Classificação de Dados Multivariados Relacionados a Poluição em Regiões Urbanas Utilizando Self-Organizing Maps

Apresentação do artigo de conclusão da disciplina de Análise Exploratória de Dados Espaciais cursada na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

Objetivos:
- Aplicação de análise multivariada em dados de qualidade do ar;
- Classificação de localidades urbanas em função da dispersão de poluentes em diferentes horarios.
- Analisar o comportamento de cada variável em relação às classes obtidas por similaridade;
- Alimentar a discussão de questões relacionadas à representação cartográfica dos resultados e à granularidade espacial e temporal.

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1. Artigo de conclusão
   Classificação de Dados Multivariados Relacionados
   a Poluição em Regiões Urbanas Utilizando Self-
   Organizing Maps
   PMI-5198 – Análise exploratório de dados Espaciais
   Bruno Meirelles, Edson Hilios e Rafael Oliveira
   07 de Dezembro de 2015
   

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2. Introdução
   O lançamento de grandes quantidades de fumaça no ar causava
   condições extremamente insalubres, com poluentes sendo lançados mais
   rapidamente do que podiam ser assimilados e dispersos pela atmosfera,
   causando problemas a saúde e a este processo demos o nome de
   poluição.
   

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3. Poluição do Ar
   A Lei 6938/81 da Política Nacional do Meio Ambiente, define poluição:
   ● Prejudiquem a saúde, a segurança e o bem estar da população;
   ● Criem condições adversas às atividades sociais e econômicas;
   ● Afetem desfavoravelmente à biota;
   ● Afetem as condições estéticas ou sanitárias do meio ambiente;
   ● Lancem matéria ou energia em desacordo com os padrões
   ambientais.
   

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5. Veículo como sensor móvel
   Lee et al. (2008) introduzem o
   paradigma das “redes de
   sensores veiculares”, destacando
   o fato de a redução do custo (e
   espaço) de armazenamento
   computacional tem possibilitado o
   uso de plataformas móveis para
   operações cada vez mais
   complexas.
   

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6. Objetivos
   ● Aplicação de análise multivariada em dados de qualidade do ar;
   ● Classificação de localidades urbanas em função da dispersão de
   poluentes em diferentes horarios.
   ● Analisar o comportamento de cada variável em relação às classes
   obtidas por similaridade;
   ● Alimentar a discussão de questões relacionadas à representação
   cartográfica dos resultados e à granularidade espacial e temporal.
   

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7. Materiais e métodos
   

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8. Aquisição de dados: Sensor
   Foram utilizados kits customizados
   com sensores ambientais
   integrados, localização por GNSS e
   recursos de comunicação e
   armazenamento de dados,
   embarcados em um ônibus em um
   mesmo percurso em diversos
   horários;
   

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9. Aquisição de dados: Dados ambientais
   Sensor Faixa de medida Sensibilidade ou Acurácia
   CO 30 ~ 1000ppm 0.13 ~ 0.31 (Taxa da esistência de 300ppm e 100ppm)
   CO
   2
   350 ~ 10000ppm 44 ~ 72mv (variação de voltagem entre 350ppm e 3500ppm)
   NO
   2
   0.05 ~ 5ppm 6 ~ 100 (tipicamente 55 - Resistências entre os índices de 0.25ppm e o valor de ar)
   O
   3
   10 ~ 1000ppb 2 ~ 4 (tipicamente 1.5, resistência entre 100ppm e 50ppm)
   Umidade 0 ~ 100%RH <±4%RH (a 25ºC, range 30 ~ 80%), <±6%RH (range 0 ~ 100)
   Temperatura -40ºC,+125ºC ±2ºC (range 0ºC ~ +70ºC), ±4ºC (range -40 ~ +125ºC)
   GPS Acurácia posicional < 2.5 m, acurácia de velocidade 0.01 m/s
   Tabela 1: Variáveis sensoriadas e descrição. Fonte: Santos (2014)
   

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10. Aquisição de dados: Viagens
    Data Faixa Horária
    29/06/2015 18h44min - 19h32min
    30/06/2015 09h44min - 10h28min
    20/08/2015 20h01min - 20h46min
    21/08/2015 07h54min - 08h52min
    22/08/2015 21h01min - 21h30min
    Fig. 1: Itinerário dos deslocamentos realizados. Fonte: Santos (2014).
    Tabela 2: Deslocamentos realizados
    

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11. Self-Organizing Maps
    

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12. Dados utilizados na análise
    ● Valores associados à concentração de poluentes:
    ○ CO, CO2, NO2 e O3;
    ● Condições ambientais:
    ○ Temperatura e umidade;
    ● Dados espaço-temporais:
    ○ Altitude, velocidade e hora;
    

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13. Parâmetros do SOM
    ● Arranjo de 14x8 unidades;
    ● Topologia toroidal com arranjo de vizinhança hexagonal;
    ● Agrupamentos em 20 conjuntos pelo algoritmo k-means.
    

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14. Contribuição individual das variaveis
    

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15. Análise das componentes principais
    

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16. Matriz-U e Matriz-U com densidade e Clusters
    

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17. Quartil CO O3 NO2
    P25 (1º quartil) 1,0060 1,2670 2,3750
    P50 (2º quartil) 1,2120 1,3490 2,3900
    P75 (3º quartil) 1,4900 1,4210 2,3980
    Tabela 4 - Quartis dos dados de sensibilidade do sensor
    Classificação por percentil
    

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18. Resultados
    I) 21/08/2015 (sex) de 07h54min a 08h52min
    Os resultados foram plotados um
    mapa num SIG para cada viagem
    e, ordenados pela hora do dia no
    qual se passou;
    

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19. Resultados
    III) 29/08/2015 (seg) de 18h32min a 19h32min
    II) 30/08/2015 (ter) de 09h44min a 10h28min
    

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20. Resultados
    V) 22/08/2015 (sab) de 21h01min a 21h30min
    IV) 29/08/2015 (qui) de 20h01min a 20h46min
    

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21. Conclusões
    A aplicação do Self-Organizing Maps mostrou-se uma ferramenta
    bastante útil para análise dos dados de poluição do ar através dos
    sensores móveis.
    A técnica nos fornece facilmente a analise de correlação e os mapas
    apontam clusters que fazem sentido quando comparados ao
    conhecimento tradicional da poluição do ar. Mesmo com os sensores não
    estando calibrados adequadamente.
    

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22. Discussão
    Apesar do índice de qualidade que criamos nesse trabalho ser diferente
    daquele tradicionalmente utilizado pela CETESB para o monitoramento
    da qualidade do ar na RMSP, ele apontou resultados que corroboram
    aqueles obtidos pelos sistemas tradicionais, ou seja, o campus da USP
    aparece como uma ilha de boa qualidade do ar quando comparada ao
    restante do trecho analisado.
    Também fica evidente que a qualidade do ar piora muito em situações de
    tráfego carregado e lento, como demonstrado com os dados de CO e
    NO2.
    

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23. Obrigado!
    

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