Economia & Energia
Ano XII-No 71
Dezembro 2008 -
Janneiro 2009
ISSN 1518-2932

e&e  OSCIP

setae.gif (977 bytes)e&e in English

BUSCA

CORREIO

DADOS ECONÔMICOS

DOWNLOAD

OUTROS NÚMEROS

e&e  No 71

Apoio:


 

Página Principal

Ciência e Tecnologia

Tratamento Logístico das Ocorrências Anuais de Dengue no Rio de Janeiro

Zoneamento Econômico de Territórios de Bacias Hidrográficas – Importância Ecológica

 

Download:

bal_eec

Arquivo zipado do Balanço de Carbono gerando programa Excel com macros em Visual Basic que tem que ser ativadas para que o programa funcione

 

http://ecen.com
Vínculos e&e

Veja também nosso suplemento literário

http://ecen.com/
jornalego

 

Texto para Discussão:

Tratamento Logístico das Ocorrências Anuais de Dengue no Rio de Janeiro (1985 - 2008)

José Israel Vargas* (jivargas@globo.com),

Carlos Feu Alvim* (feu@ecen.com),
 Omar Campos Ferreira* e
 Pedro Maciel Corgozinho** (maciel.c@hotmail.com)

Resumo

Neste ensaio tenta-se estimar a possível eclosão de epidemia de dengue examinando principalmente as variações temporais da doença, medidas pelas notificações de ocorrência do mal entre os anos 1986 e 2008 no estado do Rio de Janeiro. É proposto um critério que permitiria detectar surtos epidêmicos futuros, de modo a poder adotar medidas de prevenção e de possível atenuação de seus efeitos.

Abstract

In this article it is tried to estimate the possible onset of dengue epidemic by examining mainly the temporal variation of the illness measured by the notification of its occurrence between 1986 and 2008 in the Rio de Janeiro state. It is suggested a criterion that would permit its early detection so that prevention and possible attenuation measures could be adopted.

Palavras-chave

Dengue, epidemia, Rio de Janeiro, antecipação, pluviometria, temperatura.

Instituições: 

* Economia e Energia

** Bolsista de iniciação científica do CNPq-UFMG

 

1. Introdução

Segundo a Organização Mundial de Saúde (1), dengue é a mais importante doença viral transmissível por vetor. De fato, segundo esta agência, 2,5 bilhões de pessoas vivem em áreas de risco de contaminação com o mal, e 50 a 100 milhões de casos são anualmente identificados, sendo que 500 mil assumem a forma hemorrágica, cuja mortalidade atinge, nesse caso, cerca de 5%.

De acordo com Relatório do Grupo Técnico de Assessoramento Regional da Organização Mundial de Saúde – OMS (Regional Sudeste da Ásia) de Setembro de 2007, o número de casos de dengue comunicados à Organização duplicou a cada dez anos nos últimos cinqüenta anos. O relatório adverte ainda sobre a possibilidade de epidemias de novas doenças como a febre de Chikungunya que já causou, em anos recentes, epidemias na Índia e Itália e que tem como vetor o mesmo mosquito da dengue (2).

Não existe vacina, ou tratamento específico para a doença; a única maneira de controlá-la e preveni-la é pelo combate ao mosquito. Note-se que “sem água parada não existe mosquito, sem mosquito e alguém já infectado, não há dengue”.

O principal vetor do dengue é o mosquito Aedes aegypti, o mesmo responsável pela febre amarela. O contagio se faz pela fêmea adulta, que se alimenta de sangue humano. Para combater a doença é necessário conhecer a distribuição espacial e temporal do mosquito. Estes fatores dependem de parâmetros ambientais, como a precipitação pluviométrica (responsável pela umidade relativa) e a temperatura (cobertura de nuvens). Neste trabalho serão examinadas principalmente as variações temporais da própria doença, medidas pelas notificações de ocorrência do mal, entre os anos 1986 e 2008. A correlação entre a doença e fatores climáticos será abordada sucintamente.

Como apontado acima, a transmissão do dengue depende da população do mosquito transmissor, do número de pessoas já infectadas, da densidade demográfica da região e da temperatura ambiente. Quando o processo se torna crítico, ou seja, tal que para cada pessoa afetada exista a possibilidade de já haver outra pessoa infectada, pode ocorrer uma epidemia. A progressão do mal é descrito pela equação diferencial não linear de Volterra-Lotka (3) e (4),

dN(t)= a N(N*- N) dt       (1)

onde N(t) é o número de infecções no tempo t, proporcional tanto a N, o numero de indivíduos já infetados quanto a (N* - N), a população restante potencialmente contaminável; N* representa a população total suscetível; dt é o tempo de infecção em dado instante; a é uma constante que descreve a taxa de infecção.

Como é sabido o número de mosquitos é função da ocorrência de águas empoçadas, que dependem da intensidade pluviométrica e da temperatura, que criam o habitat propício a seu desenvolvimento. Por essa razão, a curva que descreve o número de comunicações sobre o mal acompanha, de modo geral, o comportamento pluviométrico das estações climáticas[1].

Como a propagação é cíclica, a população total suscetível N* a cada ano varia com as condições no início do ciclo tanto do vetor mosquito como de doentes remanescentes e com a dinâmica das variáveis temperatura e chuvas ao longo do ano. Neste trabalho é realçada a importância dos doentes remanescentes nos meses de menor incidência como indicador da possível epidemia.

2. Discussão

Neste ensaio tenta-se descrever analiticamente o comportamento futuro dos casos de epidemia no Estado do Rio de Janeiro. O procedimento adotado consiste em procurar estimar, logo no início da estação das chuvas, a possível eclosão da epidemia, de modo a poder adotar medidas de prevenção e de possível atenuação de seus efeitos.

O exame do assunto apoiou-se nos dados disponíveis no portal da Secretaria de Saúde do Estado do Rio de Janeiro, que contem tanto valores mensais dos casos notificados de dengue clássico, como os relativos à doença sob sua forma hemorrágica, e com o número anual de mortes, decorrentes dessa forma do mal. As Tabelas obtidas do referido Portal encontram-se no Anexo I.

Os dados referentes às temperaturas médias mensais, bem como aqueles referentes à pluviometria, observados a partir de 1985, encontram-se no Anexo II. Eles foram fornecidos gentilmente pelo Doutor Antonio Divino Moura, diretor do Instituto Nacional de Meteorologia[2].

A ocorrência de dengue tem variado bastante ao longo dos anos. As maiores epidemias ocorreram nos anos de 2002 (288 mil casos comunicados até setembro) e no ano de 2008 (260 mil casos comunicados até o mesmo mês). A Figura 1 mostra a evolução das ocorrências a partir de 1986. A curva representativa revela uma intensidade máxima, em torno do mês de março para a média mensal ao longo dos anos. Os meses de menor ocorrência são os de setembro e outubro, no início da estação de chuvas (ainda sob a influência, em termos de epidemia, da seca anterior).

Notificações de casos de dengue no

Estado do Rio de Janeiro (valores mensais)

Figura 1

A Figura 2 mostra as curvas correspondentes aos anos de maior ocorrência de epidemia. Podem-se observar variações maiores  que parecem estar relacionadas tanto com a alteração nos regimes de chuvas, como das temperaturas médias observadas no período.

Notificações de casos de dengue no

Estado do Rio de Janeiro para diversos anos

Figura 2

Estes dados permitem traçar curva representativa do total das variações mensais médias, ao somar as ocorrências observadas para cada mês, nos períodos anuais. Os dados correspondentes aos anos de 1986 a 2008 são, como se viu, disponíveis. Os valores assim obtidos, bem como os resultantes de ajuste logístico (solução da equação diferencial 1) são mostrados nas Figuras 3a e 3b. Pode-se observar boa concordância entre os valores médios observados a partir das tabelas de referência, com aqueles ajustados através da função logística.

A representação de Fischer Pry (5) (ajuste de ln (f/(1-f)) onde f é a fração dos eventos em relação ao total no período, isto é N/N*) - que permite a linearização da função logística - é mostrada na Figura 4. O ajuste da reta obtida, a partir dos valores acima representados, permite determinar os coeficientes da curva logística original, Y= 1/(1+exp-(ax+b)), que bem representa a equação ajustada (Figura 3b)[3].

À vista do sucesso do ajuste realizado, adotaram-se para exame os períodos transcorridos entre outubro do ano anterior e setembro do ano em curso. Este período foi utilizado para a integração da função logística (Figura 3a).

Distribuição Mensal das Notificações

Figura 3a

Figura 3b

Nota: A função logística, ou epidemiológica, é a solução da equação de Volterra – Lotka, freqüentemente utilizada por biólogos e ambientalistas na descrição da competição darwinista entre espécies vivas


 

A própria natureza do fenômeno, para cuja efetivação torna-se necessária a presença simultânea de mosquitos e doentes, leva a perceber que a ocorrência de casos notificados nos meses secos (setembro e outubro) deve exercer grande influência sobre o comportamento da epidemia do período subseqüente, prenunciando-o. Na hipótese de uma transição pelos primeiros meses da estação de chuvas (setembro e outubro) sem a ocorrência da doença, a observação de um surto futuro dependeria da chegada, à região susceptível, de grande número de pessoas contaminadas provenientes de outras áreas geográficas (o que configura hipótese pouco provável) para o surgimento (inesperado) de surto epidêmico.

A propósito cabe notar que o Aedes aegypti, também transmissor da febre amarela, não tem gerado ocorrências dessa doença. Provavelmente pela ausência de indivíduos afetados, graças à vacinação generalizada contra este mal. Torna-se pois indispensável a manutenção, não só da vacinação, mas também do estrito controle do ingresso de indivíduos doentes nas regiões já assoladas por epidemias de dengue.

Ajuste da Curva Logística

usando a Representação de Fischer Pry

Figura 4

Retomando a problemática do dengue, torna-se claro que o conhecimento da distribuição das notificações ao longo do ano, acompanhada da apuração dos casos de contaminação nos meses em que normalmente observa-se a menor incidência de notificações (agosto e setembro), permitiria avaliar, com antecedência, a probabilidade de ocorrência de surtos da moléstia, no decorrer do período chuvoso subseqüente. Buscou-se, pois, correlacionar as notificações verificadas no período de menor incidência (último mês seco e primeiro do ciclo de chuvas) e o total de notificações anuais.

É, pois, claro que, idealmente, se deva buscar evidência da epidemia possível logo no início do ciclo de chuvas. O procedimento aqui proposto consistiria em tomar como base as notificações de setembro e outubro. Na Figura 5 estão representados os valores correspondentes, bem como os verificados no total do período (outubro a setembro). As notificações correspondentes aos dois meses (setembro e outubro) estão mostradas na ordenada da direita da Figura 5, em escala 100 vezes inferior àquela adotada para as notificações anuais.

Notificações em Setembro e Outubro e Totais

Figura 5

O exame dos resultados mostra que o uso deste critério permitiria detectar, com antecedência, os riscos de maiores surtos epidêmicos futuros, fixando-se, em conseqüência, como limiar um limite de 400 casos notificados de ocorrência, nos meses de setembro e de outubro do ano anterior. Esse critério teria permitido a previsão dos surtos de 1987, 1991, 2002, 2007 e de 2008; com exceção dos anos de 1992 e 2003.

Note-se que ambos foram seguidos por surtos importantes do mal. Como o mês de setembro coincide, freqüentemente, com o inicio do ciclo do ano anterior, parece natural que ele seja “contaminado” por tal fato. Neste caso, uma avaliação do ocorrido nos meses seguintes aos eventos apontados poderia ser útil ao futuro esclarecimento do assunto.

Cabe observar que, mesmo nos anos em que os casos de dengue não são significativos (2003, 2004 e 2005), o valor das notificações, nos dois meses secos, vem crescendo de forma sistemática. Disto resulta maior probabilidade de freqüência da epidemia.

Parece, pois, obvio que a ação das autoridades e da própria sociedade, com vista a promover a diminuição do numero de doentes, pela redução da população do transmissor, combatendo-o ainda nos meses secos, poderia quebrar o ciclo da epidemia.

No que se refere ao comportamento da doença em 2009, torna-se  indispensável contabilizar de maneira definitiva os dados referentes a setembro e outubro de 2008. O total contabilizado, por dificuldades no diagnóstico ou retardo na transmissão de dados, varia significativamente nas estatísticas divulgadas nos meses seguintes. Esse total para os dois meses, contabilizados até janeiro de 2009, era de 1525, indicando alta probabilidade de desencadeamento da epidemia no ano corrente. Note-se que em dezembro de 2008 somente 633 casos haviam sido comunicados, o que já indicava uma alta probabilidade de epidemia.

A Figura 6 mostra a representação dos dados do ciclo anual (outubro a setembro) em função da soma dos dados dos dois meses (setembro e outubro no ano anterior). A projeção provisória para 2009 seria de aproximadamente 200 mil casos de dengue notificados. Obviamente existem fatores, como uma súbita queda de temperatura ou escassez de chuvas, que podem interromper este processo. Os dados até agora, no entanto, indicam atenção máxima.

A periodicidade dos casos de dengue notificados e a ocorrência de maiores chuvas e maiores temperaturas é um fenômeno bem estabelecido e tem como motivo o comportamento da população de mosquitos e a conseqüente infecção de doentes. O comportamento médio está mostrado na Figura 7.

Quanto ao crescimento observado das notificações nos períodos de mínima incidência, é possível que ele decorra, seja pela maior eficiência da vigilância sanitária no período em foco, seja ocorrência de temperaturas crescentes, que propiciaria maior eclosão de ovos do transmissor. As Figuras 8 e 9 ilustram as relações qualitativas entre a ocorrência do mal e as variáveis ambientais

Notificações Anuais em Função das dos Meses Set/Out

Figura 6

Comportamento Médio das Notificações, Chuvas e Temperatura

Figura 7


 

Temperaturas médias nos meses de outubro a abril do ano subseqüente; número total de notificações de dengue clássica e de dengue hemorrágica

Figura 8

Média para a precipitação pluviométrica transcorrida nos meses de outubro a abril do ano subseqüente; número de comunicações de dengue e de dengue hemorrágica no Estado do Rio de Janeiro (1985-2008)

Figura 9

Caixa de texto: Figura 9
O exame dessas figuras sugere que as correlações examinadas são qualitativamente fieis, mas não permitem estabelecer relações evidentes entre os dados médios das notificações com as médias de temperatura e de precipitação pluviométrica. Como pode ser observado na Figura 7, existe um ciclo anual com defasagem de poucos meses entre o comportamento médio da temperatura atmosférica e as precipitações pluviométricas.

3. Conclusão

Caso a hipótese da existência de um gatilho, evidenciado pelo numero de comunicações realizadas nos meses iniciais do período de chuvas (setembro e outubro) se verifique e, na falta de atuação eficaz tanto do poder publico quanto da sociedade em geral no período, é provável que o Estado do Rio venha a ser vitima de nova epidemia de dengue, no ano corrente. No futuro, a atuação preventiva sugerida deveria iniciar-se já no início do ciclo de dengue nos meses acima indicados. Conforme recomendação da Organização Mundial de Saúde(2) seria necessário agilizar o sistema de informações para propiciar as necessárias intervenções.

Os instrumentos analíticos utilizados no presente trabalho deverão ser aplicados ao tratamento de ocorrências em outras regiões do país.

Agradecimento

Pedro Maciel agradece à UFMG e ao CNPq pela concessão de uma bolsa de iniciação cientifica e ao professor José Israel Vargas pela orientação.

Os autores agradecem à Dra. M. Carvalho Dias, Diretora do CPETEC os dados meteorológicos cedidos.

Referências

1 – World Health Organization (2009) acessado em 19/01/2009.

http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs117/en/

2 - World Health Organization (2008) First Meeting of Regional Technical Advisory Group (RTAG) on Dengue SEA-DEN-6 acessado em 19/01/2009
http://203.90.70.117/PDS_DOCS/B3132.pdf

3 – Volterra, V. (1931). Leçon sur la Theorie Mathematique de la lute pour la Vie. Paris: Gauthier - Vilars

4 - Lotka, A. J. (1925). Elements of physical Biology. Baltimore M. D.: Williams & Wilkins Co.

5 - Fisher, J. C., & Pry, R. (1971). Simple substitution model for technology change. Technological Forecasting and Social Change , 3, №1, 75-88.

 

ANEXO I  -  Tabela A1- Distribuição de casos de dengue notificados Estado RJ

Anos/Meses

Jan

Fev

Mar

Abr

Mai

Jun

1986

-

-

-

1.603

13.258

8.594

1987

14.074

16.422

15.217

8.182

3.696

1.129

1988

302

205

297

143

116

86

1989

123

99

93

213

160

88

1990

55

44

104

1.140

2.423

2.383

1991

34.636

20.036

14.783

9.903

3.565

1.290

1992

437

357

244

91

90

80

1993

62

50

300

43

18

8

1994

28

23

77

14

20

23

1995

586

7.817

16.442

7.743

2.235

124

1996

499

744

3.673

6.873

2.866

738

1997

308

370

289

158

100

75

1998

1.554

1.917

8.272

11.359

2.950

528

1999

667

835

1.770

2.437

1.459

319

2000

289

318

612

923

1.003

392

2001

3.055

7.435

11.086

19.287

20.596

8.530

2002

49.280

93.016

99.861

31.642

7.208

1.672

2003

1.797

2.390

1.755

1.000

545

263

2004

508

341

443

211

132

76

2005

358

256

218

167

126

157

2006

1.920

4.515

8.036

7.685

4.153

1.355

2007*

3.229

6.261

14.225

15.019

11.050

4.452

2008*

17.647

25.416

86.502

94.046

25.157

4.609

 

Jul

Ago

Set

Out

Nov

Dez

Total

1986

3.611

793

246

181

426

3.795

32.507

1987

351

58

22

21

74

109

59.355

1988

31

77

48

20

67

58

1.450

1989

48

19

13

23

83

182

1.144

1990

2.341

779

406

399

2.798

6.813

19.685

1991

403

217

249

191

242

376

85.891

1992

47

38

39

66

91

78

1.658

1993

9

17

24

20

34

38

623

1994

34

20

16

23

6

3

287

1995

85

65

21

20

53

49

35.240

1996

203

82

75

53

127

292

16.225

1997

43

37

47

28

67

782

2.304

1998

154

85

55

57

122

5.329

32.382

1999

137

113

96

83

63

1.104

9.083

2000

199

150

102

95

96

102

4.281

2001

3.386

1.303

657

931

926

3.023

80.215

2002

985

502

272

522

1.522

1.763

288.245

2003

140

100

104

159

415

574

9.242

2004

84

112

128

159

192

308

2.694

2005

115

191

146

189

267

390

2.580

2006

626

841

326

337

423

837

31.054

2007*

2.293

1.085

847

1.262

2.777

4.053

66.553

2008*

1.514

890

641

884

1251

865

259.422

                       

FONTE: SESDEC-RJ/SAS/SVS/CVE/DTI/SDTVZ


 

Tabela A2 - Distribuição de Casos Dengue Hemorrágica - Estado RJ

 

Número de Casos

Anos/

Meses

Jan

Fev

Mar

Abr

Mai

Jun

Jul

Ago

Set

Out

Nov

Dez

Total

1990

-

-

-

2

2

10

7

5

1

3

29

161

220

1991

565

261

145

85

26

1

1

-

1

-

1

-

1.086

1992

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

1993

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

1994

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

1995

3

57

51

9

11

2

-

-

1

3

1

-

138

1996

1

2

12

26

20

1

-

1

-

-

-

-

63

1997

1

1

2

2

-

-

-

-

-

-

-

1

7

1998

2

-

5

13

-

-

1

-

-

-

-

-

21

1999

-

3

3

3

2

-

-

-

-

-

-

-

11

2000

-

-

-

2

1

-

2

-

-

-

-

-

5

2001

15

22

49

80

140

71

14

5

5

12

15

39

467

2002

412

624

538

186

21

10

9

-

1

4

16

10

1.831

2003

9

14

8

8

3

1

1

-

-

2

-

1

47

2004

1

1

-

1

-

1

-

-

-

-

-

-

4

2005

-

-

3

1

3

-

-

2

-

2

1

1

13

2006

5

8

10

17

16

10

3

2

1

3

2

2

79

2007*

8

6

47

40

46

16

14

4

6

5

9

17

218

2008*

264

528

645

264

57

14

2

1

-

-

-

-

1.776

Dados da Secretaria Estadual de Saúde do Rio de Janeiro em Janeiro de 2009

Tabela A3 – Óbitos por Dengue Hemorrágica (DH) e Outras Formas Estado do Rio de Janeiro

Anos

DH/SCH

Outras

Anos

DH/SCH

Outras

1990

15

-

 

 

 

1991

24

-

2000

-

-

1992

-

-

2001

13

-

1993

-

-

2002

91

-

1994

-

-

2003

-

-

1995

-

-

2004

-

-

1996

-

-

2005

2

1

1997

1

-

2006

12

-

1998

3

-

2007*

22

15

1999

3

-

2008*

100

140

FONTE: SESDEC-RJ/SAS/SVS/CVE/DTI/SDTVZ

* 2007 e 2008: dados SINAN-RJ sujeitos à revisão e atualizados em 22/01/2009.

 


 

ANEXO II - Tabela A4 - Pluviometria média mensal no Estado do Rio de Janeiro (valores em mm)

Ano

Jan

Fev

Mar

Abr

Mai

Jun

Jul

Ago

Set

Out

Nov

Dez

TOTAL

1985

425

203

225

105

49

44

5

37

128

83

162

249

1715

1986

104

184

179

110

31

5

84

56

49

50

126

313

1290

1987

207

122

127

166

82

95

10

19

79

117

125

239

1386

1988

135

409

146

126

98

77

42

10

51

160

198

193

1645

1989

175

186

110

86

58

81

96

35

109

80

129

154

1300

1990

118

119

118

120

50

26

64

82

105

105

112

139

1160

1991

275

176

231

140

42

34

34

54

88

85

104

156

1419

1992

144

108

136

76

36

12

51

40

113

97

333

166

1312

1993

171

175

98

102

45

61

12

13

69

90

107

229

1172

1994

188

55

227

158

61

52

24

22

20

71

163

131

1170

1995

122

184

142

50

103

20

24

24

107

216

149

217

1359

1996

155

252

207

95

64

61

36

43

122

122

242

209

1609

1997

143

65

86

46

63

36

30

32

43

87

188

110

929

1998

97

71

49

31

30

29

29

30

42

80

95

98

679

1999

230

133

230

97

55

57

49

30

72

89

165

231

1438

2000

252

129

172

47

30

30

43

71

106

86

152

251

1369

2001

96

78

132

62

105

40

55

30

82

167

242

235

1324

2002

183

184

155

52

74

47

29

51

80

48

125

162

1188

2003

271

63

170

38

30

29

28

29

37

45

76

82

897

2004

174

218

90

51

30

28

30

29

33

58

138

150

1028

2005

110

69

75

38

33

29

35

33

98

98

222

186

1026

2006

139

167

153

70

37

38

35

61

123

97

168

263

1352

Nota: Essa tabela foi obtida da média dos dados referentes ás 18 estações pluviométricas do Estado do Rio de Janeiro obtidos do banco de dados da Universidade de Delaware, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia.

 


 

Tabela A5 - Temperatura mensal média no Estado do Rio de Janeiro (valores em °C)

Ano

Jan

Fev

Mar

Abr

Mai

Jun

Jul

Ago

Set

Out

Nov

Dez

1985

22,5

24,5

23,9

22,6

19,5

17,7

17,4

19,6

19,1

21,0

21,9

22,6

1986

24,5

25,2

24,7

23,7

21,7

19,0

17,5

20,0

20,1

21,3

23,6

23,3

1987

24,6

24,5

23,3

23,1

20,4

18,0

19,1

18,5

19,2

21,3

23,1

23,6

1988

26,2

24,0

24,0

22,3

20,2

17,2

15,8

18,2

20,4

20,2

21,1

23,2

1989

23,8

23,9

24,1

22,8

19,1

18,7

16,7

18,7

19,6

19,8

21,5

22,9

1990

25,5

24,4

24,8

24,4

19,9

19,0

18,0

18,1

19,8

22,4

24,3

24,1

1991

23,6

24,3

23,7

22,8

20,3

19,6

17,7

18,9

19,2

21,4

22,2

24,7

1992

24,1

22,4

23,2

22,4

21,1

20,0

18,1

18,6

20,0

21,7

21,9

22,9

1993

25,1

24,8

24,5

23,2

20,3

18,4

18,9

18,4

20,6

22,3

23,6

24,1

1994

23,6

26,0

23,8

22,0

21,3

18,7

18,8

18,7

20,6

22,4

23,2

25,0

1995

25,9

24,9

24,2

22,4

20,2

19,0

19,9

20,7

20,8

20,9

22,5

23,8

1996

25,6

25,5

24,4

22,8

19,4

18,4

17,2

18,7

20,0

21,5

22,2

24,7

1997

24,4

25,2

23,2

22,2

19,9

18,9

18,8

19,2

21,4

21,6

22,7

25,0

1998

25,0

25,6

25,1

23,5

20,3

17,4

18,3

20,2

20,5

21,5

20,0

23,1

1999

24,7

25,1

24,4

21,7

19,4

18,6

18,6

18,2

21,0

19,6

20,5

23,0

2000

24,0

24,9

24,1

23,2

20,4

18,9

17,5

19,1

20,1

23,0

22,2

24,1

2001

25,2

25,8

25,0

23,6

19,9

19,8

18,0

19,7

20,3

21,0

22,3

23,5

2002

23,9

22,8

24,6

23,2

20,4

19,8

17,9

31,1

19,4

23,0

22,9

23,7

2003

23,9

25,6

23,9

22,8

19,8

19,9

18,4

18,0

19,6

21,2

22,4

23,6

2004

23,0

22,9

22,8

22,3

19,3

18,2

17,2

18,2

21,4

20,9

22,3

22,8

2005

23,7

23,2

23,8

23,1

20,7

19,2

17,7

20,1

19,9

22,8

21,6

22,5

2006

24,5

24,8

24,0

22,0

18,9

18,2

18,1

19,5

19,8

21,0

21,6

23,5

  Nota: Esses dados foram obtidos da média da soma das observações das 18 estações meteorológicas do Estado do Rio de Janeiro, obtidos do banco de dados da Universidade de Delaware, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia.  


 

[1]- Palestra dada em dezembro de 2001 no International Institute of Climate Research da Universidade de Columbia por Mariane Hopp com o título “Desenvolvimento de um sistema de alerta do dengue”.

[2]- Complementado com dados obtidos do banco de dados da Universidade de Delaware.

[3] Referências gerais relativas ao modelo utilizado neste trabalho estão disponíveis no artigo do endereço:        
http://ecen.com/eee45/eee45p/prospeccao_tecnologica.htm.

Graphic Edition/Edição Gráfica:
MAK
Editoração Eletrônic
a

Revised/Revisado:
Monday, 31 October 2011
.

Contador de visitas