RESUMO
BACKGROUND AND AIMS: Climate change is a global phenomenon species are experiencing, which in arid regions will translate into more frequent and intense drought. The Sonoran Desert is becoming hotter and drier, and many organisms are rapidly changing in abundance and distribution. These population attributes directly depend on the dynamics of the population, which in turn depends on the vital rates of its individuals; yet few studies have documented the effects of climate change on the population dynamics of keystone species such as the saguaro cactus (Carnegiea gigantea). Although saguaros have traits that enable them to withstand present environmental conditions, climate change could make them vulnerable if forced beyond their tolerance limits. METHODS: We evaluated the effect of climate change on 13 saguaro populations spanning most of the species' distribution range. Using field data from 2014 to 2016, we built an integral projection model (IPM) describing the environmentally-explicit dynamics of the populations. We used this IPM, along with projections of two climate change and one no-change scenarios, to predict population sizes (N) and growth rates (λ) from 2017 to 2099 and compared these scenarios to demonstrate the effect of climate change on saguaro's future. KEY RESULTS: We found that all populations will decline, mainly due to future increases in drought, mostly hindering recruitment. However, the decline will be differential across populations, since those located near the coast will be affected by harsher drought events than those located further inland. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that climate change and its associated increase in drought pose a significant threat to the saguaro cactus populations in the Sonoran Desert. Our findings indicate that the recruitment of saguaros, vital for establishing new individuals, is particularly vulnerable to intensifying drought conditions. Importantly, regional climate trends will have different impacts on saguaro populations across their distribution range.
RESUMO
Resumo Dentre os múltiplos avanços científicos na compreensão das relações entre mudanças climáticas e dinâmica populacional, uma das principais inovações ocorreu na atual geração de modelagem climática, com a inclusão de um conjunto de cenários em que as questões populacionais são centrais. Baseados em narrativas de trajetórias socioeconômicas, estes cenários traçam alternativas para os desenvolvimentos sociais futuros, que, por sua vez, consideram projeções populacionais multidimensionais, construídas a partir das variáveis sexo, idade e escolaridade. Tais projeções incorporam heterogeneidades populacionais relevantes para a adaptação, sendo, potencialmente, mais sensíveis às mudanças na dinâmica demográfica e à compreensão da relação população e ambiente. No Brasil, contudo, tanto os pressupostos como as implicações desta abordagem são quase inexistentes. O presente artigo aborda esta discussão para o país, considerando seus aspectos teóricos e metodológicos. Destacam-se algumas das inferências da abordagem das shared socioeconomic pathways (SSPs) - trajetórias socioeconômicas compartilhadas - para construir projeções populacionais no nível subnacional, enfatizando os ganhos potenciais desta agenda no campo de população e ambiente.
Abstract During the past decades, there were scientific advances to better comprehend climate change and population dynamics. One of the main ones was the inclusion of a set of scenarios in current generation of climate modelling, with population as its human core. These are the shared socioeconomic pathways that result in population projections constructed by multi-dimensional demography, with population disaggregated by, sex, age and educational attainment. Such projections incorporate relevant population heterogeneities to adaptation and are potentially more sensitive to capture changes in demographic dynamics. This paper addresses this discussion for Brazil, considering both theoretical and methodological aspects. We highlight some of the implications of SSPs approach to construct population projections at the subnational level, emphasizing the benefits this agenda could bring to the population and environment fields.
Resumen Los avances en la ciencia para una mejor comprensión de las relaciones entre el cambio climático y la dinámica de la población se han producido en varios campos durante las últimas tres décadas. Una de las principales innovaciones se observa en la generación actual de modelos climáticos, con la inclusión de un conjunto de escenarios en los que los temas de población son centrales. Estos escenarios, denominados trayectorias socioeconómicas compartidas, esbozan alternativas para futuros desarrollos sociales que, a su vez, consideran proyecciones poblacionales multidimensionales, construidas a partir de las variables sexo, edad y educación. Estas proyecciones incorporan heterogeneidades de población relevantes para la adaptación y son potencialmente más sensibles a los cambios en la dinámica demográfica. Este artículo aborda esta discusión para Brasil, considerando sus aspectos teóricos y metodológicos. Se destacan algunas de las implicaciones del enfoque para construir proyecciones de población en el ámbito subnacional, con énfasis los logros que esta agenda puede traer al campo de población y medio ambiente.
Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Mudança Climática , Previsões Demográficas , População , Urbanização , Demografia , Educação , Aquecimento Global , Migração HumanaRESUMO
Abstract Melanoma is the main serious skin cancer, due to its high lethality. This study aimed to make projections and analyze melanoma mortality trends in Brazil. Mortality Information System data were utilized for the period 1998-2012, which were projected until 2032, using the age-period-cohort model, with software R. The analysis of trends was made by Joinpoint regression, with 95% confidence interval, estimating the annual percentage change. It was revealed higher amounts of deaths in men for all regions. Brazilian trends presented reductions in men (APC = -0.4; CI95% = -0.6; -0.1; p < 0.01) and in women (APC = -0.8; CI95% = -0.9; -0.7; p < 0.01). The Midwest region presented increases for both sexes, while the Southeast region presented reducing trends for both sexes. In the North, there was stability for men and increases followed by stability in women, while the South presented reductions in men and stability in women; finally, the Northeast revealed one joinpoint per sex, with an increase followed by stability in men, and stability followed by reducing trends in women. The highest rates of the country were found in the South and Southeast regions, however, with reducing trends throughout time. Higher mortality trends in men were associated with later diagnoses in this group.
Resumo O melanoma é o mais grave câncer de pele, devido à alta letalidade. Este estudo objetiva projetar e analisar tendências da mortalidade por melanoma no Brasil. Os dados são do Sistema de Informação sobre Mortalidade, no período de 1998 a 2012, os quais foram projetados até 2032, usando o modelo idade-período-coorte, no software R . A análise de tendências foi feita pela Regressão loglineal ( Joinpoint regression ), com intervalo de confiança de 95%, para estimar a porcentagem anual de mudança. Revelou-se maior quantitativo de mortes em homens em todas as regiões. As tendências no Brasil apontaram para redução em homens (APC = -0,4; IC95% = -0,6; -0,1; p < 0,01) e em mulheres (APC = -0,8; IC95% = -0,9; -0,7; p < 0,01). A região Centro-oeste teve aumento para os dois sexos, em oposição ao Sudeste, com redução em ambos. No Norte, houve estabilidade em homens, e aumento seguido de estabilidade em mulheres, enquanto o Sul teve redução em homens e estabilidade em mulheres; e, por fim, o Nordeste teve um joinpoint em cada sexo, com aumento seguido de estabilidade em homens; e estabilidade seguida de redução em mulheres. As maiores taxas do país foram no Sul e Sudeste, todavia, com tendência a redução ao longo do tempo. A maior mortalidade em homens foi associada ao diagnóstico mais tardio.
Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Recém-Nascido , Lactente , Pré-Escolar , Criança , Adolescente , Adulto , Idoso , Idoso de 80 Anos ou mais , Adulto Jovem , Neoplasias Cutâneas/epidemiologia , Melanoma/epidemiologia , Neoplasias Cutâneas/mortalidade , Brasil/epidemiologia , Sistemas de Informação , Mortalidade/tendências , Distribuição por Sexo , Distribuição por Idade , Previsões , Melanoma/mortalidade , Pessoa de Meia-IdadeRESUMO
As population-level patterns of interest in forests emerge from individual vital rates, modelling forest dynamics requires making the link between the scales at which data are collected (individual stems) and the scales at which questions are asked (e.g. populations and communities). Structured population models (e.g. integral projection models (IPMs)) are useful tools for linking vital rates to population dynamics. However, the application of such models to forest trees remains challenging owing to features of tree life cycles, such as slow growth, long lifespan and lack of data on crucial ontogenic stages. We developed a survival model that accounts for size-dependent mortality and a growth model that characterizes individual heterogeneity. We integrated vital rate models into two types of population model; an analytically tractable form of IPM and an individual-based model (IBM) that is applied with stochastic simulations. We calculated longevities, passage times to, and occupancy time in, different life cycle stages, important metrics for understanding how demographic rates translate into patterns of forest turnover and carbon residence times. Here, we illustrate the methods for three tropical forest species with varying life-forms. Population dynamics from IPMs and IBMs matched a 34 year time series of data (albeit a snapshot of the life cycle for canopy trees) and highlight differences in life-history strategies between species. Specifically, the greater variation in growth rates within the two canopy species suggests an ability to respond to available resources, which in turn manifests as faster passage times and greater occupancy times in larger size classes. The framework presented here offers a novel and accessible approach to modelling the population dynamics of forest trees.
Assuntos
Florestas , Árvores/crescimento & desenvolvimento , Clima Tropical , Demografia , Modelos Biológicos , Panamá , Dinâmica Populacional , Especificidade da EspécieRESUMO
A investigação do tamanho e distribuição futuros de uma população é de relevância central para estudiosos de população que se ocupam de questões relacionadas ao planejamento regional. O objetivo central deste artigo é discutir, de forma crítica e propositiva, algumas técnicas de extrapolação matemática frequentemente utilizadas para a projeção em pequenas áreas, no sentido de contribuir para os instrumentais analíticos de demógrafos e planejadores. Projeções populacionais para pequenas áreas são um desafio para os planejadores em função da instabilidade de suas predições e do conflito com a necessidade eminente para a construção de políticas públicas. Assim, este trabalho apresenta a aplicação de cinco técnicas de projeção para pequenas áreas, bem como algumas medidas de erro confrontando as projeções feitas para as microrregiões mineiras de 2010 com a realidade observada no Censo Demográfico do mesmo ano. Os resultados mostram que técnicas simples de projeção são aderentes à realidade no curto prazo. Aponta-se que as dissonâncias presentes entre as projeções e a realidade observada devem-se aos efeitos dimensionais, temporais e espaciais que as técnicas não conseguem mensurar com exatidão, mas que não invalidam seu uso a partir do conhecimento de suas limitações...
Understanding future scenarios of population size and distribution is a key aspect in regional analysis and planning. The main objective of this paper is to critically discuss some mathematical extrapolation techniques frequently used for projection in small areas, in order to contribute to the analytical instruments of demographers and planners. Population projections for small areas pose a challenge for planners due to the instability of the predictions and the conflict with the pressing need for formulating public policies. Thus, this paper presents the application of five projection techniques for small areas, as well as some error measures, comparing the projections made for the 2010 Minas Gerais micro-regions with the reality observed in the Demographic Census carried out in the same year. The results show the reliability of simple projection techniques in the short term. The discrepancies between projected and observed populations are due to dimensional, spatial, and temporal effects that cannot be measured exactly, but which do not invalidate their utilization since when the limitations are known and taken into account...
La investigación del tamaño y la distribución futuros de una población tiene una importancia fundamental para los estudiosos de la población que se ocupan de cuestiones relacionadas con la planificación regional. El objetivo central de este artículo es discutir, de forma crítica y propositiva, algunas técnicas de extrapolación matemática utilizadas frecuentemente para la proyección en áreas pequeñas, con el propósito de contribuir con los instrumentos de análisis de los demógrafos y los planificadores. Las proyecciones de población para áreas pequeñas son un desafío para los planificadores, en función de la inestabilidad de sus predicciones y del conflicto con su necesidad eminente para la construcción de políticas públicas. Este trabajo presenta la aplicación de cinco técnicas de proyección para áreas pequeñas y algunas medidas de error, confrontando las proyecciones realizadas para las microrregiones mineras en 2010 con la realidad observada en el censo demográfico del país ese mismo año. Los resultados muestran que las técnicas simples de proyección se ajustan a la realidad en el corto plazo. Se señala que las discordancias presentes entre las proyecciones y la realidad observada se deben a los efectos dimensionales, temporales y espaciales que las técnicas no logran medir con exactitud, pero que no invalidan su uso a partir del conocimiento de sus limitaciones...
Assuntos
Humanos , Censos , Cidades/análise , Crescimento Demográfico , Previsões Demográficas/métodos , Brasil , Dados Estatísticos , Demografia/estatística & dados numéricosRESUMO
Objetivo: analisar a tendência temporal da mortalidade por câncer de mama nos estados do nordeste do Brasil no período de 1996 a 2010 e projetar a mortalidade para o período de 2011 a 2030. Métodos: Estudo ecológico de série temporal, com uso de informações sobre óbitos (Sistema de Informações sobre Mortalidade) e base demográfica (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Foram realizadas análises das tendências da mortalidade por meio da regressão Joinpoint, e o Nordpred para o cálculo das projeções. Resultados: De 1996 a 2010, os estados de Pernambuco e Ceará apresentaram as maiores taxas de mortalidade por câncer de mama. A análise pelo Joinpoint verificou aumento significativo para todos os estados do nordeste do Brasil, com destaque para os estados do Piauí (APC=9,7%, IC95%8,1-11,4 p<0,01) e da Paraíba (APC=9,1%, IC95%7,0-11,3 p<0,01). O Rio Grande do Norte apresentou a ocorrência do Joinpoint no ano de 1999, passando de uma tendência de estabilidade para uma tendência de aumento significativo (APC=6,6%). Na projeção da mortalidade até o ano de 2030, as maiores variações nas taxas de mortalidade serão observadas para os estados do Maranhão, Alagoas e Piauí. Os números projetados serão explicados em maior parte pela variação nos riscos de morte. Conclusões: A mortalidade por câncer de mama no nordeste do Brasil apresentou forte tendência de aumento, com grandes incrementos nas taxas até o ano de 2030, o que torna imprescindível a estruturação dos serviços de promoção, vigilância e assistência à saúde para essa enfermidade nessa região (AU).
Objective: To analyze time trends in mortality from breast cancer in the states of northeastern Brazil in the period 1996-2010 and project mortality for the 2011 to 2030 period. Methods: Ecological time series study, using data on deaths (Mortality Information System) and demographic base (Brazilian Institute of Geography and Statistics). Analysis of mortality trends by Joinpoint regression and Nordpred for calculating the projections. Results: From 1996 to 2010, the states of Pernambuco and Ceará had the highest mortality rates from breast cancer. The analysis by Joinpoint found significant increase for all states of the northeast of Brazil, especially the states of Piauí (APC = 9.7%, 95% CI 8.1 - 11.4 p <0.01) and Paraíba (APC = 9.1%, 95% CI 7.0 -11.3 p <0.01). The Rio Grande do Norte state presented the Joinpoint occurrence in 1999, from a trend of stability for a significant increase trend (APC = 6.6% per year). The mortality projection to the year 2030, the greatest variations in mortality rates are observed in the states of Maranhão, Piauí and Alagoas. The projected numbers will be explained in most of the variation in risk of death. Conclusions: The mortality from breast cancer in northeastern Brazil showed a strong upward trend, with large increases in rates by the year 2030, which makes it essential for the structuring of promotion, surveillance and health care for this disease in this region (AU).
Assuntos
Brasil , Neoplasias da Mama , Mortalidade/tendências , Previsões Demográficas/métodos , Estudos EcológicosRESUMO
In this paper I critically review the state of the art in population projections, focusing on how uncertainty is handled in three approaches: the classical cohort-component, the frequentist probabilistic model and the Bayesian paradigm. Next, I focus on recent developments on mortality, fertility and migration projections under the Bayesian setting, which have been clearly at the frontier of knowledge in demography. By evaluating the merits and limitations of each framework, I conclude that in the near future the Bayesian paradigm will offer the most promising approach to population projections, since it combines expert opinion, information that demographers have readily available from their empirical analyses and sophisticated statistical and computational methods to deal with uncertainty. Hence, the availability of population forecasts that take uncertainty carefully into account may enhance communication among demographers by allowing for greater flexibility in reflecting demographic beliefs.
O artigo apresenta, inicialmente, uma revisão crítica do estado da arte em projeções de população, focando em como a incerteza é tratada em três abordagens: no modelo clássico de coorte-componente; no modelo probabilístico frequentista; e no paradigma bayesiano. Em seguida, a análise se concentra sobre desenvolvimentos recentes nos modelos de projeções bayesianos de fecundidade, mortalidade e migração, os quais têm claramente se destacado na fronteira do conhecimento em demografia. Ao avaliar os méritos e limitações de cada abordagem, conclui-se que o paradigma bayesiano irá se destacar no futuro próximo como a abordagem mais promissora para as projeções de população, uma vez que combina a opinião de especialistas, as informações que os demógrafos têm disponíveis a partir de suas análises empíricas, assim como métodos estatísticos e computacionais sofisticados para lidar com a incerteza. Assim, a disponibilidade de previsões demográficas acuradas que levem em conta a incerteza pode melhorar a comunicação entre os demógrafos, permitindo uma maior flexibilidade na determinação das previsões demográficas.
El artículo presenta en primer lugar una revisión crítica del estado del arte sobre las proyecciones de población, centrándose en la forma en que se aborda la incertidumbre en tres enfoques diferentes: el modelo clásico de cohorte-componente, el probabilístico frecuentista y el paradigma bayesiano. A continuación, el análisis se centra en la evolución reciente de los modelos de proyecciones bayesianos de la fecundidad, la mortalidad y la migración, que claramente se ubican en la frontera del conocimiento en demografía. A partir de la evaluación de las ventajas y limitaciones de cada enfoque, se concluye que el paradigma bayesiano se destacará en el futuro cercano como el abordaje más prometedor para las proyecciones de población, ya que combina la opinión de los expertos, la información de la que disponen los demógrafos a través de sus análisis empíricos y métodos estadísticos y computacionales sofisticados para lidiar con la incertidumbre. De este modo, la disponibilidad de pronósticos demográficos precisos que tengan en cuenta la incertidumbre puede mejorar la comunicación entre los demógrafos, permitiendo una mayor flexibilidad para elaborar las proyecciones demográficas.