Please use this identifier to cite or link to this item:
http://ri.uaemex.mx/handle20.500.11799/99123| Title: | Dinámica de zonas climaticas y su relación con la distribución potencial del aedes aegypti | Keywords: | Distribución potencial;aedes aegypti;cambio climático;info:eu-repo/classification/cti/2 | Publisher: | Universidad Autónoma del Estado de México | Description: | Hoy en día, una de las enfermedades de mayor importancia a nivel mundial en el sector salud es el dengue. Este virus es transmitido principalmente por el vector Ae. aegypti que se distribuye con facilidad en México debido a que lo climas tropicales del territorio favorecen su transmisión. De acuerdo con registros recopilados por instituciones oficiales, en los últimos años en el altiplano central mexicano se ha incrementado la presencia de casos de Fiebre por Dengue (FD), pese a las condiciones poco favorables para el desarrollo del agente infeccioso en comparación con regiones costeras donde existe de forma endémica. El presente trabajo de investigación, modeló la distribución potencial del vector transmisor bajo su caracterización ambiental de nicho ecológico para identificar y analizar las áreas vulnerables a la transmisión del dengue, la cual se realizó en 5 etapas que son: 1) revisión y búsqueda de literatura sobre las características generales del vector Ae. aegypti. Como etapa; 2) se recopilaron datos de casos de dengue, registros de la especie Ae. aegypti y datos de clima para la parte centro de México, para conocer la relación de casos con la dinámica de áreas climáticas. 3) se procesaron y estructuraron los datos de la especie Ae. aegypti y casos de dengue. 4) generación de un modelo distribución potencial con base en el método de máxima entropía (MaxEnt) para identificar las áreas de riesgo probables en la presencia y distribución del virus y 5) se dio continuidad al modelo proyectando bajo escenarios climáticos y así conocer la posible dinámica del área de transmisión del mosquito. Como resultados se identificaron las condiciones de clima que son determinantes en la presencia de casos. El modelado incial se realizó con registros de presencia de especies y un conjunto de 23 variables ambientales, sin embargo, se redujo el número de variables explicativas, de acuerdo con su aportación y análisis correlación permitiendo generar un modelo final con 5 variables (temperatura mínima del mes más frío |Bio6|, precipitación del mes más húmedo |Bio13|, precipitación estacional |Bio15|, NDVI y humedad relativa) las cuales explicaron cerca del 90% de contribución al modelo. Se generaron tasas de FD para el periodo de estudio (2009 a 2015), con el fin de evaluar la asociación con base en el indicador OR (odds ratio) por cada categoría de idoneidad. La categoría 1 se consideró como zona no predicha y correspondió a una zona de protección (OR <1) por no estar asociado con las tasas de FD y de acuerdo con los criterios considerados se sospecha de posibles casos importados. Respecto de la categoría 2 a la 4 son las zonas de idoneidad y presentan valores de OR>1, en la que la categoría 4 se identificó como el área de mayor riesgo a la transmisión con el OR más alto de 71.53 (p<0.001) por ser una región de menor elevación y presentar un clima cálido. 2 Las proyecciones realizadas revelaron que cada uno de los modelos considerados dentro de este trabajo, muestra una variación en las posibles áreas de riesgo; coincidiendo en que el foco de transmisión se encuentra en el estado de Morelos, Puebla y sur del Estado de México, con porciones en la parte centro, noroeste y suroeste de la zona de estudio. Los escenarios nos indican que de darse estos cambios se pueden dar afectaciones para el Valle de México donde se identifica una alta densidad de población. Los cambios en las áreas no muestran un incremento en las zonas de riesgo, sino un desplazamiento en lugares donde antes no se presentaba el vector, por lo que es muy probable que la población no se encuentre preparada para la presencia de la enfermedad. Nowadays, one of the most important diseases worldwide in the health sector is dengue. This virus is transmitted mainly by the vector Ae. aegypti that is easily distributed in Mexico because the tropical climates of the territory favor its transmission. According to compiled records by official institutions, the presence of cases of Dengue Fever (DF) has increased in recent years in the Mexican Central Plateau, despite unfavorable conditions for the development of the infectious agent in comparison with coastal regions where it exists endemically. The present research work modeled the potential distribution of the transmitter vector under its environmental characterization of ecological niche to identify and analyze the vulnerable areas to the dengue transmission, which was carried out in 5 stages that are: 1) Review and search of literature on the general characteristics of the vector Ae. aegypti. As a stage; 2) dengue case data were collected, records of species Ae. aegypti and climate data for the central part of Mexico, to know the relationship of cases with the dynamics of climatic areas. 3) the data of the species Ae . aegypti and cases of dengue was processed and structured. 4) Generation of a potential distribution model based on the maximum entropy method (MaxEnt) to identify the probable risk areas in the presence and distribution of the virus and 5) Continuity was given to the model projecting under climatic scenarios and thus knowing the possible dynamics of the mosquito transmission area. As results, the climatic conditions that are determining in the presence of cases were identified. The initial modeling was performed with records of the presence of species and a set of 23 environmental variables, however, the number of explanatory variables was reduced, according to their contribution and correlation analysis, allowing the generation of a final model with 5 variables (minimum temperature of the colder month | Bio6 |, precipitation of the wettest month | Bio13 |, seasonal precipitation | Bio15 |, NDVI and relative humidity) which explained about 90% contribution to the model. DF rates were generated for the study period (2009 to 2015), in order to evaluate the association based on the OR indicator (odds ratio) for each suitability category. Category 1 was considered as an unpredicted area and corresponded to a protection zone (OR <1) because it was not associated with FD rates and, according to the criteria considered, possible imported cases are suspected. Regarding category 2 to 4, they are the areas of suitability and have values of OR> 1, in which category 4 was identified as the area of greatest risk to transmission with the highest OR of 71.53 (p <0.001) for being a region of lower elevation and presenting a warm climate. The projections made revealed that each of the models considered in this work shows a variation in the possible risk areas; agreeing that the focus of transmission is in the state of Morelos, Puebla and south of the State of Mexico, with portions in the center, northwest and southwest of the study area. The scenarios indicate that if these changes occur, the Valley of Mexico can be affected, where a high population density is identified. The changes in the areas do not show an increase in risk areas but a displacement in places where the vector did not appear before, so it is very likely that the population is not prepared for the presence of the disease. Universidad Autónoma del Estado de México |
URI: | http://ri.uaemex.mx/handle20.500.11799/99123 | Other Identifiers: | http://hdl.handle.net/20.500.11799/99123 | Rights: | info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| Appears in Collections: | Producción |
Show full item record
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.