Processos de Poisson não-homogêneo, estimando o número excessos de ozônio, para um limiar, na Cidade do México

Neste trabalho, busca-se modelar o número acumulado de vezes em que um padrão de ar é violado por determinado poluente, num determinado intervalo de tempo. Para atingir este objetivo é proposto o modelo de Poisson não-homogêneo com uma função de valor médio m(t) e a taxa em que os eventos ocorrem é dada por λ(t), t ≥ 0. Essa taxa também depende de alguns parâmetros que precisam ser estimados. Duas formas de λ(t), t ≥ 0 são consideradas. Uma delas é da forma Exponencial e a outra é da forma Weibull. A estimação desses parâmetros é feita utilizando uma formulação Bayesiana baseada em métodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov). Para as distribuições a priori dos parâmetros é realizada em duas fases. Na primeira fase, são consideradas as distribuições priori não-informativas. Usando as informações obtidas pela primeira fase, mais informativas são as distribuições a priori utilizadas na segunda fase. O desenvolvimento teórico é aplicado aos dados fornecidos pela rede de monitoração da Cidade do México. A função taxa que melhor se adapta aos dados varia de acordo com a região da cidade. Em alguns casos, o melhor ajuste é da forma Exponencial e em outros casos, o melhor ajuste é da forma Weibull.