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Ambientes Atmosféricos Intraurbanos na
Cidade de São Paulo e Possíveis
Correlações com Doenças dos Aparelhos:
Respiratório e Circulatório
EDELCI NUNES DA SILVA
Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação
em Saúde Pública da Faculdade de Saúde Pública
da Universidade de São Paulo para obtenção do
título de DOUTOR em Saúde Pública.
Área de Concentração: Saúde Ambiental
Orientadora: Profa. Titular Helena Ribeiro
São Paulo
2010
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AGRADECIMENTOS
Todos que realizam um trabalho de pesquisa sabem que esse caminho é árduo e não é
feito sozinho. Várias pessoas tornaram esse percurso mais leve e possível de ser
realizado. Considero-me uma pessoa de muita sorte por ter encontrado pessoas tão
especiais na minha trajetória.
À Profa. Helena Ribeiro, minha orientadora, que, com sua sabedoria e serenidade
ensina e permite que você caminhe com suas próprias escolhas.
Aos professores do Departamento de Saúde Ambiental, em especial, a Profa.
Adelaide Nardocci com quem pude dividir algumas angústias e cujos comentários
contribuíram para acender algumas luzes.
Aos funcionários da faculdade de Saúde Pública pela atenção e apoio, tenho muito a
agradecer à Viviane, Renilda, Vânia e aos funcionários do departamento de Saúde
Ambiental.
À Profa. Roseli de Deus Lopes, diretora da Estação Ciência e ao Prof. Mikia
Muramastu Vice- Diretor da Estação que permitiram que eu pudesse concluir a
jornada.
À Profa. Paula Santana – por ter me acolhido em seu Gabinete, no além mar, na
realização do estágio sanduiche.
Às geógrafas portuguesas Claudia Costa, Adriana Loureiro do Gabinete de
Investigação de Geografia da Saúde da Universidade de Coimbra pela acolhida,
companhia, atenção, carinho.
Ao Prof. Luis B. Lecha Estela, pelos muitos e-mails trocados, discussões sobre o
biometeorologia.
Ao Engo. Sergio Salum e Prof. Mario Festa do Instituto Astronômico e Geofísico da
Universidade de São Paulo pela cessão dos dados e material de apoio utilizado neste
trabalho.
Ao colega Dr. Frederico Funari pelo apoio, pela resolução de dúvidas e pelas horas
de conversa, as quais tornaram o caminhar mais divertido.
Ao Roberto Tadeu pela cessão dos dados meteorológicos do Aeroporto de
Congonhas e atenção dispensada em vários momentos.
Ao técnico Nazário do Centro de Gerenciamento de Emergências de São Paulo pelo
interesse e apoio dado na fase inicial da pesquisa.
Aos meus colegas e companheiros da Estação Ciência: Carmen Ruiz, Marco
Antonio, Job Carvalho, Cléo Batista, Marcos M., Dirce, Cecília, Manoel que me
apoiaram e ficaram na torcida.
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Às alunas Cíntia Menezes, Michele Kanashiro Kuda e Profa. Elisete Aubin e Profa.
Gisela e à Silvia T. do Centro de Estatística Aplicada do IME/USP pelo apoio e
modelagem dos dados.
Ao Marcus Estanislau pelas valiosas aulas de bioestatística e de regressão logística.
Aos meus amigos da pós-graduação: Maria Aparecida Oliveira, Fábio Lopes com
que pude dividir os medos, aflições, alegrias, descobertas, surpresas, dúvidas
surgidas nesse percurso.
Aos meus amigos de plantão: José Ricardo, Eustáquio de Sene, Núria Hanglei, Luis
Fernando, Kátia Kalil, Eloísa D´lore , Mariano e Cris, Ivan Andresso e Dalva,
Wilson e Luiza., Reinaldo Teles, Sueli Castro, Roberto Caner, Alfredo Queiroz,
Dulce Maria, Reinaldo Pereira, Chris Meyer em muitos momentos amenizaram o
caminhar.
Às mães de plantão: Giovana Rodrigues, Edite Kanashiro, D. Olinda Rodrigues,
Elisa por suprir a atenção e carinho que não pude oferecer aos meus filhos, durante
as minhas ausências.
Às duas grandes amigas: Magali Franco Bueno e Maria Elisa Marcondes Helene
pelas palavras, pelos chás e vitaminas de ânimo e incentivo.
Aos meus amigos portugueses: Carol e Leo (brasileiro aportuguesado) e D. Maria
Alice cujo carinho, sopinhas, chazinhos e acolhida tornaram o frio mais suportável.
E finalmente, tenho muito a agradecer a minha família, sem a qual nada disso teria o
menor sentido. Minhas irmãs: Edelma e Edelmara. Meus filhos: Pedro e Cora e meu
companheiro Walter Saiani.
À minha mãe Eleney que muito me ensinou a importância do conhecimento.
Esta pesquisa foi parcialmente financiada pela Coordenação de Aperfeiçoamento
Pessoal de Nível Superior – CAPES e Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de
São Paulo – FAPESP.
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... , o clima de São Paulo é um dos mais agradáveis do mundo. A situação
da região, localizada somente uma milha e meia do trópico de Capricórnio e sua
elevação de 1.200 pés acima do nível do mar proporcionam as vantagens do
clima dos trópicos, sem os exageros do calor (SIGAUD 2009 escrito em 1844).
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RESUMO
Objetivo: A pesquisa teve como objetivo verificar como as condições atmosféricas
intraurbanas atuam no agravamento dos problemas respiratórios, em crianças
menores de cinco anos, e, circulatórias e respiratórias, em adultos com mais de
sessenta anos, no setor Sul/Sudeste, da cidade de São Paulo, a partir da associação
com as variáveis atmosféricas e o índice bioclimático PET (Physiological Equivalent
Temperature). Métodos: Analisou-se 12.269 casos de internação por doenças
respiratórias em crianças; 24.318 por doenças do aparelho circulatório e 8.894 do
aparelho respiratório em idosos. Os dados foram agrupados segundo perfil
socioambiental. Nas estações meteorológicas do IAG/USP e do aeroporto de
Congonhas foram obtidas variáveis e obteve-se o índice de qualidade do ar na
CETESB/CONGONHAS. Foram utilizados: análise estatística descritiva; modelo
linear generalizado com distribuição binomial negativa (GLM); e modelo de
regressão. Resultados: Houve associação estatística entre as variáveis atmosféricas
ambientais e as internações hospitalares, porém de forma diferenciada e específica.
O GLM apontou aumento nas internações hospitalares com a elevação em 1ºC de
amplitude térmica (0,6%) índice de poluição (0,2%) e com diminuição na
temperatura média (0,9%). A regressão apontou aumento de internações com a
diminuição das temperaturas médias e mínimas e o índice PET indicou que o calor é
protetor. A chance de ocorrência de internações foi 12% maior com a diminuição de
1ºC no índice PET e com aumento 1ºC na temperatura máxima, no grupo de pior
perfil socioambiental. Doenças Respiratórias em Idosos: O GLM indicou aumento
das internações hospitalares com a elevação em 1ºC na amplitude térmica (2,1%) e
poluição (0,2%) e diminuição em 1ºC do PET (1%). A regressão aponta maior risco
com o aumento da amplitude térmica. Dias com maior taxa de internação foi 3,4%
maior nos distritos com perfil socioambiental intermediário, com o decréscimo de
1ºC na temperatura mínima. Crianças: O GLM apontou aumento das internações
hospitalares com o aumento em 1ºC da temperatura média (3,7%), da amplitude
térmica (2,7%) e da poluição (0,2%) e diminuição em 1ºC do índice PET (1%). A
regressão apontou risco nas faixas intermediárias de temperatura média, de menor
temperatura mínima e de maior amplitude térmica. A faixa de conforto térmico
mostrou que nas faixas de pouco calor (>31ºC) e frio (<12ºC) há proteção e maior
risco na faixa de pouco frio (<18ºC). Houve associação estatística significante nos
grupos de diferente perfil socioambiental, de forma homogênea. Conclusões: Houve
associação entre a morbidade e as variáveis climáticas e o índice de conforto de
forma diferenciada nos grupos etários e de doenças. O desconforto para frio e a alta
amplitude térmica consistiram em fatores mais agravantes para o desencadeamento
das doenças. Os resultados corroboram parcialmente a hipótese de que os distritos
com piores condições socioambientais apresentam maior impacto negativos à saúde.
Os dados confirmam a proposição no que se refere ao grupo de adultos com mais de
sessenta anos, mas não apresentaram diferenças significativas para o grupo de
crianças com doenças respiratórias e menores de cinco anos.
Palavras-chave: clima intraurbano, saúde urbana, doenças respiratórias, doenças
circulatórias.
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SUMMARY
Objective: The research aimed to verify how the local climatic conditions can
intensify the respiratory disease in children under five years, and circulatory and
respiratory in adults sixty years and older. The sector south/southeast of São Paulo
city from the association with the atmospheric variables and bioclimatic index PET
(Physiological Equivalent Temperature). Methods: 12.269 cases respiratory diseases
in children, 24 318 circulatory diseases and 8.894 respiratory tract in elderly people
were selected. Admissions data were grouped according to socio-environmental
profile. Meteorological variables were obtained at IAG/USP and Congonhas‘ airport
stations. Air quality data were obtained in Cetesb station. Statistical and numerical
modeling tools were used. Statistical correlation between atmospheric variables and
hospital admissions was observed, but in different ways. Results: Circulatory (>60
years old): GLM showed increase in hospital admissions with elevation in 1ºC
temperature range (0.6%) index of pollution (0.2%) and decrease in average
temperature (0.9%). The occurrence of hospitalizations was 12% higher with the
decrease 1ºC in PET and increase in 1ºC maximum temperature, to lower socio-
environmental profile. Respiratory Diseases (>60): GLM indicated increased
hospitalizations with the increase in 1ºC in a temperature range (2.1%) and pollution
(0.2%) and decreased 1ºC PET (1%). Higher admissions days (3.4%) occurred in
districts with middle socio-environmental profile with decrease 1ºC minimum
temperature. Children: GLM showed an increase in hospital admissions with an
increase in average temperature 1°C (3.7%), the temperature range (2.7%) and
pollution (0.2%) and a decrease 1ºC of PET (1%). Groups of different socio-
environmental was significantly associated with thermal comfort index and
temperatures range. Conclusions: There were association between morbidity and
climatic variables and comfort index in the age groups and diseases. The results
partially support the hypothesis that the districts with the worst social and
environmental conditions have a higher negative impact on health. The data confirm
the proposition with regard to the group of adults over sixty years, but no significant
differences for the group of children with respiratory diseases and under-fives.
Key words: urban bioclimate, urban health, respiratory diseases, circulatory
diseases.
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LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Localização da área de estudo no município de São Paulo, SP, Brasil. ... 24
Figura 2 – Escala do Clima Urbano, adaptada da WMO 2008. ................................. 31
Figura 3 – Localização das Estações Meteorológicas IAG/USP e CONGONHAS, no
setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, SP, Brasil. ............................. 33
Figura 4 – Perfil socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, Município de
São Paulo, SP, Brasil. ................................................................................ 41
Figura 5 – Perfil Socioambiental dos distritos agrupados, no setor Sul/Sudeste,
Município de São Paulo, SP, Brasil. .......................................................... 43
Figura 6 – Visões do clima urbano ............................................................................ 47
Figura 7 – Troca de calor entre ambiente e o homem – balanço energético ............. 53
Figura 8 – Principais vias de circulação e distribuição das áreas de favelas no Setor
Sul/Sudeste, Município de São Paulo, SP. ................................................ 81
Figura 9 – Concentração das áreas de favelas, em relação ao tamanho (perímetro), no
Setor Sul/Sudeste, Município de São Paulo, SP. ....................................... 82
Figura 10 – Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) no Setor Sul/Sudeste,
Município de São Paulo, SP, Brasil no ano de 2000. ................................ 83
Figura 11 – Proporção da população estudada em relação ao Município de São Paulo
e em relação à área de estudo – Setor Sul/Sudeste para o ano de 2005. .... 85
Figura 12 – Distribuição da proporção da população (%) estimada de crianças de
menores de cinco anos, por distrito, no setor Sul/Sudeste, Município de
São Paulo, SP, no ano de 2005. ................................................................. 87
Figura 13 – Distribuição da proporção da população (%) estimada de pessoas de
sessenta e mais anos, por distrito, no setor Sul/Sudeste, Município de São
Paulo, SP, no ano de 2005. ........................................................................ 88
Figura 14 – Média mensal da temperatura do ar na EM-IAG/USP, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP. ...................................................................... 98
Figura 15 – Média mensal da temperatura máxima do ar na EM-IAG/USP, no
período de 2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................... 99
Figura 16 – Média mensal da temperatura do ar mínima na EM-IAG/USP, no
período de 2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................. 100
Figura 17 – Média mensal da umidade relativa do ar na EM-IAG/USP, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................................... 101
Figura 18 – Média mensal da velocidade do vento na EM-IAG/USP, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................................... 102
Figura 19 – Média mensal da radiação solar (W/m2) na EM-IAG/USP, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................................... 103
Figura 20 – Média mensal da temperatura média do ar na EM-CONGONHAS, no
período de 2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................. 111
Figura 21 – Média mensal da temperatura máxima do ar na EM-CONGONHAS, no
período de 2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................. 113
Figura 22 – Média mensal da temperatura mínima do ar na EM-CONGONHAS, no
período de 2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................. 114
Figura 23 – Média mensal da umidade relativa do ar na EM-CONGONHAS, no
período de 2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................. 115
Figura 24 – Média mensal da velocidade do vento na EM-CONGONHAS, no
período de 2003 a 2007, São Paulo, SP. .................................................. 116
8
Figura 25 – Ritmo mensal da temperatura média na EM-IAG/USP, São Paulo, SP,
2003 a 2007. ............................................................................................. 118
Figura 26 – Ritmo mensal da temperatura média na EM-CONGONHAS, São Paulo,
SP, 2003 a 2007. ...................................................................................... 118
Figura 27 – Ritmo mensal da temperatura mínima na EM-IAG/USP, São Paulo, SP,
2003 a 2007. ............................................................................................. 119
Figura 28 – Ritmo mensal da temperatura mínima na EM-CONGONHAS, São
Paulo, SP, 2003 a 2007. ........................................................................... 120
Figura 29 – Ritmo mensal da amplitude térmica na EM-IAG/USP, São Paulo, SP,
2003 a 2007. ............................................................................................. 121
Figura 30 – Ritmo mensal da amplitude térmica na EM-CONGONHAS, São Paulo,
SP, 2003 a 2007. ...................................................................................... 121
Figura 31 – Ritmo mensal do PET na EM-IAG, São Paulo, SP, 2003 a 2007. ....... 122
Figura 32 – Ritmo mensal do PET na EM-CONGONHAS São Paulo, SP, 2003 a
2007. ........................................................................................................ 123
Figura 33 – Freqüência das diferenças entre as temperaturas máximas na EM-
IAG/USP e EM-Congonhas. .................................................................... 125
Figura 34 – Freqüência das diferenças entre as temperaturas mínimas nas EM-
IAG/USP e EM-Congonhas. .................................................................... 126
Figura 35 – Freqüência das diferenças entre as temperaturas médias nas EM-
IAG/USP e EM-Congonhas. .................................................................... 126
Figura 36 – Freqüência das diferenças entre Umidade Relativa do ar nas EM-
IAG/USP e EM-Congonhas. .................................................................... 127
Figura 37 – Freqüência da velocidade media diária do vento medido na EM-
IAG/USP. ................................................................................................. 127
Figura 38 – Freqüência da velocidade media diária do vento medido na EM-
CONGONHAS. ....................................................................................... 128
Figura 39 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2003. ... 130
Figura 40 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2004. ... 130
Figura 41 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2005. ... 131
Figura 42 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2006. ... 131
Figura 43 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2007 .... 132
Figura 44 – Frequencia das diferenças entre os valores do índice PET da EM-
IAG/USP e EM-CONGONHAS, no período de 2003 a 2007, São Paulo,
SP ............................................................................................................. 139
Figura 45 – Proporção (%) dos poluentes relacionados a composição do índice de
qualidade do ar, na Estação de Congonhas, São Paulo, SP. 2003 a 2007 141
Figura 46 – Proporção (%) do índice de qualidade do ar medido na Estação de
Congonhas, São Paulo, SP, 2003 a 2007. ................................................ 141
Figura 47 – Série temporal das internações hospitalares por doenças do aparelho
circulatório em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP,
2003 a 2007. ............................................................................................. 143
9
Figura 48 – Série temporal das internações hospitalares por doenças do aparelho
respiratório em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP,
2003 a 2007. ............................................................................................. 144
Figura 49 – Série temporal das internações hospitalares por doenças do aparelho
respiratório em crianças de menores de cinco anos, no setor Sul/Sudeste,
SP, 2003 a 2007. ...................................................................................... 144
Figura 50 – Ritmo mensal das internações hospitalares por doenças do aparelho
circulatório em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP,
2003 a 2007. ............................................................................................. 145
Figura 51 – Ritmo mensal das internações hospitalares por doenças do aparelho
respiratório em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP,
2003 a 2007. ............................................................................................. 146
Figura 52 – Ritmo mensal das internações hospitalares por doenças do aparelho
respiratório em crianças de menores de cinco anos, no setor Sul/Sudeste,
SP, 2003 a 2007. ...................................................................................... 147
Figura 53 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
circulatório em pessoas com sessenta e mais anos, temperatura máxima e
mínima absoluta e temperatura média mensal na EM-IAG/USP, no período
de 2003 a 2007, Setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP. ................................. 153
Figura 54 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
circulatório em pessoas com 60 e mais anos, temperaturas médias da
máxima e mínima e temperatura média mensal na EM-CONGONHAS, no
período de 2003 a 2007, Setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP. .................... 153
Figura 55 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
respiratório em pessoas com 60 e mais anos, temperatura máxima e
mínima absoluta e temperatura média mensal na EM-IAG/USP, no período
de 2003 a 2007, setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP. .................................. 160
Figura 56 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
respiratório em pessoas com 60 e mais anos, temperaturas médias das
máximas e das mínimas e temperatura média mensal na EM-IAG/USP, no
período de 2003 a 2007, setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP. .................... 161
Figura 57 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
respiratório em crianças de menores de cinco anos, temperaturas médias
das máximas e das mínimas e temperatura média mensal na EM-IAG/USP,
no período de 2003 a 2007, setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP. ............... 165
10
LISTA DE PRANCHAS
Prancha 1 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento
e radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de
2003. .......................................................................................................... 91
Prancha 2 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento
e radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de
2004. .......................................................................................................... 92
Prancha 3 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento
e radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de
2005. .......................................................................................................... 93
Prancha 4 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento
e radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de
2006. .......................................................................................................... 94
Prancha 5 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento
e radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de
2007. .......................................................................................................... 95
Prancha 6 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e
velocidade do vento, na EM-CONGONHAS, de 1 de janeiro a 31 de
dezembro de 2003. ................................................................................... 106
Prancha 7 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e
velocidade do vento, na EM-CONGONHAS de 1 de janeiro a 31 de
dezembro de 2004. ................................................................................... 107
Prancha 8 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e
velocidade do vento, na EM-CONGONHAS de 1 de janeiro a 31 de
dezembro de 2005. ................................................................................... 108
Prancha 9 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e
velocidade do vento, na EM-CONGONHAS, de 1 de janeiro a 31 de
dezembro de 2006. ................................................................................... 109
Prancha 10 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e
velocidade do vento, na EM-CONGONHAS, de 1 de janeiro a 31 de
dezembro de 2007. ................................................................................... 110
Prancha 11 – Freqüência das faixas de conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP, no
período de 2003 a 2007. ........................................................................... 135
Prancha 12 – Freqüência das faixas de conforto térmico (PET) na EM-
CONGONHAS no período de 2003 a 2007. ........................................... 137
Prancha 13 – Mapas da incidência das internações por doenças do aparelho
circulatório em adultos de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste,
município de São Paulo, 2003 a 2007. .................................................... 149
Prancha 14 – Mapas da incidência das internações por doenças do aparelho
respiratório em adultos de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste,
município de São Paulo, 2003 a 2007. .................................................... 150
Prancha 15 – Mapas da incidência das internações por doenças do aparelho
respiratório em crianças menores de cinco anos, no setor Sul/Sudeste,
município de São Paulo, 2003 a 2007. .................................................... 151
11
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Total de internações hospitalares por ano, segundo local de residência, no
município de São Paulo, Brasil - 2003 a 2007. .......................................... 26
Tabela 2 – Total de internações hospitalares, segundo doenças do Capítulo 9 e
Capítulo 10 da CID, no município de São Paulo, Brasil - 2003 a 2007. ... 27
Tabela 3 – Escala de interpretação para o índice de conforto PET calibrada para a
cidade de São Paulo em ambientes externos. ............................................ 35
Tabela 4a – Propriedades da superfície e da atmosfera urbanas em comparação à
rural ............................................................................................................ 46
Tabela 4b – Efeitos do clima nas áreas urbanas ....................................................... 46
Tabela 5 – Estatística descritiva dos dados meteorológicos da EM-IAG/USP, no
período de 1.01.2003 a 31.12.2007. ........................................................... 89
Tabela 6 – Estatística descritiva dos dados meteorológicos da EM-CONGONHAS,
no período de 1.01.2003 a 31.12.2007. .................................................... 104
Tabela 7 – Teste de correlação entre as variáveis medidas no EM-IAG/USP e EM-
CONGONHAS. ....................................................................................... 124
Tabela 8 – Teste de médias pareadas para as variáveis medidas na EM-IAG/USP e
EM-CONGONHAS no período de 01 de janeiro de 2003 a 31 de dezembro
de 2007 ..................................................................................................... 124
Tabela 9 – Quantidade e porcentagem de dias, segundo faixa de sensação térmica, na
EM-IAG/USP e na EM-CONGONHAS, no período de 2003 a 2007. .... 138
Tabela 10 – Resultados do modelo final ajustado para o número de internações por
doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos, no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, no período de 2003 a 2007 ......................... 155
Tabela 11 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para o índice de conforto
térmico (PET) e internações por doenças circulatórias em pessoas de
sessenta e mais anos no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de
exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a 2007. ....................... 156
Tabela 12 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura
mínima e internações por doenças circulatórias em pessoas de sessenta e
mais anos no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição,
controladas pela poluição do ar, 2003 a 2007. ......................................... 157
Tabela 13 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura
máxima e internações por doenças circulatórias em pessoas de sessenta e
mais anos no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição,
controladas pela poluição do ar, 2003 a 2007. ......................................... 158
Tabela 15 – Resultados do modelo final ajustado para o número de internações por
doenças respiratórias em pessoas de sessenta e mais anos, no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, no período de 2003 a 2007. ........................ 162
Tabela 16 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a amplitude térmica
e internações por doenças respiratórias em pessoas de sessenta e mais anos
no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas
pela poluição do ar, 2003 a 2007. ............................................................ 163
Tabela 17 – Resultados do modelo final ajustado para o número de internações por
doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos, no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, no período de 2003 a 2007. ........................ 167
12
Tabela 18 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para o índice de conforto
(PET) e internações por doenças respiratórias em crianças de menores de
cinco anos e mais anos no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de
exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a 2007. ....................... 168
Tabela 19 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura
mínima e internações por doenças respiratórias em crianças de menores de
cinco anos e mais anos no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de
exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a 2007. ....................... 169
Tabela 20 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura
média e internações por doenças respiratórias em crianças de menores de
cinco anos e mais anos no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de
exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a 2007. ....................... 170
Tabela 21 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a amplitude térmica
e internações por doenças respiratórias em crianças de menores de cinco
anos e mais anos no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de
exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a 2007. ....................... 171
Tabela 22 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
CONGONHAS e internações por doenças circulatórias em adultos maiores
de sessenta anos, controladas pela poluição do ar, segundo o perfil
socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a
2007. ........................................................................................................ 173
Tabela 23 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
IAG/USP e internações por doenças circulatórias em adultos maiores de
sessenta anos, controladas pela poluição do ar, segundo o perfil
socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a
2007. ........................................................................................................ 174
Tabela 24 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
CONGONHAS e internações por doenças respiratórias em adultos maiores
de sessenta anos, controladas pela poluição do ar, segundo o perfil
socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a
2007. ........................................................................................................ 175
Tabela 25 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
IAG/USP e internações por doenças respiratórias em adultos maiores de
sessenta anos, controladas pela poluição do ar, segundo o perfil
socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a
2007. ........................................................................................................ 176
Tabela 26 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
CONGONHAS e internações por doenças respiratórias em crianças
menores de cinco anos, controladas pela poluição do ar, segundo o perfil
socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a
2007. ........................................................................................................ 177
Tabela 27 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
IAG/USP e internações por doenças respiratórias em crianças menores de
cinco anos, controladas pela poluição do ar, segundo o perfil
socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a
2007. ........................................................................................................ 178
13
LISTA DE ABREVIATURAS
AIH – Autorização de Internação Hospitalar
ATA – Anticiclone Tropical Atlântico
CET – Temperatura Efetiva Corrigida
CETESB – Companhia Ambiental do Estado de São Paulo
CID – Código Internacional de Doenças
CVD – Doenças cardiovasculares
DATASUS – Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde
EM-CONGONHAS – Estação Meteorológica do Aeroporto de Congonhas
EM-IAG/USP – Estação Meteorológica do Instituto Astronômico e Geofísico da
Universidade de São Paulo
ET – Temperatura Efetiva
IDH – Índice de Desenvolvimento Humano
IRA – Infecções Respiratórias Agudas
GLM – Modelo Linear Generalizado
MTA – Massa Tropical Atlântica
MTC – Massa Tropical Continental
NE - Nordeste
OMM – Organização Meteorológica Mundial
PEFI – Parque Estadual das Fontes do Ipiranga
PET – Pysiological Equivalent Temperature
S – Sul
SIH-SUS – Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde
SSW – Sul Sudoeste
SUS – Sistema Único de Saúde
TABWIN – Tabulador de Informações de Saúde para Ambiente Windows
UBL – Urban Boundary Layer
UCL – Urban Canopy Layer
W – Oeste
WMO – World Meteorological Organization
14
ÍNDICE
1. INTRODUÇÃO ................................................................................. 16
2. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ................................... 21
2.1 Pesquisa bibliográfica e documental ........................................................................................... 21
2.2 Seleção da amostra ........................................................................................................................ 22
2.3 Dados Climáticos e Bioclimáticos ................................................................................................ 29
2.3.1 A Escala Climática .................................................................................................................. 29
2.3.2 As estações meteorológicas ..................................................................................................... 32
2.3.3 Cálculo do índice PET (Physiological Equivalent Temperature) ........................................... 34
2.3.4 Dados de Poluição Atmosférica .............................................................................................. 35
2.4 Análises dos dados ........................................................................................................................ 36
2.4.1 Aspectos climáticos e bioclimáticos do Setor Sul/Sudeste ..................................................... 36
2.4.2 Análise das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste ...................................................... 36
2.4.3 Associação entre as variáveis meteorológicas e as internações hospitalares........................... 37
3. AMBIENTE ATMOSFÉRICO ........................................................ 44
3.1 O clima urbano.............................................................................................................................. 44
3.2 Biometeorologia e Bioclimatologia Urbana ................................................................................ 48
3.3 Relações do clima com a saúde humana ..................................................................................... 51
3.4 Estudos sobre clima e saúde ......................................................................................................... 56
4. ÁREA DE ESTUDO ......................................................................... 72
4.1 Os Climas de São Paulo ................................................................................................................ 72
4.1.1 O Clima Urbano de São Paulo ................................................................................................ 74
4.1.2 Aspectos climáticos do setor Sul/Sudeste ............................................................................... 78
4.2 Aspectos da ocupação do setor Sul/Sudeste ................................................................................ 80
4.3 População da área de estudo ........................................................................................................ 84
5. RESULTADOS .................................................................................. 89
5.1. Características Climáticas do Setor Sul/Sudeste ....................................................................... 89
5.1.1 EM-IAG/USP .......................................................................................................................... 89
5.1.2 EM-CONGONHAS .............................................................................................................. 104
5.1.3 Séries Temporais do ambiente termal na EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS ................... 117
5.2 EM-IAG/USP X EM-CONGONHAS ........................................................................................ 123
5.3 Características bioclimáticas do Setor Sul/Sudeste.................................................................. 128
15
5.4 Qualidade do Ar no setor Sul/Sudeste ....................................................................................... 139
5.5 As Internações hospitalares no setor Sul/Sudeste .................................................................... 142
5.5.1 Séries temporais das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste. .................................... 142
5.5.2 Análises espaciais das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste ................................... 147
5.6 A relação clima e saúde no setor Sul/Sudeste ........................................................................... 152
5.6.1 Doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos ................................................... 152
5.6.2 Doenças respiratórias em adultos com mais de 60 anos ........................................................ 159
5.6.3 Doenças respiratórias crianças de menores de 5 anos ........................................................... 164
5.7 A relação clima e saúde por perfil socioambiental no setor Sul/Sudeste ................................ 171
5.7.1 Doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos ................................................... 172
5.7.2 Doenças respiratórias em pessoas de sessenta e mais anos ................................................... 174
5.7.1 Doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos ................................................... 176
6. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS .............................................. 179
7. CONCLUSÃO ................................................................................. 189
8. REFERÊNCIAS .............................................................................. 192
APÊNDICE A ...................................................................................... 203
APÊNDICE B ...................................................................................... 205
APÊNDICE C ...................................................................................... 210
APÊNDICE D ...................................................................................... 213
16
1. INTRODUÇÃO
A sociedade brasileira, impulsionada pelo processo de industrialização
1
,
passou por um ritmo acelerado de urbanização, sobretudo após a década de 1950,
levando à intensificação dos processos migratórios, dos fluxos de bens e mercadorias
e dos investimentos seletivos, acarretando no crescimento das metrópoles (SANTOS
e SILVEIRA 2001, ALMEIDA 2001).
A cidade de São Paulo, com aproximadamente 11 milhões de habitantes
(FUNDAÇÃO SEADE 2009) e uma área de 1.509 km
2
, incorporou as novas
demandas do modelo econômico global — globalização — e obteve seu status de
metrópole global, ou seja, tornou-se o centro de comando, negócios e fluxos de
informações que concentram atividades de serviços e informação e, portanto, um
importante pólo econômico no país e no mundo
2
.
Até a década de 1970, a organização do espaço da cidade de São Paulo
baseou-se no padrão centro-periferia, ou seja, as áreas centrais dotadas de infra-
estrutura urbana foram destinadas à população de alta renda, enquanto as áreas
periféricas distantes do centro e carentes de infra-estrutura foram ocupadas pelas
camadas mais pobres da população.
Nas décadas seguintes, as transformações impulsionadas pela globalização
provocaram a modificação do padrão centro-periferia. As novas necessidades do
mercado e do capital levaram à incorporação e investimentos em novas áreas e à
desvalorização daquelas já consolidadas. Por exemplo, o deslocamento de
investimentos econômicos para regiões distantes do centro histórico — como a
região da Avenida Paulista e, mais recentemente, a Avenida Luis Carlos Berrini —
dinamizou e valorizou essas áreas. A região do centro histórico, ―esvaziada‖ dos
investimentos, passou a ser ocupada pela população mais pobre, concentrada em
cortiços, bem como moradores de rua. Por outro lado, a especulação imobiliária, que
1
O termo industrialização tem significado amplo, como processo social complexo, que tanto inclui a formação de
um mercado nacional, quanto os esforços de equipamento do território para torná-lo integrado, como a expansão
do consumo em formas diversas, o que impulsiona a vida de relações e ativa o próprio processo de urbanização
(SANTOS 1996, p. 27).
2
Conforme Santos e Silveira, o papel metropolitano de São Paulo é definido por esta ser uma ―capital relacional‖
e não mais uma capital industrial. Ou seja, a metrópole paulistana é ―o centro que promove a coleta das
informações, as armazena, classifica, manipula e utiliza a serviço dos atores hegemônicos da economia, da
sociedade, da cultura e da política. Por enquanto, é São Paulo que absorve e concentra esse papel no poder
decisório.‖ (SANTOS e SILVEIRA 2001, p. 210).
17
elevou o preço das áreas recém incorporadas, provocou o deslocamento de uma
parcela da população de classe média para bairros periféricos, em condomínios
fechados — verticais e horizontais — de médio e alto padrões. Esse modelo
caracterizou-se pelo aprofundamento do processo de segregação e polarização da
vida social.
―A lógica de ocupação do espaço urbano que de modo geral favorece os grandes
grupos econômicos e parcelas da população, somada à distribuição seletiva das infra-
estruturas e dos equipamentos urbanos, induz ao crescimento das periferias urbanas,
à melhor expressão da segregação socioespacial a que são submetidas partes das
cidades e a grande maioria de seus habitantes. A seletividade dos investimentos
privados e, principalmente, dos investimentos públicos é a matriz da desigual
valorização das cidades‖ (ALMEIDA 2001, p. 399).
A cidade tem, portanto, nos seus interstícios, um mosaico complexo de
espaços ricos e pobres, altamente segregados. Há presença de bairros nobres,
convivendo lado a lado com favelas, espaços verticalizados e consolidados com
cortiços e moradores sem-teto. As favelas crescem na periferia, mas também estão
presentes nos setores ricos, recém incorporados pelo capital (ALMEIDA 2001;
SANTOS e SILVEIRA 2001; TASCHNER e BOGUS 2001).
O crescimento populacional do município de São Paulo, porém, tem
diminuído nas últimas décadas. A taxa de crescimento anual foi de 1,1% na década
de 1980-1991, de 0,9% ao ano na década passada (entre 1991 e 2000) e as projeções
para essa última década apontam um crescimento ainda menor de 0,6% ao ano
(FUNDAÇÃO SEADE 2009).
Há, também, uma tendência de modificação do perfil populacional. A
população da cidade está envelhecendo. O percentual da população com 60 anos e
mais aumentou, entre 1970 e 1991, de 6,08% para 8,08% (TASCHNER e BOGUS
2001, p. 35) e, em 2006, representava 10,6% da população total (FUNDAÇÃO
SEADE 2007). Na periferia, o percentual também vem aumentando. Nas décadas
anteriores a 1991 era de 3%; em 1991, de 4,60% e, em 1996, 4,99% da população
tinha 60 e mais anos (TASCHNER e BOGUS 2001, p. 35).
Essa dinâmica espacial e populacional se, por um lado, cria uma cidade
heterogênea, por outro lado, concentra em algumas áreas ―nobres‖, dotadas de
serviços e infra-estrutura, a população mais rica da cidade e, em áreas periféricas, a
18
população de baixa renda, com todo tipo de carência — de moradia, de emprego, de
serviços, de infra-estrutura básica, como abastecimento de água e coleta de esgotos,
de saúde, de educação e de cultura e lazer —, aprofundando os problemas sociais e
mantendo a população na espiral da pobreza, como ressalta SANTOS (1996, p. 10).
―[...] o fato de que a população não tem acesso aos empregos necessários, nem aos
bens e serviços essenciais, fomenta a expansão da crise urbana. Algumas atividades
continuam a crescer, ao passo que a população se empobrece e observa a degradação
de suas condições de existência. [...] A cidade em si, como relação social e como
materialidade, torna-se criadora de pobreza, tanto pelo modelo socioeconômico de
que é o suporte como por sua estrutura física, que faz dos habitantes das periferias (e
dos cortiços) pessoas ainda mais pobres. A pobreza não é apenas o fato do modelo
socioeconômico vigente, mas, também, do modelo espacial.‖
Considera-se que uma das dimensões da degradação das condições de
existência são as condições ambientais a que estão submetidas parcelas da população
da cidade, revelando mais uma dimensão da pobreza urbana.
―[...] as cidades não são homogêneas entre si, nem em seus espaços intra-urbanos.
Sobretudo nos países em desenvolvimento, este período de grande crescimento da
população urbana, provocou, também, o crescimento das disparidades sociais e
ambientais urbanas, assim como as desigualdades em saúde‖ (RIBEIRO 2006,
p.279).
RIBEIRO (2006) e SANTOS (2003) ressaltam, porém, que a urbanização em
si não é um mal. Os autores argumentam que, do ponto de vista da saúde, a
urbanização trouxe muitos benefícios tanto no nível individual quanto no coletivo.
De modo geral, houve queda nas taxas de mortalidade e de mortalidade infantil tardia
e aumento na expectativa de vida, em função dos vários benefícios trazidos pelos
equipamentos urbanos, como o acesso à água potável, saneamento básico e energia,
bem como pelos programas de vacinação, acesso aos serviços médicos, educação e
informação, entre outros.
A modernização levou, portanto, a uma mudança no perfil da morbi-
mortalidade, tanto da população urbana, quanto da população rural, aproximando as
características de ambas. Portanto, nas cidades, o surgimento e o agravamento das
patologias estão muito ligados ao modo de vida e às desigualdades sociais e
ambientais (RIBEIRO 2006). No meio urbano paulistano, ressalta RIBEIRO (2006)
19
―as patologias mais relevantes estão relacionadas às faixas etárias, ao ambiente
social e aos impactos ambientais das diversas poluições” (p. 292).
A apreensão dos impactos do ambiente na saúde deve, portanto, considerar
esse complexo processo de transformações — espaciais, populacionais, sociais e
ambientais — ocorrido nas áreas urbanas, e, mais especificamente, nas cidades dos
países em desenvolvimento.
Estudos sobre a atuação da atmosfera sobre a saúde humana têm mostrado
que os efeitos da poluição do ar constituem um grave problema ambiental e de saúde
pública da metrópole, desde o final da década de 1960 (RIBEIRO e CARDOSO
2003, p. 2013).
Do ponto de vista climático, a organização do espaço urbano, em São Paulo,
criou, ao mesmo tempo, ambientes confortáveis, como áreas verdes e ruas
arborizadas, e desconfortáveis: áreas muito poluídas, bastante adensadas e sem
arborização. Dessa forma, a apreensão dos fenômenos climáticos, nas escalas local e
micro, é essencial para o entendimento sobre a repercussão na saúde dos diferentes
grupos sociais ou segmentos de grupos (crianças, idosos etc.), residentes em
ambientes agravantes ou amenizadores dos atributos climáticos.
Partiu-se, então, da premissa de que as variações de ambiente atmosférico e
de conforto térmico — assim como outras variáveis ambientais e também
socioeconômicas — estão associadas com a ocorrência de doenças, tanto na escala
urbana, quanto na escala intraurbana
3
. Assim, as condições climáticas das áreas
intraurbanas são diferenciadas e geram ambientes mais ou menos confortáveis. O
desconforto térmico se constitui em um fator de risco importante para a ocorrência
das doenças respiratórias e circulatórias, sobretudo para os grupos vulneráveis.
Para esta pesquisa foram elaboradas duas hipóteses: a primeira é de que, na
escala intraurbana, as condições atmosféricas podem ser fatores ambientais
importantes no desencadeamento das doenças respiratórias e circulatórias.
3
A questão das escalas será discutida no item 2.3.1 deste trabalho.
20
A segunda hipótese diz respeito aos padrões de ocupação, os quais geram
ambientes mais ou menos confortáveis, se constituindo também em fatores
impactantes sobre a saúde das pessoas. Assim, sob a mesma condição atmosférica, o
impacto negativo sobre a saúde é maior na população residente em áreas com piores
condições socioambientais, ainda que considerando uma população com padrão
econômico semelhante
4
.
A pesquisa teve como objetivo verificar como as condições atmosféricas
intraurbanas atuam no agravamento dos problemas respiratórios em crianças menores
de cinco anos e circulatórias e respiratórias em adultos com mais de sessenta anos, no
setor Sul/Sudeste da cidade de São Paulo.
Os objetivos específicos consistiram em verificar o agravamento de
problemas circulatórios e respiratórios na população estudada a partir das
características do ambiente atmosférico em escala local, testando as variáveis
atmosféricas e o índice bioclimático PET (Physiological Equivalent Temperature)
por faixas de exposição e por meio do estudo dos distritos agrupados segundo perfil
socioambiental.
Buscando comparar dados atmosféricos em áreas com situações diferentes de
ocupação do solo urbano, optou-se por dirigir a pesquisa à porção Sul da cidade,
onde há duas estações meteorológicas com base de dados regulares e bastante
confiáveis, cujos entornos apresentam características distintas em relação,
principalmente, ao adensamento e à porcentagem de áreas verdes: o Aeroporto de
Congonhas e a Estação Meteorológica do Instituto Astronômico e Geofísico da
Universidade de São Paulo.
A estação meteorológica de Congonhas está localizada no aeroporto, em uma
área intensamente urbanizada e a estação meteorológica do Instituto Astronômico e
Geofísico da Universidade de São Paulo localiza-se dentro de um parque — o Parque
Estadual das Fontes do Ipiranga —, sendo rodeada por uma mata arbórea densa.
Considera-se que as estações captem, respectivamente, as características de
ambientes mais e menos urbanizados.
4
O projeto de pesquisa foi elaborado considerando que os dados de morbidade seriam adquiridos no
SUS – Sistema Único de Saúde, portanto, se referem à população mais pobre.
21
Foi definido um recorte espacial do entorno das estações meteorológicas que
abrangeu 14 distritos, cujas características representam uma amostra do mosaico
diversificado de ocupação do espaço urbano da cidade de São Paulo.
O estudo feito a partir deste recorte espacial privilegia uma escala de análise
intraurbana, que, do ponto de vista do clima urbano, é considerada a escala local. É
importante ressaltar que o foco da análise não está nem na cidade como um todo, —
meso-escala —, nem se atém aos recortes espaciais da micro-escala, que
corresponderiam aos quarteirões ou edifícios.
Dessa forma, este estudo caracterizou os aspectos climáticos da área de
estudo — o setor Sul/Sudeste da cidade de São Paulo —, descreveu o perfil da
morbidade por doenças respiratórias em crianças e respiratórias e circulatórias em
adultos com mais de sessenta anos e verificou as condições sob as quais o ambiente
térmico é mais nocivo. Também comparou os impactos do ambiente atmosférico em
três grupos de distritos com diferentes perfis socioambientais.
2. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
A pesquisa contou com as seguintes etapas: a) pesquisa bibliográfica e
documental; b) caracterização da morbidade por doenças respiratórias em crianças
menores de cinco anos e adultos com mais de sessenta anos e doenças circulatórias
em adultos com mais de sessenta anos; c) caracterização dos aspectos climáticos e
bioclimáticos, em escala local, a partir dos dados de duas estações meteorológicas —
a do Departamento de Ciências Atmosféricas do Instituto Astronômico e Geofísico
da Universidade de São Paulo (EM-IAG/USP) e do Aeroporto de Congonhas (EM-
CONGONHAS); d) verificação da associação entre o ambiente atmosférico e a
morbidade no setor Sul/Sudeste por faixas de exposição; e) agrupamento dos distritos
segundo perfil socioambiental e análise da relação entre estes grupos e o ambiente
atmosférico e a morbidade no setor Sul/Sudeste por distritos.
2.1 Pesquisa bibliográfica e documental
A pesquisa bibliográfica abarcou estudos nacionais e internacionais
relacionados à investigação sobre a relação entre clima e saúde produzidos em
22
diferentes centros de pesquisa. Além dessa temática, abrangeu estudos nas áreas de
clima urbano, bioclimatologia e bioclimatologia urbana, clima urbano de São Paulo,
índices de conforto e suas aplicações.
A pesquisa documental consistiu na pesquisa de dados de morbidade, populacionais,
informações ambientais e socioeconômicas e bases cartográficas para a elaboração
deste trabalho. Foram consultados órgãos de pesquisa que disponibilizam
informações sobre a cidade de São Paulo na rede mundial de computadores. Os
seguintes órgãos foram consultados: o Departamento de Informática do SUS
(DATASUS), a Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE), as
Secretarias Municipais de Planejamento e do Verde e Meio Ambiente de São Paulo,
o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística e o Centro de Estudos da Metrópole.
2.2 Seleção da amostra
Os dados de morbidade foram obtidos a partir das internações em hospitais
públicos de pessoas residentes em 14 distritos do município de São Paulo: Cidade
Ademar, Cidade Dutra Campo Belo Campo Grande Cursino Socorro Itaim Bibi
Jabaquara Moema Pedreira, Sacomã, Santo Amaro, Saúde e Vila Mariana, os quais
doravante recebem a denominação de setor Sul/Sudeste (Figura 1).
A população estudada é a de crianças menores de cinco anos, para as
internações por doenças respiratórias e o grupo etário de sessenta e mais anos para
doenças do aparelho circulatório e respiratórias. Trata-se de grupos com maior
vulnerabilidade aos impactos negativos do ambiente atmosférico.
Os dados secundários de morbidade referente às internações hospitalares
registradas nas AIHs — Autorizações de Internações Hospitalares
5
— foram obtidos
no Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS),
disponíveis no sítio do DATASUS, selecionados por código de endereçamento postal
(CEP).
5
Arquivos referentes às AIHs pagas. Esses dados referem-se às informações contidas nos arquivos
rdpsp.dbc para o município de São Paulo. Disponível em:
ftp://msbbs.datasus.gov.br/Arquivos_Publicos/Estado_SP/00_index.htm. Acesso em: fevereiro de
2009.
23
O SIH-SUS
6
é um banco de dados administrativo cujo objetivo é viabilizar o
pagamento dos serviços prestados pelo SUS e que contém informações sobre as
internações hospitalares. Trata-se de informações relevantes, que permitem avaliar o
perfil epidemiológico de uma determinada população. Cabe ressaltar que a amostra
selecionada refere-se somente àqueles pacientes que utilizam o Sistema Único de
Saúde (SUS).
6
As Autorizações de Internação Hospitalar - AIH - correspondem a mais de 1.300.000
internações/mês. Fonte: http://w3.datasus.gov.br/DATASUS acesso em 14.03.2009. Acesso em:
fevereiro de 2009.
24
Figura 1 – Localização da área de estudo no município de São Paulo, SP, Brasil.
25
Estudo realizado para traçar o perfil sociodemográfico da população usuária
do SUS apontou que os utilizadores do sistema concentram-se nas camadas mais
pobres da população e com maiores necessidades de saúde, com predomínio de
pretos e pardos, baixa escolaridade e sem posse de plano de saúde privado
(RIBEIRO et al. 2006, p. 1020).
Alguns autores avaliaram a confiabilidade das informações hospitalares e
constataram algumas limitações: com relação aos diagnósticos; aos sub-registros —
principalmente dos diagnósticos secundários — ou sobre-registros; ao uso da
internação como unidade de análise do sistema ao invés do indivíduo; à ausência de
dados acerca das condições sociais e econômicas; à definição a respeito da inclusão
ou exclusão dos serviços de assistência hospitalar no SIH/SUS mediante o
estabelecimento de normas e a mudança periódica de portarias e de política de
reembolso (BITTENCOURT et. al 2006; VERAS e MARTINS 1994).
A despeito dessas limitações, os autores consideram que a qualidade das
informações disponíveis no banco de dados das AIHs é superior à que geralmente lhe
é atribuída e apresentou avanços com relação a registros de diagnósticos
(BITTENCOURT et al. 2006; VERAS e MARTINS 1994).
Durante o processo de tratamento dos dados das AIHs, alguns problemas
foram detectados: a duplicação da informação, principalmente no que se refere às
internações de longa duração; o grande intervalo de tempo entre as ocorrências e a
inserção das informações no banco de dados — uma internação ocorrida em maio de
2003, por exemplo, pode aparecer no banco somente em dezembro de 2006 —; a
ausência de registro do CEP ou a informação sobre o CEP do indivíduo nem sempre
corresponder ao de sua residência, podendo constar o CEP do hospital em que ele foi
internado.
Os problemas relacionados ao CEP e à falta de dados sobre a projeção
populacional na escala do setor censitário impediram seu uso como unidade de
agregação dos dados. Dessa forma, foi utilizado o nível do distrito como escala
espacial.
A partir do conjunto de dados do Estado de São Paulo foram selecionadas as
informações relativas à cidade de São Paulo — código do município 355030 — e,
posteriormente, os dados referentes às doenças, classificadas pela Classificação
26
Internacional de Doenças — CID 10, Capítulos 9 e 10, que tratam, respectivamente,
das ―Doenças do Aparelho Respiratório‖ e das ―Doenças do Aparelho Circulatório‖
—, nos ano entre 2003 e 2007.
A Tabela 1 apresenta a quantidade de casos referentes às AIHs pagas no
período de 2003 a 2007. Esses dados referem-se às informações contidas nos
arquivos rdpsp.dbc para o município de São Paulo.
Tabela 1 – Total de internações hospitalares por ano, segundo local de residência, no
município de São Paulo, Brasil - 2003 a 2007.
Fonte: Datasus. http://msbbs.datasus.gov.br.
As internações por doenças do aparelho circulatório (Capítulo 9)
correspondem a aproximadamente 10% do total das internações no período e as
internações por doenças do aparelho respiratório representam em torno de 9%.
Como foi dito anteriormente, o banco de dados das AIHs tem finalidade
administrativa. Assim, uma internação ocorrida em um determinado ano pode ser
processada no ano seguinte à internação ou nos anos subseqüentes. Por exemplo, no
banco de dados de 2004 há informações sobre internações ocorridas em 2003, 2002,
2001, 2000 e assim por diante, ou seja, as informações referem-se ao ano em que os
procedimentos com a internação foram pagos e não ao ano em que ela ocorreu.
Dessa forma, para obter o conjunto das informações de internação ocorridas
em um determinado ano, reuniram-se todas as tabelas em um só banco de dados
Total
Cap. 9
%
%
536.234
53.779
10,02
9,98
544.213
56.150
10,31
9,87
566.245
57.934
10,21
9,53
571.083
59.393
10,40
9,70
602.837
62.997
10,45
9,82
2.820.612
290.253
10,29
9,78
27
(2003 a 2008)
7
. A partir daí os dados foram selecionados pelo campo data de
internação (DT_INTER). O próximo passo foi selecionar, a partir do diagnóstico
principal (DIAG_PRI), as internações referentes às doenças referenciadas na CID 10
no Capítulo 9 – Doenças do Aparelho Circulatório (I00 – I99) e no Capítulo 10 -
Doenças Respiratórias (J00-J32; J40-J47; J80-J99)
8
.
O georreferenciamento dos dados foi feito a partir do Código de
Endereçamento Postal (CEP) de residência do paciente, utilizando o programa Arcgis
versão 9.2. Foi utilizada base de ruas com projeção SAD69. Os endereços cujos
CEPs não foram localizados foram excluídos da análise.
Além dessa perda, foram descartadas as informações relativas às internações
duplicadas, sendo considerado somente um dos eventos informado
9
. Concluído esse
procedimento, obteve-se novo total de internações para o município de São Paulo,
mostrado na Tabela 2.
Tabela 2 – Total de internações hospitalares, segundo doenças do Capítulo 9 e Capítulo 10
da CID, no município de São Paulo, Brasil - 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009. http://msbbs.datasus.gov.br.
A Tabela 3 mostra o total de internações hospitalares no período de 2003 a
2007, após a inclusão dos dados remanescentes do banco de dados de 2008 e a
exclusão dos casos cujos CEPs não foram encontrados e dos dados duplicados. Os
casos referentes a doenças do aparelho circulatório corresponderam a 10,0% e as
doenças do aparelho respiratório 8,6% em relação ao total de internações ocorridas
no município.
Apesar de ser possível a desagregação até o nível do setor censitário, isso não
foi realizado devido à falta de informação sobre a projeção populacional neste nível.
7
O ano de 2008 foi incluído, pois contém dados referentes a internações de 2007, 2006, 2005 e outros anos
anteriores.
8
Foram considerados somente os grupos da doença que possivelmente são afetados pelo ambiente
atmosférico. Os códigos referentes à exposição a agentes externos às dos grupos J60 a J70, bem como
causas não relacionáveis às condições climáticas — grupos J33 a J39 — não foram considerados.
9
Para maiores detalhes sobre procedimento de emissão das AIHs e duplicação dos dados ver
PORTELA et al. (1997).
Cap. 9
%
Cap. 10
%
2003 a 2007
283.323
10,0
242.826
8,6
28
Dessa forma, adotou-se o recorte espacial do distrito como menor nível de agregação
dos dados. Sendo assim, o próximo passo foi separar as internações por faixa etária
para o município de São Paulo e para o setor Sul/Sudeste, consistindo este último o
universo da amostra considerada neste estudo (Tabela 3).
Tabela 3 – Total de internações hospitalares por ano, segundo doenças do Capítulo 9 e
Capítulo 10 da CID e faixas etárias, no município de São Paulo e no Setor Sul/Sudeste, SP,
Brasil - 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009. http://msbbs.datasus.gov.br.
Os casos de internação por doenças do aparelho circulatório — Capítulo 9 —
de pessoas maiores de sessenta anos corresponderam a 50,4% das internações do
município de São Paulo no período de 2003 a 2007 e 8,6% das internações no setor
Sul/Sudeste. No mesmo período, as internações por doenças do aparelho respiratório
de crianças menores de cinco anos corresponderam a 33,6% do total das internações
no município e as internações pela mesma causa de pessoas acima de sessenta anos
representaram 22,3%. No setor Sul/Sudeste a proporção das em relação ao total das
internações no município de São Paulo foi de 5,0% e 3,7% nas respectivas faixas
etárias.
Portanto, o total de internações no setor Sul/Sudeste foi de 45.481 casos.
Destes, 53% (24.318) correspondem às internações por doenças circulatórias, 27%
(12.269) às internações por doenças respiratórias em crianças de menores de cinco
anos e 20% (8.894) às internações por doenças respiratórias em pessoas acima de
sessenta anos.
2003 a 2007
Capitulo 9
Capítulo 10
Maior 60 anos
Menor 5 anos
Maior 60 anos
N
%
N
%
N
%
São Paulo
142.850
50,4
81.638
33,6
54.221
22,3
Setor
Sul/Sudeste
24.318
8,6
12.269
5,0
8.894
3,7
29
2.3 Dados Climáticos e Bioclimáticos
Neste item discute-se a escala climática escolhida para tratar da associação
entre as condições atmosféricas e a ocorrência de doenças dos aparelhos circulatório
e respiratório. Entende-se que a definição precisa da escala e sua articulação com
escalas superiores (de maior abrangência espacial) e inferiores é fundamental nos
estudos climáticos.
São, a seguir, caracterizadas as estações meteorológicas que originaram os
dados utilizados nesta pesquisa, bem como descritas as características do uso do solo
nos entornos de ambas as estações.
Os últimos subitens são dedicados à descrição das variáveis analisadas no
estudo e ao comentário sobre a relevância de cada um deles para a abordagem aqui
desenvolvida.
2.3.1 A Escala Climática
A definição da escala climática e a articulação com os níveis superiores e
inferiores da atmosfera urbana são elementos importantes a serem considerados na
observação e análise dos climas urbanos. Pesquisadores da área de climatologia
geográfica reconhecem que a definição de escala em climatologia não é simples e há
muita confusão entre os investigadores que se dedicam a esta temática (ANDRADE
2005; MONTEIRO 1976).
Nessa pesquisa optou-se por utilizar a definição de escala proposta pela
WMO — Organização Meteorológica Mundial —, pois permite a comparação com
estudos internacionais. Considerando-se a nomenclatura sugerida por esta
organização, assume-se que neste trabalho foram verificadas as características dos
atributos climáticos na escala local.
A escala local, segundo a Organização Meteorológica Mundial (WMO),
compreende a área de abrangência das estações meteorológicas padrão. Nas áreas
urbanas, representam a característica média do clima da vizinhança com tipos
similares de desenvolvimento urbano (cobertura da superfície, tamanho e
espaçamento dos edifícios, tipo de atividade predominante) que estão sendo
captados. A área de abrangência varia de um a vários quilômetros.
30
A escala local, neste estudo, está representada pelas duas estações
meteorológicas situadas na área de abrangência do setor Sul/Sudeste. O Aeroporto
de Congonhas caracteriza os aspectos da atmosfera mais impactada pelas alterações
do entorno mais intensamente urbanizado e a EM-IAG/USP em uma área mais bem
preservada, representando as características da atmosfera menos impactada pela
ocupação urbana. intraurbana.
Nos estudos climáticos, a cada escala horizontal — referente à área de
abrangência da superfície terrestre —, corresponde uma escala vertical, que diz
respeito à camada da atmosfera na qual é considerada a dinâmica dos atributos
climáticos envolvidos. Nos estudos desta natureza, assim como em qualquer estudo
que considere a dimensão espacial dos fenômenos, é importante que esteja clara a
dinâmica dos fenômenos na escala adotada, sem perder de vista a articulação com as
escalas maiores e menores.
Neste estudo optou-se por estudar os efeitos das condições atmosféricas sobre
a saúde em uma escala local, de maior detalhe que a escala da cidade, mas sem
chegar ao nível de detalhamento que propiciam os estudos em escala microclimática.
A cidade de São Paulo, considerada em sua totalidade, é representada pela
escala superior chamada de Mesoescala, abrangendo a influência de toda a cidade
sobre o tempo e clima. A abrangência espacial é de dezenas de quilômetros de
extensão e a escala vertical é a Urban Boundary Layer – UCL, ou seja, a camada
limite da atmosfera que envolve a cidade. (Figura 2). Para a caracterização do clima
urbano, nesta escala, é necessária uma rede de observação de superfície e a
articulação com as condições sinópticas.
Numa escala inferior encontra-se a escala Microclimática. Nessa escala, a
caracterização do microclima relaciona-se a estruturas individuais, como prédios,
árvores, rodovias, ruas, pátios e jardins. A abrangência espacial estende-se de pouco
mais de um a centenas de metros. A camada atmosférica que a envolve é a Urban
Canopy Layer – UCL, que compreende a camada de ar que vai da superfície até o
topo dos edifícios. Caracteriza-se pela complexidade, principalmente derivada da
natureza da cobertura da superfície (WMO 2008, OKE 1999).
31
Para a finalidade deste estudo, porém, não foram consideradas
exclusivamente as condições atmosféricas, mas igualmente alguns fatores
socioambientais que intervém nas condições de saúde. Com o propósito de distinguir
a escala climática local que considera apenas os fatores atmosféricos, do recorte
adotado para a análise aqui empreendida, adotou-se a nomeação ―escala
intraurbana‖.
A Figura 2 mostra os diferentes níveis de organização (escalas vertical e
horizontal) do clima urbano, segundo OKE (OKE 1999, WMO 2008).
Figura 2 – Escala do Clima Urbano, adaptada da WMO 2008.
32
2.3.2 As estações meteorológicas
O presente estudo investigou o ambiente atmosférico intraurbano a partir dos
dados de duas estações meteorológicas: a EM-IAG/USP e a EM-CONGONHAS. As
estações meteorológicas situam-se na porção sudeste da cidade de São Paulo, a
primeira em uma área densamente arborizada — o Parque Estadual das Fontes do
Ipiranga (PEFI) — e a segunda em uma região intensamente urbanizada (Figura 3).
a) EM-IAG/USP
A estação meteorológica EM-IAG/USP situa-se no Parque Estadual das
Fontes do Ipiranga (PEFI) à latitude 23
o
39‘S e longitude 46
o
37‘W, ao Sul do distrito
do Cursino, bairro da Água Funda. Dista 11 km do centro, na zona sul do município
de São Paulo, em uma altitude de 799,2 m, Está registrada na Organização
Meteorológica Mundial sob o número 83.004.
b) EM-CONGONHAS
O Aeroporto Internacional de Congonhas está situado na área urbana do
município de São Paulo, na latitude de 23º 37‘32‖S e na longitude de 46º 39‘21‖W.
Localizado na porção SSW do distrito de Campo Belo, bairro do Jabaquara, está
distante 10 km ao sul da Praça da Sé (marco zero). Trata-se de um local intensamente
ocupado por edificações horizontais e verticais, vias de intenso tráfego terrestre —
como as Avenidas dos Bandeirantes e Washington Luis —, além do tráfego aéreo.
2.2.2.1 Variáveis Meteorológicas
Foram utilizados dados diários de temperaturas média, mínima e máxima do
ar (
o
C), umidade relativa média do ar (%) e velocidade média do vento (m/s), obtidos
das estações meteorológicas do IAG/USP e do Aeroporto de Congonhas - EM-
CONGONHAS. Os dados de Radiação Solar Global (MJ/dia) foram obtidos na EM-
IAG/USP.
33
Figura 3 – Localização das Estações Meteorológicas IAG/USP e CONGONHAS, no setor
Sul/Sudeste, município de São Paulo, SP, Brasil.
Fonte: Imagem Google Earth.
34
2.3.3 Cálculo do índice PET (Physiological Equivalent Temperature)
O índice PET (Physiological Equivalent Temperature) foi desenvolvido por
JENDRITZKY (publicado pela primeira vez em inglês em 1981), baseado nos
trabalhos de Fanger e adaptado para situações externas (JENDRITZKY et al. 2001).
HÖPPE (1999, p. 263) define o índice PET de um determinado ambiente
(interno ou externo) como a temperatura equivalente à temperatura do ar de um
ambiente interno padrão (sem vento e sem radiação), em que o balanço de calor do
corpo humano é mantido, com temperaturas do centro e da pele do corpo iguais às do
ambiente de referência. Para o ambiente de referência são considerados: a taxa de
metabolismo de trabalho 80W e o isolamento térmico de 0,9 clo para vestimenta; a
temperatura média radiante igual à temperatura do ar; velocidade do vento igual a 0,1
m/s; e pressão do vapor de 12 hPa, que equivale a UR=50%.
O índice de conforto PET, neste trabalho, foi calculado utilizando o software
Rayman versão 2.0, disponível gratuitamente no endereço http://www.mif.uni-
freiburg.de/rayman. Os parâmetros utilizados para o cálculo do índice PET foram:
temperatura média do ar (
o
C), umidade relativa média (%), velocidade média do
vento (m/s) — obtido nas Estações Meteorológicas do IAG/USP e Aeroporto de
Congonhas. Os dados de radiação global só estavam disponíveis na EM-IAG/USP;
dessa forma, os valores do índice PET foram calculados com os valores de radiação
global do IAG/USP para as duas localidades. Além dos parâmetros meteorológicos
foram fornecidos dados de latitude, longitude e altitude da localização de cada uma
das estações meteorológicas e o fuso horário da cidade de São Paulo.
As variáveis foram organizadas em uma única planilha, em uma seqüência
estabelecida pelo software. O modelo rodado calculou os índices Predicted Mean
Vote (PMV), Physiologically Equivalent Temperature (PET) e Standart Effective
Temperature (SET), além de outras variáveis, como temperatura média radiante
(tmr).
O índice de conforto PET foi calibrado para ser utilizado como parâmetro em
áreas externas na cidade de São Paulo por MONTEIRO (2008, p. 187), que
encontrou boa correlação (0,84) entre esse indicador e as repostas dos entrevistados
em sua pesquisa. O autor modificou a faixa de interpretação para avaliação da
35
sensação térmica em espaços abertos mais abrangentes. A escala de interpretação
constitui-se em um índice de temperatura equivalente à sensação térmica do
indivíduo, conforme pode ser observado na Tabela 3.
Tabela 3 – Escala de interpretação para o índice de conforto PET calibrada para a cidade de
São Paulo em ambientes externos.
Fonte: MONTEIRO (2008, p. 180)
2.3.4 Dados de Poluição Atmosférica
Com o objetivo de incluir dados de poluição como parâmetro de controle,
foram selecionados os índices de poluição atmosférica medidos na Estação de
Monitoramento da Qualidade do Ar da Companhia Ambiental do Estado de São
Paulo – CETESB, cujos equipamentos estão instalados a 3,5 m de altura. Situada no
Bairro Aeroporto, zona Sul do município de São Paulo, à latitude 23
o
36‘29‖S e
longitude 46
o
39‘37‖W, em uma altitude de 760 m, a estação distancia-se
aproximadamente 400 metros do Aeroporto de Congonhas (CETESB 2004).
O índice de qualidade do ar é um indicador qualitativo e é calculado a partir
dos parâmetros de poluição e meteorológicos para cada poluente medido nas estações
de monitoramento. O indicador divulgado refere-se ao pior indicador do dia no
respectivo ponto de medição (CETESB 2009, p. 14). Assim, o índice de qualidade do
ar de um determinado dia pode referir-se ao poluente CO e ao MP
10
no dia seguinte.
Os dados utilizados referem-se, então, aos indicadores qualitativos, como ―bom‖,
―regular‖ e ―inadequado‖ sem, contudo especificar o poluente.
Segundo os padrões estabelecidos, considera-se que, quando a qualidade do
ar é boa, praticamente não há risco à saúde. Quando a qualidade do ar é regular,
sintomas como tosse seca e cansaço podem surgir entre os grupos sensíveis (crianças,
PET
Sensação
Térmica
Estresse Fisiológico
<4º C
Muito Frio
Forte estresse de frio
<12º C
Frio
Moderado estresse de frio
< 18º C
Pouco Frio
Leve estresse de frio
18º C – 26º C
Confortável
Sem estresse térmico
> 26º C
Pouco calor
Leve estresse de calor
> 31º C
Calor
Moderado estresse de calor
> 43º C
Muito calor
Forte estresse de calor
36
idosos e pessoas com doenças respiratórias e cardíacas), e problemas de saúde mais
sérios tem a probabilidade de ocorrer entre o grupo de risco e se estender a toda a
população quando a qualidade do ar é inadequada a péssima (CETESB 2009).
2.4 Análises dos dados
A análise dos dados foi elaborada seguindo as seguintes etapas: a)
características das variáveis meteorológicas das duas estações e do índice PET e a
comparação entre as informações obtidas em ambas as estações; b) perfil temporal e
espacial das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste; c) associação entre as
variáveis meteorológicas e as internações hospitalares.
2.4.1 Aspectos climáticos e bioclimáticos do Setor Sul/Sudeste
As variáveis meteorológicas e o índice de conforto foram organizados em
planilha eletrônica Microsoft Office Excel 2003. A fim de caracterizar o aspecto do
clima local e o comportamento das variáveis atmosféricas medidas nas duas estações
meteorológicas e as influências dos seus entornos imediatos, foram feitos cálculos
estatísticos descritivos; associação entre as variáveis (correlação de Pearson);
elaboração de gráficos; e cálculo das diferenças entre as variáveis medidas nas duas
estações meteorológicas. Foram utilizados o software Microsoft Office Excel 2003
para elaboração dos gráficos e tabelas, o software SPSS, versão 16, para elaboração
dos modelos estatísticos de regressão e o software ArchGIS, versão 9.2, para a
elaboração dos mapas.
2.4.2 Análise das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste
A fim de analisar o perfil das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste da
cidade de São Paulo, do ponto de vista temporal e espacial, foram construídos
gráficos e mapas temáticos, descritos a seguir:
Gráficos de série temporal e suavização, utilizando média móvel de 30 dias
10
;
Gráfico boxplot
11
do ritmo semanal e mensal de internação;
10
A média móvel é construída considerando-se a média do dia mais os últimos 29 dias.
11
O boxplot (diagrama de caixa) é um gráfico que descreve simultaneamente várias características importantes de
um conjunto de dados, tais como centro, dispersão, desvio e identificação das observações que estão longe do
centro dos dados. Essas observações são chamadas de outliers (ESTANISLAU e SEGRI s/d).
37
Gráfico de incidência das internações mensais, por ano, padronizada por
idade, por 10.000 habitantes, onde:
Tx Inc. = n
o
de internações/mês no distrito
_________________________________ x 10.000 hab.
população da faixa etária no distrito
Mapas temáticos da incidência anual, padronizados por idade, por 10.000
habitantes:
Tx Inc. = n
o
de internações/ano no distrito
_____________________________________ x 10.000 hab.
população da faixa etária no distrito
2.4.3 Associação entre as variáveis meteorológicas e as internações hospitalares
Esta fase foi realizada seguindo diferentes etapas, em que se buscou verificar
a associação entre o conjunto de internações hospitalares ocorridas nos 14 distritos
selecionados para cada grupo de doenças — denominado setor Sul/Sudeste —, as
variáveis meteorológicas e o índice de conforto térmico PET.
As seguintes análises foram realizadas:
1) Análise inferencial, utilizando Modelo Linear Generalizado com
Distribuição Binomial Negativa (GLM), realizada pela equipe de
estatísticos do Centro de Estatística Aplicada do Instituto de Matemática e
Estatística da USP (MENEZES et al. 2009).
2) Análise de Regressão Logística por faixa de exposição das variáveis
meteorológicas, controladas pelo indicador de qualidade do ar.
3) Análise de Regressão Logística por grupo de doenças e perfil
socioambiental dos distritos do setor Sul/Sudeste.
38
2.4.3.1 Análise inferencial GLM com distribuição binomial negativa
A análise inferencial foi realizada pela equipe de consultoria do Centro de
Estatística Aplicada do Instituto de Matemática e Estatística da USP, sendo que
detalhes do procedimento dessa análise podem ser consultados no relatório de
Análise Estatística, sob código RAE-CEA09P18 (MENEZES et al. 2009). No
entanto, a seguir são descritas as principais características desta etapa da análise.
A partir do conjunto de dados selecionados para este estudo, foi definido o
Modelo Linear Generalizado com Distribuição Binomial Negativa (GLM) como
melhor modelo para testar a existência de correlação entre as variáveis
meteorológicas e o índice PET e as internações hospitalares. O modelo GLM com
ajuste da distribuição binomial negativa foi escolhido, pois é considerado mais
adequado para tratar variável discreta e porque no conjunto dos dados havia um
número de dias com zeros, ou seja, nenhuma internação.
Nestas análises, decidiu-se utilizar os dados referentes à EM-CONGONHAS,
por melhor representar as características do clima urbano. As variáveis explicativas
utilizadas no modelo foram:
Temperatura média do ar (
o
C);
Temperatura mínima do ar (
o
C);
Amplitude térmica (
o
C);
Índice de Conforto Térmico (
o
C);
Índice de Poluição do Ar (variável qualitativa).
As variáveis ―ano‖ e ―dias da semana‖, foram incluídas no modelo como
controle. Sendo ambas variáveis qualitativas, o risco relativo estimado é construído
em relação a um nível de referência. Para a variável ―ano‖, considerou-se como
referência o ano de 2003 e, para dia da semana, o domingo foi estabelecido como
parâmetro.
Uma estrutura de defasagem (lag) de um e dois dias foi determinada. No
Apêndice B estão os gráficos de ajuste do modelo.
2.4.3.2 Análise de regressão logística por faixa de exposição
As análises com o modelo GLM mostraram que as variáveis meteorológicas e
de sensação térmica são capazes de explicar as internações hospitalares, no entanto,
39
não foram capazes de responder às seguintes questões: Quais são os limites térmicos
e as faixas de conforto mais agravantes para internações hospitalares por doenças
respiratórias e circulatórias? Quais são as características desta associação quando
considerados os dados da EM-CONGONHAS e da EM-IAG/USP?
Para responder essas questões foram elaboradas análises de regressão
logística, utilizando o seguinte procedimento:
Organizou-se o banco de dados com as informações diárias das internações,
por grupo de pacientes;
Calculou-se a incidência diária padronizada das internações hospitalares com
base na projeção da população anual, por faixa etária, para os anos de 2003 a
2007;
n
o
de internações/dia
Inc. = ___________________________________ x 10.000 habitantes
população da faixa etária do setor Sul/Sudeste por ano
Calculou-se a mediana da incidência das internações. Foram estabelecidos
como dias não doentes os valores abaixo da mediana e os valores acima da
mediana como dias doentes, transformando a informação em variável
dicotômica;
A seleção das variáveis climáticas foi feita a partir do resultado do cálculo de
regressão logística para cada variável, a fim de testar a significância
estatística de cada uma delas. As associações cujo p valor foi igual ou menor
a 0,05 (ou 5%) foram consideradas na construção dos modelos por faixa de
exposição (Apêndice D).
As faixas de exposição das variáveis meteorológicas foram estabelecidas a
partir da técnica de quartis, ou seja, os dados foram separados em os valores
abaixo de 25%; entre 25 e 50%, entre 50% e 75%, acima de 75% da
distribuição do conjunto de dados da EM-CONGONHAS. Para o índice de
conforto foi utilizada a faixa de exposição determinada para a cidade de São
Paulo, conforme Tabela 3.
40
A variável ―poluente‖ foi categorizada em boa e ruim. A categoria ruim
abrangeu os dias de qualidade do ar regular e inadequado. Foram feitos os
cálculos de regressão logística com a variável qualidade do ar como controle.
2.4.3.3 Análise de regressão logística, segundo perfil socioambiental dos distritos do
setor Sul/Sudeste.
Nesta fase, a análise de regressão buscou avaliar o impacto das variáveis
atmosféricas na morbidade da população residente em áreas com diferentes padrões
de ocupação, no setor Sul/Sudeste. Para isso, utilizou-se como referência o perfil
socioambiental traçado pela Secretaria do Verde e Meio Ambiente para os distritos
da cidade de São Paulo (SVMA 2004).
O Atlas Ambiental do Município de São Paulo estabeleceu o perfil
socioambiental do município de São Paulo a partir da correlação entre os perfis
ambiental
12
e socioeconômico
13
dos distritos do município. Os 96 distritos foram
reunidos em oito grupos (I a VIII) que expressam sua qualidade socioambiental. Os
distritos referentes aos grupos I e II possuem a melhor situação e os grupos VII e
VIII representam a pior situação. Nos demais distritos as condições socioambientais
variam de média a ruim (SVMA 2004, p. 232-235). A Figura 4 mostra o mapa do
perfil socioambiental dos distritos do setor estudado.
12
Os indicadores ambientais foram construídos com base nos dados de vegetação e clima urbano.
13
O perfil socioeconômico refere-se ao um índice que relacionou nove indicadores: densidade bruta; taxa de
crescimento populacional; mediana da idade; renda média familiar; escolaridade média, segundo anos de estudo
da população de quatro anos ou mais; taxa de mortalidade infantil; quota residencial (m
2
/hab) e porcentagem de
população favelada; e taxa de mortalidade por causas externas (SVMA 2004, p. 222-230).
41
Figura 4 – Perfil socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, Município de São Paulo,
SP, Brasil.
Fonte: SVMA 2004
42
Os distritos foram reagrupados a fim de obter uma amostra maior de dados de
internação. Dessa forma, os distritos GI e GIII foram agrupados e denominados
MELHOR, os distritos dos grupos GIV e GV foram designados de
INTERMEDIÁRIO e os distritos dos grupos GVI e GVII foram categorizados como
de PIOR condição socioambiental (Figura 5).
A construção dos modelos seguiu as mesmas etapas elaboradas do item
anterior, A seleção das variáveis climáticas que compuseram o modelo foi
feita a partir do resultado do cálculo de regressão logística para cada variável
individualmente. As associações cujo p valor foi igual ou menor a 0,05 (ou
5%) foram consideradas na construção dos modelos, por grupo de distrito
(Apêndice D).
43
Figura 5 – Perfil Socioambiental dos distritos agrupados, no setor Sul/Sudeste, Município de
São Paulo, SP, Brasil.
Fonte: SVMA 2004
44
3. AMBIENTE ATMOSFÉRICO
Este capítulo expõe os conceitos que fundamentaram o desenvolvimento
desta pesquisa. Inicia-se com a abordagem dos primeiros estudos sobre o clima
urbano e a compreensão atual deste conceito. A seguir, distingue os conceitos de
tempo e clima e mostra as diferentes concepções da Climatologia, da
Biometeorologia e da Bioclimatologia Urbana acerca destes conceitos. A relação
entre o clima e a saúde humana é abordada neste capítulo, com ênfase no conforto
térmico, discutindo alguns dos indicadores desenvolvidos para avaliá-lo. Finalmente
discutem-se os efeitos do clima sobre a saúde e bem-estar humanos a partir de uma
revisão bibliográfica na literatura internacional e brasileira, com atenção particular às
análises empreendidas no estado e na cidade de São Paulo.
3.1 O clima urbano
A produção do espaço urbano alterou significativamente as características
climáticas locais, como amplamente descrito na literatura. É fato que, nas cidades,
convive-se com o que se denominou clima urbano
14
.
A observação das alterações da atmosfera urbana e suas repercussões
negativas no ambiente remontam ao século XIX, com o trabalho de Howard, em
1833, sobre o clima de Londres. Primeiro estudo dedicado ao clima das cidades,
menciona as diferenças de temperatura entre o campo e a área urbanizada e descreve
o problema das névoas urbanas (city fog) e as repercussões adversas à saúde (citado
por LANDSBERG 1956).
Na segunda metade do século XX, os estudos relacionados à compreensão
das alterações climáticas em áreas urbanas ganharam impulso, especialmente nos
países do Hemisfério Norte. Em ―O Clima das Cidades‖, Landsberg discorre sobre os
fatores que causam a modificação do clima nas cidades. O autor considera a poluição
como a maior aberração atmosférica em relação às condições naturais trazidas pela
urbanização (LANDSBERG 1956, p.586).
14
Clima urbano é um sistema que abrange o clima de um dado espaço terrestre e sua urbanização (MONTEIRO
1976).
45
OKE (1981) considera que a ilha de calor
15
é o exemplo mais claro de
modificação não intencional do clima em áreas urbanas e que pode trazer
conseqüências nocivas, tanto biológicas, como econômicas e meteorológicas.
A Tabela 4a apresenta as características típicas do clima urbano em relação às
propriedades da superfície e da atmosfera e a Tabela 4b mostra as modificações nas
variáveis meteorológicas em áreas urbanas e sua magnitude, segundo OKE (1997).
A modificação da superfície da área onde se assenta a cidade tem implicações
no balanço de energia, no balanço hidrológico e na ventilação da área urbana. Por
sua vez, pode levar a alterações nos atributos climáticos, como a temperatura, a
umidade, a formação de neblina e a precipitação (Tabela 4b).
OKE (1981) e LANDSBERG (1956) apontam, portanto, que as alterações
climáticas no meio urbano geralmente trazem conseqüências mais danosas do que
benéficas para o homem e comprometem, de forma significativa, a qualidade do
ambiente urbano.
15
A ilha de calor urbana corresponde a uma área na qual a temperatura da superfície é mais elevada que nas áreas
circunvizinhas.
46
Tabela 4a – Propriedades da superfície e da atmosfera urbanas em comparação à rural
Fonte: OKE 1997, p. 275.
Tabela 4b – Efeitos do clima nas áreas urbanas
Variável
Mudança
Magnitude da mudança ou comentário
Turbulência
Maior
10-50%
Velocidade do Vento
Diminui
Aumenta
5-30% para 10m com fluxo forte
No fluxo fraco com ilha de calor
Direção do Vento
Alterado
1-10º
Tornados
Menos
Radiação UV
Muito Menos
25-90%
Radiação Solar
Menos
1-25%
Entrada de
infravermelho
Maior
5-40%
Visibilidade
Reduzida
Evaporação
Menos
Aproximadamente 50%
Convecção
Maior
Aproximadamente 50%
Estoque de calor
Maior
Aproximadamente 200%
Temperatura do Ar
Mais Quente
1-3º a cada 100 anos; 1-3º C média anual e mais de 12º C a média
horária
Umidade
Mais seco
Mais úmido
No verão durante o dia
No verão à noite, em todo o inverno
Nuvem
Mais neblina
Mais nuvens
Na direção do vento da cidade
Especialmente a sotavento da cidade
Fog
Mais ou
menos
Depende da quantidade de aerossol e do entorno
Precipitação
Neve
Precipitação Total
Tempestades
Menos
Mais?
Mais
Algumas se convertem em chuva
Mais a sotavento do que na cidade
Fonte: OKE 1997 p. 275.
Propriedade
Mudança
Magnitude
Rugosidade linear
Maior
Rural: 0.01-0.5 m
Urbano 1.5-2.5m
Suburbano 0.6-1.0m
Albedo
Menor
Rural: 0.12-0.20
Urbano 0.14
Suburbano 0.15
Emissividade
Maior?
Rural 0.92-0.98
Urbano 0.94-0.96
Entrada térmica
Maior
Rural 600-2000
Urbano 1200-2100
Suburbano 800-1700 J m
-2
s
1/2
K
-1
Calor Antropogênico
Maior
Rural ausente
Urbano 50-100 Wm
-2
Suburbano 15-50 Wm
-2
Nuvens
Maior
Rural 2-5 x 10
2
Urbano 103-104 cm
-3
47
Para TAESLER (1986), o estudo do clima urbano pode ser considerado de
dois pontos de vista: o da climatologia, cujo principal interesse é estudar o impacto
da área urbana na atmosfera; e o do planejamento urbano e de projeto de edificações
(building design), cujo interesse maior está na direção oposta, ou seja, estudar os
impactos da atmosfera urbana nos aspectos funcionais, econômicos e de segurança
do ambiente edificado na saúde e bem-estar de seus ocupantes (TAESLER 1986,
p.201 citado por MONTEIRO 1990, p. 100).
ATMOSFERA
IMPACTA
MODIFICA
CIDADE
CLIMATOLOGIA
PLANEJAMENTO URBANO
Figura 6 – Visões do clima urbano
Fonte: Elaborado a partir de Taesler (1986, p. 201), citado por MONTEIRO (1990, p. 100).
Há necessidade de compreender como as alterações feitas pelo homem nas
cidades modificaram as características climáticas locais. A busca desse entendimento
se constitui no campo de interesse da climatologia urbana. O planejamento urbano, a
climatologia aplicada e a bioclimatologia urbana têm como objetivo compreender
como essas alterações interferem na qualidade do ambiente urbano e,
consequentemente, na saúde e bem-estar dos citadinos. Essa compreensão deve levar,
portanto, a intervenções que possam criar ambientes mais saudáveis.
O comitê de especialistas em biometeorologia da Sociedade Meteorológica
Alemã definiu o clima urbano ideal como aquele que é espacialmente e
temporalmente uma variável do estado da atmosfera dentro das estruturas urbanas,
contendo o menor conteúdo de poluentes produzido pelo homem quanto possível.
Além disso, a grande variedade espacial dos microclimas urbanos deve oferecer à
população proteção às condições extremas (MAYER 1993, p.957).
48
MAYER (1993) pondera, contudo, que ―clima urbano ideal‖ de fato não
existe, mas cabe à climatologia urbana aplicada indicar formas para aproximação a
esta situação ideal e as medidas de planejamento a serem tomadas a fim de
minimizar o estresse climático para os seres humanos, tendo como objetivo final a
obtenção de um clima urbano tolerável.
3.2 Biometeorologia e Bioclimatologia Urbana
O ambiente atmosférico dos seres humanos refere-se ao tempo e ao clima. O
estudo das interações e reações entre organismos vivos e o ambiente atmosférico
desenvolve-se no campo da biometeorologia e/ou bioclimatologia.
Os conceitos de tempo e clima são diferentes, mas frequentemente são usados
como sinônimos ou de forma inadequada. Tempo atmosférico refere-se à condição
física e complexa da atmosfera atual em um período de algumas horas e até semanas.
Já o conceito de clima refere-se ao aspecto de longo prazo (JENDRITZKY 1993, p.
734; LECHA 2009; MONTEIRO 1991, 2001).
SORRE (1984, p. 32) definiu o clima de um determinado local, como a série
dos estados da atmosfera, em sua sucessão habitual. Esse conceito introduziu a noção
de ritmo climático que, no Brasil, propiciou uma nova abordagem analítica dos
estudos climáticos (MONTEIRO 1971, 1991). Segundo JENDRITZKY (1993, p.
734), o clima é parte inerente do ambiente, ou seja, é parte da base da existência da
vida, sendo sua conservação e desenvolvimento uma importante responsabilidade
pública. O clima envolve todas as condições meteorológicas e processos durante um
período relativamente longo, mas um período limitado. O sistema clima refere-se à
combinação dos mecanismos de retroalimentação não-linear de diferentes
intensidades e com variação no tempo, bem como ao comportamento da atmosfera-
hidrosfera-criosfera-superfície-biosfera. Os elementos considerados no clima são os
mesmos daqueles considerados no tempo, variando da macro à micro escala.
O estudo da atmosfera e seu funcionamento é conduzido por alguns campos
disciplinares, como a Física, a Meteorologia, a Climatologia, enquanto em outras
áreas, como a Agronomia e a Arquitetura, por exemplo, o interesse concentra-se na
aplicação desse conhecimento.
49
Segundo alguns autores, a Meteorologia é parte da Física e ocupa-se em
estudar a atmosfera como um todo. Produz informação básica sobre o
comportamento atmosférico, através de normas e processos internacionalizados de
sistematização e padronização, tendo uma aplicação prática, como a previsão do
tempo, por exemplo. Dessa forma, a meteorologia ocupa-se da compreensão do
tempo atmosférico, ou seja, com a caracterização da atmosfera em toda sua extensão
(MONTEIRO 1991; LECHA 2009).
Segundo os autores acima citados é importante ter claro essa diferenciação
conceitual, pois as análises meteorológica e climática diferem do ponto de vista
metodológico, muito embora em alguns momentos sejam complementares.
A Climatologia é uma área de estudo da Geografia e o estudo dos climas
consiste em um dos vários tópicos de seu objeto de estudo. A construção do
conhecimento climatológico apóia-se na informação produzida pela observação
meteorológica, mas centraliza sua preocupação naquela camada mais complexa e
turbulenta da atmosfera — a troposfera inferior (MONTEIRO 1991, p. 17).
A biometeorologia e a bioclimatologia consistem num ramo do conhecimento
da meteorologia e da climatologia e, portanto, têm enfoques diferentes. A Sociedade
Internacional de Biometeorologia, reunida em Paris, em 1956, definiu
Biometeorologia como o estudo direto e indireto das inter-relações entre o ambiente
geofísico e geoquímico da atmosfera e os organismos vivos — plantas, animais e o
homem. A Biometeorologia Humana, por sua vez, estuda a influência do clima e do
tempo no homem (Sociedade Internacional de Biometeorologia – Paris 1956 citado
por TROMP 1963).
Para HÖPPE (1993), a biometeorologia humana é a ciência da influência do
ambiente atmosférico no homem; caracteriza-se pela interdisciplinaridade, de modo
que necessita da colaboração de outros campos do conhecimento, tais como a
biologia e a medicina.
JENDRITZKY (1993, p. 733) considera que a informação meteorológica tem
características próprias e só se torna um parâmetro biometeorológico se este tiver
relevância biológica: ―Apesar dos efeitos das condições atmosféricas na saúde, bem-
estar e desempenho humano é necessário transformar a informação primária e torná-
50
la biologicamente relevante.‖ Para o autor, a Biometeorologia humana é parte da
meteorologia ambiental. Ela cobre uma série de questões ambientalmente relevantes
aplicadas à ciência médica.
Alguns autores ressaltam a importância da avaliação biometeorológica e
bioclimática em áreas urbanas de climas tropicais. A condução de pesquisas em
biometeorologia urbana
16
tem sido apontada como importante área de estudo para
entender as relações entre clima e saúde nas cidades, sobretudo naquelas de clima
tropical, a fim de compreender tanto os processos que podem desencadear doenças
como aqueles que criam ambientes saudáveis (JAUREGUI 1993; TROMP 1963;
LACAZ 1972; WEIHE 1984).
A bioclimatologia humana aplicada às cidades relaciona-se com aspectos do
clima urbano e sua influência no conforto e desconforto e na saúde humanos. Os
efeitos do espaço urbano nos componentes do clima, tais como temperatura,
umidade, radiação e vento — elementos importantes para a manutenção do balanço
de calor do corpo humano — têm sido bem documentados em todo o mundo. Desse
modo, considera-se que, atualmente, há uma base de conhecimento para a aplicação
da avaliação biometeorológica e/ou bioclimatológica nas áreas urbanas.
Como foi referido anteriormente, nas investigações que relacionam saúde e
atmosfera tem havido maior enfoque nos efeitos da poluição atmosférica.
Atualmente, é amplamente reconhecido que a presença de poluentes na atmosfera
apresenta efeitos deletérios à saúde. Assim, em muitos países, têm-se realizado
esforços para diminuir a poluição do ar e estabelecer padrões mínimos para
exposição humana a esse tipo de poluição.
Entretanto, a incorporação da avaliação bioclimática ou biometeorológica na
análise dos climas urbanos pode estender o campo de pesquisas em clima e saúde,
contribuindo para ampliar o conhecimento a respeito também dos efeitos danosos do
ambiente termal à saúde.
16
A biometeorologia urbana é um dos ramos da biometeorologia cujo objetivo é estudar a influência dos
microclimas das habitações e das cidades na saúde humana, bem como o efeito das construções e do
planejamento das cidades nestes microclimas.
51
3.3 Relações do clima com a saúde humana
Atmosfera é parte do ambiente no qual o organismo humano está
mergulhado, numa interação complexa e em permanente estado de confrontação,
para manter o balanço das suas funções vitais, ou seja, o equilíbrio entre a produção e
a perda de calor. As reações do organismo podem ser compreendidas como uma
resposta às mudanças dos estados químico e físico da atmosfera (JENDRITZKY
1993, 1995).
O homem é um animal homeotérmico, isto é, é capaz de manter a temperatura
corporal interna constante independentemente das variações de temperatura do meio
externo. Para manter o calor interno do corpo entre 36,5
o
C e 37,5
o
C, os seres
humanos desenvolveram um sistema chamado termorregulação, o qual representa um
aspecto importante da adaptabilidade da espécie (MORAN 1994, p. 121, FROTA e
SCHIFFER 2001).
O sistema de termorregulação mantém o equilíbrio térmico do corpo pela
produção de calor como um subproduto dos processos metabólicos (termogênese) ou
pela perda de calor para o ambiente (termólise). O calor pode ser recebido ou
liberado por condução, convecção, radiação ou evaporação (MORAN 1994, p. 121;
FROTA e SCHIFFER 2001), conforme ilustrado na Figura 7.
Dessa forma, quando o calor do ambiente excede a taxa de dissipação do
corpo — a sensação produzida é de calor —, o sistema termorregulador trabalha para
que ocorra perda de calor (termólise); nesse caso, é acionado o sistema de
resfriamento do corpo, como por exemplo, o suor. Caso a taxa de dissipação exceda
o calor do ambiente — sensação de frio —, o sistema termorregulador trabalha para
que haja manutenção do calor interno do organismo (termogênese) e, então, é
acionado o sistema de produção de calor, como por exemplo, o calafrio. Em ambas
as situações, a sensação é de desconforto (MORAN 1994; FROTA e SCHIFFER
2001, p. 20).
O conceito de conforto térmico é complexo e subjetivo. Segundo
AUCILIEMS (1997, p. 162) o conforto térmico é o estado mental obtido: 1)
fisiologicamente, quando os mecanismos termorregulatórios são minimamente
52
ativados e 2) psicologicamente, quando a percepção é de satisfação com o ambiente
térmico.
Há quase um século, as pesquisas relacionadas ao conforto humano vêm
desenvolvendo indicadores que medem as condições do campo térmico em relação
ao homem. Vários índices de conforto térmico foram desenvolvidos, considerando
principalmente temperatura, umidade e vento: a temperatura efetiva (ET), a
temperatura efetiva corrigida (CET) e o Wind Chill são os índices de conforto
melhor conhecidos (AUCILIEMS 1997).
Sendo assim, os índices de conforto são usados para avaliar a relação de troca
de calor entre o campo térmico e o homem. Segundo MONTEIRO (2008, p. 142) há
dois tipos de modelos de índices: os de conforto térmico, que verificam a sensação
térmica, e os modelos de estresse térmico, que verificam o esforço fisiológico.
53
Legenda:
M – Taxa Metabólica
I – radiação solar direta
Q
H
– Fluxo de calor sensível
D – radiação solar difusa
Q
SW
- Fluxo de calor latente
R – radiação solar refletiva
Q
L
– Fluxo de calor latente
pela difusão de vapor d‘água
A – radiação refletiva pela a atmosfera
Q
Re
– Fluxo da respiração
(sensível e latente)
E – emissão do entorno
E
KM
– radiação infravermelha emitida pela
superfície do corpo humano
Figura 7 – Troca de calor entre ambiente e o homem – balanço energético
Fonte: Jendritzky 1995.
54
Embora exista uma grande quantidade de índices atualmente disponíveis, a
maior parte deles foi desenvolvida para ambientes interiores e para climas
temperados. FROTA e SCHIFFER (2001) consideram que alguns poucos têm
aplicação no Brasil. As autoras relacionam os seguintes índices como os que
apresentam melhores resultados ao serem aplicados para os climas brasileiros: a
Carta Bioclimática de Olgyay; o Índice de Temperatura Efetiva de Yaglou e
Houghthen — ou Índice de Temperatura Efetiva Corrigida de Vernon e Warner —;,
o Índice de Conforto Equatorial, também conhecido como Índice de Singapura de
Webb; e o Diagrama Bioclimático de Givoni.
O Índice de Temperatura Efetiva (TE), um dos mais utilizados em estudos de
bioclima em países tropicais, é considerado um índice de conforto térmico. Foi
desenvolvido a partir das respostas subjetivas de conforto diante da variação das
condições de temperatura do ar (ou de temperatura radiante), umidade e velocidade
do vento; trata-se, portanto, de um índice subjetivo (MONTEIRO, 2008; FROTA e
SCHIFFER 2001). Segundo MONTEIRO e ALUCCI (2007), os estudos realizados
ao longo do século XX demonstram que os índices empíricos apresentam respostas
significativas, mas apenas às situações específicas em que foram determinados.
Nos últimos anos, entretanto, tem havido um esforço dos pesquisadores em
aprimorar os modelos e construir índices considerando as complexas condições do
ambiente atmosférico e o balanço energético do organismo humano. Esses
indicadores são construídos a partir de modelos analíticos e consideram um padrão
de ambiente e característica humana (MONTEIRO e ALUCCI 2007).
Os índices de conforto complexos são indicadores que refletem a interação
entre o homem e o seu ambiente termal e são calculados a partir dos seguintes
parâmetros: a) do ambiente atmosférico, tais como temperatura do ar, umidade,
velocidade do vento e radiação solar (temperatura térmica radiante); e b) individuais,
os quais dependem do tipo de atividade, da vestimenta, do sexo, da idade etc. Em
geral, os índices são elaborados a partir de amostras populacionais adaptadas a um
determinado tipo de clima.
A bibliografia aponta a preocupação dos pesquisadores em aplicar esses
índices em ambientes externos, especialmente nas áreas urbanas, a fim de avaliar as
55
condições bioclimáticas com objetivos diversos como: no planejamento urbano, no
turismo, na avaliação do clima e saúde etc. Os autores apontam a necessidade do
caráter universal de um índice, ou seja, que possa ser aplicado em qualquer tipo
climático e para todo tipo de pessoa (MATZARAKIS e MAYER 2000;
JENDRITZKY et al., 2001).
MONTEIRO (2008) considera que a tendência atual nas pesquisas sobre
conforto térmico é de se estabelecer um índice universal e realizar calibrações
particulares que considerem os processos de adaptação e aclimatação dos habitantes
nas regiões com diferentes tipos climáticos. Nesta perspectiva, o autor desenvolveu
uma pesquisa, na cidade de São Paulo, e realizou a calibração de vários índices de
conforto para serem usados em ambientes externos. O autor avaliou 72 situações
ambientais na escala microclimática e entrevistou 1750 pessoas, encontrando boa
correlação entre as respostas de sensação térmica e o índice PET (0,84) e recomenda
a utilização de uma faixa de interpretação de sensação térmica para os moradores da
cidade de São Paulo MONTEIRO (2008).
Em outra linha de abordagem, o processo de adaptação do homem ao clima é
considerado. Neste enfoque, encontra-se o estudo de LECHA (1998), que
desenvolveu uma classificação biometeorológica com o objetivo de avaliar os efeitos
à saúde em Cuba. O autor parte do princípio de que a população está adaptada a
determinada condição climática e estabelece, a partir de um amplo estudo das
variáveis meteorológicas, parâmetros para 18 tipos de tempo possíveis para aquele
país, conjugando principalmente temperatura, umidade, nebulosidade e vento. O
autor considera que os tratamentos estatísticos e índices desenvolvidos nos países de
clima temperado não são adequados para a avaliação biometeorológica do clima
tropical úmido cubano.
Do ponto de vista da saúde, a relevância da avaliação do ambiente térmico em
áreas urbanas está na forte relação entre a termorregulação e a regulação circulatória
e o ambiente atmosférico, ou seja, condições estressantes levam à sobrecarga no
sistema termorregulador e ao comprometimento da saúde das pessoas, podendo, até
mesmo, levá-las à morte.
56
Há, portanto, a necessidade de compreender o impacto do ambiente
atmosférico sobre as condições de saúde e bem-estar das pessoas, sobretudo em áreas
urbanas, pois, segundo AUCILIEMS (1997, p.167), atribuir a morbidade e a
mortalidade a um parâmetro específico pode ser errôneo e o fenômeno necessita ser
tratado como parte da interação do complexo biológico-ambiente.
3.4 Estudos sobre clima e saúde
Em vários países, principalmente no Hemisfério Norte, estudos vêm sendo
conduzidos a fim de compreender a influência da atmosfera/clima no
desencadeamento, no aumento e no surgimento de doenças e vetores de doenças.
Geralmente, são utilizados como indicadores as taxas de morbidade e mortalidade e a
ênfase é dada a segmentos populacionais considerados mais vulneráveis, como
crianças e idosos. Há grande variedade no uso de desenhos epidemiológicos —
estudos ecológicos, longitudinais, casos-controle, coorte — e métodos estatísticos —
correlação linear, modelos linear generalizados, regressão logística, entre outros.
Alguns estudos que analisaram doenças específicas, como as doenças
respiratórias e cardiovasculares, mostraram que as pessoas são afetadas com o
aumento ou diminuição das temperaturas. Em geral, as pesquisas utilizam a
temperatura do ar e um índice de conforto térmico como parâmetros ambientais de
exposição. Os trabalhos mais recentes têm utilizado índices complexos e têm
encontrado associação entre esses indicadores complexos e dados de mortalidade e
morbidade.
Alguns desses estudos apontam para uma forte correlação entre os eventos
climáticos e as doenças; outros indicam conexões mais fracas entre ambos. A taxa de
urbanização está fortemente associada ao excesso de mortes. O cálculo do excesso de
mortalidade é apontado como um indicador mais importante do que o número
absoluto de óbitos para explicar a associação entre a ocorrência destes e os
parâmetros climáticos.
RUDEL et al. (2007) estudaram a relação entre os fatores meteorológicos e
biometeorológicos e a mortalidade por doenças cardiovasculares em Viena, no verão
(maio a setembro), no período de 1996 a 2005. As variáveis ambientais temperatura
mínima diária (Tamin) e o índice PET (Temperatura Fisiológica Equivalente) foram
57
usadas, respectivamente, como parâmetros meteorológico e biometeorológico de
exposição. Foram selecionados os dias em que a taxa de mortalidade esteve entre
37% e 48% acima da média anual. A análise dos dados de mortalidade e as
temperaturas limite de Tamin >18ºC e PET > 35ºC mostraram claramente que os dias
com PET >35ºC corresponderam, também, aos maiores valores de mortalidade.
Durante o verão de 2003, a soma dos dias com PET>35ºC, bem como as taxas de
mortalidade foram muito mais altos do que nos outros anos da série estudada. .
Quando considerado a Tamin>18ºC, pôde-se observar a mesma correlação. Os
autores concluem que há um claro quadro de mortalidade relacionada ao calor e às
condições selecionadas, ou seja, a PET para as tardes e a Tamin para as condições
noturnas. Os autores ressaltam que se trata de estudo preliminar e que outros
parâmetros — como as condições de poluição — deverão ser incluídos nas análises
para verificar a mortalidade por todas as causas e não somente as cardiovasculares.
O‘NEILL et al. (2005) estudaram como a poluição do ar e as epidemias
respiratórias associam-se com as temperaturas extremas e a mortalidade diária na
cidade do México e em Monterrey. Nesse estudo, os autores utilizaram como
parâmetros a temperatura aparente, os PM
10
e o O
3
. Foi avaliado o impacto da
poluição do ar e das epidemias respiratórias na ocorrência das mortes e como estas
associavam-se às temperaturas extremas. Foi observado excesso significativo de
mortalidade nos dias de calor e de frio, nas duas cidades. Esta associação persistiu
quando se controlaram os efeitos da poluição do ar, epidemias respiratórias e
sazonalidade.
Os resultados das pesquisas que avaliam o impacto das variáveis atmosféricas
sobre a mortalidade por todas as causas encontraram associação entre o aumento da
mortalidade e as condições extremas de calor e frio. LASCHEWSKI e
JENDRITZKY (2002) avaliaram as condições de exposição da população a partir de
valores médios do parâmetro biometeorológico Temperatura Percebida (PT) e sua
relação com a mortalidade, no Sudoeste da Alemanha, em 30 anos (1968-1997). Os
resultados indicaram que a saúde da população no Sudoeste da Alemanha é sensível
às condições térmicas ambientais. A mortalidade foi mais baixa durante as condições
de conforto. Durante períodos com persistente estresse de frio, bem como de calor, as
condições extremas influenciam a mortalidade. Sob condições moderadas, as
58
mudanças nas características do tempo foram mais significativas, ou seja, o período
de transição dos dias frios para os dias quentes resultaram em efeitos adversos à
saúde, enquanto mudanças para dias frios foram protetoras, indicando maior
adaptação da população ao frio.
Nesse trabalho é mostrado que a estação de transição do inverno para o verão
resultou em elevação dos índices de mortalidade, quando comparada com o outono,
nas mesmas condições. Os autores levantam a hipótese que a maior mortalidade na
passagem para o verão tanto está relacionada à intensa atividade de adaptação no
sistema regulatório quanto pode ser um indicador da relação indoor-outdoor, uma
vez que as pessoas são mais expostas às condições externas no verão
(LASCHEWSKI e JENDRITZKY 2002).
MARQUES (2007, p. 71) utilizou o índice PET para avaliar a mortalidade
diária no distrito de Lisboa e concluiu que a relação do índice PET com a
mortalidade diária é mais forte do que com a temperatura do ar. Considera que os
índices de conforto — ao se basearem na ação combinada de diferentes variáveis
atmosféricas —, explicam melhor a atuação sobre o organismo humano. Esta
combinação afeta não só o conforto humano, mas também a saúde e, neste caso, em
particular, a mortalidade diária no distrito de Lisboa durante o inverno.
DIAZ et al.. (2005) estudaram o efeito da temperatura extrema na mortalidade
de idosos acima de 65 anos em Madrid, no período entre 1986 e 1997. Nesse
trabalho, considerou-se a temperatura igual ou menor que 6º C, em dias
excepcionalmente frios (UCD). O efeito de UCD foi claro e a média do intervalo
entre UCD e a ocorrência das mortes foi de oito dias. No entanto, a os valores de
temperatura máxima do ar foram mais fortemente correlacionada com a mortalidade
do que a temperatura mínima. A associação entre temperatura máxima e mortalidade
mostrou dois picos de intervalo: entre quatro e cinco dias para causas respiratórias e
entre sete e 14 dias para causas circulatórias. Os autores consideraram que o impacto
associado às temperaturas extremas no inverno é muito diferente daquele relacionado
às temperaturas extremas de verão.
Dados meteorológicos coletados em aeroportos foram utilizados na Itália
(Roma, Turim e Milão) e na Austrália (Sydney). Os autores de ambos os estudos
59
referem-se à relevância do uso de dados provenientes de aeroportos por sua alta
confiabilidade, pelo seu padrão internacional e pela possibilidade de comparação
tanto com outras localidades como com áreas urbanizadas e não urbanizadas
17
.
Na Itália, DONATO et al. (2008) avaliaram o impacto das variáveis
meteorológicas na mortalidade por todas as causas para a população adulta maior de
35 anos, no período de 1997 a 2003, a partir de dados meteorológicos de aeroportos.
Foram estudadas as cidades de Milão, Roma e Turim. Nas cidades de Roma e Turim,
os aeroportos localizam-se, respectivamente, a 20 e 15 km dos centros das cidades;
em Milão, o aeroporto dista 7 km da área central. O indicador de estresse térmico
Temperatura Média Aparente (MAT) foi utilizado como parâmetro de exposição. O
estudo mostrou que a temperatura média aparente (MAT) no aeroporto e no centro da
cidade teve uma relação heterogênea com a mortalidade. A temperatura aparente
para o aeroporto em Milão teve relação mais forte com a mortalidade do que a do
centro da cidade. Quando considerada uma única exposição, observou-se efeito
heterogêneo do aeroporto e do centro da cidade na mortalidade nas três cidades. Em
Roma e Turim, a distribuição da MAT e o aumento da percentagem na mortalidade,
em ambas as exposições, foram as mesmas para todas as condições consideradas.
VANECKOWA et al. (2008) estudaram o impacto dos parâmetros
atmosféricos: temperaturas máximas e mínimas do ar, umidade relativa e pressão
atmosférica diárias, na mortalidade diária por todas as causas, doenças circulatórias e
respiratórias, no período 1993-2004, com dados obtidos na Estação Meteorológica do
Aeroporto de Sydney, Austrália. Os poluentes PM
10
e O
3
foram incluídos na análise a
fim de controlar o possível fator de confusão. O estudo mostrou que altas
temperaturas resultam em aumento estatisticamente significante na mortalidade em
Sydney, quando causas de morte previamente associadas com a temperatura —
cardiovasculares e respiratórias — foram consideradas. A população idosa foi a mais
vulnerável, corroborando estudos anteriores em Sydney. O risco de morrer foi
comparável com aquele encontrado em algumas cidades no sul dos Estados Unidos,
mas, em geral, menor do que outros estudos em climas temperados ou em países de
clima subtropical. Os autores apontam a faixa 23-24ºC como aquela em que ocorreu
17
No caso das cidades de Turim e Roma os aeroportos localizam-se em áreas distantes da cidade, em
uma área não-urbanizada.
60
a mais baixa mortalidade. O efeito da temperatura foi mais alto do que o da poluição
atmosférica, mas ambos os poluentes O
3
e PM
10
são associados ao excesso de
mortes, durante os seis meses mais quentes, em Sydney. Os autores consideram que,
em Sydney, o material particulado permanece um importante assunto de saúde
durante os meses mais quentes devido à incidência de incêndios florestais. A relação
entre o O
3
e a temperatura e a mortalidade foi considerada complexa e não pode ser
explicada adequadamente no estudo. Outros poluentes atmosféricos, bem como suas
interações com a temperatura e entre eles, podem também desempenhar um papel
importante. Ainda que os idosos tenham sido apontados como grupo de alto risco,
este não foi significativamente mais alto do que para todas as idades combinadas.
No Canadá, SMOYER et al. (2000) avaliaram a relação entre o estresse de
calor e a mortalidade, em cinco cidades do Sudeste de Ontário, entre 1980 e 1996,
para idosos acima de 64 anos. Nesse estudo, também foi considerada a temperatura
aparente. Calculou-se o número de dias e o número de horas por dia em que a
temperatura aparente ficou acima de 32ºC para avaliar a aproximação e a duração
dos episódios de estresse térmico. Os autores incluíram indicadores
socioeconômicos, demográficos e habitacionais para identificar aspectos de
adaptação e vulnerabilidade. A mortalidade entre os idosos foi significantemente
mais alta nos dias de estresse de calor do que em dias de não-estresse, em todas as
cidades, exceto em Windsor. As maiores correlações ocorreram em Toronto, London
e Hamilton. As cidades com maior ocorrência de mortalidade, relacionadas ao calor,
foram aquelas com taxas de urbanização relativamente mais elevadas e com alto
custo de vida.
NASTOS e MATZARAKIS (2006) analisaram, em Atenas, a contribuição
dos parâmetros meteorológicos na variabilidade total das infecções respiratórias (RI),
no ano de 2002, a partir de consultas diárias. Utilizaram parâmetros meteorológicos
diários medidos no Observatório Nacional de Atenas, como: temperaturas média,
máxima e mínima, amplitude térmica, umidade e vento, considerando mudanças
entre um dia e outro, bem como quatro parâmetros biometeorológicos: temperatura
média radiante, PMV, PET e SET.. Os resultados evidenciaram a associação entre as
condições atmosféricas e o número de consultas por infecções respiratórias. O
intervalo entre o evento baixa temperatura e o pico de consultas foi de
61
aproximadamente duas semanas e, em relação ao evento vento forte, de três dias. O
parâmetro biometeorológico PMV foi fortemente relacionado com as consultas. Os
autores consideram que os índices térmicos e a temperatura média radiante podem
ser indicadores relevantes para a relação entre tempo e infecções respiratórias.
Apontam, ainda, a necessidade de se avaliar modelos, em escala local e
sazonalmente.
ALCOFORADO (1991) estudou a variação temporal do número de crises de
dispnéia e a variabilidade do tempo atmosférico, no período entre 1988 e 1989, em
Lisboa. Foi encontrada forte correlação entre o número de urgências e a temperatura
dos três dias anteriores àquele em que o paciente recorreu aos Serviços Hospitalares.
A diminuição da temperatura provocou o aumento das entradas. As correlações
semanais ou de grupos de três dias foram mais fortes do que as correlações
estabelecidas em nível diário. O estudo sazonal mostrou correlação forte (e negativa)
entre a temperatura (sobretudo a mínima) e o número de casos urgentes tratados no
Hospital, durante o outono, o inverno e a primavera. No entanto, no verão, as
relações não foram evidentes. A correlação com as precipitações não foi
significativa. A avaliação em relação à condição sinóptica mostrou frequências
relativas mais elevadas a duas situações sinópticas completamente diferentes: tanto
durante a ocorrência de situações anticiclônicas estáveis, com ventos fracos
continentais, como durante situações perturbadas de Norte. Na primavera e no verão
surgiu, freqüentemente, agudização dos problemas respiratórios durante situações de
fluxo perturbado de Norte, embora o número de pacientes tenha sido relativamente
elevado em certas situações anticiclônicas. A correlação com o estado do tempo
mostrou que o aumento das crises de asma é proporcionalmente mais elevado nos
episódios de ventos fracos de Leste e Nordeste, ventos fortes de Norte e também em
dias de nebulosidade forte, associada aos ventos de quadrante Este. No entanto, a
relação mais forte diz respeito à amplitude térmica diurna, diretamente proporcional
ao número de casos de crises de asma. Os dias de bom tempo, com temperaturas
elevadas de dia e muito baixas de noite (a que correspondem grandes amplitudes
térmicas diurnas), ocorrem em situações anticiclônicas estáveis, em que existem
condições para a acumulação de alérgenos junto ao solo, sua inalação por indivíduos
sensíveis e, conseqüentemente, desencadeamento de crises de asma.
62
O autor ressalta que melhor atenção tem sido dada, principalmente, à
avaliação dos impactos das temperaturas extremas na saúde humana, impulsionados
pela necessidade de melhor compreender os efeitos da possível mudança climática
global, condição cada vez mais aceita em vários meios, desde o acadêmico–científico
até o governamental.
Aqueles que focam as ondas de calor e as ondas de frio mostram que estas se
constituem em grave problema para saúde da população, principalmente para aquelas
pertencentes aos grupos de risco, ou seja, tanto os extremos de calor, quanto os
extremos de frio relacionam-se com aumento da mortalidade e da morbidade, entre
crianças e idosos, por exemplo.
Um exemplo recente refere-se à onda de calor, em 2003, que ocorreu no
continente europeu. As temperaturas máximas atingiram valores iguais ou maiores a
40ºC. Recordes históricos dos parâmetros meteorológicos foram quebrados em
alguns países, como na França, por exemplo, porém a duração do evento não teve
precedente na Europa. Segundo DIAZ et al. (2006), apesar de o recorde de
temperatura máxima — 50ºC ocorrido em Sevilha, em 1881 — não ter sido atingido,
o que mais marcou esse evento, na Espanha, foi a freqüência sem precedente da
ocorrência de temperaturas máximas acima de 40ºC. Como consequência, houve
aumento da mortalidade e da morbidade e as autoridades de órgãos de saúde
atribuíram cerca de 30.000 mortes excedentes ao verão de 2003 em toda a Europa.
Dessas, 50% ocorreram na França (DIAZ et al. 2006, WHO 2004).
Uma revisão bibliográfica a fim de avaliar as informações epidemiológicas
disponíveis sobre os estudos do impacto do calor sobre a saúde humana, conduzida
por BASU E SAMET (2002), apontou que a temperatura ambiente é o parâmetro de
exposição mais utilizado nesses estudos, bem como índices de exposição baseados na
temperatura e umidade. Os resultados destas pesquisas apontam que a mortalidade
aumenta durante as ondas de calor, sugerindo que as pessoas com doenças
cardiovasculares e respiratórias têm um risco maior de morte associado à exposição
ao calor; há alto risco para muitos grupos populacionais, incluindo idosos, crianças e
pessoas de baixo status socioeconômico; outros fatores de risco específico incluem a
falta de aparelhos de ar condicionado, a carência de meios de transporte, o uso de
63
tranqüilizantes, a presença de doenças mentais e o fato de viver sozinho ou nos
andares mais altos de prédios altos. Há estrutura de defasagem de 0-3 dias em que há
o máximo de mortes, na seqüência das ondas de calor, indicando que a mortalidade
relacionada ao calor é um evento agudo e requer intervenção imediata.
O EUROWINTER GROUP (1997) realizou estudo sobre o aumento da
mortalidade sob baixas temperaturas (abaixo de 18ºC), em pessoas acima de 50 anos,
entre 1992 e 1998, em oito regiões da Europa. O objetivo foi avaliar o impacto da
diminuição das temperaturas no aumento da mortalidade por todas as causas,
cardiovasculares, cerebrovasculares e respiratórias; medir a extensão da proteção
pessoal contra o estresse de frio interno e externo para uma temperatura externa
padrão; e relacionar as variáveis de proteção contra o frio. Os resultados mostraram
que as taxas de mortalidade para todas as causas e de doenças respiratórias foram
maiores com a queda na temperatura e que as medidas de proteção contra um dado
grau de frio foram menores nas regiões com invernos medianos (menos frios). O
mesmo é, em geral, verdadeiro para a mortalidade doença isquêmica do coração
(IHD) e doenças cardiovasculares (CVD). Houve associação direta entre os índices
de mortalidade e medidas de proteção contra o frio.
O estudo aponta que o excesso de mortalidade pode ser reduzido
substancialmente pela melhora na proteção ao frio — particularmente em países com
invernos mais quentes, onde a necessidade de evitar o frio é menos óbvia e nos quais
as medidas tomadas contra o frio são menos efetivas. O estudo também recomenda
melhorar a atenção da exposição das pessoas aos ambientes externos, uma vez que
tais providências podem diminuir o impacto sobre a mortalidade, principalmente em
países de climas mais quentes, onde as ações são falhas.
Em Cuba, utilizando a classificação biometeorológica, LECHA (1998)
encontrou relação significativa entre incidência de doenças cardiovasculares e
neurológicas e a ocorrência de estresse de calor, enquanto que a presença de dias
frios e muito frios foi fortemente relacionada com o aumento de asma em adultos e
crianças.
A questão da escala é um fator que chama a atenção nestes trabalhos. Na
maioria dos trabalhos a cidade é considerada como um todo, pois, em geral, tanto os
64
dados ambientais como os populacionais são mais disponíveis e acessíveis nessa
escala. Há, portanto, carência de trabalhos em escalas de maior detalhe (setor
censitário, bairros e domicílios etc.), o que pode ser explicado pela dificuldade de
obtenção ou desagregação dos dados, pela falta de pessoal treinado e pelo maior
período de tempo necessário para levantamento e organização dos dados, fatores que
têm como conseqüência um aumento de custo da pesquisa.
Assim, há forte preocupação, nesses países, em compreender os fatores
associados aos agravos à saúde — derivados do ambiente térmico e outros fatores,
como a poluição, por exemplo —, identificar os grupos vulneráveis e criar sistemas
de alertas, de procedimentos de conduta e de atendimento emergencial para a
população (WHO 2004, BASU e SAMET 2002, EUROWINTER 1997).
No Brasil, estudos vêm sendo conduzidos em vários centros de pesquisa e
universidades, a fim de compreender os efeitos do clima sobre a saúde e bem-estar
humanos, abrangendo equipes de pesquisadores de diferentes formações, destacando-
se, entre elas, a medicina, a epidemiologia, a meteorologia e a geografia.
Apesar de os estudos que relacionam temperatura e saúde — ou variáveis
meteorológicas e saúde — não serem recentes, eles têm ganhado maior destaque nas
últimas décadas, principalmente pela necessidade de melhor compreender os efeitos
das alterações ambientais urbanas na saúde da população dos países tropicais e as
possíveis vulnerabilidades frente às mudanças climáticas globais.
Diferentemente dos resultados encontrados nos países com clima temperado,
as pesquisas conduzidas para identificar o impacto das temperaturas extremas no
aumento da mortalidade, na cidade de São Paulo, mostraram resultados
contraditórios. As investigações apontam ora o calor, ora o frio, como o fator mais
fortemente associado às causas de mortes (cardiovascular e respiratória), enquanto
outras sequer apontaram o calor como fator relevante. A faixa de 20 a 23°C é
indicada como temperatura limite acima da qual há excesso de mortes
(MCMICHAEL et al. 2008; BELL et al. 2008; GONÇALVES et al. 2005 e 2007;
RIBEIRO SOBRAL 2005; GOUVEIA et al. 2003).
O fator de exposição utilizado, em geral, é a temperatura máxima do ar e o
índice de conforto utilizado é a Temperatura Efetiva (TE), que considera as variáveis
65
temperatura e umidade. Os parâmetros de poluição são incluídos nos modelos, com o
objetivo de comparação entre estes e as variáveis meteorológicas. Alguns estudos
relacionam os eventos de mortalidade ou morbidade com as condições sinópticas
predominantes.
RIBEIRO SOBRAL (2005) estudou o impacto da ilha de calor urbana na
mortalidade por doenças respiratórias e cardiovasculares em idosos e verificou maior
risco de morte nas áreas onde a intensidade da ilha de calor é mais alta, mas o menor
número de mortes ocorreu no verão e não foi observado excesso de mortalidade em
dias com temperaturas acima de 35ºC. A autora considera que as diferenças diárias,
como amplitude térmica ou oscilações entre um dia e outro podem estar relacionadas
ao excesso de mortes e afirma que ―há indicações de que o excesso de mortes está de
certa forma relacionado a anomalias térmicas, nas diversas estações do ano, de forma
diferenciada‖ (RIBEIRO SOBRAL 2005, p. 135).
GONÇALVES et al. (2007) buscaram avaliar como as variáveis ambientais
— as variáveis meteorológicas, o índice de conforto Temperatura Efetiva (TE) e os
poluentes SO
2
, CO, NO
2
e PM
10
e O
3
— afetam a variabilidade das doenças
cardiovasculares (CVD) em São Paulo. Foi feita análise da série temporal de 1996 a
2000, para população maior de 65 anos. Os resultados mostraram claramente a
variação sazonal nas taxas de mortalidade por CVD, as quais foram mais altas no
inverno. O estudo apontou o tempo frio como condição de maior estresse, em que
ocorreram mais mortes em São Paulo em relação ao tempo quente. O maior número
de mortes ocorreu quando a temperatura efetiva foi menor do que 22ºC e um
pequeno acréscimo na mortalidade foi verificado quando a temperatura efetiva (TE)
ultrapassou 30ºC. O estudo concluiu que o risco de morte por CVD devido ao frio é
prevalecente. Uma estrutura de defasagem de três dias foi encontrada. Os poluentes
apresentaram carga positiva em relação às mortes por CVD, exceto o O
3
, embora
menos significante estatisticamente.
GONÇALVES et al. (2005) examinaram o papel do tempo e dos poluentes
atmosféricos no aumento da morbidade respiratória, durante os verões de 1992/1993
e 1993/1994, em São Paulo. Foram utilizados dados diários de admissão respiratória
de crianças menores de 13 anos em 80 hospitais públicos. As variáveis de poluição
66
utilizadas foram PM
10
, SO
2
, e O
3
e as meteorológicas foram temperatura média,
densidade do vapor de água e radiação solar. Foi aplicada média móvel de 3 dias
para as variáveis meteorológicas e para os poluentes. O aumento da morbidade
respiratória, em associação com o decréscimo da densidade de vapor de água e
temperatura, indicou a influência dos fatores atmosféricos para a morbidade infantil.
Os resultados mostraram que, durante um verão com pequenos contrastes na
temperatura e pressão do vapor, a relação entre morbidade respiratória e poluição do
ar — principalmente O
3
— é mais observada (1992/1993). No entanto, sob condições
de contraste sinóptico, uma forte relação entre variáveis atmosféricas — temperatura
do ar e pressão do vapor — e morbidade respiratória pode ocorrer e o papel dos
poluentes é minimizado ou não é claro. A investigação sugere a existência de uma
relação complexa e possivelmente não linear, que pode variar de um verão para o
outro.
Um estudo recente conduzido por MCMICHAEL et al.(2008), em 12 cidades
com médio e baixo nível de desenvolvimento econômico ao redor do mundo,
abrangendo países da Ásia, América, Europa e África — o ―ISOTHURM project‖
—, avaliou os impactos dos extremos de temperatura na mortalidade. Os autores
argumentam sobre a necessidade de dimensionar a vulnerabilidade da população
residente nestes locais às possíveis mudanças climáticas globais e de estender as
pesquisas para melhorar a compreensão do papel da adaptação das populações. Os
autores ressaltam que as populações podem se tornar menos sensíveis aos efeitos do
calor devido ao desenvolvimento econômico, mas que o rápido crescimento sem
planejamento pode ter efeitos adversos no saneamento, na poluição do ar e nas
condições de moradia e acrescentar maior vulnerabilidade no futuro. Melhorar a
qualidade da moradia, ampliar o acesso à tecnologia, compreender os aspectos da
topografia local e do desenho urbano, bem como os fatores comportamentais, são
aspectos apontados para melhorar a capacidade adaptativa nos climas atuais e
futuros. A pesquisa referida acima envolveu pesquisadores de vários países e
descreveu a mortalidade por todas as causas (exceto causas externas), relacionada ao
frio e ao calor. Mostrou que, tanto nas duas cidades brasileiras estudadas — São
Paulo e Salvador —, como nas demais cidades, há associações positivas entre
mortalidade e temperatura. Todas as cidades com temperaturas mínimas baixas e alta
67
amplitude térmica apresentaram larga flutuação sazonal na mortalidade, com as mais
altas taxas de morte ocorrendo em períodos relativamente frios, exceto para Delhi,
onde ocorreu logo após o final das monções. Os dados sugerem que o calor
contribuiu para a mortalidade por doenças cardiovasculares na maioria das cidades, e
indicaram que nas cidades européias as mortes também se relacionaram ao frio. A
mortalidade por doença respiratória aumentou com o calor em Bucareste, Sofia,
Salvador e São Paulo, e, com o frio, no México, São Paulo, Santiago e Cape Town.
Foi avaliado o limite de temperatura em que há aumento da mortalidade; em São
Paulo, o limite encontrado foi de 21ºC-23ºC, com aumento na mortalidade acima do
limiar de calor (23ºC). Para o frio, o impacto na mortalidade parece acumular por
longo tempo e não houve evidência clara de mortalidade em curto prazo. Foi
observado que o padrão de mortalidade relacionada à temperatura é influenciado por
fatores climáticos e não-climáticos (MCMICHEL et al. 2008).
BELL et al. (2008) examinaram a vulnerabilidade da mortalidade relacionada
ao calor em três cidades da América Latina: São Paulo, no Brasil, Santiago, no Chile
e Cidade do México, no México, de 1998 a 2002. Foi aplicado desenho
epidemiológico de caso-controle para estimar a exposição-resposta não-linear das
cidades específicas e a relação entre o tempo meteorológico e o risco de mortalidade
total, cardiovascular e respiratória. Foi investigada a estrutura de defasagem da
exposição e a suscetibilidade da mortalidade pelo sexo, idade e nível educacional. Os
parâmetros meteorológicos utilizados foram a Temperatura Equivalente
(Temperatura e Umidade) e os poluentes PM10 e O3. Altas temperaturas foram
associadas com o risco de mortalidade nas cidades da América Latina estudadas,
porém com natureza de associação diferente entre as cidades. Os resultados
apontaram o alto risco de mortalidade relacionada ao calor para o grupo etário de 65
e mais anos, apesar de a vulnerabilidade por sexo e educação ser diferente entre as
cidades. Em todas elas mais mortes foram atribuídas às causas cardiovasculares e
respiratórias. O limite de temperatura aparente média acima da qual ocorreram mais
mortes foi de 17,6ºC e 20,9
o
C para Santiago, 25,0
o
C e 28,0
o
C para São Paulo e
16,3ºC e 18,3
o
C para a cidade do México.
Os autores consideram que a compreensão da natureza da vulnerabilidade da
população com respeito a temperaturas extremas é de essencial importância dado o
68
potencial das mudanças climáticas para aumento das temperaturas e freqüência das
ondas de calor. Pesquisas relacionadas à mortalidade relacionada ao calor requerem
não somente a função exposição-resposta da temperatura e mortalidade, mas
informações sobre as distinções dessas associações em diferentes áreas da cidade,
como a susceptibilidade difere na população dentro da comunidade e como tais
fatores (distribuição da idade, por exemplo) pode mudar com o tempo. Estudos
futuros da relação entre temperatura e saúde, incluindo variação na vulnerabilidade,
nas diferentes regiões, podem contribuir para o esforço de direcionar a compreensão
dos efeitos do calor na saúde humana como conseqüência das mudanças climáticas.
GOUVEIA et al. (2003) realizaram um estudo relacionando as diferenças
socioeconômicas, mortalidade e temperatura na cidade de São Paulo. A pesquisa
considerou dados diários de mortes por diferentes causas (exceto mortes violentas),
dados diários de temperatura no período 1991-1994. Foi observado aumento na
mortalidade quando houve elevação de temperatura acima e queda abaixo do limite
de 20ºC. Os grupos mais afetados foram os das crianças e dos idosos. O estudo não
encontrou diferenças significantes nos estratos sociais, mas os autores consideraram
que os resultados podem ter sido obscurecidos pelo fato de a pesquisa ter
considerado os distritos e que estes são grandes e heterogêneos.
Buscando avaliar o impacto do ambiente térmico e as condições de moradia,
na cidade de São Paulo, CARDOSO (2007) e NEDEL (2008) avaliaram o ambiente
térmico interno das residências e a incidência de doenças respiratórias em crianças.
CARDOSO (2007) conduziu dois estudos epidemiológicos (caso-controle e coorte)
que associaram o micro-clima do ambiente interno das residências e as doenças
respiratórias. Ambos os estudos mostraram que a amplitude térmica e a umidade do
ambiente interno relacionam-se à maior incidência das doenças respiratórias. Para
cada 1ºC de aumento na amplitude térmica interna diária foi associado um aumento
de cerca de 6%, no primeiro estudo, e de 9%, no segundo, na incidência de doenças
respiratórias do trato inferior em crianças pequenas. Essas condições foram
encontradas em residências de construções precárias, evidenciando que estas não
protegem os habitantes dos efeitos climáticos externos.
69
NEDEL (2008) avaliou o conforto térmico no interior das residências e as
relações existentes entre variáveis meteorológicas, os tipos construtivos e os
problemas respiratórios em crianças recém nascidas, na cidade de São Paulo, no
período de janeiro de 2003 a julho de 2006, utilizando o índice de conforto —
Temperatura Efetiva (TE). O autor aponta que tanto o aspecto construtivo quanto a
localização geográfica (microclima) têm um papel importante com relação ao
aparecimento de chiado nas crianças. As crianças que moram em residências com
estruturas construtivas deficientes apresentam maiores problemas de chiado. O
estudo também aponta o elevado grau de umidade interna como fator prejudicial à
saúde infantil. Ao avaliar as condições externas, mostra que o aparecimento do
problema pode ocorrer no mesmo dia em que a temperatura externa cai ou em média
de dois dias, quando a residência tem melhor isolamento térmico. A poluição externa
também mostrou ser um fator importante, pois dois episódios de chiado ocorreram
quando somente havia altas concentrações dos poluentes atmosféricos sobre São
Paulo. Houve concordância dos dados de temperatura e conforto térmico interno e
externo.
Em outras cidades do Brasil os estudos mostraram impacto na saúde da
população decorrente de diferentes condições atmosféricas.
PITTON E DOMINGOS (2004) estudaram as relações entre crises
hipertensivas e tipos de tempo segundo interpretação da circulação atmosférica
regional a partir de imagens de satélite e cartas sinóticas nos residentes urbanos de
Santa Gertrudes, SP, entre 1999 e 2001. Foram investigados dados de morbidade de
hipertensos obtidos no Centro de Saúde de Santa Gertrudes. Os dados climatológicos
locais utilizados foram: pressão atmosférica, umidade relativa, temperatura do ar e
precipitação durante o período. As autoras concluíram que os dias com maior número
de crises hipertensivas estiveram relacionados às chuvas isoladas ou aos longos
períodos de seca, às maiores amplitudes térmicas ou às mudanças bruscas do tempo
atmosférico e aos dias secos, ou seja, com baixos valores de umidade relativa.
BOTELHO et al. (2003) estudaram a influência das variáveis meteorológicas
nos períodos climáticos (seco ou chuvoso) e as hospitalizações de crianças menores
de 5 anos com problemas respiratórios. O estudo avaliou os prontuários do Pronto
70
Socorro de Cuiabá (PSMC), Mato Grosso, Brasil, no período de janeiro a dezembro
de 1999. As variáveis meteorológicas foram médias mensais de temperaturas média,
máximas e mínimas, umidade relativa e focos de calor. Foram considerados os
períodos seco (maio-outubro) e chuvoso (novembro-abril). A análise estatística dos
dados foi feita com testes do qui-quadrado, ANOVA e Krustal-Wallis. A taxa de
hospitalização por infecção respiratória aguda (IRA) encontrada, neste estudo, foi
cerca de três a quatro vezes superior aos outros resultados apontados na literatura. Os
resultados analisados permitiram concluir que a prevalência das infecções
respiratórias agudas em crianças menores de cinco anos atendidas no PSMC é alta e
está associada ao período seco do ano, à baixa umidade relativa do ar. CASTRO
(2000) utilizou a abordagem rítmica para a associação das patologias do aparelho
respiratório e os tipos de tempo no inverno em Rio Claro, SP, Brasil. Foram usadas
as variáveis meteorológicas e de poluição do ar e dados de morbidade, dos invernos
de 1995 a 1997. A análise dos dados foi feita a partir de estatística descritiva,
elaboração de gráficos e cartas. O estudo mostra que houve correlação entre
temperaturas médias mensais e óbitos por infecções respiratórias agudas (IRA), em
Rio Claro. Observou-se que, em temperaturas abaixo de 20-21ºC, há maior número
de mortes. A estabilidade causada pelas massas de ar polar tropicalizada e tropical
tropicalizada e tropical atlântica exacerbou a morbidade e também a mortalidade por
afecções respiratórias. O autor ressalta que a análise rítmica permitiu a representação
conjunta dos elementos do clima: a variação e a representação diária dos parâmetros
meteorológicos e de circulação atmosférica; a interação com o espaço urbanizado
(topografia, uso do solo, distribuição espacial das indústrias e tráfego de veículos); a
distribuição espacial das doenças respiratórias; e a análise têmporo-espacial,
relacionando os estados atmosféricos com a incidência de morbidade.
SOUZA (2007) estudou a associação entre as variáveis meteorológicas e
internações na área urbana de Presidente Prudente, no período de 2000 a 2005. A
autora utilizou a metodologia rítmica na análise dos dados meteorológicos e
associação com as internações hospitalares das doenças respiratórias. A análise dos
dados mensais mostrou correlações entre as internações hospitalares (AIHs) e dados
meteorológicos. A autora ressalta que períodos de estiagem prolongada, oscilações e
quedas de temperatura e umidade relativa — na maioria das vezes, abaixo de 60% —
71
estiveram presentes nos momentos em que houve aumento do número de casos de
internação por agravos respiratórios. Ocorreu diminuição de casos nos períodos em
que os sistemas frontais e sua instabilidade atmosférica, com o aumento dos ventos e
das pancadas de chuvas, por isso, a autora considera que esses sistemas são
―purificadores‖ do ar instalado no ambiente urbano.
BARROS (2006) estudou a ocorrência de doenças respiratórias e os tipos de
tempo, utilizando a metodologia rítmica, na cidade de Brasília-DF. A autora aponta
que o aumento nos atendimentos em prontos-socorros por doenças respiratórias
ocorre quando há diminuição da umidade e da temperatura, bem como pelo aumento
na amplitude térmica, condições típicas durante o outono e o inverno, quando há
ocorrência de tipos de tempo seco.
Em modelo de estudo epidemiológico de coorte, GONZÁLES et al. (2008)
avaliaram a relação entre o mês de nascimento e dois grupos de desfechos:
hospitalizações por doenças respiratórias no período pré-escolar e diagnóstico de
asma na vida adulta, em indivíduos pertencentes a uma coorte na cidade de Pelotas,
RS, Brasil (1982-2005). Foram avaliadas 5.914 crianças nascidas nos três hospitais
da região urbana em 1982, correspondendo a 99,2% de todos os nascimentos
acontecidos no município. Os dados de temperatura média diária foram obtidos nos
registros do Centro de Pesquisas e Previsões Meteorologicas da UFPel. Nos seis
primeiros meses de vida a maior associação foi com a temperatura média. Como
variáveis dependentes, foram consideradas as hospitalizações por doenças
respiratórias no período pré-escolar e diagnóstico de asma na vida adulta. Os autores
destacam três resultados principais: houve maior freqüência de hospitalizações por
pneumonia nos dois primeiros anos de vida e de hospitalizações por asma/
―bronquite‖ aos quatro anos entre as crianças que nasceram entre abril-junho (meses
anteriores ao inverno). Em ambos os casos, o risco foi maior também entre crianças
que viveram os seus seis primeiros meses de vida sob temperaturas ambientais mais
frias. Esses estudos mostram a diversidade de metodologias e técnicas utilizadas na
investigação de clima e saúde em diferentes regiões do país. Os estudos avaliados
nesta revisão concentram-se em áreas urbanas, ou seja, cidades de grande, médio e
pequeno porte. Os dados utilizados são de mortes por todas as causas ou causas
específicas relacionadas aos possíveis impactos da atmosfera, como doenças
72
respiratórias e circulatórias. Alguns estudos usam dados de mortalidade por todas as
causas. Os dados de morbidade são provenientes das Autorizações de Internação
Hospitalar (AIHs), registros de entrada em hospitais etc. As faixas etárias avaliadas
correspondem àquelas pertencentes aos grupos de risco — crianças e adultos com 60
e mais anos. Desenhos de estudos de coorte e caso-controle são utilizados nas
análises do impacto do clima sobre a saúde, sendo conduzidos por equipes
multidisciplinares, em que há acompanhamento da condição de saúde do indivíduo
participante da pesquisa.
Estudos conduzidos por geógrafos em diferentes instituições utilizam a
metodologia de ritmo (tipos de tempo) desenvolvida por MONTEIRO (1971), que
avalia as condições diárias das variáveis meteorológicas associadas à condição
sinóptica, num esforço de considerar as condições atmosféricas de conjunto e os
possíveis efeitos à saúde (CASTRO 2000; PINTON e DOMINGOS 2004; BARROS
2006; SOUZA 2007).
Os resultados apontam associação com os eventos de agravos à saúde e as
variáveis atmosféricas. Mostram, porém, que a relação é complexa. O estudo de
RIBEIRO SOBRAL (2005) não encontrou relação entre o calor e o excesso de
mortes nas áreas estudadas, indicando que o maior número de mortes pode estar
relacionado com a oscilação da temperatura (amplitude térmica). As pesquisas
apontam para a maior vulnerabilidade das populações pobres aos impactos
atmosféricos negativos — frio ou calor — e confirmam maior risco entre a
população de idosos e crianças. Os estudos indoor realizados por CARDOSO (2007)
e NEDEL (2008) indicam que as habitações precárias não protegem contra as
condições adversas do ambiente externo, levando à maior incidência de casos por
doenças respiratórias em crianças.
4. ÁREA DE ESTUDO
4.1 Os Climas de São Paulo
Cortada pelo ao trópico de Capricórnio e situada, aproximadamente, na faixa
entre 23°20‘ e 24°00‘ de latitude S e 46
o
20‘ e 46°50‘de longitude W, a cidade de São
Paulo encontra-se numa zona climática de transição: entre os climas subtropicais e os
climas tropicais, cuja principal característica é a alternância entre duas estações: uma
73
quente e úmida — primavera-verão — e outra fria e relativamente mais seca —
outono-inverno (TARIFA E ARMANI 2001, p. 35).
Na maior parte do tempo a região está sob o domínio da Massa Tropical
Atlântica (MTA). Essa massa forma-se sobre o oceano Atlântico e produz os ventos
que adentram na porção leste do continente sul americano que transpõem as colinas e
relativamente baixo - altitudes de 800 e 1000 metros, no rebordo cristalino, em
direção ao litoral, atingem a cidade de São Paulo. As incursões da massa polar
(extratropical) alternam-se com o domínio das massas tropicais (marítima e
continental). O confronto dessas massas de ar produz as frentes, caracterizando
tempo instável e causando pluviosidade, principalmente na primavera-verão. Ao
norte do município, a Serra da Cantareira se constitui em uma barreira para esses
ventos úmidos provenientes do oceano. Nesta porção da cidade, o efeito orográfico é
responsável pelos altos índices pluviométricos e a altitude, pelas baixas temperaturas.
As incursões da massa polar (extratropical) alternam-se com o domínio das
massas tropicais (marítima e continental). O confronto dessas massas de ar produz as
frentes, caracterizando tempo instável e causando pluviosidade, principalmente na
primavera-verão. Ao norte do município, a Serra da Cantareira se constitui em uma
barreira para esses ventos úmidos provenientes do oceano. Nesta porção da cidade, o
efeito orográfico é responsável pelos altos índices pluviométricos e a altitude, pelas
baixas temperaturas.
A atuação do sistema Anticiclone Tropical Atlântico (ATA) produz tempo
estável, com céu claro, e é responsável pelos períodos secos. No inverno, com o
resfriamento da superfície, o centro da alta pressão tende a se deslocar para o
continente. Com isso, a atmosfera torna-se estável e, nesse período, ocorre maior
número de dias com inversão térmica de subsidência, agravando as condições de
poluição na cidade.
A atuação da Massa Tropical Continental (MTC) é menos frequente, mas
igualmente importante, na caracterização climática da cidade. Sua atuação produz os
ventos de oeste e noroeste muito secos e quentes e, frequentemente, precedem as
invasões da frente polar.
74
As temperaturas médias são moderadas na cidade de São Paulo, porém com
grandes oscilações térmicas diárias durante todas as estações do ano, caracterizando
um comportamento térmico mais continental do que oceânico. As maiores
temperaturas ocorrem no mês de fevereiro, sendo este o mês mais quente do ano. As
menores temperaturas ocorrem em julho, correspondendo ao mês mais frio.
Os controles de macro-escala, como a latitude e a circulação secundária,
associados às feições do relevo e à proximidade do oceano definem, de forma geral,
os atributos climáticos da cidade. Contudo, o intenso processo de urbanização alterou
as condições naturais do sítio urbano e, hoje, é praticamente impossível caracterizar
o clima da bacia paulistana sem considerar os efeitos da ocupação e das atividades
humanas.
4.1.1 O Clima Urbano de São Paulo
No Brasil, os estudos sobre o clima das cidades ganharam importância a
partir da década de 1970, principalmente devido aos problemas ambientais que se
avolumavam nas grandes cidades, decorrentes do processo acelerado de urbanização.
Os estudos empreendidos, desde então, têm acumulado conhecimento sobre o
funcionamento da atmosfera urbana e buscam compreender as especificidades dos
climas tropicais, principalmente nas metrópoles.
LOMBARDO (1985) mostrou a ocorrência da ilha de calor na cidade de São
Paulo e identificou que a maiores temperaturas ocorrem nas áreas onde há maior
concentração de área construída, havendo uma atenuação das temperaturas nas
regiões da cidade onde há maior concentração de áreas verdes e reservatórios de
água. A autora aponta diferenças de até 10ºC entre os ambientes mais quentes e mais
frios em condições sinópticas específicas.
Alguns estudos, analisando as variáveis medidas em estações meteorológicas,
na cidade de São Paulo, têm mostrado aumento das temperaturas decorrentes do
processo de urbanização, bem como diferenças das variáveis medidas em relação aos
diferentes padrões do uso do solo na cidade (CABRAL 1998; TARIFA e ARMANI
2001; RIBEIRO e AZEVEDO 2003; PEREIRA FILHO et al. 2007; XAVIER e
PEREIRA FILHO 2007).
75
CABRAL (1998) estudou dados de temperatura de 7 estações meteorológicas
na cidade de São Paulo, no período de 1961 a 1997 análise mostrou tendência de
aquecimento para série temporal das temperaturas médias, mínimas e máximas,
principalmente nas estações meteorológicas em que há dados mais recentes. O autor
considera que o estudo mostra, de maneira consistente, a influência da urbanização
da cidade de São Paulo na evolução da temperatura do ar. Sugere que o aumento de
temperatura tem relação direta com o crescimento da população e da expansão da
mancha urbana, particularmente em termos de suas médias de mínimas, na maior
parte dos casos com taxas de aquecimento bastante expressivas para serem
explicadas por fatores de escala regional ou global.
RIBEIRO e AZEVEDO (2003) analisaram dados de 6 estações
meteorológicas em áreas com padrões de uso do solo diferentes: áreas verdes —,
como o Parque do Ibirapuera, o Parque Estadual das Fontes do Ipiranga (PEFI) e o
Campus da Universidade de São Paulo (USP-Oeste) — e áreas urbanizadas, como o
Parque D. Pedro I. As análises horárias dos dados mostraram a complexidade das
diferenças de temperatura entre as estações e os autores consideram que não é
possível estabelecer uma relação direta entre padrão de uso do solo e aumento ou
diminuição de temperatura. Contudo, de modo geral, o estudo indicou amenização
das temperaturas nas áreas verdes e maior aquecimento nas áreas urbanizadas.
Um estudo realizado por PEREIRA FILHO et al. (2007) com os dados da
estação meteorológica do IAG/USP de 1936 a 2005 apontou mudanças significativas
no ciclo anual das variáveis ao longo das últimas sete décadas. Houve diminuição da
umidade relativa do ar; uma marcante mudança sazonal na pressão mínima diária,
ocorrida na década de 1970, com mínimas relativas no período de inverno e máximas
relativas na primavera e verão; queda na insolação diária média no mesmo período;
aumento significativo da precipitação média diária mensal, principalmente no
período chuvoso.
Com relação à temperatura, o referido estudo apontou que o aumento, no
período de 1961 a 1991, foi maior do que 1,0
o
C, ou seja, acima da estimativa global,
que é de 0,5ºC. Os autores ponderam que ―somado ao aumento global da
temperatura, houve um aumento local da temperatura (mais significativo), que
76
contribuiu para as mudanças climáticas observadas na RMSP‖ (PEREIRA FILHO et
al. 2007, p. 111). Os autores observaram a identificação de ciclos curtos para a
temperatura média do ar e consideram que há fatores de mudanças associadas a
sistemas transientes globais — como El Niño/Oscilação Sul (ENOS) — e outros
associados com mudanças locais de origem antrópica.
A distribuição de chuvas urbanas e a intensificação do problema das
enchentes em São Paulo têm sido associadas à influência da ilha de calor e das
atividades humanas — como a produção de calor antropogênico. Estudos que
enfocam os eventos extremos de chuvas, em São Paulo, têm mostrado que estas se
concentram sobre as áreas urbanas (AZEVEDO 2002, ALVES FILHO e RIBEIRO
2006; PEREIRA FILHO et al.2007).
PEREIRA FILHO et al. (2007, p.109) mostram que, na composição da
distribuição de chuva acumulada de 18 eventos de enchente relacionados com a ilha
de calor e brisa marítima, houve um núcleo de precipitação de até 650 mm sobre a
RMSP e da ordem de 300 mm na periferia.
Além da concentração das chuvas em áreas urbanizadas, os estudos indicam
que as atividades humanas influenciam no processo de intensificação das chuvas,
uma vez que os episódios tendem a ocorrer nos dias úteis, com maior concentração
de casos nos primeiros dias úteis da semana (ALVES FILHO e RIBEIRO 2006;
AZEVEDO 2002).
PEREIRA FILHO et al. (2007, p. 111) identificaram que as anomalias de
vento, que eram de sudoeste até a década de 1970, mudaram para nordeste. Sugere-se
que essa mudança esteja relacionada com circulações térmicas induzidas pela ilha de
calor. Até esta mesma década as anomalias de vento traziam ar relativamente seco e
frio, passando a transportar, ar relativamente quente e úmido posteriormente.
A observação da entrada do vento de NE é ressaltada em AZEVEDO (2002) e
RIBEIRO e AZEVEDO (2003):
O fato é que uma larga faixa na zona lesta da Região Metropolitana de São Paulo é
persistentemente varrida por uma brisa do leste em direção à região central, na maior parte
dos dias, durante o período da manhã. Também é freqüente que este fluxo assuma,
gradativamente, antes da região central, a direção NE ou mesmo NNE [...] e certamente
beneficia-se desse fluxo de ar mais fresco e úmido (RIBEIRO e AZEVEDO 2003, p. 31).
77
A observação de campo nos permite inferir que no período de inversão da brisa oceano-
continente, há um fluxo sensível do Vale em direção à Zona Leste da área urbana, sobretudo
no final da manhã e/ou início da tarde. Nesta porção da metrópole resulta na entrada de vento
de NE [...] do ar que derrama do Vale em direção à Bacia de São Paulo (ou talvez seja
―sugado‖ para a Bacia de São Paulo quando ocorre intensificação da brisa urbana nos dias
centrais da semana) (AZEVEDO 2002, p.63).
XAVIER e PEREIRA FILHO (2007) analisaram as medições e observações
da EM-IAG/USP, no período de 1936 a 2005 utilizando técnicas estatísticas. As
variáveis analisadas foram: temperatura do ar (média, máxima e mínima), umidade
relativa do ar, precipitação, vento (velocidade e direção) e insolação. De modo geral,
as análises mostraram tendência de aumento das temperaturas médias, mínimas e
máximas nas últimas décadas, diminuição da umidade relativa e aumento de chuvas
intensas e diminuição das chuvas menos intensas. Com relação à insolação, não
foram detectadas tendências nítidas de diminuição ou aumento dos índices diários e
mensais no período estudado e, com relação ao vento, as análises foram
inconclusivas.
Os resultados das pesquisas apresentadas acima permitem afirmar que as
alterações nos elementos do clima apontadas por LANDSBERG (1956) e OKE
(1981)
18
a partir de estudos realizados nas cidades de climas temperados são
identificadas também nas cidades de clima tropical, como São Paulo.
As análises dos dados da estação do EM-IAG/USP apontam mudanças dos
componentes climáticos, principalmente a partir da década de 1970, período da
expansão econômica do país (milagre econômico) e do processo de aceleração da
urbanização, mormente nos centros hegemônicos, como o centro-sul do país e a
cidade de São Paulo.
Contudo, Ary França, em 1946, ao estudar o clima da bacia paulistana, já
apontava o aumento das temperaturas da área urbanizada em relação a áreas não
urbanizadas, indicando a influência da cidade na conformação dos atributos
climático. No conjunto, pode-se observar que a área mais densamente construída é
1º C a 1,5ºC mais quente do que os espaços suburbanos ou rurais‖ (FRANÇA 1946,
p. 82).
18
Estes estudos estão descritos com maior detalhe item 3.1 As alterações nos elementos do clima
estão descritas nas Tabelas 4a e 4b.
78
Considera-se que as modificações no clima ocorridas a partir da década de
1970 tenham se pronunciado com a expansão da metrópole paulista. A cidade,
porém, não é homogênea. Diferenças na configuração geoecológica — morfologia,
disposição dos corpos hídricos etc. —, assim como as diferenças no uso e ocupação
do solo, intensificam ou amenizam as características do clima urbano em escala
local. Estudos sobre clima urbano em diferentes escalas, conduzidos na cidade de
São Paulo, têm mostrado diferenciações quando consideradas as escalas local e
microclimática (TARIFA e ARMANI 2001; SILVA e RIBEIRO, 2006).
Em pesquisa realizada na favela Paraisópolis, situada na região sudoeste da
cidade de São Paulo e próxima a áreas com excelentes condições ambientais e
atmosféricas, verificou-se que o ambiente de favela aguça os extremos de
temperatura, tanto em relação às temperaturas mais elevadas, quanto em relação às
mais baixas (SILVA e RIBEIRO 2006).
Considerando tipos de ocupação, relevo, dados climatológicos e resposta
térmica da superfície a partir de imagem de satélite, TARIFA e ARMANI (2001b)
elaboraram um mapeamento detalhado dos climas da cidade de São Paulo,
mostrando que há microclimas diferenciados quando considerada a escala
intraurbana. Na mesma publicação é possível conhecer algumas pesquisas realizadas
no Laboratório de Climatologia da Universidade de São Paulo, sobre diferentes
aspectos e escalas de abordagem sobre o clima urbano de São Paulo, bem como a
classificação dos climas urbanos proposta por estes autores (TARIFA e ARMANI
2001b).
4.1.2 Aspectos climáticos do setor Sul/Sudeste
O setor Sul/Sudeste do município de São Paulo compreende um mosaico
microclimático que, segundo a classificação dos climas urbanos elaborada por
TARIFA e ARMANI (2001b), é caracterizado por: a) Unidade Climática Urbana
Central e b) Unidades Climáticas Urbanas de Periferia.
Os autores classificaram o clima desse setor como: Clima Tropical de
Altitude do Planalto Paulistano/ colinas intermediárias/ morros baixos, terraços e
patamares; e altas colinas/ colinas, patamares e rampas do Pinheiros. Esta
subunidade, segundo os autores, caracteriza-se por temperatura média anual que
79
varia de 19,6
o
C a 19,3
o
C; média anual das máximas entre de 25,2
o
C a 24,9
o
C e média
anual das mínimas de 15,8
o
C a 15,5
o
C. Os totais pluviométricos anuais oscilam entre
1250 mm e 1580 mm.
As áreas de maior densidade de construção, as vias de circulação de maior
fluxo e tráfego de veículos e aviões — como a área compreendida pelo Aeroporto de
Congonhas —, bem como as áreas industriais, individualizam-se e apresentam
valores térmicos de superfície entre 30º C e 32º C, nos meses de transição estacional
– setembro e abril.
A área residencial, com predominância de casas e com pequena porcentagem
de áreas verdes, corresponde à Unidade Climática Intermediária entre os bairros
verdes e aqueles completamente áridos, apresentam a uma variação entre 29ºC e
32ºC, dependendo de cada condição específica da superfície, ligada principalmente à
densidade e altura das áreas verdes (arborização de ruas e quintais).
A área onde se encontra localizado o Parque do Estado individualiza-se pela
formação florestal, que reduz a temperatura da superfície para um mínimo de até
23ºC no outono (abril) e 25ºC (setembro).
Nos bairros verdes — aqueles com casas baixas e alto índice de cobertura
vegetal constituída por parques, jardins e praças —, a temperatura da superfície
oscila entre 27ºC e 29ºC (setembro) ou de 27 a 30º C (abril).
Ao sul do Parque do Estado, abrangendo os distritos de Cidade Ademar,
Campo Grande, Capela do Socorro, Pedreira e Cidade Dutra, a urbanização contínua
avança para o Sul, entre as represas Guarapiranga e Billings. De acordo com a
intensidade e densidade das edificações, bem como a maior ou menor porcentagem
de áreas verdes, ocorrem variações no campo térmico, havendo queda nas
temperaturas em manchas isoladas para valores de até 27ºC, tanto em setembro como
em abril.
Os distritos de Capela do Socorro, Cidade Dutra e parte de Pedreira
apresentam um padrão muito variado de ocupação; em alguns trechos próximos da
Represa Guarapiranga e Billings se alternam padrões de uso do solo de nível médio
com maior presença de cobertura vegetal. Os bairros muito próximos às represas
80
devem sofrer uma freqüência maior de nevoeiros e névoas úmidas noturnas e
matinais (TARIFA e ARMANI 2001b, p. 67-68).
4.2 Aspectos da ocupação do setor Sul/Sudeste
A região é cortada por importantes vias e de tráfego intenso, como a Avenida
das Nações Unidas (Marginal do Rio Pinheiros), a Avenida dos Bandeirantes e a
Rodovia dos Imigrantes, que faz a ligação com o litoral de São Paulo, entre outras.
A Figura 8 mostra o mapa com as vias principais que cortam a região estudada, bem
como a distribuição das áreas de favela no setor.
A Figura 9 mostra o mapa de distribuição das favelas agrupadas por tamanho.
Dos quatorze distritos selecionados, todos apresentam áreas com moradia em favelas,
sendo o distrito de Moema a única exceção. É possível verificar a maior
concentração, em quantidade, em número e em tamanho, de áreas de favelas nos
distritos do Jabaquara, Cidade Ademar, Cidade Dutra, Pedreira e Sacomã.
O IDH para os distritos do setor Sul/Sudeste está representado na Figura 10.
Os distritos do Ibirapuera e Moema apresentam os melhores indicadores de
desenvolvimento humano — altos índices —; por outro lado, os distritos de Cidade
Ademar, Cidade Dutra e Pedreira apresentam os piores indicadores — índices baixos
de desenvolvimento humano. Os distritos restantes apresentam nível médio de
desenvolvimento.
81
Figura 8 – Principais vias de circulação e distribuição das áreas de favelas no Setor
Sul/Sudeste, Município de São Paulo, SP.
Fonte: Base Cartográfica Digital das Favelas do Município de São Paulo. PMSP/CEM 2003.
82
Figura 9 – Concentração das áreas de favelas, em relação ao tamanho (perímetro), no Setor
Sul/Sudeste, Município de São Paulo, SP.
Fonte: Base Cartográfica Digital das Favelas do Município de São Paulo. PMSP/CEM 2003.
83
Figura 10 – Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) no Setor Sul/Sudeste, Município de
São Paulo, SP, Brasil no ano de 2000.
Fonte: www2.uol.com.br/aprendiz/n_noticias/.../id150802.doc
84
O padrão de distribuição dos indicadores de desenvolvimento humano e
socioambientais confirma o padrão de ocupação urbana da cidade de São Paulo, que,
como vimos no Capitulo 1, privilegiou as áreas mais centrais, onde se concentra a
população de mais alta renda, em detrimento das áreas periféricas, distantes do
centro, em que há maior concentração da população de menor renda.
Os distritos de Cidade Ademar, Cidade Dutra e Pedreira apresentam os piores
indicadores de IDH e socioambientais, bem como concentram maior número de
favela (Figuras 8 a 10).
4.3 População da área de estudo
A população total do município de São Paulo e do setor Sul/Sudeste,
estimada para o ano de 2005
19
, bem como a proporção dos grupos etários estudados
— crianças menores de cinco anos e adultos com mais de sessenta anos —, está
representada na Figura 11.
O total de população do setor Sul/Sudeste corresponde a aproximadamente
16% do total da população do município de São Paulo. O grupo etário de crianças
menores de cinco anos residentes no setor Sul/Sudeste corresponde a 8,7% do total
da população de crianças menores de cinco anos residentes no município de São
Paulo e o grupo etário de sessenta e mais anos a 10,2% do total da população dessa
faixa etária em relação à população total do município.
Em relação à população total residente no setor Sul/Sudeste,
aproximadamente 15% são crianças menores de cinco anos e 20% correspondem à
faixa etária de sessenta e mais anos.
19
A representação gráfica apresentada aqui se refere ao ano de 2005 (meio do período), considerando que os
dados dos anos anteriores e posteriores são muito próximos aos desse ano. A apresentação dos dados de todo o
período encontra-se no Apêndice A.
85
0
5
10
15
20
%
100 8.7 10.2
TO TA L 0 A 4 > 60
S ã o P a ulo
S etor
S ul/S udes te
Figura 11 – Proporção da população estudada em relação ao Município de São Paulo e em
relação à área de estudo – Setor Sul/Sudeste para o ano de 2005.
Fonte: Fundação SEADE 2009.
A proporção da população (%), por distrito, de crianças residentes em relação
ao total da população do setor Sul/Sudeste está representada no mapa da Figura 12. A
distribuição mostra que os distritos mais centrais apresentam menores taxas de
população infantil (menos de 5%), enquanto os distritos do Sacomã, Jabaquara e
Cidade Dutra apresentam taxas de até 15% da população constituída por crianças
menores de cinco anos. O distrito de Cidade Ademar apresenta a maior proporção de
crianças menores de cinco anos, taxa acima de 15% do total da população do setor.
A Figura 13 mostra que a população de mais de sessenta anos está
concentrada nos distritos de Vila Mariana, Sacomã e Jabaquara — mais de 10% da
população do setor —, enquanto os distritos de Socorro e Pedreira contêm menos de
5% da população com mais de sessenta anos. Nos distritos restantes, até 10% da
população tem de mais de sessenta anos.
Trata-se, portanto, de uma região muito diversificada em relação ao padrão de
ocupação. Nesse setor podem ser encontradas áreas residenciais nobres, como os
bairros arborizados com edificações baixas e também bairros verticalizados, áreas
industriais mais antigas, como aquelas da região de Santo Amaro e Interlagos e áreas
bastante adensadas com forte verticalização, como o eixo da Avenida Luis Carlos
86
Berrini. Há, igualmente, amplos espaços verdes preservados — como a região do
Parque Estadual das Fontes do Ipiranga (PEFI), onde se localizam o Parque
Zoológico, Botânico e a EM-IAG/USP — e áreas de ocupação mais precária, como
as favelas e os bairros de ocupação mais recente nas bordas das represas
Guarapiranga e Billings. Esse mosaico confere aos distritos perfis socioeconômicos e
ambientais diferenciados em relação às características da população.
87
Figura 12 – Distribuição da proporção da população (%) estimada de crianças de menores de
cinco anos, por distrito, no setor Sul/Sudeste, Município de São Paulo, SP, no ano de 2005.
Fonte: Fundação SEADE 2009.
88
Figura 13 – Distribuição da proporção da população (%) estimada de pessoas de sessenta e
mais anos, por distrito, no setor Sul/Sudeste, Município de São Paulo, SP, no ano de 2005.
Fonte: Fundação SEADE
89
5. RESULTADOS
A seguir apresentam-se os resultados das análises descritivas das variáveis
meteorológicas observadas no setor Sul/Sudeste, no período de 2003 a 2007.
5.1. Características Climáticas do Setor Sul/Sudeste
5.1.1 EM-IAG/USP
A análise estatística descritiva para os cinco anos de observação das variáveis
medidas na EM-IAG/USP está expressa na Tabela 5. Foram 1826 dias de
observação, sendo que, desses, somente em um dia não houve registro (29/02/2004).
A média da temperatura média diária do ar foi de 19,3ºC. A menor
temperatura média do ar foi de 8,4ºC e, a maior, 27,6ºC. A média das temperaturas
máxima do ar foi de 25,3ºC, sendo que o maior valor medido foi de 35,1ºC e o menor
valor, de 11,4ºC. A temperatura mínima do ar teve média de 15,1ºC e, o maior valor
absoluto foi de 21,6ºC e 3,3º C o menor valor absoluto. O valor médio de umidade
relativa do ar foi de 79,9%. O valor máximo absoluto de 96,4% e o valor mínimo de
44,4%.
Tabela 5 – Estatística descritiva dos dados meteorológicos da EM-IAG/USP, no período de
1.01.2003 a 31.12.2007.
Ta (oC)
TaMax (oC)
TaMin (oC)
RH (%)
V (m/s)
Rad,
Global
(W/m2)
PET (
o
C)
Média
19,4
25,3
15,1
79,9
1,7
181,9
19,4
Mediana
19,5
25,7
15,4
80,9
1,6
180,1
19,3
Moda
20,5
26,2
15,2
92,2
1,4
86,8
19,1
Desvio Padrão
3,3
4,5
3,4
8,4
0,5
70,9
5,2
Mínimo
8,4
11,4
3,3
44,4
0,3
22,3
4,1
Maximo
27,6
35,1
21,6
96,4
4,8
395,6
32,2
Percentil
25
17,1
22,3
12,8
75,0
1,3
134,0
15,9
50
19,5
25,7
15,4
80,9
1,7
180,1
19,3
75
21,9
28,6
17,8
85,5
2,0
230,5
23,3
Fonte: Estação Meteorológica IAG/USP n=1825
O valor médio da velocidade do vento foi de 1,72 m/s, com máximo de 4,85
m/s e mínimo de 0,29 m/s. A média dos valores de radiação solar global foi de 181,9
W/m
2
, o valor máximo de 395,63 W/m
2
e mínimo de 22,3 W/m
2
.
90
O índice de conforto PET calculado com os dados dessa Estação
Meteorológica apresentou média de 19,4ºC, mínima de 4,1ºC e máxima de 32,2ºC.
As Pranchas 1 a 5 mostram gráficos do ritmo diário das temperaturas do ar,
umidade relativa do ar, velocidade do vento e radiação solar na estação
meteorológica EM-IAG/USP, no período de 2003 a 2007. A marcha das
temperaturas não diverge muito entre os anos, apresentando forte oscilação inter-
diária, sobretudo no período de primavera-verão. As temperaturas médias do ar
oscilaram em torno de 10ºC e 25ºC, em todo o período (2003-2007), sendo que as
maiores médias ocorrem no período da primavera-verão e, as menores médias, no
período do inverno. As temperaturas máximas do ar oscilaram em torno de 15ºC e
35ºC e as temperaturas mínimas do ar entre 5ºC e 20ºC.
Os valores de umidade relativa média do ar são altos e concentraram-se em
torno de 60% a 90% no período, sendo que alguns dias do ano apresentam os valores
de umidade abaixo de 60%, correspondendo aos meses de julho, agosto, setembro
outubro e novembro em todos os anos estudados. Observa-se, em 2007, um dia de
umidade relativa média baixa (menor de 50%) em setembro.
A velocidade média do vento diário oscila entre 1,0 m/s e 2,0 m/s na maior
parte do ano, com tendência a aumento no final do período — novembro/dezembro.
Os anos de 2003 e de 2007 apresentaram um dia, em novembro, com ventos médios
acima de 4,0 m/s.
Os valores médios diários de radiação solar global oscilaram entre 50 W/m
2
e
400 W/m
2
o ano todo, com valores máximos atingindo o período de primavera/verão
e mínimo no inverno, acompanhando o ciclo astronômico da posição do sol. A
nebulosidade também interfere na entrada da radiação solar, impedindo parte dessa
radiação de chegar à superfície terrestre. Nota-se a grande variabilidade dos valores
de radiação, principalmente no período de primavera-verão, provavelmente devido à
nebulosidade.
91
Prancha 1 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento e
radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2003.
Fonte: EM-IAG/USP.
92
Prancha 2 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento e
radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2004.
Fonte: EM-IAG/USP
93
Prancha 3 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento e
radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2005.
Fonte: EM-IAG/USP
94
Prancha 4 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento e
radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2006.
Fonte: EM-IAG/USP
95
Prancha 5 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar, vento e
radiação solar, na EM-IAG/USP, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2007.
Fonte: EM-IAG/USP
96
As Figuras 14 a 19 apresentam a representação gráfica das médias mensais
das temperaturas do ar média, máxima e mínima medidas na EM-IAG/USP, no
período de 2003 a 2007.
Os valores de temperatura média estiveram entre 14ºC e 26ºC. Os valores das
temperaturas médias foram mais elevados nos meses de janeiro, fevereiro e março e
mais baixos nos meses de maio a setembro. Contudo, essa configuração não é
homogênea. Nota-se que os meses de janeiro e fevereiro tiveram médias mais
elevadas nos anos de 2003, sendo que, nesse ano, o mês de fevereiro foi mais quente
que em todos os outros anos. No ano de 2005, os maiores valores médios de
temperatura ocorreram no mês de janeiro e, nos anos de 2006 e 2007, essa ocorrência
foi entre os meses de janeiro e março. A partir de abril, os valores começam a
declinar e o período com os menores valores de temperatura média vão de maio a
setembro. No ano de 2003, o período mais frio ocorreu em agosto; em 2004, em
junho e julho; em 2005 e 2007, em julho. Os valores voltam a aumentar em
setembro, contudo podendo ter um ―atraso‖ conforme observado nos anos de 2003,
2005 e 2006 (Figura 14).
A distribuição mensal dos valores médios das temperaturas máximas está
expressa na Figura 15. Esses valores situaram-se entre 20ºC e 32ºC. Os meses de
janeiro a março apresentam, em geral, os maiores valores de temperaturas máximas
médias. Os meses de fevereiro de 2003 e março de 2007 apresentaram os maiores
valores de temperatura máxima. Os menores valores ocorrem entre os meses de maio
a agosto. Nos anos de 2006 e 2007 valores elevados estenderam-se até o mês de
março. O ano de 2004 apresentou os menores valores de temperatura máxima nos
meses de maio, junho e julho.
A Figura 16 mostra a distribuição mensal dos valores médios das
temperaturas mínimas — entre 10ºC e 20ºC. Os maiores valores ocorrem entre
janeiro e março, exceto no ano de 2004, em que os valores foram mais baixos do que
nos mesmos meses dos outros anos. Os valores começam a diminuir em maio e os
menores valores ocorrem em julho e agosto. Contudo, no ano de 2006, os menores
valores médios ocorreram de maio a agosto e, em 2007, de junho a agosto.
97
Os valores de umidade relativa média mensal são, em geral, bastante elevados
durante o ano — entre 65% e 90%. Os maiores valores ocorreram entre setembro e
abril e, os menores, nos meses de inverno. Em 2003 o menor valor ocorreu em julho;
de 2004 a 2006, em agosto e; em 2007, em setembro (Figura 17).
A velocidade média diária do vento está representada na Figura 18 — entre
1,0 e 2,5m/s. Os ventos com maior velocidade ocorrem a partir de outubro,
estendendo-se até dezembro. Em geral, os valores médios são bastante homogêneos,
sendo que os meses de abril, maio, junho e julho apresentam valores médios baixos.
Os anos de 2005 e 2006 caracterizaram-se por apresentar média de vento mensal
baixo em maio, junho e julho. Em 2003, o mês de abril apresentou média baixa e, em
2007, no mês de março — entre 1,0 e 1,5 m/s.
Os valores médios da radiação solar global são apresentados na Figura 19. Os
maiores valores correspondem aos meses de primavera-verão, sendo que, a partir do
mês de março, começam a diminuir. O período com os menores valores médios são
os meses de junho e julho. No ano de 2005 o mês de setembro apresentou valores
médios baixos.
98
Figura 14 – Média mensal da temperatura do ar na EM-IAG/USP, no período de 2003 a
2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM- IAG/USP
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
oC
meses
ano
16.0-18.0 18.0-20.0 20.0-22.0 22.0-24.0 24.0-26.0 26.0-28.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
32.0
oC
meses
ano
99
Figura 15 – Média mensal da temperatura máxima do ar na EM-IAG/USP, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-IAG/USP
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
oC
meses
ano
20.0-22.0 22.0-24.0 24.0-26.0 26.0-28.0 28.0-30.0 30.0-32.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
32.0
oC
meses
ano
100
Figura 16 – Média mensal da temperatura do ar mínima na EM-IAG/USP, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-IAG/USP
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
oC
meses
ano
10.0-12.0 12.0-14.0 14.0-16.0 16.0-18.0 18.0-20.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
32.0
oC
meses
ano
101
Figura 17 – Média mensal da umidade relativa do ar na EM-IAG/USP, no período de 2003 a
2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-IAG/USP
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
UR (%)
meses
ano
65.0-70.0 70.0-75.0 75.0-80.0 80.0-85.0 85.0-90.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
70.0
75.0
80.0
85.0
90.0
RH(%)
meses
ano
102
Figura 18 – Média mensal da velocidade do vento na EM-IAG/USP, no período de 2003 a
2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-IAG/USP
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
1.0-1.5 1.5-2.0 2.0-2.5
103
Figura 19 – Média mensal da radiação solar (W/m2) na EM-IAG/USP, no período de 2003 a
2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-IAG/USP
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0
50
100
150
200
250
300
W/m2
meses
ano
250-300
200-250
150-200
100-150
50-100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
50-100 100-150 150-200 200-250 250-300
104
5.1.2 EM-CONGONHAS
A Estação Meteorológica de Congonhas é uma estação automática. É comum,
nessas estações, haver falha no registro dos dados. Dos 1826 dias observados, em
1722 dos dias (94,3%) houve registro, ou seja, em 104 dias não houve medição.
Houve falha na obtenção nos meses de outubro de 2003, maio de 2007 e outubro de
2007.
A Tabela 6 mostra a estatística descritiva dos cinco anos de observação na
EM-CONGONHAS. O valor médio da temperatura média foi de 20,1ºC, o valor
máximo de 28,6ºC e o valor mínimo de 10,3ºC. A média das máximas foi de 24,6ºC
e o mínimo de 10,7ºC e o valor máximo de 35,4ºC. O valor médio das temperaturas
mínimas foi de 16,8ºC, sendo 10,0
o
C e 23,8ºC os valores mínimo e máximo,
respectivamente.
O valor médio da umidade relativa do ar foi de 75,5%, sendo que o valor
mínimo foi de 31% e valor máximo de 95%.
A média da velocidade diária do vento foi de 2,9 m/s. O valor máximo foi de
7,1 m/s e o valor mínimo de 0,1 m/s.
O índice de conforto PET calculado com os dados da EM-CONGONHAS
teve valor médio de 18,5ºC, valor mínimo de 4,2ºC e máximo de 34,2ºC.
Tabela 6 – Estatística descritiva dos dados meteorológicos da EM-CONGONHAS, no
período de 1.01.2003 a 31.12.2007.
Ta (
o
C)
TaMax (
o
C)
TaMin (
o
C)
RH (%)
V (m/s)
PET (
o
C)
Média
20,2
24,9
16,9
75,6
2,9
18,5
Mediana
20,5
25,3
17,1
77,0
2,8
18,5
Moda
22,1
24,6
17,4
81,0
3,0
18,1
Desvio Padrão
3,4
4,5
3,1
10,6
1,1
5,1
Mínimo
10,3
10,7
10,0
31,0
0,1
4,2
Máximo
28,6
35,4
23,8
95,0
7,1
34,2
Percentil
25
17,9
22,0
14,6
70,0
2,2
15,4
50
20,5
25,3
17,1
77,0
2,8
18,5
75
22,7
28,1
19,3
83,0
3,7
22,0
Fonte: Estação Meteorológica de Congonhas n=1722
105
As pranchas 6 a 10 mostram o ritmo diário das variáveis meteorológicas de
temperatura do ar, umidade relativa do ar e velocidade do vento, medidas na EM-
CONGONHAS e utilizadas neste estudo.
O ritmo diário das variáveis medidas na EM-CONGONHAS acompanham
aqueles observados na EM-IAG/USP. A marcha das temperaturas caracterizam-se
pela forte oscilação inter-diária, principalmente na primavera-verão, menores valores
no outono-inverno e maiores na primavera-verão. Contudo, há algumas diferenças
que serão ressaltadas.
As temperaturas mínimas apresentam valores mais elevados do que as
temperaturas mínimas observadas na EM-IAG/USP. Os valores médios diários
situam-se entorno dos 10ºC. As temperaturas máximas oscilaram entre 15ºC e 35ºC,
sendo que, no ano de 2003, houve maior número de dias com valores próximos a
35ºC.
A umidade relativa do ar é relativamente elevada durante o ano todo, sendo
que valores baixos (menores de 60%) ocorrem nos meses que vão de maio a outubro.
A velocidade do vento é mais elevada do que aquela medida no EM-
IAG/USP. No período estudado houve dias com velocidade acima de 5,0 m/s.
Observa-se a tendência de aumento da velocidade do vento no final do ano.
As Figuras 20 a 24 mostram a representação gráfica das variáveis médias
mensais medidas na EM-CONGONHAS, nos anos de 2003 a 2007.
Os gráficos da Figura 20 mostram os valores de temperaturas médias
mensais. Os valores médios de temperatura situaram-se entre 16ºC e 26ºC. Os
maiores valores médios ocorrem nos meses de verão, ou seja, dezembro, janeiro e
fevereiro. O mês de fevereiro de 2003 apresentou o maior valor de temperatura
média. O ano de 2004 apresentou valores mais baixos do que os outros anos em
quase todos os meses. Os menores valores ocorrem de maio a setembro. Chamam a
atenção os meses de setembro nos anos de 2003 e 2005, em que ocorreu o menor
valor médio para o período.
106
Prancha 6 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e velocidade
do vento, na EM-CONGONHAS, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2003.
Fonte: EM-Congonhas
107
Prancha 7 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e velocidade
do vento, na EM-CONGONHAS de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2004.
Fonte: EM-Congonhas
Fonte: EM-Congonhas
108
Prancha 8 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e velocidade
do vento, na EM-CONGONHAS de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2005.
Fonte: EM-Congonhas
Fonte: EM-Congonhas
109
Prancha 9 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e velocidade
do vento, na EM-CONGONHAS, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2006.
Fonte: EM-Congonhas
Fonte: EM-Congonhas
110
Prancha 10 – Ritmo diário das temperaturas do ar, umidade relativa média do ar e velocidade
do vento, na EM-CONGONHAS, de 1 de janeiro a 31 de dezembro de 2007.
Fonte: EM-Congonhas
Fonte: EM-Congonhas
111
Figura 20 – Média mensal da temperatura média do ar na EM-CONGONHAS, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-CONGONHAS
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
oC
meses
ano
16.0-18.0 18.0-20.0 20.0-22.0 22.0-24.0 24.0-26.0 26.0-28.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
32.0
oC
meses
ano
112
A Figura 21 mostra os valores médios das temperaturas máximas. Os valores
situaram-se entre 20ºC e acima de 32ºC. Os maiores valores ocorreram entre
dezembro e abril e, os menores, entre maio e agosto.
O mês de fevereiro de 2003 apresentou a maior média máxima do período,
32,2ºC. O mês de setembro de 2004 apresentou valor médio mais elevado e, em
2005, mais baixo do que o mesmo mês nos outros anos.
Os valores médios mensais de temperatura mínima situaram-se entre 12ºC e
24ºC e são apresentados na Figura 22. Os maiores valores ocorreram entre janeiro e
março, especificamente nos anos de 2003, 2006 e 2007 (exceto janeiro). O mês de
fevereiro teve o maior valor de mínima (22,2ºC) do período. Os menores valores
(menor do que 16ºC) ocorreram entre maio e setembro, sendo que valores abaixo de
14ºC ocorreram entre julho e agosto, exceto no ano de 2004, em que esses valores
ocorrem em maio, junho e julho.
Os valores médios mensais de umidade relativa do ar são apresentados na
Figura 23. De modo geral, a umidade relativa média é elevada e os valores situaram-
se entre 65% e 85%. Os valores mais baixos (abaixo de 70%) ocorreram nos meses
de maio e julho de 2003, agosto de 2005, julho e agosto de 2006, agosto e setembro
de 2007.
A velocidade média mensal do vento na EM-CONGONHAS é de modo geral
mais elevada do que na EM-IAG/USP situando-se entre 1,0 m/s e 4,5 m/s, conforme
se observa na Figura 24. Valores mais elevados concentram-se nos meses de
primavera-verão (setembro a março) e os menores valores nos meses de inverno.
113
Figura 21 – Média mensal da temperatura máxima do ar na EM-CONGONHAS, no período
de 2003 a 2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-CONGONHAS
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
oC
meses
ano
18.0-20.0 20.0-22.0 22.0-24.0 24.0-26.0 26.0-28.0
28.0-30.0 30.0-32.0 32.0-34.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
32.0
oC
meses
ano
114
Figura 22 – Média mensal da temperatura mínima do ar na EM-CONGONHAS, no período
de 2003 a 2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-CONGONHAS
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
oC
meses
ano
12.0-14.0 14.0-16.0 16.0-18.0
18.0-20.0 20.0-22.0 22.0-24.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
28.0
30.0
32.0
oC
meses
ano
115
Figura 23 – Média mensal da umidade relativa do ar na EM-CONGONHAS, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-CONGONHAS
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
70.0
75.0
80.0
85.0
UR (%)
meses
ano
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
UR (%)
meses
ano
65.0-70.0 70.0-75.0
75.0-80.0 80.0-85.0
116
Figura 24 – Média mensal da velocidade do vento na EM-CONGONHAS, no período de
2003 a 2007, São Paulo, SP.
Fonte: EM-CONGONHAS
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003
2004
2005
2006
2007
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
m/s
meses
ano
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003
2004
2005
2006
2007
m/s
meses
ano
1.0-1.5 1.5-2.0 2.0-2.5
2.5-3.0 3.0-3.5 3.5-4.0
4.0-4.5 4.5-5.0 5.0-5.5
117
5.1.3 Séries Temporais do ambiente termal na EM-IAG/USP e EM-
CONGONHAS
As Figuras a seguir apresentam os gráficos de distribuição mensal das
variáveis medidas nas estações meteorológicas EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS,
nos anos de 2003 a 2007.
Os gráficos de Boxplot apresentam a distribuição dos valores mensais, ou
seja, eles mostram a variabilidade, a mediana, o valor máximo e mínino, os quartis
75 e 25. Os pontos fora das caixas representam os outliers
20
A Figura 25 e a Figura 26 mostram a distribuição mensal da temperatura
média na EM-IAG/USP e na EM-CONGONHAS, respectivamente. O gráfico da
temperatura média aponta tendência à sazonalidade; apresenta os maiores valores nos
meses de primavera-verão (setembro a março) e declínio dos valores nos meses de
outono-inverno (abril-agosto). Nota-se que, em geral, a maior variabilidade mensal
das temperaturas ocorre nos meses de inverno-primavera (maio a outubro).
Não há um padrão para ocorrência de outliers, ou seja, valores que se
distanciaram do centro da distribuição das temperaturas do mês, contudo há maior
predominância de valores extremos baixos, exceto no mês de fevereiro de 2006, na
EM-CONGONHAS.
20
O box-plot (diagrama de caixa), é um gráfico que descreve simultaneamente várias características importantes
de um conjunto de dados, tais como centro, dispersão, desvio e identificação das observações que estão longe do
centro dos dados. Essas observações são chamadas de outliers ESTANISLAU e SEGRI (s/d).
118
Figura 25 – Ritmo mensal da temperatura média na EM-IAG/USP, São Paulo, SP, 2003 a
2007.
Fonte: EM-IAG/USP
Figura 26 – Ritmo mensal da temperatura média na EM-CONGONHAS, São Paulo, SP,
2003 a 2007.
Fonte: EM-CONGONHAS
119
A Figura 27 e a Figura 28 mostram os gráficos da distribuição mensal das
temperaturas mínimas na EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS. Nota-se também o
padrão sazonal da distribuição das temperaturas mínimas, em que os maiores valores
ocorrem nos meses de primavera-verão (setembro a março) e os menores valores no
outono-inverno (abril a agosto). A maior variabilidade das temperaturas mínimas
mensais ocorre nos meses de outono-inverno, contudo os dados da EM-
CONGONHAS apresentam maior variabilidade na distribuição das temperaturas
mínimas do que os da EM-IAG/USP.
Neste caso, também não há padrão para ocorrência dos outliers, contudo há
predominância de valores mais baixos do que mais altos com relação à distribuição
mensal das temperaturas mínimas.
Figura 27 – Ritmo mensal da temperatura mínima na EM-IAG/USP, São Paulo, SP, 2003 a
2007.
Fonte: EM-IAG/USP
A N O
M ês
2
0
0
7
2
0
0
6
2
0
0
5
2
0
0
4
2
0
0
3
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
20
15
10
5
Te mp e r a t ur a mínima ( ° C)
120
Figura 28 – Ritmo mensal da temperatura mínima na EM-CONGONHAS, São Paulo, SP,
2003 a 2007.
Fonte: EM-CONGONHAS
A Figura 29 e a Figura 30 mostram os gráficos da distribuição da amplitude
térmica na EM-IAG/USP e na EM-CONGONHAS. Os valores oscilaram entre 5º C e
20º C. Os dados medidos na EM-IAG/USP apresentam valores ligeiramente maiores
de 20º C enquanto na EM-CONGONHAS os dados não ultrapassam os 20º C.
Os maiores valores de amplitude térmica ocorrem nos meses de inverno-
primavera (julho a outubro). Esses meses apresentam também a maior variabilidade
mensal dos valores de amplitude térmica, ou seja, esses meses apresentam maior
variação diária entre a temperatura máxima e mínima em grande parte do período
(mês). Os meses de verão (dezembro a março) apresentam valores mais baixos e
menor variabilidade mensal.
Os outliers mais altos e mais baixos ocorreram em toda série temporal, sem,
contudo, haver um padrão definido.
121
Figura 29 – Ritmo mensal da amplitude térmica na EM-IAG/USP, São Paulo, SP, 2003 a
2007.
Fonte: EM-IAG/USP
Figura 30 – Ritmo mensal da amplitude térmica na EM-CONGONHAS, São Paulo, SP, 2003
a 2007.
Fonte: EM-CONGONHAS
A N O
M ês
2
0
0
7
2
0
0
6
2
0
0
5
2
0
0
4
2
0
0
3
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
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4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
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6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
25
20
15
10
5
0
A M PLITUDE (° C)
A N O
M ês
2
0
0
7
2
0
0
6
2
0
0
5
2
0
0
4
2
0
0
3
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
20
15
10
5
0
A MPLITUDE ( ° C)
122
A Figura 31 e a Figura 32 mostram os gráficos da distribuição dos valores do
índice de conforto PET na EM-IAG/USP e na EM-CONGONHAS. Há um padrão
sazonal e, em geral, os valores mais elevados ocorrem nos meses de setembro a abril
e valores mais baixos nos meses de maio a agosto. Há uma forte variabilidade dos
valores do PET, principalmente, nos meses de inverno e primavera (julho a outubro).
Valores de outliers ocorreram em todos os anos, porém sem um padrão
definido, sendo que os valores baixos foram mais freqüentes do que os valores de
altos.
Figura 31 – Ritmo mensal do PET na EM-IAG, São Paulo, SP, 2003 a 2007.
Fonte: EM-IAG/USP
A N O
M ês
2
0
0
7
2
0
0
6
2
0
0
5
2
0
0
4
2
0
0
3
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
35
30
25
20
15
10
5
0
PET IA G (° C)
123
Figura 32 – Ritmo mensal do PET na EM-CONGONHAS São Paulo, SP, 2003 a 2007.
Fonte: EM-CONGONHAS
5.2 EM-IAG/USP X EM-CONGONHAS
As estações meteorológicas do IAG/USP e CONGONHAS estão separadas
por menos de 10 km de distância. No entanto, a estação do IAG/USP situa-se numa
área de entorno arborizado, enquanto a EM-CONGONHAS situa-se em uma área
densamente urbanizada (Figura 3).
As análises mostram que há forte correlação linear positiva entre as variáveis
medidas nas duas estações meteorológicas, como mostradas na Tabela 8 indicando
que os valores medidos em uma estação são também medidos na outra estação
meteorológica. As variáveis de temperatura apresentam correlação mais forte do que
as variáveis: velocidade do vento e umidade relativa do ar.
A Tabela 7 mostra o teste de correlação e a Tabela 8 o teste de médias entre
as variáveis medidas na EM-IAG e EM-CONGONHAS. Os resultados apontam que
os valores não são exatamente iguais, principalmente, no que diz respeito às
temperaturas do ar mínimas e velocidade do vento. O teste das médias mostra que a
temperatura média do ar; temperatura mínima do ar e a velocidade do vento são
A N O
m ês
2
0
0
7
2
0
0
6
2
0
0
5
2
0
0
4
2
0
0
3
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
1
1
1
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
35
30
25
20
15
10
5
0
PET CONGONHA S (° C)
124
maiores na EM-CONGONHAS; das temperaturas máximas do ar e das umidades
relativas do ar são maiores na EM-IAG/USP.
Tabela 7 – Teste de correlação entre as variáveis medidas no EM-IAG/USP e EM-
CONGONHAS.
Correlação
Sig.
Ta IAG & Ta CONG
0,926
0,00
TaMaxIAG & TaMaxCONG
0,930
0,00
TaMinIAG & TaMinCONG
0,839
0,00
RHIAG & RHCONG
0,632
0,00
VIAG & VCONG
0,669
0,00
N=133
Fonte: EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS.
Tabela 8 – Teste de médias pareadas para as variáveis medidas na EM-IAG/USP e EM-
CONGONHAS no período de 01 de janeiro de 2003 a 31 de dezembro de 2007
Média
Desvio padrão
P valor
Intervalo de
confiança (95%)
Ta IAG - Ta CONG
-0,48
0,68
0,00
-0,59
-0,36
TaMaxIAG -
TaMaxCONG
0,37
0,85
0,00
0,22
0,52
TaMinIAG -
TaMinCONG
-1,38
1,57
0,00
-1,65
-1,12
RHIAG - RHCONG
1,02
6,01
0,05
-0,01
2,05
VIAG – VCONG
-1,74
1,02
0,00
-1,92
-1,57
Fonte: EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS.
Foram calculadas as diferenças entre as variáveis: temperatura média do ar,
temperatura máxima do ar, temperatura mínima do ar e umidade relativa média do ar
na EM-IAG e EMCONGONHAS (varEM-IAG)-(varEM-CONGONHAS).
A Figura 33 mostra o histograma das diferenças entre as temperaturas
máximas do ar nas estações meteorológicas. A distribuição mostra maior freqüência
de diferenças positivas, ou seja, aponta maior freqüência de temperaturas máximas
do ar mais elevadas na EM-IAG, com valores de até 2º C. No entanto, há ocorrência
de dias em que, embora com menor freqüência, as temperaturas máximas são mais
elevadas na EM-CONGONHAS, podendo atingir valores acima de 2º C de diferença
entre elas.
A Figura 34 mostra o histograma das diferenças entre as temperaturas
mínimas do ar com maior freqüência negativa, isto é, evidenciando que os valores de
125
temperatura mínima do ar medidas na EM-CONGONHAS são mais elevadas e com
grande freqüência de diferença de até 2º C, mas podendo atingir valores acima de 6º
C.
O histograma das diferenças entre as temperaturas médias do ar (Figura 35)
mostram grande freqüência de dias com diferenças próximas de zero, ou seja, as
temperaturas médias são iguais ou muito próximas. Contudo, a distribuição mostra
que as temperaturas médias medidas na EM-CONGONHAS são freqüentemente
maiores do que no EM-IAG/USP, com diferenças acima de 1º C. A ocorrência de
temperaturas médias mais elevadas na EM-IAG/USP é pequena e não ultrapassa a 1º
C de diferença.
O histograma das diferenças entre a umidade relativa do ar nas duas estações
meteorológicas mostra maior freqüência de diferenças positivas, ou seja, com valores
de umidade mais elevados na EM-IAG, em até 20% (Figura 36)
A Figura 37 e a Figura 38 mostram os histogramas das freqüências dos
valores de velocidade médio do vento medidos na EM-IAG/USP e EM-
CONGONHAS, respectivamente. Observa-se a ocorrência de maior freqüência de
ventos mais intensos na EM-CONGONHAS, com velocidades mais freqüentes entre
2,0 e 4,0 m/s. Na EM-IAG/USP a maior freqüência situa-se entre 1,0 e 2,0 m/s.
Figura 33 – Freqüência das diferenças entre as temperaturas máximas na EM-IAG/USP e
EM-Congonhas.
Fonte: EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS
-8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00
diferença entre tmax
100
200
300
400
500
Qtde
126
Figura 34 – Freqüência das diferenças entre as temperaturas mínimas nas EM-IAG/USP e
EM-Congonhas.
Fonte: EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS
Figura 35 – Freqüência das diferenças entre as temperaturas médias nas EM-IAG/USP e
EM-Congonhas.
Fonte: EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS
-12.00 -10.00 -8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00
diferenças tmin
100
200
300
400
Qtde
-3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00
diferenças Tmed
50
100
150
200
250
Qtde
127
Figura 36 – Freqüência das diferenças entre Umidade Relativa do ar nas EM-IAG/USP e
EM-Congonhas.
Fonte: EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS
Figura 37 – Freqüência da velocidade media diária do vento medido na EM-IAG/USP.
Fonte: EM-IAG/USP
-20.00 0.00 20.00 40.00
diferenças RH
100
200
300
400
Qtde
1.0 2.0 3.0 4.0
Velocidade do Vento
0
50
100
150
200
Qtde
128
Figura 38 – Freqüência da velocidade media diária do vento medido na EM-CONGONHAS.
Fonte: EM-CONGONHAS
5.3 Características bioclimáticas do Setor Sul/Sudeste
As Figuras 39 a 43 mostram o ritmo diário dos valores de conforto nas duas
estações meteorológicas por ano. Deve-se ressaltar que, nenhum dia dos cinco anos
estudados (2003-2007) apresentou valores de conforto de extremo estresse de calor
(>43º C) e de frio (<4º C).
Nota-se a grande variabilidade inter-diária durante todo o ano, mas,
principalmente nos meses de primavera e início do verão, ou seja, de setembro a
dezembro.
O ano de 2003 apresentou, nos primeiros meses do ano (verão), valores acima
do nível da faixa de conforto, ou seja, com estresse de calor. Os meses de julho a
setembro apresentam dias de desconforto para o frio com valores menores de 12º C e
dias com valores próximos a 4º C (estresse de frio). Os meses de primavera
apresentam forte oscilação entre pouco calor (>26º C), confortável (18º C - 26º C),
pouco frio (<18º C) e frio (<12º C) (Figura 39).
Em 2004, (Figura 40) os primeiros dias do ano apresentaram índices de
desconforto para frio (<18º C) e dias com valores próximos a 12º C (extremo frio),
situação atípica para o período de verão. Nos meses de dezembro a março, a maior
2.0 4.0 6.0
Velocidade do Vento
25
50
75
100
125
Qtde
129
parte dos dias apresentou valores dentro da faixa de conforto (18º e 26º C), com
poucos dias de pouco calor (> 26º C) e dias de pouco frio (<18º C). Os meses de
outono-inverno (abril a agosto) caracterizaram-se pelo predomínio de dias com
desconforto para o frio, ou seja, pouco frio (<18º C) e frio (<12º C). A partir do final
de agosto até dezembro os dias intercalam-se entre confortáveis (18º e 26º C), pouco
frio e frio (<18º C; <12º C) e pouco calor (>26º C).
No ano de 2005, os meses de verão caracterizaram-se por dias com pouco
calor (>26º C) e confortável (18º C e 26º C) com poucos dias em que os valores
situaram-se na faixa do pouco frio (<18º C) e frio (<12º C). Os meses de outono e
inverno os dias oscilaram entre a faixa do confortável (18º C e 26º C); pouco frio
(<18º C) e frio (<12º C). No mês de outubro de 2005, no dia 13/10/2005 o índice de
conforto chegou a 32º C na EM-CONGONHAS e 30,8º C na EM-IAG/USP -
estresse de calor. No final do período – dezembro – há dois dias em que os valores
ultrapassam a 30º C – 21 e 22 de dezembro de 2005 (Figura 41).
Em 2006, os primeiros dias do mês de janeiro apresentaram índices baixos,
mas dentro da faixa de conforto – próximo a 18º C. Nos meses de janeiro até abril
predominaram dias confortáveis e de pouco calor. A partir do mês de abril
intensificam dias com desconforto para o frio com valores abaixo de 12º C que vai
até novembro. A partir de setembro intercalam-se dias de calor (>31º C), pouco calor
(>26º C), confortável (18º C e 26º C), pouco frio (<18º C) e frio (<12º C) (Figura
42).
Os primeiros meses do ano de 2007 apresentaram dias com pouco calor (>26º
C) e confortáveis (18º C a 26º C). A partir de abril há predomínio de dias
desconfortáveis para o frio – dias de pouco frio (<18º C) e frio (<12º C). A partir de
agosto há predominância de dias confortáveis com a presença de dias de pouco calor
(acima de 26º C) e pouco frio (abaixo de 18º C). Em setembro desse ano ocorrem
alguns dias de frio (<12º C). Nota-se que o final do mês de dezembro há um aumento
dos valores do índice de conforto para o calor atingindo a 32º C, nos últimos dias de
dezembro (Figura 43).
130
Figura 39 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2003.
Fonte: EM-IAG/USP e EM- Congonhas.
Figura 40 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2004.
Fonte: EM-IAG/USP e EM- Congonhas.
131
Figura 41 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2005.
Fonte: EM-IAG/USP e EM- Congonhas.
Figura 42 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2006.
Fonte: EM-IAG/USP e EM- Congonhas
132
Figura 43 – Ritmo diário do conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP e na EM-
CONGONHAS, no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro 2007
Fonte: EM-IAG/USP e EM- Congonhas
A Prancha 11 mostra os gráficos de freqüência dos dias com diferentes faixas
de conforto por mês e ano, na EM-IAG/USP. O ano de 2003 caracterizou-se pela
maior freqüência (80%) de dias de pouco calor e calor no mês de fevereiro. Os meses
de janeiro e março apresentaram dias de calor e pouco calor em menor freqüência –
em torno de 20% dos dias. O mês de abril apresentou cerca de 5% dos dias de calor.
Há ocorrência de dias confortáveis em todos os meses do ano, com menor freqüência
nos meses de inverno – junho, julho, agosto, setembro. Dias de Frio (<12º C)
aparecem nos meses de julho, agosto, setembro, outubro com maior freqüência no
mês de agosto – 40% dos dias. Dias de pouco frio (< 18º C) ocorreram em todos os
meses do ano, com maior freqüência em maio e junho.
Em 2004 não houve dias de calor (>31º C) e os dias de pouco calor (> 26º C)
foram menos freqüente do que em 2003. Dias de frio (< 12º C) ocorreram nos meses
de maio a novembro, com maior freqüência em maio, junho e julho. Os dias - pouco
frio (< 18º C) - ocorreram em todos os meses do ano, com maior freqüência em
maio, junho, julho e agosto. Os dias confortáveis ocorreram em todos os meses do
ano com maior freqüência nos meses de primavera-verão.
133
Em 2005 ocorreu menos de 1% dos dias de calor (>31º C) em dezembro e os
dias de pouco calor (> 26º C) ocorreram nos meses de janeiro a abril (mais freqüente
com até 20% dos dias) e outubro a dezembro (menos freqüente menos de 5% dos
dias). Nos meses de abril a setembro e o mês de novembro ocorreram dias de frio
(<12º C), sendo que nos meses de julho e setembro houve maior freqüência (cerca de
20% e 40% respectivamente). Os dias confortáveis ocorreram em todos os meses do
ano sendo mais freqüente nos meses de janeiro a abril, agosto, novembro e
dezembro.
No ano de 2006, o mês de janeiro apresentou poucos dias de calor (>31º C) e
dias de pouco calor (> 26º C) ocorreram nos meses de janeiro a março (maior
freqüência em janeiro – 40%) e de setembro a dezembro. Os dias de frio (<12º C)
ocorreram de maio a setembro – com maior freqüência em setembro – 20% dos dias.
Os dias confortáveis (18º C e 26º C) ocorreram em todos os meses do ano – com
menor freqüência em maio e junho. Os dias pouco frio (< 18º C) ocorreram em todos
os meses do ano com maior freqüência de maio a julho.
No ano de 2007 houve ocorrência de dias de calor (>31º C) em dezembro e
pouco calor (> 26º C) de janeiro a abril, setembro e outubro e dezembro. O mês de
novembro caracterizou-se pela predominância de dias confortáveis (18º C e 26º C) –
cerca de 80% e o restante de dias pouco frio (< 18º C). Os dias de frio (< 12º C)
ocorreram nos meses de maio a outubro com maior freqüência em maio (mais de
20% dos dias) e julho (mais de 40% dos dias). Os meses com dias - pouco frio (< 18º
C) ocorreram de abril a dezembro com maior freqüência em junho, julho e agosto.
Os dias confortáveis ocorreram em todos os meses do ano.
A Prancha 12 mostra a freqüência de dias com diferentes faixas de conforto
na EM-CONGONHAS. Os dias de calor (>31º C) foram pouco freqüentes em janeiro
e fevereiro de 2003 – menos de 5%. Os dias de pouco calor (> 26º C) ocorreram em
quase todo o ano, exceto nos meses de junho, julho e setembro. Os dias de frio (<12º
C) ocorreram nos meses de julho, agosto, setembro e novembro, sendo que em
agosto houve maior freqüência de dias frio (mais de 40%). Os dias confortáveis
ocorreram em todos os meses do ano, com menor freqüência em fevereiro, julho e
agosto de 2003. Os dias pouco frio (< 18º C) ocorreram em todos os meses do ano,
134
exceto em fevereiro, sendo que nos meses de maio, junho e julho com maior
freqüência dos dias.
O ano de 2004 diferencia-se do ano de 2003, pois não houve dias de calor
(>31º C) e os dias de pouco calor (>26º C) ocorreram com pouca freqüência – menos
de 20% dos dias. Os meses em que ocorreram dias com pouco calor foram: março,
setembro, novembro e dezembro. Os dias frios (<12º C) ocorreram em quase todos
os meses do ano, inclusive uma pequena proporção dos dias de janeiro, fato atípico
para esse mês. De maio a agosto houve maior freqüência de dias frios (<12º C). Os
dias confortáveis ocorreram em todos os meses do ano, porém com menor freqüência
de maio a agosto.
O ano de 2005 apresentou uma pequena proporção de dias de calor (>31º C),
no mês de outubro – menos de 5%. Os meses de janeiro a abril apresentaram
pequena proporção (menos de 20%) e os meses de agosto, outubro e dezembro –
menos de 5% dos dias de calor (>26º C). Os dias confortáveis ocorreram em todos os
meses do ano, com maior freqüência entre janeiro e abril; novembro e dezembro. Os
dias frios (< 12º C) começaram a ocorrer em abril com menor freqüência – menos de
5% e aumentaram a freqüência em julho, agosto e setembro – até 40% dos dias. Os
dias pouco frio ocorreram em todos os meses do ano com maior freqüência em maio,
junho e julho.
Prancha 11 – Freqüência das faixas de conforto térmico (PET) na EM-IAG/USP, no período
de 2003 a 2007.
Fonte: EM-IAG/USP
Org. e elaboração: Edelci Nunes da Silva
Frio
Pouco Frio
Confortável
Pouco Calor
Calor
No ano de 2006 não houve a ocorrência de dias de calor (>31º C). Os dias de
pouco calor (>26º C) ocorreram de janeiro a março e de setembro a dezembro, sendo
que no mês de janeiro ocorreu maior freqüência de dias de pouco calor – mais de
20%. Os dias de frio (<12º C) começaram a ocorrer em abril – pouca freqüência e
aumentaram de maio até setembro – cerca de 20% dos dias – e em outubro e
novembro pouca freqüência – menos de 5%. Os dias de pouco frio (<18º C)
ocorreram em todos os meses do ano com maior freqüência de maio a outubro. Os
dias confortáveis ocorreram em todos os meses do ano com menor freqüência em
maio e junho.
No ano de 2007 os dias de calor (>26º C) ocorreram nos meses de janeiro a
março, setembro e dezembro. Observa-se que no mês de abril e novembro não
ocorreu dias de calor e pouco calor. Os dias de frio (<12º C) ocorreram em abril –
menos de 5% e, julho – mais de 40% - mês com maior proporção de dias com pouco
frio e, agosto, setembro, novembro e dezembro – menos freqüente. Os dias
confortáveis ocorreram em todos os meses, sendo menos freqüente em julho e
agosto. Os dias de pouco frio (<18º C) também ocorreram em todos os meses, exceto
março, sendo que a maior freqüência ocorreu em abril, julho a novembro.
Prancha 12 – Freqüência das faixas de conforto térmico (PET) na EM-CONGONHAS no
período de 2003 a 2007.
Fonte: EM-CONGONHAS
Org. e Elaboração: Edelci Nunes da Silva
Frio
Pouco Frio
Confortável
Pouco Calor
Calor
A Tabela 9 mostra a quantidade e a proporção de dias segundo a faixa de
sensação térmica nas duas estações meteorológicas. De modo geral, a EM-IAG/USP
apresentou proporção de dias mais quentes e a EM-CONGONHAS dias mais frios. A
EM-CONGONHAS a proporção de dias Frio foi de 11,3% e Pouco Frio 33,1%, na
EM-IAG/USP foram de 7,9% e 30,7%. Os dias confortáveis ocorreram em proporção
ligeiramente maior na EM-IAG/USP - 49,9%, enquanto que na EM-CONGONHAS
foi 48,3%; os dias de calor e pouco calor também ocorreram em maior proporção na
EM-IAG/USP (11,0% e 0,5%).
Tabela 9 – Quantidade e porcentagem de dias, segundo faixa de sensação térmica, na EM-
IAG/USP e na EM-CONGONHAS, no período de 2003 a 2007.
Sensação Térmica
EM-IAG/USP
EM-CONGONHAS
Qtde
%
Qtde
%
Confortável
910
49,9
832
48,3
Frio
145
7,9
195
11,3
Pouco Frio
560
30,7
570
33,1
Pouco Calor
200
11,0
120
7,0
Calor
10
0,5
05
0,3
Total
1825
100
1722
100
Fonte: EM-IAG/USP e EM/CONGONHAS. Organização e Elaboração: Edelci Nunes
Foram calculadas as diferenças entre os valores do índice PET na EM-
IAG/USP e na EM-CONGONHAS. Os valores positivos indicam que a temperatura
de conforto na EM-IAG/USP é maior do que na EM-CONGONHAS.
A Figura 44 mostra a distribuição dessas diferenças. É possível observar que
os valores do índice PET na EM-IAG/USP são freqüentemente mais elevados do que
na EM-CONGONHAS, em todas as faixas de conforto. As diferenças em até de +2º
C são as mais freqüentes. As diferenças negativas, ou seja, quando os valores do
índice PET são maiores na EM-CONGONHAS também ocorrem, embora com
menos freqüência. Contudo, a distribuição das freqüências da diferença entre os
valores calculados da EM-IAG/USP e da EM-CONGONHAS mostrou que, na EM-
IAG/USP, os valores apresentaram-se freqüentemente mais elevados em todas as
faixas de conforto em pelo menos dois graus. Isso significa que, se a temperatura
fisiológica observada na EM-CONGONHAS é de 18º C – limite inferior da faixa de
conforto – na EM-IAG/USP é de 20º C – mais próxima do centro da zona de
conforto; ou se a temperatura fisiológica na EM-CONGONHAS é de 26º C – limite
139
superior da faixa de conforto – na EM-IAG/USP é de 28º C – ou seja, encontra-se na
faixa de pouco calor (>26º C).
Figura 44 – Frequencia das diferenças entre os valores do índice PET da EM-IAG/USP e
EM-CONGONHAS, no período de 2003 a 2007, São Paulo, SP
Fonte: EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS.
5.4 Qualidade do Ar no setor Sul/Sudeste
A fim de avaliar as condições de poluição do ar no setor Sul/Sudeste foram
coletados os índices de qualidade do ar medidos na estação de monitoramento da
CETESB-Estação Congonhas.
Conforme se observa, na Figura 45, o NO
2
prevaleceu como o pior poluente
medido na estação, nos anos de 2003, 2004 e 2007 em mais de 80% dos dias. Nos
anos de 2005 e 2006 houve uma redução de dias em que o NO
2
esteve entre os piores
poluentes medidos e, observa-se um aumento significativo da proporção de dias em
que o CO esteve como pior poluente.
Frequencia
100
80
60
40
20
0
100
80
60
40
20
0
100
80
60
40
20
0
100
80
60
40
20
0
100
80
60
40
20
0
FPET
Conforto Muito Frio Frio Calor Muito Calor
difPET
140
O MP
10
também é um poluente que aparece como o pior neste ponto, porém
em menor proporção de dias. No ano de 2006, mais de 20% dos dias o MP
10
foi o
pior poluente. O SO
2
aparece como pior poluente em proporção muito pequena em
todo o período.
A Figura 46 mostra a proporção do índice de qualidade do ar. No ano de 2003
houve uma pequena proporção dos dias em que a qualidade do ar esteve BOA. Na
maior parte do ano a qualidade do ar esteve regular. No ano de 2004 e 2007 a
proporção de dias com BOA qualidade do ar foi de cerca de 20% e cerca de 80% dos
dias estiveram com qualidade do ar regular. Nos anos de 2005 e 2006 houve certo
―equilíbrio‖ na proporção de dias com qualidade do ar regular e boa. A proporção de
dias com qualidade do ar inadequado foi muito pequena, sendo que no ano de 2003
apresentou 1,8% dos dias.
Durante este período houve dias sem observação, sendo que o ano de 2006 foi
aquele em que houve mais dias com falhas na medição dos dados.
141
Figura 45 – Proporção (%) dos poluentes relacionados a composição do índice de qualidade
do ar, na Estação de Congonhas, São Paulo, SP. 2003 a 2007
Fonte: www.cetesb.sp.com.br Org. e Elaboração: Edelci Nunes da Silva
Figura 46 – Proporção (%) do índice de qualidade do ar medido na Estação de Congonhas,
São Paulo, SP, 2003 a 2007.
Fonte: www.cetesb.sp.com.br
5.8
92.1
1.9
0.0
16.9
80.9
1.6
0.0
11.5
51.5
34.2
1.1
24.7
40
29.3
0.3
7.4
88.2
3.6
0.0
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2003
2004
2005
2006
2007
MP10 NO2 CO SO2
12.6
86.3
0.8
27
73
0
47
51
0
46
48
0
22
77
0
0%
20%
40%
60%
80%
100%
2003
2004
2005
2006
2007
BOA REGULAR INADEQUADO
142
5.5 As Internações hospitalares no setor Sul/Sudeste
5.5.1 Séries temporais das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste.
As Figuras 47 a 49 mostram a distribuição diária das internações hospitalares
no setor Sul/Sudeste.
A Figura 47 mostra a distribuição das internações hospitalares por doenças
circulatórias em pessoas de 60 anos e mais nos anos de 2003 a 2007. Os valores
oscilaram entre 0 e mais de 30 internações/dia. Os dados diários apresentam grande
variabilidade e, portanto, não é possível identificar um padrão claro de tendência ou
sazonalidade. A média móvel de 30 dias, no entanto, indica uma tendência de
aumento das internações a partir de 2004. Percebem-se alguns picos de internação
durante o ano, contudo não é possível afirmar que há um padrão sazonal nas
internações por doenças circulatórias.
A Figura 48 mostra a distribuição das internações por doenças respiratórias
em pessoas com mais de 60 anos. Os valores oscilaram entre 0 e cerca de 15
internações/dia. Também nesse caso há grande variabilidade diária do número de
internações, não sendo possível identificar tendência ou sazonalidade. A média
móvel de 30 dias aponta uma leve tendência de aumento das internações a partir de
2004. Nota-se diminuição no número de internações nos meses relacionados ao verão
(início e final do ano) e aumento a partir de março/abril.
143
Figura 47 – Série temporal das internações hospitalares por doenças do aparelho circulatório
em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP, 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009
A Figura 49 mostra a distribuição das internações diária por doenças
respiratórias em crianças de menores de 5 anos. Os valores oscilaram entre 0 e mais
de 25 internações/dia. Os dados diários apontam uma clara sazonalidade. A média
móvel de 30 dias mostra que os picos de internação ocorrem no primeiro semestre do
ano, aumentando consideravelmente nos meses de outono (a partir de março). Esses
picos foram maiores entre 2003 e 2005, diminuindo em 2006-2007. Houve dois picos
de internação nos anos de 2006 e 2007: no primeiro semestre e no segundo semestre.
0
5
10
15
20
25
30
35
jan-03
jan-04
jan-05
jan-06
jan-07
0
5
10
15
20
25
30
35
jan-03
jan-04
jan-05
jan-06
jan-07
144
Figura 48 – Série temporal das internações hospitalares por doenças do aparelho respiratório
em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP, 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009
Figura 49 – Série temporal das internações hospitalares por doenças do aparelho respiratório
em crianças de menores de cinco anos, no setor Sul/Sudeste, SP, 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009
0
5
10
15
20
25
30
35
jan-03
jan-04
jan-05
jan-06
jan-07
0
5
10
15
20
25
30
35
jan-03
jan-04
jan-05
jan-06
jan-07
145
Os gráficos boxplot apresentados a seguir mostram a distribuição mensal das
internações hospitalares no setor Sul/Sudeste no período de 2003 a 2007.
O gráfico boxplot apresentado, na Figura 50 mostra que há grande
variabilidade mensal das internações por doenças circulatórias em pessoas de 60 e
mais anos. Contudo, em alguns meses do ano, essa variabilidade é maior, como no
mês de abril e novembro de 2003, maio a setembro de 2004, abril e julho de 2005,
fevereiro e agosto a outubro de 2006, julho, agosto e setembro a outubro de 2007,
não apresentando um padrão claro. O gráfico de boxplot também indica uma
tendência de aumento das internações a partir de 2004, mas não aponta uma
sazonalidade clara. É possível identificar um leve aumento da mediana nos meses
relacionados ao outono/inverno/primavera.
Figura 50 – Ritmo mensal das internações hospitalares por doenças do aparelho circulatório
em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP, 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009. Org. e Elaboração: Edelci Nunes da Silva
A Figura 51 apresenta as internações por doenças respiratórias em pessoas de
60 e mais anos. O gráfico de boxplot também indica uma tendência de aumento das
internações a partir de 2004. Não aponta uma sazonalidade clara, mas é possível
146
identificar tendência de aumento da mediana nos meses relacionados ao
outono/inverno/primavera, ou seja, de março a outubro e diminuição nos meses de
verão – dezembro/janeiro. O ano de 2006 apresentou grande quantidade de outliers,
ou seja, valores de internação que ficaram muito distantes da distribuição do
respectivo mês.
Figura 51 – Ritmo mensal das internações hospitalares por doenças do aparelho respiratório
em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, SP, 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009.
O gráfico boxplot apresentado, na Figura 52, mostra clara sazonalidade na
distribuição mensal das internações por doenças respiratórias em crianças de
menores de 5 anos, exceto no ano de 2007 em que esse padrão não é claro. Há
aumento na variabilidade e na quantidade de internações a partir do mês de março até
o mês de junho, exceto em 2006, o mês de julho que também apresentou valores
altos. Os meses de dezembro a fevereiro apresentam a menor variabilidade e
quantidade nas internações hospitalares.
147
Figura 52 – Ritmo mensal das internações hospitalares por doenças do aparelho respiratório
em crianças de menores de cinco anos, no setor Sul/Sudeste, SP, 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009.
5.5.2 Análises espaciais das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste
A distribuição espacial das internações por doenças do aparelho circulatório
no setor Sul-Sudeste é apresentada nos mapas da Prancha 13. A taxa de internação
por 10.000 habitantes foi de 74,6 a mais baixa e 408,3 a mais alta taxa no setor
estudado.
Os distritos Sacomã, Jabaquara, Cidade Ademar, Pedreira e Cidade Dutra
foram aqueles que apresentaram as mais altas taxas de internação por doenças
circulatórias no período de 2003 a 2006. Em 2007, as maiores taxas restringiram-se
aos distritos do Jabaquara, Cidade Ademar e Pedreira. Os distritos com as menores
taxas de internação – entre 74,6 a 150,0 internações por 10.000 habitantes. – foi
Ibirapuera, Moema, Saúde, Campo Belo em todo período estudado. O distrito
148
Cursino apresentou taxas baixas, no ano de 2003 e 2004 e, o distrito Socorro, no ano
de 2003. Os distritos restantes apresentaram taxas intermediárias de internação em
todo o período.
A distribuição das internações por doenças do aparelho respiratório em
pessoas de 60 e mais anos é apresentada nos mapas da Prancha 14. Nota-se que as
maiores taxas de internação não obedecem a um padrão homogêneo no período de
2003 a 2007. O distrito do Jabaquara apresentou as maiores taxas no período de 2004
a 2007; o distrito de Pedreira em 2003 e o distrito Cidade Ademar em 2004.
Os distritos do Ibirapuera, Moema, Campo Belo, Saúde e Cursino
apresentaram as menores taxas de internação durante todo o período estudado.
A Prancha 15 apresenta os mapas de internação por doenças respiratórias em
crianças menores de cinco anos. O distrito de Santo Amaro apresentou as maiores
taxas de internação por todo o período estudado – entre 750,1 e 1500,0 internações
por 10.000 habitantes, seguido do distrito do Jabaquara que apresentou taxas entre
500,1 e 750,0 internações por 10.000 habitantes.
Os distritos do Ibirapuera, Moema, Saúde, Campo Belo, Cursino, Campo
Grande e Sacomã apresentaram taxas baixas por todo período estudado – 2003 a
2007 – entre 28,8 e 150,0 internações por 10.000 habitantes.
A distribuição das internações por doenças respiratórias em crianças menores
de cinco anos, no setor Sul/Sudeste, não apresenta um padrão de distribuição muito
claro. Embora, o distrito de Santo Amaro e Jabaquara apresente altas taxas em todo o
período o restante dos distritos ora apresentam taxas mais altas, ora mais baixas
como é o caso do distrito de Vila Mariana e Socorro, por exemplo. Os distritos do
Ibirapuera, Moema, Campo Belo, Saúde, Socorro e Campo Grande apresentaram
menores taxas de internação em todo o período.
149
Prancha 13 – Mapas da incidência das internações por doenças do aparelho circulatório em
adultos de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, 2003 a 2007.
150
Prancha 14 – Mapas da incidência das internações por doenças do aparelho respiratório em
adultos de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, 2003 a 2007.
151
Prancha 15 – Mapas da incidência das internações por doenças do aparelho respiratório em
crianças menores de cinco anos, no setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, 2003 a 2007.
152
5.6 A relação clima e saúde no setor Sul/Sudeste
5.6.1 Doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos
5.6.1.1 Incidência mensal e o ambiente térmico
A Figura 53 e a Figura 54 apresentam a taxa de incidência mensal (por 10.000
habitantes) das internações hospitalares no setor Sul/Sudeste e o ritmo das
temperaturas médias, mínimas e máximas, no período de 2003 a 2007.
As taxas de internação por doenças do aparelho circulatório (Figura 58) não
apresentam um padrão sazonal muito claro, mas é possível identificar alguns picos de
ocorrência de taxas mais elevadas nos meses de outubro de 2003 e 2004, julho de
2005, agosto de 2006 e 2007, correspondendo aos meses de inverno e primavera. O
gráfico mostra que os picos altos de internação hospitalar ocorrem em períodos de
temperaturas mais baixas. O gráfico indica que os meses com temperaturas mínimas
(absolutas) muito baixas apresentam maior incidência de internação, como no mês de
maio de 2003, julho de 2005, agosto de 2006, por exemplo. De modo geral, os meses
mais quentes, ou seja, aqueles com temperaturas máximas e mínimas absolutas e
médias elevadas correspondem às menores taxas de internação por doenças do
aparelho circulatório.
153
Figura 53 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
circulatório em pessoas com sessenta e mais anos, temperatura máxima e mínima absoluta e
temperatura média mensal na EM-IAG/USP, no período de 2003 a 2007, Setor Sul/Sudeste,
São Paulo, SP.
Fonte: DATASUS 2009, EM-IAG/USP
Figura 54 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
circulatório em pessoas com 60 e mais anos, temperaturas médias da máxima e mínima e
temperatura média mensal na EM-CONGONHAS, no período de 2003 a 2007, Setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP.
Fonte: DATASUS 2009, EM-CONGONHAS
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003 2004 2005 2006 2007
x 10.000 hab.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
o C
Internações Setor Sul/Sudeste Temp. Média Temp. Máxima Temp. Mínima
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
x 10.000 hab.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
o C
Sul/Sudeste Temp. Média Temp. Máxima Temp. Minima
154
5.6.1.1 Modelo Linear Generalizado com distribuição binomial negativa (GLM)
Para o número de internações diárias por doenças circulatórias em pessoas de
60 e mais anos, o modelo ajustado final manteve como variáveis explicativas a
temperatura média diária, amplitude da temperatura diária, índice de poluição diário,
ano e dia da semana (Tabela 10).
Em relação às variáveis explicativas contínuas, as estimativas positivas dos
coeficientes produzem risco relativo estimado maiores do que um. A relação com a
amplitude térmica apontou um risco relativo de 1,006, ou seja, a cada aumento de
1°C na amplitude da temperatura diária, o número de internações diárias por doenças
circulatórias aumenta, em média, 0,6%, mantidos constantes os valores das outras
variáveis do modelo.
Com relação ao índice de poluição o risco relativo foi de 1,002, ou seja, a
cada aumento de uma unidade do índice de poluição diário, o número de internações
diárias por doenças circulatórias aumenta, em média, 0,2%, mantidos fixos os valores
das demais variáveis do modelo.
Quando a estimativa do coeficiente é negativa, seu risco relativo estimado é
menor do que um e, a interpretação é feita utilizando o inverso do risco relativo
estimado. A temperatura média apontou um risco relativo de 0,991 ou
1/0,991=1,009, ou seja, a cada decréscimo de 1°C na temperatura média diária, o
número de internações diárias por doenças circulatórias aumenta, em média, 0,9%,
mantidos constantes os valores das outras variáveis do modelo.
Em relação ao fator ano, os riscos relativos maiores do que 1 indicam
porcentagens de aumento do número esperado de internações diárias por doenças
circulatórias em idosos naquele ano, em relação a 2003, em 2004 o número esperado
de internações diárias em 2004 é 12,4% maior; em 2005 o número esperado de
internações diárias em 2005 é 21% maior; em 2006 o número esperado de
internações diárias em 2006 é 18,8% e, em 2007, o número esperado de internações
diárias é 16,5% maior do que o esperado em 2003.
Com relação ao dia da semana, foi considerado o domingo como dia de
referência. Nas segundas-feiras o número esperado de internações diárias é 72,6%
maior; nas terças-feiras o número esperado de internações diárias é 56,8% maior; nas
quartas-feiras o número esperado de internações diárias é 35,8% maior; nas quintas-
155
feiras o número esperado de internações diárias é 42,8% maior; às sextas-feiras o
número esperado de internações diárias às sextas-feiras é 28,3% maior aos sábados o
número esperado de internações diárias é 1/0,888=1,126 ou 12,6% menor do que o
esperado aos domingos.
Deve-se ressaltar que essas interpretações valem quando são mantidos fixos os
valores das demais variáveis do modelo.
Tabela 10 – Resultados do modelo final ajustado para o número de internações por doenças
circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, no
período de 2003 a 2007
Estimativa Erro Padrão Valor - p Risco Relativo IC(95%) INF IC(95% )SUP
intercepto 2,035 0,058 < 0,0001 . . .
Temperatura Média (°C) -0,009 0,002 < 0,0001 0,991 0,987 0,995
Amplitude 0,0058 0,0026 0,03 1,006 1,001 1,011
Índice de Poluição 0,0019 0,0004 0,001 1,002 1,001 1,003
Ano
2003 . . . . . .
2004 0,117 0,023 < 0,0001 1,124 1,075 1,176
2005 0,191 0,024 < 0,0001 1,210 1,155 1,269
2006 0,172 0,024 < 0,0001 1,188 1,133 1,245
2007 0,153 0,023 < 0,0001 1,165 1,114 1,219
Dia da semana
domingo . . . . . .
segunda-feira 0,546 0,028 < 0,0001 1,726 1,634 1,824
terça-feira 0,450 0,031 < 0,0001 1,568 1,476 1,667
quarta-feira 0,306 0,031 < 0,0001 1,358 1,278 1,443
quinta-feira 0,356 0,029 < 0,0001 1,428 1,349 1,511
sexta-feira 0,249 0,030 < 0,0001 1,283 1,209 1,360
sábado -0,119 0,031 0,0001 0,888 0,835 0,943
lag1 0,009 0,002 < 0,0001 . . .
lag2 0,005 0,002 0,01 . . .
Efeitos
Fonte: DATASUS 2009 e EM-CONGONHAS.
5.6.1.2 Análise de regressão logística
As variáveis meteorológicas contínuas índice PET, temperaturas médias,
máximas e mínimas apresentaram associação significativa (p< 0,05) com taxa diária
de internação de doenças circulatórias em pessoas de 60 e mais anos. As variáveis do
campo térmico foram testadas separadamente a fim de avaliar aquelas que melhor
explicam condições do excesso de internação, segundo a faixa de exposição.
A Tabela 11 apresenta os resultados da análise de regressão logística para as
faixas de conforto PET controladas pela poluição do ar.
A faixa confortável (18º C - 26º C) foi considerada como referência, ou seja,
infere-se que, para essa faixa, não há risco. Como pode ser observado na Tabela 12
156
não há associação estatisticamente significante entre o índice PET e as internações
por doenças circulatórias, exceto quando considerado a faixa de pouco calor (26º C a
31º C). Neste intervalo o risco relativo é de 0,667 ou 1/0,667 ou 1,499, em outras
palavras, significa que há 49% menos chance de haver dias com excesso de
internações hospitalares por doenças circulatórias quando as condições atmosféricas
são de pouco calor em relação à faixa de conforto e controladas pela poluição do ar.
Tabela 11 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para o índice de conforto
térmico (PET) e internações por doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos no
setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar,
2003 a 2007.
EM-CONGONHAS*
EM- IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Faixa de Sensação Térmica
Confortável (18 a 26
o
C)
1
1
Frio (<12
o
C)
1,280 (0,93 – 1,76)
0,13
1,245 (0,87-1,78)
0,23
Pouco Frio (< 18
o
C)
1,004 (0,80-1,25)
0,97
0,966 (0,78-1,19)
0,75
Pouco Calor (>26
o
C)
0,667 (0,45-0,99)
0,05
0,667 (0,48-0,91)
0,01
Calor (> 31
o
C)
0,602 (0,09-3,65)
0,58
0,373 (0,09-1,46)
0,16
Poluição***
Ruim
1,53 (1,2-1,9)
0,00
1,50 (1,2-1,8)
0,00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
A Tabela 12 mostra a associação entre as internações hospitalares por
doenças circulatórias e a faixa de exposição das temperaturas mínimas.
Nesse caso, a faixa de referência utilizada foi a das temperaturas mínimas
mais elevadas, ou seja, considera-se que, para temperaturas mínimas altas, não há
risco. Nota-se que o risco aumenta com a diminuição das temperaturas mínimas.
Contudo, só há associação estatística significante (p<=0,05) quando as temperaturas
mínimas são menores de 14,5º C. Nesse caso, há 1,4 vezes mais chance de ocorrer
dias com excesso de internação quando as temperaturas mínimas são menores de
14,5º C em relação à faixa de referência (tmin >19,3º C).
157
Tabela 12 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura mínima e
internações por doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a
2007.
EM-CONGONHAS*
EM-IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Temperatura Mínima
o
C
>19,3
1
1
17,1-19,2
1.166(0,89-1,52)
0.26
1.036(0.72-1.48)
0.84
14,6-17,0
1.252(0,95-1,60)
0.10
1.272(0.89-1.80)
0.18
<14,5
1.448(1,09-1,90)
0.01
1.431(1.02-2.00)
0.04
Poluição***
Ruim
1.484(1,20-1,82)
0.00
1.406(1.14-1.72)
0.00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
A seguir, a Tabela 13 apresenta a associação entre as temperaturas máximas e
internações por doenças circulatórias. Nesse caso, o objetivo foi avaliar o impacto
das maiores temperaturas em relação ao excesso de internação (dias doentes),
portanto a faixa de referência foi a de dias com temperaturas máximas menores de
22º C, ou seja, o quartil inferior (25%).
Quando avaliadas as faixas de temperatura em relação a esse quartil, a relação
é de proteção, ou seja, o risco diminui com o aumento das temperaturas máximas. É
estatisticamente significante nas faixas de 22,1 a 25,3º C –1/0,703 - 1,42 ou 42%
menos chance de ocorrer excesso de internação - e na faixa superior a 28,1º C –
1/0,609 – 1,64 ou 64% menos chance de ocorrer excesso de internação por doenças
circulatórias, considerando os dados da EM-CONGONHAS.
Deve-se ressaltar que a análise com os dados da EM-IAG/USP não
apresentaram significância estatística quando considerada a faixa de 22,1 a 25,3º C e
o risco na faixa superior a 28,1º C foi de 1/0,657 - 1,52 ou 52% menos chance de
ocorrer excesso de internações por doenças circulatórias.
158
Tabela 13 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura máxima e
internações por doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a
2007.
EM-CONGONHAS*
EM-IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Temperatura Máxima
o
C
<22,0
1
1
22.1-25.3
0.703(0,53-0.92)
0.01
0.839(0.64-1.10)
0.21
25.4-28.0
0.968(0.73-1.28)
0.82
0.897(0.68-1.17)
0.43
>28.1
0.609(0.46-0.79)
0.00
0.657(0.50-0.85)
0.00
Poluição***
Ruim
1.516(1,23-1,86)
0.00
1.501(1.23-1.84)
0.00
n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
A análise feita com as temperaturas médias é apresentada na Tabela 14. Nesse
caso, buscou-se avaliar o impacto das menores temperaturas médias na morbidade
por doenças circulatórias. Dessa forma, a faixa de referencia são as temperaturas
maiores de 22,7º C, que equivale ao quartil superior (75%) da distribuição das
temperaturas médias da EM-CONGONHAS. Houve significância estatística quando
considerados os dias com temperaturas médias menores de 17,8º C, ou seja, há nessa
faixa 1,6 vezes mais chance de haver dias com internações acima da mediana, ou
seja, dias doentes em relação aos dias com temperaturas acima de 22,7º C.
Os dados da EM-IAG/USP apontam aumento no risco quando diminuem as
temperaturas médias, mas também só é significante na faixa inferior a 17,8º C.
159
Tabela 14 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura média e
internações por doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a
2007.
EM-CONGONHAS*
EM-IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Temperatura Média
o
C
>22,7
1
0.01
1
0.01
22,6-20.5
1.234(0,94-1,61)
0.13
1.131(0,84-1,52)
0.42
17.7-20.4
1.062(0,81-1,39)
0.66
1.231(0,93-1,63)
0.15
<17.8
1.558(1,18-2,04)
0.00
1.560(1,18-2,06)
0.00
Poluição***
Ruim
1.508(1,22-1,85)
0.00
1.455(1,19-1,78)
0.00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
Em todos os modelos o indicador de poluição foi inserido como controle.
Observa-se que em todos os casos os dias com poluição ruim, ou seja, com qualidade
do ar regular e inadequado apresentam aproximadamente 1,5 vezes mais risco de
ocorrência de dias doentes. Quando considerado o cenário com as temperaturas
mínimas e médias, as menores temperaturas e a poluição atmosférica apresentam
riscos aproximados.
5.6.2 Doenças respiratórias em adultos com mais de 60 anos
5.6.2.1 Incidência mensal das internações e o ambiente térmico
A relação com as temperaturas mensais, ou seja, temperatura média mensal,
temperaturas máximas e mínimas absolutas apontam que as maiores taxas de
internação ocorrem em meses com valores mais baixos de temperatura máxima
absoluta, contudo, não há um padrão claro para as temperaturas mínimas, podendo
ocorrer maiores taxas em meses com temperatura mínima baixa ou em meses em que
a temperatura mínima foi mais elevada. Os meses com temperaturas médias mais
baixas apontam maior incidência de internação, a partir da observação do gráfico
160
(Figura 55). A Figura 56 mostra o ritmo das taxas de internação mensal para as
doenças do aparelho respiratório em pessoas de sessenta e mais anos. É possível
observar um padrão sazonal com alguns picos de internação nos meses de maio a
setembro de cada ano, exceto no ano de 2004 em que ocorreu um pico de internação
no mês de março.
Figura 55 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
respiratório em pessoas com 60 e mais anos, temperatura máxima e mínima absoluta e
temperatura média mensal na EM-IAG/USP, no período de 2003 a 2007, setor Sul/Sudeste,
São Paulo, SP.
Fonte:DATASUS 2009, EM-IAG/USP
0.0
5.0
10.0
15.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003 2004 2005 2006 2007
x 10.000 hab.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
o C
Internações Setor Sul/Sudeste Temp. Média Temp. Máxima Temp. Mínima
161
Figura 56 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
respiratório em pessoas com 60 e mais anos, temperaturas médias das máximas e das
mínimas e temperatura média mensal na EM-IAG/USP, no período de 2003 a 2007, setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP.
Fonte:DATASUS 2009, EM-CONGONHAS
5.6.2.2 Modelo Linear Generalizado com distribuição binomial negativa (GLM)
Para doenças respiratórias em pessoas de sessenta e mais anos, o modelo
ajustado final considerou como variáveis explicativas do número de internações
diárias, as variáveis amplitude da temperatura diária, índice PET diário, índice de
poluição diário, ano e dia da semana. Na Tabela 15 estão apresentados os resultados
do modelo final ajustado.
As variáveis: temperatura média e temperatura mínima não se mostraram
significantes a 5% (valor-p = 0,74 e valor-p = 0,25, respectivamente).
Em relação às variáveis explicativas contínuas no modelo ajustado tem-se que
para a amplitude térmica o risco relativo é de 1,021 ou a cada aumento de 1°C na
amplitude da temperatura diária, o número esperado de internações diárias de idosos
por doenças respiratórias aumenta 2,1%; O índice PET apontou risco relativo de
0,990 ou a cada decréscimo de 1°C no índice PET diário, o número esperado de
internações diárias de idosos por doenças respiratórias aumenta 1%; o risco relativo
0.0
5.0
10.0
15.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
x 10.000 hab.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
o C
Sul/Sudeste Temp. Média Temp. Máxima Temp. Mínima
162
para o índice de poluição foi de 1,002, significa que a cada aumento de 1 unidade no
índice de poluição diário, o número esperado de internações diárias de idosos por
doenças respiratórias aumenta 0,2%.
Observa-se que o ano de 2007 apresenta o maior percentual de aumento do
número esperado de internações diárias (21,3%) em relação a 2003 e o ano de 2004
apresenta o menor percentual de aumento (7,4%) em relação a 2003.
Quanto ao dia da semana, sábado (10,2%) e a quarta feira (19,8%)
apresentaram o menor percentual de aumento do número esperado de internações
diárias em relação ao domingo. Os demais dias da semana, segunda-feira, terça-feira,
quinta-feira e sexta-feira, apresentaram um percentual de aumento do número
esperado de internações diárias em relação aos domingos, em torno de 33%,
mantidos fixos os valores das demais variáveis.
Tabela 15 – Resultados do modelo final ajustado para o número de internações por doenças
respiratórias em pessoas de sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, no
período de 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS 2009 e EM-CONGONHAS.
5.6.2.3 Análise de Regressão logística
Na análise de regressão logística as variáveis contínuas: vento e amplitude
térmica apresentaram significância estatística a um nível de 5% em relação às
internações hospitalares de doenças respiratórias em pessoas de 60 e mais anos. As
demais variáveis: índice de conforto térmico (PET), temperaturas média, mínima e
163
máxima não apresentaram associação estatística em relação aos dias com excesso de
internação hospitalar – DIAS DOENTES (Apêndice D).
Dessa forma, a análise por faixa de exposição foi feita com o parâmetro
amplitude térmica e os resultados são apresentados na Tabela 16.
Observa-se que os dados da EM-IAG/USP apresenta melhor associação
estatística do que os dados da EM-CONGONHAS. Deve-se ressaltar que os dias de
observação na EM-CONGONHAS (n=1722) e na EM-IAG/USP (n=1825), portanto,
nesta última o tamanho da amostragem é maior. Além disso, como vimos nos itens
anteriores a estação meteorológica do IAG/USP apresenta temperaturas mínimas
menores e máximas maiores, e, portanto, valores maiores de amplitude térmica.
A análise aponta que o risco aumenta com o aumento da faixa de amplitude
térmica, ou seja, quanto maior a amplitude térmica, maior o risco de haver dias com
excesso de internações hospitalares por doenças respiratórias em idosos.
Considerando os dados da EM-IAG/USP o risco é 1,3 vezes maior na faixa de
5,8 a 10,2º C e 1,6 vezes maior quando os valores de amplitude térmica ultrapassam
os 10,2º C.
O indicador de qualidade do ar também inserido nesse modelo aponta risco de
1,3 e 1,5 mais chance – CONGONHAS e IAG, respectivamente, de haver mais dias
com excesso de internação hospitalar quando as condições da qualidade do ar são
ruins.
Tabela 16 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a amplitude térmica e
internações por doenças respiratórias em pessoas de sessenta e mais anos no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar, 2003 a
2007.
EM-CONGONHAS*
EM-IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Amplitude Térmica
o
C
< 5.8
1
0.15
1
0.01
5.8-10.2
1.110(0.88-1.40)
0.38
1.337(1.00-1.78)
0.05
>10.2
1.307(0.99-1.71)
0.05
1.563(1.18-2.06)
0.00
Poluição***
Ruim
1.322(1.07-1.62)
0.01
1.470(1.19-1.80)
0.00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
164
5.6.3 Doenças respiratórias crianças de menores de 5 anos
5.6.3.1 Incidência mensal e o ambiente térmico
A Figura 57 e a Figura 58 mostram a incidência mensal das internações das
doenças do aparelho respiratório em crianças de menores de 5 anos. O ritmo das
taxas mensais mostra clara sazonalidade, com ocorrência de taxas mais elevadas de
abril a julho, sendo que o mês de abril apresenta o pico mais alto de 2003 a 2006 e,
em 2007, o pico mais alto ocorreu em março.
Observa-se também que os meses que correspondem à primavera –
setembro/outubro há ocorrência da elevação das taxas de incidência de internação
muito embora mais baixas do que aquelas observadas nos meses de outono/inverno –
abril a julho.
A relação com as temperaturas mensais, máximas e mínimas absolutas e
temperatura média mostram, de modo geral, que nos meses em que taxas de
internação são mais elevadas coincidem com os meses de temperaturas máximas
mais baixas, contudo esse padrão não é observado no ano de 2007.
Não é possível observar um padrão com relação às temperaturas mínimas,
podendo ocorrer picos nos meses em que a temperatura mínima é muito baixa, como
em maio de 2003 ou mais elevada como em maio de 2004.
Observa-se também meses com taxas de internação e temperaturas mínimas
baixas. O aumento na incidência mensal das internações acompanha a diminuição
das temperaturas médias mensais no final do verão, porém há diminuição das taxas
não nos meses em que as temperaturas médias são as mais baixas, ou seja, no
inverno. De qualquer forma, os meses com taxas mais baixas de internação
correspondem aos meses em que as temperaturas médias, mínimas e máximas foram
mais elevadas.
165
Figura 57 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
respiratório em crianças de menores de cinco anos, temperaturas médias das máximas e das
mínimas e temperatura média mensal na EM-IAG/USP, no período de 2003 a 2007, setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP.
Fonte:DATASUS 2009, EM-IAG/USP
Figura 58 – Incidência de mensal de internação hospitalar por doenças do aparelho
respiratório em crianças de menores de cinco anos, temperaturas médias das máximas e das
mínimas e temperatura média mensal na EM-CONGONHAS, no período de 2003 a 2007,
setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP.
Fonte:DATASUS 2009 e EM-CONGONHAS
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2003 2004 2005 2006 2007
X 10.000 hab.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Internações Setor Sul/Sudeste Temp. Média Temp. Máxima Temp. Minima
C
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
x 10.000 hab.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
o C
Sul/Sudeste Temp. Média Temp. Máxima Temp. Mínima
166
5.6.3.2 Modelo Linear Generalizado com distribuição binomial negativa (GLM)
O modelo final ajustado para o número de internações diárias por doenças
respiratórias em crianças considerou como variáveis explicativas a temperatura
média diária, amplitude de temperatura diária, índice PET diário, índice de poluição
diário, ano e dia semana. A variável temperatura mínima não se mostrou significante
a 5% (valor-p = 0,71). Os resultados do modelo final estão apresentados na Tabela
17.
Com relação às variáveis explicativas contínuas que permaneceram no
modelo ajustado, obteve- se para a temperatura média risco relativo de 1,037 ou a
cada aumento de 1°C na temperatura média diária, o número esperado de internações
diárias por doenças respiratórias em crianças aumenta 3,7%, para a amplitude o risco
relativo foi de 1,027, ou seja, a cada aumento de 1°C na amplitude da temperatura
diária, o número esperado de internações diárias por doenças respiratórias em
crianças aumenta 2,7%, mantidos constantes os valores das demais variáveis do
modelo; com relação ao índice PET o risco relativo foi de 0,966, ou a cada
decréscimo de 1°C no índice PET diário, o número esperado de internações diárias
por doenças respiratórias em crianças aumenta 3,5%, mantidos constantes os valores
das demais variáveis do modelo; para o índice de poluição o risco relativo foi de
1,002 , ou seja, a cada aumento de 1 unidade no índice de poluição diário, o número
esperado de internações diárias por doenças respiratórias em crianças aumenta 0,2%,
mantidos constantes os valores das demais variáveis do modelo.
Destaca--se que, o ano de 2006 apresentou o maior percentual de aumento do
número médio de internações diárias (13,9%) em relação a 2003. Os demais anos
2004, 2005 e 2007 não apresentaram diferenças significantes no número médio de
internações diárias quando comparados ao ano de 2003 (valor-p = 0,55, valor-p =
0,18, valor-p = 0,26, respectivamente).
Para o dia da semana, as segundas-feiras apresentaram o maior percentual de
aumento do número médio de internações diárias (24,4%) em relação aos domingos.
As quartas-feiras não apresentaram diferença significantes no número médio de
internações diárias quando comparado ao domingo (valor-p = 0,89). O mesmo ocorre
às sextas-feiras e aos sábados (valor-p = 0,62, valor-p = 0,27, respectivamente).
167
Tabela 17 – Resultados do modelo final ajustado para o número de internações por doenças
respiratórias em crianças menores de cinco anos, no setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, no
período de 2003 a 2007.
Fonte: DATASUS e EM-CONGONHAS.
5.6.3.3 Análise de Regressão Logística
As doenças respiratórias crianças de menores de cinco anos apresentaram
associação estatisticamente significante com todas as variáveis, exceto com as
temperaturas máximas. Então, foram feitas as análises considerando as faixas de
exposição.
A Tabela 18 apresenta os resultados da associação entre as internações
hospitalares e a faixa de sensação do índice PET.
Como na análise anterior, a faixa Confortável foi considerada como
referencia, ou seja, sem risco. Os resultados mostram que a faixa de Frio (<12º C) é
protetora, ou seja, há menor risco de haver dias doentes ou com excesso de
internações nessa faixa de conforto em relação aos dias confortáveis. Vale ressaltar
que houve fraca significância com relação aos dados da EM-CONGONHAS para
essa faixa, mas houve significância quando considerado os dados da EM-IAG/USP.
168
Com relação à faixa de pouco frio (18º C < 12º C) houve 1,3 vezes mais
chance de ocorrer dias doentes – com excesso de internações – em relação aos dias
confortáveis, com significância estatística com relação aos dados da EM-
CONGONHAS e fraca significância na EM-IAG/USP.
A faixa de pouco calor (26º C< 31º C) foi protetora, ou seja, há cerca de 50%
menos chance de haver dias doentes em relação à faixa confortável com significância
estatística p< 0,05.
A faixa de calor (>31º C) apresentou resultados contraditórios e
estatisticamente não significantes. Deve-se ressaltar que a amostragem nessa faixa de
exposição é muito pequena e correspondeu a somente cinco dias com os dados da
EM-CONGONHAS e 10 dias com os dados da EM-IAG/USP.
Tabela 18 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para o índice de conforto (PET)
e internações por doenças respiratórias em crianças de menores de cinco anos e mais anos no
setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar,
2003 a 2007.
EM-CONGONHAS*
EM- IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Faixa de Sensação Térmica
Confortável (18 a 26
o
C)
1
0.00
1
0.00
Frio (<12
o
C)
0.751(0.54-1.03)
0.08
0.665(0.46-0.96)
0.03
Pouco Frio (< 18
o
C)
1.261(1.01-1.56)
0.04
1.217(0.98-1.50)
0.07
Pouco Calor (>26
o
C)
0.504(0.33-0.75)
0.00
0.538(0.39-0.74)
0.00
Calor (> 31
o
C)
3.993(0.44-36.10)
0.22
0.396(0.10-1.55)
0.18
Poluição ***
Ruim
1.547(1.26-1.90)
0.00
1.562(1.27-1.91)
0.00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
A Tabela 19 apresenta os resultados da associação entre as internações
hospitalares e as temperaturas mínimas, mostrando que houve associação
estatisticamente significante (p<0,05) para todas as faixas de exposição. Nota-se que
a exposição aumenta com a diminuição das temperaturas mínimas, em relação à faixa
de referência de temperaturas maiores de 19,3º C. Essa relação é mais evidente
quando considerado as temperaturas da EM-IAG/USP.
169
Considerando os dados da EM-CONGONHAS temos: 1,8 vezes mais chance
de dias na faixa de 17,1º C -19,2º C; 2,2 vezes mais chance na faixa de 14,6ºC -
17,0ºC e 1,6 vezes mais chance na faixa menor de 14,5ºC de haver maior incidência
de internações (acima da mediana) em relação à faixa de referência (>19,3º C).
Com relação aos dados na EM-IAG/USP o risco é progressivamente maior
em relação à diminuição das temperaturas mínimas: 1,5 vezes mais chance na faixa
de 17,1ºC -19,2ºC; 2,3 vezes mais chance 14,6ºC -17,0ºC e 2,5 vezes mais chance
menor de 14,5ºC de ocorrência de maior incidência de internações em relação à faixa
de referência.
Tabela 19 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura mínima e
internações por doenças respiratórias em crianças de menores de cinco anos e mais anos no
setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar,
2003 a 2007.
EM-CONGONHAS
EM-IAG/USP
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Temperatura Mínima
o
C
>19,3
1
0.00
1
0.00
17,1-19,2
1.779(1.35-2.33)
0.00
1.516(1.04-2.20)
0.03
14,6-17,0
2.167(1.65-2.84)
0.00
2.277(1.57-3.28)
0.00
<14,5
1.612(1.22-2.12)
0.00
2.497(1.76-3.55)
0.00
Poluição***
Ruim
1.479(1.20-1.82)
0.00
1.399(1.13-1.72)
0.00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
A Tabela 20 mostra os resultados da associação entre as internações
hospitalares e as faixas de exposição para a temperatura média. Houve associação
estatística significante com p< = 0,05 em todas as faixas e maior risco de haver dias
doentes, ou seja, com maior incidência de internações.
Os resultados com os dados da EM-CONGONHAS foram diferentes daqueles
da EM-IAG/USP. Considerando os dados da EM-CONGONHAS o risco é maior em
1,5 vezes na faixa de 22,6-20,5ºC; 1,8 vezes na faixa de 17.7-20.4ºC e 1,4 vezes na
faixa de temperaturas médias menores de 17,8º C em relação à faixa de referencia
(>22,7º C). Em relação aos dados da EM-IAG/USP o risco foi de 1,4 vezes na faixa
170
de 22,6-20,5ºC; 2,3 vezes na faixa de 17,7-20,4ºC e 1,6 vezes na faixa de
temperaturas médias menores de 17.8º C.
Vale observar que a segunda faixa de temperaturas médias (17,7-20,4ºC)
apresenta maior risco de haver maior incidência de internações, nas duas estações
meteorológica.
Tabela 20 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a temperatura média e
internações por doenças respiratórias em crianças de menores de cinco anos e mais anos no
setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar,
2003 a 2007.
EM-CONGONHAS*
EM-IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Temperatura Média
o
C
>22,7
1
0.00
1
0.00
22,6-20.5
1.490(1.13-1.95)
0.01
1.353(1.00-1.83)
0.05
17.7-20.4
1.831(1.39-2.40)
0.00
2.248(1.69-3.00)
0.00
<17.8
1.359(1.03-1.78)
0.03
1.636(1.23-2.17)
0.00
Poluição***
Ruim
1.529(1.24-1.88)
0.00
1.506(1.23-1.85)
0.00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
A Tabela 21 mostra os resultados da associação entre a amplitude térmica e as
internações por doenças respiratórias em crianças de menores de 05 anos. A análise
com os dados da EM-CONGONHAS não apresentaram associação estatística em
nenhuma faixa de exposição.
Contudo, as análises com os dados da EM-IAG/USP apresentaram associação
estatisticamente significante p<=0,05. O risco aumenta com o aumento da amplitude
térmica. A faixa de exposição de 5,8-10,2º C apresentou risco 1,3 vezes e, na faixa de
amplitude acima de 10,2º C apresentou risco 1,6 vezes maior de ocorrência de dias
com incidência de internações acima da mediana, ou seja, dias doentes.
Nesse caso também se ressalta que o tamanho da amostra da EM-IAG/USP é
maior n=1822 e, os valores das amplitudes térmicas também.
171
Tabela 21 – Risco Relativo; Intervalo de Confiança; valor p para a amplitude térmica e
internações por doenças respiratórias em crianças de menores de cinco anos e mais anos no
setor Sul/Sudeste, São Paulo, SP, por faixa de exposição, controladas pela poluição do ar,
2003 a 2007.
EM-CONGONHAS*
EM-IAG/USP**
Variáveis
RR (IC
95%
)
p
RR (IC
95%
)
p
Amplitude Térmica
o
C
< 5.8
1
0.19
1
0.01
5.8-10.2
1.190(0.94-1.50)
0.15
1.337(1.00-1.78)
0.05
>10.2
1.276(0.97-1.67)
0.08
1.563(1.18-2.06)
0.00
Poluição***
Ruim
1.473(1.19-1.81)
0.00
1.470(1.19-1.80)
0.00
* n= 1722 ** n=1825 *** n=1793
As internações hospitalares por doenças respiratórias em crianças
apresentaram associação estatística significante com o índice de sensação térmica,
temperatura mínima, temperatura máxima e amplitude térmica, por faixa de
exposição indicando que o ambiente térmico é uma variante ambiental importante na
ocorrência dessas internações no setor Sul/Sudeste, no período estudado.
Com relação à qualidade do ar, houve associação significante em todos os
modelos apresentados com até 1,5 vezes mais chance de ocorrer internações quando
a qualidade do ar é ruim (regular ou inadequado).
5.7 A relação clima e saúde por perfil socioambiental no setor Sul/Sudeste
Os resultados a seguir referem-se às análises do modelo de regressão para o
grupo de distritos selecionados segundo o perfil socioambiental do setor Sul/Sudeste,
conforme descrito no item 2.4. Os modelos ajustados foram construídos com as
variáveis contínuas que, individualmente, tiveram associação estatisticamente
significante (p<0,05) (Apêndice D).
172
5.7.1 Doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos
Os resultados mostram que a associação com as variáveis ambientais
atmosféricas observadas na EM-CONGONHAS e EM-IAG/USP é diferenciado para
os grupos de distritos e EMs (Tabela 22 e Tabela 23).
As análises entre as doenças circulatórias em pessoas de sessenta e mais anos
e as variáveis meteorológicas e de poluição, no grupo de distritos com melhor perfil
socioambiental não apresentou associação significante com nenhuma variável
meteorológica. Houve associação significante (p<0,00) com o parâmetro poluente,
ou seja, com risco relativo de 1,36 vezes maior de haver dias taxa de internação
acima da mediana quando a qualidade do ar apresenta-se ruim em relação aos dias
em que a qualidade do ar é boa.
Para o grupo de distritos com perfil socioambiental intermediário o modelo
ajustado com os dados da EM-CONGONHAS mantém a significância estatística
para o parâmetro umidade relativa do ar e poluente. O resultado indica que há 0,984
ou 1/0,984 ou 1,016 (1,6%) mais chance de ocorrer dias doentes a cada 1 unidade de
diminuição na umidade relativa do ar (p<0,05). Com relação ao parâmetro poluente o
risco relativo é de 1,43 vezes maior de haver dias doentes quando o índice de
qualidade do ar é ruim.
O grupo de distritos com pior perfil socioambiental apresentou associação
estatística significante (p<0,05) com as variáveis: índice de conforto PET e
temperatura máxima, no modelo ajustado, com os dados da EM-CONGONHAS. O
índice de conforto PET apresentou risco relativo de 0,892 ou 1/0,892 ou 1,121 (12%)
mais chance de ocorrer dias doentes a cada 1º C de diminuição valor do índice de
conforto e, cerca de 12% mais chance de ocorrer dias doentes a cada 1º C de
aumento da temperatura máxima.
173
Tabela 22 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
CONGONHAS e internações por doenças circulatórias em adultos maiores de sessenta anos,
controladas pela poluição do ar, segundo o perfil socioambiental dos distritos, no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a 2007.
EM-CONGONHAS*
MELHOR**
INTERMEDIÁRIO***
PIOR****
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
Índice PET
-
-
-
-
0.892(0,84-0,95)
0.00
Temp. Max.
-
-
-
-
1.119(1,04-1,19)
0.00
Temp. Min.
-
-
1,061(0,95-1,19)
0,31
0.967(0,92-1,01)
0.19
Temp. Média
-
-
0,907(0,81-1,02)
0,10
-
-
U R do ar
-
-
0,984(0,97-1,00)
0,04
-
-
Vento
-
-
0,940(0,86-1,03)
0,17
-
-
Poluição
(Ruim)
1,366(1,12-1,66)
0,00
1,434(1,16-1,77)
0,01
-
-
* n= 1722; ** n=2.943;*** n=9.954; **** n=11.421
A Tabela 23 apresenta os resultados do modelo ajustado com os dados da
EM-IAG/USP. No grupo de distritos com melhor perfil socioambiental as variáveis
meteorológicas não foram associadas com as internações hospitalares por doenças
circulatórias em idosos.
Para o grupo de distritos com perfil socioambiental intermediário o parâmetro
índice de conforto PET e temperatura mínima apresentaram associação quando
analisadas individualmente, porém, perdem a significância estatística no modelo
ajustado. O parâmetro poluente mantém a significância e apresenta um risco de 1,4
vezes mais chance de ocorrer dias doentes quando o índice de qualidade do ar é
ruim.
No grupo de distritos com pior perfil socioambiental o índice PET,
temperatura máxima e temperatura mínima associaram-se individualmente, porém
somente o índice PET mantém significância estatística, embora fraca (p=0,04). O
risco relativo de haver dias doentes é de 0,939 ou 1/0,939 ou 1,064 (6%) a cada 1º C
de diminuição nos valores do índice de conforto.
Ressalta-se que, o parâmetro poluente, não apresentou associação estatística
significante para o grupo de distritos com pior perfil socioambiental.
174
Tabela 23 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-IAG/USP e
internações por doenças circulatórias em adultos maiores de sessenta anos, controladas pela
poluição do ar, segundo o perfil socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São
Paulo, SP, 2003 a 2007.
EM-IAG/USP*
MELHOR**
INTERMEDIÁRIO***
PIOR****
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
Índice PET
-
-
0,992(0,97-1,02)
0,55
0,939(0,88-1,00)
0,04
Temp. Max.
-
-
-
-
1,053(0,99-1,12)
0,10
Temp. Min.
-
-
0,970(0,93-1,01)
0,12
0,976(0,94-1,01)
0,24
Temp. Média
-
-
-
-
-
-
U R do ar
-
-
-
-
-
-
Vento
-
-
-
-
-
-
Poluição (Ruim)
1,366(1,12-1,66)
0,00
1,424(1,16-1,74)
0,00
-
-
* n=1825; ** n=2.943;*** n=9.954; **** n=11.421
5.7.2 Doenças respiratórias em pessoas de sessenta e mais anos
A Tabela 24 apresenta os resultados do modelo ajustado para as variáveis
atmosféricas medidas na EM-CONGONHAS e as doenças respiratórias em pessoas
com mais de sessenta anos, por grupo de distritos segundo perfil socioambiental.
No grupo de distritos com melhor perfil sócioambiental o modelo manteve
como variável explicativa as temperaturas médias e máximas do ar e a umidade
relativa do ar, contudo após o ajuste variável somente a umidade relativa do ar
manteve significância estatística (p=0,05). O risco relativo é de 0,989 ou 1,011 (1%)
de haver dias doentes com a diminuição de 1 unidade da umidade relativa do ar.
Para grupo dos distritos com perfil socioambiental intermediário a
temperatura mínima e o vento mantiveram significância estatística (p<0,05), no
modelo ajustado. O risco relativo é de 0,967 ou 1,034 (3,4%) mais chance de haver
dias doentes a cada diminuição em 1º C na temperatura mínima e 0,875 ou 1,142
(14%) mais chance de haver dias doentes com a diminuição da velocidade do vento.
A variável amplitude térmica e a variável poluente perderam a significância
estatística no modelo ajustado.
O grupo dos distritos com pior perfil socioambiental não apresentou
associação com as variáveis ambientais atmosféricas e com o parâmetro poluente.
175
Tabela 24 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
CONGONHAS e internações por doenças respiratórias em adultos maiores de sessenta anos,
controladas pela poluição do ar, segundo o perfil socioambiental dos distritos, no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a 2007.
EM-CONGONHAS*
MELHOR**
INTERMEDIÁRIO***
PIOR****
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
Índice PET
-
-
-
-
-
Temp. Max.
0,962(0,90-1,03)
0,24
-
-
-
-
Temp. Min.
-
-
0,967(0,94-1,00)
0,03
-
-
Temp. Média
1,063(0,98-1,15)
0,12
-
-
-
-
U R do ar
0,989(0,98-1,00)
0,05
-
-
-
-
Vento
-
0,875(0,80-0,96)
0,00
-
-
Amp. Térmica
1,014(0,98-1,05)
0,42
-
-
Poluição (ruim)
-
1,178(0,96-1,45)
0,12
-
-
* n= 1722; ** n=967; *** n=3.249; ****n=4.678
A Tabela 25 mostra os resultados da associação com as variáveis atmosféricas
e as internações por doenças respiratórias em adultos maiores de sessenta anos com
dos dados da EM-IAG/USP.
O grupo de distritos com melhor perfil socioambiental apresentou associação
significativa, somente individualmente com a umidade relativa do ar. O grupo de
distritos com pior perfil socioambiental não apresentou associação estatisticamente
significante com nenhuma das variáveis atmosféricas (Apêndice D Tabela D3).
Para o grupo de distritos com perfil socioambiental intermediário as variáveis
atmosféricas perdem significância estatística (p<0,05) no modelo ajustado.
176
Tabela 25 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-IAG/USP e
internações por doenças respiratórias em adultos maiores de sessenta anos, controladas pela
poluição do ar, segundo o perfil socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São
Paulo, SP, 2003 a 2007.
EM-IAG/USP*
MELHOR**
INTERMEDIÁRIO***
PIOR****
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
Índice PET
-
-
-
-
-
Temp. Max.
-
-
-
-
-
Temp. Min.
-
0,973(0,95-1,00)
0,06
-
-
Temp. Média
-
-
-
-
-
U R do ar
-
-
-
-
-
Vento
-
0,839(0,70-1,01)
0,06
-
-
Amp. Térmica
-
1,018(0,99-1,05)
0,17
-
-
Poluição (ruim)
-
1,175(0,96-1,44)
0,13
-
-
* n=1825; ** n=967; *** n=3.249; ****n=4.678
5.7.1 Doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos
A Tabelas 26 e a Tabela 27 apresentam os resultados da análise do modelo de
regressão logística das variáveis atmosféricas e as doenças respiratórias em crianças
menores de cinco anos nos diferentes os grupos de distritos e estações
meteorológicas.
As variáveis que individualmente associaram-se com os dados das
internações hospitalares, com significância estatística (p<0,05) e constituíram o
modelo foram as mesmas para as duas estações meteorológicas e para os três grupos
de distritos: índice de conforto PET, amplitude térmica e poluente.
Deve-se observar que, embora o parâmetro umidade relativa do ar também
apresentou significância estatística quando analisada individualmente, não foi
incluído no modelo, pois o índice de conforto contém o parâmetro umidade relativa
do ar.
A Tabela 26 mostra os resultados do modelo ajustado com os dados da EM-
CONGONHAS. O modelo manteve a significância estatística para os três parâmetros
analisados.
No grupo de distritos com melhor perfil socioambiental apresentaram forte
associação estatística (p=0,00). O índice de conforto PET apresentou risco relativo de
177
0,950 ou 1,052 (5,2%) mais chance de ocorrer dias doentes com a diminuição em 1º
C na temperatura fisiológica. A amplitude térmica aponta um risco relativo de 1,078
(7,8%) mais chance de ocorrer dias doentes a cada aumento em 1º C na amplitude
térmica. O parâmetro poluente aponta risco de 1,994, ou quase duas vezes mais
chance de ocorrer dias doentes quando a qualidade do ar é ruim.
O grupo de distritos com perfil socioambiental intermediário apresentou risco
relativo de 0,974 ou 1,026 (2,6%) mais chance de ocorrer dias doentes com a
diminuição de 1º C no índice de conforto térmico, 1,071 (7,1%) de chance de ocorrer
dias doentes com o aumento em 1º C na amplitude térmica e 1,3 vezes mais chance
de ocorrer dias doentes quando o índice de qualidade do ar é ruim.
O grupo de distritos com pior perfil socioambiental apresentou risco relativo
de 0,969 ou 1,031 (3,1%) mais chance de haver dias doentes com a diminuição em 1º
C na temperatura fisiológica, 1,055 (5,5%) mais chance de haver dias doentes com o
aumento em 1º C na amplitude térmica e 1,2 vezes mais chance de ocorrer dias
doentes quando a qualidade do ar é ruim.
Tabela 26 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-
CONGONHAS e internações por doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos,
controladas pela poluição do ar, segundo o perfil socioambiental dos distritos, no setor
Sul/Sudeste, São Paulo, SP, 2003 a 2007.
EM-CONGONHAS*
MELHOR**
INTERMEDIÁRIO***
PIOR****
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
Índice PET
0,950(0,93-0,97)
0,00
0,974(0,95-0,99)
0,03
0,969(0,95-0,99)
0,01
Amplitude Térmica
1,078(1,04-1,12)
0,00
1,071(1,03-1,11)
0,00
1,055(1,01-1,10)
0,01
Poluição (Ruim)
1,994(1,62-2,46)
0,00
1,268(1,03-1,56)
0,03
1,235(1,00-1,52)
0,05
* n= 1722; **n=2.193; ***n=4.279; ****n=5.797
A Tabela 27 mostra os resultados do modelo ajustado com os dados da EM-
IAG/USP.
O grupo dos distritos com melhor perfil socioambiental apresentou associação
estatística significante (p<0,05) com as três variáveis incluídas no modelo: indice de
conforto PET, amplitude térmica e índice de qualidade do ar. O índice de conforto
PET apresentou risco relativo de 0,964 ou 1,037, ou seja, 3,7% mais chance de
ocorrer dias doentes com 1º C de decréscimo na temperatura fisiológica; 1,039 ou
178
3,9% mais chance de ocorrer dias doentes a cada 1º C de aumento na amplitude
térmica e, 1,991 ou quase duas vezes mais chance de ocorrer dias doentes quando o
índice de qualidade do ar é ruim.
O grupo de distritos com perfil socioambiental intermediário apresentou risco
relativo de 0,964 ou 1,037, ou seja 3,7% mais chance de ocorrer dias doentes
quando a temperatura fisiológica diminui em 1º C; 1,069 ou 6,9% mais chance de
ocorrer dias doentes quando a amplitude térmica aumenta em 1º C e 1,3 vezes mais
chance de ocorrer dias doentes quando a qualidade do ar é ruim.
O grupo de distritos com pior perfil socioambiental apresentou risco relativo
de 0,959 ou 1,042 ou seja, 4,2% mais chance de ocorrer dias doentes com a
diminuição em 1º C na temperatura fisiológica (PET), 1,051 ou 5,1% mais chance de
ocorrer dias doentes a cada aumento de 1º C na amplitude térmica e, 1,206 ou 1,2
vezes mais chance de ocorrer dias doentes quando o índice de qualidade do ar é
ruim. Cabe ressaltar que a associação com o parâmetro poluente foi fraca, ou seja,
p=0,07, neste grupo de distritos.
Tabela 27 - Resultados do modelo ajustado para as variáveis atmosféricas da EM-IAG/USP e
internações por doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos, controladas pela
poluição do ar, segundo o perfil socioambiental dos distritos, no setor Sul/Sudeste, São
Paulo, SP, 2003 a 2007.
EM-IAG/USP*
MELHOR**
INTERMEDIÁRIO***
PIOR****
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
RR (IC95%)
p
Índice PET
0,964(0,94-0,98)
0,00
0,964(0,94-0,98)
0,01
0,959(0,94-0,98)
0,01
Amplitude Térmica
1,039(1,01-1,07)
0,01
1,069(1,04-1,10)
0,00
1,051(1,02-1,08)
0,01
Poluição (Ruim)
1,991(1,62-2,45)
0,00
1,255(1,02-1,54)
0,03
1,206(0,98-1,48)
0,07
* n=1825; **n=2.193; ***n=4.279; ****n=5.797
179
6. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Os aspectos do clima local, bem com das características do conforto térmico,
no período de 2003 a 2007, foram avaliados considerando as diferenças entre os
ambientes dos entornos da EM-IAG/USP e EM-CONGONHAS. As variáveis
medidas nas duas estações meteorológicas são muito correlacionadas entre si,
indicando que os valores medidos em uma são mensurados na outra e, portanto,
considera-se que os dados são bastante confiáveis.
A caracterização das variáveis atmosféricas medidas no Aeroporto de
Congonhas aponta a influência do entorno urbanizado, sobretudo, com relação às
temperaturas mínimas que, de forma significativa, são mais elevadas do que aquelas
medidas na EM-IAG/USP, com diferenças de até 6ºC; as temperaturas médias diárias
também são ligeiramente mais elevadas; os valores de umidade relativa do ar são
mais baixos, indicando um ambiente mais seco; os valores da velocidade do vento
são mais elevados, provavelmente devido às características do entorno — mais
aberto — e do fluxo de aviões; as temperaturas máximas são ligeiramente menores
ou iguais e os valores de amplitude térmica mais baixos.
O comportamento do ritmo diário do índice PET e a frequência das faixas de
conforto avaliada mostraram que este difere pouco nos dois ambientes estudados. As
condições bioclimáticas, avaliadas a partir do índice de conforto PET caracterizaram-
se pela maior frequência de dias confortáveis, dias pouco frios e dias frios. Os dias de
pouco calor e calor ocorreram em menor frequência durante todos os meses dos
cinco anos estudados. As diferenças entre os valores do índice PET — da EM-
IAG/USP e EM-CONGONHAS — mostraram que as condições bioclimáticas na
área mais urbanizada são ainda mais desconfortáveis para o frio do que aquelas
encontradas na área menos urbanizada.
Esses resultados estão de acordo com aqueles encontrados por NEDEL
(2008), que apontou maior frequência de períodos desconfortáveis por frio e mostrou
que a população de São Paulo sofre mais com o frio do que com o calor.
A distribuição temporal das internações hospitalares por doenças do aparelho
circulatório, a partir da média móvel de 30 dias, apontou tendência de aumento das
internações a partir de 2004, com picos de internação a partir dos meses de
março/abril e diminuição nos meses de novembro–fevereiro. Não foi possível,
180
contudo, identificar sazonalidade clara para as internações. Essa tendência foi
confirmada na análise com o modelo GLM, sendo que o ano de 2005 apresentou
maior taxa de internação do período 2003-2007 (21%).
A distribuição espacial das doenças circulatórias, no período estudado, aponta
claro padrão socioespacial, ou seja, maiores taxas relacionadas aos distritos com pior
perfil socioambiental e baixo IDH e taxas menores associadas aos distritos com
melhor perfil socioambiental e alto IDH. Esse mesmo padrão foi observado por
SILVA e RIBEIRO (2009) para os dados de mortalidade, no município de São Paulo,
no mesmo período.
Essa distribuição pode estar relacionada ao viés da amostra, ou seja, os dados
de internação aqui trabalhados referem-se às pessoas que procuraram o SUS; trata-se,
portanto, da população com menor poder aquisitivo. Os dados sobre a população
doente e residente nos distritos de melhor condição socioeconômica — que,
eventualmente, pode ter sido internada na rede privada — não aparecem neste
estudo.
De maneira geral, a descrição dos dados relativos às internações e às
temperaturas mensais indicou que, para as doenças circulatórias em adultos com
mais de sessenta anos, nos meses em que as temperaturas máximas, mínimas e
médias são mais baixas ocorreram taxas mais elevadas de internação hospitalar. A
análise estatística inferencial com o modelo GLM apontou maior risco de aumento
nas internações hospitalares associadas tanto às altas amplitudes térmicas quanto à
diminuição na temperatura média, no conjunto das internações do setor Sul/Sudeste.
A análise por faixa de exposição das temperaturas máximas e o índice de
conforto PET indicou que o calor é protetor, isto é, ocorreram menos dias com
excesso de internações em relação à faixa de conforto de referência. Com relação às
temperaturas médias e mínimas, o conjunto das temperaturas mais baixas — quartil
inferior a 25% — indicou risco de aumento do número de dias com excesso de
internações.
As análises segundo os perfis socioambientais dos grupos de distritos, por
doenças do aparelho circulatório em pessoas com mais de sessenta anos, apresentou,
nos distritos com pior perfil socioambiental, forte associação estatística entre as taxas
de internação diária e as variáveis atmosféricas temperatura máxima e índice PET,
181
observadas na EM-CONGONHAS. Para esse grupo de distritos, os resultados
apontaram risco aumentado de ocorrência de dias com excesso de internações (dias
doentes) tanto em condições de desconforto para o frio, como nas situações com
temperaturas máximas elevadas. Estes resultados apontam que, nas áreas com piores
indicadores ambientais e sociais, há vulnerabilidade às condições do ambiente
atmosférico nos dois extremos: de frio e de calor. O modelo ajustado apresentou
risco de haver dias doentes para o grupo de distritos com perfil socioambiental
intermediário, com a diminuição da umidade relativa do ar, porém com fraca
associação estatística (p=0,04).
Não houve associação estatisticamente significante com as variáveis
atmosféricas para as pessoas com mais de sessenta anos internadas por problemas
circulatórios e residentes nos distritos com melhor perfil socioambiental, quando
analisados os dados das duas estações meteorológicas. Quando observados os dados
da EM-IAG/USP, o grupo de distritos com perfil intermediário não apresentou
associação estatística significante (p<0,05). No grupo dos distritos com pior perfil, o
índice de conforto PET manteve o risco em relação aos dias com maior taxa de
internação (dias doentes), porém com fraca significância estatística (p=0,04).
Sabe-se que a etiologia das doenças do aparelho circulatório é múltipla e
extremamente complexa. Alguns fatores de risco clássico são apontados, como a
hipertensão, o hábito de fumar, a dislipidemia (alto teor de gordura no sangue), o
diabetes e a obesidade. Além disso, estão ligadas ao modo de vida ocidental. Fatores
psicossociais estressantes também têm sido associados como causas dessas doenças:
estresse no trabalho, tristeza, depressão, tensão e ansiedade devido a fatores externos
estão relacionadas ao maior risco de ocorrência do infarto do miocárdio
(ROSENGREN et al. 2004).
Os resultados das análises do conjunto das internações no setor Sul/Sudeste,
indicam que, para o grupo de adultos com mais de sessenta anos e com doenças do
aparelho circulatório, os dias frios e de forte oscilação térmica estão mais associados
ao agravamento das doenças. Para a cidade de São Paulo, estudos também
relacionaram os dias mais frios com o aumento das doenças do aparelho circulatório,
contribuindo para corroborar estas análises (GONÇALVES et al. 2007;
SHAROVSKY et al. 2004).
182
O agrupamento dos distritos por perfil socioambiental apontou que, nas áreas
onde essa situação é pior, há forte associação entre as doenças do aparelho
circulatório em pessoas com mais de sessenta anos e o ambiente atmosférico.
Considerando que as áreas com perfil socioambiental pior apresentam, normalmente
urbanização precária, estes resultados indicam que a precariedade do ambiente
urbano e agrava os efeitos negativos da atmosfera sobre a saúde.
As doenças respiratórias foram analisadas considerando os grupos etários de
crianças menores de cinco anos e de adultos acima de sessenta anos. Os perfis
temporal e espacial das internações, em ambos os grupos, apresentam padrões
diferenciados, assim como a associação das internações hospitalares com as variáveis
meteorológicas e de poluição.
A distribuição da série temporal apontou tendência de aumento das
internações a partir do ano de 2004, para as duas faixas etárias. Essa propensão foi
parcialmente confirmada pela análise estatística GLM, que apresentou significância
estatística para as doenças respiratórias em crianças somente para o ano de 2006.
As internações por doenças respiratórias apresentaram ciclo sazonal, com
aumento das internações no período do outono-inverno, porém de forma mais
pronunciada para as internações de crianças. BENICIO et al 2000 relatam o aumento
da morbidade respiratória em crianças em todas as modalidades no período de
outono-inverno, na cidade de São Paulo, o que pode apontar para influência do clima
na ocorrência das doenças do aparelho respiratório.
As internações por doenças respiratórias na população de sessenta anos e
mais apresentaram padrão socioespacial: verificou-se que as maiores taxas de
internação ocorrem em distritos com o pior indicador socioambiental e de IDH. Esse
padrão pode estar relacionado ao viés da amostra que, como mencionado
anteriormente, refere-se à população de baixa renda.
Com relação às internações de crianças com menos de cinco anos não foi
possível observar padrão socioespacial bem definido, no período de 2003 a 2007. As
taxas mais baixas ocorrem em distritos de melhor IDH e perfil socioambiental, como
Moema, Ibirapuera e Campo Belo, mas também aparecem taxas baixas em distritos
de pior IDH e perfil socioambiental, como Pedreira e Campo Grande. Da mesma
183
forma, taxas elevadas de internação podem ser observadas em distritos de melhor
IDH e perfil socioambiental, como Santo Amaro.
A análise descritiva relacionando os dados de internação por doenças do
aparelho respiratório em adultos com mais de sessenta anos e os valores de
temperatura média, mínima e máxima mensal não apontou padrão claro de relação
entre as maiores taxas de internação, os meses dessa ocorrência e as temperaturas.
Contudo, nos meses de verão — os mais quentes — observou-se a ocorrência das
menores taxas de incidência para esse grupo etário. Observação semelhante foi feita
para a mortalidade por RIBEIRO SOBRAL (2005).
Os resultados das análises estatísticas para o conjunto dos dados de internação
por doenças respiratórias em pessoas com sessenta e mais anos, no setor Sul/Sudeste,
indicam que a oscilação diária de temperatura relaciona-se ao aumento das
internações. O modelo GLM apontou também o índice PET como uma variável
explicativa para o aumento das internações hospitalares, indicando as condições de
desconforto para o frio como situações de maior vulnerabilidade.
As análises por grupos de distritos segundo perfil socioambiental apontaram
melhor associação com as variáveis temperatura mínima e vento para o grupo de
distritos com perfil socioambiental intermediário. Os distritos com melhor perfil
socioambiental apresentaram fraca associação com a umidade relativa do ar e o
grupo de distritos com pior perfil não apresentou associação estatisticamente
significante com as variáveis atmosféricas.
A análise dos dados da EM-IAG/USP não apontou associação estatística
significante (p<0,05) entre os dados de internação por doença respiratória em pessoas
com mais de sessenta anos e o perfil socioambiental dos distritos.
Considera-se que os fatores de confusão que envolvem o grupo etário dos
adultos acima de sessenta anos e com doenças do aparelho respiratório são muitos.
Por exemplo, os fatores que desencadeiam problemas respiratórios em idosos podem
ter origem ocupacional ou estarem relacionados ao hábito de fumar ou ao seu estado
nutricional, entre outros. Dessa forma, para essa faixa etária e esse grupo de doenças
a relação causal com os aspectos da atmosfera é mais complexa e menos evidente.
A análise descritiva dos dados das internações por doenças respiratórias em
crianças menores de cinco anos mostrou clara sazonalidade, sendo que os meses de
184
outono (março-maio) apresentaram as maiores taxas de internação. Cabe ressaltar
que, embora os meses mais frios sejam relatados como aqueles de maior ocorrência
de doenças respiratórias em crianças (PRIETSCH et al. 2003; BENICIO et al. 2000;
TOYOSHIMA et al. 2005), no presente estudo, os meses de inverno (junho-julho)
apresentaram taxas mais baixas do que os meses de outono (março-maio), apesar de
serem mais elevadas do que nos meses de verão (novembro-dezembro).
O modelo GLM apontou crescimento do número esperado de internações
hospitalares com os aumentos da temperatura média diária, da amplitude térmica e da
poluição, bem como com a queda do índice PET.
Considera-se que os resultados apresentados pelo modelo GLM em relação às
temperaturas médias devem ser interpretados com cautela, uma vez que, como
observado na análise descritiva dos dados, nos meses de verão as temperaturas mais
altas não correspondem ao aumento do número de internações. Certamente, as
internações hospitalares não aumentam linearmente com a elevação das temperaturas
médias.
Essa característica pode ser observada nas análises por faixa de exposição em
que o maior risco de haver dias doentes foi na faixa das temperaturas médias
intermediárias — entre 17,7ºC e 20,4ºC —, em relação às temperaturas mais
elevadas (> 22,7ºC). Na faixa de pouco frio (18ºC > 12ºC) houve risco aumentado de
haver dias doentes em relação à faixa confortável, indicando que os ambientes
atmosféricos amenos são mais favoráveis ao desencadeamento de doenças
respiratórias em crianças.
O aumento do risco relativo para as faixas de exposição de menor
temperatura mínima ou da amplitude térmica indica maior vulnerabilidade em dias
com forte oscilação térmica diária, principalmente quando os valores são muito
pronunciados, conforme os resultados obtidos a partir dos dados da EM-IAG/USP
permitem observar. Nas faixas de pouco calor (26ºC < 31ºC) e de frio (<12ºC) há
proteção, indicando possível adaptação ao ambiente térmico durante o meio da
estação, com diminuição das doenças respiratórias.
As análises para os três grupos de distritos mostraram padrão homogêneo de
associação para os três perfis socioambientais, tanto em relação às variáveis quanto
no que diz respeito às estações meteorológicas. Os resultados mostram que há
185
associação de forma robusta entre as variáveis atmosféricas e as internações
hospitalares por doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos, uma vez
que, após ajuste do modelo, as variáveis mantiveram-se significantes (p<0,05). As
análises, no entanto, não apontaram diferença significativa entre as variáveis na
comparação entre os três grupos de distritos
BENICIO et al. (2000) consideram que fatores como a poluição atmosférica,
a presença de ácaros na moradia e a frequência a creches estão relacionados ao
aumento das doenças respiratórias em crianças. Além desses fatores, estão
relacionadas ao desencadeamento das doenças respiratórias em crianças, a circulação
de vírus, a densidade nos domicílios, o estado nutricional e a convivência com
fumantes, fatores esses que independem da das condições climáticas.
Três modelos estatísticos foram utilizados para avaliar as possíveis
associações entre as variáveis ambientais atmosféricas e o aumento da morbidade por
doenças respiratórias e circulatórias no setor Sul/Sudeste. As análises estatísticas
elaboradas — modelo GLM, regressão por faixa de exposição e modelo de regressão
agrupada por perfil dos distritos — mostram que as crianças são sensíveis às
condições climáticas e respondem negativamente às condições de frio e de forte
oscilação térmica.
O modelo GLM, com distribuição binomial negativa, foi apontado como mais
adequado para modelar o conjunto de dados, mas não possibilitou a modelagem dos
dados separados por grupos de distritos, devido ao grande número de zeros, ou seja,
dias sem internação.
O uso da técnica com o modelo de regressão logística solucionou o problema
da quantidade de zeros, pois a variável resposta — internações hospitalares — foi
dicotomizada em dias doentes e dias não doentes. Dessa forma, essa técnica permitiu
a análise entre as variáveis atmosféricas e as internações hospitalares, por grupo, de
distritos, segundo perfil socioambiental e por faixa de exposição.
Os modelos, apesar dos métodos diferenciados, apresentaram coerência nos
resultados. É importante observar que estes não são perfeitos; dessa forma, o uso
diversificado de técnicas, incluindo mesmo aquelas consideradas menos sofisticadas
— como os gráficos e as médias — podem fornecer informações não reveladas pela
modelagem complexa.
186
Uma estrutura de defasagem de um e dois dias foi utilizada indicando que a
resposta às alterações da atmosfera pode ocorrer em um curtíssimo espaço de tempo.
Esse tempo de resposta também é apontado em outros estudos realizados no Brasil
em outros lugares do mundo, como apontado na revisão da literatura.
Outros estudos têm observado tanto a diminuição e/ou as oscilações da
temperatura e da umidade, quanto o aumento da amplitude térmica como fatores
agravantes das doenças respiratórias em crianças pequenas em áreas urbanas
(CARDOSO 2007; NEDEL 2008; ALCOFORADO 1998; BOTELHO et al. 2003;
PITTON e DOMINGOS 2004; BARROS 2006; SOUZA 2007).
McMICHAEL et al (2008) observam que, as cidades por eles estudadas —
entre as quais São Paulo se inclui —, com temperaturas mínimas baixas e elevada
amplitude térmica, apresentaram larga flutuação sazonal na mortalidade, com as mais
altas taxas de morte ocorrendo em períodos relativamente frios.
A pesquisa aqui empreendida apresentou associação estatística entre o
aumento das internações por doenças circulatórias e respiratórias e as variáveis
meteorológicas e o índice de conforto PET, no setor Sul/Sudeste do município de
São Paulo, no período de 2003 a 2007. Estes resultados indicam que a população
estudada é sensível aos impactos negativos do clima, porém de forma diferenciada
entre os grupos etários, os grupos de doenças e os diferentes grupos de distritos,
segundo perfil socioambiental.
O índice de conforto PET, usado como indicador complexo na caracterização
bioclimática intraurbana, indicou que, no ambiente mais urbanizado, há maior
aguçamento das condições de frio. As condições de desconforto para o frio
apresentaram maior vulnerabilidade no desencadeamento das doenças respiratórias
em crianças e circulatórias em pessoas acima de sessenta anos. Grande amplitude
térmica também consistiu em um fator importante para a ocorrência da morbidade
nos três grupos estudados.
As pesquisas que avaliam a relação entre clima e saúde, conduzidas em
cidades de diferentes países do hemisfério norte, têm incluído, crescentemente, pelo
menos um indicador de conforto térmico como parâmetro de exposição ao
agravamento da saúde da população. Os autores apontam que as condições de
estresse térmico de frio e calor são mais agravantes às condições de saúde do que as
187
condições consideradas como confortáveis (RUDEL et al. 2007; NASTOS et al.
2006; SMOYER 2000; DONATO et al. 2008; MARQUES 2007; LASCHEWSKI e
JENDRITZKY 2002).
O calor é um fator de grande preocupação entre os pesquisadores e os estudos
indicam alto risco de morte entre as pessoas vulneráveis e com desordens de saúde
em dias quentes, sobretudo aquelas com problemas cardiorrespiratórios (BASU e
SAMET 2002).
Estudo de BELL et al. (2008) aponta preocupação em compreender os efeitos
do calor na saúde dos residentes nas cidades de países pobres. Essa pesquisa avaliou
o impacto do calor na mortalidade em São Paulo e apontou maior aumento no risco
da mortalidade por unidade de aumento da temperatura para o grupo etário de maior
de sessenta e cinco anos.
As características do clima de São Paulo são de forte flutuação nas
temperaturas diárias e interdiárias, não sendo raros os episódios de passagem de um
dia de muito calor para um dia de muito frio, como demonstrado pelos resultados da
caracterização climática e bioclimática no período estudado. As amplitudes térmicas
passam de 20ºC e essa condição é mais frequente nos meses das estações de transição
(outono e primavera).
No entanto, quando observados os dados por grupos de distritos, as
características climáticas do ambiente mais urbanizado foram mais fortemente
associadas com as internações hospitalares, indicando maior vulnerabilidade da
população aos efeitos adversos do clima urbano.
Estudo realizado em microescala mostrou que, em favela, há o aguçamento de
extremos de temperatura, e, nesses ambientes, as oscilações térmicas são mais
pronunciadas do que em ambientes de melhor padrão urbano (SILVA e RIBEIRO
2006). Pesquisas realizadas em ambientes internos apontaram que, em áreas mais
pobres da cidade de São Paulo, a precariedade das construções faz com que as
moradias não protejam os moradores do clima externo, levando a um risco ampliado
de adoecimento (NEDEL 2008 e CARDOSO 2007).
O parâmetro poluição foi avaliado como controle nas análises e também se
configurou em um indicador importante como variável atmosférica no aumento da
morbidade por doenças circulatórias e respiratórias, no conjunto da população do
188
setor Sul/Sudeste. O parâmetro poluição, porém, não apresentou associação
estatística significante com as internações por doenças do aparelho respiratórios em
idosos, quando agrupados por perfil socioambiental.
Houve maior risco relativo de ocorrência de dias doentes quando a qualidade
do ar é ruim relacionada ao grupo dos distritos com melhor perfil socioambiental.
Vale mencionar que o índice de qualidade do ar utilizado, nesta pesquisa, foi
obtido na estação CETESB-Congonhas, localizada próxima aos distritos com melhor
perfil socioambiental. Pode-se aventar a possibilidade de que esta pesquisa apontou a
associação entre melhor perfil socioambiental e maior risco ao agravamento de
doenças por poluentes atmosféricos porque o grupo de distritos com este perfil é
justamente o que está exposto ao maior fluxo de tráfego, tanto terrestre quanto aéreo.
No que diz respeito ao perfil socioambiental, os resultados por grupos de
distritos apontaram:
a) as características do ambiente atmosférico da área mais urbanizada (EM-
CONGONHAS) apresentam associação com as internações hospitalares e
relacionam-se mais fortemente com o aumento da taxa de internação
diária (dias doentes) por doenças circulatórias e respiratórias em idosos;
b) maior vulnerabilidade das pessoas com problemas no aparelho
circulatório residentes nos distritos com pior perfil socioambiental;
c) não há diferenças importantes entre os grupos de distritos quando
analisada a associação entre os fatores ambientais atmosféricos e as
internações por doenças respiratórias de crianças menores de cinco anos;
d) maior vulnerabilidade para as pessoas com mais de sessenta anos com
doenças no aparelho respiratório residentes nos distritos com perfil
socioambiental intermediário, sem correlação com o índice de qualidade
do ar.
Os resultados confirmam, em parte, a hipótese a partir da qual foi construída
esta pesquisa, de que, sob a mesma condição atmosférica, o impacto negativo sobre a
saúde é maior na população residente em áreas com piores condições
socioambientais. Esta constatação aplica-se aos adultos com mais de sessenta anos
com problemas do aparelho respiratório e circulatório, mas não é evidente em relação
às crianças com menos de cinco anos.
189
7. CONCLUSÃO
As alterações que as aglomerações urbanas provocam na atmosfera urbana
são bem conhecidas, bem como os efeitos deletérios à saúde causados pela poluição
atmosférica.
Essa pesquisa buscou relacionar as características do ambiente atmosférico na
escala intraurbana sob o aspecto das trocas de calor e sua influência no
desencadeamento das doenças dos aparelhos respiratório e circulatório. A fim de
caracterizar o clima e as condições de conforto e desconforto térmico nesta escala
foram utilizados um indicador de conforto térmico – o índice PET – e os atributos
climáticos, mensurados em estações meteorológicas circundadas por diferentes
situações de urbanização no que se refere ao uso do solo.
Trata-se de um estudo de bioclimatologia urbana, que relaciona os aspectos
do clima urbano e a sua influência na saúde da população. A construção do
conhecimento da influencia do clima sobre a saúde humana requer uma compreensão
integradora de algumas áreas do conhecimento, tais como a geografia,
epidemiologia, a medicina e a estatística, consistindo em uma área intrinsecamente
interdisciplinar.
Os resultados mostraram associação entre a morbidade e as variáveis
climáticas e o índice de conforto, no setor Sul/Sudeste, porém de forma diferenciada
nos grupos etários e de doenças indicando que os efeitos do clima sobre a saúde são
diversos e específicos. As condições de desconforto para frio e a alta amplitude
térmica consistiram em fatores mais agravantes para o desencadeamento das
doenças.
O grupo de distritos com pior perfil socioambiental apresentou maior
vulnerabilidade aos efeitos negativos do ambiente atmosférico urbano para as
pessoas com doenças do aparelho circulatório. Foi notada associação entre os fatores
ambientais atmosféricos do ambiente mais urbanizado e ao agravamento de doenças
entre adultos com mais de sessenta anos, com problemas respiratórios e residentes
em distritos com perfil socioambiental intermediário. As crianças com doenças
respiratórias apresentaram padrão homogêneo em relação aos diferentes grupos de
distritos e às variáveis atmosféricas, ou seja, não houve diferenças significativas
190
quando considerados os agrupamentos de distritos segundo perfil socioambiental e o
impacto das variáveis atmosféricas.
Esses resultados confirmam parcialmente a hipótese, de que os distritos com
pior condições socioambientais representam maior risco aos impactos negativos à
saúde ao apresentarem os distritos com piores condições socioambientais associados
ao maior risco aos impactos negativos à saúde para adultos com mais de sessenta
anos, embora não tenham permitido observar diferenças significativas para o grupo
de crianças com doenças respiratórias menores de cinco anos.
A construção da metodologia com uso da técnica de regressão e a
dicotomização da variável resposta em dias doentes e não doentes permitiu avaliar as
diferenças no padrão de ocupação do uso do solo e das faixas de exposição.
Considera-se que, esse método foi satisfatório na avaliação da relação clima e
morbidade, pois associações significativas foram observadas, as quais não foram
evidenciadas a partir das análises descritivas, das representações gráficas e da
construção do modelo linear generalizado.
O recorte espacial intraurbano permitiu comparar as características de um
ambiente mais urbanizado e outro menos urbanizado, utilizando dados secundários –
climáticos e de internações hospitalares. – disponíveis e de fácil acesso. Muito
embora as informações sobre as internações hospitalares disponibilizadas pelo SUS
apresentem uma série de problemas como: falhas no diagnóstico e no endereçamento
postal, entre outros, detectados no processamento das informações, desta pesquisa,
essas informações estão disponíveis na rede mundial de computadores e são os dados
atualmente disponíveis e podem ser acessados por meio da rede mundial de
computadores.
Deve-se ressaltar que a limitação da amostra, ou seja, os dados das
internações – relativos ao SUS – referem-se, de forma geral, à camada mais pobre da
população. A ausência de informações sistematizadas e confiáveis relacionadas às
internações na rede hospitalar privada não permitiu avaliar o universo mais amplo e
as diferenças entre os grupos socioeconômicos.
Essa pesquisa avaliou as internações hospitalares que correspondem à ponta
do iceberg, isto é, correspondem aos efeitos agudos da manifestação da enfermidade.
No entanto, os efeitos do clima sobre a saúde podem variar desde um simples
191
incômodo, para um enfraquecimento e alterações subclínicas e mesmo danos clínicos
e aumento da mortalidade. A avaliação dos impactos negativos do clima urbano
sobre a saúde da população requer uma base de informações de saúde que permita
refinar os resultados obtidos nesta pesquisa. É necessário compreender as
manifestações subclínicas, ou seja, aquelas manifestações que não necessariamente
as levam à internação.
Considera-se, portanto, que informações mais abrangentes sobre doenças
devem ser produzidas e sistematizadas a fim de ampliar o conhecimento dos efeitos
atmosféricos sobre a saúde e propiciar a busca por soluções para a melhoria dos
ambientes urbanos e, consequentemente, para a saúde da população.
É necessário refinar os modelos de análise das relações clima e saúde em
áreas urbanas. Nas regiões metropolitanas, países tropicais, além das características
climáticas peculiares e com grande diversidade socioespacial é necessário expandir
as pesquisas a fim de compreender a relação entre desigualdades sociais e ambientais
e o processo saúde-doença da população.
192
8. REFERÊNCIAS
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203
Apêndice A
Dados de População
204
Tabela A.01 – Projeção da população de crianças menores de cinco anos nos distritos
do setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, no período de 2003 a 2007.
Fonte: Fundação SEADE 2009
Tabela A.02 – Projeção da população de crianças menores de cinco anos nos distritos
do setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, no período de 2003 a 2007.
DISTRITOS
2003
2004
2005
2006
2007
Campo Belo
11396
11642
11881
12199
12517
Campo Grande
10398
10796
11203
11736
12282
Cidade Ademar
17621
18077
18531
19243
19966
Cidade Dutra
13576
14150
14732
15569
16446
Cursino
14498
14556
14599
14822
15044
Itaim Bibi
15529
15809
16072
16525
16981
Jabaquara
22676
22953
23226
23838
24439
Moema
12315
12612
12898
13412
13934
Pedreira
7070
7553
8068
8707
9390
Sacomã
22422
22957
23489
24321
25162
Santo Amaro
11834
12096
12347
12701
13048
Saúde
11834
12096
12347
12701
13048
Socorro
5721
5844
5972
6134
6298
Vila Mariana
22016
22202
22371
22900
23411
DISTRITOS
2003
2004
2005
2006
2007
Campo Belo
3796
3861
3922
3857
3794
Campo Grande
6680
6875
7065
6900
6732
Cidade Ademar
24516
25128
25743
25371
24983
Cidade Dutra
18116
18322
18519
18131
17749
Cursino
6838
6956
7070
6942
6811
Itaim Bibi
3987
4138
4290
4236
4180
Jabaquara
17819
18181
18541
18345
18150
Moema
3607
3743
3878
3820
3762
Pedreira
12911
12686
12454
12373
12283
Sacomã
19516
19766
20008
19687
19362
Santo Amaro
3294
3573
3870
3817
3763
Saúde
6613
6945
7283
7084
6881
Socorro
2415
2512
2610
2571
2532
Vila Mariana
5911
6105
6295
6185
6065
205
Apêndice B
Gráficos de ajuste do Modelo Linear Generalizado com distribuição
Binomial Negativa
206
Figura B.01 - Gráfico de envelopes do número de internações por doenças
circulatórias em idosos - GLM – Poisson
Figura B.02 – Gráfico de envelopes do número de internações por doenças
respiratórias em idosos - GLM - Poisson
207
Figura B.03 – Gráfico de envelopes do número de internações por doenças
respiratórias em crianças - GLM - Poisson
Figura B.05 – Gráficos de diagnóstico do número de internações por doenças
circulatórias em idosos - GLM - binomial negativa
208
Figura B.06 – Gráfico de envelopes do número de internações por doenças
respiratórias em idosos - GLM - binomial negativa
Figura B.07 – Gráficos de diagnóstico do número de internações por doenças
respiratórias em idosos - GLM - binomial negativa
209
Figura B.08 – Gráfico de envelopes do número de internações por doenças
respiratórias em crianças - GLM - binomial negativa
Figura B.09 – Gráficos de diagnóstico do número de internações por doenças
respiratórias em crianças - GLM - binomial negativa
210
Apêndice C
Resultados da Análise de Regressão Simples
211
Tabela C.1 – Resultado da análise de regressão linear da temperatura média diária
Congonhas em função da temperatura média diária IAG
Tabela C.2 – Resultado da análise de regressão linear da temperatura mínima diária
Congonhas em função da temperatura mínima diária IAG
Regression Analysis: Temperatura média Congonhas
versus IAG
The regression equation is
Ta CONG = 0.478 + 1.01 Ta IAG
Predictor Coef SE Coef T P
Constant 0.4781 0.1155 4.14 0.000
Ta IAG 1.01460 0.00586 173.03 0.000
S = 0.800545 R-Sq = 94.6% R-Sq(adj) = 94.6%
Regression Analysis: Temperatura mínima Congonhas
versus IAG
The regression equation is
TaMinCONG = 4.02 + 0.849 TaMinIAG
Predictor Coef SE Coef T P
Constant 4.0250 0.1333 30.19 0.000
TaMinIAG 0.848656 0.008584 98.86 0.000
S = 1.21220 R-Sq = 85.0% R-Sq(adj) = 85.0%
212
Tabela C.3 – Resultado da análise de regressão linear da amplitude da temperatura
diária Congonhas em função da amplitude da temperatura diária IAG
Tabela C.4 – Resultado da análise de regressão linear do PET diário Congonhas em
função do PET diário IAG
Regression Analysis: Amplitude Congonhas versus IAG
The regression equation is
AMP.CONG = 0.663 + 0.724 AMP.IAG
1721 cases used, 1 cases contain missing values
Predictor Coef SE Coef T P
Constant 0.66344 0.08435 7.87 0.000
AMP.IAG 0.724112 0.007761 93.30 0.000
S = 1.21282 R-Sq = 83.5% R-Sq(adj) = 83.5%
Regression Analysis: PET Congonhas versus IAG
The regression equation is
PETCONG = - 0.067 + 0.954 PET IAG
Predictor Coef SE Coef T P
Constant -0.0667 0.1294 -0.52 0.606
PET IAG 0.953617 0.006411 148.75 0.000
S = 1.36761 R-Sq = 92.8% R-Sq(adj) = 92.8%
213
Apêndice D
Resultados da Análise de Regressão Logistica
214
Tabela D2- Risco Relativo, p valor entre as variáveis meteorológicas, o índice PET e o
índice de qualidade do ar e as doenças circulatórias em adultos com mais de sessenta anos,
por perfil socioambiental dos distritos no Setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, SP, no
período de 2003 a 2007.
Variáveis
MELHOR
INTERMEDIÁRIO
PIOR
EM-
CONGONHAS
EM-
IAG/USP
EM-
CONGONHAS
EM-
IAG/USP
EM-
CONGONHAS
EM-
IAG/USP
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
Índice PET
0.997
0.77
0.992
0.36
0.987
0.16
0.980
0.02
0.963
0.00
0.969
0.00
Temp. Média
0.994
0.65
0.983
0.24
0.977
0.09
0.963
0.01
0.948
0.00
0.949
0.00
Temp. Máxima
0.999
0.91
0,990
0,33
0.987
0.21
0,983
0,10
0.972
0.01
0,975
0,01
Temp. Mínima
0.985
0.32
0.979
0.13
0.966
0.02
0.957
0.00
0.940
0.00
0.950
0.00
Amplitude
Térmica
1.015
0.35
1.002
0.86
1.009
0.60
1.011
0.39
1.006
0.72
1.004
0.76
Umidade Relativa
0.996
0.39
1.005
0.42
0.991
0.05
0.998
0.71
1.005
0.26
1.002
0.67
Vento
0.996
0.92
1.047
0.60
0.912
0.03
0.794
0.01
1.098
0.03
1.041
0.64
Poluente
1.366
0.00
1.468
0.00
0.898
0.29
Tabela D3- Risco Relativo, p valor entre as variáveis meteorológicas, o índice PET e o
índice de qualidade do ar e as doenças respiratórias em adultos com mais de sessenta anos,
por perfil socioambiental dos distritos no Setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, SP, no
período de 2003 a 2007.
Variáveis
MELHOR
MEDIO
PIOR
EM-
CONGONHAS
EM-IAG/USP
EM-
CONGONHAS
EM-IAG/USP
EM-
CONGONHAS
EM-IAG/USP
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
Índice PET
1.018
0.07
1.010
0.26
0.992
0.40
0.987
0.14
0.990
0.29
0.987
0.16
Temp. Média
1.030
0.04
1.019
0.19
0.977
0.11
0.977
0.11
0.986
0.30
0.980
0.15
Temp. Máxima
1.020
0.01
1.017
0.12
0.999
0.91
1.002
0.81
0.994
0.59
0.993
0.49
Temp. Mínima
1.022
0.17
1.003
0.83
0.965
0.02
0.963
0.01
0.980
0.18
0.979
0.13
Amplitude
Térmica
1.022
0.19
1.021
0.10
1.036
0.03
1.034
0.01
1.008
0.61
1.007
0.60
Umidade Relativa
0.989
0.02
0.986
0.01
0.995
0.29
0.993
0.21
1.000
0.98
1.000
0.93
Vento
0.926
0.08
0.848
0.00
0.767
0.00
0.978
0.60
0.932
0.42
Poluente
0.981
0.85
1.289
0.01
1.172
0.12
215
Tabela D4- Risco Relativo, p valor entre as variáveis meteorológicas, o índice PET e o
índice de qualidade do ar e as doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos, por
perfil socioambiental dos distritos no Setor Sul/Sudeste, município de São Paulo, SP, no
período de 2003 a 2007.
Variáveis
MELHOR
MEDIO
PIOR
EM-
CONGONHAS
EM-IAG/USP
EM-
CONGONHAS
EM-IAG/USP
EM-
CONGONHAS
EM-IAG/USP
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
RR
p
Índice PET
0,976
0,01
0,977
0,01
0,999
0,91
0,988
0,21
0,988
0,19
0,977
0,01
Temp. Média
0,985
0,27
0,972
0,05
0,993
0,62
0,980
0,16
0,983
0,22
0,967
0,02
Temp. Máxima
1,000
0,98
0,997
0,74
1,008
0,49
1,008
0,47
0,995
0,66
0,992
0,47
Temp. Mínima
0,966
0,03
0,960
0,00
0,970
0,06
0,955
0,00
0,966
0,03
0,955
0,00
Amplitude
Térmica
1,040
0,02
1,028
0,03
1,050
0,00
1,048
0,00
1,029
0,08
1,026
0,04
Umidade
Relativa do ar
0,988
0,01
0,989
0,04
0,981
0,00
0,982
0,00
0,988
0,01
0,980
0,00
Vento
1,051
0,24
0,946
0,52
0,824
0,00
0,781
0,01
0,856
0,00
0,763
0,00
Poluente
2,084
0,00
1,386
0,00
1,288
0,01
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