Estudo de modelos de previsão do ozônio troposférico na região metropolitana de São Paulo / Study of tropospheric ozone forecasting models in the São Paulo Metropolitan Area

Introdução. O estudo e compreensão dos efeitos da poluição atmosférica podem contribuir para o planejamento de estratégias de controle de emissões de poluentes e na tomada de decisões em relação à saúde pública. Modelos de previsão da poluição do ar são importantes, na medida em que podem antecipar precauções e providências de ações públicas. Objetivo. Elaborar e analisar modelos de previsão do ozônio troposférico para a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Métodos. Foram ajustados modelos de previsão de ozônio utilizando redes neurais artificiais (RNAs), denominadas técnicas de inteligência artificial. Os dados de entrada do modelo foram os meteorológicos, obtidos do CPTEC - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos e do INMET - Instituto Nacional de Meteorologia e os dados do poluente ozônio monitorados pela CETESB - Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Foram considerados, para o ozônio, o padrão nacional de qualidade do ar (1 hora) e o padrão estadual de qualidade do ar (8 horas). Os dados foram distribuídos entre as médias do período da manhã (07h às 12h) e as médias do período da tarde (13h às 18h), obtendo-se como saída as concentrações máximas de ozônio para o período da tarde. O período analisado foi de 2008 a 2014. Resultados. Foram realizados 311 testes distribuídos de acordo com o padrão de qualidade do ar do ozônio (O3-1h ou O3-8h) e a origem dos dados meteorológicos (CPTEC ou INMET). Os valores de ozônio observados e estimados mostraram-se muito bem correlacionados. Para os ajustes usando o banco de dados do CPTEC, os melhores resultados das estatísticas de verificação para O3-1h foram: A=90 por cento ; B=0,41; FAR=47 por cento ; POD=22 por cento ; r=0,60. Sendo A a porcentagem de acertos nas previsões de eventos e não eventos; B indica, na média, se as previsões estão subestimadas ou superestimadas; FAR é a porcentagem de concentrações que foram previstas altas e que não ocorreram; POD é a capacidade de prever altas concentrações ( por cento ) e r é o coeficiente de correlação entre o valor observado e o valor estimado. Para O3-8h: A=96 por cento ; B=0,1; FAR=14 por cento ; POD=6,5 por cento ; r=0,72. Considerando-se o banco de dados do INMET, os melhores resultados para O3-1h foram: A=93 por cento ; B=0,54; FAR=29 por cento ; POD=38 por cento , r=0,84. Para O3-8h: A=95 por cento ; B=0,76; FAR=47 por cento ; POD=40 por cento ; r=0,85. As variáveis temperatura e vento meridional foram as mais importantes nos modelos. Conclusões. No geral, os modelos simulados com os dados meteorológicos do INMET apresentaram melhores resultados que os apresentados pelos dados do CPTEC, tanto para O3-1h, quanto para O3-8h. O modelo simulado com os dados do INMET, considerando O3-8h, apresentou melhor previsibilidade. Os modelos ajustados por redes neurais mostraram-se como boas alternativas de instrumentos para prever a concentração de ozônio na RMSP

Introduction. The study and understanding of the effects of air pollution can contribute to the planning of pollutant emission control strategies and decision-making in relation to public health. Air pollution forecasting models are important, as they can anticipate precautions and actions of public action. Objetive. Develop and analyze tropospheric ozone forecasting models for the São Paulo Metropolitan Area (SPMA). Methods. Ozone forecasting models were adjusted using artificial neural networks (ANNs), called artificial intelligence techniques. The model input data were the weather, obtained from CPTEC - Weather and Climate Studies Prediction Center and INMET - National Meteorology Institute and the pollutant ozone data monitored by CETESB - São Paulo State Environmental Company. Were considered for ozone, the national standard of air quality (1 hour) and the state standard of air quality (8 hours). Data were distributed among the averages of the morning (07h to 12h) and the average of the afternoon (13h to 18h), obtaining as output the maximum concentrations of ozone to the afternoon. The study period was from 2008 to 2014. Results. Were conducted 311 tests distributed according to the standard of ozone air quality (O3-1h or O3-8h) and the source of meteorological data (CPTEC or INMET). The observed and estimated ozone values were shown to be very well correlated. For the settings using the CPTEC database, the best results of the verification statistics for O3-1h were: A=90 per cent ; B=0.41; FAR=47 per cent ; POD=22 per cent ; r=0.60. Where A is the percentage of correct answers of forecasts in the events and not events; B indicates, on average, if the predictions are underestimated or overestimated; FAR is the percentage concentrations that were predicted high and that did not occur; POD is the ability to predict high concentrations ( per cent ) and r is the correlation coefficient between the observed value and the estimated value. To O3-8h: A=96 per cent ; B=0.1; FAR=14 per cent ; POD=6.5 per cent ; r=0.72. Considering the INMET database, the best results for O3-1h were: A=93 per cent ; B=0.54; FAR=29 per cent ; POD=38 per cent , r=0.84. To O3-8h: A=95 per cent ; B=0.76; FAR=47 per cent ; POD=40 per cent ; r=0.85. The variables temperature and meridional wind were the most importante in the models. Conclusions. Overall, the simulated models with meteorological INMET data showed better results than those presented by the CPTEC data for both O3-1h, and for O3-8h. The simulated model with INMET data, considering O3-8h, presented better predictability. The models adjusted by neural networks showed up as good instruments to predict the ozone concentration in the SPMA

The impact of atmospheric particulate matter on cancer incidence and mortality in the city of São Paulo, Brazil / Influência do material particulado atmosférico na incidência e mortalidade por câncer no município de São Paulo, Brasil

This study aimed to verify the impact of inhalable particulate matter (PM10) on cancer incidence and mortality in the city of São Paulo, Brazil. Statistical techniques were used to investigate the relationship between PM10 on cancer incidence and mortality in selected districts. For some types of cancer (skin, lung, thyroid, larynx, and bladder) and some periods, the correlation coefficients ranged from 0.60 to 0.80 for incidence. Lung cancer mortality showed more correlations during the overall period. Spatial analysis showed that districts distant from the city center showed higher than expected relative risk, depending on the type of cancer. According to the study, urban PM10 can contribute to increased incidence of some cancers and may also contribute to increased cancer mortality. The results highlight the need to adopt measures to reduce atmospheric PM10 levels and the importance of their continuous monitoring.

O trabalho teve como objetivo verificar a influência do poluente atmosférico material particulado inalável (MP10) na incidência e na mortalidade por câncer, no Município de São Paulo, Brasil. Foram utilizadas técnicas estatísticas para verificar a relação do MP10 sobre a incidência e a mortalidade de alguns tipos de câncer nos distritos onde são monitorados este poluente. Pele, pulmão, tireoide, laringe e bexiga apresentaram coeficientes de correlação estatística entre 0,60 e 0,80, em alguns períodos, para a incidência. Para a mortalidade, o câncer de pulmão apresentou mais correlações nesse intervalo. A análise espacial mostrou que distritos distantes do centro da cidade apresentaram risco relativo acima do esperado. O estudo mostrou que o MP10 urbano pode contribuir para o aumento da incidência de alguns tipos de câncer e pode contribuir também para o crescimento da mortalidade por esta causa. Os resultados indicam a necessidade de se adotar medidas que visem à redução da concentração desse poluente na atmosfera e, também, a importância do seu contínuo monitoramento.

Estudo da influência do material particulado na incidência e mortalidade por câncer na cidade de São Paulo / The influence of particulate matter on the incidence and mortality cancer in São Paulo

Este trabalho teve como objetivo geral verificar a influência do poluente atmosférico material particulado inalável (MP10) na incidência e na mortalidade por câncer, na cidade de São Paulo. Métodos. Os dados de câncer foram coletados do Registro de Câncer de São Paulo e os dados do poluente provenientes da CETESB. Foram utilizadas técnicas estatísticas para verificar a relação do MP10 sobre a incidência e a mortalidade por câncer (pele, pulmão, laringe, tireóide, estômago, próstata, colo do útero, mama, bexiga, cólon, esôfago e reto), nos distritos do Brás, Santana, Moóca, Cambuci, Moema, Freguesia do Ó, Campo Belo, Lapa, Consolação, Santo Amaro e São Miguel. Os distritos também foram agrupados, de acordo com as concentrações de MP10, para orientar a expansão da rede de monitoramento do poluente na cidade de São Paulo. Resultados. Os resultados mostraram que, para alguns tipos de câncer (pele, pulmão, tireóide, laringe e bexiga), os coeficientes de correlação estatística ficaram entre 0,60 e 0,80, em alguns períodos, para a incidência. Para a mortalidade, o câncer de pulmão apresentou mais correlações neste intervalo. O agrupamento dos distritos permitiu a formação de quatro grupos distintos, o que possibilitaria, após estudo técnico, a redistribuição de alguma estação de monitoramento do segundo grupo para outras regiões da cidade, como leste ou sul. A Análise Espacial mostrou que distritos distantes do centro da cidade apresentaram risco relativo (RR) acima do esperado, dependendo do tipo de câncer. Conclusões. O estudo mostrou que o poluente atmosférico MP10 tem correlação alta com a incidência de alguns tipos de câncer (pele, pulmão, tireóide, laringe e bexiga) e com a mortalidade por câncer de pulmão, em alguns períodos, na cidade de São Paulo. A expansão da rede de monitoramento de MP10, na cidade de São Paulo, poderia ser direcionada às regiões leste ou sul.

The general objective of this study was to verify the influence of pollutant inhalable particulate matter (PM10) on the incidence and cancer mortality in the city of São Paulo. Methods. The cancer data were collected from the Cancer Registry of São Paulo and pollutant data from the CETESB. Statistical techniques were used to investigate the relationship between PM10 and the incidence and mortality of cancer (skin, lung, larynx, thyroid, stomach, prostate, cervix, breast, bladder, colon, esophagus and rectum), in the districts of Brás, Santana, Moóca, Cambuci, Moema, Freguesia do Ó, Campo Belo, Lapa, Consolação, Santo Amaro and São Miguel. The districts were also grouped according to the concentrations of PM10, to guide the expansion of the pollutant monitoring network in São Paulo. Results. The results showed that for some types of cancer (skin, lung, thyroid, larynx and bladder), the statistical correlation coefficients were between 0.60 and 0.80, in some periods, for incidence. For mortality, lung cancer showed more correlations in this interval. The grouping of districts allowed the formation of four distinct groups, which would allow, after a technical study, the redistribution of any monitoring station in the second group to other parts of the city, like east or south. A Spatial Analysis showed that districts distant from the center presented a relative risk (RR) greater than expected, depending on the type of cancer. Conclusions. The study showed that air pollutant PM10 has high correlation with the incidence of some cancers (skin, lung, thyroid, larynx and bladder) and mortality from lung cancer in some periods, in São Paulo. The expansion of network monitoring PM10, in the city of São Paulo, could be targeted to areas east or south.