| Revista: | Investigaciones geográficas - Instituto de Geografía. UNAM |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000444553 |
| ISSN: | 0188-4611 |
| Autores: | Badillo Rivera, Edwin1 Fow Esteves, Anthony Jeanpier1 Alata López, Fernando Edison1 Virú Vásquez, Paul Hermes1 Medina Acuña, Sofía Martha2 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional del Callao, Facultad de Ingeniería Ambiental y de Recursos Naturales, Lima. Perú 2Universidad Nacional de Ingeniería, Facultad de Ingeniería Ambiental, Lima. Perú |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Abr |
| Número: | 104 |
| País: | México |
| Idioma: | Español, inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La nueva enfermedad del coronavirus (COVID-19) generada por el virus SARS-CoV-2 se originó en China y el primer caso reportado fue en la ciudad de Wuhan, en diciembre del 2019. El virus comenzó a propagarse en otras regiones de China y al resto del mundo. El 30 de enero del 2020, la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró el brote del COVID-19 como emergencia internacional en salud pública. En Perú, el primer caso positivo de COVID-19 fue registrado el 6 de marzo del 2020 en la región Lima, y se declaró el estado de emergencia el 16 de marzo del 2020. A nivel mundial se han realizado diferentes investigaciones de variables ambientales asociadas a la propagación del COVID-19 así como variables sociales; sin embargo, la mayoría de estas han sido analizadas de forma individual, por lo que es necesario realizar un análisis que integre a dichas variables bajo ciertos criterios metodológicos. Es así que el objetivo de este texto es analizar las variables ambientales (columna troposférica de NO2, flujo vertical de aire, porcentaje de residuos sólidos dispuestos en botaderos y porcentaje de la población sin ningún mecanismo de eliminación de excreta) y sociales (niveles de pobreza monetaria, porcentaje del número de hospitales por población y población vulnerable) que intervienen directa e indirectamente a la propagación del virus SARS-CoV-2. Para ello se utilizaron técnicas de percepción remota, sistemas de información geográfica (SIG) integrados bajo el enfoque estadístico-determinístico multiparamétrico planteado por Saaty, determinando así qué regiones del Perú presentan mayor susceptibilidad, vulnerabilidad y riesgo de propagación del virus SARS-CoV-2. Los datos fueron recopilados a partir de instituciones mundiales y nacionales; para la columna troposférica de NO2 los datos fueron obtenidos del satélite Sentinel-5P; el flujo vertical del aire se determinó a partir de la información recolectada del laboratorio de |
| Resumen en inglés | The new coronavirus disease (COVID-19) caused by the SARS-CoV-2 virus originated in China; the first case was reported in the city of Wuhan in December 2019, from where the virus spread to other regions of China and the rest of the world. The World Health Organization (WHO) declared the COVID-19 outbreak as an international public health emergency on January 30, 2020. The first positive case of COVID-19 in Peru was recorded on March 6, 2020 in the Lima region; the state of emergency was declared on March 16, 2020. Several studies worldwide have examined environmental and social variables associated with the spread of COVID-19. Most of these studies have analyzed individual variables; therefore, an analysis integrating these variables under clear methodological criteria is warranted. The objective of this article is to analyze a number of environmental (tropospheric NO2 column, vertical air flow, percentage of solid waste disposed of in open dumps, and percentage of the population with no access to basic sanitation services) and social (monetary poverty level, number of hospitals, and vulnerable population) variables directly or indirectly involved in the spread of the SARS-CoV-2 virus. Remote sensing techniques and geographic information systems (GIS), integrated under the multiparametric statistical-deterministic approach proposed by Saaty, were used to identify the regions of Peru that show the greatest susceptibility, vulnerability, and risk of spread of the SARSCoV-2 virus. Data were compiled from global and national institutions. Data for the tropospheric NO2 column were obtained from the Sentinel-5 Precursor satellite; vertical air flow was estimated from data collected by the Physical Science Laboratory of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA); data on the population with no access to basic sanitation services were obtained from the national statistical agency, the Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), and o |
| Disciplinas: | Geografía, Medicina |
| Palabras clave: | Geografía humana, Salud pública, COVID-19, SARS-CoV-2, Procesamiento de análisis jerárquico (PAJ), Evaluación del riesgo, Teledetección, Sistemas de Información Geográfica (SIG) |
| Keyword: | Human geography, Public health, COVID-19, SARS-CoV-2, Analytical Hierarchy Process (AHP), Risk assessment, Remote sensing, Geographic Information Systems (GIS) |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
