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Dissertação

Causal graph discovery for explainable insights on marine biotoxin shellfish contamination EVALUATED

Detalhes: A proliferação de algas nocivas é um fenómeno natural que provoca a contaminação de bivalves moluscos devido à rápida acumulação de biotoxinas marinhas. O Instituto Português do Mar e da Atmosfera monitoriza regularmente o fitoplâncton tóxico e encerra temporariamente as zonas de produção de marisco sempre que a concentração de biotoxinas excede os limites de segurança. As técnicas de causalidade aplicadas a séries temporais multivariadas permitem identificar as variáveis que mais influenciam a contaminação. Desta forma, vários métodos foram validados em conjuntos de dados de referência, destacando-se o algoritmo de Independência Condicional Momentânea de Peter-Clark +. Com base neste algoritmo, foi explorada a concentração de biotoxinas em mexilhões, conquilhas e berbigões em dados ambientais do IPMA e do Copernicus. Concluímos que a temperatura máxima, a intensidade do vento e a precipitação são factores de previsão da contaminação do mexilhão com toxinas DSP para dependências de curto prazo e chl-a de longo prazo. Relativamente à contaminação da amêijoa, apenas foi inferida a temperatura máxima do ar com um desfasamento temporal de uma semana. A contaminação do berbigão mostrou uma grande relação com as variáveis biológicas, nomeadamente o fitoplâncton produtor de toxinas DSP e as toxinas DSP. Adicionalmente, a temperatura máxima do ar manifesta-se com um desfasamento temporal de uma semana e a chl-a com um desfasamento temporal de três semanas. Este estudo propõe uma nova abordagem para inferir relações entre variáveis ambientais, melhorando a tomada de decisão e a segurança da saúde pública relativamente ao consumo de marisco em Portugal.
Keywords: Séries Temporais Multivariadas, Contaminação de Bivalves, Biotoxinas Marinhas, Saúde Pública, Modelos Causais e Descoberta Causal

Discussão: novembro 30, 2023, 14:0