TY - JOUR AU - Tibulo, Cleiton AU - Ferraz, Simone Erotildes Teleginski AU - Tibulo, Vaneza De Carli AU - Zanini, Roselaine Ruviaro AU - Boiaski, Nathalie Tissot PY - 2021/04/22 Y2 - 2024/03/29 TI - Previsão da concentração de material particulado inalável, através de modelos estatísticos de séries temporais para o município de Canoas, Rio Grande do Sul JF - Revista Thema JA - Revista Thema VL - 19 IS - 1 SE - Ciências Exatas e da Terra DO - 10.15536/thema.V19.2021.134-152.1660 UR - https://periodicos.ifsul.edu.br/index.php/thema/article/view/1660 SP - 134-152 AB - <p style="margin-top: 0.25cm; margin-bottom: 0.25cm;" align="justify"><span style="font-size: small;">O presente trabalho tem por objetivo modelar e prever a concentração de Material Particulado Inalável (PM<sub>10</sub>), a fim de analisar a capacidade preditiva dos modelos de séries temporais: ARMAX, ARIMA, Alisamento Exponencial Simples, Biparamétrico e Holt-Winters. Os dados que compõem as séries analisadas pertencem a Fundação Estadual de Proteção Ambiental (FEPAM), referente ao município de Canoas-RS, no ano de 2014. Os modelos foram ajustados com auxílio do <em>software</em> RStudio. Como resultados, constatou-se que o modelo ARMAX, com a inclusão de variáveis exógenas (Monóxido de carbono (CO) e Dióxido de enxofre (SO<sub>2</sub>)), produziu melhores resultados de previsão em relação aos seus concorrentes para a variável PM<sub>10</sub>. Também, verificou-se que modelos de séries temporais da Classe ARMA e ARMAX podem ser utilizados para previsão da PM<sub>10</sub>, entretanto os modelos da classe de Alisamento Exponencial não são recomendados, pois não se ajustaram adequadamente as séries em estudo. </span></p><p style="margin-top: 0.25cm; margin-bottom: 0.25cm;" align="justify"><span style="font-size: small;"><strong>Palavras-chave</strong>: <span style="color: #000000;"><span style="font-family: Tahoma, sans-serif;"><span lang="pt-BR"><span style="font-weight: normal;">P</span></span></span></span><span style="color: #000000;"><span style="font-family: Tahoma, sans-serif;"><span lang="pt-BR"><span style="font-weight: normal;">oluição; previsão; séries temporais.</span></span></span></span></span></p> ER -