Análises espaciais: introdução

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Transcrição da apresentação:

Análises espaciais: introdução Profª Iana Alexandra Alves Rufino (iana_alex@uol.com.br)

Análises Espaciais:introdução O que são análises espaciais? Tipos de dados em análises espaciais Modelos de inferência espacial

O que são Análises Espaciais? O que distingue um SIG de outros tipos de sistemas de informação são as funções que realizam análises espaciais. Tais funções utilizam os atributos espaciais e não espaciais da base de dados e buscam fazer simulações (modelos) sobre os fenômenos do mundo real, seus aspectos ou parâmetros.

O que são Análises Espaciais? Exemplos de análises espaciais: Epidemias: Há um padrão observado na distribuição espacial de uma doença? Observa-se alguma associação com uma possível fonte poluidora? Alguma evidência de contágio? Crimes: Há uma concentração de certos tipos de assalto em uma região? Os roubos que ocorrem nesta área estão relacionados com as condições sócio-econômicas da área?

O que são Análises Espaciais? Exemplos de análises espaciais: Prospecção Mineral: Pode-se usar este conjunto de amostra para estimar a extensão deste depósito mineral? Zoneamento agrícola: Como escolher corretamente em qual tipo de solo, vegetação e geomorfologia uma certa cultura é mais indicada?

O que são Análises Espaciais? A ênfase da Análise Espacial é mensurar propriedades e relacionamentos considerando a localização espacial do fenômeno de forma explícita. Ou seja, incorporar o espaço à análise.

Exemplo pioneiro: John Snow mapeia os óbitos e identifica a correlação entre a cólera e a ingestão de àgua insalubre em alguns pontos da cidade Londres, 1854

O que são Análises Espaciais? As análises espaciais podem apresentar diferentes níveis de complexidade: Adaptado de Brights & Elliot, 1995

Análises Espaciais:introdução O que são análises espaciais? Tipos de dados em análises espaciais Modelos de inferência espacial

Tipos de dados em Análises Espaciais Eventos ou padrões pontuais: ocorrências identificadas como pontos localizadas no espaço (Ex: crimes, doenças, espécies vegetais, etc;) Superfícies Contínuas: estimadas a partir de um conjunto de amostras regularmente ou irregularmente distribuídas (Ex: mapas geológicos, pedológicos, topográficos, etc;) Áreas com contagens e taxas agregadas: dados que por questões de confidencialidade são agregados em unidades de análise usualmente delimitadas por polígonos fechados (Ex: setores censitários, municípios, etc;)

Tipos de dados em Análises Espaciais As análises espaciais lidam com dados ambientais e sócioeconômicos

Tipos de dados em Análises Espaciais Análises de padrões pontuais: exemplo Localização de homicídios (vermelho) Acidentes de trânsito (amarelo) Suicídios (azul) Distribuição de casos de mortalidade por causas externas em Porto Alegre em 1996 e estimador de intensidade/FIOCRUZ (Santos & Barcellos, 1996)

Tipos de dados em Análises Espaciais Análises de padrões pontuais: exemplo - Duas possibilidades: . Estudar a distribuição espacial dos pontos testando hipóteses sobre o padrão observado: aleatório, aglomerado em alguns pontos, regularmente distribuído, etc; . Estabelecer o relacionamento de ocorrências de eventos com características do indivíduo incorporando algum fator ambiental do qual não se dispõe de dados;

Tipos de dados em Análises Espaciais Análises de padrões pontuais: exemplo - A superfície interpolada mostra um padrão de distribuição com uma forte concentração no centro da cidade decrescendo em direção aos bairros - Esta superfície serve como uma “temperatura da violência”

Tipos de dados em Análises Espaciais Análises de superfícies: exemplo Distribuição de perfis e amostras de solo em Santa Catarina (esquerda) e distribuição contínua estimada para a variável saturação por bases (direita).

Tipos de dados em Análises Espaciais Análises de superfícies: exemplo Cruzes destacadas: pontos de coleta de amostras de solos A partir das medidas foi estimado um modelo de dependência espacial que permitiu a interpolação da superfície Dados ambientais (resultantes de fenômenos naturais de longa e média duração): permitem a hipótese da estacionariedade (geoestatística) A estacionariedade supõe um comportamento homogêneo na região de estudo

Tipos de dados em Análises Espaciais Análises de áreas: exemplo Mapa de Exclusão/Inclusão Social de São Paulo (1991) e agrupamentos de exclusão social (Zonas Leste e Sul) e inclusão social (centro).

Tipos de dados em Análises Espaciais Análises de áreas: exemplo Áreas usualmente delimitadas por polígonos fechados onde supõe-se homogeneidade interna (mudanças importantes só ocorrem nos limites) Não há garantias de que a distribuição do evento seja homogênea dentro da unidade Mapa produzido a partir de dados censitários: indica extremos de inclusão e exclusão social na cidade

Modelos de Inferência Espacial A análise espacial é composta por um conjunto de procedimentos encadeados cuja finalidade é a escolha de um modelo inferencial que considere explicitamente os relacionamentos espaciais presentes no fenômenos (Câmara et al, 2002)

Análises Espaciais:introdução O que são análises espaciais? Tipos de dados em análises espaciais Modelos de inferência espacial

Modelos de Inferência Espacial baseados em dados Variação Contínua (geoestatística) Variação discreta Processos Pontuais

Modelos de Inferência Espacial: Exemplo didático Leishmaniose Viceral: doença animal que pode atingir o homem (surto em algumas cidades brasileiras) Doença transmitida por mosquitos Principal reservatório doméstico da doença em áreas urbanas: cães Controle da doença: combate ao inseto e eliminação de cães na área (200m em torno de uma ocorrência)

Modelos de Inferência Espacial: Exemplo didático As ferramentas de análise espacial podem ajudar a responder questões como: Qual o raio de dispersão do mosquito em torno de seu habitat? Em área úrbana qual o ambiente preferencial de reprodução do mosquito? Existem relações entre prevalência canina e condições socioeconômicas da população?

Modelos de Inferência Espacial: Exemplo didático Qual o raio de dispersão do mosquito em torno de seu habitat? Podem ser usados dois modelos: . Variação contínua: gerar superfícies contínuas determinando as áreas de maior risco a partir de uma amostra de pontos descontínuos (locais onde se fez a coleta dos mosquitos) . Processos pontuais: modelar a probabilidade de captura do mosquito. Neste caso a variável é o local onde o mosquito já foi capturado.

Modelos de Inferência Espacial: Exemplo didático Em área úrbana qual o ambiente preferencial de reprodução do mosquito? . Variação contínua: relacionar com outros atributos ambientais como presença de matéria orgânica e condições do solo. Superfícies destas variáveis poderiam ser geradas para apoiar a análise Existem relações entre prevalência canina e condições socioeconômicas da população? Variação discreta: o tipo de análise envolve contagem por áreas, por exemplo, indicadores socioeconômicos

Modelos de Inferência Espacial Não existe modelo certo, existe o modelo que melhor se ajusta aos dados e pode contribuir mais para a compreensão do fenômeno estudado