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ser300:flavia_de_toledo_martins [2008/04/30 12:40] 150.163.3.232 |
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| * Co-Orientador: Dr. Luciano Vieira Dutra | * Co-Orientador: Dr. Luciano Vieira Dutra | ||
| * Contato: flavinha@dpi.inpe.br (Ramal:6469) | * Contato: flavinha@dpi.inpe.br (Ramal:6469) | ||
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| ====== Laboratórios ====== | ====== Laboratórios ====== | ||
| - | * Relatório 1 (//Modelagem e Criação de Bancos de Dados//) | + | * Relatório 1 (//Modelagem e Criação de Bancos de Dados//) {{:ser300:lab1_flaviamartins.pdf}} |
| - | * Relatório 2 (//Cartografia em GIS - Registro//) | + | * Relatório 2 (//Cartografia em GIS - Registro//) {{:ser300:lab2_flaviamartins.pdf}} |
| - | * Relatório 3 (//Álgebra de Mapas//) | + | * Relatório 3 (//Modelagem Numérica de Terreno//) {{:ser300:lab3_flaviamartins.pdf}} |
| - | * Relatório 4 (//Modelagem Numérica de Terreno//) | + | * Relatório 4 (//Álgebra de Mapas//) {{:ser300:lab4_flaviamartins.pdf}} {{:lab4.1_flaviamartins.pdf}} |
| - | * Relatório 5 (//Geo-Estatística//) | + | * Relatório 5 (//Geo-Estatística//) {{:ser300:lab5_flaviamartins.pdf}} |
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| ==== Descrição do problema ==== | ==== Descrição do problema ==== | ||
| Assim como outras doenças de veiculação hídrica a esquistossomose é dependente de algumas caracteristicas ambientais e sociais, ocorrendo principalmente nas periferias e na zona urbana. No estado da Bahia os dados de prevalência da esquistossomose são agregados a nível municipal, o que dificulta a elaboração de um modelo que consiga explicar as relações entre os fatores socio-ambientais e a doença de maneira mais acertada. Para se tentar minimizar esse problema, já que nao se existem dados pontuais da prevalência da doença disponíveis, o uso de interpoladores para estimar o valor da prevalência a cada 250m pode ser bastante útil para o estudo. | Assim como outras doenças de veiculação hídrica a esquistossomose é dependente de algumas caracteristicas ambientais e sociais, ocorrendo principalmente nas periferias e na zona urbana. No estado da Bahia os dados de prevalência da esquistossomose são agregados a nível municipal, o que dificulta a elaboração de um modelo que consiga explicar as relações entre os fatores socio-ambientais e a doença de maneira mais acertada. Para se tentar minimizar esse problema, já que nao se existem dados pontuais da prevalência da doença disponíveis, o uso de interpoladores para estimar o valor da prevalência a cada 250m pode ser bastante útil para o estudo. | ||
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| Os municípios do estado da Bahia com baixa prevalência podem ser afetados pelos municípios com alta prevalência? | Os municípios do estado da Bahia com baixa prevalência podem ser afetados pelos municípios com alta prevalência? | ||
| Existem áreas no estado onde a prevalência é maior? As áreas de maior prevalência coincidem com as áreas com maior declividade? | Existem áreas no estado onde a prevalência é maior? As áreas de maior prevalência coincidem com as áreas com maior declividade? | ||
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| - | [[Sobre os comentários do Professor - Flávia]] | + | [[Comentários para o Miguel - Flávia]] |
| ====== Trabalho Prático Definitivo ====== | ====== Trabalho Prático Definitivo ====== | ||
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| A média de alguns pixels selecionados de dados derivados se SR no município é mais relacionada com a doença do que a média por município. | A média de alguns pixels selecionados de dados derivados se SR no município é mais relacionada com a doença do que a média por município. | ||
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| ==== Pergunta ==== | ==== Pergunta ==== | ||
| A média dos pontos é mais relacionada com a prevalência da doença do que a média por município? | A média dos pontos é mais relacionada com a prevalência da doença do que a média por município? | ||
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| + | ==== Modelo OMT-G ==== | ||
| + | {{:ser300:modelo_omt-g_flavia.pdf}} | ||
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| + | ====== Comentários para o Professor ====== | ||
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| + | [[Comentário 3 para o Miguel - Flávia]] | ||
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