Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/84223
Type: Artigo de Periódico
Title: Relação entre a poluição do ar e a Covid-19 em Belo Horizonte, Brasil
Authors: Anacleto Marito Diogo
Danilo Cirino Muniz Nascimento
Edimar Olegário de Campos Júnior
Matheus Luíz Jorge Cortez
Nelson Pedro António Mateus
Vagner Braga Nunes Coelho
Úrsula Ruchkys de Azevedo
Braúlio Magalhães Fonseca
Britaldo Soares Silveira Filho
Ubirajara de Oliveira
Álvaro Gil Araújo Ferreira
Sónia Maria Carvalho Ribeiro
Abstract: O estudo objetivou correlacionar os números de casos confirmados pela COVID-19 e a poluição (pm10, pm2.5, NO2, O3, SO2 e SO) nos períodos da primeira e segunda onda (08/03/2020 a 31/10/202 e 01/11/2020 a 17/04/2021). Para tal, foram coletados dados de COVID-19 do Boletim Epidemiológico da Prefeitura de Belo Horizonte e dados de poluição atmosférica da plataforma da Fundação Estadual do Meio Ambiente de Minas Gerais (FEAM). Foi analisado o perfil panorâmico dos casos confirmados de COVID-19 para a primeira e segunda. Em seguida, realizou-se os testes estatíscos, tendo sido realizado a análise utilizando o Modelo Aditivo Generalizado (GAM), que permitiram modelar os resultados de acordo com as funções de suavização não linear dos preditores. As splines cúbicas estão entre as funções não lineares comumente usadas neste contexto. A função GAM desenvolvida em XLSTAT-R chamou a função gam do pacote mgcv em R (Simon Wood). Para os parâmetros pm2.5, pm10 e CO, apresentaram associação significativa com os casos de COVID-19, pelo qual, os casos conf irmados de COVID-19 apresentou um crescimento em conjunto com o poluente atmosférico pm2.5 e pm10, enquanto que para o CO houve um decrescimento com os casos confirmados de COVID-19. É importante ressaltar que os resultados obtidos são particularmente para o município de Belo Horizonte, pois, cada região tem a sua peculiaridade. Desta forma, não podemos concluir como única relação de causa e efeito entre o parâmetro de poluição e os dados de COVID-19.
Abstract: The study aimed to correlate the numbers of confirmed COVID-19 cases and pollution (pm10, pm2.5, NO2, O3, SO2 and SO) in the periods of the first and second waves (08/03/2020 to 31/10/202 and 01/11/2020 to 17/04/2021). To this end, COVID-19 data were collected from the Epidemiological Bulletin of the Belo Horizonte City Hall and air pollution data from the platform of the State Environmental Foundation of Minas Gerais (FEAM). We analyzed the panoramic profile of confirmed cases of COVID-19 for the first and second waves. Then, the statistical tests were performed, and the analysis was performed using the Generalized Additive Model (GAM), which allowed modeling the results according to the nonlinear smoothing functions of the predictors. Cubic splines are among the nonlinear functions commonly used in this context. The GAM function developed in XLSTAT-R called the gam function of the mgcv package in R (Simon Wood). For the parameters pm2.5, pm10 and CO, they showed a significant association with COVID-19 cases, whereby COVID-19 cases showed a growth in conjunction with the air pollutant pm2.5 and pm10, while for CO there was a decrease with confirmed cases of COVID-19. It is important to emphasize that the results obtained are particularly for the city of Belo Horizonte, because each region has its peculiarity. Thus, we cannot conclude as the only cause-and-effect relationship between the pollution parameter and COVID-19 data.
Subject: Ar Poluição
COVID-19 Pandemia, 2020
COVID-19(Doença) Epidemiologia
Modelagem de sistemas
Modelagem atmosférica
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: IGC - DEPARTAMENTO DE CARTOGRAFIA
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.6.p4133-4145
URI: http://hdl.handle.net/1843/84223
Issue Date: 2024
metadata.dc.url.externa: https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/259805
metadata.dc.relation.ispartof: Revista Brasileira de Geografia Física
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