Aplicação de sensoriamento remoto e geoprocessamento para analisar a distribuição da malária na região do reservatório de Tucuruí-PA

• Main Author: Cíntia Honório Vasconcelos
• Other Authors: Evlyn Márcia Leão de Moraes Novo
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2004
• Subjects: Malária; Sensoriamento remoto; Sistema de Informação Geográfica (SIG); Geographical Information System (GIS); Malaria; Remote sensing
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-11082016-154742/

A malária é a mais importante doença tropical do mundo. Em muitos países, especialmente no continente africano, causa grandes prejuízos com custos médicos e dias de trabalho perdidos. O risco de contrair malária está relacionado a alterações ambientais causadas por atividades como construções de estradas, projetos de mineração, agricultura e irrigação, particularmente em áreas da região amazônica e sudeste asiático. Entre outras causas da expansão desta endemia no mundo, pode-se incluir as mudanças climáticas, desintegração dos serviços de saúde e movimentos migratórios. Em áreas onde a malária é endêmica, o monitoramento das larvas e de populações de mosquitos adultos é de grande importância para o controle da doença. Novas ferramentas são necessárias para este processo, dentre os quais, as técnicas de sensoriamento remoto e os sistemas de informação geográfica (SIG). Essas técnicas têm reduzido custos e tempo nas pesquisas epidemiológicas, pois são usadas em escala regional para identificar tipos de vegetação, alterações ambientais que podem favorecer a proliferação de vetores da doença. Dada à gravidade da malária na região amazônica, este trabalho tem por objetivo entender como os padrões de distribuição espacial dos casos de malária na região da Usina Hidrelétrica de Tucuruí-PA se relacionam com os padrões de ocupação da terra, induzidos por sua implantação. Foi utilizado um conjunto de dados que incluem imagens TM-LANDSAT5 e SAR-RADARSAT para o levantamento de uso da terra os municípios de Tucuruí, Novo Repartimento e Jacundá e também para monitorar a variação sazonal do reservatório da UHE de Tucurui, além de uma série histórica de dados de malária do período compreendido entre 1992 a 2001. Esses dados foram integrados e analisados por meio do software SPRING 3.6. Foi constatado que os municípios de Novo Repartimento e Tucuruí, por possuírem grandes áreas de contato com o reservatório, apresentaram maiores problemas com a malária e que a variação temporal da doença, nesta região, está relacionada com o ciclo do reservatório, com a precipitação e com a dinâmica da população. === Malaria is the most important tropical disease in the world. In many countries, specially in the African continent, malaria is responsible for huge economical losses with medical bills and absenteeism. Malaria risk relates to environmental change derived from road construction, mining activities, agriculture and irrigation mainly in forested areas such as Amazon region and southern Asia. Among the causes explaining the spread of this endemic disease in the world, one can include climatic changes, healthy service breakdown and migration. At malaria endemic areas, larva and mosquito monitoring is highly important for disease control. New tools however are needed such as remote sensing and geographical information system in epidemic areas. These techniques have been responsible for reducing the time and cost of epidemiological researches, since they are used in a regional scale for assessing environmental disturbance apt to spreading of malaria vectors. Due to the threat of malaria in the Amazon region, this research aims to understand the relationship between land use changes induced by UHE-Tucuruí construction and the spatial distribution of malaria incidence in the region. LANDSAT5-TM and RADARSAT-SAR images were used respectively for land use mapping at Tucuruí, Novo Repartimento and Jacundá municipality and for monitoring the seasonal variation of UHE Tucuruí reservoir flooded area. A historic series of malaria data acquired for the National Health Foundation between 1992 and 2001 was also used. These data were integrated and analyzed with the aid of the SPRING 3.6 software. It was determined that Novo Repartimento and Tucuruí with large areas bounded by the reservoir are more prone to malaria incidence and that the time change in the disease in this region is related to the hydrology and reservoir operation, as well as with the precipitation and population dynamic.