Métodos analíticos empregando técnicas eletroquímicas foram desenvolvidos para o monitoramento qualitativo e quantitativo de pesticidas carbamatos. O sensor utilizado no desenvolvimento dos métodos foi o eletrodo de diamante dopado com boro pré-tratado catodicamente. No desenvolvimento do método qualitativo, foi possível discriminar e classificar cinco pesticidas carbamatos (aldicarb, carbaril, carbofurano, metomil e propoxur) com a ajuda de ferramentas quimiométricas, tais como análise de componentes principais e do algoritmo dos k-vizinhos mais próximos. Nesse método, os valores de corrente, obtidos por voltametria de onda quadrada, para os pesticidas foram utilizados como dados de entrada nas ferramentas quimiométricas. Um método eletroquímico, utilizando voltametria de pulso diferencial, para a quantificação do pesticida propoxur foi desenvolvido. Após a otimização dos parâmetros da técnica e das condições experimentais, construiu-se uma curva analítica de 1,66 a 155 µmol L-1 (R2 = 0,9935) e limite de detecção estimado de 0,50 µmol L-1. A exatidão do método foi avaliada por adição e recuperação em amostras de águas naturais, onde se alcançou níveis de recuperação na faixa de 86,7 a 103%. Para o pesticida pirimicarbe, foi realizado um amplo estudo visando elucidar o comportamento eletroquímico de oxidação desse composto, o qual foi suportado por dados de espectrometria de massas. Na faixa de pH estudada (2 a 8), o pirimicarbe apresentou três sinais de oxidação irreversíveis, sendo os dois primeiros dependentes do pH. Por outro lado, em experimento realizado em meio orgânico, evidenciou a presença de apenas um sinal de oxidação para o pesticida. Também foi desenvolvido um método eletroquímico por voltametria de pulso diferencial para a quantificação do pirimicarbe. Os parâmetros da técnica de voltametria de pulso diferencial foram otimizados utilizando planejamento experimental. A curva analítica apresentou faixa de trabalho de 2,00 a 219 µmol L1-1 (R2 = 0,9982) e limite de detecção estimado de 1,24 µmol L-1. O método de adição e recuperação juntamente com calibração externa foram utilizados para avaliação da exatidão do método em amostras de águas naturais, obtendo-se recuperações entre 88,6 e 96,3%. Adicionalmente, um método para a quantificação do pesticida paraquate foi desenvolvida utilizando a técnica de voltametria de onda quadrada. O pesticida apresentou dois sinais de redução reversíveis e com magnitude de corrente semelhantes, portanto, sendo possível utilizar qualquer um dos dois sinais para sua quantificação. Com a otimização dos parâmetros da técnica e das condições experimentais, foi possível obter uma curva analítica na faixa de 0,800 a 167 µmol L-1 (R2 = 0,9990) e limite de detecção estimado em 70 nmol L1-1. O método foi aplicado em amostras de saliva humana e águas naturais e níveis de recuperação na faixa de 83,0 a 105% foram alcançados. Vale ressaltar que todos os métodos analíticos aqui propostos apresentaram simplicidade, confiança e podem ser considerados adequados tanto para análises de rotina quanto para aplicações em campo, devido à portabilidade apresentada pelos métodos eletroquímicos. / Electroanalytical methods were developed for the qualitative and quantitative monitoring of carbamate pesticides. The sensor used for the development of the proposed methods was the boron-doped diamond electrode cathodically pre-treated. In the development of the qualitative method, it was possible to discriminate and classify five carbamate pesticides (aldicarb, carbaryl, carbofuran, methomyl and propoxur) using chemometric tools such as principal component analysis and the k-nearest neighbors algorithm. In qualitative approach, current values obtained by square-wave voltammetry for pesticides were used as input data of the chemometric tools. An electrochemical method, using differential pulse voltammetry, for the quantification of pesticide propoxur was also developed. At the best conditions (parameters of the technique and the experimental conditions), an analytical curve from 1.66 to 155 µmol L-1 (R2 = 0.9935) and an estimated detection limit of 0.50 µmol L-1 were obtained. The accuracy of the method was evaluated by addition and recovery approach in natural waters samples and recovery levels ranging from 86.7 to 103% were reached. For the pesticide pirimicarb, a study was carried out to elucidate the electrochemical oxidation behavior of this compound, which was supported by mass spectrometry data. In the pH range (2 to 8) studied, the pirimicarb shown three irreversible oxidation signals, the first two were pH-dependent. On the other hand, in an experiment carried out in organic medium, it exhibited the presence of only one oxidation signal for the pesticide. An electrochemical method was also developed by differential pulse voltammetry for the quantification of pirimicarb. The parameters of the differential pulse voltammetry technique were optimized using experimental design. The analytical curve showed a working range from 2.00 to 219 µmol L-1 (R2 = 0.9982) and an estimated detection limit of 1.24 µmol L-1. The addition and recovery approach with external calibration were used to evaluate the accuracy of the method in natural water samples, obtaining recoveries values between 88.6 and 96.3%. In addition, a method for the quantification of the paraquat pesticide was developed using the square-wave voltammetry technique. The pesticide presented two reversible reduction signals with similar current magnitude, therefore, it is possible to use either of the two signals for its quantification. Under optimized parameters of the technique and the experimental conditions, it was possible to obtain an analytical curve in the range from 0.800 to 167 µmol L-1 (R2 = 0.9999) and detection limit estimated of 70 nmol L-1. This method was applied for human saliva and natural water samples and recovery levels ranging from 83.0 to 105% were achieved. It should be noted that all the analytical methods proposed here exhibited simplicity, reliability and can be considered adequate for routine analysis and in-field applications due to the portability characteristics of the electrochemical methods.

Métodos analíticos empregando técnicas eletroquímicas foram desenvolvidos para o monitoramento qualitativo e quantitativo de pesticidas carbamatos. O sensor utilizado no desenvolvimento dos métodos foi o eletrodo de diamante dopado com boro pré-tratado catodicamente. No desenvolvimento do método qualitativo, foi possível discriminar e classificar cinco pesticidas carbamatos (aldicarb, carbaril, carbofurano, metomil e propoxur) com a ajuda de ferramentas quimiométricas, tais como análise de componentes principais e do algoritmo dos k-vizinhos mais próximos. Nesse método, os valores de corrente, obtidos por voltametria de onda quadrada, para os pesticidas foram utilizados como dados de entrada nas ferramentas quimiométricas. Um método eletroquímico, utilizando voltametria de pulso diferencial, para a quantificação do pesticida propoxur foi desenvolvido. Após a otimização dos parâmetros da técnica e das condições experimentais, construiu-se uma curva analítica de 1,66 a 155 µmol L-1 (R2 = 0,9935) e limite de detecção estimado de 0,50 µmol L-1. A exatidão do método foi avaliada por adição e recuperação em amostras de águas naturais, onde se alcançou níveis de recuperação na faixa de 86,7 a 103%. Para o pesticida pirimicarbe, foi realizado um amplo estudo visando elucidar o comportamento eletroquímico de oxidação desse composto, o qual foi suportado por dados de espectrometria de massas. Na faixa de pH estudada (2 a 8), o pirimicarbe apresentou três sinais de oxidação irreversíveis, sendo os dois primeiros dependentes do pH. Por outro lado, em experimento realizado em meio orgânico, evidenciou a presença de apenas um sinal de oxidação para o pesticida. Também foi desenvolvido um método eletroquímico por voltametria de pulso diferencial para a quantificação do pirimicarbe. Os parâmetros da técnica de voltametria de pulso diferencial foram otimizados utilizando planejamento experimental. A curva analítica apresentou faixa de trabalho de 2,00 a 219 µmol L1-1 (R2 = 0,9982) e limite de detecção estimado de 1,24 µmol L-1. O método de adição e recuperação juntamente com calibração externa foram utilizados para avaliação da exatidão do método em amostras de águas naturais, obtendo-se recuperações entre 88,6 e 96,3%. Adicionalmente, um método para a quantificação do pesticida paraquate foi desenvolvida utilizando a técnica de voltametria de onda quadrada. O pesticida apresentou dois sinais de redução reversíveis e com magnitude de corrente semelhantes, portanto, sendo possível utilizar qualquer um dos dois sinais para sua quantificação. Com a otimização dos parâmetros da técnica e das condições experimentais, foi possível obter uma curva analítica na faixa de 0,800 a 167 µmol L-1 (R2 = 0,9990) e limite de detecção estimado em 70 nmol L1-1. O método foi aplicado em amostras de saliva humana e águas naturais e níveis de recuperação na faixa de 83,0 a 105% foram alcançados. Vale ressaltar que todos os métodos analíticos aqui propostos apresentaram simplicidade, confiança e podem ser considerados adequados tanto para análises de rotina quanto para aplicações em campo, devido à portabilidade apresentada pelos métodos eletroquímicos. / Electroanalytical methods were developed for the qualitative and quantitative monitoring of carbamate pesticides. The sensor used for the development of the proposed methods was the boron-doped diamond electrode cathodically pre-treated. In the development of the qualitative method, it was possible to discriminate and classify five carbamate pesticides (aldicarb, carbaryl, carbofuran, methomyl and propoxur) using chemometric tools such as principal component analysis and the k-nearest neighbors algorithm. In qualitative approach, current values obtained by square-wave voltammetry for pesticides were used as input data of the chemometric tools. An electrochemical method, using differential pulse voltammetry, for the quantification of pesticide propoxur was also developed. At the best conditions (parameters of the technique and the experimental conditions), an analytical curve from 1.66 to 155 µmol L-1 (R2 = 0.9935) and an estimated detection limit of 0.50 µmol L-1 were obtained. The accuracy of the method was evaluated by addition and recovery approach in natural waters samples and recovery levels ranging from 86.7 to 103% were reached. For the pesticide pirimicarb, a study was carried out to elucidate the electrochemical oxidation behavior of this compound, which was supported by mass spectrometry data. In the pH range (2 to 8) studied, the pirimicarb shown three irreversible oxidation signals, the first two were pH-dependent. On the other hand, in an experiment carried out in organic medium, it exhibited the presence of only one oxidation signal for the pesticide. An electrochemical method was also developed by differential pulse voltammetry for the quantification of pirimicarb. The parameters of the differential pulse voltammetry technique were optimized using experimental design. The analytical curve showed a working range from 2.00 to 219 µmol L-1 (R2 = 0.9982) and an estimated detection limit of 1.24 µmol L-1. The addition and recovery approach with external calibration were used to evaluate the accuracy of the method in natural water samples, obtaining recoveries values between 88.6 and 96.3%. In addition, a method for the quantification of the paraquat pesticide was developed using the square-wave voltammetry technique. The pesticide presented two reversible reduction signals with similar current magnitude, therefore, it is possible to use either of the two signals for its quantification. Under optimized parameters of the technique and the experimental conditions, it was possible to obtain an analytical curve in the range from 0.800 to 167 µmol L-1 (R2 = 0.9999) and detection limit estimated of 70 nmol L-1. This method was applied for human saliva and natural water samples and recovery levels ranging from 83.0 to 105% were achieved. It should be noted that all the analytical methods proposed here exhibited simplicity, reliability and can be considered adequate for routine analysis and in-field applications due to the portability characteristics of the electrochemical methods.

L’agence européenne du médicament (EMA) stipule que les entreprises pharmaceutiques se doivent d’améliorer continuellement le contrôle de leur production afin de garantir la qualité des médicaments et préserver la santé des patients. Les outils analytiques classiques sont, par exemple, capables d’examiner l’intégralité d’un comprimé pharmaceutique pour contrôler la qualité et la quantité des substances actives utilisées et estimer leurs profils de libération dans l’organisme. Ils ne permettent cependant pas de cartographier la distribution des composés chimiques pourtant considérée comme un critère important pour la qualité du médicament. Des techniques d’imagerie chimique comme la MSI MALDI sont donc utilisées afin de déterminer par une analyse unique la répartition spatiale et la structure des composés constituant les médicaments. Toutefois, la MSI MALDI nécessite une préparation des échantillons relativement complexe et génère des données de grande taille difficilement exploitables. Ces caractéristiques, ainsi que l’absence de spectromètre de masse adapté à l’analyse de formes pharmaceutiques solides, complexifient la mise en place de la MSI MALDI au sein de laboratoires industriels. Les travaux réalisés durant cette thèse ont eu pour objectifs d’améliorer le protocole de préparation des échantillons, d’optimiser le système d’acquisition et de mettre en place les outils chimiométriques et informatiques nécessaires à l’analyse des images MALDI au sein de l’entreprise Technologie Servier. Les développements réalisés et les résultats obtenus ont finalement permis la résolution de problématiques inexplicables jusqu’alors par les techniques analytiques classiques. / European Medicines Agency (EMA) recommendations stipulate that pharmaceutical companies have to continually improve manufacturing efficiency to ensure drug product quality. The commonly used analytical tools provide information about drug substance quality and dosage or the drug release profile by dissolving the whole tablet. However these analytical tools are not able to highlight the distribution of chemical compounds contained in the tablet. This is why chemical imaging such as MALDI MSI are used to extract the spatial and spectral information from pharmaceutical solid dosage forms. This hyperspectral imaging technique needs complex sample preparation and generates huge dataset. These two features, as well as the lack of optimized mass spectrometers to study tablets, make difficult the implementation of the MALDI MSI in industrial laboratories. During this thesis, the sample preparation protocol has been improved, the mass spectrometer has been optimized to analyze tablets and chemometrics tools has been developed in order to implement MALDI MSI within Technologie Servier company.

L'imagerie hyperspectrale de proximité est un outil prometteur pour le phénotypage ou la surveillance de la végétation. En association avec la régression des moindres carrés partiels ou PLS-R, elle permet de construire des cartographies de haute résolution spatiale du contenu chimique à l’échelle de la canopée. Cependant, plusieurs phénomènes optiques doivent être pris en compte lors de l'application de cette approche aux scènes de végétation dans des conditions naturelles. Notamment, les facteurs additifs et multiplicatifs liés respectivement à la réflexion spéculaire et à l'inclinaison des feuilles qui peuvent être surmontés par prétraitement. Mais le phénomène qui pose le plus de défis est la réflexion multiple. Il se produit lorsqu'une feuille est éclairée en partie par la lumière directe, et en partie par la réflexion ou la transmission de la lumière des feuilles voisines, induisant de forts effets non linéaires sur son spectre de réflectance. Bien que cet effet puisse être pris en compte dans certains modèles de télédétection à l’échelle de la canopée, aucune étude n’a été proposée à ce jour sur la façon dont un tel phénomène affecte les évaluations spectrales de la biochimie végétale par imagerie de proximité. L'objectif de la présente étude était d'analyser ces effets dans le contexte de l'imagerie hyperspectrale à des fins de phénotypage végétal et de proposer des méthodes chimiométriques pour les surmonter. Le développement méthodologique a été basé sur des outils de simulation inclus dans la plate-forme open source OpenAlea (http://openalea.gforge.inria.fr/dokuwiki/doku.php). Une scène typique de canopée de blé a été modélisée à l'aide du modèle Adel-Wheat et combinée au modèle de propagation de la lumière Caribu. L'outil proposé simule la réflectance apparente de chaque feuille visible dans la canopée pour une réflectance et une transmittance réelles données, permettant de synthétiser des images hyperspectrales réalistes. Cette approche par simulation nous a permis, dans un premier temps, d’analyser la distribution dans l’espace spectral des perturbations engendrées par les réflexions multiples, puis d’en déduire une méthode de correction applicable dans le cas d’une régression PLS. La méthode est basée sur la construction de deux sous-espaces W et B générés respectivement par la formulation analytique des réflexions multiples et la variable d'intérêt. Ceci nous permet alors de définir une matrice de projection sur B selon la direction W (projection oblique), qui permet de supprimer l’effet des réflexions multiples tout en conservant l’information utile. Il suffit ensuite d’appliquer cette projection à chaque spectre lors de l’apprentissage et de la mise en œuvre du modèle PLS. La méthode a d’abord été développée et paramétrée sur les données simulées, dans le contexte de l’évaluation de la teneur en azote (LNC) de feuilles de blé. Pour cela, les spectres de réflectance (450-1100 nm) de 57 feuilles de blé ont été collectés à l'aide d'un spectromètre ASD (FieldSpec®, Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, Colorado, USA), tandis que leur LNC a été mesuré à l'aide d'analyses chimiques. Des modèles de régression avec et sans projection oblique ont alors été construits à partir des spectres ASD et appliqués sur l’ensemble des données simulées. Le modèle avec projection oblique a donné d’excellents résultats (R² = 0.931; RMSEP = 0.29% DM) en comparaison du modèle classique (R² = 0.915; RMSEP = 0.42% DM).La même méthode a ensuite été appliquée en conditions réelles, sur des feuilles de blé cultivées en pot et au champ. Pour cela, des feuilles ont été collectées et imagées à plat sur fond noir pour la construction des modèles PLS, qui ont ensuite été appliqués aux plantes sur pied. Ces expérimentations ont confirmé d’une part que la PLS-R classique entraînait une forte surestimation du LNC sur les feuilles entourées d’autres feuilles, d’autre part que la projection oblique évitait cette surestimation. / Short range hyperspectral imagery is a promising tool for phenotyping and vegetation survey. When associated with partial least square regression (PLS-R), it allows high spatial resolution mapping of the plant chemical content at the canopy scale. However, several optical phenomena have to be taken into account when applying this approach to vegetation scenes in natural conditions. For instance, additive and multiplicative factors due respectively to specular reflection and leaf inclination can be overcome by spectral preprocessing. But the most challenging phenomenon is multiple scattering. It appears when a leaf is partly lightened by the reflected or transmitted light from surrounding leaves, resulting in strong non linear effects in its apparent reflectance spectrum. Though this effect can be taken into account in some remote sensing models at the canopy scale, no study has been proposed until now concerning its impact on spectral prediction of vegetation chemical content by short range imagery.The objective of this project, associated with a PhD work, was to analyze these effects in the context of hyperspectral imagery for vegetation phenotyping purpose, and to propose spectral processing methods to overcome them.The methodological development has been based on simulation tools included in the open source platform OpenAlea (http://openalea.gforge.inria.fr/dokuwiki/doku.php). A typical wheat canopy scene has been modelled using Adel-Wheat and combined with the light propagation model Caribu. The proposed tool simulates the apparent reflectance of every visible leaf in the canopy for a given actual reflectance and transmittance, allowing to synthetize realistic hyperspectral images.This simulation approach has allowed us, in a first step, to analyze the distribution of deviations due to multiple scattering in the spectral space, and then to infer a correction method in the frame of PLS regression. This method relies on the building of two subspaces EW and EB respectively generated by the analytic formulation of multiple scattering and by the variable of interest. It allows us to define a projection operation on EB subspace along EW direction (oblique projection), in order to remove multiple scattering effects while preserving useful information. This projection operation is then applied on every spectra during learning phase and using phase of the PLS model.The method has first been developed and tuned using simulated data, in the frame of leaf nitrogen content (LNC) prediction of wheat leaves. For this purpose, reflectance spectra (450-1100 nm) of 57 wheat leaves have been collected using a ASD filed spectrometer (FieldSpec®, Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, Colorado, USA), while their LNC was measured through reference chemical analyses. Regression models with and without oblique projection have then been built from the ASD spectra and applied to simulated data. The model with oblique projection provided excellent results (R² = 0.931; RMSEP = 0.29% DM), compared to the classical one (R² = 0.915; RMSEP = 0.42% DM).The same method has then been applied in real conditions on wheat pot plants and field plants. For this purpose, some leaves have been collected and laid on a black paper background to be imaged, in order to build PLS models that have then been applied on in-situ plants. These experimentations have confirmed that the classical PLS-R induces a strong overestimation of LNC on leaves surrounded by other leaves, and that oblique projection corrects this overestimation (same prediction on surrounded then isolated leaf).

[pt] As partículas finas (PM2.5) são um dos principais poluentes atmosféricos associados a problemas de saúde. Estas partículas penetram no sistema respiratório, carreando desde metais traços a substâncias orgânicas. Apesar disso, a legislação ambiental brasileira ainda não tem estabelecido padrões para este poluente. Entretanto, Agencia Ambiental dos Estados Unidos (US.EPA) já tem adotado limites para exposições de curto (25 (micro)g m-3/diário) e longo (15 (micro)g m-3/anual) prazo. Esta tese teve quatro principais objetivos: (1) investigar a relação das condições meteorológicas, sazonalidade e bacias aéreas sobre as concentrações de PM2.5 na atmosfera; (2) avaliar modelos de previsão de qualidade do ar inovadores para estimar concentração de PM2.5 em locais com diferentes fontes de emissão; (3) validar método de extração e determinação pseudototal de metais traços presentes no material particulado, com espectrômetro de emissão ótica por plasma indutivamente acoplado (ICP-OES) de acordo com critérios estabelecidos pelo INMETRO; (4) quantificar carbono orgânico e metais traços presentes no material particulado fino para entender melhor como a atmosfera do estado do Rio de Janeiro tem sido afetada, devido aos vários tipos de emissão e condições meteorológicas. Amostradores de grandes volumes coletaram todas as amostras de PM2.5. Estes amostradores foram operados por 24 h, a cada seis dias, em locais com diferentes fontes de emissão (industrial, veicular, poeira do solo, etc.), no estado do Rio de Janeiro. As amostras foram coletadas pelo Instituto Estadual do Ambiente (INEA), no período de janeiro/11 até dezembro/13. Variáveis meteorológicas próximas (d(menor que)2 km) aos pontos de monitoramento de PM2.5 também foram obtidas na mesma frequência e período de amostragem. Em relação a este estudo, quatro resultados podem ser destacados. O primeiro, as concentrações médias diárias de PM2.5 variaram de 1-65 (micro)g m-3, ultrapassando em alguns pontos os limites adotados pela US.EPA. Estes resultados mostraram que concentrações de PM2.5 no RJ não é influenciada, em expressão, pela sazonalidade. Além disso, foi observado que as bacias aéreas definidas no Rio de Janeiro não têm sido confirmadas, e os locais mostraram uma semelhança de comportamento em função da sua fonte de emissão. O segundo, a aplicação do modelo Holt-Winters para previsão de PM2.5 simulou melhor a zona industrial, com RMSE (raiz do erro quadrático médio) entre 5,8-14,9 (micro)g m-3. Em contrapartida, a rede neural artificial associada a variáveis meteorológicas estimou melhor os resultados das zonas urbanas e rurais, com RMSE entre 4,2-9,3 (micro)g m-3. O terceiro, o método de extração e determinação pseudototal de metais por ICP-OES atendeu aos critérios de validação estabelecidos pelo INMETRO. Além disso, mostrou-se ser equivalente ao método US.EPA IO-3.1. Finalmente, as concentrações de carbono orgânico solúvel em água variaram de 0,8-4,9 (micro)g m-3. Os principais metais determinados foram: Na (5,8-13,6 (micro)g m-3), Al (1,6-6,7 (micro)g m-3) e Zn (1,9-6,6 (micro)g m-3). Foi verificado também que os fenômenos meteorológicos de superfície aumentam em 30 por cento a explicação da variância do modelo receptor (PCA), quando adicionados aos dados das substâncias químicas analisadas do PM2.5. Contudo, é crucial a aplicação de ferramentas quimiométricas para ajudar na caracterização e estimava das concentrações de poluentes atmosféricos. / [en] Fine particulate matters (PM2.5) are one of the primary air pollutants associated with health problems. These particles penetrate in the respiratory system, loading from trace metals to organic compounds. Neverthelere4ss, the Brazilian environmental legislation has not yet established standards for this pollutant. However, the US Environmental Agency (US.EPA) has already adopted limits for short-term (25 (micro)g m-3/daily) and long-term (15 (micro)g m-3/annual) exposures. This thesis had four main objectives: (1) to investigate the relation of weather conditions, seasonality and air basins on PM2.5 concentrations in the atmosphere; (2) to evaluate innovative air quality forecast models to estimate PM2.5 concentration in sites with different emission sources; (3) to validate method to extract and pseudo total determinate trace metals present in the particulate matter by inductively coupled plasma optical emission spectrometer (ICP-OES) according to criteria established by INMETRO; (4) to quantify organic carbon and trace metals present in fine particulate matter to better understand how the Rio de Janeiro State (RJ) atmosphere has been affected due to the various types of emission and weather conditions. High volumes samplers PM2.5 collected all PM2.5 samples. These samplers were operated for 24 h, every six days, in places with different emission sources (industrial, vehicular, soil dust, et caetera), in the Rio de Janeiro State. The samples were collected by the State Environmental Institute (INEA) during the period from January/2011 still December/2013. Meteorological variables nearby (d(less than)2 km) to PM2.5 monitoring points were also obtained at the same frequency and sampling period. Regarding this study, four results can be highlighted. The first one, the PM2.5 dailly concentrations average ranged from 1-65 (micro)g m-3, exceeding in some sites the limits adopted by US.EPA. These results showed that PM2.5 concentrations in RJ is not influenced, in expression, by the seasonality. In addition, it was observed that the defined RJ air basins have not been confirmed, and the local showed a similar performance according to their emission sources. The second one, the application of the Holt-Winters model for PM2.5 forecast simulated best industrial zone, with RMSE (root mean square error) between 5.8 to 14.9 (micro)g m-3. On the others hand, the artificial neural network associated with meteorological variables estimated best results from urban and rural areas, with RMSE between 4.2 to 9.3 (micro)g m-3. The third one, the method to extract and determine pseudo total metals by ICP-OES followed the validation criteria established by INMETRO. Furthermore, it was shown to be equivalent to US.EPA IO-3.1 method. Finally, the water-soluble organic carbon concentrations ranged from 0.8 to 4.9 (micro)g m-3. The principal metals determined were: Na (5.8-13.6 (micro)g m-3), Al (1.6-6.7 (micro)g m-3) and Zn (1.9-6.6 (micro)g m-3). It was also found that the surface meteorological phenomena increase at 30 percent the explicated variance of the receiver model (PCA) when added to PM2.5 chemical analysis data. Therefore, it is crucial the application of chemometric tools to help in the characterization and estimated air pollutant concentrations.