Resumen de Mapas de riesgo para Hantavirus en el Parque Nacional Conguillío, sur de Chile

Andrés Muñoz-Pedreros, Patricio Rutherford, Claudia Gil

• español

  El riesgo de infección con Hantavirus depende de factores, que determinan una probabilidad de contagio con los reservorios, tales como: (a) la estructura vegetacional y el uso del suelo como un escenario primario, donde los factores específicos de composición, estructura y densidad de la vegetación detallan elementos relacionados con el habitat de los reservorios. (b) La existencia de poblaciones de roedores reservorio. (c) Establecimientos humanos, como disponibilidad y densidad de caminos, áreas habitadas o de presencia humana (e.g., casas, bodegas). Estos tres factores, habitat (probabilidad de ocurrencia del reservorio), roedores seropositivos (peligro de contagio) y humanos (población expuesta), conjugados, proporcionan los elementos de juicio necesarios para establecer el riesgo. Es importante considerar que estos factores tienen una dinámica de cambio estacional durante el año y modificaciones ambientales naturales y antrópicas. Así, buscamos comprender el riesgo a que está sometido el ser humano en el espacio rural. Los modelos espaciales corresponden a representaciones de la realidad observada en un área determinada y condicionada a diversos factores geográficos, topográficos, biológicos, climáticos, etc. El objetivo de este estudio fue establecer sectores potenciales de riesgo al hantavirus en un parque nacional de la IX Región de Chile empleando cartas temáticas de variables ambientales en un Sistema de Información Geográfica para analizar fotografías aéreas mediante fotointerpretación, transferencia, digitalización y manejo de base de datos gráfica y alfanumérica, validada en terreno. La capa vectorial fue "rasterizada" con un tamaño de pixel de 50 m. El mapa de riesgo se construyó utilizando un modelo aditivo de capas mediante el uso del software Model Builder 1.0, extensión de Arc View 3.2. La base del procedimiento fue el proceso de "overlay" aritmético, que sobrepone las capas adicionando los términos de valor de cada variable utilizando la misma de ponderación en cada una de ellas (e.g., uso del suelo, habitat del reservorio, seropositividad del reservorio, casos y asentamientos humanos). Presentamos un mapa de riesgo que señala como principales áreas de riesgo, precisamente donde se emplaza la infraestructura turística principal de este visitado parque

• English

  The risk of infection with Hantavirus depends on factors that determine a probability of contagion with the reservoirs: (a) the vegetation structure and the land use as a primary scene, where specific factors such as composition, structure and density of the vegetation describe elements related to the habitat of the reservoirs, (b) The existence of populations of reservoir rodents, (c) Human establishments, such as availability and density of roads, inhabited areas or human presence (e.g., houses, warehouses). These three factors, brought together, provide the necessary facts to establish the risk. It is important to consider that these factors have a dynamics of seasonal change during the year and natural and man-made environmental modifications. In this way, we seek to understand the risk to which humans beings are submitted in the rural space. The spatial models correspond to representations of the reality observed in a certain area and determined to diverse geographical, topographic, biological, climatic factors, etc. The aim of this study was to establish potential sectors of risk to Hantavirus in a national park of the Region IX of Chile using thematic maps of environmental variables in a Geographical Information System to analyze aereal photograhs by means of photo interpretation, transference, digitalization and graphical-alphanumerical database managing. The vector layer was rasterized using a pixel size of 50 m. The map of risk was constructed using an additive model of layers through the Model Builder 1.0 software, an extension of Arc View 3.2. The base of the procedure was the arithmetic overlay process what overlaps the layers adding the numeric terms of each variable using the same ponderation for every layer (e.g., land use, habitat for the reservoir, seropositivity of the reservoir, human cases and instalations). We present a risk map, for this highly visited park, which signal as the most important risk areas, the areas where all of the turistic infrastructure is installed