Análise espacial como subsídio para compreensão da disseminação da Covid-19 no município de Porto Alegre

Abstract

O presente trabalho visa estudar a possível relação de indicadores socioeconômicos - como a densidade demográfica, Índice de Desenvolvimento Humano Municipal, renda per capita e nível de escolaridade -, com o espalhamento do coronavírus nas diferentes Regiões do Orçamento Participativo do município de Porto Alegre. A pesquisa justifica-se pela gravidade da pandemia gerada pela Sars-COV -2, sendo uma problemática global que alterou o funcionamento das atividades econômicas em quase todo o mundo e somou mais de 7,6 milhões de infecções até o final do ano de 2020 e 197 mil óbitos em decorrência da doença no Brasil (Brasil, 2020). Nesse ínterim, como já observado pela literatura, tanto a propagação da doença, como o número total de mortes, ocorreu de modo desigual comparando diferentes localidades; acredita-se que isso possa estar relacionado às condições espaciais e sociais também diferentes nas espacialidades. Nesse sentido, buscou-se elaborar mapas temáticos e gráficos que correlacionam os indicadores socioeconômicos citados com a taxa de Covid-19 para cada mil habitantes nas respectivas Regiões do Orçamento Participativo. Como resultado, discute-se as razões pelas quais algumas Regiões apresentam taxas de Covid-19 com maior ou menor possibilidade de relação com os referidos indicadores.

The present research aims to study the possible relationship of socioeconomic indicators - such as population density , Municipal Human Development Index, per capita income and level of education - with the spread of the coronavirus in the dif ferent Regions of the Participatory Budget in the city of Porto Alegre. The research is justified by the severity of the pandemic generated by Sars-COV -2, being a global problem that altered the functioning of economic activities in almost the entire world and added to more than 7.6 million infections by the end of 2020 and 197 thousand deaths due to the disease in Brazil (Brasil, 2020). In the meantime, as already observed in the literature, both the spread of the disease and the total number of deaths occurred unevenly when comparing dif ferent locations. It is believed that this may be related to the spatial and social conditions that are also dif ferent in spatialities. In this sense, we sought to prepare thematic maps and graphs that correlate the socio-economic indicators cited with the rate of Covid-19 per thousand inhabitants in the respective Participatory Budget Regions. As a result, the reasons why some Regions present rates of Covid-19 with greater or lesser possibility of relationship with the aforementioned indicators are discussed.