Correlation between weather, population size and COVID-19 pandemic: a study of Brazilian capitals / Correlação entre clima, tamanho da população e pandemia da COVID-19: um estudo das capitais brasileiras

ABSTRACT

Objective: To analyze the correlation between weather, population size and cases of COVID-19 in the capitals of Brazil. Methods: All confirmed cases of COVID-19 infection, from the first confirmed case from February 26 until May 01, 2020 were included. For weather variables, average temperature (°C), dew point (°C), average humidity (%) and wind speed (m s-1) were extracted from the Instituto de Meteorologia database. The population size of each capital was used as a control variable, with data obtained from Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Spearman rank correlation tests were utilized to examine the correlation between variables. Results: The analysis showed a significant and strong positive correlation between the total cases of COVID-19 and the population size (p<0,01). There was a significant positive correlation with the average humidity of the air and cumulative cases (p<0,05). There was no significant correlation with other climate variables. Conclusion: Our results confront some expectations commented around the world about a possible seasonality of COVID-19 during periods of low humidity and can assist government and health authorities in decision making to control the pandemic. Studies in other regions are important to strengthen the findings.

RESUMO

Objetivo: Analisar a correlação entre clima, tamanho da população e casos de COVID-19 nas capitais do Brasil. Métodos: Foram incluídos todos os casos confirmados de infecção por COVID-19, do primeiro caso confirmado de 26 de fevereiro a 01 de maio de 2020. Para variáveis meteorológicas, temperatura média (° C), ponto de orvalho (° C), umidade média (%) e velocidade do vento (m s-1) foram extraídos da base de dados do Instituto de Meteorologia. O tamanho da população de cada capital foi utilizado como variável de controle, com dados obtidos no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Correlação de Spearman foi utilizado para verificar a correlação entre variáveis. Resultados: A análise mostrou uma correlação positiva significativa e forte entre o total de casos de COVID-19 e o tamanho da população (p <0,01). Houve correlação positiva significativa com a umidade média do ar e os casos acumulados (p <0,05). Não houve correlação significativa com outras variáveis climáticas. Conclusão: Os resultados confrontam algumas expectativas comentadas em todo o mundo sobre uma possível sazonalidade do COVID-19 durante períodos de baixa umidade e podem auxiliar autoridades governamentais e de saúde na tomada de decisões para controlar a pandemia. Estudos em outras regiões são importantes para fortalecer os resultados.