Publicação: Influência de variáveis climáticas defasadas na incidência de dengue em Uberlândia-mg: uma análise de séries temporais
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
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A dengue é uma doença presente de forma contínua no Brasil, e sua transmissão está associada
a condições climáticas, especialmente temperatura e precipitação. O presente trabalho teve
como objetivo analisar o comportamento histórico dos casos de dengue em Uberlândia-MG, no
período de janeiro de 2014 a abril de 2026, por meio de modelos de séries temporais das classes
SARIMA e SARIMAX, avaliando a influência de variáveis climáticas defasadas no tempo. Os
dados de casos foram obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), e
os dados climáticos de temperatura e precipitação foram obtidos da plataforma NASA POWER.
A metodologia seguiu a abordagem de Box-Jenkins, incluindo teste de tendência (Cox-Stuart)
e de sazonalidade (Fisher), transformação logarítmica para estabilização da variância, identifi
cação e estimação de modelos SARIMA, e posteriormente a incorporação de variáveis exógenas
climáticas defasadas, selecionadas por meio da função de correlação cruzada (CCF). O modelo
SARIMA(1,1,0)(1,1,1)12 foi selecionado como modelo de referência, apresentando os meno
res critérios de informação entre os modelos com coeficientes estatisticamente significativos.
A inclusão da temperatura defasada em cinco meses como variável exógena resultou no mo
delo SARIMAX final, que apresentou menor AIC e coeficiente estatisticamente significativo,
evidenciando uma associação inversa entre a temperatura e a incidência posterior da doença.
O diagnóstico dos resíduos indicou ausência de autocorrelação nas primeiras defasagens, mas
autocorrelação residual significativa nas defasagens sazonais mais longas, atribuída ao com
portamento atípico do surto de 2025. A validação foi realizada por meio de previsão rolling
(um passo à frente), tendo em vista o caráter atípico desse surto. Os modelos mostraram
se complementares, pois o SARIMA apresentou desempenho preditivo ligeiramente superior,
enquanto o SARIMAX permitiu quantificar a influência da temperatura sobre os casos. Os
resultados reforçam o potencial das variáveis climáticas como instrumento de apoio à vigilância
epidemiológica e ao planejamento de ações de controle vetorial no município.
Abstract
Dengue is an endemic disease in Brazil, and its transmission is associated with climatic condi
tions, particularly temperature and precipitation. This study aimed to analyze the historical
behavior of dengue cases in Uberlândia, Minas Gerais, Brazil, from January 2014 to April
2026, through SARIMA and SARIMAX time series models, evaluating the influence of time
lagged climatic variables. Case data were obtained from the Notifiable Diseases Information
System (SINAN), and climatic data on temperature and precipitation were obtained from the
NASA POWER platform. The methodology followed the Box-Jenkins approach, including a
trend test (Cox-Stuart) and a seasonality test (Fisher), logarithmic transformation to stabilize
variance, identification and estimation of SARIMA models, and subsequent incorporation of
lagged climatic exogenous variables, selected through cross-correlation function (CCF) analy
sis. The SARIMA(1,1,0)(1,1,1)12 model was selected as the reference model, presenting the
lowest information criterion values among the models with statistically significant coefficients.
The inclusion of temperature lagged by five months as an exogenous variable resulted in the
final SARIMAX model, which showed a lower AIC and a statistically significant coefficient,
evidencing an inverse association between temperature and the subsequent incidence of the
disease. Residual diagnostics indicated the absence of autocorrelation at the first lags, but sig
nificant residual autocorrelation at the longer seasonal lags, attributed to the atypical behavior
of the 2025 outbreak. Model validation was performed through rolling (one-step-ahead) fore
casting, given the atypical nature of that outbreak. The models proved to be complementary,
as SARIMA showed slightly higher predictive performance, while SARIMAX made it possible
to quantify the influence of temperature on dengue incidence. The results reinforce the poten
tial of climatic variables as a tool to support epidemiological surveillance and vector control
planning in the municipality.
Palavras-chave
Box-Jenkins, Variáveis exógenas, Exogenous variables, Arbovirose, Arbovirus, Epidemia, Epidemic, Saúde pública, Public health
Citação
OLIVEIRA, Giulia Ferreira Gonzaga de. Influência de variáveis climáticas defasadas na incidência de dengue em Uberlândia-mg: uma análise de séries temporais. 2026. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.
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