Especificação do modelo de previsão

Realizadas as estimações das relações entre temperatura, precipitação e números de internações de leishmaniose e dengue, estes dados foram utilizados para prever o impacto da mudança climática no Brasil na proliferação das doenças até o fim do século XXI. Assim, para realização desta etapa, utilizaram-se estimativas de variações de temperatura e precipitação, baseadas nos cenários A1B e A2, ambos pessimistas, sendo que o primeiro apresenta projeções mais severas até meados do século e o segundo cenário se torna o mais pessimista a partir da segunda metade do século XXI. A escolha destes cenários foi devida a disponibilidade e compatibilização dos dados para o Brasil, que até o presente momento foram os únicos encontrados para a realização do presente estudo.

As projeções dos cenários foram elaboradas pelo IPCC (2000), e fazem parte de um grupo de cenários, a saber:

A1) este cenário descreve o mundo bem sucedido com rápido desenvolvimento econômico, com convergência regional de renda média. Com uma dinâmica de forte compromisso com soluções baseadas no mercado, elevado nível de poupança e compromisso com a educação, altas taxas de investimento em educação, inovação tecnológica e instituições a nível nacional e internacional. Outras questões como convergência econômica dos avanços na tecnologia de transporte e comunicação; mudanças nas políticas nacionais de imigração, educação e cooperação internacional para o desenvolvimento de instituições nacionais e internacionais que aumentam o

crescimento da produtividade e difusão de tecnologia. Há três grupos que se desdobram deste cenário: AIF1, tecnologia intensiva no uso de combustíveis fósseis; A1T, fontes energéticas não-fósseis ; A1B que é um equilíbrio entre todas as fontes, porém com elevadas emissões de gases de efeito estufa;

A2) representa um mundo diferenciado, caracterizado por um fluxo de comércio inferior, volume de estoque de capital relativamente lento, bem como o das mudanças tecnológicas. Possui menos cooperação internacional, com mais enfoque na convivência familiar e comunitária. Assim, seu foco é a autossuficiência e a preservação das identidades locais, com padrões de fertilidade entre as regiões que convergem vagarosamente, o que favorece o crescimento populacional. O crescimento econômico per capita e a mudança tecnológica é fragmentada e mais lenta que os outros cenários.

De acordo com Meehl et al. (2007), as estimativas de temperatura e precipitação para estes cenários indicam que até metade do século, isto é, 2040-2069 o cenário A1B é mais pessimista; já o cenário A2 é mais pessimista no período do final do século. Os autores apresentam que em média haverá uma elevação média da temperatura em torno de 1,8ºC para o primeiro cenário e de 1,7ºC para o segundo cenário até metade do século. No período final pelo cenário A2, tem-se que a média de temperatura será de aproximadamente 3,4ºC, ao passo que pelo cenário A1B, este aumento será de 2,8ºC. Para a precipitação, se verifica uma elevação em ambos os cenários para todo o mundo. Para visualizar melhor o perfil destes cenários, a Figura 3 a seguir apresenta como a temperatura irá afetar o globo terrestre ao longo dos anos.

Fonte: Meehl et al. (2007)

Figura 3 – Média do aquecimento da superfície da terra em graus Celsius, para os modelos A1B e A2, nos períodos de 2011-2030, 2046- 2065 e 2080-2099.

Deste modo, através destas informações e dos coeficientes estimados das equações (10) e (11), foi previsto o impacto das mudanças climáticas sobre o número de internações por leishmaniose e dengue nos períodos de 2010-2040, 2040-2070 e 2070-2100. Deste modo, empregou-se a seguinte fórmula:

ˆTMED ˆPREC

it j ij l il

j l

PREVINTL TMED PREC ₍₁₄₎

ˆTMED ˆPREC

it j ij l il

j l

PREVINTD TMED PREC ₍₁₅₎

em que,

PREVINTLit e PREVINTDit são o número adicional de internações por leishmaniose

e dengue previstos para o município i no período t, respectivamente; PREC

l TMED

j , ˆ

ˆ _{são os parâmetros estimados da equação (10) para leishmaniose e (11)} para dengue da temperatura e precipitação dos municípios;

TMEDij é a diferença entre o número médio de meses por ano que o município i se

deparará com temperaturas na faixa j no futuro (2010-2040, 2040-2070 e 2070-2100) e o número médio de meses por ano que ele observou temperaturas nesta mesma faixa no período 1992-2002.

PRECij é a diferença entre o número médio de meses por ano que o município i se deparará com níveis de precipitação na faixa j no futuro (2010-2040, 2040-2070 e 2070-2100) e o número médio de meses por ano que ele observou níveis de precipitação nesta mesma faixa no período 1992-2002.

3.3 Efeito migratório

A ideia dessa análise é captar como as variações de temperatura e precipitação nos municípios mais secos podem afetar a quantidade de internações nas regiões mais populosas. Em outras palavras, caso haja uma elevação do número médio de meses com temperaturas mais altas e/ou aumento do número médio de meses com precipitação mais baixa, as pessoas podem sair dos locais ditos mais secos e quentes para áreas maiores, como ressaltou Confalonieri (2008). No entanto,

deve-se ressaltar que isto é apenas uma proxy para tentar verificar o impacto das mudanças climáticas sobre a leishmaniose dada a migração de pessoas.

Deste modo, para verificar o efeito da migração na elevação no número internações, estimou-se a seguinte equação.

3 5 5 5 5 5 5 (16) TMED PREC it it it i st it Y TMED PREC

em que Yit é o número de internações por leishmaniose das três AMCs (áreas

mínimas comparáveis) mais populosas em cada Estado do Nordeste em cada ano.

TMEDit5 é o total de meses em que a temperatura dos cinco municípios mais secos

daquele estado esteve em determinada faixa em cada ano, PRECit5 é o total de meses

em que a precipitação dos cinco municípios mais secos daquele estado estiveram em determinada faixa em cada ano. Os demais coeficientes buscam captar os efeitos não observados na região.

A escolha dos municípios mais secos foi feita por meio da identificação das AMCs que tiveram maior quantidade de meses nas faixas mais baixas de precipitação (menor que 10mm, 10-50mm etc.) ao longo dos 11 anos do estudo. Já a escolha dos municípios mais populosos foi feita considerando as AMCs que tiveram maior população segundo os dados de população total do IPEA. Ou seja, como se considerou os três municípios mais populosos nos nove estados do Nordeste, durante 11 anos, obteve-se um total de 297 observações.

Desta maneira, a equação foi estruturada da seguinte maneira: na variável dependente, considerou-se o número de casos de leishmaniose para as três AMCs mais populosas em cada estado da federação ao longo dos 11 anos; na variável explicativa, considerou-se o total de meses das cinco AMCs12 mais secas para cada estado da federação. Por exemplo, no estado do Alagoas, foram consideradas as três áreas mínimas comparáveis mais populosas, no caso, Maceió, Arapiraca e São Miguel dos Campos, em função dos cinco municípios mais secos, isto é, Agua Branca, Carneiro, Delmiro Gouveia, Ouro Branco e Palestina. Assim, a soma do número de meses com temperatura e precipitação em determinada faixa, destes cinco municípios, por ano, deve ser no máximo de 60 meses, dado que são cinco

12

municípios e , no máximo, 12 meses em cada faixa por ano. Em posse desta soma, os dados foram utilizados como variáveis explicativas de temperatura e precipitação, bem como os respectivos efeitos fixos estado/ano dos estados do Nordeste, para os três AMCs mais populosos de cada unidade da Federação, isto é, Alagoas, Bahia, Sergipe, Maranhão, Pernambuco, Rio Grande do Norte, Ceará e Piauí.

Assim, a expectativa é de que caso o nível de precipitação seja elevado nas regiões mais secas, pode haver um menor efeito migratório, no sentido regiões mais secas cidades mais populosos, e consequentemente, uma menor quantidade de casos de internação nas capitais.