O grau mais extremo de violência física interpessoal é o homicídio (morte de uma pessoa provocada por outrem). Apesar das taxas elevadas de homicídios, poucos estudos foram realizados no Brasil para explicar variações de curto prazo, considerando os possíveis efeitos de variáveis climáticas. Neste estudo foram aplicados Modelos Aditivos Generalizados Mistos (GAMM) e Modelos Lineares Generalizados Mistos (GLMM) para contagens mensais de homicídios ocorridos de 2000 a 2014, nas 27 capitais do Brasil. Foi encontrado que quando a temperatura média mensal aumenta em 1ºC, o número de casos de homicídios pode aumentar em média 3,05% (IC 95%: 2,27% ; 3,93%) por GAMM ou 3,85% (IC 95%: 3,10% ; 4,77%) por GLMM. Os efeitos observados com o aumento de 1ºC são maiores nas regiões norte e nordeste, que possuem temperaturas médias mais elevadas e menores amplitudes de variação. Em contrapartida, nas regiões sul e sudeste, cujas temperaturas médias são mais baixas e as amplitudes de variação são maiores, o efeito é menor a cada 1ºC aumentado, contudo, o impacto (em números absolutos) é maior nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro. Em conclusão, temperatura ambiente é fator de risco para homicídios nas capitais do Brasil. Do ponto de vista da metodologia, nosso estudo obteve melhor modelo por GAMM para investigar efeitos de curto prazo (caso de variáveis climáticas), mas sugere que, na modelagem de séries temporais ambientais, a escolha entre os métodos seja criteriosa, baseada no modelo teórico e dado-dependente.
The most extreme level of interpersonal physical violence is homicide (death of a person provoked by another). Despite high homicide rates, few studies have been conducted in Brazil to explain short-term variations, considering the possible effects of climatic variables. In this study, the Generalized Additive Mixed Models (GAMM) and Generalized Linear Mixed Models (GLMM) were applied to monthly homicide counts from 2000 to 2014, in the 27 capitals of Brazil. It was found that when the average monthly temperature increases by 1°C, the number of homicide cases can increase by an average of 3.05% (CI 95%: 2.27%, 3.93%) by GAMM or 3.85% (CI 95%: 3.10%, 4.77%) by GLMM. The observed effects with the increase of 1ºC are higher in the North and Northeast Regions, which have higher average temperatures and lower amplitudes of variation. In contrast, in the Southern and Southeastern Regions, where average temperatures are lower and amplitudes of variation are higher, the effect is lower at every 1ºC increase, however, the impact (in integer numbers) is higher in the cities of São Paulo and Rio of January. In conclusion, ambient temperature is a risk factor for homicides in the capitals of Brazil. From the methodologic view, our study obtained a better model by GAMM to investigate short-term effects (case of climatic variables), but suggests that, for environmental time series models, the choice between the methods has to be is consistent, based on the theoretical model and data-dependent.
