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terça-feira, 14 de novembro de 2017

TIPOS DE DADOS E MODELOS EM ANÁLISE ESPACIAL

A taxonomia mais utilizada para caracterizar os problemas de análise espacial considera três tipos de dados (Câmara, 2002):

• Eventos ou padrões pontuais, quando os fenómenos são expressos por meio de ocorrências identificadas como pontos localizados no espaço, denominados processos pontuais;
  

• Superfícies contínuas, quando os fenómenos são estimados a partir de um conjunto de dados de campo, regular ou irregularmente distribuídos e que podem ser considerados como seguindo uma variação contínua no espaço;


• Áreas com contagem e taxas agregadas, quando se trata de dados associados a indivíduos localizados em pontos específicos que são agregados em unidades de análise, usualmente delimitadas por polígonos fechados (lotes, quadras, distritos, bairros, sectores censitários).


A partir da taxonomia dos tipos de dados usados nos modelos de análise espacial, Cressie (1993) classifica os tipos de modelos usados em estatística espacial em três tipos:

• Modelos de padrões pontuais;
• Modelos geoestatísticos;
• Modelos de área.

A finalidade dos modelos de estatística espacial é a escolha de um modelo inferencial que considere explicitamente os relacionamentos espaciais presentes no fenómeno (Câmara, 2002).

No caso de análise de padrões pontuais, o objecto de interesse é a própria localização espacial dos eventos em estudo, se é aleatório ou apresenta-se em aglomerados ou regularmente distribuídos.

Para a análise de superfícies por meio de modelos geoestatísticos, o objectivo é reconstruir a superfície da qual se retiraram as amostras. O modelo inferencial tem por objectivo quantificar a dependência espacial entre as amostras e utiliza o conceito de estacionariedade, que supõe um comportamento homogéneo da estrutura de correlação espacial na região de estudo. Estes modelos estão baseados na Teoria das Variáveis Regionalizadas (Chica Olmo, 1994).


No caso da análise de áreas, o objectivo é a modelagem das relações entre as variáveis que representam o fenómeno, sendo a localização uma destas variáveis. Estes modelos encontram-se agrupados como pertencentes à chamada Econometria Espacial. 

quinta-feira, 26 de outubro de 2017

ESTATÍSTICA ESPACIAL

A abordagem estatística tradicional para o tratamento de dados económicos, sociais e ambientais utiliza técnicas bem estabelecidas, lidando com parâmetros como média, variância, desvio-padrão, testes de hipóteses e modelos lineares. Estas técnicas, embora úteis e relevantes, não permitem considerar adequadamente o espaço geográfico como variável relevante dos modelos estatísticos. A estatística tradicional trabalha com a suposição de independência entre os dados usados para representar um fenómeno. No entanto, quando uma determinada propriedade varia de um local para outro com uma certa continuidade, expressa através da dependência espacial entre as amostras, ou quando a localização relativa entre os dados pode ser uma variável de interesse, outros tipos de técnicas são necessárias para modelar estes fenómenos, as chamadas técnicas de estatística espacial ou análise espacial de dados geográficos.

A ênfase da análise espacial é mensurar propriedades e relacionamentos levando em conta a
localização espacial do fenómeno de forma explícita, incorporando o espaço na análise que se deseja fazer.