Análises espaciais: introdução

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

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

3. 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.

4. 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?

5. 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?

6. O quesãoAnálisesEspaciais? 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.

7. 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

8. O quesãoAnálisesEspaciais? As análises espaciais podem apresentar diferentes níveis de complexidade: Adaptado de Brights & Elliot, 1995

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

10. Tipos de dados emAnálisesEspaciais • 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;)

11. Tipos de dados emAnálisesEspaciais As análises espaciais lidam com dados ambientais e sócioeconômicos

12. Tipos de dados emAnálisesEspaciais 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)

13. Tipos de dados emAnálisesEspaciais 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;

14. Tipos de dados emAnálisesEspaciais 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”

15. Tipos de dados emAnálisesEspaciais 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).

16. Tipos de dados emAnálisesEspaciais • 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

17. Tipos de dados emAnálisesEspaciais 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).

18. Tipos de dados emAnálisesEspaciais • 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

19. Modelos de InferênciaEspacial 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)

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

21. Modelos de InferênciaEspacialbaseadosem dados • Variação Contínua (geoestatística) • Variação discreta • Processos Pontuais

22. Modelos de InferênciaEspacial:Exemplodidático • 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)

23. Modelos de InferênciaEspacial:Exemplodidático • 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?

24. Modelos de InferênciaEspacial:Exemplodidático • 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.

25. Modelos de InferênciaEspacial:Exemplodidático • 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

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