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

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Assim como no caso de Bauru, os usos do solo de destino tiveram de ser estimados para os quinqüênios em que os dados de população e de desempenho econômico (ver Seção 4.2.2) eram também disponíveis, i.e., para 1970, 1975, 1980, 1985, 1990, 1995 e 2000. Isto foi possibilitado pelas saídas de simulação geradas através do método de principais componentes (Seção 6.2.3). As saídas de simulação produzidas pelo DINAMICA foram exportadas em formato TIFF, e então importadas para o IDRISI. No IDRISI, as áreas de classes temáticas correspondentes aos usos do solo de interesse foram determinadas. As áreas desses usos do solo de destino juntamente com os dados demográficos e econômicos usados nos modelos de regressão linear são vistos na TABELA 6.63. TABELA 6.63 – Áreas de uso de destino, população urbana, PIB total e setorial (US$): Anos Área Dest.: Residencial (ha) Piracicaba – 1970-2000. Área Dest.: Industrial (ha) População Urbana PIB Total (US$ 1998) 284 PIB Rural (US$ 1998) PIB Indust. (US$ 1998) PIB Com. (US$ 1998) PIB Serviços (US$ 1998) 1970 8.579 1.487 73.153 666.029,934 60.056,683 314.733,774 95.101,568 291.239,467 1975 11.329 2.304 115.960 1.312.284,818 39.437,798 853.930,964 121.743,828 418.916,047 1980 13.912 3.086 158.708 2.126.207,943 66.581,222 1.307.157,079 147.927,333 752.469,633 1985 14.714 3.906 198.407 1.704.037,322 68.131,878 1.075.191,585 128.818,571 560.713,867 1990 19.982 4.297 218.590 2.424.143,275 96.842,165 1.615.544,478 289.475,481 432.548,144 1995 24.923 4.662 236.687 3.251.245,119 24.907,799 2.108.284,969 491.681,220 277.346,390 2000 28.667 4.958 317.374 3.335.315,985 17.102,944 2.170.367,463 494.371,845 492.749,832 FONTE: Adaptado de IPEA (2001, 2003a, 2003b) e FUNDAÇÃO SEADE (2002). 6.2.4.2.1 Modelo de Regressão Linear “Não-Urbano para Uso Residencial (nu_res)” Da mesma forma que nos modelos de regressão linear de Bauru, os testes para verificação de independência das observações referentes à variável de saída Yi (“área de uso residencial em Piracicaba – destarea”) mostraram aceitação parcial para a função de autocorrelação e aceitação total para a função de autocorrelação parcial (FIGURA 6.54). As observações relativas à área de uso residencial ao longo do tempo foram consideradas como eventos independentes pelas mesmas razões expostas na Seção 6.1.5.2.1.
Limites de Confiança Coeficiente Número de intervalos Número de intervalos FIGURA 6.54 – 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)”, “PIB industrial (pibind)” e “PIB comercial (pibcom)” mostram uma alta correlação com a variável resposta “área de uso residencial (destarea)”. Uma vez que essas quatro variáveis independentes são altamente correlacionadas entre si (TABELA 6.64), apenas a variável “PIB total” permanece no modelo final de regressão. Os diagramas de espalhamento referentes à matriz de correlação para o modelo “nu_res” são vistos na FIGURA 6.55. A equação final para este modelo univariado é a seguinte: Y = β 1 X 285 Limites de Confiança Coeficiente , (6.4) cujo R 2 é 0,989, e o p-value do intervalo de confiança de 95% para β1 é 0,000 (p < 0,05). Dado que β0 não passou no teste de significância, ele foi excluído do modelo. 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 responda pela maioria da soma total de quadrados (TABELA 6.65). ACF Parcial Y = 0,008081 . pibtot
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