Distribuição de vetores da febre amarela em projeções de cenários futuros de mudanças climáticas e de uso do solo

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Roman, Ana Clara Kohara
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Climate change; Doenças vetoriais; Febre amarela; Maxent; Modelos de distribuição de espécies; Mudanças climáticas; Species distribution models; Vector diseases; Yellow fever
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10134/tde-20032025-095449/

A febre amarela é uma arbovirose de alta letalidade. Seu ciclo silvestre tem primatas não-humanos como hospedeiros amplificadores, humanos como acidentais e mosquitos dos gêneros Haemagogus e Sabethes como vetores. Esta doença é considerada endêmica da região amazônica, porém grandes surtos nos últimos anos a fizeram circular em áreas que não eram atingidas há tempos, possivelmente devido a mudanças climáticas, que produzem novos habitats adequados para os vetores. Modelos de distribuição de espécies (SDM) têm se tornado o padrão-ouro para estimar a distribuição geográfica de doenças vetoriais, principalmente para mudanças climáticas. O Maxent é o algoritmo mais utilizado para esta finalidade, porém as abordagens mais comuns de elaboração de um dos componentes destes modelos, o background, possuem limitações que muitas vezes geram modelos sem plausibilidade biológica. Assim, calibramos SDMs para três dos principais vetores da febre amarela silvestre, Hg. janthinomys, Hg. leucocelaenus e Sa. chloropterus, buscando modelos realistas, simples e condizentes com a biologia das espécies, com o objetivo de utilizá-los para estimar a distribuição destas espécies em 2050 no Brasil, nos cenários mais otimista e mais pessimista de mudanças climáticas. Para isto, elaboramos uma nova abordagem de background, o target group-negative background (TGNB), que inclui, em parte, regiões densamente amostradas e, em parte, regiões com condições abióticas reconhecidamente inadequadas para cada mosquito. Nesta abordagem, os modelos foram calibrados tendo como parâmetro as curvas de resposta de cada variável e tendo conjuntos de calibração e validação divididos em blocos espaciais. Ela foi comparada as abordagens background uniforme e target group background em relação às variáveis selecionadas, curvas de resposta, AUCdiff, Omission Rate e projeções produzidas. Concluímos que os modelos de TGNB foram os mais realistas para estas espécies, mesmo com algumas limitações, então estes foram utilizados para as projeções futuras. Estas projeções indicam que estes vetores devem se deslocar rumo a Sul-Sudeste, tanto por conta do aquecimento demasiado de regiões do Norte e Centro-Oeste quanto pelo aumento da temperatura mínima no Sul e Sudeste. Tal deslocamento pode provocar mudanças na dinâmica da doença a nível nacional, que devem ser consideradas.