Para alguns negros, latinos e asiáticos, os verões são mais quentes

As altas temperaturas do verão estão contribuindo para preocupações de saúde associadas às mudanças climáticas, como o aumento de mortes por doenças cardiovasculares e renais crônicas. Mas para negros, latinos e alguns asiáticos que vivem nos estados do Nordeste e do meio-Atlântico, os verões são mais quentes do que para outros, de acordo com um novo estudo da Escola de Saúde Pública de Yale (YSPH).

Os pesquisadores descobriram que pessoas negras e latinas, e algumas populações asiáticas, experimentam consistentemente estações mais quentes do que pessoas brancas não hispânicas que vivem no mesmo condado. Os resultados do estudo sugerem que a segregação residencial contribui para as disparidades de temperatura do ar no verão.

Daniel Carrión, professor assistente de epidemiologia (saúde ambiental) e diretor de Educação, Mudanças Climáticas e Saúde, liderou o estudo publicado em Cartas de Pesquisa Ambiental.

“Descobrimos que pessoas negras e latinas não hispânicas foram consistentemente expostas a estações mais quentes do que seria esperado se simplesmente usássemos a média do condado”, escreveram os pesquisadores.

Os resultados do estudo têm potenciais ramificações para pesquisa e política de clima, saúde e energia. “Esperamos que essas descobertas possam dar suporte a intervenções baseadas em locais, incluindo o direcionamento de programas de alívio da insegurança energética”, disseram os pesquisadores.

Mudanças climáticas, calor e pobreza

Desvantagem social e exposição à temperatura estão relacionadas, disseram os pesquisadores. Por exemplo, ilhas de calor urbanas são mais prevalentes em comunidades pobres e comunidades de cor.

Disparidades nas exposições à temperatura são uma preocupação por vários motivos. Pessoas negras e latinas são mais vulneráveis ​​a resultados negativos de saúde pela exposição a temperaturas mais altas, o que pode ser devido a níveis mais altos de comorbidades, como doenças cardiovasculares e doenças renais crônicas. Além disso, estimativas de temperatura do ar podem subestimar exposições para populações vulneráveis, então os efeitos dessas exposições também podem ser subestimados, escreveram os autores.

“Dado que o ar condicionado é a estratégia adaptativa dominante em nível individual ao calor nos EUA, populações minoritárias podem ter capacidade de adaptação reduzida à mudança climática. Assim, exposições a temperaturas extremas representam uma forma de racismo estrutural subestimado nos impactos climáticos”, acrescentaram.

Embora haja um reconhecimento crescente da insegurança energética no verão, poucas políticas protegem as pessoas que passam por essa dificuldade. O Low-Income Home Energy Assistance Program (LIHEAP) é um desses programas de proteção, mas ele distribui financiamento com base na demanda de energia na estação fria e fornece menos suporte durante a estação quente, relatou o jornal.

Programas como o LIHEAP usam medidas estaduais de demanda de energia, assumindo que as pessoas são expostas às mesmas temperaturas quentes. Mas como populações negras, latinas e algumas asiáticas são expostas a temperaturas mais altas, sua necessidade de energia para resfriar suas casas é subestimada, enfatizaram os autores.

Método de pesquisa

O estudo buscou responder à pergunta: “Grupos minoritários vivenciam verões mais quentes do que a média da área, e pessoas brancas não hispânicas vivenciam verões mais frios?” Os pesquisadores chegaram a suas conclusões testando se as medidas atuais de segregação estão associadas às temperaturas do verão.

Os pesquisadores usaram um modelo de temperatura do ar espaço-temporal em escala fina e dados do censo dos EUA de 2000 e 2010. Carrión e seus colegas se concentraram em 13 estados, do Maine à Virgínia e Washington, DC. A região que eles estudaram representava 17.733 setores censitários em 434 condados, representando aproximadamente 72,4 milhões de pessoas, de acordo com o censo de 2010.

As previsões de temperatura do ar foram extraídas de um modelo geoestatístico. Os pesquisadores treinaram um modelo de aprendizado de máquina (XGBoost) em dados de estações terrestres agregados pelo Sistema de Ingestão de Dados de Assimilação Meteorológica (MADIS) da Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA). O conjunto de dados MADIS específico que eles usaram foi o National Mesonet, com mais de 4.000 estações meteorológicas na região. Eles também alinharam dados de temperatura com setores censitários.