Análise socioambiental da morbidade da malária em Manaus-AM
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM |
Texto Completo: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7388 |
Resumo: | Esta pesquisa teve como objetivo compreender a dinâmica socioambiental sobre a morbidade da malária em Manaus. Para isso, foi utilizado como fundamentação teórica o S.A.U. e seus respectivos subsistemas: o natural, o construído e o social na tentativa de analisar de forma integrada a malária. Os dados trabalhados se referem ao período de 2003 a 2017. Sobre os dados climáticos, as variáveis trabalhadas foram: pluviosidade, temperatura do ar, umidade relativa, nebulosidade, velocidade do vento e imagens de satélite com a identificação dos sistemas atmosféricos atuantes no ano de 2015. Ano escolhido para aplicação da análise rítmica, ano em que Manaus registou o maior número de casos autóctones. Estes dados foram obtidos no INMET e CPTEC. Também foram utilizados dados referentes à cota máxima, mínima e média do rio Negro, obtidos no site do Porto de Manaus. Os dados de malária foram obtidos pelo SIVEPMALÁRIA. Foram utilizadas variáveis do Censo de 2010 do IBGE, como saneamento ambiental, renda, escolaridade e população. Foram aplicadas técnicas estáticas como a Técnica dos Quantis para identificar os anos-padrão com os casos de malária. Foi aplicada a Regressão Múltipla para analisar a variabilidade climática e hidrológica com os casos de malária. A Técnica das Medianas foi aplicada na construção dos indicadores socioambientais e caracterizar os bairros com vulnerabilidade baixa, média-baixa, média-alta ou alta. Os resultados dos Quantis identificaram que os anos em que ocorreram as maiores epidemias, foram anos-padrão tendentes a seco seguidos de anospadrão de chuvas habituais possam condicionar de forma favorável ao vetor da malária. Sobre a temperatura, esta também apresentou tendência a anos-padrão mais quentes ao habitual. A variabilidade da dinâmica pluviométrica mostrou que a malária ocorre predominantemente nos meses julho e agosto, meses com menores totais de chuva, temperaturas e umidades elevadas, a baixa nebulosidade com forte atuação em dias/meses com maiores picos da doença, pois favoreceu a maturação do vetor anopheles. Durante os meses marços e abril, os mais chuvosos, predomínio da com ZCIT, ZCAS e linhas de instabilidades ocorreram baixos casos da doença. Os meses que tiveram os maiores picos da doença foram maio e agosto, meses em que atuaram predominantemente os sistemas ZCIT e MEC, respetivamente. A pluviosidade e a cota do rio mostraram forte correlação e, por conseguinte, maior poder de explicação no aumento dos casos da malária. A variável ENOS não apresentou forte correlação nem poder de explicação. Todavia, cabe lembrar que o ENOS influencia diretamente na dinâmica hidrológica, no regime de chuvas e variação da temperatura, variáveis que apresentaram significância importante na explicação dos casos da doença, deste modo, pode-se dizer que o ENOS está influenciando indiretamente nos casos de malária. Sobre os determinantes socioambientais da malária, identificados após a construção dos indicadores, mostraram forte relação espacial com as precariedades de saneamento ambiental. Pois os bairros que apresentaram maiores incidências de doenças, como Lago Azul, Puraquequara e Tarumã-Açu, também apresentam problemas com os serviços de saneamento, potencializando na formação de ambientes propícios ao vetor. Sobre a metodologia, o S.A.U. mostrou-se como um aporte teórico e metodológico capaz de fundamentar pesquisas que visam estudar problemas socioambientais, que relacionam o sistema natural construído e social de uma cidade metropolitana como Manaus. |
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Análise socioambiental da morbidade da malária em Manaus-AMMalária - Manaus (AM)Climatologia - Variabilidade - Manaus (AM)Hidrologia - Variabilidade - Manaus (AM)CIÊNCIAS HUMANAS: GEOGRAFIAMaláriaVariabilidade climática e hidrológicaIndicadores socioambientaisRiscoVulnerabilidadeEsta pesquisa teve como objetivo compreender a dinâmica socioambiental sobre a morbidade da malária em Manaus. Para isso, foi utilizado como fundamentação teórica o S.A.U. e seus respectivos subsistemas: o natural, o construído e o social na tentativa de analisar de forma integrada a malária. Os dados trabalhados se referem ao período de 2003 a 2017. Sobre os dados climáticos, as variáveis trabalhadas foram: pluviosidade, temperatura do ar, umidade relativa, nebulosidade, velocidade do vento e imagens de satélite com a identificação dos sistemas atmosféricos atuantes no ano de 2015. Ano escolhido para aplicação da análise rítmica, ano em que Manaus registou o maior número de casos autóctones. Estes dados foram obtidos no INMET e CPTEC. Também foram utilizados dados referentes à cota máxima, mínima e média do rio Negro, obtidos no site do Porto de Manaus. Os dados de malária foram obtidos pelo SIVEPMALÁRIA. Foram utilizadas variáveis do Censo de 2010 do IBGE, como saneamento ambiental, renda, escolaridade e população. Foram aplicadas técnicas estáticas como a Técnica dos Quantis para identificar os anos-padrão com os casos de malária. Foi aplicada a Regressão Múltipla para analisar a variabilidade climática e hidrológica com os casos de malária. A Técnica das Medianas foi aplicada na construção dos indicadores socioambientais e caracterizar os bairros com vulnerabilidade baixa, média-baixa, média-alta ou alta. Os resultados dos Quantis identificaram que os anos em que ocorreram as maiores epidemias, foram anos-padrão tendentes a seco seguidos de anospadrão de chuvas habituais possam condicionar de forma favorável ao vetor da malária. Sobre a temperatura, esta também apresentou tendência a anos-padrão mais quentes ao habitual. A variabilidade da dinâmica pluviométrica mostrou que a malária ocorre predominantemente nos meses julho e agosto, meses com menores totais de chuva, temperaturas e umidades elevadas, a baixa nebulosidade com forte atuação em dias/meses com maiores picos da doença, pois favoreceu a maturação do vetor anopheles. Durante os meses marços e abril, os mais chuvosos, predomínio da com ZCIT, ZCAS e linhas de instabilidades ocorreram baixos casos da doença. Os meses que tiveram os maiores picos da doença foram maio e agosto, meses em que atuaram predominantemente os sistemas ZCIT e MEC, respetivamente. A pluviosidade e a cota do rio mostraram forte correlação e, por conseguinte, maior poder de explicação no aumento dos casos da malária. A variável ENOS não apresentou forte correlação nem poder de explicação. Todavia, cabe lembrar que o ENOS influencia diretamente na dinâmica hidrológica, no regime de chuvas e variação da temperatura, variáveis que apresentaram significância importante na explicação dos casos da doença, deste modo, pode-se dizer que o ENOS está influenciando indiretamente nos casos de malária. Sobre os determinantes socioambientais da malária, identificados após a construção dos indicadores, mostraram forte relação espacial com as precariedades de saneamento ambiental. Pois os bairros que apresentaram maiores incidências de doenças, como Lago Azul, Puraquequara e Tarumã-Açu, também apresentam problemas com os serviços de saneamento, potencializando na formação de ambientes propícios ao vetor. Sobre a metodologia, o S.A.U. mostrou-se como um aporte teórico e metodológico capaz de fundamentar pesquisas que visam estudar problemas socioambientais, que relacionam o sistema natural construído e social de uma cidade metropolitana como Manaus.This research aimed to understand the social and environmental dynamics of malaria morbidity in Manaus. For this, the theoretical basis was used S.A.U. and their respective subsystems: the natural, the built and the social in an attempt to analyze malaria in an integrated way. The data analyzed were: rainfall, air temperature, relative humidity, cloudiness, wind speed and satellite images with the identification of atmospheric systems in the year of 2015. Year chosen for the application of rhythmic analysis, the year in which Manaus recorded the highest number of autochthonous cases. These data were obtained from INMET and CPTEC. We also used data referring to the maximum, minimum and average level of the Negro River, obtained on the website of the Port of Manaus. Malaria data were obtained by SIVEP-MALARIA. Variables from the 2010 IBGE Census were used, such as environmental sanitation, income, schooling and population. Static techniques such as the Quantil technique were applied to identify standard years with malaria cases. Multiple Regression was applied to analyze climatic and hydrological variability with malaria cases. The Median Technique was applied in the construction of socio-environmental indicators and characterize low, medium-low, medium-high or high vulnerability neighborhoods. The results of the Quantiles identified that the years in which the major epidemics occurred were standard dry years followed by standard years of normal rains that could favorably condition the malaria vector. On the temperature, this one also presented tendency to standard years hotter than usual. The variability of the rainfall dynamics showed that malaria occurs predominantly in July and August, months with lower total rainfall, high temperatures and high humidity, low cloudiness with strong performance in days / months with higher peaks of the disease, as it favored the maturation of vector anopheles. During the March and April months, rainfall, predominance of ITCZ, SACU and lines of instabilities occurred in low cases of the disease. The months that had the highest peaks of the disease were May and August, months in which predominantly the ZCIT and MEC systems, respectively. The rainfall and the river level showed a strong correlation and, therefore, a greater explanatory power in the increase of malaria cases. The ENOS variable did not present a strong correlation or explanatory power. However, it should be remembered that the ENSO directly influences the hydrological dynamics, the rainfall regime and temperature variation, variables that presented significant significance in the explanation of the disease cases, thus, it can be said that the ENSO is indirectly influencing the cases of malaria. On the socio-environmental determinants of malaria, identified after the construction of the indicators, showed a strong spatial relationship with the precariousness of environmental sanitation. Because the districts with the highest incidence of diseases, such as Lago Azul, Puraquequara and Tarumã-Açu, also present problems with the sanitation services, enhancing he formation of environments favorable to the vector. About the methodology, S.A.U. was shown as a theoretical and methodological contribution capable of supporting researches that aim to study socio-environmental problems that relate the natural, constructed and social system of a metropolitan city such as Manaus.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade Federal do AmazonasInstituto de Filosofia, Ciências Humanas e SociaisBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em GeografiaAleixo, Natacha Cíntia Reginahttp://lattes.cnpq.br/9509290240626293Murara, Pedro Germanohttp://lattes.cnpq.br/6512075596876171Albuquerque, Adorea Rebello da Cunhahttp://lattes.cnpq.br/3916324527868398Almeida, Rayane Brito dehttp://lattes.cnpq.br/63580224122628962019-09-25T13:46:53Z2019-08-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfALMEIDA, Rayane Brito de. Análise socioambiental da morbidade da malária em Manaus-AM. 2019. Dissertação (Mestrado em Geografia) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2019.https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7388porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2019-09-26T05:04:04Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/7388Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922019-09-26T05:04:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false |
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Esta pesquisa teve como objetivo compreender a dinâmica socioambiental sobre a morbidade da malária em Manaus. Para isso, foi utilizado como fundamentação teórica o S.A.U. e seus respectivos subsistemas: o natural, o construído e o social na tentativa de analisar de forma integrada a malária. Os dados trabalhados se referem ao período de 2003 a 2017. Sobre os dados climáticos, as variáveis trabalhadas foram: pluviosidade, temperatura do ar, umidade relativa, nebulosidade, velocidade do vento e imagens de satélite com a identificação dos sistemas atmosféricos atuantes no ano de 2015. Ano escolhido para aplicação da análise rítmica, ano em que Manaus registou o maior número de casos autóctones. Estes dados foram obtidos no INMET e CPTEC. Também foram utilizados dados referentes à cota máxima, mínima e média do rio Negro, obtidos no site do Porto de Manaus. Os dados de malária foram obtidos pelo SIVEPMALÁRIA. Foram utilizadas variáveis do Censo de 2010 do IBGE, como saneamento ambiental, renda, escolaridade e população. Foram aplicadas técnicas estáticas como a Técnica dos Quantis para identificar os anos-padrão com os casos de malária. Foi aplicada a Regressão Múltipla para analisar a variabilidade climática e hidrológica com os casos de malária. A Técnica das Medianas foi aplicada na construção dos indicadores socioambientais e caracterizar os bairros com vulnerabilidade baixa, média-baixa, média-alta ou alta. Os resultados dos Quantis identificaram que os anos em que ocorreram as maiores epidemias, foram anos-padrão tendentes a seco seguidos de anospadrão de chuvas habituais possam condicionar de forma favorável ao vetor da malária. Sobre a temperatura, esta também apresentou tendência a anos-padrão mais quentes ao habitual. A variabilidade da dinâmica pluviométrica mostrou que a malária ocorre predominantemente nos meses julho e agosto, meses com menores totais de chuva, temperaturas e umidades elevadas, a baixa nebulosidade com forte atuação em dias/meses com maiores picos da doença, pois favoreceu a maturação do vetor anopheles. Durante os meses marços e abril, os mais chuvosos, predomínio da com ZCIT, ZCAS e linhas de instabilidades ocorreram baixos casos da doença. Os meses que tiveram os maiores picos da doença foram maio e agosto, meses em que atuaram predominantemente os sistemas ZCIT e MEC, respetivamente. A pluviosidade e a cota do rio mostraram forte correlação e, por conseguinte, maior poder de explicação no aumento dos casos da malária. A variável ENOS não apresentou forte correlação nem poder de explicação. Todavia, cabe lembrar que o ENOS influencia diretamente na dinâmica hidrológica, no regime de chuvas e variação da temperatura, variáveis que apresentaram significância importante na explicação dos casos da doença, deste modo, pode-se dizer que o ENOS está influenciando indiretamente nos casos de malária. Sobre os determinantes socioambientais da malária, identificados após a construção dos indicadores, mostraram forte relação espacial com as precariedades de saneamento ambiental. Pois os bairros que apresentaram maiores incidências de doenças, como Lago Azul, Puraquequara e Tarumã-Açu, também apresentam problemas com os serviços de saneamento, potencializando na formação de ambientes propícios ao vetor. Sobre a metodologia, o S.A.U. mostrou-se como um aporte teórico e metodológico capaz de fundamentar pesquisas que visam estudar problemas socioambientais, que relacionam o sistema natural construído e social de uma cidade metropolitana como Manaus. |
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