mundo por ano devido aos efeitos agudos e crônicos da poluição do ar.

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1 Análise dos valores extremos de Ozônio e MP 10 da Região Metropolitana de São Paulo. Nariane M. R. BERNARDO¹, Leila D. MARTINS², Jorge A. MARTINS¹, Maurício N. CAPUCIM¹, Veronika S. BRAND¹, Carolyne B. MACHADO¹, Edmilson D. FREITAS², Maria F. ANDRADE² ¹Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR - narianebernardo@gmail.com 2 Universidade de São Paulo USP, IAG RESUMO: Foram analisados 14 anos de dados de concentração de ozônio e material particulado respirável observados na RMSP. Da análise de extremos realizada a estação Pinheiros apresentou a maior probabilidade de ocorrência de valores extremos e menores períodos de retornos para ambos os poluentes analisados. ABSTRACT: We analyzed 14 years of concentration data of ozone and particulate matter observed in the MASP. From extremes analysis performed Pinheiros station showed the highest probability of extreme values and lower returns periods for both pollutants analyzed. INTRODUÇÃO: As características físicas, químicas e biológicas do meio ambiente vêm sendo alteradas continuamente em decorrência das diversas atividades de extração, transformação e uso dos recursos naturais realizadas pelo homem. A queima de combustíveis fósseis e os processos industriais tem alterado de forma significativa a qualidade do ar, principalmente em grandes centros urbanos. A queima de combustíveis, principalmente pelos veículos automotores, contribui para o aumento dos níveis de material particulado e ozônio, interferindo consequentemente na saúde pública (SANCHEZ, 2009). Segundo Prüss (2008), cerca de 860 mil óbitos acontecem no mundo por ano devido aos efeitos agudos e crônicos da poluição do ar. Picos de concentração dos poluentes são de especial interesse na determinação da qualidade do ar. A ocorrência de valores extremos de concentração de ozônio e material particulado causam sérios riscos à saúde humana e também a outros danos ambientais. Portanto, a previsão e análise destes valores extremos são de interesse para comunidade científica e tomadores de decisão. A Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) é um grande aglomerado urbano que conhecidamente tem problemas de qualidade do ar associados principalmente aos poluentes material particulado e ozônio (MARTINS, 2006). Estudos vêm sendo realizados na RMSP voltados a qualidade do ar da região, trabalhos observacionais para identificação e caracterização de fontes e de modelagem (p.ex.: FREITAS et al., 2005, MARTINS et al., 2006, MARTINS e ANDRADE, 2008). No entanto, ainda não foi realizada uma avaliação dos valores de extremos de concentração de O 3 e MP 10 observadas na RMSP.

2 Nesta direção, o objetivo deste estudo é verificar, por meio da aplicação da teoria de valores extremos (SMITH, 1989) aos dados observados de concentração de O 3 e MP 10, o comportamento das curvas de distribuição, bem como do período de retorno de ocorrência de valores extremos desses poluentes. DADOS E MÉTODOS: Foi analisada a série de dados de concentração média horária de MP 10 e O 3 do período de 1996 a 2009, medidos na rede de estações de qualidade do ar da RMSP, pela Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental (CETESB). Para subsidiar o estudo também foram analisadas as concentrações dos poluentes CO e NO X. As estações analisadas foram Diadema, Ibirapuera, Mauá, Mooca, Nossa Senhora do Ó, Parque Dom Pedro II, Pinheiros, Santana, Santo Amaro, São Caetano do Sul e São Miguel Paulista. A série de dados foi previamente avaliada e os valores inconsistentes excluídos. Máximas diárias e mensais foram extraídas para análise de distribuição generalizada de valores extremos (GEV) (KUCHENHOFF et al., 1995, BAUTISTA, 2002, QUINTELA-DEL-RIO E FRANCISCO-FERNÁNDEZ, 2011). A aplicação da teoria de GEV implica em um conjunto de dados distribuídos identicamente e independentemente. Foram usadas duas abordagens metodológicas: na primeira abordagem as máximas mensais foram divididas em dois blocos de dados de acordo com a prévia análise de semelhança das concentrações entre os meses, sendo agrupados no bloco 1 (C1) os meses de maio a agosto de toda a série e no bloco 2 (C2) os meses restantes. A estes dois conjuntos de dados foram aplicados à análise de GEV (KÜCHENHOFF et al., 1995, BAUTISTA, 2002) utilizando o método de Máxima Verossimilhança para estimativa dos parâmetros da distribuição. A segunda abordagem consistiu na análise das máximas diárias por meio da distribuição generalizada de Pareto (GPD) (PICKANDS, 1975, KÜCHENHOFF et al., 1995). A escolha do limiar threshold - foi baseada no valor do padrão de qualidade do ar de 160 µg m -3 para o O 3 e 150 µg m -3 para o MP 10. O software RStudio (pacote extremes) foi utilizado como ferramenta para a análise ( RESULTADOS E DISCUSSÕES: Os resultados das análises por GEV foram sumarizados nos gráficos apresentados na Figura 01 e Tabela 01. A Tabela 01 mostra os valores dos parâmetros da equação da distribuição dos valores extremos obtidos na análise para as 11 estações, sendo esses o parâmetro de escala (σ), parâmetro de forma (ε) e parâmetro de localização (µ) (BAUTISTA, 2002). Ainda como resultado da primeira abordagem, obteve-se os gráficos de probabilidades, de quantis, de período de retorno e da função de distribuição para cada uma das estações. Na Figura 01 estão os gráficos das estações Ibirapuera e São Caetano do Sul, para o O 3 e MP 10.

3 Tabela 01: Parâmetros de escala (σ), forma (ε) e localização (µ) para distribuição GEV. O 3 MP 10 C1 C2 C1 C2 ESTAÇÕES μ σ ε μ σ ε μ σ ε μ σ ε Diadema Ibirapuera Mauá Mooca Nossa Senhora do Ó Pinheiros Parque Dom Pedro II Santana Santo Amaro São Caetano do Sul São Miguel Paulista Os gráficos de quantis e de probabilidade mostram um bom ajuste da análise em ambas as abordagens e estações para os poluentes em questão. Da análise de ε (ksi) da abordagem GEV, verifica-se que a distribuição é variável, seja esta Gumbel (ε 0), Fréchet (ε > 0) e Weibull (ε < 0). No caso do ozônio, as estações Mooca, Pinheiros, Parque Dom Pedro II, São Caetano do Sul, São Miguel Paulista têm variação do tipo de distribuição de seus dados conforme o período do ano (C1 ou C2), já para o MP 10, há variação para as estações são Mooca e Nossa Senhora do Ó. O valor de ksi (ε) indica a velocidade com que a cauda das curvas aproxima-se de zero (CORONADO, 2000), portanto, maiores valores reais de ksi indicam maior probabilidade de ocorrência de valores extremos. Os resultados dos parâmetros da GPD são apresentados na Tabela 02. Para a análise GPD, verifica-se que o parâmetro de forma demonstra o modelo da cauda, sendo que se ε < 0 o modelo pode ser considerado de cauda leve, e ε > 0, o modelo é de cauda pesada, modelo de cauda pesada possui maior probabilidade de ocorrência de valores extremos (SUGAHARA et al., 2010). (a) (b)

4 (c) (d) (e) (f) (g) Figura 01: Gráficos de Probabilidade, Quantis, Período de Retorno e Densidade para os grupos C1 e C2, respectivamente; (a e b) O 3 estação Ibirapuera; (c e d) O 3 estação São Caetano do Sul; (e e f) MP 10 estação Ibirapuera e (g e h) MP 10 estação São Caetano do Sul. (h) Tabela 02: Parâmetros de escala e forma para GPD. O 3 MP 10 O 3 MP 10 ESTAÇÕES σ ε σ ε ESTAÇÕES σ ε σ ε Diadema Parque Dom Pedro Ibirapuera II Mauá Santana Mooca Santo Amaro Nossa Senhora do Ó São Caetano do Sul Pinheiros S. Miguel Paulista CONCLUSÕES: A estação de Pinheiros apresentou o maior valor de ε nas duas épocas analisadas para O 3, portanto, possui uma maior probabilidade de ocorrência de concentrações extremas e períodos de retorno baixos, enquanto que para MP 10, no período C1 foi a estação Nossa Senhora do Ó, e

5 para C2 a estação Ibirapuera. Já pela abordagem de GPD, a maior probabilidade da ocorrência dos valores extremos para o ozônio são nas estações de Santo Amaro e Pinheiros, e para MP 10 nas estações de Mauá e Pinheiros. Dessa forma estação Pinheiros é a mais crítica quanto às concentrações de ambos os poluentes. AGRADECIMENTOS: Ao CNPq pelo financiamento do projeto e à FUNTEF-PR. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: BAUTISTA, E.A.L. A distribuição generalizada de valores extremos no estudo da velocidade máxima do vento em Piracicaba, SP, Dissertação de mestrado em Agronomia em Estatística e Experimentação Agrícola. Universidade de São Paulo. Piracicaba, SP. CORONADO, M. (2000). Extreme value theory (EVT) for risk managers pitfall and opportunities in the use of EVT in measuring EVT. Disponível em: < Acesso em 30 jul FREITAS, E. D. et al. A simple photochemical module implemented in RAMS for tropospheric ozone concentration forecast in the metropolitan area of São Paulo, Brazil: Coupling and validation. Atmos. Environ., v. 39, p , KÜCHENHOFF et. al. Extreme value analysis of Munich airpollution data. Collaborative Research Center, 386, Discussion Paper 4. Disponível em: < Acesso em: 11 jul MARTINS, L. D. et al. Emission Factors for Gas-Powered Vehicles Traveling Through Road Tunnels in São Paulo, Brazil. Environ. Sci.& Technol., v. 40, p , MARTINS, L.D. Sensibilidade da formação do ozônio troposférico às emissões veiculares na Região Metropolitana de São Paulo, Tese de doutorado, Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da Universidade de São Paulo. São Paulo, SP.p MARTINS, L. D. ; ANDRADE, M. F.. Ozone formation potentials of volatile organic compounds and ozone sensitivity to their emission in the megacity of São Paulo, Brazil. Water air soil poll, v. 195, p , PICKANDS, J. Statistical inference using extreme order statistics. Annals of Statistics, v.3, p , QUINTELA-DEL-RÍO, A.; FRANCISCO-FERNÁNDEZ, M. Nonparametric functional data estimation applied to ozone data: Prediction and extreme value analysis. Chemosphere, v.82, p , SANCHEZ-Ccoyollo et.al. Vehicular particulate matter emissions in road tunnels in Sao Paulo, Brazil. Environ. Monit. Assess, v.2, p , SMITH,R.L. Extreme value analysis of environmental times series: an application to trend detection in ground-level ozone. Stat. Sci.,Hayward, v.4,n.4,p ,1989. SUGAHARA et al., Estimativa da probabilidade de evento extreme de precipitação de Janeiro de 2000 no Vale do Paraíba, baseada na Distribuição Generalizada de Pareto. Revista Brasileira de Geofísica, v. 28, n.2, p , ÜSTUN-PRÜSS, A. et. al, The impact of the environment on health by country: a metasynthesis. Environmental Health-Glob, Disponível em: < >. Acesso em 13 jul 2012.