Heatmaps Covid-19 RS

Mapas de aquecimento de coronavírus (Covid-19) nos municípios do Rio Grande do Sul.

Publicado em 10/05/2020, 16:00
Atualizado em 10/05/2020, 16:22

Autor: Ricardo Dagnino

---

Visite a página de downloads de geodados: www.ufrgs.br/sig/downloads/covid19-rs-dados

---

Heatmaps

Um mapa de aquecimento ou heatmap desenha características pontuais como uma superfície dinâmica e representativa de densidade relativa. É usado como simbologia de mapa para visualizar eventos pontuais (no nosso caso, os centróides dos municípios) muito próximos que não podem ser facilmente distinguidos.

Abrir em tela cheia: https://arcg.is/5Sj4m

---

Números totais e proporcionais à população

Os padrões de distribuição espacial dos casos confirmados e das taxas por mil habitantes eram bem diferentes.

Nos mapas de aquecimento (heatmap) com dados compilados até 15/04, nota-se um crescimento dos casos confirmados na região de Santa Maria e um corredor de casos ligando Porto Alegre com Torres. Em termos relativos (taxas de casos por mil habitantes), percebe-se a consolidação dos casos em direção à Passo Fundo.

---

Os mapas de aquecimento (heatmaps) com base nos dados até 7/04 mostram que há grande concentração de casos está em Porto Alegre, enquanto que em termos relativos (proporcionais à população) existiam dois grandes polos de concentração de casos: um entre as microrregiões de Passo Fundo e Guaporé, e outro na microrregião Lajeado-Estrela. Em uma escala mais regional/estadual, percebe-se que existe uma grande região que abarca também as áreas metropolitanas de Porto Alegre, da Serra Gaúcha e do Litoral Norte.

---

Os mapas baseados nos dados acumulados até 26/03/2020 mostram padrões de distribuição semelhantes aos atuais. A maior diferença está no mapa de aquecimento (heatmap) das taxas que era mais concentrada na região metropolitana da Serra Gaúcha.

Painel de dados do Covid-19 nos municípios

Painel para smartphone/móvel

Acesse o Painel de dados para desktop: https://bit.ly/covid19_movel

Para visualizar em Tela Grande no ArcGis Online: CLIQUE AQUI!

Como fizemos esse mapa?

Utilizamos a plataforma ArcGis online para calcular Resumir dados e calcular centros de dispersão.

No ArcGis Online os métodos para resumir centro e dispersão são:

• Feição central – Identifica a feição localizada centralmente em um conjunto de dados.
• Centro médio – Identifica o centro geográfico (ou o centro de concentração) para um conjunto de feições.
• Centro mediano – Identifica a posição que minimiza a distância Euclidiana global para as feições em um conjunto de dados.
• Elipse – Cria elipse de desvio padrão para resumir as características espaciais de feições geográficas: propensão central, dispersão e tendências direcionais. As elipses podem ser de tamanhos como desvio padrão 1, 2 ou 3.

Fonte dos dados

1. Website Coronavírus -Covid-19 RS. Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Disponível em: http://ti.saude.rs.gov.br/covid19/. Com dados atualizados a partir de 27/03/2020.
2. IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Limites municipais.Rio de Janeiro: IBGE, 2018a. Disponível em: https://bit.ly/IBGE_munic2018
3. IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Projeção da população do Rio Grande do Sul por sexo e idade para 2020. Estimativas de população por grupo etário no estado do Rio Grande do Sul. Rio de Janeiro: IBGE, 2018b. Disponível em: https://bit.ly/IBGE_pop_proj, acesso 3/04/2020.
4. IBGE. Estimativas populacionais dos municípios em 2019. Rio de Janeiro: IBGE, 2018c. disponível em: https://sidra.ibge.gov.br/tabela/6579.

Processamento

• Os dados contidos nos boletins epidemiológicos disponibilizados em PDF (SESRS, 2020a) foram digitados em uma planilha contendo os nomes dos municípios, casos confirmados, óbitos, e características dos pacientes como grupo etário e sexo. Este passo foi realizado até o dia 27/03, quando os informes pararam de circular.
• A partir do dia 27/03, os dados contidos na página criada para hospedar os dados sobre covid-19 no RS (SESRS, 2020b) foram consultados visualmente, lendo-se os dados diretamente na tela, tendo em vista a dificuldade de acessá-los digitalmente.
• Foram elaborados gráficos mostrando a evolução do número de casos e a distribuição dos casos na população por idade e sexo no estado.
• Com base na estimativa de população dos municípios em 2019 (IBGE, 2018) foram calculadas as taxas de casos confirmados de Covid-19 para cada 1.000 habitantes.
• Foram gerados os mapas para os diferentes atributos, tanto em pontos quanto em quantitativo municipal.
• Foi criado um Dashboard de casos utilizando layout semelhante ao da Johns Hopkins University JHU (https://bit.ly/Covid19_JHU).

Conheça outras bases de dados:

• Mapeamento dos casos de Covid-19 – http://ti.saude.rs.gov.br/covid19/
• Painel de registros de Coronavírus da ESRI: https://blog.img.com.br/arcgis
• Dados da Secretaria Municipal de Saúde de Porto Alegre: https://bit.ly/Covid19_POA
• JUSTEN, Álvaro. Dados diários mais recentes do coronavírus por município brasileiro. Blog Brasil I.O., 23 março 2020. https://bit.ly/Brasil_io_covid19
• COVID-19 | SIGPampa: https://bit.ly/sig_pampa
• Mapa do Brasil baseado nos dados de Brasiol.IO: https://tiago-gandra.shinyapps.io – www.ufrgs.br/sig/mapas/covid19-br
• Dashboards do Instituto de Informática da UFRGS – https://www.ufrgs.br/coronavis/#tab-dashboards
• Projeção de casos: Observatório COVID-19 BR em parceria com o Grupo Técnico de Assessoramento em Epidemiologia e Modelagem Matemática COVID19 (SMS SP). https://covid19br.github.io/informacoes.html
• Johns Hopkins University JHU . https://bit.ly/Covid19_JHU
• World Health Organization – Coronavirus (COVID-19) dashboard – https://who.sprinklr.com/
• European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC) 2020. Disponível em: https://www.ecdc.europa.eu