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Title: Utilização de modelos matemáticos/estocásticos na avaliação da ocorrência de dengue em função do clima na Paraíba.
Other Titles: Use of mathematical / stochastic models in the assessment of dengue occurrence as a function of of the climate in Paraíba.
???metadata.dc.creator???: ARAÚJO, Roberto Alan Ferreira.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GOMES FILHO, Manoel Francisco.
???metadata.dc.contributor.referee1???: SANTOS , Carlos Antônio Costa dos.
???metadata.dc.contributor.referee2???: FERREIRA, Tarso Vilela.
???metadata.dc.contributor.referee3???: BESERRA , Eduardo Barbosa.
???metadata.dc.contributor.referee4???: COELHO, Micheline de Sousa Zanotti Stagliorio.
Keywords: Biometeorologia;Multidisciplinar;Risco por Epidemia;Dengue;Modelos Dinâmicos;SARIMA;Holt - Winters;Redes Neurais Artificiais;Biometeorology;Multidisciplinary;Risk of an Epidemic;Dynamic Models;Neural Networks
Issue Date: 27-Feb-2012
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: ARAÚJO, R. A. F. Utilização de modelos matemáticos/estocásticos na avaliação da ocorrência de dengue em função do clima na Paraíba. 2012. 107 f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2012.
???metadata.dc.description.resumo???: O clima tem uma influência direta com determinadas morbidades, sendo esta o objeto de estudo de várias linhas de pesquisa multidisciplinar com o objetivo de verificar seus efeitos sobre os seres humanos, tarefa esta sendo a área de estudo direto da Biometeorologia Humana. Este trabalho apresenta uma abordagem feita a diferentes técnicas na observação de risco por epidemia de dengue com uma investigação proposta para o Estado da Paraíba. Tais técnicas são formadas por um modelo dinâmico do Institut de Recherche pour Le Dêveloppement – IRD (mIRD), um modelo Sazonal Auto Regressivos Integrado com uso de Médias Móveis (SARIMA), um modelo Holt - Winters e outro formado por Redes Neurais Artificiais (RNA). Os dados utilizados neste trabalho foram de casos notificados de dengue pela Secretaria de Saúde do Estado da Paraíba, bem como os dados das variáveis meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os resultados das técnicas propostas mostraram que o modelo mIRD observa os valores de características entomológicas do inseto de maneira diferenciada para as localidades estudadas, emitindo um índice de risco que vem a ser diretamente dependente da taxa de reprodução do inseto, enquanto os demais modelos fazem uma previsão levando em consideração o número de casos notificados (SARIMA e HOLT-WINTRS), fazendo utilização também de variáveis meteorológicas (RNA), onde foi obtida uma boa mimetização entre o observado e o previsto.
Abstract: The climate has a direct influence on certain morbidities, which is the study object of several multidisciplinary research areas. In order to evaluate its effects on humans, this task is the area of Human Biometeorology. This paper presents an approach to use different observation techniques for the risk of dengue outbreak, together with a research proposal for the State of Paraiba. Such techniques are formed by a dynamic modeling of the Institute de Recherché Pour le Développement - IRD (mIRD), the model Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average (SARIMA), model Holt - Winters and Neural Networks (RNA). The data used in this study were reported cases of dengue fever by the Health Department of the State of Paraíba, as well as data of meteorological variables from the National Institute of Meteorology (INMET). The results of the proposed techniques show that the model mIRD observes the characteristic entomological values if the insect distinguished regarding the studied localizations, giving a risk index directly dependent on the rate of reproduction of the insect, while the other models make a prediction taking into account the number of reported cases (Holt and SARIMA-WINTRS), using also meteorological variables (RNA), where we obtained a good agreement between observed and predicted data.
Keywords: Biometeorologia
Multidisciplinar
Risco por Epidemia
Dengue
Modelos Dinâmicos
SARIMA
Holt - Winters
Redes Neurais Artificiais
Biometeorology
Multidisciplinary
Risk of an Epidemic
Dynamic Models
Neural Networks
???metadata.dc.subject.cnpq???: Meteorologia
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6651
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