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A análise espacial envolve a produção de nova informação, através da determinação de padrões de localização de fenómenos e da manipulação de dados referenciados espacialmente. Estas técnicas são deste à muito tempo utilizadas por geógrafos e cartógrafos bem como por outros profissionais que necessitem de recorrer a informação contida nos mapas.

O desenvolvimento do SIG veio disponibilizar ferramentas de análise num ambiente computacional, permitindo maior flexibilidade na sua utilização.

Um requisito essencial em todo o tipo de análise de dados é a aptidão para ver a distribuição de dados. A apresentação gráfica é uma ferramenta muito importante para a compreensão dos padrões espaciais, formulação de hipóteses e testes.

A análise espacial é uma disciplina fortemente baseada na capacidade humana de percepção de padrões espaciais, transmitidos através de mapas e gráficos. Abrange uma descrição apurada de dados relacionados com processos que operam no espaço, bem como a exploração das relações nesses mesmos dados e a procura de explicações para tais padrões e relações, quando necessário aliada a análises que permitam o estabelecimento de parâmetros quantitativos. Esta conjugação é muito importante uma vez que a capacidade de percepção dos padrões espaciais varia de pessoa para pessoa.

De uma forma geral pode-se definir a análise espacial como o estudo quantitativo de fenómenos posicionados no espaço, onde os métodos empregados procuram descrever ou explicar o comportamento destes processos, bem como a sua relação com os restantes fenómenos envolventes [Diniz 2000].

Os dados representam amostras destes processos, que servem para tirar ilações sobre o comportamento desses fenómenos. Portanto, para a análise espacial são usadas técnicas que de uma forma explícita incorporam as localizações ou arranjos espaciais dos objectos/fenómenos em questão.

A análise espacial é composta por um conjunto de procedimentos encadeados cuja finalidade é a escolha de um modelo inferencial, que considere explicitamente o relacionamento espacial presente no acontecimento [Câmara et al, 1996]. Em que os procedimentos iniciais da análise incluem o conjunto de métodos genéricos de análise exploratória e visualização dos dados, em geral através dos dados. Estas técnicas

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permitem descrever a distribuição das variáveis, não só relativamente ao tipo de distribuição, mas também em relação aos vizinhos, e encontrar padrões na distribuição espacial.

Segundo Diniz, podemos distinguir 4 grupos de variações: [Diniz 2000]

Variação discreta – Acontecimentos espaciais constituídos por pontos, linhas e áreas (p.e. plantas, pessoas, lojas, centros de acontecimentos…).

Variação Contínua – a ênfase está na continuidade dos acontecimentos espaciais. Estes são estimados a partir de um conjunto de amostras de campo, que podem estar regularmente ou irregularmente distribuídas. Exemplos clássicos são os fenómenos no ambiente natural tais como a temperatura, elevação, pressa atmosférica, solo, recursos geológicos, entre outros. São camadas de informação que podem ser medidas e observadas em todos os pontos da terra.

Processos pontuais, fenómenos expressos através de ocorrências identificadas como pontos localizados no espaço. Como por exemplo a localização de crimes, determinadas espécies vegetais, entre outras.

Estes acontecimentos têm associados determinadas características, são Atributos, que descrevem a representação dos dados geográficos no espaço e no tempo. Por outras palavras, precisamos de responder a perguntas como: “qual é o valor deste dado aqui e agora?”. Isto requer uma compreensão dos processos de medidas da realidade, de forma consistente com dois primeiros princípios de Searle [Searle 1998]11: “a realidade existe independentemente das representações humanas” e “nós temos acesso ao mundo através de nossos sentidos e de nossos instrumentos de medida”. O processo de medida consiste em associar números ou símbolos a diferentes ocorrências de um mesmo atributo, para que a relação dos números ou símbolos reflicta as relações entre as ocorrências mensuradas. [Queiroz e Ferreira, 2006]

“Podemos medir a poluição numa cidade através de sensores localizados em diferentes locais, e cada um destes nos dará uma medida diferente. Esta atribuição é denominada escala de medida que são: nominal, ordinal, intervalo e razão” [Stevens1946]12.

Autor citado em [Queiroz e Ferreira, 2006] 12 _{Autor citado em [Queiroz e Ferreira, 2006]}

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Os níveis nominal e ordinal são temáticos, a cada medida é atribuído um número ou nome associando a observação a um tema ou classe. A escala nominal classifica objectos em classes distintas sem ordem inerente, como rótulos que podem ser quaisquer símbolos. Um exemplo é a cobertura do solo, com rótulos como “floresta”, “área urbana” e “área agrícola”. A escala ordinal introduz a ideia de ordenação, caracterizando os objectos em classes distintas que possuem uma ordem natural (por exemplo 1 – mau, 2 – bom, 3 – óptimo ou “0-10%”, “11-20%”, “maior que 20%”). Como exemplo, a aptidão agrícola de solos, com rótulos como “baixa aptidão”, “média aptidão” e “elevada aptidão” [Queiroz e Ferreira, 2006].

Quando o estudo necessita de uma descrição mais detalhada, que permita comparar intervalo e ordem de grandeza entre eventos, recorre-se aos níveis de medidas denominados de numéricos, onde as regras de atribuição de valores se baseiam numa escala de números reais.

Existem dois níveis de medidas baseados em escalas de números reais: escala por intervalo e escala por razão. A escala por intervalo possui um ponto zero arbitrário, uma distância proporcional entre os intervalos e uma faixa de medidas entre [-∞ , ∞]. A temperatura em graus Celsius é exemplo de medida por intervalo, onde o ponto zero corresponde a uma convenção (a fusão do gelo em água). Por ter uma referência zero arbitrária, valores medidos no nível por intervalo não podem ser usados para estimar proporções. Operações aritméticas elementares (adição e subtracção) são válidas, porém multiplicação e divisão não são apropriadas. Assim, a temperatura na Póvoa de Varzim pode ser c graus mais baixa do que a temperatura Famalicão. [Queiroz e Ferreira, 2006]

A escala de razão permite um tratamento mais analítico da informação, pois nela o ponto de referência zero não é arbitrário, mas determinado por alguma condição natural. Sua faixa de valores é limitada entre [0, ∞]. Nesta escala existe um ponto zero absoluto que não pode ser alterado e um intervalo arbitrário com distâncias proporcionais entre os intervalos. Números negativos não são permitidos, pois o número zero representa ausência total daquilo que está a ser medido. Por exemplo, na descrição de atributos como peso e volume de objectos não há valores negativos. As operações matemáticas de adição, subtracção, multiplicação e divisão são suportadas nesta escala. [Queiroz e Ferreira, 2006]

A tabela 1 apresenta um resumo das escalas de medidas, destaca a característica principal, e apresenta algumas operações admitidas e exemplos para cada uma delas.

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Tabela 1 – Tipos de medidas de dados geográficos. Fonte: [Queiroz e Ferreira, 2006]

Só existe análise espacial se para além da análise dos atributos se tomar em consideração o espaço ou seja é necessário, pelo menos informação sobre a localização e atributos.

2.2.4.1. Conceitos gerais em análise de dados

A análise de dados espaciais envolve uma descrição apurada dos dados relacionados a processos que operam no espaço, bem como a exploração de padrões e relações em tais dados e a pesquisa de explicações para tais padrões e relações. É importante distinguir entre métodos exploratórios que são essencialmente orientados para a visualização dos dados espaciais; os que são orientados para resumir e investigar padrões e relações espaciais; e aqueles que são orientados para a especificação de um modelo estatístico e a estimação de parâmetros. [Diniz 2000]

Visualização dados espaciais

Prende-se com a aptidão para visualizar a distribuição dos dados. As ferramentas para gerar gráficos de dispersão e outras modalidades gráficas, são fundamentais para quem analisa os padrões espaciais, formula as hipóteses e as testa.

Exploração de dados espaciais

Os métodos exploratórios de análise procuram realizar descrições dos dados, apoiando o utilizador a desenvolver hipóteses sobre tais dados. No contexto da análise

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de dados espaciais, os métodos exploratórios podem ser empregados no formato de mapas, enquanto que outros podem envolver gráficos convencionais.

Modelação de dados espaciais

São usados quando se procura testar certas hipóteses, ou estimar com alguma precisão a extensão e a forma que certas relações estabelecem. Modelos estatísticos estão implícitos em todas as formas de inferência estatística e testes de hipótese, apesar do termo modelo não ser utilizado explicitamente nos textos de estatística elementar. Como os modelos estatísticos estão voltados para fenómenos que são estocásticos (sujeitos à incerteza e variabilidade, ou governados pela lei da probabilidade), utiliza-se uma linguagem que permite representar tal incerteza matematicamente. Por isso se faz uso do conceito de variável aleatória e a sua distribuição de probabilidade.

A compreensão da distribuição espacial conta agora com ferramentas de SIG, que possibilitam o tratamento de toda a informação alfanumérica que está associada a uma localização.

Esta tecnologia para além da percepção visual da distribuição das ocorrências, permite traduzir os padrões existentes com estimações objectivas e mensuráveis.

“A ênfase da análise espacial é mensurar propriedades e relacionamentos, levando em conta a localização espacial do fenómeno em estudo de forma explícita” [Câmara et al, 1996]. O objectivo central é incorporar o espaço à análise que se deseja efectuar aumentando a compreensão do fenómeno.

Estudos que visam compreender a distribuição espacial têm sido possíveis graças à evolução da tecnologia SIG, os quais permitem a visualização espacial de variáveis geográficas, com potencialidades de apresentação gráfica que permite a visualização do padrão espacial do fenómeno, para além de traduzir os padrões existentes com considerações objectivas e mensuráveis. Esta tecnologia para além de ser uma ferramenta poderosa no fabrico de mapas, é também poderosa em termos de análise geográfica.

Num contexto de sociedade de informação, procura-se avaliar de que forma as instituições integram a evolução tecnológica associada à Internet e em particular as evoluções que conduziram a uma nova geração de ferramentas SIG. Aproveitando as suas infra-estruturas e conteúdos, a abertura dos mercados, a disponibilização universal da Banda Larga e a democratização do acesso à Internet para melhorar o seu

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desempenho [Vale e Paínho, 2002].