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As doenças respiratórias representam uma das maiores causas de morbimortalidade no Brasil e no mundo. Pesquisas cada vez sinalizam que a ocorrência e agravamento de enfermidades do trato respiratório possuem associação com condições atmosféricas. Perante esse cenário, o objetivo do presente estudo é avaliar e comparar o efeito da temperatura e umidade relativa do ar na ocorrência de doenças respiratórias nas seguintes cidades brasileiras: Fortaleza, Manaus, Natal e Palmas. Para isso, foram utilizados dados mensais de temperatura e umidade relativa do ar registrados por estações meteorológicas convencionais alocadas nas capitais acima mencionadas, disponibilizados pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP). Foram utilizados também dados de internações por doenças do aparelho respiratório, do Banco de Dados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) para o período de 2000 a 2018. A taxa de internações foi empregada para que a comparação entre as cidades pudesse ser feita, uma vez que as mesmas possuem contingentes populacionais distintos. Utilizou-se a modelagem via Equações de Estimação Generalizada para verificar associações significativas assim como o risco relativo (RR) entre as variáveis meteorológicas e as taxas de internações. As saídas gráficas e as análises estatísticas foram realizadas com auxílio do software estatístico livre R. Os resultados apontam associação significativa inversa em Fortaleza e Natal, e direta em Manaus e Palmas com a temperatura média do ar, e para a umidade relativa do ar somente as capitais do Norte mostraram associação. Fortaleza apresentou as maiores taxas de internações registras, e o maior RR (1,12) foi observado com a temperatura em Manaus. Espera-se que os resultados desse estudo sirvam de subsidio para o desenvolvimento de políticas públicas dado o risco que as doenças respiratórias representam a saúde pública.

O trabalho ora apresentado compreende uma aula inovadora do componente curricular Matemática que propõe um estudo da Estatística mediante uma abordagem de ensino que tem como fio condutor a Modelagem Matemática. Objetiva desenvolver o tratamento numérico, analítico e crítico de dados estatísticos a partir das informações veiculadas pelas plataformas CoronavírusRN e RN+vacina. O estudo está norteado pela seguinte questão focal: como explorar as informações presentes nas plataformas CoronavirusRN e RN+Vacina a partir de um ambiente de Modelagem Matemática para ensinar Estatística por meio de uma aula inovadora. Como resultado, apresentamos uma sequência didática composta por três momentos, a saber: experimentação (1), criação e resolução de um modelo (2), validação e modificação do modelo (3). O protótipo de aula é direcionado a alunos do 3º ano do ensino médio.

Thermal comfort studies are subjective or modeling observational are still scarce in the Amazon region. Therefore, this work aims to perform a subjective analysis of the thermal sensation of the visitors of Parque Municipal de Santarem, as well as to verify the accuracy of the model of the predicted average vote in the dry and rainy season. We applied 75 semi-structured questionnaires per station, which evaluated the parameters that constitute the human thermal comfort according to international norms, the questionnaires were applied in the Municipal Park of the city of Santarem, west of Para. The Mann-Whitney test was used to compare the thermal perception of the park visitors in order to verify if the sensation had similarity between the periods and the model of the predicted mean vote (in English, PMV) was used to model the perception of the inhabitants to verify the accuracy of this model. From the results it was possible to observe that the sensation of discomfort is the most prevalent in both seasons and the Mann-Whitney test indicates that in general the feeling of comfort is the same during the two periods. The PMV shows unsatisfactory performance for both stations as well as for the total period evaluated. It is hoped that these results can collaborate in the understanding of the thermal comfort of the municipality as well as collaborate with an understanding of thermal comfort in the Amazon region.

This work analyses precipitation patterns in Brazilian cities with different climatic classifications, according to Koppen–Geiger, in order to estimate the probability of precipitation on any day of a particular month. It is focused on the frequency of precipitation and its probability. For this aim, the R software was used to perform stochastic simulations by the Metropolis–Hastings algorithm, assuming that the days of a particular month are distributed identically regarding the frequency of rainfall. It is also assumed that this frequency can be modelled by the Beta distribution, with adjusted parameters. The distribution proposed in this work is suitable for adequately estimating the frequency of precipitation when the average chosen rates are higher than 50%. However, this frequency could not be approximated by the proposed method, because the average chosen rates were