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@InProceedings{ContiHerdAlvi:2020:AnCoPr,
               author = "Conti, Ludmilla Manera and Herdies, Dirceu Lu{\'{\i}}s and 
                         Alvim, D{\'e}bora Souza",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "An{\'a}lise de componentes principais e correspond{\^e}ncia 
                         can{\^o}nica no estudo da qualidade do ar",
            booktitle = "Resumos.../P{\^o}steres",
                 year = "2020",
               editor = "Galetti, Giovana Deponte and Sena, Caio {\'A}tila Pereira and 
                         Mand{\'u}, Tiago Bentes and Jacondino, William Duarte and Alves, 
                         Laurizio Emanuel Ribeiro and Afonso, Eliseu Oliveira Afonso",
         organization = "Encontro dos Alunos de P{\'o}s-Gradua{\c{c}}{\~a}o em 
                         Meteorologia do CPTEC/INPE, 19. (EPGMET)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Polui{\c{c}}{\~a}o do ar, Vale do Para{\'{\i}}ba, Greve dos 
                         Caminhoneiros, An{\'a}lise de Componentes Principais, 
                         An{\'a}lise de Correla{\c{c}}{\~a}o Can{\^o}nica.",
             abstract = "Dados das concentra{\c{c}}{\~o}es de CO, NO, NO2 e O3 
                         registradas por esta{\c{c}}{\~o}es de monitoramento da qualidade 
                         do ar durante o per{\'{\i}}odo da greve geral dos caminhoneiros 
                         que ocorreu no per{\'{\i}}odo de 21 de maio at{\'e} primeiro de 
                         junho de 2018 foram analisados atrav{\'e}s do m{\'e}todo de 
                         an{\'a}lise de componentes principais (ACP) e 
                         correspond{\^e}ncia can{\^o}nica para a regi{\~a}o do Vale do 
                         Para{\'{\i}}ba paulista. Na {\'a}rea de controle da 
                         polui{\c{c}}{\~a}o do ar, um evento raro {\'e} frequentemente 
                         mais significativo do que o evento comum. Isso {\'e} evidenciado 
                         pelo conte{\'u}do dos padr{\~o}es de qualidade do ar, que 
                         definem limites superiores aceit{\'a}veis de 
                         concentra{\c{c}}{\~o}es de polui{\c{c}}{\~a}o do ar e 
                         frequ{\^e}ncias aceit{\'a}veis com as quais tais 
                         concentra{\c{c}}{\~o}es podem ser excedidas. Resultados 
                         apontaram que a polui{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica est{\'a} 
                         estritamente relacionada com a quantidade de ve{\'{\i}}culos 
                         automotores circulantes, assim, o per{\'{\i}}odo selecionado 
                         providenciou uma oportunidade {\'u}nica para este tipo de 
                         investiga{\c{c}}{\~a}o com rela{\c{c}}{\~a}o a mudan{\c{c}}as 
                         abruptas na composi{\c{c}}{\~a}o da qu{\'{\i}}mica 
                         atmosf{\'e}rica e tamb{\'e}m devido ao contraste 
                         morfol{\'o}gico {\'{\i}}mpar em que a regi{\~a}o de estudo 
                         est{\'a} situada. A regi{\~a}o do Vale do Para{\'{\i}}ba 
                         paulista une as duas maiores metr{\'o}poles do sudeste 
                         brasileiro, S{\~a}o Paulo e Rio de Janeiro atrav{\'e}s da 
                         Rodovia Presidente Dutra (BR-116), implicando diretamente em um 
                         fluxo cont{\'{\i}}nuo de ve{\'{\i}}culos automotores. A 
                         an{\'a}lise dos componentes principais tamb{\'e}m foi aplicada 
                         aos dados meteorol{\'o}gicos como umidade relativa, temperatura, 
                         radia{\c{c}}{\~a}o ultravioleta, velocidade e 
                         dire{\c{c}}{\~a}o do vento. Os objetivos dessas an{\'a}lises 
                         s{\~a}o encontrar componentes subjacentes simples e atribuir 
                         significado f{\'{\i}}sico a eles. Al{\'e}m disso, a 
                         t{\'e}cnica de an{\'a}lise de correla{\c{c}}{\~a}o 
                         can{\^o}nica {\'e} usada para examinar se existem 
                         correla{\c{c}}{\~o}es entre dados meteorol{\'o}gicos e de 
                         polui{\c{c}}{\~a}o do ar, o que pode ajudar a fornecer 
                         previs{\~a}o de dados de polui{\c{c}}{\~a}o com base em dados 
                         meteorol{\'o}gicos. De um modo geral, quando as matrizes de 
                         correla{\c{c}}{\~o}es s{\~a}o analisadas, verificam-se dois 
                         clusterings principais, o primeiro enunciado por: umidade 
                         relativa, NO, NO2, CO, dire{\c{c}}{\~a}o do vento e o segundo 
                         por: radia{\c{c}}{\~a}o global, radia{\c{c}}{\~a}o 
                         ultravioleta, velocidade do vento, temperatura e O3. A 
                         press{\~a}o parece n{\~a}o apresentar influencias diretas sobre 
                         nenhum fator, embora observam-se pequenas varia{\c{c}}{\~o}es 
                         sem padr{\~a}o espec{\'{\i}}fico. Com rela{\c{c}}{\~a}o 
                         {\`a}s correla{\c{c}}{\~o}es pode-se observar que o O3 
                         est{\'a} diretamente correlacionado a temperatura, 
                         radia{\c{c}}{\~a}o, radia{\c{c}}{\~a}o ultravioleta e 
                         velocidade do vento e apresentam correla{\c{c}}{\~o}es inversas 
                         com umidade relativa, NO e NO2. J{\'a} o CO {\'e} caracterizado 
                         por correla{\c{c}}{\~a}o inversa com velocidade do vento e 
                         correla{\c{c}}{\~a}o direta com umidade relativa, NO2 e NO. Os 
                         resultados das an{\'a}lises dos componentes principais para as 
                         tr{\^e}s esta{\c{c}}{\~o}es mostram que as primeiras tr{\^e}s 
                         componentes explicam em torno de 70% da vari{\^a}ncia.",
  conference-location = "Online",
      conference-year = "16-19 nov. 2020",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/43MJ7HL",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGPDW34R/43MJ7HL",
           targetfile = "resumo-EPGMET-ludmilla_v1 - Ludmilla Conti.pdf",
                 type = "Meteorologia Ambiental",
        urlaccessdate = "2021, Jan. 16"
}


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