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Saúde

Estudo: o clima ajuda a prever a dengue?

Estudo de caso reproduzível. A pergunta: temperatura e umidade das semanas anteriores melhoram a previsão de casos de dengue para as próximas 4 semanas, além do que a própria série já informa? Comparamos cinco modelos com validação de origem móvel nas últimas 52 semanas de seis capitais. O resultado é recalculado a cada atualização, inclusive quando a resposta for não.

Fonte
InfoDengue (Fiocruz/FGV)
Frequência
Semanal (recalculado a cada atualização)
Cobertura
2022–2026
Dados até
semana de 25/10/2026
Atualizado em

Indicadores principais

  • Ganho do melhor modelo sobre o ingênuo
    6%
    Abaixo do critério de 15%Holt amortecido
  • Capitais em que o clima melhorou a previsão
    2de 6
    1. clima ajudou
    2. não ajudou
    3. não ajudou
    4. não ajudou
    5. não ajudou
    6. clima ajudou
  • Efeito médio do clima no ganho
    −8,9p.p.
    regressão com clima − sem clima

O que os dados mostram

  • Não de forma consistente: o clima melhorou a previsão em só 2 das 6 capitais; o efeito médio foi de −8,9 p.p. de ganho.
  • O melhor modelo no agregado foi “Holt amortecido”, com +6% de ganho sobre o ingênuo.
  • Nenhum modelo ganhou 15% do ingênuo em 4 capitais: o modelo publicado segue o Holt, e a projeção deve ser lida com cautela.
  • Holt amortecido (o modelo da página de dengue) teve +6% de ganho agregado.

Ganho de cada modelo sobre o ingênuo

% de redução do erro médio, seis capitais somadas; linha = critério de 15%

  • Melhor modelo
  • Demais
Sazonal ingênuo−530,5Holt amortecido5,7Regressão (defasagens)−8,8Regressão (defasagens + clima)−21,5critério 15
Ver dados em tabela
Ganho de cada modelo sobre o ingênuo: 4 itens. Baixar CSV completo.
Valor
Sazonal ingênuo−530,5 %
Holt amortecido5,7 %
Regressão (defasagens)−8,8 %
Regressão (defasagens + clima)−21,5 %

Quanto o clima mudou o ganho, por capital

p.p.: regressão com clima menos regressão sem clima

  • Clima ajudou
  • Demais
Rio de Janeiro2,2Curitiba0,7Goiânia−4,4Brasília−8,1São Paulo−15,9Belo Horizonte−27,7
Ver dados em tabela
Quanto o clima mudou o ganho, por capital: 6 itens. Baixar CSV completo.
Valor
Rio de Janeiro2,2 p.p.
Curitiba0,7 p.p.
Goiânia−4,4 p.p.
Brasília−8,1 p.p.
São Paulo−15,9 p.p.
Belo Horizonte−27,7 p.p.

São Paulo: previsão de 4 semanas vs. o que aconteceu

Cada ponto tracejado foi previsto 4 semanas antes, só com o passado

  • Casos estimados (real)
  • Previsão 4 sem. — Holt amortecido
  • Previsão 4 sem. — Ingênuo
01 mil2 mil3 mil4 mil5 mil6 miljan/26abrjulout
Ver dados em tabela
São Paulo: previsão de 4 semanas vs. o que aconteceu: 24 registros mais recentes de 52. Baixar CSV completo.
DataCasos estimados (real)Previsão 4 sem. — Holt amortecidoPrevisão 4 sem. — Ingênuo
sem. de 25 out 20261,1 mil1,5 mil1,3 mil
sem. de 18 out 20261,4 mil1,2 mil1,2 mil
sem. de 11 out 20261,4 mil9681 mil
sem. de 4 out 20261,3 mil891963
sem. de 27 set 20261,3 mil9851 mil
sem. de 20 set 20261,2 mil1 mil1,1 mil
sem. de 13 set 20261 mil1,3 mil1,3 mil
sem. de 6 set 20269631,1 mil1,1 mil
sem. de 30 ago 20261 mil1,2 mil1,2 mil
sem. de 23 ago 20261,1 mil1,1 mil1,1 mil
sem. de 16 ago 20261,3 mil1,1 mil1,1 mil
sem. de 9 ago 20261,1 mil9541,1 mil
sem. de 2 ago 20261,2 mil8331 mil
sem. de 26 jul 20261,1 mil1,3 mil1,4 mil
sem. de 19 jul 20261,1 mil1,1 mil1,3 mil
sem. de 12 jul 20261,1 mil1,4 mil1,6 mil
sem. de 5 jul 20261 mil1,6 mil1,9 mil
sem. de 28 jun 20261,4 mil1,6 mil1,9 mil
sem. de 21 jun 20261,3 mil2,4 mil2,6 mil
sem. de 14 jun 20261,6 mil2,1 mil2,5 mil
sem. de 7 jun 20261,9 mil2,3 mil2,7 mil
sem. de 31 mai 20261,9 mil3,1 mil3,4 mil
sem. de 24 mai 20262,6 mil3 mil3,4 mil
sem. de 17 mai 20262,5 mil3,6 mil3,9 mil

A previsão é confiável?

Holt amortecido, prevendo casos estimados por semana, por capital em um horizonte de 1 a 4 semanas. Comparamos com uma referência simples (ingênuo: repetir a última semana observada) usando apenas dados do passado em cada ponto do teste.

O modelo erra 6% menos que a referência.

Erro absoluto médio por capital e semana prevista, origem móvel nas últimas 52 semanas.

Metodologia

  • Pergunta e hipótese: o clima recente (temperatura e umidade médias das últimas 4 e das 4 semanas anteriores) carrega informação sobre a dengue das próximas 4 semanas que a série de casos ainda não tem.
  • Alvo: casos estimados (nowcast do InfoDengue) por semana; modelos ajustados no logaritmo dos casos e avaliados em casos.
  • Validação com origem móvel: em cada uma das últimas 52 semanas, cada modelo é ajustado só com o passado e prevê 1 a 4 semanas à frente. Métrica: erro absoluto médio (MAE), comparado ao ingênuo (repetir a última semana).
  • Modelos: ingênuo; sazonal ingênuo (mesma semana do ano anterior); Holt amortecido; regressão ridge com 4 defasagens, tendência recente e sazonalidade (um modelo por horizonte); a mesma regressão com clima. Comparar as duas regressões isola o efeito do clima.
  • Critério definido antes de ver os dados: um modelo só substitui o atual se ganhar pelo menos 15% do ingênuo em 4 das 6 capitais.
  • Limitações: o clima vem das estações usadas pelo InfoDengue (pode ter falhas, preenchidas com o valor anterior); casos recentes são estimativas que mudam; 52 semanas cobrem uma única temporada por capital.

Fontes: InfoDengue (Fiocruz/FGV) — casos estimados e clima semanal (Dados abertos; citar InfoDengue).

Baixar e usar os dados

30 linhas, atualizadas automaticamente. Use à vontade e cite as fontes.

CSV JSON

Reproduza a análise: abrir o notebook no Colab · ver no GitHub

Python

import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://dataan.vercel.app/data/csv/estudo-dengue-clima.csv")
Dicionário de dados
ColunaDescrição
cidadeCapital
modeloModelo avaliado
maeErro absoluto médio em casos (h = 1 a 4 semanas)
ganho_vs_ingenuo1 − MAE / MAE do ingênuo
clima_disponivelSe havia clima suficiente para o modelo com clima

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