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Modelo ARFIMA Espaço-Temporal em Estudos de Poluição do Ar

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Previous issue date: 2013-08-28 / Nos estudos de polui¸c ao atmosf´erica ´e comum observar dados medidos em diferentes posi¸c oes no espa¸co e no tempo, como ´e o caso da medi¸c ao de concentra¸c oes de poluentes em uma cole¸c ao de esta¸c oes de monitoramento. A din amica desse tipo de observa¸c oes pode ser representada por meio de modelos estat´ısticos que consideram a depend encia entre as observa¸c oes em cada localiza¸c ao ou regi ao e as observa¸c oes nas regi oes vizinhas, assim como a depend encia entre as observa¸c oes 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¸c ao STARMA ´e uma extens ao 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¸c ao em uma grade espacial. A aplica¸c ao dos modelos STARMA em estudos de polui¸c ao atmosf´erica ´e ainda pouco explorada. Nessa dire¸c ao, propomos nesta Tese uma classe de modelos espa¸co-temporais que considera as caracter´ısticas de longa depend encia comumente observadas em s´eries temporais
de concentra¸c oes de poluentes atmosf´ericos. Este modelo ´e aplicado a s´eries reais provenientes de observa¸c oes di´arias de concentra¸c ao m´edia de PM10 e SO2 na Regi ao da Grande Vit´oria,
ES, Brasil. Os resultados evidenciaram que a din amica de dispers ao dos poluentes estudados pode ser bem descrita usando modelos STARMA e STARFIMA, propostos nesta Tese. Essas classes de modelos permitiram estimar a influ encia dos poluentes sobre os n´ıveis de polui¸c ao nas regi oes 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¸c ao dessa
propriedade no modelo conduziu a uma melhora significativa do ajuste e das previs oes, no tempo e no espa¸co.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/3919
Date28 August 2013
CreatorsMONROY, N. A. J.
ContributorsVASCONCELLOS, K. L. P., ANDRADE FILHO, M. G., ALBUQUERQUE, T. T. A., SANTOS, J. M., REISEN, V. A.
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Doutorado em Engenharia Ambiental, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, UFES, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formattext
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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