Resumo A vulnerabilidade dos recursos hídricos à curto e longo prazo está relacionada à diversos fatores como alterações no uso e cobertura da terra e mudanças climáticas. Dada a necessidade de mais informações para auxiliar na gestão da seca e no planejamento do uso da água no semiárido brasileiro, este trabalho segue duas linhas: (I) Analisar a variabilidade espaço-temporal das componentes hidroclimáticas da Bacia Hidrográfica do Submédio São Francisco; (II) Criar um índice de Vulnerabilidade Hídrica a partir da análise fatorial. Foram identificados dois fatores predominantes na bacia, solo e clima, os quais são constituídos por variáveis hidroclimaticas distribuídas espaço e temporalmente. Com o IVH, foi possível identificar as áreas que possuem o menor índice, ou seja, aquelas que são mais vulneráveis aos efeitos das mudanças climáticas, indicando que com a instabilidade no regime de chuvas deverá ocorrer menor recarga dos aquíferos, impedindo que, na época da estiagem, os reservatórios continuem a manter sua produção para o abastecimento, podendo ainda, apresentar riscos como aumento da temperatura e alterações no regime hídrico. climáticas brasileiro linhas I (I espaçotemporal temporal Francisco II (II fatorial bacia clima temporalmente IVH seja aquíferos estiagem abastecimento ainda hídrico

Abstract The vulnerability of water resources in the short and long term is related to several factors such as changes in land use and cover and climate change. Given the need for more information to assist in drought management and water use planning in the Brazilian semi-arid region, this work follows two lines: (I) To analyze the spatio-temporal variability of the hydroclimatic components of the Submédio São Francisco Watershed; (II) Create a Water Vulnerability Index from factor analysis. Two predominant factors were identified in the basin, soil and climate, which are constituted by hydroclimatic variables distributed in space and time. With the IVH, it was possible to identify the areas that have the lowest index, that is, those that are more vulnerable to the effects of climate change, indicating that with the instability in the rainfall regime, there should be less recharge of the aquifers, preventing that, at the time of the drought, the reservoirs continue to maintain their production for supply, and may also present risks such as increased temperature and changes in the water regime. change semiarid semi arid region lines I (I spatiotemporal spatio temporal Watershed II (II analysis basin IVH index regime aquifers supply

Resumo O tipo e uso cobertura do solo desempenham papel decisivo para a temperatura da superfície continental (LST). Como as cidades são compostas por coberturas variadas, incluindo vegetação, áreas construídas, prédios, estradas e áreas desprovidas de vegetação, compreender os padrões da LST no complexo espaço urbano se faz cada vez mais importante. O presente estudo investigou a relação da LST com o albedo, NDVI, NDWI, NDBI e NDBaI no período de 1994 e 2017. Foram utilizadas imagens dos sensores Thematic Mapper (TM) e Thermal Infrared Sensor (TIRS) a bordo dos satélites Landsat 5 e 8, respectivamente. As imagens foram processadas, reamostradas (resolução espacial de 120 m) no ambiente do software QGIS 3.0 e, por fim, foram extraídos centroides com um total de 1252 pontos. O modelo de regressão clássica (RC) foi aplicado às variáveis seguidas por modelos espaciais autoregressivos e de erro espacial (MEAR e MEE) e os resultados foram comparados a partir de índices de acurácia. Os resultados mostram que o maior coeficiente de correlação existe foi verificado entre albedo e NDBaI (r = 0,88). A relação entre o albedo e a LST, com r = 0,7, também é positiva e significativa ao nível de (р < 0,05). A partir do índice I de Moran Global verificou-se a dependência espacial e não estacionariedade da LST (I = 0,44). O modelo MEE apresentou as melhores métricas de acurácia (AIC = 3307,15 e R2 = 0,65) explicando consideravelmente mais variações na relação dos fatores explicativos e da LST para a região metropolitana de Belém, quando comparados aos modelos convencionais de RC.

Abstract The type of land use and land cover plays a decisive role in land surface temperature (LST). As cities are composed of varied covers, including vegetation, built-up areas, buildings, roads and areas without vegetation, understanding LST patterns in complex urban spaces is becoming increasingly important. The present study investigated the relationship between LST and albedo, NDVI, NDWI, NDBI and NDBaI in the period between 1994 and 2017. Images from Thematic Mapper (TM) and Thermal Infrared Sensor (TIRS) onboard the Landsat 5 and 8 satellites, respectively, were used in the study. The images were processed, resampled (spatial resolution of 120 m) in the environment of the QGIS 3.0 software and, finally, centroids were extracted resulting in a total of 1252 points. A classical regression (CR) model was applied to the variables, followed by spatial autoregressive (SARM) and spatial error (SEM) models, and the results were compared using accuracy indices. The results showed that the highest correlation coefficient was found between albedo and NDBaI (r = 0.88). The relationship between albedo and LST (r = 0.7) was also positive and significant at р < 0.05. The global Moran's I index showed spatial dependence and non-stationarity of the LST (I = 0.44). The SEM presented the best accuracy metrics (AIC = 3307.15 and R2 = 0.65) for the metropolitan region of Belém, explaining considerably more variations in the relationship between explanatory factors and LST when compared to conventional CR models.

Resumo O objetivo desse estudo foi avaliar a variabilidade espaço-temporal do NDVI, da temperatura da superfície terrestre (TST) e da precipitação pluvial (PCP) em regiões de Caatinga degradada (CD) e em recuperação (CR) no Estado da Paraíba, e preservada (CP) no Estado do Rio Grande do Norte. Foram aplicadas técnicas de sensoriamento remoto (SR) do sensor MODIS/Terra com utilização de testes não-paramétricos e tendência. Nas áreas CD e CR o período chuvoso é caracterizado entre o outono-inverno representando mais de 70% do total anual. A CP apresenta dois padrões significativos da PCP, o primeiro associado ao verão, em que os acumulados representam 33,4% do total anual, e o segundo no outono representando 52,8%. Os maiores valores médios mensais de NDVI estão presente na CR. Na CD, foram verificados os maiores valores da TST. As maiores correlações negativas entre TST e PCP e entre TST e NDVI foram encontradas na CR (-0,73) e CP (-0,86), respectivamente. Foi obtida relação positiva entre NDVI e PCP em todos os ambientes, com destaque para a CP (0,84). Os resultados encontrados, evidenciam que os produtos de SR do sensor MODIS são importantes para o entendimento dos impactos antrópicos e climáticos na dinâmica da vegetação de Caatinga.

Abstract The objective of this study was to evaluate the spatial-temporal variation of NDVI, the temperature of the earth's surface (TST) and rainfall (PCP) in the degraded Caatinga (DC) and recovery (CR) regions in the State of Paraíba, and preserved (CP) in the State of Rio Grande do Norte. MODIS /Terra sensor remote sensing (SR) techniques were applied using non-parametric and trend tests. In the CD and CR areas, the rainy season is included in autumn-winter, representing more than 70% of the annual total. The CP presents two patterns of use of the PCP, the first associated in the summer, and the accumulated ones represent 33,4% of the annual total, and the second number of autumn represented 52,8%. The highest average monthly NDVI values are present in the CR. The CD showed the highest TST values. The greatest negative correlations between TST and PCP and between TST and NDVI were found in CR (-0,73) and CP (-0,86), respectively. A positive relationship between NDVI and PCP was selected in all environments, with an emphasis on a PC (0,84). The results found, evidence that SR products from the MODIS sensor are important for understanding anthropogenic and climatic impacts on Caatinga vegetation.

RESUMO: O estudo tem por finalidade avaliar a variabilidade e caracterizar a dependência espacial entre alguns atributos dos solos na microrregião do Cariri Oriental da Paraíba, bem como estudar as correlações espaciais para identificar as interações entre tais atributos na produção do feijão-caupi. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2000-2017, da microrregião do Cariri Oriental da Paraíba. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade do feijão e dos elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial, usando de técnicas como o índice I de Moran. O estudo mostrou que, de acordo com os indicadores de desempenho utilizados, o modelo de erro espacial ofereceu melhores resultados em relação aos modelos clássicos de regressão múltipla e aos modelos espaciais autorregressivos, indicando que a inclusão da dependência espacial nos modelos melhora a estimativa da produtividade do feijão-caupi em a microrregião do Cariri Oriental da Paraíba.

ABSTRACT: This study evaluated the variability and characterizedthe spatial dependence between some soil attributes in the Eastern Cariri microregion of Paraíba,and analyzed the spatial correlations in order to identify the interactions between such attributes in cowpea bean(Vigna unguiculata L. Walp)production. Harvest data of the agricultural years of 2000-2017 in the Eastern Cariri microregion of Paraíba were analyzed. Parameters of the fitted models wereestimated using the Maximum Likelihood method and the performance of the models was evaluated based on coefficients of determination(R2), maximum log-likelihood function, and Schwarz’s Bayesian information criterion (BIC). Correlation and spatial autocorrelation between the cowpea productivity and agrometeorological elements was detected through the spatial analysis, using techniques such as the Moran’s index I. The study showed that, according to the performance indicators used, the spatial error model offered better results in relation to the classical multiple regression models and the self-regressive spatial models, indicating that the inclusion of spatial dependence in the models improves the estimate of productivity of cowpea in the microregion of Cariri Oriental da Paraíba.

Resumo Identificar áreas com um potencial risco de degradação ambiental por processos antrópicos ou naturais é importante para a gestão sustentável dos recursos naturais, principalmente nas regiões semiáridas do nordeste brasileiro. O presente estudo teve como objetivo avaliar o índice de erosão (EI30) e avaliar seus extremos na Bacia Hidrográfica do Apodi/Mossoró (BHAM) localizada no estado do Rio Grande do Norte, através da teoria dos valores extremos e associar com o padrão de chuva da região. Foram utilizados dados de precipitação da Agência Nacional das águas (ANA) e do Projeto Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Foram utilizados os critérios de informação de Akaike (AIC) e o critério bayesiano de Schwarz (BIC) para seleção de modelos matemáticos que explicam os extremos de erosividade, aliados a avaliação da correlação entre EI30 e o coeficiente de chuva (Rc). A estação meteorológica Felipe Guerra na BHAM apresentou os melhores resultados para gerar o efeito hidrológico do EI30 com dados TRMM. Conclui-se que os dados TRMM podem ser de grande avalia para estimar o EI30 onde não há dados observacionais, além disso o EI30 acompanha a sazonalidade da precipitação e foi classificado como moderado, cujos maiores valores acontecem no período de fevereiro a maio.

Abstract Identifying areas with a potential risk of environmental degradation by anthropic or natural processes is important for sustainable management of natural resources, especially in the semiarid regions of northeastern Brazil. Rain erosivity is given by the Universal Soil Loss Equation (EUPS) which relates the erosive capacity of rainfall and its ability to disintegrate by the impact of the particle surface. The present study aimed to evaluate the erosion index (EI30) and to evaluate the EI30 extremes in the Apodi/Mossoró watershed through the theory of extreme values and to associate with the rainfall pattern of the region. For this, precipitation data from the Agência Nacional das águas (ANA) and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) project were used. Among several methodologies for the selection of mathematical models that explain the extremes of erosivity, this research used the Akaike Information Criteria (AIC) and the Schwarz Bayesian Criterion (BIC), together with the correlation assessment at EI30 and the coefficient of rain (Rc). Thus, Felipe Guerra station presented the best results to generate the hydrological effect of the EI30 in the basin with TRMM data. It can be concluded that TRMM data can be of great value for the estimation of the EI30 where observational data is not available. Moreover, the EI30 follows the precipitation seasonality and was classified as moderate whose highest values occur from February to May.

Resumo A avaliação da vulnerabilidade da população é uma análise dos impactos esperados, modelagem de risco, exposição, sensibilidade e falta de capacidade de adaptação de uma região ou de um setor específico aos efeitos de eventos climáticos extremos. A vulnerabilidade engloba uma variedade de conceitos incluindo sensibilidade ou suscetibilidade a danos e falta de capacidade para lidar e adaptar. Uma forma de analisar estes aspectos tão diferenciados é através de um processo estocástico, como a probabilidade condicional. Neste artigo, apresenta-se um modelo conceitual para avaliar a vulnerabilidade da população ao clima, levando em conta uma das regiões susceptíveis brasileiras, a Nordeste. Os resultados mostram que o indicador proposto IVPopS apresenta a região central semiárida mais vulnerável, além de uma avaliação detalhada em cada componente do indicador. áreas produtivas como Petrolina-PE estão com índices elevados de risco (0,604), exposição (0.863), sensibilidade (0,910), enquanto a incapacidade de adaptação está com índices baixos (0,002).

Abstract The population's vulnerability assessment is an analysis of the expected impacts, risk modeling, exposure, sensitivity and lack of adaptability of a specific region or sector to the effects of extreme weather events. The vulnerability encompasses a variety of concepts including sensitivity or susceptibility to harm and a lack of ability to cope and adapt. One way to analyze these very different aspects is through a stochastic process, such as conditional probability. In this article, a conceptual model is presented to assess the population's vulnerability to the climate, taking into account one of the susceptible regions of Brazil, the Northeast. The results show that the proposed indicator IVPopS presents the most vulnerable central semi-arid region, in addition to a detailed assessment in each component of the indicator. Production areas such as Petrolina-PE have high levels of risk (0,604), exposure (0,863), sensitivity (0,910), while the inability to adapt is low (0.002).

Abstract The impacts of anthropogenic degradation are becoming increasingly more evident in the Amazon and are jeopardizing its environmental systems and water resources, particularly in low monitored watersheds. Thus, the use of hydrological models is necessary to gain an understanding of these impacts on Amazonian river systems. The aim of this study was to analyze the simulation of some hydrological processes in the Itacaiúnas River watershed and its relation with human-induced impacts in the Southeast region of the Pará state using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. SWAT modeling requires several databases, such as relief, land use and land occupation, soil type, and climatic and hydrological variables. These data are input parameters for the SWAT model. The results showed that the hydrological variables in the Amazon tend to follow the seasonal precipitation cycle, with the highest values occurring between January and June and lowest between July and November. It was evident that base and lateral flows are responsible for maintaining perennial river flow during the dry season. Regarding anthropogenic actions in the watershed, precipitation, evapotranspiration, and sediment transportation are clearly affected by environmental degradation, as well as by the replacement of forest by grassland and mining activities. The results may assist in public policy including mitigation and adaptation of environmental systems in the region. In addition, they can improve the management of natural resources in the Itacaiúnas River watershed.

Resumo A formação de lago artificial devido à construção de uma usina hidrelétrica causa impactos ambientais irreversíveis. Estudos associados a esses lagos artificiais para o semiárido brasileiro ainda são insuficientes. Assim, o objetivo deste estudo é fornecer novas informações sobre as tendências dos extremos climáticos, dependentes de temperatura do ar e precipitação, para a região do lago da Usina Hidrelétrica de Sobradinho (UHS), através da análise dos índices de mudanças climáticas. Este estudo é particularmente importante para a região da UHS, pois as mudanças no microclima têm impactos significativos nos setores natural, social e econômico. Para as duas estações analisadas (Bebedouro-PE e Mandacaru-BA), não foi possível afirmar que a construção do lago artificial da UHS alterou o microclima local. Tendências de aumento na temperatura máxima, quantidade de dias quentes e amplitude térmica diária foram observadas. No entanto, o aumento desses índices não pode ser atribuído à formação do lago da UHS. A influência da TSM dos Oceanos Tropicais no comportamento temporal de alguns dos índices utilizados neste estudo pode ter contribuído para o aumento nos dias e noites quentes, temperatura máxima, amplitude térmica diária e dias secos consecutivos na região.

Abstract The formation of artificial lake due construction of a hydroelectric plant causes irreversible environmental impacts. Studies associated with these artificial lakes for the Brazilian semiarid region are still insufficient. Thus, the objective of this study is to provide new information on the trends of climatic extremes, dependent on rainfall and air temperature, for the Sobradinho Hydroelectric Power Plant (SHPP) lake region, through the analysis of climate change indices. This study is particularly important for the SHPP region because microclimate changes have significant impacts on the natural, social and economic sectors. For the two analyzed stations (Bebedouro-PE and Mandacaru-BA), it is not possible to affirm that the construction of the SHPP artificial lake altered the local microclimate. Trends of increase in maximum temperature, the number of hot days and diurnal temperature range were noticed. However, the rise of these indices cannot be attributed to the formation of the SHPP lake. The influence of the SST of Tropical Oceans on the temporal behavior of some of the indices used in this study may have contributed to increases in hot days and nights, maximum temperature, diurnal temperature range and consecutive dry days over the region.

RESUMO: O modelo AquaCrop foi calibrado e validado para simular a produtividade da soja cultivada sob diferentes lâminas de irrigação na região de Matopiba, Brasil. A cultura foi submetida a sete tratamentos de irrigação durante a estação seca e um tratamento de sequeiro na estação chuvosa. O modelo foi parametrizado e calibrado utilizando dados de produtividade de soja coletados diretamente em campo. O desempenho do modelo foi avaliado utilizando os seguintes parâmetros estatísticos: erro de predição (Pe), índice de eficiência de Nash-Sutcliffe (E), coeficiente de determinação (R2), erro médio absoluto (EMA), raiz quadrática do erro médio normalizado (EQEMN) e índice de Willmott (d). As análises estatísticas do modelo AquaCrop calibrado para a região de Matopiba apresentaram erros aceitáveis na predição da produtividade de soja cultivada sob condições climáticas tropicais. Os resultados também indicaram que a cultivar de soja C2 é mais resistente ao estresse hídrico do que a soja C1 cultivada na região de Matopiba, Brasil. Nos tratamentos durante os quais a cultura foi bem abastecida com água, em pelo menos em uma fase, a produtividade foi maior, em vista do estresse hídrico que ocorre em uma fase.

ABSTRACT: The water-driven AquaCrop model to simulate yield response has been calibrated and validated for soybean cultivated under different water levels irrigation in Matopiba region, Brazil. The crop was submitted to seven irrigation treatments during the dry season and a dry treatment in the rainy season. The model was parameterized and calibrated by using soybean yield data collected at field level. Model performance was evaluated by using the following statistical parameters: prediction error (Pe), Nash-Sutcliffe efficiency index (E), coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), root mean square error normalized (RMSEN) and Willmott’s index (d). The statistical analyses of the AquaCrop model calibrated for the Matopiba region disclosed error acceptable for yield prediction of soybean grown under tropical climate conditions. Results also indicated that the C2 soybean cultivar is more resistant to water stress than the C1 soybean grown in the Matopiba region, Brazil. In the treatments when the crop was well supplied with water, at least in one phase, the yield was greater than those with drought stress at last in one phase.

Resumo O comportamento espacial e temporal do saldo de radiação (Rn) à superfície terrestre tem sido tema de estudos sobre os ecossistemas de regiões semiáridas do globo e poucos estudos têm sido destinados à região semiárida do Brasil, especificamente no ecossistema de Caatinga. Logo, o objetivo deste estudo foi utilizar uma metodologia que não necessite diretamente de dados de superfície para estimar o Rn na região semiárida da Paraíba, a partir de dados orbitais do sensor MODIS, e validar com dados medidos em áreas experimentais de Caatinga em recuperação e degradada. Diante dos resultados encontrados, pode-se constatar a eficácia da metodologia proposta, sendo a mesma mais precisa em áreas com o solo mais descoberto. De acordo com a análise estatística, a metodologia apresentou uma melhor qualidade do ajuste para a área em recuperação, com a variação explicada de 78% e para a área degradada de 61%.

Abstract The spatial and temporal behavior of the surface net radiation (Rn) has been studied on ecosystems of semi-arid regions of the world and few studies have been intended for semi-arid region of Brazil, specifically in the Caatinga ecosystem. Therefore, the aim of this study was to use a methodology that does not require surface data to estimate the Rn in the semiarid region of Paraíba, from orbital MODIS data, and validate with data measured in experimental areas of Caatinga in recovery and degraded. Considering the results, it can be seen the effectiveness of the proposed methodology, and the same more precise in areas with the barest ground. According to the statistical analysis methodology showed a better quality of fit for the recovery area, with explained variance of 78% and a degraded area of 61%.

Resumo Este estudo apresenta uma metodologia simplificada e ajustada a partir de algoritmos existentes a dados de sensores orbitais disponíveis para a região Nordeste do Brasil (NEB) com o intuito de operacionalizar a determinação espacial da evapotranspiração (ET) apenas com dados de sensoriamento remoto, utilizando dados MODIS/Terra do período de 2002 a 2011. Os resultados obtidos para diversos alvos espalhados pelo NEB foram comparados a dados CLM (Common Land Model) e MOD16. Obteve-se erro médio percentual (EMP) e erro médio absoluto (EMA) da ordem de 23,6% e 181 mm.ano−1, respectivamente, nos valores de ET quando comparados a dados CLM. Avaliou-se a ET obtida pelo algoritmo proposto, com dados de ET do produto MOD16, o que resultou em valores de EMP e EMA de 38,6% e 288 mm.ano−1, respectivamente. Os dados médios anuais da ET variaram de 482 a 1105 mm.ano−1 relativos a áreas de Caatinga e floresta tropical pluvial, respectivamente. Os resultados apresentaram-se condizentes com a literatura e evidenciaram que a metodologia proposta possibilita operacionalizar o cômputo da ET em toda a região Nordeste, não obstante a grande heterogeneidade topográfica e climática da região.

Abstract This study presents a simplified methodology and adjusted from existing algorithms of orbital sensor data available for the Northeast region of Brazil (NEB) in order to operationalize the spatial determination of evapotranspiration (ET) only with remote sensing data, using Terra/MODIS data from 2002 to 2011. The results for various targets around the NEB were compared with CLM (Common Land Model) and MOD16 data. Was obtained average percentage error (MPE) and mean absolute error (MAE) of 23,6% and 181 mm.year−1, respectively, when compared to CLM data. It was evaluated the ET obtained by the proposed algorithm with MOD16 ET data, resulting in EMP and EMA of 38,6% and 288 mm.year−1, respectively. The average annual data from ET ranged 482-1105 mm.year−1 relating to areas of Caatinga and tropical rainforest, respectively. The results presented are consistent with the literature and showed that the proposed methodology enables operationalize the computation of ET throughout the Northeast, despite the large topographic heterogeneity and climate of the region.

RESUMO Neste trabalho objetivou-se avaliar os efeitos das variações sazonais do clima na ocorrência de internações por doenças respiratórias por Influenza e Pneumonia (PI) na população idosa da Região Metropolitana de João Pessoa (RMJP) no Estado da Paraíba. Para isso, foram usados modelos lineares generalizados a partir da regressão linear de Poisson para relacionar a variável dependente configurada como os registros de internações por causas associadas à influenza e as variáveis independentes (precipitação pluvial, temperatura média do ar e umidade relativa do ar), para análise das relações instituídas pela modelagem foi aplicado o teste de variância ANOVA com nível de significância de 0,05 de probabilidade para determinar que variáveis independentes eram mais significativas na modelagem. Também foram analisados os resíduos gerados pelo ajuste dos modelos no intuito de identificar a distribuição que melhor se ajustasse aos dados. Toda análise estática foi realizada no software R. De forma geral verificou-se que os maiores picos de internações por PI ocorrem no outono e inverno. Portanto, esses resultados sugerem uma associação entre o frio e as internações por PI. A modelagem estatística se apresentou satisfatória para análise dos casos de internações por PI, no entanto, é necessário o aprofundamento dessas análises temporais, visto que o problema de internações é multicausal e não, necessariamente, consequência somente de alterações climáticas.

ABSTRACT This work aimed to evaluate the effects of seasonal climatic variations in the incidence of respiratory diseases by influenza (PI) in the elderly population in the region of metropolitan João Pessoa in the state of Paraíba. Generalized linear models from the linear Poisson regression to relate the dependent variable set to the records of hospitalizations for causes associated with influenza and the independent variables (rainfall, average air temperature and relative humidity) to analyze the relations established by modeling has been used. Aditionally,was applied ANOVA variance test with a significance level of 0.05 of probability to determine which independent variables is more significant. Also the residual generated by adjusting the models in order to identify the distribution that best fitted the data were analyzed. All static analysis was performed using R software. In general is possible to identify that the highest peaks of hospitalizations for PI occur in autumn and winter. Therefore, these results suggest an association between cold and hospitalizations for IP. Statistical modeling performed satisfactory for analysis of the cases of hospitalizations for IP. However, the deepening of these temporal analysis is necessary because health depends not only on environmental factors.

Resumo Neste trabalho objetivou-se verificar as possíveis relações de pontos amostrais da temperatura da superfície do mar distribuídos espacialmente no Atlântico Tropical e o desenvolvimento de linhas de instabilidade atuantes na costa Norte e Nordeste do Brasil utilizando-se de técnicas de modelagem linear generalizada. Para isso, foram usados modelos lineares generalizados a partir da regressão linear de Poisson e da Binomial Negativa. Na análise das relações instituídas pela modelagem foi aplicada o teste de variância ANOVA com nível de significância de 0,05 de probabilidade para determinar que variáveis independentes foram mais significativas. Também foram analisados os resíduos gerados pelo ajuste dos modelos no intuito de identificar a distribuição que melhor se ajustasse aos dados. Toda análise estática foi realizada no software R. Entre os 132 pares de observações, a magnitude do coeficiente de correlação linear de Pearson (r) oscilou entre 0,06 (p < 0,04) entre (LI e TSM5) e 0,88 (p < 0,0001) entre (TSM2 e TSM5). Apesar das relações de TSM e episódios de LI apresentarem ausência de relação linear ou relação linear positiva perfeita, do ponto de vista estatístico, estas relações foram significativas. Os resultados obtidos pelo modelo da Binomial Negativa apresentaram menores resíduos, todavia, o modelo de Poisson foi ainda significativo do ponto de vista estatístico. Os pontos de extração dos valores da temperatura da superfície do mar (TSM2, TSM5 e TSM10) apresentaram as maiores contribuições na explicação da variabilidade dos episódios de linhas de instabilidade no Norte e Nordeste do Brasil.

Abstract This work aimed to verify the possible relationships of sampling points of the sea surface temperature spatially distributed in the tropical Atlantic and the development of squall lines in North northeast coast of Brazil using techniques of generalized linear modeling. For this, we used generalized linear models from the linear regression Poisson and negative binomial, for analysis of the relationship established by modeling was applied ANOVA variance test with significance level of 0.05 probability to determine which independent variables were more significant in modeling. Also the waste generated by the adjustment of the models in order to identify the distribution that best fitted the data were analyzed. All static analysis was performed in R. software Among the 132 pairs of observations, the magnitude of the correlation coefficient of Pearson (r) ranged from 0.06 (p < 0.04) between (LI and TSM5) and 0.88 (p < 0.0001) (TSM2 and TSM5), despite relations TSM and episodes of LI present no linear relationship or perfect positive linear relationship between the observations still rather have the significant statistical point of view. The results obtained by the negative binomial model had lower waste; however, the Poisson model was also significant from a statistical point of view. The points of extraction temperature values of sea surface (TSM2, TSM5 and TSM10) had the highest contributions in explaining the variability of episodes of instability lines in the north-northeastern Brazil.