Assessment of the Itabira/MG population discomfort level to atmospheric pollution
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v12i2.39494Keywords:
Particulate matter; Correlation; Multiple regressio; Air quality perception; Human health.Abstract
Exposure to air pollution has negative effects on human health, affecting the quality of life and well-being of the population. Thus, this study aimed to evaluate the level of discomfort caused by atmospheric pollution (mainly by particulate matter) to the population of Itabira/MG, in order to identify the level of knowledge on the subject, associated with the socio-economic characteristics, and the perceptions about health risks. For this, an opinion survey was carried out with a sample of the population from August 29 to October 31, 2022, and was investigated the relationship, between the level of discomfort with socioeconomic characteristics, such as age group, gender, level of education and place of residence, in addition to other indicators, such as changes in lifestyle and health problems. The responses were compared with measured data on air quality at the monitoring stations closest to the respondents' neighborhood of residence. Subsequently, a cross-correlation analysis was carried out considering all the evaluated parameters and, finally, a multiple regression model was used by the stepwise method, remaining, in the end, only the most significant predictors (at the 95% level). The main factors that determined the population's level of discomfort were: age group, family income, perception of air quality in the place of residence, presence of dust and opacity in the air, frequency of house cleaning to remove dust, making changes in lifestyle and whether or not the individual is a smoker.
References
Barnett, V. (1991). Sample Survey: Principles & Methods. (2nd ed.). London: Edward Arnold. 173 pp. ISBN 0-340-54553-4.
Brasil. (2018). Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA). Resolução nº 491 de 19 de novembro de 2018. Dispõe sobre padrões de qualidade do ar. Diário Oficial da República Federativa do Brasil, Brasília.
Brito, P. H. F. de, Araújo, R. D. S., & Marinho, G. (2018). Composição química do material particulado atmosférico: uma revisão de literatura. Holos, 4, 62–74. https://doi.org/10.15628/holos.2018.4648
Freitas, A. C. V., Belardi, R.-M., & Barbosa, H. de M. J. (2022). Characterization of particulate matter in the iron ore mining region of Itabira, Minas Gerais, Brazil. Atmósfera, 35(4), 781–802. https://doi.org/10.20937/ATM.52987
Fuzari, S., & Pereira, T. L. (2012). Avaliação do incômodo à população da região da grande Vitória por partículas sedimentáveis: um estudo de inter-relações entre níveis de incômodo e seus fatores determinantes. TCC (Graduação em Engenharia Ambiental). Centro Tecnológico. Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (2020). https://www.ibge.gov.br.
Instituto de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA) (2019). Qualidade do Ar. Redes de Monitoramento. https://iema.es.gov.br/qualidadedoar/redesdemonitoramento#:~:text=As%20redes%20autom%C3%A1ticas%20de%20monitoramento,ambiente%2C%20sem%20necessidade%20de%20acompanhamento.
ItabirAR. (2022). Boletim Mensal do Monitoramento da Qualidade do Ar, 2(4), 1-29. https://meioambiente.itabira.mg.gov.br/abrir_arquivo.aspx/Boletim_Interpretativo_da_Qualidade_do_Ar_ItabirAR_Abril_de_2022?cdLocal=2&arquivo={BA0EACEA-3EDB-1C1C-50EA-C6EBC5EC8D08}.pdf#search=boletim%20interpretativo%20da%20qualidade%20do%20ar%20itabirar%20abril%20de%202022.
Junior, P. P. L. (2015). Previsão de demanda de veículos automotores através do modelo de regressão linear múltipla. TCC (Graduação em Engenharia Mecânica). Faculdade de Engenharia do Campus de Guaratinguetá. Universidade Estadual Paulista, Guaratinguetá.
Junior, M. L., Coelho, G., & Pozza, S. (2019). Utilização de dados de concentração de poluentes atmosféricos para previsão de internações hospitalares provocadas por doenças respiratórias. Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP, 27, 1–1 https://doi.org/10.20396/revpibic2720192822.
Kim, K.-H., Kabir, E., & Kabir, S. (2015). A review on the human health impact of airborne particulate matter. Environment International, 74, 136.
Mapdevelopers. (2022). Draw a circle - Create a circle on a google map using a point and a radius. https://www.mapdevelopers.com/draw-circle-tool.php.
Mendenhall, K. (2018). Assessing Variation in Air Quality Perception: A Case Study in Utah. All Graduate Plan B and Other Reports. https://doi.org/10.26076/8539-6621
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2001). Introduction to Linear Regression Analysis. (3nd ed.) New York: Wiley-Interscience.
Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2009). Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. (4ª. ed.) Rio de Janeiro: LTC.
Moraes, S. L. de, Almendra, R., Santana, P., & Galvani, E. (2019). Variáveis meteorológicas e poluição do ar e sua associação com internações respiratórias em crianças: estudo de caso em São Paulo, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 35(7). https://doi.org/10.1590/0102-311x00101418.
Neter, J., Kutner, M., Nachtsheim, C., & Li, W. (2004). Applied Linear Statistical Models. (5nd ed) New York: Mc Graw-Hill/Irwin.
Rocha, J. C., Rosa, A. H., & Cardoso, A. A. (2004). Introducão à química Ambiental. (1ª ed.) Bookman: Porto Alegre.
Rodrigues, S. C. A. (2012). Modelo de Regressão Linear e suas Aplicações. TCC (Graduação em Matemática). Universidade da Beira Interior, Covilhã.
Santi, A. M. M., Suzuki, R. Y., & Oliveira, R. G. (2000). Monitoramento da qualidade do ar no município de Itabira, MG: avaliação dos resultados em anos recentes (1997/99) e das perspectivas de modernização da rede de monitoramento no contexto do licenciamento ambiental corretivo da CVRD. In: Anais do 27º Congresso Interamericano de Engenharia Sanitária e Ambiental. Porto Alegre: Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental, 1-12.
Santos, H., Lima, Fialho, M., Lopes, Reis, K., Franco, M., Oliveira, R., & Bezerra. (2019). Relação entre poluentes atmosféricos e suas consequências para a saúde. https://uniesp.edu.br/sites/_biblioteca/revistas/20190312105045.pdf
Taconelli, C. A. (2010). Análise de Regressão Múltipla. http://people.ufpr.br/~niveam/ce071/Apostila.pdf
World Health Organization (WHO) (1948). https://www.who.int/es/about/frequently-asked-questions.
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