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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSantos, Jader de Oliveira-
dc.contributor.authorOliveira, Liza Santos-
dc.date.accessioned2021-12-14T17:35:45Z-
dc.date.available2021-12-14T17:35:45Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Liza Santos. Análise da autocorrelação espacial dos casos e óbitos confirmados de Covid-19 em Fortaleza, Ceará. 2021. 33f. Monografia ( Bacharelado em Geografia) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/63003-
dc.description.abstractContamination by COVID-19 affects different scales of society and, especially in urban and globalized environments, it encounters various transmission vectors, such as the large population and displacements between city neighborhoods and other spaces. In the city of Fortaleza, from January 2020 to April 2021, a total of 138,794 cases and 7,080 confirmed deaths were registered. Therefore, the research proposed to analyze the spatial correlation of confirmed cases and deaths from COVID-19 in the city of Fortaleza - Ceará, investigating the distribution pattern and the spatial autocorrelation of the number of infections and deaths caused by the disease. In the research, population data from the municipality were used, obtained through the 2021 epidemiological bulletin of the City of Fortaleza and the Municipal Health Department (SMS). Data referring to confirmed cases and deaths of COVID-19 were obtained through the Health Transparency Platform of Ceará, Integra SUS, in the period between January 2020 and April 2021. To carry out the study, descriptive statistical techniques were used and spatial analysis of data such as the Global Moran Index and Local Indicators of Spatial Association (LISA). According to the results, the central territories of the city concentrate the neighborhoods with spatial autocorrelation with High-High and Low-High patterns, with the first being the most expressive; in the east side of the city, there is a Low-Low and High-Low pattern. Thus, the analysis of spatial self-correction and spatialization of the disease is of fundamental importance for understanding how COVID-19 is configured in the territory.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectCovid-19pt_BR
dc.subjectáreas de contaminaçãopt_BR
dc.subjectautocorrelação espacialpt_BR
dc.subjectFortalezapt_BR
dc.titleAnálise da autocorrelação espacial dos casos e óbitos confirmados de Covid-19 em Fortaleza, Ceará.pt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrA contaminação pela COVID-19 atinge diversas escalas da sociedade e, em especial no meio urbano e globalizado, encontra vários vetores de transmissão, como a grande quantidade populacional e os deslocamentos entre bairros da cidade e demais espaços. No município de Fortaleza, no período de janeiro de 2020 a abril de 2021 registrou-se um total de 138.794 casos e 7.080 óbitos confirmados. Assim, a pesquisa se propôs a analisar a correlação espacial dos casos e óbitos confirmados de COVID-19 na cidade de Fortaleza, capital do Estado do Ceará, investigando o padrão de distribuição e a autocorrelação espacial do número de infecções e óbitos pela doença. Na pesquisa, utilizaram-se dados populacionais do município, obtidos através do boletim epidemiológico de 2021 da Prefeitura de Fortaleza e da Secretaria Municipal de Saúde (SMS). Os dados referentes aos casos e óbitos confirmados de COVID-19 foram obtidos através da Plataforma de Transparência da Saúde do Ceará (Integra SUS), no período de janeiro de 2020 e abril de 2021. Para realização do estudo, utilizaram-se técnicas de estatística descritiva e espacial de dados, como o Índice de Moran Global e os Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA). De acordo com os resultados, os territórios centrais da cidade concentram os bairros de autocorrelação espacial com padrão Alto-Alto e Baixo-Alto, sendo o primeiro o mais expressivo; já na zona leste da cidade, observa-se um padrão Baixo-Baixo e Alto-Baixo. Assim, a análise da autocorreção espacial e espacialização da doença é de fundamental importância para o entendimento de como a COVID-19 se configura no território.pt_BR
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GEOGRAFIA-BACHARELADO - Artigo

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