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