Analysis of temporal and spatial variations of forest. A case of study in notheastern Armenia

The forest has a crucial ecological role and the continuous forest loss can cause colossal effects on the environment. As Armenia is one of the low forest covered countries in the world, this problem is more critical. Continuous forest disturbances mainly caused by illegal logging started from the early 1990s had a huge damage on the forest ecosystem by decreasing the forest productivity and making more areas vulnerable to erosion. Another aspect of the Armenian forest is the lack of continuous monitoring and absence of accurate estimation of the level of cuts in some years. In order to have insight about the forest and the disturbances in the long period of time we used Landsat TM/ETM + images. Google Earth Engine JavaScript API was used, which is an online tool enabling the access and analysis of a great amount of satellite imagery. To overcome the data availability problem caused by the gap in the Landsat series in 1988- 1998, extensive cloud cover in the study area and the missing scan lines, we used pixel based compositing for the temporal window of leaf on vegetation (June-late September). Subsequently, pixel based linear regression analyses were performed. Vegetation indices derived from the 10 biannual composites for the years 1984-2014 were used for trend analysis. In order to derive the disturbances only in forests, forest cover layer was aggregated and the original composites were masked. It has been found, that around 23% of forests were disturbed during the study period.

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.

Impacto da crise no volume e perfil de internamento de doentes com VIH-SIDA em Portugal Continental : análise temporal 2001-2012

RESUMO - Contexto: O início da crise económica em Portugal no ano de 2009 colocou o país numa grave recessão económica aliada a diversas medidas de austeridade. Como consequência assistiu-se, ao nível nacional, uma diminuição do PIB, aumento do desemprego e assim como uma série de restrições orçamentais em várias áreas, nomeadamente a da saúde. Apesar de existir inúmeros estudos que avaliaram o impacto das recessões económicas na saúde os resultados são controversos e não existe um consenso quanto a esta associação. No que se refere às doenças infeciosas o número de estudos é bastante mais reduzido. O objetivo deste estudo foi o de analisar o impacto da crise atual no volume e perfil de internamento de doentes com VIH/SIDA, de forma a complementar a escassa evidência existente neste domínio. Metodologia: Foram analisados 53,296 episódios de internamento nos hospitais do SNS entre o ano de 2001 e 2012, cujo diagnóstico principal é a infeção pelo VIH/SIDA. Considerou-se o ano de 2009 como o ano inicial da crise. Através de regressões multivariadas avaliou-se o impacto da crise no volume de doentes internados, duração de internamento, número de co-morbilidades, risco de ser admitido via urgência e risco de mortalidade no internamento. Adicionalmente repetiu-se a análise por região NUTS II de Portugal Continental (Norte, Alentejo, LVT, Centro e Algarve). Resultados: A crise não teve impacto no volume de doentes internados. No entanto, após o ano de 2009, registou-se uma diminuição de 5.6% na duração de internamento; um aumento de 1.6% no número de co-morbilidades; um aumento de 11.1% no risco de ser admitido via urgência e um aumento de 8.6% do risco de mortalidade no internamento. As análises por região permitiram verificar que as regiões mais afetadas pela crise foram a região LVT e a região Norte. Conclusão: A crise em Portugal não teve impacto na incidência de internamentos por VIH/SIDA. Porém o aumento do número de co-morbilidades, do risco de ser admitido via urgência e do risco de mortalidade no internamento parece refletir um agravamento da severidade dos casos após o ano de 2009. Adicionalmente a diminuição da duração de internamento com o efeito da crise poderá refletir tanto aumento da eficiência dos cuidados prestados ou ao contrário, uma diminuição da sua qualidade.

Variação temporal da protoporfirina-zinco PPZ em trabalhadores expostos a chumbo

RESUMO - O doseamento da protoporfirina-zinco (PPZ) vem sendo preconizado como indicador a utilizar em primeira linha nos programas de monitorização biológica da exposição profissional a chumbo. A PPZ apresenta um elevado grau de associação com a plumbemia e representa, num dado momento, o efeito metabólico do chumbo sobre a ferro- -quelatase (enzima catalisadora da incorporação do ferro na protoporfirina IX) ao longo dos anteriores cerca de três meses. Num estudo incidindo sobre 67 trabalhadores expostos a chumbo, do sexo masculino, os autores avaliaram a variação da PPZ em relação à plumbemia determinada num determinado momento (t0) e em sucessivos doseamentos efectuados cerca de 30 (t1), 60 (t2) e 90 (t3) dias após esse momento. Da análise dos resultados obtidos conclui-se que em trabalhadores expostos a chumbo de modo considerado estável (com níveis de Pb-S entre 30 e 78 μg/dL) a PPZ não variou significativamente ao longo do período de tempo considerado. Deste modo, parece poder concluir-se que os resultados de PPZ são representativos do nível de exposição (inferida pelos níveis de dose interna) pelo menos em relação ao período de cerca de três meses anteriores, correspondendo à resposta orgânica consequente à dose em causa.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.