Estatística multivariada

Os métodos de análises de dados multivariados, em particular quando se

29 _{Pesquisas desenvolvidas por ABDELRAHIM, COLEMAN & FAIG (2000), evidenciaram as diversidades das aplicações e a}

aplicam técnicas de análise fatorial de correspondências têm comprovado amplamente a eficácia nos estudos de volumes complexos de informações. No caso das variáveis geográficas, é usual dispor de dados com alta correlação estatística entre eles, situação que gera problemas no momento do processamento, interpretação e análise dos resultados (BOTHALE; BOTHALE & SHARMA, 2000).

Os métodos de análise de dados multivariados são eficientes no estudo de massas complexas de informações (Escofier & Pagés, In: GAMA, 1980). Estes permitem as confrontações entre duas ou mais variáveis com expressivo potencial de análise quando comparado com a estatística descritiva.

A análise fatorial destaca-se entre os métodos de análise de dados, principalmente pela representação geométrica dos dados que transformam em distâncias euclidianas as proximidades estatísticas entre os elementos (FLURY & RIEDWYL, 1988). A geração de novas variáveis que representam uma combinação linear das intervenientes no estudo, aplicando diferentes ferramentas computacionais, são atividades desenvolvidas por parte dos programas disponíveis na atualidade.

No entanto, a espacialização das mesmas, mediante diversas técnicas, permitem complementar a visão estatística, originando gráficos, tabelas e produtos cartográficos derivados que apóiam os especialistas no entendimento de complexos fenômenos têmporo-espaciais. Para BOUROCHE & SAPORTA (1982), a análise fatorial de correspondência30_{, por suas propriedades matemáticas e pela riqueza de} suas interpretações, tornou-se um método privilegiado de descrição dos dados qualitativos. (BANET & MORINEAU, 1999).

Na temática desta tese, apresentou-se a representação geográfica de variáveis ambientais, sociais, econômicas e estruturais pelo procedimento estatístico da análise fatorial de correspondências, na bacia hidrográfica do rio Inferninho (SC) para definição de tipologias31_{. Ao criar diferentes tipologias para o uso do solo, a} partir de informações de sensoriamento remoto32_{, espacializados em SIG, foram}

30 _{Em São Paulo, a análise de componentes principais foi utilizada por BITENCOURT (2000), para identificar a variação de}

clorofila na vegetação de cerrado em distintas estações do ano.

31 _{A proposição de tipologias em sistemas de produtivos da agropecuária, através de estatística multivariada, foi desenvolvida}

por NEUMANN (2003), na região central do Rio Grande do Sul quando efetivou pesquisas sobre ”impactos da fragmentação e do formato das terras nos sistemas familiares de produção”. Igualmente, ZAMPIERI (2003), estruturou um “método para seleção de indicadores de sustentabilidade na avaliação de sistemas agrícolas no estado de Santa Catarina”. Ambas teses foram desenvolvidas pelo Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção da UFSC.

32 _{A utilização de imagens multitemporais, para evidenciar a evolução de fenômenos da vegetação, da urbanização, da terra}

sem cobertura, da agricultura irrigada e convencional, da hidrografia, em diferentes estações do ano, através de classificação supervisionada, foi evidenciada por OTAZU & ARBIOL (2000), na Catalunha/Espanha visando a otimização do uso do território.

úteis no planejamento e gerenciamento de variáveis sistêmicas no âmbito de bacia hidrográfica.

Complementarmente, utilizou-se a análise de Cluster, com respectiva formação de grupos através do método de Ward, igualmente conhecido por variância mínima (BANET & MORINEAU, 1999). Este método consistiu em agregar em cada etapa dois grupos que conservam o máximo de dispersão entre eles, com a minimização da dispersão no interior dos mesmos e tem como função de agrupamento a distância Euclidiana. O critério de agrupamento é proporcionado pelo valor do incremento que se obtém na matriz de dispersão da soma dos quadrados do erro (GAMA, 1980). Desta forma, foi possível tipificar e especializar variáveis ambientais, sociais, econômicas e estruturais conforme descrito na seqüência.

No âmbito mundial, a eficácia do sensoriamento remoto e sistema de informações geográficas conjugada a análise fatorial de correspondência e de agrupamentos (Cluster) foi evidenciado por BOTHALE; BOTHALE & SHARMA (2000). Estes efetivaram classificações da paisagem em bacias hidrográficas visando a planificação do espaço territorial. No Brasil destaca-se a pesquisa desenvolvida por ANGELO; CASTRO & HOSOKAWA (1988), que usaram o método para definição de grupos homogêneos33 _{de propriedades rurais na região Centro-} Oeste (Capítulo V, Item 5.8).

Síntese do Capítulo

No segundo capítulo, abordou-se as distintas formas de antecedentes bibliográficos, tanto no âmbito internacional quanto nacional, referente a inventários de usos visando à análise de potenciais conflitos territoriais, para o planejamento e a gestão de atividades em unidades hidrográficas. As referências bibliográficas que evidenciaram a gestão de espaços a partir de prévio planejamento nortearam o referencial teórico desta tese. Neste contexto, enfatizou-se o planejamento territorial, principalmente a partir de referências européias, asiáticas e do Brasil. Contemplaram-se, ainda, a evolução das distintas formas de cadastros, as aplicabilidades do sensoriamento remoto, dos produtos derivados da cartografia, do sistema de posicionamento global e do sistema de informações geográficas no

33 _{Na estruturação do planejamento, através de distintos métodos, tanto para os espaços rurais quanto urbanos –células}

territoriais mínimas - os zoneamentos rígidos não se constituem como formas eficientes para gestão, uma vez que os espaços são dinâmicos. Neste contexto, esta pesquisa abordou a organização espacial a partir dos setores funcionais homogêneos e/ou unidades funcionais homogenias a partir da similaridade entre as variáveis espaciais. (nota do autor; ver maiores detalhes em SANCHEZ DALOTTO, 2003).

planejamento de espaços geográficos similares à bacia do rio Inferninho (SC). Finalmente, ressaltou-se as técnicas de estatísticas multivariada para o auxílio no entendimento de massas complexas de dados e sua inter-relação com técnicas de geoprocessamento.