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Previsão de material particulado a curto e médio prazo com o uso de redes neurais artificiais

Processo: 12/14928-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2012
Vigência (Término): 01 de fevereiro de 2015
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Química
Pesquisador responsável:Nivaldo Aparecido Corrêa
Beneficiário:Elaine Schornobay
Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Poluição atmosférica   Monitoramento ambiental   Modelagem ambiental

Resumo

A modelagem de poluentes atmosféricos tem sido bastante utilizada como ferramenta para a gestão da qualidade do ar. A previsão da concentração de material particulado pode ser mais difícil do que a previsão de poluentes de gases comuns, devido à maior complexidade dos processos que controlam a formação, transporte e remoção de partículas da atmosfera. Nos últimos anos, alguns trabalhos têm sido realizados com a utilização de redes neurais artificiais, que tem a previsão como uma das maiores áreas de aplicação. Diferentemente dos modelos tradicionais, as RNAs são métodos auto adaptativos, seu aprendizado ocorre através de exemplos e captura sutil das relações funcionais entre os dados, mesmo os que não são claramente entendidos ou estão ocultos. Assim, as RNAs são adequadas para problemas onde as soluções requerem um conhecimento que é difícil especificar, mas em que há dados ou observações. Baseado nessas características, o objetivo deste trabalho é a construção de dois modelos de previsão de concentração de material particulado na cidade de São Carlos, utilizando como ferramenta as redes neurais artificiais. Os modelos serão denominados RNA1 e RNA2. Na RNA1, a previsão a ser realizada será da concentração de médias mensais de material particulado e a RNA2 da concentração média do próximo dia de material particulado, ambas farão a previsão de MP10 e MP2,5. Para treinamento das redes neurais serão utilizados dados de concentração de material particulado, coletados nos anos de 1997 a 2006, cedidos pelo grupo de Controle Ambiental da UFSCar. Uma nova etapa de coleta de dados será realizada para atender a necessidade de dados diários, no mesmo local e com os mesmos equipamentos dos dados anteriores. Também serão utilizados dados das variáveis climáticas, cedidas pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Para utilização dos dados climáticos serão realizadas análises de sensibilidade, a fim de identificar as variáveis mais relevantes para a concentração de material particulado. Para a construção da RNA1 os dados de concentração, tanto dos dados antigos quanto dos novos, serão transformados em médias mensais. Para a construção da RNA2 serão utilizados apenas os dados novos, que apresentarão valores diários de coleta. Espera-se que, a RNA1, proposta neste trabalho, seja capaz de prever a concentração de partículas mesmo sem a utilização de concentrações anteriores. E que, a RNA2 seja uma valiosa ferramenta para previsão do dia seguinte, além disso, que a modelagem com redes neurais para concentrações baixas e médias de material particulado seja uma importante para o entendimento dos fenômenos que as cercam. Além disso, a análise de sensibilidade a ser utilizada juntamente com as redes neurais será uma contribuição inédita e pode reduzir significativamente custos de monitoramento e de processamento computacional.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ALEXANDRINA, EDUARDO CARLOS; ORTIGOSSA, EVANDRO S.; LUI, ELAINE SCHORNOBAY; SILVEIRA GONCALVES, JOSE ANTONIO; CORREA, NIVALDO APARECIDO; NONATO, LUIS GUSTAVO; AGUIAR, MONICA LOPES. Analysis and visualization of multidimensional time series: Particulate matter (PM10) from Sao Carlos-SP (Brazil). ATMOSPHERIC POLLUTION RESEARCH, v. 10, n. 4, p. 1299-1311, JUL 2019. Citações Web of Science: 0.
ALEXANDRINA, EDUARDO CARLOS; BABOS, DIEGO VICTOR; ANDRADE, DANIEL FERNANDES; COSTA, VINICIUS CAMARA; LUI, ELAINE SCHORNOBAY; CORREA, NIVALDO APARECIDO; AGUIAR, MONICA LOPES; PEREIRA-FILHO, EDENIR RODRIGUES. Particulate matter (PM10) from Sao Carlos-SP (Brazil): spectroanalytical techniques to evaluate and determine chemical elements. INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL ANALYTICAL CHEMISTRY, v. 99, n. 7 MAY 2019. Citações Web of Science: 0.

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