Medidas Territoriais: Bairro, Distrito, Zona, Interdistrital, Intradistrital, Intermunicipal e...

8/17/2019 Medidas Territoriais: Bairro, Distrito, Zona, Interdistrital, Intradistrital, Intermunicipal e outros Recortes do Espaço Urbano

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INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS

Ministério da Ciência e Tecnologia

FREDERICO ROMAN RAMOS

São José dos Campos

Outubro de 2000

Medidas Territoriais: Bairro, Distrito, Zona,Interdistrital, Intradistrital, Intermunicipal e

outros Recortes do Espaço Urbano


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O TERRITÓRIO


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Divisão distrital

Zonas OD87

Zonas OD97

OS TERRITÓRIOS


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Municípios da RMSP e os distritos de SP


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Problema das Unidades de Área Modificáveis - MAUP

FALÁCIA ECOLÓGICA

A falácia ecológica envolve a inferência não apropriadade relações em nível individual a partir de resultadosagregados em unidades de área. Isto ocorre,tipicamente, quando o dado agregado é a única fontedisponível, porém o objeto de estudo são característicase relacionamentos em nível do indivíduo.Devido aos efeitos de escala, zoneamento ehomogeneidade, componentes do MAUP, oscoeficientes de correlação tendem a ser maior em valor absoluto do que as correlações desconhecidas dasvariáveis a nível individual.

Wrigley, et. al , 1996


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Efeitos de escala - é a tendência, dentro de um sistema

de unidades de área modificáveis, onde diferentesresultados estatísticos são obtidos a partir das mesmasvariáveis quando a informação é agrupada em diferentesníveis de resolução espacial.(e.g. setores censitários,bairros, distritos, municípios.)

Efeitos de zoneamento - é a variabilidade dos resultadosestatísticos obtidos dentro de um sistema de unidades deárea modificáveis, função das diversas maneiras queestas unidades podem ser agrupadas a uma determinadaescala, e não devido a variação do tamanho destas áreas- i.e. os diferentes resultados que ocorrem simplesmentealterando-se as bordas ou configurações destas zonas auma dada escala.

Wrigley, et. al , 1996

FALÁCIA ECOLÓGICA


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Renda individual per capita Emprego / população Não alfabetizados / população

EVIDÊNCIAS DO MAUP


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Renda individual per capita Emprego / população Não alfabetizados / população

EVIDÊNCIAS DO MAUP


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Renda individual per capita = AEmprego / população = B

Não alfabetizados / população = C

A

B

C

1

1

1

-0.26 0.28

-0.69

A B C

-0.26

0.28 -0.69

A

B

C

1

1

1

-0.44 0.48

-0.77

A B C

-0.44

0.48 -0.77

Distritos SP n = 96 Zonas OD97 SP n = 270

VARIÁVEIS

M a t r i z

d e c o r r e l a ç ã o

EVIDÊNCIAS DO MAUP


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Unidade de Área Modificável pelo Usuário - UMAU

O projeto de agrupamentos como uma ferramenta deanálise espacial.

Um sistema de zonas é uma forma de descrição muitosimples. As bordas da zona devem conter em si significado substantivo, como por exemplo onde elas

representem fronteiras ou transições em algum padrãoespecífico. As áreas delimitadas devem, também,conter significado geográfico: por exemplo, unidadesde espaço devem possuir algum propósito descritivo,seja devido a um critério de similaridade (e.g. totais

populacionais iguais) ou por serem dominadas por diferentes características ( e.g. tipo de regiões)

Openshaw,1996


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Unidade de Área Modificável pelo Usuário - UMAU

Um dos requisitos chave no desenvolvimento de novosmétodos de projeto de zoneamento em análiseespacial está na habilidade para reagregar N pequenasáreas (a mais fina resolução disponível) em M regiõesmaiores de maneira a otimizar a função geral do dado

agregado.

As peças existem: os dados quase existem e a últimageração de computadores de alto desempenho já sãorápidos o suficiente.

Openshaw,1996


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POPULAÇÃO EM GRADES REGULARES

A nível individual , a população deve talvez ser considerada como pontos, entretanto isto é

problemático, na medida em que pessoas não têmlocações fixas e mensuráveis. Dados censitários sãoos mais sistematicamente coletados e agregados em

pequenas áreas, porém as bordas destas áreas são

essencialmente não relacionadas ao fenômeno sendomodelado. É sugerido, por vários propósitos, que oconceito de superfície provê a mais útil base na análisede populações em ambiente GIS. O dado não podeser diretamente coletado desta forma, mas sim deve

ser construído por alguma forma de interpolação a partir de dados pontuais ou zonais existentes.

Martin,1996


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pontos / amostras

superfície contínua / grade

dados agrupados por áreas /

polígonos

X,Y,Z

X,Y,Z

X,Y,ZX,Y,Z

X,Y,Z

geração de centróides

krigeagem



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As técnicas de modelagem de superfícies não representamde maneira alguma a “única” ou a “correta” forma deremodelar dados censitários, porém estas técnicasrepresentam uma maneira válida e completar de

visualização de distribuições socioeconômicas que podemdar suporte a inúmeras formas novas de análise espacial em ambiente de GIS.

Martin,2000


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Interpoladores determinísticos X Interpoladores estocásticos

KRIGEAGEM

Os algoritmos de interpolação determinísticos maisutilizados na prática são os de média móvel ponderada.Estes interpoladores são denominados locais pois utilizamum subconjunto das amostras na vizinhança de cada pontoa ser interpolado. Variações deste algoritmo também sãoutilizadas, como: interpolação por vizinho mais próximo;média simples; e interpolação por quadrantes.

Felgueiras,1999


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Os interpoladores estocásticos utilizam as ferramentas dageoestatística para inferência de valores de atributos comestimativas de incertezas. A geoestatística considera que a

distribuição espacial do atributo define uma funçãoaleatória, FA, dentro de uma região de interesse. O valor zdo atributo em estudo em uma localização qualquer A, éconsiderado uma realização de uma VA Z, cuja distribuiçãode probabilidade modela a incerteza local a respeito de z.

Felgueiras,1999

KRIGEAGEM

Interpoladores determinísticos X Interpoladores estocásticos


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0

6

12

18

24

30

36

42

48

54

60

66

72

78

84

-0.1 - 0.05 0 0. 05 0.1 0.15 0.2 0 .25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65

n ° d e c

a s

o s

histograma de auto/pop od97


Variável Automóveis/população OD97 classificada por sestís


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KrigKrig _od97_auto_ _od97_auto_ poppop

KRIGEAGEM


19/35


Grade gerada por krigeagem ordinária para a variável

Auto/pop OD97. Resolução de 500x500m


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n ° d e c

a s o s

histograma de auto/pop od87

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

-0.1-0.05

00.05

0.10.15

0.20.25

0.30.35

0.40.45

0.50.55

0.60.65


Variável Automóveis/população OD97 classificada por sestís


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KRIGEAGEM


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Grade gerada por krigeagem ordinária para a variável

Auto/pop OD87. Resolução de 500x500m


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ÁLGEBRA DE MAPAS

Grade gerada a partir da subtração entre Grade Auto/pop

OD97 e a Grade Auto/pop OD87. Resolução 500x500m.


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Média zonal krig_od97

Média zonal krig_od87

(RE)TERRITORIALIZAÇÕES


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Auto/pop_OD87

Atualize_krig_ord



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Regressão95% confiança

Correlação: r = .89596

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

-0.05 0.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65

X= valores observados de auto/pop_OD87

Y = valores estimados por krig_ord de auto/pop_OD87

R² = 0.8027



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Krigeagem_od87_!=0



28/35

Krig_od87_!=0


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Atualin87_n_zero



30/35


0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

-0.05 0.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65


Y = valores estimados por krig_ord de auto/pop_OD87

R² = 0.8252

Sem incluir as amostras = 0(RE)TERRITORIALIZAÇÕES


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KRIGEAGEM POR INDICAÇÃO


32/35

KRIGEAGEM POR INDICAÇÃO


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Krigeagem por indicação

Mapa de incertezas(Mediana)



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Auto/pop OD87

Atualiza_krig_ind_OD87



35/35


]]

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

-0.05 0.05 0.15 0.25 0.35 0.45 0.55 0.65


Y = valores estimados por krig_ind de auto/pop_OD87

R² = 0.7761


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