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[ Meteorología Colombiana

N°8

pp. 53-59

I

Marzo, 2004

Bogotá D.C.

ISSN-0124-6984

MODELOS DE SIMULACiÓN Y PREDICCiÓN DEL COMPORTAMIENTO DEL DENGUE

EN CUATRO CIUDADES DE COLOMBIA, INCLUYENDO EL CLIMA COMO VARIABLE

MODULADORA DE LA ENFERMEDAD

MODELS OF SIMULATION ANO PREDICTION OF THE BEHAVIOR OF DENGUE IN

FOUR COLOMBIAN CITIES, INCLUDING CLlMATE LlKE

MODULATING VARIABLE OF THE DISEASE

JAIRO A. GARCíA GIRALDO

Ingeniero Geógrafo. Msc. en Meteorología. Investigador Científico de la Subdirección de Estudios Ambientales

del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. IDEAM.

JOSÉ FRANCISCO BOSHELL

Profesor Posgrado de Meteorología

Universidad Nacional de Colombia

García, J. & J. Boshell. 2004: Modelos de simulación y predicción del comportamiento del dengue en cuatro ciudades de Colombia, incluyendo el clima como variable moduladora de la enfermedad. Meteoro!. Colomb, 8:53-59. ISSN 0124-6984. Bogotá, D.C. - Colombia.

RESUMEN Se elaboraron modelos de tipo ARIMA, para simular el comportamiento del dengue y encontrar relaciones con la variabilidad climática en cuatro localidades de Colombia. La variable climática, se introdUjO en los modelos como un índice que modula el comportamiento de la enfermedad y se obtuvo mediante un análisis multivariado de componentes principales. El trabajo se realizó con in­ formación correspondiente a las semanas epidemiológicas de enero de 1997 a diciembre de 2000, tanto para el número de casos de la enfermedad, como para los datos correspondientes a las variables meteorológicas. Se encontró que las variaciones del clima entre 9 y 14 semanas atrás, tiene influencia en la aparición de nuevos casos de dengue, en particular la precipitación en estas semanas fue mayor cuando posteriormente se dieron períodos donde la enfermedad pre­ sentó características de epidemia, que la precipitación en semanas anteriores a aquellas donde la enfermedad se comportó dentro de límites endémicos. Palabras clave: Dengue, modelos ARIMA, clima. Colombia.

ABSTRAeT ARIMA-type models are proposed to simulate the behavior of dengue and to make apparent the relations with the climatic variability in four localities of Colombia. The climatic variable was intro­ duced into the models as an index that modulates the behavior of the disease. It was obtained by means 01 a multivariate analysis 01 principal components. The investigation was carried out with inlormation corresponding to the epidemiological weeks lrom January 1997 to December 2000, lor both the number of disease cases and the data corresponding to the meteorological variables. The study shows that the variations 01 the climate between the previous 9 to 14 weeks have influ­ ence on the appearance of new cases 01 dengue. In particular, the precipitation in these weeks was seen to be greater when in later periods the disease presented epidemic characteristics than the precipitation in those weeks preceded the disease within endemic limits. Keywords: Dengue, ARIMA models, climate, Colombia.

METEOROLOGíA COLOMBIANA N°S, MARZO 2004

1.

INTRODUCCiÓN

El dengue ha llegado a ser una de las enfermedades con mayor impacto en la salud de la población Colombiana, pasando de 7.540 casos en 1984 a 83.683 casos en el 2002, según bases de datos del Instituto Nacional de Salud. Se ha convertido en una enfermedad endemoepi­ démica que afecta casi todas las zonas del país ubicadas por debajo de los 1800 metros sobre el nivel del mar (IDEAM,2001). Los esfuerzos por entender cómo el clima interviene en el desarrollo de la enfermedad, son muy escasos y hasta ahora, tan sólo se han concentrado en la relación entre ésta y la variabilidad climática interanual representada en los fenómenos El Niño y La Niña, y no en la escala ínter­ anual (Giraldo et al., 1999). Esta investigación pretende abordar el problema traba­ jando la variabilidad climática en un menor plazo en este caso la escala es semanal. En el desarrollo del presente trabajo se obtienen modelos de simulación clima-dengue para diversas zonas de Co­ lombia, que permitirán mejorar los sistemas actuales de monitoreo y control de tales enfermedades.

2.

MATERIALES Y MÉTODOS

Los mUniCipios escogidos debían cumplir con ciertas características: buena información meteorológica y alta incidencia de la enfermedad. Las ciudades escogidas para adelantar el estudio fueron: Bucaramanga, Neiva, Palmira y Villavicencio. Ciudades que en su conjunto presentan entre el 20% y 35% de la aparición de casos anuales en el país, según bases de datos del Instituto Nacional de Salud. Debido a que la información sobre el comportamiento de la enfermedad a nivel central es deficiente, fue necesario obtener la información directamente en las ciudades, acudiendo a las Secretarías Departamentales de Salud y a los Servicios Municipales de Salud. Se obtuvo información para conformar series de casos desde enero de 1997 hasta diciembre del 2000, para cada ciudad, configurando series de tiempo con 210 semanas epidemiológicas. En cada ciudad se escogió una estación con buena in­ formación meteorológica en el casco urbano o cerca de él, dado que la enfermedad del dengue se presenta en las áreas urbanas. Las estaciones escogidas, fueron la de la Universidad Industrial de Santander en Bucaraman­ ga; la del Aeropuerto Alfonso Bonilla Aragón de Palmira, la del aeropuerto Benito Salas de Neiva y la estación del aeropuerto Vanguardia de Villavicencio. Para el mismo período de tiempo, se obtuvo información diaria de los parámetros meteorológicos: precipitación, brillo solar, temperatura media, temperaturas máximas y mínimas; humedad relativa, evaporación y velocidad del viento. Se calcularon otras variables como la amplitud de

la temperatura, la evapotranspiración potencial (ETP) y una variable que representa la humedad en el suelo, que es la diferencia entre la precipitación y la evaporación, o con la ETP, en el caso de información insuficiente de evaporación. Adicionalmente, con el fin de caracterizar el clima de dichas ciudades, se obtuvieron series de los valores promedio mensuales de hasta 30 años y más, para las mismas variables. Para el análisis, los datos meteorológicos diarios se transformaron al equivalente de semanas epidemiológi­ cas para lograr la misma escala temporal que la informa­ ción de la enfermedad. El proceso de modelación inicia con la obtención de las funciones de autocorrelación y de autocorrelación parcial, las cuales indican cuál debe ser el orden del proceso auto regresivo de las series de dengue (Si los casos de la semana presente están relacionados con los de la sema­ na anterior y así sucesivamente) y si la serie es estacio­ naria, es decir si la media y la varianza no cambian en el tiempo, caso contrario, indica que la serie tiene algún tipo de tendencia que es necesario corregir y por lo tanto la serie debe ser diferenciada (Peña, 1987). Se elaboraron modelos ARIMA, con la inclusión del factor climático como índice. Este índice se obtiene por medio de un análisis en componentes principales (ACP) realiza­ do al conjunto de variables meteorológicas previamente centradas por medio del método robusto de la mediana. De acuerdo con los resultados de las correlaciones cru­ zadas entre el índice climático y la enfermedad éste se convierte en una variable que modula el comportamiento de la enfermedad. La forma final del modelo muestra el componente (o los componentes) del índice climático con el rezago (o los rezagos) que resulta ser más significati­ vos desde el punto de vista estadístico (Ortiz, 1998).

3.

RESULTADOS

Se presentan los valores característicos de las variables meteorológicas que determinan el clima de las ciudades donde se estudió el comportamiento del dengue, de acuerdo con las series históricas disponibles para las estaciones usadas en el estudio. En la tabla 1, los datos corresponden a los promedios que en algunos casos cubren treinta años y más. Se aprecia cómo el dengue se presenta en ciudades con climas diferentes y con regímenes de lluvia igualmente disímiles. Las temperaturas pueden variar hasta en seis grados y las cantidades de precipitación anual difieren sustancialmente, como en el caso de Villavicencio.

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y PREDICCION COMPORTAMIENTO DENGUE

3.1. Comportamiento del dengue durante el período de estudio y algunas relaciones con el clima 3.1.1.

Palmira

En Palmira el dengue muestra un comportamiento cíclico, con una periodicidad que en principio parece anual. No obstante, se pueden advertir algunos períodos de tiempo en los cuales la serie presenta un notorio incremento en el número de casos, algunos de ellos evolucionando hasta alcanzar fuertes diferencias con el comportamiento de la serie en general (figura 1).

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Los períodos donde estos aumentos son más importan­ tes corresponden a mayo -- agosto de 1997, donde el aumento más fuerte se aprecia entre junio y julio. El pe­ ríodo entre noviembre de 1997 y julio de 1998, donde se alcanza los máximos entre noviembre de 1997 y mayo de 1998. El período de abril a mediados de agosto de 1999, donde los máximos se concretan entre mediados de abril y principios de junio. Un período corto entre mayo y junio del año 2000, y finalmente un último periodo de fuerte incidencia de la enfermedad que se inicia en noviembre del año 2000.

Tabla 1. Valores característicos del clima en las estaciones escogidas

Parámetros Precipitación anual promedio en mm

f-=-.......

Temperatura promedio en Oc . Temperatura máxima promedio en oC Temperatura mínima promedio en oC Humedad relativa promedio en % I Evaporación anual promedio en mm Brillo solar horas de sol mensual Velocidad del viento promedio m/seg Régimen de precipitaciones (Períodos de lluvia en el año)

Bucaramanga 1225.6

Palmira 889.1

Neiva 1313.5

Villavicencio 3952.2

23.0 30.1 17.6 82.5 1287.2 122.9 1.8 Bimodal

23.8 32.2 16.6 73.5 1695.3 161.8 1.3 Bimodal

27.6 36.1 20.0 66.8 2031.5 168.3 1.8 Bimodal

25.7 33.2 18.9 76.3 1307.0 133.0 1.0 Unimodal

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Selies de dengLle 100 1~

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:39 100 111 122133144 '55166177 188199210

Semanas epidemiologicas 1997 -2000

Figura1. Series de casos de dengue para los municipios bajo estudio

Resulta muy interesante verificar que al menos en los meses de mayo y junio de cada año, había un evento en que los casos estaban en sus máximos, lo cual indica que de alguna manera existe un patrón cíclico anual, en la aparición de dengue en Palmira. En el período de noviembre de 1997 a marzo de 1998, estaba en su apo-

geo el fenómeno El Niño ocurrido en aquellos años (IDEAM, 2002). Históricamente los meses de mayor precipitación en Palmira son marzo, abril y octubre, de manera que ini­ cialmente se puede verificar que los períodos donde la

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enfermedad se presenta con mayor fuerza son posterio­ res a la iniciación de los períodos de lluvia. En promedio los años de estudio fueron un poco más húmedos que el promedio histórico.

3.1.2.

Neiva

La serie de casos de dengue para Neiva (figura 1) pre­ senta tres eventos epidémicos de importancia, el primero de ellos y el de mayor impacto se inició desde finales de Julio de 1997 hasta agosto de 1998, coincidiendo con el evento cálido del Pacifico de estos años, aunque se con­ sidera que el fenómeno terminó en marzo de 1998. A finales de enero de 2000 comienza un nuevo episodio con aumento en el número de casos hasta terminar el mes de mayo y finalmente en noviembre de 2000 nue­ vamente la tendencia es a un aumento sostenido de los casos. Los meses más lluviosos son marzo y abril en el primer semestre, y octubre y noviembre en el segundo. Diciem­ bre, enero y febrero, también muestran precipitaciones de importancia para la zona. El mes más frío es abril y el más cálido agosto. En el comportamiento de las series de dengue se obser­ va que la enfermedad prevalece más hacia los últimos meses del año y principios de cada nuevo año, con lo cual se establece cierta relación con la última época húmeda del año que en realidad se junta con la segunda época lluviosa de marzo a abril.

3.1 .3.

Bucaramanga

En el municipio de Bucaramanga se presentaron durante el período en estudio, tres eventos de importancia donde los casos de dengue tienen un aumento significativo. A partir de la segunda semana de junio de 1997 se observa un aumento progresivo de los casos hasta alcanzar un pico en la última semana de julio. Posteriormente se alcanza el mayor pico en la serie en la última semana de octubre de 1997. El número de casos continúa siendo importante hasta la mitad de noviembre de 1998, este proceso tiene algunos descensos hacia enero de 1998 y otro en julio del mismo año. Este largo evento coincide con el fenómeno El Niño que se considera terminó en junio de 1998. Otros eventos de menor importancia se observan entre mayo y noviembre de 1999, durante el fenómeno La Niña; y un evento final que se inicia en mayo de 2000 hasta diciembre del mismo año, con un descenso durante Julio y Agosto Jfigura 1). Es importante destacar en este comportamiento el hecho de que se ve más afectado el segundo semestre de cada año, ante lo cual se debe tener muy en cuenta que las mayores precipitaciones se dan en el primer semestre, lo cual genera las condiciones iniciales para que aparezcan las epidemias en el segundo, tal y como se demuestra en el modelo ajustado, el cual indica que el clima en general y por supuesto, las precipitaciones de tres meses atrás (catorce semanas), tienen un efecto destacado sobre la aparición de nuevos casos de la enfermedad.

3.1.4.

Villavicencio

La serie del dengue en Villavicencio muestra un evento importante entre la tercera semana de enero y la última de abril de 1998, hacia el final del fenómeno El Niño (figura 1). Se debe destacar que durante todo el período del fenó­ meno La Niña, los casos de dengue se mantuvieron en niveles bajos. A partir de abril de 2000, la serie se torna muy irregular y el nivel del número de casos aumenta con respecto al año anterior. Se refleja en el comportamiento de la serie que los me­ ses de marzo, abril y mayo son aquellos donde más se favorece la aparición de la enfermedad, y teniendo en cuenta el régimen unimodal de las precipitaciones, estos meses son de transición entre la época seca y el comien­ zo de las lluvias intensas. Se establece entonces una relación entre las últimas lluvias de diciembre y las de enero, dado que no resulta ser un mes absolutamente seco, y los aumentos en el número de casos en marzo.

3.2.

Modelos

En el proceso de ajuste de los modelos, se encontró que las autocorrelaciones mostraban procesos autoregresivos de orden 2. Los modelos ajustados a las series del dengue en las ciudades bajo estudio son los siguientes:

3.2.1 .

Neiva

AR (3,1,0) (0,0,0) sin constante y regresar primer compo­ nente del clima con rezago de 11 semanas. Predicción últimas dos semanas (figura 2A).

3.2.2.

Palmira

AR (2,1,0) (0,0,0) sin constante y regresores primer com­ ponente del clima con rezago de 12 semanas y segundo componente del clima con rezago de 10 Y de 11 sema­ nas. Predicción últimas tres semanas (figura 2C).

3.2.3.

Bucaramanga

AR (2,1,0) (0,0,0) sin constante y regresor primer compo­ nente del clima con rezago de 14 semanas. Predicción últimas tres semanas (figura 20).

3.2.4.

Villavicencio

AR (2,0,0)(0,0,0) con constante y regresor primer com­ ponente del clima con rezago de 9 semanas. Predicción para las últimas cuatro semanas (figura 2B). Los modelos se explican así: para Neiva se encuentra que los casos presentes se encuentran correlacionados

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HELL: MODELOS DE SIMULACiÓN Y PREDICCiÓN COMPORTAMIENTO DENGUE

con los casos correspondientes hasta tres semanas atrás, pero además que el clima de once semanas atrás es determinante en la aparición de nuevos casos de dengue. En Palmira el modelo ajustado muestra, que los casos actuales se encuentran muy relacionados con los casos

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que se presentaron hasta dos semanas atrás y con el clima de entre 10 y 12 semanas con antelación a la apa­ rición de los casos. Se debe indicar que el segundo com­ ponente del clima, el cual hace parte del modelo, es un componente que refleja exclusivamente el comportamien­ to de la humedad en el ambiente.

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