Resumo: Este estudo examina o conceito de uma cidade inteligente a partir de várias perspectivas, destacando a importância do conforto ambiental e seu impacto na qualidade de vida urbana. Aborda a necessidade de enfrentar os desafios ambientais e climáticos enfrentados pelas cidades, como poluição do ar e mudanças climáticas, bem como a relação entre o meio ambiente e a saúde pública. O objetivo geral é definir o conceito de inteligência e conforto ambiental, desenvolvendo um sistema inteligente para analisar o impacto do ambiente em tempo-real, permitindo que as pessoas tomem decisões informadas sobre seus deslocamentos com base na segurança ambiental. Concepções de conforto ambiental são investigadas, sendo proposto um sistema de monitoramento de gases tóxicos usando tecnologia Arduino e sensores integrados. As questões de pesquisa exploram os fatores que influenciam o conforto ambiental, as soluções tecnológicas existentes para medir seu impacto e como a saúde e como o conforto dos cidadãos são afetados pela poluição ambiental. Este projeto visa fornecer um ambiente seguro, limpo e saudável no contexto das cidades inteligentes. O relatório do projeto consiste em cinco capítulos, incluindo a introdução, revisão da literatura, metodologia de pesquisa, arquitetura do sistema proposto, e conclusões e recomendações. Além disso, é descrita a implementação de hardware para construir o conjunto de dados, incluindo sensores para coletar valores de variáveis como PM10, PM2.5, gases tóxicos, temperatura, módulo de rastreamento e módulo GSM para transmissão de dados para a nuvem. A arquitetura do sistema IoT, definindo quatro camadas, é estabelecida, e o banco de dados é criado usando InfluxDB em conjunto com Node-RED. Após a implementação do sistema de monitoramento, análises dos dados coletados foram conduzidas usando a metodologia Knowledge Discovery in Data (KDD). Análises univariadas das variáveis coletadas, incluindo concentração de material particulado PM10 e PM2.5 e gases tóxicos, fornecem insights valiosos sobre a qualidade do ar e o conforto ambiental no ambiente urbano. Além disso, análises multivariadas das variáveis são realizadas usando a Análise de Componentes Principais (PCA). Os resultados revelam a importância de variáveis como Humidex e temperatura na avaliação da qualidade do ar e do conforto ambiental. Observa-se que PC1 é fortemente influenciado por Humidex e temperatura, enquanto PC2 está relacionado com a concentração de partículas suspensas PM10 e PM2.5 no ar. Para aprofundar a análise dos dados, o algoritmo DBSCAN foi utilizado, e são conduzidas análises de agrupamento e decomposição de dados. Os resultados mostram a distribuição de clusters e suas implicações para a saúde pública em diferentes regiões. É destacada a importância de intervir em áreas com altos níveis de poluição para proteger a saúde dos moradores. A análise comparativa dos Clusters 0, 13 e 25 revela diferentes níveis de poluição e riscos à saúde associados. Enquanto os Clusters 0 e 13 mostram níveis moderados de poluição, o Cluster 25 apresenta uma preocupação urgente devido a concentrações excepcionalmente altas de material particulado. É enfatizada a necessidade de intervenções regulatórias, campanhas de conscientização pública e engajamento da comunidade para enfrentar questões de qualidade do ar. Em conclusão, proteger a saúde pública requer priorizar esforços para gerenciar a qualidade do ar e implementar intervenções baseadas em evidências recomendadas por organizações como a OMS. Trabalhando colaborativamente entre setores e envolvendo partes interessadas nos níveis local, nacional e internacional, podemos criar ambientes mais saudáveis e garantir o bem-estar das gerações atuais e futuras Ver menos

Abstract: This study examines the concept of a smart city from various perspectives, highlighting the importance of environmental comfort and its impact on urban quality of life. The focus is on addressing environmental and climate issues in cities, such as air pollution and global warming, as well as the connection between public health and the environment. The main goal is to clarify the concepts of smart systems and environmental well-being, design a real-time analysis system to assess environmental impacts, and empower individuals to make informed decisions about their activities based on safety data. The study also analyzes ideas related to environmental comfort and proposes a solution for detecting harmful gases using Arduino technology and integrated sensor devices. The key questions guiding the study explore the determinants of environmental comfort, current technological methods for measuring its effects, and how pollution impacts citizens' health and well-being. This project seeks to create safe, pollution-free, and health-promoting environments as part of the smart city concept. The project report consists of five chapters: introduction, literature review, research methodology, proposed system architecture, and conclusions and recommendations. Additionally, it describes the implementation of hardware for building the dataset, including sensors to collect values of variables such as PM10, PM2.5, toxic gases, temperature, tracking module, and GSM module for data transmission to the cloud. The IoT system architecture, defined in four layers, is established, and the database is created using InfluxDB in conjunction with Node-RED. After the implementation of the monitoring system, the collected data is analyzed using the Knowledge Discovery in Data (KDD) methodology. Univariate analyses of the collected variables, including PM10 and PM2.5 particulate matter concentration and toxic gases, provide valuable insights into air quality and environmental comfort in the urban environment. Furthermore, a multivariate analysis of the variables is conducted using Principal Component Analysis (PCA). The results reveal the importance of variables such as Humidex and temperature in evaluating air quality and environmental comfort. It is observed that Humidex and temperature strongly influence Principal Component 1 (PC1), while Principal Component 2 (PC2) is related to the concentration of suspended particles PM10 and PM2.5 in the air. To deepen the data analysis, the DBSCAN algorithm is used, and clustering and data decomposition analyses are conducted. The results show the distribution of clusters and their implications for public health in different regions. The importance of intervening in areas with high pollution levels to protect residents' health is highlighted. The comparative analysis of Clusters 0, 13, and 25 highlights differences in contamination levels and their corresponding health implications. While Clusters 0 and 13 show moderate levels of environmental pollutants, Cluster 25 represents a significant concern due to exceptionally high particulate matter concentrations. The need for regulatory interventions, public awareness campaigns, and community engagement to address air quality issues is emphasized. In conclusion, protecting public health requires prioritizing efforts to manage air contamination and adopting scientifically supported measures, endorsed by global health organizations like the World Health Organization (WHO). Through cross-sector collaboration and the involvement of stakeholders at local, national, and international levels, it is possible to promote healthier environments and the well-being of both current and future generations Ver menos