Resumo Foi realizado um estudo de mapeamento de áreas de incidência e previsões para os casos de dengue na área urbana de Belém em que, para a realização de previsões de ocorrências de dengue, foi utilizada a Taxa de Incidência de Dengue (TID) relacionada à precipitação pluviométrica com uso de modelo multivariado baseado na metodologia de Box e Jenkins de séries temporais. O período do estudo foi de 5 anos (2007-2011). Os resultados das análises dos dados da TID e precipitação mostraram que, o aumento na TID é acompanhada por um aumento na precipitação, demonstrando uma relação direta entre essas variáveis no período de estudo, nos bairros da área urbana de Belém, dentre eles com maior destaque para os bairros Marco, Guamá e Pedreira. O modelo de previsão construído para a TID apresentou um bom ajuste com resultados satisfatórios podendo, neste caso, ser utilizado na previsão da dengue.

Abstract It was conducted a mapping study of the areas of incidence and predictions for dengue cases in the urban area of Belém, where the Dengue Incidence Rate (DIR) related to rainfall precipitation was used to forecast dengue occurrences using a multivariate model based on the Box and Jenkins time series methodology. The study period was 5 years (2007-2011). The results of the DIR data analysis and precipitation showed that the increase in DIR is accompanied by an increase in precipitation, demonstrating a direct relationship between these variables in the period under consideration, in the neighborhoods of the urban area of Belém, with greater emphasis in the neighborhoods of Marco, Guamá and Pedreira. The predictive model built for the DIR showed a good fit with satisfactory results and, in this case, can be used to predict dengue.

Resumo Estudos na área da hidrologia mostraram que podemos evitar desastres naturais através de previsões hidrológicas. Nesse trabalho foi utilizada a metodologia de Box-Jenkins de séries temporais multivariadas para previsão diária de nível fluviométrico do rio Tocantins para o município de Marabá-PA, que sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionado pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que residem em áreas de riscos. Foram utilizados dados de níveis diários observados nas estações fluviométricas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/2008 a 31/03/2011. Evidenciou-se que o modelo ajustado conseguiu capturar a dinâmica das séries temporais, com bons prognósticos para o período de sete dias, com erro absoluto máximo de 0,08m, e com precisão na previsão acima de 99,00%. Assim, a pesquisa mostrou que o modelo de previsão teve um bom ajuste apresentando bons resultados, podendo ser utilizado como ferramentas de apoio para Defesa Civil, auxiliando no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.

Abstract Hydrology studies show that it is possible to avoid natural disasters through the proper use of hydrological forecasts. In this work we used the Box-Jenkins Methodology (Time Series Analysis) to model the daily level of the Tocantins river in the city of Maraba - PA, in order to predict floods caused by its regular increase, an event that usually puts the resident population of risk areas in vulnerable situations. For the study, we used the daily levels of data observed in gauged stations of Maraba and Carolina and Conceição do Araguaia National Water Agency (ANA), the period of 01/12/2008 to 31/03/2011. It was evident that the adjusted model was able to capture the dynamics of time series with good prognosis for a period of seven days with a maximum absolute error of 0.08 m and with precision in forecasting over 99%. The forecasting model showed good results and can then be used as support tools for Civil Defense, assisting in the planning and preparation of preventive actions for the city of Maraba.

Eventos de raios nuvem-solo registrados pela rede de detecção do SIPAM, integrada por 12 sensores VAISALA LPATS IV, distribuídos no leste da Amazônia, foram analisados durante 4 tempestades com ocorrência de precipitação intensa em Belém-PA-Brasil, em 2006-2007. Esses casos selecionados, correspondem a eventos de chuva com mais de 25 mm/hora ou 40 mm/ 2 horas, de precipitação registrada por um pluviômetro instalado em 1º 47' 53" and 48º 30' 16" O. Com centro nessa localização, um círculos de 30, 10 e 5 km de raio foram traçados através de um sistema de informação geográfica e os dados de eventos de raios nessas áreas foram separados para analise. Durante essas tempestades, os eventos de raios ocorreram de maneira quase aleatória, sobre a área maior que já havia sido previamente coberta por sistemas convectivos de mesoescala, em todos os casos. Esse trabalho também mostrou a grande influencia dos sistemas de larga escala nas condições de tempo que levaram às tempestades severas estudadas. Adicionalmente, foi observado que, quando existe interação entre sistemas de larga e meso escalas, tanto a precipitação como o numero de relâmpagos aumentaram significativamente e a atividade elétrica nos círculos maiores pode anteceder a chuva no ponto central.

CG Lightning flashes events monitored by a LDN of the Amazon Protection System, which included 12 LPATS IV VAISALA sensors distributed over eastern Amazonia, were analyzed during four severe rainstorm occurrences in Belem-PA-Brazil, in the 2006-2007 period. These selected case studies referred to rainfall events, which produced more than 25 mm/hour, or more than 40 mm/ 2 hours of precipitation rate totals, registered by a tipping bucket automatic high-resolution rain gauge, located at 1º 47' 53" S and 48º 30' 16" W. Centered at this location, a 30 ,10 and 5 km radius circles were drawn by means of a geographic information system, and the data from lightning occurrences within this larger area, were set apart for analysis. During these severe storms the CG lightning events, occurred almost randomly over the surrounding defined circle, previously covered by mesoscale convective systems, for all cases studied. This work also showed that the interaction between large-scale and mesoscale weather conditions have a major influence on the intensity of the storms studied cases. In addition to the enhancement of the lightning and precipitation rates, the electric activity within the larger circles can precede the rainfall at central point of the areas