Correlation between weather, population size and COVID-19 pandemic: a study of Brazilian capitals

Ano: 2020 | Volume: 8 | Número: 1

Autores: Renato Americo Araujo Neto, Géssyca Cavalcante Melo

Palavras-chave: sars-cov-2, weather, temperature, humidity, population

Resumo Português:

Objetivo: Analisar a correlação entre clima, tamanho da população e casos de COVID-19 nas capitais do Brasil. Métodos: Foram incluídos todos os casos confirmados de infecção por COVID-19, do primeiro caso confirmado de 26 de fevereiro a 01 de maio de 2020. Para variáveis meteorológicas, temperatura média (° C), ponto de orvalho (° C), umidade média (%) e velocidade do vento (m s-1) foram extraídos da base de dados do Instituto de Meteorologia. O tamanho da população de cada capital foi utilizado como variável de controle, com dados obtidos no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Correlação de Spearman foi utilizado para verificar a correlação entre variáveis. Resultados: A análise mostrou uma correlação positiva significativa e forte entre o total de casos de COVID-19 e o tamanho da população (p <0,01). Houve correlação positiva significativa com a umidade média do ar e os casos acumulados (p <0,05). Não houve correlação significativa com outras variáveis climáticas. Conclusão: Os resultados confrontam algumas expectativas comentadas em todo o mundo sobre uma possível sazonalidade do COVID-19 durante períodos de baixa umidade e podem auxiliar autoridades governamentais e de saúde na tomada de decisões para controlar a pandemia. Estudos em outras regiões são importantes para fortalecer os resultados.

Resumo Inglês:

Objective: To analyze the correlation between weather, population size and cases of COVID-19 in the capitals of Brazil. Methods: All confirmed cases of COVID-19 infection, from the first confirmed case from February 26 until May 01, 2020 were included. For weather variables, average temperature (°C), dew point (°C), average humidity (%) and wind speed (m s-1) were extracted from the Instituto de Meteorologia database. The population size of each capital was used as a control variable, with data obtained from Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Spearman rank correlation tests were utilized to examine the correlation between variables. Results: The analysis showed a significant and strong positive correlation between the total cases of COVID-19 and the population size (p<0,01). There was a significant positive correlation with the average humidity of the air and cumulative cases (p<0,05). There was no significant correlation with other climate variables. Conclusion: Our results confront some expectations commented around the world about a possible seasonality of COVID-19 during periods of low humidity and can assist government and health authorities in decision making to control the pandemic. Studies in other regions are important to strengthen the findings.