Seminário do Departamento de Ciências Atmosféricas
Título: Resíduos plásticos nos oceanos: influências socioeconômicas, modelagem preditiva com inteligência artificial e análise wavelet
Apresentação: Dr. Iwldson Guilherme da Silva Santos
A poluição por resíduos plásticos nos oceanos é a segunda maior ameaça ambiental global, ficando atrás apenas das mudanças climáticas. O Brasil está entre os principais países que mais contribuem para esse problema, devido a fatores como crescimento populacional, atividade econômica, gestão ineficiente de resíduos sólidos, entre outros fatores. Portanto, esta pesquisa tem como objetivos: (i) analisar a relação entre a estimativa municipal de resíduos plásticos propensos a vazamento nos oceanos (LPW) e variáveis socioeconômicas disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), empregando regressão linear simples, correlação de Pearson e análise de coerência via wavelet; (ii) avaliar a previsão de LPW por redes neurais artificiais (RNAs), utilizando transformada de wavelet discreta, diagrama de taylor, mapa geoespacial e outras métricas estatísticas. Os resultados indicaram que os municípios de São Paulo e Rio de Janeiro, bem como a região Sudeste, apresentaram o maior potencial absoluto de LPW. Entre as variáveis analisadas, a população municipal apresentou a maior influência sobre esse potencial, seguida pela densidade demográfica e produto interno bruto (PIB). Na previsão de LPW, a RNA do tipo Nonlinear Autoregressive with eXogenous inputs (NARX) demonstrou a maior acurácia, seguido por Nonlinear Autoregressive (NAR) e Long and Short Term Memory (LSTM), respectivamente. Entretanto, todas as RNAs tiveram dificuldades na previsão de valores extremos dos municípios de São Paulo e Rio de Janeiro. Esses resultados podem contribuir significativamente para a formulação de políticas públicas mais eficazes, auxiliando na gestão e monitoramento de resíduos plásticos com potencial de vazamento para os ecossistemas marinhos.
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