Um novo método de preenchimento de dados faltantes aplicado a séries temporais de concentração de MP10

O estudo da poluicao atmosferica, com enfase em material particulado inalavel (MP10), e necessario, devido ao dano causado a saude da populacao, alem de outros prejuizos. Series historicas, usadas para previsao de dados, muitas vezes apresentam lacunas devido a varios fatores, que podem prejudicar a qualidade da previsao. O objetivo deste estudo foi propor um novo metodo de preenchimento de dados faltantes, e apos a imputacao dos dados, utilizar um modelo de series temporais para prever a concentracao de MP10. Foram obtidas, no Sistema QUALAR da CETESB, dados de concentracoes diarias de MP10, entre os anos de 2010 a 2014, referente aos municipios de Campinas, Jundiai e Paulinia, todos do Estado de Sao Paulo. O metodo de preenchimento de dados faltantes, proposto neste trabalho, foi chamado de TDEM (Time-Dependent Effect Method). O metodo TDEM foi comparado com dois outros metodos (“media durante o mes” e “media durante o ano”) de preenchimento de dados faltantes, e apresentou os melhores resultados em relacao aos Coeficiente de Correlacao, Erro Quadratico Medio e Desvio Medio Absoluto. Apos o preenchimento da serie, os dados foram analisados com o intuito de prever concentracoes futuras de MP10. Optou-se por modelos de series temporais utilizando-se de modelos ARIMA e SARIMA. Os resultados mais satisfatorios foram obtidos pelo modelo SARIMA, cujos dados reais ficaram dentro dos limites de previsao de 95%.