1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia de Sistemas e automação (Dissertações)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBicalho, Carolina Cristina-
dc.date.accessioned2014-08-01T12:08:54Z-
dc.date.available2014-08-01T12:08:54Z-
dc.date.copyright2011-
dc.date.issued2014-08-01-
dc.date.submitted2011-08-16-
dc.identifier.citationBICALHO, C. C. Análise da influência de fatores climáticos na epidemia de dengue nas cidades de Cuiabá (MT) e Lavras (MG). 2011. 139 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1920-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectDenguept_BR
dc.subjectAnálise de séries temporaispt_BR
dc.subjectRegressão (Estatística)pt_BR
dc.subjectClimapt_BR
dc.titleAnálise da influência de fatores climáticos na epidemia de dengue nas cidades de Cuiabá (MT) e Lavras (MG)pt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of the influence of climatic factors on dengue epidemic in the cities of Cuiabá (MT) and Lavras (MG)pt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coCharret, Iraziet da Cunha-
dc.publisher.programDEG - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationModelos de Sistemas Biológicospt_BR
dc.contributor.advisor1Sáfadi, Thelma-
dc.contributor.referee1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Luz, Paula Mendes-
dc.description.resumoA dengue é um dos principais problemas de saúde pública no mundo. Estima-se que cerca de 2,5 bilhões de pessoas estão agora em risco de dengue. Diante deste contexto atual da doença desenvolvemos um modelo de série temporal na tentativa de identificar os fatores climáticos que contribuem para a proliferação da dengue nas cidades de Lavras (Minas Gerais) e Cuiabá (Mato Grosso). As séries para análise foram o número de casos notificados de dengue, séries de temperatura mínima, média e máxima, umidade relativa do ar e índice pluviométrico da cidade de Lavras e em Cuiabá consideramos as séries do número de casos notificados de dengue e séries de temperatura mínima e máxima e índice pluviométrico. Foram encontrados os modelos que melhores se ajustam aos dados de acordo com a metodologia de Box e Jenkins. O modelo de regressão que consistiu na variável dependente como sendo resíduo de casos de dengue e as variáveis independentes sendo os resíduos dos modelos das variáveis climáticas. Em Cuiabá, a precipitação e a temperatura máxima possuem influência no número de casos de dengue. Já em Lavras, além da precipitação e da temperatura máxima, também influenciaram o número de casos de dengue a temperatura média e a umidade. Os coeficientes de determinação R2, em Cuiabá e Lavras foram de R2 0,31 e R2 de 0,68, respectivamente. No segundo ajuste para Lavras consideramos as séries de temperatura máxima e mínima e precipitação com um R2 de 0,67 e a temperatura máxima e a precipitação continuaram a influenciar no número de casos de dengue. Não foi possível propor um único modelo que explicasse o comportamento do número de casos de dengue para as duas cidades. Isto pode estar fortemente relacionado a variabilidade climática. Porém, ambos os modelos possuem um componente comum, que é a influência da temperatura máxima com defasagem de quatro meses.pt_BR
dc.description.resumoDengue is a major public health problems in world. It is estimated that some 2.5 billion people are now at risk of dengue. Given this current context of disease develop a time series model in attempt to identify the climatic factors contribute to the spread of dengue fever in the cities of Lavras (Minas Gerais) and Cuiabá (Mato Grosso). The series for analysis were the number of reported cases of Dengue, a series of minimum temperature, average and maximum relative humidity and rainfall in the city of Lavras Cuiabá and consider the series of the number of reported cases of dengue and minimum temperature series and maximum rate and found the pluviométrico. We found the models that best fit the data according to Box and Jenkins methodology. The regression model that was the dependent variable as residue dengue cases and the independent variables being the waste of models of climate variables. In Cuiabá, precipitation and maximum temperature have an influence the number of dengue cases. Already in Lavras, in addition to precipitation, maximum temperature, also influenced the number of dengue cases and the average temperature moisture. The coefficients of determination R 2, in Cuiabá and Lavras were R2 0.31 and R2 of 0.68, respectively. In the second set to Lavras consider the series of maximum and minimum temperature and precipitation with a R2 of 0.67 and the maximum temperature and precipitation continued to influence the number of dengue cases. It was not possible to propose a single model to explain the behavior of the number of cases of dengue for the two cities. This can be strongly related to climate variability. However, both models have a common component, which is the influence of maximum temperature with a delay of four months.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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