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http://www.repositorio.uem.mz/handle258/1430
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Vilanculos, Agostinho | - |
dc.contributor.author | Augusto, Eunísio Arnaldo Carlos | - |
dc.date.accessioned | 2025-07-07T10:01:34Z | - |
dc.date.issued | 2025-01-30 | - |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.uem.mz/handle258/1430 | - |
dc.description.abstract | A malária é uma doença infecciosa causada por protozoários do género Plasmodium, responsável por elevada morbimortalidade, especialmente em Moçambique. A doença afecta, de forma desproporcional, populações de baixa renda devido ao limitado acesso a tratamentos eficazes, à falta de saneamento adequado e à ausência de medidas preventivas eficazes. Esta dissertação procura desenvolver uma perspectiva voltada para a análise dos condicionantes naturais da ocorrência da doença, particularmente no que se refere ao clima (variabilidade da temperatura e precipitação) e uma avaliação voltada para os condicionantes ambientais que concorrem para a incidência da doença no país. Através da análise da previsão climática sazonal para a época de 2020-2021, foi possível representar a probabilidade de ocorrência da malária nesse período. Essa representação permitiu identificar áreas com maior risco, associadas a condições climáticas favoráveis à proliferação do vector da doença. Utilizando a ferramenta Forecast Interpretation Toolkit, foi possível obter a probabilidade de precipitação para os períodos de outubro-novembro- dezembro (OND) de 2020 e janeiro-fevereiro-março (JFM) de 2021. Com o apoio do ArcMap, foi realizada uma Análise Multicritérios, também conhecida como análise hierárquica de pesos, amplamente utilizada no geoprocessamento para integrar diversas variáveis. Nesse processo, foram consideradas as variáveis de vegetação, capacidade de retenção de água, probabilidade de precipitação e temperatura média anual, permitindo assim uma análise espacial mais precisa e fundamentada. Este trabalho também incluiu a análise da correlação entre a ocorrência de casos de malária e variáveis climáticas, como temperatura mínima, temperatura máxima, precipitação e humidade relativa, abrangendo o período de 2010 a 2020. O objectivo foi avaliar a relação existente entre a variação climática e a incidência da doença. Observamos que a incidência da malária é influenciada por uma combinação de factores climáticos, como temperatura, humidade relativa e precipitação, juntamente com determinantes naturais e condicionantes sociais, que desempenham um papel importante na propagação da doença. Procederam-se as correlações por intermédio de métodos quantitativos, no qual se estabeleceram os cálculos de correlação através da estimação do coeficiente de Pearson. De uma maneira geral, em algumas províncias os resultados demostraram que a precipitação tem uma influência imediata no aumento de casos de malária - sazonal e anual, ao passo que a temperatura é favorável ao longo de todo o ano | en_US |
dc.language.iso | por | en_US |
dc.publisher | Universidade Eduardo Mondlane | en_US |
dc.rights | openAcess | en_US |
dc.subject | Malária | en_US |
dc.subject | Previsão climática sazonal | en_US |
dc.subject | FIT | en_US |
dc.subject | ArcMap | en_US |
dc.subject | Forecast Interpretation Toolkit | en_US |
dc.subject | Climate seasonal forecast | en_US |
dc.title | Uso da previsão climática sazonal sarcof para avaliação do risco de ocorrência de casos de malária para 2020-2021 em Moçambique | en_US |
dc.type | thesis | en_US |
dc.description.embargo | 2025-07-03 | - |
dc.description.resumo | Malaria is an infectious disease caused by protozoa of the Plasmodium genus, responsible for high morbidity and mortality rates, particularly in Mozambique. The disease disproportionately affects low-income populations due to limited access to effective treatments, lack of adequate sanitation, and the absence of effective preventive measures. This dissertation aims to develop a perspective focused on analyzing the natural determinants of the disease's occurrence, particularly regarding climate (temperature variability and precipitation), and to assess the environmental factors that contribute to the incidence of the disease in the country. Through the analysis of seasonal climate forecasts for the 2020-2021 period, it was possible to represent the probability of malaria occurrence during this timeframe. This representation enabled the identification of areas at higher risk, associated with climatic conditions favorable to the proliferation of the disease vector. Using the Forecast Interpretation Toolkit, it was possible to obtain precipitation probability data for the October-November-December 2020 and January-February-March 2021 periods. With the support of ArcMap, a Multi-Criteria Analysis was conducted, also known as a weighted hierarchical analysis, widely used in geoprocessing to integrate various variables. In this process, the variables considered were vegetation, water retention capacity, precipitation probability, and annual average temperature, thus enabling a more precise and well-founded spatial analysis. This study also included an analysis of the correlation between malaria cases and climatic variables such as minimum temperature, maximum temperature, precipitation, and relative humidity, covering the period from 2010 to 2020. The objective was to evaluate the relationship between climate variation and the incidence of the disease. The results indicated that malaria incidence is influenced by a combination of climatic factors such as temperature, relative humidity, and precipitation, along with natural determinants and social conditions, which play a significant role in the spread of the disease. Correlations were established through quantitative methods, specifically using Pearson's correlation coefficient estimation. Overall, in some provinces, the results demonstrated that precipitation has an immediate influence on the increase in malaria cases — both seasonally and annually — while temperature remains a favorable factor throughout the year | en_US |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado - DF - FC |
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