INTRODUÇÃO: Este estudo efetua uma análise temporal dos dados de monitoramento da qualidade do ar, associando as concentrações de material particulado com relação ao número de casos do COVID-19, sendo os mesmos, também analisados em relação aos dados de temperatura e precipitação. – OBJETIVOS: Realizar uma análise sobre a média móvel dos casos de COVID-19 em relação ao material particulado e as variáveis climáticas. Possuindo uma visão de microescala na cidade de Curitiba, além de observar a interferência das estações no ano. – MATERIAIS E MÉTODO: Os dados em microescala, são oriundos de 6 estações de monitoramento instalados nos bairros: Jardim Botânico, Boa Vista, Guaira, Jardim das Américas, Mercês e Orleans, da cidade de Curitiba. Já os dados de casos de COVID-19 foram extraídos de uma base pública da prefeitura da cidade, cujo os mesmos estavam categorizados por bairros. Em relação aos dados climáticos, foram utilizados dados que abrange Curitiba como um todo. Todas as variáveis foram obtidas no período de um ano (março/2020 a março/2021). Em sequência ocorre uma imputação de dados através do método KNN, analise dos e exclusão dos os outliers, ademais realiza-se uma análise de correlação. Os dados foram analisados e posteriormente subdivididos de acordo com as estações do ano, sendo primavera e verão, Outono e Inverno, além de apenas as estações Inverno e Verão separadamente. – RESULTADOS: Os resultados apontam a correlação entre todas as variáveis, além de gráficos mostrando as variáveis em função da média móvel dos casos de COVID-19. Conclui-se que as estações de transições (primavera e outono) influenciam negativamente para as correlações estudadas. Ademais, os casos de COVID-19 obtêm uma correlação positiva com o material particulado, em relação a variáveis climáticas, a temperatura e a radiação solar obtiveram-se uma correlação positiva, enquanto a precipitação, velocidade do vendo e direção do vento obtêm uma correlação negativa. – CONSIDERAÇÕES FINAIS: Concluindo-se que as estações de transições (primavera e outono) influenciam significativamente nas correlações estudadas. Sendo no inverno um resultado majoritariamente melhor. Os casos de COVID-19 obtêm uma correlação positiva com o material particulado, em relação a variáveis climáticas, a temperatura e a radiação solar obtiveram-se uma correlação positiva, enquanto a precipitação, velocidade do vendo e direção do vento obtêm uma correlação negativa. Todos os dados possuíram referencias na literatura.
