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@PhDThesis{Angelo:2015:MoEsDi,
               author = "Angelo, Jussara Rafael",
                title = "Modelagem espacial din{\^a}mica dos determinantes sociais e 
                         ambientais da mal{\'a}ria e simula{\c{c}}{\~a}o de 
                         cen{\'a}rios 2020 para munic{\'{\i}}pio de Porto Velho - 
                         Rond{\^o}nia",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2015",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2015-03-30",
             keywords = "modelagem, determinantes socioambientais, mal{\'a}ria, modeling, 
                         enviroment and social determinants, malaria.",
             abstract = "Em pleno s{\'e}culo XXI a mal{\'a}ria continua sendo uma das 
                         endemias de maior magnitude no mundo. Segundo a 
                         Organiza{\c{c}}{\~a}o Mundial da Sa{\'u}de, no ano de 2013 
                         ocorreram 132 milh{\~o}es de novos casos, concentrados em 
                         pa{\'{\i}}ses perif{\'e}ricos, sobretudo, na {\'A}frica. No 
                         Brasil, a mal{\'a}ria est{\'a} concentrada na regi{\~a}o 
                         Amaz{\^o}nica onde ocorrem 99\% dos casos. A mal{\'a}ria {\'e} 
                         uma doen{\c{c}}a que envolve diversas dimens{\~o}es da realidade 
                         apresentando uma distribui{\c{c}}{\~a}o espacial 
                         heterog{\^e}nea, definida de forma geral por diversas 
                         caracter{\'{\i}}sticas e processos territoriais que est{\~a}o 
                         envolvidos na produ{\c{c}}{\~a}o desta endemia, tais como 
                         densidade vetorial, din{\^a}mica demogr{\'a}fica, processo de 
                         ocupa{\c{c}}{\~a}o, implanta{\c{c}}{\~a}o de projetos 
                         econ{\^o}micos de minera{\c{c}}{\~a}o e de energia, 
                         mudan{\c{c}}as de uso e cobertura da terra e a capacidade dos 
                         servi{\c{c}}os de sa{\'u}de em controlar a doen{\c{c}}a. Neste 
                         contexto, o objetivo deste trabalho foi analisar os determinantes 
                         sociais e ambientais da mal{\'a}ria no munic{\'{\i}}pio de 
                         Porto Velho, no per{\'{\i}}odo 2010-2012 e elaborar um modelo 
                         espacial din{\^a}mico para essa endemia. Para isto, foram 
                         utilizados dados do Sistema de Informa{\c{c}}{\~a}o da 
                         Mal{\'a}ria (SIVEP-Mal{\'a}ria), dados do Censo Demogr{\'a}fico 
                         do Instituto Brasileiro de Geografia e Estat{\'{\i}}stica (IBGE) 
                         e dados ambientais de diferentes fontes. A rela{\c{c}}{\~a}o 
                         entre o {\'{\I}}ndice Parasit{\'a}rio Anual (IPA) e as 
                         vari{\'a}veis socioambientais foi estabelecida atrav{\'e}s do 
                         modelo de regress{\~a}o espacial (\emph{Spatial Lag}). 
                         Atrav{\'e}s da plataforma de modelagem de uso da terra, LuccME 
                         desenvolvida pelo CCST/INPE foi poss{\'{\i}}vel simular 
                         cen{\'a}rios de transmiss{\~a}o da mal{\'a}ria para o ano 2020 
                         segundo perspectivas diferentes. Foram elaborados tr{\^e}s 
                         cen{\'a}rios: Cen{\'a}rio Otimista, Cen{\'a}rio 
                         Intermedi{\'a}rio e Cen{\'a}rio pessimista, os quais foram 
                         definidos segundo a velocidade de redu{\c{c}}{\~a}o do IPA no 
                         munic{\'{\i}}pio e a interven{\c{c}}{\~a}o dos servi{\c{c}}os 
                         de sa{\'u}de. Os resultados mostraram que o IPA vem apresentando 
                         redu{\c{c}}{\~a}o no munic{\'{\i}}pio de Porto Velho, bem como 
                         em todo o Estado de Rond{\^o}nia. Entretanto, ainda assim se 
                         constitui em um grave problema de sa{\'u}de p{\'u}blica pelo 
                         alto n{\'u}mero de casos. A distribui{\c{c}}{\~a}o espacial do 
                         IPA mostrou maior risco nas proximidades da Usina 
                         Hidrel{\'e}trica de Jirau e no entorno da {\'a}rea urbana de 
                         Porto Velho. Em fun{\c{c}}{\~a}o da dimens{\~a}o do 
                         territ{\'o}rio e das particularidades regionais {\`a}s 
                         vari{\'a}veis/indicadores relacionados ao IPA variaram segundo a 
                         regi{\~a}o de sa{\'u}de. O resultado dos cen{\'a}rios mostrou 
                         nas tr{\^e}s simula{\c{c}}{\~o}es a perman{\^e}ncia da 
                         mal{\'a}ria na regi{\~a}o da UHE de Jirau e na {\'a}rea 
                         perif{\'e}rica da {\'a}rea urbana de Porto Velho. O trabalho 
                         evidenciou processos socioespaciais importantes que tem 
                         contribu{\'{\i}}do tanto positivamente quanto negativamente na 
                         transmiss{\~a}o da mal{\'a}ria, como a expans{\~a}o do 
                         agroneg{\'o}cio, a expans{\~a}o da ind{\'u}stria barrageira, o 
                         processo de urbaniza{\c{c}}{\~a}o e o aumento da mobilidade 
                         populacional, principalmente mobilidade pendular, relacionada ao 
                         trabalho e atividade de lazer na {\'a}rea rural. ABSTRACT: 
                         According to the World Health Organization, in 2013, 132 million 
                         new cases were registered, mainly in peripheral countries 
                         particularly in Africa. In the Brazilian territory, malaria cases 
                         are concentrated in the Amazon region corresponding to 99\% of 
                         the cases. Spatial patterns of Malaria events in the Brazilian 
                         Amazon are described by environmental and socio-spatial factors, 
                         including vector density, land cover dynamics, population dynamics 
                         and economic activities such as mining, construction of 
                         hydroelectric dams and also to health services capacity disease 
                         control. This work focuses on the analysis of social and 
                         environmental determinants of malaria in the Porto Velho - RO 
                         municipality. The study analyses the 2010-2012 period and also 
                         seeks to build a dynamic spatial model that can simulate potential 
                         disease occurrence areas . For that, different datasets were 
                         obtained :number of Malaria Cases from the Malaria National 
                         Information System (Sistema de Informa{\c{c}}{\~a}o da 
                         Mal{\'a}ria -SIVEP-Mal{\'a}ria); demographics datasets from the 
                         Brasilian Geography and Statistics Institute (Instituto Brasileiro 
                         de Geografia e Estat{\'{\i}}stica -IBGE) and also environmental 
                         data from different sources were used. The relation between the 
                         Annual Parasite Index (API) and the social and environmental 
                         variables were established throughout a spatial regression model 
                         (Spatial Lag Model). The dynamic spatial model was adapted from a 
                         free-software land cover and land use platform (LuccME-CST/INPE) 
                         to describe endemic-epidemic processes. The LuccME platform made 
                         possible the simulation of transmission scenarios for Malaria 
                         until 2020 following three different approaches: Optimistic, 
                         Intermediate and Pessimist scenarios, which were described by the 
                         API reduction speed in the municipality and the health services 
                         effectiveness. Results showed that among the last years there has 
                         been a reduction of the API in the municipality of Porto Velho as 
                         well as in the Rondonia State. However, Malaria is still 
                         concernable due to number of cases. The IPA spatial distribution 
                         showed a higher risk in the proximities of the Jirau hydropower 
                         construction reservoir and in the around the Porto Velho urban 
                         area. Scenario analysis results showed the continuity of malaria 
                         cases in the UHE Jirau region and in the rural areas near the 
                         urban area of Porto Velho municipality. Results also highlighted 
                         important sociospatial process that are key factors for malaria 
                         transmission, like, the expansion of agribusiness and 
                         Hydroelectric dam industries, urbanization process and the 
                         increase of the population mobility specially commuting.",
            committee = "Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud (presidente) and Nobre, Carlos 
                         Afonso (orientador) and Aguiar, Ana Paula Dutra de and Toledo, 
                         Luciano Medeiros de and Barcellos Netto, Christovam de Castro",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Spatial dynamics modelling of social and environmental 
                         determinants and scenario simulation 2020 in county of Porto 
                         Velho, Rond{\^o}nia state, Brazil",
             language = "pt",
                pages = "187",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3J3GTKE",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3J3GTKE",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "25 nov. 2020"
}


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