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

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O emprego do método de estatística <strong>espacial</strong> de pesos de evidência para se parametrizar<br />

os experimentos de simulação de mu<strong>da</strong>nças do uso do solo urbano desta pesquisa não<br />

teria sido possível sem o auxílio de GIS, crucial para se gerar as tabelas de contingência<br />

deriva<strong>da</strong>s <strong>da</strong>s operações de tabulação cruza<strong>da</strong> (Bonham-Carter, 1994). De igual forma,<br />

o pré-processamento dos mapas de variáveis de entra<strong>da</strong>, <strong>como</strong> mapas de distâncias,<br />

estimador de densi<strong>da</strong>de de pontos Kernel e outros procedimentos foram realizados<br />

usando-se GIS. Até mesmo a técnica estatística de regressão logística, que não é a<br />

princípio um método <strong>espacial</strong>, pôde ser aplica<strong>da</strong> com sucesso nos experimentos de<br />

simulação devido às facili<strong>da</strong>des disponíveis no ambiente de GIS.<br />

Apesar de todos os avanços acima mencionados representados pelo advento de modelos<br />

de CA e pelas facili<strong>da</strong>des resultantes de seu acoplamento com GIS, não se pode negar as<br />

limitações e deficiências implícitas nas atuais implementações tradicionais de CA. Elas<br />

concernem sobretudo as premissas de discretização do espaço e do tempo, <strong>como</strong><br />

regulari<strong>da</strong>de <strong>espacial</strong>, estacionarie<strong>da</strong>de de vizinhança e universali<strong>da</strong>de <strong>da</strong>s funções de<br />

transição. Demais limitações devem ser também menciona<strong>da</strong>s, <strong>como</strong> o seqüenciamento<br />

artificial imposto aos diferentes tipos de transição de uso (quando de fato eles ocorrem<br />

simultaneamente na reali<strong>da</strong>de), as generalizações aplica<strong>da</strong>s aos mapas de uso para<br />

torná-los computacionalmente tratáveis, e enfim, os atuais padrões de processamento<br />

computacional que afetam diretamente a resolução <strong>espacial</strong> de modelos de CA. Muitos<br />

dos esforços para superar essas restrições ain<strong>da</strong> são de natureza teórica (Seção 2.3.2.1).<br />

Contudo, modelos dinâmicos espaciais, dos quais CA constituem um dos melhores<br />

representantes, ain<strong>da</strong> são um meio promissor para se tornar as saí<strong>da</strong>s de simulações de<br />

mu<strong>da</strong>nças de uso do solo comunicáveis e transparentes a políticos, planejadores e<br />

tomadores de decisão em particular, bem <strong>como</strong> ao público leigo de forma geral.<br />

7.2 Recentes Avanços e Potenciais Rumos para Modelos de Mu<strong>da</strong>nças do Uso do<br />

Solo Urbano<br />

Conforme já exposto na Seção 2.3.2.2, sucessivos refinamentos foram introduzidos nos<br />

modelos urbanos de CA na última déca<strong>da</strong>, derivados principalmente de avanços<br />

correlatos nas áreas de Inteligência Artificial e sistemas complexos. Exemplos neste<br />

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