Conforme Deschênes e Moretti (2009), para capturar a verdadeira relação
entre temperatura e mortalidade, é preciso que se considerem os impactos completos
de longo prazo. Avaliar apenas a relação contemporânea pode superestimar os
impactos se houver efeito antecipação e subestimá-los se existir efeito retardado.
As consequências das variações da temperatura, em termos de mortalidade,
provavelmente diferem entre subpopulações, com impactos maiores entre aquelas
relativamente menos saudáveis. A idade é um importante determinante da saúde e os
recém-nascidos e idosos são mais sensíveis a eventos climáticos (DESCHÊNES;
GREENSTONE, 2007). Por fim, deve-se considerar também a não linearidade da
relação entre temperatura e mortalidade.
∑
+
∑
+
+
+
=
j l ctd std cd ctl PREC dl ctj TMEAN dj ctdTMEAN
PREC
Y
θ
δ
α
γ
ε
,
(23)
em que Y
ctdé a taxa de mortalidade (mortes por 100 mil habitantes) do grupo
demográfico d, no município c e no ano t. Serão avaliados os efeitos sobre vinte
grupos demográficos, originados da interação entre dez categorias de idade (0-1, 1-4,
5-14, 15-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65-74 e 75 anos ou mais) e gênero. ε
ctdé
termo de erro estocástico.
As variáveis TMEAN denotam o número de meses, no ano t e no município
ctjc, em que a temperatura média mensal esteve em uma das seis faixas (abaixo de
15ºC, 15-18, 18-21, 21-24, 24-27 e acima de 27ºC). Essa estratégia de usar faixas de
temperatura permite captar as relações não-lineares entre temperatura e mortalidade.
ctl
PREC são variáveis que indicam o número de meses, no ano t e no município c,
em que a precipitação total mensal esteve em uma das oito faixas (abaixo de 50 mm,
50-100, 100-150, 150-200, 200-250, 250-300, 300-350 e acima de 350 mm).
cd
α
são um conjunto de efeitos fixos de município por grupo demográfico.
Eles captam, para cada grupo demográfico, todos os determinantes da taxa de
mortalidade que são invariantes ao longo do tempo, específicos de cada município e
não observados. Desse modo, diferenças na qualidade hospitalar permanente ou na
saúde geral da população local, por exemplo, não perturbarão os efeitos das variáveis
climáticas.
std
γ
são efeitos fixos estado/ano que variam entre os grupos demográficos.
Eles controlam as mudanças temporais na variável dependente que são comuns
dentro de um grupo demográfico, em determinado estado. Devido à carência de
dados, esses efeitos fixos serão empregados para tentar controlar os determinantes de
fatalidades que variam entre estados e ao longo tempo, como condições de habitação,
de saneamento e de nutrição da população, controle e imunização de doenças
epidêmicas, número de leitos hospitalares e de profissionais de saúde por mil
habitantes, gasto público com saúde per capita etc.
A abordagem utilizada permite identificar o impacto completo das variações
na temperatura sobre a taxa de mortalidade da população. Deschênes e Moretti
(2009), entre outros autores, sugerem que o efeito completo de dias quentes e frios
sobre a mortalidade se estende por um período de aproximadamente trinta dias. Com
isso, dado que a equação (23) utiliza a distribuição das temperaturas médias mensais
durante o ano, os resultados de sua estimação devem ser livres do efeito antecipação
e dos impactos retardados. Assim, os coeficientes θ
djTMEANrefletem o impacto
completo de longo prazo de um mês com a temperatura média em determinada faixa.
A variável TMEAN referente à faixa de temperatura 21-24ºC foi retirada da
jequação (23) durante sua estimação, tal que cada coeficiente θ
jrepresenta o
impacto estimado de um mês adicional com a temperatura média na faixa j sobre a
taxa de mortalidade, relativo à taxa de mortalidade associada a um mês com
temperatura média entre 21 e 24ºC.
Os coeficientes estimados da equação (23) foram utilizados para prever o
impacto das mudanças climáticas sobre a mortalidade nos períodos 2010-2039, 2040-
2069 e 2070-2099. Para tal, a seguinte fórmula foi empregada:
∑
Δ
×
=
j cj TMEAN dj cd cdTMEAN
POP
M
θˆ
000
.
100
,
(24)
em que
cdM
é o número adicional anual de mortes previsto para o grupo demográfico
d no município c;
cd
POP é a população média (no período 1980-2002) do grupo demográfico d
no município c;
TMEAN dj
θˆ
são os parâmetros estimados da equação (23) para o grupo
demográfico d; e
cj
TMEAN
Δ
é a diferença entre o número médio de meses por ano que o
município c se deparará com temperaturas na faixa j no futuro (2010-2039,
2040-2069 ou 2070-2099) e o número médio de meses por ano que ele
observou temperaturas nesta mesma faixa no período 1980-2002.
As projeções de mudanças climáticas do IPCC são baseadas em diferentes
cenários sobre as futuras emissões de gases de efeito estufa, as quais dependem das
suposições que se faz a respeito da evolução de variáveis demográficas, tecnológicas
e econômicas. As projeções de temperatura para os períodos 2010-2039, 2040-2069
ou 2070-2099 utilizadas neste trabalho são baseadas em dois cenários elaborados
pelo IPCC (2000): A1B e A2.
O cenário A1 descreve um mundo futuro de crescimento econômico muito
rápido, com a população global alcançando um pico em meados do século e
declinando em seguida e a rápida introdução de tecnologias novas e mais eficientes.
As principais questões subjacentes são a convergência entre as regiões, a capacitação
e o aumento das interações culturais e sociais, com uma redução substancial das
diferenças regionais na renda per capita. A família de cenários A1 se desdobra em
três grupos: tecnologia intensiva no uso de combustíveis fósseis (A1F1); fontes
energéticas não-fósseis (A1T); ou um equilíbrio entre todas as fontes (A1B).
O cenário A2 descreve um mundo muito heterogêneo. O tema subjacente é a
auto-suficiência e a preservação das identidades locais. Os padrões de fertilidade
entre as regiões convergem muito lentamente, o que acarreta um aumento crescente
da população. O desenvolvimento econômico é orientado primeiramente para a
região e o crescimento econômico per capita e a mudança tecnológica são mais
fragmentados e mais lentos do que nos outros contextos (IPCC, 2000).
Assim, o uso desses dois cenários possibilita avaliar os impactos futuros das
mudanças climáticas em contextos de maior ou menor aumento da temperatura. Até
meados do século, o cenário A1B é mais pessimista, pois pressupõe um crescimento
econômico mais rápido e, como conseqüência, maiores emissões de gases de efeito
estufa e elevação das temperaturas. Para a segunda metade do século, o cenário A2
torna-se mais pessimista que o A1B, pois supõe um ritmo de crescimento econômico
contínuo, tal que as emissões de gases de efeito estufa e os aumentos de temperatura
são maiores.
Como alternativa para analisar a relação entre temperatura e mortalidade,
estimou-se um modelo que capta o efeito da temperatura média mensal sobre a taxa
mensal de mortalidade. A seguinte equação foi ajustada:
ct rp m c ct ct ct ct
ct
TMEAN
STMEAN
PREC
SPREC
Y
ε
γ
μ
α
β
β
β
β
+
+
+
+
+
+
+
=
1 2 3 4,
(25)
em que os subscritos c e t indicam município e mês, respectivamente; Y é a taxa
mensal de mortalidade (mortes por 100 mil habitantes); TMEAN é a temperatura
precipitação mensal (mm); SPREC é a precipitação mensal ao quadrado; α
csão
efeitos fixos para os municípios; μ
msão efeitos fixos para os meses do ano; γ
rpsão
efeitos fixos para região/ano; e ε
cté o termo de erro.
O objetivo de incluir o quadrado das variáveis climáticas no modelo é
permitir que a relação entre elas e a taxa de mortalidade seja não-linear (na forma de
U). Os efeitos fixos para os meses do ano (μ
m) captam diferenças sazonais na taxa
de mortalidade ligadas a outros fatores que não o clima (diferenças comportamentais
das pessoas, por exemplo). Os efeitos fixos γ
rpcaptam os determinantes da taxa de
mortalidade que variam entre regiões e ao longo dos anos.
Belgede
Türkçenin Eğitimi - Öğretiminde Kurumsal ve Uygulamalı Çalışmalar - 10
(sayfa 37-75)