International Journal of Health Geographics, 2007; 6: 7-7 (más artículos en esta revista)

Hábitat idoneidad de la cartografía Anopheles darlingi en los alrededores de la planta de energía hidroeléctrica Manso embalse, Mato Grosso, Brasil Central

BioMed Central
Peter Zeilhofer (pitalike@terra.com.br) [1], Emerson Soares dos Santos (emer.santos @ uol.com.br) [1], Ana Ribeiro LM (anadarlingi@yahoo.com.br) [2], Rosina D Miyazaki (miya@vsp.com.br) [2], Marina dos Santos Atanaka (slcs@terra.com.br) [3]
[1] Departamento de Geografía, Universidad Federal de Mato Grosso, Av. F. Corrêa, Cuiabá, Brasil
[2] Instituto de Biología, Universidad Federal de Mato Grosso, Av. F. Corrêa, Cuiabá, Brasil
[3] Instituto de Salud Pública, Universidad Federal de Mato Grosso, Av. F. Corrêa, Cuiabá, Brasil

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Resumen
Fondo

Centrales hidroeléctricas aportan más del 78% de Brasil la generación de electricidad, pero los embalses del país son posibles nuevos hábitats para los principales vectores de la malaria. En un estudio de caso en los alrededores de la planta de energía hidroeléctrica Manso en el estado de Mato Grosso, Brasil Central, adecuación del hábitat de Anopheles darlingi se estudió. Hábitat perfil se caracteriza por la recogida de datos sobre el medio ambiente. La teleobservación y los SIG se aplicaron técnicas para extraer espacial capas adicionales de uso de la tierra, la distancia mapas, características de socorro y para la construcción de modelos espaciales.

Resultados

El análisis de regresión logística y curvas ROC indican relaciones significativas entre el medio ambiente y la presencia de An. darlingi. Las probabilidades de presencia varían fuertemente en función de la cubierta vegetal y la distancia de la costa del lago. Vector presencia se asoció con la proximidad espacial al embalse y semi-bosques caducifolios seguido por Cerrado del bosque. Vector ausencia se asoció con vegetación abierta formaciones como los pastizales y zonas agrícolas. Suponemos que la falta de diferencias significativas de la lucha entre la incidencia de lluvias y secas están asociadas con la disponibilidad de hábitat de cría antropógenas del embalse a lo largo del año.

Conclusión

Imagen satelital de clasificación y multitemporal costa DEM a través de simulaciones basadas en SIG-análisis consisten en una valiosa herramienta para el modelado espacial de A. darlingi hábitats estudiados en la zona de depósito de energía hidroeléctrica. Vector presencia es significativamente mayor en las zonas boscosas cerca de los depósitos en bahías protegidas del viento y la acción de las olas. La construcción de nuevos embalses en el marco del tropicales, sub-húmedas condiciones climáticas, por lo tanto, debe ir acompañada de entomologic estudios para predecir el riesgo de epidemias de paludismo.

Fondo

La malaria es causada por parásitos protozoarios del género Plasmodium y es transmitida, en el centro de Brasil, principalmente de Anopheles darlingi raíz y otros cuatro dipters especies de anofelinos el género: Anopheles aquasalis, Anopheles albitarsis, Anopheles cruzi y Anopheles bellator. An. darlingi es considerada como la más anthropophilic y endophilic entre las especies amazónicas anofelinos [1]. El hábitat preferente de reproducción de A. darlingi es en las zonas de todavía, el agua potable, y los adultos pueden volar hasta 7 km para descanso y alimentación [2].

En Brasil, la malaria es endémica en la región amazónica central. Roberts et al. [3] reportó un aumento de la incidencia de la malaria en la Amazonía en los principios y mediados de los noventa debido a los cambios en las estrategias de lucha contra el paludismo (reducción de los residuos de casa de pulverización). En 2002, los casos han reducido ligeramente, a 349873 casos [4]. Más del 99% de todos los casos en Brasil se han observado en la región amazónica, que incluye el estado de Mato Grosso [5]. En el sur de Mato Grosso, An. darlingi es abundante, pero no las epidemias de paludismo aún no han sido observados. Brotes epidémicos, sin embargo, son un riesgo latente, especialmente en las zonas con una alta densidad de vectores.

Centrales hidroeléctricas aportan más del 78% de Brasil la generación de electricidad. Con una estimación de crecimiento de la demanda de alrededor del 4,5% al año, la implantación de nuevas plantas de energía está en curso [6]. La fase de llenado de la planta de energía hidroeléctrica Manso embalse, situado a unos 100 km al norte de Cuiabá, capital del estado de Mato Grosso, se inició en noviembre de 1998 y concluyó en 2001. En su más alto nivel operativo, el embalse ocupa una superficie de aproximadamente 427 km 2, y es un potencial nuevo hábitat para los vectores del paludismo [7].

Percepción Remota y Sistemas de Información Geográfica (SIG) se ha convertido en un innovador e importante componente en la salud pública y epidemiología [8], y ha sido ampliamente utilizado para la supervisión, vigilancia y elaboración de mapas de hábitat del vector espacial y modelado de las enfermedades transmitidas por vectores [9 ]. Thomson et al. [10], así como Rogers et al. [11], han dado un panorama general de la aplicabilidad de la Tierra-los satélites de observación para el estudio de la ecología y la previsión de la malaria. Papa et al. [12], Beck et al. [13] y Roberts et al. [14] han dado ejemplos de aplicación para la elaboración de mapas de vectores de malaria, señalando la idoneidad de alta resolución Teledetección (RS) de datos, como la de Landsat ETM SPOT o sistemas, para la vegetación y cartografía de la cubierta terrestre. Nuevos disponibles las imágenes de muy alta resolución, sistemas de RS, como Ikonos y QuickBird se encontraron para mejorar resultados de los mapas de las pequeñas larvas de los hábitats o la cubierta vegetal en paisajes muy estructurado [15, 16].

En su visión global de aplicación de RS técnicas para el análisis de vectores de enfermedades, Beck et al. [9] mencionado factores tales como la vegetación y cultivos tipo, la vegetación verde, la deforestación y la estructura del paisaje que sean pertinentes para la evaluación de la malaria de cría, descanso y alimentación de los hábitats. La transmisión de la malaria en la Amazonia brasileña se ha encontrado que el comportamiento positivo relacionado con la deforestación [17], debido al aumento de las poblaciones que están en contacto directo con los vectores y que son comúnmente viven en condiciones precarias de vivienda, la nutrición y la atención de la salud, los factores que favorecen la malaria transmisión y que complica el control de vectores [18, 19]. Vittor et al. en 2006 [20] informó de un sorprendente aumento en las tasas de morder humanos de An. darlingi densidades en las zonas deforestadas en la Amazonia peruana. Castro et al. [21] mencionado por un área de estudio en Rondonia que la transmisión de la malaria en las primeras etapas de las fronteras del asentamiento está dominado por los riesgos ambientales, mientras que en las ocupaciones consolidadas riesgo de infección está determinado principalmente por factores de comportamiento.

Singer & Castro [22] señaló que la reproducción natural principales lugares de An. darlingi en el Amazonas se encuentran en los márgenes del bosque, cuando dentro de las selvas vírgenes, ideal hábitats de cría son escasos, ya que el agua es ácida y la sombra parcial a favor de esta especie está ausente. Además, la construcción de caminos rurales con frecuencia crea sitios de reproducción permanente de An. darlingi, como consecuencia de drenaje deficiente [21]. Los estudios realizados en la sabanas de la Amazonia brasileña siguen siendo raros, ya que no se consideran regiones endémicas [23].

El seguimiento de los humedales - tanto natural como artificial - y las inundaciones es fundamental, como cuerpos de agua son el hábitat de cría de larvas de Anopheles [2]. En Belice, An. darlingi densidades se han encontrado que el comportamiento positivo en relación con los tipos de vegetación de ribera [24]. Principales hábitats de reproducción se sombreada o parcialmente sombreadas manchas de residuos flotantes y sumergidos plantas a lo largo de arroyo y márgenes del río. El estudio global de Keiser et al. [25] concluyen que la implantación de presas favor hábitat idoneidad de vectores de malaria. En Brasil, el aumento de la transmisión de la malaria se ha informado por el gran embalse de Balbina, Tucuriu, Samuel Itaipú y [25, 26]. Vasconcelos et al [17], así como Tadei et al [27], mencionó que la acumulación de nutrientes en los embalses pueden favorecer el crecimiento de vegetación acuática, importante hábitat para la reproducción Un darlingi. Como se indica para el Bajo Kihansi planta de energía hidroeléctrica en Tanzania, los órganos artificiales de agua puede incluso introducir la malaria en zonas que no sabe que tienen la enfermedad [28]. A escala local, la expectativa de un aumento de las densidades de vectores en torno a los embalses se supone que varían en función de la distancia desde la costa y la proximidad a las porciones de la reserva adecuada como hábitats de cría [17, 25, 29]. En el Sistema de Información Geográfica enfoques basados en estos factores pueden ser derivados de Digital Elevation Model (DEM) el análisis [15].

Mosquito actividad que se supone que es fuertemente influenciado por factores ambientales como temperatura, humedad, velocidad del viento y fase lunar, por lo que debe considerarse en el modelo espacial de construcción [23, 30, 31].

En el presente estudio se informe sobre nuestra experiencia de la aplicación basada en satélites de teleobservación de la vegetación y el uso de la tierra cubierta y sistema de información geográfica (SIG), técnicas de análisis basadas en marcos alemanes para el estudio de adecuación del hábitat del vector de la malaria Anopheles darlingi raíz. En nuestra zona de estudio, la planta de energía hidroeléctrica Manso influencia en la zona central sur del estado de Mato Grossso (Brasil Central), la malaria no es endémica, pero en 2006, un caso se informó de la "Bom Jardim" solución (Fig. 1] . A pesar de los reasentados antiguos habitantes de las zonas inundadas por el embalse, la zona de estudio es frecuentemente visitado por los turistas, principalmente de la ciudad de Cuiabá, que utilizan el lago para fines de recreación durante los fines de semana. Como mono fauna, que se cree que es el principal animal de acogida de parásitos de la malaria, es común en los bosques Cerrado y los bosques de galería [32], presentó la evaluación del hábitat debe ser considerado como un riesgo potencial de transmisión de evaluación. Nuestra atención se centra en la influencia de la planta de energía hidroeléctrica Manso embalse en el vector de incidencia, la aplicación de regresiones logísticas y modelo de prueba de sensibilidad y especificidad de las curvas ROC. Distribución espacial y temporal del vector se relaciona con el depósito climáticas y factores ambientales (temperatura, humedad, precipitación, la cubierta terrestre, la distancia a los posibles hábitats de reproducción, la morfología litoral depósito) con el fin de presentar un mapa detallado de la idoneidad del hábitat de vectores que podrían proporcionar los base para el desarrollo de una malaria sistema de alerta temprana.

Métodos
Área de estudio

La Figura 1 muestra la ubicación del motor Manso embalse a 15 ° 11'25 "y 14 ° 44'42" de latitud sur y 55 ° 52'46 "y 55 ° 19'23" de longitud oeste, a unos 100 km al norte de Cuiabá, en la parte sur del estado brasileño de Mato Grosso. En su nivel máximo de operación de 287,5 m NN, el embalse ocupa una superficie de aproximadamente 427 km 2. La temperatura media anual de la semi húmedo clima tropical es de aproximadamente 26 ° grados Celsius, y se estima que las precipitaciones altura de aproximadamente 1750 mm con dos períodos distintos: aproximadamente el 80% de la precipitación ocurre entre noviembre y abril, mientras que la precipitación media mensual en junio y agosto es por encima de 20 mm. El área de estudio se encuentra en la central región del Cerrado brasileño, un bioma sabana, que, principalmente debido a factores edáficos, incluye formaciones que van desde pastizales abiertos a densos bosques. Vegetación sistemas de clasificación distinguir dos formaciones de matorral denso de los bosques o en el bioma Cerrado: Cerrado los strictu sensu (densa, en su mayoría arbustos mesophyllous con un sotobosque de hierba) y cerradão (bosques, en su mayoría mesophyllous árboles) [33]. El término sabana utilizado en este caso se refiere a estas dos formaciones de vegetación. Bosque nativo y matorrales que rodean el embalse han sido deforestadas y en parte utilizados para la ganadería extensiva. Semi-bosques caducifolios se desarrollan a lo largo de la red hidrográfica y en las rampas de la scarps del escudo central brasileño. Ex habitantes de las zonas inundadas han sido reasentados en seis comunidades de nueva creación en la parte sur del lago región (Fig. 1]. La proximidad a la aglomeración urbana de Cuiabá y Várzea Grande, con más de 700000 habitantes, ha dado lugar a importantes procesos de transformación del suelo en el entorno del lago, con una intensa actividades de esparcimiento, especialmente los fines de semana, de una población muy móvil.

El trabajo sobre el terreno y organización de datos

156 adultos, campañas de recogida de vectores se realizaron a un total de 22 sitios entre mayo de 2000 y septiembre de 2002. De tres a cinco personas llevó a cabo el muestreo de los adultos durante cuatro horas períodos, la elaboración de un conjunto de datos de la tasa de morder (HBr) que siguió el hombre mordiendo técnicas de recolección de protocolo por la OMS [34]. La transmisión de la malaria riesgo a los investigadores sobre el terreno durante la encuesta entomológica puede considerarse bajo. Durante el período de muestreo malaria caso no se informó para el área de estudio.

En cada sitio, las capturas se realizaron con una boca de succión del aspirador en cuatro puntos de muestreo, en los intercambios intracomunitarios-, y por extra-domicilio situaciones y en cuatro períodos consecutivos por hora, iniciando primera colección período al comienzo del atardecer. Especímenes capturados fueron colocados en viales que contienen el 70% de etanol para su posterior identificación. Temperatura del aire y la humedad relativa se midieron cada hora durante el período de muestreo (Tabla 1]. La fase lunar se registró para cada fecha de muestreo.

Potencia máxima por hora de morder las tasas de uno de los cuatro períodos de muestreo se utilizaron como variable dependiente.

Entomologic Todos los conjuntos de datos, incluyendo coordenadas geográficas de los sitios y las condiciones ambientales (temperatura, humedad relativa, la fase lunar, la velocidad del viento) se unieron en una base de datos, desarrollado en virtud de un Access / VB medio ambiente (Microsoft Inc), que incluye módulos para el cálculo morder humanos de las tasas diferenciadas para las especies.

Conjuntos de datos espaciales y su tratamiento

Figura 2 se ofrece una visión general del tratamiento de datos de secuencia para An. darlingi cartografía del hábitat en la planta de energía hidroeléctrica Manso región. Las coordenadas geográficas de sitios de muestreo se determinaron mediante la utilización de un Garmin XL12 (Garmin Ltd, Olathe, Kansas) el sistema de posicionamiento global (GPS) y exportados a los Access 2000 (Microsoft) base de datos de entomologic datos y observaciones de campo del medio ambiente, que se había vinculado a un 3,2 ArcView GIS medio ambiente (ESRI, Redlands, CA).

Todos los Sensores Remotos y SIG fueron los conjuntos de datos georeferenciados de acuerdo con el catastro digital, disponible a partir de FURNAS en una escala 1:25.000 proyección UTM. Cinco capas de datos espaciales se elaboraron para examinar su exploratorio poder de predicción de la presencia de vectores (Cuadro 2]. Ocupación del suelo fue clasificado por multiespectral de imágenes Landsat ETM de 2 de julio de 2000 (WRS 226/70). Los seis bandas ETM con 30 m de resolución espacial (1-5, 7) se clasificaron, aplicando el algoritmo de máxima verosimilitud aplicado en la primavera de software SIG 4,2 (INPE, São José dos Campos, Brasil). Dado que ninguna de imágenes de alta resolución está disponible a precios razonables para el período evaluado sobre el terreno de las campañas (2000-01), tuvo que basar cartografía de la cubierta terrestre para la caracterización del hábitat exclusivamente en las imágenes Landsat ETM. Un total de 57 sitios terreno la verdad se visitaron sobre el terreno durante las campañas de 2000 y 2001, en un muestreo estratificado con el fin de obtener muestras de clase la completa extensión de la zona de estudio. Como las unidades de la cubierta vegetal son por lo general medida, tamaño medio terreno la verdad de los sitios fue alrededor del 54 ha. El algoritmo de clasificación fue entrenado por la mitad de los sitios, mientras que la otra mitad se utiliza para la validación cruzada. Para parameterize la cubierta vegetal de vectores puntos de muestreo, se determinó la cobertura predominante en un radio de 200 metros, aplicando una mayoría con un filtro de 13 × 13 matriz. La cubierta vegetal clase numérica entonces se codificarán con arreglo a los esperados influencia positiva en las densidades del vector (Pastos / agricultura: 1, Savannah: 2, Bosque: 3).

De modelos digitales de elevación se interpolados usando plani-altimétrico de la información 1:25.000 mapa topográfico de la zona de depósito de aplicar el algoritmo Topogrid [35] aplicado en ArcInfo 7.2.1 (ESRI, Redlands, CA). Isolíneas con 1 m de resolución vertical se combinaron con digitalizadas red fluvial, según se detalla a través de FURNAS fotogramétrico stereoplotting lago antes del llenado.

Pendiente y aspecto capas se crearon la aplicación de rutinas estándar de SIG. Un procedimiento de filtrado de convolución con un 13 × 13 ventana continuación se aplicó para obtener los promedios ponderados de acuerdo a la distancia al vector de puntos de muestreo en los 200 metros de radio.

Reservoir prórroga fue el modelo para cada fecha de muestreo entomologic utilizando agua a nivel de datos de seguimiento a la represa hidroeléctrica. Consulta espacial continuación se aplicó para obtener el sitio de depósito distancias entomologic durante cada campaña de muestreo.

Una forma de depósito Índice litoral se desarrolló sobre la base de la hipótesis de que el lago bahías favorecen la reproducción del vector, ya que están más protegidos del viento y las olas que penínsulas. Costas simulada para cada toma de muestras de datos fueron segmentados en 30 m arcos. A continuación, una forma de índice para el arco más cercano a cada lugar de muestreo se determinó por la ejecución de una secuencia de procedimientos de análisis espacial (Fig. 2]. En primer lugar, el uso de la tierra capa fue recodificado en dos clases: la tierra y el agua. A través de una región cada vez mayor segmentación del procedimiento, capas vectoriales de las costas en cada fecha de muestreo entomologic fueron simuladas. Un filtro de convolución espacial con un niño de 9 × 9 ventana, que operan en la tierra de la capa de agua se aplica luego a contar y atributo número de píxeles de agua en el barrio de cada píxel. Superposición de los procedimientos aplicados para extraer una tierra / agua ratio para cada fecha de muestreo. A distancia mapa que describe la distancia de cada línea costera a la siguiente sitio de muestreo fue modelada. De esta forma, costa píxeles de una península margen tienen ratios debajo del 0,5, mientras que la costa píxeles en las bahías tienen una proporción superior al 0,5. Alcance de vuelo estimaciones de An. darlingi varían entre 2 y 7 km [2]. El estudio global de Keiser et al. [25] supone una serie de 2 km para estimar las poblaciones de bajo riesgo de paludismo en zonas de influencia presa. Teniendo en cuenta el mínimo nivel de agua del embalse, el 19 de los 22 puntos de muestreo se encuentra a una distancia máxima de 2 km del depósito de margen. Por estos puntos, a 2 kilometros de amortiguación y se creó un promedio de los índices de costa, ponderada por la distancia entre la costa y los elementos punto de muestreo. Para los dos restantes puntos (distancia mínima a nivel de agua entre 2 y 2,6 km respectivamente), un promedio ponderada de los índices de costa en un radio de la distancia mínima más el 10% (2,2 y 2,9 km respectivamente).

Modelo espacial de la construcción de regresión logística

La regresión logística es una técnica de modelado para describir la relación entre una variable respuesta y una o más variables explicativas, donde la variable respuesta sigue una distribución binomial. Para modelar la probabilidad p de que se produzca un binario o resultado dicotómico, combinación lineal de las variables descriptor se toma, cuyos resultados se transforman a situarse entre 0 y 1. Para el análisis, la variable dependiente, en nuestro caso la velocidad de bocado Humanos (HBr), tiene que ser recodificada de acuerdo con un valor umbral, que determina el número de verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos. El modelo de regresión logística puede escribirse como:

ln [p / (1-p)] = a + bx + e (1)

donde:

p: probabilidad de que el evento se produce Y

ln [p / (1-p)]: log odds ratio, o "logit"

a: coeficiente en el término constante,

B: coeficiente (s) en la variable independiente (s),

X: variable independiente (s), y

e: término de error.

La capacidad de discriminación de modelos de regresión logística se puede medir de cruz-la clasificación de las observaciones y las predicciones en un período de dos por dos-mesa, y el cálculo de índices de clasificación de rendimiento [36], como el de Cox & Snell R Square. Para superar el esencialmente arbitraria elección de un valor umbral necesario en este enfoque, receptor de funcionamiento característico (ROC) las curvas se han propuesto para la validación de modelos. ROC evalúa la exactitud de predicción en una distribución de probabilidades umbral (de corte) y puede ser representado gráficamente trazando la tasa de falsos positivos (1-especificidad) en contra de la verdadera tasa positiva (sensibilidad o 1 - la tasa de falsos negativos) sobre la Y - eje. La precisión de un modelo de regresión logística de prueba (es decir, la capacidad de la prueba para clasificar correctamente los casos con una cierta condición y los casos sin la condición) que puede ser medido por el área bajo la curva ROC. Un área de 1 representa un lugar idóneo de prueba, mientras que una superficie de 0,5 representa un valor de prueba. El análisis estadístico se realizaron con SPSS, Rel. 10.0 (SPSS Inc, Chicago, IL)

Resultados
Humanos morder las tasas

An. darlingi es ampliamente descrito como un endophilic o endophagic [37]. En las campañas en y alrededor de viviendas de mejor calidad, sin embargo, como las realizadas en las zonas residenciales de las centrales hidroeléctricas de Samuel, Balbina, y Tucurui, sólo el 0,6% de An. darlingi especímenes habían sido capturados en el interior de las casas. Como se muestra en la Fig. 3, HBr máximo de extra-domicilio capturas eran mucho más altos que los del peri-domicilio y dentro de domicilio observaciones. Participar captura de dos temporadas, de Student para datos apareados muestra los resultados de la prueba de Wilcoxon en diferencias altamente significativas (p <0,01).

Tras la argumentación de Charlwood [37], suponemos que estos resultados podrían ser una función de la calidad de la vivienda: todas las familias reasentadas han obtenido viviendas de nueva construcción. Como nos centramos en el presente estudio sobre la influencia de factores ambientales sobre la idoneidad del hábitat que sólo se consideran extra-domicilio muestras para la construcción de modelo LR (n: 73). Todos los puntos de muestreo evaluados, sin embargo, se encontraba dentro de una. darlingi vuelo rangos de asentamiento rural o vivienda infraestructura turística (distancia igual o inferior a 2 km).

Diversos estudios han identificado la relación entre las condiciones climáticas como la temperatura y la precipitación y el hombre mordiendo los tipos de vectores del paludismo [27, 36]. La Figura 3 muestra una comparación de las tasas de morder humanos (HBr) de los 22 puntos de muestreo obtenido a partir de intra-, peri-y extra-domicilio captura durante dos seca (marzo de 2000 - octubre de 2000 y marzo de 2001 - octubre de 2001) y dos húmedas estaciones del año (noviembre de 2000 - abril de 2001 y noviembre de 2001 - abril de 2002).

Análisis exploratorio indica HBr ligeramente superior durante la estación lluviosa (Fig. 3], lo que podría esperarse debido a un aumento de los hábitats de reproducción y el aumento de la temperatura del agua [38]. Un máximo HBr valor de 128 se obtuvo durante una temporada de lluvia campaña a finales de marzo de 2000, cerca del embalse. La captura de más de 10 ejemplares, sin embargo, se obtuvieron a distancias de más de 1,6 km del embalse, también. La mediana de HBr es mayor para los extra-domicilio captura durante la estación lluviosa (8.60) que para los de la estación seca (1,25). Un test de Wilcoxon para muestras apareadas, sin embargo, no da lugar a diferencias significativas en la incidencia del vector entre los dos períodos (p = 0,328). No obstante, todos meteorológicos exposición de los conjuntos de datos se pusieron a prueba en múltiples LR modelo de construcción para evaluar si el hábitat espacial simulaciones que debe hacerse para diferentes de meteorología por las condiciones climáticas (ver Tab. 4].

Procesamiento de datos espaciales

Land clasificación de la cubierta fue estratificada en los bosques, sabanas, ganadería, cultivos agrícolas y abrir el suelo y el agua. Sólo una pequeña zona de cría de los cultivos se observó durante el trabajo de campo. Como esta prueba mostraron sitio firmas espectrales similares a las pasturas recientemente reformada, y como esta el uso de la tierra se supone que ocupan menos del 1% del área de influencia en el embalse, pastizales y zonas agrícolas de cultivos se unieron en una clase en la capa final temáticas. La proximidad de puntos de muestreo a cuerpos de agua ya está representada por el embalse distancia capa (Fig. 4]. Para minimizar la exposición de colinearity entre capas de datos, los porcentajes de agua píxeles en los 200 metros de radio alrededor de los puntos de muestreo entomológico se omitieron.

La Tabla 3 presenta el error matriz obtenida a partir de las imágenes Landsat ETM clasificación para las tres clases de cubierta terrestre utilizadas como descriptores en los modelos de LR. El resultado de la supervisión clasificación de la cubierta vegetal se muestra en el gráfico 5, que se superpone con los círculos que representan a escala HBr promedio durante el período de muestreo para los años 2000 a 2002.

Precisión global para las tres clases de cubierta terrestre utilizados como predictores en el modelo de RL edificio está decidido a ser 84,1. Del productor y del usuario de precisión son igualmente elevados para pastos y formaciones de sabana, mientras que la clasificación de bosques es menos precisa. Densos bosques de sabana ( "cerradão"), construir ecotonos con el semi-bosques caducifolios, causando altas tasas de errores de clasificación entre ambas clases. Mapa temático (Fig. 5] muestra Savannah y pasturas como la cobertura del suelo predominante. Semi-bosques caducifolios, la formación de vegetación donde las más altas se obtuvieron HBr, se refiere a la disecados empinadas rampas del escudo central brasileño y acompañar el flujo de los valles.

Figuras 4 y 6 de exponer la distancia de ruta y la costa forma la clasificación para toda la zona de embalse, así como detallados subconjuntos. Las cifras se superpone con los círculos que representan a escala HBr promedio durante el período de muestreo para los años 2000 a 2002.

De los 73 extra-domicilio campañas de muestreo, 31 se llevaron a cabo a una distancia de 0 a 200 m del embalse litoral, 12 a una distancia de entre 200 y 500 m, 25 entre 500 y 1000 m y 5 a una distancia superior a 1 kilometro (Fig. 4].

Figura 7 representa la curva ROC con sensibilidad y especificidad obtenidos para los modelos con LR de corte valores de 0,5, 1, 2, 4, 6, 10, 20 y 50. El área bajo la ROC se encontró 82,51%, considerado como un buen poder predictivo global [39]. Mejor equilibrio entre sensibilidad y especificidad se obtuvo de una línea de corte el valor de 6. Por último modelo de construcción, sin embargo, se optó por una línea de corte el valor de 4, ya que los casos positivos están mal predicho para corte de los valores de 6 y 10.

El cuadro 4 se resumen los resultados LR para una línea de corte el valor de 4. Modelo espacial de adecuación del hábitat en la planta de energía hidroeléctrica Manso zona de influencia se muestra en la Figura 8. Distancias más cortas para el depósito de frontera son claramente relacionada con la presencia de mosquitos. Semi-bosques caducifolios (codificados como tres para LR) son los mejores hábitats para An. darlingi, seguida por la sabana.

Discusión

Aunque An. darlingi es el más importante vector de la malaria en Brasil, los conocimientos sobre su hábitat se limita, en particular a escala local y en el área de influencia en las plantas de energía hidroeléctrica de los embalses.

Diversos estudios han señalado la importancia de los factores climáticos sobre la incidencia de vectores y la prevalencia del paludismo en semi-húmedos climas tropicales, el aumento de la lluvia y las temperaturas, por ejemplo, puede tener efectos positivos sobre la reproducción de vectores y el desarrollo las tasas [21]. Nuestros resultados indican que la disponibilidad de un hábitat permanente, parece equilibrar las diferencias estacionales en el vector de incidencia general observada en húmedos y semihúmedos climas tropicales [22]. Ligeramente más alta densidad del vector observado en las colecciones durante la temporada de lluvias (de noviembre a abril) no se encontró a ser significativamente superiores a los de la estación seca (p <0,05). Del mismo modo, Guimareas et al. [26] en su estudio sobre la central eléctrica de Itaipú embalse mencionó que anofelinos incidencia no aumentó durante la temporada de lluvias de verano. Contrariamente a nuestros resultados, An. darlangi incidencias en el entorno de la Serra da Mesa central eléctrica en la región de Cerrado sabana estado de Goias resultó ser más alto durante la temporada de lluvias [23].

Multiespectral de imágenes Landsat ETM y clasificación DEM basado en SIG métodos se aplicaron a escala local de predicción de presencia de vector de probabilidades. Como los factores climáticos no mostró influencia significativa sobre la presencia del vector, sólo un único modelo de regresión logística se ha desarrollado.

En primer lugar, mayor incidencia están asociados con la proximidad espacial al embalse y semi-bosques caducifolios seguido por Cerrado del bosque. Vector ausencia se asoció con vegetación abierta formaciones como los pastizales naturales, pastizales y zonas agrícolas. Al igual que en nuestro estudio, Guimaraes et al. [23] observó mayor incidencia de la Un. darlingi para lugares cubiertos con densas formaciones de sabana ( "Cerrado", "cerradão"). Ninguno de sus sitios de muestreo, sin embargo, estaba cubierta de semi-bosque, que mostró la mayor incidencia en nuestro estudio. Es importante mencionar que las unidades de vegetación en el terreno montañoso de la planta de energía Manso región están muy fragmentados, lo que refleja la variabilidad geoecológica en condiciones, así como las transformaciones antrópicas. Formaciones forestales en el área de estudio están limitados espacialmente a los corredores de recto valles de los ríos a lo largo de las salidas de flujos de corriente. Semi-bosques caducifolios, así como Cerrado los bosques y las sabanas son una reminiscencia de parches entrelazado gestionados por las pasturas. Ninguno de los puntos de muestreo se ubicó en una unidad de vegetación singular cuya zona va más allá de los límites de vuelo de An. darlingi. Por lo tanto, no vemos ninguna contradicción con los estudios que han informado de un aumento de An. darlingi incidencia en las regiones amazónica la deforestación que sufren los últimos [20, 26]. Como las poblaciones rurales predominantemente resolver arroyo cerca de valles cubiertos por bosques, presencia de vectores pueden ser, además, favorecido por la disponibilidad de fuentes de alimentación.

Máxima de vuelo de una gama. darlingi se estima que oscilan entre 2 km y 7 km [2]. Como ha señalado Charlwood & Wilkes [40], An. darlingi puede seguir los bordes del bosque siguientes margen de los sistemas de carretera. Como la implantación de los reasentamientos y la infraestructura turística ha abierto posibles trayectorias de vuelo, creemos que los mosquitos pueden llegar a zonas a una distancia de al menos 2,5 km de la supuesta hábitats de cría de energía hidroeléctrica en el embalse. Esta tesis parece ser confirmada por algunos HBr por encima de 10 en una distancia de más de 1,6 km de la costa. En embalses como el de la planta de energía Manso, amplia experiencia que el nivel del agua variaciones en función de la operación de esquemas para la generación de energía y de temporada arroyo regímenes hidrológicos, la distancia estimaciones basadas en marcos alemanes análisis debe hacerse fecha específica para los niveles de agua. Máxima amplitud del nivel de agua de unos 10 m puede dar lugar a alteraciones horizontal de la costa distancias de más de 200 m. Presencia de vectores y reservorio de proximidad había correlación positiva significativa en un univariado, así como en el modelo multivariado LR (p <0,05). Dado que prefiere hábitats de cría de An. darlingi son grandes charcos de agua estancada y de lento movimiento arroyos [23], hemos desarrollado y probado una costa morphographic índice basado en el análisis de marcos alemanes. En un modelo univariado LR, vector ausencia fue significativamente relacionados con la península de situaciones (índice> 0,5), cuando el vector de incidencia se elevó a cerca de los puntos de muestreo embayments, protegidos de la acción de las olas. En el modelo multivariado LR, sin embargo, la costa índice fue rechazada como una variable explicativa en un intervalo de confianza del 0,05. Resultados de análisis de correlación no paramétrico sugieren que esto se debe a la correlación del índice con la costa tipos de vegetación. Los puntos de muestreo con alta densidad de vectores embalse cerca de bahías - en muchos casos arroyo inundado valles - están principalmente cubiertas por densas formaciones de vegetación de madera.

Conclusión

De acuerdo con los resultados presentados, se concluye en el marco de las hipótesis formuladas: la incidencia de An. darlingi en los alrededores de la planta de energía hidroeléctrica Manso en el Centro Cerrado de Brasil es la región más alta, cerca del embalse y dentro de semi-bosque. Savannah-matorrales y zonas boscosas son los hábitats más adecuados que los pastizales o tierras de cultivo.

Only slight seasonal differences among HBR were observed, indicating that the increase of mosquito presence in the wet season as reported for other sub-humid tropical regions is balanced by the presence of an artificial reproduction habitat.

Remote Sensing and GIS techniques such as digital land cover classification and DEM based buffering were found to contribute to habitat characterization and mapping. GIS-based morphographic classification, still little explored for habitat suitability simulation, was found to be a promising technique that should be included in future studies of An. darlingi habitats.

Autores de las contribuciones

PZ and ESS conceived the study design, performed statistical and spatial analysis and drafted the manuscript. AR and RM carried out the entomologic survey and participated in data analysis. MS participated in study design and was responsible for project coordination. All authors participated in the elaboration of final manuscript.

Agradecimientos

This study was funded by FURNAS SA