XII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Foz de Iguaçu-PR, 2 UMA ANÁLISE DO CONFORTO TÉRMICO E SUAS RELAÇÕES METEOROTRÓPICAS NA CIDADE DE SÃO PAULO PARTE 1 João André Maia; Fábio Luis Teixeira Gonçalves Instituto de Astronomia Geofísica e Ciências Atmosféricas - USP Rua do Matão, 1226 - Cidade Universitária maia@model.iag.usp.br; fgoncalv@model.iag.usp.br ABSTRACT The aim of this work shows the thermal comfort analysis and their meteorotropic relations in order to evaluate respiratory morbidity in the São Paulo City, during of year 1999. Five biometeorological indices were used. The weather daily classification was based on the TEv index, which considers three variables: relative humidity, air temperature and wind speed. The results shows a significant relation betwen the occurrence of respiratory morbidity and cold weather. For instance, May 1999 shows the highest stress thermal index (7,11 monthly frequency with uncomfortable cold days), and it presents the highest morbidity respiratory frequency. 1 INTRODUÇÃO A biometeorologia humana trata das influências do ambiente atmosférico sobre o homem. Essa influência vai desde a forma como educamos nossos filhos até o tipo de trabalhos que realizamos e é tão obvia que freqüentemente a menosprezamos. Nosso ciclo diário compreende estados de atividade, fadiga e recuperação. É essencial que a mente e o corpo se recuperem através do lazer, descanso e sono para compensar a fadiga física e mental resultante das atividades diárias. Este ciclo às vezes se vê prejudicado por condições climáticas desfavoráveis e a tensão resultante atuando sobre corpo e mente produz desconforto, perda de eficiência no trabalho e, eventualmente, pode conduzir a problemas de saúde. Desde o inicio da humanidade as condições atmosféricas são relacionadas ao conforto humano, contudo, o interesse por estabelecer critérios mais rigorosos de conforto térmico data da Europa do início do século dezenove, quando teve início o movimento para melhoria das condições de trabalho nas industrias mineiras, de metal e têxteis em vista dos freqüentes acidentes e enfermidades devido à influência do calor e umidade. O Conforto Térmico Humano (CTH) e sua resposta fisiológica ao estresse térmico dependem da produção de calor metabólico, do nível de fatores ambientais (velocidade do vento, temperatura do ar, umidade relativa, etc) e do tipo de vestimenta que o indivíduo estiver usando (Givoni, 1963). O efeito conjugado dos mesmos é que definirá o grau de conforto ou desconforto térmico sentido pelas pessoas. O organismo humano experimenta a sensação de conforto térmico quando, sem recorrer a nenhum mecanismo de termo-regulação, perde para o ambiente calor, produzido pelo metabolismo, compatível com sua atividade. Quando as condições ambientais proporcionam perda de calor do corpo além das necessárias para a manutenção de sua temperatura, o organismo reage, através de seus mecanismos termo-reguladores, buscando reduzir as perdas e aumentando a produção de calor metabólico. No caso de frio intenso a termo-regulação pode ocorrer, por exemplo, através da vasoconstrição e eriçar dos pelos entre outros. No caso de calor intenso o corpo procuraria manter sua temperatura através do suor, vasodilatação, ingestão de líquidos gelados entre outras maneiras. Estas seriam as respostas automáticas do corpo a uma situação de desconforto térmico, o homem pode reagir digamos conscientemente através de um aumento de sua atividade física, procura de um local mais protegido termicamente, mudança na postura, etc. Neste contexto, a biometeorologia humana tem baseado seus estudos em índices térmicos empíricos tais como o Índice de Desconforto (Thom, 1959) e o Índice de Wind-chill (Siple, 1945). Estes índices incorporam, geralmente, dois ou três dos parâmetros meteorológicos mais relevantes e são relacionados às sensações humanas de conforto e desconforto. Com base nesses índices é possível classificar o tempo em uma determinada região de acordo com uma visão biometeorológica. Além disso, pode-se avaliar o efeito meteorotrópico sobre a morbidade, número de internações hospitalares, por problemas respiratórios. Tromp (19), cunha o termo meteorotrópico como sendo o efeito causado por um ou mais fatores ambientais sobre um individuo ou um grupo de indivíduos. Este trabalho tem por objetivos avaliar a aplicabilidade de índices de conforto encontrados na literatura biometeorológica e analisar o CTH na Cidade de São Paulo, ao longo do ano de 1999, classificando, de acordo com o índice de conforto que melhor represente as características climáticas da região, o tempo local de acordo com uma visão biometeorológica. Pretende-se, também, avaliar o efeito meteorotrópico sobre a morbidade por doenças do aparelho respiratório, por meio desse mesmo índice. Este trabalho faz parte de uma pesquisa mais ampla que esta se desenvolvendo e, numa fase posterior da mesma, levar-se-á em conta, além dos parâmetros meteorológicos
tradicionais, os níveis de poluição do ar e além do mais estudaremos as condições sinóticas e de estabilidade vertical favoráveis à concentração de poluentes e a aumentos no número de internações por problemas respiratórios. Técnicas estatísticas mais sofisticadas serão utilizadas para avaliação das relações meteorotrópicas. 2 MATERIAL E MÉTODOS 2.1 Estudo do conforto térmico Fundamentamos nossa avaliação do CTH na Cidade de São Paulo em cinco índices biometeorológicos selecionados de trabalhos desenvolvidos ao longo do último século, são eles: uma versão alternativa do Índice de Desconforto (ID) proposto por Thom (1957), nesta versão a temperatura é dada em º C e a umidade é descrita em termos de umidade relativa (%) (Giles et al., 199); outro índice analisado, proposto por Missenard (1937), é denominado índice de Temperatura Efetiva (TE) e pode ser encontrado em Ono & Kawamura (1991), uma outra expressão para o cálculo de TE levando-se em consideração além da temperatura do ar e sua umidade relativa à ação do vento, pode ser encontrada em SUPING et al. (1992) e é também utilizada na nossa avaliação. A influência do vento sobre o CTH é também avaliada por meio da fórmula que descreve o windchill proposta por Siple & Passel (1945) e modificada posteriormente pelo mesmo autor (1948) para climas mais amenos. Por último utilizamos o índice de desconforto de Kawamura (ID K ) (Kawamura, 1965) para analise do CTH. Este é baseado na fórmula de Thom, mas ao contrario da outra usa a pressão de vapor d água ou temperatura do ponto de orvalho. O formulário é descrito abaixo. ID = Ta,55(1-,1UR) (Ta 14,5) (1) TE = Ta.4 (Ta ) (1 UR/) (2) TEv = 37 (37- Ta)/[,68,14UR + 1/1,76 + 1,4v,75 )] (3) H = (33 Ta) (9. +.9sqrt(v) v) (4) ID K =,99Ta +,36Td + 41,5 (5) Onde: ID é o índice de desconforto (º C); TE é a temperatura efetiva (º C); TEv é a temperatura efetiva resultante do efeito combinado de temperatura, umidade e vento; H expressa o windchill, ou seja, a perda de calorias em Kcal.m -2.h -1 ; ID K é o índice de desconforto de Kawamura (º C); Ta é a temperatura do ar (bulbo seco,º C); UR é a umidade relativa (%); V é a velocidade do vento em m/s e Td é a temperatura do ponto de orvalho (º C). Os dados meteorológicos de superfície, necessários para análise do conforto térmico e sua influência meteorotrópica, foram obtidos junto à estação meteorológica do Instituto de Astronomia Geofísica e Ciências Atmosféricas da Universidade de São Paulo (IAG-USP). Com base nesses dados e nas equações acima descritas, índices diários de conforto térmico foram calculados para o período de 1º de janeiro a 31 de dezembro de 1999. 2.2 Determinação dos dados de morbidade Esta se desenvolvendo um estudo ecológico de séries temporais, neste tipo de estudo as informações de um grupo, geralmente dinâmico e populacionalmente definido, são obtidas ao longo de um período. Optou-se por trabalhar com crianças e adolescentes de a 14 anos. O banco de dados é composto pelo registro dos pagamentos efetuados pelo SUS (Sistema Único de Saúde) aos prestadores de serviço, e refere-se a todos os hospitais conveniados ao mesmo, já disponíveis junto ao Sistema de Informações Hospitalares. As internações hospitalares devem ser notificadas ao SUS através do preenchimento da AIH (Autorizações de Internação Hospitalar). As informações que constam do banco de dados vão desde o número do Cadastro Geral do Contribuinte do hospital, cidade em que está localizado, idade e sexo do paciente, causa da internação (procedimento realizado), código de endereçamento postal da moradia do paciente, tempo de internação, data da alta ou (óbito), entre outros. Dentre as informações constantes no banco de dados selecionamos a data de internação, o diagnóstico (grupo de procedimentos realizados), idade e sexo dos pacientes. Dos grupos de procedimentos realizados cinco foram selecionados para compor o nosso banco de dados, são eles: afecções respiratórias da criança com idade igual ou inferior a um ano; afecções das vias aéreas superiores; afecções pulmonares; insuficiência respiratória; e por fim, crise asmática. Estes cinco grupos compõem um grupo maior por nós denominado MDR (Morbidade por Doenças Respiratória). Foram incluídas informações sobre internações hospitalares entre 1º de janeiro a 31 de dezembro de 1999. Sendo as doenças classificadas de acordo com a Classificação Internacional de Doenças (CID) ª revisão. 6 6
7 2.3 Regularização dos dados Os estudos com séries temporais revelam certos movimentos ou variações características, alguns dos quais, ou todos, estão presentes em graus diversos. Estes movimentos característicos podem ser classificados em quatro tipos principais: (i) movimentos em longo prazo ou seculares; (ii) movimentos ou variações cíclicas; (iii) movimentos ou variações por estações e (iv) movimentos irregulares ou aleatórios. Uma maneira de reduzir ou mesmo eliminar o total de variação que se apresenta em um conjunto de dados é mediante o emprego de médias móveis. As mesmas têm a propriedade de eliminar as variações cíclicas, estacionais e irregulares, conservando-se dessa forma, apenas o movimento de tendência. O processo de eliminação de flutuações indesejáveis é denominado regularização das séries temporais. O número de termos usado numa média móvel determinará o grau de regularidade resultante. Ordinariamente, quanto mais termos se usam na média, tanto mais regularizada se torna a ocorrência. 2.4 Análise de correlação A correlação é, habitualmente, apenas uma primeira fase no estudo da relação entre duas ou mais variáveis. A mesma nos dá o grau com que uma equação linear, descreve ou explica as relações entre duas ou mais variáveis. Os fatores considerados aqui são os índices de conforto térmico e as médias móveis da MDR. Para compararmos diferentes variáveis é necessária, preliminarmente, a padronização das mesmas, de modo que as variáveis transformadas passem a ter média zero e variância unitária, o que é conseguido pela transformação z. 3 APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS 3.1 Distribuição das variáveis meteorológicas durante o ano de 1999. A figura 1 apresenta a distribuição anual da precipitação registrada em São Paulo pela estação meteorológica do IAG/Água Funda durante o ano de 1999. Vemos claramente a distinção entre o inverno seco e o verão chuvoso, caracterizando bem o clima de região quanto ao regime pluviométrico. A pluviosidade anual neste período foi de 1234,5 mm, ficando abaixo da média climatológica de aproximadamente 1 mm (SUGAHARA, 1991). O mês mais chuvoso foi o mês de fevereiro com uma precipitação acumulada de 298,7mm e o mês mais seco foi agosto com apenas 6,1mm de chuva acumulada no mês. No ano de 1999 as temperaturas variaram entre 5,8º C a mínima diária registrada no dia 15 de agosto e 35,1º C a máxima diária registrada no mês de janeiro. Figura 1 - Distribuição da precipitação total m ensal registrada na estação m eteorológica do IAG/Água Funda. Precipitação (m m ) 2 1 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez M eses do ano 1999 3.2 Descrição da Morbidade No período de estudo o número de internações de crianças e adolescentes, devido a problemas do aparelho respiratório chegou a 18.59 casos. A maioria das internações foi de crianças menores de um ano (53,32%), seguido da faixa etária entre um e quatro anos (33,63%) e entre cinco e quatorze anos (13,5%). A distribuição do número total de internações por mês de acordo com o sexo da criança e/ou adolescente mostrou que crianças do 7
sexo masculino são as mais atingidas por doenças respiratórias, constituindo-se, então, no grupo mais suscetível com 57,% dos casos seguido do grupo feminino com 42,% dos casos. Assim, crianças menores de quatro anos do sexo masculino formam o grupo de indivíduos mais sensíveis aos problemas respiratórios. O trabalho com os dados de morbidade permitiu distinguir o comportamento sazonal das internações tanto o mensal com aumento nos meses mais frios e diminuição nos mais quentes, quanto o semanal com clara diminuição nos fins de semana e picos durante a segunda-feira. Essa característica peculiar da morbidade que consiste na maior procura pelos serviços de saúde de segunda a sexta-feira, talvez seja reflexo de uma menor oferta de atendimento médico nos finais de semana e de dificuldades no transporte coletivo nesses dias. Esse movimento irregular da morbidade, o qual pode prejudicar uma possível associação entre variáveis estudadas, pode ser eliminado com o emprego das médias móveis. Na figura 2 apresentamos a freqüência mensal da morbidade por problemas respiratórios no ano de 1999. Nesta figura fica clara a sazonalidade da MDR. 8 Figura 2 - Freqüência mensal da morbidade por doenças respiratórias durante o período de estudo 12 % da MDR 8 6 4 2 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez 1999 A tabela 1 apresenta a distribuição do coeficiente de correlação de Pearson entre os índices de conforto (calculados para três situações diárias) e as médias móveis da morbidade por doenças respiratória (MDR). Nota-se claramente que a eficiência das médias móveis regulariza um conjunto de dados. O grau de correlação entre as variáveis aumenta à medida que aumentamos o número de termos da média móvel, porém isso é válido até certo ponto, pois acima da média móvel de 12 termos o grau de correlação oscila em torno de um valor máximo. Ainda, a tabela 1 nos mostra a boa correlação entre os índices de conforto, sendo que o índice H correlaciona-se negativamente com os outros e positivamente com a morbidade. O índice H expressa a perda de energia em função da velocidade do vento, quanto maior for H maior é a energia perdida, o que implica em estresse devido ao frio o qual por sua vez liga-se ao aumento na morbidade por doenças respiratórias. Tabela 1. Coeficiente de correlação de Pearson para os índices de conforto térmico e as médias móveis da morbidade por doenças respiratórias (MDR). ID1 ID2 ID3 TE1 TE2 TE3 TEv1 TEv2 TEv3 H1 H2 H3 IDk1 IDk2 IDk3 MDR ID1 1. ID2.96 1. ID3.89.78 1. TE1 1..95.9 1. TE2.96 1..78.95 1. TE3.89.78 1..9.78 1. TEv1.97.95.79.97.95.79 1. TEv2.98.94.82.98.95.81.99 1. TEv3.89.96.64.88.96.63.94.93 1. H1 -.95 -.93 -.79 -.95 -.94 -.79 -.99 -.98 -.92 1. H2 -.96 -.92 -.83 -.97 -.93 -.83 -.98 -.99 -.9.99 1. H3 -.9 -.96 -.67 -.9 -.97 -.66 -.95 -.94-1..94.92 1. IDk1 1..94.92 1..94.92.95.97.86 -.94 -.96 -.88 1. IDk2 1..94.9 1..95.9.96.97.88 -.95 -.96 -.89 1. 1. IDk3.99.92.93.99.92.93.94.95.82 -.93 -.95 -.84 1..99 1. 8
Cont. da tabela 1. ID1 ID2 ID3 TE1 TE2 TE3 TEv1 TEv2 TEv3 H1 H2 H3 IDk1 IDk2 IDk3 MDR MDR -. -.25 -.39 -.31 -.25 -.39 -.24 -.27 -.18.23.28.19 -.32 -.32 -.33 1. Méd_2 -.33 -.28 -.43 -.34 -.28 -.43 -.25 -.28 -.19.25..21 -.36 -.35 -.36.9 Méd_3 -.35 -. -.46 -.36 -. -.46 -.27 -. -.21.26.31.22 -.38 -.37 -.39.87 Méd_4 -.37 -.32 -.48 -.38 -.32 -.48 -.28 -.31 -.22.28.33.24 -. -.39 -.41.84 Méd_5 -.39 -.34 -.49 -. -.34 -.49 -. -.33 -.24.29.34.26 -.41 -.41 -.42.83 Méd_6 -.41 -.36 -.51 -.41 -.36 -.51 -.31 -.34 -.26..35.28 -.43 -.42 -.44.82 Méd_7 -.42 -.37 -.51 -.42 -.37 -.51 -.33 -.35 -.27.32.37.29 -.44 -.43 -.45.81 Méd_8 -.43 -.38 -.52 -.43 -.38 -.52 -.34 -.36 -.28.33.37. -.45 -.44 -.46. Méd_9 -.43 -.38 -.52 -.44 -.38 -.52 -.34 -.37 -.28.33.38. -.45 -.44 -.46.79 Méd_ -.44 -.39 -.53 -.45 -.39 -.53 -.35 -.38 -.29.34.39.31 -.46 -.45 -.47.78 Méd_11 -.44 -.39 -.53 -.45 -.39 -.53 -.35 -.38 -.29.34.39.31 -.46 -.45 -.47.78 Méd_12 -.45 -. -.54 -.45 -. -.54 -.36 -.38 -..35.39.32 -.47 -.46 -.48.78 Méd_13 -.44 -.39 -.53 -.45 -. -.53 -.35 -.38 -..34.39.31 -.47 -.46 -.48.79 Méd_14 -.45 -. -.54 -.45 -. -.54 -.36 -.38 -..35..32 -.47 -.46 -.48. Méd_15 -.44 -.39 -.54 -.45 -.39 -.54 -.35 -.38 -.29.34.39.31 -.47 -.46 -.48.81 3.3 Análise do conforto térmico e suas relações meteorotrópicas Apresentamos neste item a variação anual dos índices de conforto térmico e da média móvel da MDR durante o período de estudo. Na figura 3 apresentamos o Índice de Desconforto de Kawamura (ID K ) sob três aspectos diferentes, na figura 4 representamos o Índice de Desconforto (ID), também sob três condições diárias, a diferença básica entre os dois é que o índice IDk utiliza-se da temperatura do ponto de orvalho e o índice ID da umidade relativa. Já, a figura 5 mostra a distribuição do índice Temperatura Efetiva, este índice considera apenas as variáveis temperatura e umidade relativa, na figura 6 apresentamos TE considerando também a influência do vento (TEv). Finalmente, na figura 7 apresentamos o Índice H, o qual representa a perda de calor por efeito do vento. 9 85 Figura 3 - Variação anual do índice IDk e da média móvel de 12 temos da MDR 9 19 jan Índice IDk 75 65 55 MRD (Média de 12 termos) 15 ago 45 9 1 1 1 2 2 2 3 3 IDk1 IDk2 IDk3 Média de 12 termos A variação anual do índice ID K, vista na figura 3, foi calculada diariamente com base nos valores médios, máximos e mínimos da temperatura do ponto de orvalho. ID K 1 representa o cálculo feito com as médias da temperatura do ar e do ponto de orvalho; ID K 2 temperatura média do ar e Td máximo e ID K 3 temperatura média do ar e Td mínimo. As três situações apresentam um comportamento semelhante durante todo o ano. Valores acima de 75 são pouquíssimas vezes encontrados e correspondem basicamente a estação chuvosa de janeiro a abril. De acordo com Thom (1959), mais da metade das pessoas sentem-se desconfortáveis com valores acima desse nível. De acordo com Kawamura (1965), valores entre 75 as pessoas se sentem desconfortáveis termicamente, acima de todos se sentem estressado devido ao calor. Valores entre 75 são apontados como confortáveis, abaixo de as pessoas sentem frescor e frio com valores menores que 55 (Ono & Kawamura, 1991). Assim, a maior parte do ano de 1999 estaria dentro dos limites estabelecidos como confortáveis. Contudo, vale ressaltar que este 9
índice foi desenvolvido para climas tropicais, os quais apresentam temperaturas mais elevadas em relação a São Paulo, além do mais não podemos esquecer que os parâmetros meteorológicos aqui utilizados provem da estação meteorológica do IAG, a qual localiza-se no Parque do Estado, uma área que, devido a sua arborização, apresenta temperaturas mais amenas que o centro da cidade, por exemplo. A figura 4 apresenta a distribuição do índice ID, calculado para três situações diferentes. ID1 representa as condições médias diárias de temperatura e umidade relativa. ID2 foi calculado combinando-se a temperatura máxima diária e a umidade relativa mínima, já ID3 foi calculado utilizando-se uma combinação contrária, ou seja, temperatura mínima e umidade relativa máxima. Este índice expressa o máximo desconforto sentido pelas pessoas devido ao calor excessivo. Thom (1959) lista uma série de valores limites com os quais indica o grau de desconforto sentido pelas pessoas, segundo este autor, valores de ID acima de 32º C indicam estado de emergência médica. Contudo, com valores acima de 24º C mais da metade das pessoas já sentem desconforto. Como podemos perceber pela figura 3 os valores do índice ID estão longe de atingir o estado critico de emergência médica, por outro lado, valores acima de 24, os quais indicam algum desconforto, podem ser facilmente observados principalmente nos primeiros meses do ano. Por outro lado, mesmo nos meses de inverno notamos algumas poucas situações de estresse devido ao calor. Há que se fazer uma ressalva quanto aos valores de desconforto propostos por Thom, os mesmos foram construídos para os Estados Unidos da América e são válidos principalmente para regiões com as mesmas características climáticas. Por outro lado, é um índice que pode ser bem aproveitado para o verão pois como podemos perceber pela figura 4 o estresse térmico devido ao calor é bem representado nos primeiros meses do ano. 3 Figura 4 - Variação anual do índice ID e da média móvel de 12 termos da MDR 25 19 jan 9 Índice ID (º C) 15 5 18 abr 15 ago MDR (Média de 12 termos) 9 1 1 1 2 2 2 3 3 ID1 ID2 ID3 Média de 12 termos A figura 5 apresenta a variação da temperatura efetiva durante o ano de 1999. Este índice, assim como os outros, foi calculado sob três situações diferentes, TE1 representa as condições médias diárias de temperatura e umidade, TE2 foi calculado considerando a temperatura máxima e UR mínima, TE3 representa uma combinação de temperatura mínima e UR máxima. Adotou-se este procedimento no cálculo dos índices por representarem de um certo modo, situações observadas diariamente, ou seja, logo ao amanhecer observamos as menores temperaturas e os maiores valores de UR, por outro lado à tarde registram-se as maiores temperatura e menores UR. Os cálculos com os valores médios justificam-se por representarem as condições com as quais a população nativa está aclimatizada. Este índice esta de acordo com o ID em representar apropriadamente o desconforto sentido pelas pessoas durante o período da tarde na estação chuvosa de janeiro a abril. Na figura 6 apresentamos a variação anual do índice de temperatura efetiva,o qual considera, além da temperatura do ar e sua umidade relativa, a velocidade do vento. Representam-se duas situações: o índice TEv3 é calculado considerando-se a temperatura máxima, UR mínima e vento máximo diário, no índice TEv5 considera-se a velocidade média diária. A zona delimitada nas figuras 4 e 5 correspondendo à zona de conforto térmico proposta por Fanger (19), será utilizada para basearmos nossa classificação sinótica do tempo em conjunto com os índices de conforto. 3
311 35 Figura 5 - Variação anual do índice TE e da média móvel de 12 termos da MDR 9 19 jan Índice TE (º C) 25 15 MDR (Média de 12 termos) 5 18 abr 15 ago 9 1 1 1 2 2 2 3 3 TE1 TE2 TE3 Média de 12 termos Os índices ID, TE e TEv apresentam um comportamento semelhante durante todo o ano representando, igualmente, os picos de estresse térmico devido ao calor (19 jan) e devido ao frio 15 (ago). A situação é mais bem definida para o primeiro período da estação chuvosa (jan a abr). O segundo período da estação chuvosa de setembro a dezembro apresenta dias de forte estresse térmico tanto devido ao calor quanto ao frio. Índice TEv (º C) 35 25 15 5-5 Figura 6 - Variação anual do índice TEv e da média móvel de 12 termos da MDR 9 19 jan 15 ago MDR (Média de 12 termos) - 9 1 1 1 2 2 2 3 3 TEv1 TEv2 TEv3 Média de 12 termos A figura 7 apresenta a distribuição anual do índice H, o qual expressa o efeito de resfriamento do vento em termos de calor perdido para o meio ambiente. Segundo Tromp (19), indica calor excessivo e valores de 2 indicam intenso estresse térmico devido ao frio. McIntyre (19), apresenta uma tabela com valores para o índice de Windchill e seus efeitos fisiológicos, de acordo com esta tabela valores de indicam uma sensação térmica agradável, enquanto valores acima de já indicam um frescor. Como este índice foi desenvolvido para climas mais frios que o de São Paulo era de se esperar que valores tão altos de H (2 Kcalm -2 h -1 ) não fossem observados. Apesar de ter indicado com bastante coerência o estresse devido ao calor, como percebemos pelo pico de - observado no dia 19 de janeiro, implicando inclusive em aporte de calor, este índice foi desenvolvido para altas latitudes e, portanto não deve ser considerado numa análise mais profunda. A figura 7 mostra visualmente a correlação positiva entre o índice H e MDR. Percebe-se que à medida que aumentam os valores de H implicando numa maior perda de calor por efeito do vento e conseqüente diminuição da temperatura do corpo, aumenta também as internações diárias. 311
312 Índice H (K cal/m2hr) Figura 7 - Variação anual do índice H e da média móvel de 12 termos da MDR 9 6 15 ago 5 4 3 2 1 19 jan - - 9 1 1 1 2 2 2 3 3 H1 H2 H3 Média de 12 termos MRD (Média de 12 termos) Todos os índices estão muito bem correlacionados (tabela 1) e nos mostram, por meio das figuras 3 a 7, que os primeiros quatro meses do ano constituem-se no período mais estressante devido ao calor e que os meses correspondente a estação seca são os mais estressantes devido ao frio. No segundo período da estação chuvosa encontramos uma mescla de dias frios e quentes. Desde que os cálculos de conforto foram feitos para representar situações observadas diariamente, podemos verificar de uma maneira geral que para a estação chuvosa de janeiro a abril, o período da tarde é o mais estressante devido ao calor e que durante a manhã encontramos temperaturas mais amenas. Durante a estação seca observam-se estresse térmico devido ao frio principalmente durante o período da manhã, por outro lado no final desta estação (agosto) observam-se dias confortáveis e até mesmo dias com estresse devido ao calor. Não podemos nos esquecer que o ano de 1999 foi atípico, marcado pela presença do fenômeno La Niña, o qual fortaleceu-se no mês de agosto, e pela entrada de uma massa de ar frio continental, no mesmo mês, que atingiu quase todo o país. Entre os dias 14 e 18 foi observada a atuação de uma intensa massa de ar frio que provocou queda de aproximadamente ºC nas temperaturas mínimas, principalmente em São Paulo e no sul de Minas de Gerais e triângulo mineiro (Climanálise, 1999). Com base nas condições de conforto térmico estabelecido por FANGER (1972), e nas temperaturas de conforto discutidas ao longo deste trabalho propomos a seguinte classificação térmica para a Cidade de São Paulo: Tabela 2. Distribuição das zonas de conforto e desconforto para diferentes graus de percepção térmica e suas respostas fisiológicas. TEv (º C) Sensação térmica (Tipo de Tempo) Grau de estresse fisiológico < 13 Muito frio Estremo estresse ao frio 13 Õ 16 Frio Tiritar 16 Õ 19 Frio moderado Ligeiro resfriamento do corpo 19 Õ 22 Ligeiramente frio vasoconstrição 22 Õ 25 Confortável Neutralidade térmica 25 Õ 28 Ligeiramente quente Ligeiro suor; vasodilatação 28 Õ 31 Quente moderado Suando 31 Õ 34 Quente Suor em profusão > 34 Muito quente Falha na termorregulação Comparando-se o índice TEv com as zonas de conforto propostas acima, chega-se à distribuição da freqüência dos tipos de tempo durante o ano de 1999. Essa distribuição é apresentada na tabela 3, onde se percebe que os meses mais estressantes devido ao calor compreendem os meses de janeiro fevereiro, março e dezembro, 312
contudo, agosto também apresenta dias de estresse devido ao calor, inclusive com a mesma freqüência de dezembro. Os meses de junho e julho são os meses mais estressantes devido ao frio em 1999. A escolha de TEv deve-se ao fato deste índice levar em conta tanto à temperatura do ar e sua umidade relativa quanto à velocidade do vento. Tabela 3. Distribuição da freqüência mensal dos tipos de tempo no ano de 1999. TTD jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez % total Muito frio,54 2,2 2,46 1,37 1,64 1,37 1,1,7 Frio,27,27 1,91 1,64 1,1,54 1,1 2,2 1,1,27,4 Frio moderado,27,54 1,64 2,2 1,37,82 1,1,82 1,91 1,91 1,1 13,7 Ligeiramente frio,82,82 2,2 2,46 1,1 1,1 1,1,82 1,37 1,1 1,1 14 Confortável 1,64 3,28 2,45 2,2,82 1,64 1,64 1,1,54,82,82 1,64 18,6 Ligeiramente quente 3,56 3,28 2,74 1,64,54,27 1,34 2,46 1,37 1,1 2,46,7 Quente moderado 1,1 1,1 1,91,27,82 1,64,54 1,1 1,64,1 Quente,54,27,27,27 1,35 Muito quente,27,27 % total 8,47 7,66 8,46 8,22 8,47 8,22 8,46 8,49 8,2 8,48 8,23 8,48 Para cada tipo de tempo construiu-se a tabela 4 com a freqüência da morbidade por doenças respiratória. A primeira vista parece que o tempo confortável é responsável pela maior MDR, contudo, esta mesma tabela mostra que, de uma maneira geral, os tipos de tempo relacionados ao frio são responsáveis por 52,96% da morbidade, já nos tipos de tempo relacionados ao calor a MDR fica em e 29,2%. Nos dias confortáveis verifica-se apenas 18% da MDR. Outro fato importante a ressalta-se, também, é que o tipo de tempo confortável distribui-se ao longo de todo o ano, tanto nos meses mais frios quanto no mais quentes. Maio exemplifica bem a relação entre os dias frios com a MDR pois foi o mês que apresentou a maior freqüência mórbida e, se observarmos a tabela 3 veremos que a maior parte de seus dias situou-se abaixo do limite confortável. Tabela 4 Distribuição da razão mórbida diária (%) por doença respiratória relacionada a cada tipo de tempo para o ano de 1999. Muito frio Frio Fresco Ligeiramente Confortável Ligeiramente Morno Quente Muito fresco morno quente,7 11,16 15,3 15,8 18 18,9 8,9 1,,22 313 4 COMENTÁRIOS FINAIS Os índices de conforto térmico ID K, TE e TEv apresentaram resultados mais compatíveis com a climatologia da região e mostram-se como bons indicadores do estresse térmico sentido pelas pessoas. Como dito anteriormente o desconforto produzido e a tensão resultante atuando sobre corpo e mente leva a perda de eficiência no trabalho e, eventualmente, pode conduzir a problemas de saúde, uma excelente indicação da veracidade desse comentário é a boa correlação entre a morbidade por doenças respiratórias e os tipos de tempo relacionados ao frio. O período mais estressante devido ao calor é também o que apresenta a menor porcentagem mórbida, sendo que 52% da MDR está relacionada com a ocorrência de estresse devido ao frio e apenas 29% relaciona-se com os tipos de tempo quente. As médias móveis apresentam-se como uma ferramenta poderosa para regularização dos dados. Sendo que, neste trabalho, as mesmas contribuíram significativamente para o aumento do grau de correlação entre a MDR e os índices de conforto. Esse aumento foi observado até a média de 12 termos, a partir daí os mesmos se mantêm constantes em torno de um valor máximo. O melhor coeficiente (R) encontrado foi de.54 entre os índices ID, TE e a MDR. Temos consciência das limitações deste trabalho, uma destas limitações seria, por exemplo, o número restrito de casos, pois sabemos que a análise de um ano apenas não é nada em termos climatológicos. Contudo, fica ai uma sugestão para trabalhos futuros, ou seja, avaliar uma série cronológica mais longa.além do mais, tendo-se em vista que a previsão dos parâmetros meteorológicos, necessários para o cálculo dos índices de conforto, são práticas diárias dos serviços meteorológicos, fica, também, a proposta e o desafio da meteorologia brasileira sair da previsão apenas da precipitação e abraçar o maior problema da biometeorologia humana nos dias de hoje que é justamente identificar significantes reações meteorotrópicas numa dada população. Dessa forma, medidas preventivas com vistas a se amenizar os problemas relacionados ao aparecimento e/ou 313
agravamento de doenças respiratórias, poderiam ser tomadas quando houvesse previsão de estresse térmico devido ao frio, além do mais poderíamos planejar melhor o nosso dia a dia de acordo com a confortabilidade do mesmo. 5 AGRADECIMENTOS Gostaríamos de agradecer a todo o pessoal da Estação Meteorológica do IAG/ Água Funda, especialmente ao Sérgio e ao Edvaldo pela atenção e presteza em disponibilizar os dados de superfície. Agradecemos também a Faculdade de Saúde Pública na figura da Professora Dra. Maria Regina Cardoso pela disponibilização dos dados referentes à morbidade hospitalar e a FAPESP pelo suporte financeiro. 6 REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA BARRADAS, V. L. (1991). Air Temperature and Humidity and Human Confort Index of Some City Parks of México City. International Journal of Biometeorology. Vol. 35, Nº XX, pp. 24 28. CLIMANÁLISE (1999). Boletim de monitoramento e análise climática. MCT/INPE. Vol. 14,- nº 8 agosto de 1999. FANGER, P. O. (1972). Thermal Confort. McGraw-Hill, New York. GILES, D. B.; BALAFOUTS, C.; MAHERAS, P. (199). Too Hot For Comfort: The Heatwaves in Greece in 1987 and 1988. International Journal of Biometeorology. Vol. 34, Nº XX, pp. 98 4. KAWAMURA, T. (1965). Distribution of discomfort index in Japan in Summer season. J. Meteorol. Res. Vol. 17. pp. 4 466. LECHA, L. B. (1998). Biometeorological classification of Daily Weather Types For the Humid Tropics. International Journal of Biometeorology. Vol. 42, Nº XX, pp. 77 83. McINTYRE, D. A. (19). Indoor Climate. Electricity Council Research Centre, Capenhurst, Chester. MISSENARD, A., (1937). L Homme et lê climat. Paris. ONO, H. S. P.; KAWAMURA, T. (1991). Sensible Climates in Monsoon Ásia. International Journal of Biometeorology. Vol. 35, Nº XX, pp. 39 47. SIPLE, P. A. & PASSEL, C. F.., (1945). Measurements of dry atmosphere cooling in subfreezing temperatures. Proc. Am. Philos. Soc., Vol. 89, pp 177 199. SPIEGEL, M, R, (1974), Estatística, Coleção Schaum, ed, McGraw-H. SUGAHARA, S., (1991). Flutuações Interanuais, sazonais e intrasazonais da Precipitação no Estado de São Paulo. Departamento de Ciências Atmosféricas IAG/USP. Tese de Doutorado. SUPING, Z.; GUANGLIN, M.; YANWEN, W.; JI, L. (1992). Study of the Relationships Between Weather Conditions and the Marathon Race, and of Meteorotropic Effects on Distance Runners. International Journal of Biometeorology. Vol. 36, Nº XX, pp. 63 68 TROMP, S, W, (19), Biometeorology, Heyden & Son Ltd, Inglaterra, THOM, E. C., (1959). The discomfort index. Weatherwise. Vol. 12. pp 57. 314 314