Autocorrelação espacial entre indicadores socioeconômicos nos vales do Jequitinhonha e Mucuri

Auteurs

DOI :

https://doi.org/10.11606/issn.2179-0892.geousp.2019.137849

Mots-clés :

Índice de Moran, Associação Espacial Local, Vale do Jequitinhonha

Résumé

O objetivo deste trabalho compreende a análise exploratória espacial de dados socioeconômicos das mesorregiões Vales do Jequitinhonha e Mucuri. Como procedimento metodológico usou-se revisão bibliográfica e tratamento estatístico de dados secundários (Renda Per capta Média; Razão de Dependência Demográfica; Proporção de Extremamente Pobres e Taxa de Envelhecimento Populacional). Aplicou-se o índice de Moran Global e o Indicador de Associação Espacial Local. Foram utilizados os aplicativos: GeoDa 1.8.10, TerraView 4.2.2 e ArcGIS 9.3. Verificou-se cluster de Renda Per capta Média em Carlos Chagas e Nanuque com grau de confiança entre 95 a 99,9%, para 1991 e 2010. Novo Cruzeiro, Caraí, Itaipé, Joaíma e Ponto dos Volantes foram identificados como áreas de cluster para a Proporção de Extremamente Pobres. Sugere-se que amostragens sejam realizadas nos municípios em situações críticas com intuito de reforçar ou refutar as conclusões oriundas deste trabalho.   

 

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

Biographies de l'auteur

  • Samuel Ferreira da Fonseca, Universidade Federal do Tocantins

    Doutorando em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Tocantins (UFT). Mestre em Produção Vegetal pela Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). Graduado em Geografia pela Universidade Estadual de Montes Claros (UNIMONTES).

  • Heloisa Helena de Aguiar, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri.

    Mestranda em Saúde, Sociedade e Ambiente pela Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). Graduada em Ciências Biológicas pela mesma universidade.

Références

ANSELIN, L. 1995. Local Indicators of Spatial Association-LISA. Geographical Analysis, Ohio State University Press, v. 27, n. 2, p. 93-115.

BALDONI, A. O.; PEREIRA, L. R. L. 2011. O impacto do envelhecimento populacional brasileiro para o sistema de saúde sob a óptica da farmacoepidemiologia: uma revisão narrativa. Revista de Ciências Farmacêuticas Básica e Aplicada, v. 32, p. 313-321.

BRASIL, INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. IBGE Cidades. Disponível em: <http://cidades.ibge.gov.br/xtras/perfil.php?lang=&codmun=312160> Acessado aos 31/07/2017.

BUZAI, G. D. 2005. Geografía Automatizada, Ciencias de la Información Geográfica y Ciencias Sociales Integradas Espacialmente. Avances cuantitativos para los estudios territoriales del siglo XXI. Fronteras. (Buenos Aires). Año 4, N° 4, pp. 31-36.

CÂMARA, G.; CARVALHO, M. S.; CRUZ, O. G.; CORREA, V. 2004. Análise espacial de áreas. In: DRUCK, S.; CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. V. M. (eds). Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília: EMBRAPA.

CAMARGO, E. 1997. Desenvolvimento, implementação e teste de procedimentos geoestatísticos (Krigeagem) no Sistema de Processamento de Informações Geo-referenciadas (SPRING). Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos.

CHEN, X.; PEI, Z. Y.; CHEN, A. L.; WANG. F.; SHEN, K.; ZOU, Q.; SUN, L. 2015. Spatial distribution patterns and influencing factors of poverty - a case study on key country from national contiguous special poverty-stricken areas in China. Procedia Environmental Sciences, 26, pp. 82 – 90. 2015. DOI:10.1016/j.proenv.2015.05.005

CHEN, Y. 2013 New Approaches for Calculating Moran’s Index of Spatial Autocorrelation. PLoS ONE 8 (7). July, 12.

DE LA FUENTE, H.; ROJAS, C.; SALADO, M. J.; CARRASCO, J. A.; NEUTENS, T. 2013. Socio-Spatial Inequality in Education Facilities in the Concepción Metropolitan Area (Chile). Current Urban Studies, Vol.1, No.4, 117-129

FONSECA, S. F.; SANTOS, D. C.; HERMANO, V. M. 2013. Geoprocessamento aplicado á análise dos impactos socioambientais urbanos: estudo de caso do Bairro Santo Expedito em Buritizeiro/MG. Revista de Geografia (Recife), vol. 30, n. 3, p. 178-191.

FONSECA, S. F.; SANTOS, D. C.; TRINDADE, W. M. 2014. Técnicas de geoprocessamento aplicadas na classificação e avaliação da distribuição das espécies arbóreas nas praças de Buritizeiro/MG. Geografia Ensino & Pesquisa, Santa Maria. vol. 18, n. 2, p. 109-122.

FONSECA, S. F.; MENDONCA, G. L.; HERMANO, V. M.; SILVA, A. C. 2016a. Análise da pobreza e desenvolvimento humano na microrregião de Diamantina/MG, Brasil, usando técnicas de geoprocessamento. Revista Geográfica Acadêmica, v. 10, p. 164-179.

FONSECA, S. F.; HERMANO, V. M.; SILVA, A. C. 2016b. Mapeamento do uso da terra nos municípios de Janaúba e Nova Porteirinha (MG) usando dados de sensoriamento remoto. Élisée - Revista de Geografia da UEG, v. 5, p. 103-119.

FONSECA, S. F.; SILVA, A. C.; SENNA, J. A. 2018. Técnicas de Geoprocessamento aplicadas na Identificação de usos da terra no entorno das turfeiras da Serra do Espinhaço Meridional. RA’EGA: Espaço Geográfico em Análise, v. 43, p. 124-139.

HALONEN J. I.; VAHTERA J.; OKSANEN T.; PENTTI, J.; VIRTANEN, M.; JOKELA, M.; DIEZ-ROUX, A. V.; KIVIMÄKI, M. 2013. Socioeconomic characteristics of residential areas and risk of death: is variation in spatial units for analysis a source of heterogeneity in observed associations? BMJ Open, 2013;3:e002474.

HENGL, T. 2007. Practical Guide to Geostatistical Mapping of Environmental Variables. Joint Research Centre. Italy, September.

KÜCHEMANN, B. A. 2012. Envelhecimento populacional, cuidado e cidadania: velhos dilemas e novos desafios. Sociedade e Estado, 27 (1), 165-180. https://dx.doi.org/10.1590/S0102-69922012000100010

LEITE, M. E.; CLEMENTE, C. M. S.; LEITE, M. R. 2008. Sistema de Informação Geográfica aplicado á análise dos indicadores sociais da microrregião de Montes Claros (MG) - 1991 e 2000. IN: ANAIS do I Colóquio Internacional (Des) Envolvimentos contra a Pobreza. Unimontes, Montes Claros/MG.

LITVINTSEVA, G.; STUKALENKO, E. 2014. Differentiation of Population Incomes in Innovative Regions of Russia. Procedia Economics and Finance, 16, 56 – 63.

LONGLEY, P. A.; GOODCHILD, M. F.; MANGUIRE, D. J.; RHIND, D. W. 2013. Sistemas e Ciência da Informação Geográfica. (Tradução de André Schneider et al.). 3 ed. Porto Alegre – RS: Bookman. 540p.

NUNES, F. G. 2013. Análise exploratória espacial de indicadores de desenvolvimento socioambiental das regiões de planejamento do norte e nordeste goiano. Ateliê Geográfico (UFG), v. 7, p. 237-259.

OLIVEIRA, T. J. A. 2012. Interações produtivas no estado de Tocantins: uma análise espacial. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento Regional). Programa de Pós-graduação em Desenvolvimento Regional. Universidade Federal do Tocantins – UFT. Palmas/TO. 90f.

PROGRAMA DAS NAÇÕES UNIDAS PARA O DESENVOLVIMENTO – PNUD; Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada-IPEA; Fundação João Pinheiro - FJP. 2013. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. CD-ROM.

ROSA, R. 2005. Geotecnologias na Geografia Aplicada. Revista do Departamento de Geografia, 16, pp. 81-90.

SANTOS, L.; RAIA JUNIOR, A. A. 2006. Análise Espacial de Dados Geográficos: A Utilização da Exploratory Spatial Data Analysis – ESDA para Identificação de Áreas Críticas de Acidentes de Trânsito no Município de São Carlos (SP). Sociedade & Natureza, Uberlândia, v.18 (35), p. 97-107.

SILVA, A. B. 2003. Sistemas de Informações Geo-referenciadas, 236 p. Ed. Unicamp. São Paulo-SP.

Publiée

2019-10-07

Numéro

Rubrique

Artigos

Comment citer

FONSECA, Samuel Ferreira da; AGUIAR, Heloisa Helena de. Autocorrelação espacial entre indicadores socioeconômicos nos vales do Jequitinhonha e Mucuri. GEOUSP Espaço e Tempo (Online), São Paulo, Brasil, v. 23, n. 3, p. 619–639, 2019. DOI: 10.11606/issn.2179-0892.geousp.2019.137849. Disponível em: https://journals.usp.br/geousp/article/view/137849.. Acesso em: 22 juill. 2024.