@InProceedings{CorreaSilvBarbRoli:2020:CoDiCo,
author = "Correa, L{\'{\i}}gia Negri and Silva, Paulo Alexandre da and
Barbosa, Gislaine Ferreira and Rolim, Glauco de Souza",
affiliation = "{Universidade Estadual Paulista (UNESP)} and {Universidade
Estadual Paulista (UNESP)} and {Universidade Estadual Paulista
(UNESP)} and {Universidade Estadual Paulista (UNESP)}",
title = "COVID-19 no Brasil: como diferentes condi{\c{c}}{\~o}es
clim{\'a}ticas influenciam na din{\^a}mica da epidemia",
booktitle = "Resumos.../P{\^o}steres",
year = "2020",
editor = "Galetti, Giovana Deponte and Sena, Caio {\'A}tila Pereira and
Mand{\'u}, Tiago Bentes and Jacondino, William Duarte and Alves,
Laurizio Emanuel Ribeiro and Afonso, Eliseu Oliveira Afonso",
organization = "Encontro dos Alunos de P{\'o}s-Gradua{\c{c}}{\~a}o em
Meteorologia do CPTEC/INPE, 19. (EPGMET)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "Coronavirus, SARS-CoV-2, Temperatura, Umidade atmosf{\'e}rica,
Cluster.",
abstract = "Pesquisas iniciais sobre a COVID-19 feitas em pa{\'{\i}}ses mais
frios indicaram que o aumento na taxa de incid{\^e}ncia
di{\'a}ria do SARS-CoV-2 {\'e} associado com temperaturas
baixas. Isso fez com que surgisse o debate se o clima quente dos
pa{\'{\i}}ses tropicais diminuiria ou at{\'e} erradicaria a
resist{\^e}ncia ambiental do SARS-CoV-2. O Brasil no entanto,
{\'e} um pa{\'{\i}}s predominantemente tropical, e apresentou
os maiores n{\'u}meros de casos e de {\'o}bitos do mundo.
Objetivou-se com o estudo, explorar por meio de an{\'a}lise
multivariada, as rela{\c{c}}{\~o}es entre as vari{\'a}veis
meteorol{\'o}gicas e a incid{\^e}ncia de infec{\c{c}}{\~a}o
por COVID-19 em todas as capitais brasileiras. Nesse estudo
epidemiol{\'o}gico multiregional foram consideradas
vari{\'a}veis clim{\'a}ticas m{\'e}dias (temperatura do ar,
umidade relativa, e velocidade dos ventos), obtidas pela
plataforma NASA-POWER; e, tamb{\'e}m n{\~a}o clim{\'a}ticas
(n{\'u}mero de casos e de {\'o}bitos por COVID-19, novos casos e
novos {\'o}bitos, e, popula{\c{c}}{\~a}o demogr{\'a}fica),
obtidas do Minist{\'e}rio da Sa{\'u}de brasileiro e do IBGE de
2019. Os dados foram coletados para o per{\'{\i}}odo de 26 de
fevereiro at{\'e} 28 de abril de 2020, para todos os 27 estados
brasileiros. Estat{\'{\i}}sticas multivariadas
explorat{\'o}rias de an{\'a}lise de clusters (hier{\'a}rquica e
n{\~a}o hier{\'a}rquica), e, Regress{\~a}o Linear M{\'u}ltipla
(MLR), foram utilizadas para estudar as correla{\c{c}}{\~o}es
entre as vari{\'a}veis e para definir um modelo matem{\'a}tico
que descreva o n{\'u}mero de casos. Houve correla{\c{c}}{\~a}o
significativa entre as vari{\'a}veis clim{\'a}ticas e a
incid{\^e}ncia da doen{\c{c}}a, diferindo entre os grupos de
amostras (estados) formados, visto que a partir da An{\'a}lise de
Cluster os estados foram divididos em 5 grupos homog{\^e}neos de
acordo a similaridade entre as vari{\'a}veis de estudo. O modelo
foi capaz de estimar os casos de COVID-19 (R2 ajustado de 0,81).
De maneira geral, altas temperaturas foram relacionadas {\`a}
menores casos de COVID-19. No entanto, ficou evidente pelo estudo,
que os fatores demogr{\'a}ficos e sobretudo pol{\'{\i}}ticos e
socioecon{\^o}micos possivelmente s{\~a}o os principais
determinantes da gravidade da doen{\c{c}}a no pa{\'{\i}}s. O
Brasil {\'e} marcado por amplas disparidades regionais
pol{\'{\i}}tico-administrativas, e, por possuir dimens{\~o}es
continentais que abrangem v{\'a}rios tipos clim{\'a}ticos, sendo
pass{\'{\i}}vel de compara{\c{c}}{\~o}es. Espera-se que o
estudo possa colaborar com o entendimento do comportamento da
doen{\c{c}}a em pa{\'{\i}}ses tropicais do globo terrestre,
onde condi{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas e tamb{\'e}m
pol{\'{\i}}ticas p{\'u}blicas podem influenciar na
din{\^a}mica da doen{\c{c}}a.",
conference-location = "On-line",
conference-year = "16-19 nov. 2020",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGPDW34R/43MD948",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/43MD948",
targetfile = "GT1_CORREALIGIA - L{\'{\i}}gia N. Corr{\^e}a.pdf",
type = "Estudos e Modelagem do Tempo e Clima",
urlaccessdate = "05 maio 2024"
}