Concetração de óbitos de Covid-19 (2020)

WILLIAN S. SANTOS 🇧🇷
WILLIAN S. SANTOS 🇧🇷

February 03, 2025

Concetração de óbitos de Covid-19 (2020)

[English bellow]Este mapa apresenta a distribuição espacial dos óbitos ocorridos no primeiro ano da pandemia de Covid-19 nas cidades da conurbação paranaense Cambé, Londrina e Ibiporã, localizadas no norte do Paraná. A análise foi conduzida utilizando a estimativa de Kernel com um raio de 3.686,6 metros, permitindo representar 366 ocorrências de óbitos. A técnica de estimativa de Kernel facilita a visualização da intensidade espacial dos óbitos, proporcionando uma compreensão mais detalhada da dispersão e da concentração desses eventos na região. Os códigos alfanuméricos sobrepostos ao mapa correspondem às áreas e bairros específicos onde as ocorrências foram registradas.

Este mapa, juntamente com outros mapas da mesma temática, pode ser acessado na minha tese de doutorado:

SANTOS, Willian S. "A Covid-19 na Conurbação Paranaense Cambé – Londrina – Ibiporã: Análises Geoespaciais para o Início da Pandemia de SARS-CoV-2 (2020)." Tese de Doutorado em Geografia, Universidade Estadual de Londrina – UEL, 2023. Disponível em: https://encurtador.com.br/a2hEZ. Acesso em: 03/02/2025.

This map presents the spatial distribution of deaths that occurred during the first year of the Covid-19 pandemic in the cities of the Paraná metropolitan area: Cambé, Londrina, and Ibiporã, located in northern Paraná. The analysis was conducted using Kernel estimation with a radius of 3686,6 meters, representing 366 recorded deaths. The Kernel estimation technique facilitates the visualization of the spatial intensity of deaths, providing a more detailed understanding of the dispersion and concentration of these events in the region. The alphanumeric codes overlaid on the map correspond to specific areas and neighborhoods where the occurrences were recorded.

This map, along with other maps on the same topic, can be accessed in my doctoral thesis, the link to which is referenced above.


Tools used

QGIS

tags

COVID-19Health Geography kernel density

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