Variabilidade e previsibilidade interanual da dengue no município do Rio de Janeiro

Santos, Suellen Araujo Franco dos

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Karam, Hugo Abi	-
dc.contributor.author	Santos, Suellen Araujo Franco dos	-
dc.date.accessioned	2022-04-29T14:37:12Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:27Z	-
dc.date.issued	2019-08	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/16778	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Dengue	pt_BR
dc.subject	Rio de Janeiro	pt_BR
dc.subject	Variabilidade climática	pt_BR
dc.subject	Análise de ondeletas	pt_BR
dc.title	Variabilidade e previsibilidade interanual da dengue no município do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/6210557066757159	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/5338487593006162	pt_BR
dc.contributor.referee1	Dereczynski, Claudine Pereira	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/1922510611908874	pt_BR
dc.contributor.referee2	Palmeira, Ana Cristina Pinto de Almeida	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/1499618404385813	pt_BR
dc.description.resumo	A dengue é uma das doenças infecciosas tropicais mais importantes no Brasil por conta das condições que favorecem a sua propagação, associadas diretamente com o ciclo de vida do vetor em áreas urbanas, o mosquito Aedes aegypti. Neste trabalho realizou-se a investigação da variabilidade da dengue em relação ao fenômeno El Niño - Southern Oscillation (ENSO), utilizando-se a transformada de ondeleta simples e cruzada. Em adição, estabeleceu-se uma equação para a incidência de agravamento por febre de dengue baseada em um modelo de regressão linear múltipla (RLM). Foram utilizados dados mensais de casos de dengue, compilados pela Secretaria Municipal de Saúde da cidade do Rio de Janeiro, e também dados de índices mensais do ENSO, disponibilizados pela National Oceanic and Atmospheric Administration – NOAA/USA para o período entre janeiro de 2000 e dezembro de 2017. Foram analisadas as variabilidades da dengue em relação aos índices: SOI (South Oscillation Index), Niño 3, Niño 3.4, Niño 4, Niño 1.2, ONI (Oceanic Niño Index), BEST (Bivariate El Nino- Southern Oscillation Index), TNI (Trans- Niño Index), PDO (Pacific Decadal Oscillation), PNA (Pacific North American Pattern), além das variáveis OLR (Outgoing Longwave Radiation) e Heat Content. Os índices mais significativos, selecionados pelo método stepwise na RLM, para explicação da variância da incidência de dengue foram Niño 3, ONI, TNI e OLR, perfazendo mais de 45% da variabilidade, podendo alcançar 75%. A aplicação do modelo de regressão utilizado neste trabalho aliado às análises das ondeletas viabiliza a caracterização de panoramas epidêmicos futuros, assim como o diagnóstico da presença de condições meteorológicas mensais favoráveis a novas epidemias de dengue.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Geociências	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIA	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Meteorologia

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