Utilização de regressão logística simples na verificação da qualidade do ar atmosférico de Uberlândia / Use of simple logistic regression when checking the atmospheric air quality in Uberlândia

O objetivo desta pesquisa foi analisar a qualidade do ar atmosférico de Uberlândia, em Minas Gerais, por meio de modelos de regressão logística simples. O equipamento utilizado na obtenção dos dados de poluição foi o amostrador de partículas suspensas menores que 10 µm (MP10). As medidas de concentração do material particulado foram realizadas no terminal central de ônibus urbanos de Uberlândia. Neste trabalho, foram utilizados os dados do período de 2003 a 2008. As variáveis preditoras referentes ao clima (umidade relativa, velocidade do vento, precipitação diária e temperatura média) e o fluxo de veículos foram utilizadas de forma contínua no modelo logístico. Já as variáveis relacionadas ao dia da semana e à estação do ano foram codificadas de forma binária. Os resultados revelaram que existe uma relação significativa das variáveis temporais e climáticas com a qualidade do ar de Uberlândia. Os modelos logísticos simples mostraram que a precipitação, a umidade relativa, o verão, a primavera, o sábado e o domingo contribuem significativamente para se obter qualidade do ar boa, enquanto o inverno e o fluxo de veículos crescente tendem a piorar a qualidade do ar.

The objective of this paper was to analyze the air quality in Uberlândia, in Minas Gerais, by simple logistic regression models. The PM10 sampler was used to obtain data of the pollution that considers only concentration of suspended particles smaller than 10 µm. The temperature, precipitation, relative humidity, wind speed, day of the week and seasons of year were used as predictions variables in this study. The day of week and seasons of year were used as binary system and as predictions variables too. The results showed that there is a significant relation among the temporal and climatic variables with the air quality of Uberlândia. The simple logistic models show that precipitation, humidity, summer, spring, Saturday, and Sunday significantly contribute to achieve good air quality, while the winter and the increasing flow of vehicles tend to worsen the air quality.