Espacialização da estimativa do material particulado emitido pelo tráfego de veículos na cidade do Rio de Janeiro e do perfil populacional associado
DOI:
https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.17928Keywords:
Modelagem, Machine Learning, Inteligência artificial, Distribuição completa, Poluição do arResumen
Na última década, a prefeitura do Rio de Janeiro investiu em mobilidade, principalmente no BRT, transporte público rodoviário movido a diesel, fonte de emissões de material particulado (MP). Objetivando identificar as Regiões de Planejamento da cidade que mais emitem MP, como também as características socioeconômicas dessas áreas, foram utilizados dados das 963 estações de contagem de veículos da CET-Rio para janeiro de 2021 e, com Machine Learning, estimou-se o fluxo de veículos em 42.411 trechos de vias, discriminando-o por categoria, ano e combustível. Posteriormente foram aplicados teste estatísticos entre a poluição emitida e os indicadores sociais renda e cor da pele. Os resultados mostram que na Barra da Tijuca se replica um modelo espacialmente elitista existente na Zona Sul, com maior emissão de MP coincidindo com população mais abastada de maioria branca, o oposto do descrito em trabalhos internacionais, embora não haja correlação estatística significativa para toda a cidade.
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Derechos de autor 2026 Heitor Soares de Farias, Max Anjos

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Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro
Números de la subvención E-26/010.002222/2019
Plaudit
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Los datos de investigación están incluidos en el propio manuscrito


