Interpretação de Poluentes e Variáveis Meteorológicas por Meio de Modelos Explicáveis de Aprendizado de Máquina - Farias, Guilherme S. de; Albuquerque, Edler L. de; Fernandes, Marcelo A. C. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA); 2026: Anais do XVII Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos NaturaisDO - 10.5753/wcama.2026.21948, 2026)
Este trabalho investiga a interpretação de padrões atmosféricos a partir de dados de monitoramento da qualidade do ar da cidade de Salvador (BA), coletados entre 2011 e 2016 por estações operadas pela CETREL S.A. O conjunto inclui médias horárias de variáveis meteorológicas e concentrações de poluentes, totalizando mais de 190 mil amostras após limpeza e tratamento dos dados. Utiliza-se o algoritmo Random Forest para classificação das estações, com avaliação por acurácia, F1-score e AUC-ROC. A interpretabilidade é analisada por técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI), com destaque para SHAP, permitindo identificar a contribuição das variáveis e revelar padrões relevantes para a análise da qualidade do ar.