Abstract:
Para frear a disseminação de COVID-19 no território brasileiro, medidas de restrição a
atividade humana foram adotadas. Embora essas medidas visassem aliviar a pressão sobre
os sistemas de saúde causada pela doença, elas criaram um cenário único para avaliar o
efeito das atividades antrópicas na poluição do ar. Neste contexto, esta tese buscou
investigar o impacto da pandemia da COVID-19 sobre a dinâmica e comportamento dos
principais poluentes atmosféricos de diferentes cidades brasileiras. Para avaliar esse
impacto nos diferentes cenários e localidades investigadas, uma abordagem multifacetada
foi usada, incluindo monitoramento integral dos poluentes do ar, monitoramento dos
parâmetros meteorológicos, uso de parâmetros como o efeito final de semana e razão
PM2.5/PM10, aplicação de Machine Learning para investigar cenários preditivos, e
avaliação de indicadores de saúde em diferentes cidades brasileiras. Como resultado, dez
manuscritos foram desenvolvidos, cobrindo múltiplos contextos da pandemia e seus
diferentes efeito nos poluentes do ar e parâmetros abordados. Em geral, as medidas de
restrição para conter a disseminação da COVID-19 causaram uma redução significativa
da poluição do ar, mas os níveis voltaram aos patamares pré-pandemia assim que as
medidas foram aliviadas, principalmente devido à baixa adesão da população às medidas
e à pressão para o retorno das atividades usuais. Além dos níveis dos poluentes, as
medidas de restrição foram capazes de alterar padrões de comportamento dos poluentes
entre dias de semana e finais de semana. Por fim, um dos estudos apontou uma relação
entre redução de nível do poluente e potencial impacto positivo em indicadores de saúde.
Embora tenha trazido enormes prejuízos ao Brasil, a pandemia de COVID-19 demonstrou
que a redução das atividades humanas pode aliviar os níveis de poluentes do ar e isto pode
ajudar governos de todo o mundo a direcionar políticas públicas que invistam em
monitoramento, controle e mitigação da poluição do ar.
To curb the spread of COVID-19 in the Brazilian territory, measures restricting human
activity were adopted. While these measures aimed to alleviate the strain on healthcare
systems caused by the disease, they created a unique scenario to assess the effect of
human activities on air pollution. In this context, this thesis aimed to investigate the
impact of the COVID-19 pandemic on the dynamics and behavior of the criteria air
pollutants in different Brazilian cities. To evaluate this impact in the different scenarios
and locations investigated, a multifaceted approach was used, including integral
monitoring of air pollutants, monitoring of meteorological parameters, use of parameters
such as the weekend effect and PM2.5/PM10 ratio, application of Machine Learning to
investigate predictive scenarios, and assessment of health indicators in different locations.
As a result, ten manuscripts were written covering multiple contexts of the pandemic and
its different effects on air pollutants and addressed parameters. In general, the restriction
measures to contain the spread of COVID-19 caused a significant reduction in air
pollution, but the levels returned to pre-pandemic levels as soon as the measures were
relaxed, mainly due to low population adherence to measures and pressure to return to
normal activities. In addition to pollutant levels, the restriction measures were able to
change pollutant behavior patterns between weekdays and weekends. Moreover, one of
the studies pointed to a relationship between a reduction in pollutant levels and a potential
positive impact on health indicators. Although it brought huge losses to Brazil, the
COVID-19 pandemic showed that reducing human activities can alleviate air pollutant
levels and this can help governments around the world to direct public policies that invest
in air pollution control, monitoring and mitigation.
