Organizando a proposta final de tese: de interesses a

métodos

Silvana Amaral Kampel

Junho/2002

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...

Urbanização da Amazônia Brasileira

Teorias Urbanização

Indicadores Quantitativo

s

Análise Espacial

Hipótese Testáveis

Conceitos Qualitativos

QUESTÕES

Histórico de

UrbanizaçãoDMSP/OLS

Regionalização

Rede Urbana

ANÁLISE ESPACIAL

Padrão de Pontos

Integração Área- Redes

Padrão de Áreas

Representações

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...

“A arte da Pesquisa”

1. Interesse: Geoprocessamento / análise espacial e atividades de ocupação humana na Amazônia Brasileira.

“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.

“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.

“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)

“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?

“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

“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.

5.3. 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”

“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 ?

“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”

Interpolação Espacial - RJ

Dados censitários para RJAvaliação 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

National Center for Geographic Information and Analysis (NCGIA) – The Global Demography Project - 1995:

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 células

Interpolação Espacial - NCGIA

Gridded Population of the World - Center for International Earth Science Information

Network (CIESIN)- 1999: População baseada em dados censitários 1967-1999, Contagem e densidade populacional, disponível / país ; GPW1 - 1994 - Grade de 5´x 5´ - Tobler Picnofilático GPW2 - 1990 e 1995 - 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

Oak Ridge National Laboratory (ORNL) - Global Population Project - 1999:

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

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

Interpolação Espacial - MEDALLUS

Modelagem para criar um Sistema de Predição Sinóptico

Baseado em Rede Neural

Projeto MEDALLUS III – mudança de uso e degradação do solo no Mediterrâneo

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

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

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

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 Km2), Equador e Costa Rica (2 km2 3.7 km2 e 7.5 km2)

Modelos LUCC - CLUE

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

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

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

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...

De volta ao projeto de pesquisa...

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)

De volta ao projeto de pesquisa...

5. 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.

5.3. 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”

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)

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

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

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 (?)

Proposta – Contribuições

Espero que seja suficiente...

SIM - Tobler Picnofilático