Análise da Complexidade do Saldo de Radiação em uma Floresta Sazonalmente Inundada no Norte do Pantanal

Autores

  • Angela Radünz Lazzari

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X11216

Palavras-chave:

Doenças respiratórias, Poluição atmosférica. Regressão linear, Regressão logística ordinal, Modelo linear generalizado.

Resumo

A poluição atmosférica é um fator de risco para a saúde da população. Seus efeitos nocivos na população são observados mesmo quando os poluentes atmosféricos encontram-se dentro dos parâmetros previstos em legislação específica e se desenvolvem, principalmente, por meio de doenças respiratórias. O objetivo deste trabalho foi analisar as relações existentes entre as concentrações de poluentes atmosféricos e incidências de doenças respiratórias na cidade de Porto Alegre, em 2005 e 2006. Foram utilizadas as análises de regressão linear múltipla, regressão logística ordinal e modelos lineares generalizados. Os resultados apresentados mostram bom ajustamento pelas três técnicas. A regressão logística ordinal detectou, apenas, influência positiva da temperatura do ar e da umidade relativa do ar nas internações por doenças respiratórias. A regressão linear múltipla relacionou as internações com as variáveis meteorológicas, negativamente, e com material particulado (PM10), positivamente. O modelo linear generalizado detectou influência negativa das variáveis meteorológicas e positiva dos poluentes, ozônio troposférico (O3) e PM10, nas internações. Comparando-se as três técnicas estatísticas para analisar o mesmo conjunto de dados, pode-se concluir que todas elas apresentaram um modelo com bom ajuste aos dados, mas a técnica de modelos lineares generalizados apresentou maior sensibilidade em captar a influência dos poluentes, o que não ocorreu na regressão logística ordinal e na regressão linear múltipla.

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Publicado

2013-10-22

Como Citar

Lazzari, A. R. (2013). Análise da Complexidade do Saldo de Radiação em uma Floresta Sazonalmente Inundada no Norte do Pantanal. Ciência E Natura, 35(1), 98–105. https://doi.org/10.5902/2179460X11216

Edição

Seção

Estatística