Aplicação de regressão baseada no uso do solo para predizer a concentração de material particulado inalável no município de São Paulo, Brasil / Application of land use regression to predict the concentration of inhalable particular matter in São Paulo city, Brazil

RESUMO

O estudo teve por objetivo construir um modelo de regressão baseada no uso do solo para predizer a concentração material particulado inalável (MP10) no município de São Paulo, Brasil. O estudo se baseou na média de MP10 de 2007 de 9 estações de monitoramento. Obtiveram-se dados demográficos, viários e de uso do solo em círculos concêntricos de 250 a 1.000 m para compor o modelo. Calculou-se regressão linear simples para selecionar as variáveis mais robustas e sem colinearidade. Quatro variáveis entraram no modelo de regressão múltipla. Somente tráfego leve em círculos concêntricos <250 m permaneceu no modelo final, que explicou 63,8% da variância de MP10. Verificou-se que o método de regressão baseada no uso do solo é rápido, de fácil execução. Entretanto, este modelo se baseou em medições de MP10 de poucos locais.

ABSTRACT

The study intended to develop a land use regression model to predict inhalable particulate matter (PM10) concentrations in São Paulo, Brazil. The model was based on the 2007 average of PM10 available from 9 monitoring stations and demographic, roads and land use data in buffers of 250 to 1,000 m. Simple linear regression were used to select the more robust independent variables and those without collinearity. Four variables were selected for the multiple regression analysis. Only light traffic in buffers <250 m remained in the final model which explained 63.8% of the PM10variance.The land use regression approach is a quick and easy method to predict air pollution levels. However, our model was based on measurements of only a few sites.