À semelhança da previsão meteorológica, existem modelos para prever os níveis de poluição atmosférica e a qualidade do ar. Existem muitos modelos de previsão que requerem mais complexidade do que os modelos de previsão meteorológica. Estes modelos são simulações matemáticas da forma como os poluentes atmosféricos se dispersam no ar (1).

Por que razão são necessárias informações sobre a qualidade do ar

A poluição atmosférica ocorre quando o ar circundante contém gases, poeiras, fumos ou odores em quantidades suficientemente elevadas para serem nocivos para a saúde dos seres humanos e dos animais ou para causarem danos em plantas e materiais.

A poluição atmosférica é um dos grandes assassinos do nosso tempo. O ar poluído é responsável por cerca de 7 milhões de mortes por ano em todo o mundo: aproximadamente 3 milhões devido à poluição do ar doméstico e 4 milhões devido à poluição do ar ambiente (exterior) (2) (3). Os dados mostram que a poluição atmosférica a nível mundial está associada a:

• 19% de todas as mortes cardiovasculares
• 24% das mortes por doença cardíaca isquémica
• 21% das mortes por AVC
• 23% das mortes por cancro do pulmão(4)

Além disso, a poluição do ar exterior parece ser um fator de risco importante para as perturbações do desenvolvimento neurológico nas crianças (5) e para as doenças neurodegenerativas nos adultos (6).

Com o custo económico, ecológico e humano da poluição atmosférica, a tecnologia de previsão é um esforço cada vez mais importante.

Benefícios da informação e previsão da poluição atmosférica

A previsão da poluição atmosférica é um investimento que vale a pena a vários níveis - individual, comunitário, nacional e global. Uma previsão exacta ajuda as pessoas a planear com antecedência, diminuindo os efeitos na saúde e os custos associados.

Quando as pessoas estão conscientes das variações na qualidade do ar que respiram, do efeito dos poluentes na sua saúde, bem como das concentrações susceptíveis de causar efeitos adversos, há uma maior probabilidade de motivar mudanças tanto no comportamento individual como nas políticas públicas (7) (8).

Essa consciencialização tem o potencial de criar um ambiente mais limpo e uma população mais saudável. Os governos também recorrem à previsão precoce para estabelecer procedimentos destinados a reduzir a gravidade dos níveis de poluição locais (9).

Exatidão da previsão da qualidade do ar

Ao prever a qualidade do ar, há muitas variáveis a considerar, algumas das quais são bastante imprevisíveis. Por exemplo, as autoridades de Pequim ordenam por vezes o encerramento de centrais de carvão e fábricas e proíbem a circulação de uma parte dos milhões de veículos registados na cidade (10).

Os níveis de poluição atmosférica estão fortemente correlacionados com as condições meteorológicas locais e as emissões de poluição nas proximidades (11) (12). No entanto, o transporte a longa distância da poluição - através de ventos fortes - é também um fator de influência significativo e deve ser tido em conta na previsão dos valores locais do IQA (13).

A previsão da qualidade do ar, por conseguinte, não só envolve as dificuldades da previsão meteorológica, como também requer dados e conhecimentos sobre:

• Concentrações e emissões locais de poluentes
• Concentrações e emissões de poluentes de locais distantes
• Movimentos e possíveis transformações de poluentes
• Ventos dominantes

Os múltiplos factores em jogo na previsão da qualidade do ar fazem com que a previsão da poluição atmosférica seja simultaneamente subjectiva e objetiva.

Técnicas de previsão da qualidade do ar

Existem muitos modelos de previsão, todos eles mais complexos do que os modelos de previsão meteorológica. Estes modelos são simulações matemáticas da forma como os poluentes atmosféricos se dispersam no ar.

Previsão meteorológica

O primeiro passo para uma previsão exacta da qualidade do ar é uma excelente previsão meteorológica. A previsão meteorológica (do tempo) pode ser classificada em três categorias principais: climatologia, métodos estatísticos e modelos tridimensionais (3-D).

Climatologia

A climatologia utiliza o passado como indicador do futuro. Este método baseia-se na relação entre condições meteorológicas específicas e níveis de poluição, pelo que pode ser muito unidimensional. Este método é frequentemente alargado para incluir a correspondência entre os padrões climáticos e os padrões de poluição. Este método tem muitas limitações e é visto como uma ferramenta para complementar outros métodos de previsão.

Métodos estatísticos

A associação entre a qualidade do ar e o clima pode ser quantificada através de métodos estatísticos. Os três mais comummente utilizados incluem:

1. Árvore de classificação e regressão (CART) foi concebido para classificar os dados em grupos diferentes. O software identifica variáveis que se correlacionam com os níveis de poluição ambiente. Os dados são utilizados para prever concentrações com base nas condições climatéricas e nas concentrações de poluentes correlacionadas.
2. Análise de regressão estima as relações entre variáveis. Ao analisar conjuntos de dados históricos, são feitas associações entre os níveis de poluição e as variáveis de dados meteorológicos. O resultado é uma equação que pode ser utilizada para prever futuros níveis de poluição.
3. Redes neurais artificiais utilizam técnicas de aprendizagem adaptativa e de reconhecimento de padrões. Os algoritmos baseados em computador são concebidos para simular a capacidade de reconhecimento de padrões do cérebro humano. Este é, sem dúvida, o método mais adequado para a previsão da poluição devido à sua abordagem multidimensional.

Uma desvantagem dos métodos estatísticos acima referidos é que pressupõem estabilidade em termos dos processos que afectam a qualidade do ar. Por conseguinte, quaisquer alterações drásticas nas emissões ou no clima (a curto ou a longo prazo) diminuirão drasticamente a precisão destas técnicas. Existem métodos mais complexos que tentam ter em conta estas deficiências. São os chamados modelos tridimensionais.

Modelos tridimensionais (3-D)

Os modelos tridimensionais representam matematicamente todos os processos importantes que têm um impacto nos níveis de poluição do ar exterior. Os modelos tridimensionais simulam a emissão, o transporte e a transformação da poluição atmosférica através da utilização de vários submodelos, incluindo

• Modelo de emissão: Simula a distribuição espacial das emissões de fontes naturais e humanas.
• Modelo meteorológico: Cria um modelo de trajetória para prever os níveis ambientais de poluição utilizando o modelo meteorológico 3-D e os dados de emissões.
• Modelo químico:Analisa a transformação da poluição primária (emitida) em poluição secundária para determinar o resultado do poluente (14).

Previsões de 7 dias para a qualidade do ar

IQAir's plataforma AirVisual da IQAir disponibiliza as previsões da qualidade do ar através de uma aplicação móvel e do sítio Web. Para além das informações em tempo real sobre a qualidade do ar, as condições meteorológicas e as leituras da poluição, a plataforma inclui previsões da qualidade do ar para 7 dias, para que possam ser tomadas decisões informadas em matéria de saúde e bem-estar, o que também é útil para planear com antecedência. A plataforma utiliza modelos de previsão avançados, algoritmos evolutivos e aprendizagem automática para gerar previsões da qualidade do ar que são exactas para a semana seguinte.

Com as previsões de 7 dias do AirVisual em mãos, os indivíduos e os governos podem tomar medidas proactivas quando se prevêem preocupações com a qualidade do ar.

O que se pode aprender

As técnicas e ferramentas de previsão da poluição estão a melhorar rapidamente e continuarão a aumentar a sua precisão. Previsões precisas e acessíveis da poluição atmosférica, como as encontradas no AirVisual, ajudam a sensibilizar o público, permitem que as populações sensíveis planeiem com antecedência e fornecem aos governos informações para alertas de saúde pública.