Several projects have been developed with the aim to represent indicators for the environmental pollution following definitions of ISO 37120. The objective of these standards is to allow the comparison of indicators in different domains regarding the Smart Cities concepts. This paper proposes new constructs that extend ontologies derived from ISO 37120 to allow the description of indicators and indexes in a more refined way and under particular perspectives dictated by the needs of the end user. Indicators and indexes therefore, define visions about measurements of pollutants collected by sensing stations. Resumo. Diversos projetos teˆm sido desenvolvidos com o intuito de representar indicadores de poluic¸ a˜o ambiental seguindo definic¸ o˜es da norma ISO 37120. O objetivo desta norma e´ permitir a comparac¸ a˜o de indicadores em diferentes dom´ınios relacionados ao conceito de Cidades Inteligentes. Este artigo propo˜e novos construtos que estendem ontologias derivadas da ISO 37120 para permitir a descric¸a˜o de indicadores e ´ındices de modo mais refinado e de perspectivas particulares ditadas pelas necessidades do usua´rio final. Indicadores e ´ındices definem, portanto, viso˜es sobre medic¸ o˜es de agentes poluentes coletadas por estac¸o˜es de sensoriamento.
´Indices e indicadores sa˜o dois conceitos centrais das ontologias de maior n´ıvel de
abstrac¸a˜o. Conceitualmente, um indicador e´ um dado qualitativo, quantitativo ou uma
medic¸a˜o descritiva. Os indicadores agregam medic¸ o˜es por meio de operac¸o˜es sobre as
medic¸o˜es de poluentes, salvaguardando informac¸o˜es de provenieˆncia (qual estac¸a˜o/sensor
fez a medic¸a˜o, quem fez sua publicac¸ a˜o) e temporais (data/hora de refereˆncia do
indicador). Um ´ındice pode ser considerado equivalente a um indicador, contudo, de acordo
com [
Embora as ontologias de maior n´ıvel de abstrac¸a˜o citadas permitam a representac¸a˜o de ´ındices/indicadores, observou-se que na˜o sa˜o adequadas para representar informac¸ o˜es tais como o pior ´ındice de poluic¸a˜o dentre os indicadores de poluentes em um determinado intervalo de tempo ou, genericamente, para representar a derivac¸a˜o de um ´ındice a partir de um conjunto de indicadores. As representac¸o˜es destas derivac¸ o˜es sa˜o feitas normalmente na forma textual em comenta´rios.
Foi a partir desta constatac¸ a˜o que se propoˆs estender as ontologias utilizadas no dom´ınio da poluic¸a˜o do ar para que ´ındices e indicadores sejam descritos de forma mais refinada. O intuito e´ facilitar a construc¸a˜o de aplicac¸o˜es que necessitam criar ou utilizar ´ındices/indicadores distintos daqueles pre´-definidos na ISO 37120. Esta extensa˜o se baseia em construtos que permitem representar um ´ındice a partir de fo´rmulas que agregam medic¸o˜es por meio de operadores que atuam sobre indicadores, tais como, me´dia, m´ınimo e ma´ximo, ale´m de categorizac¸o˜es de ´ındices em classes definidas por partic¸ o˜es de valores (ex. ruim, regular, bom), o que e´ uma pra´tica comum na definic¸a˜o de ´ındices ambientais.
O conteu´do deste artigo segue com a sec¸ a˜o de trabalhos correlatos apresentando como seus autores descrevem seus indicadores. Na sec¸ a˜o 3, e´ apresentada a modelagem para criac¸a˜o de ´ındices e indicadores para uma ontologia de dom´ınio que estende os trabalhos existentes com base no ´ındice da ageˆncia ambiental dos EUA. Na sec¸a˜o 4 apresentase um estudo de caso onde se aplicam os construtos propostos para a gerac¸a˜o do ´ındice IMECA4 utilizado no Me´xico. Por fim, as concluso˜es sobre os resultados alcanc¸ados e as possibilidades para trabalhos futuros sa˜o comentados na sec¸a˜o 5.
Esta sec¸ a˜o apresenta trabalhos que relatam necessidades similares de se trabalhar com
´ındices/indicadores, e proposic¸o˜es de como devem ser formados. Em seu projeto para
desenvolvimento de indicadores de performance com uso de um data warehouse descrito
por [
Considerando o uso de ontologias, no estudo sobre um sistema de representac¸a˜o
4´Indice Metropolitano de la Calidad del Aire
para indicadores de qualidade sobre medic¸ o˜es de servic¸os me´dicos, [
Em seu projeto sa˜o propostos padro˜es para definic¸a˜o de indicadores que tem como refereˆncia as especificac¸o˜es descritas pela [ISO37120 2018], na qual esta˜o contidos mais de 100 indicadores urbanos para que as cidades possam medir e comparar seus desempenhos em temas importantes como: educac¸a˜o, sau´de, seguranc¸a, meio ambiente, etc.
Para Fox, os aspectos que devem ser representados quando se trabalha com indicadores, sa˜o: localizac¸a˜o, quantidade e unidade de medida adotada, o provedor dos dados gerados, quando o valor gerado pelo indicador e´ va´lido, o grau de confianc¸a do indicador e da entidade ou indiv´ıduo responsa´vel por sua produc¸a˜o. Em sua modelagem, encontram-se conceitos derivados de outras ontologias que permitem descrever observac¸o˜es e medic¸o˜es (om-1.6.owl5), tempo ao qual se referem (time.owl)6, e a provenieˆncia e a confiabilidade das mesmas (prov.owl7 e kp.owl8).
Da sua abordagem, originou-se a ontologia GCI (Global City Indicators) e a sua interac¸a˜o com as demais ontologias da ISO 37120 sa˜o mostradas na figura 1. As camadas desta representac¸a˜o teˆm o seguinte significado: posicionados na camada superior ha´ os IRIs9 de cada indicador da ISO 37120, na camada logo abaixo esta˜o ontologias que sustentam cada um dos dom´ınios correspondentes aos indicadores desta ISO e, por fim, as duas camadas inferiores representam os conceitos das ontologias fundacionais que foram incorporados na ontologia GCI para lhe prover as definic¸o˜es sobre tempo, medic¸o˜es, provenieˆncia, confiabilidade, validade e geolocalizac¸a˜o.
Na modelagem proposta em [
Como podera´ ser visto neste artigo, boa parte destas recomendac¸ o˜es sa˜o adotadas, entretanto, tanto nos conceitos descritos, que se baseiam na referida ISO, ou em conceitos relacionados aos crite´rios, ainda existem lacunas para explorar outras abordagens. E´ o caso da auseˆncia do uso de propriedades com operadores como me´dia, m´ınimo e ma´ximo que na˜o sa˜o utilizados nos trabalhos correlatos.
6https://www.w3.org/TR/owl-time/ 7https://www.w3.org/TR/prov-o/ 8http://ontology.eil.utoronto.ca/ 9Internationalized Resource Identifier
Fonte: The role of ontologies in publishing and analyzing city indicators. [
Dada a existeˆncia de ontologias fundacionais sobre o meio ambiente e, considerando que seus conceitos e relac¸o˜ es esta˜o fortemente baseados na ISO 37120, prop o˜e-se uma abordagem que traz construtos com maior refinamento. Deste modo, a ontologia AirQualityOnto (AQ) estende estas ontologias que a sustentam com foco na poluic¸a˜o do ar que trata dos agentes mais frequentes (ex. CO, NO2, SO2, O3, PM10 e PM2.5) 10. A extensa˜o inclui construtos que permitem definir indicadores, enquadra´-los em suas faixas de concentrac¸ a˜o e, identificar seu ´ındice de qualidade mapeando o resultado derivado dos indicadores nas faixas de classificac¸a˜o. A seguir, apresentam-se as etapas de desenvolvimento da ontologia bem como os construtos propostos por meio de padr o˜es de modelagem.
A ontologia destina-se a descrever medic¸ o˜es, indicadores e ´ındices para que suas definic¸ o˜es sejam interpreta´veis por uma aplicac¸ a˜o, isto e´, para guiar a aplicac¸a˜o a obter as medic¸o˜ es, calcular os indicadores e ´ındices, sejam eles fornecidos previamente ao usua´rio final ou por ele constru´ıdos. Na˜o faz parte do escopo, a definic¸a˜o de construtos para representar as instaˆncias resultantes dos ca´lculos de ´ındices e indicadores. Por exemplo, a ontologia na˜o e´ destinada a representar o valor do indicador de O3 obtido pela me´dia de medic¸ o˜es coletadas entre 0h e 8h de um dia qualquer de uma dada estac¸ a˜o ambiental. Tampouco o valor do ´ındice resultante de va´rios indicadores medidos na mesma janela temporal. Portanto, as definic¸ o˜es de ´ındices e indicadores permitem construir vis o˜es sobre colec¸ o˜es de medic¸o˜ es ficando o ca´lculo e armazenamento dos mesmos, se desejado for, a cargo da aplicac¸a˜o.
Ap o´s uma ana´lise sobre ´ındices de qualidade do ar, observou-se que as definic¸ o˜es 10Pela ordem: Mono´xido de Carbono, Dio´xido de Nitrogeˆnio, Dio´xido de Enxofre, Ozoˆnio, Part´ıculas Suspensas menores que 10 microˆmetros e menores que 2.5 microˆmetros
Fonte Aspecto Propriedade Descric¸a˜o e2Nt0iae1ld1.ritis DAMenefia´dlniic¸isca¸˜eao˜o FRROreereispeqprnueoteˆsnaencs¸ncaa´˜tivoaaec¸tlae˜omporal PTCQarouoxmavaneoddnoee´ieˆofanocccrooimanrrtueeˆelncaCcedoiuoanfipoabriulindiaddaede temporal aTla.k2a0k1i3et PMreodviec¸na˜ioeˆncia ROVaerilseopnrotnacs¸aa´˜voetlemporal IPDnretoesvdnesenidqieˆaundacenidaeomdaorcieonlrafroc¸era˜mou maa`c¸uaf˜emonaoˆ mesecnaola
Geolocalizac¸a˜o Localizac¸a˜o Onde aconteceu
Quantidade/Valor Intensidade em relac¸a˜o a` uma escala Tempo Orientac¸a˜o temporal Quando aconteceu
Destinac¸ a˜o Entidade A quem se destina aFlr.e2it0a1s6et Definic¸a˜o ROVaerilpeornretsaec¸na˜toac¸tae˜omporal ICQnoutemannosdioed´afadoceromnetmuelcaredeuolac¸a˜o a` uma escala
Composic¸a˜o Como e´ composto dos ´ındices11 estudados: AQI [Mintz 2016], IMECA - Me´xico [MexicoCity 2006], DAQI (UK) e Instituto Ambiental do Parana´ (IAP) sa˜o baseadas em f o´rmulas que envolvem categorias com faixas de valores e indicadores. Por sua vez, os indicadores sa˜o obtidos geralmente a partir de operac¸ o˜es de me´dia, valor m´ınimo ou ma´ximo aplicadas sobre as medic¸o˜ es coletadas em uma janela temporal. Ale´m disto, observou-se que alguns indicadores, na˜o todos, sa˜o categorizados por faixas de valores assim como os ´ındices.
Por exemplo, na figura 2, o ´ındice de qualidade do ar definido pela ageˆncia dos EUA, e´ calculado a partir de uma f o´rmula que normaliza o valor de um indicador C em uma faixa de categorizac¸a˜o. Um ´ındice possui uma faixa de valores para cada categoria (ex. good :[0,50], moderate :[51,100]). O indicador C, cujo valor deriva de medic¸ o˜es de um poluente obtidas em uma janela temporal, tambe´m possui faixas de categorizac¸a˜o definidas por intervalos [C low, C high]. Para o indicador do poluente O3, a categoria good e´ aplicada em concentrac¸ o˜es na faixa [0,54]ppb12 e a moderate, [55,70]ppb. Supondo que, no per´ıodo de 8h, a me´dia de concentrac¸ a˜o de O3 foi 60ppb (moderada). Neste caso, I e´ calculado por (100-51)/(70-55)*(60-55)+51=67,333. Se ha´ va´rios indicadores C para uma localidade, o ´ındice final de qualidade do ar e´ dado pelo pior I dentre os calculados.
Fonte: Technical Assistance Doct for Reporting of Daily AQI. U.S. EPA, 2016.
A partir da ana´lise dos ´ındices AQI, IMECA, DAQI e tambe´m do IAP, foram
11AQI - Air Quality Index (EPA); DAQI - Daily Air Quality Index (UK)
12ppb - part´ıculas por bilha˜o
estabelecidas as seguintes quest o˜es de competeˆncia:
- Como um indicador e´ derivado a partir de um conjunto de medic¸ o˜es?
- Como categorizar o indicador de um poluente?
- Como representar uma f o´rmula de ca´lculo de um ´ındice/indicador?
- Como categorizar um ´ındice derivado do ca´lculo de uma f o´rmula?
3.2. Re u´so
Foram adotadas algumas ontologias consideradas top level porque seus modelos
trazem conceitos e propriedades bem fundamentados para uso por outras ontologias. As
ontologias incorporadas pela AQ sa˜o: time.owl (OT), ssn.owl (SE) e prov-o.owl (PR)
desenvolvidas pela W3C, ale´m de conte u´do das vers o˜es da om.owl (OM) criadas pela
wurvoc.org13, da environment.owl (EV) e da pollution.owl (PL) desenvolvidas no aˆmbito
do projeto da GCI. As siglas sa˜o utilizadas como prefixos para identificac¸a˜o da ontologia
de origem nas extens o˜es propostas neste artigo.
3.3. Construtos Propostos
A classe medic¸ a˜o (AQ Measurement) e´ a responsa´vel por descrever os dados provenientes
da captura de dados, sejam eles oriundos de uma rede de sensores geograficamente
distribu´ıdos ou tenham sido eles tratados por uma camada de ETL14. Na figura 3, ilustra-se
a classe AQ Measurement atrave´s da sintaxe Manchester15 [
A classe AQ UserIndicator (Figura 4) descreve o valor de concentrac¸ a˜o de um poluente a partir de va´rias medic¸ o˜es por meio da forma de derivac¸ a˜o e da periodicidade. 13A URL wurvoc.org na˜o esta´ mais dispon´ıvel 14ETL - Extract, Transform and Load 15The Manchester OWL Syntax e´ uma derivac¸a˜o da linguagem OWL, mais fa´cil de ser lida e escrita. 16OWL-DL - Web Ontology Language - Description Logics.
Ale´m disso, relaciona o indicador a`s suas categorias. Para cada novo indicador, uma instaˆncia deve ser criada: - aq:isIndicatorFor: conecta um determinado indicador ao poluente desejado; - aq:hasPeriodicity: identifica a periodicidade na qual a concentrac¸a˜o foi calculada; - aq:isDerivedBy: identifica a forma de derivac¸a˜o do indicador a ser aplicada sobre instaˆncias de AQ Measurement. As instaˆncias da classe aq:DerivationForms sa˜o operac¸ o˜es (ex. me´dia, m´ınimo, ma´ximo, pior, melhor). A interpretac¸a˜o final destas operac¸ o˜es e´ dada pelo programa que as implementa; - aq:isCategorizedBy: relaciona o indicador a uma ou mais categorias de emissa˜o que sa˜o subclasses de AQ Categorizations.
Para definir a categorizac¸ a˜o de um indicador, deve-se criar <categorizac¸a˜o> como subclasse de AQ Categorizations conforme padra˜o ilustrado na figura 5. Uma <categorizac¸a˜o> e´ definida pela unia˜o de suas subclasses que, por sua vez, sa˜o disjuntas entre si. Cada <categoria>i e´ uma subclasse de <categorizac¸a˜o> e possui uma faixa de valores dada pelos limites inferior e superior. Para exemplificar, retoma-se o indicador do poluente O3 em um extrato de suas faixas: good [0,54] g/m317 e moderate [55,70] g/m3. Neste caso <categorizac¸a˜o> = O3 categorization com <categoria>1 = good e <categoria>2 = moderate. Uma instaˆncia de cada categoria deve ser criada para se definir concretamente os limites inferior e superior por meio das propriedades aq:hasLowerLimit e aq:hasUpperLimit herdadas de AQ Categorizations.
A classe AQ Index descreve um ´ındice. Recorda-se que um ´ındice possui uma categorizac¸a˜o e possui va´rias f o´rmulas - normalmente, para cada categoria do ´ındice, ha´ n fo´ rmulas, sendo n igual ao n u´mero de indicadores. Uma categorizac¸a˜o de um ´ındice e´ definida de forma ideˆntica ao padra˜o de categorizac¸a˜o de um indicador, exceto que e´ 17 g/m3 - microgramas por metro cu´bico (unidade de densidade de massa) definida como subclasse de aq:IndexCategorization. A figura 6 mostra a classe AQ Index, e o padra˜o para categorizac¸a˜o de ´ındices.
A classe aq:IndicatorToIndexFormula relaciona uma categoria de um indicador com uma categoria do ´ındice por meio de uma f o´rmula. Logo, ´ındices e indicadores se relacionam por meio de instaˆncias desta classe. Observar que uma f o´rmula e´ definida de forma indicativa pelo uso de um String como apresenta a figura 7 e, deve ser definida de acordo com uma grama´tica e a semaˆntica e´ dada pela implementac¸a˜o da aplicac¸a˜o.
Para avaliar o uso da modelagem adotada na ontologia AQ, foi escolhido o ´ındice IMECA de qualidade do ar, utilizado pelo governo da Cidade do Me´xico para realizar o controle da poluic¸a˜o ambiental em va´rias regi o˜es do pa´ıs. Neste estudo de caso, foram instanciadas medic¸ o˜es obtidas do IAP diretamente na ontologia. O ´ındice e indicadores aqui apresentados fornecem uma visa˜o na perspectiva do ´ındice IMECA que e´ derivado de um indicador medido para um poluente espec´ıfico.
Seu valor deve ser categorizado nas faixas poss´ıveis de emissa˜o para selecionar a fo´ rmula adequada. Por fim, o valor resultante do ´ındice calculado deve ser enquadrado em uma das cinco categorias relativas ao ´ındice propriamente dito.
Antes da descric¸a˜o das fases desta prova de conceito, e´ importante destacar que a ontologia foi constru´ıda com a ferramenta Prote´ge´18, e o reasoner utilizado para fazer as infereˆncias foi o HermiT 1:3:8:413: Uma aplicac¸ a˜o em linguagem Java com ApacheJ enaf ramework possibilitou a execuc¸ a˜o das funcionalidades de consultas e instanciac¸a˜o guiadas pela ontologia.
Primeiramente, criou-se o indicador UI-4-IMECA instanciando-se a classe AQ UserIndicator conforme definida na ontologia AQ (ver Tabela 2) para incorporar o valor ma´ximo das medic¸ o˜es (isDerivedBy) em intervalos de uma hora (hasPeriodicity) para 18Supported by grant GM10331601 from the National Inst. of Gen. Medical Sciences o poluente PM10 (isIndicatorFor). Suas categorias foram assim definidas: good(limites [0,60]), regular(limites [61,120]), poor(limites [121,220]), bad(limites [221,320]) e critical(limites [321,1000]).
indicator UI-4-IMECA
A partir da instaˆncia UI-4-IMECA, a aplicac¸a˜o constr o´i a query em SPARQL19 ilustrada na figura 8. Observa-se que algumas informac¸ o˜es sa˜o fornecidas em tempo de execuc¸a˜o pelo usua´rio, como o per´ıodo em que se quer coletar medic¸ o˜es (para a data e hora de ’04/06/2018-08h00’). Outras proveˆm do indicador, como o poluente e a forma de derivac¸a˜o (MAX). As demais varia´veis sa˜o deixadas livres e sa˜o atribu´ıdas pela execuc¸ a˜o da query: Nos resultados demonstrados na tabela 3, pode-se ver que as medic¸ o˜es foram realizadas pelo agente IAP e o valor ma´ximo derivado foi 52,0 do poluente PM10, pelo sensor da estac¸a˜o de co´ digo ’BOQ’.
Para consultar as categorias deste indicador que esta´ associado ao poluente PM10, a aplicac¸ a˜o utiliza as propriedades da classe aq:IndicatorCategorization herdadas de AQ Categorizations. Assim, ao se executar a consulta da figura 9, enquadra-se o valor na faixa que o conte´m, i.e., na categoria good([0,60]) como mostrado na tabela 4.
Para representar a f o´rmula de ca´lculo deste ´ındice, a aplicac¸ a˜o deve utilizar a propriedade aq:hasFormula da classe aq:IndicatorToIndexFormula que liga AQ Index ao AQ UserIndicator. Contudo, antes desta representac¸ a˜o, as categorias do ´ındice devem ser instanciadas com seus limites usando as propriedades de AQ Categorization: 19SPARQL Protocol And RDF Query Language
Categoria Poluente M´ınimo PM10-IMECA-good PM10 0 aq:hasLowerLimit e aq:hasUpperLimit. Logo, suas categorias ficaram assim definidas: IMECA-good (limites [0,50]), IMECA-regular (limites [51,100]), IMECA-poor (limites [101,150]), etc. Apo´s a definic¸ a˜o concreta das categorias, pode-se completar as propriedades da classe de ligac¸a˜o, pelo uso da consulta da figura 10. Assim, se sabera´ qual categoria do ´ındice que vai conter o valor do indicador em seus limites (ver Tabela 5).
Apo´s a definic¸a˜o das duas categorias na classe IndicatorT oIndexF ormula, deve-se declarar a fo´rmula equivalente. Na consulta da figura 11, pode-se ver como se recuperam as categorias definidas e a fo´rmula que devera´ ser utilizada pela aplicac¸a˜o e na tabela 6 como a classe foi preenchida.
De posse dos valores das varia´veis da fo´rmula, a aplicac¸a˜o pode calcular o valor do ´ındice IMECA-Mexico. Como a fo´rmula e´ descrita por IMECA(PM10)= C(PM10) * 5/6, temos que: I=52*5/6; I=43,33.
Ainda e´ preciso responder a u´ltima questa˜o de competeˆncia proposta. Encontrar a categoria para o ´ındice calculado na fo´rmula. A soluc¸a˜o tambe´m adve´m de uma consulta em SPARQL (ver Figura 12). E na tabela 7 o enquadramento do valor obtido na categoria IMECA-good deste ´ındice. Enta˜o, a cada novo ´ındice criado por este me´todo, e´ poss´ıvel saber o n´ıvel de qualidade que o representa enquadrando seu valor em uma das categorias de IndexCategorization.
Ale´m deste estudo de caso, foram realizados outros testes como, por exemplo, verso˜es do ´ındice IMECA do Me´xico com indicador do poluente O3 e com o ´ındice AQI dos EUA. A ontologia AQ poˆde expressa´-los assim como visto com o ´ındice IMECA do poluente PM10, configurando assim que esta modelagem atende o seu propo´sito ba´sico.
Categoria low IMECA-regular 51
Pode-se concluir que a ontologia desenvolvida com construtos descritos na modelagem, permitiu a uma aplicac¸a˜o em Java trabalhar com suas classes principais, i.e., AQ UserIndicator e AQ Index que representam os termos alvo da pesquisa realizada: indicadores e ´ındices para o meio ambiente.
A ontologia AQ se mostrou capaz de representar instaˆncias de medic¸o˜es e definic¸ o˜es de indicadores de um usua´rio hipote´tico. Ale´m disso, um ´ındice de qualidade do ar poˆde ser gerado e com o uso da propriedade aq:makesRefTo da classe de ligac¸a˜o IndicatorT oIndexF ormula foi poss´ıvel fazer o enquadramento dos valores do indicador e do ´ındice nas categorias definidas nas subclasses de AQ Categorizations.
O ca´lculo utilizou-se de uma fo´rmula descrita na classe IndicatorToIndexFormula. Seu resultado esta´ de acordo com o esperado. Por fim, ao se instanciar o valor resultante do ´ındice, o reasoner utilizado fez o enquadramento na categoria correta, fazendo uso da classe IndexCategorizations.
Apresentou-se neste trabalho uma proposta de modelagem semaˆntica com aplicac¸a˜o de padro˜es de definic¸ a˜o que estendem os conceitos e propriedades das ontologias fundacionais e de dom´ınio na a´rea do monitoramento da poluic¸a˜o do ar. A ontologia (AQ), ale´m de fazer o reu´so de classes e propriedades existentes, acrescentou padro˜es de representac¸a˜o e de consultas utilizando a linguagem SPARQL que foram corretamente interpretadas pelas classes de interface Jena presentes na API20, possibilitando novas formas de explorac¸ a˜o neste campo de interesse.
Como trabalhos futuros, destacam-se: a definic¸ a˜o de uma grama´tica para representar fo´rmulas que podem ser constru´ıdas na ontologia e a criac¸a˜o de um padra˜o para modelar uma classe que traga versatilidade na construc¸a˜o de indicadores que na˜o necessitem ser categorizados previamente, assim como e´ utilizado pelo ´ındice de qualidade do ar do Canada´ (AQHI). Em outro aˆmbito, ha´ possibilidade de acrescentar conceitos sobre agentes que poluem a a´gua, explorando mais um aspecto relativo ao meio ambiente, que e´ sem du´vida uma preocupac¸a˜o recorrente das entidades governamentais. 20Application Programming Interface
MexicoCity (2006). El monitoreo de calidad del aire. Ciudad de Me´xico.