7-aplicacao-de-geoestatistica-na-caracterizacao-dos-casos-de

Prévia do material em texto

SSiimmppóóssiioo ddee GGeeooeessttaattííssttiiccaa AApplliiccaaddaa eemm CCiiêênncciiaass AAggrráárriiaass 
1144 ee 1155 ddee mmaaiioo ddee 22000099 
BBoottuuccaattuu--SSPP 
 
ISBN: 978-85-98187-19-8 
 
1
 
APLICAÇÃO DE GEOESTATÍSTICA NA CARACTERIZAÇÃO DOS CASOS DE 
DENGUE NO MUNICÍPIO DE PRESIDENTE PRUDENTE 
 
Carlos Alberto Jácomo1, Edilson Ferreira Flores2 
 
1
Graduado em Estatística, FCT/UNESP – Pres. Prudente, carlos.jacomo@itelefonica.com.br 
2
Doutor em Geociências e Meio Ambiente, Prof. da FCT/UNESP –Pres. Prudente, 
efflores@fct.unesp.br 
 
Resumo - Este presente trabalho tem por objetivo utilizar o Sistema de Informação Geográfica SPRING 
para armazenar, processar e analisar as informações, estudar e aplicar estatística espacial e geoestatística 
para mapear a distribuição espacial dos casos de dengue no município de Presidente Prudente no período 
de 1999 a 2007 através dos dados da SUCEN (Superintendência de Controle de Endemias). O 
conhecimento da distribuição espacial da dengue possibilitará a SUCEN e aos órgãos específicos de 
combate a dengue, melhorar a ação no combate do mosquito Aedes aegypti. 
 
Palavras-chave: sistema de informação geográfica (sig), geoestatística, distribuição espacial. 
 
APPLICATION OF GEOSTATISTICS TO CHARACTERIZE DENGUE CASES IN THE CITY OF 
PRESIDENTE PRUDENTE 
 
Abstract – This current study aims the use of Geographic Information System SPRING to store, process 
and analyze information, study and apply spatial statistics and geostatistics to map the spatial distribution of 
cases of dengue in the city of Presidente Prudente in the period of 1999 to 2007 through SUCEN’s data 
(Superintendence of Endemic Control). The spatial distribution knowledge of dengue will enable the SUCEN 
and specific organs against dengue to improve the procedures to prevent the mosquito Aedes aegypti. 
 
Key words: geographic information system (GIS), geostatistics, spatial distribution. 
 
Introdução 
 
A dengue é uma das mais arboviroses que afeta o homem e constitui um sério problema de saúde 
pública no mundo. Segundo Marzochi (1994) apud Costa (2001), a dengue é de transmissão 
essencialmente urbana, ambiente no qual se encontram todos os fatores fundamentais para sua ocorrência: 
o homem, o vírus, o vetor e principalmente as condições políticas, econômicas e culturais que formam a 
estrutura que permite o estabelecimento da cadeia de transmissão. 
Nesta pesquisa utilizou um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Este foi aplicado no tratamento 
computacional de dados geográficos, atuando como ferramenta para produção de mapas, suporte para 
análise espacial de fenômenos, e também como um banco de dados geográfico, com funções de 
armazenamentos e recuperações de informações espaciais. O SIG deu o suporte necessário na aplicação 
das técnicas de Estatística Espacial e que foram utilizadas na Epidemiologia Espacial. 
Uma das técnicas que pode ser aplicada na Epidemiologia Espacial é a Geoestatística, ela busca 
resolver problemas referentes às variáveis regionalizadas, as quais possuem um comportamento espacial 
que indicam características entre as variáveis verdadeiras casuais e as totalmente determinísticas. Além da 
Geoestatística, a outra técnica que é utilizada em Epidemiologia Espacial é a Estimação por Kernel. Essa 
técnica estuda agrupamentos de casos em uma determinada região. 
Os dados utilizados nesta pesquisa são provenientes da SUCEN cujos objetivos foram a criação do 
banco de dados geográfico e aplicação das técnicas de Estatística Espacial. Os mapas e as suas análises 
foram importantes instrumentos de pesquisa para a SUCEN no estudo da sazonalidade e caracterização da 
dengue. 
 
Materiais e Métodos 
 
O desenvolvimento desta pesquisa foi realizado na cidade de Presidente Prudente que está localizada 
no extremo oeste do estado de São Paulo (latitude 22º 07' 32" sul e a uma longitude 51º 23' 20" oeste), a 
587 quilômetros da capital. Presidente Prudente é um importante centro regional, compreendendo uma 
SSiimmppóóssiioo ddee GGeeooeessttaattííssttiiccaa AApplliiccaaddaa eemm CCiiêênncciiaass AAggrráárriiaass 
1144 ee 1155 ddee mmaaiioo ddee 22000099 
BBoottuuccaattuu--SSPP 
 
ISBN: 978-85-98187-19-8 
 
2
população em torno de 230 mil habitantes. O clima é classificado como Subtropical úmido mesotérmico, 
com chuvas o ano todo, mas com tendência a concentração de chuvas no verão. A temperatura média 
anual fica em torno dos 21°C. 
Os dados da SUCEN estavam dispostos em questionários que contém o nome da pessoa, endereço, 
bairro, data do primeiro sintoma, dengue positiva ou negativa. Esses dados foram informatizados e 
armazenados num banco de dados geográficos (não-convencional), sendo respeitadas as condições 
espaciais e temporais. 
O mapa digital do município de Presidente Prudente estava no formato AUTOCAD e precisou ser 
convertido para o ARC-INFO para fazer edições e também para associar com o banco de dados no ARC-
VIEW. 
O número de casos positivos de dengue foram mapeados por quadra no município de Presidente 
Prudente. O mapa digital foi separado em várias camadas (layers) com as divisões (quadras, vias, legenda, 
etc) para a área de estudo. 
Após ter feito a edição no software SIG/ARC-INFO a próxima etapa foi armazenar os casos positivos de 
dengue no software ARC-VIEW. No banco de dados foram acrescentadas várias informações referentes à 
dengue que são: Areasucen, Setor, Qsucen, dengue+, sexo, dia/mês/ano separados por semana 
epidemiológica com sua respectiva localização. 
Para localizar esses dados no mapa de quadras do município de Presidente Prudente teve que associar 
a uma outra camada (layers) denominada vias. Para aplicar a técnica de estimação de Kernel precisou ser 
importado o banco de dados do ARC-VIEW para o software TERRAVIEW. Esta técnica foi aplicada para 
estudar o comportamento espacial dos casos positivos de dengues ao decorrer dos anos. 
No ARC-VIEW foram acrescentados informações referentes ao ponto geométrico de cada quadra 
visando relaciona-lo ao número total de casos de dengue. A localização dos pontos geométricos nas 
quadras foram importantes para as análises geoestatísticas e para a geração dos mapas de Kernel nos 
software SPRING, VARIOWIN, TERRAVIEW e GS+. 
 
Resultados e Discussão 
 
O número total de casos de dengue no município de Presidente Prudente no período de 1994 a 2007 de 
acordo com a SUCEN foi de 609 casos positivos de dengue sendo: 10 casos em 1994, 16 em 1995, 9 em 
1996, 12 em 1999, 31 em 2000, 2 em 2001, 38 em 2002, 6 em 2003, 47 em 2005, 266 em 2006 e 172 em 
2007. 
As análises estatísticas foram feitas para os anos com maiores números de casos de dengue (2006 e 
2007) e para o período de 1999 a 2007. A Figura 1 representa a distribuição espacial e mapas de kernel dos 
casos de dengue no período de 1999 a 2007. 
 
 
 
Figura 1. Distribuição espacial e mapas de kernel dos casos de dengue do período de 1999 a 2007. 
SSiimmppóóssiioo ddee GGeeooeessttaattííssttiiccaa AApplliiccaaddaa eemm CCiiêênncciiaass AAggrráárriiaass 
1144 ee 1155 ddee mmaaiioo ddee 22000099 
BBoottuuccaattuu--SSPP 
 
ISBN: 978-85-98187-19-8 
 
3
 
Ao longo do período de 1999 a 2007 (Figura 1-A), as fortes concentrações ocorreram nos bairros: Jardim 
Morumbi (1), INOCOOP (3) e Região Central (2) correspondentes aos bairros Jardim Planalto, Jardim 
Brasília,Vila Brasil , Centro e Vila Maristela. Em relação a quantidade de casos de dengue (com atributos), 
dando um peso maior ao número de casos de dengue, a Figura 1-B apresenta concentração forte somente 
nos bairros: Jardim Morumbi (1) e INOCOOP (3). A Figura 2 está representada os semivariogramas 
direcionais do período de 1999 a 2007. As direções 0º, 90º e 135º apresentam efeito pepita puro e a 45º 
houve uma dependência espacial de aproximadamente 4000m. 
 
 
Figura 2. Semivariogramas nas direções 0º(E-W), 45º(NE-SW), 90º(N-S) e 135º(NW-SE). 
 
Os semivariogramasnão possuem para algumas direções o mesmo comportamento espacial 
(anisotrópicos), mas para a execução do modelo foram considerados dados isotrópicos. O semivariograma 
omnidirecional foi modelado e está representado na Figura 3. Foi escolhido o modelo gaussiano com os 
seguintes parâmetros: Efeito Pepita (Nugget) = 0,69759, Alcance (Range) = 5863.7m, Contribuição (Sill) = 
0,306. (Figura 3) 
 
Figura 3. Modelo gaussiano ajustado ao semivariograma experimental no período de 1999 a 2007. 
 
A seguir está representado o mapa de superfície dos casos de dengue do período de 1999 a 2007. 
(Figura 4) Os maiores casos de dengue ocorreram na região (1) que contém os barros: Jardim Morumbi, 
Central Park e João Paulo II. A região (2) que contém os bairros: Cecap, Jardim Ouro Verde, Jardim 
Jequitibás. (Figura 4) 
SSiimmppóóssiioo ddee GGeeooeessttaattííssttiiccaa AApplliiccaaddaa eemm CCiiêênncciiaass AAggrráárriiaass 
1144 ee 1155 ddee mmaaiioo ddee 22000099 
BBoottuuccaattuu--SSPP 
 
ISBN: 978-85-98187-19-8 
 
4
A finalidade de aplicar a técnica de geoestatística neste contexto foi para estudar o comportamento 
contínuo ou a evolução dos casos de dengue ao longo do tempo. A Figura 4 fornece a região (1) e a região 
(2) em que a probabilidade de contaminação foi de 3 casos. 
 
Figura 4. Mapa de superfície dos casos de dengue do período 1999 a 2007. 
 
Conclusão 
 
Os casos de dengue em direções diferentes apresentaram comportamento espacial diferente 
(anisotrópicos) em todos os anos em estudo, mas para a modelagem, algumas direções apresentaram certo 
grau de isotropia, portanto a modelagem foi feita considerando os dados isotrópicos. O ideal seria fazer uma 
modelagem combinada para cada ano para fazer um estudo detalhado da anisotropia. O modelo utilizado 
para o período de 1999 a 2007 foi o gaussiano. 
O método de interpolação aplicado a geoestátistica é conhecido como krigagem e através dessa 
interpolação gera mapas de superfícies. Neste estudo o objetivo foi representar através destes mapas a 
distribuição dos casos de dengue no município de Presidente Prudente procurando identificar as regiões de 
maiores focos de dengue. 
O estudo da técnica de estimação de kernel ajudou a analisar as concentrações de dengue e o 
deslocamento desses casos ao longo dos anos. 
A elaboração do banco de dados geográficos foi um instrumento de apoio para SUCEN no combate dos 
casos de dengue. Este banco de dados permite o armazenamento de dados de dengue em qualquer 
período possibilitando uma visualização da distribuição espacial em qualquer período através de comando 
de busca. 
 
Agradecimentos 
 
A Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pelo financiamento do projeto e 
para a Superintendência de Controle de Endemias (SUCEN) pelo fornecimento dos dados. 
 
Referências 
 
BAILEY, T.C.; GATRELL, A.C. Interactive Spatial Data Analysis, Essex Logman Scientific and 
Technical, 1995. 413p. 
COSTA, M.A.R. A Ocorrência do Aedes aegypti na Região Noroeste do Paraná: um Estudo Sobre a 
Epidemia de Dengue em Paranavaí – 1999, na Perspectiva da Geografia Médica. 2001. 171 f. Dissertação 
(Mestrado Interinstitucional) – Faculdade de Ciência e Tecnologia - UNESP, Presidente Prudente. 
LANDIM, P.M.B. Introdução à análise variográfica com o VARIOWIN: Lab. Geomatemática, 
DGA,IGCE,UNESP/Rio Claro, Texto Didático 14, 25 pp. 2004. Disponível em 
<http://www.rc.unesp.br/igce/aplicada/textodi.html>. Acesso em: 20 de setembro de 2008. 
HUIJBREGTS, C.J. Regionalized Variables and Quantitative Analysis of Spatial Data. New York, 1975. 
Casos de dengue 
(2) 
(1)