geobr::read_municipality()'s year argument in get_spatial_munic_cache() — geobr
= 2.0.1 made it a required first argument with no default, which broke
sus_spatial_join()for the "munic" level (and everything downstream of it) with "argument "year" is missing, with no default" on any fresh geobr install.
First stable release. The package now covers the full health–climate–environment data pipeline for Brazil, from raw DATASUS import through epidemiological modelling.
sus_data_import() — importa dados do DATASUS (SIM, SIH, SINAN, SIA, CNES, SINASC) com
suporte a múltiplos estados e anos, cache automático e processamento paralelo via future/furrrsus_data_read() — lê arquivos .dbc locais sem depender de downloadsus_data_clean_encoding() — detecta e corrige problemas de codificação Latin1/UTF-8 em campos
de texto brasileirossus_data_standardize() — padroniza nomes de colunas (80+ variáveis) e valores categóricos
(sexo, raça, estado civil, escolaridade) com saída multilíngue (pt/en/es)sus_data_filter_cid() — filtragem flexível por CID-10: código exato, prefixo, intervalo ou
capítulo completosus_data_filter_demographics() — filtragem por variáveis demográficas (faixa etária, sexo,
raça, município de residência)sus_create_variables() — criação de variáveis derivadas (idade em anos, faixa etária,
sazonalidade, indicadores de completitude)sus_data_aggregate() — agrega registros individuais em contagens temporais por município,
estado ou região, com múltiplas estratégias (semanal, mensal, anual)sus_data_export() — exporta climasus_df para CSV, Parquet ou DuckDB preservando metadadossus_data_quality_report() — gera relatório de completitude, duplicatas e inconsistênciassus_filter_cid_explore() — ferramenta interativa para explorar a tabela CID-10sus_data_plot_aggregate_ts() — série temporal de eventos agregados com bandas de confiançasus_data_plot_aggregate_map() — mapa coroplético municipal/estadual de contagens ou taxassus_data_plot_demographics() — pirâmide etária e distribuições demográficassus_climate_inmet() — importa dados horáros e diários de estações meteorológicas INMET,
com 4.600+ estações e metadados embutidos em inst/data_4r/station_meta.parquetsus_climate_fill_gap() — preenche lacunas de dados com interpolação temporal, média histórica
ou krigagem espacial entre estações vizinhassus_climate_aggregate() — vincula dados climáticos de estações aos registros de saúde por
município usando 10 estratégias de agregação temporal (exact, moving_window, distributed_lag,
degree_days, threshold_exceedance, cold_wave_exceedance e outras)sus_climate_anomaly() — calcula anomalias em relação às normais climatológicassus_climate_normals() — recupera normais climatológicas WMO 1991–2020sus_climate_compute_heatwaves() — detecta ondas de calor com critérios configuráveis
(Excalibur, HeatWatch, Perkins, EHF)sus_climate_compute_indicators() — computa índices de extremos climáticos (ETCCDIs)sus_climate_compute_spei() — índice padronizado de precipitação-evapotranspiração (SPEI)sus_climate_compute_spi() — índice padronizado de precipitação (SPI)sus_climate_uniplu() — unifica séries pluviométricas de múltiplas estações por municípiosus_climate_plot_aggregate() — visualiza distribuição climática vinculada aos dados de saúdesus_climate_plot_fill() — diagnóstico visual do preenchimento de lacunassus_climate_plot_heatwaves() — visualiza ondas de calor detectadassus_grid_era5() — extrai variáveis ERA5 (temperatura, vento, umidade, precipitação) para
municípios brasileiros via exactextractrsus_grid_chirps() — precipitação diária CHIRPS v2.0sus_grid_fires() — focos de incêndio FIRMS/INPEsus_grid_pdsi() — índice de seca Palmer (PDSI)sus_grid_pollution_cams() — qualidade do ar CAMS (PM2.5, PM10, NO2, O3, SO2)sus_grid_pollution_ghap() — PM2.5 global GHAPsus_grid_pollution_merra2() — PM2.5 MERRA-2 NASAsus_grid_prodes() — desmatamento PRODES/INPEsus_grid_smvi() — índice de vegetação SMVI/MapBiomassus_grid_join() — integra múltiplas grades à tabela de saúde em um único passosus_join_spatial() — vincula registros de saúde a polígonos municipais/estaduais via geobr,
com suporte a joins por código IBGE ou coordenadassus_socio_add_census() — integra indicadores do Censo IBGE 2010/2022 via censobrsus_socio_compute_indicators() — calcula índices compostos de vulnerabilidade socioeconômica
(IDH-M, Gini, renda per capita, cobertura de saneamento)sus_census_explore() — ferramenta exploratória para navegar variáveis censitárias disponíveissus_mod_dlnm() — modelos de defasagem distribuída não-linear (DLNM) com bases de splines
naturais, suporte a múltiplos poluentes/variáveis e seleção de defasagem automáticasus_mod_af() — fração e número atribuível (AF/AN) com intervalos de confiança por bootstrapsus_mod_burden.R() — carga de doença atribuível ao clima com decomposição por temperatura
(frio, moderado, calor) e incerteza propagadasus_mod_casecrossover() — design de caso-cruzado para exposições agudas com estratificação
temporal customizávelsus_mod_excess() — mortalidade em excesso por método quasi-Poisson ou ARIMAsus_mod_its() — análise de séries temporais interrompidas (ITS) para avaliação de intervençõessus_mod_pool() — pooling de estimativas multi-cidade via meta-análise de efeitos fixos/aleatóriossus_mod_metaregression() — meta-regressão para modificação de efeito por covariáveis municipaissus_mod_sensitivity() — análise de sensibilidade de escolhas metodológicas (defasagem, nós,
referência de temperatura)sus_mod_ml() — modelos de machine learning (XGBoost, Random Forest) para predição de desfechossus_mod_swot() — análise de risco por quintis de exposição (SWOT epidemiológico)sus_mod_vulnerability_index() — índice de vulnerabilidade climático-epidemiológica compostosus_mod_spatial_bayes() — suavização Bayesiana espacial (BYM2) via CARBayessus_mod_spatial_moran() — autocorrelação espacial global e local de Moransus_mod_spatial_reg() — regressão espacial (SLM, SEM, SDM) via spatialregsus_mod_spatial_scan() — detecção de clusters espaciais via scan statistics (SpatialEpi)sus_mod_spatial_weights() — construção de matrizes de pesos espaciais (contiguidade, distância,
k-vizinhos) com verificação de conectividadesus_mod_spacetime_bayes() — modelos espaço-temporais Bayesianos com estrutura AR(1)sus_mod_spacetime_exceedance() — probabilidade de excedência espaço-temporal com mapa de riscosus_mod_spacetime_predict() — predição espaço-temporal com intervalos de prediçãosus_mod_plot_dlnm() — superfície 3D e curvas de resposta-defasagem do DLNMsus_mod_plot_af() — gráficos de fração atribuível por faixa de temperaturasus_mod_plot_burden() — decomposição da carga de doença em barras empilhadassus_mod_plot_pool() — forest plot de estimativas multi-cidadesus_mod_plot_sensitivity() — heatmap de sensibilidade metodológicasus_mod_plot_ml() — importância de variáveis e curvas de aprendizado (ML)sus_mod_plot_spacetime() — mapas animados e facetados de risco espaço-temporalsus_mod_plot_spatial_bayes() — mapas de risco relativo e incerteza Bayesianasus_mod_plot_spatial_moran() — LISA cluster map e Moran scatterplotsus_mod_plot_spatial_scan() — mapa de clusters significativossus_mod_plot_swot() — gráfico de quartis de risco SWOTsus_mod_plot_vulnerability() — mapa coroplético do índice de vulnerabilidadeclimasus_df com atributo sus_meta para rastreabilidade de metadados ao longo
do pipeline (sistema, estágio, backend, histórico de processamento)__meta)future/furrr respeitando o plano do usuário