@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/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3J3GTKE",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}