Publicação: A definição de Regiões Urbanas Homogêneas através da análise espacial multivariada de dados relacionados à população, ao transporte e à economia
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Data
2021-08-30
Autores
Orientador
Manzato, Gustavo Garcia 
Coorientador
Pós-graduação
Engenharia Civil e Ambiental - FEB
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O presente estudo analisou a distribuição espacial de dados visando à definição de Regiões Urbanas Homogêneas (RUHs) no estado de São Paulo, Brasil. Para tanto, foram exploradas variáveis que, historicamente, possibilitam representar as dinâmicas populacionais humanas, a saber: população absoluta, densidade demográfica, PIB (Produto Interno Bruto), viagens pendulares e indicadores da oferta de infraestrutura rodoviária. Assim, formaram-se três grupos de dados - populacionais, econômicos e de transportes - que foram estudados por técnicas de geoprocessamento, a exemplo da análise exploratória de dados espaciais (Exploratory Spatial Data Analysis - ESDA). Desse modo, foi possível representar espacialmente os conjuntos de dados explorados, os quais deixaram evidente que as variáveis aqui utilizadas condizem com a representação de fenômenos inerentes à metropolização, com destaque para o PIB - quando fragmentado em agrícola e industrial -, por este conduzir a uma delimitação muito próxima à oficial. Através da aplicação de técnicas descritas nesse estudo, em conjunto com as variáveis nele exploradas, torna-se possível prever e monitorar o crescimento espacial urbano em uma determinada região.
Resumo (inglês)
The present study analyzed the spatial distribution of data aiming the definition of Functional Urban Regions (FURs) in São Paulo state, Brazil. Therefore, variables that, historically, make it possible to represent human population dynamics were explored, namely: absolute population, demographic density, GDP (Gross Domestic Product), commuting and road infrastructure supply indicators. Thus, three different groups of data were formed - population, economic and transportation - which were spatially studied by geoprocessing techniques, such as the Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA). Thus, it was possible to spatially represent the data explored, which were identified as evident as the variables applied are consistent with the representation of factors inherent to metropolization, with emphasis on the GDP - when split into agricultural and industrial classes -, because it leads to a delimitation very close to the official. Through the application of techniques obtained in this study, along the variables explored in it, it become possible to predict and monitor the urban spatial growth in a given region.
Descrição
Idioma
Português
