Estimativa da concentração de poluentes ao nível do solo utilizando imagens de satélite

Abstract

A poluição do ar é considerada como o maior risco ambiental para a saúde do mundo. Porém, no Brasil, apenas 28,4% das unidades federativas possuem rede de monitoramento para o acompanhamento da qualidade e composição do ar. Este trabalho tem como objetivo avaliar a possibilidade utilizar as medições provenientes do Sentinel-5P para estimar concentrações de poluentes ao nível do solo. Uma comparação entre os produtos (CO, ??3, ????2 e MP) obtidos através do instrumento TROPOMI a bordo do satélite Sentinel-5p e as medições a nível do solo de 28 estações da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo é utilizada. Os dados utilizados contemplam medições entre os períodos de janeiro de 2019 e dezembro de 2020. Foram utilizados dois métodos de regressão linear para estimar os valores de concentração dos poluentes, uma simples e outra generalizada. Os coeficientes das regressões foram estimados utilizando médias diárias, semanais e mensais das concentrações. Para a avaliação dos modelos foram utilizadas métricas como o erro médio quadrático (RMSE - Root Mean Squared Error), desvio médio (MBE - Mean Bias Error) e erro fracional (FB - Fractional Bias). Os resultados demonstram que de forma moderada o Sentinel-5P consegue representar a variabilidade espacial e temporal das concentrações dos poluentes. Os locais onde foram medidas as maiores concentrações pela CETESB tendem a ser os locais onde o Sentinel-5P também mediu as maiores concentrações e apresentam semelhantes sazonalidades. Os melhores modelos foram obtidos utilizando os maiores tempos de médias foram, com a maioria deles apresentando menores valores de RMSE. Os modelos tendem a superestimar os valores de concentrações observadas, não passando de 30% nas melhores conjunturas. A presença de erros sistemáticos é comum a todos os modelos gerados, observada através dos valores de MBE e FB moderadamente elevados. Os baixos valores de correlação encontrados sugerem a presença de erros aleatórios. Este estudo se caracteriza como uma investigação preliminar para dar base à futuros trabalhos.

The air pollution is considered as the major environmental risk for world health. However, at Brazil, only 28.4% of the federative units have a monitoring network to monitor air quality and its composition. This work aims to evaluate the possibility of using the products by the Sentinel 5P to estimate concentrations of pollutants at ground level. A comparison between the products (CO, ??3, ????2 and PM) obtained by the TROPOMI instrument aboard the Sentinel-5P satellite and the ground level measurements from 28 stations of the Environmental Company of the State of São Paulo is used. The data used includes measurements between the periods of January 2019 and December 2020. Two linear regression methods were used to estimate the pollutant concentration values, one simple and the other generalized. Regression coefficients were estimated using daily, weekly and monthly mean concentrations. To evaluate the models, metrics such as root mean squared error (RMSE), mean bias error (MBE) and fractional error (FB) were used. The results show that, in a moderate way Sentinel-5P can represent the spatial and temporal variability of pollutant concentrations. The places where the highest concentrations were measured by CETESB tend to be the places where Sentinel-5P also measured the highest concentrations and have similar seasonalities. The best models were obtained using the longest averaging times, with most of them showing normal residual distribution and the lowest RMSE values. Models tend to overestimate observed concentration values. The presence of systematic errors is common to all models generateds, observed by the moderately high MBE and FB values. The weak correlation values found suggest the presence of random errors. This study is characterized as a preliminar investigation to support future works.