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Universidade de São Paulo
Instituto de Astronomia Geofísica e Ciências Atmosféricas
Jezabel Miriam Fernandes Azevedo
A influência das variáveis ambientais (meteorológicas e de
qualidade do ar) na morbidade respiratória e cardiovascular
na Área Metropolitana do Porto
Tese de Doutorado apresentada ao
Departamento de Ciências Atmosféricas
Orientador: Professor Fábio Gonçalves
Abril de 2010
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Milhares de livros grátis para download.
2
Agradecimentos
A Deus que permite conhecer as suas criações.
Aos meus pais, irmã e cunhado que mesmo estando ausentes fisicamente, estiveram
sempre presentes para ajudar e apoiar em todos os momentos. Aos meus tios e primos
pelas boas conversas e conselhos.
Um agradecimento especial ao Prof. Fábio Gonçalves que sem hesitar aceitou orientar-
me sem me conhecer muito bem. Durante quase quatro anos foi muito atencioso,
compreensivo e muito contribuiu para o meu desenvolvimento pessoal e desta tese.
Aos meus amigos brasileiros que foram grandes amigos na hora certa: Clayton, Clênia,
Edson, Enver, Guilherme, Mauricio, Marcelo e Luciana, Nadja, Reinaldo, Dyana e
Danielle e Ronison.
Ao Dr. Maciel Barbosa, presidente da ARS-Norte e sua secretária D. Filomena pelos
dados hospitalares sem os quais não poderia ter feito a tese. À Dra. Delfina, Dr. Rocha
Nogueira e Engenheira Gabriela, do Centro Regional de Saúde do Porto, por me
apoiarem e deixarem fluir todo o processo de aquisição dos dados.
Às Professoras. Adalgiza Fornaro, Maria de Fátima Andrade, Teresinha Xavier e ao
Professor Tércio Ambrizzi por darem sempre excelentes exemplos e conselhos.
Á Rose e ao Marcel da secretaria de pós-graduação e ao Sr. Artur Azevedo (divisão de
imigração, Brasília) que foram fundamentais no processo de legalização. Aos
indispensáveis e incansáveis informáticos Sebastião e Samuel e às secretárias do
departamento.
À Edna e Michele por me receberem em casa na primeira semana que cheguei para
fazer o curso.
À Anita e Gyrlene que foram minhas companheiras, no meu primeiro congresso no
Brasil, em Florianópolis.
Á Profa Fantina Pedrosa e Prof. Rui Leal pela colaboração na preparação do projeto em
Portugal.
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3
Resumo
O Homem é parte integrante do sistema Ambiental. O ambiente cria impactos
Nele e por sua vez ele também pode provocar impactos no Ambiente. O objetivo da tese
foi identificar qual a intensidade e freqüência do impacto que a poluição atmosférica e a
variabilidade das variáveis meteorológicas na saúde da população da Área
Metropolitana do Porto (Portugal), através de um estudo epidemiológico ecológico.
Escolheu-se o período de 2002 a 2005 para estudar um conjunto de cidades que contam
com espaços urbanos, suburbanos e industriais mesclados, perto do litoral Atlântico
com clima Mediterrânico. Usando como métodos a análise descritiva e multivariada
(ACP), de correlação e regressão múltipla (RM), assim como índices de conforto
térmico (ID, H, Te e Tev), trabalharam-se dados de admissões hospitalares (4 hospitais
públicos) de doenças cardiovasculares (DCV) (401-405, Hipertensão; 410-414, DCV
Isquêmica, 426-428, Insuficiência Cardíaca) e respiratórias (490-496, Asma/Bronquite;
500-507, Pneumoconioses), informações meteorológicas do Instituto de Meteorologia
de Portugal (Temperatura, Umidade, Precipitação e Pressão) e valores diários e mensais
do índice de Oscilação do Atlântico Norte (OAN), da NOAA, assim como, saídas de
normais de pressão e médias de velocidade de vento do modelo NOAA e de 10 estações
fixas de qualidade do ar pertencentes à Agencia Portuguesa do Ambiente (O
3
; NO
2
, NO,
CO, SO
2
, PM
10
, PM
2,5
). Identificaram-se alguns períodos de temperaturas elevadas
(38°C) durante o verão e inversões térmicas durante o inverno (2004/05), as quais
criaram situações de estresse térmico por calor e muito frio (dos 1461 mais de 930 dias -
24°C< TEv tmin Urmáx vmáx < 0°C), por um lado, e aumento da poluição, por outro.
Esse aumento da poluição contribuiu para se observar maior número de casos por
doenças respiratórias por Asma/bronquite (lag 3 dias durante inverno 2004/05
correlação com PM
2,5
=0,33), doenças Cardíacas Hipertensivas (regressão multivariada
para Primavera, para PM
10
com Beta=0,80, R
2
ajustado
=0,076), e Insuficiências Cardíacas
(regressão para Outono NO
2
Beta = 0,42 com R
2
ajustado
= 0,060). Encontrou-se também
relação significativa e forte entre a variabilidade da Oscilação do Atlântico Norte
(OAN) e de alguns poluentes durante o inverno (ex: correlação PM
10
=0,71, em 2003;
PM
2,5
= 0,91, em 2005; SO
2
=0,45, em 2004). Uma importante conclusão, também
sugerida por outros autores, é que as mudanças climáticas podem modificar a
intensidade e regularidade da OAN, afetando assim a circulação atmosférica o que terá
4
impacto direto na dispersão dos poluentes em pequena escala e conseqüentemente irá
influenciar a saúde publica.
5
Abstract
Humans are part of environmental system. Environment impacts on Humans and
we so can impact on earth ecosystems. The thesis aims identify the intensity and
frequency of air pollution and meteorological impact on Porto Metropolitan Area
(PMA) public health, although a ecological epidemiological study. The 2002- 2005
period was select to study climatologically Mediterranean seaside cities with typical
urban, suburban and industrial mixed spaces. The statistical methods used were:
descriptive and multivariate (ACP) analyze, correlation and multiple regression, as well
as, discomfort indices (ID, Te, Tev, H). Data set from 3 different institutions was
analyzed: admission from 4 public hospitals referent to heart (401-405, Hypertension;
410-414, Ischemic cardiac, 426-428, Heart Insufficiency) and respiratory diseases (490-
496, Asthma/Bronchitis; 500-507, Pneumoconioses), meteorological information from
Meteorological Institute of Portugal.(Temperature, Humidity, Precipitation, Wind
speed, Pressure) and daily and monthly North Atlantic Oscillation index values, from
NOAA, as well as, pressure daily normal and wind velocity daily mean NOAA model
output and from 10 fixed air quality stations (Environmental Portuguese Agency) the
pollutants (O
3
; NO
2
, NO, CO, SO
2
, PM
10
, PM
2,5
) time series. Some high temperature
(38°C) periods was identified during summertime and thermal inversions in the
wintertime (2004 and 2005), which provoked stress for heat and cold (from 1461 days,
930 days the thermal sensation was -24°C< TEv tmin Urmáx vmáx < 0°C), and
pollution increase. The air pollution increased the hospital admissions for respiratory
diseases special Asthma/bronquitis (lag 3 days during 2004/05 Winter correlation
PM
2.5
= 0.33), Cardiac Hypertension (Spring multivariate regression Beta= 0.80,
R
2
ajusted
= 0.076), and Heart insufficiency (Autumn multivariate regression NO
2
Beta =
0.42 with R
2
ajustaded
= 0.060). Significant and strong association was found between
North Atlantic Oscillation (NAO) and some pollutants during Wintertime (eg.:
correlation PM
10
=0.71, 2003; PM
2.5
=0.91, 2005; SO
2
=0.45, 2004). ). It is important to
notice that some studies have already suggested that climate change can modify the
intensity and regularity of the NAO, affecting the atmospheric general circulation and it
could have a direct impact on pollutants dispersion in small scale and on public health.
6
Índice
Resumo.........................................................................................................................3
Abstract ........................................................................................................................5
1. Introdução .............................................................................................................7
1.1. As relações entre o ambiente e a saúde humana..................................................7
1.2. Biometeorologia...............................................................................................10
1.3. As relações tempo/clima e saúde ......................................................................11
1.4. As relações poluição e saúde ............................................................................13
1.5. Conforto térmico..............................................................................................16
1.6. Estudos na região em questão...........................................................................17
1.7. O Problema......................................................................................................19
2. Localização e descrição da área de estudo....................................................20
2.1. O clima ............................................................................................................22
3. Materiais e metodologia....................................................................................24
3.1 Material.............................................................................................................24
3.2. Metodologia.....................................................................................................31
3.2.1. Índices de conforto térmico humano ..........................................................31
3.2.2. Estatística descritiva ..................................................................................35
3.2.3. Estrutura de defasagem (’lag’)...................................................................37
3.2.4. Métodos de regressão ................................................................................37
3.2.4.1. Correlação ..............................................................................................37
3.2.4.2. Regressão Múltipla.................................................................................38
3.2.5. Regressão linear multivariada - Análise de Componentes Principais..........39
3.2.6. Análise de Risco........................................................................................40
4. Resultados ...........................................................................................................41
4.1. Análise do período temporal na íntegra.............................................................41
4.1.1. Comportamento das variáveis meteorológicas durante o período de estudo 43
4.1.2. Conforto Térmico......................................................................................46
4.2. Análise sazonal ................................................................................................96
4.2.1. Primavera..................................................................................................96
4.2.2. Verão.........................................................................................................98
4.2.3. Outono ....................................................................................................102
4.2.4. Inverno....................................................................................................103
4.3.1. Eventos extremos.....................................................................................106
4.3.1.1. Verão................................................................................................ 107
4.3.1.2. Distribuição temporal e espacial do Material Particulado durante eventos
os ‘extremos de calor’ de 2003 e 2005........................................................... 111
4.3.1.3. Ausência de precipitação durante o inverno.......................................117
4.3.1.4. O Impacto de inversão térmica durante o inverno 2004/05 ................122
4.3.2. O impacto da OAN na qualidade do ar e na saúde pública, estudo de caso
referente ao ano de 2004.................................................................................... 125
5. Conclusões..........................................................................................................131
5.1. Sugestões para Futuros trabalhos................................................................ 133
Referencias Bibliográficas ........................................................................................ 134
Anexo I...................................................................................................................144
Anexo II.................................................................................................................147
7
1. Introdução
A preocupação com o ambiente e o seu impacto na saúde vem desde as eras pré-
cristãs. Devido ao uso do carvão como combustível, nas cidades da época já se respirava
ar de qualidade duvidosa. Esta situação veio-se agravando até que temos o primeiro
relato no final do século XIII em Inglaterra (Clayton, 1978) e depois durante a
revolução industrial a situação foi piorando. No inicio do século XX o aumento dos
automóveis e o uso do combustível fóssil veio se somar às emissões industriais e às
guerras, como fontes poluidoras.
Seguiram-se eventos trágicos que chamaram a atenção da população e dos
pesquisadores para a importância de se entender os fenômenos meteorológicos
associados à poluição para minimizar os seus impactos na saúde pública. Nos pontos
seguintes estão alguns exemplos divididos em 7 partes principais;
1.1. As relações entre o ambiente e a saúde humana
1.2. Biometeorologia
1.3. As relações clima/tempo e saúde
1.4. As relações poluição saúde
1.5. Conforto térmico
1.6. Estudos na região em questão
1.7. O problema
1.1. As relações entre o ambiente e a saúde humana
O risco a que os indivíduos estão expostos em grandes cidades em volta do
mundo não é sempre o mesmo. O esforço de cada governo em diminuir os limites
máximos de exposição permitidos depende em grande medida de outros fatores ligados
ao desenvolvimento econômico e social do país. E, como conseqüência, ao grau de
importância que a saúde publica tem face ao desenvolvimento econômico, que por sua
vez, estará sempre associado ao maior ou menor número de fontes moveis e fixas de
poluentes (Samet, 1999).
Os métodos de quantificação dos riscos associados à exposição a uma atmosfera
poluída têm vindo a ser desenvolvidos ao longo de mais de 20 anos. Trabalhos
8
epidemiológicos (Bourotte et al., 2007; Lin et al., 2003) e experimentais (Soares et al,
2003; Massad et al, 1985) têm mostrado que viver numa atmosfera poluída afeta
diretamente o sistema respiratório e cardiovascular e indiretamente todos os outros
sistemas orgânicos.
A concepção da ‘sociedade de risco’ designa uma fase de desenvolvimento da
sociedade moderna na qual a dinânica de troca da produção de riscos escapa, cada vez
em maior proporção, às instituições de controlo e proteção da sociedade industrial. Por
um lado, esta sociedade industrial tem necessidade de conviver com os riscos devidos
ao seu desenvolvimento, mas por outro critica-se, através do sistema direto, politicas
publicas e organizações de defesa, que derivam da dinamica da sociedade industrial
(Beck et al., 1996). Neste ambito podem-se distinguir três referenciais de interação:
- direito dos grupos expressarem as suas formas de vida e ideias sobre a
segurança oferecida principalmente a partir do seculo XX com as democracias
ocidentais.
- relação da sociedade moderna industralizada com os seus recursos naturais e
culturais sobre os quais se constitui e se pretende continuar a desenvolver.
- relação da sociedade com os problemas decorrentes do respeito pela segurança
e pelo direito ao acesso a qualidade de vida economica, tecnológica e de exploração dos
seus proprios recursos.
O impacto associado com o risco afetam de forma diferente os vários grupos
sociais. Cada grupo, apresenta um quadro, pré e pós manifestação do evento, que reflete
a grande complexidade no estudo e dimensionamento do que é o Risco Ambiental e a
sua gestão, em diferentes partes do nosso planeta.
O risco ambiental pode ser dividido em vários setores que o qualifica mais
especificamente. Como sendo risco: tecnológico, biológico, natural, social, de saúde,
habitação, trabalho, e tantos outros que estão associados à segurança pessoal. (Marques
e Rocha, 2003) Destes podemos delimitar dois grandes grupos de riscos: os riscos
induzidos pela atividade antrópica e os riscos naturais, associados aos fenômenos
geofísicos.
Os Riscos são dependentes dos conceitos, cultura, formação, objetivos que a
Sociedade tem. Estes fatores intervêm nas precauções que são tomadas para evitar
situações de risco e reflete os valores e as instituições da sociedade.
O conceito da sociedade de risco cruza-se diretamente com o de globalização: os
riscos são ‘democraticos’, afetando nações e classes sociais sem respeitar fronteiras de
9
nenhum tipo (Guivant, 2000). Deixou de se ter uma sociedade industrial só preocupada
com a produção de bens e sua distribuição. Agora também se analisa como se vai
distribuir a poluição. É o fim do risco pessoal, para passar a ser global, por exemplo, a
poluição atmosferica pode afetar seres vivos e não vivos em vários locais distantes da
fonte de emissão.
O Risco só se verifica no caso de existir a probabilidade de provocar danos ao
Homem ou suas atividades. Risco em epidemiologia é a probabilidade de ocorrência de
uma doença especifica ou de um evento adverso à saúde. Pode-se, então, definir por
fator de risco o elemento ou características positivamente associadas ao risco (ou
probabilidade) de desenvolver uma doença. Podemos então apresentar a causalidade
como uma relação causa-efeito em que alguns elementos devem estar presentes para que
a doença ocorra.
Geralmente, a causa abrange um conjunto de fatores de risco, não sendo
necessário identificá-los na totalidade para implementar medidas efetivas de prevenção,
uma vez que a eliminação de um deles pode interferir na ação dos demais, naquilo que
denominamos configuração favorável, e, portanto, evitar a doença. O peso de cada fator
pode ser variável em diferentes doenças.
Rothman e Greenland (1998) apresentaram um modelo de causalidade que
enfatiza a gênese da patologia de forma multifatorial, com causas ou fatores multi-
componentes que aumentam o risco e as diversas causas. Ele identificou
necessariamente elementos e combinações de exposições suficientes para resultarem em
desenvolvimento da doença. A inferência causal focaria mais quão bem os resultados
dos estudos epidemiológicos se ajustam com aquele modelo. A causa de um evento
pode ser definida como um evento antecedente, condição ou características necessárias
para a ocorrência de uma doença num dado momento, dado que outras condições são
fixas (Rothman, 2005).
O modelo de causalidade que descreve as causas em termos de causas
suficientes e seus componentes é importante para os princípios de multi-causualidade,
para a forte dependência dos componentes de causa na prevalência dos componentes de
causa complementar e na interação entre esses componentes (Rothman, 2005).
A compreensão da concepção multicausal pressupõe o conhecimento do
conceito de risco e de fator de risco. Greenland (2005) propôs que os fatores de
interação que compõem a causa podem ser de origem social como, por exemplo,
socioeconômicos, sexo ou raça.
10
Os epidemiologistas procuram desenvolver ajustes nos seus estudos com o
objetivo de poder avaliar com mais razoabilidade a natureza causal das associações
observadas (Lucas, 2005). Após essa avaliação será mais fácil introduzir estratégias de
redução do risco e o impacto relativo àquela doença.
As relações entre ambiente e saúde estão dentro do escopo da área de estudo
denominada de Biometeorologia vista a seguir.
1.2. Biometeorologia
A Biometerorologia é uma ciência que se ocupa em entender as relações dos
seres vivos com o meio envolvente. Como se dão as trocas de informação entre o
organismo vivo e o ambiente, o impacto que o ambiente tem nos sentidos, fisiologia e
limites do organismo, a sua sensibilidade às variações de cada variável meteorológica
ou da composição química da atmosfera.
É uma ciência recente que pode ser ramificada atualmente em: Biometeorologia
Humana, Arquitetural e Urbana, Animal e das Plantas.
A Biometeorologia humana teve origem na interdisciplinaridade entre a
Meteorologia e a Medicina. Oficialmente foi reconhecida como ciência com o primeiro
Simpósio Internacional de Biometeorologia realizado em Paris, em agosto de 1956. Os
primeiros resultados científicos publicados datam da década de 60, no Jornal
Internacional de Biometeorologia, e tratam de assuntos ligados à transmissão de
doenças através de mosquitos devido à intensa precipitação (Tromp, 1980).
Ao grupo de Biometeorologia logo se sentiram atraídos os meteorologista e
climatologistas, contudo o grupo ficou mais completo com a integração de médicos e
epidemiologistas, biólogos, botânicos, zoólogos, agrônomos e mais recentemente
especialista da área ambiental.
As alterações climáticas e a variabilidade meteorológica podem aumentar
significativamente a vulnerabilidade humana, animal e das plantas. No caso humano, a
incidência (aumentos de casos) de várias doenças ou agravo do quadro clínico de
pacientes que já estejam hospitalizados podendo levar ao óbito.
É conhecida a surpreendente capacidade dos seres vivos se adaptarem ao longo
dos tempos a regiões geladas como o Ártico ou Escandinávia, ou às regiões equatoriais,
como a floresta Amazônica, e áridas, como os Andes. No entanto, o sucesso dessas
adaptações por vezes é interrompido por mudanças temporárias. Entender a adaptação
11
ambiental e especificamente o clima e as características que tornam a população
vulnerável é matéria para especialistas de várias áreas. Segundo as diretrizes da
Convenção de Mudanças Climáticas das Nações Unidas de 1992, uma as primeiras
responsabilidades deve ser conhecer, neste caso, os padrões meteorológicos sazonais e
as características clínicas das patologias, o que irá permitir ‘reduzir o risco’ ou
‘mitigar’(artigo 3) a incidência e/ou prevalência de casos de certas doenças, assim como
preparar e planejar as condições hospitalares e governamentais, se for o caso, para
situações de pandemia ou epidemia. Neste sentido, a convenção indicou um caminho
para reduzir a vulnerabilidade ao clima e sua variabilidade e também às mudanças
climáticas, já que todos eles têm relação com a saúde como será visto no ponto seguinte.
1.3. As relações tempo/clima e saúde
Segundo a OMS (Organização Mundial de Saúde) todos têm direito à saúde que
se caracteriza, entre outras coisas, pelo bem-estar físico. O acesso a cuidados de saúde
desde a concepção, na maioria dos casos é um fator determinante para o individuo se
manter saudável. O indivíduo em equilíbrio interage com o meio envolvente e faz parte
do grande ecossistema terrestre. Muitas variáveis podem ser consideradas função desse
equilíbrio. As características genéticas, idade, sexo, comportamentos, hábitos, meio
social e cultural, assim como região geográfica de habitação em conjunto com as
características climáticas, são algumas das variáveis que contribuem para o estado de
saúde de qualquer individuo.
Por exemplo, a combinação de sistemas sinóticos sobre o leste da América do
Norte e a baixa intensa sobre a região da Islândia favorece o rápido (2-3 dias) transporte
de poluentes através do Atlântico Norte até à Europa (Trickl et al., 2003), Creilson et
al.(2003) sugeriu que a Oscilação do Atlântico Norte (OAN) pode ter um importante
papel na modulação desses processos de transporte. As alterações de correntes de ventos
e marinhas não só provoca impactos no ecossistema marinho, mas este impacto também
se estende aos outros níveis tróficos. A variabilidade interanual do fitoplancton e
zooplancton reflete a mudança dos ventos e temperatura oceânica (Colebrook, 1982),
pode provocar alterações meteorológicas com efeitos sobre o transporte e dispersão de
poluentes (Meleux et al., 2007). Durante as suas simulações Meleux detectou aumento
na concentração média de ozônio durante o verão considerando um cenário das
condições futuras do clima com redução da nebulosidade e precipitação e aumento da
12
temperatura sobre a Europa. Nesse estudo, as simulações sugeriram que as condições
climáticas futuras podem afetar os níveis de poluentes e tornar vulneráveis os humanos,
a agricultura e os ecossistemas naturais na Europa.
Na região de estudo a ocorrência de episódios de seca e de diminuição da
qualidade do ar está, quase sempre, associada à variabilidade da Oscilação do Atlântico
Norte que é o modo dominante da variabilidade atmosférica que ocorre no Atlântico
Norte (Hurrell, 1995) O impacto da OAN é geralmente sentido devido a mudanças
físicas no ambiente local, tais como nas variáveis atmosféricas como a velocidade do
vento e direção, temperatura do ar, calor e transporte da mistura e precipitação (Hurrell
et al., 2003). As variáveis atmosféricas exercem uma forçante sobre o oceano
provocando mudança na temperatura e salinidade características da água, mistura
vertical e circulação (Visbeck et al., 2002).
A fase positiva e negativa da OAN são freqüentemente explicadas em termos de
balanço radiativo e cobertura nebulosa. O impacto da OAN nos campos de água
precipitável e na taxa de precipitação também é bastante diferente, sendo o primeiro
controlado pelo campo de anomalias da temperatura e o segundo pelo campo das
anomalias da vorticidade (Trigo et al. 2002).
Os efeitos da variabilidade e mudanças climáticas e, especialmente do
aquecimento global na saúde podem se assumir de forma direta ou indireta. Os impactos
diretos incluem a relação da temperatura com as doenças e a mortalidade. Indiretamente
o impacto segue um intrincado caminho que inclui a influencia do clima (precipitação,
umidade e temperatura, em especial) na densidade e distribuição microbiana,
distribuição de vetores, menor resistência a infecções, quantidade de comida, água
potável e qualidade do ar (Barcellos, 2009).
Segundo uma simulação de mudança climática realizada com HIRAM
(Beniston, 2004) a distribuição das temperaturas máximas no verão de 2003 indicaram
que – se a previsão estiver correta- este tipo de verão com temperaturas elevadas poderá
vir a ser repetido como sendo o de normal ocorrência até ao fim deste século na Europa
Central! Estes resultados estão de acordo com a média anual para a mudança de
temperaturas esperadas no clima futuro, de 2041-2050, na Europa Central, comparado
com o período controle de 1971-1980, o qual foi considerado como clima atual.
As ondas de calor, nos últimos anos, têm assolado a Europa. Segundo Lyamani
et al.(2006), durante a primeira metade de agosto de 2003 o sistema de alta pressão
sobre o oeste da Europa bloqueou o fluxo de umidade em 700 e 500 mb e em Granada
13
(Espanha) observou-se, a nível regional, aumento significativo de aerossóis e alteração
das suas propriedades. Devido ao tipo de circulação atmosférica associado a onda de
calor as trajetórias mostraram aerossóis vindos do deserto do Sara, Mediterrâneo e de
emissões locais.
Portanto as relações entre o conforto térmico humano, a poluição do ar e a saúde
humana são importantes tópicos da Biometeorologia sendo vistas em detalhes a seguir,
nas seções 1.4 e 1.5..
1.4. As relações poluição e saúde
Têm sido publicados estudos que incluem todos os poluentes (Brunekreef e
Holgate, 2002) ou que avaliam a influencia de cada um em particular (Cassee et al.,
2002) sobre as doenças respiratórias e cardiovasculares, assim como aqueles que
avaliam só uma época do ano ao ainda aqueles que consideram os efeitos a curto-espaço
de tempo e a longo termo de exposição. Cada um deles visa aperfeiçoar as técnicas e
modelos matemáticos, físico, químicos e biológicos de análise, eliminar vieses, isolar
fatores de confusão, além de, avaliar em que medida os seres vivos estão a ser afetados.
A poluição do ar atualmente é um dos problemas mais estudados e que tem
ganho importância devido aos efeitos nefastos causados à saúde pública por exposição a
certos compostos. O ozônio (O
3
) e o material particulado (PM) com diâmetro
aerodinâmico inferior a 10 µm e 2,5 µm (PM
10
e PM
2,5
) são poluentes associados a
eventos de crise asmática. O longo tempo de exposição a O
3
, PM
10
e dióxido de
nitrogênio (NO
2
) tem sido associado a doenças respiratórias crônicas e redução da
função pulmonar, além de, aumentar a incidência de gripes (Gilmour et al., 2006;
Trasande and Thurston, 2005; Brunekreef and Holgate, 2002)
Inalar ar poluído também pode afetar a freqüência cardíaca, a variabilidade da
freqüência cardíaca, pressão sanguínea, tonos vascular, coagulação do sangue e a
progressão da arteriosclerose (Simkhovich, 2008).
A exposição a monóxido de carbono (CO) pode provocar incapacidade de
transporte de oxigênios pelo sangue. O CO compete com o oxigênio na combinação
com a hemoglobina do sangue, uma vez que a afinidade da hemoglobina com o CO é
cerca de 210 vezes maior que com oxigênio. Quando uma molécula de hemoglobina
recebe uma molécula de CO forma-se a carboxihemoglobina, que diminui a capacidade
14
do sangue de transportar oxigênio. Os sintomas da exposição ao monóxido de carbono
dependem da quantidade de hemoglobina combinada com o monóxido de carbono.
Os distúrbios respiratórios são provocados tipicamente por reações alérgicas,
infecções, ou inalações de poeiras ou produtos químicos, e podem ser influenciados
pelo tempo e clima, diretamente, através de quedas súbitas na temperatura ou
indiretamente, por exemplo, através do aumento dos níveis de poluentes (Schwartz et
al., 1990).
Os efeitos adversos do material particulados, por exemplo, na atmosfera
começam pelo aspecto estético, pois este interfere na visibilidade e está associado à
corrosão e produção de sujeira em superfícies (edifícios, tecidos e outros materiais).
Oxidantes fotoquímicos é a denominação que se dá à mistura de poluentes
secundários formados pela reação dos hidrocarbonetos e óxidos de nitrogênio na
presença de luz solar. O efeito mais relatado dos oxidantes fotoquímicos é a irritação
dos olhos. Os principais componentes da mistura associados a este efeito são os peróxi-
acitilnitratos (PAN- nitratos de peroxi-acitila e outros), o formaldeído e a acroleína
(CETESB,1993). A presença dos oxidantes fotoquímicos na atmosfera também tem sido
associada à redução da capacidade pulmonar e ao agravamento de doenças respiratórias,
como a asma. Estudos realizados mostraram que o ozônio causa envelhecimento
precoce, provoca danos na estrutura pulmonar e diminui a capacidade de resistir às
infecções respiratórias (Koren et al., 1989). De acordo com Boelter e Davidson (1997),
uma exposição curta ao ozônio pode causar ataques de tosse e a exposição contínua ao
O
3
pode também resultar em câncer no pulmão.
No caso dos óxidos de NO e NO
2
, somente o NO
2
é motivo de preocupação,
pois, quando inalado, é capaz de penetrar profundamente no sistema respiratório,
podendo dar origem às nitrosaminas, algumas das quais podem ser carcinogênicas. O
dióxido de nitrogênio (NO
2
) é também um poderoso irritante, podendo conduzir a
sintomas de enfisema (CETESB,1993). Seu efeito tóxico está relacionado ao fato de ser
um agente oxidante (Pryor e Lightsey, 1981).
Valores máximos horários de ozônio de 430 e 520 microgramas por metro cúbico
(µg/m
3
) foram medidos na Holanda e na Inglaterra, respectivamente (Van Aalst,1989).
Em certos locais urbanos na Europa os níveis chegam a exceder 350µg/m
3
(US
Environmental Protection Agency).
Os níveis de ozônio natural variam com a altitude. O ozônio troposférico,
originado por reações fotoquímicas tendo precursores biogênicos e antropogênicos, foi
15
medido em locais distantes das fontes de poluição. Nos Estados Unidos a média anual é
de 40-70µg/m
3
e numa área não urbana o nível máximo diário registrado por hora é 60-
100µg/m
3
, sendo que no verão a média horária sobe para 120-200µg/m
3
(US
Environmental Protection Agency).
O ozônio pode induzir alterações genéticas em células humanas expostas à sua
presença, segundo observações das seqüências de quatro "letras" (ou bases) químicas do
ácido desoxirribonucléico (DNA). Normalmente, a base C (citosina) sempre está unida
à G (guanina), enquanto a T (timina) se une à A (adenina). Em genes de células
expostas ao ozônio, estas duplas aparecem trocadas ou numa ordem alterada, de forma
similar à do câncer pulmonar de não-fumantes. (Berra, 2006)
Regiões de maior degradação, apresentam um nível tal de comprometimento da
qualidade do ar que requerem um sistema de monitoramento que leve em conta, além do
objetivo do acompanhamento dos níveis de poluição atmosférica a longo prazo, a
possibilidade de ocorrência de episódios agudos de poluição do ar por O
3
e outros
poluentes.
Em São Paulo, em geral, a caracterização da qualidade do ar e seu impacto à
saúde têm acompanhamento. Municípios densamente povoados, áreas próximas de
grandes centros urbanos e/ou industriais, regiões próximas de outras fontes poluidoras
como, por exemplo, queimadas de palha de cana-de-açucar têm recebido especial
atenção dos órgãos ambientais (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental,
2005, 2006). Saldiva et al. (1994) concluiu que doenças pulmonares e vasculares estão
associadas com o longo tempo de exposição à poluição do ar. Colocando a hipotese que
as inflamações do epitélio e endotélio pulmonares, resultando em vias aereas e
vasculares danificadas, são devido à exposição a ar poluido. Vários estudos
experiementais com animais expostos a áreas poluidas da cidade de São Paulo
mostraram associação entre as alterações pulmonares, como inflamações, e a poluição
(Pereira et al., 1995; Saldiva, 2008).
Os níveis de ozônio diário variam de acordo com a localização, dependendo do
balanço dos fatores que afetam a sua formação, transporte e destruição. Durante a
manhã os valores são mínimos, mas de tarde ocorrem picos que são resultado de
processos fotoquímicos (Schneider, 1989). Durante a noite, o ozônio é removido por
processos que incluem transporte pelo vento e mistura vertical (Schneider,1989).
16
Além da poluição o conforto térmico é um dos fatores que mais impacto tem
sobre a qualidade de vida da população. No proximo ponto são descritos alguns casos
em que isso se tornou evidente.
1.5. Conforto térmico
O aumento da frequencia das ondas de calor, assim como, o aumento de mortes
nas áreas urbanas devido ao calor opressivo tem impulsionado o interesse pelo
desenvolvimento de sofisticados sistemas de alerta para salvar vidas.
Os humanos são homeotérmicos e precisam ter o seu corpo sempre a uma
temperatura próxima de 37°C (com limites extremos de 32ºC a 42ºC). O organismo
vivo gere e troca de energia constantemente com o microclima em volta através de
processos fisiológicos e de comportamentos de adaptação e ajuste. De acordo com
Auliceima e De Dear (1998), a gestão da homeotermia depende de três formas de troca
de energia: radiativa, convectiva e evaporativa. Essas formas podem estar relacionadas
com seis variáveis mensuráveis, das quais duas são pessoais e quatro são atmosféricas.
As pessoais são a taxa metabólica e isolamento da roupa. As variáveis atmosféricas são:
temperatura do ar, a troca de radiação térmica com o meio envolvente, velocidade do
vento e umidade atmosférica.
A temperatura do corpo é regulada de forma autônoma e comportamental dos
nervos termo-efectores. A regulação é conduzida principalmente pelo cérebro.
Especialmente, a área pré-óptica no hipotálamo é abundante em neurônios termo-
sensíveis que excitam as regiões cerebrais envolvidas no mecanismo de perda de calor e
enviam sinais inibidores àquelas envolvidas em mecanismos de produção de calor
(Tromp, 1980).
No calor, a desidratação afeta a termo-regulação autônoma e comportamental
por fatores não termo-reguladores tais como a concentração elevada de Na
+
.
Na biometeorologia moderna a gestão do conforto térmico humano numa visão
fisiológica serve-se da interpretação do balanço de energia utilizando os resultados da
equação dos fluxos de energia, roupa e parâmetros fisiológicos (Mayer, 1990). Hoje em
dia, um dos modelos mais populares é o de Fanger (1972). Ele utilizou a ‘equação do
conforto’, que também é chamada de ‘escolha média predita’. A qual prevê o resultado
do ambiente térmico médio para uma amostra de pessoas de acordo com sete níveis.
17
Contudo, segundo vários autores (ex.: Kalkstein et al. 2008; WHO, WMO e
UNEP, 1996) não é aconselhável considerar válido o resultado da relação conforto
térmico-saúde para dois locais diferentes. As condições regionais e nacionais interferem
no conceito de conforto de cada grupo de indivíduos. Pessoas acostumadas a
temperaturas mais elevadas têm um limite de tolerância ao calor maior antes de ficarem
estressadas; além disso, em certas regiões com temperaturas elevadas durante o verão, a
mortalidade é, geralmente menor do que em regiões com ondas de calor intermitentes
(Kalkstein e Davis, 1989).
Neste sentido, cada país tomou a liberdade de desenvolver um sistema que mais
se adéqüe às necessidades da população face aos eventos meteorológicos que são mais
freqüentes no território nacional. Nos Estados Unidos o Serviço Meteorológico
Nacional dividiu o país em região ‘norte’ e ‘sul’ com a diferença de tolerância de 5°F
(3°C) (NOAA,1995). O número de vezes que esse limite é excedido varia muito de
localidade para localidade. Na Europa os novos sistemas implementados por Itália
(Michelozzi e Nogueira, 2004), França (Institute de Vielle Sanitaire, 2005), Espanha
(Ministero de Sanidad y Consumo, 2005) definem limites por regiões. Em Portugal o
sistema ICARO utiliza um limite simples de 32°C (Paixão e Nogueira, 2002).
Por isso, importa analisar quais as condições atmosféricas que mais contribuem
para o conforto humano com relação ao ambiente externo.
1.6. Estudos na região em questão
No sul da Europa a experiência acumulada desde 1986 mostra que os problemas
de qualidade do ar dependem de processos meteorológicos de meso-escala, do ciclo
diurno e escala espacial de dezenas de Km (Lalas et al 1983, Millán et al. 1984, 1987).
A fim de caracterizar a dinâmica de poluentes no mediterrâneo e entender qual a
circulação atmosférica envolvida a Comissão Européia (CE) desenvolveu os seguintes
projetos: (1) ciclos meso-meteorológicos de poluição de ar na Península Ibérica (PI),
especialmente elaborada para documentar a circulação atmosférica sobre ela (Millan et
al. 1992); (Schneider, 1989), (2) os ciclos regionais de poluição do ar na área central
oeste do mediterrâneo, o que incluiu a caracterização da costa do Atlântico de Portugal
até Itália (Millan et al. 1997); e (3) (Van Aalst, 1989) ciclos de poluição do ar no sul da
Europa em 1992-1995 (Millan et al. 1997; Kallos et al. 1998).
18
O projeto mostrou que existe um armazenamento de poluentes que permanecem e
reagem durante 2 a 3 dias ao longo da costa mediterrânica de Espanha a 2-3 km de
profundidade e mais de 300 km distância. Durante a noite, parte deste sistema
movimenta-se ao longo da costa. Sob forte insolação a circulação reage
fotoquimicamente, e muito do NOx e outros precursores se transformam em ácidos,
aerossóis e ozônio (Millan 2003; Gangoiti et al. 2001; Millan et al. 1998).
Na área do mediterrâneo ocidental, as altas concentrações de ozônio estão muitas
vezes associadas com sistemas de altas pressões em escala sinótica e formação de
baixas térmicas. Os sistemas de baixas pressões induzem a convergência de fluxos para
a península que força a brisa marítima a fluir (Castell, 2006).
A dinâmica dos contaminantes da costa mediterrânica vem condicionada em
grande medida pelas circulações de meso-escala. Estes fluxos locais estão fortemente
condicionados pelas características geográficas e climáticas da costa. (Millán Muñoz,
2003).
Devido às suas particularidades e orografia complexa desenvolvem-se
intrincadas circulações na PI. As condições sinóticas mais usuais afetam os fluxos
regionais de oeste e noroeste (Martín, 1987; Jorba et al., 2003)
A situação geográfica do território de Portugal Continental é favorável à
ocorrência de episódios de seca e de diminuição da qualidade do ar, quase sempre
associados a situações de bloqueio em que o anticiclone subtropical do Atlântico Norte
se mantém numa posição que impede que as perturbações da frente polar atinjam a
Península Ibérica.
Na Península Ibérica (PI) os 6 anos mais quentes ocorreram nos últimos 12 anos.
O ano de 2004 foi o 18º ano consecutivo com temperaturas mínimas acima da média
1961-1990, segundo o Instituto de Meteorologia Português (IM). Por exemplo, dias 6 e
7 de junho no Porto a estação meteorológica de Pedras Rubras registrou desvio de
14,8ºC acima da média para a estação do ano (verão). No verão de 2003 uma onda de
calor afetou as regiões interiores norte e a região do Alentejo de Portugal assim como
várias regiões da Europa (Luthebacher et al., 2004).
Além das características geográficas na AMP as fontes urbanas de poluição têm
uma contribuição importante para a qualidade do ar. Segundo um estudo sobre o
impacto do tráfego rodoviário na qualidade do ar urbano (Fontes, 2005) em 2000, 41%
das emissões na Área Metropolitana do Porto foi devido a transportes. Destas 39%
representavam os transportes rodoviários.
19
A qualidade do ar é uma das questões mais problemáticas da cidade do Porto e
arredores, quer pela elevada densidade humana (cerca 1 400 000 de residentes em
2001), quer pelos elevados volumes de tráfego rodoviário. Contudo, elevadas
concentrações de ozônio têm sido medidas em áreas rurais onde não existem fontes
antropogênicas de ozônio nem seus precursores.
Em 2005, as estações de qualidade do ar da região norte de Portugal registraram
42 dias com concentração de ozônio acima do limite padrão primário, que é de 180
µg/m
3
. Destes, 10 dias em junho, 13 em julho e 19 em agosto.
No mesmo ano, observaram-se 300 horas de ultrapassagem do limiar de
informação ao público (padrão primário, de 180 microgramas por metro cúbico de ar)
na estação de monitoramento de Lamas d´Olo, a cerca de 1086 metros de altitude no
Parque Natural do Alvão. Chegando a registrar 361 µg/m
3
, em 22 de junho. Sendo este
local um parque natural, cabe saber como e de onde chegam concentrações elevadas
deste poluente que acarreta problemas de saúde pública das populações locais.
As emissões de CO são principalmente atribuídas aos transportes rodoviários.
Entre 71% e 67% do SO
2
emitido está associado à produção de energia, 21% à indústria
transformadora e só 3% estão relacionados com os transportes (Fontes, 2005).
Têm sido feitos constantes avanços tecnológicos na mecânica dos veículos
motorizados e no desenvolvimento de combustíveis mais amigos do ambiente
aproximando a realidade às exigências legislativas da União Européia (Directiva
98/70/CE).
As variações diárias, semanais e sazonais dos poluentes em diversas localidades
devem ser estudadas pela importância de se poderem controlar as emissões (fontes), a
química (consumo e produção), a diluição e transporte (fenômenos meteorológicos e
processos de camada limite) a fim de implementar estratégias de minimização desse
impacto (Oliveira, 2004).
1.7. O Problema
O aprimoramento de técnicas de análise estatística de séries temporais, em
estudos do tipo ecológico, predominante quando se analisa morbidade e sua associação
com poluentes, sobretudo, confere confiabilidade aos resultados (Pope, 1992; Schwartz,
1996).
20
O objetivo do estudo da tese é determinar a possível relação entre a mudança de
intensidade de exposição e as alterações na freqüência das doenças Cardiovasculares
(DCV) com os códigos CID 9° revisão 401-405; 410-414 e 426-428 e respiratórias (DR)
com os códigos 490-496 e 500-507, entre 2002 e 2005, na Área Metropolitana do Porto.
Estas análises foram realizadas com recurso a modelos de regressão linear simples e
multivariada. Este tipo de estudo é principalmente utilizado para gerar hipóteses ou
avaliar o impacto de programas sobre as populações, que poderão posteriormente ser
investigadas a nível individual.
2. Localização e descrição da área de estudo
O continente Europeu é habitualmente dividido em conjuntos de países dos 4
quadrantes, sendo os países próximos ao antigo muro de Berlim (Europa central) quem
continua a fazer a fronteira imaginária ente os países de Leste e do Ocidente. Portugal é
o pais mais ocidental do sul da Europa, um dos paises mediterranicos pertencentes à
Peninsula Ibérica (PI). Nesta divisão não se identificam somente diferenças politicas e
históricas, mas também contrastes climáticos importantes.
Por sua vez, Portugal apesar de ser um dos menores paises da União Europeia
apresenta diferenças climáticas relevantes entre as regiões norte e sul e interior e litoral.
A cidade do Porto é a segunda maior do país com cerca de 41,66 km² de área
onde residem 216 080 habitantes (Portuenses) segundo o census de 2008 do Instituto
Nacional de Estatistica, e a região metropolitana conta com cerca de 1,7 milhões de
habitantes. A área de estudo corresponde a uma parte da Região Metropolitana do Porto
(RMP), por isso resolveu-se denominá-la por Área Metropolitana do Porto (AMP).
A zona norte de Portugal, na qual está incluída a área de estudo, é coberta por
uma rede de mais de 14 estações de qualidade do ar fixas, administradas pela Agencia
Portuguesa do Ambiente. Contudo, só foi possível aceder às bases administrativas de 4
hospitais públicos (os maiores), dos vários hospitais públicos e privados da AMP. Neste
sentido, foram escolhidas as estações em volta desses hospitais, assim como, foi
delimitada a área de estudo em função dos dados que poderiam ser trabalhados.
A área de estudo possui localidades suburbanas, urbanas e industriais. A cidade
do Porto é fortemente urbanizada. Possui trafego intenso durante o dia já que concentra
a maioria dos locais de comércio, residência e prestação de serviços. As ‘cidades
21
satélite’ como Gondomar e Valongo (ver localização no mapa da Figura 2.1.), do lado
leste do Porto são principalmente cidades dormitório de trabalhadores da cidade central,
Porto. Enquanto Maia e Matosinhos, a norte, possuem pólos industriais importantes
misturados com localidades urbanas e suburbanas.
Figura.2.1. Localização da área de estudo. As cidades selecionadas foram Porto,
Matosinhos, Maia, Valongo e Gondomar.
A área de estudo é uma região urbanizada e com alguns pólos industriais e
situam-se entre 0 e cerca dos 150 metros de altitude. Considerando as coordenadas do
mapa da figura anterior e aplicando ao da figura 2.2.os locais com altitudes menores são
mais próximos do mar e para o interior a altitude vai aumentando.
22
Figura 2.2. Isolinhas de altitude em eixos de latitude, longitude e altitude, referentes à
região litoral norte de Portugal de área equivalente à figura anterior. A área com malha
de isolinhas com maior resolução é referente á cidade do Porto. O ponto mais elevado
na direita corresponde á estação de Lamas d’Olo (Vila Real) e o ponto mais elevado
(1008 metros), à esquerda, corresponde a Senhora do Minho (Viana do Castelo).
Estas características geográficas são determinantes para um clima mediterrânico
único com influencias de clima marítimo e continental como explicado no próximo
ponto.
2.1. O clima
Clima de Portugal é considerado mediterrânico. Este tipo de clima caracteriza-se
por ter verões quentes e secos e invernos frios e chuvosos (Figuras 2.3.e 2.4.). As
estações intermédias registram também valores de temperatura amenos e precipitação
intermédios. A área de estudo tem influencia do clima marítimo. A proximidade do mar
torna o verão e o inverno mais amenos em relação à região interior do país, por
exemplo, que apresentação influencia de clima continental.
Principalmente durante o verão existe um período durante a tarde em que o
vento sopra com maior intensidade à beira mar. Esse vento é de norte a noroeste, por
isso, se designa de ‘nortada’. Durante o Verão há massas de ar quentes e secas vindas do
norte de África e das massas de ar quentes e úmidas transportadas de sudoeste pelo
Anticiclone dos Açores. Quando a massa de ar Tropical continental se instala sobre a
Península Ibérica, provocando céu limpo e acentuado aquecimento à superfície. O
23
diferencial energético que se verifica cerca de duas a três horas depois do meio dia
solar, provoca uma deslocação de massa de ar, do oceano para o continente
Durante o inverno, um pouco por toda a Europa, existe, na primeira semana de
novembro, um aumento ligeiro da temperatura durante o dia. Esse aumento pode ocorrer
durante dois ou três dias ou mais de uma semana e é chamado em Portugal de ‘Verão de
São Martinho’ ou na Alemanha de ‘Verão das Velhas’.
Climatologicamente, considerando o período de 1971 a 2000, o Instituto de
Meteorologia de Portugal divulgou os seguinte gráficos e tabelas das figuras 2.3. e 2.4..
Figura 2.3. Normais da temperatura mínima e máxima do ar. Fonte: Instituto de
Meteorologia Português.
Os meses mais quentes são os de verão (julho e agosto, principalmente) e os
mais frios os de final de outono e inverno (dezembro a fevereiro). Em termo de
precipitação total os meses de verão são os menos chuvosos e os de inverno os que
registram maior quantidade de precipitação.
24
Figura 2.4. Normais dos valores da precipitação diária. Fonte: Instituto de
Meteorologia Português
A análise espacial baseada nas normais de 1961/90 mostra a temperatura média
anual a variar por volta de 7° C nas terras altas do interior norte e centro e por volta de
18°C no litoral sul.
Numa análise de décadas, a década de 2000-2009 foi mais seca que a de 1990-
1999 e esta foi mais seca que as duas décadas anteriores. Verificou-se um decréscimo
de precipitação desde 1970 de 939 mm na década de 70 para 779 mm na década de
2000. O que corresponde a uma perda média anual de cerca de 160 mm (Instituto de
Meteorologia de Portugal, 2010). Notar que o inverno de 2004/05 foi o mais seco dos
últimos 79 anos.
3. Materiais e metodologia
3.1 Material
3.1.1. Desenho do estudo
Este é um estudo ecológico de séries temporais. O estudo ecológico é um estudo
epidemiológico que se caracteriza pelo enfoque de um grupo de indivíduos, em geral
delimitados por uma área geográfica. Por não haver dados a nível individual,
desconhecem-se as proporções de expostos doentes e não doentes e não expostos
doentes e não doentes.
25
Para este tipo de estudo é necessário um conjunto de informações que são
tratadas e analisadas estatisticamente a fim de se avaliar a possível relação entre as
variáveis. Os dados são: de qualidade do ar, meteorológicos e hospitalares, e foram
coletados respectivamente por diferentes instituições: hospitais, Agência Portuguesa do
Ambiente, Instituto de Meteorologia.
Estes dados serão detalhadamente comentados nos pontos de 3.1.2. a 3.1.4..
3.1.2. Informações Hospitalares; dados de morbidade
As informações hospitalares disponíveis pertencem à base de dados
administrativos que servem para outros fins que não estudos. Contudo, possui as
informações essenciais para este tipo de estudo. Os dados de morbidade hospitalar
foram recolhidos do sistema administrativo dos hospitais: Pedro Hispano (HPH), em
Matosinhos, Geral de Santo Antonio (HGSA), no centro do Porto, São João (HSJ),
Porto-oeste e Hospital de Valongo (HV) (Figura 3.1., no ponto 3.1.3.).
A base de dados que contem informações hospitalares foi construída através de
critérios de inclusão e exclusão de informações.
Os critérios de inclusão foram idade superior ou igual a 65 anos para as DCV e
DR e menores de 14 anos, para as DR, residentes na AMP, o primeiro diagnóstico
depois da chegada ao serviço de urgência do hospital, ambos os sexos, dentro do
período de estudo de janeiro de 2002 a dezembro de 2005.
Excluíram-se casos de não residentes ou sem indicação da residência, casos de
consultas previamente programadas no serviço de urgência e casos com diagnóstico
primário diferente dos códigos (segundo a Classificação Internacional de Doenças –
CID 9ª revisão) de doença estudados. As doenças consideradas para o estudo são as
listadas na tabela 3.1., incluindo os respectivos códigos.
26
Tabela 3.1. Doenças Cardiovasculares (DCV) e respiratórias (DR) consideradas para o
estudo e respectivos códigos de acordo com CID 9ª revisão. Os nomes a negrito serão
os que referenciam o grupo de doenças abaixo ao longo da tese.
Código CID 9°
Revisão
Doenças Hipertensivas (DCV HT)
401 Hipertensão essencial
402 Doença cardíaca hipertensiva
403 Doença renal hipertensiva
404 Doença cárdio-renal hipertensiva
405 Hipertensão secundária
Doenças Cardíacas Isquêmicas (DC IQ)
410 Enfarte agudo do miocárdio
411 Formas agudas ou subagudas de doença isquêmica do coração
412 Enfarte antigo do miocárdio
413 Angina de peito
414 Formas de doença isquêmica crônica do coração
Insuficiência Cardíaca (IC)
426 Alterações da condução (coração)
427 Disritmias cardíacas
428 Insuficiência cardíaca
Asma/Bronquite (A/B)
490 Bronquite, não especificada como aguda ou crônica
491 Bronquite crônica
492 Enfisema
493 Asma
494 Bronquiectasia
495 Alveolite alérgica extrínseca
496 Obstrução crônica das vias respiratórias
Pneumoconioses (DR P)
500 Pneumoconiose dos trabalhadores em carvão
501 Asbestose
502 Pneumoconiose devida a sílicas ou silicatos
503 Pneumoconiose devida a poeiras inorgânicas
504 Pneumoconiose devida a inalação de poeiras
505 Pneumoconiose
506 Afecções respiratórias devidas a fumos, gases e vapores químicos
507 Pneumonite devida a sólidos ou líquidos
Foram escolhidas doenças cuja causa não fosse somente genética ou devido a
fatores individuais como hábitos alimentares e de outros tipos de consumo, nem
27
doenças por acidente. As doenças acima alistadas foram também encontradas como
objeto de estudo noutros trabalhos referenciados na introdução desta tese.
3.1.3. Dados de Qualidade do ar
Para o período de estudo escolheram-se 10 estações fixas da rede da Agencia
Portuguesa do Ambiente (APA) na AMP (Figura 3.1) com medições automáticas e
continuas.
Figura 3.1. Mapa da região norte de Portugal. Os números referem-se à localização
aproximada de estações de qualidade do ar e, também, se referem à localização de
hospitais. Os números entre o tracejado indicam a latitude e longitude. A estação
Meteorológica de Pedras Rubras localiza-se perto da estação 9.Vermoim (a oeste desta).
A estação de qualidade do ar de Leça fica entre a estação 6.Custóias e 9.Vermoim.
Os poluentes selecionados foram os seguintes:
O
3
, ozônio
PM
10
, material particulado com diâmetro aerodinâmico inferior a 10 µm
SO
2
, dióxido de enxofre
NO, monóxido de nitrogênio
NO
2
, dióxido de nitrogênio,
PM
2,5
, material particulado com diâmetro aerodinâmico inferior a 2,5 µm
e
CO, monóxido de carbono
Apenas a estação de Vermoim possuía medições de PM
2,5
a partir de novembro
de 2003. Por esse motivo todos os resultados que contenham este poluente excluem
resultados estatísticos em período anterior.
28
Registros horários de cada poluente em diferentes estações em µg/m
3
foram
obtidos através do site (http://www.qualar.org/) da Agencia Portuguesa do Ambiente,
para o período de janeiro de 2002 a dezembro de 2005. Esses valores horários foram
convertidos em média diária para todos os poluentes, com exceção do Ozônio, para o
qual se extraiu o valor máximo diário. Posteriormente, realizaram-se as análises
propostas no trabalho.
A área de estudo está sujeita à legislação ambiental européia. Desta forma, os
valores e análises deste trabalho terão como parâmetro de comparação os níveis e
padrões vigentes na União Européia para este assunto. Assim sendo os limiares de alerta
e informação encontram-se definidos na tabela 3.2. e os índices de qualidade do ar
(IQar) na tabela 3.3..
Tabela 3.2. Valores de limiares (padrões) previstos na legislação européia.
Poluente Limiar Definição
O
3
Limiar de Informação
(padrão secundário)
180 µg/m
3
(média horária)
O
3
Limiar de Alerta
(padrão primário)
240 µg/m
3
(média horária)
NO
2
Limiar de Alerta
(padrão primário)
400 µg/m
3
medido em, pelo menos,
três horas consecutivas
SO
2
Limiar de Alerta
(padrão primário)
500 µg/m
3
medido em, pelo menos,
três horas consecutivas
Tabela 3.3. Classificação do Índice de qualidade do ar proposto para a Europa até 2010.
Poluente em
causa /
CO NO
2
O
3
PM
10
SO
2
Classificação
Min Máx Min
Máx
Min
Máx
Min
Máx
Min
Máx
Mau 12000
----- 400
-----
240
-----
120
-----
500
-----
Fraco 10000
11999
260
399
180
239
55 119
380
499
Médio 7000 9999 140
259
120
179
35 54 210
379
Bom 5000 6999 100
139
60 119
20 34 140
209
Muito Bom 0 4999 0 99 0 59 0 19 0 139
O Índice de Qualidade do Ar (IQar) de uma determinada área resulta da média
aritmética calculada para cada um dos poluentes medidos em todas as estações da rede
dessa área. Os valores assim determinados são comparados com as gamas de
concentrações associadas a uma escala de cores sendo os poluentes com a concentração
mais elevada os responsáveis pelo IQar.
29
Em Portugal, a poluição de origem industrial e urbana contribui para a definição
do índice a cada dia. Aproximadamente 40% das emissões globais resultam da queima
de combustível fóssil, o qual emite principalmente NO. Uma pequena fração inferior a
10% é de NO
2
(PORG, 1997), ou é produzida próximo do ponto de emissão devido a
reações termo-moleculares do NO com o O
2
:
2 NO + O
2
→ 2 NO
2
(1)
A reação anterior é fortemente dependente da concentração do NO. Assim, com
altos níveis perto do ponto de emissão, a taxa de conversão de NO em NO
2
é rápida,
mas a significância da reação (1) diminui drasticamente. Sob condições troposféricas a
reação (1) é insignificante e o NO é convertido em NO
2
por reação com o O
3
, como a
equação seguinte:
NO + O
3
→ NO
2
+ O
2
(2)
Se existir a típica camada de concentração de 30 ppbv de O
3
esta reação ocorre
numa escala de tempo de 1 minuto. Durante o período diurno, o NO
2
é re-convertido em
NO como resultado da fotólise, o que permite a regeneração de O
3
como mostra a
seguinte equação química:
NO
2
+hυ (λ<420 nm) → NO + O (
3
P) (3)
O(
3
P) + O
2
(+M) → O
3
(+M) (4)
onde M é o terceiro membro, habitualmente N
2
. Neste sentido, as reações de (2)-
(4) constituem um ciclo. Na ausência da reação de inter-conversão, o ciclo fica num
estado fotoestacionário no qual a concentração de NO e NO
2
são relacionados com a
concentração de O
3
pela seguinte expressão (Leighton, 1997):
[O
3
]= (J
3
[NO
2
]/k
2
[NO])
Onde J
3
é a taxa de fotolise de NO
2
e k
2
é o coeficiente de reação de NO com O
3
.
O tempo de vida do NO
2
referente á fotolise depende da latitude, estação do ano
e hora do dia. Um estudo no Reino Unido (Carpenter et al, 1998) mostrou que no verão,
em condições típicas o tempo de vida é da ordem de 1,5 minuto, com média de período
30
diurno de tempo de vida de 3min. No inverno, estes valores são, em geral, duas a três
vezes maiores.
O material particulado é outro poluente que freqüentemente define o IQar na
região de estudo, devido aos seus níveis de concentração. Este poluente tem origem
natural e/ou antropogênica. Há contribuição de fontes móveis devido à queima de
combustíveis fósseis e devido ao transporte de poeiras do deserto. A sua permanência
na atmosfera como veremos é muito dependente das condições meteorológicas.
3.1.4. Variáveis meteorológicas
Os valores das variáveis meteorológicas utilizadas foram medidas na estação de
Pedras Rubras (aeroporto em Matosinhos) (Figura 3.1.). Para o estudo foram
consideradas médias de temperatura (°C) máxima e mínima, precipitação (mm), pressão
atmosférica (hPa) ao nível do mar. Esta informação foi registrada de 5 em 5 minutos.
Após tratamento estatístico extraiu-se o valor médio, máximo ou mínimo diário da
temperatura e umidade conforme é indicado quando a variável aparecer citada e a soma
diária ou mensal da precipitação.
Todas as séries foram tratadas estatisticamente de acordo com a análise que se
pretendia para a pesquisa. Assim sendo, os valores diários de temperatura do ar e
umidade relativa da estação meteorológica de Pedras Rubras foram incorporados nas
equações matemáticas de alguns índices de conforto selecionados para este estudo,
como é explicado no próximo ponto.
Utilizaram-se também dados de direção e velocidade do vento e vento zonal
médio expressa em gráficos pertencentes à base de dados da NOAA disponíveis para
acesso ao publico no site (http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/composites/day/). Valores
diários e mensais do índice da Oscilação do Atlântico Norte também foram encontrados
no site do NCEP/NOAA (em ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/cwlinks).
Para a análise das variáveis descritas no ponto anterior utilizaram-se diferentes
metodologias. Começou-se com análises estatísticas descritivas simples e
posteriormente aplicaram-se técnicas mais complexas como análise de regressão linear e
multivariada. As primeiras análises englobam as séries ao longo de todo o período de
estudo e numa segunda etapa selecionaram-se períodos temporais específicos para uma
análise mais detalhada. Nos tópicos seguintes é explicado, pormenorizadamente, cada
procedimento utilizado para cada variável e cada técnica estatística.
31
3.2. Metodologia
O desenho de estudo ecológico de séries temporais requer a seleção de um
conjunto de técnicas estatísticas que visam fornecer informação relevante sobre a
relação entre as variáveis dependentes e independentes. Por hipótese as variáveis
independentes são fatores que influenciam parcialmente em grupo ou individualmente
os estados de morbidade.
O período de estudo envolve 4 anos (2002-2005) nos quais aconteceram vários
eventos meteorológicos importantes e que tiveram impacto na qualidade do ar, conforto
térmico e na saúde pública. De forma a retirar informação pertinente escolheu-se fazer
uma análise estatística descritiva e de correlação para todas as séries isoladamente
durante os 4 anos. E de seguida procedeu-se a análise sazonal e por último escolheram-
se eventos raros seja meteorológicos ou de poluição para uma análise de caso.
Nos próximos pontos são indicados os métodos estatísticos utilizados ao logo da
tese, para analisar do conforto térmico, assim como, de regressão linear e não linear
aplicados às séries temporais.
3.2.1. Índices de conforto térmico humano
O conforto térmico é essencial para a manutenção do bem estar do individuo.
Seja enquanto descansa ou durante a realização de uma atividade esportiva, de trabalho
físico ou mental o conforto térmico é um fator que determina o maior ou menor sucesso
no desempenho do organismo. Vários autores têm elaborado equações matemáticas,
mais ou menos complexas, envolvendo duas ou mais variáveis meteorológicas que se
relacionam, dependendo do meio e finalidade do estudo. Os índices visam identificar
limites fisiológicos de sensibilidade à influencia dos vários parâmetros meteorológicos
mediante o comportamento do organismo perante as variações desses parâmetros.
A sensação térmica sentida por um humano num ambiente térmico médio, de
acordo com Fanger é a constante na tabela 3.4..
32
Tabela 3.4. Critérios de Fanger para intervalos de temperatura em °C
Critério Fanger (ºC)
Muito frio <13
Frio 13-16
Frio moderado 16-19
Ligeiramente Frio 19-22
Confortável 22-25
Ligeiramente quente 25-28
Quente moderado 28-31
Quente 31-34
Muito quente >34
Escolheram-se alguns Índices como o Índice Humidex (HU), relaciona a
temperatura e a pressão parcial do vapor de água; Índice de desconforto (ID) que
relaciona a temperatura e a umidade e uma variação do ID que leva em consideração a
velocidade do vento, o qual fornece a Temperatura efetiva (TEv).
Índice Humidex (HU)
Masterton e Richardson (1979) desenvolveram o índice Humidex, que leva em
consideração a temperatura do ar e a pressão parcial de vapor da água no ar, sendo esta
última variável dependente da temperatura do ponto de orvalho ou da umidade. É
importante ressaltar, que este índice não leva em conta as vestimentas ou metabolismo,
a radiação e a velocidade do vento. Este índice pode ser calculado através de:
)10)(9/5(
var
tHU
(1)
onde: t
ar
= temperatura do ar (ºC)
V
= pressão parcial de vapor da água no ar (mmHg)
HU = índice Humidex (adimensional)
A variável
V
pode ser função da umidade relativa (UR) ou da temperatura de
ponto de orvalho (T
d
) como pode ser visto nas equações abaixo:
d
v
T
1
16,273
1
7530,5417exp11,6
(2a)
33
100/*10*112,6
7,237/5,7
UR
arar
tt
v
(2b)
onde : t
ar
= temperatura do ar (ºC)
T
d
= temperatura de ponto de orvalho (K)
V
= pressão parcial de vapor da água no ar (mmHg)
HU = índice Humidex (adimensional)
Abaixo, na tabela 3.5., seguem os níveis de classificação do índice Humidex:
Tabela 3.5. Níveis de classificação do Humidex, Enviroment Canadá (2000)
Humidex (HU) Classificação
30
Sem Desconforto
30 – 40 Algum Desconforto
40 – 45 Muito desconforto, evitar esforço físico
45
Situação de Perigo
54
Golpe térmico eminente
Índice de Desconforto (ID)
Em Thom (1959), há a descrição das pesquisas realizadas por Thom e Bosen
sobre o problema de sistemas de ar-condicionado. Estas pesquisas desenvolveram um
importante embasamento para o estudo do conforto térmico, o índice de Desconforto
(Thom, 1959).
Como várias versões deste índice foram usadas, para este presente estudo
utilizou-se a forma de Giles et al., (1990) a partir da seguinte equação:
)]5.14)(01.01[(55.0
arar
tURtID (3)
onde: t
ar
= temperatura do ar (ºC)
UR = umidade relativa (%)
34
ID = Índice de Desconforto (ºC)
A tabela 3.6. fornece a classificação do índice ID (índice de desconforto):
Tabela 3.6. Níveis de Classificação do índice de desconforto
ID (ºC)
Classificação ID (ºC) Classificação (de
acordo com sensação
térmica)
<21 Sem Desconforto <1,7 Muito Frio
21 - 24 Menos de 50 % da
população sente
desconforto
1,7
ID
12,9 Frio
24 - 27 Mais de 50 % da
população sente
desconforto
9,1413
ID Fresco
27 - 29 A maior parte da
população sente
desconforto
9,1915
ID
Confortável
29 –32 Todos sentem estresse 4,2620
ID Quente
9,295,26
ID
Muito Quente >32 Estado de emergência
médica
30
Tórrido
Temperatura Efetiva em Função do Vento (TE
V
) e Temperatura Efetiva (TE)
Sabe-se que a sensação térmica da temperatura do ar é percebida pelas pessoas
devido à magnitude do vento e da umidade relativa. Missenard (1937) encontrou uma
relação que somente considerava a umidade relativa para designar temperatura efetiva
(TE) (Ono e Kawamura, 1991) abaixo:
)]100)(100/1[(4.0
TURTTE (4)
onde : T = temperatura (ºC)
UR = umidade relativa (%)
TE = Temperatura Efetiva (ºC)
Este modelo superestima o efeito da umidade relativa e não considera um efeito
importante para a temperatura efetiva, o vento. Porém, Suping et al. (1992) designou a
35
temperatura efetiva em função da umidade e também do vento (TE
V
). A forma da
equação é:
)
100
1(29,0
4,176,1
1
0014,068,0
)37(
37
75,0
UR
t
v
UR
t
TE
ar
ar
v
(5)
onde: t
ar
= temperatura do ar (ºC)
UR = umidade relativa (%)
v = velocidade do vento (m/s)
TE
V
= Temperatura Efetiva em função do Vento (ºC)
A tabela 3.7. informa os níveis de classificação para TE e TE
v
:
Tabela 3.7. Níveis de classificação pra TE e TE
v
TE ou TEv (ºC) Sensação térmica (Tipo de CT) Grau de estresse fisiológico
< 13 Muito frio Extremo estresse ao frio
13 16
Frio Tiritar
16 19
Frio moderado Ligeiro resfriamento do corpo
19 22
Ligeiramente frio Vaso-constrição
22 25
Confortável Neutralidade térmica
25 28
Ligeiramente quente Ligeiro suor; vaso-dilatação
28 31
Quente moderado Suando
31 34
Quente Suor em profusão
> 34 Muito quente Falha na termo-regulação
Além destes cálculos foram também utilizados métodos estatísticos que são
indicados no próximo ponto.
3.2.2. Estatística descritiva
Para realizar as análises estatísticas descritivas e de regressão de forma suscita
retirando a melhor qualidade informação escolheu-se padronizar as informações de
todas as séries de temporais dos dados hospitalares, meteorológicos e de qualidade do ar
36
(qualar). Do tratamento de padronização resultaram séries com valores diários, segundo
cada unidade de variável, para cada tipo de dado para o período de 2002-2005.
Antes das análises descritivas submeteram-se os dados a testes de consistência
com dois objetivos principais. O primeiro foi diminuir os valores faltantes em algumas
séries e em segundo determinar qual seria a série temporal de qualar que representava
melhor a área em estudo. Desta forma, escolheu-se realizar uma média ponderada para
cada poluente, com exceção do CO e PM
2,5
. A média foi ponderada na distancia
geográfica concêntrica entre as estações. Uma das estações que apresenta correlação
mais elevada (acima de 0,70 para a maioria dos poluentes, exceto O
3
) e significativa
com as outras estações foi Custóias, além disso, encontra-se numa posição central em
relação à área de estudo. Neste sentido, na média ponderada a estação de Custóias ficou
com peso de 0,5 e as restantes estações com pesos de 0,25 (Leça, Sra da Hora), 0,15
(Antas, Matosinhos, Vermoim) e 0,10 (Vila Nova da Telha, Boavista, Ermesinde e
Perafita).
A análise descritiva foi feita separadamente para cada variável. Os resultados
foram descritos através das medidas de tendência central como média, mediana e de
dispersão como os percentis.
Escolheu-se como o valor de significância p<0,005 e níveis de significância
superior a 0,95.
Para a análise de distribuição dos valores diários da concentração dos poluentes
utilizou-se a distribuição Log-normal. A distribuição Log-normal (usada pela primeira
vez por Gaddum, 1945) tem a função de densidade de probabilidade:
f(x) = 1/[(x-)(2)
1/2
] * e
[-{log(x-)-]}2 /22]
< x < ∞, µ > 0, > 0
Onde:
É a escala do parâmetro
É a Shape do parâmetro
É o limite do parâmetro
e É a base do logaritmo natural, também chamado de e de Euler.
A distribuição Log-normal padronizada com o parâmetro shape é usada para
representar a melhor distribuição.
A distribuição normal (o termo foi usado pela primeira vez por Galton, 1889) é
uma função determinada pela seguinte formula:
37
f(x) = 1/[(2)
1/2
* ] * e **{-1/2*[(x-)/]
2
}
∞ < x < ∞
Onde:
É a média
É o desvio padrão
e
É a base do logaritmo natural, também designado por e de Euler
Constante PI
3.2.3. Estrutura de defasagem (’lag’)
A manifestação dos sintomas depois da exposição a poluentes temperaturas
elevadas ou muito baixas pode levar alguns dias. No caso de doenças respiratórias é
comum um período de encubação da doença e é habitual as pessoas não recorrerem ao
hospital logo após os primeiros sintomas. Por isso, para uma adequada definição do
modelo é importante a realização de estrutura de defasagem (Braga, 2002; Conde,
2001).
Optou-se por realizar defasagem de 2 e 3 dias já que para mais dias os resultados
não foram satisfatórios. O método utiliza a antecipação para o ontem (atraso de 1 dia),
para o anteontem (atraso de 2 dias) e assim sucessivamente até 3 dias. Desta forma
tentou-se encontrar relações de defasagem entre os picos de morbidade e condições
extremas de poluição ou de temperatura.
3.2.4. Métodos de regressão
3.2.4.1. Correlação
De inicio utilizaram-se modelos de regressão linear para explorar a correlação
entre as admissões hospitalares e as variáveis de qualidade do ar e meteorológicas.
Desta forma o coeficiente de correlação pode ser definido como a medida do
grau de associação entre duas características a partir de uma série de observações.
Sendo a sua equação matemática a seguinte:
38
O coeficiente de correlação varia entre -1 e +1. Resultados iguais a -1 indicam
correlações negativas perfeitas, enquanto valores de correlação iguais a +1 representam
relações positivas perfeitas. Resultados iguais a 0 indicam que não existe correlação.
3.2.4.2. Regressão Múltipla
O propósito geral da regressão múltipla (Pearson, 1908) é entender melhor a
relação entre um conjunto de variáveis independentes ou preditoras e a variável
dependente. Nas ciências naturais e sociais a regressão múltipla permite identificar ‘o
melhor preditor’. No caso deste estudo, este procedimento visa determinar quais as
variáveis ambientais (meteorológicas e de qualidade do ar) são melhores preditoras do
aumento de casos de doenças. Os valores a serem analisados são expressos por letras
que representam, de acordo com o software Statística 7, o seguinte:
R. R é o campo que contem o coeficiente de correlação múltipla, o qual é a raiz
quadrada positiva do R
2
(coeficiente de determinação múltipla). Este tipo de estatística é
usado na regressão multivariada, quando se quer descrever a relação entre as variáveis.
F, df, e p. O valor F, df e o resultado de p é usado como uma sobreposição do teste F de
relação entre a variável dependente e o grupo de variáveis independentes. Onde
F = Regressão Média quadrática/Média quadrática residual.
R
2
. O R
2
representa o coeficiente de múltipla determinação, o qual mede a redução na
variação total da variável dependente devido á variável independente (múltipla).
R
2
= 1 - [Residual SQ/Total SQ]
Residual SQ é a soma dos erros quadráticos e Total SQ é a soma total dos quadrados.
N. é o número de casos mínimos válidos da amostra dependente.
R
2
ajustado. O R
2
ajustado tem interpretação similar à do R
2
, com exceção de que o R
2
ajustado toma em consideração o número de graus de liberdade. Ele é ajustado por se
dividir a soma dos erros quadráticos e a soma total quadrática pelos seus respectivos
graus de liberdade.
39
R
2
(adjustado) = 1 - [(Residual SQ/df)/(Total SQ/df)]
Erro padrão estimado. O Erro padrão estimado mede a dispersão dos valores
observados sobre a linha de regressão.
Intercepto. A opção intercepto é usada na equação para descrever a relação entre
algumas variáveis que serão preditas por terem um intercepto zero.
Erro padrão. Representa o Erro Padrão do intercepto.
t(df) e p. Os valores t e p são usados para testar as hipóteses de que o intercepto é igual
a zero.
Beta. Este campo permite identificar qual a contribuição relativa da variável independe
na previsão da variável dependente.
3.2.5. Regressão linear multivariada - Análise de Componentes Principais
O objetivo principal da análise de componentes principais (ACP) é a obtenção de
um pequeno número de combinações lineares (componentes principais) de um conjunto
de variáveis, que retenham o máximo possível da informação contida nas variáveis
originais. Os componentes são extraídos na ordem do mais explicativo para o menos
explicativo. Teoricamente, o número de componentes é sempre igual ao número de
variáveis.
As variáveis podem apresentar unidades de medida diferentes com valores médios
bastante distintos, sugerindo que os dados sejam centrados. Quando a dispersão das
variáveis é muito diferente ou quando as variáveis diferem quanto à sua natureza sendo
expressas em unidades de medida não comparáveis. Este problema pode ser
ultrapassado reduzindo as variáveis, ou seja, tornando-as adimensionais com média nula
e variância unitária. O termo geral do quadro X, neste caso, é dado por:
j
jij
ij
S
qq
n
X
1
onde, q é a média aritmética dos valores tomados pela variável j, sj é o desvio padrão da
variável j.
A matriz X
T
X transforma-se na matriz das correlações experimentais. A Análise de
Componentes Principais, neste caso, é designada de normalizada.
40
A rotação da matriz traduz-se numa translação da nuvem, de modo a fazer coincidir o
centro de gravidade com a origem. A influência do nível geral de cada variável é, assim,
eliminada. O coeficiente
n
1
tem por objetivo fazer coincidir a matriz X
T
X com a matriz
variância-covariância. Para obter a explicação a quantidade de variância equivalente à
explicada por cada uma das variáveis originais faz a retenção dos componentes cujos
eigenvalues são iguais ou superiores a um (critério desenvolvido por Kaiser em 1960).
Rodar a matriz otimiza as posições das variáveis e maximiza a variância da ‘nova variável’
(componente). A técnica mais usada é a rotação VARIMAX (Variance Maximizing)
Normalizada (Ferreira, 2000). O procedimento da rotação VARIMAX maximiza a
variância dos pesos dos fatores em cada vetor, sob a restrição de que os fatores
permaneçam ortogonais. A matriz P é rodada, produzindo uma nova matriz, F,
F=PR
onde R
(q x q)
é a matriz de rotação e F
(n x q)
é a matriz dos pesos dos fatores VARIMAX.
Cada linha de F corresponde a um objeto e cada coluna de F, a um fator.
Alguns poucos componentes são responsáveis por grande parte da explicação
total. Neste estudo o processamento da análise de componentes principais teve partida
na matriz de variâncias.
3.2.6. Análise de Risco
Para estimar o risco relativo (RR) utilizou-se os modelos de regressão de Poisson
aplicando os quartis das séries temporais dos parâmetros meteorológicos e de qualidade
do ar. A estimativa do RR é dada pela função exponencial do β (e
β
) para cada quartil,
RR= exp
(β*X)
onde, X é o valor da variável independente e β é o parâmetro estimado pela regressão
de Poisson. Enquanto que o intervalo de confiança destas estimativas é dado por:
IC
95%
(RR) = e
[β +/- 1,96 e.p.(β)]
onde e.p. é o erro padrão de β.
41
Para determinar a existência de efeito dose-resposta, as séries temporais (2002 a
2005) dos poluentes e das temperaturas foram permutadas com as séries de doenças
consideradas para este estudo, em modelos separados, por 4 categorias de níveis de
concentração assim definidas:
1° quartil : 25% mais baixos;
2° quartil : valores entre 26% e 50%;
3° quartil : valores entre 51% e 75%;
4° quartil : os 25% mais elevados.
A mediana e os percentis com valores máximos e mínimos foram utilizados para
o cálculo do Risco relativo por ser considerada a mais representativa da distribuição dos
valores das séries em estudo.
Os resultados foram divididos em três partes principais: análise de cada tipo de
variável separadamente durante o período de estudo, análise sazonal e estudos de caso
(anuais ou sazonais) escolhendo períodos específicos com eventos meteorológicos de
muito calor, ausência de precipitação prolongada ou períodos com excedência aos
padrões de concentração para alguns poluentes.
Todas as análise estatísticas foram realizadas utilizando o pacote Statistica 7.
4. Resultados
Como estipulado na metodologia, os resultados foram divididos em 3 partes
principais para melhor compreensão:
4.1 Análise estatística do período temporal na integra,
4.2 Análise sazonal e
4.3 Estudo de Casos, isto é, estudos de eventos específicos, com metodologias
próprias, descritas em cada ponto.
4.1. Análise do período temporal na íntegra
Este ponto tratará de apresentar resultados do tratamento estatístico das séries
temporais individualmente ao longo de todo o período de estudo. Os resultados das
42
séries temporais das doenças respiratórias e cardiovasculares, das variáveis
meteorológicas, assim como, de cada poluente será descrito estatisticamente de forma
isolada. Será também apresentado o resultado dos cálculos do conforto térmico humano
com diferentes índices.
Resposta de todas as séries de poluentes
Antes das análises propriamente ditas fizeram-se alguns testes com as séries com
o objetivo de determinar qual seria a metodologia mais adequada para qualquer um dos
métodos que seriam utilizados ao logo da tese. Havia algumas questões a resolver
quanto ás séries temporais de qualidade do ar (qualar) apresentarem algumas lacunas
nas concentrações de certos poluentes, são várias estações a medirem o mesmo
poluente, mas a série utilizada deveria representar o melhor possível a área total de
estudo. Por outro lado, as séries temporais hospitalares, de qualar e meteorológicas não
estavam na mesma unidade de tempo de medição.
Para minimizar tal fato, realizaram-se algumas análises estatísticas a fim de
conhecer genericamente as medições realizadas por cada série selecionada para o
estudo. Através, dos resultados descritivos, verificou-se de diferentes estações têm
séries do mesmo poluente com valores médios e desvio padrão equivalentes. Esta
informação é confirmada pela análise de correlação que apresenta correlações positivas
acima de 0,50, a maioria sendo significativas acima de 0,70. Para cada poluente existem
pelo menos duas estações próximas geograficamente que se correlacionam. Excetua-se
Perafita no caso do SO
2
e NO e Leça quando analisado o O
3
. Estas duas estações
apresentam séries dos referidos poluentes sem correlação com outras estações. Estes três
casos de não correlação entre as séries pode ter como explicação a localização,
influência de fontes próximas e/ou estado de funcionamento das estações.
A fim de melhorar a qualidade das séries e simplificar os cálculos para análise
dos poluentes em conjunto com outras variáveis decidiu-se realizar uma média
ponderada na distancia geográfica concêntrica entre as estações. Uma das estações que
apresenta correlação mais elevada (acima de 0,70 para a maioria dos poluentes, exceto
O
3
) e significativa com as outras estações foi Custóias, além disso, encontra-se numa
posição central em relação à área de estudo. Neste sentido, realizou-se a média
ponderada como descrito no ponto ‘Metodologia’. Não se realizou média ponderada
para o CO visto que este poluente apresenta várias falhas nas séries de dados de várias
estações, comprometendo assim o resultado da série de média ponderada. Para
43
minimizar a falha na seqüência de dados para o CO utilizou-se a média aritmética
simples. Vermoim é a única estação que mede PM
2,5
, para este poluente também foi
utilizada a série de média diária das séries horárias fornecidas pela Agencia Portuguesa
de Ambiente (APA).
Desta forma, os resultados que serão apresentados, salvo indicação especifica,
procedem da média ponderada das séries temporais dos poluentes.
Nos próximos pontos serão observados os valores descritivos registrados para
cada série temporal de dados isoladamente durante todo o período.
4.1.1. Comportamento das variáveis meteorológicas durante o período de estudo
A Área Metropolitana do Porto (AMP) em estudo tem a particularidade de sofrer
influencia marítima. Esta proximidade do mar ameniza as temperaturas máximas e
mínimas (Figura 4.1.), raramente passando dos 35° C de máxima e de zero nas mínimas.
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
1/1/02 1/6/021/11/021/4/03 1/9/03 1/2/04 1/7/041/12/041/5/051/10/05
Tempo (dias)
Temperatura (°C)
Tar_max Tar_min
Figura 4.1. Distribuição da temperatura máxima (Tar_máx) e mínima (Tar_min)
registradas na estação meteorológica de Pedras Rubras (Matosinhos) no período de
2002 a 2005.
A precipitação é mais freqüente durante o fim do outono e inverno. Segundo
normais entre 1971-2000 o total médio foi de 146 mm por mês entre dezembro–março.
É de notar que a precipitação diminuiu progressivamente de 939 mm década de 70 para
779 mm década de 2000. Durante o período em consideração (2002-2005) ocorreram
períodos longos sem precipitação durante o inverno. O verão é, em geral, a estação
menos chuvosa (Figura 4.2.).
44
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
jan-02 mai-02 out-02 mar-03ago-03 jan-04 jun-04 nov-04 abr-05 set-05
Tempo (dias)
Precipitação (mm)
0
5
10
15
20
25
30
35
Temperatura (°C)
Prec Tar_méd
Figura 4.2. Distribuição da precipitação (Prec) e temperatura média (Tar_med)
registradas na estação meteorológica de Pedras Rubras no período de 2002 a 2005.
Resumindo a informação dos gráficos anteriores e considerando também as
variáveis umidade relativa e velocidade do vento temos os resultados da tabela 4.1..
Tabela 4.1. Valores médios (méd), máximos (máx) e mínimos (min) de temperatura do
ar (Tar) umidade (Ur), precipitação (Prec) e velocidade do vento (vel). O valor da
precipitação corresponde á média da precipitação anual acumulada, para o período de
2002-2005.
Tar_méd (°C)
Tar_máx (°C)
Tar_min (°C)
UR_méd (%)
Prec (mm)
vel_méd
(m/s)
14,76 38,10 -2,40 73,32 1112 3,19
A precipitação na área em estudo é quase sempre associada á passagem de
sistemas frontais. Portugal sofre a influencia do anticiclone dos Açores, que é parte do
sistema da célula de Hadley. Durante o solstício de Verão o anticiclone desloca-se para
norte provocando ‘bloqueio’ à passagem de sistemas frontais que se desenvolvem no
Atlântico e se deslocam para leste. Durante o solstício de Inverno o sistema
anticiclonico desloca-se para sul permitindo a passagem de sistemas frontais pelo sul da
Europa.
Em conjunto com estas variações sazonais existem outros fatores locais e
regionais, como a proximidade do mar, como já referido, a orografia (cotas inferiores a
180 metros) e zonas urbanas e industriais, estas últimas, pontuadas por zonas rurais.
45
Além destes fatores de escala menor existem fatores de grande escala
meteorológica que afeta a área em estudo. Um deles é a Oscilação do Atlântico Norte
(OAN), que é analisada em detalhe no ponto ‘4.1.5. O impacto da Oscilação do
Atlântico Norte (OAN) na variabilidade da qualidade do ar de 2002 a 2005’ desta tese.
O índice que mede a intensidade da OAN é baseado na diferença de pressão entre a
baixa pressão localizada perto da Islândia e a alta pressão localizada sobre a região do
arquipélago dos Açores (Figura 4.3.).
Figura 4.3. Pressão média ao nível do mar (figura cima) no inverno boreal (dezembro-
fevereiro) e (em baixo) Verão boreal (junho-agosto). Os dados de re-análise pertencem
ao projeto NCEP/NCAR entre 1958-2006 (Kalnay et al., 1996) e o incremento do
contorno é de 4 hPa.
O cálculo do índice da OAN pode ser baseado nas médias da diferença de
pressão entre os Açores e a Islândia (Rogers, 1985) de dezembro a fevereiro, ou entre
dezembro e março tendo em consideração as médias entre Lisboa e a Islândia (Hurell,
1995) já que não foram detectadas diferenças significativas nos estudos efetuados. O
índice apresenta valores positivos e negativos em torno de zero (Figura 4.4.).
46
-2,5
-1,5
-0,5
0,5
1,5
jan/02 jun/02 nov abr/03 set/03 fev/04 jul/04 dez/04 mai/05 out/05
Tempo (meses)
Indice OAN
OAN
Linha de tendencial polinomial
Figura 4.4. Valores mensais do índice OAN entre 2002 e 2005.
A combinação de sistemas sinóticos sobre o leste da América do Norte e a baixa
intensa sobre a região da Islândia favorecem o rápido (2-3 dias) transporte de poluentes
através do Atlântico Norte até à Europa (Trickl et al., 2003), Creilson et al.(2003)
sugeriu que a OAN pode ter um importante papel na modulação desses processos de
transporte de poluentes. No ponto 4.3.2. desta tese será feito um estudo de caso para a
AMP onde se avalia a influencia da OAN sobre o transporte e dispersão de poluentes.
4.1.2. Conforto Térmico
Como descrito na Metodologia, ponto 3.2., a sensação térmica varia, não só com
a temperatura, mas também com a umidade e velocidade do vento, além da radiação
incidente. Também depende do metabolismo de cada pessoa e da quantidade e tipo de
roupas vestidas. È possível avaliar a sensação térmica estabelecendo relações entre os
parâmetros meteorológicos. Neste ponto serão observados alguns resultados mediante a
aplicação de diferentes relações entre os parâmetros meteorológicos, através de índices
de desconforto: índice de desconforto (ID) que relaciona a temperatura com a umidade
relativa, índice que calcula a temperatura efetiva (TEv), relaciona temperatura, umidade
e velocidade do vento e o índice Humidex (H), que relaciona a temperatura do ar, a
temperatura do ponto de orvalho e a pressão parcial de vapor de água
Do cálculo utilizando o Índice de Desconforto (ID) (ponto 3.2.1.) com a variação
de temperatura do ar máxima (Tar máx) e umidade relativa mínima (Urmin) podemos
47
identificar que mais de 50% dos dias do período em estudo apresentam sensação
térmica inferior a 18 °C (Ver Tabela 4.2.).
Tabela 4.2. Distribuição dos dias por intervalos de temperatura segundo o ID Tmáx
Urmin. A sombreado intervalo de temperatura média.
Intervalo temperatura
(°C)
Freqüência
Observada
Freqüência
Relativa %
Freqüência
acumulada %
<= 8,0
0 0,0 0,0
9,0-10,0
3 0,2 0,2
11,0-12,0
29 2,0 2,2
13,0-14,0
146 10,0 12,2
15,0-16,0
325 22,2 34,4
17,0-18,0
261 17,9 52,3
19,0-20,0
232 15,9 68,2
21,0-22,0
277 19,0 87,1
23,0-24,0
141 9,7 96,8
25,0-26,0
36 2,5 99,2
27,0-28,0
11 0,8 100,0
De acordo com a classificação de Fanger (Tabela 3.4.) mais de 150 dias a
sensação térmica foi de frio ou muito frio e em cerca de 800 dos 1078 dias os habitantes
da Área Metropolitana do Porto tiveram sensação de frio ligeiro a moderado. Somente
47 (3,2%) dias foram desconfortáveis pela sensação de calor ligeiro.
Tendo em consideração que a sensação de frio é a mais freqüente na área
estudada podemos permutar os valores de temperatura e analisar o que acontece á
sensação quando os termômetros registram temperaturas mínimas para cada dia.
Se for utilizado o mesmo índice, mas para temperaturas mínimas e umidade
relativa máxima, que representa a sensação de frio acompanhada de umidade, teremos
os resultados expressos na tabela 4.3..
48
Tabela 4.3. Distribuição dos dias por intervalos de temperatura segundo o ID Tmin
Urmáx. A sombreado intervalo de temperatura médio.
Intervalo de
Temperatura (°C)
Freqüência
Observada
Freqüência
Acumulada
Freqüência
relativa %
Freqüência relativa
Acumulada %
<= -2,0 0 0 0,0 0,0
-1,0-0,0 1 1 0,1 0,1
1,0-2,0 14 15 1,0 1,0
3,0-4,0 54 69 3,7 4,7
5,0-6,0 128 197 8,8 13,5
7,0-8,0 157 354 10,7 24,2
9,0-10,0 227 581 15,5 39,8
11,0-12,0 235 816 16,1 55,9
13,0-14,0 262 1078 17,9 73,8
15,0-16,0 216 1294 14,8 88,6
17,0-18,0 136 1430 9,3 97,9
19,0-20,0 24 1454 1,6 99,5
21,0-22,0 7 1461 0,5 100,0
Mais de 50% dos dias tem um conjunto de temperatura mínima e umidade
relativa que provoca sensação térmica inferior a 12°C. Todos os dias, do período do
estudo, são considerados desconfortáveis pelo frio, de acordo com a classificação de
Fanger.
O índice de Temperatura Efetiva (TEv) com as variações de temperatura mínima
(Tmin), umidade relativa máxima (Urmáx) e velocidade do vento máxima (Vmáx),
como mostra a tabela 4.4., permitem avaliar a sensação térmica envolvendo mais uma
variável com muita influencia na sensação térmica em ambientes exteriores, o vento.
Tabela 4.4. Distribuição dos dias por intervalos de temperatura segundo o índice TEv
Tmin Urmáx Vmáx. A sombreado intervalo de temperatura médio e com maior número
de observações.
Intervalo de
Temperatura (°C)
Freqüência
Observada
Freqüência
Acumulada
Freqüência
relativa %
Freqüência relativa
Acumulada %
-24,0- -20,0 2 2 0,14 0,14
-19,0- -15,0 44 46 3,01 3,15
-14,0- -10,0 193 239 13,21 16,36
-9,0- -5,0 315 554 21,56 37,92
-4,0- 0,0 378 932 25,87 63,79
1,0- 5,0 328 1.260 22,45 86,24
6,0- 10,0 156 1.416 10,68 96,92
11,0- 15,0 12 1.428 0,82 97,74
16,0- 20,0 31 1.459 2,12 99,86
21,0- 25,0 2 1.461 0,14 100,00
Através deste índice verifica-se que no período de estudo se for considerada a
temperatura mínima, mais de 60% dos dias registraram sensação térmica inferior a 0°C.
49
Segundo a classificação de Fanger 99,86% dos dias são desconfortáveis pelo frio
quando o termômetro registra a temperatura mínima diária.
Quando o individuo sente frio o seu organismo tende a acelerar o
metabolismo para produzir mais calor, a fim de compensar a perda de calor e manter o
corpo a uma temperatura ótima para o seu bom funcionamento. Já que a maioria dos
dias apresenta temperaturas mínimas capazes de provocar desconforto e até stress por
frio, o organismo humano deverá gastar mais calorias.
O índice Humidex utilizando a temperatura máxima diária, mostra que a
sensação térmica extrema por frio foi -6°C, e a temperatura mais elevada foi de 22 °C
(Tabela 4.5.). Existiram 63 dias (4,32% dos dias) com sensação térmica abaixo de 0°C,
mais de 50% dos dias apresentaram sensação térmica inferior 10°C.
Tabela 4.5. Distribuição de dias por sensação térmica segundo o índice Humidex com
Tar_máx e Ur_min. A sombreado valor de temperatura com maior número de
observações.
Sensação
térmica (°C)
Freq.
Observada
Freq.
Acumulada
Freq. Observada
(%)
Freq.
acumulada (%)
-6,0 1 1 0,07 0,07
-4,0 6 7 0,41 0,48
-2,0 17 24 1,17 1,64
0,0 39 63 2,67 4,32
2,0 111 174 7,61 11,93
4,0 152 326 10,42 22,34
6,0 182 508 12,47 34,82
8,0 200 708 13,71 48,53
10,0 210 918 14,39 62,92
12,0 253 1171 17,34 80,26
14,0 183 1354 12,54 92,80
16,0 85 1439 5,83 98,63
18,0 13 1452 0,89 99,52
20,0 6 1458 0,41 99,93
22,0 1 1459 0,07 100,00
Em mais de 80% dos dias a sensação térmica foi inferior a 12°C (valor
aproximado do limite do 3° quartil) segundo o índice Humidex, o que totaliza 1171 dias
dos 1459. Quando é considerada umidade relativa mínima e temperatura mínima a
sensação térmica é de cerca menos 2°C em relação aos valores encontrados para a
umidade relativa máxima.
A sensação térmica é um dos fatores meteorológicos que contribui para a
qualidade de vida dos habitantes da área de estudo. Outro fator atmosférico importante é
50
a concentração dos gases e partículas. No próximo ponto são consideradas as
características qualitativas e quantitativas dos poluentes do ar.
4.1.3. Distribuição das concentrações de cada poluente
Nas cidades as concentrações dos poluentes são acrescidas devido ao uso de
tecnologias não amigas do ambiente. A atmosfera não tem fronteiras. Na presença das
variáveis meteorológicas, a dispersão, transporte e reações químicas e físicas dos
poluentes são livres.
Na figura 4.5. estão resumidos os valores máximos, mínimos e a mediana de
cada poluente considerado no estudo.
Mediana 25%-75% Min-Max
O3
PM10
SO2
NO
NO2
PM2,5
CO / 10
Poluentes
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
Concentração (µg/m
3
)
Figura 4.5. Percentil e mediana de cada poluente (ozônio, material particulado com
diâmetro aerodinâmico inferior a 10 µm, dióxido de enxofre, monóxido de nitrogênio,
dióxido de nitrogênio, material particulado com diâmetro aerodinâmico inferior a 2,5
µm e monóxido de carbono, respectivamente na seqüência), ao longo do período
estudado (2002-2005). Os valores da série temporal de CO foram divididos por 10 para
se adequar à escala. Todos os poluentes estão expressos em µg/m
3
.
Os índices e correspondentes valores de qualidade do ar, para cada poluente,
vigentes na União Européia a serem cumpridos até 2010 foram os indicados na tabela
3.3.. Por comparação com os valores tabelados menos de 75% das concentrações
medidas ficaram abaixo do padrão secundário, apesar de terem sido registrados valores
máximos muito acima do padrão primário para o ozônio. Os níveis de qualidade do ar
para o PM
10
estiveram 25% dos dias abaixo de ‘médio’
51
No conjunto de alíneas seguinte serão identificados os níveis mais freqüentes
durante o período de estudo (2002-2005) na Área Metropolitana do Porto (AMP), para
cada poluente. Os gráficos de distribuição normal das séries apresentam equações de
distribuição. O primeiro fator da equação representa o número de casos dessa
distribuição, o segundo fator refere-se ao número de casos por cada barra. O valores de
cada poluente referem-se às médias diárias ponderadas das séries de cada estação, com
exceção do Ozônio que é a média ponderada dos valores máximos diários, o CO é a
média diária de todas as estações e o PM
2,5
é a média diária da estação de Vermoim.
a) PM
2,5
Mais de 50% dos dias, referentes ao período entre 2002 e 2005, apresentaram
concentração média de PM
2,5
inferior a 30 µg/m
3
. Contudo, existiram alguns dias (13
dias, 1,84%) em que a concentração foi superior a 100 µg/m
3
(Figura 4.6.).
PM2,5 Vermoim = 706*20*normal(x; 26,3839; 23,2131)
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160
Concentração de PM
2,5
Vermoim (µg/m
3
)
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Número de observações
Figura 4.6. Distribuição normal da série temporal do PM
2,5
, período de 2002 a 2005.
b) PM
10
No caso do PM
10
pode-se verificar pela figura 4.7. que em cerca de metade do
período a concentração média ponderada não excedeu os 40 µg/m
3
.
52
PM10 = 1453*20*normal(x; 40,3105; 24,3641)
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220
Concentração de PM
10
(µg/m
3
)
0
100
200
300
400
500
600
Número de observações
Figura 4.7. Distribuição normal da série temporal do PM
10
, período de 2002 a 2005.
Média ponderada de todas as localidades em estudo.
O maior número de observações situa-se entre 0 e 60 µg/m
3
( cerca de 80% dos
dias). O que indica que segundo o índice de qualidade do ar vigente em Portugal e na
Europa, para este poluente a maioria dos dias em estudo tiveram qualidade do ar entre
‘muito bom’ a ‘médio’. Segundo o índice de qualidade do ar para este poluente, as
concentrações acima de 50 µg/m
3
indicam qualidade do ar abaixo da classificação
‘médio’. É de ressaltar que houve mais de 250 dias (dos 1455 dias) em que a
concentração foi superior a 50 µg/m
3
,
o que significa que a qualidade do ar esteve entre
‘fraco’ e ‘mau’. É durante o inverno do hemisfério norte que ocorre a passagem de mais
sistemas frontais que provocam precipitação. Contudo, existem também períodos,
mesmo durante o inverno, que podem ser de alguns dias até várias semanas, sem
chover. Esta relação será mais pormenorizada no ponto 4.3.1. onde são analisados casos
de Eventos extremos.
Vários trabalhos (Rodríguez et al., 2001; Rodríguez et al., 2002; Viana et al.,
2002; Viana et al., 2003; Querol et al., 2004; Escudero et al., 2005; Escudero et al.,
2006) têm citado que existe influencia de transporte de Material Particulado (2,5 e 10
µm) Africano nos elevados níveis deste poluente na Península Ibérica (PI). Com a
precipitação no verão o material particulado é reduzido. Além disso, no verão Africano
intrusões e plumas de poeira viajam em altas altitudes (41500 m) enquanto, que na
superfície estão presentes condições de gradiente de baixa pressão. Por outro lado,
durante o inverno Africano (novembro-abril) as poeiras diminuem (Escudero et al,
53
2005), mas as excedências de material particulado de ambos os diâmetros registradas na
PI continuam a registrar-se. Estas situações são muito dependentes da localização do
anticiclone sobre a PI na superfície. Este anticiclone cria uma curva de pluma que afeta
a PI começando no flanco oeste.
Excedências aos valores diários limitados por diretiva da EU (50µg/m
3
) são
freqüentes principalmente durante o inverno (europeu) devido ao transporte de poeiras,
re-suspensão associada à dinâmica convectiva da atmosfera e pouca precipitação que
favorece a re-suspensão e o elevado tempo de residência do PM. Além da contribuição
regional de aerossóis derivados de transformações fotoquímicas de precursores gasosos
coincidentes com o transporte de poeiras durante o verão do continente Africano.
Pode-se também identificar, na figura 4.8., aumento gradual das concentrações
de PM
10
desde 2002 (média ponderada 37,2) até 2005 (média ponderada 44,05). O
PM
2,5
(considerando a série disponível a partir de novembro de 2003) segue a mesma
oscilação que o PM
10
com valores de concentração cerca de 5 a 10 µg/m
3
menores.
Média Interv. Confiança +/- 0,95
PM10 PM2,5
01/01/02
27/05/02
20/10/02
15/03/03
08/08/03
01/01/04
26/05/04
19/10/04
14/03/05
07/08/05
31/12/05
Tempo (dias)
0
10
20
30
40
50
60
70
Concentração (µg/m
3
)
Figura 4.8. Distribuição média ponderada do PM
10
e PM
2,5
(Vermoim) ao longo
do período de estudo (2002-2005).
c) CO
O CO apresentou o seu valor médio mais elevado na estação das Antas (2106
µg/m
3
), nas outras estações não excedeu os 2000 µg/m
3
. Como não foi possível fazer
uma média ponderada para este poluente, devido às falhas nas séries temporais dos
dados das estações, o resultado da distribuição da média de todas as estações em estudo
mostrou que na maior parte do período as concentrações foram inferiores a 800 µg/m
3
54
(Figura 4.9.). Muito inferiores ao estipulado pelo índice de qualidade do ar que refere o
limite máximo para uma classificação do ar ‘muito bom’ (0 a 4999 µg/m
3
).
CO = 1458*200*normal(x; 511,6218; 216,9745)
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
Concentração de CO (
µg/m
3
)
0
100
200
300
400
500
600
Número de observações
Figura 4.9. Distribuição da concentração de CO no período de 2002-2005.
O resultado obtido está de acordo com a literatura (Gros et al, 1998). Durante o
verão existem valores mínimos de concentrações de CO e máximos no inverno. Além
disso, é consistente com a variação sazonal do radical OH e com uma das principais
fontes de CO sazonais que é a queima de biomassa em África que ocorre especialmente
entre junho e novembro (Figura 4.10.). Apesar de Portugal se localizar no hemisfério
norte, correntes vindas de África conseguem atingir o mediterrâneo e o sul da Europa
como já referenciado no caso do PM.
Média
Média±0,95 Intervalo Confiança
01/01/02
27/05/02
20/10/02
15/03/03
08/08/03
01/01/04
26/05/04
19/10/04
14/03/05
07/08/05
31/12/05
Tempo (dias)
300
350
400
450
500
550
600
650
700
750
800
Concentração de CO (µg/m
3
)
Figura 4.10. Concentrações médias de CO em intervalos de confiança de 0,95.
55
d) SO
2
O SO
2
é o poluente com concentrações mais baixas ao longo do período de
estudo (percentil 75% abaixo de 15 µg/m
3
, Figura 4.5.). Para tal têm contribuído as
recomendações e diretivas emitidas pela Comunidade Européia para todos os países
membros, de redução de enxofre no combustível fóssil utilizado nos veículos
automóveis. No gráfico da figura 4.11. verifica-se que o maior número de observações
ficam entre 0 e 10 µg/m
3
, dando a classificação de qualidade do ar muito boa
considerando este poluente.
SO
2
= 1459*5*normal(x; 7,6994; 6,1213)
-10 0 10 20 30 40 50 60 70
Concentração de SO
2
(
µg/m
3
)
0
100
200
300
400
500
600
Numero de observações
Figura 4.11. Distribuição da concentração de SO
2
ao longo de 2002-2005.
Para o SO
2
o maior número de observações foram registradas entre os valores 0
e 10 µg/m
3
. No entanto, ocorreram mais de 200 observações em que as concentrações
foram acima de 10 µg/m
3
, que, segundo o índice de qualidade do ar, representa
qualidade do ar muito boa (0 a 139 µg/m
3
, Tabela 3.3.).
Das 10 estações de qualidade do ar consideradas, 9 fazem medições continuas de
SO
2
. Em Portugal a frota automóvel é composta por veículos a gasolina, diesel e gás.
Existem ainda alguns ônibus movidos a hidrogênio (no centro da cidade do Porto). No
entanto, os veículos de transporte tanto de mercadorias como de passageiros (a maioria
dos ônibus, de curto e longo curso, carros cedidos por empresas a funcionários, vans e
caminhões de mercadorias, entre outros utilitários) são, em geral, movidos a diesel. Este
combustível possui ainda enxofre na sua composição, apesar dos esforços das refinarias
56
em reduzi-lo, cumprindo com as exigências ambientais européias (Directiva
2001/81/CE do Parlamento Europeu e do Conselho, de 23 de outubro de 2001, relativa
ao estabelecimento de valores-limite nacionais de emissão de determinados poluentes
atmosféricos [Jornal Oficial L 309 de 27/11/2001], com data limite de transposição para
os estados-membros somente em 27/11/2002), quanto aos índices de qualidade do ar
como limiares (ou padrões, como mostra a Tabela 3.2. e 3.3.). Neste sentido, identifica-
se uma diminuição acentuada da concentração de SO
2
a partir do final de 2002 em
diante (Figura 4.12.). Apesar de aumentar a meio de 2004 e ocorrerem oscilações nos
meses seguintes, as concentrações médias não voltam a subir aos níveis médios
anteriores a 2003 (Figura 4.12.)
Média Média Interv. Confiança +/- 0,95
01/01/02
27/05/02
20/10/02
15/03/03
08/08/03
01/01/04
26/05/04
19/10/04
14/03/05
07/08/05
31/12/05
Tempo (dias)
2
4
6
8
10
12
14
16
Concentração (µg/m
3
)
Figura 4.12. Concentração média de SO
2
em intervalos de confiança de 0,95.
e) O
3
Para o O
3
foram determinados os valores máximos ponderados, com os mesmos
valores de porcentagem para cada estação, realizado para os outros poluentes.
O resultado da distribuição normal (Figura 4.13.) revela que os valores centrais
da distribuição, cerca de 50% das observações situam-se no intervalo de concentrações
40 a 100 µg/m
3
. Considerando que o padrão primário é 160 µg/m
3
, então em média a
AMP apresentou na maior parte do período de estudo concentrações indicadoras de
qualidade do ar muito boa a média (0 a 120 µg/m
3
, Tabela 3.3.).
57
O
3
= 1459*20*normal(x; 67,2679; 29,4458)
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240
Concentração de O
3
(
µg/m
3
)
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Número de observações
Figura 4.13. Distribuição da concentração de O
3
no período de 2002-2005.
Á semelhança de outros poluentes o O
3
em 2002 apresentou concentrações
médias idênticas em torno de 75 a 80 µg/m
3
. A partir do inicio de 2004 identificam-se
oscilações marcadas. Períodos com concentrações médias 20 µg/m
3
inferiores às que
vinham sendo padrão, seguido de períodos com concentrações médias 20 µg/m
3
superiores (Figura 4.16.).
f) NO
O NO é um dos poluentes fotoquímicos que apresentou incidência de
observações nos primeiros intervalos de valores de concentração entre 0 e 20 µg/m
3
. No
entanto, podem-se observar (figura 4.14.) somente dois dias em que as concentrações
médias ponderadas chegaram a 95,5 e 98,6 µg/m
3
.
58
NO = 1459*10*normal(x; 14,2824; 14,617)
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
Concentração de NO (
µg/m
3
)
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Número de observações
Figura 4.14. Distribuição da concentração de NO, período de 2002-2005
g) NO
2
Para o NO
2
o intervalo com mais observações está compreendido entre as
concentrações de 10 e 50 µg/m
3
(Figura 4.15.). Apesar das concentrações médias em
todas as estações se situarem dentro da curva de distribuição normal como mostra a
figura 4.15.. No entanto, 130 µg/m
3
não foi o valor médio mais elevado. Por exemplo,
Perafita apresentou um valor médio de 296 µg/m
3
, assim como, outras estações
mostraram alguns dias (2 a 5 dias) com concentrações acima de 90 e de 130 µg/m
3
.
Contudo, para este poluente o valor de padrão primário situa-se em 400 µg/m
3
e valores
inferiores a 140 µg/m
3
situam-se no intervalo de qualidade do ar ‘muito bom’ a ‘ bom’.
NO
2
= 1449*10*normal(x; 31,0831; 13,5342)
-10 10 30 50 70 90 110 130
Concentração de NO
2
(
µg/m
3
)
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
Número de observações
Figura 4.15. Distribuição da concentração de NO
2
no período de 2002-2005
59
Analisando a distribuição das concentrações médias ao longo do tempo (Figura
4.16.), verifica-se, claramente, sazonalidade nos níveis dos três poluentes.
O
3
NO NO
2
Média Média±0,95 Intervalo Confiança
01/01/02
20/05/02
06/10/02
22/02/03
11/07/03
27/11/03
14/04/04
31/08/04
17/01/05
05/06/05
22/10/05
Tempo (dias)
0
20
40
60
80
100
120
Concentração (µg/m
3
)
Figura 4.16. Concentrações médias de O
3
, NO e NO
2
com os respectivos intervalos de
confiança de 0,95.
Durante o outono até ao inverno há aumento gradual das concentrações e
durante a primavera até ao final do verão as concentrações diminuem. Apesar das
concentrações de NO serem inferiores às de NO
2
, a amplitude das concentrações
sazonais para o NO (cerca de 25 µg/m
3
) é maior do que para o NO
2
(cerca de 20 µg/m
3
).
A diminuição destes dois últimos poluentes está relacionada com o aumento do
período diurno e da radiação durante os meses de verão. Estes poluentes são precursores
do ozônio. Em condições favoráveis à formação de ozônio (maior período diurno,
menor período de céu encoberto, isto é, no verão) os NO e NO
2
reagem
fotoquimicamente sendo consumidos mais rapidamente. Por isso, as concentrações nos
meses de verão são inferiores, como mostra a figura 4.16..
Tanto as variáveis atmosféricas como os poluentes tem influencia significativa
nos estados de morbidade da população. No próximo ponto é considerada a distribuição
geral das morbidades em estudo.
4.1.4. Distribuição das morbidades
Escolheram-se 3 grupos de doenças cardiovasculares (DCV) e 2 grupos de
doenças respiratórias (DR). Ambos os grupos de doenças podem ter fatores causais ou
60
comportamentais, sócio/culturais, genéticos, acidentais entre outros associados a essas
doenças. Assim como, também, podem ser resultado ou serem agravadas por fatores
ambientais tais como meteorológicos e de poluição atmosférica a curto médio ou longo
prazo conforme literatura já citada no ponto 1. Introdução desta tese.
Como amostra das DCV serão analisadas admissões no serviço de urgência
hospitalar (4 hospitais públicos, conforme mencionado no ponto 4.1.2. desta tese).
De uma maneira muito genérica considerando uma saída única em percentil com
extremos dos casos admitidos no serviço de urgência, obteve-se o gráfico da Figura
4.17..
Mediana 25%-75% Min-Max
401-405 410-414 426-428 490-496 500-508
Doenças
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Numero de casos/dia
Figura 4.17. Percentil e mediana de casos admitidos por cada tipo de doença
(cardiovasculares: 401-405 (HT);410-414 (IQ);426-428 (IC) e respiratórias: 490-496
(A/B);500-507 (P)) nos quatro hospitais em estudo.
Ocorreram 571 casos de DCV HT durante o período de estudo.
As DCV IQ apresentaram 1398 casos, cerca de 40% dos dias com 4 a 12 casos.
Registraram-se 1406 casos de IC, sendo que 45% dos dias os hospitais
receberam entre 4 a 15 casos.
Por A/B os hospitais admitiram um total de 349 casos, 76% dos dias 1 caso por
dia.
Os 4 hospitais registraram 410 casos de DR Pneumoconioses no período de
estudo.
Para as DCV Hipertensivas (401-405) e DR Pneumoconioses (500-507), existem
vários dias em que não foram registrados casos. Por isso, a sua mediana ser próxima de
zero.
61
A observação descritiva e integral no tempo dos dados registrados por diferentes
instituições é fundamental como base para uma análise estatística mais completa e que
inter-relacione todas as variáveis acima mencionadas. Ainda considerando o período de
estudo na integra, no próximo ponto será dada uma visão da variabilidade
meteorológica e como esta tem impacto na qualidade do ar.
4.1.5. O impacto da Oscilação do Atlântico Norte (OAN) na variabilidade da
qualidade do ar de 2002 a 2005
A Oscilação do Atlântico Norte (OAN) é um dos fenômenos climáticos de
grande escala que afeta a Península Ibérica e de uma forma geral a Europa (ver ponto
4.1.1. Comportamento das variáveis meteorológicas durante o período de estudo). Esta
oscilação é responsável pela variação da intensidade de todas as variáveis
meteorológicas. As variações meteorológicas de velocidade e direção de vento, assim
como, regime de precipitação são dois fatores que estão fortemente associados à maior
ou menor concentração de poluentes.
Quando no modo positivo da Oscilação do Atlântico Norte, um sistema de baixa
pressão se estabelece sobre a Islândia, com ventos circulando no sentido anti-horário ao
redor do mesmo, como explicado acima. Enquanto isso, um sistema de alta pressão,
com circulação de ventos no sentido horário, se fixa próximo dos Açores. Estes ventos
em contato com águas aquecidas pela Corrente do Golfo influenciam o inverno do norte
europeu, tornando-o úmido e moderado. Mas, a Península Ibérica (PI) fica sujeita a um
bloqueio à passagem desses sistemas frontais tornando os invernos secos e frios.
Já no modo negativo da Oscilação do Atlântico Norte, o sistema de baixa pressão
se movimenta para os Açores. Com isso, os ventos úmidos acabam redirecionados para
o sul, tornando o inverno mais frio no norte da Europa e mais ameno na PI.
Ao longo do período de estudo o índice OAN parece apresentar uma periodicidade
de cerca de 8-10 meses (Figura 4.18).
62
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
Jan-02 Mai Set Jan-03 Mai Set Jan-04 Mai Set Jan-05 Mai Set
Tempo (meses)
Indice OAN
OAN Linha de tendencia polinomial (OAN)
Figura 4.18.Variabilidade da OAN entre 2002 e 2005 e sua linha de tendência
polinomial.
Para entender como este fenômeno contribui para a variabilidade da qualidade do
ar fez-se análise estatística de correlação e multivariada (ACP) para todo o período de
estudo. Incluiu-se as séries de qualidade do ar com médias ponderadas de todas as
estações incluídas no estudo (como descrito na metodologia desta tese), dados de
meteorológicos da estação de Pedras Rubras e de índice OAN mensais da NOAA.
Obtiveram-se os valores constantes na tabela 4.6.. Na tabela foi retirado o PM
2.5
em
2002 e 2003, porque apresenta uma série incompleta com dados só a partir de 2004, o
que diminui o número de casos incluídos no modelo.
O índice de OAN varia positivamente com o PM
10
e o SO
2
no segundo fator e
negativamente com a precipitação. O que significa que na fase positiva da OAN ocorre
diminuição de precipitação e aumento dos poluentes citados. Seja no primeiro ou
segundo fator, a precipitação varia opostamente com o O
3
e positivamente com os seus
precursores o que está de acordo com a literatura, que diz que existe aumento de ozônio
com maior radiação.
63
Tabela 4.6. Análise de Componentes Principais com rotação VARIMAX normalizada,
para OAN (valor de índice diário), precipitação temperatura média e diferentes
poluentes com média ponderada diária (exceto CO e PM
2,5
que apresentam-se com
média aritmética). Os valores em negrito tem significância superior a 0,50.
2002
Fator 1 Fator 2
Comunalidades
Prec_mm 0,24 -0,78 0,64
Tar_med -0,71 0,15 0,49
O
3
-0,62 0,58 0,73
PM
10
0,38 0,84 0,78
SO
2
0,10 0,88 0,73
NO 0,96 0,10 0,95
CO 0,95 0,02 0,93
NO
2
0,80 0,38 0,82
OAN 0,01 0,60 0,43
Expl.Var 3,57 2,95
Prp.Totl 0,40 0,33
2003
Fator 1 Fator 2
Comunalidades
Prec_mm -0,21 0,74 0,63
Tar_méd 0,00 -0,87 0,78
O
3
-0,13 -0,65 0,48
PM
10
0,87 -0,36 0,83
SO2 0,49 -0,15 0,40
NO 0,74 0,59 0,93
CO 0,74 0,65 0,97
NO
2
0,89 0,08 0,82
OAN 0,28 0,15 0,21
Expl.Var 3,02 2,68
Prp.Totl 0,34 0,30
2004
Fator 1 Fator 2
Comunalidades
Prec_mm -0,09 -0,72 0,54
Tar_méd -0,65 0,34 0,80
O
3
-0,57 0,66 0,86
PM
10
0,62 0,73 0,91
SO
2
-0,08 0,82 0,62
NO 0,95 0,01 0,93
CO 0,99 0,04 0,98
NO
2
0,76 0,54 0,94
PM
2,5
0,76 0,54 0,87
OAN 0,04 0,44 0,53
Expl.Var 4,19 3,05
Prp.Totl 0,42 0,30
64
2005
Fator 1 Fator 2
Comunalidades
Prec_mm -0,77 0,15 0,69
Tar_méd 0,33 -0,77 0,95
O
3
-0,01 -0,40 0,62
PM
10
0,92 0,21 0,96
SO
2
0,78 -0,13 0,64
NO 0,18 0,93 0,85
CO 0,38 0,90 0,97
NO
2
0,65 0,65 0,89
PM
2,5
0,86 0,34 0,92
OAN 0,45 0,11 0,22
Expl.Var 3,68 3,07
Prp.Totl 0,37 0,31
Os anos de 2002, 2004 e 2005 apresentaram altas associações, algumas delas com
valores de 0,70. As comunalidades são também altas. O fator 2 de 2002 e 2004 mostrou
associação entre alguns poluentes e a OAN, explicando 33% e 30% da variância,
respectivamente. O índice mostra associação positiva com a OAN de 0,44 (2004) e 0,60
(2002 e está negativamente associado com a precipitação, -0,78 (2002) e -0,72 (2004).
Ozônio, PM
10
, PM
2,5
, SO
2
e NO
2
mostraram associação positiva.
O ano de 2005 apresentou os melhores resultados no fator 1, explicando 37% da
variância, na qual se observa associação positiva da OAN (0,45) com os poluentes
(PM
10
, PM
2,5
, SO
2
e NO
2
) e negativamente com a precipitação (-0,77). No entanto, a
comunalidade da OAN é de 0,22 (idêntica à de 2003, 0,21) tendo somente alguns casos
de associação.
Considerando um período que não corresponde ao período sazonal escolhido
para outros pontos da tese. A precipitação em 2002 e 2004 (Tabela 4.7.) durante o final
da Primavera e o Verão (considerando de maio a setembro), foi de cerca de 26% do
total anual de precipitação, o que provavelmente causou impacto na concentração dos
poluentes. Por outro lado 2003 e 2005 tiveram menos precipitação (12,6% e 16,7%,
respectivamente) no período maio-setembro (Tabela 4.7.) o que pode explicar
parcialmente a baixa associação. Por outro lado ainda, no verão de 2003 ocorreu uma
onda de calor e este ano registra fraca associação entre a OAN e os poluentes no Fator
1. O índice de OAN durante abril- outubro foi próximo de zero (Figura 4.19.).
65
Tabela 4.7. Precipitação anual e no período de maio-setembro (fim da
Primavera/Verão).
Precipitação (mm) anual maio -setembro
2002 1536,7 398,3
2003 1374 172,9
2004 978,2 258,7
2005 609,2 101,5
-2,5
-1,5
-0,5
0,5
1,5
2,5
Jan-
2002
Mar Mai Jul Sep Nov Jan-
2003
Mar Mai Jul Sep Nov Jan-
2004
Mar Mai Jul Sep Nov Jan -
2005
Mar Mai Jul Sep Nov Jan-
2006
Tempo (meses)
Indice OAN
0
50
100
150
200
250
300
Precipitação (mm)
OAN Precipitação
Figura 4.19. Precipitação e índice OAN durante o período de 2002 a 2005.
Resumindo o índice OAN está claramente relacionado com SO
2
, PM
10,
PM
2.5
e
com pouco peso com o Ozônio, CO e NO
x
e negativamente associado com a
precipitação. A associação negativa com a precipitação indica que o PM e o SO
2
podem
ser removidos pela chuva e parcialmente por outros poluentes. Assim, a variabilidade
do PM
10
, SO
2
, O
3,
CO, NO e NO
2
pode ser parcialmente explicada pela relação positiva
com variabilidade da OAN. Além disso, a variabilidade sazonal pode também ser
explicada parcialmente pela variabilidade do índice.
A Oscilação do Atlântico Norte é um dos maiores fenômenos que afeta a
Península Ibérica e a Europa. Esta oscilação é responsável pela intensidade registrada
pelas variáveis meteorológicas. A velocidade e direção do vento, bem como, da
precipitação está fortemente associada á maior ou menor concentração de poluentes. A
correlação anual entre a OAN e os poluentes foi menor do que os resultados
encontrados considerando os meses de março a dezembro. Pokrovsky (2009) concluiu
66
que no inverno a taxa de precipitação é mais intensa no sul Europeu devido às fortes
correntes que transportam umidade do Atlântico para essa área. A circulação
atmosférica parece mover-se para norte durante o período de 1980 e 1990 possivelmente
respondendo ao aquecimento global. Criando assim dois extremos, muito seco no verão
e muito chuvoso no inverno. Tendo em consideração que a pluviosidade no inverno faz
variar significativamente a relação OAN/poluentes realizou análise de correlação,
primeiro para o ano inteiro e depois para um período sem os meses de inverno, de abril-
dezembro (Tabela 4.8.). Onde se verifica que no período anual de 2002 o PM
10
e o SO
2
estão correlacionados com a OAN 0,66 e 0,70, respectivamente. Considerando o
período abril-dezembro as correlações aumentam. O coeficiente de correlação entre
PM
10
e OAN para 2002 foi 0.75; PM
2,5
em 2004 obteve 0.74 e SO
2
, 0.79 em 2002 e
0.84 em 2005.
Tabela 4.8. Valores de correlação entre OAN e cada poluente por ano e entre abril e
dezembro. A negrito os valores de correlação superiores a 0,50.
2002
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
Correl anual 0,08 0,66 0,70 -0,03 -0,18 0,12
corr.abr-dez 0,34 0,75 0,79 -0,58 -0,68 -0,25
2003
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
Correl anual -0,31 0,15 -0,18 0,38 0,40 0,07
corr.abr-dez -0,25 0,07 -0,18 0,37 0,33 -0,01
2004
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
PM
2,5
Correl anual 0,04 0,22 0,17 0,09 0,17 0,21 0,31
corr.abr-dez -0,04 0,50 0,13 0,37 0,41 0,41 0,74
2005
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
PM
2,5
Correl anual -0,28 0,25 0,39 0,23 0,25 0,13 0,32
corr.abr-dez -0,23 0,54 0,84 0,03 0,05 0,33 0,36
Nesta análise de correlação bem como na ACP o ano de 2003 não apresenta
valores significantes. Os poluentes que apresentaram correlação acima de 0,50 foram o
PM
10
e PM
2,5
e SO
2
, especialmente em 2002 e 2004. Em 2002, cinco meses tiveram fase
positiva e outros cinco registraram fase negativa e em 2004 sete meses registraram fase
positiva. Nos outros anos a fase negativa foi dominante. No entanto, com valores de
correlação menor que 0,50 do CO, NO
2
e NO também indicam correlação parcial com
OAN.
67
O PM
10
tem correlação baixa na análise do período anual, mas significativa
num período que exclui os meses de inverno. Este fato pode estar na origem de
relações baixas ou não significativas encontradas com as doenças quando se analisa
as relações considerando o período de estudo todo.
A mesma comparação, mas durante os meses de inverno foi feita na tabela 4.9..
Tabela 4.9. Valores de correlação entre OAN e cada poluente por ano e período de
inverno. A negrito os valores de correlação superiores a 0,50.
2002
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
corr.jan-abr -0,23
-0,34
0,19
-0,04
0,19
0,38
2003
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
corr.dez-mar 0,26
0,72
-0,32
0,23
0,32
0,63
2004
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
PM
2,5
corr.dez-mar 0,70
-0,59
0,16
-0,64
-0,71
-0,50
-0,56
2005
OAN/POL
O
3
PM
10
SO
2
NO CO NO
2
PM
2,5
corr.dez-mar -0,98 -0,76 -0,67 0,87 0,91 -0,82 0,91
É de salientar a associação positiva de 0,72 do PM
10
e de 0,63 do NO
2
em 2003 e
depois em 2004 apresentam associação negativa de -0,59 e -0,50, respectivamente e em
2005 para PM
10
e para o NO
2
de -0,76 e -0,82, respectivamente. Indicando condições
meteorológicas e de dispersão dos poluentes diferentes em cada ano. No entanto, para
2005 o PM
2,5
apresenta uma correlação de 0,91 em contraste com a relação negativa (-
0,56) de 2004.
Assim como no período março-dezembro a análise de dezembro-março mostra
alguns valores de correlação significantes com alguns poluentes. Como esperado em
alguns casos quando a relação é positiva (negativa em março-dezembro, ela é negativa
(positiva) na correlação de dezembro-março. Isto pode explicar a não existência de
significância na correlação anual, especialmente para o PM
10
. Por outro lado, deve-se
ter em consideração a química atmosférica. Por exemplo, quando o ozônio apresentou
correlação negativa o NO teve correlação positiva com a OAN. Indicando assim, que
em condições de tempo que permite a formação do ozônio (céu limpo, temperatura mais
alta, etc) há diminuição da concentração de NO e NO
2
e vice-versa.
Durante a fase negativa da OAN os sistemas frontais são mais frequentes na
Península Ibérica e, por isso, ocorre mais precipitação. Esta situação sinótica pode
contribuir para a remoção de poluentes (Cancio, 2008). Por outro lado, na fase positiva
68
é observada acumulação de poluentes, o que está em acordo com as altas correlações
entre os poluentes e a fase de OAN observadas na figura 4.20..
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
jan/02 mar/02 mai/02 jul/02 set/02 nov/02 jan/03
Tempo (meses)
Indice OAN
0
10
20
30
40
50
60
Concentração (ug/m3)
OAN PM10
Figura 4.20. Variação da concentração média ponderada de PM
10
(histograma) e
do índice da OAN (linha) para o ano de 2002.
A variabilidade dos poluentes é claramente dependente dos fenômenos
meteorológicos e sua intensidade a diferentes escalas. Como mencionado acima a OAN
é um fenômeno de escala sinótica, mas afeta os fenômenos a meso-escala. Por outro
lado, a concentração dos poluentes pode ser influenciada por diferentes escalas. Por
exemplo, em períodos em que a fase positiva e negativa da OAN varia de um mês para
outro, como foi observado em junho-dezembro de 2004, a correlação com PM
2,5
foi de
0,85 (Figura 4.21.). Alguns estudos têm sugerido que as mudanças climáticas podem
modificar a intensidade e regularidade da OAN, afetando assim a circulação geral da
atmosférica, o que pode ter impacto direto na dispersão de poluentes em pequena escala.
69
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
Jan Feb Mar Apr Mai Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
Tempo (meses)
Indice OAN
0
10
20
30
40
50
60
Concentração (ug/m3)
OAN PM2,5 Vermoim
Figura 4.21. Concentração de PM
2.5
(estação de Vermoin) e índice OAN, durante 2004.
A estação de Vermoim está localizada em ambiente urbano, mas com influência
industrial e próxima do Aeroporto Internacional Sá Carneiro (5 Km oeste da estação). É
a única estação que mede PM
2,5
, na AMP. É conhecido que os aviões civis usam como
combustível o querosene e durante o processo de combustão é produzido balck carbon,
sulfatos, CO e NO
x
(Lee, 2009). Esta pode ser uma das importantes fontes de PM
2,5
nesta área.
Resumindo, a variabilidade da OAN afeta principalmente a trajetória dos
sistemas ciclônicos que atravessam o Oceano Atlântico tendo impacto na variabilidade
das chuvas no norte da Europa (Hurrell, 1995). A fase positiva (intensificação), na
Península Ibérica é caracterizada por céu limpo, baixas temperaturas e vento fraco.o que
promove o aumento da concentração de poluentes já que as condições atmosféricas
dificultam a dispersão e remoção por precipitação. Neste sentido, a qualidade do ar na
APM é afetada pela variabilidade do índice OAN. Na fase negativa a alta pressão dos
Açores intensifica-se e promove características sinóticas de vento fraco associado a céu
limpo e baixa umidade do ar que se correlaciona com aumento do material particulado.
Os poluentes fotoquímicos são bem explicados e correlacionados com a OAN durante o
período de inverno.
A variabilidade da concentração dos poluentes pode ser influenciada por
diferentes escalas. Em períodos que a OAN varia de fase de um mês para outro foi
identificada correlação significativa com o PM
2,5
em particular na segunda metade de
70
2004 e 2005. Isto é importante já que alguns estudos sugerem que mudanças climáticas
podem alterar a intensidade e regularidade da OAN, afetando a circulação atmosférica
em geral e isso pode ter impactos diretos na dispersão dos poluentes em escalas
menores. Vermoim é uma estação suburbana, mas que sofre influência da área industrial
e está próxima do Aeroporto Internacional Sá Carneiro os quais podem ser uma das
mais importantes influencias das altas concentrações encontradas para o PM
2,5
com
correlação 0,91 durante 2005.
No período de março a dezembro é o material particulado de ambos os diâmetros
e SO
2
que estão correlacionados com a OAN. Estes resultados são importantes pelo fato
que a saúde humana e morbidades causadas pela poluição do ar podem ser prevenidas
usando a previsão climática da OAN. Esta prevenção poderá ajudar as políticas públicas
nos cuidados com a saúde humana. Especialmente no verão que o anticiclone Atlântico
está mais próximo da Península Ibérica e durante o período de estudo ocorreram
significantes ondas de calor na Europa. Estes resultados pode também contribuir para
mais esclarecimentos sobre o impacto que essas ondas de calor tiveram sobre a saúde
pública, especialmente, em Portugal.
Os dois tamanhos de material particulado analisados são do tipo inalável, logo o
aumento da sua concentração pode provocar danos á saúde da população. No ponto ‘4.3.
Estudos de Caso’ será tratado o ano de 2004 (ponto 4.3.2.) para estudo pormenorizado
da relação entre o material particulado com a OAN e a saúde pública.
Seguidamente será feita a analise das séries completas identificando o Risco
Relativo devido à exposição aos poluentes e à variabilidade meteorológica.
4.1.6. Modelos de regressão linear
Neste ponto serão analisadas as séries temporais mediante o recurso á regressão
de Poisson para determinar a relação entre os poluentes e a morbidade e a temperatura e
a morbidade. Desta forma será possível identificar quais os intervalos de concentrações
e de temperaturas que mais afetam as doenças em estudo.
4.1.6.1. Análise de risco doenças vs. poluentes
Os resultados para o Risco relativo (RR) estão apresentados sob a forma de
gráficos das figuras 4.22. até 4.27.. Mostram o risco relativo para cada grupo de
71
Doenças cardiovasculares (DCV) e respiratórias (DR), considerando o aumento por
categorias dos poluentes em estudo, em percentil com intervalos de confiança de 95%,
para a AMP.
Mediana 25%-75% 1%-99%
3,12 48,24 93,37 138,49 183,62
Concentração PM
10
(
µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
DCV Hipertensivas (401-405)
Mediana 25%-75% 1%-99%
3,12 48,24 93,37 138,49 183,62
Concentração PM10 (
µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
DCV Isquemica (410-414)
a) b)
Mediana
25%-75%
1%-99%
3,12 48,24 93,37 138,49 183,62
Concentração PM
10
(
µg/m
3
)
-2
0
2
4
6
8
10
Insuficiencia Cardíaca (426-428)
Mediana 25%-75% 1%-99%
3,12 48,24 93,37 138,49 183,62
Concentração PM
10
(
µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
DR Asma/Bronquite (490-496)
c) d)
Mediana 25%-75% 1%-99%
3,12 48,24 93,37 138,49 183,62
Concentração PM
10
(µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
DR Pneumoconioses (500
-508)
e)
Figura.4.22. Risco relativo para as doenças em estudo com concentrações
crescentes de PM
10
.
Para todas as doenças, os intervalos de concentração de PM
10
mais baixos
apresentam maiores máximos. No entanto, o percentil 25-75%, no último intervalo de
72
concentrações, é o que indica maior risco, o que seria de se esperar exceto para as DCV
HT e DR P. Este fato pode estar relacionado principalmente com a consistência dos
dados e, por isso, nos próximos casos não serão apresentados resultados com as DCV
Hipertensivas. Nos casos em que o valor da mediana é zero (exemplo, Figura 4.22. e)),
significa que existe uma grande porcentagem de dias em que não foram admitidos casos
nesse intervalo de concentrações.
Nos gráficos da figura 4.23. estão apresentados os resultados da análise de RR
para o O
3
.
Mediana
25%-75%
1%-99%
4,80 57,76 110,72 163,69 216,65
Concentração O
3
(
µg/m
3
)
0
2
4
6
8
10
DCV Isquemicas (410-414)
Mediana 25%-75% 1%-99%
4,80 57,76 110,72 163,69 216,65
Concentração O
3
(
µg/m
3
)
-2
0
2
4
6
8
10
Insuficiencia cardíaca (426-428)
a) b)
Mediana 25%-75% 1%-99%
4,80 57,76 110,72 163,69 216,65
Concentração O
3
(
µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
DR Asma/bronquite (490-496)
Mediana
25%-75%
1%-99%
4,80 57,76 110,72 163,69 216,65
Concentração O
3
(
µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
DR Pneumoconioses (500-508)
c) d)
Figura 4.23. Risco relativo para doenças em estudo com concentrações crescentes de
O
3
.
Aparentemente o Ozônio apresenta máximos de admissões em concentrações
mais baixas tanto para as DR como para as DCV em estudo. Como já analisado no
ponto 4.2.2. Ozônio varia de forma inversa com a precipitação e de forma direta com a
temperatura. Estas duas variáveis meteorológicas são importantes fatores no estado das
73
morbidades e das reações fotoquímicas entre o O
3
e seus precursores. Podendo assim as
variáveis meteorológicas ter uma contribuição maior para um efeito de risco sobre as
doenças do que o O
3
. Por outro lado, a maior frequencia de dias com concentrações
mais baixas pode ser a explicação para o maior número de casos nas categorias de
concentração menores. Enquanto que o número de dias com concentrações mais
elevadas é menor não apresentando mais casos do que os intervalos de concentração
inferior.
Os próximos gráficos da figura 4.24. apresentam o RR considerando o SO
2
.
Mediana 25%-75% 1%-99%
0,30 15,41 30,52 45,63 60,74
Concentração SO
2
(µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
DCV Isquemicas (410-414)
Mediana
25%-75%
1%-99%
0,30 15,41 30,52 45,63 60,74
Concentração SO
2
(µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Insuficiencia Cardíaca (426-428)
a) b)
Mediana 25%-75% 1%-99%
0,30 15,41 30,52 45,63 60,74
Concentração SO
2
(µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
DR Asma/braonquite (490-496)
Mediana
25%-75%
1%-99%
0,30 15,41 30,52 45,63 60,74
Concentração SO
2
(µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
DR Pneumoconioses (500-508)
c) d)
Figura 4.24. Risco relativo para as doenças em estudo com concentrações crescentes de
SO
2
.
O RR apresentado pelo SO
2
à primeira vista parece variar de forma aleatória
para cada doença. Contudo, se considerar só o quartil 25%-75% consegue-se fazer um
generalização. Com exceção das DR Pneumoconioses, para valores crescentes de
concentração o RR também aumenta pelo menos 150%. As DCV IQ apresentam
74
acréscimo em mediana de 4 indivíduos entre o primeiro intervalo de concentrações e o
último e o grupo da IC aumenta 2 indivíduos em mediana entre esses intervalos de
concentração.
A análise do RR para o NO é baseada nos gráficos da figura 4.25..
Mediana
25%-75%
1%-99%
0,11 24,74 49,37 74,00 98,64
Concentração NO (µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
DCV Isquemica (410-414)
Mediana
25%-75%
1%-99%
0,11 24,74 49,37 74,00 98,64
Concentração NO (µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Insuficiencia Cardíaca (426-428)
a) b)
Mediana
25%-75%
1%-99%
0,11 24,74 49,37 74,00 98,64
Concentração NO (µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
DR Asma/Bronquite (490-496)
Mediana 25%-75% 1%-99%
0,11 24,74 49,37 74,00 98,64
Concentração NO (µg/m
3
)
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
DR Pneumoconioses (500-508)
c) d)
Figura 4.25. Risco relativo para as doenças em estudo com concentrações crescentes de
NO.
O aumento da concentração do poluente NO parece apresentar um RR crescente,
especialmente, para o grupo das DCV IQ que apresenta aumento na mediana de 40%,
entre o primeiro e último intervalo de concentrações, o grupo das IC mostra aumento no
percentil 75% de 30% e no grupo das DR A/B o percentil 75% sofreu um aumento de 3
casos.
Os gráficos da figura 4.26. referem-se à análise de RR para o NO
2
.
75
Mediana 25%-75% 1%-99%
6,48 35,55 64,61 93,67 122,73
Concentração NO
2
(µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
DCV Isquemica (410-414)
Mediana 25%-75% 1%-99%
6,48 35,55 64,61 93,67 122,73
Concentração NO
2
(µg/m
3
)
-2
0
2
4
6
8
10
Insuficiencia Cardíaca (426-428)
a) b)
Mediana 25%-75% 1%-99%
6,48 35,55 64,61 93,67 122,73
Concentração NO
2
(µg/m
3
)
0
1
2
3
4
DR Asma/Bronquite (490-496)
Mediana 25%-75% 1%-99%
6,48 35,55 64,61 93,67 122,73
Concentração NO
2
(µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
DR Pneumoconioses (500-508)
c) d)
Figura 4.26. Risco relativo para doenças em estudo com concentrações crescentes de
NO
2
.
O caso de RR do NO
2
é idêntico ao do NO.
O conjunto de gráficos da figura 4.27. mostram os resultados da análise de RR
com o poluente CO.
76
Mediana 25%-75% 1%-99%
183,12 555,04 926,96 1298,88 1670,80
Concentração CO
(
µg/m
3
)
-2
0
2
4
6
8
10
DCV Isquemica (410-414)
Mediana 25%-75% 1%-99%
183,12 555,04 926,96 1298,88 1670,80
Concentração CO
(
µg/m
3
)
-2
0
2
4
6
8
10
Insuficiencia Cardíaca (426-428)
a) b)
Mediana 25%-75% 1%-99%
183,12 555,04 926,96 1298,88 1670,80
Concentração CO
(
µg/m
3
)
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
DR Asma/Bronquite (490-496)
Mediana 25%-75% 1%-99%
183,12 555,04 926,96 1298,88 1670,80
Concentração CO
(
µg/m
3
)
-1
0
1
2
3
4
DR Pneumoconioses (500-508)
c) d)
Figura 4.27. Risco relativo para doenças em estudo com concentrações crescentes de
CO.
De uma forma generalizada, o RR perante o CO aumentou cerca de 20% em
mediana nas DCV IQ e IC até ao terceiro intervalo de concentração (926,96-1298,88) e
para o grupo das DR A/B aumentou 100% em mediana até ao último intervalo de
concentrações.
4.1.6.2. Análise de Risco doenças vs. temperatura
O conjunto de gráficos da figura 4.28. mostram o RR para a AMP para as
categorias de Temperatura do ar média (Tar_méd), para intervalos de confiança de 95%.
77
Mediana 25%-75% Min-Max
0,00 6,10 12,20 18,30 24,40 30,50
Tar_méd (°C)
-1
0
1
2
3
4
5
DCV Hipertensivas (401-405)
Mediana 25%-75% Min-Max
0,00 6,10 12,20 18,30 24,40 30,50
Tar_méd (°C)
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
DCV Isquemica (410-414)
a) b)
Mediana 25%-75% Min-Max
0,00 6,10 12,20 18,30 24,40 30,50
Tar_méd (°C)
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Insuficiencia Cardíaca (426-428)
Mediana 25%-75% Min-Max
0,00 6,10 12,20 18,30 24,40 30,50
Tar_méd (°C)
-1
0
1
2
3
4
5
6
DR Asma/Bronquite (490-496)
c) d)
Figura 4.28. Risco relativo para os grupos de doenças respiratórias e cardiovasculares,
com categorias crescentes de temperatura do ar média.
Dos gráficos anteriores o intervalo de temperatura que parece apresentar mais
risco é o segundo 6,1 a 12,2 °C. Na AMP este intervalo de temperatura durante o
inverno é o mais freqüente. Por outro lado, temperaturas abaixo de 6°C são mais
frequentes durante a noite. Quando ocorrem temperaturas mais baixas que esse intervalo
as pessoas tende a criar situações de conforto mais adequadas. Como ficar em casa ou
em ambientes protegidos do frio. Quando são registradas temperaturas acima de 25°C,
especialmente durante o verão, a sensação térmica fica dentro dos limites de conforto
térmico para os habitantes, como considerado no ponto 4.1.2. Conforto Térmico. O que
pode explicar o fato de o risco diminui em temperaturas mais altas (Figura 4.28.): o
número de casos máximos de IQ e IC diminuem para metade e as DR A/B diminuem de
1 caso em mediana, considerando o segundo e último intervalos de temperatura. Se
78
forem consideradas temperaturas máximas (Figura 4.29) o número de casos para A/B
decresce 2 casos em mediana. Contudo, verifica-se que para temperaturas acima de
30°C, as DCV IQ e DR A/B apresentaram aumento do risco de 1 caso, o que para o
grupo IQ representou aumento de 11% e para o grupo A/B de 25%.
Mediana 25%-75% Min-Max
0,00 7,62 15,24 22,86 30,48 38,10
Tar_max (°C)
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
DCV Isquémicas (410-414)
Mediana 25%-75% Min-Max
0,00 7,62 15,24 22,86 30,48 38,10
Tar_max (°C)
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Insuficiencia Cardíaca (426
-428)
a) b)
Mediana 25%-75% Min-Max
0,00 7,62 15,24 22,86 30,48 38,10
Tar_max (°C)
-1
0
1
2
3
4
5
6
DR Asma/Bronquite (490-496)
c)
Figura 4.29. Risco relativo para intervalos de temperatura do ar máxima e casos de
doenças consideradas para o estudo entre 2002 e 2005.
Se forem considerados os máximos dos percentis é o segundo e terceiros
intervalos que de forma geral apresentam maior risco. No entanto, se também for
considerado o percentil entre 25-75% o risco para a DCV Isquêmica, Insuficiência
cardíaca e DR Asma/Bronquite são mais elevados no primeiro intervalo de
temperaturas. E isso é confirmado se forem consideradas as temperaturas mínimas como
segue no próximo conjunto de gráficos da figura 4.30..
79
Mediana 25%-75% Min-Max
-2,40 2,94 8,28 13,62 18,96 24,30
Tar_min (°C)
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
DCV Isquémicas (410-414)
Mediana 25%-75% Min-Max
-2,40 2,94 8,28 13,62 18,96 24,30
Tar_min (°C)
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Insuficiencia Cardíaca (426-428)
a) b)
Mediana 25%-75% Min-Max
-2,40 2,94 8,28 13,62 18,96 24,30
Tar_min (°C)
-1
0
1
2
3
4
5
6
DR Asma/Bronquite (490-496)
c)
Figura 4.30. Risco relativo para intervalos de temperatura do ar mínima e casos de
doenças consideradas para o estudo entre 2002 e 2005.
Mediante os dados observados acima se verificou que a população da AMP sofre
com maior frequencia de stress devido às baixas temperaturas. A maioria dos casos para
as doenças analisadas ocorre em temperaturas inferiores a 13°C. No entanto, também
existe uma pequena porcentagem que sofre devido a altas temperaturas (ver gráficos em
forma de U, a partir da Figura 4.32.), mas com menor frequencia porque as altas
temperaturas também são mais raras.
O grupo das DCV Hipertensivas não mostrou resultados significativos com as
variáveis de qualidade do ar nem com a temperatura. Contudo, apresenta risco quando
se analisa esse grupo mediante a pressão atmosférica (Figura 4.31.).
80
Mediana 25%-75% Min-Max
901,15
928,65
956,15
983,65
1011,15
1038,65
Pressão (hPa) nivel médio mar
-1
0
1
2
3
4
5
DCV Hipertensivas (401-405)
Figura 4.31. Risco relativo para intervalos de pressão atmosférica e casos da doença
cardiovascular Hipertensão consideradas para o estudo entre 2002 e 2005.
O gráfico em forma de U para o efeito da pressão sobre a Hipertensão denota
que existe risco nos extremos de pressão. Abaixo de 930 hPa a mediana é 1 caso. Em
25% dos dias com pressão acima de 1010 hPa ocorreram entre 1 a 4 casos de HT, apesar
da mediana ter sido zero.
Este tipo de gráfico em forma de U é conhecido na literatura há muito tempo
(Danet et al., 1999). Sharovsky (2001) encontrou associação significativa, em forma de
U, entre a temperatura e as mortes por doenças cardiovasculares em São Paulo. A menor
mortalidade para o período de estudo de Sharovsky foi entre 21,6°C e 22,6°C,
aumentando abaixo e acima desta faixa. Tendo em mente as condições térmicas
estabelecidas por Fanger (1970) e os decis usados por Sharosvky em sua tese realizamos
uma análise com os dados de internamento e sensação térmica pelo índice ID
registrados para a AMP. Em vez de se utilizar a média de casos hospitalares utilizou-se
a soma dos casos, já que a unidade fica mais clara. Os resultados para cada doença são
observados das figuras 4.32. a 4.34., considerando intervalos de 2°C de sensação
térmica utilizando o índice de desconforto térmico ID, com Temperatura do ar máxima
(Tar_max) e umidade relativa mínima e doenças.
81
0
20
40
60
80
100
120
<14 14-15 16-17 18-19 20-21 >22
Temperatura (°C)
Casos observados
401-405
Figura 4.32. Soma diária de casos de Doenças Hipertensivas (401-405) registrados
durante o período de 2002 a 2005, considerando os decis de temperaturas usados por
Sharovsky (2001).
0
100
200
300
400
500
600
700
<14 14-15 16-17 18-19 20-21 >22
Temperatura (°C)
Casos observados
410-414
Figura 4.33. Soma diária de casos de DCV Isquêmica (410-414) registrados durante o
período de 2002 a 2005, considerando os decis de temperaturas usados por Sharovsky
(2001).
0
100
200
300
400
500
600
700
<14 14-15 16-17 18-19 20-21 >22
Temperatura (°C)
Casos observados
426-428
Figura 4.34. Soma diária de casos de Insuficiência cardíaca (426-428) registrados
durante o período de 2002 a 2005, considerando os decis de temperaturas usados por
Sharovsky (2001).
82
Para as doenças cardíacas verificou-se que a temperatura entre 18°C a 19°C é a
que mostra menos casos indicando o conforto térmico nessa faixa de temperatura. Este
intervalo é abaixo do encontrado por Sharovsky para São Paulo (22,6 e 23,8°C), o que
parece normal tendo em consideração o clima de São Paulo ser diferente do de Portugal
e já que também existem diferenças de temperatura mínimas e de sua frequencia. Por
isso, um portuense considera a zona de conforto cerca de 4°C abaixo de um paulistano.
Se forem considerados somente os valores anuais para as mesmas doenças foram
encontradas diferenças entre os anos que existiram temperaturas mais elevadas como
2003 e 2005 e os anos típicos como 2002 e 2004. A distribuição dos casos observados
de internamento hospitalar pelos decis de temperatura fica sem a característica em U em
alguns grupos de doenças, como mostra as figuras 4.35. e 4.36..
0
50
100
150
200
250
300
350
<14 14-15 16-17 18-19 20-21 22-23 >24
Sensação termica (°C)
Casos observados
401-405 410-414 426-428
Figura 4.35. Distribuição de casos por decis de sensação térmica (ID Tar_máx Umin)
para as DCV, ano de 2004.
83
0
50
100
150
200
250
300
<14 14-15 16-17 18-19 20-21 22-23 >24
Sensação térmica (°C)
Casos observados
401-405 410-414 426-428
Figura 4.36. Distribuição de casos por decis de sensação térmica (ID Tar máx Umin)
para as DCV, ano de 2003.
De acordo com Gonçalves et al., (2006) a relação entre as DCV, as variáveis
meteorológicas e os índices térmicos é grande, principalmente por stress pelo frio. O
resultado desse estudo para São Paulo mostrou que a mortalidade por doenças
cardiovasculares são sazonais, o que também é verdade para a AMP. Para temperaturas
abaixo de 16-17°C e acima de 19°C ocorrem mais casos de DCV.
Devido a essa variabilidade entre os anos atípicos de maiores valores de
temperaturas e anos típicos existam dificuldades de encontrar correlações simples e
multivariadas entre as variáveis considerando o período de estudo na íntegra.
Neste sentido, no próximo ponto as análises irão tratar as séries de forma mais
isolada considerando períodos anuais ou sazonais para facilitar a compreensão das
relações.
4.1.7. O impacto das variáveis meteorológicas e da qualidade do ar na morbidade
Além da qualidade do ar as condições meteorológicas influenciam os estados de
morbidade. Considerando a multi-causalidade para cada doença os resultados acima
obtidos podem ser considerados significantes. Mas, resta verificar o impacto de outras
variáveis como as meteorológicas admitindo que muitas outras poderiam ser
consideradas. Recorreu-se para isso a Análise de Componentes Principais (ACP) para
avaliar a contribuição de cada variável para cada grupo de doenças. A análise é feita ano
84
a ano para se identificarem melhor as diferenças meteorológicas e de qualidade do ar e
usando a técnica estatística da integração dos dados de 10 em 10 dias com vista a
adquirir maior consistência nos resultados o que está de acordo com Bojariu e Gimeno
(2003). Em seu estudo observaram que a flutuação atmosférica é intrinsecamente
caótica e as anomalias térmicas e de pressão criadas na atmosfera são dependentes da
perda radiativa e da turbulência de superficie na escala de tempo inferior a um mês. Os
autores usaram dados de reanálise do NCEP-NCAR para o período de inverno boreal
entre 1958-1997 e verificaram que a componente de alta frequencia da Oscilação do
Atlântico Norte (OAN) poderia ser interpretada como um processo estocástico com um
intervalo de tempo de 9,5 dias. O intervalo de tempo curto indica que uma perturbação
intrínseca dos parâmetros da OAN é limitada por períodos menores que alguns dias.
Devido a este efeito memória, o índice da OAN e os parâmetros (precipitação,
temperatura, pressão, umidade) que contribuem para o fenômeno podem não ter
correlação. Por isso, foi feita integração das variáveis de 10 em 10 dias antes de se
realizar a ACP. Os resultados da análise anual são apresentados com a permutação entre
o conjunto das variáveis Temperatura do ar (Tar) e Umidade relativa (Ur) presentes sob
a forma de índice de desconforto (ID) e em separado. Assim fica mais fácil identificar
quais destas variáveis meteorológicas têm mais peso para a explicação da doença. Só
serão apresentados resultados cujas comunalidades sejam superiores a 0,26.
Todos os resultados podem ser observados nas tabelas seguintes, começando
com o ano de 2002 na Tabela 4.10. Onde se pode destacar no segundo fator, explicando
31% da variância, a associação negativa entre o ID Tmáx e as DCV HT e no primeiro
fator essa mesma relação com os grupos das DCV IQ e das DR A/B, com 39% da
variância explicada.
85
Tabela 4.10. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação normalizada para
o máximo de variância, para 2002. Os valores a negrito indicam associação igual ou
superior a 0,50.
2002 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,10 -0,77 0,78
ID Tmax Urmin -0,54 0,53 0,95
ID Tmin Urmax -0,54 0,20 0,94
O
3
-0,52 0,60 0,75
PM
10
0,47 0,81 0,79
SO
2
0,20 0,87 0,72
NO 0,97 0,00 0,95
CO 0,94 -0,05 0,92
NO
2
0,81 0,31 0,83
DCV Hipertensivas (401-405) 0,20 -0,51 0,30
Expl.Var 3,63 3,06
Prp.Totl 0,36 0,31
2002 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,24 -0,69 0,77
ID TmaxUrmin -0,65 0,47 0,95
ID TminUrmax -0,58 0,15 0,94
O
3
-0,63 0,46 0,75
PM
10
0,28 0,89 0,79
SO
2
0,01 0,91 0,72
NO 0,94 0,20 0,95
CO 0,92 0,15 0,93
NO
2
0,70 0,51 0,83
DC Isquêmicas (410-414) 0,60 -0,04 0,28
Expl.Var 3,88 2,88
Prp.Totl 0,39 0,29
2002 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,22 -0,70 0,77
ID TmaxUrmin -0,69 0,49 0,95
ID TminUrmax -0,64 0,16 0,94
O
3
-0,59 0,47 0,77
PM
10
0,32 0,89 0,80
SO
2
0,05 0,91 0,74
NO 0,92 0,18 0,96
CO 0,89 0,13 0,93
NO
2
0,69 0,49 0,83
Asma/Bronquite (490-496) 0,64 0,01 0,51
Expl.Var 3,93 2,88
Prp.Totl 0,39 0,29
Ainda em 2002 as DCV Hipertensão (401-405) e Isquêmica (410-414), assim
como o grupo das DR Asma/bronquite (490-496) tem associação positiva com o CO,
óxido e dióxido de nitrogênio e negativa com o O
3
e o ID, no primeiro fator, com uma
86
variância explicada de 36% e 39%. Só o grupo das DCV HT mostrou associação
negativa com o PM
10
e o SO
2
.
Analisando as variáveis temperatura e umidade em separado verifica-se que elas
estruturam resultados diferentes, como segue na tabela 4.11..
Tabela 4.11. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação normalizada para
o máximo de variância, para 2002. Os valores a negrito indicam associação igual ou
superior a 0,50.
2002 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,22 -0,78 0,67
Tar_méd -0,68 0,15 0,48
O
3
-0,58 0,63 0,77
PM
10
0,42 0,83 0,80
SO
2
0,14 0,83 0,77
NO 0,96 0,05 0,94
CO 0,95 -0,01 0,92
NO
2
0,83 0,35 0,86
DCV Hipertensivas (401-405) 0,25 -0,53 0,34
Ur méd 2002 -0,20 -0,78 0,73
Expl.Var 3,67 3,42
Prp.Totl 0,37 0,34
2002 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,29 -0,73 0,66
Tar_méd -0,71 0,11 0,46
O
3
-0,65 0,56 0,78
PM
10
0,31 0,88 0,80
SO
2
0,02 0,86 0,77
NO 0,94 0,16 0,94
CO 0,94 0,10 0,92
NO
2
0,76 0,47 0,85
DC Isquêmicas (410-414) 0,60 -0,04 0,29
Ur méd 2002 -0,12 -0,80 0,73
Expl.Var 3,84 3,27
Prp.Totl 0,38 0,33
2002 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,27 -0,74 0,67
Tar_méd -0,78 0,14 0,73
O
3
-0,62 0,59 0,77
PM
10
0,35 0,86 0,80
SO
2
0,07 0,86 0,79
NO 0,93 0,12 0,94
CO 0,92 0,07 0,92
NO
2
0,76 0,44 0,85
Asma/Bronquite (490-496) 0,62 0,02 0,62
Ur méd 2002 -0,13 -0,80 0,73
Expl.Var 3,89 3,25
Prp.Totl 0,39 0,32
87
As DCV Hipertensivas aparecem no segundo fator diretamente associadas com a
precipitação e umidade e de forma negativa com o Ozônio, PM
10
e SO
2
, com 34 % da
variância explicada. Os grupos das DR Asma/bronquite e DCV Isquêmicas mantêm o
mesmo padrão de associação positiva para os poluentes e precipitação, no primeiro
fator, explicando 38% e 39% da variância, e negativa com a temperatura. O que está de
acordo com os resultados encontrados no ponto anterior ‘4.1.6.2.’, no qual se identificou
risco entre este grupo de doenças e temperaturas mais baixas. Notar que há casos de
relações inversas, demonstrando que aumento das concentrações estão
negativamente associadas a internações. Isto se deve ao fato de que o “bom tempo”
mesmo com concentrações elevadas tem um efeito benéfico.
.
Para o ano de 2003 encontraram-se algumas diferenças como mostra a tabela
4.12., onde DCV HT estão associadas de forma inversa com a temperatura e o ozônio. E
no segundo fator, de forma direta com a umidade e precipitação e os poluentes NO e
CO, com 32% da variância explicada. O grupo das IC e A/B aparecem associadas
positivamente com os mesmos poluentes no primeiro fator com 33% e 35% da variância
explicada, respectivamente, mas negativamente com a temperatura e ozônio.
88
Tabela 4.12. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação normalizada para
o máximo de variância, para 2003. Os valores a negrito indicam associação igual ou
superior a 0,50.
2003 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,09 0,68 0,63
Tar_méd 0,08 -0,82 0,77
O
3
0,11 -0,70 0,53
PM
10
-0,82 -0,37 0,82
SO
2
-0,51 -0,22 0,46
NO -0,77 0,55 0,94
CO -0,77 0,61 0,97
NO
2
-0,91 0,03 0,88
DCV Hipertensivas (401-405) 0,18 0,53 0,26
Ur méd 2003 0,50 0,64 0,67
Expl.Var 3,26 3,18
Prp.Totl 0,33 0,32
2003 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,65 -0,29 0,63
Tar_méd -0,86 0,16 0,83
O
3
-0,66 0,09 0,54
PM
10
-0,14 0,90 0,83
SO
2
-0,03 0,52 0,39
NO 0,73 0,59 0,94
CO 0,79 0,57 0,97
NO
2
0,26 0,88 0,87
Insuficiência Cardíaca (426-428) 0,54 0,09 0,43
Ur méd 2003 0,45 -0,67 0,69
Expl.Var 3,33 3,09
Prp.Totl 0,33 0,31
2003 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_ mm 0,67 -0,27 0,67
Tar_méd -0,86 0,14 0,81
O
3
-0,64 0,06 0,52
PM
10
-0,18 0,90 0,82
SO
2
-0,12 0,53 0,58
NO 0,71 0,61 0,94
CO 0,77 0,60 0,97
NO
2
0,25 0,89 0,87
Asma/Bronquite (490-496) 0,74 -0,04 0,67
Ur méd 2003 0,44 -0,64 0,69
Expl.Var 3,55 3,11
Prp.Totl 0,35 0,31
Neste ano podem-se observar os efeitos positivos que a diminuição da
concentração do SO
2
teve a partir de 2003, como indicado no ponto ‘4.1.3. Distribuição
das concentrações de cada poluente’.
89
Se considerarmos as variáveis Tar e Ur juntas através do calculo do índice ID
obtemos os resultados seguinte (Tabela 4.13.). Onde se encontrou os grupos das DCV
HT e IC no primeiro fator com variância explicada de 36% e 38%, respectivamente,
associados diretamente com a precipitação, NO e CO e de forma inversa com o ozônio e
o ID. O grupo das DR A/B também apresentou as mesmas associações com variância
explicada de 41%.
Tabela 4.13. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação normalizada para
o máximo de variância, para 2003. Os valores a negrito indicam associação igual ou
superior a 0,50.
2003 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,71 -0,17 0,67
ID TmaxUrmin 0,92 0,04 0,98
ID TminUrmax 0,88 -0,10 0,98
O
3
0,56 -0,12 0,50
PM
10
0,33 0,85 0,82
SO
2
0,18 0,54 0,55
NO -0,58 0,74 0,95
CO -0,65 0,74 0,98
NO
2
-0,09 0,89 0,84
DCV Hipertensivas (401-405) -0,50 -0,23 0,26
Expl.Var 3,61 3,01
Prp.Totl 0,36 0,30
2003 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,70 -0,24 0,67
ID TmaxUrmin -0,95 0,13 0,98
ID TminUrmax -0,93 -0,02 0,98
O
3
-0,50 -0,11 0,51
PM
10
-0,26 0,88 0,83
SO
2
-0,09 0,51 0,50
NO 0,61 0,70 0,95
CO 0,68 0,69 0,98
NO
2
0,14 0,89 0,84
Insuficiência Cardíaca (426-428) 0,62 0,07 0,43
Expl.Var 3,81 2,90
Prp.Totl 0,38 0,29
90
2003 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,70 -0,22 0,71
ID TmaxUrmin -0,93 0,11 0,98
ID TminUrmax -0,91 -0,04 0,98
O
3
-0,49 -0,13 0,50
PM
10
-0,28 0,87 0,82
SO
2
-0,17 0,53 0,64
NO 0,61 0,72 0,95
CO 0,68 0,70 0,98
NO
2
0,16 0,88 0,84
Asma/Bronquite (490-496) 0,81 -0,03 0,67
Expl.Var 4,05 2,91
Prp.Totl 0,41 0,29
Segundo a análise em pontos anteriores, os grupos das DCV Hipertensivas e
Insuficiência Cardíaca tiveram relações distintas com as variáveis em estudo se for
considerado o período completo. Mas para o ano de 2003 verificou-se que o grupo das
Hipertensivas (401-405) aparece positivamente associado à umidade, precipitação e aos
poluentes CO e NO e negativamente com o ID, assim como, o grupo Insuficiência
Cardíaca (426-428). Neste ano ao contrário de 2002, o grupo das DR Asma/bronquite
aparece positivamente associado com a precipitação e negativamente com a
temperatura, o que indica a diferença interanual e como conseqüência diferentes
impactos meteorológicos sobre a saúde.
Para o ano de 2004 realizaram-se os mesmo procedimentos estatísticos, mas
incorporando a série de PM
2,5
, disponível a partir deste ano (Tabela 4.14.). Os
resultados revelam as DCV HT e as DR A/B no primeiro fator com 39% e 42%,
respectivamente, de variância explicada com associação direta com todos os poluentes,
exceto o SO
2
.
91
Tabela 4.14. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação normalizada para
o máximo de variância, para 2004. Os valores a negrito indicam associação igual ou
superior a 0,50.
2004 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,04 -0,69 0,57
Tar_méd -0,69 0,27 0,79
O
3
-0,65 0,62 0,92
PM
10
0,54 0,79 0,92
SO
2
-0,18 0,79 0,63
NO 0,94 0,11 0,93
CO 0,97 0,16 0,98
NO
2
0,68 0,65 0,94
PM
2,5
0,68 0,62 0,89
DCV Hipertensivas (401-405) 0,55 -0,09 0,60
Ur med 2004 0,09 -0,62 0,77
Expl.Var 4,28 3,42
Prp.Totl 0,39 0,31
2004 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,18 0,68 0,58
Tar_méd -0,58 -0,40 0,79
O
3
-0,49 -0,75 0,90
PM
10
0,71 -0,64 0,92
SO
2
0,04 -0,79 0,63
NO 0,94 0,11 0,93
CO 0,98 0,07 0,98
NO
2
0,82 -0,47 0,94
PM
2,5
0,81 -0,43 0,89
Asma/Bronquite (490-496) 0,61 0,06 0,41
Ur med 2004 0,04 0,69 0,72
Expl.Var 4,66 3,11
Prp.Totl 0,42 0,28
A temperatura aparece com associação negativa. Estes resultados enfatizam a
importância da temperatura na morbidade respiratória e cardiovascular.
Se a temperatura e umidade foram incorporadas no ID os resultados ainda para
2004 são os seguinte (Tabela 4.15.). Onde as variâncias são explicadas no segundo fator
com 36% (HT), 34% (IQ), 32% (IC).
92
Tabela 4.15. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação normalizada para
o máximo de variância, para 2004. Os valores a negrito indicam associação igual ou
superior a 0,50.
2004 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,58 0,23 0,50
ID TmaxUrmin 0,02 -0,87 0,97
ID TminUrmax -0,11 -0,83 0,97
O
3
0,17 -0,74 0,85
PM
10
0,97 0,06 0,93
SO
2
0,65 -0,57 0,68
NO 0,58 0,70 0,93
CO 0,61 0,76 0,98
NO
2
0,89 0,29 0,94
PM
2,5
0,89 0,27 0,89
DCV Hipertensivas (401-405) 0,11 0,60 0,51
Expl.Var 4,05 3,96
Prp.Totl 0,37 0,36
2004 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,56 -0,23 0,66
ID TmaxUrmin -0,03 0,90 0,97
ID TminUrmax -0,15 0,84 0,96
O
3
0,12 0,71 0,86
PM
10
0,97 0,00 0,92
SO
2
0,61 0,62 0,71
NO 0,63 -0,63 0,96
CO 0,66 -0,72 0,98
NO
2
0,91 -0,25 0,94
PM
2,5
0,91 -0,21 0,91
DC Isquêmicas (410-414) 0,06 -0,52 0,74
Expl.Var 4,15 3,77
Prp.Totl 0,38 0,34
2004 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm 0,50 0,38 0,50
ID TmaxUrmin 0,19 -0,87 0,97
ID TminUrmax 0,30 -0,79 0,96
O
3
0,03 -0,70 0,85
PM
10
-0,95 -0,18 0,92
SO
2
-0,49 -0,70 0,68
NO -0,74 0,54 0,94
CO -0,78 0,59 0,98
NO
2
-0,93 0,09 0,94
PM
2,5
-0,93 0,06 0,88
Insuficiência Cardíaca (426-428) 0,11 0,54 0,44
Expl.Var 4,44 3,49
Prp.Totl 0,40 0,32
Desta maneira as doenças aparecem inversamente associadas com a temperatura
dada pela sensação térmica do índice ID e com o ozônio e SO
2
. E de forma positiva com
93
o NO e CO. Como observado no ponto ‘4.1.3.’ durante o verão deste ano houve um
aumento da concentração de SO
2
, por isso, este poluente aparece aqui diretamente
relacionado com a temperatura no segundo fator.
Em 2005 foi possível obter os seguintes resultados expressos nas tabelas 4.16 e
4.17.. Primeiro com as variáveis temperatura e umidade em separado. Onde se verifica a
relação direta no segundo fator das doenças cardíacas com o NO, NO
2
e CO e negativa
com a temperatura. As DC IQ aparecem com variância explicada de 27% e IC de 30%.
Tabela 4.16. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação normalizada para
o máximo de variância, para 2005. Os valores a negrito indicam associação igual ou
superior a 0,50.
2005 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,73 0,18 0,76
Tar_méd 0,23 -0,84 0,95
O
3
-0,04 -0,30 0,67
PM
10
0,94 0,07 0,97
SO
2
0,73 -0,19 0,69
NO 0,28 0,90 0,88
CO 0,50 0,83 0,97
NO
2
0,74 0,56 0,94
PM
2,5
0,90 0,21 0,93
DC Isquêmicas (410-414) -0,22 0,44 0,45
Ur med 2005 -0,72 -0,16 0,75
Expl.Var 4,27 2,96
Prp.Totl 0,39 0,27
2005 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,74 0,17 0,75
Tar_méd 0,25 -0,84 0,95
O
3
-0,04 -0,25 0,70
PM
10
0,93 0,12 0,97
SO
2
0,74 -0,16 0,69
NO 0,25 0,89 0,88
CO 0,46 0,85 0,98
NO
2
0,72 0,59 0,94
PM
2,5
0,89 0,24 0,93
Insuficiência Cardíaca (426-428) -0,15 0,70 0,58
Ur med 2005 -0,73 -0,17 0,75
Expl.Var 4,18 3,28
Prp.Totl 0,38 0,30
94
2005 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_quant mm -0,73 0,14 0,76
Tar_méd 0,23 -0,83 0,95
O
3
-0,01 -0,30 0,66
PM
10
0,93 0,12 0,97
SO
2
0,75 -0,19 0,70
NO 0,25 0,92 0,88
CO 0,47 0,85 0,97
NO
2
0,74 0,54 0,94
PM
2,5
0,88 0,26 0,92
Asma/Bronquite (490-496) -0,07 0,68 0,53
Ur med 2005 -0,75 -0,09 0,77
Expl.Var 4,20 3,23
Prp.Totl 0,38 0,29
As DR A/B seguiram o mesmo conjunto de associações que as DCV e com
variância explicada de 29%.
Na tabela 4.17. são apresentados os resultados de ACP para o ano de 2005, mas
com o índice ID. Apesar da variância continuar a ser explicada no segundo fator, esta é
mais alta que na tabela 4.16. onde se tratou o mesmo ano, mas sem o índice (com
temperatura e umidade em separado). O grupo IQ apresenta variância explicada de 32%,
IC de 35% e A/B de 35%.
Tabela 4.17. Componentes Principais e Comunalidades com Rotação
normalizada para o máximo de variância, para 2005. Os valores a negrito indicam
associação igual ou superior a 0,50.
2005 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,62 0,21 0,70
ID TmaxUrmin 0,21 -0,93 0,97
ID TminUrmax -0,02 -0,94 0,97
O
3
-0,21 -0,12 0,71
PM
10
0,95 -0,12 0,97
SO
2
0,69 -0,28 0,65
NO 0,47 0,80 0,86
CO 0,65 0,72 0,98
NO
2
0,84 0,39 0,91
PM
2,5
0,93 0,04 0,92
DC Isquêmicas (410-414) -0,20 0,50 0,48
Expl.Var 4,12 3,47
Prp.Totl 0,37 0,32
95
2005 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,65 0,18 0,70
ID TmaxUrmin 0,28 -0,91 0,97
ID TminUrmax 0,05 -0,94 0,97
O
3
-0,2 -0,1 0,71
PM
10
0,95 -0,04 0,96
SO
2
0,72 -0,23 0,65
NO
0,42 0,82 0,86
CO
0,59 0,77 0,98
NO
2
0,81 0,46 0,90
PM
2,5
0,92 0,1 0,93
Insuficiência Cardíaca (426-428) -0,08 0,74 0,58
Expl.Var 4 3,83
Prp.Totl 0,36 0,35
2005 Fator 1 Fator 2 Comunalidades
Prec_mm -0,66 0,11 0,70
ID TmaxUrmin 0,34 -0,89 0,97
ID TminUrmax 0,11 -0,93 0,97
O
3
-0,17 -0,15 0,68
PM
10
0,95 0,03 0,96
SO
2
0,74 -0,21 0,65
NO 0,35 0,87 0,88
CO 0,53 0,81 0,98
NO
2
0,78 0,47 0,90
PM
2,5
0,91 0,18 0,92
Asma/Bronquite (490-496) -0,01 0,67 0,47
Expl.Var 3,90 3,84
Prp.Totl 0,35 0,35
O ano de 2005 segue o mesmo tipo de relação entre as doenças e os poluentes
que 2004, NO e CO. Neste ano, assim como nos anteriores, com este tipo de relação não
foi possível encontrar relação entre o PM
10
e as doenças. Este poluente será
exaustivamente analisado em períodos de tempo menores, no ponto ‘4.3. Estudo de
Casos’, onde se entenderá melhor a sua influencia.
Assim como em 2002, para 2004 e 2005 as DR Asma/bronquite não aparecem
relacionadas no mesmo fator que a precipitação.
A introdução do PM
2,5
na análise de 2004 e 2005 fez aumentar estatisticamente a
relação das doenças com o SO
2
, como houve diminuição expressiva da concentração de
SO
2
a partir de 2003 este assim não deve ter relação causa-efeito fisiológica com as
doenças, superior á relação que tinha em 2002 ou 2003.
A análise de componentes identifica que a população da área metropolitana do
Porto sente agravos às doenças cardiovasculares e respiratórias Asma/bronquite
96
por influência, principalmente, dos poluentes NO, NO
2
e CO, da precipitação e da
temperatura. Inclusive em 2004 achou-se associação positiva entre as DCV
Hipertensão e as DR Asma/bronquite com o PM
2,5
.
No próximo ponto será feita a análise sazonal para tentar identificar se estas
relações se mantêm ou aumentam em determinadas épocas do ano.
4.2. Análise sazonal
Como verificado na análise descritiva no ponto anterior (4.1.1), alguns poluentes
mostraram variações sazonais bem definidas.
Este capítulo será dividido nas 4 estações do ano, contendo, assim, somente a
análise das séries correspondentes a esse período para os 4 anos de estudo. Em cada
estação do ano serão avaliadas todas as variáveis em conjunto, temporalmente
correlacionadas. Para esta análise de regressão não foi considerada a precipitação, mas é
considerada a umidade relativa como parte da variável sensação térmica para cada
estação. A relação da precipitação com as doenças e as outras variáveis foi identificada
de forma geral no ponto anterior com a ACP e também, será analisada com detalhe no
ponto ‘4.3. Estudo de casos’, relacionada principalmente com os poluentes.
4.2.1. Primavera
Para a análise do período da primavera incluíram-se os meses de abril a junho de
cada ano. A Primavera do clima Mediterrânico apresentou valores de temperatura
ligeiramente crescentes durante o período de estudo (como evidenciado pelo aumento
de dias com temperaturas mais altas de conforto térmico no ponto 4.1.2.) e períodos de
precipitação decrescentes e de menor intensidade que no inverno, como mostra a figura
4.37..
97
IDtmáxHrmin Prec_quant mm
01/01/02
07/05/02
11/09/02
16/01/03
23/05/03
27/09/03
01/02/04
07/06/04
12/10/04
16/02/05
23/06/05
28/10/05
Tempo (dias)
0
4
8
12
16
20
24
Temperatura (°C) e Precipitação (mm)
Figura 4.37. Sensação térmica pelo índice de desconforto (ID) e precipitação ao longo
do período de estudo de 2002 a 2005, em intervalos de confiança de +/-95% em torno
do ponto médio.
A análise de regressão múltipla permite avaliar o peso que um conjunto de fatores
independentes tem sobre a doença selecionada. Somente os casos de regressão múltipla
com valores de significância foram colocados nas tabelas seguintes.
A tabela 4.18. mostra a influencia de diferentes variáveis sobre as doenças
cardiovasculares HT
Tabela 4.18. Sumário de regressão múltipla, para os meses de Primavera, para a variável
dependente: DCV Hipertensivas (401-405); R=0,359 R²= 0,129; R²(ajustado)=0,076
F(9,149)=2,45 p<0,01243 ; erro padrão estimado: 0,755. Os valores em negrito são
significativos para a regressão.
N=159
Beta Erro padrão
de Beta
B Erro padrão
de B
t(149) p
Intercepto 2,531
0,781 3,24 0,001
O
3
-0,099
0,143 -0,003
0,005 -0,70 0,488
PM
10
0,860
0,212 0,037
0,009 4,07 0,000
SO
2
-0,127
0,105 -0,018
0,015 -1,21 0,228
NO -0,011
0,202 -0,002
0,029 -0,05 0,956
CO -0,223
0,173 -0,002
0,001 -1,29 0,199
NO
2
-0,022
0,235 -0,001
0,015 -0,09 0,927
PM
2,5
Vermoim -0,300
0,176 -0,015
0,009 -1,71 0,090
ID Tmin Urmáx 0,127
0,149 0,030
0,036 0,85 0,395
ID TmáxUrmin -0,360
0,155 -0,105
0,045 -2,32 0,022
É nesta estação que existe a polinização de vários tipos de vegetais, aumentando a
dispersão de material particulado orgânico, como o pólen. Este fato pode contribuir para
98
a relação forte (Beta=0.860) da doença com o PM
10
, indicando que existe um grande
aumento de casos por esta doença associados ao aumento deste particulado, na
denominada febre-do-feno, típica de latitudes médias (Tromp, 1980). Por outro lado, a
relação com o ID Tmáx Urmin é negativa (Beta =-0,360) indicando que em
temperaturas altas há menos casos e vive-versa.
A Insuficiência cardíaca mostrou-se relacionada com o NO (Tabela 4.19.).
Tabela 4.19. Sumário da regressão múltipla, para a Primavera, para a variável
dependente: Insuficiência Cardíaca (426-428); R=0,272 R²=0,074; R² (ajustado)=0,018;
F(9,149)=1,32 p<0,232; Erro padrão estimado: 2,03. Os valores em negrito são
significativos para a regressão.
Beta Erro padrão
de Beta
B Erro padrão
de B
t(149) p
Intercepto
4,797 2,096 2,29 0,024
O
3
0,198 0,147 0,018 0,013 1,34 0,181
PM
10
-0,133 0,218 -0,015 0,024 -0,61 0,543
SO
2
-0,143 0,109 -0,052 0,039 -1,32 0,190
NO 0,510 0,208 0,187 0,077 2,45 0,015
CO -0,322 0,178 -0,007 0,004 -1,80 0,074
NO
2
0,113 0,242 0,019 0,041 0,46 0,643
PM
2,5
Vermoim
-0,073 0,181 -0,010 0,024 -0,40 0,689
ID tmin Urmáx
0,194 0,154 0,121 0,096 1,26 0,210
IDtmáxUrmin -0,178 0,160 -0,135 0,122 -1,11 0,270
Durante o período da primavera a correlação múltipla entre as variáveis (R) foi
pequena para ambas as DCV HT e IC. Os coeficientes de correlação R
2
ajustado, o qual
considera a redução no total de variações da variável independente devido às suas
variações mediantes o número de graus de liberdade, apesar de serem baixos são os
melhores entre os resultados encontrados para este período.
No próximo ponto é feita a análise somente com os meses de verão de 2002 a
2005.
4.2.2. Verão
Selecionaram-se os meses de julho a setembro de cada ano para a análise do
período de verão, porque são estes meses que apresentam uma climatologia, geralmente,
típica do verão do clima mediterrânico. O verão mediterrânico é uma estação
99
considerada seca e apresenta as temperaturas mais elevadas do ano. No entanto, a
precipitação ocorre com alguma intensidade em determinados dias (Figura 4.38.).
Figura 4.38. Precipitação entre julho e setembro para o período de estudo (2003-
2005).
Pelo gráfico anterior observa-se que a intensidade da precipitação diminuiu
significativamente em 2005 cerca de 86% em relação ao verão de 2002 e 78% em
relação a 2004 (Tabela 4.20.). Segundo a climatologia (1971-2000) para estes meses de
verão o total médio é de 116 mm. Então, em 2005 precipitou só 33,6 % desse valor e em
2002 precipitou 141% mais que a média.
Tabela 4.20. Precipitação total durante os meses de verão (julho-setembro) para cada
ano
Ano 2002
2003
2004
2005
Precipitação total (mm) 280,3
114,9
183
39,1
Apesar de haver alguma precipitação durante o verão, em geral, durante o dia na
zona costeira e beira mar, o céu está limpo e nas horas de maior insolação, o vento é
forte de norte, conhecido pela ‘nortada’, descrita no ponto ‘2.1. Clima’.
Além deste fenômeno localizado, principalmente, na região norte do país, existe
também em escala sinótica o vento de leste, devido à ação do anticiclone dos Açores.
Por sua vez, o vento vindo de leste é seco e quente, favorecendo a propagação de
incêndios em matas e florestas (Ver anexo I), freqüentes nesta altura do ano. Este
100
conjunto de fatores é propício ao aumento de poluentes fotoquímicos primários e
secundários (O
3
) quando diminui a nebulosidade.
No caso do período de estudo, nos meses de verão, o O
3
esteve associado com a
insuficiência cardáca (426-428) (Beta= -0,194) e doenças respiratórias do grupo das
asma/bronquite (490-496) (Beta= 0,18) (Tabelas 4.21. e 4.22.).
Tabela 4.21 Sumario da regressão múltipla, para o Verão, para a variável dependente:
Insuficiência Cardíaca (426-428) R=0,304; R²=0,923; R²(ajustado)=0,039;
F(9,153)=1,73, p<0,086; Erro padrão estimado: 1,680. Valores significativos de
regressão em negrito.
N=163
Beta Erro padrão de
Beta
B Erro padrão
de B
t(153) p
Intercepto 3,699
2,364 1,56 0,120
O
3
-0,194
0,087 -0,009
0,004 -2,23 0,027
PM
10
0,202
0,217 0,013
0,014 0,93 0,353
SO
2
-0,071
0,098 -0,020
0,028 -0,72 0,470
NO -0,241
0,149 -0,055
0,034 -1,62 0,107
CO 0,082
0,196 0,001
0,002 0,42 0,676
NO
2
0,327
0,200 0,039
0,024 1,63 0,104
PM
2,5
Vermoim -0,301
0,211 -0,022
0,015 -1,43 0,155
ID tmin Urmáx -0,141
0,124 -0,113
0,099 -1,14 0,257
IDtmáxUrmin 0,022
0,120 0,026
0,141 0,19 0,853
Segundo o resultado a IC tem relação com p< 0,050 e inversa com o O
3
, isto é,
verifica-se um aumento de casos quando ocorre diminuição de ozônio. Apesar de ser
tratar de uma doença cardíaca, assim como, nas doenças respiratórias a baixa
concentração de ozônio em períodos prolongados pode ter um efeito nefasto, como
explicado mais adiante neste ponto. Além disso, este tipo de doença é multi-causal, isto
é, a origem da Insuficiência Cardíaca pode ser um problema respiratório agravado.
No caso das DR Asma/bronquite a relação com esse poluente é positiva com
Beta=0,18 (Tabela. 4.22.) indicando que quando o ozônio aumenta existe também um
pequeno aumento de casos.
101
Tabela 4.22. Sumário de regressão múltipla, para o Verão, para a variável dependente:
Asma/Bronquite (490-496); R=0,253 R²=0,064; R
2
ajustado= 0,0022; F(10,152)=1,035;
p<0,417; Erro padrão estimado:0,890. Os valores em negrito são significativos para a
regressão.
N=163
Beta Erro padrão de
Beta
B Erro padrão
de B
t(146) p
Intercepto 0,57 1,37 0,41 0,68
O
3
0,18 0,09 0,00 0,00 1,99 0,05
PM
10
0,12 0,23 0,00 0,01 0,51 0,61
SO
2
-0,00 0,10 -0,00 0,01 -0,03 0,97
NO 0,07 0,16 0,01 0,02 0,45 0,65
CO 0,01 0,20 0,00 0,00 0,06 0,95
NO
2
-0,02 0,21 -0,00 0,01 -0,10 0,92
PM
2,5
Vermoim -0,15 0,22 -0,01 0,01 -0,69 0,49
ID Tmáx Urmáx -0,34 0,20 -0,10 0,06 -1,68 0,09
ID Tmin Urmáx 0,02 0,13 0,01 0,05 0,15 0,88
ID Tmáx Urmin 0,16 0,19 0,10 0,11 0,86 0,39
Alguns estudos (Jaffe et al., 2003; Moura, et al. 2008; Brito, 2007) têm
encontrado associação positiva entre altas concentrações de O
3
e admissões hospitalares.
No entanto, existem também algumas publicações que mostram resultados entre
concentrações baixas de ozônio e de morbidade negativas. Por exemplo, Ritchie e Lener
(2004) mostraram que há associação negativa do ozônio com a asma nas crianças em
Indianópolis, mas não encontraram os mesmos resultados para Londres, México
Vancouver, entre outras cidades. Por isso, os resultados são um pouco contraditórios.
Segundo Joseph (2007), estes resultados podem estar relacionado com a emissão de
metil-nitrito das combustões de metil-éteres ou ésteres na ignição de combustíveis. O
metil-nitrito é conhecido por ser altamente tóxico e intimamente relacionada com os
alquil-nitritos, os quais induzem a sensibilidade no trato respiratório humano (Joseph,
2002). Considerando que a luz é essencial para que as reações fotoquímicas de oxidação
do ozônio se realizem, a provável explicação para os diferentes resultados encontrados
para o O
3
pode ser a existência de nitritos que facilmente desaparecem com a radiação
solar (Joseph, 2007). Em dias com baixa radiação solar as concentrações de O
3
também
são baixas e as de metil-nitritos são altas. Então a baixa concentração de ozônio em dias
de baixa radiação solar são indicativos de altas concentrações de nitritos. Por isso, a
relação negativa do ozônio e positiva do NO e NO
2
com as doenças. Neste sentido, é
esperado um efeito mais agudo dos nitritos sobre as doenças em períodos de outono
quando existe maior cobertura de nuvens, como será visto no próximo ponto.
102
4.2.3. Outono
Durante o Outono (outubro a dezembro) o período de exposição solar é
substancialmente reduzido. Inicia-se o período de chuvas. Na analise climatológica de
1971-2000 a precipitação total média foi de 491,1 mm entre outubro e dezembro. Para o
período de estudo a precipitação teve intensidade diferente como se pode observar na
tabela 4.23.. Em 2002 e 2003 precipitou mais que a média 60% e 5,5%,
respectivamente, e em 2004 e 2005 precipitou menos que a média 33,2% e 32,3%,
respectivamente.
Tabela 4.23. Precipitação durante o outono (outubro-dezembro) de cada ano de estudo.
Ano 2002 2003 2004 2005
Precipitação (mm) 784,4 518,1 328 332,6
As temperaturas máximas e mínimas decrescem gradualmente. Contudo, nesta
estação por cerca de uma semana ocorre o “Verão de São Martinho”, expressão
regional, utilizada em alguns países da Europa para designar a sucessão de dias mais
quentes, que ocorrem na primeira quinzena de novembro, próximo ao dia de São
Martinho (11 de novembro).
Mediante estas características meteorológicas, durante o outono o NO mostrou
ser o melhor preditor das DCV Isquêmicas (Tabela 4.24.). O Beta para esta relação foi
de 0,30, p<0,050.
Tabela 4.24. Sumário de regressão múltipla, para o Outono, para a variável dependente:
DCV Isquêmicas (410-414) R= 0,183; R²=0,0333; F(9,201)=0,771, p<0,643; Erro
padrão estimado: 2,01. Os valores em negrito são significativos para a regressão.
N=211
Beta Erro padrão
de Beta
B Erro padrão
de B
t(201) p
Intercepto
5,708 1,609 3,55 0,000
O
3
0,009
0,075 0,001 0,007 0,12 0,903
PM
10
0,043
0,225 0,003 0,018 0,19 0,850
SO
2
-0,060
0,093 -0,031 0,048 -0,65 0,519
NO 0,310
0,153 0,032 0,016 2,02 0,044
CO -0,259
0,188 -0,002 0,002 -1,38 0,170
NO
2
-0,004
0,163 -0,001 0,023 -0,02 0,980
PM
2,5
Vermoim -0,033
0,163 -0,003 0,014 -0,20 0,838
ID tmin Urmáx 0,127
0,139 0,074 0,081 0,92 0,360
IDtmáxUrmin -0,174
0,141 -0,142 0,115 -1,24 0,218
103
A Insuficiência Cardíaca também revelou ser melhor predita pelos poluentes NO
(0,28) e NO
2
(0,42) (Tabela 4.25.).
Tabela 4.25. Sumário de regressão múltipla, para o Outono, para a variável dependente
Insuficiência Cardíaca (426-428): R=0,31699617 R²=0,100; R²(ajustado)=0,0602
F(9,201)=2,495, p<,01005; Erro Padrão estimado: 1,980. Os valores em negrito são
significativos para a regressão.
N=211 Beta
Erro padrão de
Beta B
Erro padrão
de B t(201)
p
Intercepto
3,072 1,586 1,940
0,054
O
3
-0,084
0,072 -0,008
0,007 -1,160
0,248
PM
10
-0,191
0,217 -0,015
0,017 -0,880
0,380
SO
2
-0,108
0,089 -0,057
0,048 -1,200
0,230
NO 0,283 0,148 0,030 0,016 1,910
0,057
CO -0,361
0,182 -0,003
0,002 -1,990
0,048
NO
2
0,417 0,157 0,060 0,023 2,660
0,008
PM
2,5
Vermoim 0,119 0,157 0,011 0,014 0,760
0,447
ID tmin Urmáx 0,049 0,134 0,029 0,080 0,370
0,715
IDtmáxUrmin
0,016 0,136 0,014 0,113 0,120
0,904
4.2.4. Inverno
Durante o inverno (considerado janeiro a março) ocorrem as temperaturas
máximas e mínimas mais baixas do ano. Em geral, é a estação com maior precipitação
(Tabela 4.26.). Climatologicamente (1970-2000) tem um total médio para este conjunto
de meses de 387,2 mm. O que representa que em 2002, 2004 e 2005 observou 7,1%,
36,5% e 74,2% menos precipitação em relação à média, respectivamente e em 2003
houve 39,4% mais precipitação em relação à média climatológica.
Tabela 4.26. Precipitação total para o período de inverno (janeiro-março) de cada ano
em estudo.
Ano
2002 2003 2004 2005
Precipitação total (mm)
359,60 539,60 246,00
99,7
Contudo, podem acontecer fenômenos de bloqueio à passagem de frentes que
tornem o inverno atípico, ocorrendo inversão térmica, como foi o caso do inverno de
2004/2005. Como se pode verificar no gráfico da Figura 4.39., ocorreram longos
períodos de seca durante o inverno.
104
0
5
10
15
20
25
30
35
40
12/09/04
21/09/04
30/09/04
09/10/04
18/10/04
27/10/04
05/11/04
14/11/04
23/11/04
02/12/04
11/12/04
20/12/04
29/12/04
07/01/05
16/01/05
25/01/05
03/02/05
Tempo (dias)
Precipitação (mm)
5
10
15
20
25
Temperatura (°C)
Prec Tar méd
Figura 4.39. Gráfico termo-pluviométrico diário. Precipitação (Prec) representada pelas
barras e Temperatura média do ar (Tar méd) pela linha.
Realizou-se análise de regressão múltipla para identificar a relação entre as
séries temporais durante todos os invernos em estudo (2002-2005) (Tabelas 4.27 e
4.28.).
Tabela 4.27. Sumário de regressão múltipla, para o Inverno, para a variável dependente:
DCV Isquêmica (410-414); R=0,193; R²=0,037; R
2
(ajustado)=0,0025; F(9,248)=1,071,
p<0,384, Erro padrão estimado:1,93. Os valores em negrito são significativos para a
regressão.
N=258
Beta Erro padrão de
Beta
B Erro padrão
de B
t(248) p
Intercepto
3,860 1,391 2,77 0,006
O
3
0,164 0,080 0,014 0,007 2,05 0,041
PM
10
-0,275
0,158 -0,021
0,012 -1,74 0,083
SO
2
-0,042
0,088 -0,023
0,048 -0,48 0,631
NO 0,139 0,159 0,013 0,015 0,87 0,384
CO -0,081
0,183 -0,001
0,001 -0,44 0,659
NO
2
0,094 0,144 0,013 0,020 0,65 0,516
PM
2,5
Vermoim 0,181 0,139 0,014 0,011 1,30 0,196
ID tmin Urmáx -0,005
0,089 -0,003
0,057 -0,06 0,954
IDtmáxUrmin -0,046
0,087 -0,052
0,098 -0,53 0,597
105
Tabela 4.28. Sumário de regressão múltipla, para o inverno, para a variável dependente:
DR Pneumoconioses (500-507); R=0,229; R²=0,0496; R²(ajustado)=0,0152;
F(9,248)=1,441, p<0,171; erro padrão estimado: 0,73. Os valores em negrito são
significativos para a regressão.
N=258
Beta Erro padrão de
Beta
B Erro padrão
de B
t(248) p
Intercepto -0,183 0,523 -0,351 0,726
O
3
0,166 0,079 0,005 0,002 2,095 0,037
PM
10
-0,156 0,157 -0,004 0,004 -0,998 0,319
SO
2
0,016 0,088 0,003 0,018 0,186 0,853
NO 0,230 0,158 0,008 0,006 1,453 0,147
CO -0,126 0,182 -0,000 0,001 -0,691 0,490
NO
2
-0,061 0,144 -0,003 0,008 -0,427 0,670
PM
2,5
Vermoim 0,132 0,138 0,004 0,004 0,954 0,341
ID tmin Urmáx 0,108 0,088 0,026 0,022 1,224 0,222
IDtmáxUrmin 0,060 0,086 0,026 0,037 0,698 0,486
Durante esta estação o ozônio também foi o poluente com o qual algumas
doenças parecem ter associação. Os valores de R que identificam a relação múltipla
entre as variáveis são em torno dos 20%.
Não se encontraram valores de significância para o PM
10
como se verifica em
outros estudos deste tipo. Uma possível explicação é que a forte influencia da
variabilidade do ozônio versus NO
x
provoca um viés no peso que seria atribuído ao
PM
10
. Por outro lado, o PM
10
apresenta picos elevados somente em eventos
meteorológicos específicos que não aconteceram em todos os anos, mas acontecem,
especialmente, no inverno e na primavera como inversões térmicas. Segundo o gráfico
4.7. do ponto ‘4.1.3. Distribuição de poluentes’ a maior porcentagem (mais de 75% dos
casos) de concentrações são inferiores a 60 µg/m
3
. Logo, é natural que as concentrações
não tenham impacto significativo no agravo das morbidades em estudo no resto do ano.
Já que esse valor corresponde ao índice de qualidade classificado como ‘médio’. O que
corresponde a situações meteorológicas com características agradáveis, em que as
pessoas muito sensíveis devem limitar as atividades ao ar livre, segundo Agencia
Portuguesa do Ambiente (APA).
Em pontos seguintes serão feitos filtros e análises específicas de períodos em
que ocorreram extremos como ‘temperaturas muito elevadas no verão’ e ‘ausência de
precipitação durante o inverno’, com o objetivo de se retirar informação sobre o impacto
das variáveis durante esses períodos.
106
4.3. Estudos de caso
Neste ponto do trabalho serão considerados estudos de casos relativos a períodos
curtos e específicos para análise. O objetivo é retirar mais informação dos dados e
identificar relações que não foi possível observar com períodos longos, os quais por
vezes contem séries com informações que se anulam ao longo do tempo devido à sua
grande variabilidade.
4.3.1. Eventos extremos
Primeiramente trataremos de eventos extremos. Segundo a Organização mundial
de Meteorológica (site: http://www.wmo.int/pages/themes/hazards/index_en.html),
riscos naturais são eventos meteorológicos e climáticos severos e extremos que ocorrem
em qualquer parte do mundo. Além disso, a mesma fonte salienta que os riscos naturais
tornam-se desastres naturais quando as vidas das pessoas e seus bens são destruídos. De
acordo com Nogueira et al. (2005) por exemplo, em Portugal durante a onda de calor de
2003 houve 37,7% de excesso de mortes, o que representou 41,5% das mortes
nacionais. Nos pontos anteriores os 4 anos de estudo apresentaram diferenças
meteorológicas sazonais importantes. Além disso, registraram-se alguns anos em que a
precipitação e temperatura estiveram acima ou abaixo dos valores médios
climatológicos normais. Períodos de ‘muito calor’ ou ‘ausência de precipitação no
inverno’, isto é, eventos meteorológicos atípicos dentro da climatologia dita normal para
a área em estudo, foram designados por eventos extremos. Não se designaram período
de ‘onda de calor’ ou ‘seca’ porque para a área em estudo não chegaram a cumprir o
número de dias especificado (de acordo com a definição utilizada pelo Instituto de
Meteorologia de Portugal (2005) , ocorre uma onda de calor quando, num intervalo de
pelo menos seis dias consecutivos, a temperatura máxima diária é superior em 5 ºC ao
valor médio diário no período de referência) para obter essa designação.
Neste ponto da tese, isolaram-se esses eventos extremos que ocorreram no verão
de 2003 e 2005 (período de temperaturas acima da média máxima normal) e no inverno
de 2004/2005 (inversão térmica, com diminuição de precipitação), para uma análise
mais detalhada com o objetivo de se identificar o impacto desses eventos na qualidade
do ar e na saúde pública. Desta forma, colocaram-se como variáveis independentes as
107
meteorológicas e como variáveis dependentes os poluentes e os grupos de doenças
respiratórias e cardiovasculares.
4.3.1.1. Verão
Assim como em pontos anteriores para este ponto os meses de verão são julho a
setembro. Primeiro são observados os valores médios gerais para estes meses e depois
serão selecionados os meses de agosto de 2003 e 2005 para uma análise mais restrita.
Considerando somente os meses de verão (julho a setembro) as condições
meteorológicas médias foram observadas na tabela 4.29.
Tabela 4.29. Temperaturas média (méd), máxima (máx) e mínima (min) do ar (Tar) e
umidade relativa (Ur) nos meses de verão entre 2002- 2005.
Verão Tar_méd Tar_máx Tar_min UR_méd Ur min
Média julho-setembro 19,3 °C 24,3 °C 15,0 °C 73,7 % 58,4 %
Considerando o conjunto de valores diários máximos de temperatura para o
período de verão observamos valores médios decrescentes para cada ano (Figura 4.40.).
Tar_max = 51,7743-0,0007*x
05/11/01
24/05/02
10/12/02
28/06/03
14/01/04
01/08/04
17/02/05
05/09/05
24/03/06
Tempo (dias)
16
18
20
22
24
26
28
30
32
34
36
38
40
Tar_max
Figura 4.40. Valores máximos de temperatura do ar para o período de julho-
setembro de 2002 a 2005.
Durante o período de estudo ocorreram ondas de calor em 2003 e 2005. A mais
grave em termos de casos de morbidade e mortalidade associada a temperaturas
elevadas foi a onda de calor ocorrida em agosto de 2003 que afetou vários países da
Europa (Montero, 2010). No entanto, o gráfico das temperaturas não reflete essa
108
realidade. Por isso, escolheu-se um índice de conforto em vez do valor de temperatura
do ar para representar a sensação térmica e se poder comparar com a escala de conforto.
A figura 4.41. mostra valores extremos de sensação térmica H durante os meses
de verão (julho a setembro) e observa-se que em 2005 os valores extremos foram mais
elevados que em 2003. Segundo a classificação deste índice H valores acima de 30 °C
são considerados ‘desconfortaveis’.
Mediana 25%-75% Min-Max
01/07/02
03/10/02
06/01/03
11/04/03
15/07/03
18/10/03
21/01/04
25/04/04
29/07/04
01/11/04
04/02/05
10/05/05
13/08/05
Tempo (dias)
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
32
34
H tmáx Urmin
Figura 4.41. Valores extremos de sensação térmica considerando o índice de conforto
térmico Humidex (H) durante os meses de verão do período em estudo.
Em anos que ocorreram ondas de calor como 2003 e 2005 são notórios os
máximos de sensação térmica dados pelo índice H. A mediana para a sensação térmica
nos meses de verão não passa os 25°C, mas existem valores máximos superiores.
Considerando ainda nos meses de verão os índices de conforto térmico Tev e H,
observa-se um aumento gradual da sensação térmica durante o período de estudo
(Figura 4.42.). Através do índice TEv é possível identificar que 2003 e 2004 a sensação
térmica média foi superior à de 2002 e 2005. Enquanto que, no índice H que não leva
em consideração a velocidade do vento não se consegue identificar essa variação.
109
TEv tmáx Hrmin Vmáx = -12559,6398+0,6594*x-8,6438E-6*x^2
05/11/01
24/05/02
10/12/02
28/06/03
14/01/04
01/08/04
17/02/05
05/09/05
24/03/06
Tempo (dias)
0
5
10
15
20
25
30
35
TEv tmáx Hrmin Vmáx
(°C)
H tmáx Urmin = 800,6992-0,0426*x+5,7989E-7*x^2
05/11/01
24/05/02
10/12/02
28/06/03
14/01/04
01/08/04
17/02/05
05/09/05
24/03/06
Tempo (dias)
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
32
34
H tmáx Urmin
a) b)
Figura.4.42. Dados de dois índices de conforto térmico (Temperatura efetiva, TEv (a)) e
Humidex , H (b))) durante os meses de verão entre 2002 e 2005 e linhas polinomiais de
pontos médios a vermelho
Em ambos os casos os valores pontuais mais elevados de sensação térmica
ocorreram em 2003 e 2005 como seria de esperar por causa das ondas de calor.
Segundo Lecha (1998) se o número de admissões hospitalares forem superiores a
150% da média do mês significa que naquele dia as condições ‘meteor-trópicas’ tiveram
impacto sobre a saúde da população. Nas séries de admissões hospitalares existem
vários dias com admissões acima 150% da média mensal em diferentes períodos e
outros tantos sem admissões. Possivelmente, devido ao impacto de outras variáveis. O
que torna inviável considerar essa regra para realizar o estudo de impacto meteor-
trópico sobre a população.
Foi, por isso, considerado o período (em 2003 e 2005) em que se registraram
temperaturas máximas 150% acima da temperatura média para os períodos de verão do
estudo.
Em 2003 foram encontrados vários dias de temperaturas acima da marca
estabelecida (Figura 4.43.).
110
15
20
25
30
35
40
10/7/2003 18/7/2003 26/7/2003 3/8/2003 11/8/2003 19/8/2003 27/8/2003
Tempo (dias)
Temperatura (°C)
40
50
60
70
80
90
Umidade relativa (%)
Tar_max
HR_méd
Figura 4.43. Período em que a temperatura máxima esteve vários dias 150% acima da
média e a umidade relativa abaixo da média, de 1 a 18 de agosto de 2003.
Para o conjunto de dias que ficam dentro do intervalo de dias com temperaturas
acima de 150% da temperatura média para o período de verão (notar que se registraram
picos de até 38°C) foram registradas as seguintes correlações da tabela 4.30..
Tabela 4.30. Correlação (r) entre séries de grupos de doenças e temperatura do ar
máxima (Tar máx), Umidade relativa (Ur) e Pressão, durante o período entre o dia 1 e
18 de agosto de 2003. Em negrito valores de r iguais ou superiores a 0,30.
Corr. 1 a 18 ago/2003
DCV HT DCV IQ
IC A/B DR P
Temp max
-0,30
-0,02 -0,06
0,31 0,49
Ur min
0,33
0,05 0,06
-0,37 -0,45
Pressão -0,06 0,00
-0,47 -0,53
-0,13
O grupo das doenças Hipertensivas (401-405), assim como, das DR
Asma/bronquite (490-496) e Pneumoconioses (500-507) mostraram associação com a
Temperatura e Umidade relativa.
No ano de 2005 verificou-se que também existiu um período idêntico de
temperaturas elevadas e umidade relativa baixa (Figura 4.44.).
111
18
23
28
33
38
22/7/2005 29/7/2005 5/8/2005 12/8/2005 19/8/2005 26/8/2005 2/9/2005 9/9/2005
Tempo (dias)
Temperatura (°C)
20
30
40
50
60
70
80
90
Umidade relativa (%)
Tar_max Ur méd
Figura 4.44. Período em que a temperatura máxima esteve vários dias 150% acima da
média e a umidade relativa abaixo da média, de 3 a 21 de agosto de 2005.
Utilizando o mesmo método de corte realizou-se a analise de correlação entre as
variáveis meteorológicas e os casos de admissão hospitalar (Tabela 4.31.).
Tabela 4.31. Correlação (r) entre séries de grupos de doenças e temperatura do ar Max
(Tar máx), Umidade relativa (Ur) e Pressão, durante o período entre o dia 1 e 18 de
agosto de 2005. Em negrito valores de r iguais ou superiores a 0,25.
Corr. 3 a 21 de ago/2005 DCV HT DCV IQ
IC A/B DR P
Temp max -0,11
-0,29
-0,06
-0,03
0,41
Ur méd 0,01
0,13
0,07
-0,07
-0,25
Pressão
-0,27
-0,41
-0,02
0,10
0,07
Para o período de 2005 os valores de correlação não foram tão elevados como
em 2003. O que está de acordo com o fato de as temperaturas e o número de dias de
mais calor em 2005 serem menores que em 2003. Nas regiões afetadas pela onda de
calor, segundo o Instituto de Meteorologia Português (site:
http://www.meteo.pt/export/sites/default/bin/docs/tecnicos/bc_dc_00_09.pdf), em 2005
a onda de calor durou menos tempo (9 dias) que a de 2003 (entre 16 a 17 dias), o que
justifica que o seu impacto também tivesse sido menor.
4.3.1.2. Distribuição temporal e espacial do Material Particulado durante eventos
os ‘extremos de calor’ de 2003 e 2005
Antes da análise sinótica do comportamento do PM
10
e PM
2,5
nos períodos de
muito calor em 2003 e 2005 será dada a visão geral da sua distribuição quantitativa
112
durante o período de verão entre 2002 e 2005. A figura 4.45. mostra o PM
10
e PM
2,5
durante os meses de verão (julho-setembro) ao longo do período de estudo. Em 2002 e
2004 a maioria dos valores médios ponderados observados situa-se abaixo dos 60µg/m
3
.
Enquanto que, em 2003 e, principalmente em 2005 os valores médios ponderados
dispersaram-se até aos 80µg/m
3
e em 2005 ocorreram vários dias com valores médios
acima dos 120µg/m
3
. Durante os meses de verão observaram-se 12 valores médios
ponderados acima de 100µg/m
3
e 33 acima de 80µg/m
3
. Em 2005 puderam-se observar
7 dias com concentrações de PM
2,5
acima de 80 µg/m
3
, enquanto que em 2004 somente
existiu um dia (Figura 4.45.)
PM10 PM2,5 Vermoim
PM10 = 23051,9216-1,2215*x+1,6209E-5*x^2
PM2,5 Vermoim = -4,5693E5+23,7819*x-0,0003*x^2
05/11/01
24/05/02
10/12/02
28/06/03
14/01/04
01/08/04
17/02/05
05/09/05
24/03/06
Tempo (dias)
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
Concentração (µg/m
3
)
Figura 4.45. Linha polinomial a vermelho de valores médios para a distribuição de PM
10
(média ponderada)
e PM
2,5
(estação Vermoim) durante os meses de verão entre 2002 a
2005.
. Especificamente, em agosto de 2003 os dias 6 e 7 de agosto observaram-se os
valores de temperatura mais elevados do ano, 38,1 e 38 °C, respectivamente (fonte:
estação de Pedras Rubras, IMP), como foi visto no ponto anterior. Os dias seguintes
também foram quentes com vento fraco. O vento zonal para o dia 8 de agosto de 2003
apresenta a influência de alta pressão (Figura 4.46.). Apoiada pela circulação média do
vento da figura 4.47. com velocidade baixa predominantemente de leste (seco) e
temperatura máxima de 35,6 °C (estação de Pedras Rubras).
Como analisado no ponto anterior o PM
10
apresentou valores de concentração
mais elevados (mais de 200% acima da média de 41 µg/m
3
em 6 dos dias considerados
nos períodos de análise do ponto anterior para 2003 e 2005), durante os meses de verão
associados a dias de muito calor. À escala sinótica a influência de uma alta pressão a
oeste do território Português e baixa velocidade de vento (Figura 4.47. e 4.48.). Como
113
se pode verificar na seqüência de figuras para os dias de 8 a 12 de agosto de 2003 e
depois de 5 a 6 e 20 a 23 de agosto de 2005.
Figura 4.46. Vento zonal médio do dia 8/8/2003.
Figura 4.47. Vetor vento de 8 de agosto de 2003.
O sistema de alta pressão a noroeste da Península Ibérica (PI) influencia o norte de
Espanha e Portugal. Nestas condições a velocidade do vento é baixa e de nordeste na
AMP, também no dia 9 como mostra a figura 4.48..
Figura 4.48. Vento zonal médio do dia 9/8/2003.
114
Dia 10 Portugal ficou sob a ação de ventos de Norte mais fortes 4.49.), sensação
térmica de 23,3 °C, as concentrações médias de PM
10
diminuíram (de 102,8 µg/m
3
no
dia 8, para 55,6 µg/m
3
, dia 9 e para 62,1 µg/m
3
, no dia 10). Contudo, nos dias seguintes
as concentrações de PM
10
aumentaram de novo (110 e 103 µg/m
3
, respectivamente para
dia 11 e 12).
Figura 4.49. Vetor vento 10/08/2003
Dia 11 e 12 um sistema de alta pressão que se vai deslocando de sudoeste para
noroeste de Portugal criou uma situação pré-frontal aumentando as concentrações
médias de PM
10
acima dos 100µg/m
3
. Que diminuem, logo após a passagem da frente,
por remoção pela precipitação. Notar que valores acima de 100µg/m
3
são 250% acima
da média e corresponde ao índice de qualidade do ar ‘fraco’.
Em 2005 alguns dias em agosto também registraram valores elevados. Contudo, as
causas foram diferentes. No período do dia 5 e 6 de agosto de 2005 foi dominante a
presença de uma baixa pressão na área em estudo (Figura 4.50. e 4.51.) que depois
evoluiu para um sistema frontal no dia 7. Provocando, por isso, acumulação de ambos
os PM com níveis médios acima de 100 µg/m
3
.
115
Figura 4.50. Vento zonal médio do dia 5 de agosto de 2005.
Figura 4.51. Vento zonal médio do dia 7 de agosto de 2005
Ainda em 2005, mas durante o período de 19 a 24 de agosto o território em estudo
ficou sob a influência de um sistema de alta pressão que estendeu a sua influência até o
norte da PI. Esta condição promoveu o aumento da concentração de PM
10
,
provavelmente, uma parte trazido do norte da Europa, como se pode ver na figura 4.52.
a) do dia 19. A situação do vetor vento médio observada no dia 19 (Figura 4.52. b))
manteve idêntica até ao dia 24 (de norte; Figura 4.53.). No dia 25 a velocidade diminuiu
e direções do vento mudou de norte para noroeste.
116
a) b)
Figura 4.52. Vento zonal (a)) e Velocidade do vento (b)) dia 19 de agosto de 2005.
Figura 4.53. Vento zonal do dia 24 de agosto de 2005.
O aumento do material particulado durante o verão deve-se a duas condições
sinóticas principais: sistemas de alta pressão sobre o território que além de aumentarem
a temperatura do ar, promovem o transporte de poluentes de leste e nordeste, trazidos
pelo vento seco continental de várias cidades industrializadas do interior da PI, assim
como, de incêndios comuns nesta altura do ano. (ver tabela do anexo I de alguns
incêndios ocorridos neste período); em algumas ocasiões mesmo no verão também pode
haver aumento da concentração de material particulado antes da chegada de sistemas
frontais devido ao desenvolvimento dos mesmos.
O aumento da poluição tem impacto sobre a saúde pública. Neste sentido,
realizou-se correlação simples e defasagem de 2 a 5 dias entre as séries temporais de
PM
10
medidas em Antas, Matosinhos e Vermoim (não se utilizaram médias ponderadas,
117
para evitar mascarar a contribuição local) e as doenças em estudo (Tabela 4.32.). Para o
ano de 2003 os resultados mostraram que existe associação em até 5 dias com as DCV
HT (0,22 e 0,25, com lag de 3 e 4 dias respectivamente) e IQ (0,20, lag de dois dias) e
DR A/B sem defasagem.
Tabela 4.32. Correlação simples e com defasagem de até 5 dias, entre as doenças e o
PM
10
, durante o mês de agosto de 2003 para as estações selecionadas de Matosinhos e
Vermoim.
Correlação
PM
10
Matosinhos
PM
10
Matosinhos
lag 2
PM
10
Matosinhos
lag 3
PM
10
Vermoim
lag 5
DCV Hipertensivas 0,14 0,22 0,25
DC Isquêmicas 0,20 0,12
DR Asma/Bronquite 0,26 0,12 0,13
Apesar de não termos encontrado relação entre o PM
10
e as doenças em
outras análises durante o trabalho podemos verificar que em períodos curtos de
concentrações elevadas é possível identificar algum impacto.
4.3.1.3. Ausência de precipitação durante o inverno
Como já referenciado o inverno é o período do ano mais chuvoso e com
temperaturas mais baixas. Contudo, encontraram-se alguns períodos em que não ocorreu
precipitação. Neste ponto serão identificados os períodos em que ocorreu ausência de
precipitação e qual foi a conseqüência para a qualidade do ar.
Para o inverno as variações médias dos índices de conforto térmico revelam
diminuição das temperaturas ao longo do período de estudo, cerca de 2 °C, se não for
considerado o vento, e 3°C, se considerarmos o índice que calcula a temperatura efetiva
com vento máximo (Figura 4.54.).
118
TEv tmin Hrmáx vmáx = 754,8465-0,0381*x+4,7399E-7*x^2
05/11/01
24/05/02
10/12/02
28/06/03
14/01/04
01/08/04
17/02/05
05/09/05
Tempo (dias)
-22
-20
-18
-16
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
TEv tmin Hrmáx vmáx (°C)
ID tmin Hrmáx = 762,8482-0,0384*x+4,8832E-7*x^2
05/11/01
24/05/02
10/12/02
28/06/03
14/01/04
01/08/04
17/02/05
05/09/05
Tempo (dias)
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
ID tmin Hrmáx (°C)
a) b)
Figura 4.54. Índices de conforto térmico (Temperatura efetiva, TEv e Índice de
Desconforto térmico, ID) nos meses de inverno durante o período de estudo e linhas
polinomiais de pontos médios a vermelho para os valores registrados.
No inverno mediterrânico além da temperatura baixa, a ocorrência de
precipitação é outro fator característico. Para a precipitação foram identificados alguns
períodos durante o inverno que não choveu. O próximo ponto trata de algumas semanas
em que ocorreu ausência de precipitação em dois invernos 2003/04 e 2004/05.
Durante o inverno a concentração do PM
10
e PM
2,5
, no período em estudo
apresentou médias equivalentes em todo o período (Figura 4.55.).
PM10(L) PM2,5 Vermoim(R)
PM10 = 40,1113+0,0001*x
PM2,5 Vermoim = 46,0058-0,0004*x
19/04/01
05/11/01
24/05/02
10/12/02
28/06/03
14/01/04
01/08/04
17/02/05
05/09/05
24/03/06
Tempo (dias)
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Concentração (µg/m
3
)
0
20
40
60
80
100
120
140
Concentração (µg/m
3
)
Figura 4.55. Concentrações e linhas polinomiais médias das concentrações para o PM
10
PM
2,5
durante os meses de inverno (2002 a 2005 para PM
10
e 2004 e 2005 para o
PM
2,5
).
No entanto, devido às contribuições locais e de fontes remotas, ambos os PM
apresentaram alguns dias com valores médios elevados, acima do limite de qualidade do
ar considerado ‘mau’ (120µg/m
3
), como veremos a seguir detalhadamente.
Em fevereiro no hemisfério norte ainda é inverno. A AMP tem influencia
marítima tornando as temperaturas mais amenas em comparação com o interior do país.
119
A passagem de frentes durante o inverno é freqüente, provocando alguns dias de chuva
alternados com dias sem precipitação. Contudo, observou-se ausência de precipitação
durante mais de 10 dias desde o inicio de fevereiro de 2004, como mostra figura 4.56..
Figura 4.56. Precipitação diária durante o inverno de 2003/2004, em mm.
Do dia 3 de fevereiro até ao dia 22 do mesmo mês não se registrou precipitação.
No período de 12 a 17 de fevereiro de 2004 pode-se observar cerca de uma semana em
que os níveis médios ponderados de PM foram acima de 75 µg/m
3
e na maioria dos dias
acima de 100 µg/m
3
. Um sistema de alta pressão associado ao vento fraco
predominantemente de leste ou de nordeste, por isso, continental, criou condições para a
acumulação de material particulado na atmosfera seca. No dia 18 a intensidade do vento
na área em estudo aumentou o que permitiu a maior dispersão do material particulado.
Durante o inverno é conhecida a contribuição de material particulado vindo do norte de
África e, sobretudo, do deserto do Saara (Lopéz, 2009). Segundo alguns autores esse
transporte é feito a partir do mediterrâneo, sul da França e pode chegar a vários países
da Europa central e ocidental, assim como muitas vezes atravessa o Atlântico chegando
ao Caribe e norte do Brasil (Lopéz, 2009) (ver anexo II).
Mais especificamente as figuras seguintes mostram a movimentação sinóptica ao
longo do período através das isolinhas do vento zonal e do vetor vento (Figuras 4.57. a
4.62). A presença de um sistema de alta pressão cria um fenômeno designado por
inversão térmica durante o inverno. Geralmente, a troposfera apresenta uma curva de
temperatura do ar decrescente desde a superfície da Terra até ao seu topo. A inversão
-2
8
18
28
38
48
58
68
30/11/2003 30/12/2003 30/1/2004 29/2/2004 30/3/2004
Tempo (dias)
Precipitação (mm)
Precipitação
120
térmica, como o nome indica, é caracterizada pela presença de uma camada de ar mais
frio (próxima da superfície) debaixo de uma camada de ar mais quente. Nesta situação,
a velocidade do vento (entre norte e nordeste) é fraca, prevalece o céu limpo e
temperaturas baixas. Estas condições dificultam a dispersão dos poluentes.
a) b)
Figura 4.57. Vento zonal médio para o dia 12/02/2004 (a)) e para o dia 13/02/2004 (b)).
Figura 4.58. Vento zonal médio para o dia 14/02/2004
121
a) b)
Figura 4.59. Vento zonal médio (a)) e Vetor vento médio (b)) para o dia 15/02/2004
a) b)
Figura 4.60. Vento zonal médio (a)) e Vetor vento médio (b)) para o dia 16/02/2004
a) b)
Figura 4.61. Vento zonal médio (a)) e Vetor vento médio (b)) para o dia 17/02/2004.
122
Figura 4.62. Vetor vento médio para o dia 18/02/2004.
No inverno de 2004/05 ocorreu situação idêntica à do inverno de 2003/04.
Vários períodos com ausência de precipitação e as temperaturas baixas que favoreceram
a diminuição da qualidade do ar e, conseqüentemente aumento de casos de doenças
respiratórias. Como é detalhado no próximo ponto.
4.3.1.4. O Impacto de inversão térmica durante o inverno 2004/05
Nos pontos anteriores de analise inter-anual e sazonal não ficou clara a
associação entre o material particulado (seja PM
10
ou PM
2,5
) e as diversas doenças. No
entanto, neste ponto será avaliada essa relação. Para tal somente foram analisadas séries
temporais de doenças e de variáveis meteorológicas e qualidade do ar para o período de
janeiro a março de 2005.
Durante os dois últimos meses de 2004 e janeiro de 2005 a presença de uma alta
pressão sobre o território, com diminuição da freqüência da precipitação e nebulosidade
favoreceu o aumento do PM
2,5
. A partir do dia 15 de março o sistema de pressão perdeu
intensidade e criou condições para o aumento da freqüência da precipitação (Figura
4.63.).
123
0
5
10
15
20
25
30
19/11/04 19/12/04 19/1/05 19/2/05 19/3/05
Tempo (dias)
Precipitação (mm)
Precipitação
Figura 4.63. Precipitação durante os três primeiros meses de 2005.
Analisando estatisticamente os dados diários foi verificado que para o período de
inverno, os valores mais elevados de PM
10
e PM
2,5
ocorreram nos dias que antecedem a
chegada da frente quando a pressão está em decréscimo.
O aumento da poluição tem impacto sobre a saúde pública no caso de um
inverno como o de 2004/05, com ocorrência de pouca precipitação devido a uma
seqüência de períodos de inversão térmica.
Neste sentido, realizou-se defasagem de 2 e 3 dias entre as séries temporais de
material particulado medidas em diferentes estações (não se utilizaram médias
ponderadas, para evitar mascarar a contribuição local) e as doenças em estudo.
Verificou-se correlação significativa com o grupo das doenças respiratórias
Asma/Bronquite (490-496) em ambas as defasagens (ver Tabelas 4.33. e 4.34.)
Tabela 4.33. Correlação entre a série diária de diversas doenças e do material
particulado para cada estação, com três dias de defasagem entre as séries, do período de
janeiro a março de 2005. N é inferior a três meses porque algumas séries têm valores
faltantes. Valores em negrito indicam maior relação entre as variáveis.
3 dias lag N=62 Antas PM
10
Matosinhos PM
10
Vermoim PM
10
Vermoim PM
2,5
DCV Hipertensivas
-0,03 -0,02 -0,01 0,05
DC Isquêmicas
0,03 -0,04 -0,01 0,00
Insuficiência Cardíaca
-0,14 -0,12 -0,13 -0,20
Asma/Bronquite
0,15
0,17 0,23 0,33
DR Pneumoconioses
0,10 0,12 0,14 0,05
124
Tabela 4.34. Correlação entre a série diária das doenças e do material particulado para
cada estação, com dois dias de defasagem entre as séries, do período de janeiro a março
de 2005. N é inferior a três meses porque algumas séries têm valores faltantes Valores
em negrito indicam maior relação entre as variáveis.
2 dias lag N=63 Antas PM
10
Matosinhos PM
10
Vermoim PM
10
Vermoim PM
2,5
DCV Hipertensivas
0,06 0,08 0,08 0,06
DC Isquêmicas
-0,13 -0,11 -0,09 -0,17
Insuficiência Cardíaca
0,07 0,10 0,09 -0,01
Asma/Bronquite
0,26 0,26 0,28 0,31
DR Pneumoconioses
0,14 0,15 0,13 0,01
Durante um período de inversão térmica durante o inverno, como neste caso,
além da diminuição da precipitação e umidade, as temperaturas também ficam muito
baixas. Como avaliado no ponto Risco Relativo, este grupo de doenças é também
fortemente influenciado pelas baixas temperaturas, especialmente inferiores a 18°C.
Principalmente durante o inverno, essas temperaturas dependem de fenômenos
meteorológicos de escala sinótica como Oscilação do Atlântico Norte (Figura 4.64.).
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
out/04 nov/04 dez/04 jan/05 fev/05 mar/05 abr/05 mai/05
Tempo (meses)
Indice OAN
2
4
6
8
10
12
14
Sensação térmica (°C)
OAN ID Tmin Urmáx
Figura 4.64. Variabilidade da sensação térmica segundo o índice de desconforto
térmico ID (considerando temperatura do ar mínima e umidade relativa máxima) e do
Índice de Oscilação do Atlântico Norte.
Dada a importância desta influencia da Oscilação do Atlântico Norte (OAN) o
seu impacto na variabilidade dos poluentes durante um ano de 2004, que não apresentou
eventos meteorológicos atípicos, é analisado no ponto seguinte.
125
4.3.2. O impacto da OAN na qualidade do ar e na saúde pública, estudo de caso
referente ao ano de 2004
Tendo em consideração os resultados do ponto anterior e da OAN no ponto 4.1.5.,
realizou-se uma análise mais pormenorizada para o ano de 2004, o qual não apresentou
fatores sociais (ex: eventos desportivos), ou eventos climáticos (ondas de calor ou frio)
que induzem extremos relevantes.
Para este estudo de caso foram escolhidas três estações de qualidade do ar fixas,
localizadas sob influência de trafego urbano numa grande cidade (Antas), influência de
trafego e industrial (Matosinhos) e ambiente suburbano com aeroporto próximo
(Vermoim), para representar as concentrações médias mensais de poluentes da área em
estudo para o ano de 2004. Não se utilizou os dados de médias ponderadas já que os
valores obtidos para certos poluentes parecem ficar mascarados (séries não completas
de determinadas estações ou concentração não representativa da área em especifico).
Com as médias reais de cada estação pretende-se diminuir também alguma
contribuição de fontes remotas ou de transporte em grande escala. Assim como,
identificar possíveis relações entre os poluentes e a OAN que não ficaram bem
explicitas utilizando as médias ponderadas. E, recolheram-se dados do índice mensal da
OAN do site da NOAA (disponível no site:
http://www.esrl.noaa.gov/psd/gcos_wgsp/Timeseries/NAO).
Fazendo a comparação dos valores que a OAN toma ao longo dos meses com as
concentrações médias de alguns poluentes, foi encontrada associação relativa com quase
todos os poluentes, especialmente no período de março a dezembro (justificação para
este período é a mesma do ponto ‘4.1.5.’, Pokrovsky (2009)) como indicado no
conjunto de dados da tabela 4.35.. Observar que há uma correlação significativa entre
PM
2,5
e OAN para Vermoim, de 0,73.
126
Tabela 4.35. Correlação anual e de março a dezembro entre os poluentes e a OAN, para as
estações selecionadas para o estudo. Em negrito os valores de correlação superiores a 0,40.
2004 Antas
Média
NO
2
Média
PM
10
Média
NO
Média
CO
Média
NOx
Correlação anual 0,32 0,30 0,19 0,29 0,24
Corr. mar/dez 0,42 0,45 0,41 0,22 0,42
2004 Matosinhos
Máximo
O
3
Média
PM
10
Média
NO
2
Média
SO
2
Média
NO
Média
NOx
Média
CO
Correlação anual 0,04 0,20 0,36 0,13 0,25 0,31 0,29
Corr. mar/dez -0,06 0,39 0,45 0,04 0,36 0,42 0,50
2004 Vermoim
Máximo
O
3
Média
NO
2
Média
PM
10
Média
SO
2
Média
NO
Média
PM
2,5
Média
CO
Média
NOx
Correlação anual
0,19 0,12 0,08 0,36 0,12 0,34 0,26 0,14
Corr. mar/dez 0,09 0,20 0,30 0,35 0,35 0,73 0,50 0,37
A diferença entre o tipo de fontes de cada estação está bem evidente pelos
resultados. Antas sendo uma estação tipicamente urbana apresenta contribuições de NO
x
significativas devido às fontes móveis devido à emissão de poluentes derivados de
petróleo. Matosinhos apresenta resultados intermédios entre as duas estações
denunciando que é uma cidade menor (cidade Porto tem 2,16% dos habitantes de
Portugal e Matosinhos possui 0,46%). As correlações fortes acima de 0,70 da estação
de Vermoim indicam a proximidade do aeroporto internacional como já discutido no
ponto ‘4.1.5.’.
Quando a OAN toma valores negativos ocorre a passagem de frentes pela PI
acompanhadas de precipitação. O que promove a remoção de poluentes e,
especificamente, de PM
2,5
. Na sua fase positiva ocorre a acumulação de poluentes
devido à intensificação da alta pressão sobre o território em estudo.
Recorrendo à visualização por gráfico (Figuras 4.65. a 4.68.) de alguns dos casos
destacados na tabela anterior, exemplifica a correlação entre a OAN e os poluentes.
127
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
jan/04 mar/04 mai/04 jul/04 set/04 nov/04
Tempo (mês)
Indice OAN
-
1
2
3
4
5
6
7
8
Concentração (ug/m3)
OAN
SO2 Vermoim
Figura 4.65. Gráfico apresentando a variação da concentração média de SO
2
, de Vermoim, por
comparação com OAN.
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
jan/04 mar/04 mai/04 jul/04 set/04 nov/04
Tempo (mês)
Indice OAN
400
500
600
700
800
900
1.000
1.100
Concentração (ug/m3)
OAN CO
Figura 4.66. Gráfico apresentando a variação da concentração média de CO, da estação das
Antas, por comparação com OAN.
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
jan/04 mar/04 mai/04 jul/04 set/04 nov/04
Tempo (mês)
Indice OAN
25
30
35
40
45
50
55
60
Concentração (ug/m3)
OAN NO2 Antas
Figura 4.67. Gráfico apresentando a variação da concentração média de NO
2
, de Antas, por
comparação com a oscilação da OAN.
128
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
jan/04 mar/04 mai/04 jul/04 set/04 nov/04
Tempo (meses)
Indice OAN
0
10
20
30
40
50
60
Concentração (PM10)
OAN
PM2,5
Figura 4.68. Gráfico apresentando a variação da concentração média de PM
2,5
,de Vermoim, por
comparação com a oscilação da OAN.
É conhecido que o comportamento dos poluentes está dependente de diferentes
condições em diferentes escalas meteorológicas, as quais atuam em conjunto e com
intensidades diferentes. A Oscilação do Atlântico Norte é um fenômeno de escala
sinótica e pode fazer sentir os seus efeitos em mesoescala. As concentrações dos
poluentes apresentados são de escala regional, por isso, a possibilidade de haver alguns
desajustes. Contudo, os resultados de correlação demonstram que alterações climáticas
que alterem a intensidade e periodicidade deste evento (OAN) de grande escala podem
ter efeito direto na dispersão dos poluentes em escala menor. É de salientar que é em
períodos que as fases positiva e negativa variam de sentido de um mês para o outro que
existe maior correlação com picos maiores de poluição, como aconteceu na segunda
metade do ano 2004. A dispersão de poluentes é também condicionada por esta
variação. Em períodos de fase positiva da OAN como nos dois últimos meses do ano,
novembro e dezembro, que ocorreu inversão térmica, a situação sinótica é caracterizada
por céu limpo, temperaturas baixas e vento fraco já analisado no ponto 4.3.1.3.. Todos
os gráficos mostraram que houve aumento nas concentrações dos poluentes, já que as
condições atmosféricas de vento fraco e seco de leste dificultavam a sua dispersão ou
remoção por precipitação.
Durante este ano a variabilidade da poluição do ar teve algum impacto na saúde
da população. Realizou-se análise de regressão linear múltipla das séries de dados de
129
qualidade do ar e de saúde para o ano de 2004. As variações meteorológicas de sensação
térmica especialmente e alguns poluentes afetaram algumas doenças respiratórias e
cardiovasculares (Tabelas.4.36 e 4.37.).
Tabela 4.36. Sumário da regressão da variável dependente Insuficiência Cardíaca (426-
28) (Matosinhos, 2004) R= 0,26 R²= 0,068 R² ajustado= 0,044 F(9,354)=2,86 p<0,029
Erro padrão estimado: 1,64. Em negrito valores de regressão significantes.
N=364
Beta Desv. Padrão de Beta B Desv. Padrão de B t(354) P
Intercepto 3,01 0,69 4,35 0,00
Máximo O
3
0,06 0,07 0,00 0,01 0,88 0,38
Média PM
10
-0,13 0,09 -0,01 0,01 -1,42 0,16
Média NO
2
0,32 0,12 0,03 0,01 2,65 0,01
Média SO
2
-0,08 0,06 -0,01 0,01 -1,20 0,23
Média NO 0,31 0,14 0,02 0,01 2,23 0,03
Média CO -0,34 0,16 0,00 0,00 -2,07 0,04
OAN 0,01 0,05 0,03 0,12 0,22 0,82
Prec_mm 0,10 0,06 0,03 0,01 1,83 0,07
Tar_méd -0,12 0,07 -0,04 0,03 -1,66 0,10
A regressão para o grupo Insuficiência Cardíaca demonstrou ser predita,
sobretudo, pelo NO
2
com Beta=0,32 e NO, com Beta=0,31. O CO aparece inversamente
relacionado com Beta=-0,34, o que indica uma relação meramente estatística, já que há
muitos anos vários autores (Liu, 1994) atestam o efeito tóxico sobre pessoas expostas
diariamente a este poluente.
Já as doenças respiratórias do grupo Asma/bronquite aparecem associadas de
forma positiva ao PM
10
. Este dado ilustra que apesar de não ser aparente em todo
período, o ano de 2004 mostra relação entre as doenças e o PM
10
, assim como
também foi mostrada no ponto ‘4.3.1. Extremos’ para o verão e inverno em datas
especificas.
Tabela 4.37. Sumário da regressão para a variável dependente Asma/Bronquite (490-
496) (Antas, 2004) R= 0,206 R²= 0,042 R² (ajustado) =0,0149 F(8,279)=1,54 p<0,142
Erro padrão estimado: 1,08. Em negrito valores de regressão significantes
N=288
Beta Desv. Padrão de Beta B Desv. Padrão de B t(279) P
Intercepto 1,07 0,38 2,83 0,00
Média CO -0,02 0,10 0,00 0,00 -0,21 0,83
Média NO
2
-0,19 0,11 -0,01 0,01 -1,67 0,10
Média PM
10
0,17 0,08 0,01 0,00 2,05 0,04
Média NO 0,22 0,15 0,01 0,01 1,51 0,13
Máximo O
3
0,05 0,09 0,00 0,00 0,58 0,56
OAN 0,01 0,06 0,01 0,09 0,08 0,93
Prec_mm 0,00 0,06 0,00 0,01 -0,03 0,97
Tar_méd -0,03 0,07 -0,01 0,02 -0,36 0,72
130
Considerando a estação de Vermoim (Tabela 4.38.) que fica perto do Aeroporto,
verifica-se que o coeficiente de correlação múltipla (R) é 32,2%, o qual é a raiz
quadrada positiva do R
2
(coeficiente de determinação múltipla) que descreve a relação
entre as variáveis. A relação com o PM
10
apresenta um Beta de 0,49. O que significa que
este poluente tem impacto sobre as doenças do grupo das DR Asma/bronquite.
Tabela 4.38. Sumário da regressão para a variável dependente Asma/Bronquite (490-
496) (Vermoim, 2004) R= 0,322 R²= 0,104 R² (ajustado)=0,053 F(11,194)=2,04
p<0,0264 Erro padrão estimado: 1,05. Em sublinhado estão valores P próximos de 0,05.
N=206
Beta Desv. Padrão de Beta B Desv. Padrão de B t(194) P
Intercepto 1,67 0,52 3,21 0,00
Máximo O
3
-0,12 0,09 -0,01 0,00 -1,38 0,17
Média NO
2
-0,10 0,12 -0,01 0,01 -0,80 0,43
Média PM
10
0,49 0,18 0,02 0,01 2,73 0,01
Média SO
2
0,17 0,09 0,05 0,02 1,90 0,06
Média NO -0,05 0,17 0,00 0,01 -0,31 0,76
Média PM
2,5
-0,23 0,16 -0,01 0,01 -1,44 0,15
Média CO -0,10 0,22 0,00 0,00 -0,47 0,64
OAN 0,04 0,08 0,05 0,10 0,48 0,63
Prec_mm 0,12 0,07 0,02 0,01 1,63 0,10
Tar_méd -0,17 0,09 -0,04 0,02 -1,88 0,06
Apesar de apresentar p>0,05 o SO
2
e a Tar_méd apresentam uma relação muito
próxima de significante indicando a correlação parcial inversa desta doença com a
temperatura como já foi analisado noutros pontos anteriores e direta com o SO
2
.
Em síntese, a relação entre os poluentes e a OAN demonstrou ter relação com os
poluentes especialmente, no período de março a dezembro. Encontrou-se correlações
com o PM
10
(r=0,45) e PM
2,5
(r=0,73), CO(r=0,50) NO
2
(r= 0,45) e NO (r=0,41). Por
sua vez, estes poluentes mostraram correlação múltipla em particular com as DCV IQ
(NO, NO
2
) e DR A/B (PM
10
). Salienta-se especialmente o PM
10
que em análises de
correlação para o período de 2002 a 2005 não apresenta associação com as doenças e
em análises de períodos menores aparece relacionado principalmente com o grupo das
A/B.
As variações meteorológicas, ao logo do ano, são grandes, sendo assim, os
poluentes que afetam algumas doenças no verão, podem ser diferentes daqueles que vão
afetar no inverno ou na primavera. Ao longo da análise sazonal (ponto. 4.2..) o O
3
e
NO
2
estiveram em destaque e em períodos mais curtos, além destes últimos também o
PM
10
apresenta associação com as doenças. A temperatura também mostrou ser um
importante fator na variabilidade das doenças respiratórias A/B.
131
5. Conclusões
Análise interanual
De acordo com os resultados obtidos durante as análises conclui-se que tanto as
variáveis meteorológicas, como poluentes têm relação de causa-efeito nas admissões
hospitalares por HT, IQ, IC e A/B.
De forma geral, na maioria dos dias os níveis de poluição estão dentro dos
padrões de qualidade do ar estabelecidos pela Comunidade Européia como sendo de
qualidade acima de ‘média’. O que pode ser tomado como um indicador de que a saúde
pública não está sendo afetada significativamente pelos níveis de poluição. Contudo,
quando o período de estudo é dividido sazonalmente e/ou anualmente conseguem-se
encontrar situações sinóticas e de qualidade do ar especificas que apresentam relação de
causa-efeito nas admissões hospitalares.
Análise de Risco
A análise de risco relativo evidenciou que a população da Área Metropolitana do
Porto sofre de forma significativa com as temperaturas baixas, especialmente quando a
sensação térmica é inferior ao decil 18-19°C. Temperaturas estas que ocorrem em mais
de 80% dos dias registrados. O que está de acordo com os critérios de Fanger analisados
no ponto 4.1.2. através dos índices de desconforto. Para temperaturas dentro do conforto
térmico ou ligeiramente acima o risco diminui para todas as doenças consideradas.
Encontrou-se Risco relativo das doenças cardiovasculares Hipertensivas com a pressão.
É de notar que para temperaturas abaixo de 6°C, há uma diminuição do Risco. Atribui-
se esta diminuição do Risco ao fato das temperaturas inferiores a 6°C ocorrem
principalmente, no inverno, durante a noite e madrugada, período este em que os
indivíduos das faixas etárias estudadas (>65;<14 anos) devem estar recolhidos em casa.
Por outro lado, temperaturas acima de 30 °C também revelaram Risco especialmente,
para DCV Isquêmica e DR Asma/bronquite.
Oscilação do Atlântico Norte
Da análise do índice da Oscilação do Atlântico Norte conseguiu-se identificar
períodos de relação com a poluição atmosférica da área de estudo. Na fase positiva do
índice a alta pressão dos Açores intensifica-se promovendo a descida de massas de ar,
132
céu limpo, baixa velocidade do vento e difícil dispersão de poluentes como PM
10
,
PM
2,5
, SO
2
e Ozônio. No inverno esta situação provoca o aumento, sobretudo, de
material particulado. Neste sentido, a ACP mostrou que, em anos que não existiu ondas
de calor, estes poluentes estiveram associados, positivamente no mesmo fator, com a
OAN, enquanto que o CO, NO e NO
2
não foram encontrados no mesmo fator.
A OAN mostrou ter influencia significativa especialmente no período que exclui
o inverno A correlação anual entre a OAN e os poluentes tem resultados inferiores do
que a correlação considerando os meses de março a dezembro.
Comparando os valores mensais do índice OAN com as concentrações dos
poluentes foram encontradas associações significantes, acima de 0,50, com PM
10
e
OAN para 2002; PM
2,5
em 2004 e SO
2
em 2002 e 2005.
Análise sazonal
Na análise sazonal os poluentes O
3
, NO
2
e NO mostraram melhor associação
com as doenças, contudo, nas análises de períodos menores com eventos extremos e em
2004, identificou-se relação das DR Asma/bronquite também com o PM
10
.
Estudos de Caso
Para o material particulado de ambos os tamanhos e numa análise anual não foi
possível encontrar relações significativas devido à sua grande variabilidade ao longo do
ano. No entanto, em condições sinóticas pré-frontais, assim como sistemas de alta
pressão estacionários durante o verão e os invernos de 2003/04 e 2004/05, quando
ocorreram inversões térmicas, promoveram o aumento da concentração do PM
10
e
PM
2,5
. Desta forma, encontrou-se correlação entre o material particulado de ambos os
tamanhos aerodinamicos com o grupo de doenças respiratórias Asma/bronquite.
O risco relativo das admissões hospitalares associadas a exposição curta a
poluentes atmosféricos, especialmente pessoas susceptíveis, indica a necessidade da
mitigação das concentrações. As associações encontradas neste trabalho assim como
outras pesquisas realizadas nos EUA e na Europa somam-se como evidencia que a
poluição do ar contribui para os efeitos adversos na saúde cardio-respiratória mesmo
quando os níveis de poluição são abaixo dos limites padrão estabelecidos para a
qualidade do ar.estes resultados sugerem que os limites de qualidade do ar inferiores aos
atuais são necessários para evitar os efeitos negativos na saúde pública (Alves, Célia A.
133
et al., 2010). Além disso, o controlo mais restrito das fontes emissoras, monitoramento
meteorológico do transporte e dispersão dos poluentes e de ondas de calor, junto com
um processo de alerta eficaz da população, seria um sistema de prevenção importante
para reduzir as morbidades e mortalidade.
5.1. Sugestões para Futuros trabalhos
Realizar estudos similares para períodos de tempo maiores para se entender
melhor a influencia da climatologia relacionada com os índices de conforto
térmico.
Realizar estudos para outras cidades utilizando a mesma metodologia visando
avaliar a resposta fisiológica às variáveis meteorológicas, especialmente
temperatura, identificando outras temperaturas de conforto.
Incluir no estudo variáveis/indicadores sócio-culturais, nutricionais,
comportamentais, habitacionais, entre outros, de forma a ser possível identificar
quais as populações mais vulneráveis e susceptíveis a contraírem doenças
devido á poluição e variáveis meteorológicas.
Identificação geo-espacial dos poluentes e da residência ou local de trabalho dos
indivíduos admitidos como casos de doenças, através de geo-referenciamento.
Monitorar outros períodos mais recentes de extremos que vêm acontecendo com
maior frequencia.
Criar um sistema ou índice que identifique com algum tempo de antecedência o
Risco a poluentes através das condições atmosféricas.
Criar e manter um sistema de recolha e tratamento de dados hospitalares visando
o melhoramento da base de informações indispensável para trabalhos científicos
e de consulta estatística.
134
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Anexo I
Incêndios:
Junho:
21/06/2005 subestação elétrica em Madrid
23/06/2005 Mafra, Sintra.
Julho:
10/07/2005 Castelo de Paiva
12/07/2005 Mafra, Arouca
17/07/2005 Saragoça, Zamora e Cidade Real em Espanha
20/07/2005 Piódão, Seia
21/07/2005 Seia
27/07/2005 Viana do Castelo
29/07/2005 Serra da Estrela, Chaves, Serra Arrábida, Viseu,
http://sic.sapo.pt/online/jornalismo%20do%20cidadao/incendios?month=072005
145
Agosto:
2/08 a 6/08/2005 Vale de Cambra
3/08/2005 Leiria, Aveiro, Beja, Évora, Penafiel,
4/08/2005 Pombal, Coimbra, Vila Real
http://www.espigueiro.pt/noticias/c778a2d8bf30ef1d3c2d6bc5696defad.html
5/08/2005 Santarém, Leiria, Aveiro, Pombal e Portalegre
6/08/2005 a maior parte dos incêndios anteriores estão circunscritos
6/08/2005 Santarém
7/08/2005 Vila real, Castelo Branco, Guarda e Parque Natural da Serra da Estrela
9/08/2005 Arouca, Braga, Serra da Estrela, Aveiro
http://sic.sapo.pt/online/jornalismo%20do%20cidadao/incendios?month=082005
12/08/2005 Vila Real, Viseu, Pampilhosa da Serra, Penafiel (Porto), Santarém
http://sic.sapo.pt/online/jornalismo%20do%20cidadao/incendios?month=082005
14/08/2005 Porto, Sto Tirso, Braga, Paços de Ferreira (Porto), Mondim de Basto
(Braga), Bragança, Aveiro,
18/08/2005 Bragança
20/08/2005 Ponte de Lima (Braga)
http://pontelima.blogspot.com/2005_08_01_archive.html
Figura 1. Mapa para localização dos incêndios.
146
147
Anexo II
Figura 2. Imagem METEOSAT GOES IR 8 julho de 2009 1200Z onde se observa uma
extensa nuvem de pó cobrindo grande parte do Atlântico o Gran Caribe e a metade
oriental de Cuba.
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