Mapeamento da COVID-19 por meio da densidade de Kernel

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Natália Lampert Batista
Pedro Leonardo Cezar Spode
Douglas Bouvier Erthal
Rivaldo Mauro de Faria
Anderson Augusto Volpato Scotti
João Henrique Quoos

Resumo

A densidade de Kernel consiste em quantificar as relações dos pontos dentro de um raio (R) de influência, com base em determinada função estatística, analisando os padrões traçados por determinado conjunto de dados pontuais, estimando a sua densidade na área de estudo (BERGAMASCHI, 2010). De acordo com Kawamoto (2012, p. 16-17), a técnica de Kernel “[...] consiste num estimador probabilístico de intensidade do processo pontual não-paramétrico através de função Kernel". Dentro dessa perspectiva metodológica, o objetivo deste trabalho é apresentar um mapa de densidade de Kernel da incidência de COVID-19 para área urbana de Santa Maria, RS, utilizando os dados do dia 05 de junho de 2020 (n = 282). Os procedimentos metodológicos se dividiram em cinco etapas: (1) definição do raio (R); (2) função k escolhida; (3) procedimentos realizados no QGIS para a geração da densidade de Kernel; (4) determinação do número de classes e intervalo; e (5) finalização do mapa. Os dados levaram a observar uma maior densidade de casos na área central da cidade, especificamente nas proximidades dos bairros Centro, Bonfim, Nossa Senhora de Fátima e Nonoai, com uma maior circulação de pessoas, serviços e residentes. Contudo, é possível identificar a dispersão da COVID-19 para áreas periféricas da cidade, como já ressaltado em Rizzatti et al (2020). O bairro Camobi, na região leste da cidade, demonstra comportamento semelhante ao bairro Centro, porém em menor densidade, formando o que poderíamos chamar de cluster secundário, além da zona Oeste da cidade, que demonstra a formação de um novo cluster.

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Como Citar
Rizzatti, M., Lampert Batista, N. ., Cezar Spode, P. L., Bouvier Erthal, D., Mauro de Faria, R., Volpato Scotti, A. A. ., Trentin, R., Petsch, C., Turba Costa, I. ., & Quoos, J. H. (2020). Mapeamento da COVID-19 por meio da densidade de Kernel. Metodologias E Aprendizado , 3, 44 - 53. https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1312
Seção
Mapas e desenhos industriais
Biografia do Autor

Maurício Rizzatti, UFSM

Doutorando em Geografia (Passagem Direta para o Doutorado) pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia (PPGGeo) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). É Mestre e Licenciado em Geografia pela UFSM. É integrante do Laboratório de Cartografia e pesquisador do Núcleo de Pesquisa em Geografia da Saúde (NePeGS) da UFSM. Foi integrante do grupo de pesquisa Núcleo de Estudos Regionais e Agrários (UFSM). É colaborador do Observatório de dados da COVID-19 da UFSM. Pesquisa na área de Cartografia, Geoprocessamento, Cartografia Escolar e a Teoria das Inteligências Múltiplas, Geotecnologias, Sensoriamento Remoto na Educação Básica; Geografia Física, Geografia Urbana e Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC)

Natália Lampert Batista, UFSM

Graduada em Geografia (Licenciatura) pelo Centro Universitário Franciscano (2013). Mestra e Doutora em Geografia pelo Programa de Pós-graduação em Geografia (PPGGeo) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, 2015 e 2019 respectivamente). Pós-doutoranda em Geografia (PPGGeo/UFSM) e bolsista do Programa Nacional de Pós-doutorado (PNPD) da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Professora de Geografia (Anos Finais) na Prefeitura Municipal de Santa Maria (PMSM) em Licença de Interesse Particular (Portaria nº 1586/SMG de 19 de julho de 2019). Colaboradora no Observatório de Dados da COVID-19, UFSM (2020)

Pedro Leonardo Cezar Spode, UFSM

Graduação em Geografia pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Atua no campo da Geografia Humana, com ênfase em Geografia Urbana, principalmente nos seguintes temas: planejamento urbano, desigualdades socioespaciais urbanas, pobreza urbana, privação social, verticalização urbana, entre outros temas ligados ao urbano e a cidade. Possui mestrado pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia (PPGGEO - UFSM), com pesquisa voltada para a investigação da pobreza e da privação social na cidade de Santa Maria, RS. Membro do Núcleo de Pesquisa em Geografia da Saúde (NePeGS).

Douglas Bouvier Erthal, UFSM

Mestrando em Geografia pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia (PPGGeo) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). É graduado em Geografia (Licenciatura) pela mesma instituição. Tem desenvolvido, desde 2015, pesquisas relacionadas à processos territoriais de saúde-doença, planejamento de serviços de saúde do SUS. Atuou em projetos de extensão junto a secretarias municipais de saúde da região central do RS a partir 2016. Possui experiência nas áreas de planejamento urbano, territorial e desenvolvimento regional. É pesquisador e membro do Núcleo de Pesquisa em Geografia da Saúde (NePeGS - UFSM), colaborador do Grupo de Pesquisa em Sífilis Congênita (SICO - UFSM) e integrante do Observatório de dados da Covid-19 - UFSM.

Rivaldo Mauro de Faria, UFSM

Possui Graduação em Geografia (FFCL-OF, 1998); Especialização em Estudos Ambientais (PUC-MINAS, 2005); Mestrado em Geografia (IG/Unicamp, 2008); Doutorado em Geografia (IG/Unicamp, 2012) e Pós-Doutorado em Geografia (Universidade de Coimbra, PT, 2013). Atualmente é Professor Adjunto do Departamento de Geociências da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), cursos de Graduação e Pós-Graduação, e coordenador do Núcleo de Pesquisa em Geografia da Saúde (NePeGS).

Anderson Augusto Volpato Scotti, UFSM

Bacharel em Geografia, formado na Universidade Federal de Santa Maria. Mestre em Geografia pela UFSM, área de concentração: análise ambiental e dinâmica espacial, linha de pesquisa meio ambiente, paisagem e qualidade ambiental. Doutor em geografia pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, área de concentração: análise ambiental.

Romario Trentin, UFSM

Possui Graduação em Geografia Licenciatura pela Universidade Federal de Santa Maria (2004), Mestrado em Geografia pela Universidade Federal de Santa Maria (2007) e Doutorado em Geografia pela Universidade Federal do Paraná (2011). Atualmente, é Professor Associado da Universidade Federal de Santa Maria.

Carina Petsch, UFSM

Possui graduação em Geografia (Bacharelado) pela Universidade Estadual de Maringá (2011), mestrado em Geografia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2014) e doutorado em Geografia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2018). Em 2017 participou do Programa de Doutorado Sanduíche no Exterior da CAPES, desenvolvendo seu projeto na Universidade Friedrich Alexander (FAU), na área de Sensoriamento Remoto.

Iago Turba Costa, UFSM

Graduado em Geografia (Licenciatura) e Mestre em Geografia pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Atualmente é doutorando em Geografia pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia (PPGGEO) da UFSM.

João Henrique Quoos, UFSM

Possui curso técnico profissionalizante pelo Colégio Politécnico da Universidade Federal de Santa Maria (2005). Graduação em Geografia Licenciatura pela Universidade Federal de Santa Maria (2010), Mestrado em Geografia (2013) e Doutorando em Geografia pela mesma instituição.  É Professor de Geografia e coordenador do Curso Superior em Gestão Ambiental no Instituto Federal de Santa Catarina, Câmpus Garopaba, SC.

Referências

BERGAMASCHI, R. B. SIG aplicado a segurança no trânsito – estudo de caso no município de Vitória – ES. 74 f. (Monografia de Graduação). Universidade Federal do Espírito Santo: Vitória, 2010.

BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Fundação Oswaldo Cruz. Introdução à Estatística Espacial para a Saúde Pública. Brasília: Ministério da Saúde, 2007.

CÂMARA, G.; CARVALHO, M. S. Análise de eventos pontuais. In: DRUCK, S.; CARVALHO, M.S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A.V.M. Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília, EMBRAPA, 2004.

CRESSIE, N. A. C. Statistics for spatial data. New York: John Wiley & Sons, 1993.

INSTITUTO DE PLANEJAMENTO DE SANTA MARIA. Prefeitura Municipal de Santa Maria. Base de dados Geoespaciais do município de Santa Maria, 2020.

KAWAMOTO, M. T. Análise de técnicas de distribuição espacial com padrões pontuais e aplicação a dados de acidentes de trânsito e a dados de dengue de Rio Claro–SP. 69 f. Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual Paulista, Instituto de Biociências de Botucatu: Botucatu, SP, 2012.

LOCH, R. E. N. Cartografia: representação, comunicação e visualização de dados espaciais. Florianópolis: UFSC, 2006.

MATSUMOTO, S. S.; CATÃO, P. C.; GUIMARÃES, R B. Mentiras com mapas na Geografia da Saúde: métodos de classificação e o caso da base de dados de LVA do SINAN e do CVE. Hygeia - Revista Brasileira de Geografia Médica e da Saúde, v. 13, n. 26, p. 211 - 225, 7 dez. 2017.

RIZZATTI, M.; BATISTA, N. L.; SPODE, P. L. C.; ERTHAL, D. B.; FARIA, R. M.; SCCOTI, A. A. V.; PETSCH, C.; COSTA, I. T.; TRENTIN, R. Metodologia de geolocalização para mapeamento intraurbano de COVID-19 em Santa Maria, RS. Metodologias e Aprendizado , v. 3, p. 8 - 13, 24 maio 2020. https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1260