Diferenciação municipal no Estado da Paraíba a partir de variáveis...

M Ô N I C A M A R I A F E R R E I R A T E L E S

Diferenciação municipal no Estado da Paraíba a partir de variáveis geográficas

Universidade Federal da Paraíba

Centro de Ciências Exatas e da Natureza

Departamento de Geociências

João Pessoa-PB 2002

Diferenciação municipal no Estado da Paraíba a partir de variáveis geográficas

T 269d Teles, Mônica Maria Ferreira.

Diferenciação municipal no Estado da Paraíba a partir devariáveis geográficas / Mônica Maria Ferreira Teles. - JoãoPessoa, 2002.

69p.: il. – Orientador: Ronei Marcos de Moraes. Monografia (graduação) – UFPB/CCEN. 1.Geografia 2.Geoprocessamento 3.Sistema de Informação

Geográfica 4.Classificação Hierárquica 5.Análise exploratóriaespacial

UFPB/BC CDU: 91

M Ô N I C A M A R I A F E R R E I R A T E L E S Diferenciação municipal no Estado da Paraíba a partir

de variáveis geográficas

Monografia apresentada ao Curso de Geografia da Universidade Federal da Paraíba, como parte das exigências para obtenção do título de Bacharel.

Orientador: Prof. Dr. Ronei Marcos de Moraes

Universidade Federal da Paraíba Centro de Ciências Exatas e da Natureza

Departamento de Geociências

João Pessoa – PB 2002

M Ô N I C A M A R I A F E R R E I R A T E L E S Diferenciação municipal no Estado da Paraíba a partir

de variáveis geográficas

Monografia apresentada e aprovada em, ___/___/2002, pela banca examinadora

constituída pelos professores:

_____________________________________________

Prof. Dr. Ronei Marcos de Moraes.- Orientador


________________________________________________

Prof. Ms. Paulo Roberto de Oliveira Rosa


________________________________________________

Prof. Dr. Eduardo Viana de Lima


Com muito amor, à minha família,

Ohana, Yanna e Antônio, DEDICO.

AGRADECIMENTOS

À Ronei Marcos de Moraes pela oportunidade de trabalho e toda paciência e

orientação durante estes últimos anos.

À Paulo Rosa pelo apoio; por todos os ensinamentos, as discussões

filosóficas, metodológicas e geográficas; por me apresentar a uma geografia fascinante; por

ter acreditado em mim no início como aluna e por já me considerar como profissional.

À João Batista pelo seu empenho pessoal e luta em defesa do meio ambiente,

pela credibilidade dispensada à equipe do LABEMA nos trabalhos em defesa da natureza e

principalmente pelo apoio financeiro fundamental para a confecção deste trabalho.

À Nilvia Rosa pelas leituras cuidadosas e pelas correções sugeridas que deram

melhor sentido ao texto tornando-o mais harmonioso.

À Antônio Sobreira pelas conversas diárias, nem sempre consensuais sobre

geografia; pelo apoio e estímulo constante em tudo o que faço e principalmente por não me

deixar abandonar a luta.

Aos que fazem parte do LABEMA, Pablo, Conrad, Maria, Kallianna, Nadja,

Odete e Cunha por me fazer conhecer o sentido de equipe.

SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABELAS RESUMO

PRIMEIRA PARTE

1.1 - INTRODUÇÃO ......................................................................................................... 10

1.2 - REFERENCIAL TEÓRICO-CONCEITUAL ....................................................... 15

1.2.1 - QUALIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS ............................... 15

1.3 - MÉTODO E REFERENCIAL TÉCNICO..............................................................22

1.3.1 - DISCUTINDO O PROCESSO TÉCNICO A PARTIR DO

GEOPROCESSAMENTO.................................................................................. 23

1.3.2 – NOMENCLATURA DAS VARIÁVEIS .......................................................... 26

1.3.3 - FERRAMENTAS DE ANÁLISE ESPACIAL ................................................. 30

SEGUNDA PARTE

2.1 - ANÁLISE ESPACIAL A PARTIR DE VARIÁVEIS NO BANCO DE DADOS

GEORREFERENCIADO NO ESTADO DA PARAÍBA: CARACTERIZANDO

A DIFERENCIAÇÃO ENTRE MUNICÍPIOS..................................................... 33

2.1.1 - CONSULTAS AO BANCO DE DADOS PARA A GERAÇÃO DE

MAPAS ................................................................................................ ..........33

2.1.2- ANÁLISE EXPLORATÓRIA NO BANCO DE DADOS.................................58

2.1.3 - A ANÁLISE DE AGRUPAMENTO POR CLASSIFICAÇÃO

HIERÁRQUICA.................................................................................................. 61

TERCEIRA PARTE

3.1 - RUMO ÀS CONCLUSÕES ..................................................................................... 66

BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................... 68

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1- Gráfico da evolução do IDH da Paraíba de 1970 a 1996............................11

FIGURA 2- Índice de Desenvolvimento Humano dos Estados do Nordeste em 1996 ..12

FIGURA 3- Distância média entre todos os pares de pontos de dois grupos distintos...31

FIGURA 4- Representação do dendograma ...................................................................32

FIGURA 5- Distribuição da população do estado da Paraíba.........................................36

FIGURA 6- Distribuição espacial da população paraibana com escolaridade de nível superior 36

FIGURA 7- Distribuição da população com renda média até ¼ de salário mínimo ......38

FIGURA 8- Distribuição da população com renda média de 1 a ¼ de salário mínimo

em 1991...........................................................................................................38

FIGURA 9- Distribuição da população com renda média de 10 a 15 salários

no ano de 1991..................................................................................................39

FIGURA 10- Distribuição da população com renda média de 02 a 03 salários mínimos

em 1991...........................................................................................................39

FIGURA 11- Distribuição da população em 1991, com grau superior...........................40

FIGURA 12- Distribuição da população em 1991, com primeiro grau completo ..........40

FIGURA 13- Distribuição da população em 1991 com segundo grau ...........................41

FIGURA 14- Distribuição da população em 1991 com pré-escolar ...............................41

FIGURA 15- Distribuição da população urbana do Estado da Paraíba em 1991 ...........42

FIGURA 16- Distribuição da população rural do estado em 1991.................................42

FIGURA 17- Distribuição espacial da população do sexo masculino no Estado

em 1991 ..........................................................................................................43

FIGURA 18- Distribuição espacial da população do sexo feminino no Estado

em 1991 .........................................................................................................43

FIGURA 19 – População do estado adeptos da Religião Evangélica, em 1991.............44

FIGURA 20 – Distribuição da população do Estado adeptos da Religião Católica Romana

em 1991....................................................................................................................... 44

FIGURA 21- Distribuição da população de cor preta no Estado em 1991.....................45

FIGURA 22- Distribuição da população de cor branca no Estado em 1991 ..................45

FIGURA 23- Distribuição da população com domicílios próprios no Estado da Paraíba

em 1991...........................................................................................................46

FIGURA 24- Distribuição da população residente em domicílios alugados na Paraíba

em 1991..........................................................................................................46

FIGURA 25- Distribuição da população residente em domicílios cedidos, na Paraíba

em 1991...........................................................................................................47

FIGURA 26- Distribuição da população residente em domicílios que não sejam alugados,

próprios ou cedidos no ano de 1991...................................................................47

FIGURA 27 - Distribuição da população da Paraíba em 1991 com oitenta anos

ou mais .........................................................................................................48

FIGURA 28 - Distribuição da população em 1991 com idade de 55 a 59 anos .............48

FIGURA 29 - Distribuição da população na Paraíba em 1991 com idade

de 35 a 39 anos.............................................................................................49

FIGURA 30 - Distribuição da população em 1991 com idade de 15 a 19 anos .............49

FIGURA 31 - Mapa da tendência do mercado consumidor para o produto

em questão ...................................................................................................51

FIGURA 32 - Municípios incluídos no roteiro de vendas dos produtos ........................52

FIGURA 33 - Visualização dos municípios contemplados com o programa de emprego

e renda..........................................................................................................53

FIGURA 34 – Municípios selecionados onde haverá uma campanha mais intensa de

prevenção à maternidade infantil.....................................................................54

FIGURA 35 - Municípios selecionados com de tendências para implantação do projeto de

geração de emprego e renda ..............................................................................55

FIGURA 36 - Municípios selecionados para a implementação do projeto de

mutirão habitacional .........................................................................................56

FIGURA 37 - Seleção dos municípios com tendência a consumo de revistas evangélicas

......................................................................................................................57

FIGURA 38 - Municípios selecionados para implantação do programa de saúde

da mulher ....................................................................................................58

FIGURA 39 - Histograma que representa a variável renda até ¼ de salário mínimo.....60

FIGURA 40 - Qqplot mostrando a adequação dos dados a uma distribuição normal ....60

FIGURA 41 - Mapa representando os agrupamentos obtidos ........................................63

LISTA DE TABELAS

TABELA 1 – Exemplos de análise em um Sistema de Informação Geográfica.............25

TABELA 2 – Coleção de mapas que representam a distribuição espacial das variáveis

do banco de dados........................................................................................37

TABELA 3 – Estatística descritiva de algumas variáveis ..............................................58

RESUMO

Neste trabalho realizamos uma análise espacial do território paraibano procedendo uma classificação dos componentes municipais com auxílio da técnica do Geoprocessamento. Utilizando o método de classificação hierárquica identificamos realidades semelhantes entre alguns municípios e diferenciadas entre outros. O processo se deu através da geração de nove agrupamentos (clusters). Para esta classificação levamos em consideração alguns fenômenos através de suas variáveis geográficas onde buscamos uma melhor compreensão da natureza dos conceitos atribuídos a estes fenômenos, bem como de sua representação conceitual através de variáveis. A discussão sobre a natureza dos conceitos torna-se fundamental, pois a utilização do Geoprocessamento neste trabalho requereu a representação computacional dos fenômenos trabalhados na forma de variáveis que foram inseridas num banco de dados montado no Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas – SPRING. A partir dos dados depositados no banco de dados é que pudemos realizar as consultas, e a partir de agrupamento por classificação hierárquica, realizou-se a análise exploratória dos dados sendo esta parte da análise espacial.

10

PRIMEIRA PARTE

1.1 - INTRODUÇÃO

A análise espacial pressupõe o conhecimento efetivo das informações referentes ao

espaço em questão. Assim, surgiu a necessidade da elaboração de alguns tipos de

representações do espaço, como alguns tipos de maquetes e mapas. Estas representações

serviram durante muito tempo como único instrumento utilizado no auxílio às análises

sobre o espaço que objetivavam alguma finalidade política ou social. Deste modo, a análise

espacial já vem sendo utilizada desde tempos remotos, e tem sido essencial para a

sobrevivência da espécie humana e como afirma Lacoste (1988 p. 189) saber pensar o

espaço para saber nele se organizar, para saber ali combater.

Vivemos hoje numa realidade administrativa em que a descentralização político-

administrativa, vinda com a democratização iniciada com a abertura política em 1985 e

implementada com Constituição de 1988, exige das autoridades político-administrativas

como prefeitos e governadores, e das instâncias burocráticas como dos órgãos de

planejamento uma maior autonomia e, consequentemente, uma maior responsabilidade

com os direcionamentos tomados pois assim o planejamento é o passo original da tomada

de decisão da ação administrativa (Jucius, 1972, p. 19).

Deste modo, torna-se uma necessidade para a gestão do território o conhecimento

com qualidade e com rapidez no uso e no trato das informações, não somente para as

possíveis tomadas de decisão mas também e principalmente, para a aplicação das políticas

públicas. Entendemos que para uma gestão do território é imprescindível a determinação

localizada dos fenômenos que convertidos em dados, são coletados, tratados e a analisados

geograficamente, pois este procedimento garante o conhecimento do maior número de

informações necessárias para que se possa prever, organizar e coordenar as ações e assim

estabelecer uma gestão efetiva (Franco, 1977, p. 37). Se estas informações estiverem

disponíveis, principalmente de forma acessível, serão de grande auxílio para a tomada de

decisão em qualquer área de atuação tanto do poder público como da esfera privada.

Acreditamos que cabe aos estados e às prefeituras, neste momento em que a

economia se globaliza e os costumes se mundializam, identificar e colocar em prática

11

meios que proporcionem planejamentos cada vez mais adequados e eficientes no sentido

de acompanhamento das mudanças globais.

A realidade sócio-econômica do Estado da Paraíba é uma questão preocupante

quando comparada com a realidade de outros Estados da Federação. Tomando como base o

Índice de Desenvolvimento Humano – IDH (PNUD, 1999) como meio de avaliar o bem-

estar da população, podemos observar na figura 1 o esforço do Estado da Paraíba em

aumentar o nível deste índice. Mesmo com a tentativa de se manter entre os primeiros da

Região Nordeste, como ilustra a figura 2, a Paraíba ainda apresenta um valor de IDH muito

longe do valor considerado como sendo indicativo de um bom nível de desenvolvimento

humano. Desta forma, urge verificar o grau de desenvolvimento das populações dos

municípios paraibanos em relação a algumas variáveis relacionadas com o espaço.

FIGURA 1 – Gráfico da evolução do IDH da Paraíba de 1970 a 1996FONTE: IBGE

��

��

EVOLUÇÃO DO IDH PARAIBANO - 1970 a 1996

0,5570,548

0,504

0,442

0,259

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

0,500

0,600

Paraíba -1970

Paraíba -1980

Paraíba -1991

Paraíba -1995

Paraíba -1996 IDH

12

FIGURA 2 – Índice de Desenvolvimento Humano dos Estados do Nordeste

em 1996.

FONTE: IBGE

Buscamos, a partir dessas variáveis compreender em qual sentido se dá a

diferenciação espacial na organização estadual, de modo que (...) ao estudar uma

população responsável pela organização de um espaço, será sempre interessante

investigar quais são os limiares que forçam ou contribuem para as mudanças (Dolfuss,

1973, p.105). Assim, com a identificação de realidades sociais diferentes entre estes

municípios do estado, pode-se procurar as causas que levam a essas diferenciações, e a

partir daí indicar algumas direções que a administração estadual pode tomar para a busca

de uma mudança nas condições de vida desta sociedade.

Entendemos que a compreensão e a utilização das novas tecnologias, não só pelo

poder público, tornam-se indispensáveis atualmente, pois verifica-se que a automação é

uma realidade no mundo onde a informação circula com velocidade cada vez maior

auxiliando deste modo a tomada de decisão com maior segurança. Este fluxo acelerado das

informações exige análises mais precisas. A multiplicidade dos fenômenos existentes faz

necessário dispor de um método para ali ver mais claro e de um instrumental de idéias

para colocar ordem nas confusões da espacialidade diferencial (Lacoste, 1988, p. 189).

0,534 0,538 0,547 0,557

0,590,615

0,655 0,668

0,731

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

PI AL MA PB CE PE BA RN SE

IDH dos Estados do Nordeste - 1996

13

O Geoprocessamento insere-se aqui, não como método mas sim por se tratar de

uma técnica que reforça a capacidade analítica pois apresenta ferramentas capazes de

reunir as mais diversas informações, colocando-as à disposição dos gestores, comunidade,

pesquisa e a própria sociedade como um todo. As informações provenientes de diversas

fontes são reunidas numa só base de dados, permitindo comparações, simulações,

projeções e resultando em análise automatizada no processo de captura dos dados e

auxiliando na transformação destes em informação (Câmara et al, 2001).

A base para a construção de um futuro com melhor dignidade de vida para a

sociedade está na efetivação de um planejamento eficiente e eficaz em que a sociedade

participa das decisões cujas informações são oriundas de processos automatizados, o que

dificulta a inserção de processos ideológicos, porém para que essa situação se concretize é

necessário o conhecimento do maior número de informações e que a velocidade de

processamento atenda a realização das análises espaciais precisas e ágeis.

A posse de ferramentas e instrumentos que favoreçam a leitura dos elementos

constituintes tanto da paisagem quanto do território e que são fundamentais para a análise

espacial permite maior confiabilidade no resultado que é traduzido pela pesquisa. O

conhecimento mais apurado do porquê das diferenças existentes entre os elementos que

refletem a organização dos municípios paraibanos é pressuposto pela questão levantada e

que assim está anunciada como as variáveis geográficas possibilitam a verificação da

diferenciação entre os municípios do estado da Paraíba?. Esta questão se apresenta

como incógnita que permitirá conduzir a um raciocínio cujo resultado nos aproximará

daquilo que estabelecemos como situações não aparentes, ou seja, as diferenças

estabelecidas entre os municípios paraibanos.

Responder a um questionamento requer prudência e com isso um processo

metódico deve ser estabelecido. Neste sentido procuramos o quê consideramos o melhor

meio de fazê-lo, isto é, estabelecendo um corpo hipotético, que no decorrer da pesquisa

será refutado ou corroborado. Partindo desse princípio estabelecemos como corpo

hipotético uma afirmativa que nos parece coerente e consistente no sentido de responder ao

questionamento proposto:

14

- As variáveis geográficas e suas freqüências são instrumentos que apontam asdiferenças sócio-econômicas existentes entre os municípios paraibanos a partir daclassificação de áreas

15

1.2 - REFERENCIAL TEÓRICO-CONCEITUAL

Nosso trabalho tem a pretensão de realizar uma análise espacial no território

paraibano, procedendo uma classificação dos componentes municipais. Procuramos com

esta classificação identificar realidades semelhantes entre alguns municípios e

diferenciadoras entre outros. Para esta classificação consideramos alguns fenômenos

através de suas variáveis além de buscarmos em alguns autores a compreensão de como se

dá a formação dos conceitos e das variáveis.

1.2.1 - QUALIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS GEOGRÁFICAS

Os conceitos são as representações dos fenômenos que acontecem no real, ou seja,

são os veículos através dos quais se desenvolve uma linguagem que proporciona a

comunicação. São como uma unidade de pensamento que representa simbolicamente o

fenômeno completo tratando-se de generalidades. Com relação ao fenômeno e sua

representação, Ferrari (1974, p. 106) afirma que as ciências em geral lidam com seus

objetos de estudo através de conceitos, pois nenhuma ciência consegue lidar de um modo

completo na sua total concretização com seu objeto de estudo. No entanto para Lakatos

(1982, p. 151), o universo da ciência é constituído de três níveis: no primeiro nível (I)

ocorrem os fenômenos reais; no segundo (II) encontram-se as representações dos

fenômenos, conceitos ou constructos em forma de hipóteses; no terceiro nível (III) estão as

teorias, leis e hipóteses válidas. É muito importante que o cientista tenha consciência do

trânsito entre esses níveis, principalmente do nível da representação (II) para o nível do

fenômeno real (I), pois é nesta passagem, entre estes dois níveis, que o cientista estará

trafegando durante toda a pesquisa, até o alcance, ou não, do nível III.

De uma forma simplificada podemos afirmar que uma pesquisa científica é um ato

de investigação que nos leva à observação de uma realidade ou fenômeno, para que se

responda a alguma indagação. Um dado é, para pesquisa, o elemento essencial por se tratar

de base fundamental para a atribuição de um parecer (ou uma caracterização) ao fenômeno.

Um dado é o registro de um fenômeno, sua quantificação. Por exemplo, “X mm” de

pluviosidade observada num dia em um lugar é um dado climático, que se observado de

forma sistemática, dará subsídio para gerar informações sobre o clima daquela cidade.

Nesse sentido a informação se distingue dos dados por se tratar de um resultado obtido

16

através da manipulação, ou seja, a observação sistemática com coleta de dados, tratamento

e com combinação qualificada possibilitando a análise. Essa manipulação é realizada no

intuito de se chegar à resposta de alguma indagação sobre o fenômeno observado. Os

dados, portanto, representam atributos de uma variável pertencente a um determinado

fenômeno.

A variável é um fenômeno qualificado que permite a diferenciação dos atributos em

categorias, trata-se, portanto, de uma atribuição de valor dada a um conceito para viabilizar

uma melhor compreensão das partes diferenciadas do fenômeno. Podemos ter como

exemplo, a partir do conceito óculos, algumas variáveis com atributos explícitos, “óculos

de sol” , “óculos de grau”, “óculos novo” e, que consistem de algumas atribuições de valor

dado ao conceito original, óculos. Para esclarecer mais, podemos destacar os atributos

utilizados para o conceito de sol, grau, novo...

Desta forma, para facilitar o tráfego do pesquisador entre os níveis II e I, ocorre

esta subdivisão operacional dos conceitos, que são transformados em variáveis, em que a

característica principal da variável está na possibilidade de sua mensuração. Assim, os

atributos de uma variável indicam ou denotam enquanto qualidade, características de um

fenômeno. Um fenômeno pode apresentar um alto grau de complexidade, sendo capaz de

conter em sua estrutura inúmeros elementos correlacionados. É a partir da distinção de

cada elemento constituinte de um fenômeno que se torna possível a análise.

No caso fictício enquanto exemplo, podemos trabalhar com as condições de saúde

de uma população. Teremos Saúde, neste caso, como termo de referência, sendo assim

considerado como o principal fenômeno trabalhado. A este fenômeno, poderão estar

ligados diversos outros conceitos como: hospitais, médicos, recursos financeiros, número

de leitos, morbidade, entre outros.

Uma variável não representa apenas um fenômeno de forma absoluta, serve

principalmente para caracterizá-lo ou mensurá-lo, indicando qualidades específicas de um

fenômeno. Servem, portanto, para focalizar, de uma forma particionada os diferentes

aspectos de um fenômeno (Ferrari, 1974, p. 106). Uma variável seria, portanto, um aspecto

de distinção dos elementos componentes do fenômeno condições de saúde de uma

população. As variáveis podem representar as partes dos fenômenos e são consideradas

17

geográficas a partir do momento em que os fenômenos ocupando um lugar definido pela

sua localização no espaço, agem e interagem impulsionados pelas inter-relações.

De acordo com o questionamento de ordem geográfica deve-se considerar o

fenômeno localizado no espaço, nesse caso a investigação deve estabelecer algumas

indagações sobre o fenômeno pertencente a uma determinada paisagem, como por

exemplo: onde? O que é? Quais as causas que levaram àquela realidade? Quais as inter-

relações possíveis? Essas indagações são, portanto, pontos de partida para que o

investigador desvende as complexas relações existentes na teia estrutural de uma

paisagem. A partir deste impulso inicial pode-se ou não direcionar os estudos, procurando

outras relações, fatores e causas existentes, que não se apresentam num nível de percepção

aparente, dependendo de uma análise mais aprofundada para sua identificação.

Essas indagações nos revelam como a existência de princípios essenciais da

Geografia e que a torna uma ciência original, diferenciando-a de outras ciências de

naturezas exclusivamente física ou biológica (Martonne, 1953, p. 12). A primeira

indagação geográfica sobre algum fenômeno e que nos chama atenção refere-se a onde se

encontra (onde é que questão do lugar no espaço). Este questionamento original faz parte

de um dos princípios fundamentais da ciência geográfica, denominado de Princípio da

Extensão, que trata da localização do fenômeno estudado, resultando, inevitavelmente,

numa expressão cartográfica.

Outra indagação a ser feita sobre o fenômeno observado diz respeito à sua

identificação (o que é?). O princípio da generalidade consiste em conceituar o fenômeno

localizado a partir da comparação deste com outros fenômenos análogos que ocorrem em

outros lugares. Como já foi realçado anteriormente, um conceito nasce através do uso

constante de um mesmo nome atribuído a fenômenos considerados análogos. Esta

representação simbólica de fenômenos análogos através de um conceito (ou nome) é o que

irá transformá-lo em uma generalidade.

De acordo com os princípios geográficos, em que o fenômeno depois de localizado

e conceituado, ele, o fenômeno, é examinado para se determinarem as suas causas (por que

ele está ali naquele lugar?). Essa situação definida pelo Princípio da Causalidade é o que

retira os estudos geográficos do campo descritivo das aparências, pois é acrescida de

18

explicações em que os fenômenos são variáveis cujos dados de sua composição têm

relação com sua história (Martone, 1953, p. 19).

Os três princípios realçados por Martonne foram acrescidos por mais dois

princípios atribuídos a Jean Brunhes (1964, p. 14) o que veio posteriormente a ampliar a

robustez da ciência geográfica. De acordo com este autor, ao estudarmos os fenômenos

devemos ter em vista o seu desenvolvimento e suas transformações, partindo da idéia de

que tudo está em constante movimento, mesmo que as mudanças sejam aparentemente

imperceptíveis. Este é o denominado Princípio da Atividade. Esse movimento constante

existente na Terra é o resultado das diversas relações que existem entre os fenômenos. Um

fenômeno não pode ser considerado isoladamente, existe pois, uma série de relações entre

os diferentes fenômenos. Ou seja, tudo o que existe na Terra são séries de fenômenos

interligados uns aos outros. Ao considerarmos os fenômenos existentes como partes

integrantes do conjunto terrestre estaremos aplicando o Princípio da Conexão.

A respeito do que foi discutido anteriormente, faz-se presente um aprofundamento

naquilo que vem a ser o exemplo fictício usado para explicação da técnica, realçado no

campo referente ao tópico Metodologia. A combinação dessa categoria exemplo com os

princípios norteadores da ciência geográfica, é importante por proporcionar uma

aproximação entre esses dois segmentos do raciocínio, pois os exemplos são condições

análogas, enquanto os princípios são eixos de sustentação para dar o impulso a atividade de

pesquisa de cunho geográfico. Nesse sentido de que os princípios servem de base para o

impulso do trabalho é importante então que se estabeleça uma relação desses com

situações complexas e virtuais o que se denominam de modelos análogos.

Esses modelos como processos análogos podem ser vistos como pontes sobre os

abismos que separam o meio real (empírico = quantidade) do meio formal (complexo =

qualidade). Tomando a indução que é uma espécie de análise (Jolivet, 1966, p. 75)

partimos de um todo complexo, que é um ente ideal, para o menos complexo que é o real.

Segundo este autor, uma grande dificuldade do conhecimento científico decorre da

natureza complexa dos fenômenos, para solucionar isso é necessário que se dividam ou se

isolem os problemas e as dificuldades para poder resolvê-las. A síntese seria, por sua vez, a

reconstituição do todo decomposto pela análise.

19

Esta complexidade da realidade existente através de uma conexidade múltipla, tem

recebido sistemáticas explicações através das situações que constituem as representações

como os símbolos, as regras e processos. No entanto as afirmações simplificadas desta

interdependência estrutural foram denominadas no campo científico de modelos, o que

para Chorley (1974, p. 3)

pode ser uma teoria, uma lei, uma hipótese ou uma idéia estruturada.Pode ser uma função, uma relação ou uma equação. Pode ser umasíntese de dados. Sendo mais importante do ponto de vista geográfico,a inclusão ainda de argumentos sobre o mundo real por meio detranslações no espaço (para dar modelos espaciais) ou no tempo(para dar modelos históricos).

A necessidade dos modelos se dá por serem uma ponte entre os níveis de

observação e teórico e que através deles é possível que se estabeleça a observação de

vários grupos de fenômenos compreendidos na sua forma, devido às complexidades.

Tomando a Diferenciação assim como a Regionalização como modelos, a

sociedade vem ao longo do tempo organizando o espaço a seu modo transformando as

diferentes paisagens naturais de acordo com os recursos disponíveis e as técnicas

desenvolvidas. Nesse sentido é importante observar que as paisagens são o resultado da

superposição ao longo da história, das influências humanas e dos dados naturais (Lacoste,

1988, p. 60). As transformações implementadas no espaço humanizado são resultantes das

inter-relações estabelecidas entre a sociedade e o meio, resultando em paisagens com

características diversas. Essa diversidade de lugares se dá porque cada sociedade constrói

seu espaço de acordo com seu modo de vida, agindo nele e produzindo-o de acordo com

princípios e visões de mundo próprios, deste modo as ações sociais empreendidas

provocam mudanças no espaço, tendo como resultado paisagens com estruturas espaciais

intrínsecas a cada sociedade. Quando buscamos observar as paisagens como resultado de

práticas geográficas podemos compreender tanto o espaço como também as sociedades que

ali se estabeleceram.

Para Hartshorne (1978, p. 16) é a partir das variações naturais na superfície

terrestre, resultantes das diferentes combinações dos elementos componentes deste espaço,

bem como das diferenciações nele implementadas através das práticas geográficas, que a

20

Geografia surge como um campo de conhecimento. Hartshorne cita várias definições que

foram formuladas para a geografia, dentre elas a do Glossary Committee of British

Geographers que propõe uma definição para a geografia afirmando que se trata da ciência

que descreve a superfície da terra, com particular referência à diferenciação das áreas e

às suas inter-relações (ibid. p. 15).

Muitas outras definições, mais ou menos sucintas foram propostas a partir desta,

tendo como ponto em comum, as relações entre os diversos elementos, através das quais se

chega inevitavelmente à identificação de lugares com características diferentes.

Não podemos considerar que existam áreas exatamente iguais ou diferentes, sempre

haverá fatores de similitudes e diferenciações entre elas. Deste modo, não se pode tratar

áreas diversas como se fossem totalmente iguais ou diferentes com relação aos seus

elementos observados. Assim, ao se proceder uma diferenciação de áreas, será apropriado

ter em mente que a finalidade talvez não seja demonstrar que elas diferem, mas sim,

estudar e identificar em que grau ocorre essa diferenciação. Hartshorne (1978, p. 18)

afirma que numa diferenciação de áreas põe-se em evidência as diferenças mais

significativas entre as áreas, onde as menos significativas (que podem ser entendidas como

similaridades) são desconsideradas. Consideramos, portanto, que as diferenças têm apenas

caráter de gradação e não de oposição.

Retomando os modelos como traduções simplificadas da realidade, temos em

Chorley (1974,.p. 4) que a principal característica da construção dos modelos é uma alta

seletividade quanto às informações constituintes dos mesmos, onde as informações menos

significativas são desconsideradas. Podemos considerar, através de uma analogia, que a

diferenciação proposta por Hartshorne seja um modelo, na medida em que, segundo

Chorley, os modelos são diferentes da realidade no sentido de serem aproximações dela.

Quando realiza-se a diferenciação entre áreas ocorre inevitavelmente um tipo de

delimitação espacial, que se faz a partir da atribuição de qualificações específicas para cada

área. As áreas são identificadas através de critérios de características diferenciadoras. Os

critérios se apresentam como bases para comparações, partindo-se deles para o

procedimento das distinções. Neste caso, os critérios podem ser considerados como

exemplos ou moldes a partir dos quais se qualifica ou identifica um determinado objeto

21

(área) dentro de um sistema de classificação. Deste modo, se pela análise, decompomos o

todo em suas partes, pela classificação estabelecemos as relações de dependência e

hierarquia entre essas partes (Garcia, 1978, p. 319).

Tanto para a Geografia como para a Estatística uma classificação pode ser

entendida como uma reunião de objetos em classes, a partir de alguma semelhança. Deste

modo, consideramos que, ao identificarmos as classes de áreas (Gerardi, 1981, p. 137)

estaremos procedendo uma regionalização, pois conforme Grigg apud Chorley (1974, p.

41), o argumento, pois, é que as regiões são essencialmente classes de áreas e podemos

ver, portanto, uma analogia entre as normas básicas da lógica formal e os métodos usados

habitualmente pelos geógrafos na regionalização.

Guimarães (1978, p. 12) ao tratar das dificuldades de se obter divisões regionais,

diz que o importante é que se explicite os critérios usados para o estabelecimento das

regiões e as denomine segundo este critério. Na sua visão existem duas vias para a

regionalização. A primeira do ponto de vista prático, com fins administrativos, estatísticos

ou mesmo didáticos e uma segunda do ponto de vista teórico, relativo à Geografia como

ciência, independemente de fins utilitários, estas sendo consideradas como regiões

naturais, as quais, de regra, nunca coincidem com as unidades políticas, isoladas ou

agrupadas.

22

1.3 - MÉTODO E REFERENCIAL TÉCNICO

A nossa pesquisa será fundamentada pelo método analítico, que aborda um fato ou

fenômeno, decompondo suas partes, para procurar compreender sua totalidade. Com este

método buscamos também, identificar a integração entre as partes componentes do

fenômeno, procurando ainda compreender as conexões existentes entre elas, seguindo ao

exame da interdependências de suas partes, por meio da análise nos aproximaremos ao

máximo da síntese, ou à reconstrução do todo em termos de suas partes que serão

relacionadas (Lakatos, 1982, p. 32).

Completando a abordagem analítica procuramos nos pautar também em processos

comparativos ou análogos para aumentar as evidências de referência e assim nos

dirigirmos com maior segurança para a síntese e como aponta Ferrari (1974, p. 49) (...)

procedimentos controlados que examinam os vários casos, fenômenos ou coisas, análogas

de uma série, cada um por seu turno, ou englobando em sistemas de séries, para descobrir

o que é comum a todos.

Tomamos como suporte os tratamentos de dados elaborados pela Estatística, pois

acreditamos que uma interface entre duas disciplinas distintas nos permite ampliar o campo

de análise possibilitando a abrangência de diferentes técnicas de pesquisa. Neste caso, o

intercâmbio entre a Geografia e a Estatística pode proporcionar diversas interseções com a

expectativa de um apoio mútuo. O suporte estatístico dado à Geografia está presente

através do uso de mecanismos analíticos adequados e aplicados à análise do espaço, onde,

através da aplicação de algumas técnicas, buscou-se ainda os elementos que implementam

a diferenciação de áreas (Hartshorne, 1978, p. 13).

Como o mapeamento é uma técnica de relativa importância para se poder gerenciar

a organização de elementos contidos em lugares bem definidos no espaço, o instrumental

técnico selecionado para nos dar suporte a este estudo foi o Geoprocessamento. Esse

instrumental técnico possibilitou-nos trabalhar os dados de forma georreferenciada. Com

isso, buscamos estudá-lo teoricamente antes de aplicá-lo, pois compreendê-lo de forma

apriorística aumenta a possibilidades de acertos. Esse estudo antecedente baseou-se em

referências modelares enquanto exemplos reais de sua utilização. Após estabelecida a

segurança com o instrumental técnico, passando este a ser definido como uma ferramenta

23

de trabalho, procedeu-se a confecção do Banco de Dados Georreferenciado do Estado da

Paraíba, utilizando o Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas-

SPRING, desenvolvido e disponibilizado gratuitamente pelo Instituto Nacional de

Pesquisas Espaciais (INPE, 1998). Neste banco de dados foram inseridos diversos dados

sobre o estado. Estes dados são de variáveis sócio-econômicas, obtidas on line do IBGE

(IBGE, 1999).

A quantificação é uma técnica que melhor estabelece o tratamento dos dados, por

isso a presença da Estatística Descritiva para dar suporte ao trato das variáveis a partir do

cálculo de medidas de tendência central e variabilidade (média, moda e desvio padrão).

Obtivemos também, para uma melhor visualização do comportamento das variáveis, os

gráficos de histogramas e qqplots (Bussab, 1987), onde, após a confecção dos mesmos,

realizamos a classificação hierárquica utilizando o método de ligação média entre os

grupos medidos pela distância euclideana ao quadrado (Johnson e Wichern, 1992). Com o

resultado da classificação representamos os clusters (agrupamentos) obtidos em forma de

mapa gerado no próprio sistema.

1.3.1 - DISCUTINDO O PROCESSO TÉCNICO A PARTIR DOGEOPROCESSAMENTO

O desenvolvimento tecnológico vem simultaneamente (sendo gerado e) gerando

novas relações de produção no seio da sociedade, onde a rapidez nos processos

informacionais estabelecem os novos ritmos do cotidiano econômico-social. Esses novos

ritmos demandam progressivamente uma utilização cada vez maior de novas tecnologias

entre elas a tecnologia da informação, tendo sido verificado, nas últimas décadas, grandes

avanços do seu uso no cotidiano da sociedade.

No que diz respeito ao Geoprocessamento como meio informacional, a sua questão

fundamental é a representação computacional dos fenômenos que ocorrem no mundo real.

Esta tradução dos fenômenos reais para o computador foi sendo feita gradativamente,

principalmente a partir da década de 70 do século XX, onde foi verificado um significativo

desenvolvimento técnico-computacional. Este desenvolvimento viabilizou uma rapidez na

24

implementação dos sistemas informacionais ao passo que as fundamentações conceituais

não se desenvolveram na mesma velocidade nem na mesma proporção.

Verifica-se atualmente uma crescente preocupação em estabelecer um corpo teórico

que fundamente o Geoprocessamento (Câmara et al., 2001, cap. 5). Consideramos a partir

do que Câmara discute, que a Ciência Geográfica ao trabalhar com os principais conceitos

inerentes ao espaço geográfico, como os conceitos de região, paisagem, lugar e território,

torna-se uma das principais fontes de contribuição teórica para o Geoprocessamento.

Na tradução do mundo real para o computador Câmara et al (ibid, cap. 2) cita dois

tipos de visões na modelagem do espaço geográfico: Modelos de Campos e Modelos de

Objetos. O Modelo de Campos considera o espaço como uma superfície contínua, onde os

fenômenos estariam distribuídos e representados através de pontos, cada ponto possuindo

um valor. Em Geografia o conceito principal neste tipo de modelagem é a distribuição do

fenômeno, que nos leva aos padrões espaciais. No Modelo de Objetos o espaço geográfico

é representado como uma coleção de entidades distintas e identificáveis. Cada entidade

possui atributos que a distingue das demais. Neste modelo geográfico o conceito

representado é a diferenciação

Em Geoprocessamento algumas ferramentas auxiliares dão suporte ao tratamento

da informação geográfica. Os Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s) são algumas

dessas ferramentas que auxiliam o Geoprocessamento no tratamento da informação

geográfica. Com esse sistema é possível armazenar em uma única base de dados diferentes

informações sobre determinado espaço geográfico. Essas informações poderão ser inseridas

no computador sob diversas formas, por exemplo teclado, scaner, mesa digitalizadora, etc. Os

Sistemas de Informações Geográficas realizam a manipulação computacional de dados

geo-referenciados com várias capacidades, entre elas a de codificação, armazenagem,

recuperação e visualização de dados, geração de mapas, gráficos, relatórios e sobreposição

de mapas para utilização especialmente em Análise Espacial (Assunção, 1999). No

entanto, como os SIG’s possibilitam aplicações com uma complexidade bem maior,

avançamos mais os estudos sobre essa tecnologia e procuramos entender melhor o que seja

análise espacial.

25

A análise de dados espaciais realizada em nosso trabalho, vai além da análise de

dados habitual, pois trata-se de uma habilidade de combinar dados espaciais de naturezas

diversas, manipulando-os e aplicando-lhes técnicas quantitativas (matemáticas e

estatísticas) para se obter conclusões adicionais só evidentes com um estudo mais profundo

e com uma espacialização dos dados. Procuramos em Carvalho (1998) uma compreensão

mais adequada para o nosso trabalho pois, para esta autora, a análise espacial é o estudo

quantitativo de fenômenos que são localizados no espaço. Utiliza-se a expressão análise

de dados espaciais em oposição à análise de dados em geral, quando as técnicas

utilizadas consideram explicitamente a localização espacial. A tabela 1 ilustra alguns tipos

de análises que podem ser feitas através de um Sistema de Informação Geográfica.

(Câmara e Medeiros, 1996).

TABELA 1Exemplos de análise em um Sistema de Informação Geográfica

Análise Pergunta Exemplo

Condição “O que está...?” “Qual é a população desta

cidade?”

Localização “Onde está...?“Quais as áreas com declividadeacima de 20%?

Tendência “O que mudou...?”“Esta terra era produtiva há 5anos atrás?”

Roteamento “Por onde ir...?Qual o melhor caminho parapassar um metrô?”

Padrões “Qual o padrão...?”“Qual a distribuição da dengue naParaíba?”

Modelo “O que acontece se...”“Qual o impacto do clima sedesmatarmos a Amazônia?”

FONTE: Câmara e Medeiros (1996)

Nos usos e aplicações dos Sistemas de Informação Geográficas, uma das aplicações

mais utilizadas é a representação espacial de informações específicas de um determinado

espaço geográfico (Câmara et al, 2001; cap 11), ou seja, a partir de um banco de dados

26

contendo dados de uma área definida e um mapa desta área, podemos gerar novos mapas

onde estarão representados os fenômenos contidos nesse espaço.

A grande maioria dos usuários do SIG limita seu uso a essas operações, quando é

possível com essa tecnologia fazer aplicações mais complexas, pois um SIG não é apenas

um depósito de dados geográficos com possibilidade apenas de gerar desenhos que

representem esses dados. A característica que o distingue de outros sistemas como o CAD

por exemplo, é que nele há a possibilidade de gerar novas informações a partir dos dados

disponíveis no seu banco de dados (Câmara et al, 2001). Essas novas informações são

adquiridas com o cruzamento e consecutivamente a combinação dos diversos dados

existentes sobre uma área geográfica. Com essas novas informações os dados são

espacializados havendo, assim, a possibilidade de inferir relações espaciais que não seriam

tão evidentes apenas com a listagem dos dados. Esse processo é um tipo de aplicação do

SIG denominado de Análise Espacial de Dados Geográficos.

1.3.2 – NOMENCLATURA DAS VARIÁVEIS

Para a realização de qualquer tipo de análise espacial em SIG’s é necessário que se

tenha os dados organizados em um de banco de dados. A Montagem do Banco de dados

no SPRING requer que sejam estabelecidos alguns procedimentos prévios como a

elaboração de uma nomenclatura para as variáveis, pois neste sistema esta nomenclatura

é limitada a no máximo 8 caracteres apesar de algumas dessas variáveis possuírem uma

quantidade considerável de tipos e aspectos diferentes. Na variável religião por exemplo,

há 13 tipos diferentes de religiões, cada uma com uma nomenclatura que possui em torno

de 15 caracteres. Desta forma, é necessário criar uma nomenclatura específica e abreviada.

Para o banco utilizado neste trabalho as variáveis foram nomeadas da seguinte forma:

a) - A população residente: POPUL

A população foi constituída pelos moradores habituais no domicílio,ou seja, as pessoas que tinham o domicílio como local de residênciahabitual, quer estivessem presentes ou ausentes na data de referência.As pessoas moradoras habituais do domicílio que estavam ausentesna data de referência foram recenseadas, desde que a sua ausêncianão tenha sido superior a 12 meses em relação àquela data (IBGE,1999).

27

b). - O nome do município : NOME_MUNI

c). - Renda da população por faixas de salário mínimo:

R91_A14 Renda ano 1991, até ¼ de salário mínimoR91_14 A05 Renda ano 1991 de ¼ a ½ salário mínimoR91_05 A34 Renda ano 1991, de ½ a ¾ de salário mínimoR91_34 A1 Renda ano 1991, de ¾ a 1 salário mínimoR91_1 A14 Renda ano 1991, de 1 a 1¼ de salário mínimoR91_14 A15 Renda ano 1991, de 1 ¼ a 1 ½ de sal. mínimoR91_15 A02 Renda ano 1991, de 1 ½ a 2 salários mínimosR91_02 A03 Renda ano 1991, de 2 a 3 salários mínimosR91_03 A05 Renda ano 1991, de 3 a 5 salários mínimosR91_05 A10 Renda ano 1991, de 5 a 10 salários mínimosR91_10 A15 Renda ano 1991, de 10 a 15 salários mínimosR91_15 A20 Renda ano 1991, de 15 a 20 salários mínimosR91_M20 Mais de 20 salários mínimosR91_NÃO Sem rendimentosR91_SDE Sem declaração

d) - A escolaridade por grau:

ES91_PRE Pré-escolarES91_ALAD Alfabetização de adultosES91_PRIM População com primeiro grau completoES91_SEGU População com segundo grau completoES91_SUPE População com grau superiorES91_MEDO População com mestrado e doutorado

e) - A área do município: AREA_MUN

f). - A densidade populacional: DENS_MUN

g) - A população por sexo: SEX_MASCSEX_FEMI

h) - A população segundo cor ou raça:

CR_BRANC População brancaCR_PRETA População pretaCR_AMARE População amarelaCR_PARDA População pardaCR_INDIG População indígenaCR_SDE Sem declaração

28

i) - População segundo situação de urbanização:

SIT_RURA População ruralSIT_URBA População urbana

j) - População segundo a condição de ocupação:

CO_PROPR Domicílios própriosCO_ALUGA Domicílios alugadosCO_CEDID Domicílios cedidosCO_OUTRA Outros

Considerou-se como particular aquele domicílio que servia demoradia a uma, duas ou no máximo cinco famílias, mesmo queestivessem localizados em estabelecimento comercial, industrial, etc.O prédio em construção onde residiam até cinco pessoas, embora semlaço de parentesco e/ou dependência doméstica, também foiconsiderado como domicílio particular. Classificou-se o domicílioparticular em permanente - assim considerado o construído para fimresidencial e improvisado – o que não atendia a referida condição,embora servisse de moradia na data do Censo, tal como o localizadoem unidades (lojas, fábricas, etc.) que não possuísse dependênciasdestinadas exclusivamente à moradia, prédios em construção servindode moradia a pessoal de obra, embarcações, carroças, vagões deestrada de ferro, tendas, barracas, grutas, etc (IBGE, 1999).

l) Os perfis de idade:

ID_0 A4 População com idade entre 0 e 4 anosID_5 A9 População com idade entre 5 e 9 anosID_10 a 14 População com idade entre 10 e 14 anosID_15 A19 População com idade entre 15 e 19 anosID_20 A24 População com idade entre 20 e 24 anosID_25 A29 População com idade entre 25 e 29 anosID_30 A34 População com idade entre 30 e 34 anosID_35 A39 População com idade entre 35 e 39 anosID_40 A44 População com idade entre 40 e 44 anosID_45 A49 População com idade entre 45 e 49 anosID_50 A54 População com idade entre 50 e 54 anosID_55 A59 População com idade entre 55 e 59 anosID_60 A64 População com idade entre 60 e 64 anosID_65 A69 População com idade entre 65 e 69 anosID_70 A74 População com idade entre 70 e 74 anosID_75 A79 População com idade entre 75 e 79 anosID_80M População com idade de 80 anos ou mais

29

m) - A população de acordo com a religião:

REL_CATR Religião Católica RomanaREL_EVAN Religião EvangélicaREL_ESPI Religião EspíritaREL_OUTR Outras ReligiõesREL_NÃO Sem ReligiãoREL_SDE Sem declaração

Onde, a variável Religião Evangélica neste caso, é a junção da Religião Evangélica

Tradicional com a Pentecostal e a variável Outras Religiões inclui as seguintes Religiões:

Outra Cristã Tradicional, Cristã Reformada não determinada, Neo-Cristã, Candomblé e

Umbanda, Judaica ou Israelita e Oriental.

Depois de nomearmos todas as variáveis de acordo com as especificações do

SPRING podemos proceder com a criação do banco de dados nesse sistema. O banco de

dados no SPRING corresponde fisicamente a um diretório onde são armazenadas suas

definições de Categorias e Classes e os Projetos pertencentes ao banco. Entendemos por

Categorias do banco de dados, arquivos com estruturas próprias, como por exemplo mapas

temáticos, mapas cadastrais, redes, imagens de satélite, modelos numéricos de terreno e

objetos, que são os tipos de dados em Geoprocessamento.

Para a criação, dentro do banco de dados, de um projeto deve ser fornecido um

nome, projeção e retângulo envolvente. Criamos um sub-diretório debaixo do diretório

correspondente ao banco e todos os dados referentes a um determinado assunto serão

armazenados nele. Os projetos do banco de dados são armazenados em sub-diretórios

juntamente com seus arquivos de dados, pontos, linhas, objetos e textos entre outros.

Depois de montado o banco de dados podemos proceder com a análise espacial.

30

1.3.3 - FERRAMENTAS DE ANÁLISE ESPACIAL

As ferramentas para a execução da Análise Espacial são diversas e com suporte da

lógica e da estatística. As ferramentas utilizadas no nosso trabalho foram as seguintes:

I) A análise exploratória contempla duas dimensões bem determinadas que assim

estão dispostas:

a) Estatística descritiva é o estudo das relações estatísticas que possibilita a

descrição, sob diversos ângulos, do conjunto de dados representado pela amostra

(Costa, 1998). Para descrição e análise dos nossos dados utilizamos as relações

estatísticas e as representações gráficas a seguir, que nos ajudaram a compreensão

dos resultados:

Média – A média aritmética é a soma das observações dividida pelo número

delas.

Moda – A moda é o valor do conjunto de valores que aparece mais

freqüentemente.

Mediana – Quando os valores do conjunto estão agrupados em ordem, seja

crescente ou decrescente, a mediana é a observação que ocupa a

posição central, ou seja, aquela que apresentar o mesmo número de

dados antes e depois de si.

Desvio padrão – Existem métodos que possibilitam a medição das variações

dos fenômenos. A medida da variância sintetiza a variabilidade de

uma série de dados e nos permite comparar conjuntos que possuem

diferentes valores. O princípio básico é medir o quanto os valores se

desviam das médias dos conjuntos de valores. A variância é uma

medida que expressa um desvio quadrático médio, o que pode causar

problemas de interpretação. Para evitar esses problemas usa-se o

desvio padrão que é obtido com a raiz quadrada positiva da

variância. (Bussab, 1987).

Histograma – O Histograma é um gráfico de barras contíguas, onde a altura

é proporcional à freqüência e a base é constituída por um segmento

cujos extremos representam os extremos da i-ésima classe” (Bussab,

1987).

31

Qqplot – É uma representação gráfica que mostra a adequação dos dados a

uma distribuição normal previamente definida.

b) A classificação hierárquica é uma ferramenta de análise estatística que

serve para realizar o agrupamento dos dados. Ela não requer a especificação do

número de classes e é a mais adequada para quando se tem dados de contagem,

como por exemplo: população.

Para realizar a classificação num banco de dados que possui variáveis

incompatíveis quanto à unidade e à grandeza, como no nosso trabalho, onde

existem dados de renda (valores monetários) e contagem da população, procedem-

se transformações, como por exemplo o logaritmo neperiano (ln) e a padronização

de cada variável. A transformação logarítmica visa a aproximação pela distribuição

normal e a padronização visa a obtenção da distribuição normal N (0,1) para cada

variável: Z=(X-m)/σσσσ, onde m é a média e σ é o desvio padrão da variável X.

Para a realização dos agrupamentos dos dados neste trabalho, o método

utilizado foi a ligação média entre os grupos, medido pela distância euclideana ao

quadrado: dij ={!!!!- Xj)2}0,5 para i ≠≠≠≠j, que pode ser visto na figura 1. Ou seja, a

distância entre dois grupos é a distância média entre todos os pares de pontos de 2

grupos distintos

FIGURA 3 – Distância média entre todos ospares de pontos de dois grupos distintosFONTE: Johnson e Wichem (1992)

Os passos para a execução de uma classificação Hierárquica para N grupos

de objetos são os seguintes: (Johnson e Wichem, 1992).

b.1) - Inicia-se com N agrupamentos, cada qual contendo apenas uma

entidade e uma matriz de distâncias (ou similaridade) N X N;

32

b.2) - Busca-se na matriz de distâncias o mais próximo ou mais similar par

de agrupamentos U e V;

b.3) - Unem-se os agrupamentos U e V em um novo agrupamento UV.

Recalcula-se a matriz de distâncias eliminando-se as informações

dos grupos U e V separadamente e substituindo-as pelas informações

do novo grupo UV;

b.4) - Repetem-se os passos II e III até que todas as entidades estejam

contidas em um único agrupamento.

Podemos visualizar cada fusão desses agrupamentos em um gráfico

cartesiano denominado dendograma, que está representado na figura 4. No eixo

horizontal estão as entidades, que no nosso caso são os municípios e no eixo

vertical estão as distâncias do centro dos agrupamentos.

FIGURA 4 – Representação do dendograma

II) A forma de estabelecer as consultas ao banco de dados podem ser feitas com a

geração de mapas onde podemos visualizar como se organizam espacialmente os

fenômenos. Esses mapas são gerados a partir de expressões lógicas sobre as variáveis

contidas no banco de dados. Esta geração de mapas é uma atividade executada a partir das

62 variáveis indexadas no banco de dados. Com esse número de variáveis dispostas e

disponíveis no banco de dados, podemos gerar diversos mapas a partir delas.

33

SEGUNDA PARTE

2.1 - ANÁLISE ESPACIAL A PARTIR DE VARIÁVEIS NO BANCODE DADOS GEORREFERENCIADO NO ESTADO DA PARAÍBA:CARACTERIZANDO A DIFERENCIAÇÃO ENTRE MUNICÍPIOS

2.1.1 - CONSULTAS AO BANCO DE DADOS PARA A GERAÇÃO DEMAPAS

A consulta ao banco de dados é uma forma de extrair informações descritivas

relevantes de uma ou mais variáveis a partir de um critério previamente definido. No caso

de um SIG, essa consulta gera uma tabela de valores que satisfazem ao critério e essa

mesma informação pode ser visualizada em mapas, localizando espacialmente o fenômeno

estudado. Apresentamos aqui diversos exemplos de consultas ao banco de dados sob a

forma de mapas. Por exemplo, com a variável população usamos sua nomenclatura -

POPUL - acrescida do símbolo >0 (maior que zero), para especificarmos que queremos

obter a informação de quais municípios existem com população maior que zero. E assim,

podemos proceder com todas as variáveis do banco para visualizar a distribuição espacial

no Estado dos dados de cada uma. Os procedimentos que serão indicados em seguida

servem para consultas na versão 3.3 do SPRING. Para realizar as consultas na forma de

geração de mapas, devemos realizar os procedimentos indicados logo em seguida:

Após abrir o SPRING, selecionamos e ativamos o banco de dados que queremos

consultar e selecionar no painel de controle:

34

[Linhas] Mandar desenhar clicando no botão onde

tem um lápis.

Selecionar

[Objetos]

[Consultar] Aparece o quadro Geração e Seleção de Coleção,

onde teremos que criar uma coleção digitando um

nome para a coleção no espaço e clicando em:

[Criar] Criada a coleção, temos acesso aos atributos e sinais

com os quais iremos elaborar as operações lógicas.

Por exemplo, selecionando o atributo POPUL, o sinal

>, digitando um valor qualquer, como o 0 (zero), e

mandando em seguida criar, podemos ver embaixo a

expressão lógica: POPUL>0, com essa expressão

vamos gerar um mapa onde podemos visualizar as

cidades com população maior a zero, isto é, a

distribuição da população no estado da Paraíba.

[Gerar]

[Aplicar] Aparecem dois quadros. O primeiro é uma tabela com

os municípios que satisfazem a expressão.

Minimizando-a, veremos o segundo, que é o quadro

visualização de objetos selecionados, nele ao lado do

nome município existe um quadrinho que teremos de

selecionar para termos acesso à função editar.

[Editar]

[Agrupamento] Aparece, então um quadro onde temos os modos de

agrupamento, o número de partes, a graduação de

cores, etc.

35

(Modo: Quantil) O quantil é o modo que nos permitiu a utilização de

várias cores.

(Número de partes: 7) O amarelo possui 7 cores distintas que são

diferenciáveis.

(Atributos: POPUL)

(Cor: amarela)

[Agrupar]

[Executar] No quadro visualização de objetos, clicar no triângulo

pequeno ao lado do nome município para visualizar a

escala de cores do mapa.

Mapas gerados com o banco de dados

1 - Na primeira consulta obtivemos mapa que foi gerado seguindo os

procedimentos do tópico acima, utilizando expressão lógica POPUL>0. Este exemplo foi

gerado levando em consideração apenas uma variável, a população. No mapa da figura 5,

podemos observar como se configura visualmente a distribuição da população no estado da

Paraíba. A faixa de cor que possui valor zero, neste caso, são os municípios novos (criados

a partir de 1997) que, evidentemente, não possuíam dados do Censo do ano de 1991.

Verifica-se o predomínio de cidades com população maior de 8.000 habitantes na área que

abrange a Borborema, o Brejo e o Litoral.

36

FIGURA 5 – Distribuição da população do estado da Paraíba

2 - Neste segundo exemplo, o mapa foi gerado com os mesmos procedimentos do

item 6, a única modificação foi na expressão lógica, que neste caso foi: ES91_SUPE>0. A

representação espacial dos dados no mapa da figura 6, nos mostra a distribuição da

população paraibana com grau superior. Podemos verificar uma concentração dessa

população próximo a municípios onde existem universidades.

FIGURA 6 – Distribuição espacial da população paraibana com escolaridade de nívelsuperior

Na tabela 2 temos uma coleção de mapas que foram gerados seguindo os mesmos

procedimentos usados para geração dos mapas das figuras 5 e 6. Os mapas da coleção

foram gerados com base nas variáveis que estão inseridas no banco de dados. Cada

expressão corresponde a um mapa que representa a distribuição espacial dos dados da

variável.

37

TABELA 2Coleção de mapas que representam a distribuição espacial das

variáveis do banco de dados

EXPRESSÃO LÓGICA FIGURA

R91_A14>0 7

R91_1 A14>0 8

R91_10 A15>0 9

R91_02 A03>0 10

ES91_SUPE>0 11

ES91_PRIM>0 12

ES91_SEGU>0 13

ES91_PRE>0 14

SIT_URBA>0 15

SIT_RURA>0 16

SEX91_MASC>0 17

SEX91_FEMI>0 18

REL_EVAN>0 19

REL_CATR>0 20

CR_PRETA>0 21

CR_BRANC>0 22

CO_PROPR>0 23

CO_ALUGA>0 24

CO_CEDID>0 25

CO_OUTRA>0 26

ID_80M>0 27

ID_55 A59>0 28

ID_35 A39>0 29

ID_15 A19>0 30

38

FIGURA 7 – Distribuição da população com renda média até ¼ de salário mínimo

FIGURA 8 - Distribuição da população com renda média de 1 a ¼ de salário mínimoem1991

39

FIGURA 9 – Distribuição da população com renda média de 10 a 15 salários no anode 1991

FIGURA 10 - Distribuição da população com renda média de 02 a 03 saláriosmínimos em 1991.

40

FIGURA 11 – Distribuição da população em 1991, com grau superior

FIGURA 12 – Distribuição da população em 1991, com primeiro grau completo.

41

FIGURA 13 – Distribuição da população em 1991 com segundo grau

FIGURA 14 – Distribuição da população em 1991 com pré-escolar.

42

FIGURA 15 – Distribuição da população urbana do Estado da Paraíba em 1991

FIGURA 16 – Distribuição da população rural do estado em 1991.

43

FIGURA 17 – Distribuição espacial da população do sexo masculino no Estado em1991.

FIGURA 18 – Distribuição espacial da população do sexo feminino no Estado em 1991.

44

FIGURA 19 – População do estado adeptos da Religião Evangélica, em 1991.

FIGURA 20 – Distribuição da população do Estado adeptos da Religião CatólicaRomana em 1991.

45

FIGURA 21 – Distribuição da população de cor preta no Estado em 1991.

FIGURA 22 – Distribuição da população de cor branca no Estado em 1991.

46

FIGURA 23 – Distribuição da população com domicílios próprios no Estado daParaíba em 1991.

FIGURA 24 – Distribuição da população residente em domicílios alugados na Paraíbaem 1991.

47

FIGURA 25 – Distribuição da população residente em domicílios cedidos, naParaíba em 1991

FIGURA 26 – Distribuição da população residente em domicílios que não sejamalugados, próprios ou cedidos no ano de 1991

48

FIGURA. 27 – Distribuição da população da Paraíba em 1991 com oitenta anos oumais

FIGURA 28 – Distribuição da população em 1991 com idade de 55 a 59 anos

49

FIGURA 29 – Distribuição da população na Paraíba em 1991 com idade de 35 a 39anos.

FIGURA 30 – Distribuição da população em 1991 com idade de 15 a 19 anos

Além destas consultas simples ao banco de dados (apenas uma variável),

realizamos diversas outras (com mais de uma variável) obtendo para cada uma um mapa

como resultado. Para ilustrar melhor as consultas elaboramos algumas situações hipotéticas

nas quais o banco de dados poderia servir de base de informações. Queremos ressaltar que

as consultas que geraram os mapas dos exemplos 3 ao 10 são reais, somente as situações

ilustrativas são hipotéticas.

50

3 - Uma empresa, instalada no estado da Paraíba, que trabalha com a distribuição de

produtos, tinha em seu estoque uma quantidade de lâminas de barbear disponíveis ao

mercado. Mas, devido ao resumido quadro de representantes dos seus produtos, precisou

organizar de forma mais produtiva suas vendas no estado. A empresa decidiu que as

vendas deveriam ser concentradas em alguns municípios. Esses municípios deveriam

possuir uma população com características que satisfizessem o perfil do consumidor do

produto.

Os critérios estabelecidos para a escolha das cidades que seriam visitadas pelos

vendedores foram os seguintes: seriam visitadas aquelas cidades onde a população que

ganhasse até ¼ de salário mínimo recebesse em média mais de Cr$ 2.000,00 (moeda

vigente no ano de 1991, ano do Censo considerado) e que o número de pessoas do sexo

masculino (que seriam as principais consumidoras do produto) residentes na cidade,

estivesse entre 5.000 e 15.000 pessoas. A expressão lógica elaborada e utilizada nos

procedimentos do item 6 para elaboração de um mapa que seleciona as cidades com esse

perfil, foi a seguinte:

R91_A14>2000 AND

SEX_MASC>5000 AND

SEX_MASC<15000.

No mapa apresentado na figura 31, está a representação da distribuição espacial das

cidades que possuem uma tendência em ser mercado consumidor para o produto em

questão.

51

FIGURA 31 – Mapa da tendência do mercado consumidor para o produto emquestão.

4 - Uma fábrica de brinquedos, para fugir de encargos fiscais, precisou vender sua

produção dentro do próprio estado. Para isso, fez uma pesquisa utilizando o banco de

dados, identificando quais as cidades que seriam incluídas no roteiro de vendas dos

produtos. Essas cidades deveriam ter uma população maior de 7.500 crianças na faixa

etária em que o produto é indicado, ou seja, de 10 a 14 anos e onde a renda média das

famílias que recebem entre 10 a 15 salários mínimos seja de Cr$ 400.000,00 (moeda

vigente no ano de 1991). A expressão utilizada que seleciona os municípios com essas

características foi a seguinte:

R91_10 A15>400.000 AND

ID_10 A14>7.500

52

FIGURA 32 – Municípios incluídos no roteiro de vendas dos produtos

No mapa da figura 32, observamos que cada faixa de cor corresponde a um único

município. Apenas 7 municípios do estado contemplam as especificações da empresa. São

eles: João Pessoa, Santa Rita, Sapé, Campina Grande, Patos, Cajazeiras e São José do

Brejo do Cruz.

5 - O Governo do Estado está elaborando um projeto social que abrange diversas

áreas como, saúde, educação, promoção de emprego e renda, etc. Na parte que diz respeito

à educação, uma das medidas é uma campanha de alfabetização que será voltada

principalmente às populações da área rural dos municípios. Os critérios estabelecidos para

uma primeira seleção das cidades que serão contempladas com o programa, são os

seguintes: as cidades precisam apresentar um baixo índice de alfabetização de adultos, ou

seja, aquelas que possuem menos de 20 pessoas alfabetizadas com esse método. Além

disso, devem ter uma população com menos de 400 pessoas com o pré-escolar completo,

como também, possuir um número maior de 600 famílias morando na zona rural. A

expressão lógica usada para geração de um mapa onde poderemos visualizar os municípios

que se enquadram nesses critérios é a seguinte:

ESC91_ALAD<20 ORESC_91PRE<400 ANDSIT_RURA>600.

A figura 33 representa espacialmente os dados e nos mostra uma quantidade

considerável de municípios que se enquadram com as características especificadas.

Podemos identificar, analisando os dados e observando o mapa, a presença de uma

quantidade significativa de população rural e um alto índice de analfabetismo no estado.

53

FIGURA 33 – Visualização dos municípios contemplados com o programa deemprego e renda.

6 - Com o aumento considerável nos casos de gravidez na infância, a Secretaria de

Saúde do Estado está promovendo uma campanha de prevenção à maternidade infantil em

todo o estado. Em alguns municípios porém, essa campanha vai ser mais intensificada.

Para isso, ficou estabelecido que os municípios seriam escolhidos de acordo com alguns

critérios. Esses critérios deveriam selecionar quais as cidades que teriam uma campanha

mais cuidadosa. Essas cidades terão que apresentar uma população entre 50.000 e 250.000

habitantes, com o número de habitantes do sexo feminino maior que 20.000, além de ter

uma população com idade entre 10 e 14 anos maior que 5.000. A expressão elaborada para

ilustrar num mapa os municípios com essas características foi a seguinte:

POPUL_>50.000 ANDPOPUL_<250.000 ANDSEX_FEMI>20.000 ANDID_10 A14>5.000

O mapa da figura 34 ilustra um fenômeno particular na distribuição populacional do

estado, que é o fato de não haver cidades que apresentem população entre 94.413 e

250.000 habitantes, ilustrando, dessa forma, uma disparidade na distribuição populacional

do estado.

54

FIGURA 34 – Municípios selecionados onde haverá uma campanha mais intensade prevenção à maternidade infantil.

7 - A consulta ao banco de dados pode auxiliar o Governo no desenvolvimento de

um programa de geração de emprego e renda para cidades da Paraíba. Para isso foi feita

uma consulta, onde foram selecionados alguns municípios que apresentavam alguns

indicativos que evidenciavam a necessidade de implementação do programa. As

características que foram definidas para que a cidade se enquadrasse nas condições foram:

possuir uma população que ganhasse até ¼ de salário mínimo recebendo em média Cr$

6.000,00 (moeda vigente no ano de 1991) e apresentasse uma situação de urbanização onde

os índices estejam entre 4.000 e 7.000 famílias residindo na área urbana, além de um

número maior de 50 e menor que 700 casas alugadas e um número entre 200 e 1.000

unidades habitacionais cedidas. A expressão que pudemos utilizar para a geração do mapa

foi a seguinte:

R91_A1/4<6.000 ANDSIT_URBA>1000 ANDSIT_URBA<9000 ANDCO_ALUGA>50 ANDCO_ALUGA<700 ANDCO_CEDID>200 ANDCO_CEDID<1000

Após a definição dos critérios, a elaboração da expressão e a sua utilização

nos procedimentos para a geração de mapas, foi obtido um mapa temático representado na

figura 35, onde estão os municípios com maior aptidão para implantação do programa. Os

critérios escolhidos para a consulta ao banco de dados exemplificam uma forma de

55

encontrar tendências para uma melhor alocação de recursos e equipes de trabalho para

realização de qualquer tipo de projeto.

FIGURA 35 – Municípios selecionados com de tendências para implantação doprojeto de geração de emprego e renda

8 - Em todo o estado a defasagem na quantidade de habitações para as populações

de baixa renda fez com que o Governo desenvolvesse um projeto de política habitacional

sob forma de mutirão. O programa teria um caráter descentralizador onde a verba destinada

seria repassada às prefeituras. Na primeira etapa do projeto, fez-se um levantamento

preliminar para selecionar os municípios que, a princípio, seriam assistidos. A consulta foi

feita utilizando o banco de dados e as condições determinadas para inclusão da cidade no

programa foram as seguintes: as cidades deveriam ter uma população maior que 1.000

pessoas com faixa etária de 25 a 35 anos, além de ter uma população maior que 400

famílias morando em casas cedidas e população maior que 200 famílias morando em casas

alugadas. A expressão utilizada nos procedimentos do item que nos orienta como realizar a

geração de mapas, foi a seguinte:

ID_25 A29>1.000 ORID_30 A34>1.000 ANDCO_CEDID>400 ORCO_ALUGA>200

O mapa resultante, representado na figura 36, serve como suporte na decisão a ser

tomada para solução dos problemas habitacionais do estado, na medida em que nos dá uma

visão espacial dos municípios que, a princípio, precisam de soluções urgentes para o

56

problema habitacional. Estando, portanto, dentro das especificações estabelecidas pelos

técnicos do governo.

FIGURA 36 – Municípios selecionados para a implementação do projeto de mutirãohabitacional

9 - Uma editora evangélica publicou uma revista voltada principalmente para etnias

consideradas minoritárias. Resolveu distribui-la em cidades do estado e para descobrir em

quais municípios a revista teria uma boa aceitação, fez uma consulta ao banco de dados.

Para isso, considerou que as cidades mais propícias à leitura daquela revista, seriam

aquelas que apresentassem uma população evangélica maior que 150 pessoas, uma

população de cor preta maior que 150 e das demais etnias uma população maior que 20

habitantes. Para gerar o mapa que representasse a distribuição espacial das cidades com

essas características foi elaborada a seguinte expressão lógica:

REL_EVAN>150 ANDCR_PRETA>140 ORCR_AMARE>20 ORCR_INDIG>20

O mapa da figura 37 representa a distribuição dos municípios com tendência a

leitura desta revista evangélica. Podemos notar uma tendência mais significativa nas

cidades com uma população maior, o que pode ser o indicativo de uma forte influência da

Religião Católica em pequenas cidades do estado.

57

FIGURA 37 – Seleção dos municípios com tendência a consumo de revistas evangélicas

10 - Com o número crescente de casos de câncer em mulheres na Paraíba, a

Secretaria de Saúde do Estado desenvolveu uma campanha voltada à saúde da mulher.

Nessa campanha serão realizados, além de palestras informativas, exames preventivos e

vacinação contra o tétano. Para facilitar a seleção preliminar dos municípios que serão

assistidos pela campanha foi feita uma consulta ao banco de dados, onde puderam ser

visualizados os municípios que estavam dentro das características estabelecidas pelos

técnicos da secretaria de saúde. Essas características seriam, possuir uma população do

sexo feminino na faixa etária entre 15 e 55 anos, com a preferência de residir na zona rural.

O banco de dados foi consultado utilizando a expressão a seguir para viabilizar a geração e

a visualização, no mapa, dos municípios que serão atendidos pela campanha:

SEX_FEMI>0 ANDID_15 A19>0 ORID_20 A24>0 ORID_25 A29>0 ORID_30 A34>0 ORID_35 A39>0 ORID_40 A44>0 ORID_45 A49>0 ORID_50 A54>0 ANDSIT_RURA>5.000

O mapa da figura 38 foi gerado a partir da expressão acima e representa a

distribuição dos municípios que serão assistidos pelo programa de saúde da mulher.

58

FIGURA 38 – Municípios selecionados para implantação do programa de saúde damulher.

2.1.2- ANÁLISE EXPLORATÓRIA NO BANCO DE DADOS

Na realização da análise exploratória de dados, efetuamos a estatística descritiva

para todas as variáveis do banco, gerando medidas de tendência central e variabilidade,

como a média, moda, mediana e desvio padrão. E para cada variável, geramos também, os

gráficos de representação, como histogramas e qqplots.

TABELA 3Estatística descritiva de algumas variáveis

Popul R91_A14 ES91_SEGU CO_PROPR ID_25A29

N Válidos 223 192 192 192 192

Omitidos 0 31 31 31 31

Média 14354,77 5494,4010 294,40 2556,46 1234,55

Mediana 7257,00 6136,0350 75,50 1241,50 512,50

Moda 0 ,00 0 0 0

D. Padrão 41246,99 2016,0453 1576,57 7124,22 4014,51

Intervalo 497600 7364,38 19918 81105 46894

Mínimo 0 ,00 0 0 0

Máximo 497600 7364,38 19918 81105 46894

Soma 3201114 1054925,00 56524 490840 237034

59

Podemos observar pelos valores da tabela 4 que a média da população do Estado é

de 14354,77, apresentando uma mediana que equivale a metade da média e um desvio

padrão alto, indicando uma disparidade na distribuição da população no Estado.

Na variável renda (R91_A14), a mediana possui valor próximo à média, um desvio

padrão alto e a diferença entre os valores máximo e mínimo identificando grandes

diferenças de salários dentro desta faixa de renda.

A variável Segundo Grau Completo (ES91_SEGU) apresenta uma média de 294,40

indivíduos, muito distante da mediana e um desvio padrão alto. O número máximo de

pessoas cursando o segundo grau no período era de 19.918 dados estes pertencentes a João

Pessoa, demonstrando um afunilamento da educação entre o primeiro e o segundo grau no

Estado em 1991.

Na variável Condição de Ocupação, (CO_PROPR) onde temos a quantidade de

famílias residindo em domicílios próprios, o valor da média não se encontra próximo ao da

mediana e o desvio padrão apresenta-se alto, indicando uma assimetria da distribuição.

Na distribuição da idade de 25 a 29 anos (ID_25A29), observamos que a mediana

tem o valor que equivale a metade da média e um desvio padrão alto, chegando a ser quase

três vezes maior que a média, nos mostrando que a variável não segue uma distribuição

normal.

O histograma da figura 39, gerado no SPSS, representa a variável Renda até ¼ de

Salário Mínimo, apresentando uma distribuição normal (se excluirmos os valores nulos),

com valores concentrados situados entre Cr$ 5.000,00 e 7.000,00.

No Qqplot da figura 40, também gerado no SPSS, temos a representação da

distribuição das idades de 25 a 29 anos, onde podemos observar os valores fora da reta do

gráfico, evidenciando que a variável não segue uma distribuição normal.

60

FIGURA 39 – Histograma que representa a variável renda até¼ de salário mínimo

FIGURA 40 – Qqplot mostrando a adequação dos dados a umadistribuição normal.

61

2.1.3 - A ANÁLISE DE AGRUPAMENTO POR CLASSIFICAÇÃOHIERÁRQUICA

Para a realização da classificação hierárquica, realizamos a normalização dos dados

através da transformação logarítmica e a padronização das variáveis do banco de dados. A

normalização e a padronização dos dados foi feita porque algumas variáveis eram

incompatíveis quanto à unidade e à grandeza (por exemplo, unidades monetárias e

contagem). O método de análise de agrupamento que foi utilizado é medido pela distância

euclideana ao quadrado e tem como objetivo reunir dentro de um mesmo agrupamento

elementos que tenham características semelhantes. Durante a realização da classificação

houve a necessidade de exclusão de 16 variáveis do banco de dados, bem como dos 52

municípios criados após o Censo de 1991 e do município de Tacima, por apresentarem

carência de dados, ou seja, muitas variáveis com valores nulos. Além desses, outros 16

municípios foram excluídos pelo próprio método de agrupamento. As 16 variáveis

excluídas da análise por apresentarem poucas informações por município são as seguintes:

CR_AMARE População amarela

CR_INDIG População indígena

CR_SDE População sem declaração

ES91_ALAD Alfabetização de adultos

ES91_MEDO População com mestrado ou doutorado

ES91_SUPE População com grau superior

R91_15 A20 Renda média de 15 a 20 salários mínimos

R91_10 A15 Renda média de 10 a 20 salários mínimos

R91_M20 Mais de 20 salários mínimos

R91_SDE sem declaração

R91_NÃO Sem rendimentos

REL_ESPI Religião espírita

REL_OUTR Outras religiões

REL_SDE Sem declaração

SIT_RURA Situação rural

CO_OUTRA Outras condições de ocupação

62

Foram retirados da análise os municípios recém-criados, que mesmo constando no

mapa não existiam em 1991, ano do último Censo do IBGE. Os municípios novos são:

Alcantil, Algodão de Jandaíra, Amparo, Aparecida, Areia de baraúna, Assunção, Baraúnas,

Barra de Santana, Bernadino Batista, Boa Vista, Cacimba, Cajazeirinhas, Capim,

Caraúbas, Casserengue, Caturité, Coxixola, Cuité de Mamanguape, Curral de Cima,

Damião, Gado Bravo, Logradouro, Marcação, Marizópolis, Matinhas, Mato Grosso,

Maturéia, Parari, Pedro Régis, Poço Dantas, Poço José de Moura, Riacho de Santo

Antônio, Riachão do Bacamarte, Riachão do Poço, Riachão, Santa Cecília de Umbuzeiro,

Santa Inês, Santarém, Santo André, Sertãozinho, Sobrado, Sossego, São Bento de Pombal

(São Bentinho), São Domingos de Pombal, São Domingos do Cariri, São Francisco, São

José de Princesa, São José do Brejo do Cruz, São José dos Ramos, Tenório, Vieirópolis,

Zabelê.

Foram excluídos da análise pelo método de agrupamento, os seguintes municípios:

Bom Jesus, Camalaú, Carrapateira, Lastro, Montadas, Olho d’Água, Pilõezinhos,

Salgadinho, São José de Caiana, São José dos Cordeiros, Seridó, Serra da Raiz, Serra

Grande, Serra Redonda, Várzea, Vista Serrana.

Deste modo, realizamos uma análise de agrupamento (Clusters) no SPSS, sendo

obtidos nove agrupamentos. Onde, cada grupo é composto por municípios que foram

classificados como possuindo características semelhantes segundo o método de análise

utilizado. Geramos então um mapa em que pode ser observado o comportamento espacial

dos clusters no estado da paraíba. Este mapa foi gerado através do TABWIN (DATASUS,

1999) e pode ser observado na figura 41.

63

FIGURA 41 – Mapa representando os agrupamentos obtidos

Podemos observar através do mapa os nove agrupamentos obtidos através da

classificação realizada. No agrupamento 1 estão incluídos 2 municípios: João Pessoa e

Campina Grande. São as duas principais cidades do Estado e apresentam um

desenvolvimento sócio-econômico semelhante com relação aos outros municípios do

Estado.

No agrupamento 2 estão incluídos 9 municípios: Sousa, Patos, Sapé, Mamanguape,

Pombal, Guarabira, Cajazeiras, Santa Rita, Bayeux. Este agrupamento é composto dos

principais municípios do Estado, depois da capital e da cidade de Campina Grande. São

municípios que estão localizados próximos às principais rodovias do Estado, a BR 230 e a

BR 101 e os municípios se localizam, principalmente no Litoral e no Sertão. Destacam-se

por serem cidades que possuem uma boa condição sócio-econômica em relação aos outros

municípios com população inferior.

No agrupamento 3 está incluído 1 município: Quixabá;

No agrupamento 4 está incluído 1 município: Curral Velho;

64

Os agrupamentos 3 e 4 são compostos por municípios que possuem as menores

populações do Estado, sendo Quixabá o primeiro e Curral Velho o quarto menor em

população no ano de 1991. Os dois municípios diferenciam-se por apresentarem rendas

semelhantes às cidades de porte médio. No caso de Curral Velho, com 2.537 habitantes,

por exemplo, sua renda até ¼ de salário mínimo é comparável à de municípios com

população de mais de 50.000 habitantes.

Temos no agrupamento 5 temos incluídos 23 municípios: Prata, Nova Olinda,

Lagoa, Emas, São João do Tigre, Frei Martinho, Cacimba de Areia, Passagem, Monte

Horebe, Nova Palmeira, Congo, São José do Bonfim, Ouro Velho, Mataraca, São José do

Sabugi, Catingueira, São Miguel de Taipu, Mãe d’Água, Caldas Brandão, Borborema,

Pedra Branca, Olivedos, Baía da Traição.

Este agrupamento possui características bem predominantes, com população entre

3.129 a 6.198 habitantes. Vários de seus municípios estão localizados bem próximos às

divisas do Estado, onde existem rodovias estaduais de acesso a outros estados. Outra

característica é que 6 dos seus 23 municípios estão localizados próximos ao municípios de

Patos, bem como da BR 230.

No agrupamento 6 estão incluídos 46 municípios: Cabedelo, Cacimba de Dentro,

Juazeirinho, Uiraúna, São João do Rio do Peixe, Conceição, Jacaraú, Araçagi, Piancó,

Itaporanga, Sumé, Serra Branca, Santa Luzia, Teixeira, São José de Piranhas, Coremas,

Pilar, Pocinhos, Brejo do Cruz, Taperoá, Remígio, Belém, Barra de Santa Rosa,

Umbuzeiro, Araruna, Aroeiras, Queimadas, Rio Tinto, Itabaiana, Pedras de Fogo, Areias,

Marí, Ingá, Princesa Isabel, São Bento, Picuí, Lagoa Seca, Cuité, Bananeiras, Alagoa

Nova, Esperança, Catolé do Rocha, Boqueirão, Solânea, Monteiro, Alagoa Grande;

Este agrupamento é composto por municípios com uma população que varia de

13.773 a 33.255 habitantes com um número razoável de crianças cursando o primeiro grau

(entre 2.460 a 6.214). Estes municípios encontram-se espalhados por todo Estado.

No agrupamento 7 estão incluídos 72 municípios: Água Banca, Juru, Pitimbu,

Lucena, Juarez Távora, Juripiranga, Cuitegi, Caaporã, Conde, Alhandra, Mulungu,

Fagundes, Mogeiro, Massaranduba, Itapororoca, Santana dos Garrotes, São Mamede,

Jericó, Paulista, Belém do Brejo do Cruz, Gurinhém, Imaculada, Cruz do Espírito Santo,

65

Triunfo, Tavares, Desterro, Salgado de São Félix, Arara, Soledade, Natuba, Manaíra,

Pirpirituba, Puxinanã, Caiçara, São Sebastião de Lagoa de Roça, Itatuba, Serraria, Dona

Inês, Alagoinha, Riacho dos Cavalos, Diamante, Santana de Mangueira, Santa Helena,

Cubati, São Sebastião do Umbuzeiro, Junco do Seridó, Pedra Lavrada, Condado, São José

de Espinharas, Santa Terezinha, Barra de São Miguel, São José da Lagoa Tapada,

Cachoeira dos Índios, Bonito de Santa Fé, Bom Sucesso, Livramento, Boa Ventura, Pilões,

Nazarezinho, São João do Cariri, Duas Estradas, Gurjão, Cabaceiras, Santa Cruz, Brejo dos

Santos, Areial, Lagoa de Dentro, Nova Floresta, Malta, Ibiara, Igaracy, Aguiar.

Este agrupamento é o cluster com maior número de municípios. Seus municípios

possuem uma população entre 4.448 a 15.007 habitantes com um número pequeno de

crianças cursando o primeiro grau (entre 838 e 2.757). Quanto à localização de seus

municípios, não se apresentam aglomerados, estando distribuídos por todo o Estado.

O agrupamento 8 é formado pelos municípios criados após 1991. Esses municípios

foram excluídos da análise por apresentarem valores nulos nas suas variáveis. Notamos

que a Microrregião do Cariri, com exceção de alguns municípios dos grupos 5, 6 e 7 é

formada quase que totalmente por municípios pertencentes ao agrupamento 8.

No agrupamento 9 temos os municípios excluídos pelo método de agrupamento

hierárquico, por apresentarem valores indeterminados em algumas das variáveis

transformadas pelo logaritmo neperiano.

66

TERCEIRA PARTE

3.1 - RUMO ÀS CONCLUSÕES

Em resposta ao problema que deu energia potencial para este estudo, fez-se

presente o componente do rigor científico para negação ou corroboração do corpo

hipotético. Ao considerar que as variáveis geográficas são elementos que possuem o

atributo da localização espacial, apresentamos através delas algumas características

próprias de áreas ressaltadas em representação cartográfica. O recurso utilizado, o da

aplicação da técnica da análise de agrupamento para a obtenção de diferentes

agrupamentos nos serviu de forma preliminar para identificação das diferenciações ou das

similaridades entre municípios paraibanos.

Consideramos aqui um ponto marcante, apontado através da análise de

agrupamento, o fato de estarem as cidades de João Pessoa e Campina Grande juntas num

único agrupamento evidenciando uma ótica de bicentralização econômica no Estado,

podendo ser constatada uma significante distância entre estas duas cidades e os demais

municípios do Estado. A impressão que fica, é que existe uma grande lacuna entre essas

duas principais cidades participativas do processo dinâmico produtivo e o restante do

território, caracterizado por um baixo poder de consumo e de bem-estar social.

No que diz respeito às consultas feitas ao banco de dados, estas não só nos

permitiram obter análises conclusivas, como também processos indutivos devido a

algumas tendências apontadas pelo Censo. No caso mais específico da distribuição da

população, demonstrada através do cartograma da figura 11, o que nos salta aos olhos é a

concentração espacial da maioria da população com nível superior no entorno dos

aglomerados urbanos que possuem centros de formação superior. Porém o município de

Monteiro, bastante afastado de centros urbanos paraibanos que possuem cursos superiores,

apresenta uma população acentuada com essa característica de escolaridade, ficando a

incógnita dessa situação no período considerado. A partir desse raciocínio podemos inferir

que a ascendência do Estado de Pernambuco sobre a população de Monteiro é uma

realidade no sentido de que o grau superior da população daquele Município é adquirido

nas escolas superiores do Estado vizinho.

67

Como sugestão para as entidades gestoras dos Municípios trazemos algumas

direções, considerando que o grau de importância para uma aplicação como esta depende

do objetivo que se tem em mente. Em gestão, uma aplicação como esta pode ser

estabelecida como primeiro passo para diversas tomadas de decisão, como por exemplo,

identificar problemas a serem resolvidos e indicar caminhos para a viabilização de

soluções a curto prazo, servindo então como meio para atingir uma determinada meta.

São diversas as áreas de aplicação da metodologia que usamos para testar a

hipótese e consequentemente responder ao problema. Entre as principais está a gestão

territorial através de órgãos estatais no acompanhamento do modo de crescimento,

distribuição e evolução, bem como outras características da população, considerando tanto

o aspecto espacial como o temporal. Através dos resultados obtidos, alguns parâmetros

podem ser apontados para realização de estimativas, tais como:

- Identificação de áreas com prioridades de investimentos básicos em saúde,

educação, habitação, transporte, energia, programas de assistência à infância e à velhice,

possibilitando a avaliação e revisão da alocação de recursos;

- Seleção de áreas com necessidade de programas de estímulo ao crescimento

econômico e desenvolvimento social;

- Subsidio ao conhecimento e análise do perfil da mão-de-obra em nível municipal,

conhecimento este de grande importância para organizações sindicais, profissionais e de

classe, assim como para decisões de investimentos do setor privado;

- Planejamento urbano fornecendo informações à seleção de locais para instalação

de equipamentos básicos, como escolas, creches, cinemas, restaurantes, instalação de

fábricas, shopping centers, entre outros.

- Fundamentação de diagnósticos, quando da solicitação pelos cidadãos de algum

benefício coletivo local.

68

BIBLIOGRAFIA

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Diferenciação municipal no Estado da Paraíba a partir de variáveis...

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