Autocorrelação espacial na área de loja de supermercados nos municípios paulistas: mensuração por meio do Índice de Geary

Na construção de modelos para estimação de potencial de mercado com utilização de regressão linear simples e múltipla, freqüentemente são obtidos resultados insatisfatórios devido à ocorrência de autocorrelação espacial. O Índice de Geary permite identificar a presença desse fenômeno e mensurar sua intensidade. Incorporado a um modelo para estimativa de área de loja de supermercados em municípios paulistas, o conceito de autocorrelação melhora substancialmente o desempenho do modelo.

Padrões de autocorrelação espacial de índices de vegetação MODIS no bioma cerrado

Embora os índices de vegetação MODIS estejam sendo extensivamente investigados quanto ao seu potencial para o mapeamento e monitoramento biofísico do bioma Cerrado, em particular no que diz respeito à sazonalidade e fenologia da cobertura vegetal, pouco se sabe sobre o comportamento espacial desses índices em escalas regionais. Assim, neste estudo foram avaliados, à escala adotada em estudos de macroecologia (Resolução de 1º x 1º), os padrões de autocorrelação espacial do EVI (índice de vegetação realçado) e NDVI (índice de vegetação da diferença normalizada), utilizando-se índices I de Moran obtidos em diferentes classes de distância geográfica (correlogramas espaciais). Em média, os valores apresentados por esses índices são autocorrelacionados até uma distância aproximada de 800 km, que pode revelar um padrão de manchas afetado por variação ambiental e conversão da vegetação nativa. No entanto, esses padrões de similaridade espacial são principalmente influenciados pelo contraste sazonal encontrado no bioma Cerrado, bem como em função dos padrões de cobertura da terra e do tipo de índice considerado (i.e., EVI ou NDVI).

Autocorrelação espacial das freqüências alélicas em subpopulações de cagaiteira (Eugenia dysenterica DC., Myrtaceae) no sudeste de Goiás

Dentre as diversas árvores frutíferas nativas dos cerrados, a cagaiteira (Eugenia dysenterica DC.) merece destaque pelo seu amplo potencial econômico. A fim de fornecer algumas informações relativas ao padrão espacial da variabilidade genética desta espécie, foram realizadas análises de autocorrelação espacial das freqüências alélicas em dez subpopulações locais da região sudeste do Estado de Goiás. Foram utilizados marcadores isoenzimáticos, em um total de seis sistemas enzimáticos (SKDH, 6-PGD, alfa-EST, MDH, PGI e PGM), com oito locos polimórficos. Foi realizada uma análise de autocorrelação espacial, utilizando índices I de Moran estimados em quatro classes de distância geográfica. Os correlogramas mostraram que, de fato, a divergência genética está estruturada no espaço em um padrão clinal de variação. Simulações de evolução neutra da variação nas freqüências alélicas entre as subpopulações, geradas a partir de um processo Ornstein-Uhlenbeck (O-U), foram utilizadas para avaliar os padrões espaciais sob essa hipótese e compará-los com os correlogramas obtidos com as freqüências alélicas. As análises indicaram que um processo estocástico (evolução neutra) deve ser o responsável pela diferenciação genética dessas populações, havendo assim um balanço entre fluxo gênico em pequenas distâncias geográficas e deriva genética dentro das populações locais, como o esperado para modelos de isolamento-por-distância ou "stepping-stone".

Autocorrelação espacial na distribuição de área de loja de supermercados em municípios do estado de São Paulo

Cerca de 90% da variabilidade da densidade de m2 de loja de supermercados nas microrregiões do estado de São Paulo pode ser explicada pela densidade de renda ali existente, desde que a autocorrelação espacial presente nas duas variáveis seja levada em consideração. Neste trabalho, apresenta-se o conceito de autocorrelação espacial, sugere-se uma medida para a sua intensidade (Índice de Geary), e estuda-se uma estratégia para sua remoção.

Análise da precificação de imóveis na cidade do Rio de Janeiro utilizando Modelagem Hedônica e os efeitos da autocorrelação espacial

A escolha da cidade do Rio de Janeiro como sede de grandes eventos esportivos mundiais, a Copa do Mundo de Futebol de 2014 e os Jogos Olímpicos de 2016, colocou-a no centro de investimentos em infraestrutura, mobilidade urbana e segurança pública, com consequente impacto no mercado imobiliário, tanto de novos lançamentos de empreendimentos, quanto na revenda de imóveis usados. Acredita-se que o preço de um imóvel dependa de uma relação entre suas características estruturais como quantidade de quartos, suítes, vagas de garagem, presença de varanda, tal como sua localização, proximidade com centros de trabalho, entretenimento e áreas valorizadas ou degradadas. Uma das técnicas para avaliar a contribuição dessas características para a formação do preço do imóvel, conhecido na Econométrica como Modelagem Hedônica de Preços, é uma aplicação de regressão linear multivariada onde a variável dependente é o preço e as variáveis independentes, as respectivas características que deseja-se modelar. A utilização da regressão linear implica em observar premissas que devem ser atendidas para a confiabilidade dos resultados a serem analisados, tais como independência e homoscedasticidade dos resíduos e não colinearidade entre as variáveis independentes. O presente trabalho objetiva aplicar a modelagem hedônica de preços para imóveis localizados na cidade do Rio de Janeiro em um modelo de regressão linear multivariada, em conjunto com outras fontes de dados para a construção de variáveis de acessibilidade e socioambiental a fim de verificar a relação de importância entre elas para a formação do preço e, em particular, exploramos brevemente a tendência de preços em função da distância a favelas. Em atenção aos pré-requisitos observados para a aplicação de regressão linear, verificamos que a premissa de independência dos preços não pode ser atestada devido a constatação da autocorrelação espacial entre os imóveis, onde não apenas as características estruturais e de acessibilidade são levadas em consideração para a precificação do bem, mas principalmente a influência mútua que os imóveis vizinhos exercem um ao outro.

Autocorrelação espacial em população natural de Terminalia argentea Mart et Succ. no cerrado de Selvíria, MS

The objective of this study was determine the spatial distribution of genotypes of Terminalia argentea Mart et Suce. (Capitão-do-campo) in a natural population, aiming to outline strategy to genetic conservation in situ and ex situ. The population (Terminalia argentea) is located in an area of cerrado on the Teaching and Research Farm of FEIS / UNESP. It was sampled seeds in 30 trees to determine the biochemistry and technological traits. The trees were also located per GPS apparatus, with objective of obtaining geographic coordinate and to analysis the genotype spatial structure from I Moran Index. The analysis of spatial autocorrelations, from I Moran index, indicated the tendency of a larger structure among trees near spatially. In another hand, trees distant spatially showed smaller similarity. The spatial structure was more visible in a ray of 353m.

Análise espacial dos determinantes socioeconômicos dos homicídios no Estado de Pernambuco

OBJETIVO: Investigar a associação entre variáveis socioeconômicas e taxas de homicídio, considerando a localização espacial dos indicadores. MÉTODOS: Utilizou-se o método de estudo ecológico. A variável dependente foi taxa de homicídio da população masculina de 15 a 49 anos, residente nos municípios do Estado de Pernambuco, em 1995 a 1998. As variáveis independentes referem-se a: índice de condições de vida, renda familiar per capita, desigualdade de Theil, índice de Gini, renda média do chefe de família, índice de pobreza, taxa de analfabetismo, densidade demográfica.Utilizou-se teste de correlação espacial determinado pelo Índice de Moran, regressão múltipla, Conditional Auto Regressive (CAR) e a função Loess, como modelo de detecção de tendência especial. RESULTADOS: Os indicadores taxa de analfabetismo e índice de pobreza explicaram 24,6% da variabilidade total das taxas de homicídio, cuja associação foi inversa. O índice de Moran revelou autocorrelação espacial entre os municípios. O modelo de regressão espacial que melhor se adequou ao estudo foi o CAR, que confirmou a associação entre índice de pobreza, analfabetismo e homicídio. CONCLUSÕES: A relação inversa observada entre os indicadores socioeconômicos e homicídios pode expressar determinado processo que propicia melhoria das condições de vida, e está atrelado predominantemente a condições geradoras de violência, como a do tráfico de drogas.

Modelo de risco tempo-espacial para identificação de áreas de risco para ocorrência de dengue

OBJETIVO: Aplicar o modelo tempo-espacial para avaliar áreas de risco para a ocorrência de dengue. MÉTODOS: Foram considerados os 11.989 casos de dengue confirmados e autóctones, georreferenciados por endereço em São José do Rio Preto entre setembro de 2001 e agosto de 2006. Para avaliar a severidade e a magnitude da transmissão foram adotados índices de freqüência, duração e intensidade. O indicador local de autocorrelação espacial foi adotado para identificar agrupamentos espaciais significantes (p<0,05). Os valores dos três índices foram considerados altos em uma unidade espacial quando seus valores padronizados foram positivos e significantes os respectivos valores do indicador local de autocorrelação espacial. RESULTADOS: Do total de casos de dengue geocodificados, 38,1% ocorreram nas unidades espaciais urbanas, classificadas como de maior risco: 19,4% em 2001-2002, 13,9% em 2002-2003, 2,8% em 2003-2004, 16,7% em 2004-2005 e 21,3% em 2005-2006. O uso das três medidas de risco permitiu a identificação de áreas de maior risco para ocorrência de dengue, concentradas na região norte da cidade. Embora os dados de notificação de casos estejam sujeitos a vieses próprios, é uma informação disponível nos serviços de saúde que pode produzir conclusões, recomendações e hipóteses importantes. CONCLUSÕES: Os procedimentos adotados pelo estudo, não complexos e baseados em notificacões, podem ser utilizados rotineiramente pelos serviços responsáveis pela vigilância e controle do dengue para identificação de áreas de risco.

Análise espacial da dengue e o contexto socioeconômico no município do Rio de Janeiro, RJ

OBJETIVO: Analisar a epidemia de dengue em relação ao contexto socioeconômico segundo áreas geográficas. MÉTODOS: Foi realizado estudo ecológico no município do Rio de Janeiro (RJ), em áreas delimitadas como bairros, a partir de informações de casos de dengue notificados em residentes no município. Foi calculada a taxa de incidência média de dengue entre as semanas epidemiológicas: 48ª de 2001 a 20ª de 2002. A ocorrência de dengue foi correlacionada com variáveis socioeconômicas utilizando-se o coeficiente de correlação de Pearson. Utilizou-se o Índice de Moran global e local para avaliar a autocorrelação espacial da dengue e das variáveis correlacionadas significativamente com a doença. O modelo de regressão linear múltipla e o modelo espacial condicional auto-regressivo foram usados para analisar a relação entre dengue e contexto socioeconômico. RESULTADOS: Os bairros da zona oeste do município apresentaram elevadas taxas de incidência média de dengue. Apresentaram correlação significativa as variáveis: percentual de domicílios ligados à rede sanitária geral, domicílios com lavadora de roupas e densidade populacional por área urbana. O índice de autocorrelação espacial Moran revelou dependência espacial entre a dengue e variáveis selecionadas. Os modelos utilizados apontaram o percentual de domicílios ligados à rede sanitária geral como única variável associada significativamente à doença. Os resíduos de ambos os modelos revelaram autocorrelação espacial significativa, com índice de Moran positivo (p<0,001) para o de regressão e negativo (p=0,005) para o espacial condicional auto-regressivo. CONCLUSÕES: Problemas relacionados ao saneamento básico contribuem decisivamente para o aumento do risco da doença.

Dependência espacial em levantamentos do estoque de carbono em áreas de pastagens de Brachiaria brizantha cv. Marandu

Foi conduzido um estudo utilizando análise de semivariogramas para quantificar a autocorrelação espacial dos estoques de carbono (EC) no solo, biomassa da gramínea e das plantas daninhas em três parcelas experimentais de pastagens de Brachiaria brizantha cv. Marandu com níveis baixo, médio e alto de degradação, cultivadas em Neossolo Quartzarênico Órtico. As coletas das plantas e do solo foram realizadas em malha de amostragem regular com distâncias de 5 x 5 m em área de 900 m². Os EC das pastagens foram submetidos às analises de estatística descritiva, ao teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis ao nível de 5% de significância, ao estudo geoestatístico e interpolação por krigagem ordinária. A variabilidade espacial do EC foi observada dentro e entre as pastagens de capim-Marandu com níveis baixo, médio e alto de degradação. A pastagem de capim-Marandu com nível baixo de degradação teve menor continuidade espacial, por apresentar menores alcances no EC, na biomassa da gramínea e na biomassa total (gramínea + plantas daninhas), no solo e no sistema solo x pastagem (solo + biomassa total). A grade de 5 x 5 m foi adequada para caracterizar a variabilidade espacial de pastagens de capim-Marandu com níveis de degradação baixo e alto. Área de pastagem de capim-Marandu com grau médio de degradação apresenta coeficientes de variação altos entre os valores EC; o que comprometeu a modelagem espacial que também pode ter ocorrido devido ao baixo número de amostras realizadas (n=36). Assim, pontos de amostragem menores que 5 m podem melhorar a precisão dos ajustes dos semivariogramas.

Distribuição espacial da variabilidade genética intrapopulacional de Dipteryx alata

O objetivo deste trabalho foi avaliar o padrão espacial da variabilidade genética entre plantas, dentro de três populações naturais de barueiro (Dipteryx alata Vogel), pela genotipagem por RAPD e técnicas de autocorrelação espacial. Os cinco iniciadores RAPD permitiram a codificação de 45 locos, utilizados nas análises de diversidade, estrutura e distribuição espacial da variabilidade genética entre populações. As populações apresentaram diversidade genética (Hs) com valor médio 0,314. Verificou-se que 12% da variação total se encontra entre as populações, o que indica que estas mantêm um considerável nível de variabilidade genética. Foi observada tendência de autocorrelação espacial positiva nas primeiras classes de distâncias, nas três populações, o que indica a formação de grupos de vizinhança com estruturação familiar, dentro das populações de barueiro. Entretanto, o tamanho desses grupos de vizinhança varia entre as populações; isso mostra que outros processos ecológicos influenciaram a distribuição espacial da variabilidade genética. As populações naturais de barueiro apresentam consideráveis níveis de diversidade genética, com base nos 45 locos RAPD avaliados.

Arranjo espacial do vira-cabeça do fumo em arapiraca, estado de alagoas

O vira-cabeça do fumo (Nicotiana tabacum), causado pelo Groundnut ringspot virus (GRSV), do gênero Tospovirus, tem sido observado em alta incidência em determinadas áreas da região fumageira do agreste do estado de Alagoas. O arranjo espacial da doença foi analisado em duas áreas de plantio (A e B), formadas por quatro parcelas cada, localizadas no município de Arapiraca. As parcelas foram avaliadas semanalmente, sendo efetuado o mapeamento espacial de plantas sadias e com sintomas de vira-cabeça, bem como determinada a incidência da doença, representada pelo número de plantas com sintomas em relação ao total de plantas avaliadas. Pelas análises de "ordinary runs" e autocorrelação espacial, foi constatada a predominância do arranjo aleatório de plantas doentes, embora tenha sido detectada agregação em alguns casos. Embora não se descarte a possibilidade de mudas infetadas terem influenciado no arranjo da doença, a hipótese mais provável é que as infecções ocorreram principalmente pelo inóculo primário transmitido por tripes virulíferos entrando nas parcelas, oriundos de reservatórios externos.

Estrutura genética espacial de duas populações naturais de Myracrodruon urundeuva M. Allemão na região semi-árida, Brasil

Para determinar se a distribuição espacial dos genótipos é aleatória ou se está estruturada, utilizou-se a autocorrelação espacial dos genótipos para investigar dados alozímicos de duas populações naturais de Myracrodruon urundeuva do semi-árido brasileiro (Estação Ecológica do Seridó/RN, com 1.166,38/ha e Sítio Mata dos Alves/PB com 84/ha). A primeira população encontra-se em áreas mais preservadas, enquanto a segunda está em uma área fragmentada. O programa utilizado foi o "Autocorr". A autocorrelação estimada para os locos polimórficos foi realizada nos indivíduos adultos. Foram analisados dois alelos na Estação Ecológica do Seridó e quatro no Sítio Mata dos Alves. Utilizaram-se de três métodos para o pareamento de indivíduos a serem comparados: conexão de Gabriel (Ig), vizinho mais próximo (Ivmp) e comparações dentro de classes de distâncias preestabelecidas. Os resultados obtidos para Ig e Ivmp (Pgm-2: 0,032 e 0,236; Est-1: 0,263 e 0,242, respectivamente) na estação ecológica e Ig e Ivmp (Pgm-1: -0,349 e -0,288; Pgm-2: -0,341 e-0,278; Est-1: -0,349 e -0,284 e Mdh-1: -0,345 e 0,282, respectivamente) no sítio não mostraram a presença de estruturação genética espacial, o que possibilita pressupor que exista uma distribuição aleatória dos genótipos dentro delas. O mesmo foi detectado para as comparações dentro de classes de distâncias preestabelecidas. Os resultados mantiveram o mesmo padrão encontrado para algumas populações naturais de espécies arbóreas tropicais já estudadas.

Modelo de regressão espacial para estimativa da produtividade da soja associada a variáveis agrometeorológicas na região oeste do estado do Paraná

Este trabalho apresenta o Modelo de Regressão Espacial Autorregressivo Misto (SAR) e Modelo do Erro Espacial (CAR) no intuito de investigar a associação entre a produtividade da soja e as variáveis agrometeorológicas relacionadas à precipitação pluvial, temperatura média e radiação solar global. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2005/2006 a 2007/2008, da região oeste do estado do Paraná. Como os dados agrometeorológicos estão disponíveis apenas para oito municípios da região em estudo, as estimativas foram obtidas por meio do uso de Polígonos de Thiessen. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança. A avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R²), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando de técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado, e os testes de significância. O estudo pôde demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica.

Análise exploratória e modelo explicativo da criminalidade no estado de São Paulo: interação espacial (2001)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)