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

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desses usos do solo de destino juntamente com os dados demográficos e econômicos usados nos modelos de regressão linear são vistos na TABELA 6.32. TABELA 6.32 – Áreas de uso de destino, população urbana, PIB total e setorial (US$): Anos Área Dest.: Residencial (ha) Bauru - 1970-2000. Área Dest.: Industrial (ha) Área Dest.: Serviços (ha) População Urbana PIB Total (US$ 1998) 238 PIB Rural (US$ 1998) PIB Indust. (US$ 1998) PIB Com. (US$ 1998) PIB Serviços (US$ 1998) 1970 38.904 1.825 3.147 61.592 526.500,428 24.884,128 124.826,722 136.439,859 376.832,414 1975 41.642 2.064 3.984 110.166 718.986,733 14.959,686 233.091,154 155.342,626 470.935,893 1980 45.476 2.531 5.054 159.926 983.887,317 23.486,596 344.767,749 176.902,442 1.572.421,062 1985 53.808 3.865 6.938 215.153 1.222.203,235 62.325,610 428.632,198 201.542,378 731.245,427 1990 59.651 4.761 8.253 237.954 1.358.236,390 46.922,487 472.677,454 479.003,725 419.780,872 1995 62.657 5.057 8.338 279.407 2.256.520,737 11.292,207 705.164,856 891.184,402 299.490,980 2000 65.627 5.341 8.420 310.442 1.906.359,257 6.512,305 627.732,044 713.024,547 467.496,231 FONTE: Adaptado de IPEA (2001, 2003a, 2003b) e FUNDAÇÃO SEADE (2002). 6.1.5.2.1 Modelo de Regressão Linear “Não-Urbano para Uso Residencial (nu_res)” Inicialmente, os testes para a verificação de independência das observações (ver Seção 5.3.2.2) referente à variável de saída Yi (“área de uso residencial – destarea”) mostraram aceitação parcial para a função de autocorrelação e aceitação total para a função de autocorrelação parcial (FIGURA 6.28). As “extrapolações” na função de autocorrelação são muito moderadas, já que a maior parte das observações se encontram dentro do intervalo de confiança. Comumente, muito poucos eventos pertencentes a uma série temporal são totalmente independentes na realidade. Embora haja poucas observações para Yi, é razoável supor-se que a área residencial observada para Bauru nos intervalos de cinco anos constituem observações independentes. De qualquer modo, o teste da função de autocorrelação parcial oferece respaldo para considerar-se a evolução da área de uso residencial ao longo dos anos como eventos independentes.
FIGURA 6.28 – Testes de ACF e ACF parcial para a área de uso residencial (destarea). Ainda na análise exploratória, as variáveis independentes “população urbana (popurb)”, “PIB total (pibtot)” e “PIB industrial (pibind)” mostram uma alta correlação com a variável resposta “área de uso residencial (destarea)”. Uma vez que essas três variáveis independentes são altamente correlacionadas entre si (TABELA 6.33), apenas a variável “população urbana” permanece no modelo final de regressão. Os diagramas de espalhamento referentes à matriz de correlação para o modelo “nu_res” são vistos na FIGURA 6.29. A equação final para este modelo univariado é a seguinte: 239 , (6.1) cujo R 2 é 0,972, e o p-value do intervalo de confiança de 95% para β0 e β1 é 0,000 (p < 0,05). Limites de Confiança Coeficiente Número de intervalos Número de intervalos Y = β 0 + β 1 X Y = 29.705,243 + 0,116 . popurb Na análise de variância (ANOVA), a soma de quadrados reflete em que medida Y é ^ divergente de Y. Neste sentido, para modelos bem ajustados espera-se que a soma de quadrados da regressão >>> soma residual de quadrados, e assim, que a soma de quadrados da regressão assuma a maior parte da soma total de quadrados (TABELA 6.34). ACF Parcial Limites de Confiança Coeficiente
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Os prognósticos de expansão urban
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Batty, M.; Longley, P. Fractal citi
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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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