Modelo ARFIMA Espaço-Temporal em Estudos de Poluição do Ar
Nome: NÁTALY ADRIANA JIMENÉZ MONROY
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 28/08/2013
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| VALDÉRIO ANSELMO REISEN | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| JANE MERI SANTOS | Examinador Interno |
| KLAUS LEITE PINTO VASCONCELLOS | Examinador Externo |
| MARINHO GOMES DE ANDRADE FILHO | Examinador Externo |
| TACIANA TOLEDO DE ALMEIDA ALBUQUERQUE | Examinador Interno |
| VALDÉRIO ANSELMO REISEN | Orientador |
Resumo: Nos estudos de polui¸cao atmosf´erica ´e comum observar dados medidos em diferentes posi¸coes no espa¸co e no tempo, como ´e o caso da medi¸cao de concentra¸coes de poluentes em uma cole¸cao de esta¸coes de monitoramento. A dinamica desse tipo de observa¸coes pode ser representada por meio de modelos estat´ısticos que consideram a dependencia entre as observa¸coes em cada localiza¸cao ou regiao e as observa¸coes nas regioes vizinhas, assim como a dependencia entre as observa¸coes medidas sequencialmente. Nesse contexto, a classe de Modelos Espa¸co-Temporais Autorregressivos e de M´edias M´oveis (STARMA) ´e de grande utilidade, pois permite explicar a incerteza em sistemas que apresentam uma complexa variabilidade nas escalas temporal e espacial. O processo com representa¸cao STARMA ´e uma extensao dos modelos ARMA para s´eries temporais univariadas, sendo que al´em de modelar uma s´erie simples atrav´es do tempo, considera-se tamb´em sua evolu¸cao em uma grade espacial. A aplica¸cao dos modelos STARMA em estudos de polui¸cao atmosf´erica ´e ainda pouco explorada. Nessa dire¸cao, propomos nesta Tese uma classe de modelos espa¸co-temporais que considera as caracter´ısticas de longa dependencia comumente observadas em s´eries temporais
de concentra¸coes de poluentes atmosf´ericos. Este modelo ´e aplicado a s´eries reais provenientes de observa¸coes di´arias de concentra¸cao m´edia de PM10 e SO2 na Regiao da Grande Vit´oria,
ES, Brasil. Os resultados evidenciaram que a dinamica de dispersao dos poluentes estudados pode ser bem descrita usando modelos STARMA e STARFIMA, propostos nesta Tese. Essas classes de modelos permitiram estimar a influencia dos poluentes sobre os n´ıveis de polui¸cao nas regioes vizinhas. O processo STARFIMA mostrou-se apropriado nas s´eries sob estudo, pois essas apresentaram caracter´ısticas de longa mem´oria no tempo. A considera¸cao dessa
propriedade no modelo conduziu a uma melhora significativa do ajuste e das previsoes, no tempo e no espa¸co.
