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Pós-Graduação Lato Sensu
“Especialização na Aplicação dos Instrumentos das
Políticas Urbana e Ambiental nos Contextos Municipais”
Profa. Denise Vogel
INDICADORES GEOGRÁFICOS E MODELAGEM DE DADOS
PROF. Dr. VITOR VIEIRA VASCONCELOS
Apresentação
 Professsor: Vitor Vieira Vasconcelos
 Email: vitor.vasconcelos@ufabc.edu.br, vitor.v.v@gmail.com
 Telefone: 31-99331-1593 (Tim – Whatsapp)
 Skype: amfeadan / Vitor Vieira Vasconcelos (amfeadan@outlook.com)
 Facebook: https://www.facebook.com/vitor.vieiravasconcelos?fref=ts
 Linkedin: http://br.linkedin.com/pub/vitor-vieira-vasconcelos/29/338/574
 Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8151243279050980
 Academia: https://ufabc-br.academia.edu/VitorVasconcelos
 Research Gate: https://www.researchgate.net/profile/Vitor_Vasconcelos2
 Scribd: http://pt.scribd.com/amfeadan
 Google scholar: http://scholar.google.com.br/citations?user=k8Y-3xYAAAAJ&hl=pt-BR
Apresentação de vocês
•Nome
•Experiência na área de construção de
indicadores
Incluindo sua distribuição espacial
•Interesses e expectativas em relação à
disciplina
INDICADORES GEOGRÁFICOS E
MODELAGEM DE DADOS
•Carga horária: 15 horas (5 aulas)
•Segundas e quartas feiras
•Horário 18:15 a 21:15
Objetivo geral
• Compreender as principais possibilidades de modelagem de
dados geográficos disponíveis para políticas urbanas e
ambientais
Objetivos específicos
Ao final do curso, espera-se que os estudantes sejam capazes
de:
• Compreender dos principais indicadores urbanos e
ambientais disponíveis
• Compreender das principais possibilidades metodológicas
de integração dos dados espaciais para formação de
indicadores
Competências
1. Noções de resolução e escala espacial e temporal
de dados
2. Análise de padrões espaciais de indicadores sobre
o território
3. Abstração de tendências gerais a partir da
agregação de dados específicos
4. Capacidade de ligar os conteúdos do curso com
aplicações reais no contexto de trabalho do
estudante
Metodologia e Recursos didáticos
• Aulas expositivas
• Exploração conjunta de portais de dados
• Demonstração de manipulação e visualização de dados em
software de geoprocessamento
• Vídeos
• Dinâmicas de grupo
• Estudos de caso
• Materiais didáticos a serem disponibilizados
oApostila
oSlides
oEstudos de caso e artigos de referência
Avaliações
•Atividades individuais
 Realizadas durante cada aula
Atividade avaliativa de fim de curso
Individual ou em dupla
Bibliografia básica
SANTOS, Rozely
Ferreira dos.
Planejamento
Ambiental:
teoria e prática.
Oficina de textos.
2004.
Capítulo
Bibliografia Básica
VEIGA, José Eli. Para
entender o
desenvolvimento
sustentável.
Editora 34, 2015.
Bibliografia Básica
SILVA, Ardemirio de
Barros
Análise quantitativa
espacial: conceitos e
fundamentos.
Curitiba: Appris,
2018.
Bibliografia Básica
FERREIRA, Marcos
Cesar. Iniciação à
análise geoespacial:
teoria, técnicas e
exemplos para
geoprocessamento.
SciELO-Ed. UNESP,
2016.
Bibliografia
complementar
Maggino, Filomena (Ed.).
Complexity in society:
From indicators
construction to their
synthesis (Vol. 70). Cham,
Switzerland: Springer.
2017.
Aulas e conteúdos
17/5/2023 – Quarta-feira
OBJETIVO DA AULA
Introdução ao curso e conceitos básicos
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
• Dados, indicadores e índices.
• Critérios e estratégias para seleção e construção de indicadores.
Aulas e conteúdos
22/5/2023 – Segunda-feira
OBJETIVO DA AULA
Indicadores sociodemográficos
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
• Principais bases de dados espaciais sociodemográficos.
• Principais indicadores socioeconômicos
Aulas e conteúdos
24/5/2023 – Quarta-feira
OBJETIVO DA AULA
Indicadores ambientais
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
• Principais bases de dados espaciais ambientais.
• Principais indicadores ambientais.
• Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS).
Aulas e conteúdos
29/5/2023 – Segunda-feira
OBJETIVO DA AULA
Construção e geovisualização de indicadores
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
• Indicadores formativos: análise multicritério, AHP.
• Indicadores reflexivos: redução de dimensionalidade.
• Espacialização de zonas contíguas homogêneas, interpolação e
kernel.
• Geovisualização de indicadores geográficos: mapas coropléticos
e geovisualização multivariada.
Aulas e conteúdos
31/5/2023 – Quarta-feira
OBJETIVO DA AULA
Modelagem estatística-espacial de indicadores
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
• Noções conceituais de modelos de inferência estatística:
correlação, regressão e modelos dinâmicos.
• Noções conceituais de inferência estatística espacial:
autocorrelação espacial, regressões espaciais locais e globais,
geoestatística, microssimulação.
Conteúdo da aula
•Modelagem conceitual
•Seleção de indicadores
•Escala e resolução de indicadores
Modelos
• Representações simplificadas de um objeto, estrutura, ideia ou sistema.
• Estas representações atendem a algum propósito!!!
• São menores, menos detalhados, menos complexos, ou tudo isso junto…
Yi = β0 + Xi β1
MODELO = VISÃO REDUZIDA
Modelagem Conceitual
Exemplo: Modelagem Queimadas em uma Unidade de Conservação
Ambiente exógeno
Clima
Temperatura
Chuva
Vento
Unidade de Conservação
Plantas
Gramíneas
Arbustos
Árvores
Animais
Terrestres
Aquáticos
Humanos
Brigadistas
Solo
Umidade
Nutrientes
Modelando Relações
Consumo do
recurso
natural
Disponibilidade
do recurso
natural
Retroalimentação
negativa
Retroalimentação
positiva
Aquecimento
global
Derretimento
das calotas
polares
Modelagem Sistêmica
Consumo de
recurso natural
Disponibilidade do
recurso natural
Retroalimentação
negativa
Retroalimentação
positiva
Aquecimento
global
Derretimento das
calotas polares
Situação Inicial
Explosão
Esgotament
o
Tempo
Tempo
Equilíbrio
Situação
Inicial
A
B
Modelando Relações
Efeitos da reintrodução dos lobos no parque Yellowstone
Número
de lobos
Número
de Veados
Crescimento
das Árvores
Número de
Ursos
Número de
Castores
Velocidade
das Águas
Número e tamanho
das trutas
Crescimento
de suculentas
Carcaças
Disponíveis
Número de
aves de rapina
Número de
Coiotes
Número de
raposas
Número aves
canoras
Número de
Roedores
Robbins (2004)
Atividade
Faça uma modelagem conceitual do contexto de
atuação profissional onde você atua, incluindo:
•Os elementos
•Possíveis agrupamentos entre os elementos
•As relações entre os elementos
• Externalidades
(tendências e incertezas)
• Ações
• Métricas
• Relações
Método XLRM
LEMPERT, R. J., S. W. POPPER and S. C. BANKES (2003). Shaping the Next One Hundred Years : New Methods for
Quantitative, Long-term Policy Analysis. Santa Monica, CA, RAND Corporation.
X– Externalities
L– Levers
M– Metrics
R- Relationships
Contexto
• Delimitação da esfera de decisão de
ação:
 Contexto de atuação profissional de cada
um
• Objetivo
 Melhoria na aplicação da sua área de
atuação
Externalidades
• Tendências:
 Conseguimos ver um padrão no passado, que
pode ser projetar para o futuro
• Incertezas:
Não sabemos como irão se comportar no futuro
Atividade
Selecionem 2 principais tendências e 2 principais incertezas
externas que afetam o seu contexto de atuação profissional
O que está fora do raio de decisão e ação dos participantes
Externalidades
• Escrevam as duas tendências mais
relevantes no seu contexto de atuação
profissional
 Caracterizem a tendência qualitativa ou
quantitativamente (ex: crescimento, decrescimento,
e em quanto deve mudar)
• Escrevam as duas incertezas mais relevantes
 Exemplo de caracterização: limites negativos ou
positivos (qualitativo ou quantitativo), possíveis
resultados
Ações
• Escrevam duas ações que vocês podem
tomar e que implicariam em mudança na
qualidade do serviço prestado pela sua
área de atuação profissional
Métricas
• Selecionem os três indicadores mais
importantes que podem ser medidos para
avaliar a eficácia do seu contexto de atuação
profissional
 Procurem especificar como medir esses
indicadores de forma prática
Relações
Crie setas e balões intermediários relacionando as
externalidades, ações e métricas
Externalidades
Ações
Item H Item I
Métricas
Item E
Item F
Item G
Tendências
Item A
Item B
Incertezas
Item C
Item D
Relações
• Exemplo
Externalidades
Ações
Nova Barragem
Métricas
Quantidade
de água
Assoreamento
Tendências
Desmatamento
Incertezas
Chuva
Erosão
?
BUTLER, J. R. A. et al. Scenario planning to leap-frog the Sustainable Development Goals: an adaptation pathways approach.
Climate Risk Management, v. 12, p. 83-99, 2016.
4. Recursos
humanos
limitados
1. Janápria
qualificada
3. Vida dura 2. Agricultura
resiliente
Mudança climática menos extrema
• Temperatura aumenta 1oC
• Sem mudança na chuva da estação úmida
• Sem mudança no risco de seca
• Pico de chuva em janeiro
• Ventos e tempestades menos extremos
Mudança climática extrema
• Temperatura aumenta 3,5oC
• 3% de declínio na chuva anual
• Declínio da chuva na estação úmida
• Aumento do risco de seca
• Maior intensidade da chuva
• Ventos e tempestades severos
Sem implementação
de políticas de
desenvolvimento humano
• Crescimento populacional
descontrolado com 1,4 milhões
de pessoas no distrito
• Comunidade desempoderada
• Baixo nível educacional
• Baixo acesso a ciência e
tecnologia
Implementação de políticas
de desenvolvimento humano
• Crescimento populacional
controlado com 1 milhão de
pessoas no distrito
• Comunidade empoderada
• Alto nível educacional
• Bom acesso a ciência e
tecnologia
Cenários
Linhas de tempo em cenários
Incerteza Ação
Nome 1
Nome 2
Nome 3
Nome 4
2035
2030
2025
2035
2030
2030
2030
2035
2035
2025
2025
2025
Selecione uma ação (eixo horizontal) e uma incerteza (eixo
vertical), gerando 4 cenários, e descreva como um dos
indicadores irá variar em cada um dos cenários
SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004.
THOMAZIELLO, S.A. Planejamento ambiental e conservação de florestas urbanas: Mata Ribeirão
Cachoeira, Campinas, SP. Dissertação de Mestrado – UNICAMP, Campinas, 1999.
Parâmetro:
• Informação que é uma
propriedade mensurada
de um fenômeno.
• Pode ser:
 Constante
 Variável
Árvore de Informação
elementos naturais caracterização socioeconômica
Importância do remanescente relevo
forma área (ha) altura (m)
categorias
fatores
parâmetros
Atividade
Faça uma árvore de informação sobre os
principais parâmetros mensurados na
sua área de atuação profissional,
agrupados em fatores e, em seguida, em
categorias.
Definições
SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004.
Dado Informação
Interpretação
Definições
•Dados, informações, e parâmetros podem
ser:
Qualitativos
oBinários (sim ou não)
oMulticategóricos
Quantitativos
oOrdinais (1º, 2º, …)
oCardinais
- Binários (0 ou 1)
- Discretos
- Contínuos
SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004.
Atividade
•Identifique quais dados, informações e
parâmetros, no seu contexto de atuação
profissional, seriam:
Qualitativos
oBinários (sim ou não)
oMulticategóricos
Quantitativos
oOrdinais (1º, 2º, …)
oCardinais
- Binários (0 ou 1)
- Discretos
- Contínuos
Apenas um
parâmetro
Mais de um parâmetro
(sem ponderação).
Ex: habitantes/km2
Mais de um parâmetro,
com ponderação
FIDALGO, E. C. C. (2003). Critérios para a análise de métodos e
indicadores ambientais usados na etapa de diagnóstico de
planejamentos ambientais. Tese de Doutorado, UNICAMP: Campinas.
WINOGRAD, M. Marco conceptual para el desarrollo y uso de
indicadores ambientales y de sustentabilidad para la toma de decisions
en Lantinoamerica y el Caribe: position paper. Proyecto CIAT/UNEP.
Cali, 1995.
Informações
Atividade
Identifique, na sua área de atuação
profissional, os principais indicadores:
• Simples
• Agregados
• Ponderados (índices)
Critérios para seleção de indicadores
•Função (para quê?)
•Disponibilidade e custo
•Diversificação e capacidade de integração de
temas
Exemplo:
o Ambientais
o Sociais
SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004.
Qualidade dos indicadores
•Confiabilidade dos dados
•Relações com os problemas
•Utilidade para os usuários
WINOGRAD, M. FERNANDÉZ, N., FRANCO, R. M. Marco conceptual para el desarrollo
y uso de indicadores ambientales y de sustentabilidad para la toma de decisions en
Lantinoamerica y el Caribe: position paper. Proyecto CIAT/UNEP. Cali, 1995.
Confiabilidade dos dados
•Fonte da informação (credibilidade)
•Forma de coleta e elaboração do dado
(documentação): clareza e objetividade dos
procedimentos
•Validade científica (Precisão e exatidão da
informação)
•Atualização da informação em intervalos regulares
OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Environmental Indicators. Paris, 1994.
OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Towards sustainable development:
environmental indicators. Paris, 1998
Incerteza de Indicadores
•Erros de mensuração
•Incerteza do modelo
Coeficiente de Explicação (R2)
Variação de dados agregados (desvio-padrão)
•Quão confiável é uma informação?
Fontes acadêmicas: revisão por pares
Revisão pela comunidade local
Triangulação: checar diferentes fontes de informação
 Exemplo: entrevista, dados oficiais, sensoriamento remoto, trabalho de campo
•Metadados para informar a incerteza
• Quantitativamente
• Qualitativamente
Definições relacionadas à credibilidade
• Acurácia: similaridade entre a medida
representada e o valor real.
• Precisão: refinamento do valor apresentado (ex:
dígitos depois da vírgula).
• Atualidade: grau em que os dados
correspondem à realidade atual
• Consistência: grau em que os diversos dados
não contradizem um ao outro.
• Propagação de incerteza: dados incertos, se
submetidos a análises estatísticas, geram
produtos incertos.
Relações com os problemas
•Capacidade de retratar problemas da área de estudo
•Tipo de relação (determinística, aleatórias, probabilísticas)
•Escala geográfica (extensão e resolução)
•Sensibilidade a mudanças na escala de tempo (linear,
cíclica ou sazonal)
•Valores de referência (o que é considerado alto, ou baixo)
•Conectividade com outros indicadores
•Não redundância (não ter vários indicadores expressando a
mesma informação)
•Integração: sintetizar informações de outros indicadores
OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Environmental Indicators. Paris, 1994.
OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Towards sustainable development:
environmental indicators. Paris, 1998
Utilidade para os usuários
•Capacidade de atender os objetivos de planejamento
•Tradução: distinção entre condições aceitáveis e
inaceitáveis
•Natureza preventiva: sinalizar degradação antes de sérios
danos
•Disponibilidade e acessibilidade
•Custo
•Facilidade em informar e atrair atenção
•Conformidade temporal (tempo entre a coleta o que se
quer analisar)
OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Environmental Indicators. Paris, 1994.
OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Towards sustainable development:
environmental indicators. Paris, 1998
Atividade
Analise a qualidade dos indicadores
utilizados no seu contexto de atuação
profissional, em termos de:
• confiabilidade
• relações com os problemas
• utilidade para os usuários
Escalas e
resolução
ONU - ECOSYSTEM ASSESSMENT (MA). Ecosystem and human well-being: a
framework for assessment. Washington DC: Island Press, 2005.
Quantidade
(valor)
Distância ou tempo
extensão ou duração
resolução
granulosidade
observação
Escalas Geográficas Espaço-Temporais
Minutos Dias Anos Séculos Milhões
de anos
Bilhões
de anos
Tempo (log)
Espaço
(log)
1km
10km
100km
1.000km
10.000km
Global
Erosão
Previsão
do Tempo
Eras
Glaciais
El
Niño
Tempestades
Especiação
Placas
Tectônicas
Formação
do solo
Migração
de Espécies
• Fenômeno a ser estudado
 Ocupação urbana município ou região metropolitana
 Imigração nacional ou internacional
• Disponibilidade de dados
 Dados demográficos: setores censitários ou municipais
 Recursos + Tempo para levantamento de dados
• Escala de Intervenção
 Plano Diretor município ou região metropolitana
 Plano de Manejo unidade de conservação + entorno
Escolha da Escala e Unidade Espacial
ONU - ECOSYSTEM ASSESSMENT (MA). Ecosystem and human well-being: a
framework for assessment. Washington DC: Island Press, 2005.
Atividade
Analise os indicadores utilizados no seu
contexto de atuação profissional,
especificando:
• extensão (espaço) e duração (tempo)
• resolução espacial e temporal
• granulosidade espacial e temporal
Relações entre Escalas
Escala
de
Estudo
Escalas
mais
amplas
TURNER, M.G.; GARGNER, R.H.; O'Neill, R. V. l. Landscape Ecology in Theory and Practice: Pattern and Process. New York: Springer, 2015
Componentes
Condições e
Restrições
Mapas e Dados
Estatísticos
Mecanismos
Explicativos
Macro-clima
Fragmentos
de Vegetação
Relações
entre as
Espécies
Exemplo
Propriedades Escalares dos Sistemas
•Fractais: padrões que se mantém ao longo
diferentes escalas
•Propriedades emergentes:
Padrões, processos e funções que aparecem em
um certo nível, e não nos elementos que o
constituem
TURNER, M.G.; GARGNER, R.H.; O'Neill, R. V. l. Landscape Ecology in Theory and Practice: Pattern and
Process. New York: Springer, 2015
Fractais
https://mathworld.wolfram.com/Fractal.html
Segregação espacial
Região Metropolitana do
Rio de Janeiro
https://www.modelarametropole.com.br/wp-content/uploads/2017/03/06-economia_-renda.jpg
Segregação
espacial
Brasil
https://aredeurbana.com/2020/02/13/mapa-do-produto-interno-bruto-per-capita-dos-municipios-brasileiros-2017/
Segregação
Espacial
Mundo
Propriedades Escalares dos Sistemas
Área da ilha em km2 (logarítmico)
Espécies de pássaros
nas ilhas Salomão
(dados de Diamond e
May, 1976 e
Williamson, 1981)
Propriedade Emergente
Número
de
espécies
TURNER, M.G.; GARGNER, R.H.;
O'Neill, R. V. l. Landscape Ecology
in Theory and Practice: Pattern
and Process. New York: Springer,
2015
Diamond., J. M., and E. Mayr. 1976. Species–area relations for birds of the Solomon archipelago. Proceedings of the National
Academy of Sciences, USA 73:262–266
Williamson, M. 1981. Island Populations. Oxford University Press, Oxford, UK
Park, N. W., Kim, Y., & Kwak, G. H. (2019). An overview of theoretical and practical issues in spatial downscaling
of coarse resolution satellite-derived products. Korean Journal of Remote Sensing, 35(4), 589-607.
Alta resolução Baixa resolução
Upscaling
(agregação)
Downscaling
(desagregação)
Utilizando dados de diferentes escalas
•Upscalling:
Pegar dados de uma escala de detalhe e agregar para
utilizar em um estudo de escala mais ampla
Esconde as desigualdades locais
•Downscalling:
Pegar um dado em uma escala generalizada e modelar
sua diferenciação para uma escala mais detalhada
Aumenta nível de incerteza:
oIncerteza original + incerteza do modelo de downscaling
ONU - ECOSYSTEM ASSESSMENT (MA). Ecosystem and human well-being: a
framework for assessment. Washington DC: Island Press, 2005.
Análise Interescalar
•Dados independentes de escala
Densidade/km2, Biomassa
•Dados dependentes de escala
Interação entre elementos não permite simples soma
Fluxos de energia, conectividade de fragmentos
•Dados não escalares
Relações culturais, espécies endêmicas
Atividade
Que relações interescalares ocorrem
entre os elementos e indicadores que
fazem parte do seu contexto de atuação
profissional?
Obrigado!
Vitor Vieira Vasconcelos
vitor.vasconcelos@ufabc.edu.br

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Indicadores Geográficos e Modelagem de Dados

  • 1. Pós-Graduação Lato Sensu “Especialização na Aplicação dos Instrumentos das Políticas Urbana e Ambiental nos Contextos Municipais” Profa. Denise Vogel INDICADORES GEOGRÁFICOS E MODELAGEM DE DADOS PROF. Dr. VITOR VIEIRA VASCONCELOS
  • 2. Apresentação  Professsor: Vitor Vieira Vasconcelos  Email: vitor.vasconcelos@ufabc.edu.br, vitor.v.v@gmail.com  Telefone: 31-99331-1593 (Tim – Whatsapp)  Skype: amfeadan / Vitor Vieira Vasconcelos (amfeadan@outlook.com)  Facebook: https://www.facebook.com/vitor.vieiravasconcelos?fref=ts  Linkedin: http://br.linkedin.com/pub/vitor-vieira-vasconcelos/29/338/574  Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8151243279050980  Academia: https://ufabc-br.academia.edu/VitorVasconcelos  Research Gate: https://www.researchgate.net/profile/Vitor_Vasconcelos2  Scribd: http://pt.scribd.com/amfeadan  Google scholar: http://scholar.google.com.br/citations?user=k8Y-3xYAAAAJ&hl=pt-BR
  • 3. Apresentação de vocês •Nome •Experiência na área de construção de indicadores Incluindo sua distribuição espacial •Interesses e expectativas em relação à disciplina
  • 4. INDICADORES GEOGRÁFICOS E MODELAGEM DE DADOS •Carga horária: 15 horas (5 aulas) •Segundas e quartas feiras •Horário 18:15 a 21:15
  • 5. Objetivo geral • Compreender as principais possibilidades de modelagem de dados geográficos disponíveis para políticas urbanas e ambientais Objetivos específicos Ao final do curso, espera-se que os estudantes sejam capazes de: • Compreender dos principais indicadores urbanos e ambientais disponíveis • Compreender das principais possibilidades metodológicas de integração dos dados espaciais para formação de indicadores
  • 6. Competências 1. Noções de resolução e escala espacial e temporal de dados 2. Análise de padrões espaciais de indicadores sobre o território 3. Abstração de tendências gerais a partir da agregação de dados específicos 4. Capacidade de ligar os conteúdos do curso com aplicações reais no contexto de trabalho do estudante
  • 7. Metodologia e Recursos didáticos • Aulas expositivas • Exploração conjunta de portais de dados • Demonstração de manipulação e visualização de dados em software de geoprocessamento • Vídeos • Dinâmicas de grupo • Estudos de caso • Materiais didáticos a serem disponibilizados oApostila oSlides oEstudos de caso e artigos de referência
  • 8. Avaliações •Atividades individuais  Realizadas durante cada aula Atividade avaliativa de fim de curso Individual ou em dupla
  • 9. Bibliografia básica SANTOS, Rozely Ferreira dos. Planejamento Ambiental: teoria e prática. Oficina de textos. 2004. Capítulo
  • 10. Bibliografia Básica VEIGA, José Eli. Para entender o desenvolvimento sustentável. Editora 34, 2015.
  • 11. Bibliografia Básica SILVA, Ardemirio de Barros Análise quantitativa espacial: conceitos e fundamentos. Curitiba: Appris, 2018.
  • 12. Bibliografia Básica FERREIRA, Marcos Cesar. Iniciação à análise geoespacial: teoria, técnicas e exemplos para geoprocessamento. SciELO-Ed. UNESP, 2016.
  • 13. Bibliografia complementar Maggino, Filomena (Ed.). Complexity in society: From indicators construction to their synthesis (Vol. 70). Cham, Switzerland: Springer. 2017.
  • 14. Aulas e conteúdos 17/5/2023 – Quarta-feira OBJETIVO DA AULA Introdução ao curso e conceitos básicos CONTEÚDO PROGRAMÁTICO • Dados, indicadores e índices. • Critérios e estratégias para seleção e construção de indicadores.
  • 15. Aulas e conteúdos 22/5/2023 – Segunda-feira OBJETIVO DA AULA Indicadores sociodemográficos CONTEÚDO PROGRAMÁTICO • Principais bases de dados espaciais sociodemográficos. • Principais indicadores socioeconômicos
  • 16. Aulas e conteúdos 24/5/2023 – Quarta-feira OBJETIVO DA AULA Indicadores ambientais CONTEÚDO PROGRAMÁTICO • Principais bases de dados espaciais ambientais. • Principais indicadores ambientais. • Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS).
  • 17. Aulas e conteúdos 29/5/2023 – Segunda-feira OBJETIVO DA AULA Construção e geovisualização de indicadores CONTEÚDO PROGRAMÁTICO • Indicadores formativos: análise multicritério, AHP. • Indicadores reflexivos: redução de dimensionalidade. • Espacialização de zonas contíguas homogêneas, interpolação e kernel. • Geovisualização de indicadores geográficos: mapas coropléticos e geovisualização multivariada.
  • 18. Aulas e conteúdos 31/5/2023 – Quarta-feira OBJETIVO DA AULA Modelagem estatística-espacial de indicadores CONTEÚDO PROGRAMÁTICO • Noções conceituais de modelos de inferência estatística: correlação, regressão e modelos dinâmicos. • Noções conceituais de inferência estatística espacial: autocorrelação espacial, regressões espaciais locais e globais, geoestatística, microssimulação.
  • 19. Conteúdo da aula •Modelagem conceitual •Seleção de indicadores •Escala e resolução de indicadores
  • 20. Modelos • Representações simplificadas de um objeto, estrutura, ideia ou sistema. • Estas representações atendem a algum propósito!!! • São menores, menos detalhados, menos complexos, ou tudo isso junto… Yi = β0 + Xi β1
  • 21. MODELO = VISÃO REDUZIDA
  • 22. Modelagem Conceitual Exemplo: Modelagem Queimadas em uma Unidade de Conservação Ambiente exógeno Clima Temperatura Chuva Vento Unidade de Conservação Plantas Gramíneas Arbustos Árvores Animais Terrestres Aquáticos Humanos Brigadistas Solo Umidade Nutrientes
  • 23. Modelando Relações Consumo do recurso natural Disponibilidade do recurso natural Retroalimentação negativa Retroalimentação positiva Aquecimento global Derretimento das calotas polares
  • 24. Modelagem Sistêmica Consumo de recurso natural Disponibilidade do recurso natural Retroalimentação negativa Retroalimentação positiva Aquecimento global Derretimento das calotas polares Situação Inicial Explosão Esgotament o Tempo Tempo Equilíbrio Situação Inicial A B
  • 25. Modelando Relações Efeitos da reintrodução dos lobos no parque Yellowstone Número de lobos Número de Veados Crescimento das Árvores Número de Ursos Número de Castores Velocidade das Águas Número e tamanho das trutas Crescimento de suculentas Carcaças Disponíveis Número de aves de rapina Número de Coiotes Número de raposas Número aves canoras Número de Roedores Robbins (2004)
  • 26. Atividade Faça uma modelagem conceitual do contexto de atuação profissional onde você atua, incluindo: •Os elementos •Possíveis agrupamentos entre os elementos •As relações entre os elementos
  • 27. • Externalidades (tendências e incertezas) • Ações • Métricas • Relações Método XLRM LEMPERT, R. J., S. W. POPPER and S. C. BANKES (2003). Shaping the Next One Hundred Years : New Methods for Quantitative, Long-term Policy Analysis. Santa Monica, CA, RAND Corporation. X– Externalities L– Levers M– Metrics R- Relationships
  • 28. Contexto • Delimitação da esfera de decisão de ação:  Contexto de atuação profissional de cada um • Objetivo  Melhoria na aplicação da sua área de atuação
  • 29. Externalidades • Tendências:  Conseguimos ver um padrão no passado, que pode ser projetar para o futuro • Incertezas: Não sabemos como irão se comportar no futuro Atividade Selecionem 2 principais tendências e 2 principais incertezas externas que afetam o seu contexto de atuação profissional O que está fora do raio de decisão e ação dos participantes
  • 30. Externalidades • Escrevam as duas tendências mais relevantes no seu contexto de atuação profissional  Caracterizem a tendência qualitativa ou quantitativamente (ex: crescimento, decrescimento, e em quanto deve mudar) • Escrevam as duas incertezas mais relevantes  Exemplo de caracterização: limites negativos ou positivos (qualitativo ou quantitativo), possíveis resultados
  • 31. Ações • Escrevam duas ações que vocês podem tomar e que implicariam em mudança na qualidade do serviço prestado pela sua área de atuação profissional
  • 32. Métricas • Selecionem os três indicadores mais importantes que podem ser medidos para avaliar a eficácia do seu contexto de atuação profissional  Procurem especificar como medir esses indicadores de forma prática
  • 33. Relações Crie setas e balões intermediários relacionando as externalidades, ações e métricas Externalidades Ações Item H Item I Métricas Item E Item F Item G Tendências Item A Item B Incertezas Item C Item D
  • 34. Relações • Exemplo Externalidades Ações Nova Barragem Métricas Quantidade de água Assoreamento Tendências Desmatamento Incertezas Chuva Erosão ?
  • 35. BUTLER, J. R. A. et al. Scenario planning to leap-frog the Sustainable Development Goals: an adaptation pathways approach. Climate Risk Management, v. 12, p. 83-99, 2016. 4. Recursos humanos limitados 1. Janápria qualificada 3. Vida dura 2. Agricultura resiliente Mudança climática menos extrema • Temperatura aumenta 1oC • Sem mudança na chuva da estação úmida • Sem mudança no risco de seca • Pico de chuva em janeiro • Ventos e tempestades menos extremos Mudança climática extrema • Temperatura aumenta 3,5oC • 3% de declínio na chuva anual • Declínio da chuva na estação úmida • Aumento do risco de seca • Maior intensidade da chuva • Ventos e tempestades severos Sem implementação de políticas de desenvolvimento humano • Crescimento populacional descontrolado com 1,4 milhões de pessoas no distrito • Comunidade desempoderada • Baixo nível educacional • Baixo acesso a ciência e tecnologia Implementação de políticas de desenvolvimento humano • Crescimento populacional controlado com 1 milhão de pessoas no distrito • Comunidade empoderada • Alto nível educacional • Bom acesso a ciência e tecnologia Cenários
  • 36. Linhas de tempo em cenários Incerteza Ação Nome 1 Nome 2 Nome 3 Nome 4 2035 2030 2025 2035 2030 2030 2030 2035 2035 2025 2025 2025 Selecione uma ação (eixo horizontal) e uma incerteza (eixo vertical), gerando 4 cenários, e descreva como um dos indicadores irá variar em cada um dos cenários
  • 37. SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004. THOMAZIELLO, S.A. Planejamento ambiental e conservação de florestas urbanas: Mata Ribeirão Cachoeira, Campinas, SP. Dissertação de Mestrado – UNICAMP, Campinas, 1999. Parâmetro: • Informação que é uma propriedade mensurada de um fenômeno. • Pode ser:  Constante  Variável Árvore de Informação elementos naturais caracterização socioeconômica Importância do remanescente relevo forma área (ha) altura (m) categorias fatores parâmetros
  • 38. Atividade Faça uma árvore de informação sobre os principais parâmetros mensurados na sua área de atuação profissional, agrupados em fatores e, em seguida, em categorias.
  • 39. Definições SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004. Dado Informação Interpretação
  • 40. Definições •Dados, informações, e parâmetros podem ser: Qualitativos oBinários (sim ou não) oMulticategóricos Quantitativos oOrdinais (1º, 2º, …) oCardinais - Binários (0 ou 1) - Discretos - Contínuos SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004.
  • 41. Atividade •Identifique quais dados, informações e parâmetros, no seu contexto de atuação profissional, seriam: Qualitativos oBinários (sim ou não) oMulticategóricos Quantitativos oOrdinais (1º, 2º, …) oCardinais - Binários (0 ou 1) - Discretos - Contínuos
  • 42. Apenas um parâmetro Mais de um parâmetro (sem ponderação). Ex: habitantes/km2 Mais de um parâmetro, com ponderação FIDALGO, E. C. C. (2003). Critérios para a análise de métodos e indicadores ambientais usados na etapa de diagnóstico de planejamentos ambientais. Tese de Doutorado, UNICAMP: Campinas. WINOGRAD, M. Marco conceptual para el desarrollo y uso de indicadores ambientales y de sustentabilidad para la toma de decisions en Lantinoamerica y el Caribe: position paper. Proyecto CIAT/UNEP. Cali, 1995. Informações
  • 43. Atividade Identifique, na sua área de atuação profissional, os principais indicadores: • Simples • Agregados • Ponderados (índices)
  • 44. Critérios para seleção de indicadores •Função (para quê?) •Disponibilidade e custo •Diversificação e capacidade de integração de temas Exemplo: o Ambientais o Sociais SANTOS, R. Planejamento ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Texto, 2004.
  • 45. Qualidade dos indicadores •Confiabilidade dos dados •Relações com os problemas •Utilidade para os usuários WINOGRAD, M. FERNANDÉZ, N., FRANCO, R. M. Marco conceptual para el desarrollo y uso de indicadores ambientales y de sustentabilidad para la toma de decisions en Lantinoamerica y el Caribe: position paper. Proyecto CIAT/UNEP. Cali, 1995.
  • 46. Confiabilidade dos dados •Fonte da informação (credibilidade) •Forma de coleta e elaboração do dado (documentação): clareza e objetividade dos procedimentos •Validade científica (Precisão e exatidão da informação) •Atualização da informação em intervalos regulares OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Environmental Indicators. Paris, 1994. OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Towards sustainable development: environmental indicators. Paris, 1998
  • 47. Incerteza de Indicadores •Erros de mensuração •Incerteza do modelo Coeficiente de Explicação (R2) Variação de dados agregados (desvio-padrão) •Quão confiável é uma informação? Fontes acadêmicas: revisão por pares Revisão pela comunidade local Triangulação: checar diferentes fontes de informação  Exemplo: entrevista, dados oficiais, sensoriamento remoto, trabalho de campo •Metadados para informar a incerteza • Quantitativamente • Qualitativamente
  • 48. Definições relacionadas à credibilidade • Acurácia: similaridade entre a medida representada e o valor real. • Precisão: refinamento do valor apresentado (ex: dígitos depois da vírgula). • Atualidade: grau em que os dados correspondem à realidade atual • Consistência: grau em que os diversos dados não contradizem um ao outro. • Propagação de incerteza: dados incertos, se submetidos a análises estatísticas, geram produtos incertos.
  • 49. Relações com os problemas •Capacidade de retratar problemas da área de estudo •Tipo de relação (determinística, aleatórias, probabilísticas) •Escala geográfica (extensão e resolução) •Sensibilidade a mudanças na escala de tempo (linear, cíclica ou sazonal) •Valores de referência (o que é considerado alto, ou baixo) •Conectividade com outros indicadores •Não redundância (não ter vários indicadores expressando a mesma informação) •Integração: sintetizar informações de outros indicadores OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Environmental Indicators. Paris, 1994. OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Towards sustainable development: environmental indicators. Paris, 1998
  • 50. Utilidade para os usuários •Capacidade de atender os objetivos de planejamento •Tradução: distinção entre condições aceitáveis e inaceitáveis •Natureza preventiva: sinalizar degradação antes de sérios danos •Disponibilidade e acessibilidade •Custo •Facilidade em informar e atrair atenção •Conformidade temporal (tempo entre a coleta o que se quer analisar) OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Environmental Indicators. Paris, 1994. OECD (Organization for Economic Co-Operation and Development). Towards sustainable development: environmental indicators. Paris, 1998
  • 51. Atividade Analise a qualidade dos indicadores utilizados no seu contexto de atuação profissional, em termos de: • confiabilidade • relações com os problemas • utilidade para os usuários
  • 52. Escalas e resolução ONU - ECOSYSTEM ASSESSMENT (MA). Ecosystem and human well-being: a framework for assessment. Washington DC: Island Press, 2005. Quantidade (valor) Distância ou tempo extensão ou duração resolução granulosidade observação
  • 53. Escalas Geográficas Espaço-Temporais Minutos Dias Anos Séculos Milhões de anos Bilhões de anos Tempo (log) Espaço (log) 1km 10km 100km 1.000km 10.000km Global Erosão Previsão do Tempo Eras Glaciais El Niño Tempestades Especiação Placas Tectônicas Formação do solo Migração de Espécies
  • 54. • Fenômeno a ser estudado  Ocupação urbana município ou região metropolitana  Imigração nacional ou internacional • Disponibilidade de dados  Dados demográficos: setores censitários ou municipais  Recursos + Tempo para levantamento de dados • Escala de Intervenção  Plano Diretor município ou região metropolitana  Plano de Manejo unidade de conservação + entorno Escolha da Escala e Unidade Espacial ONU - ECOSYSTEM ASSESSMENT (MA). Ecosystem and human well-being: a framework for assessment. Washington DC: Island Press, 2005.
  • 55. Atividade Analise os indicadores utilizados no seu contexto de atuação profissional, especificando: • extensão (espaço) e duração (tempo) • resolução espacial e temporal • granulosidade espacial e temporal
  • 56. Relações entre Escalas Escala de Estudo Escalas mais amplas TURNER, M.G.; GARGNER, R.H.; O'Neill, R. V. l. Landscape Ecology in Theory and Practice: Pattern and Process. New York: Springer, 2015 Componentes Condições e Restrições Mapas e Dados Estatísticos Mecanismos Explicativos Macro-clima Fragmentos de Vegetação Relações entre as Espécies Exemplo
  • 57. Propriedades Escalares dos Sistemas •Fractais: padrões que se mantém ao longo diferentes escalas •Propriedades emergentes: Padrões, processos e funções que aparecem em um certo nível, e não nos elementos que o constituem TURNER, M.G.; GARGNER, R.H.; O'Neill, R. V. l. Landscape Ecology in Theory and Practice: Pattern and Process. New York: Springer, 2015
  • 59. Segregação espacial Região Metropolitana do Rio de Janeiro https://www.modelarametropole.com.br/wp-content/uploads/2017/03/06-economia_-renda.jpg
  • 62. Propriedades Escalares dos Sistemas Área da ilha em km2 (logarítmico) Espécies de pássaros nas ilhas Salomão (dados de Diamond e May, 1976 e Williamson, 1981) Propriedade Emergente Número de espécies TURNER, M.G.; GARGNER, R.H.; O'Neill, R. V. l. Landscape Ecology in Theory and Practice: Pattern and Process. New York: Springer, 2015 Diamond., J. M., and E. Mayr. 1976. Species–area relations for birds of the Solomon archipelago. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 73:262–266 Williamson, M. 1981. Island Populations. Oxford University Press, Oxford, UK
  • 63. Park, N. W., Kim, Y., & Kwak, G. H. (2019). An overview of theoretical and practical issues in spatial downscaling of coarse resolution satellite-derived products. Korean Journal of Remote Sensing, 35(4), 589-607. Alta resolução Baixa resolução Upscaling (agregação) Downscaling (desagregação)
  • 64. Utilizando dados de diferentes escalas •Upscalling: Pegar dados de uma escala de detalhe e agregar para utilizar em um estudo de escala mais ampla Esconde as desigualdades locais •Downscalling: Pegar um dado em uma escala generalizada e modelar sua diferenciação para uma escala mais detalhada Aumenta nível de incerteza: oIncerteza original + incerteza do modelo de downscaling ONU - ECOSYSTEM ASSESSMENT (MA). Ecosystem and human well-being: a framework for assessment. Washington DC: Island Press, 2005.
  • 65. Análise Interescalar •Dados independentes de escala Densidade/km2, Biomassa •Dados dependentes de escala Interação entre elementos não permite simples soma Fluxos de energia, conectividade de fragmentos •Dados não escalares Relações culturais, espécies endêmicas
  • 66. Atividade Que relações interescalares ocorrem entre os elementos e indicadores que fazem parte do seu contexto de atuação profissional?