Impacts of Meteorological Variables on Air Quality in The Region of Grande Vitória, Espírito Santo, Brazil

Monte, Edson Zambon; Albuquerque, Taciana Toledo de Almeida; Reisen, Valdério Anselmo

doi:10.1590/0102-7786312314b20150100

Edson Zambon Monte Autor de correspondência: Edson Zambon Monte, edsonzambon@yahoo.com.br.

Programa de Pós-Graduação em Economia e Grupo de Pesquisa em Econometria, Departamento de Economia, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, ES, Brasil.

Taciana Toledo de Almeida Albuquerque

Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG, Brasil.

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, ES, Brasil.

Valdério Anselmo Reisen

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental e Programa de Pós-Graduação em Economia, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, ES, Brasil.

Autor de correspondência: Edson Zambon Monte, edsonzambon@yahoo.com.br.

Estatística	Variáveis
	PM₁₀	TEMP	UMID	VELVENT	PREC
Média	46,62	24,36	77,79	2,05	0,17
Mediana	44,83	24,35	77,33	1,99	0,00
Desvio-padrão	14,05	2,54	6,61	0,56	0,51
Mínimo	12,17	17,00	59,49	0,86	0,00
Máximo	117,33	30,80	97,65	5,49	6,74
Observações	2191	2191	2191	2191	2191

Variáveis	Coeficientes	Erro-padrão	Valor de Z	Valor-p	Efeito marginal
C	6,2674^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM (Modelo Linear Generalizado).	0,9145	6,8533	0,0000	–
UMID	-0,0658^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM (Modelo Linear Generalizado).	0,0103	-6,3960	0,0000	-0,0141
VELVENT	-0,8526^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM (Modelo Linear Generalizado).	0,1052	-8,1016	0,0000	-0,1833
PREC	-1,1015^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM (Modelo Linear Generalizado).	0,2500	-4,4054	0,0000	-0,2368
Obs. com variável dependente = 0	1454
Obs. com variável dependente = 1	737
Prob. (LR estat.)	0,0000
Total de observações	2.191

Variáveis	Coeficientes	Erro-padrão	Valor de Z	Valor-p	Efeito marginal
Domingo
C	-0,5342^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0478	-11,173	0,0000	-0,1544
DOM	-1,3030^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,1710	-7,6196	0,0000
Terça
C	-0,9786^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0518	-18,897	0,0000	0,0588
TER	0,2663**	0,1310	2,0330	0,0421
Quarta
C	-0,9786^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0518	-18,897	0,0000	0,0588
QUAR	0,2663**	0,1310	2,0330	0,0421
Quinta
C	-0,9894^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0519	-19,058	0,0000	0,0752
QUIN	0,3343**	0,1300	2,5722	0,0101
Sexta
C	-1,0029^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0521	-19,258	0,0000	0,0961
SEX	0,4181^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,1289	3,2436	0,0012
Sábado
C	-0,9022^* *** Nota: 1) Significativo a 1%, Significativo a 5%, * Significativo a 10%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0509	-17,715	0,0000	-0,0488
SAB	-0,2702*	0,1424	-1,8971	0,0578

Variáveis	Coeficientes	Erro-padrão	Valor de Z	Valor-p	Efeito marginal
Primavera
C	-0,8413^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0536	-15,693	0,0000	-0,0733
PRIM	-0,4283^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,1172	-3,6554	0,0003
Verão
C	-0,8370^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0535	-15,650	0,0000	-0,0768
VER	-0,4536^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,1181	-3,8405	0,0001
Outono
C	-0,8238^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0538	-15,326	0,0000	0,1310
OUT	0,5351^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,1010	5,2958	0,0000
Inverno
C	-0,6238^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0438	-14,258	0,0000	0,1588
INV	0,6351^* ***** Nota: 1) Significativo a 1%; e, 2) As estimativas foram realizadas utilizando o método de covariância robusta GLM.	0,0501	12,6750	0,0001

\begin{matrix} Y_{t} = 1, se Y_{t}^{*} > 0; e, Y_{t} = 0, se Y_{t}^{*} = 0, \\ P r o b (Y_{t} = 1) = P r o b (Y_{t}^{*} > 0) = \\ P r o b (μ_{t} > - (β_{0} + \sum_{i = 1}^{k} β_{i} X_{t i})) \end{matrix}

\begin{matrix} a) P_{t} = \frac{1}{1 + e^{- (β_{0} + \sum_{i = 1}^{k} β_{i} X_{t i})}} \\ e \\ b) 1 - P_{t} = \frac{e^{- (β_{0} + \sum_{i = 1}^{k} β_{i} X_{t i})}}{1 + e^{- (β_{0} + \sum_{i = 1}^{k} β_{i} X_{t i})}} \end{matrix}

\frac{\partial P_{t}}{\partial X_{t i}} = β_{i} \times \frac{1}{1 + e^{- (β_{0} + \sum_{i = 1}^{k} β_{i} X_{t i})}} \times \frac{e^{- (β_{0} + \sum_{i = 1}^{k} β_{i} X_{t i})}}{1 + e^{- (β_{0} + \sum_{i = 1}^{k} β_{i} X_{t i})}}

[1] Autor de correspondência: Edson Zambon Monte, edsonzambon@yahoo.com.br.

Brasil

Brasil

Impacts of Meteorological Variables on Air Quality in The Region of Grande Vitória, Espírito Santo, Brazil

Abstract