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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/69097
Type
DissertationCopyright
Open access
Sustainable Development Goals
03 Saúde e Bem-Estar09 Indústria, inovação e infraestrutura
11 Cidades e comunidades sustentáveis
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SUPORTE À DECISÃO PELA LÓGICA FUZZY NO DIAGNÓSTICO AMBIENTAL DO RISCO DE INFESTAÇÃO DE AEDES: SISTEMA AMBIENTE-CLIMA-ENTOMOLÓGICO - ACE ARBOVIRUSIS
Infecções por Arbovirus
Dengue
Lógica Fuzzy
Mapeamento Geográfico
Controle de Vetores de Doenças
Controle de Mosquitos
Análise Espacial
Técnicas de Apoio para a Decisão
Borges, Demetrio Tederiche | Date Issued:
2023
Alternative title
Decision support using Fuzzy Logic in the environmental diagnosis of the risk of Aedes infestation: Environment-Climate-Entomological System - ACE ArboviruSISAuthor
Co-advisor
Comittee Member
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Programa de Pós-Graduação em Vigilância e Controle de Vetores. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Abstract in Portuguese
O Índice de Condição Recinto associado ao monitoramento com ovitrampas é uma ferramenta utilizada para apoiar o direcionamento de ações de controle vetorial de Aedes aegypti no Rio de Janeiro. Neste trabalho será proposto um modelo espaço-temporal integrado na definição de áreas de risco de transmissão da dengue a partir do índice de condição de recinto, dados do levantamento mensal das ovitrampas e dados climáticos. Os parâmetros incertos relacionados ao comportamento e proliferação vetorial do Ae. aegypti serão estimados baseados num sistema de regras fuzzy. Esses parâmetros dependem de hábitos da população para fornecer condições adequadas para manutenção dos criadouros e ainda das condições climáticas e ambientais. Dados foram obtidos junto à coordenação da área programática 1.0 do município do Rio de Janeiro, no período de 2015 a 2022. O Sistema Ambiente-Clima-Entomológico - ACE ArboviruSIS implementa uma nova metodologia de avaliação da utilização do índice de condição recinto associado ao monitoramento com ovitrampas e dados climáticos por Lógica Fuzzy, desenvolvido no software Excel, com uso de linguagem VBA (Visual Basic for Applications) para construção de interface e conexão com Banco de dados em Access. Por fim, foi gerado um modelo do tipo Mamdani, cuja saída será uma análise risco de dengue na identificação de áreas com diferentes graus de pertinência e obtenção do mapa com a classificação de cada área como prioritária, transição (que pode se tornar prioritário ou não) e não prioritário. Foram realizadas simulações e análise de diferentes cenários das áreas de risco de transmissão de dengue. Foi realizada uma análise espacial que permitirá identificar os níveis de prioridade para ajudar na tomada de decisão sobre as características determinantes de cada área.
Abstract
The use of the Premise Condition Index associated with monitoring using ovitraps to support the targeting of Aedes aegypti vector control actions in Rio de Janeiro. In this work, an integrated space-time model will be proposed to define dengue transmission risk areas based on the premise condition index, monthly ovitraps survey data, climate, and environmental data. Uncertain parameters related to the vector behaviour and proliferation of Ae. aegypti will be estimated based on a fuzzy rule system. These parameters depend on population habits to provide suitable conditions for breeding site maintenance, as well as on climate and environmental conditions. Data were obtained from the coordination of programmatic area 1.0 of the municipality of Rio de Janeiro from 2015 to 2022. The ACE ArboviruSIS system implements a new methodology for evaluating the use of the premise condition index associated with monitoring using ovitraps and climate data by Fuzzy Logic, developed in the Excel software, using VBA (Visual Basic for Applications) language for interface construction and connection to an Access database. Finally, a Mamdani-type model was generated, the output of which will be a dengue risk analysis identifying areas with different degrees of relevance and obtaining a map classifying each area as priority, transition (which may become a priority or not), or non-priority. Simulations and analysis of different scenarios for dengue transmission risk areas were performed. A spatial analysis was conducted to identify priority levels to assist in decision-making regarding the determining characteristics of each area.
DeCS
AedesInfecções por Arbovirus
Dengue
Lógica Fuzzy
Mapeamento Geográfico
Controle de Vetores de Doenças
Controle de Mosquitos
Análise Espacial
Técnicas de Apoio para a Decisão
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