A densidade de Kernel consiste em quantificar as relações dos pontos dentro de um raio (R) de influência, com base em determinada função estatística, analisando os padrões traçados por determinado conjunto de dados pontuais, estimando a sua densidade na área de estudo (BERGAMASCHI, 2010). De acordo com Kawamoto (2012, p. 16-17), a técnica de Kernel “[...] consiste num estimador probabilístico de intensidade do processo pontual não-paramétrico através de função Kernel". Dentro dessa perspectiva metodológica, o objetivo deste trabalho é apresentar um mapa de densidade de Kernel da incidência de COVID-19 para área urbana de Santa Maria, RS, utilizando os dados do dia 05 de junho de 2020 (n = 282). Os procedimentos metodológicos se dividiram em cinco etapas: (1) definição do raio (R); (2) função k escolhida; (3) procedimentos realizados no QGIS para a geração da densidade de Kernel; (4) determinação do número de classes e intervalo; e (5) finalização do mapa. Os dados levaram a observar uma maior densidade de casos na área central da cidade, especificamente nas proximidades dos bairros Centro, Bonfim, Nossa Senhora de Fátima e Nonoai, com uma maior circulação de pessoas, serviços e residentes. Contudo, é possível identificar a dispersão da COVID-19 para áreas periféricas da cidade, como já ressaltado em Rizzatti et al (2020). O bairro Camobi, na região leste da cidade, demonstra comportamento semelhante ao bairro Centro, porém em menor densidade, formando o que poderíamos chamar de cluster secundário, além da zona Oeste da cidade, que demonstra a formação de um novo cluster.
Satellite imagery has been used to improve scientific research worldwide. In this study, the southern right whale (Eubalaena australis) was chosen to test the use of medium, high, and very high resolution (VHR) satellite images, on the
Cartografia interativa: jogo digital para a alfabetização cartográfica em São Pedro do Sul/RS Resumo: A presente pesquisa teve como objetivo geral elaborar um jogo digital capaz de auxiliar no processo de alfabetização cartográfica e validá-lo com os sujeitos do ensino e aprendizagem da Geografia. Para tanto, primeiramente realizou-se um aprofundamento nas questões teórico-metodológicas por meio do resgate teórico. Definidas as matrizes teóricas deu-se início a elaboração do jogo digital. A validação do jogo ocorreu com alunos da quinta série da Escola Estadual de Educação Básica Tito Ferrari, localizada no município de São Pedro do Sul/RS. Como resultados apontam-se a elaboração e validação do jogo "Pedrinho em: conhecendo o mapa" que propiciou uma aprendizagem significativa da alfabetização cartográfica e forneceu um importante recurso didático para o Município. Interactive cartographic: digital game for cartographic literacy in São Pedro do Sul/rsAbstract: The current research have aimed how to develop a digital game able to assist in the process of cartographic literacy and validate with the subjects of theaching and learning Geography. To do so, first held in a deepening theoretical and methodological issues through restoring theoretical. Having the theoretical mold defined the development of the digital game begun. The game's validation has occurred with fifth grade students from Escola Estadual de Educação Básica Tito Ferrari located in São Pedro do Sul/RS. As results we achieved the game's elaboration and validate "Pedrinho in: knowing the map" wich provided a meaningful cartographic learning literacy and important educational resource for the city. Palavras-chave: Jogo digital; AlfabetizaçãoCartográfica; São Pedro do Sul/RS.
A COVID-19 já é o maior desafio de saúde pública deste século e se estende rapidamente no Brasil, das capitais ao interior, com variações que acompanham suas próprias desigualdades territoriais. A rápida dispersão do vírus levou o país a assumir o segundo lugar em número de casos no mundo, mas é ainda incerta as consequências desse processo nos municípios de pequeno porte e de elevada privação social. O objetivo deste trabalho é analisar a difusão e interiorização espacial da COVID-19 no estado do Rio Grande do Sul e avaliar essa dispersão em relação a uma tipologia de municípios classificados por tamanho populacional e níveis de privação social. Trata-se de um estudo ecológico realizado com todos os casos registrados de COVID-19 entre as 11ª e 21ª semanas epidemiológicas (SE). Os dados foram coletados em fontes secundárias oficiais e modelados em sistema de informação geográfica. As análises foram realizadas com técnicas exploratórias de dados espaciais, estatística descritiva e uso do estimador de densidade de Kernel. Os resultados mostraram concentração espacial de casos e óbitos de COVID-19 nos eixos mais desenvolvidos do estado, mas nas últimas SE o crescimento foi maior nos municípios de pequeno e médio porte e de elevada privação social.
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