Em 11 de março de 2020 a doença COVID-19 foi declarada uma pandemia. No Brasil o primeiro registro oficial da doença foi em 25 de fevereiro de 2020, contabilizando até o dia 01 de Maio do mesmo ano um total de 90.982 casos e 6.367 óbitos. Utilizando-se do software SaTScan™, a partir de ferramentas de estatística espacial e espaço-temporal, é possível elaborar análises robustas de varredura retrospectiva e prospectiva para identificação da ocorrência e acompanhar o espalhamento da doença no espaço e no tempo. Nesse contexto foi criado o projeto MONITORA-CLUSTERS, cujo objetivo é verificar e acompanhar agrupamentos de alto risco dos casos confirmados e óbitos por COVID-19. Ao longo do período estudado os resultados mostraram a formação de agrupamentos de alto risco relativo significativos nas modelagens espaciais e espaço-temporais. A fim de identificar agrupamentos ativos de casos e de óbitos, a estatística de varredura espaço-temporal prospectiva mostra onde e quando tiveram início tais agrupamentos, apontando locais críticos para medidas de controle. Percebeu-se em ambas as abordagens que todas as macrorregiões brasileiras apresentam aglomerados com excesso de casos registrados e/ou de óbitos. Essa poderosa ferramenta de vigilância epidemiológica tem potencial para colaborar no auxílio de tomadas de decisão referentes à pandemia no país.
A zona costeira do Estado de Santa Catarina (SC) encontra-se submetida a condições oceanográficas e meteorológicas transicionais. A passagem regular de frentes frias e a incidência de ventos de relativa intensidade condicionam a ocorrência de marés de tempestade (ondas extremas associadas a marés meteorológicas de grande amplitude), as quais podem resultar em eventos de inundação e erosão praial, causando danos materiais aos assentamentos costeiros. As praias arenosas são os ambientes predominantes ao longo da linha de costa de SC e possuem elevado valor social e econômico devido à variedade de serviços prestados e à alta densidade demográfica dos setores adjacentes. Desta forma, o estudo da vulnerabilidade costeira torna-se de grande relevância para fins de ordenamento da ocupação e estabelecimento de planos de mitigação para essas áreas. Este trabalho apresenta uma proposta metodológica para o mapeamento da vulnerabilidade costeira de SC frente a eventos extremos de ondas e marés a partir da elaboração de um índice multicritério aplicado através de um Sistema de Informações Geográficas. A vulnerabilidade foi obtida pela integração de dois submodelos: suscetibilidade (composto por variáveis do meio físico) e capacidade adaptativa (composto por variáveis socioeconômicas). Os maiores valores de vulnerabilidade foram encontrados em trechos centrais dos setores Norte e Centro-Norte e em segmentos isolados no setor Centro. Os fatores socioeconômicos apresentaram alta relevância para os grandes balneários do setor Centro-Norte (como os dos municípios de Balneário Camboriú, Itapema e Navegantes) onde, no geral, os graus de vulnerabilidade foram inferiores aos de suscetibilidade devido à alta capacidade adaptativa local. Por outro lado, os setores Sul e Centro-Sul, embora tenham apresentado capacidade adaptativa relativamente baixa, foram os menos vulneráveis, indicando que o cenário de baixa suscetibilidade foi mais condicionante nestas áreas.
(FAPESP, processo de número 10422-5 do ano dois mil e quinze) e à Fundação de Apoio ao Instituto de Pesquisas Tecnológicas (FIPT) pelo financiamento da pesquisa. Aos meus orientadores, por todo o conhecimento repassado, profissionalismo, amizade e compreensão. Professor Eduardo, muito obrigada pelo abrigo no laboratório, por todo o apoio científico, burocrático e pelo bom relacionamento pessoal. Professor Jarbas, obrigada pela constante presença na minha vida acadêmica, amizade, dedicada orientação e conselhos. À Alessandra Corsi, pelo acolhimento no IPT, interesse no projeto, por toda a ajuda técnica e pela amizade. Ao Guilherme Isoppo e ao Argeu Vanz por disponibilizarem os dados medidos dos marégrafos da EPAGRI/Ciram. Aos colaboradores do projeto SMC-Brasil, coordenado pelo MMA, pelo fornecimento dos dados batimétricos. À Secretaria de Estado do Desenvolvimento Econômico Sustentável do Estado de Santa Catarina (SDS/SC) pelo fornecimento dos modelos digitais de terreno, bem como ao José Mauricio de Camargo, do Laboratório de Oceanografia Costeira da UFSC, pela ajuda com a obtenção dos mesmos.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.