Impacto das mudanças climáticas e da qualidade do ar em hospitalizações por doenças respiratórias em municípios da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), Brasil / Impact of climate change and air quality on hospitalizations for respiratory diseases in municipalities in the Metropolitan Region of São Paulo (MRSP), Brazil

Resumo Este estudo teve por objetivo analisar os possíveis impactos das mudanças climáticas na saúde respiratória nos municípios de Santo André e São Caetano do Sul. Foram analisados dados meteorológicos históricos (temperatura, precipitação, umidade relativa e pressão atmosférica), de qualidade do ar (concentrações de MP10 e O3) e de saúde respiratória (taxas de incidência de internações por doenças respiratórias - TIIDR), relacionados através de modelos estatísticos de Regressão Linear Múltipla (RLM). Dados meteorológicos de projeções climáticas futuras (2019-2099) de três modelos climáticos (um global e dois regionalizados) em dois cenários de emissão foram aplicados aos modelos de RLM. Os resultados das projeções mostraram um aumento de até 10% nas TIIDR em relação aos níveis atuais para São Caetano do Sul no período de 2070-2099. Em Santo André as projeções indicaram redução de até 26% nas TIIDR. A variável de maior peso nos modelos de RLM de Santo André foi a temperatura (-2,15x) indicando que o aquecimento é inversamente proporcional ao aumento nas TIIDR, enquanto em São Caetano do Sul a pressão atmosférica teve o maior peso (2,44x). Para próximos trabalhos recomenda-se a inclusão de projeções futuras de concentrações de poluentes atmosféricos.

Abstract The scope of this study was to analyze the possible impacts of climate change on respiratory health in the municipalities of Santo André and São Caetano do Sul. Historical meteorological data (temperature, precipitation, relative humidity and atmospheric pressure), air quality data (concentrations of PM10 and O3) and respiratory health data (incidence rates of hospitalizations for respiratory diseases - IRHRD) were related through statistical models of Multiple Linear Regression (MLR). Meteorological data from future climate projections (2019-2099) from three different climate models (one global and two regionalized) in two emission scenarios were applied to the MLR models. The results showed that the IRHRD will suffer an increase of up to 10% in relation to the current levels for São Caetano do Sul in the 2070-2099 period. In Santo André, projections indicated a reduction of up to 26% in IRHRD. The most important variable in the MLR models for Santo André was temperature (-2,15x), indicating an inverse relationship between global warming and an increase in IRHRD, while in São Caetano the atmospheric pressure had the greatest weight (2.44x). For future studies, the inclusion of future projections of PM10 concentrations is recommended.

Indicadores demográficos en la incidencia de la covid-19 en Santiago de Cuba / Indicadores demográficos na incidência da Covid-19 em Santiago de Cuba / Demographic indicators in the incidence of Covid-19 in Santiago de Cuba

Los indicadores demográficos han sido empleados por algunos investigadores para estimar el número de personas infectadas por la covid-19. El presente trabajo tiene como primer objetivo determinar en qué medida la incidencia de casos con covid-19 en los municipios de la provincia de Santiago de Cuba puede ser explicada a partir de determinados indicadores demográficos. El segundo objetivo es construir una jerarquía de grupos de municipios de acuerdo al comportamiento diferenciado de los indicadores demográficos seleccionados. Se desarrolló un estudio ecológico, exploratorio, de grupos múltiples, comparando los nueve municipios de la provincia Santiago de Cuba según variables del nivel global, supuestamente relacionadas con la cantidad de casos con covid-19 confirmados desde el 15 de octubre de 2020 hasta el 16 de enero de 2021. Se aplicó el análisis de regresión lineal múltiple para seleccionar el modelo que describiera mejor el comportamiento de los datos y el análisis de clúster para visualizar la agrupación de los municipios. Se evidenció una correlación significativa entre la cantidad de casos con covid-19, la densidad de población y el grado de urbanización. En cambio, en el modelo de regresión solo resultó significativa la densidad poblacional cuando se consideraron los nueve municipios y el índice de masculinidad, cuando se excluyó el municipio atípico, Santiago de Cuba. El índice de masculinidad resultó ser una variable espuria condicionada por la densidad poblacional como variable confusora. El análisis de clúster reveló la formación de tres grupos de municipios, quedando Santiago de Cuba aislado del resto de los municipios.

Some researchers have used demographic indicators to estimate the number of people infected by COVID-19. The first goal of this study is to determine to what extent the incidence of cases of COVID-19 in the municipalities of the province of Santiago de Cuba can be explained by certain demographic indicators. The second goal is to construct a hierarchy of groups of municipalities according to the differentiated behavior of the selected demographic indicators. An ecological, exploratory, multi-group study was developed, comparing the nine municipalities of Santiago de Cuba province according to global level variables, supposedly related to the number of cases with COVID-19 confirmed from October 15, 2020 to January 16, 2021. Multiple linear regression analysis was applied to select the model that best described the behavior of the data and cluster analysis to visualize the grouping of the municipalities. A significant correlation was found between the number of cases with COVID-19, population density and urbanization level. On the other hand, in the regression model, only population density was significant when the nine municipalities were considered and the masculinity index, when the atypical municipality, Santiago de Cuba, was excluded. The masculinity index turned out to be a spurious variable conditioned by population density as a confounding variable. The cluster analysis revealed the formation of three groups of municipalities, with Santiago de Cuba being isolated from the rest of the municipalities.

Indicadores demográficos têm sido usados por alguns pesquisadores para estimar o número de pessoas infectadas pela Covid-19. O primeiro objetivo deste estudo é determinar até que ponto a incidência de casos de Covid-19 nos municípios da província de Santiago de Cuba pode ser explicada por certos indicadores demográficos. O segundo objetivo é construir uma hierarquia de grupos de municípios de acordo com o comportamento diferenciado dos indicadores demográficos selecionados. Foi desenvolvido um estudo ecológico, exploratório e multigrupo, comparando os nove municípios da província de Santiago de Cuba de acordo com variáveis de nível global, supostamente relacionadas ao número de casos de Covid-19 confirmados entre 15 de outubro de 2020 e 16 de janeiro de 2021. A análise de regressão linear múltipla foi aplicada para selecionar o modelo que melhor descrevia o comportamento dos dados e a análise de agrupamento para visualizar o agrupamento dos municípios. Foi encontrada uma correlação significativa entre o número de casos de Covid-19, a densidade populacional e o nível de urbanização. Por outro lado, no modelo de regressão, apenas a densidade populacional era significativa quando os nove municípios foram considerados e o índice de masculinidade, quando o município atípico, Santiago de Cuba, foi excluído. O índice de masculinidade revelou-se uma variável espúria condicionada pela densidade populacional como uma variável confusa. A análise de agrupamento revelou a formação de três grupos de municípios, com Santiago de Cuba sendo isolado do resto dos municípios.

Avaliação de indicadores aplicados a sistemas de abastecimento de água de pequeno porte / Evaluation of indicators applied to small water supply systems

RESUMO O presente trabalho visou avaliar, por meio de regressão linear múltipla (RLM), os indicadores que melhor exprimem a realidade dos sistemas de abastecimento de água de municípios de pequeno porte, com base nos desempenhos financeiro, operacional e de qualidade da água como variáveis de resposta. A organização e a seleção dos dados fiaram-se no Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento de 2014, tendo sido selecionados os referentes a 182 municípios de Minas Gerais com população inferior a 10 mil habitantes e 56 indicadores como variáveis explicativas. Por meio da RLM, verificou-se que o comprometimento das receitas com a despesa (margem da despesa de exploração) e a razão entre a arrecadação e as despesas (índice de suficiência de caixa) são as variáveis mais relevantes para descrever o desempenho financeiro. Para descrição do desempenho operacional, os índices de perdas por ligação e de faturamento de água foram os mais recorrentes. Por fim, no que tange ao desempenho de qualidade da água, os modelos apresentaram baixos coeficientes de determinação e a não aderência dos resíduos à distribuição normal.

ABSTRACT The aim of this study was to evaluate, by means of multiple linear regression (MLR), the indicators that best express the reality of small municipalities water supply systems, based on financial, operational and water quality performance as response variables. The organization and selection of the sample were based on the information available in the National Sanitation Information System of 2014, selecting 182 municipalities in Minas Gerais with population below 10,000 inhabitants and 56 indicators as explanatory variables. Through MLR, it was found that the commitment of revenue to expenditure (operating expense margin) and the ratio of collection to expenses (monetary sufficiency index) are the most relevant variables to describe financial performance. For the description of operational performance, the water loss per connection and water billing rates were the most recurrent. Finally, with regard to the performance of water quality, the models presented low determination coefficients and non-adherence of the residues to normal distribution.

A simulação da biomassa de aveia por elementos climáticos, nitrogênio e regulador de crescimento / The simulation of the oat biomass by climatic elements, nitrogen and growth regulator

A produção de biomassa de aveia voltada à elaboração de silagem de qualidade é dependente de elementos climáticos e nitrogênio sem ocorrência de acamamento. O objetivo do presente estudo é a definição da dose ideal do regulador de crescimento que possibilite, no máximo, 5% de acamamento de plantas de aveia, bem como a identificação das variáveis potenciais para composição do modelo de regressão linear múltipla com simulação da produtividade de biomassa à elaboração de silagem nas condições de uso do regulador, em reduzida, alta e muito alta fertilização com nitrogênio. O estudo foi conduzido em 2013, 2014 e 2015, em delineamento de blocos ao acaso, com quatro repetições em esquema fatorial 4x3, para doses de regulador (0, 200, 400 e 600mL ha-1) e doses de nitrogênio (30, 90 e 150kg ha-1), respectivamente. A dose de 495mL ha-1 de regulador se mostra eficiente na redução do acamamento de plantas de aveia em condição de reduzida, alta e muito alta fertilização com nitrogênio. A soma térmica, a precipitação, a radiação, a dose de regulador e o nitrogênio qualificam a composição do modelo de regressão linear múltipla, tornando eficiente a simulação da produtividade de biomassa da aveia para silagem ao longo do ciclo.(AU)

The production of oat biomass focused on the development of quality silage is dependent on climatic elements and nitrogen without lodging occurrence. The objective of the study is to define the optimal dose of growth regulator that allows a maximum of 5% oat plant lodging and identify potential variables for composition of multiple linear regression model with productivity simulation of biomass to the preparation of silage in the conditions of low, high and very high fertilization with nitrogen. The study was conducted in 2013, 2014, and 2015 in the randomized block design with four replications in a factorial 4x3, for regulator doses (0, 200, 400 and 600ml ha-1) and nitrogen doses (30, 90 and 150kg ha-1), respectively. The dose of 495mL ha-1 regulator is efficient in reducing the oat plant lodging in condition reduced, high, and very high fertilization with nitrogen. Thermal time, precipitation, radiation, regulator dose and nitrogen dose qualify the composition of the multiple linear regression model, making efficient the biomass oat productivity simulation for silage over the cycle.(AU)

Factors associated with parasite dominance in fishes from Brazil / Fatores associados com a dominância parasitária em peixes do Brasil

Abstract The present study used regression models to evaluate the existence of factors that may influence the numerical parasite dominance with an epidemiological approximation. A database including 3,746 fish specimens and their respective parasites were used to evaluate the relationship between parasite dominance and biotic characteristics inherent to the studied hosts and the parasite taxa. Multivariate, classical, and mixed effects linear regression models were fitted. The calculations were performed using R software (95% CI). In the fitting of the classical multiple linear regression model, freshwater and planktivorous fish species and body length, as well as the species of the taxa Trematoda, Monogenea, and Hirudinea, were associated with parasite dominance. However, the fitting of the mixed effects model showed that the body length of the host and the species of the taxa Nematoda, Trematoda, Monogenea, Hirudinea, and Crustacea were significantly associated with parasite dominance. Studies that consider specific biological aspects of the hosts and parasites should expand the knowledge regarding factors that influence the numerical dominance of fish in Brazil. The use of a mixed model shows, once again, the importance of the appropriate use of a model correlated with the characteristics of the data to obtain consistent results.

Resumo Este estudo avaliou, por meio de modelos de regressão e sob o ponto de vista epidemiológico, a existência de fatores que podem influenciar a dominância numérica parasitária. Utilizou-se um banco de dados, contendo 3.746 espécimes de peixes e seus respectivos parasitos, para avaliar a relação da dominância parasitária com características bióticas inerentes aos hospedeiros e aos táxons parasitários estudados. Foram ajustados modelos de regressão linear multivariada, clássico e de efeitos mistos. Os cálculos foram realizados no software R (IC 95%). No ajuste do modelo de regressão linear múltipla clássico, as espécies de peixes dulcícolas, as planctívoras e o comprimento do corpo foram associadas à dominância parasitária, assim como os táxons Trematoda, Monogenea e Hirudínea. Entretanto, o ajuste do modelo de efeitos mistos demonstrou que apenas o comprimento do hospedeiro e os táxons Nematota, Trematoda, Monogenea, Hirudínea e Crustácea estão associados significativamente a dominância parasitária. Estudos que considerem os aspectos biológicos específicos dos hospedeiros e dos parasitos devem ampliar o entendimento sobre os fatores que interferem na dominância numérica em peixes do Brasil. A utilização do modelo misto demonstra, mais uma vez, a importância do uso adequado do modelo que respeite a natureza dos dados para a obtenção de resultados consistentes.

Altitude and geographic coordinates to estimate monthly rainfall in the state of Mato Grosso do Sul / Altitude e coordenadas geográficas na estimativa da chuva mensal no estado de Mato Grosso do Sul

Adjustment of multiple linear regression equations has allowed estimating the value of a certain climatological variable according to geographical coordinates with acceptable degree of accuracy. The aim of this study was to verify if the average monthly rainfall could be estimated according to the altitude, latitude and longitude in Mato Grosso do Sul State (MS). Rainfall data of 32 stations of MS were collected from 1954 to 2013. It were formed 384 time series (12 months × 32 sites), with different numbers of years of observations in each series. On each of the 384 monthly rainfall time series it was calculated the average (a), at least 30 years of observation, forming 12 matrices 32 x 4 (32 sites x 4 variables: altitude, latitude, longitude and monthly rainfall). It was estimated for each matrix the Pearson's linear correlation coefficient among the variables, performing the multicollinearity diagnosis for each matrix. Correlations were unfolded by path analysis in direct and indirect effects and in each month it was used the multiple linear regression model. The altitude and latitude have greater effect on the spatial distribution of rainfall in MS. The multiple linear regression equations generated in this study will subsidize researches of crop zoning, indication for sowing times, irrigation, determination of yield potential, climate risks zoning and credit and agricultural insurance.

O ajuste de equações de regressão linear múltipla tem possibilitado que se estime o valor de uma determinada variável climatológica em função das coordenadas geográficas com grau aceitável de acurácia. O objetivo do trabalho foi verificar se a chuva mensal média pode ser estimada em função da altitude, latitude e longitude no Estado do Mato Grosso do Sul (MS). Os dados pluviométricos de 32 estações do MS foram coletados do período de 1954 a 2013. Formaram-se 384 séries temporais (12 meses × 32 locais), com número diferenciado de anos de observações em cada série. Em cada série temporal de chuva mensal calculou-se a média, formando-se 12 matrizes de 32 x 4 (32 locais e 4 variáveis: altitude, latitude, longitude e chuva mensal). Estimou-se para cada matriz o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis, realizando-se o diagnóstico multicolinearidade para cada matriz. As correlações foram desdobradas, por meio da análise de trilha, em efeitos diretos e indiretos e em cada mês foi usado o modelo de regressão linear múltipla. A altitude e latitude exercem maior efeito na distribuição espacial da chuva no MS. As equações de regressão linear múltipla geradas neste estudo subsidiarão trabalhos de zoneamento de culturas, indicação de épocas de semeadura, irrigação, determinação de potencial de rendimento, zoneamento de riscos climáticos, crédito e seguro agrícola.

Modelos de regressão para estimação da massa do cacho de bananeira CV. prata anã / Regression models to estimate the mass of the bunch of banana tree CV. prata anã

Objetivou-se com este trabalho desenvolver um modelo matemático para estimar a massa do cacho (MC) de bananeira 'Prata Anã', utilizando características morfológicas das plantas. As equações de regressão linear múltiplas foram determinadas considerando-se a massa real do cacho (MC) como variável dependente e como variáveis independentes, a largura da terceira folha (LF), número de folhas (NF), diâmetro do cacho (DC) e número de bananas por cacho (NB). O modelo linear múltiplo de regressão que melhor estimou a massa do cacho da bananeira 'Prata Anã' ao nível de 5% de significância com R2 de 0,58 foi a equação, MC = -10,96 + 0,176*(DC) + 0,0983*(NB) + 0,0928*(LF) + 0,2216*(NF).

The objective of this work was to develop a mathematician model to estimate the mass of the bunch (MC) of banana cultivar Prata Anã, using dimensions of morphological characteristics of plants. The multiple linear regressions were determined considering the actual mass of the bunch (MC) as the dependent variable and independent variables as the width of the third leaf (LF), number of leaves at tree (NF), diameter of the bunch (DC) and number of bananas per bunch (NB). The multiple linear model that best estimated mass of the bunch to the banana 'Prata Anã' at 5% level of significance was 58% with R2 of the equation, MC = -10,96 + 0,176 * (DC) + 0,0983 * ( NB) + 0,0928 * (LF) + 0,2216 * (NC).

Fatores relacionados à ocorrência de leishmaniose tegumentar no Vale do Ribeira / Factors relating to occurrences of cutaneous leishmaniasis in the Ribeira Valley

INTRODUÇÃO: este estudo teve como objetivo identificar fatores ambientais e sociais determinantes na incidência da leishmaniose tegumentar americana no Vale do Ribeira no período de 1998 a 2006. MÉTODOS: foram utilizados dados secundários de domínio público dos 23 municípios que integram a região. O intervalo de tempo foi dividido em três períodos, pelas características gráficas dos coeficientes de incidência, os quais foram submetidos à análise por regressão linear múltipla. RESULTADOS: para o período de 1998 a 2000, as variáveis correlacionadas com a LTA foram índice de desenvolvimento humano médio (p = 0,007), renda per capita (p =0,390) e grau de urbanização (p = 0,079). No período de 2001 a 2003 e 2004 a 2006 as variáveis correlacionadas com LTA foram: a existência de flebotomíneos (p = 0,000 e p = 0,001) e a população urbana média (p = 0,007 e p = 0,001). CONCLUSÕES: esses dados demonstram a tendência de pauperização e urbanização da doença.

INTRODUCTION: This study aimed to identify the environmental and social factors that determined occurrences of American cutaneous leishmaniasis in the Ribeira valley region of the State of São Paulo between 1998 and 2006. METHODS: Secondary public-domain data from the 23 municipalities forming this region were used. The study period was divided into three ranges based on the graphical characteristics of the incidence coefficients. These data were subjected to analysis using multiple linear regression. RESULTS: Over the period 1998 to 2000, the variables correlated with American cutaneous leishmaniasis were mean human development index (p = 0.007), per capita income (p = 0.390) and degree of urbanization (p = 0.079). Over the periods 2001 to 2003 and 2004 to 2006, the variables correlated with American cutaneous leishmaniasis were the presence of sandflies (p = 0.000; p = 0.001) and mean urban population (p = 0.007; p = 0.001). CONCLUSIONS: These data show the trend towards urbanization and impoverishment of the disease.

Coordenadas geográficas na estimativa das temperaturas máxima e média decendiais do ar no Estado do Rio Grande do Sul / Geographic coordinates in the ten-day maximum and mean air temperature estimation in the State of Rio Grande do Sul, Brazil

A partir dos dados referentes à temperatura máxima média decendial (Tx) e à temperatura média decendial (Tm) do ar de 41 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, de 1945 a 1974, este trabalho teve como objetivo verificar se a Tx e a Tm podem ser estimadas em função da altitude, latitude e longitude. Para cada um dos 36 decêndios do ano, realizou-se análise de correlação e estimaram-se os parâmetros do modelo das equações de regressão linear múltipla, considerando Tx e Tm como variável dependente e altitude, latitude e longitude como variáveis independentes. Na validação dos modelos de estimativa da Tx e Tm, usou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, entre a Tx e a Tm estimada e a Tx e a Tm observada em dez municípios do Estado, com dados da série de observações meteorológicas de 1975 a 2004. A temperatura máxima média decendial e a temperatura média decendial podem ser estimadas por meio da altitude, latitude e longitude, em qualquer local e decêndio, no Estado do Rio Grande do Sul.

The objective of this research was to estimate ten-day maximum (Tx) and mean (Tm) air temperature using altitude and the geographic coordinates latitude and longitude for the Rio Grande do Sul State, Brazil. Normal ten-day maximum and mean air temperature of 41 counties in the State of Rio Grande do Sul, from 1945 to 1974 were used. Correlation analysis and parameters estimate of multiple linear regression equations were performed using Tx and Tm as dependent variable and altitude, latitude and longitude as independent variables, for the 36 ten-day periods of the year. Pearson's linear correlation coefficient between estimated and observed Tx and Tm, calculated for tem counties using data of were used as independent data sets. The ten-day maximum and mean air temperature may be estimated from the altitude and the geographic coordinates latitude and longitude in the State of Rio Grande do Sul.