Autor(es):
Silva, Carlos Fabrício Assunção da ; Meira, Leonardo Herszon ; Oliveira, Leise Kelli de ; Santos, Pâmela Roberta Gonçalves dos ; Oliveira, Isabela Kopperschmidt de
Data: 2020
Origem: Oasisbr
Assunto(s): Public Transport Systems. COVID-19. Spatial Analysis. Moran"™s I Index. Geographically Weighted Regression.; Sistemas de Transporte Público. COVID-19. Análise Espacial. índice I de Moran. Regressão Geograficamente Ponderada.
Descrição
Using public transport systems has been reported to be a possible vector of virus transmission during epidemics. In this context, this article aims to analyze the spatial correlation between public transportation users and COVID-19 cases, using Recife (PE) as a case study. Using spatial analysis, the Moran I Global and Local index were calculated, and global and geographically weighted regression models were estimated for the months of March to June 2020, considering neighborhoods in Recife as a spatial unit of analysis. The results indicated global and local spatial correlation between the variables considered. Nevertheless, the number of public transport users is a variable that influenced the number of COVID-19 cases, especially in April, May, and June. Finally, the public transport system may not have been the only factor that contributed to the spread of COVID-19 in Recife, given the high number of neighborhoods without an indicator of local spatial association with statistical significance. As the public transport system contributes to the mobility of people who work in essential activities to the urban life, strategies that contribute to social distance within the vehicles of the system are necessary.
O uso de sistemas de transporte público é apontado como possível vetor de transmissão de vírus durante epidemias. Nesse contexto, é objetivo deste artigo analisar a correlação espacial entre os usuários do sistema de transporte público e os casos da COVID-19, por meio de um estudo para Recife (PE). Utilizando-se da análise espacial, foi calculado o índice I de Moran global e local, e foram estimados modelos de regressão global e geograficamente ponderados, para os meses de março a junho de 2020, considerando o bairro como unidade espacial de análise. Os resultados indicaram correlação espacial global e local entre as variáveis consideradas. Ainda, o número de usuários do transporte público é uma variável que influenciou no número de casos de COVID-19, principalmente em abril, maio e junho. Por fim, o sistema de transporte público pode não ter sido o único fator que contribuiu para a disseminação da COVID-19 no Recife, visto o elevado número de bairros sem indicador de associação espacial local com significância estatística. Como o sistema de transporte público contribui para a mobilidade de pessoas que trabalham em atividades essenciais para a vida urbana, são necessárias estratégias que contribuam para o distanciamento social dentro dos veículos do sistema.