Trypanosoma cruzi requires a triatomine insect vector for its life cycle, which can be complex in different enzootic scenarios, one of which is the unique transmission network in the Atlantic Forest of south-eastern Brazil. In Espírito Santo (ES) State, highly infected Triatoma vitticeps are frequently reported invading domiciles. However, triatomines were not found colonizing residences and mammals in the surrounding areas did not present T. cruzi infection. To date, the biotic and abiotic variables that modulate T. vitticeps occurrence and T. cruzi infection in ES State are still unknown. The aim of this study was to identify the environmental variables that modulate their occurrence. Local thematic maps were generated for two response variables: T. vitticeps occurrence and T. cruzi infection. The following explanatory variables were tested: climate (temperature, relative air humidity and rainfall), altitude elevation, mammalian species richness as well as soil and vegetation types. Spatiotemporal distribution patterns and correlation levels between response and explanatory variables were assessed through spatial statistics and map algebra modelling. The central and southern mesoregions presented higher T. vitticeps and T. cruzi distributions and can be considered transmission hotspots. The explanatory variables that can explain these phenomena were relative air humidity, average temperature, soil type, altitude elevation and mammalian species richness. Algebra map modelling demonstrated that central and southern mesoregions presented the environmental conditions needed for T. vitticeps occurrence and T. cruzi infection. The consideration of environmental variables is essential for understanding the T. cruzi transmission cycle. Cartographic and statistical methodologies used in parasitology have been demonstrated to be reliable and enlightening tools that should be incorporated routinely to expand the understanding of vector-borne parasite transmission.

Na ocorrência de Desastres Naturais, uma das formas de diminuir as perdas humanas é a realização da evacuação de pessoas. A evacuação consiste na retirada das pessoas de suas moradias para um lugar considerado seguro, procedimento este que pode ser realizado antes da materialização do desastre ou no momento de sua ocorrência. A pesquisa tem por objetivo propor uma metodologia para o mapeamento da vulnerabilidade de evacuação em caso de desastres naturais. Pretende-se avaliar o quão vulnerável uma comunidade está para a realização de uma evacuação. Considera-se que a evacuação é influenciada por diversos fatores, dentre os possíveis fatores optou-se por selecionar: a qualidade de vida que se encontram os indivíduos (vulnerabilidade social), a quantidade de pessoas a serem evacuadas na área (densidade demográfica) e a qualidade das vias por meio da sua integração (medida pela Sintaxe Espacial). A partir desses três condicionantes, propõem-se a criação de um indicador de vulnerabilidade de evacuação onde cada setor possui um valor entre 0 e 1, onde 1 é o setor com maior vulnerabilidade e 0 o de menor vulnerabilidade. O estudo de caso foi feito no município de Nova Friburgo, tendo por principal resultado a vulnerabilidade de evacuação seguindo um padrão centro-periferia, onde o centro da cidade apresenta as melhores condições de vida, baixa exposição e vias mais integradas.

Este artigo busca verificar a relação entre as características das interseções, o uso do solo e o número de acidentes na zona sul do Rio de Janeiro. Para tal, utilizaram-se os coeficientes de Pearson para obter a correlação das variáveis independentes entre si e com o número de acidentes. Para avaliar o quão as mesmas explicariam a distribuição dos acidentes empregaram-se dois tipos de modelos estatísticos: modelos de regressão múltipla e modelos lineares generalizados. O número de interseções semaforizadas e a extensão das vias com áreas de lazer e de uso misto apresentaram os maiores valores de correlação com o número de acidentes. No entanto, a variável extensão das vias com uso misto não foi empregada na modelagem por ser correlacionada com o número de vias semaforizadas. O modelo de regressão múltipla apresentou resultado superior ao obtido pelo modelo linear generalizado com distribuição binomial negativa.