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

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padrão de expansão concorda com as tendências observadas em um mapa oficial recente da cidade de Bauru, publicado em 2003 (DAE, 2003). Conforme já explicado na Seção 5.3.3, apenas suaves variações foram introduzidas nas projeções dos dados de população e econômicos. Isto é devido ao fato de que, em vista da tendência de continuidade administrativa demonstrada pelo atual governo federal, assim como das taxas de crescimento populacional continuamente decrescentes, esperase que os cenários demográficos e macroeconômicos do Brasil nos últimos anos reproduzam-se na presente década. 6.1.6 Prognósticos de Médio Prazo: 2000 – 2007 6.1.6.1 Prognósticos Estacionários Uma matriz de transição estacionária para o ano 2007 foi obtida usando-se a cadeia de Markov (Equação 5.66) com base na matriz de transição global 1988-2000, na qual a transição “ind_res” foi propositalmente ajustada para zero. Essas probabilidades de transição estacionárias são mostradas na TABELA 6.41. TABELA 6.41 – Matriz de probabilidades de transição estacionárias: Bauru, 2000-2007. Uso do Solo Não-Urbano Residencial Comercial Industrial Institucional Serviços Uso Misto Laz./Recr. Não-Urbano 9,9034*10 -1 9,2448*10 -3 0 4,1278*10 -4 0 3,0210*10 -10 0 0 Residencial 0 9,9999*10 -1 0 0 0 1,0070*10 -10 0 0 Comercial 0 0 1,00 0 0 0 0 0 Industrial 0 0 0 1,00 0 0 0 0 Instituc. 0 0 0 0 1,00 0 0 0 Serviços 0 0 0 0 0 1,00 0 0 Uso Misto 0 0 0 0 0 0 1,00 0 Laz./Recr. 0 0 0 0 0 0 0 1,00 6.1.6.2 Prognósticos Não-Estacionários Os mesmos modelos de regressão linear usados para as predições de curto prazo foram usados para os prognósticos de médio prazo. Para o cenário otimista, o valor de X referente à população urbana foi de 350.119 habitantes para os modelos “nu_res” e “nu/res_serv”; e US$ 694.833,993 relativo ao PIB industrial para o modelo “nu_ind” . 250
No cenário pessimista, X assumiu os valores de 322.877 habitantes para os modelos “nu_res” e “nu/res_serv”; e US$ 651.084,742 concernente ao PIB industrial para o modelo “nu_ind”. Usando-se esses valores de X, probabilidades de transição foram calculadas para ambos cenários no médio prazo (TABELAS 6.42 e 6.43), empregando as equações de conversão apresentadas na Seção 5.3.2.6. TABELA 6.42 – Matriz de probabilidades de transição otimistas para Bauru: 2000-2007. Uso do Solo Não-Urbano Residencial Comercial Industrial Institucional Serviços Uso Misto Laz./Recr. Não-Urbano 9,7992*10 -1 1,8412*10 -2 0 1,6667*10 -3 0 6,0165*10 -10 0 0 Residencial 0 9,9999*10 -1 0 0 0 2,0055*10 -10 0 0 Comercial 0 0 1,00 0 0 0 0 0 Industrial 0 0 0 1,00 0 0 0 0 Instituc. 0 0 0 0 1,00 0 0 0 Serviços 0 0 0 0 0 1,00 0 0 Uso Misto 0 0 0 0 0 0 1,00 0 Laz./Recr. 0 0 0 0 0 0 0 1,00 TABELA 6.43 – Matriz de probabilidades de transição pessimistas para Bauru: 2000-2007. Uso do Solo Não-Urbano Residencial Comercial Industrial Institucional Serviços Uso Misto Laz./Recr. Não-Urbano 9,9592*10 -1 4,0732*10 -3 0 7,7884*10 -6 0 1,3310*10 -10 0 0 Residencial 0 9,9999*10 -1 0 0 0 4,4367*10 -11 0 0 Comercial 0 0 1,00 0 0 0 0 0 Industrial 0 0 0 1,00 0 0 0 0 Instituc. 0 0 0 0 1,00 0 0 0 Serviços 0 0 0 0 0 1,00 0 0 Uso Misto 0 0 0 0 0 0 1,00 0 Laz./Recr. 0 0 0 0 0 0 0 1,00 6.1.6.3 Simulações de Prognósticos Adotando-se os mesmos conjuntos de variáveis independentes do último período de simulação (1988-2000) e seus respectivos pesos de evidência (TABELA 6.25), simulações estacionárias, otimistas e pessimistas foram geradas para Bauru no curto prazo (2004), usando-se respectivamente as TABELAS 6.41, 6.42 e 6.43 para se definir a quantia total de mudanças de uso. Essas simulações são apresentadas na FIGURA 6.38. 251
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O emprego do método de estatístic
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Prud´Homme (1989), a competição
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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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