Dados

A fonte primária para extração das informações do modelo foi a PMC e IPPUC, ór- gãos municipais do município de Curitiba.

O primeiro conjunto de dados refere-se aos dados de alvarás concedidos à cidade de Curitiba, disponibilizados em formato (.txt). A Figura 4.4 apresenta a composição do arquivo de alvarás disponibilizado pela PMC (PMC, 2015).

Figura 4.4: Composição do arquivo de alvarás. Fonte: (PMC, 2015).

A seguir apresentam-se as Figuras 4.5, 4.6 e 4.7. A Figura 4.5-a apresenta a quanti- dade de alvarás do Centro concedidos por ano e a Figura 4.5-b a distribuição espacializada dos alvarás concedidos ao bairro Centro.

Figura 4.5: Quantidade de registros por ano e por localidade no Centro de Curitiba.Fonte: O autor, para este trabalho, 2016.

A Figura 4.6-a apresenta a quantidade de alvarás por ano para o bairro Batel e a Figura 4.6-b a distribuição espacializada para o mesmo bairro.

Figura 4.6: Quantidade de registros por ano e por localidade no bairro Batel. Fonte: O autor, para este trabalho, 2016.

A Figura 4.7-a apresenta a quantidade de alvarás por ano para o Tatuquara e a Figura 4.7-b a distribuição espacializada para o bairro Tatuquara.

Figura 4.7: Quantidade de registros por ano e por localidade no bairro Tatuquara. Fonte: O autor, para este trabalho, 2016.

Descrição

Originalmente o arquivo proveniente da PMC apresenta 2.961 diferentes tipos de ati- vidade principal, levando em consideração os dados dos bairros Centro, Batel e Tatuquara. Com o intuito de agregar e diminuir a quantidade de tipos de atividade principal foi adotada a meto- dologia abaixo, conforme apresentado no Apêndice B: exportar os 2.961 registros do banco de dados utilizando uma ferramenta para realização de leitura visual; ordenar todos os registros; analisar as atividades principais que possuíam similaridade; definir um novo descritivo, agre- gando assim as atividades principais similares. O resultado da aplicação da metodologia gerou um conjunto de 73 tipos de atividade principal, descritos no Apêndice B.

Tabela 4.5: Exemplo de agregação da atividade principal. Fonte: O autor, para este trabalho, 2016.

Atividade Principal Atividade Principal Agregada

academia de natação e hidroginástica ACADEMIA

academia corte costura ACADEMIA

academia de yoga, relaxamento ou aperfeiçoamento pessoal ACADEMIA

academia de artes marciais ACADEMIA

Tabela 4.6: Descritivo da agregação da atividade principal. Fonte: O autor, para este trabalho, 2016.

Quantidade Atividade Principal Agregada

12.639 ESCRITORIO 88.20 COM_VAREJO 1.239 LOJA 1.109 RESTAURANTE 1.022 COM_ATACADISTA 953 LANCHONETE 825 SERV_HOSPITALAR 751 AGENCIA 527 CORRETORA 522 ESTACIONAMENTO

Na tabela prefeitura.alvara foram inseridos 33.981 registros utilizando um script para carga dos dados. O script contempla tanto dados espaciais referentes a latitude e longitude dos equipamentos quanto não espaciais referentes a informações complementares como tipo do negócio, nome da rua ou do bairro. O script para instanciar a tabela de alvarás e um exemplo de carga de registro é apresentado no Apêndice C.

Os dados foram georreferenciados levando em consideração um código escrito na linguagem java, disponível no Apêndice A.

As informações referentes a divisa de bairros e arruamento, provenientes do IPPUC, estavam armazenadas e acessíveis no banco de dados. Os arquivos no formato shapefile também estavam disponíveis para visualização no QGIS.

A Tabela 4.7 apresenta a quantidade final de dados carregados e disponíveis no banco de dados. Salienta-se que os dados de alvarás tiveram uma única carga em Julho de 2015.

Tabela 4.7: Quantidade de Registros Carregados. Fonte: O autor, para este trabalho, 2016.

ID Tabela Quantidade Centro Quantidade Batel Quantidade Tatuquara

1 prefeitura.alvara 25.590 5.499 2.892

2 arruamento.eixo_rua_empresarial 94 46 362

3 limites_legais.divisa_de_bairros 1 1 1

Problemas

Alguns problemas foram identificados durante a etapa de validação dos dados, tanto na aplicação QGIS quanto na execução das consultas em banco de dados.

O primeiro problema refere-se à existência de duplicidade de latitude e longitude para um mesmo endereço proveniente da passagem de dados incompletos à API do Google.

Na Figura 4.8-a verifica-se o retorno de vários endereços pela API, após ser passado um conjunto incompleto de informações. Na Figura 4.8-b observa-se o retorno de uma única latitude e longitude, após ser informado o endereço completo (nome da rua, número, bairro, cidade, estado). O tratamento para garantir que cada registro da base de dados exibisse uma única latitude e longitude foi garantir que todos os parâmetros informados à API apresentassem valores.

O segundo problema aparece após o georreferenciamento de todos os pontos. Visualizou-se que vários pontos possuíam o mesmo georreferenciamento mas um número de alvará distinto.

No total foram identificados 213 registros concedidos à localidade do CEASA que apresentavam a mesmas coordenadas (-25.5846848 -49.3140754). O problema é que todos os 213 registros possuem a mesma coordenada do CEASA. Por consequência a visualização no SIG irá apresentar um único ponto, mas na verdade são 213 pontos sobrepostos, sendo necessária, por exemplo, a utilização de um identificador como um ícone que demonstre a existência de vários pontos.

Limitações

Figura 4.8: Mapas com camadas: a - busca com dados incompletos, b - busca com dados completos. Fonte: O autor, para este trabalho, 2016.

1. A base de dados de alvarás georreferenciada totalizava 31.948 registros. No entanto a API do Google só permite o georreferenciamento de 2.500 registros por dia, sendo necessária segmentar a quantidade de registros dentro do limite diário imposto pelo Google;

2. Os dados de alvarás contemplam somente as licenças emitidas pela PMC. Os tipos de negócios informais, sem alvarás devidamente liberados, não foram contemplados nesta dissertação;

3. Os dados de alvarás compreendem somente a data da liberação e não a data de expiração da licença. O que impossibilitou a análise da continuidade da atividade nos dias atuais; 4. Os dados de alvarás, divisa de bairros e arruamento foram carregados uma única vez na

base de dados;

5. Os dados de alvarás apresentam a tipificação dos negócios ao qual os alvarás estão as- sociados. A base conta com 2.961 tipos de negócios distintos. Para facilitar a busca realizou-se a agregação dos tipos de acordo com a semelhança na descrição do tipo de negócio. Obtendo-se como resultado 73 registros, descritos no Apêndice B;

6. A sobreposição de pontos indica a existência de mais que um ponto georreferenciado no mesmo endereço, logo a visualização da existência da sobreposição será indicada através de um ícone diferenciado;

7. As informações georreferenciadas de divisa de bairros, alvarás e zoneamento contemplam informações até 2013;

8. O município de Curitiba está dividido em 75 bairros e no escopo desta dissertação fo- ram selecionados somente 3 (Centro, Batel e Tatuquara) considerando-se a data do ato de criação de cada bairro. Após o georreferenciamento dos dados de alvarás surgiram situ- ações em que mais de um alvará recebeu a mesma latitude e longitude. Exemplificando, o CEASA, localizado no bairro Tatuquara, contém em si diversas unidades de comércio conhecidas como box. Cada unidade utiliza seu próprio número de alvará, no entanto, todas estão situadas no espaço físico do CEASA, logo todas receberam a mesma latitude e longitude;

9. No protótipo desenvolvido foi disponibilizado um conjunto de 5 (cinco) conceitos, parâ- metro de tempo e 1 (um) botão para execução. A sequência de escolha e visualização dos dados foi baseada nos conceitos disponíveis e dados armazenados no banco de dados; 10. Há um grande número de funções espaciais disponíveis no banco de dados, nesta disser-

tação foram utilizadas somente 4 (quatro);

11. Existência de trechos de ruas em determinadas bases de dados e não em outras. Este cenário foi identificado de forma manual e visual quando os mapas do IPPUC, Google- Maps e OpenStreetMaps foram sobrepostos. Ao utilizar a aplicação QGIS foi possível gerar a Figura 4.9-a que apresenta o mapa do IPPUC e inserido no retângulo em verme- lho é delimitada a extensão da Av. Pero Vaz de Caminha com início no número 00110. Na Figura 4.9-b é visualizado o mapa do GoogleMaps em que se observa a não exis- tência da mesma extensão da rua (vide retângulo vermelho). A Figura 4.9-c apresenta a sobreposição dos dois mapas e também pontos em vermelho que indicam os alvarás geor- referenciados (PMC, 2015). A Figura 4.9-d exibe retângulos em vermelho que apontam ruas existentes no GoogleMaps e não na base do IPPUC. Na Figura 4.9-e apresentam-se retângulos em vermelho que indicam ruas que existem no OpenStreetMaps mas não na base do IPPUC. Ou seja, tanto fontes públicas quanto privadas possuem inconsistências.

Figura 4.9: Sobreposição de camadas: a - mapa do IPPUC, b - mapa do Google Maps, c - junção dos mapas (IPPUC e Google Maps) e identificação de inconsistência, d - GoogleMaps x IPPUC, e - OpenStreetMaps x IPPUC. Fonte: (GoogleMaps, 2015), (OpenStreetMap, 2015).

Selecionou-se a extensão do trecho da Av. Pedro Vaz de Caminha número 00110, para gerar a visualização na Figura 4.9-a. Executou-se uma consulta ao banco de dados para encontrar os pontos georreferenciados que formam a extensão da rua, conforme apresen- tado na Figura 4.10, a seguir:

Figura 4.10: Consulta no banco de dados. Fonte: O Autor, para este trabalho, 2016. A figura 4.9-b mostra que a extensão da Av. Pedro Vaz de Caminha realmente existente não existe no Google Maps. Para tanto, selecionou-se o primeiro ponto georreferenciado (-49.3437509370285 - 25.5645393050295) que, em seguida passou por verificação na aplicação GoogleMaps. O resultado aparece na Figura 4.11.

Figura 4.11: Visualização no GoogleMaps de um ponto existente na camada_01 e não na ca- mada_02. Fonte: (GoogleMaps, 2015).

Para obter mais informações em relação ao ponto (-49.3437509370285 - 25.5645393050295) executou-se uma chamada à API do GoogleMaps. O retorno, apre- sentado pode ser parcialmente visualizado na Figura 4.12, que permite observar que para a tag formatted_address e location retornaram três endereços com latitudes diferentes. Para a tag location type apresentaram-se os valores RANGE_INTERPOLATED e AP- PROXIMATE que indicam que para o ponto (-49.3437509370285 -25.5645393050295) têm-se somente valores de informações aproximadas. Se o ponto solicitado tivesse um único valor, então o retorno na tag location_type seria o valor ROOFTOP. Isso indica que o resultado é um geocódigo para o qual se têm informações precisas de local e até do nível de rua. Estas informações podem ser confrontadas com outras fontes como a do OpenStreetMapspara então identificar-se divergências entre dados.

Figura 4.12: Chamada e retorno da API do google para um ponto georreferenciado, Fonte: O Autor, para este trabalho, 2016.

Integração com outras fontes

Para efeito de validação do posicionamento georreferenciado dos dados disponíveis realizaram-se duas sobreposições:

Sobreposição OpenStreetMaps e dados do IPPUC

Este item apresenta algumas conclusões geradas a partir da sobreposição do mapa disponível por OpenStreetMaps (OpenStreetMap, 2015) e os arquivos do tipo shapefile de li- mites_legais.divisa_de_bairros e arruamento.eixo_rua provenientes do IPPUC, conforme apre- sentado na Figura 4.13:

• em (a) observa-se a existência de uma rua no OpenStreetMaps, mas não nos dados do IPPUC;

• em (b) observa-se a existência de uma rua na base do IPPUC, mas não no OpenStreet- Maps;

• em (c) observa-se uma distorção no posicionamento de uma rua em relação aos dados do IPPUC e o OpenStreetMaps;

• com exceção dos itens acima, os dados do IPPUC de arruamento coincidiram com o arruamento apresentado no OpenStreetMaps;

• as linhas de divisa de bairro da base do IPPUC de divisa de bairros coincidiu com as apresentadas no OpenStreetMaps.

Figura 4.13: Visualização Qgis e OpenStreetMaps. Fonte: (OpenStreetMap, 2015). Sobreposição Google Maps e dados do IPPUC

Algumas inconsitências foram geradas a partir da sobreposição do mapa dispo- nível por Google Maps (GoogleMaps, 2015) e os arquivos do tipo shapefile de limi- tes_legais.divisa_de_bairros e arruamento.eixo_rua provenientes do IPPUC, conforme demons- trado na Figura 4.14:

• em (a) observa-se a existência de algumas ruas no Google Maps e que não estão mapeadas na base do IPPUC;

• em (b) observa-se a existência de uma rua na base do IPPUC, mas não no Google Maps; • com exceção desses itens, a base do IPPUC referente a divisa de bairros coincidiu com as

apresentadas no Googlemaps.