Ponentes
Descripción
La temperatura constituye uno de los principales determinantes ambientales de la transmisión del dengue, ya que regula procesos biológicos fundamentales de Aedes aegypti. Sin embargo, la mayoría de los estudios se centran en el efecto de la temperatura media, mientras que el impacto de las anomalías térmicas distribuidas de manera heterogénea a lo largo del año permanece menos explorado. Comprender esta variabilidad resulta particularmente relevante en un contexto de cambio climático, donde los aumentos de temperatura no se manifiestan de forma uniforme entre estaciones (Alexander et al., J. Geophys. Res. Atmos. 111, D05109, 2006; Easterling et al., Science 289, 2068–2074, 2000).
En este trabajo desarrollamos un generador estocástico de temperatura basado en una división decádica del año, capaz de preservar la estructura estacional, la variabilidad observada y la ocurrencia de eventos extremos registrados en San Ramón de la Nueva Orán, Argentina, durante el período 2000–2022. A diferencia de los enfoques climatológicos tradicionales, la metodología permite introducir perturbaciones térmicas diferenciadas entre estaciones y explorar escenarios climáticos heterogéneos.
Las series sintéticas generadas fueron acopladas a modelos de dinámica poblacional de Aedes aegypti y de transmisión del dengue previamente desarrollados (Gutierrez et al., Infect. Dis. Model. 7, 823–834, 2022; Valdez et al., Ecol. Model. 385, 96–105, 2018). Los resultados muestran que el modelo reproduce adecuadamente la dinámica estacional del vector y permite evaluar la sensibilidad del sistema epidemiológico frente a diferentes configuraciones térmicas.
Los análisis realizados revelan que pequeñas anomalías térmicas intraanuales pueden producir cambios sustanciales en la magnitud de los brotes cuando afectan de manera diferencial a distintas estaciones. En particular, inviernos más cálidos favorecen la persistencia vectorial y amplifican el impacto de las temperaturas estivales sobre la transmisión. Estos resultados indican que el riesgo epidémico depende no solo de la temperatura media anual, sino también de la estructura estacional de las anomalías térmicas, proporcionando una base para el desarrollo de herramientas de alerta temprana y evaluación de riesgo sanitario.