[pt] Esta dissertação apresenta um estudo de validação das estimações dos efeitos da poluição atmosférica na saúde da população quando se utilizam dados com periodicidade de seis dias. O estudo foi realizado utilizando duas abordagens complementares. A primeira consiste em comparar os efeitos estimados a partir da análise de duas séries de morbidade diárias na cidade do Rio de Janeiro com aqueles obtidos particionando-se estas mesmas séries em seis séries distintas, cada qual com periodicidade de seis dias. As estimativas dos efeitos nas series particionadas de seis dias variaram substancialmente em relação à série diária para contagem de internações por doenças respiratórias em crianças. Para a mesma análise feita para a série de idosos, não foram detectadas diferenças tão significativas. Para complementar esta análise, realizou-se um estudo de Monte Carlo considerando diferentes cenários quanto aos padrões de poluição do ar. Os resultados mostraram que quanto maior a quantidade de dia atípicos por mês, maior pode ser a variação entre as estimações das séries diárias e as séries com periodicidade de 6 dias. Ao fim deste trabalho são apresentados resultados utilizando dados reais com periodicidade de 6 dias. Os efeitos estimados de PM10 para doenças respiratórias em crianças foram de 8.1% (IC: 5.4% ; 10.8%) para o dia corrente e 7.3% (IC: 4.5% ; 10.2%) para 1 dia após a exposição à poluição do ar. Para idosos, houve um aumento estatisticamente significativo apenas para o dia corrente de 3.36% (IC: 1.19% ;5.58%). / [en] This dissertation presents a validation study on the analysis of the effect of atmospheric pollution on morbidity using data sampled every sixth day. This has been investigated using two complementary frameworks. We first compared such pollution effects using two morbidity daily time series in Rio de Janeiro city, which have been sampled every sixth day, thus generating, for each series, a set of six sampled series. For the daily counts of hospital events for children due to respiratory diseases the estimated pollution effect for the six sampled series was markedly different from the same effect estimated on the original daily time series, while for elderly people such difference has not been observed. The second part of our analysis was carried over using a Monte Carlo study. Finally we conclude our work presenting risk estimates using real data sampled every six days. The estimated relative risks of particulate material (PM10) on respiratory diseases for inhabitants of Rio de Janeiro city were as follows. For children the risk was estimated in 8.1% (5.4%; 10.8%) for current day exposure and 7.3% (4.5%; 10.2%) for exposition lagging one day. For elderly people it was observed a significant increase on hospital attendances due to pollution on the same day of exposition. and the estimated risk was 3.36% (1.19%; 5.58%).

[pt] Apesar do crescimento exponencial da instalação de novas usinas eólicas nos últimos anos, a matriz energética Brasileira é composta, principalmente, por usinas hidrelétricas. Uma das principais características dos sistemas de geração com predominância hidráulica é a forte dependência dos regimes hidrológicos. Atualmente, o setor elétrico brasileiro utiliza a Energia Natural Afluente para gerar cenários hidrológicos a partir de um modelo PAR. Tal modelo é ajustado a partir dos parâmetros estimados do histórico da série temporal, isto é, não considera quaisquer informações exógenas que possam afetar os regimes hidrológicos e, consequentemente, a produção de energia. Estudos recentes identificaram que o uso de variáveis climáticas na modelagem de séries de afluências nas bacias brasileiras pode servir como fator de diminuição de incertezas devido a existência de correlação entre essas variáveis. Também foram identificados benefícios ao decompor as séries hidrológicas em sinal e ruído e utilizar somente o sinal para a modelagem. Neste contexto, o desenvolvimento de modelos híbridos que combinem técnicas de de composição das séries hidrológicas e modelos de séries temporais com variáveis exógenas são objetos de estudo deste trabalho,assim como o desenvolvimento de modelos que associem tais variáveis de formação-linear e periódica. Essas novas abordagens contemplam o uso das técnicas de decomposição SSA e MSSA em combinação com PAR, a aplicação do modelo PARX e o desenvolvimento do modelo PGAM. Como conclusão tem-se que os modelos aplicados se mostraram eficientes para os objetivos propostos e também apresentaram melhor performance, em alguns casos, quando comparados com modelos já publicados na literatura. / [en] Despite the exponential growth of wind farms in recent years, the Brazilian energy matrix is mainly composed of hydroelectric plants.One of the main characteristics of hydroelectric generation systems is the strong dependence on hydrological regimes. Currently, the Brazilian electric sector uses the Natural Energy In flow to generate hydrological scenarios from a PAR model.Such model is adjusted from the estimated parameters of the time series history, that is, it does not consider any exogenous information that could affect the hydrological regimes and, consequently, the energy production. Recent studies indicate that the use of climatic variables in the modeling of inflow series in the Brazilian basins may serve as a factor to reduce uncertainties due to the existence of correlation between these variables. It was also identified benefits by decomposing hydrological series into signal and noise and using only the signal for modeling. In this context, the development of hybrid models that combine techniques of decomposition of the hydrological series and time series models with exogenous variable are study objects of this work, as well as the development of models that associate such variables in a non-linear and periodic way. These new approaches contemplate the use of SSA and MSSA decomposition techniques in combination with PAR, the application of the PARX and the development of the PGAM model. As conclusion, the applied models were efficient for the proposed objectives and also presented better performance, in some cases, when compared with models already published in the literature.