O impacto subestimado da humidade na previsão de mortes relacionadas ao calor

Governos, instituições médicas e outros órgãos exigem modelos precisos sobre questões relacionadas à saúde para organizar melhor suas atividades.

As mudanças climáticas têm impactos mensuráveis ​​na sociedade, incluindo a mortalidade humana. No entanto, os modelos atuais para avaliar os impactos da mudança climática na saúde não levam em conta todos os parâmetros ambientais, especialmente a umidade, que pode influenciar o estresse térmico percebido pelo corpo humano, deixando espaço para melhorias.

Pela primeira vez, pesquisadores, incluindo aqueles da Universidade de Tóquio, incorporaram com sucesso dados de umidade de centenas de cidades nos chamados indicadores de estresse por calor (HSIs) e avaliaram seu desempenho na previsão de mortes relacionadas ao calor. O trabalho foi publicado em Nexo PNAS.

A mudança climática costumava ser chamada de aquecimento global por um bom motivo. Em termos gerais, as temperaturas no mundo todo estão aumentando. No entanto, há outras preocupações além da temperatura do ar; uma delas que é incrivelmente importante em algumas partes do mundo é a umidade, a quantidade de água no ar.

É importante porque a umidade pode afetar nossa capacidade de nos resfriarmos por meio do suor, quando a água evapora da nossa pele. Em ambientes de alta umidade, esse resfriamento evaporativo é menos eficaz e, depois de um ponto, torna-se impossível.

“Eu estava investigando o efeito da irrigação em áreas urbanas sobre o estresse por calor e como isso está relacionado à saúde humana”, disse o pesquisador Qiang Guo, do Departamento de Política de Saúde Global da Universidade de Tóquio.

“Dependendo de quais HSIs você observou, os resultados e implicações pareciam bem diferentes. Essa discrepância levou minha equipe e eu a procurar a melhor combinação de temperatura e umidade que estimaria com mais precisão o estresse térmico percebido pelo ser humano. E queríamos ter certeza de que esse método se aplicaria a diferentes ambientes.”

Guo e sua equipe coletaram dados diários sobre mortalidade humana e clima, que incluíam temperatura do ar, umidade relativa, velocidade do vento e radiação solar incidente, para 739 cidades em 43 países ou territórios.

Eles calcularam oito HSIs diferentes com base nos dados climáticos. A maioria dos HSIs usa temperatura do ar e umidade como entradas, enquanto outros também incluem velocidade do vento e radiação solar.

Ao usar modelos sofisticados chamados modelos não lineares de defasagem distribuída e aprendizado de máquina, a equipe descobriu que o principal fator responsável pelo desempenho dos HSIs em diferentes locais é a relação entre temperatura e umidade diárias.

“A eficácia dos HSIs que incorporam umidade varia de acordo com a geografia. Detectamos locais onde o calor úmido é um preditor mais preciso para modelar mortes relacionadas ao calor, incluindo áreas costeiras e grandes lagos dos EUA, Peru, Coreia do Sul e Japão. Utilizar HSIs nessas regiões, como a temperatura do globo de bulbo úmido, que imita como os humanos sentem o calor, pode melhorar a precisão dos sistemas de alerta de saúde por calor”, disse Guo.

“É claro que há muitos outros fatores a serem considerados: por exemplo, questões socioeconômicas. Devido à disponibilidade de dados, nosso estudo focou principalmente nas regiões desenvolvidas, e muitas regiões em desenvolvimento sob estresse térmico severo não estão incluídas em nossa análise.

“Por isso, no futuro planejamos coletar dados adicionais e conduzir análises para regiões no Sul Global. Nosso objetivo é ajudar melhor as pessoas em economias em desenvolvimento a reduzir os impactos à saúde do estresse térmico severo.”