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El uso de Sistemas de Información Geografica y Sensores Remotos (SR) en Salud Pública Bogotá, Colombia, 27 al 30 de Marzo de 2006 Figura 5. Mapa predictivo para R. prolixus usando imágenes LST y NDVI procesadas. Predicción: Presencia (verde), ausencias (azul). Datos de campo: Rojos (presencias), negros (ausencias). Discusión La distribución de T. dimidiata y R. prolixus utilizada en el análisis es de las poblaciones domiciliares, si bien aunque su presencia en las viviendas se sabe esta determinada por los reconocidos factores de riesgo como son los materiales de construcción, la presencia y tipo de anexos y los de tipo cultural como es el estilo de vida, además de que las condiciones microambientales modifican las condiciones macroabientales captadas por los insectos, los factores ambientales se considera tienen una influencia suficientemente fuerte como para determinar y establecer conjuntos de variables que definan la presencia y ausencia de la especie en la geografía del área de interés (Gorla, 2002). Detallando los mapas obtenidos podemos observar que T. dimidiata se predice como presente en fragmentos pequeños y aislados del departamento, siendo mayor el área donde se predice su ausencia. En el caso de R. prolixus el área de presencia predicha es mucho mayor y se concentra hacia el centro y occidente, sin embargo, la concordancia entre las ausencias no alcanza el 65% y la de las 102
El uso de Sistemas de Información Geografica y Sensores Remotos (SR) en Salud Pública Bogotá, Colombia, 27 al 30 de Marzo de 2006 presencias el 75%, aunque esto puede deberse a que no hay un registro de la especie en esas regiones que al parecer potencialmente pueden ser propicias para su colonización o que factores de la vivienda este influenciando en que la focalización de su presencia real se este dando hacia el suroriente del departamento. Para T. dimidiata, el mapa que mejor capacidad para describir correctamente la distribución de la especie fue el que se construyo con las imágenes crudas, mostrando como variables importantes a la temperatura de la superficie día de 5 meses del año y al NDVI de un mes, las cuales otros autores han encontrado como variables que influyen en su abundancia (Dumonteil & Gourbière, 2004), no obstante, no se puede dilucidar con claridad cual es el papel de estas variables en la distribución de la especie en el área de estudio. Para el caso de R. prolixus, como variables importantes se incluyeron la temperatura de superficie LST día promedio y del Índice de vegetación NDVI máximo. En todos los mapas predictivos obtenidos, se observa que la temperatura de la superficie día es la variable común que mejor hace una correcta descripción, remarcando su importancia en la distribución de estas especies de triatominos, así como se ha observado para T. infestans (Gorla, 2002) Para mejorar la calidad de la predicción de los mapas producidos se podría aumentar la serie de tiempo, obtener las imágenes de un satélite con mejor resolución e incluir un mayor número de variables ambientales y físicas a evaluar. Con estos mapas se puede iniciar a dilucidar sobre la distribución de las especies de triatominos domiciliados en Santander y su relación con variables ambientales medidas con sensores remotos. Financiación Al CHAGAS DISEASE INTERVENTION ACTIVITIES EUROPEAN COMMUNITY PROJECT No. ICA4-CT-2003-10049 por la financiación del TALLER REGIONAL 103
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