The relationship between the number of COVID-19 cases, meteorological variables, and particulate matter concentration in a medium-sized Brazilian city
Revista Brasileira de Ciências Ambientais
The relationship between the number of COVID-19 cases, meteorological variables, and particulate matter concentration in a medium-sized Brazilian city
Autor Correspondente: Simone Andrea Pozza | [email protected]
Palavras-chave: semiárido, lógica fuzzy ; aquífero.
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
A doença COVID-19 surgiu no final de 2019 e espalhou-se rapidamente pelo mundo em 2020, tendo como sintoma uma crise respiratória aguda e causando milhões de vítimas. De acordo com a literatura, ainda não está clara a relação entre a transmissão de COVID-19 e fatores climáticos e poluentes do ar, sendo portanto fundamentais estudos que visem esclarecer essa correlação. Esta pesquisa tem como objetivo determinar a correlação entre o número de casos de COVID-19, a concentração de material particulado (MP) e variáveis meteorológicas na cidade de Limeira, Brasil. As análises estatísticas utilizadas foram um modelo generalizado com distribuição gama, correlação de Spearman e análise de cluster, seguida do teste de Mann-Whitney. As variáveis incluídas foram pluviosidade, temperatura, velocidade do vento, umidade relativa e pressão atmosférica, além da taxa de isolamento, variáveis dummy para flexibilidade de abertura de estabelecimentos e dia da semana. A concentração de material particulado inalável grosso (MP10) apresentou correlação inversa com umidade relativa, pluviosidade e pressão. O particulado total em suspensão (PTS) teve correlação inversa com umidade relativa, pluviosidade, fins de semana e taxa de isolamento. Também foi encontrada correlação entre o número de casos de COVID-19 com pressão, MP10 e PTS. Finalmente, o risco relativo calculado mostrou que a redução das concentrações de MP10 afeta diretamente a saúde, o que implica quase 13 mortes evitadas em Limeira, no período da pandemia. Os resultados obtidos fornecem informações importantes para melhorar a qualidade do ar e estratégias para conter a transmissão da COVID-19. Além disso, embora em pequena escala, eles confirmam a relação entre taxa de isolamento, concentração de MP e casos de COVID-19.
Resumo Inglês:
Abstract
The COVID-19 disease was first identified at the end of 2019 and spread rapidly around the world in 2020. Its symptom includes an acute respiratory crisis and the disease has claimed millions of victims. According to the literature, the relationship between COVID-19 transmission, and climatic factors and air pollutants is still unclear. Therefore, studies aiming to clarify this correlation are essential. This study aims to determine the correlation between the number of COVID-19 cases, particulate matter (PM) concentration, and meteorological variables in the city of Limeira, Brazil. The statistical analyses used were a generalized model with gamma distribution, Spearman’s correlation, and cluster analysis, followed by the Mann-Whitney test. The variables included were rainfall, temperature, wind speed, relative humidity, and atmospheric pressure, in addition to social distancing compliance rate, dummy variables for business opening flexibility, and the weekday. The concentration of the coarse inhalable particulate matter (PM10) fraction showed an inverse correlation with relative humidity, rainfall, and pressure. The Total Suspended Particulate matter (TSP) had an inverse correlation with relative humidity, rainfall, weekends, and social distancing compliance rate. A correlation was also found between the number of COVID-19 cases and pressure, PM10, and TSP. Finally, the calculated relative risk showed that the reduction in PM10concentrations directly affects health, which implies an estimate of almost 13 deaths avoided in Limeira, during the pandemic. The results obtained provide important information as to improving air quality and strategies to contain COVID-19 transmission. Besides, albeit on a small scale, they confirm the relationship between the social distancing compliance rate, PM concentration, and COVID-19 cases.
