Desafios atuais da modelagem preditiva de distribuição de espécies

A modelagem preditiva tem sido aplicada para analisar a distribuição geográfica de espécies, a partir de extrapolações das características ambientais dos locais conhecidos de ocorrência. O interesse por esse tipo de modelagem deve-se à necessidade de respostas rápidas e fundamentadas para as ameaças que as espécies têm enfrentado, devido à perda de habitat, invasão de espécies exóticas, mudanças climáticas, entre outros. Este artigo oferece uma visão geral dos avanços recentes no campo da modelagem e visa incentivar a discussão e aplicação desse método, que pode auxiliar tanto na aquisição de conhecimento básico sobre a biologia das espécies, quanto na análise e formulação de políticas para sua conservação.

Introdução - Disciplina: História da Vida na Terra e Distribuição Atual da Vida no Planeta

Introdução - Disciplina: História da Vida na Terra e Distribuição Atual da Vida no Planeta

Distribuição geográfica e caracterização molecular de vírus da raiva de isolados herbívoros procedentes do norte do Brasil

Suporte Financeiro: CAPES

Avaliação da distribuição de hidrocarbonetos alquibenzeno lineares (LABS) em mugil curema (Parati), como indicativo de exposição ao esgoto doméstico em Cananéia, SP, Brasil

O despejo de esgoto doméstico é uma das principais fontes de contaminação na costa do Brasil, onde se estima que somente 20% da população estejam conectadas a um sistema de coleta e tratamento de esgoto. A detecção da poluição por esgotos no ambiente marinho é de considerável importância para a saúde pública. Os peixes têm recebido atenção especial em programas de monitoramento por serem um dos principais componentes da cadeia alimentar aquática e uma importante fonte de alimentos para os humanos. Estudos vêm sendo realizados com os compostos da classe dos hidrocarbonetos alquilbenzeno lineares (LABs), como forma de monitorar a introdução de esgoto no ambiente marinho. Os LABs estão presentes nos detergentes comerciais e industriais, podendo permanecer por vários anos no sedimento.

A Nonstationary Negative Binomial Time Series with Time-Dependent Covariates: Enterococcus Counts in Boston Harbor

Boston Harbor has had a history of poor water quality, including contamination by enteric pathogens. We conduct a statistical analysis of data collected by the Massachusetts Water Resources Authority (MWRA) between 1996 and 2002 to evaluate the effects of court-mandated improvements in sewage treatment. Motivated by the ineffectiveness of standard Poisson mixture models and their zero-inflated counterparts, we propose a new negative binomial model for time series of Enterococcus counts in Boston Harbor, where nonstationarity and autocorrelation are modeled using a nonparametric smooth function of time in the predictor. Without further restrictions, this function is not identifiable in the presence of time-dependent covariates; consequently we use a basis orthogonal to the space spanned by the covariates and use penalized quasi-likelihood (PQL) for estimation. We conclude that Enterococcus counts were greatly reduced near the Nut Island Treatment Plant (NITP) outfalls following the transfer of wastewaters from NITP to the Deer Island Treatment Plant (DITP) and that the transfer of wastewaters from Boston Harbor to the offshore diffusers in Massachusetts Bay reduced the Enterococcus counts near the DITP outfalls.

BIVARIATE BINOMIAL SPATIAL MODELLING LOA loa PREVALENCE IN TROPICAL AFRICA

We present a state-of-the-art application of smoothing for dependent bivariate binomial spatial data to Loa loa prevalence mapping in West Africa. This application is special because it starts with the non-spatial calibration of survey instruments, continues with the spatial model building and assessment and ends with robust, tested software that will be used by the field scientists of the World Health Organization for online prevalence map updating. From a statistical perspective several important methodological issues were addressed: (a) building spatial models that are complex enough to capture the structure of the data but remain computationally usable; (b)reducing the computational burden in the handling of very large covariate data sets; (c) devising methods for comparing spatial prediction methods for a given exceedance policy threshold.

Assessment of interrater agreement using a binomial-based statistic: K(bin)

This project develops K(bin), a relatively simple, binomial based statistic for assessing interrater agreement in which expected agreement is calculated a priori from the number of raters involved in the study and number of categories on the rating tool. The statistic is logical in interpretation, easily calculated, stable for small sample sizes, and has application over a wide range of possible combinations from the simplest case of two raters using a binomial scale to multiple raters using a multiple level scale.^ Tables of expected agreement values and tables of critical values for K(bin) which include power to detect three levels of the population parameter K for n from 2 to 30 and observed agreement $\ge$.70 calculated at alpha =.05,.025, and.01 are included.^ An example is also included which describes the use of the tables for planning and evaluating an interrater reliability study using the statistic, K(bin). ^

Tendência temporal e distribuição espacial do aborto inseguro no Brasil, 1996-2012

OBJETIVO: Analisar tendências temporais e padrões de distribuição espacial do aborto inseguro no Brasil. MÉTODOS: Estudo ecológico realizado com base nos registros das internações hospitalares de mulheres por abortamento no Brasil, no período de 1996-2012, obtidos do Sistema de Informações Hospitalares do Ministério da Saúde. Estimou-se o número de abortos inseguros segundo local de residência, utilizando-se técnicas de estimativas indiretas. Foram calculados os indicadores: razão de aborto inseguro por 100 nascidos vivos e coeficiente de aborto inseguro por 1.000 mulheres em idade fértil. As tendências temporais foram analisadas por regressão polinomial e a distribuição espacial utilizando os municípios brasileiros como unidade de análise. RESULTADOS: Foram registradas 4.007.327 internações hospitalares por abortamento no Brasil no período. Estimou-se um total de 16.905.911 abortos inseguros, com média anual de 994.465 abortos (coeficiente médio de aborto inseguro de 17,0 abortos/1.000 mulheres em idade fértil e razão de 33,2 abortos inseguros/100 nascidos vivos). O aborto inseguro apresentou tendência de declínio em nível nacional (R2: 94,0%; p < 0,001), com padrões desiguais entre as regiões. As regiões Nordeste (R2: 93,0%; p < 0,001), Sudeste (R2: 92,0%; p < 0,001) e Centro-Oeste (R2: 64,0%; p < 0,001) apresentaram tendência de declínio, enquanto a região Norte (R2: 39,0%; p = 0,030), tendência de aumento, e a região Sul (R2: 22,0%; p = 0,340), de estabilidade. A análise espacial identificou a presença de clusters de municípios com altos valores de abortos inseguros, localizados especialmente em estados das regiões Norte, Nordeste e Sudeste. CONCLUSÕES: O aborto inseguro se mantém como problema de saúde pública no Brasil, com marcantes diferenças regionais e concentradas nas regiões socioeconomicamente menos favorecidas do País. A qualificação da atenção à saúde da mulher, em especial aos aspectos reprodutivos e de atenção aos processos pré e pós-abortamento, são estratégias necessárias e urgentes.