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摘要
本研究旨在利用SARIMAX模型模拟和预测巴西ES Grande vitoria (RGV)地区2008年1月1日至2018年12月31日期间可吸入颗粒物(PM10)的平均日浓度。,用时间序列的PM10浓度和风速气象变量(V)、相对湿度(U)、降水雨(PP)、温度(T)、太阳辐射和大气压力(P)获得国家环境机构和水资源(座右铭),被选的橘子树,Carapina季节花园Camburi,岸边的汗水,胜利(市中心),Ibes和圣埃斯皮里图州,进行预测和预测进行研究。根据性能指标,大多数监测站的SARIMAX模型是对当地空气质量进行预测和预测的良好模型。在常规空气质量事件的预测方面,SARIMAX模型总体上优于SARIMA和ARMA模型。在评估的气象变量中,V、U、PP和T是PM10浓度的预测变量,在改善预测模型的性能方面起着决定性的作用。
Aplicação do modelo SARIMAX para modelar e prever a concentração de material particulado inalável, no Espírito Santo, Brasil
Este trabalho teve como objetivo modelar e prever a concentração média diária de material particulado inalável (PM10) utilizando o modelo SARIMAX, na Região da Grande Vitória (RGV), ES, Brasil, para o período de 01/01/2008 a 31/12/2018. Para isso, utilizaram-se séries temporais de concentrações de PM10 e de variáveis meteorológicas velocidade do vento (V), umidade relativa (U), precipitação pluviométrica (PP), temperatura (T), radiação solar (I) e pressão atmosférica (P) obtidas junto ao Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA), sendo escolhidas as estações Laranjeiras, Carapina, Jardim Camburi, Enseada do Suá, Vitória (Centro), Ibes e Vila Capixaba, para fazer o estudo de predição e previsão. Conforme os indicadores de desempenho, os modelos SARIMAX para a maioria das estações, apresentaram como bons modelos para realizar predições e previsões da qualidade do ar nas localidades. Em relação à predição de eventos de qualidade do ar regular, de forma geral, os modelos SARIMAX se sobressaíram quando comparados com os modelos SARIMA e ARMA. Entre as variáveis meteorológicas avaliadas, a V, U, PP e T destacam-se como variáveis preditoras das concentrações de PM10 e assumiram papel determinante na melhoria do desempenho dos modelos de previsão.