Relação entre as variáveis sociais, económicas e ambientais com o padrão da distribuição espaço-temporal dos casos de Dengue por munícipio no Brasil : de 2008 até 2012, utilizando o SOM

Atualmente, um dos principais desafios que afeta a saúde pública no Brasil é a crescente evolução no número de casos e epidemias provocados pelo vírus da dengue. Não existem estudos suficientes que consigam elucidar quais fatores contribuem para a evolução das epidemias de Dengue. Fatores como condições sanitárias, localização geográfica, investimentos financeiros em infraestrutura e qualidade de vida podem estar relacionados com a incidência de Dengue. Além disso, outra questão que merece um maior destaque é o estudo para se identificar o grau de impacto das variáveis determinantes da dengue e se existe um padrão que está correlacionado com a taxa de incidência. Desta forma, este trabalho tem como objetivo principal a correlação da taxa de incidência da dengue na população de cada município brasileiro, utilizando dados relativos aos aspectos sociais, econômicos, demográficos e ambientais. Outra contribuição relevante do trabalho, foi a análise dos padrões de distribuição espacial da taxa de incidência de Dengue e sua relação com os padrões encontrados utilizando as variáveis socioeconômicas e ambientais, sobretudo analisando a evolução temporal no período de 2008 até 2012. Para essa análises, utilizou-se o Sistema de Informação Geográfica (SIG) aliado com a mineração de dados, através da metodologia de rede neural mais especificamente o mapa auto organizável de Kohonen ou self-organizing maps (SOM). Tal metodologia foi empregada para a identificação de padrão de agrupamentos dessas variáveis e sua relação com as classes de incidência de dengue no Brasil (Alta, Média e Baixa). Assim, este projeto contribui de forma significativa para uma melhor compreensão dos fatores que estão associados à ocorrência de Dengue, e como essa doença está correlacionada com fatores como: meio ambiente, infraestrutura e localização no espaço geográfico.

Modelação estocástica do depósito mineral do Zambujal (Mina de Neves-Corvo): contribuição da densidade como indicador morfológico

Este estudo tem como objetivo construir um modelo estocástico de alta resolução da morfologia e dos teores em metal, do depósito mineral do Zambujal, Mina de Neves-Corvo. O depósito do Zambujal é um corpo vulcanogénico que se localiza no setor Português, na parte mais a Sul da Faixa Piritosa Ibérica, com sulfuretos maciços no topo e fissurais na base. Para construir um modelo estocástico deste depósito, onde os teores em metal evidenciam zonamento, é importante ter em conta a proporção local de sulfuretos na matriz rochosa. Como esta variável não é quantificada em laboratório, propõe-se a utilização da densidade das amostras como um indicador indireto da proporção de minérios na matriz rochosa. Conhecida esta variável, a modelação dos teores em metal pode ser feita para os chamados teores relativos (teores em metal na fração de sulfuretos). As principais etapas da metodologia proposta são: (a) para cada amostra analisada no laboratório, estimação de soluções para a variável proporção de sulfuretos na matriz rochosa ????(????), tendo em conta a paragénese principal do depósito, os teores e a densidade da rocha; (b) construção de um modelo morfológico 3D de baixa resolução com duas regiões, minérios maciços e minérios fissurais, por digitalização de limites em perfis, interpolação de superfícies e conversão para o modelo de blocos do depósito; (c) construção de um modelo morfológico 3D de alta resolução para todo o depósito da variável ????(????) por Simulação Sequencial Direta (SSD), tendo como informação condicionante os histogramas regionais de ????(????) para minérios maciços e minérios fissurais e as soluções obtidas em (a) para ????(????) na localização das sondagens; (d) SSD dos teores relativos em cobre, zinco e prata; (e) discussão dos resultados e quantificação de recursos. Os resultados foram validados por comparação com os equivalentes obtidos numa estimação por krigagem normal dos teores em metal e mostraram ser da mesma ordem de grandeza. O conjunto de imagens simuladas das variáveis ????(????) e teores permite quantificar a incerteza do conhecimento do depósito relativamente à informação disponível.