Brazilian truckers’ strike and particulate matter (PM10) concentration: Temporal trend and time series models

As altas emissões de material particulado (MP) do tráfego de veículos impactam a qualidade do ar em áreas urbanas. Em 2018, uma greve de caminhoneiros interrompeu alguns serviços no Brasil, levando à falta de combustível em várias cidades, o que reduziu significativamente o fluxo de veículos. Este estudo avaliou a qualidade do ar durante essa greve, em duas cidades (Limeira e Campinas) no Sudeste do Brasil. A concentração de MP10 foi analisada nos períodos antes da greve (BTS — 1º a 22 de maio 2018), durante a greve (DTS — 23 a 30 de maio de 2018) e depois dela (ATS — 31 de maio de 2018 a 30 de junho de 2018), usando o método Theil-Sen e o modelo ARIMAX. Durante a greve ocorreu redução na concentração média diária de MP10 nas duas cidades. Considerando-se o horário de pico diário do fluxo veicular (18h), a concentração de MP10 foi 20% maior no período BTS do que no DTS, para ambas as cidades. Em comparação, o período ATS apresentou concentrações de 17% (Limeira) e 7% (Campinas) maiores, quando comparado com o DTS. As variações foram estatisticamente significativas com base nos modelos de séries temporais, e foram avaliadas as influências da velocidade do vento, da chuva no dia da amostragem e na véspera da amostragem e nos fins de semana. Também foi possível verificar a contribuição da greve na concentração de MP10 nas duas cidades. Em Limeira, o tráfego de caminhões teve maior influência na concentração de MP10, enquanto em Campinas essa contribuição foi similar entre caminhões e veículos leves. Com base na variação da concentração de MP10, observou-se a influência de mudanças na dinâmica de emissão veicular, que é uma das principais fontes emissoras nas regiões analisadas. Os resultados mostram que a restrição do tráfego veicular teve impacto imediato na melhoria da qualidade do ar e, então, são sugeridos investimentos públicos em outros tipos de transporte e políticas de controle de tráfego.High particulate matter (PM) emissions from vehicular traffic impact air quality in urban areas. In 2018, a truckers’ strike interrupted some of the services in Brazil, leading to a fuel outage in several cities that significantly reduced the flow of vehicles. This study evaluated air quality during the strike in two cities (Limeira and Campinas) in Southeastern Brazil. PM10 concentration was analyzed in the periods before (BTS — 05/01/2018 to 05/22/2018), during (DTS — 05/23/2018 to 05/30/2018), and after (ATS — 05/31/2018 to 06/30/2018) the strike using the Theil-Sen method and the Autoregressive Integrated Moving Average model with Exogenous Variables (ARIMAX). A reduction in the PM daily mean concentration in both cities occurred during the strike. Considering the daily peak time of vehicular flow (6:00 p.m.), the PM10 concentration was 20% higher in the BTS period compared to the DTS period for both cities. In comparison, the ATS period showed concentrations 17% (Limeira) and 7% (Campinas) higher when compared with the DTS period. The variations were statistically significant based on the time series models, and the influences of wind speed, rainfall on the sampling day and the day before sampling, and weekends were also evaluated. It was also possible to verify the contribution of the truckers’ strike to the PM10 concentration in the two cities evaluated. In Limeira, truck traffic had a greater influence on the concentration of PM10, while in Campinas, the contribution of trucks was like that of light vehicles. Based on the variation of the PM10 concentration, the influence of changes in vehicle emission dynamics, one of the main sources of emission in the regions studied, was observed. The results indicate that restricting vehicular traffic had an immediate impact on improving air quality. Therefore, public investment in other types of transport and traffic control policies are suggested

The relationship between the number of COVID-19 cases, meteorological variables, and particulate matter concentration in a medium-sized Brazilian city

A doença COVID-19 surgiu no final de 2019 e espalhou-se rapidamente pelo mundo em 2020, tendo como sintoma uma crise respiratória aguda e causando milhões de vítimas. De acordo com a literatura, ainda não está clara a relação entre a transmissão de COVID-19 e fatores climáticos e poluentes do ar, sendo portanto fundamentais estudos que visem esclarecer essa correlação. Esta pesquisa tem como objetivo determinar a correlação entre o número de casos de COVID-19, a concentração de material particulado (MP) e variáveis meteorológicas na cidade de Limeira, Brasil. As análises estatísticas utilizadas foram um modelo generalizado com distribuição gama, correlação de Spearman e análise de cluster, seguida do teste de Mann-Whitney. As variáveis incluídas foram pluviosidade, temperatura, velocidade do vento, umidade relativa e pressão atmosférica, além da taxa de isolamento, variáveis dummy para flexibilidade de abertura de estabelecimentos e dia da semana. A concentração de material particulado inalável grosso (MP10) apresentou correlação inversa com umidade relativa, pluviosidade e pressão. O particulado total em suspensão (PTS) teve correlação inversa com umidade relativa, pluviosidade, fins de semana e taxa de isolamento. Também foi encontrada correlação entre o número de casos de COVID-19 com pressão, MP10 e PTS. Finalmente, o risco relativo calculado mostrou que a redução das concentrações de MP10 afeta diretamente a saúde, o que implica quase 13 mortes evitadas em Limeira, no período da pandemia. Os resultados obtidos fornecem informações importantes para melhorar a qualidade do ar e estratégias para conter a  transmissão da COVID-19. Além disso, embora em pequena escala, eles confirmam a relação entre taxa de isolamento, concentração de MP e casos de COVID-19.The COVID-19 disease was first identified at the end of 2019 and spread rapidly around the world in 2020. Its symptom includes an acute respiratory crisis and the disease has claimed millions of victims. According to the literature, the relationship between COVID-19 transmission, and climatic factors and air pollutants is still unclear. Therefore, studies aiming to clarify this correlation are essential. This study aims to determine the correlation between the number of COVID-19 cases, particulate matter (PM) concentration, and meteorological variables in the city of Limeira, Brazil. The statistical analyses used were a generalized model with gamma distribution, Spearman’s correlation, and cluster analysis, followed by the Mann-Whitney test. The variables included were rainfall, temperature, wind speed, relative humidity, and atmospheric pressure, in addition to social distancing compliance rate, dummy variables for business opening flexibility, and the weekday. The concentration of the coarse inhalable particulate matter (PM10) fraction showed an inverse correlation with relative humidity, rainfall, and pressure. The Total Suspended Particulate matter (TSP) had an inverse correlation with relative humidity, rainfall, weekends, and social distancing compliance rate. A correlation was also found between the number of COVID-19 cases and pressure, PM10, and TSP. Finally, the calculated relative risk showed that the reduction in PM10 concentrations directly affects health, which implies an estimate of almost 13 deaths avoided in Limeira, during the pandemic. The results obtained provide important information as to improving air quality and strategies to contain  COVID-19 transmission. Besides, albeit on a small scale, they confirm the relationship between the social distancing compliance rate, PM concentration, and COVID-19 cases

Evaluation of trajectory regression models forecasting atmospheric pollutants

Orientador: Simone Andréa PozzaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: O Material Particulado inalável (MP10) e o Material Particulado inalável fino (MP2,5) são dois dos principais poluentes atmosféricos estudados na literatura. A concentração diária de MP10 e MP2,5 em Piracicaba e Santos, municípios localizados no interior e litoral do Estado de São Paulo, respectivamente, para os anos de 2014 e 2015, foi estudada usando a Análise de Regressão de Trajetória (ART), Análise de Cluster (AC) e Análise de Componentes Principais (ACP). A ART aplicada em estudos anteriores considerou apenas os modelos de regressão com distribuição normal. Esta tese tem por principal objetivo avaliar diferentes modelos na ART. Na ART, as trajetórias backward foram obtidas no modelo HYSPLIT, e usadas como variáveis regressoras nos modelos Normal, Normal inversa, Gama, Log-normal e Auto-Regressivo de Médias Móveis (ARMA). Medidas comparativas (correlação, raiz quadrada do erro quadrático médio, AIC e log-verossimilhança) e uma análise de resíduos foram usadas para comparar cada um dos modelos, mostrando que os ARMA tiveram melhor desempenho. Regiões locais contribuíram com mais de 70% nos níveis do MP, para as duas frações, nas duas cidades. Piracicaba tem influências de emissões industriais, veiculares e queima de cana-de-açúcar. Santos apresenta influências de emissões portuárias e industrial. Por meio da AC, os dias foram agrupados em 4 clusters (em cada cidade e para cada MP), identificando um perfil temporal com os dados obtidos da ART e dados meteorológicos do período. Com uso da ACP, foi possível caracterizar a relação da concentração do MP com variáveis meteorológicas (umidade relativa, velocidade do vento e temperatura), dentro de cada grupo. Dessa análise, percebeu-se maior influência da umidade relativa em Piracicaba e da velocidade do vento para SantosAbstract: Coarse (PM10) and fine (PM2.5) inhalable Particulate Matter are two of the main atmospheric pollutants studied in the literature. Daily PM10 and PM2.5 concentrations from Piracicaba and Santos, interior and coastal cities of São Paulo State, respectively, between 2014 and 2015, were studied using Trajectory Regression Analysis (TRA), Cluster Analysis (CA) and Principal Component Analysis (PCA). In previous studies, TRA only considered regression models with normal distribution. This thesis aims, mainly, to evaluate different models in TRA. In TRA, the backward trajectories were obtained by the HYSPLIT model, and used as regressive variables in Normal, Inverse Normal, Gama, Log-normal and Auto-regressive Moving Average (ARMA) models. Comparative measurements (correlation, root mean square error, AIC and log-likelihood ) and residual analysis was used to compare all the models. After comparison, the ARMA models performed better. Local region contributed with more than 70% of PM10 and PM2.5 levels in both cities. Piracicaba has influences of industrial and vehicular emissions and sugarcane burning. Santos presented influences of port and industrial emissions. Through CA, days were grouped in 4 clusters (in each city and for each PM), identifying a temporal profile with obtained data of TRA, and meteorological data of period. Using PCA, it was possible to characterize the relationship between PM concentration and meteorological variables (relative humidity, wind speed and temperature), within each group. This analysis revealed greater influence of relative humidity in Piracicaba and wind speed in SantosDoutoradoAmbienteDoutor em TecnologiaCAPE

Bayesian inference in beta and inflated beta regression models

Orientador: Caio Lucidius Naberezny AzevedoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: No presente trabalho desenvolvemos ferramentas de inferência bayesiana para modelos de regressão beta e beta inflacionados, em relação à estimação paramétrica e diagnóstico. Trabalhamos com modelos de regressão beta não inflacionados, inflacionados em zero ou um e inflacionados em zero e um. Devido à impossibilidade de obtenção analítica das posteriores de interesse, tais ferramentas foram desenvolvidas através de algoritmos MCMC. Para os parâmetros da estrutura de regressão e para o parâmetro de precisão exploramos a utilização de prioris comumente empregadas em modelos de regressão, bem como prioris de Jeffreys e de Jeffreys sob independência. Para os parâmetros das componentes discretas, consideramos prioris conjugadas. Realizamos diversos estudos de simulação considerando algumas situações de interesse prático com o intuito de comparar as estimativas bayesianas com as frequentistas e também de estudar a sensibilidade dos modelos _a escolha de prioris. Um conjunto de dados da área psicométrica foi analisado para ilustrar o potencial do ferramental desenvolvido. Os resultados indicaram que há ganho ao se considerar modelos que contemplam as observações inflacionadas ao invés de transformá-las a fim de utilizar modelos não inflacionadosAbstract: In the present work we developed Bayesian tools, concerning parameter estimation and diagnostics, for noninflated, zero inflated, one inflated and zero-one inflated beta regression models. Due to the impossibility of obtaining the posterior distributions of interest, analytically, all these tools were developed through MCMC algorithms. For the regression and precision parameters we exploited the using of prior distributions commonly considered in regression models as well as Jeffreys and independence Jeffreys priors. For the parameters related to the discrete components, we considered conjugate prior distributions. We performed simulation studies, considering some situations of practical interest, in order to compare the Bayesian and frequentist estimates as well as to evaluate the sensitivity of the models to the prior choice. A psychometric real data set was analyzed to illustrate the performance of the developed tools. The results indicated that there is an overall improvement in using models that consider the inflated observations compared to transforming these observations in order to use noninflated modelsMestradoEstatisticaMestre em Estatístic

A review of multivariate analysis: is there a relationship between airborne particulate matter and meteorological variables?

Among statistical tools for the study of atmospheric pollutants, trajectory regression analysis (TRA), cluster analysis (CA), and principal component analysis (PCA) can be highlighted. Therefore, this article presents a systematic review of such techniques based on (i) air mass influences on particulate matter (PM) and (ii) the study of the relationship between PM and meteorological variables. This article aims to review studies that use TRA and to review studies that adopt CA and/or PCA to identify the associations and relationship between meteorological variables and atmospheric pollutants. Papers published between 2006 and 2018 and indexed by five of the main scientific databases were considered (ScienceDirect, Web of Science, PubMed, SciELO, and Scopus databases). PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) recommendations supported this systematic review. From the resulting most relevant papers, eight studies analyzed the influence of air mass trajectories on PM using TRA and twenty-one studies searched for the relationship between meteorological variables and PM using CA and/or PCA. A combination of TRA and time series models was identified as the possibility of future works. Besides, studies that simultaneously combine the three techniques to identify both the influence of air masses on PM and its relationship with meteorological variables are a possibility of future papers, because it can lead to a better comprehension of such a phenomenon192COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL DE NÍVEL SUPERIOR - CAPES00

Um novo método de preenchimento de dados faltantes aplicado a séries temporais de concentração de MP10

O estudo da poluição atmosférica, com ênfase em material particulado inalável (MP10), é necessário, devido ao dano causado à saúde da população, além de outros prejuízos. Séries históricas, usadas para previsão de dados, muitas vezes apresentam lacunas devido a vários fatores, que podem prejudicar a qualidade da previsão. O objetivo deste estudo foi propor um novo método de preenchimento de dados faltantes, e após a imputação dos dados, utilizar um modelo de séries temporais para prever a concentração de MP10. Foram obtidas, no Sistema QUALAR da CETESB, dados de concentrações diárias de MP10, entre os anos de 2010 a 2014, referente aos municípios de Campinas, Jundiaí e Paulínia, todos do Estado de São Paulo. O método de preenchimento de dados faltantes, proposto neste trabalho, foi chamado de TDEM (Time-Dependent Effect Method). O método TDEM foi comparado com dois outros métodos (“média durante o mês” e “média durante o ano”) de preenchimento de dados faltantes, e apresentou os melhores resultados em relação aos Coeficiente de Correlação, Erro Quadrático Médio e Desvio Médio Absoluto. Após o preenchimento da série, os dados foram analisados com o intuito de prever concentrações futuras de MP10. Optou-se por modelos de séries temporais utilizando-se de modelos ARIMA e SARIMA. Os resultados mais satisfatórios foram obtidos pelo modelo SARIMA, cujos dados reais ficaram dentro dos limites de previsão de 95%

Bayesian modeling and prior sensitivity analysis for zero–one augmented beta regression models with an application to psychometric data

The interest on the analysis of the zero–one augmented beta regression (ZOABR) model has been increasing over the last few years. In this work, we developed a Bayesian inference for the ZOABR model, providing some contributions, namely: we explored the use of Jeffreys-rule and independence Jeffreys prior for some of the parameters, performing a sensitivity study of prior choice, comparing the Bayesian estimates with the maximum likelihood ones and measuring the accuracy of the estimates under several scenarios of interest. The results indicate, in a general way, that: the Bayesian approach, under the Jeffreys-rule prior, was as accurate as the ML one. Also, different from other approaches, we use the predictive distribution of the response to implement Bayesian residuals. To further illustrate the advantages of our approach, we conduct an analysis of a real psychometric data set including a Bayesian residual analysis, where it is shown that misleading inference can be obtained when the data is transformed. That is, when the zeros and ones are transformed to suitable values and the usual beta regression model is considered, instead of the ZOABR model. Finally, future developments are discussed342304322CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESPNão tem2017/07773-

Chemical composition of rainwater in an urban area of the southeast of Brazil

In the city of Limeira, located in the State of Sao Paulo, Brazil, the major ions of 30 rainwater samples, collected from Sep/2013 to Mar/2014, were quantified by ionic chromatography (ICS 90); and HCO3- was determined via Gran titration. Three source apportionment methods, namely Principal Component Analysis (PCA), air mass trajectory clustering and enrichment factor (EF), were used to identify the main sources of pollutants dissolved in rainwater samples. The concentration of ions (mu eq L-1), of the samples was: Ca2+ > NH4+ > Na+ > HCO3- > Mg2+ > SO42- > NO3- > Cl- > K+ > H+, and pH = 5.6 in VWM. The first three components obtained via PCA explained 75% of the total variance correlation and indicated a strong contribution of pollutants from agricultural emissions in the studied region, possibly due to the proximity of rural areas. The generated trajectory clusters indicated a 70% contribution from continental sources in the studied area. EF showed that SO42-, NO3-, Cl-, K+, Mg2+ and HCO3- are from anthropogenic sources whereas Ca2+ is from crust and Na+ is from crust and anthropogenic sources. The anthropogenic sources, possibly associated with the region's agricultural activities, mining, industries and heavy vehicle traffic. In addition, it was verified the negative impact the fire outbreaks in the State of Sao Paulo had on the quality of the air in Limeira. Finally, the ionic concentrations in rainwater samples collected in the urban area of Limeira were compared with data from monitored cities in Brazil and throughout the world.102520530CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL DE NÍVEL SUPERIOR - CAPE