Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19321
Tipo: | Dissertação |
Título: | Modelagem hierárquica de regressão na análise de radiação não ionizante de extrema baixa frequência em residências verticais |
Autor(es): | Silva, Andrezza Araújo Rodrigues da |
Primeiro Orientador: | Silva, Luiz Bueno da |
Resumo: | Introdução: Campos eletromagnéticos sempre ocorreram na natureza, mas, nas últimas décadas, a exposição produzida por fontes artificiais aumentaram consideravelmente devido ao crescimento da demanda por energia elétrica. Os dispositivos eletroeletrônicos, no geral, embora emitam altos níveis de campos magnético, têm seu uso comumente restrito a curtos períodos de tempo. Por isso, é necessário levar em consideração outras importantes fontes emissoras de campo magnético de extrema baixa frequência (ELF MF), tais como as estações de transformadores internos de edificações verticais. Objetivo: Construir modelos hierárquicos de regressão para análise de radiação não ionizante de extrema baixa frequência em edificações verticais. Metodologia: Foram avaliadas 37 ambientes de 17 apartamentos localizados em 14 edificações verticais, no interior dos quais foram realizadas medições de campo magnético na frequência de 60 Hz. Também foram mensuradas outras variáveis associadas ao ambiente, ao apartamento e a edificação. De posse desses dados, construiu-se modelos multiníveis de regressão envolvendo quatro níveis hierárquicos: “medições” de intensidade de ELF MF (1º nível), as quais são realizadas com auxílio de um dispositivo analisador de espectro magnético; no interior de “ambientes” da residência (2° nível), que podem ser do tipo quarto, cozinha, sala, sala-cozinha; os quais estão agrupados em “apartamentos” (3° nível); que constituem as unidades de edifícios (4º nível). Resultados e Discussão: (1) Modelos com erros aleatórios em dois níveis hierárquicos. Dentre os três modelos hierárquicos de regressão selecionados, contendo o termo de erro aleatório em dois níveis (nº 1, nº 2 e nº3 transformados), o modelo nº3, que apresenta erro aleatório nos níveis medições e ambiente foi o que apresentou o melhor ajuste para os critérios AIC e logaritmo da função de verossimilhança (logLik). Para esse modelo, independentemente das variáveis, a média esperada de intensidade de ELF MF a 60 Hz é de 1,11 T. Esse valor supera em 0,71 T o valor de ELF MF de 0,4 T, acima do qual Longyo et al. (2014) encontraram uma significante associação estatística com a leucemia infantil. (2) Modelos com erros aleatórios em três níveis hierárquicos. Para os mesmos critérios de ajuste, dentre os três modelos hierárquicos de regressão selecionados, contendo o termo de erro aleatório em três níveis (nº 4, nº 5 e nº6 transformados), o modelo nº5, que apresenta erro aleatório nos níveis medições, ambiente e apartamento, foi o que apresentou o melhor ajuste. Nesse modelo, independentemente do efeito fixo das variáveis, a média esperada de intensidade de ELF MF a 60 Hz é de 1,1294 T. A variável adjacência remanescente no modelo indica que apartamentos adjacentes a transformadores internos tendem a apresentar valores de ELF MF 39,10% maiores que apartamentos não adjacentes. Quanto aos efeitos aleatórios que não são explicados pelas variáveis do modelo, 78,04% são explicados pelo nível medições, 1,83% pelo nível ambiente e 20,13% pelo nível apartamento. Conclusão: Comparando os modelos nº3 e nº5, com o modelo nº7 transformado (único modelo que obteve-se com erro nos quatro níveis hierárquicos), o modelo nº 5 foi o que apresentou o melhor ajuste. Esse modelo evidencia que 20,13% dos efeitos aleatórios deverem-se a fatores associados aos apartamentos que não estão sendo levados em consideração pelo modelo, demonstrando que os residentes de habitações dotadas de transformadores internos, por estarem constantemente expostos a campos magnéticos de extrema baixa frequência em níveis acima de 0,4 T, estão mais propensos a desenvolver efeitos negativos à saúde de curto e longo prazo. |
Abstract: | Introduction: Electromagnetic fields have occurred in nature since always, but in the last decades, exposure produced by artificial sources has increased considerably due to the growth in demand for electricity. Although electronic devices, in general, emit high levels of magnetic fields, they use to have their use restricted to short periods of time. Therefore, it is necessary to take into account other significant sources of extremely low-frequency magnetic field (ELF MF), such as the internal transformer stations, present in vertical buildings. Objective: To construct hierarchical regression models for analysis of extremely low frequency non-ionizing radiation in vertical edifications. Methodology: We evaluated 37 environments of 17 apartments located in 14 vertical buildings, in which intensity of magnetic field was measured at the frequency of 60 Hz. Other variables associated with the environment, the apartment and the building were also measured. From these data, multilevel regression models involving four hierarchical levels were constructed, wich are: "measurements" of the intensity of ELF MF (1st level), which were performed with a magnetic spectrum analyzer device; in the rooms (2nd level), which can be of the type bedroom, kitchen, living room, living room-kitchen; which are grouped in "apartments" (3rd level); which constitute each building (4th level). Results and Discussion: (1) Models with random errors at two hierarchical levels. Among the three hierarchical regression models selected, containing the random error term in two levels (nº 1, nº 2 and nº3 transformed), the model nº3, which presents random error in the measurement and environment levels, had the best fit for the AIC and the logarithm of the likelihood function (logLik). For this model, regardless of the variables, the expected mean intensity of ELF MF at 60 Hz is 1.11 T. This value exceeds by 0.71 T the value of ELF MF of 0.4 T, above which Longyo et al. (2014) found a significant statistical association with childhood leukemia. (2) Models with random errors at three hierarchical levels. For the same adjustment criteria, among the three hierarchical regression models selected, containing the random error term in three levels (nº 4, nº 5 and nº 6 transformed), model nº 5, which presents random error in the measurement, environment and apartment levels, had the best fit. In this model, regardless of the fixed effect of the variables, the expected mean intensity of ELF MF at 60 Hz is 1.1294 T. The remaining adjacency variable in the model indicates that apartments adjacent to internal transformers tend to have ELF MF values 39.10% larger than nonadjacent apartments. Regarding the random effects that are not explained by the model variables, 78.04% are explained by the performed measurements , 1.83% by the ambient level and 20.13% by the apartment level. Conclusion: Model nº 5 presented the best fit when comparing the selected models nº 3 and nº 5 transformed according to the AIC and logLik, with the model nº 7 transformed (the only one that was obtained with error in the four hierarchical levels). This model shows that 20.13% of the random effects are due to factors associated with apartments that are not being taken into account by the model, demonstrating that residents of dwellings with internal transformers stations are constantly exposed to levels of extremely low frequency magnetic fields above 0.4 T. Therefore, they are more likely to develop short- and long-term negative health effects. |
Palavras-chave: | Modelo Hierárquico de Regressão Campo Magnético de Extrema Baixa Frequência Estação de Transformadores Interna Hierarchical Regression Model Extremely Low Frequency Magnetic Field Internal Transformer Station |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal da Paraíba |
Sigla da Instituição: | UFPB |
Departamento: | Engenharia de Produção |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção |
Tipo de Acesso: | Acesso aberto |
URI: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
URI: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19321 |
Data do documento: | 28-Fev-2019 |
Aparece nas coleções: | Centro de Tecnologia (CT) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
AndrezzaAraújoRodriguesDaSilva_Dissert.pdf | 3,28 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma
Licença Creative Commons