Estudos realizados em diversos países têm relatado associação entre a poluição atmosférica e vários indicadores de morbidade e mortalidade, mesmo quando as concentrações de poluentes estão abaixo dos limites padronizados. Este trabalho tem como local de estudo o município do Rio de Janeiro e tem como objetivo identificar cenários locais e globais caracterizados por dias de alta ou baixa poluição e dias meteorológicos típicos ou atípicos. Busca também verificar as associações com a distribuição estatística das contagens de eventos de saúde. O método usado na identificação desses cenários foram os mapas topológicos de Kohonen, baseados em redes neurais.
Studies carried out in several countries have reported an association between air pollution and several indicators of morbidity and mortality, even when pollutant concentrations are below standard limits. This work has as geographic place of study the city of Rio de Janeiro,and aims to identify local and global scenarios characterized by high or low pollution days and typical or atypical weather days. It also verifies the associations with the statistical distribution of health event counts. The method used to identify these scenarios was Kohonen topological maps based on neural networks.
