24/10/2022 . Análise
Um artigo científico publicado no início de fevereiro marcou a parceria entre o Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) e o Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), instituto de pesquisa francês na área de tecnologia e computação. Entre os autores, estão pesquisadores da Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS).
Intitulado “Zonal statistics datasets of climate indicators for Brazilian municipalities”, o data paper apresentou um método padronizado para obter séries temporais de indicadores climáticos diários para cada município brasileiro entre 1950 e 2022. “A compilação de dados climáticos como chuva e temperatura é um desafio para o estudo de doenças sensíveis ao clima, como a dengue”, explica um dos autores do artigo, o cientista de dados Raphael Saldanha.
Os modelos matemáticos para o estudo e previsão dessas doenças necessitam de dados na mesma escala espacial de análise. Muitas vezes, diferentes fontes institucionais ou governamentais divulgam essas informações com padrões diversos. “A publicação do artigo poupa pesquisadores da tarefa de metodização e garante a existência de um dataset padronizado para diversos estudos”, complementa Saldanha, que é pesquisador da PCDaS e pós-doutorando no Inria.
Outro destaque do data paper é o período de abrangência analisado. “Além da padronização, também são necessárias longas séries temporais para traçar relações entre as variações do clima e a ocorrência das doenças”, explica o pesquisador.
Além de Saldanha, colaboraram para a publicação do artigo:
Para Saldanha, parcerias internacionais como essa podem beneficiar a pesquisa acadêmica brasileira em Computação e Saúde Pública. “Além de oferecer condições adequadas de pesquisa e a infraestrutura computacional necessária, parcerias assim possibilitam uma colaboração entre times interdisciplinares com conhecimentos complementares. Esse trabalho conjunto gera troca de práticas e experiências distintas e complementares”.
Clique aqui para ler o artigo “Zonal statistics datasets of climate indicators for Brazilian municipalities”.
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