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SILVA, Geralcy. Aplicação da geoestatística usando a predição espacial de monóxido de carbono pelo tráfego veicular urbano. 157fTese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2006.
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Resumo

Esta pesquisa é uma contribuição ao desenvolvimento de trabalhos que aplicam a variabilidade espacial na avaliação de impactos ambientais da poluição do ar gerada pelo tráfego veicular urbano. Selecionou-se o monóxido de carbono para representar a poluição atmosférica por ser emitido por todos os combustíveis veiculares e por indicar a presença de outros poluentes no meio ambiente. O objetivo principal é apresentar um método rápido, preciso e de baixo custo para predição espacial da concentração de monóxido de carbono no sistema viário urbano. Para alcançar tal meta foram coletadas, com aparelhos de alta precisão cedidos pela Universidade de Londres, 43 amostras de CO em pontos obtidos no centro da cidade de Florianópolis, numa área de 1,28 km2, simultaneamente, nestes pontos georeferenciados, foram realizadas contagens manuais do tráfego de veículos. O geoprocessamento desses dados foi executado pelo módulo Geostatistical Analyst do programa ArcGIS com auxílio dos programas Statistical Analysis System (SAS), S+SpatialStats e R. Os resultados logaritmizados da estrutura espacial dada pelos exames dos semivariogramas simples e cruzado revelam que existe dependência espacial isotrópica até 320 metros para as observações de monóxido de carbono e para o volume de veículos leves. Estes exames determinaram que as variáveis são regionalizadas, portanto aplicou-se a Krigagem e a Cokrigagem para estimar valores em pontos não-amostrados. Os testes de validação cruzada e independente mostram que o modelo de cokrigagem é adequado para a predição espacial.

Abstract

This research is a contribution to the development of works that apply spatial variability to environmental impact assessments of air pollution generated by urban vehicular traffic. Carbon monoxide was selected to represent atmospheric pollution as it is emitted by all vehicle fuels and indicates the presence of other pollutants in the environment. The main objective is to present a fast, accurate and low cost method for the spatial prediction of the concentration of carbon monoxide in urban road systems. To achieve this goal measurements of CO were made, with high precision devices, supplied by the University College London, at 43 georeferenced locations in an area of 1,28 km2, in the city center of Florianopolis, simultaneously with a manual traffic volume count at these locations. Geoprocessing of this data was performed using the Geostatistical Analyst module of ArcGis, aided by Statistical Analysis System (SAS), S+SpatialStats and R. The logarithmic results of the spatial structure given by examination of the simple and cross semivariogram show, that for the observations of carbon monoxide and the volume of light vehicles, isotropic spatial dependence exists for up to 320 meters. These examinations determined that the variables are regionalized, therefore Kriging and Cokriging were applied to estimate values at non sampled points. The tests of cross and independent validation show that the Cokriging model is appropriate for spatial prediction.
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