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METHODS OF VARIOGRAM FITTING FOR THE RAINFALL ION SPATIAL MODELING IN CUIABÁ, BRAZIL
Métodos de Ajuste de Semivariogramas a para Modelagem Espacial de Íons de Precipitação Pluvial em Cuiabá, Brasil
Registro en:
10.5902/2179460X12101
Autor
Dias, Vanessa Rakel de Moraes
Alves, Marcelo de Carvalho
Sanches, Luciana
Institución
Resumen
http://dx.doi.org/10.5902/2179460X12101The mapping of ion precipitation is of fundamental importance to knowledge and understanding of emission sources of air pollutants. Therefore, spatial interpolation methods should be assessed for support the mapping of these ions. In this context, the aim of this study was to assess the semivariogram modeling methods that best fit the variables pH, electrical conductivity, nitrate and sulfate precipitation in Cuiabá, Mato Grosso, Brazil. We assessed the methods ordinary least squares (OLS) and residual maximum likelihood (REML). The criteria for selecting the best method were the Akaike information criterion (AIC) and the standard deviation of the reduced errors (SER) generated by cross-validation. The restricted maximum likelihood method was the best for mapping ion precipitation in Cuiabá. Analysis of the structure of the semivariogram was important because it indicated local emission sources (urban) and regional (burning) of aerosol particles and gases. O mapeamento de variáveis químicas da precipitação é de fundamental importância para o conhecimento e compreensão de fontes de emissão de poluentes atmosféricos. Para isso, métodos de interpolação espacial devem ser avaliados para subsidiar o mapeamento destas variáveis químicas. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar métodos de modelagem de semivariograma que melhor se ajustaram às variáveis pH, condutividade elétrica, nitrato e sulfato da precipitação em Cuiabá, Mato Grosso. Foram avaliados os métodos de ajuste dos mínimos quadrados ordinários (OLS-Ordinaty Least Squares) e da máxima verossimilhança restrita (REML-Restricted Maximum Likelihood). Os critérios de seleção do melhor método foram o critério de informação de Akaike (AIC) e o desvio padrão dos erros reduzidos (SER) gerados pela validação cruzada. O método da máxima verossimilhança restrita foi o mais adequado para o mapeamento das variáveis químicas da precipitação em Cuiabá. A análise da estrutura dos semivariogramas foi importante porque indicou fontes de emissão local (urbana) e regional (queimadas) de partículas de aerossóis e gases, considerando a redução do alcance das variáveis analisadas de outubro a fevereiro.