Padrão sazonal dos casos de malária e a relação com a variabilidade hidrológica no Estado do Amazonas, Brasil / Seasonal pattern of malaria cases and the relationship with hydrologic variability in the Amazonas State, Brazil

RESUMO: Introdução: A malária é uma doença infecciosa de alta transmissão na região amazônica, porém sua dinâmica e distribuição espacial podem variar, dependendo da interação de fatores ambientais, socioculturais, econômicos e políticos e serviços de saúde. Objetivo: Verificar a existência de padrões de casos de malária em consonância com os regimes fluviométricos da bacia amazônica. Métodos: Foram utilizados métodos de estatística descritiva e inferencial nos dados de casos de malária e nível d'água para 35 municípios do estado do Amazonas, no período de 2003 a 2014. Resultados: A existência de uma tendência que module a sazonalidade dos casos de malária, devido a períodos distintos de inundação dos rios, foi demonstrada. Diferenças foram observadas na variabilidade hidrológica anual, acompanhada por diferentes padrões de casos de malária, mostrando uma tendência de remodelação do perfil epidemiológico em função do pulso de inundação. Conclusão: O estudo sugere a implementação de estratégias regionais e locais, considerando os regimes hidrológicos da Bacia Amazônica, possibilitando ações municipais de atenuação da malária no estado do Amazonas.

ABSTRACT: Introduction: Malaria is an infectious disease of high transmission in the Amazon region, but its dynamics and spatial distribution may vary depending on the interaction of environmental, socio-cultural, economic, political and health services factors. Objective: To verify the existence of malaria case patterns in consonance with the fluviometric regimes in Amazon basin. Method: Methods of descriptive and inferential statistics were used in malaria and water level data for 35 municipalities in the Amazonas State, in the period from 2003 to 2014. Results: The existence of a tendency to modulate the seasonality of malaria cases due to distinct periods of rivers flooding has been demonstrated. Differences were observed in the annual hydrological variability accompanied by different patterns of malaria cases, showing a trend of remodeling of the epidemiological profile as a function of the flood pulse. Conclusion: The study suggests the implementation of regional and local strategies considering the hydrological regimes of the Amazon basin, enabling municipal actions to attenuate the malaria in the Amazonas State.

Accuracy of the malaria epidemiological surveillance system data in the state of Amazonas / Exatidão dos dados do sistema de vigilância epidemiológica da malária no estado do Amazonas

The Epidemiological Surveillance System for Malaria (SIVEP-Malaria) is the Brazilian governmental program that registers all information about compulsory reporting of detected cases of malaria by all medical units and medical practitioners. The objective of this study is to point out the main sources of errors in the SIVEP-Malaria database by applying a data cleaning method to assist researchers about the best way to use it and to report the problems to authorities. The aim of this study was to assess the quality of the data collected by the surveillance system and its accuracy. The SIVEP-Malaria data base used was for the state of Amazonas, Brazil, with data collected from 2003 to 2014. A data cleaning method was applied to the database to detect and remove erroneous records. It was observed that the collecting procedure of the database is not homogeneous among the municipalities and over the years. Some of the variables had different data collection periods, missing data, outliers and inconsistencies. Variables depending on the health agents showed a good quality but those that rely on patients were often inaccurate. We showed that a punctilious preprocessing is needed to produce statistically correct data from the SIVEP-Malaria data base. Fine spatial scale and multi-temporal analysis are of particular concern due to the local concentration of uncertainties and the data collecting seasonality observed. This assessment should help to enhance the quality of studies and the monitoring of the use of the SIVEP database.

O Sistema de Vigilância Epidemiológica de Malária (SIVEP-Malária) é um programa governamental brasileiro que arquiva automaticamente todas as informações sobre casos de malária registrados em todas as unidades de saúde e consultórios medicos. O objetivo deste estudo foi avaliar a qualidade dos dados coletados pelo sistema de vigilância e sua precisão. Foram utilizados os dados do SIVEP-Malária para o estado do Amazonas, Brasil, de 2003 a 2014. Um método de limpeza de dados foi aplicado para detectar e remover registros errôneos. Observamos que a coleta de dados não é homogênea entre os municipios e ao longo dos anos. Algumas variaveis tinham diferentes padrões de coleta, falta de dados, dados discrepantes e inconsistências. Dados que dependem do agente de saúde possuem boa qualidade mas aqueles que dependem dos pacientes são frequentemente imprecisos. Mostramos que um pre-processamento meticuloso é necessário para produzir dados estatisticamente corretos a partir do SIVEP-Malária. Analises em escala espacial detalhada ou multi-temporais são particularmente afetadas devido à concentração local de incertezas e a sazonalidade observada na coleta de dados. Esta avaliação deve auxiliar a melhorar os estudos e monitoramentos que fazem uso dos dados do SIVEP.

High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data / Mapeamento do uso e cobertura da terra na Amazônia Legal Brasileira com alta resolução espacial utilizando dados Landsat-5/TM e MODIS

Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project - called TerraClass - are available at INPE's web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).

Entender o padrão espacial do uso e cobertura da terra é essencial para estudos de biodiversidade, mudanças climáticas e modelagem ambiental, bem como para concepção e acompanhamento de políticas direcionadas ao uso da terra. O objetivo deste estudo foi criar um mapa detalhado do uso e cobertura da terra para a porção desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, até 2008. Dados de desflorestamento e uso foram mapeados usando imagens Landsat-5/TM analisadas com técnicas como modelo linear de mistura espectral, fatiamento e interpretação visual, auxiliados por informações temporais de NDVI extraídas de série temporal de dados MODIS. O resultado deste estudo é um mapa de uso e cobertura da terra com alta resolução espacial para toda Amazônia Legal Brasileira, para o ano de 2008, e os respectivos percentuais da área ocupada por diferentes classes de uso da terra. O resultado mostrou que, quatro classes de pastagens cobrem 62% da área desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, seguida pela vegetação secundária com 21%. A área ocupada pela agricultura anual cobriu menos de 5% das áreas desflorestadas; as áreas restantes estavam distribuídas em outras seis classes de uso da terra. Os mapas gerados por este projeto, chamado TerraClass, estão disponíveis no site do INPE (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).