伊塔雅伊(圣卡塔琳娜)埃及伊蚊扩散的预测模型:综合当地和全球气候因素的方法

Estrabão Pub Date : 2024-01-25 DOI:10.53455/re.v5i1.207
E. Ribeiro, Cleusa Matiola, M. Quadro, Matheus Souza, Isabel Bohn, João Fuck, Raul Guimarães, Thiago Alves
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摘要

背景:伊塔雅伊是圣卡塔琳娜州的一个沿海城市,面临着与埃及伊蚊--各种疾病的病媒--的扩散有关的独特挑战。考虑到当地气候变量与厄尔尼诺和拉尼娜等全球现象之间复杂的相互作用,本文介绍了为预测该地区埃及伊蚊疫情而开发的预测模型。方法:该模型采用随机森林算法,能够捕捉数据中的非线性关系,深入了解气候因素对蚊虫活动的影响。之所以选择这种算法,是因为它具有鲁棒性,能够考虑影响蚊子扩散的多种因素。通过按季节对数据进行分组,该模型纳入了季节性的细微差别,反映了伊塔雅伊的气候变化。考虑因素:将更广泛的气候模式纳入其中,突出了当地因素与全球因素之间的相互联系。该模型为伊塔雅伊卫生部门提供了一个宝贵的工具,使其能够在防治埃及伊蚊的过程中采取积极行动并优化资源。总之,这项研究提出了一种创新而实用的方法来预防蚊媒疾病,有望对类似地区的公共卫生产生积极影响。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Modelo preditivo para a proliferação do Aedes aegypti em Itajaí (Santa Catarina): Uma abordagem integrando fatores climáticos locais e globais
Contexto: Itajaí, uma cidade costeira em Santa Catarina, enfrenta desafios singulares relacionados à proliferação do Aedes aegypti, vetor de várias doenças. Este artigo apresenta um modelo preditivo desenvolvido para prever os focos de Aedes aegypti na região, considerando a interação complexa entre variáveis climáticas locais e fenômenos globais, como El Niño e La Niña. Metodologia: Utilizando um algoritmo Random Forest, o modelo é capaz de capturar relações não-lineares nos dados, oferecendo insights sobre a influência de fatores climáticos na atividade do mosquito. A escolha deste algoritmo se deve à sua robustez e capacidade de considerar a multiplicidade de fatores que influenciam a proliferação do mosquito. Ao agrupar dados por estação do ano, o modelo incorpora nuances sazonais, refletindo as variações climáticas de Itajaí. Considerações: A integração de padrões climáticos mais amplos destaca a interconexão entre fatores locais e globais. Este modelo oferece uma ferramenta valiosa para as autoridades de saúde de Itajaí, permitindo ações proativas e otimização de recursos no combate ao Aedes aegypti. Em suma, este estudo propõe uma abordagem inovadora e prática para a prevenção de doenças transmitidas por mosquitos, com potencial para impactar positivamente a saúde pública em regiões similares.
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