A influência do efeito de escala nos modelos de simulação baseados em autómatos celulares

• Autor(a) principal: Viana, Cláudia Morais
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/20429
• topic: Sistemas de informação geográfica; Modelação espacial; Autómatos celulares; Crescimento urbano - Lisboa e Vale do Tejo (Portugal) - 1990-2006; Teses de mestrado - 2014; Sistemas de Informação Geográfica e Modelação Territorial Aplicados ao Ordenamento

A projecção e o desenvolvimento dos modelos preditivos que simulam os padrões espaciais do crescimento urbano devem-se, sobretudo, aos rápidos avanços na informática e na tecnologia geoespacial. Na geografia, a modelação do crescimento urbano é, comumente, realizada através de uma abordagem baseada nos autómatos celulares (AC) assente numa estrutura de Sistema de Informação Geográfica (SIG). Contudo, o comportamento do modelo AC é afectado pelas incertezas decorrentes da interacção entre os seus parâmetros espaciais, da própria estrutura e da qualidade das fontes de dados geográficas utilizadas como entrada no modelo. A escala é um conceito importante na representação do espaço uma vez que o resultado obtido numa escala específica não deve ser esperado para ser válido numa outra escala. É necessário entender melhor a ligação entre as diferentes escalas e os processos de mudança no crescimento urbano. Deste modo, o foco deste estudo centra-se na análise da influência do efeito de escala nos modelos de simulação baseados em AC. Através da variação dos parâmetros espaciais que representam o efeito escala, tais como: a dimensão da célula (50m, 100m, 150m, 200m, 250m e 300m) e a configuração da vizinhança, incluindo a dimensão da sua janela (3x3, 5x5, 7x7, 9x9 e 11x11) e a forma (Rectângulo, Círculo e Anel). Este estudo foi implementado para parte da área de Lisboa e Vale do Tejo, entre os anos de 1990 e 2006, sendo que o ano-alvo do processo de simulação foi 2022. Deste modo recorreu-se às cadeias de Markov e ao modelo CA-Markov, para quantificar e interpretar as transições das classes de ocupação do solo. Implementadas as regras de transição e combinados os diferentes parâmetros espaciais, obteve-se um conjunto de cenários futuros que, posteriormente, foram analisados através uma análise de concordância, a qual foi validada pelo índice de Kappa. Para medir a sensibilidade da vizinhança, recorreu-se ao factor de enriquecimento médio, para quantificar a interpretação das transições do uso do solo. Deste modo, através do comportamento das simulações entendeu-se a importância das características e interacções de vizinhança, que condicionam a fiabilidade da simulação.