Modelo preditivo para a proliferação do Aedes aegypti em Itajaí (Santa Catarina): Uma abordagem integrando fatores climáticos locais e globais

Abstract

Contexto: Itajaí, uma cidade costeira em Santa Catarina, enfrenta desafios singulares relacionados à proliferação do Aedes aegypti, vetor de várias doenças. Este artigo apresenta um modelo preditivo desenvolvido para prever os focos de Aedes aegypti na região, considerando a interação complexa entre variáveis climáticas locais e fenômenos globais, como El Niño e La Niña. Metodologia: Utilizando um algoritmo Random Forest, o modelo é capaz de capturar relações não-lineares nos dados, oferecendo insights sobre a influência de fatores climáticos na atividade do mosquito. A escolha deste algoritmo se deve à sua robustez e capacidade de considerar a multiplicidade de fatores que influenciam a proliferação do mosquito. Ao agrupar dados por estação do ano, o modelo incorpora nuances sazonais, refletindo as variações climáticas de Itajaí. Considerações: A integração de padrões climáticos mais amplos destaca a interconexão entre fatores locais e globais. Este modelo oferece uma ferramenta valiosa para as autoridades de saúde de Itajaí, permitindo ações proativas e otimização de recursos no combate ao Aedes aegypti. Em suma, este estudo propõe uma abordagem inovadora e prática para a prevenção de doenças transmitidas por mosquitos, com potencial para impactar positivamente a saúde pública em regiões similares.

Keywords

• Random Forest
• Modelo preditivo
• Variablidade climática
• Aedes aegypti