Loading...
4 results
Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
- Mobility and Dissemination of COVID-19 in Portugal: Correlations and Estimates from Google’s Mobility DataPublication . Mileu, Nelson; Marques Da Costa, Nuno; Marques da Costa, Eduarda; Alves, AndréThe spread of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) has important links with population mobility. Social interaction is a known determinant of human-to-human transmission of infectious diseases and, in turn, population mobility as a proxy of interaction is of paramount importance to analyze COVID-19 diffusion. Using mobility data from Google’s Community Reports, this paper captures the association between changes in mobility patterns through time and the corresponding COVID-19 incidence at a multi-scalar approach applied to mainland Portugal. Results demonstrate a strong relationship between mobility data and COVID-19 incidence, suggesting that more mobility is associated with more COVID-19 cases. Methodological procedures can be summarized in a multiple linear regression with a time moving window. Model validation demonstrate good forecast accuracy, particularly when we consider the cumulative number of cases. Based on this premise, it is possible to estimate and predict future evolution of the number of COVID-19 cases using near real-time information of population mobility
- Uncovering COVID-19 infection determinants in Portugal: towards an evidence-based spatial susceptibility index to support epidemiological containment policiesPublication . Alves, André; Marques da Costa, Nuno; Morgado, Paulo; Marques da Costa, EduardaAbstract Background COVID-19 caused the largest pandemic of the twenty-frst century forcing the adoption of containment policies all over the world. Many studies on COVID-19 health determinants have been conducted, mainly using multivariate methods and geographic information systems (GIS), but few attempted to demonstrate how knowing social, economic, mobility, behavioural, and other spatial determinants and their efects can help to contain the disease. For example, in mainland Portugal, non-pharmacological interventions (NPI) were primarily dependent on epidemiological indicators and ignored the spatial variation of susceptibility to infection. Methods We present a data-driven GIS-multicriteria analysis to derive a spatial-based susceptibility index to COVID-19 infection in Portugal. The cumulative incidence over 14 days was used in a stepwise multiple linear regression as the target variable along potential determinants at the municipal scale. To infer the existence of thresholds in the relationships between determinants and incidence the most relevant factors were examined using a bivariate Bayesian change point analysis. The susceptibility index was mapped based on these thresholds using a weighted linear combination. Results Regression results support that COVID-19 spread in mainland Portugal had strong associations with factors related to socio-territorial specifcities, namely sociodemographic, economic and mobility. Change point analysis revealed evidence of nonlinearity, and the susceptibility classes refect spatial dependency. The spatial index of susceptibility to infection explains with accuracy previous and posterior infections. Assessing the NPI levels in relation to the susceptibility map points towards a disagreement between the severity of restrictions and the actual propensity for transmission, highlighting the need for more tailored interventions. Conclusions This article argues that NPI to contain COVID-19 spread should consider the spatial variation of the susceptibility to infection. The fndings highlight the importance of customising interventions to specifc geographical contexts due to the uneven distribution of COVID-19 infection determinants. The methodology has the potential for replication at other geographical scales and regions to better understand the role of health determinants in explaining spatiotemporal patterns of diseases and promoting evidence-based public health policies.
- Otimização da localização de parques solares numa perspetiva de sustentabilidade: proposta de índice espacial em Portugal ContinentalPublication . Alves, André; Marques da Costa, Eduarda; Gomes, Eduardo; Niza, Samuel– Um dos principais desafios no desenvolvimento de centros eletroprodutores renováveis prende-se com a sua localização. Essa decisão está intrinsecamente ligada à necessidade de equilibrar a disponibilidade de recursos com outros usos. No atual contexto de transição energética, a produção de energia renovável terá de crescer significativamente para a descarbonização do sistema elétrico. Em Portugal, as metas do Plano Nacional Energia e Clima (PNEC) determinam que a capacidade instalada de energia solar fotovoltaica existente até 2022 tem de crescer cerca de oito vezes até ao final da década. Antecipam-se por isso significativas transformações territoriais e alterações nas paisagens com uma crescente procura por solo que gerará competição territorial e impactes nos ecossistemas. Este estudo apresenta uma proposta de identificação de localizações para a implantação de infraestruturas de produção de energia solar fotovoltaica em linha com princípios de sustentabilidade e posterior avaliação dos projetos previstos. A análise foi desenvolvida em duas fases: a primeira com recurso a uma análise multicritério (AMC) em sistemas de informação geográfica (SIG) em que se desenvolveu um índice espacial que classifica o território continental português pela aptidão a uma localização sustentável para centrais solares fotovoltaicas; a segunda, que identificou a localização dos projetos previstos (centrais licenciadas e a aguardar licenciamento com potência ≥1 MW) numa ótica de monitorização ex-ante, pelo cruzamento com o índice obtido. A abordagem adotada constitui um protótipo de um sistema espacial de apoio à decisão face aos desafios territoriais da produção de energia renovável. Conclui-se que a localização das propostas de futuras centrais solares foi escolhida predominantemente com base num racional técnicoeconómico, sem considerar devidamente os impactes destas infraestruturas noutras dimensões do desenvolvimento sustentável.
- Mobilidade e propagação do sars-cov-2 em Portugal continental: modelo explicativo territorializado em contexto anterior à vacinaçãoPublication . Marques Da Costa, Nuno; Mileu, Nelson; Marques da Costa, Eduarda; Alves, André; Freitas, Carlos; Rocha, Jorge; Abrantes, Patrícia; Gomes, Eduardo; Sousa, Paulo; Campos Fernandes, Adalberto; Gaspar, Rogério; Duarte-Ramos, Filipa; Portugal, RuiA difusão do novo coronavírus tem importantes associações com a mobilidade da população. Recorrendo a modelos de regressão linear múltipla, com informação epidemiológica da Direção-Geral da Saúde (DGS) e dados de mobilidade disponibilizados pela Google, captura-se a relação causal existente entre alterações na mobilidade e a tendência de incidência de COVID-19 para várias escalas em Portugal, demonstrando-se que maior mobilidade está associada a maior número de novos casos. Com base nesta premissa e recorrendo aos padrões de mobilidade da população é possível desenvolver um modelo de previsão do número de infeções futuras, com pelo menos 14 dias de antecedência.