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Organizando a proposta final de tese: de interesses a métodos Silvana Amaral Kampel Junho/2002.

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1 Organizando a proposta final de tese: de interesses a métodos Silvana Amaral Kampel Junho/2002

2 Urbanização da Amazônia Brasileira Complexidade, dinâmica e rapidez do processo Diferentes bases teóricas e arranjos espaciais Como a Análise Espacial de dados Geográficos poderia contribuir...

3 Urbanização da Amazônia Brasileira Teorias Urbanização Indicadores Quantitativos Análise Espacial Hipótese Testáveis Conceitos Qualitativos

4 QUESTÕES Histórico de Urbanização DMSP/OLS Regionalização Rede Urbana ANÁLISE ESPACIAL Padrão de Pontos Integração Área- Redes Padrão de Áreas Representações

5 Após a qualificação... Redimensionar a proposta – 1 ano Focar em um dos tópicos:... Há 4 teses nesta proposta... Tema mais interessante e promissor: Continuar explorando DMSP/OLS para...

6 A arte da Pesquisa 1. Interesse: Geoprocessamento / análise espacial e atividades de ocupação humana na Amazônia Brasileira.

7 A arte da Pesquisa 2. De Interesse para um Tópico Plausível : Contribuição da Análise Espacial de dados geográficos para espacializar, compreender e modelar os processos recentes de ocupação e urbanização na Amazônia Brasileira.

8 A arte da Pesquisa 3. De um tópico amplo para um tópico restrito – "A claim" Dados DMSP/OLS de luzes noturnas podem contribuir para gerar indicadores de atividade humana de modo a espacializar, compreender e modelar processos recentes de ocupação e urbanização na Amazônia Brasileira.

9 A arte da Pesquisa 4. De um tópico restrito para questões Quais informações podem ser obtidas a partir das imagens de luzes noturnas DMSP/OLS para a região Amazônica? Seria possível relacionar a informação das imagens com: área urbana? população urbana? consumo de energia elétrica? Qual a confiabilidade destes dados? Para quais tamanhos de cidade (população) poderia ser aplicável? Seria possível complementar informação de população urbana inter-censos? Como estas informações de luzes noturnas podem contribuir para estudos e planejamento regional na Amazônia? (índices)

10 A arte da Pesquisa 4. De um tópico restrito para questões É factível a construção de uma superfície de distribuição de população a partir da imagem de luzes DMSP? Este sub-produto incrementa a representação espacial além daquela proveniente dos dados censitários? Qual a confiabilidade de um sub-produto como esse? Como avaliar a qualidade? Seria possível "modelar" a evolução da ocupação urbana na região Amazônica a partir da análise temporal (anual) da evolução destas superfícies? Estas superfícies seriam úteis para modelos de LUCC, como? Como os focos de luzes noturnas poderiam ser os nós de uma rede urbana definida para Amazônia, definindo valores de atratividade e/ou repulsão?

11 A arte da Pesquisa 5. De uma questão para sua significância: "So what?" Eu estou estudando/ aprendendo sobre/ trabalhando em Luzes noturnas DMSP para detecção de ocupação/ atividade humana na Amazônia 5.1. Dar nome ao tópico 5.2. Sugerir uma questão Eu estou estudando X porquê eu quero descobrir Como gerar superfícies de densidade populacional mais precisas e modelar a evolução da ocupação e atividade humana ao longo do tempo

12 A arte da Pesquisa 5. De uma questão para sua significância: "So what?" Para entender como/ porque/ Se Como foi a configuração espacial da ocupação e urbanização na Amazônia em escala regional na última década Definir a razão para a questão e para o projeto: Teste: Se os leitores quiserem saber sobre (3) eles pensariam que a maneira de fazê-lo seria descobrir (2) ?? Como gerar superfícies de densidade populacional mais precisas e modelar a evolução da ocupação e atividade humana ao longo do tempo

13 A arte da Pesquisa 6. De questões para problemas Problema: (1) Condição que precisa ser resolvida (2) Custo desta condição que não se deseja pagar Benefício SIGNIFICÂNCIA do problema O que diz a literatura sobre estas questões? Algumas respostas já obtidas: Documento de qualificação e papers DMSP95xCont96 e DMSP99xCenso2000 Literatura previamente levantada Qual a validade potencial/prática destas questões ?

14 A arte da Pesquisa Utilidade de Superfícies de População em: Redistribuição da população – setor censitário Banco de Dados Globais Interpoladores Espaciais (pontos/áreas -> superfícies) Modelos de LUCC que incluem dimensão humana Workshop – População em grid

15 Interpolação Espacial - RJ Dados censitários para RJ Avaliação da técnica de interpolação Método de Martin – centróides populacionais (variação do Tobler – centro geométrico) Comparação com imagem de satélite e mapa coroplético dos setores censitários Simulações de centróides geométricos Determinar: tamanho ótimo da janela, tamanho ideal de células da grade, qual o melhor resultado

16 National Center for Geographic Information and Analysis (NCGIA) – The Global Demography Project : Banco de dados demográficos em unidades de lat/long – população projetada para 1994; Células de 5´x 5´ para quase todo o mundo; Algoritmo cartográfico – Tobler Picnofilático - baseado apenas em população para distribuir a pop das unidades administrativas nas célulasTobler Picnofilático Interpolação Espacial - NCGIA

17 Gridded Population of the World - Center for International Earth Science Information Network (CIESIN)- 1999: População baseada em dados censitários , Contagem e densidade populacional, disponível / país ; GPW Grade de 5´x 5´ - Tobler Picnofilático GPW e Grade de 2.5´x 2.5´(5km) Ênfase na melhora da resolução e na produção de estimativas de população melhores para cada unidade Nenhuma modelagem da distribuição da população nas grades, usou alocação proporcional por área. Interpolação Espacial – GPW2

18 Oak Ridge National Laboratory (ORNL) - Global Population Project : Distribuição da população para respostas à emergências, ajuda humanitária, pop afetada pela elevação nível do mar, aplicações ambientais e demográficas; População do ambiente e não apenas residente (1998) Procedimento automático para alocar pop urbana e rural em células de 30 x 30 (1km) – Smart interpolation: Calcula coeficiente de probabilidade para cada célula baseado em declividade, proximidade a vias, cobertura do solo, luzes noturnas e fator de densidade urbano. Interpolação Espacial - LandScan

19 Projeto MEDALLUS III – mudança de uso e degradação do solo no Mediterrâneo Modelo computacional integrado capaz de associar mudanças ambientais físicas e climáticas com as possíveis tendências socio-econômicas, Grade:1 DecMin, aproximadamente 1km Predizer efeitos das mudanças climáticas no sistema socio-econômico por 50 ou + anos, Sistema de alerta e framework para tomada de decisão; Interpolação Espacial - MEDALLUS

20 Modelagem para criar um Sistema de Predição Sinóptico Baseado em Rede Neural Projeto MEDALLUS III – mudança de uso e degradação do solo no Mediterrâneo

21 Dado socio-econômico e demográfico: Alta resolução – apenas para uma região(N3) - UK, polígonos irregulares => Interpolação desagrega estimativas para 1DM das variáveis, usando N3 como restrição Disaggregative Spatial Interpolation (DSI) Métodos de Interpolação Espacial (SIM) a região de destino tem resolução espacial mais detalhada que a de origem. Interpolação Espacial - MEDALLUS

22 Desenvolveu Smarter SIM para DSI no MEDALUS Ponderado pela área; Picnofilático de Tobler – suaviza com média móvel, mantém a soma do atributo consistente entre origem e destino; Smart SIM – usa outros dados como posição e tamanho de centros urbanos e outras variáveis físicas associadas à densidade populacional para uma superfície de ponderação. Interpolação Espacial - MEDALLUS

23 Smarter SIM uso de var. de posição, densidade e distância como indicadoras de população uso de redes neurais para mapear as var. preditoras de entrada nas var. de interesse Clever SIM – Smart SIM melhorado: Pré-processamento mais sofisticado das variáveis espaciais preditoras Bootstrap no treinamento- melhor resultado volta para o treinamento, recursivo Treinamento: zero, alta e baixa densidade e combinando-as por inferência fuzzy. Interpolação Espacial - MEDALLUS

24 CLUE – Conversion of Land Use and its Effects Modelagem escala regional Regressão linear stepwise multi-escala: distribuição de uso do solo (var. dep.) e os fatores determinantes (var. indep.) -> quantificados por equações lineares múltiplas lucc = f (fatores socioeconômicos e biofísicos) escala agregada China(96 e 32 Km 2 ), Equador e Costa Rica (2 km km 2 e 7.5 km 2 ) Modelos LUCC - CLUE

25 GLASS–Global Assessment of Environment and Security Quantificar conexão entre mudança ambiental e *segurança* humana Submodelos associados para calcular mudanças globais e como aumentam a crise na sociedade: rápidas – variação climática anual, culturas, água e migração lentas – pop suscetível, uso solo, médias climáticas longa-escala Sub-Modelo de crise – relação entre stress ambiental, suscetibilidade e ocorrência da crise Análise de cenários, escala global, 2000 a 2010 – estimar onde e como as crises podem ocorrer ( países e # pessoas) População (grades) - # pessoas em risco, fração rural/urbana, estrutura etária e nível social Modelos LUCC - GLASS

26 Mapeamento de pobreza – DMSP x GDP – LandScan LandScan – pop. distribuída na Grade de probabilidade-1998, 30seg – Pop em Risco Grade de Pop mundial – análise global, pequena escala, Banco Mundial Pop.- forçante de mudança global e proxy para desagregar dados em células menores em modelos para emissão de CO2 – mudanças globais Grade a partir de kernel para centróides zonais – avaliação metodológica de Martin para UK Mapeamento de atividades antropogênicas com dados EO: DMSP – UK – área construída, rodovias e superfícies de pop Vários sensores e potencialidades para mapear pop até 1m de resolução – de radar a visível Workshop on Gridding Pop Data

27 Revisão de DMSP para estimativas espaciais de pop humana DMSP para mapa global de assentamentos humanos – novos dados e algoritmos de processamento Hierarquia dos modelos para mapear pop: amostras, simples e complexos; pouca informação quantitativa dos sensores de SR sem dados censitários de alta qualidade Disponibilidade e acesso de dados populacionais nos diferentes países da América Latina Mapas de população para América Latina – grade a partir de vários métodos, necessário pesquisa Workshop on Gridding Pop Data

28 Não me desesperei, achei bom: Oportunidade de repensar meus objetivos... Importância de superfícies de população DMSP como dado auxiliar Diferentes abordagens metodológicas De volta ao projeto de pesquisa...

29 5. De uma questão para sua significância: "So what?" Eu estou estudando/ aprendendo sobre/ trabalhando em A representação de superfícies para a distribuição de população na Amazônia Brasileira 5.1. Dar nome ao tópico 5.2. Sugerir uma questão Eu estou estudando X porquê eu quero descobrir Como gerar superfícies de densidade populacional mais precisas, utilizando interpoladores adequados e dados geográficos auxiliares (inclusive DMSP)

30 De volta ao projeto de pesquisa De uma questão para sua significância: "So what?" Para entender como/ porque/ Se Como se apresentou a configuração espacial da população e a ocupação da Amazônia em escala regional na última década Definir a razão para a questão e para o projeto: Teste: Se os leitores quiserem saber sobre (3) eles pensariam que a maneira de fazê-lo seria descobrir (2) ?? Como gerar superfícies de densidade populacional mais precisas

31 Proposta – Contribuição Metodológica Como gerar superfícies de população para Amazônia. Definir procedimento para interpolar, ou melhor distribuir a população no espaço: Adaptação para Amazônia - particularidades Resolução adequada/necessária – células de 1x1 km(?) Método interpolador redes neurais? Probabilidades? Smarter, Clever, Whatever SIM??? Variáveis geográficas determinantes e relação entre elas Luzes noturnas, proximidades a rios e estradas, declividade, etc. Validação, análise de precisão Comparação com dados existentes em BD globais e espacialização de dados censitários (coropléticos)

32 Proposta – Contribuição Acadêmica Evolução da população de 1991 a 2000 É possível modelar a distribuição da população ao longo do tempo, utilizando superfícies de densidade? Qual a contribuição para estudos demográficos? As superfícies de população podem ser indicadoras da ocupação? Análise das superfícies através de 2 enfoques: Contribuição individual de uma superfície Evolução da série temporal das superfícies

33 Proposta – Contribuição Acadêmica Contribuição individual de uma superfície Métodos para avaliar a superfície de densidade de população (?). Ex: parâmetros morfométricos – 1a e 2a derivadas Declividade = alta => restrições à pop Curvatura – associado com rede viária Geomorfologia, etc. Padrões discerníveis? Associação com as teorias demográficas

34 Proposta – Contribuição Acadêmica Evolução da série temporal das superfícies Disponibilidade de dados – grades 1991(?), 1996 e 2000, interpolação para anos inter-censitários Metodologia para análise/interpretação da evolução (?) Subtração de superfícies Análise de série temporal (Fourrier??) Validação do modelo (?) Relações com estudos de demografia Quais contribuições para estudos de atividade e ocupação humana em escala regional (?)

35 Proposta – Contribuições Espero que seja suficiente...

36 SIM - Tobler Picnofilático


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