利用统计回归模型预测累西腓都市区的空气污染物

D. Campos, Manoel Marinho
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摘要

颗粒物(PM)是燃料燃烧产生的空气污染物,以灰尘、烟雾等形式悬浮在空气中。在某些情况下,长期接触这种物质甚至可能导致死亡。本文旨在找到预测直径小于10 μm (PM10)颗粒物每小时浓度的最佳多元回归曲线。最初,我们只使用前6小时的PM10浓度作为解释变量回归方程(M1),然后包括气象变量(M2):风速、相对湿度和温度。因此,通过对63种组合的详尽搜索,仅根据PM10本身就可以估计污染物浓度,也可以估计超过1500万种气象要素的组合,利用后一种方法提供的预测改进。M2模型拟合的决定系数(R2) (R2 = 0.64)大于M1 (R2 = 0.54),说明物理气象参数的加入提高了回归模型的解释能力。两种模型都显示出良好的结果,突出了M2模型。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Previsão de Poluentes Atmosféricos Utilizando Modelos Estatísticos de Regressão na Região Metropolitana do Recife
O Material Particulado (PM) é um poluente atmosférico resultante da queima de combustíveis e que fica suspenso no ar na forma de poeira, fumaça, etc. A exposição prolongada a este material pode acarretar até em mortes para alguns casos. O presente artigo tem a finalidade de encontrar a melhor curva de regressão múltipla para previsão da concentração horária do Material Particulado com diâmetro inferior a 10 μm (PM10). Inicialmente utilizou-se apenas a concentração do PM10 em até 6 horas anteriores como variável explanatóriadas equações de regressão (M1), em seguida, foram incluídas as variáveis meteorológicas (M2): velocidade do vento, umidade relativa do ar e temperatura. Assim, foi possível estimar através de uma busca exaustivade 63 combinações a concentração do poluente em função apenas do próprio PM10 e, também, mais de 15 milhões de combinações entre os elementos meteorológicos, explorando a melhora na previsão que a última abordagem proporciona. O coeficiente de determinação (R2) para o ajuste do modelo M2 (R2 = 0,64) é maior que o M1 (R2 = 0,54), demonstrando que a inclusão dos parâmetros físicos meteorológicos resulta em uma melhoria na capacidade explanatória do modelo de regressão. Ambos os modelos apresentaram bonsresultados, sobressaindo-se o modelo M2.
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