We analyzed the spatial and temporal variability of PM2.5, NOx (NO + NO2), CO and O3 concentrations, and AOD values over southeastern Brazil, using ground-based and atmospheric column data, simulations of the WRF-Chem model version 3.9.1. Sixty air quality stations, four AERONET stations, three satellite products and four different simulation periods (June 2017, July 2018, and June and August 2019) were considered to characterize the air quality over this region. Air pollutant concentrations from a mobile station were also included to evaluate the impact of the regional transport of air pollutants generated at the Metropolitan Area of São Paulo (MASP) to neighboring areas. Input emissions comprise vehicular emissions derived from a bottom-up emission model, and on-line calculations of biogenic and fire emission rates. To determine a model configuration that is suitable for representing atmospheric photo-chemistry, first we analyzed the models ability to reproduce the meteorological conditions. Good agreement between model simulations and observations for temperature (T2m) and relative humidity (RH2m) at two meters height was found, with R > 0.85 in most periods. Underestimations occurred for the daily accumulated precipitation due to the limitations of the cloud microphysics scheme or cumulus parameterization. The model showed deficiencies to represent well the local precipitation, although it was able to reproduce precipitation patterns on a regional scale. Model predictions of PM2.5, NOx, CO and O3 agreed well with observed temporal variations and trends, with model-observation discrepancies, mainly due to uncertainties in the emission inventories. Also, simulations of NO2, CO and AOD were compared with the satellite products of OMI, MOPITT and MODIS, respectively, obtaining, in general, moderate to high correlation coefficients (0.56 < R < 0.82). The differences between the model and the satellite are related to uncertainties of the emission inventories and aero-sol model simplifications (for AOD analysis). On the other hand, the temporal evolution of CO and PM2.5 showed a strong dependence on wind speed (WS10m) and direction (WD10m) measured at 10 meters height throughout the study periods. The characteristic O3 diurnal patterns observed over urban areas, but mainly over rural, where the O3 levels were even higher due to the contributions of O3 precursors from regional transport from MASP and upwind regions in between, were well represented by the model. Both the air quality station and the WRF-Chem model showed high O3 concentrations in Botucatu (> 115 gm3), higher than that registered in the MASP ( 90 gm3) and reaching higher O3 levels than the habitual. These high O3 concentrations measured at the mobile station indicate the need for more active air quality monitoring over inland regions in southeastern Brazil where millions of people live in. This work represents a first effort combining different tools: ground-based observations, remote sensing and numerical modeling,to improve understanding of how pollutants emissions impact the air quality in the MASP and surrounding areas.

A variabilidade espacial e temporal das concentrações de PM2.5, NOx (NO + NO2), CO e O3 e valores de AOD sobre o sudeste do Brasil foi analisada, utilizando dados medidos próximos da superfcie e integrados na coluna atmosférica e simulações do modelo WRF-Chem versão 3.9.1. Sessenta estações de qualidade do ar, quatro estações AERONET, três produtos de satélite e quatro diferentes perodos de simulações (Junho de 2017, Julho de 2018, e Junho e Agosto de 2019) foram considerados para caracterizar a qualidade do ar nesta região. As concentrações dos poluentes atmosféricos de uma estação móvel foram também includas para avaliar o impacto do transporte regional dos poluentes atmosféricos gerados na Região Metropolitana de São Paulo (MASP) para áreas vizinhas. As emissões de entrada compreendem emissões veiculares derivadas de um modelo de emissão bottom-up e cálculos on-line de taxas de emissões biogênicas e de queimadas. Para determinar uma configuração do modelo que seja adequada para representar a fotoqumica atmosférica, primeiro avaliamos a capacidade do modelo de reproduzir as condições meteorológicas. Foi encontrada uma boa concordância entre as simulações do modelo e as observações para temperatura (T2m) e umidade relativa (RH2m) a dois metros de altura, com R > 0.85 na maioria dos perodos. Subestimativas ocorreram para a precipitação acumulada diária devido às limitações do esquema de microfsica de nuvens ou parametrização de cumulus. O modelo apresentou deficiências para representar bem a precipitação local, embora tenha sido capaz de reproduzir padrões de precipitação em escala regional. As concentrações de PM2.5 , NOx , CO e O3 simuladas concordaram bem com as variações e tendências temporais observadas, com discrepâncias entre o modelo e as observações devido principalmente às incertezas nos inventários de emissões. Além disso, as simulações de NO2, CO e AOD foram comparadas com os produtos de satélite do OMI, MOPPIT eMODIS, respectivamente, obtendo, em geral, coeficientes de correlação entre moderados e altos (0.56 < R < 0.82). As diferenças entre os dados simulados e do satélite estão relacionadas, principalmente, às incertezas dos inventários de emissões e simplificações do modelo de aerossol (para a análise de AOD). Por outro lado, a evolução temporal de CO e PM2.5 mostrou uma forte dependência da velocidade e direção do vento em superfcie ao longo dos perodos de estudo. Os padrões diurnos caractersticos de O3 observados sobre áreas urbanas, mas principalmente sobre áreas rurais, onde os nveis de O3 foram ainda maiores devido às contribuições dos precursores de O3 mediante o transporte regional da MASP para Botucatu, foram bem representadas pelo modelo. Tanto a estação da qualidade do ar como o modelo WRF-Chem mostraram altas concentrações de O3 sobre Botucatu (> 115 gm-3), superior ao registrado na MASP ( ~ 90 gm-3) e chegando a nveis de O3 maiores do que o habitual. Essas altas concentrações de O3 medidas na estação móvel indicaram a necessidade de um monitoramento mais ativo da qualidade do ar nas regiões do interior do sudeste do Brasil, onde vivem milhões de pessoas. Este trabalho representa um primeiro esforço combinando diferentes ferramentas: estações em superfície, sensoriamento remoto e modelagem numérica, para melhorar a compreensão de como as emissões de poluentes impactam a qualidade do ar na MASP e áreas adjacentes.