Acesse, abaixo, uma apresentação interativa com alguns resultados da pesquisa.
top of page
Buscar
Leandro Ludwig
Marcos Antonio Mattedi
Maiko Rafael Spiess
Eduardo Werneck
Link para realizar download da Nota Técnica completa em PDF:
1. RESUMO EXECUTIVO
Esta NOTA TÉCNICA investiga o poder de propagação da COVID-19 na rede urbana em Santa Catarina à luz dos dados publicados até o dia 27 de maior de 2020. Tem como objetivo ampliar o entendimento sobre como as cidades contribuem na dispersão do vírus pelas redes urbanas. Para isso, investiga os primeiros meses da pandemia da Covid-19 no Estado de Santa Catarina a partir de dois principais métodos: a) Pesquisa Documental: levantamento dos dados da Covid-19 no estado e da literatura existente sobre redes urbanas e pandemias nas diferentes escalas; b) Sistema de Informação Geográfica (SIG): utilizado para organizar, produzir e processar dados georreferenciados. A partir da análise bibliográfica e geográfica, argumenta-se que a dinâmica territorial da Covid-19 estabelece Clusters de Contágio que operam como focos de propagação do vírus na rede urbana de Santa Catarina de três formas distintas: Cluster de Contágio Integrado, Cluster de Cerco Viral e Cluster de Contágio Isolado. Para desenvolver esse argumento o relatório foi dividido em três principais seções: 1) Elementos Contextuais: estabelece uma base de discussão a respeito da relação entre as redes urbanas e a Covid-19; 2) Dinâmica Territorial da Covid-19 em SC: demonstra as principais dinâmicas espaciais do vírus na rede urbana do estado; 3) Clusters de Contágio em Santa Catarina: apresenta-se evidencias de como os três clusters operam no estado.
2. ELEMENTOS CONTEXTUAIS
O SARS-CoV-19 possui uma incubação longa, um contágio rápido e uma difícil detecção. Estas características combinadas com o padrão predominante de organização socioceconômica acabaram desencadeando a COVID-19. Isto acontece porque a interação de populações vivendo próximas umas das outras e com contatos intensos apresentam maiores taxas de disseminação. Assim, um tamanho grande da taxa de disseminação implica que, eventualmente, toda a população acabe sendo infectada. Este processo tende, inevitavelmente, a sobrecarregar a capacidade de suporte do sistema de saúde. Neste sentido, o desafio constitui diminuir o ritmo de disseminação do vírus. Por isto, os governos acabaram implantando um conjunto de medidas conhecidas como Distanciamento Social. O Distanciamento Social reduz (ou interrompe) o ritmo de contágio e, se suficiente, o número de pessoas que experimentam a doença. Todos estes fatores se unem para produzir uma espécie de Clusters de Contágio.
Um Cluster de Contágio refere-se a uma agregação espacial de casos de uma doença. Ocorre quando se verifica uma concentração de infecções na mesma área ao mesmo tempo. A Organização Mundial da Saúde (OMS), por exemplo, usa as seguintes categorias para descrever padrões de transmissão: a) Casos Esporádicos: pequeno número de casos detectados localmente; b) Grupos de Casos: agrupamentos de casos por exposições comuns; c) transmissão comunitária: grande número de casos não vinculáveis a cadeias de transmissão. Neste sentido, algumas regiões rapidamente se transformaram em pontos críticos de contaminação enquanto outras não. Em teoria, quanto maior concentração de pessoas vivendo juntas maior a tendência a propagação de um vírus. A natureza das cidades que possui uma interação social é maior sempre foram mais vulneráveis a vírus contagiosos como o Covid-19. Trata-se, assim, de saber como as redes urbanas operam no processo de formação e propagação de Clusters de Contágio.
Redes urbanas constituem a malha de cidades de um país. Com a progressiva urbanização da sociedade forma-se um sistema integrado de cidades. Estas cidades se posicionam em diferentes escalas de hierárquicas abrangendo uma tipologia que divide as cidades em: a) cidade global; b) metrópole nacional; metrópole estadual; d) metrópole regional; e) cidade médias; f) cidades pequenas. O padrão geral observado em diversas partes do mundo é que na maior parte dos países existem milhares de pequenas cidades, centenas de cidades médias e poucas metrópoles. Esta suposição baseia-se numa escala desde a menor até a maior em termos de centralidade de serviços e quantidade de população. Assim, cidades que possuem maior densidade populacionais, conexões internacionais, fluxos de visitantes ou uma alta proporção de sua população usando transporte público seriam, teoricamente, mais suscetíveis a formação de Clusters de Contágio.
A COVID-19 parece ter uma expressão territorial muito bem definida. Este parece ser o caso, por exemplo, da França com Paris, no Reino Unido com Londres, na Espanha com Madri, nos Estados Unidos com Nova York. Porém, disto não se pode supor que as Cidades Globais mais densas seriam mais suscetíveis que as locais. Como demonstram Chicago, Los Angeles, Cingapura, Seul, Xangai e Tóquio que não apresentam o mesmo movimento. Neste sentido, o desafio é entender a relação entre os fatores espaciais e a densidade populacional. Comparativamente o resultado recorrente parece ser o seguinte: não existe uma relação linear entre densidade e epidemia. Ou seja, não existe uma correlação entre densidade e número de casos por milhão de habitantes, o que indica que as duas variáveis parecem ser independentes. É por isto que não basta considerar a densidade, mas é preciso também considerar a intensidade da rede urbana. Afinal, como todas as situações de emergência, também a COVID-19, se materializa socialmente no território (Hewitt, 1997).
Figura 1: concentração litorânea e interiorização do ciclo de contágio no Brasil
Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados do Ministério da Saúde em 31 de março de 2020.
No Brasil em geral a situação não parece ser diferente (Figura 1). Afinal, a forma como a COVID-19 se dissemina socialmente depende de como as atividades socioeconômicas estão distribuídas espacialmente. Neste sentido, São Paulo e Rio de Janeiro parecem reproduzir esta tendência espacial. Por isto, quando consideramos o caso de Santa Catarina ela parece seguir um movimento de propagação que vai do centro para periferia. Porém, quando se examinam mais atentamente os estudos disponíveis sobre a expressão territorial da COVID-19 (Figura 2) (MATTEI; DOURADO, 2020; CIGERD, 2020), verifica-se uma dinâmica de disseminação espacial estruturada em dois cenários de propagação principais:
EIXO 1: Cluster de Contágio Litoral (estruturado pela BR 101);
EIXO 2: Ciclo de Contágio Interior (estruturado pela da BR 470);
Portanto, podemos realizar uma análise para tentar isolar os efeitos específicos da densidade, dos efeitos resultantes das características demográficas e de saúde da população.
Figura 2: Casos de COVID-19 em Santa Catarina por microrregião (13 de maio de 2020)
Fonte: Secretaria do Estado de Saúde; Elaboração: NECAT/UFSC
Isto acontece porque a análise dos números absolutos não é satisfatória, pois o tamanho das entidades analisadas acaba variando muito. Por isto, devemos observar logicamente um número maior de vítimas em função do tamanho das regiões. Porém, quando se consideram os dados atentamente verifica-se que não são as áreas mais populosas que necessariamente exprimem maior incidência. Para evitar esse viés estatístico, precisamos não somente dividir o número de casos pela população do território, mas considerar o padrão de integração entre as redes urbanas. Mais precisamente: o número de casos por habitante das regiões na mesma proporção observada a todo estado plotados em função dos fluxos de integração. Ou seja, a COVID-19 parece não afetar todos os territórios de maneira homogênea. Assim, embora não haja dados significativos e suficientemente representativos, podemos explorar os existentes e extrair algumas conclusões mesmo que necessariamente provisórias.
Esta é uma questão importante porque a forma como os dados são apresentados acaba afetando a forma de entendimento do problema. Afinal, como explicar as anomalias entre os dados de Joinville e Chapecó? Ou seja, por que a região de Chapecó (688 confirmados em 25/05/2020) apresenta dados de contágio maior que a região de Joinville (386 confirmados em 25/05/2020)?Cabe perguntar se os moradores de Joinville se beneficiariam de uma imunidade específica; ou talvez morar em uma área com alta urbanidade seria mais protetor. Isto significa que espacialmente morar em Joinville parece mais seguro que em Chapecó. Isto indica que o relacionamento entre a densidade da ocupação humana do espaço e a mortalidade não esgota todo o campo causal. Na verdade, para entender a materialização espacial da COVID-19 em Santa Catarina precisamos complexificar a análise. Isto acontece porque o Cluster de Contágio do Litoral e o Cluster de Contágio do Interior não operam de forma sucessivas, mas sim paralelamente (Figura 3).
Figura 3: Cadeia produtiva agroalimentar e COVID-19
Fonte: Instituto Federal de São Paulo e Universidade Federal de Santa Catarina (Organizadores: Fernando Mendonça Heck e Lindberg Nascimento Júnior). Link aqui.
Por isto, para compreender este processo não basta regionalizar o processo, mas é preciso considerar também a relação entre o vírus e a rede urbana do estado. Isto é importante porque a pandemia tem como característica de propagação ser multiescalar. Para isso, mobilizamos técnicas de análise espacial para isolar os fatores explicativos relevantes. Uma vez que esses efeitos de contágio vinculados à proximidade espacial foram levados em consideração. Seguindo essa lógica, mobilizamos três conjuntos principais de variáveis locais que podem afetar potencialmente a forma como a COVID-19 se movimenta pelo território: a) determinantes econômicos (hierarquia das cidades na rede urbana); b) determinantes demográficos (proximidade dos domicílios urbanos na rede); c) determinantes de mobilidade (conectividade e acessibilidade dos municípios na rede urbana). Mais precisamente, a relação entre estas variáveis pode ajudar a explicar tanto o aspecto territorial desigual da taxa de contágio quanto da taxa de óbitos:
1.1 Demográfica: a densidade populacional por km2. O papel das populações não confinadas destacam o papel positivo da densidade. A importância da densidade populacional na disseminação do Covid-19 foi fortemente discutida desde o início da epidemia na China. O papel da variável demográfica é ainda mais importante, pois está ligada ao número básico de reprodução (conhecido pela abreviação R0). O principal dado demográfico georreferenciado disponível atualmente, diz respeito a Densidade Estimada de Domicílios Ocupados em Áreas Urbanas - 2019 de acordo com os setores censitários (IBGE, 2020). Por meio desse dado é possível compreender como a demografia pode indicar canais de transmissão comunitária do vírus pela rede urbana.
1.2 Econômico: a localização da atividade produtiva. O tipo de atividade produtiva pode indicar maior propensão para contágio e propagação do vírus. Neste sentido, as regiões que possuem pouca diversidade de atividades produtivas podem ser impactadas (e impactar a rede) de forma diferenciada, principalmente se as atividades produtivas predominantes operarem de forma a amplificar a propagação do vírus. Por outro lado, cidades com economias diversificadas podem apresentar maior resiliência ao impacto do vírus. Outro dado importante do ponto de vista econômico diz respeito a hierarquia da cidade na rede urbana, ou seja, cidades com maior hierarquia tendem a configurar pontos de difusão do vírus na rede (contaminam mais a rede do que são contaminadas pela rede), para isso utilizou-se dados do IBGE sobre Regiões de Influência das Cidades (REGIC) (IBGE, 2018).
1.3 Mobilidade: a integração entre as cidades.Cidades mais integradas e conectadas na rede urbana propiciam maior facilidade de mobilidade do vírus e consequentemente sua propagação. Por outro lado, cidades com menor grau de conexão e integração possuem uma tendência menor de propagar o vírus pela rede (e de serem contaminadas pela rede). Neste sentido, analisou-se os dados de Ligações Rodoviárias e Hidroviárias e os dados de Logística dos Transportes fornecidos pelo IBGE. A análise desses dados permite interpretar a influência do fator mobilidade na propagação do vírus na rede urbana de Santa Catarina.
Figura 4: Modelo de análise tridimensional
Fonte: elaboração dos autores.
A análise da propagação do vírus por meio desses três fatores, possibilita compreender quais condições potencializam e favorecem a propagação do vírus. Assim, a discussão sobre a curva de contágio e a curva de recessão devem partir da análise dos fatores que causam a propagação do vírus, e não partir dos seus efeitos. Não se trata, portanto, de examinar os efeitos do vírus na rede urbana, mas de examinar os efeitos da rede urbana na propagação do vírus. Afinal, tão importante quanto estabelecer quais condições causam uma maior ou menor propagação do vírus na rede urbana, é verificar porque o vírus ocorre de forma desigual no território catarinense. Acreditamos que a dinâmica territorial desigual de propagação do vírus, aliada a dinâmica multiescalar da pandemia, acabam resultando em assimetrias na capacidade estrutural de gerenciar a crise. Neste sentido, a capacidade confrontação local é bastante assimétrica no Estado de Santa Catarina.
Enquanto alguns municípios dotados de forte aparato técnico multidisciplinar possuem maior capacidade estrutural de pensar e agir localmente; outros de pequeno porte possuem pouca ou quase nenhuma capacidade estrutural de interpretar e responder aos seus problemas de forma local. Em outros termos, municípios mais estruturados (comumente de maior hierarquia na rede urbana) possuem maior capacidade cognitiva de apresentar soluções locais para os problemas locais. Entretanto, o que se vê nos relatórios e coletivas são análises e projeções focadas estritamente no número de casos e óbitos (efeitos da propagação). Com pouca ou nenhuma contribuição do Executivo sobre a questão urbana e regional (causas da propagação). Desde os primeiros sinais da Covid-19 no Brasil, e o aparecimento dos primeiros pacientes em Santa Catarina, verifica-se que a Covid-19 se movimenta no território acompanhando a distribuição das atividades produtivas, a demografia e os movimentos espaciais da população.
Porém, pouco se produz e se discute sobre as causas da propagação do vírus na rede urbana e sobre sua dinâmica territorial desigual. Assim, a distribuição geográfica da Covid-19 nos obriga a considerar também as disparidades entre as regiões catarinenses. Portanto, nosso argumento é que a propagação espacial da COVID-19 estabelece Clusters de Contágio que operam como focos de infecção. Esses Clusters de Contágio podem operar de três formas distintas que permitem estabelecer as seguintes tipologias de propagação:
1) Cluster Integrado:
Cluster de Contágio Integrado é resultado de um conglomerado de municípios de maior hierarquia urbana, com proximidade e concentração da densidade de domicílios urbanos e com rede de transporte integrada e logística facilitada;
2) Cluster Isolado:
Cluster de Contágio Isolado representam os municípios que não estão em áreas com grau de contágio elevado, mas que podem formar novos focos de contágio;
3) Cluster Cercado:
Cluster de Cerco Viral são os focos de contágio que avançam sobre municípios que não possuem casos confirmados, configurando cercas de contágio ao redor destes municípios.
3. CLUSTERS DE CONTÁGIO EM SANTA CATARINA
Sabe-se que é na rede urbana que o vírus se manifesta, se propaga e pode ser contido. Isto acontece porque as interações entre os indivíduos são mais frequentes e, consequentemente, o risco de contaminação é maior. É por isto que: quanto maior a intensidade das interações sociais diretas, maior o risco de contágio. Inversamente, isto significa também que onde as regras de contenção não foram aplicadas ou não foram observadas de maneira menos rigorosa tendem a manifestar uma incidência maior. Assim, para ampliar a análise a respeito do número de contágios e óbitos, é fundamental associar os dados da saúde aos dados da rede urbana. Pensar nas redes urbanas significa pensar na questão urbana em suas diferentes escalas. Sendo possível destacar os efeitos da rede urbana nos municípios e os efeitos dos municípios na rede urbana. No caso da COVID-19, pensar em rede permite identificar como o vírus foi inserido na rede urbana de Santa Catarina e qual foi o papel das grandes e pequenas cidades na sua propagação e contenção.
Como em um desastre de gatilho natural, a pandemia desencadeia uma emergência que se manifesta no espaço de forma desigual. Ou seja, não necessariamente a região que mais contribui para propagar o vírus é a mais impactada por ele. Essa relação pode ser evidenciada ao se avaliar os impactos da COVID-19 na China (epicentro inicial do vírus) e no Brasil (país com condições sociais ideais para propagação do vírus). Apesar de ter propagado o vírus inicialmente, a China estabeleceu certo grau de controle sobre os efeitos atuais do vírus. Por outro lado, mesmo distante dos grandes centros de contágio, o Brasil não desenvolve capacidade de frear a propagação da covid19 (tendo ultrapassado a China em número de óbitos). Assim, os impactos estão relacionados tanto a Suscetibilidade (posicionamento na rede urbana e morbidade da população), quanto a Vulnerabilidade (capacidade de atendimento e ações adotadas). Portanto, não existe uma relação linear entre a densidade, o contágio e o número de mortes.
É por isto que para traçar a passagem da COVID-19 pela rede urbana de Santa Catarina, é preciso considerar os Fatores de Aderência do vírus na rede urbana. Por exemplo, se, por um lado, o conglomerado de domicílios urbanos se comporta como fator de aderência da covid19 nas redes urbanas, por outro lado, os domicílios rurais espacialmente dispersos operam como fatores de repulsa da covid19. Isso ocorre porque a densidade demográfica opera como um fator de aderência do risco de contágio, no qual a rede de áreas urbanas densamente habitadas representam Canais de Transmissão Social do Vírus (que por sua vez desconhece e transpassa os limites municipais). Ou seja, como o vírus se propaga socialmente. Esses canais de entrada e saída operam em escalas espaciais distintas (Figura 5).
Figura 5: circuito de transmissão e os canais de contágio da covid19
Fonte: Elaborado pelos autores
Para cada circuito de propagação do vírus na rede urbana, é possível estabelecer diversos tipos de canais de transmissão:
a) Macro Vetores: são os canais de transmissão aéreo, naval e viário, que estabelecem a ligação de pessoas e mercadorias entre a rede urbana catarinense e as demais redes nacionais e internacionais;
b) Meso Vetores: compreende o deslocamento de pessoas e mercadorias entre as regiões de Santa Catarina, principalmente pela rede viária;
c) Micro Vetores: compreende o deslocamento doméstico de pessoas e mercadorias (casa/trabalho; casa/escola).
A caracterização destes canais de transmissão permite converter as ações de bloqueio e controle generalizadas (lockdown) em ações mais assertivas e efetivas (smartlock), de acordo com o surgimento de novas ondas de contágio da covid19. O entendimento da rede de contágio e dos canais de transmissão possibilitam estabelecer ações de Acupuntura Urbana em escala Regional. Mais precisamente, esse entendimento torna possível estabelecer quais ações locais podem causar os melhores impactos regionais. Isso evitaria os atritos e desencontros gerados pelos bloqueios municipais realizados nas primeiras semanas de distanciamento social (aqui e aqui). Identificar esses canais de transmissão possibilita aprender com os erros, na perspectiva de resiliência evolutiva (SIEBERT, 2018).
As redes urbanas da covid19 são essencialmente dinâmicas. Suas configurações se alteram de acordo com o grau e fase do distanciamento social (que se alteram de acordo com o prolongamento da pandemia). Sendo dinâmicas, essas redes exigem o desenvolvimento de metodologias de análise e monitoramento, que permitam estabelecer ações de acupuntura regional (ação local / efeito regional). Além disso, deve ser possível identificar na rede de contágio da covid19 quais cidades estão ativas (maior tendência de contagiar a rede), e quais cidades estão passivas (maior tendência de ser contaminada pela rede).
Para lançar uma primeira perspectiva da rede urbana do contágio da covid19 em Santa Catarina, foram utilizados dois dados base: a) dados do IBGE para obter a densidade estimada de domicílios em áreas urbanas (Centroides dos setores censitários urbanos de 2019); b) casos confirmados de covid19 em Santa Catarina divulgados no boletim epidemiológico do Governo do Estado no dia 28 de abril de 2020 (SANTA CATARINA, 2020). A partir do cruzamento desses dois dados foi possível estabelecer três principais configurações que as cidades assumem na rede de contágio em Santa Catarina (Figura 06).
Figura 6: as cidades catarinenses na rede de contágio da covid19
Fonte: Elaborado pelos autores.
3.1 Cluster de Risco Integrado (CRI):
Corresponde à rede de municípios que possuem casos confirmados e compartilham o risco de contágio com os municípios vizinhos (devido a elevada proximidade e concentração dos domicílios urbanos). Devido à proximidade entre os domicílios e o elevado registro de contágios, essa rede urbana pode fornecer canais de transmissão intermunicipal para a covid19 (que amplificam o risco de contágio comunitário). Nesse tipo de inserção da cidade na rede, o contágio ocorre de forma intermunicipal, o que torna necessário que as ações de controle e prevenção ocorram de forma articulada entre os municípios que estão inseridos nesse Cluster de Risco Integrado. A necessidade de integração dos municípios nas ações de respostas e prevenção é mais elevada nestas situações. No Cluster de Risco Integrado, as cidades podem ser compreendidas de duas formas:
· Cidade com Risco Integrado Ativo: maior tendência de contagiar a rede. São as cidades com elevada densidade de domicílios urbanos e que possuem uma curva de contágio elevada.
· Cidade com Risco Integrado Passivo: maior tendência de ser contagiada pela rede. São as cidades que possuem elevada densidade de domicílios urbanos, estão próximas de cidades com Risco Integrado Ativo, mas que apresentam poucos casos de contágio. Tendem a importar o risco de contágio das cidades vizinhas ao invés de exportar.
Mapa 7: Cluster de Risco Integrado (CRI) de Santa Catarina
Fonte: Elaborado pelos autores.
A partir do mapeamento dos dados, é possível visualizar dois principais Clusters de Risco Integrado em Santa Catarina: a) CRI Litoral: compreende os municípios litorâneos que possuem casos confirmados, integrados pelo eixo da BR 101 e possuem elevada concentração de domicílios urbanos, de acordo com dado do IBGE (2019) e Governo do Estado (2020); b) CRI Oeste: compreende uma nova rede de contágio formada a partir do processo de interiorização do contágio no Estado, tendo como eixo a cadeia agroalimentar do oeste. Percebe-se também, ainda de forma incipiente, a formação de uma CRI de conexão entre a CRI Litoral e a CRI Oeste.
3.2 Cluster de Cerco Viral (CCV):
Corresponde aos municípios que não possuem casos confirmados de covid19, mas que estão cercados por, ao menos, três municípios com registros oficiais de casos confirmados. O município de Luiz Alves pode representar o estereótipo deste tipo de relação das cidades com a rede urbana da covid19 em Santa Catarina. Até o dia 28 de abril de 2020 Luiz Alves não possuía nenhum caso confirmado, mas estava cercado por cidades com casos confirmados. Os municípios com Clusters de Cerco Viral devem fortalecer o controle de quem entra e quem saí do município, com finalidade de impedir a entrada do vírus no município. Mais precisamente, é necessária a aplicação de um tipo inverso de lockdown, que dificulte a entrada do vírus na cidade ao invés de impedir que ele saia da cidade. É possível destacar dois tipos de cidades em relação ao Cerco Viral em Santa Catarina (total de 23 cidades):
· Cidade cercada: corresponde a cidade que está sendo cercada por cidades com casos confirmados de covid19 e que, portanto, possuí maior tendência de ser contagiada pela rede.
· Cidade que cerca: são as cidades que possuem casos confirmados e que estabelecem (por meio de Clusters de Risco Integrado) cercos em cidades que não possuem casos confirmados. Essas cidades possuem maior tendência de contagiar a rede. Nos Cercos Virais, a variável tempo é crucial para converter uma cidade que está cercando em uma cidade que está sendo cercada.
Figura 8: Casos de Clusters de Cerco Viral no Estado, com detalhe no CCV de Luiz Alves
Fonte: Elaborado pelos autores
3.3 Cluster de Risco Isolado (CRI):
Corresponde aos municípios que estão distantes dos canais de transmissão comunitária, tendo no máximo 2 vizinhos com casos confirmados (essa linha de corte permite identificar quais municípios estão distantes dos casos confirmados de covid19) e que possuem no máximo 10 setores censitários (essa linha de corte permite identificar os municípios que possuem poucos domicílios e que por isso não tendem a integrar as RRI). Portanto, o Risco Isolado constituí os municípios rurais distantes de casos confirmados de covid19 e que possuem baixa densidade de domicílios. Nesses casos, a necessidade de controle das conexões intermunicipais que o município estabelece com a rede urbana é mais importante do que o controle das dinâmicas urbanas internas. É possível identificar dois principais tipos de municípios com RI em Santa Catarina (total de 109 cidades):
· Cluster de Risco Isolado Ativo: são as cidades catarinenses com no máximo 10 setores censitários que possuem casos confirmados de covid19 (15 cidades em 28.04.20) e que possuem no máximo dois vizinhos com casos confirmados. O Cluster de Risco Isolado Ativo constituí maior tendência de contágio isolado da rede. Portanto, apesar do risco ser isolado, essas cidades possuem potencial para gerar novos Clusters de Risco Integrado.
· Cluster de Risco Isolado Passivo: são as cidades que não possuem casos confirmados e que possuem no máximo duas cidades vizinhas com casos confirmados. Em Santa Catarina um total de 94 cidades se enquadram nesta categoria. Nestas cidades a fiscalização sanitária nos acessos e a consideração de iniciativas como o smartlock devem ser consideradas para impedir que o vírus entre no município.
Figura 9: Clusters de Risco Isolado (CRI) em Santa Catarina
Fonte: Elaborado pelos autores
4. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O coronavírus é uma doença típica da vida urbana do século XXI: é espacialmente global, temporalmente instantânea e socialmente contagiosa. Essa constatação fundamenta-se em duas ordens de considerações: a) a vida urbana constitui a forma geográfica mais populosa de atividade humana: a maior parte dos seres humanos se comportam de maneira semelhante nas cidades; b) os elementos centrais da vida urbana se converteram em Vetores de Contágio: as aglomerações populacionais, intensidade do contato social direto e canais de tráfego intensos. Por isto, as pessoas tendem a interagir socialmente a uma taxa que está relacionada a concentração espacial. Neste sentido, diante da falta de meios de imunização os governos de todo mundo adotaram medidas de Distanciamento Social (Isolamento Horizontal e Isolamento Vertical) para evitar o risco de propagar o contágio dentro das comunidades concentradas. Pode-se dizer, portanto, que a passagem espacial da Covid-19 materializa o mundo socialmente hiper conectado.
Por isto, os elementos ligados ao contexto econômico, demográfico e de mobilidade contribuem como fatores explicativos dos dois Clusters de Contágios da Covid-19 em Santa Catarina (Cluster Litoral e Cluster Interior). Embora a inconsistência dos dados dificulte a produção de informação, a aplicação do conhecimento espacial revela que minimizar risco amplia impactos. À medida que a Covid-19 se espalha pelo estado e que os dados coletados sejam de melhor qualidade poderemos ter uma resolução mais clara para as ambivalências entre os Cluster de Contágio de Santa Catarina. Neste sentido, muito rapidamente a dimensão territorial do contágio se evidenciou. Isto acontece porque as regiões mais densas, dinâmicas e conectadas parecem apresentar uma maior suscetibilidade. Estes fatores destacam a complementaridade entre os fatores econômicos, demográficos e a mobilidade que fixaram os dois principais clusters de contágio: a) Cluster de Contágio do Litoral estruturado em torno da aglomeração induzida pela BR 101; b) Cluster de Contágio do Interior estruturado em torno da cadeia agroalimentar do oeste do estado.
Neste sentido, os Clusters de Contágio em Santa Catarina indicam que o Distanciamento Social reduz a extensão do contágio durante o período de isolamento. Indica também que a dinâmica local em nível microrregional pode ser mascarada observando apenas o sistema de dados agregados. Com a comparação dos dados de mobilidade entre os três tipos teóricos de clusters (Cluster Integrado, Cluster Cercado e Cluster Isolado) descobrimos que devido à escassez de interconexões entre regiões o contágio se desenvolve de forma independente dentro de cada região. Essa heterogeneidade regional contribui para explicar os atrasos observados no alinhamento das curvas de contágio nas diferentes áreas geográficas. Mas, sobretudo, a comparação entre o Cluster de Contágio do Litoral e o Clusters de Contágio do Interior indica que o relaxamento das medidas tende a potencializar os índices de contágios reprimidos pelo Distanciamento Social.
Embora nosso estudo se baseie em dados relativos ao contágio das redes urbanas de Santa Catarina, a abordagem pode ser amplamente generalizada. Esta estrutura analítica pode fornecer aos formuladores de políticas uma avaliação do trade-off entre os impactos nos sistemas de saúde (Curva de Contágio) e os efeitos na economia em geral (Curva de Desemprego). Com a devida precaução e calibragem fina, essa estrutura analítica pode ser aplicada para avaliar medidas de Distanciamento Social em micro regiões específicas. Apesar destes cenários qualitativos não permitem estabelecer previsões detalhadas, eles permitem detectar ad hoc se as medidas devem ser afrouxadas ou endurecidas. Trata-se, neste sentido, de uma ferramenta analítica que pode ser utilizada para o processo de formulação e implementação de medidas de contenção da Covid-19. Assim, apesar da complexidade dos fenômenos e da incerteza das conclusões, esta Nota Técnica visa ampliar o debate sobre a relação entre a rede urbana do Estado e a propagação da Covid-19.
Além disso, é preciso assinalar também que o estudo da dinâmica urbana da COVID-19 em Santa Catarina é particularmente difícil por dois motivos principais. Por um lado, devido a inconsistência das bases de dados causada pelo processo de subnotificação; mas também, por outro, porque a própria dinâmica da epidemia acelera a obsolescência dos dados. Isto significa, evidentemente, que não podemos ter nenhuma certeza da relação entre incidência na população e a dinâmica espacial. Assim, o nível de resolução empírica das relações e, consequentemente, da validade das conclusões estão sempre sujeitas a revisões. Por isto, não somente as conclusões, mas, sobretudo, as decisões precisam ser constantemente atualizadas. Nota-se, portanto, que a compreensão da dinâmica da COVID-19 em Santa Catarina não é trabalho para um pesquisador isolado ou uma equipe, mas para o esforço e trabalho coletivo. Neste sentido, é preciso integrar as facilidades de pesquisa existentes para subsidiar o processo de tomada de decisão.
5. BIBLIOGRAFIA
CIGERD. ATUALIZAÇÃO DE DADOS COVID-19 COREDEC ITAJAÍ 21/05/2020 – 23:30. Disponível em: <https://defesacivil.itajai.sc.gov.br/boletins>. Acessado em 26 de maio de 2020.
HEWITT, K. Regions of risk: a greographical introduction to disasters. Edinburgh: Longman, 1997.
IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Densidade Estimada de Domicílios Ocupados em Áreas Urbanas – 2019. Disponível em: < https://densidomi-ibgedgc.hub.arcgis.com/ > Acessado em 26 de maio de 2020.
IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Regiões de Influência das Cidades 2018 (REGIC). Disponível em: <https://www.ibge.gov.br/geociencias/cartas-e-mapas/redes-geograficas/15798-regioes-de-influencia-das-cidades.html?=&t=acesso-ao-produto> Acessado em 26 de maio de 2020.
MATTEI, L.; DOURADO, D. A. Texto para Discussão – NECAT. A Covid-19 em Santa Catarina: Interpretando o estudo do Imperial College de Londres. Disponível em: <https://necat.ufsc.br/>. Acessado em 26 de maio de 2020.
SANTA CATARINA. CORONAVÍRUS Boletim Epidemiológico. Disponível em: <http://www.coronavirus.sc.gov.br/boletins/>. Acessado em 26 de maio de 2020.
SIEBERT, C. 2008+10 no Vale do Itajaí: Resiliência Reativa ou Evolutiva? In: MATTEDI, M. A.; LUDWIG, L.; AVILA, M. R. R. (Ed.). 2008+10: Água, gente e política. Aprendizados. Blumenau: EDIFURB, 2018. p. 323–339. Disponível em: <https://csiebert-arq.wixsite.com/csiebert/publicaes>. Acessado em 26 de maio de 2020.
Após dois meses de suspensão das aulas presenciais e do início do Distanciamento Social, é possível supor que seus impactos nos hábitos, atividades cotidianas e bem-estar da comunidade universitária tenham se aprofundado. Neste sentido, é fundamental embasar nossas impressões, ações individuais e políticas institucionais em dados sólidos e análise científica. Para isso, o NET – Núcleo de Estudos da Tecnociência conduziu uma segunda rodada de pesquisa de opinião sobre os hábitos dos estudantes durante a pandemia de COVID-19.
Acesse os resultados da segunda rodada de pesquisa no link abaixo:
bottom of page