65ª Reunião Anual da SBPC

A. Ciências Exatas e da Terra - 2. Ciência da Computação - 6. Inteligência Artificial e Redes Neurais

ANÁLISE ECOEPIDEMIOLÓGICA DA DISTRIBUIÇÃO ESPAÇO-TEMPORAL DA MALÁRIA, NA ÁREA DE INFLUÊNCIA DA USINA HIDRELÉTRICA DE BELO MONTE, NO ESTADO DO PARÁ, NO PERÍODO DE 2004 A 2009.

Fabrício Aleixo Dias - Laboratório de Geoprocessamento / IEC / SVS / MS Alcinês da Silva Sousa Júnior - Laboratório de Geoprocessamento / IEC / SVS / MS Alcione Ferreira Pinheiro - Laboratório de Geoprocessamento / IEC / SVS / MS Glaubus Vinícius Neves Barreiros - Laboratório de Geoprocessamento / IEC / SVS / MS Nelson Fernando de Lisboa Soffiatti - Laboratório de Geoprocessamento / IEC / SVS / MS Nelson Veiga Gonçalves - Prof. Dr./Orientador / Laboratório de Geoprocessamento / IEC / SVS / MS

INTRODUÇÃO:

A malária é uma doença tropical de grande expressividade epidemiológica na Amazônia legal que tem sido, nas últimas décadas, relacionada aos grandes projetos desenvolvimentistas, que alteram relações ambientais e socioeconômicas, produzindo fatores de risco para sua incidência.

OBJETIVO DO TRABALHO:

Neste contexto, o objetivo deste estudo foi analisar a distribuição espacial dos casos de malária nas localidades de Aldeia Paquiçamba, Belo Monte, Santo Antônio e Terra Arroz Cru, todas contidas na área de influência direta da futura Usina Hidrelétrica de Belo Monte, no município de Vitória do Xingu, Pará, Brasil.

MÉTODOS:

Ao longo do desenvolvimento do trabalho serão utilizados dois tipos de fontes de dados: as fontes primárias como livros, artigos, dissertações, teses, relatórios de campo e registros de georreferenciamento dos dados ambientais (drenagem, vegetação e clima), socioeconômicos (povoamento e relações produtivas) e epidemiológicos (criadouros, locais de captura de vetores e pacientes); as fontes secundárias, como bases de dados cartográficos, de imagens brutas de satélite e do Sistema de Informação e Vigilância Epidemiológica da Malária (SIVEP-Malária); receptor do Sistema de Posicionamento Global (GPS) Garmin 76CSx; Software de geoprocessamento TerraView 3.1.3, TrackMaker 11.8, Erdas 8.3 e ArcGis 9.3 e um classificador neural de imagens de satélite; Software tabulador de banco de dados TabWin; Impressoras e ploter do Laboratório de Geoprocessamento do Instituto Evandro Chagas - IEC; Imagens do satélite LandSat do sensor TM-5, na escala 1:250.000, nas órbitas pontos 225/ 062, 225/063, 226/062 e 226/063, adquiridas no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do radar (SAR) R99, fornecidas pelo Sistema de Proteção da Amazônia (SIPAM).

RESULTADOS E DISCUSSÃO:

Mostraram que a localidade de Aldeia Paquiçamba obteve a menor taxa percentual de desflorestamento devido ser uma área de preservação indígena, bem como uma baixa incidência de malária. Belo Monte, localizada próxima da BR-230, apresentou em torno de 50% de desflorestamento, devido à expansão desordenada da sua malha urbana, além de uma alta incidência do agravo. Santo Antônio teve o maior índice de desflorestamento, pela constante prática da pecuária, porém possui o menor número de casos confirmados, devido à baixa população existente. Terra Arroz Cru apresentou mais de 60% de casos positivos, porém uma pequena taxa de desflorestamento em relação às outras localidades em torno de 21%. Desta forma, as análises dos resultados mostraram que houve uma relação direta entre as variáveis correlacionadas nas localidades de Aldeia Paquiçamba, Belo Monte e Santo Antonio, sendo que em Terra Arroz Cru, não foi observada esta relação direta, possivelmente devido às características socioeconômicas da população, cujas condições de moradia possibilitaram um maior contato com os vetores da doença, aumentando os fatores de risco.

CONCLUSÕES:

Finalmente, consideramos que as técnicas de análise espacial e temporal utilizadas foram satisfatórias para a compreensão do estabelecimento desta doença, na área de estudo, favorecendo uma releitura de sua relação com um processo altamente recorrente na Amazônia, o desflorestamento, cuja mitigação de efeitos devem ser equacionados.

Palavras-chave: Georreferenciamento, Desflorestamento, Agravo.