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especializadas y actualizadas en todas las áreas del conocimiento; lo que permite una
amplia visibilidad y garantiza el acceso al patrimonio documental de la Universidad.
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Modelos predictivos de distribución espacio-temporal de Aedes aegypti, en Salta (Argentina), basados en información ambiental provista por sensores remotos satelitales
RESUMEN Argentina, al igual que el resto de América Latina, sigue enfrentándose a los problemas que plantean las infecciones virales endemo-epidémicas emergentes y re-emergentes. Recientemente, hemos sufrido en nuestro país un importante brote de Dengue con más de 27.000 casos notificados, constituy...
RESUMEN Argentina, al igual que el resto de América Latina, sigue enfrentándose a los problemas que plantean las infecciones virales endemo-epidémicas emergentes y re-emergentes. Recientemente, hemos sufrido en nuestro país un importante brote de Dengue con más de 27.000 casos notificados, constituyendo así uno de los problemas sanitarios más importantes de los últimos tiempos. Modelos predictivos de la actividad de Ae. aegyptí fueron desarrollados en las ciudades de Tartagal y de San Ramón de la Nueva Oran (Salta), en el noroeste argentino. Se utilizaron regresiones lineales múltiples basadas en el uso de índices aédicos, caracterizando el ambiente al utilizar para ambas ciudades imágenes satelitales Landsat y datos climáticos. Para la ciudad de Oran, a su vez, se desarrollaron modelos predictivos de la actividad de Ae. aegyptí mediante el monitoreo con ovitrampas y la caracterización ambiental con imágenes satelitales MODIS y se realizaron estudios de la fluctuación temporal de la oviposición y su relación con variables climáticas. Por otro lado, se utilizaron Sistemas de Información Geográfica y a través de análisis espaciales de puntos se identificaron regiones con distintos niveles de riesgo de acuerdo a la actividad de oviposturas de Ae. aegyptí. Esto ha sido aplicado en la ciudad de San Ramón de la Nueva Oran para generar mapas de agrupamientos que permitirían establecer prioridades en las acciones de control vectorial, al localizar de manera eficiente las áreas de la ciudad con alta actividad del vector. De esta forma, los modelos predictivos permitirían estimar la actividad del vector de acuerdo a las condiciones ambientales dadas, mientras que los SIG permitirían la Idealización de los puntos calientes, optimizando los recursos al poder establecer zonas prioridades en las acciones de control vectorial, al localizar de manera eficiente las áreas de la ciudad con alta actividad del vector. De esta forma, los modelos predictivos permitirían estimar la actividad del vector de acuerdo a las condiciones ambientales dadas, mientras que los SIG permitirían la localización de los puntos calientes, optimizando los recursos al poder establecer zonas prioritarias para el manejo integrado de los mismos.
