Ricardo de Sampaio Dagnino

The present study analyzed how the economic, social and human mobility factors were responsible for dissemination of Covid -19 in Brazil and the Legal Amazon region. Human mobility was analyzed by four dimensions according to the network's hierarchies of: migration, pendular mobility, airlift, hydro and road routes and healthcare system. Manaus, capital of Amazon, was the first diffuser pole of cases; this may be explained by absence of public lockdown policies and restriction of mobility by river routes and airport system. In the face of the worsening of the pandemic, between March to May 2020, the previous migratory pattern of the urban population was accentuated to inland Amazonian cities that spread the virus towards remote areas of the Amazon. In addition, there was a pendular migratory movement to Manaus, which is the only center in the region with highly complex hospitals; this fact led to a strong migratory movement of populations seeking medical assistance. The analysis on migration revealed a close relation of the spatiotemporal behavior of Covid-19 spread and the migration network to Manaus. There were significant correlations related to fluvial or waterway transportation axis along the Amazon River which is the dominant route of the region. These pathways have long distances to be covered from one pole to another and were additional factors for the spread of the pandemic during the period studied and have long travel times that can be an important factor for COVID-19 further dissemination. We conclude that the wide dissemination of COVID-19 cases across the Legal Amazon was the result of multifactorial causes that include social inequities, vulnerability, high rate of mobility and migration, information failure and administrative and social management of the crisis.

No quadro da chegada da Covid-19 no Rio Grande do Sul (RS), em março de 2020, iniciamos o monitoramento da pandemia utilizando um Sistema de Informação Geográfica (SIG) online. Ele foi desenvolvido dentro do Projeto SIG Litoral, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, com a estratégia de disponibilizar à sociedade análises espaciais e dados organizados sobre a doença, reunindo pesquisadoras/es, bolsistas e voluntárias/os. O portal, voltado à comunicação em saúde, possibilita a visualização de dados nas escalas global, nacional e regional, além do monitoramento das populações indígenas da Amazônia e o mapeamento das redes de solidariedade no Litoral Norte do RS. Nesse artigo, enfocamos principalmente o monitoramento da Covid-19 no RS, abordando as ferramentas utilizadas, os desafios para obtenção de dados e algumas análises espaciais realizadas. Mostramos divergências entre as fontes de dados, indicando o problema da subnotificação e as diferentes metodologias empregadas pelos sistemas de vigilância sanitária. Por fim, mostramos alguns indicadores sobre números de acessos ao SIG e alcance geográfico do monitoramento da Covid-19 pela UFRGS, repercutindo positivamente na sociedade ao dar transparência aos dados oficiais, contribuindo para a pluralidade do debate sobre a pandemia, a interação de equipes multidisciplinares e a formação acadêmica de estudantes.

Este trabalho apresenta o estágio atual do projeto SIG – LITORAL NORTE, no qual está sendo criado um Sistema de Informação Geográfica (SIG) em plataforma WEB assim disponibilizando informações, dados, estatísticas e mapas georreferenciados tendo como recorte espacial o litoral norte gaúcho considerando a delimitação adotada pelo COREDE que considera 21 municípios: Arroio do Sal, Balneário Pinhal, Capão da Canoa, Capivari do Sul, Caraá, Cidreira, Dom Pedro de Alcântara, Imbé, Itati, Mampituba, Maquiné, Morrinhos do Sul, Mostardas, Osório, Palmares do Sul, Terra de Areia, Torres, Tramandaí, Três Cachoeiras, Três Forquilhas e Xangri-lá. Durante o desenvolvimento do projeto, já foi coletada uma série de dados socioeconômicos e ambientais e alguns mapas já foram produzidos utilizando o software ArcGis (utilizando a licença de uso institucional da UFRGS). No momento o projeto se encontra em uma fase intermediária: de planejamento para a construção da plataforma de distribuição dos dados. Uma página institucional já foi criada utilizando Drupal e hospedada no servidor da universidade: http://www.ufrgs.br/sig. Agora, estão sendo testadas formas de disseminação dos dados utilizando plataformas gratuitas. Dentre elas a que mais se destaca é a Interface Integrada para Internet de Ferramentas de Geoprocessamento (I3GEO) software que utiliza uma compilação de programas open source para gestão de dados de geoprocessamento com o objetivo de gerar e disseminar mapas georreferenciados direcionados para o público leigo na área, a ferramenta utiliza a plataforma WEB na interação com o usuário além de apresentar uma interface amigável e intuitiva e seguir o padrão Open Geospatial Consortium (OGC), ou Consórcio Geoespacial Aberto, que é um padrão criado por um consórcio de agências governamentais, universidades e empresas objetivando a interoperabilidade entre programas de georreferenciamento. Um dos pontos a se destacar é a importância do SIG – Litoral Norte ter uma interface WEB que permite interação com as bases de dados, download de tabelas, gráficos, escolha de legenda e paleta de cores além outras interações, uma interface WEB por sua praticidade acaba disseminando suas informações e dados com mais facilidade para o público leigo na área de informação geográfica que por muitas vezes carece de dados sendo que frequentemente vezes são de extrema importância para sua área de atuação. Além da praticidade citada anteriormente o SIG – Litoral Norte em sua fase final apresentará um aplicativo para dispositivos móveis com informações atualizadas sobre o território além de uma interação direta com uma base de dados relacional com dados da região.

No artigo, são analisados e comparados os sistemas nacionais de países da Pan-Amazônia (Brasil, Bolívia, Colômbia, Equador, Guiana, Guiana Francesa, Peru, Suriname e Venezuela) com foco em: a) tratamento dado a presença de populações tradicionais, indígenas ou não, em unidades de conservação (OIT, 1989); b) estimativas da população em tais áreas; e c) avaliação das fontes e tipos de dados disponíveis para estudos de população.