Pesquisadores do NQualiAr publicam estudo sobre técnica de estimativa de incômodo causado por partículas na atmosfera
Material particulado, como poeira, fuligem e fumaça, são causadores de estresse ambiental que podem causar aborrecimento, perturbação, estresse e prejudicar o bem-estar. A irritação percebida pode ser considerada um problema da comunidade, mesmo que apenas uma pequena proporção da população seja incomodada em ocasiões esparsas. A Organização Mundial da Saúde (OMS, 1946) define saúde como um estado de completo bem-estar físico, mental e social e não apenas a ausência de doença.
O material particulado é formado por partículas com composição, forma e tamanhos diferentes: partículas ultrafinas (PM0.1) cujos efeitos sobre a saúde humana ainda são pouco estudados, partículas finas (PM2.5) que estão alojadas no bronquíolo terminal, partículas inaláveis (PM10) que penetram no sistema respiratório, partículas suspensas totais (TSP), representadas por todas as partículas suspensas na atmosfera (faixa de tamanho de 0,005μm a 100μm), e as partículas de sedimentos importam (SPM) resultantes da sedimentação ou deposição de partículas anteriormente suspensos na atmosfera, com diferentes tamanhos e origens, que se acumulam nas superfícies e causam aborrecimento.
A associação entre poluentes do ar e aborrecimentos percebidos é objeto de interesse em vários estudos. A maioria deles considerou modelos de regressão para quantificar essa relação, por exemplo, nos casos de odores, gases e partículas.
Neste contexto, este artigo propõe uma combinação de técnicas estatísticas multivariadas para investigar o efeito conjunto de diferentes tamanhos de material particulado com o aborrecimento percebido. Assim, a combinação do modelo LOG das ferramentas estatísticas, análise de PCA e séries temporais pode levar a uma estimativa do risco relativo de aborrecimento percebido ao lidar com efeitos multipoluentes. O risco relativo é geralmente o parâmetro de interesse para medir o impacto das covariáveis, especialmente os poluentes do ar na saúde da população. A metodologia proposta resulta em um modelo chamado LOG-PCA-VAR. Até onde sabemos, este é o primeiro trabalho que utiliza regressão logística com modelos de séries temporais PCA e multivariadas para quantificar as relações entre material particulado (PM10, TSP e SPM) e aborrecimento percebido para estimar o risco relativo (RR), que é a razão da probabilidade de um resultado em um grupo exposto à probabilidade de um resultado em um grupo não exposto.
