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Distribuição espaço-temporal do número e do valor de autos de infração ambiental em Minas Gerais de 2008 a 2016
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Universidade Federal de Lavras
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Departamento de Estatística
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extensão
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
O objetivo desta tese é sugerir uma modelagem estatística para o número e valor agregados dos autos de infração ambiental ocorridos nos municípios de Minas Gerais entre 2008 e 2016. Dados de tal importância, tomados em base municipal, careciam de forma integrada de análise. Foram implementados modelos bayesianos espaço-temporais com diferentes funções de verossimilhanças para modelar aspectos de autos de infração: binomiais para presença ou ausência, Poisson para número de ocorrências e gama para o valor das ocorrências. Inicialmente, foi testado o ajuste individual dessas e de outras distribuições, sendo escolhido o modelo com os melhores ajustes para montar a verossimilhança conjunta. O ajuste dos modelos foi possível com a utilização do INLA (e o pacote R-INLA). Isso permitiu que análises conjuntas complexas fossem realizadas em, aproximadamente, 10 horas de computação, utilizando uma máquina com 24 núcleos. A tendência de crescimento temporal tanto do número, quanto do valor dos autos de infrações ambientais é indício da pouca eficácia da repressão de ações lesivas ao meio ambiente em Minas Gerais. Este modelo pode ser adaptado para diversas situações semelhantes, como, por exemplo, nas áreas de ecologia, economia e em epidemiologia.
Abstract
The aim of this thesis is to present statistical modelling for number and aggregate value of environmental infraction notices that happen in Minas Gerais from 2008 to 2016. Such important data at municipality basis lack integrated analysis. We implemented Bayesian space-time modelling with different likelihood functions: binomial for presence/absence of notices, poisson for the number of notices in the year and gamma for the aggregate value of the fines in the year. This and other candidate likelihood functions were initially fitted to one-dimensional data and joint likelihood was built with best fitting models. Fitting was carried out using INLA (R-INLA package). This allowed complex joint modelling was performed in about 10 hours of computing time using a 24 cores machine. Time trends of increasing number of notices and fine values are evidence of lack of efficiency in law enforcement on environmental infractions in MG. This model can be adapted to similar cases. For example, in the fields of science: ecological, economic and epidemiological.
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MELO, M. I. P. Distribuição espaço-temporal do número e do valor de autos de infração ambiental em Minas Gerais de 2008 a 2016. 2020. 137 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.