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Classificação de risco em redes complexas: o caso da COVID-19 no Rio Grande do Sul

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X66864

Keywords:

Biomatemática, COVID-19, Dinâmica Espacial, Clusterização Espectral.

Abstract

Peixoto et al. (2020) apresentaram uma metodologia que utiliza dados oriundos da mobilidade de pessoas para classificar municípios de um estado em três zonas de risco (baixo, médio e alto) em relação a uma doença contagiosa transmissível pelo ar. Os autores aplicaram o modelo para avaliar a exposição dos municípios dos estados de São Paulo e Rio de Janeiro à COVID-19, antes que o vírus estivesse amplamente disseminado. Nosso objetivo neste artigo é avaliar como essa metodologia de classificação de risco se aplica no Rio Grande do Sul e como ela se relacionou com a evolução da COVID-19 no estado. A partir dela, obtivemos uma classificação dos municípios do estado em três grupos de risco. Nessa divisão, com raras exceções, municípios mais próximos de Porto Alegre ficaram classificados como alto risco. A região da serra, do litoral e de alguns municípios no oeste do estado ficaram em um risco médio. Os demais municípios foram classificados com risco baixo. Em comparação com os dados oficiais sobre a disseminação da doença no estado verificamos que o risco atribuído foi coerente com a evolução da COVID-19. De um ponto de vista metodológico, encontramos evidências, via clusterização espectral, que dividir os municípios em três grupos é a melhor escolha para os nossos dados.

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Author Biographies

Lucas Siviero Sibemberg, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Possui graduação em Matemática - Licenciatura pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2016 - 2019). Atualmente é Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul com bolsa de Dedicação Exclusiva do Cnpq, orientado pelos Prof. Dr. Luiz Emilio Allem e pelo Prof. Dr. Carlos Hoppen.

Luiz Emilio Allem, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

É Bacharel em Matemática pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002), Mestre em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2005) e Doutor em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2010) com período sanduíche em Clemson University. Pós-doutorado no Instituto de Matemática da UFRGS. Professor da Universidade Federal do Rio Grande do Sul no Instituto de Matemática. As áreas de pesquisa são Teoria Espectral de Grafos e Álgebra Computacional. 

Carlos Hoppen, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Carlos Hoppen é Professor Associado do Departamento de Matemática Pura e Aplicada na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Sua formação é de bacharel em Matemática, com ênfase em Matemática Aplicada e Computacional, pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002), tem mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2004) e doutorado em Combinatória e Otimização pela Universidade de Waterloo (University of Waterloo, Canadá, 2008). Foi pós-doutorando do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de São Paulo entre os anos de 2008 e 2010. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Combinatória, bem como na área de Ciência da Computação, com ênfase em algoritmos algébricos e probabilísticos. Desde 2017, é Secretário Geral da Diretoria da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional.

Pedro da Silva Peixoto, Universidade de São Paulo

Professor Associado do Departamento de Matemática Aplicada da Universidade de São Paulo (ingresso em 2014). Livre Docência pela Universidade de São Paulo (USP) em 2019. Pós-doutorado na Universidade de Exeter, Reino Unido (2015). Doutor em Matemática Aplicada pela USP (2013) com estágio sanduíche na Universidade de Cambridge, Reino Unido (2012). Mestre em Matemática Aplicada (2009) e Especialista em Modelagem do Nível do Mar (Instituto Oceanográfico - 2007) pela USP. Graduado com honras Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional pela USP em 2006. Atua principalmente na área de análise numérica, métodos numéricos para equações diferenciais, dinâmica dos fluidos computacional e modelagem atmosférica global, mas possui trabalhos também na área de modelagem matemática e análises estatísticas para biotecnologia. Bolsista Jovem Pesquisador FAPESP. Editor associado do Monthly Weather Review (2015-2020). 

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Published

2021-11-08 — Updated on 2022-04-06

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How to Cite

Sibemberg, L. S., Allem, L. E., Hoppen, C., & Peixoto, P. da S. (2022). Classificação de risco em redes complexas: o caso da COVID-19 no Rio Grande do Sul. Ciência E Natura, 43, e1. https://doi.org/10.5902/2179460X66864

Issue

Vol. 43 (2021): Special Edition: X ERMAC RS

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Special Edition

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