Modelagem da dinâmica espacial como uma ... - mtc-m12:80 - Inpe

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Um gráfico de uma distribuição normal padrão versus os resíduos ei é apropriada para se avaliar a suposição de normalidade dos errors. Quando esta suposição for verdadeira, este gráfico deve apresentar um padrão de correlação linear. Um gráfico dos resíduos ei versus uma variável independente é útil para se determinar se a função de regressão linear é apropriada e se existem problemas de ordem, bem como para se examinar se a variância dos erros é constante. Uma variável independente também pode ser plotada em relação aos resíduos padronizados (zrei). Em ambos os casos, os gráficos não devem apresentar padrão de correlação algum (FIGURA 5.10). Resíduo Padronizado VAIND FIGURA 5.10 – Gráfico ilustrativo de resíduos padronizados versus a variável independente (valor adicionado industrial - `vaind´) de um modelo de regressão para a área industrial-Piracicaba:1970-2000. 5.3.2.6 Conversão de Áreas de Destino Previstas em Probabilidades de Transição Modelos de regressão linear relacionando a área de certos usos do solo com dados demográficos e indicadores econômicos foram construídos para fins de previsões de cenários futuros de uso do solo. Como os dados populacionais e de desempenho econômico demonstraram ser altamente correlacionados, todos os modelos de regressão linear destinados a parametrizar prognósticos de mudanças do uso do solo acabaram 176
tornando-se modelos univariados, i.e., ou população ou um indicador econômico (PIB total ou setorial) foram eleitos como a variável independente em cada um dos modelos. Em todos os modelos de regressão onde a correlação de dados econômicos superou a correlação de dados demográficos em relação à variável resposta, o “PIB total” apresentou a maior correlação com esta variável. Entretanto, nem em todos os casos o PIB total foi escolhido como a variável independente. Quando a variável resposta é o uso industrial, o PIB industrial foi eleito como a variável explicativa ou independente, uma vez que esta categoria de PIB apresentou uma correlação elevada com a variável resposta em questão. Para se converter a área de uso do solo (variável de saída dos modelos de regressão linear) em probabilidades de transição destinadas a alimentar o modelo de simulação, um conjunto de fórmulas foi utilizado de acordo com o caso. Há basicamente três casos relacionando usos de origem e destino em transições do uso do solo. O primeiro deles é quando o uso de origem de uma certa transição é também o uso de origem de outras transições. Por exemplo, as transições “não-urbano para uso industrial” (nu_ind) e “não-urbano para uso residencial” (nu_res) apresentam o uso nãourbano como seu uso de origem. Neste caso, as seguintes fórmulas são empregadas para o cálculo das probabilidades de transição: e P nu_ind = ind f - ind i não-urb i P nu_res = res f - res i não-urb i 177 (5.96) , (5.97) onde Pnu_ind é a probabilidade para a transição “não-urbano para uso industrial”; indi e indf são respectivamente as áreas de uso industrial nos instantes inicial e final do período de simulação; não-urbi é a área de uso não-urbano no instante inicial da
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Batty, M.; Longley, P. Fractal citi
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Chapin Jr., F. S.; Weiss, S. F. Fac
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Engelen, G.; White, R.; Uljee, I. I
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Instituto Nacional de Pesquisas Esp
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Mertens, B.; Sunderlin, W. D.; Ndoy
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Ridd, M.K. Exploring a V-I-S (veget
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Torrens, P. M. Automata-based model
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