A ANÁLISE ESPACIAL VETORIAL APLICADA AO PLANEJAMENTO DA MALHA DE SETORES CENSITÁRIOS RURAIS DO IBGE

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1 A ANÁLISE ESPACIAL VETORIAL APLICADA AO PLANEJAMENTO DA MALHA DE SETORES CENSITÁRIOS RURAIS DO IBGE Tarik de Sousa Araújo 1, Maikon Roberth de Novaes 2, Marcelo Saraiva Gondim 3, 1 Geógrafo, Analista em Geoprocessamento, IBGE, Natal-RN, tarik.araujo@ibge.gov.br 2 Geógrafo, Analista em Geoprocessamento, IBGE, Natal-RN, maikon.novaes@ibge.gov.br 3 Arquiteto, Analista em Geoprocessamento, IBGE, Fortaleza-CE, marcelo.gondim@ibge.gov.br RESUMO: Os aglomerados rurais isolados de natureza urbana são uma importante parcela do território brasileiro que estão em constante processo de expansão e por isso necessitam ser identificados corretamente para que possam compor a malha de setores censitários do IBGE para que a sua população possa ser quantificada de maneira correta. A divisão de setores censitários segue critérios estatísticos e geográficos. Nesse sentido buscamos desenvolver e aprimorar uma metodologia baseada em análise espacial com o objetivo de aperfeiçoar a delimitação e a classificação de aglomerados rurais. PALAVRAS-CHAVE: IBGE, Kernel, Análise espacial, Setor Censitário INTRODUÇÃO: A cada 10 anos, o IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) realiza o Censo Demográfico em todo o Brasil com o objetivo de retratar as características socioeconômicas da população. No intervalo (5 anos) entre esta grande operação, é realizado pela instituição a Contagem Populacional com o intuito de adquirir informações básicas da população bem como o número de habitantes do país. Devido a grande extensão territorial do país, é necessário um planejamento operacional prévio a fim de construir a malha territorial operacional em que a pesquisa irá ocorrer. Esta malha consiste em setores censitários que representam a menor unidade de área amostral urbana ou rural em que um recenseador consegue percorrer no período de coleta, definida segundo critérios internos. A Coordenação de Estruturas Territoriais define parâmetros básicos para que uma área de um setor censitário seja composta ou mesmo subdividida. Para áreas urbanas o número de domicílio deverá conter entre 250 a 400 domicílios enquanto para áreas consideradas rurais, entre 150 a 250 domicílios. Os setores censitários em situação rural possuem diversas classificações de acordo com o seu arranjo, proximidade a área urbana ou função no meio rural que impactam na operação de pesquisa. Dentre estas, há classes especiais que o IBGE denomina como Aglomerados Rurais Isolados que são localidades situadas em áreas legalmente definidas como rural, e que podem ter características urbana ou rural (IBGE, 2013). Os aglomerados rurais isolados de natureza urbana são localidades cuja população está voltada predominantemente para atividades não agrícolas, e que podem corresponder a localidades que servem apenas de dormitórios para a população economicamente ativa, terciária ou secundária, estruturados em torno de estabelecimentos fabris ou ligados à atividades de lazer (IBGE, 2013). Os aglomerados rurais isolados podem ser de 3 tipos: a) povoado; b) lugarejo ou c) núcleo. O Povoado é o aglomerado rural isolado sem caráter privado ou empresarial e é caracterizado pela existência de comércio e serviços para atender aos moradores do próprio aglomerado ou de áreas rurais próximas. Para atender a classificação de um povoado, a área delimitada do setor deverá conter, I) no mínimo 51 domicílios que possuam distância entre si de, no máximo, 50 metros; II) um estabelecimento comercial e; III) uma escola ou posto de saúde ou um templo religioso (IBGE, 2013). O Lugarejo é aquele que não dispõem, no todo ou em parte, dos serviços ou equipamentos urbanos 1

2 definidores dos povoados e que também não estão vinculados a um único proprietário (empresa agrícola, indústria, usina etc.). Para sua classificação, o setor deverá possuir I) no mínimo 51 domicílios que possuam distância entre si de, no máximo, 50 metros e II) um estabelecimento comercial (IBGE, 2013). Já o Núcleo é o aglomerado rural isolado vinculado a um único proprietário do solo (empresa agrícola, indústria, usina, estabelecimentos agropecuários e de turismo rural etc.) dispondo ou não dos serviços ou equipamentos definidores dos povoados (IBGE, 2013). Desde a Contagem Populacional 2007, a instituição vem investindo em novas tecnologias para o planejamento e a execução de pesquisas. Equipamentos de GPS portáteis, uso de geoprocessamento, Sistemas de Informação Geográfica SIG - e Sensoriamento Remoto foram avanços incorporados à metodologia das pesquisas. O uso de geotecnologias como suporte a análise espacial pode contribuir bastante para a decisão no planejamento territorial (BAILEY & GATRELL, 1995). Neste sentido, desde 2007, o IBGE vem capturando pontos de coordenadas em cada domicílio visitado e armazenado-os em um banco de dados espacial na estrutura de pontos, agregando atributos de espécie (domicílio particular, igreja, comércio, etc.) e o nome da localidade pertencente, para uso interno. A identificação do comportamento espacial dos domicílios rurais é uma alternativa simples para estudar a intensidade pontual do fenômeno a fim de segmentá-los em novos setores censitários diminuindo, assim, o esforço do trabalho de campo. Uma técnica bastante utilizada para estes fins é o estimador de densidade Kernel, função que realiza uma contagem de todos os pontos dentro de uma região de influência, ponderando-os pela distância de cada um à localização de interesse (BAILEY & GATRELL, 1995). Neste artigo, é apresentada uma metodologia realizada a partir de técnicas de análise espacial e geoprocessamento. Considera-se a distância entre domicílios (buffer) e utilização de atributos, com objetivo de traduzir conceitos particulares do planejamento territorial do IBGE à luz das ontologias de representação do planejamento territorial, utilizando Sistemas de Informações Geográficas. A análise espacial pontual, por meio do estimador de densidade kernel, foi utilizada também a fim de comparar o resultado para a área da Região Metropolitana de Natal (Rio Grande do Norte), Brasil. O resultado mostra que o uso da análise de densidade Kernel superestimou o resultado esperado, em 846 áreas de concentração de domicílios (hot spots), totalizando 51,90 km². Por outro lado, a metodologia sugerida permitiu indicar 84 possíveis aglomerados rurais isolados somando um total de 23,09 km², na Região Metropolitana de Natal, para que sejam confirmados e atualizados em campo. Este processo favoreceu o planejamento da pesquisa que, aplicada em escala nacional pode colaborar na diminuição da carga de trabalho de campo e aferir com mais precisão a área de novos setores censitários da classe de aglomerados rurais isolados. MATERIAL E MÉTODOS: O dado principal que foi utilizado para a realização dessa investigação foi uma camada vetorial de pontos, coletados pelo IBGE, durante o Censo de Esses pontos representam domicílios e estabelecimentos, situados em zonas rurais. Com o intuito de estabelecer uma metodologia que identificasse o surgimento de novos adensamentos populacionais que impactassem em subdivisões e reclassificações da malha de setores do IBGE, a ser atualizada para a próxima operação de contagem populacional, realizamos testes comparativos entre técnicas de analise espacial. Posteriormente, validamos os resultados através do banco de imagens de satélite de alta resolução espacial, disponível no aplicativo Google Earth. 2

3 Tento em vista que o dado principal é uma camada de pontos buscamos, inicialmente, avaliar o desempenho do estimador de intensidade Kernel que, segundo Carvalho & Câmara (2002), é uma alternativa simples para analisar o comportamento de padrões de pontos onde é ajustada uma função bi-dimensional sobre os eventos considerados, compondo uma superfície cujo valor será proporcional à intensidade de amostras por unidade de área. Esta função conta os pontos dentro de uma região de influência, ponderando-os pela distância de cada um à localização de interesse. O estimador de intensidade é computado a partir dos m eventos {u i,...u i+m-1 } contidos num raio de tamanho τ em torno de u e dadistância d entre a posição e a i-ésima amostra, a partir de funções cuja formula geral é: (1) N o kernel estimador e seus parâmetros básicos são: (a) um raio de influência (τ 0) que define a vizinhança do ponto a ser interpolado e controla o "alisamento" da superfície gerada; (b) uma função de estimação com propriedades de suavização do fenômeno. O raio de influência define a área centrada no ponto de estimação u que indica quantos eventos ui contribuem para a estimativa da função intensidade λ. Um raio muito pequeno irá gerar uma superfície muito descontínua; se for grande demais, a superfície poderá ficar muito amaciada (Carvalho & Câmara, 2002). Neste trabalho foi definido como parâmetros para o kernel, medidas que se aproximassem das definições adotadas pelo IBGE, que considera a unidade territorial de um aglomerado rural somente quando os domicílios que o compõem estejam espaçados a uma distancia não superior que 50 metros. estabelecimentos de serviços, exercem um raio de influencia de 150 m podendo hipoteticamente, agregar domicílios ao aglomerado que estejam a mais de 50 metros uns dos outros mas dentro do raio de influencia do estabelecimento. Isso resultou na aplicação de um raio de influência de 150 metros e um tamanho de célula de 25 m. O resultado da análise foi classificado em faixas (baixa, média e alta densidade) e em seguida convertidos para vetor. A segunda análise espacial realizada foi baseada em operações entre vetores e seus atributos. Foram realizados operações por meio de buffers gerados a partir dos pontos que representam domicílios com um raio de 25 metros e dos pontos que representam estabelecimentos com um raio de 150 metros. Os polígonos resultantes foram mesclados em somente uma camada vetorial, na qual foi aplicada a operação de união dos polígonos, eliminando a sobreposição espacial que existe entre eles. Nos atributos da camada resultante buscamos quantificar as ocorrências de domicílios e estabelecimentos por espécie (comercial, religioso, educacional e de saúde). Essa quantificação foi feita a partir da aplicação de uma função de soma dos pontos que são contidos por cada polígono, cujo resultado é retornado em um campo nos atributos das feições. A partir da existência dos atributos foi possível realizar consultas e seleções que objetivam atender aos critérios quantitativos que também são arbitrados pelo IBGE como, por exemplo, para um aglomerado rural de natureza urbana poder ser isolado em um setor censitário necessita possuir um numero mínimo de domicílios. Ao final, os resultados de ambas as análises foram exportados para o formado Keyhole Markup Language KML e inseridos no aplicativo Google Earth para a validação visual. RESULTADOS E DISCUSSÃO: A análise espacial pontual por meio do estimador de densidade Kernel resultou em 846 áreas indicativas para análise de campo, totalizando uma área de 51,90 km² enquanto que a análise vetorial e por atributos resultou em 84 áreas totalizando uma área de 23,09 km² de possíveis aglomerados rurais, na Região Metropolitana de Natal - RN. Ainda, através desta metodologia, foi possível diferenciar as 3

4 áreas de possíveis povoados e de demais aglomerados isolados rurais, devido à classificação por atributos, atendendo aos parâmetros requeridos pelo IBGE na subdivisão de setores desta classe. A Figura 1 ilustra um exemplo do resultado entre as duas metodologias. Mesmo considerando apenas a classe de maior densidade de domicílios, percebe-se que a análise kernel (em magenta) superestimou as áreas indicativas para subdivisão de aglomerados rurais isolados, classificando áreas que não se enquadravam nos parâmetros mínimos do IBGE para subdivisão de setores desta classe. Por outro lado, a classificação por análise vetorial e atributos (em azul) atendeu todos os requisitos exigidos para esta indicação e, ainda, foi possível destacar a classe de áreas indicativas de povoados por seus atributos conterem a identificação de espécies de estabelecimentos. Figura 1 Análise espacial pontual por meio do estimador de densidade Kernel e a classificação de áreas de alta densidade de domicílios (magenta). Classificação por análise vetorial e por atributos (azul). A Figura 2a apresenta um exemplo em que a análise por meio do estimador Kernel classifica uma área indicativa que não atende aos parâmetros básicos de subdivisão de setor rural cujo necessita de, no mínimo, 51 domicílios. A Figura 2b ilustra uma classificação que, apesar de coincidente, o estimador kernel identificou outras pequenas áreas menores que não atendem aos parâmetros básicos do IBGE. Importante destacar que esta metodologia vem contribuir para a identificação de áreas indicativas para subdivisão mas deve-se atentar que esta atividade deve ser acompanhada de uma análise histórica e de ocupação do território. Caso contrário, pode-se produzir um efeito indesejável de esvaziamento dos setores rurais, impactando o procedimento de coleta ou mesmo a futura interpretação da quantidade de população rural do município. 4

5 Figura 2a Área classificada pela análise kernel que não atendeu aos parâmetros do IBGE. Figura 2b Área classificada pela análise kernel que coincidiu com os parâmetros do IBGE, mas superestimou áreas menores. CONCLUSÕES: Apesar de a literatura destacar o estimador kernel como uma ferramenta de análise espacial mais indicada para inferências em dados representados por feições de pontos a metodologia obtida através do uso de buffers e consultas por atributos conseguiu de representar melhor as ontologias do IBGE para a identificação de aglomerados rurais ainda que a subdivisão de setores censitários não possa ser realizado estritamente por operações matemáticas requerendo, assim, um conhecimento do especialista do setor da Base Territorial. Para trabalhos futuros buscaremos validar em campo os resultados obtidos. REFERÊNCIAS: BAILEY TC, GATRELL AC. Interactive spatial data analysis. Longman Group Limited, 1 ed. Essex, pp. CARVALHO MS, CÂMARA G. Análise de eventos pontuais. In S DRUCK, MS CARVALHO, G CÂMARA e AMV MONTEIRO, Análise espacial dos dados geográficos. Disponível em Acessado em 01 de agosto de INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA ( I B G E ). Relatórios metodológicos v. 41: Metodologia do censo demográfico 2010.Rio de Janeiro, p. 5