O estudo da variabilidade do clima e sua interferência na saúde humana é de extrema importância e carece de mais informações, especialmente nos trópicos. O presente estudo investigou para o município de Santarém-Pará, a associação entre internações por diabetes mellitus (DM) e variáveis meteorológicas de precipitação pluvial, insolação, umidade relativa e temperatura máxima e mínima no período de 2010 a 2020. Para tanto foram utilizadas as técnicas de correlação cruzada, análise e regressão de componente principal, assim como estatística descritiva. A correlação cruzada entre temperatura máxima e internações por DM demonstrou associação positiva no lag 2 e 3, já a RCP evidenciou associação positiva entre as internações por DM e atuação sinergética da precipitação, insolação e temperatura máxima com peso 0,834, 0,519 e 0,149 respectivamente.

No presente trabalho buscou-se identificar possíveis associações entre internações hospitalares por pneumonia e variáveis meteorológicas no município de Santarém-PA. Para tanto foram realizadas análises da variabilidade de dados meteorológicos de temperatura do ar, precipitação e umidade relativa para o período de 2008 a 2021 e de possíveis associações com internações por pneumonia no mesmo período na área de estudo. Os dados meteorológicos foram obtidos no formato de médias mensais por meio do Banco de Dados meteorológicos para Ensino (BDMEP) e Pesquisa do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e os dados de internação por meio do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), listados por local de residência, e as técnicas estatísticas utilizadas foram, análise de regressão linear e regressão linear múltipla. Dentre os coeficientes de determinação obtidos na análise de regressão linear, destacaram-se, como os de maiores valores calculados, aqueles entre temperatura máxima e pneumonia com valores de   R² = 0,47 no mês de maio, R² = 0,53 em agosto e R² = 0,42 em setembro e aqueles entre umidade relativa e pneumonia, com valores de R² = 0,38 na média de abril e R² = 0,35 no mês de dezembro. Com auxílio da regressão múltipla o valor de R²=0,84 foi encontrado, demonstrando o efeito sinérgico das condições de tempo e a doença. A distribuição dessas associações ao longo desses diferentes meses aponta para o papel da sazonalidade típica dos períodos secos e chuvosos na região, e seus possíveis impactos em doenças respiratórias como pneumonia no município de Santarém.

The present study aims to analyze the stratospheric dynamics of the events of influence of the Antarctic Ozone Hole (BOA) that occurred over the South of Brazil in 2016. To reach this goal, days of reduction were used in the stratospheric ozone content based on Total Ozone Column (CTO) daily average data obtained from the Brewer spectrophotometer installed at the Southern Space Observatory (OES/INPE) (29.443752 ºS, 53.823084 ºW; 488.7 meters) and by the Ozone measuring instrument (Ozone Monitoring Instrument -OMI) onboard the NASA Aura satellite. For those days, stratosphere dynamics analyses were carried out through isentropic fields of Potential Vorticity (PV) at 600 and 700 K (Kelvin) levels of potential temperature, using the daily PV averages obtained from ERA-Interim reanalysis of ECMWF (European Center for Medium-range Weather Forecast) to verify the origin of the ozone-poor air masses. Thus, the confirmation of the origin of these masses through the retroactive trajectories obtained using the HYSPLIT model (HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) of NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). In addition, images of the ozone content of the OMI satellite were used as a complementary technique to verify the performance of BOA over Southern Brazil. Then, 6 events of influence of the Antarctic Ozone Hole were identified over the South of Brazil in 2016, with an average reduction percentage of 11% of the CTO to monthly climatologies, confirmed by the passage of stratospheric polar filaments over the OES region, observed in the VP isentropic fields at the 600 and 700 K potential temperature levels as well as by the retroactive trajectories of polar origin obtained in the HYSPLIT model.