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Introdução ao Geoprocessamento
GEOPROCESSAMENTO APLICADO AO ESTUDO DE
INDICADORES DE DESENVOLVIMENTO E FLUXOS
MIGRATÓRIOS NO ESTADO DE SÃO PAULO
Frederico Roman Ramos
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OBJETIVOS
AVALIAR AS POSSIBILIDADES DE APLICAÇÃO DE MÉTODOS
GEOESTATÍSTICOS EM ANÁLISES DE INDICADORES
SÓCIO-ECONÔMICOS ESTUDAR AS RELAÇÕES
EXISTENTES ENTRE INDICADORES DE DESENVOLVIMENTO E
INDICADORES DE FLUXOS MIGRATÓRIOS
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ÍNDICES I.D.H.- índice de desenvolvimento
humano (ONU) I.D.H. longevidade educação
renda (0 lt IDH lt 1) 3 I.C.V.-índice
de condição de vida (IPEA) (0 lt ICV lt
1) I.C.V.longevidade educação renda
infância habitação 5 I.E.M.-índice de
eficácia migratória (NEPO) I.E.M. imigrantes -
emigrantes / imigrantes emigrantes (-1 lt
IEM lt 1) onde -1 somente emigração 1
somente imigração
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ENTRADA DE DADOS NO SPRING 3.3b
Base cartográfica IBGE - divisão geopolítica dos
municípios do Estado de São Paulo, esc
1/500.000 Gera-se um plano de amostras, pontos
3D onde X e Y são a Longitude e Latitude das
sedes dos municípios e Z é o valor do índice
estudado. Através da geoestatística (Krigeagem
ordinária), constrói-se uma grade regular
numérica que depois é refinada para uma resolução
de 5.000 metros.
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VARIOGRAMAS DO I.C.V.
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ÍNDICE DE CONDIÇÃO DE VIDA
ICV 1
ICV 0
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VARIOGRAMAS DO I.D.H.
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ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO
IDH 1
IDH 0
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VARIOGRAMAS DO I.E.M.
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ÍNDICE DE EFICÁCIA MIGRATÓRIA
IEM 1
IEM -1
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TRANSFORMAÇÃO MATEMÁTICA
EMIGRANTES volume bruto de emigrantes por
município variância 5.849.879.699 média
8.511 mínimo 200 máximo 1.810.117
A transformação matemática dos dados é em muitos
casos necessária para que haja a possibilidade de
variografia , ajuste de modelo matemático e
definição de um interpolador ótimo
(Log E)
LOG DE EMIGRANTES logarítimo na base 10 do volume
de emigrantes variância 0,226 média
3,416 mínimo 2,301 máximo 6,258
no caso, a aplicação direta do log na base 10 dos
valores brutos de emigrantes possibilitou um
ajuste significativo na curva de distribuição das
amostras
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VARIOGRAMA DO LOG DE EMIGRANTES
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LOG DE EMIGRANTES
logEmi 6,258 Emi 1.810.117
logEmi 2,301 Emi 200
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ÁLGEBRA DE MAPAS
ÁNÁLISE DAS DIFERENÇAS ENTRE O I.D.H. E O I.C.V.

• Dados numéricos distribuídos em grades
  regulares com 5.000 metros de resolução espacial
• Dados normalizados numa escala de 0 a 1
• Valores próximos a zero indicam pouca
  diferenças e valores mais distantes do zero
  apontam diferenças mais significantes

NOVA GRADE (I.D.H. - I.C.V.)
CRUZAMENTO DE INDICADORES I.E.M. E I.C.V.

• Normalização dos dados de I.C.V. para a escala
  de -1 a 1 através da função linear de
  transferência y 2x -1
• Teste da hipótese primária de que um fluxo
  migratório positivo (mais imigrantes) estaria
  relacionado a áreas com melhores indicadores de
  desenvolvimento
• Valores próximos a zero indicam regiões onde
  esta hipótese se sustenta e valores próximos a 2
  apontam para áreas em contradição a hipótese.

NOVA GRADE I.C.V. - I.E.M.
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I.D.H. - I.C.V.
I.D.H.-I.C.V. -0,09
I.D.H.-I.C.V. 0,00
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(I.D.H. - I.C.V.) FATIADO
Valor máximo 0,0 Valor mínimo - 0,09
Diferenças entre (0,0 / -0,03)
Diferenças entre (-0,03 / -0,06)
Diferenças entre (-0,06 / -0,09)
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TESTE DA HIPÓTESE iem-icv0
NÃO CONFIRMA
CONFIRMA
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ESPACIALIZE X KRIGEAGEM Fatiamento de grade do
Log (Emi) gerada a partir do operador espacialize
e a partir da técnica de krigeagem
GRADE ESPACIALIZE Onde os municípios em negro são
municípios sem dados
GRADE KRIGEAGEM
LOG (Emi)
gt4
3,5 - 4
3 - 3,5
lt 3
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CONCLUSÕES
Dificuldades de preparação e adequação dos
formatos digitais dos dados fornecidos pelas
diversas fontes de informações sócio-econômicas.
Neste sentido, a implementação de uma rede de
informações geográficas padronizada (open GIS)
poderia significar um grande avanço na difusão
destas técnicas e na simplificação dos modos de
operação. A opção de usar as sedes de
municípios como label point dos geo-objetos
demonstrou um resultado coerente com as
expectativas, porém discrepâncias pontuais foram
encontradas devido a resolução espacial da grade
gerada na krigeagem. Uma possível solução seria a
geração de amostras a um nível mais próximo que o
nível município, como por exemplo a partir de
setores censitários. Comprovação da eficácia do
método geoestatístico para interpolação de
índices sócio-econômicos, sobretudo os
índicadores de desenvolvimento. A capacidade de
operar planos de informação em formatos numéricos
padronizados simplifica e amplia as
possibilidades de manipulação de dados desta
natureza em análise espacial. Este tipo de
representação permite o cruzamento e geração de
novas informações através de pura álgebra apenas.