Satellite-Based Forecasting of NO₂ and SO₂ Concentrations in Sri Lanka using SARIMA Time-Series Models
Este estudo demonstra o potencial de utilizar dados do satélite Sentinel-5P TROPOMI combinados com modelos de séries temporais SARIMA para prever as concentrações mensais de NO₂ e SO₂ em cinco distritos do Sri Lanka, alcançando alta precisão para o NO₂, ao mesmo tempo em que destaca os desafios significativos na previsão de níveis irregulares de SO₂ e na conversão da densidade de coluna para concentrações ao nível do solo.
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A poluição do ar é uma ameaça silenciosa e invisível que cresce juntamente com as cidades e indústrias do mundo moderno. Em muitas nações em desenvolvimento, as estações de monitoramento ao nível do solo necessárias para rastrear esse perigo são poucas para cobrir as vastas paisagens, deixando grandes áreas sem uma imagem clara do ar que as pessoas respiram. Para preencher essas lacunas, os cientistas voltaram seus olhos para cima, usando satélites que orbitam a Terra para farejar as assinaturas químicas de poluentes como o dióxido de nitrogênio e o dióxido de enxofre. Esses gases, liberados pela queima de combustíveis em carros, usinas de energia e fábricas, podem prejudicar a saúde humana e danificar o meio ambiente. Embora os satélites não consigam ver o ar exatamente ao nível da rua, eles podem medir a quantidade total desses gases acumulados em uma coluna de atmosfera que se estende do solo ao espaço. Ao combinar essas observações espaciais com métodos estatísticos que buscam padrões repetitivos ao longo do tempo, os pesquisadores podem tentar prever como os níveis de poluição podem mudar no futuro, oferecendo uma ferramenta vital para lugares onde os dados terrestres são escassos.
Em um estudo recente focado no Sri Lanka, uma equipe de pesquisadores partiu para testar se essa abordagem de satélite poderia prever confiavelmente os níveis de poluição em cinco distritos distintos: Colombo, um centro urbano movimentado; Kandy, aninhado nas terras altas centrais; Matara, na costa sul; Trincomalee, um polo industrial no leste; e Jaffna, no norte árido. Usando dados do satélite Sentinel-5P, que carrega um instrumento capaz de detectar gases traço, a equipe reuniu observações mensais de dióxido de nitrogênio e dióxido de enxofre de 2019 a 2024. Como o satélite mede o gás total em uma coluna vertical em vez da concentração em um ponto específico no solo, os pesquisadores aplicaram um ajuste matemático para converter essas medições em uma unidade padrão de concentração, partes por bilhão. Isso permitiu que tratassem os dados do satélite como se fossem um registro contínuo da qualidade do ar, o qual foi então inserido em um modelo de previsão projetado para reconhecer ciclos sazonais, como o aumento e a queda previsíveis da poluição que frequentemente ocorrem com a mudança das monções e dos padrões de tráfego.
Os pesquisadores dividiram seu trabalho em duas etapas para garantir que seus métodos fossem sólidos. Primeiro, usaram dados de 2019 a 2022 para ensinar ao seu modelo como a poluição se comportava e, em seguida, testaram suas previsões contra as observações reais de 2023 e 2024. Uma vez que o modelo provou que conseguia lidar com o passado, eles o treinaram novamente com todo o conjunto de dados de seis anos para gerar previsões para os anos de 2025 a 2027. Os resultados revelaram uma divisão clara na eficácia do modelo para os dois gases diferentes. Para o dióxido de nitrogênio, o modelo teve um desempenho muito bom, capturando os ritmos sazonais dos dados com um alto grau de precisão. No distrito de Kandy, as previsões do modelo para o dióxido de nitrogênio erraram por menos de 9 por cento em média, enquanto mesmo no ambiente urbano mais complexo de Colombo, o erro permaneceu abaixo de 20 por cento. Isso sugere que as fontes de dióxido de nitrogênio nessas áreas, amplamente ligadas ao tráfego e à atividade industrial constante, seguem um padrão regular e previsível que o satélite pode rastrear e o modelo pode antecipar.
No entanto, a história foi muito diferente para o dióxido de enxofre. O modelo teve dificuldades significativas para prever este gás, com erros subindo para até 125 por cento em Kandy e permanecendo bem acima de 40 por cento na maioria dos outros distritos. Os pesquisadores explicam que o dióxido de enxofre se comporta de forma muito mais errática do que o dióxido de nitrogênio. Sua presença no ar é frequentemente ditada por eventos súbitos e irregulares, como uma planta industrial específica operando em capacidade máxima em um dia e fechando no dia seguinte, ou condições meteorológicas imprevisíveis que dispersam o gás de maneiras inesperadas. Como o modelo dependia apenas do histórico do próprio gás, sem a entrada de dados meteorológicos ou cronogramas de emissões, ele não conseguiu contabilizar esses picos e quedas repentinos. O estudo observa explicitamente que, embora os dados de satélite forneçam uma maneira consistente de medir a quantidade total de gás na atmosfera, eles não capturam os detalhes finos de como esse gás se mistura perto do solo ou quão rapidamente ele muda, o que limita a precisão das previsões de longo prazo para poluentes voláteis.
Apesar dessas limitações, o estudo demonstra que os dados de satélite podem servir como um substituto poderoso para o monitoramento terrestre em regiões onde tal infraestrutura é escassa. As previsões para os próximos anos mostram que os níveis de dióxido de nitrogênio no Sri Lanka provavelmente continuarão seguindo seus padrões sazonais estabelecidos, oferecendo às autoridades locais um guia confiável para o planejamento. Para o dióxido de enxofre, no entanto, as previsões trazem um aviso pesado: os números são projeções estatísticas baseadas em padrões passados, não garantias do que acontecerá. Os pesquisadores enfatizam que essas previsões devem ser vistas como um ponto de partida, e não como uma resposta final. Para melhorar as previsões futuras, eles sugerem que os modelos precisam ser expandidos para incluir informações meteorológicas em tempo real e detalhes específicos sobre emissões industriais, indo além de um simples olhar para o passado para compreender as forças complexas que impulsionam o ar que respiramos.
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