Submitted by Gizele Lima (gizele.lima@inpa.gov.br) on 2017-05-23T14:08:20Z No. of bitstreams: 2 Bruna Wolfarth-Couto TESE_2015 FINAL IMPRIMIR.pdf: 10092268 bytes, checksum: 5b52c71522091ce96736ecde1da80908 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T14:08:20Z (GMT). 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Methods applied for the data analysis were divided in three processes: 1 - Data Cleaning to identify absent data, data interval and data consistency; 2- Filtering for malaria cases data and fluviometric data; and 3- Analysis of coherence and phase of wavelets to identify dominant modes of variability between variables. Results were divided in three chapters and demonstrated that: 1- the data set of SIVEP-Malaria show some limitations to fill the forms of notification in the spreadsheets of the Amazonas State, but this is an important and effective system to plan actions of control; 2- with respect to seasonal standards of malaria and hydrological variability, it is indicated seasonal trends of malaria from the wave shifting of high levels of the rivers. Peaks of malaria cases occurred between 1 and 4 months after the river high levels and have different characteristics according to the basin region analyzed; 3- the correlation of precipitation anomaly and river water level with malaria cases indicated that these variables oscillate mainly at the annual variability scale, however, other oscillations can be identified. Precipitation and river water level showed lags in relation to malaria cases, varying approximately 45 days before and after rain peaks and from 1 to 3 months after the peak of river water level. The understanding of the relationship of precipitation and river water level can clarify the impact of climatic and hydrological variables on the malaria cases. Plans of actions that consider the current environmental and climatic conditions for each location joined to the understanding of the lags between hydrological regimes and precipitation are fundamental keys to the monitoring and controlling of the malaria disease. / Com a finalidade de verificar a confiança dos dados disponibilizados pelo SIVEP-Malária e examinar a relação das variáveis de precipitação e nível d'água na resposta dos casos de malária, a proposta deste trabalho foi avaliar os casos autóctones do Estado do Amazonas para o período de 2003 a 2014, aplicar alternativas para reduzir margens de erros nos dados, analisar as tendências dos padrões sazonais da malária com relação à variabilidade hidrológica local e identificar o comportamento temporal da relação dos casos de malária com as variáveis de precipitação e nível d'água. Os métodos aplicados nas análise foram compreendidos em 3 processos: 1 - Tratamento tipo Data Cleaning para identificação de dados ausentes, intervalo e consistência dos mesmo; 2- Filtragem dos dados de casos de malária e dados fluviométricos e 3- Análise de Coerência e Fase de Ondeletas para a identificação dos modos dominantes de variabilidade entre as variáveis. Os resultados, divididos em 3 capítulos distintos, demonstraram que: 1- O Banco de dados do SIVEP-Malária apresenta algumas limitações no preenchimento das fichas de notificação das planilhas do Estado do Amazonas, porém é um sistema importante e eficaz para o planejamento das ações de controle; 2- Com relação aos padrões sazonais da malária e da variabilidade hidrológica, foram indicadas tendências de modulação da sazonalidade da malária a partir do deslocamento da onda de cheia dos rios. Os picos de casos de malária foram exibidos entre 1 a 4 meses após as cheias dos rios e possuem características distintas de acordo com a porção da bacia analisada; 3- O cruzamento das séries de anomalia de precipitação e nível d'água com os casos de malária indicaram que as variáveis oscilam principalmente na escala de variabilidade anual, no entanto outras oscilações puderam ser identificadas. A precipitação e o nível d'água apresentaram defasagens em relação aos casos de malária, variando aproximadamente 45 dias antes ou depois dos picos de chuva e em média de 1 a 3 meses após o pico de nível d'água. O entendimento da relação das variáveis de precipitação e nível d'água dos rios esclarecem o vínculo das variáveis climáticas e hidrológicas sobre as respostas que elas provocam sobre a malária. Planos de ações que contemplem a realidade ambiental e climática de cada localidade somado às condições de defasagens dos regimes hidrológicos e pluviométricos são elementos fundamentais para o monitoramento e auxílio no controle da doença.