instrução programada para confecção de mapas

INSTRUÇÃO PROGRAMADA PARA
CONFECÇÃO DE MAPAS COROPLÉTICOS:
UMA ANÁLISE EXPLORATÓRIA
UTILIZANDO-SE MAPINFO PROFESSIONAL 7.0
Área de Concentração: Análise Espacial
Orientador: Prof. João Francisco de Abreu (PhD)
Mestranda: Izabella Faria de Carvalho
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE MINAS GERAIS
Programa de Pós-graduação em Geografia
Tratamento da Informação Espacial
INSTRUÇÃO PROGRAMADA PARA
CONFECÇÃO DE MAPAS COROPLÉTICOS:
UMA ANÁLISE EXPLORATÓRIA
UTILIZANDO-SE MAPINFO PROFESSIONAL 7.0
Izabella Faria de Carvalho
Belo Horizonte
2005
Izabella Faria de Carvalho
INSTRUÇÃO PROGRAMADA PARA
CONFECÇÃO DE MAPAS COROPLÉTICOS:
UMA ANÁLISE EXPLORATÓRIA
UTILIZANDO-SE MAPINFO PROFESSIONAL 7.0
Dissertação apresentada ao Programa de Pósgraduação em Geografia – Tratamento da
Informação Espacial, da Pontifícia Universidade
Católica de Minas Gerais, como requisito parcial
para obtenção do título de Mestre.
Área de Concentração: Análise Espacial
Orientador: Prof. João Francisco de Abreu (PhD)
Belo Horizonte
2005
A meus pais, Baby e Ellos,
pelo carinho e incentivo.
AGRADECIMENTOS
Esta dissertação é fruto de uma trajetória acadêmica e profissional. Agradeço,
portanto, a todos os professores e colegas que, desde o ensino fundamental,
contribuíram para a construção deste trabalho. A alguns deles, manifesto meu
especial reconhecimento.
Primeiramente, agradeço ao Professor João Francisco de Abreu, meu
orientador, pelo conhecimento compartilhado, pela direção segura, pelas incontáveis
oportunidades de participação em projetos e pelos caminhos abertos. A ele serei
eternamente grata.
Ao Professor Oswaldo Bueno Amorim Filho, grande mestre e educador, pela
dedicação, pelo incentivo e destacado exemplo.
Ao Professor Leônidas Conceição Barroso, pela calma e tranqüilidade em
transformar o que para muitos é fardo pesado em arte para os olhos, e por me
auxiliar a reencontrar nas ciências exatas uma paixão adormecida.
Ao Professor Aurélio Muzzarelli, pela disponibilidade em sanar todas as
minhas dúvidas e pela bondade dispensada a todos que o cercam.
Aos professores Alexandre Diniz, Altino Caldeira, Cláudio Caetano Machado,
Duval Fernandes, Heinz Charles Kohler, Irineu Rigotti, José Flávio Morais Castro e
Renato Hadad, pelas sugestões, que muito contribuíram para minha formação.
À Elizabeth, Fátima e Francisco, muito mais que funcionários, meus amigos,
pelos enormes favores e imensa gentileza.
Às amigas Cecília, Eloísa, Inês, Kiki e Tina, pelo incentivo, ofereço este
trabalho como o desfecho feliz de um projeto que juntas construímos.
Às colegas Ana Lúcia, Cinara, Eliene e Neide, pelo apoio nas horas
atribuladas e pela amizade sincera.
Aos colegas do Mestrado, especialmente, Wagner, Gisela, Cynthia, Luciana,
Cláudia, Maria Raimunda e Danny, pela alegria e pelo prazer da harmoniosa
convivência.
Ao CNPQ e à CAPES pelas bolsas de estudo, não concomitantes, que
possibilitaram a realização deste trabalho.
Aos meus pais, porto seguro em minha vida.
Old proverb: a picture is worth a thousand words.
New proverb: a map is worth a thousand numbers, maybe more.
Joseph Berry
Maps are heavy responsibilities,
GIS are heavier.
David Martin
Spatial analysis is the crux of GIS ...and requires an intelligent user,
not just a powerful computer.
Paul Longley
RESUMO
O objetivo principal desta dissertação foi elaborar uma instrução programada
sobre a introdução ao uso do software MapInfo Professional 7.0. O trabalho utiliza
como exemplo os dados da filiação religiosa da população e os índices de
desenvolvimento humano dos municípios do Estado de Minas Gerais, para o
conseqüente mapeamento da distribuição espacial das religiões nessa unidade
federativa, no início do século XXI. Esse estudo descreve a utilização e a
manutenção de tabelas, a criação de áreas de trabalho, a construção de mapas
coropléticos e a consulta por SQL – linguagem de consulta estruturada. Uma breve
revisão sobre os sistemas de informações geográficas, a análise espacial, o
mapeamento coroplético e a cartografia analítica é também apresentada.
ABSTRACT
The main objective of this dissertation is to elaborate a programmed
instruction about the introduction to the use of MapInfo 7.0 software. This work uses
as example data of Minas Gerais population religious filiations and municipalities
human development index to the following mapping of state religion spatial
distribution at the beginning of the 21st century.
This study describes table use and maintenance, workspace creation,
choropletic maps construction and SQL query – structured query language.
A brief review of geographic information systems, spatial analysis, choropletic
method and analytic cartography is presented.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
FIGURA 2.1 LINHA DO TEMPO DOS GIS: EVENTOS QUE SE DESTACARAM..........
21
FIGURA 2.2 ETAPAS DA TRANSFORMAÇÃO NO PROCESSO CARTOGRÁFICO
TRADICIONAL...........................................................................................
31
FIGURA
2.3
UMA VISÃO DA OPERAÇÃO DOS GIS BASEADA EM
TRANSFORMAÇÕES..........................................................................
32
FIGURA 2.4 QUESTÕES BÁSICAS DA ANÁLISE ESPACIAL.......................................
37
FIGURA 2.5 MATRIZ GEOGRÁFICA..............................................................................
38
FIGURA 2.6 MATRIZES NO TEMPO..............................................................................
40
FIGURA 3.1 CROQUI COMPARATIVO DE CRITÉRIOS DE CLASSIFICAÇÃO DE
DADOS - IDH-M DOS MUNICÍPIOS DE MINAS GERAIS, 2000..............
45
FIGURA 4.1 VISUALIZANDO NÍVEL COMPLETO.........................................................
55
FIGURA 4.2 TELA MODIFICAR ESTRUTURA DA TABELA..........................................
57
FIGURA 4.3 TELA INFORMAÇÃO SOBRE EXCEL.......................................................
59
FIGURA 4.4 TELA OUTRO INTERVALO........................................................................
59
FIGURA 4.5 TELA ATUALIZAR COLUNA......................................................................
60
FIGURA 4.6 TELA ESPECIFICAR JUNÇÃO..................................................................
60
FIGURA 4.7 TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO - PASSO 1 DE 3.....................................
62
FIGURA 4.8 TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO - PASSO 2 DE 3.....................................
63
FIGURA 4.9 TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO - PASSO 3 DE 3.....................................
63
FIGURA 4.10 TELA PERSONALIZAR INTERVALOS.....................................................
64
FIGURA 4.11 TELA PERSONALIZAR LEGENDA..........................................................
65
FIGURA 4.12 TELA DESENHAR ESCALA.....................................................................
65
FIGURA 4.13 NOVO FORMATO DA BARRA DE ESCALA............................................
66
FIGURA 4.14 MOLDURAS NA JANELA DE LAYOUT....................................................
67
FIGURA 4.15 TELA ESTILO DE SÍMBOLO....................................................................
68
FIGURA 4.16 - TELA ESTILO DE REGIÃO ...................................................................
69
FIGURA 4.17 TELA ESTILO DE SÍMBOLO....................................................................
70
FIGURA 4.18 COORDENADAS GEOGRÁFICAS NA JANELA DE MAPA.....................
70
FIGURA 4.19 TELA OBJETO PONTO............................................................................
71
FIGURA 4.20 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO CATÓLICA............
71
FIGURA 4.21 MAPA PERCENTUAL SEM RELIGIÃO....................................................
73
FIGURA 4.22 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO EVANGÉLICA DE
ORIGEM PENTECOSTAL ASSEMBLÉIA DE DEUS................................
74
FIGURA 4.23 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO EVANGÉLICA DE
MISSÃO BATISTA....................................................................................
74
FIGURA 4.24 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO ESPÍRITA.............
75
FIGURA 4.25 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS EVANGÉLICOS DE MISSÃO......
75
FIGURA
MAPA
PERCENTUAL
DE
ADEPTOS
EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS.............................................................................
76
FIGURA 4.27 MAPA MESORREGIÕES DE MINAS GERAIS – 2000............................
77
FIGURA 4.28 TELA SELECIONAR POR SQL................................................................
79
FIGURA 4.29 JANELA DE LISTAGEM...........................................................................
80
FIGURA 4.30 TELA CONTROLE DE NÍVEIS.................................................................
81
FIGURA 4.31 TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO – PASSO 2 DE 3..................................
81
FIGURA 4.32 TELA PERSONALIZAR INTERVALOS.....................................................
82
FIGURA 4.33 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO CATÓLICA –
RMBH......................................................................................................
82
FIGURA 4.34 TELA SELECIONAR SQL – OPERADOR >.............................................
84
FIGURA 4.35 TELA OPÇÕES DE EXIBIÇÃO.................................................................
85
FIGURA 4.36 MAPA MUNICÍPIOS DA RMBH COM IDH-E MAIOR QUE A MÉDIA
ESTADUAL..............................................................................................
86
FIGURA 4.37 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO CATÓLICA
APOSTÓLICA ROMANA MENOR QUE A MÉDIA ESTADUAL..............
88
FIGURA
4.26
MAPA
PERCENTUAL
DE
ADEPTOS
EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS
EXCETO
OS
MUNICÍPIOS
DA
MESORREGIÃO
DO
VALE
DO
RIO
DOCE...............................................................................................
89
FIGURA 4.39 TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR +....................................
90
FIGURA 4.40 TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO DO CAMPO DE UMA CONSULTA......
91
FIGURA
4.38
MAPA
PERCENTUAL
DE
ADEPTOS
EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS E DE MISSÃO.....................................................
91
FIGURA 4.42 TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR -.....................................
92
FIGURA
4.41
4.43
MAPA
PERCENTUAL
DE
ADEPTOS
EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS
EXCETO
OS
EVANGÉLICOS
DA
ASSEMBLÉIA DE DEUS.................................................................
93
FIGURA 4.44 MAPA MUNICÍPIOS CUJO PERCENTUAL DE EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS É MENOR QUE O DOBRO DO PERCENTUAL
DOS SEM RELIGIÃO............................................................................
94
FIGURA 4.45 TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR /.....................................
95
FIGURA 4.46 MAPA RAZÃO ENTRE O PERCENTUAL DE EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS E O PERCENTUAL DOS SEM RELIGIÃO...............
96
FIGURA 4.47 TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR AND...............................
97
FIGURA 4.48 MAPA MUNICÍPIOS CUJO IDH-R É MENOR QUE A MÉDIA
ESTADUAL
E
O
PERCENTUAL
DE
EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS É MAIOR QUE 10%.................................................
98
FIGURA 4.49 TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR AND COM MAIS DE 2
CONDIÇÕES............................................................................................
99
FIGURA 4.50 MAPA MUNICÍPIOS CUJA ORDEM DE CLASSIFICAÇÃO DO
PERCENTUAL DE ADEPTOS DAS QUATRO PRIMEIRAS
RELIGIÕES É IGUAL À DO ESTADO..................................................
100
FIGURA 4.51 MAPA MUNICÍPIOS CUJO PERCENTUAL DE ESPÍRITAS OU DE
SEM RELIGIÃO É MAIOR QUE 10%.....................................................
102
FIGURA 4.52 TELA SELECIONAR POR SQL – CLASSIFICAÇÃO EM ORDEM
DESCENDENTE...................................................................................
104
FIGURA 4.53 TELA SELECIONAR POR SQL – CONSULTA COM VÁRIOS
OPERADORES.....................................................................................
106
FIGURA 4.54 MAPA MUNICÍPIOS CUJO IDH-R ESTÁ ENTRE OS 25% MAIORES
DE MG E O PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO ESPÍRITA
>= MÉDIA ESTADUAL E <= MÉDIA DA MESORREGIÃO......................
107
FIGURA 4.55 TELA SELECIONAR POR SQL – MUNICÍPIOS DO VALE DO RIO
DOCE......................................................................................................
108
FIGURA 4.56 TELA SELECIONAR POR SQL – CONSULTA COM VÁRIOS
OPERADORES.....................................................................................
110
FIGURA 4.57 VISUALIZAÇÃO DA JANELA DE MAPA: 1..............................................
111
FIGURA 4.58 MAPA MUNICÍPIOS COM PERCENTUAL DE EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS E DE MISSÃO >= MÉDIA DO VALE DO RIO
DOCE E IDH-R OU IDH-E >= 0.85.......................................................
112
FIGURA 4.59 – TELA CONTROLE DE NÍVEIS, TABELA EDITÁVEL ...........................
114
FIGURA 4.60 – TELA COMBINAR OBJETOS UTILIZANDO COLUNA .........................
114
FIGURA 4.61 – TELA AGREGAÇÃO DE DADOS
115
LISTA DE MAPAS
MAPA 2.1 LONDRES – SOHO – 1854 / OCORRÊNCIAS DE ÓBITOS POR CÓLERA.
35
MAPA 2.2 LONDRES – SOHO – 1854 / CENTRO MÉDIO E DISTÂNCIA PADRÃO
DAS OCORRÊNCIAS DE ÓBITO POR CÓLERA.........................................
36
MAPA 2.3 LONDRES – SOHO – 1854 / INVERSO DA DISTÂNCIA AO CENTRO
MÉDIO DAS OCORRÊNCIAS DE ÓBITO POR CÓLERA............................
36
MAPA 3.1 CARTE FIGURATIVE DE L’INSTRUCTION POPULAIRE DE LA FRANCE..
43
LISTA DE TABELAS
TABELA 4.1 ADEPTOS DAS RELIGIÕES EM MINAS GERAIS – 2000.........................
51
TABELA 4.2 CONTEÚDO DA PLANILHA Plan_01.xls...................................................
54
TABELA 4.3 CAMPOS A SEREM CRIADOS NA TABELA MG_MUN.96.tab.................
58
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO .....................................................................................
18
2 BASES TEÓRICAS ..............................................................................
20
2.1
Os sistemas de informações geográficas – GIS ........................... 20
2.1.1 Uma breve história dos GIS .......................................................... 20
2.1.2 As várias definições de GIS .......................................................... 24
2.1.3 A importância e os principais usos dos GIS .................................
26
2.1.4 Sistemas de informações, GIS e CAD .......................................... 28
2.1.5 Modelo teórico dos GIS − A proposta transformacional................
2.2
30
Análise Espacial ............................................................................ 33
2.2.1 Conceituação básica ....................................................................
33
2.2.2 Um exemplo de análise espacial – A epidemia de cólera em
Londres ........................................................................................
34
2.2.3. Questões básicas .......................................................................... 37
2.2.4 A matriz geográfica de Brian Berry ...............................................
38
3 MÉTODOS E TÉCNICAS .....................................................................
41
3.1
Mapas temáticos ..........................................................................
41
3.1.1
Mapeamento coroplético ..............................................................
42
3.1.2 Classificação dos dados ...............................................................
44
3.2
Cartografia analítica .....................................................................
46
4 APLICAÇÕES ......................................................................................
49
4.1
Apresentação ................................................................................
49
4.2
A base de dados numérica ...........................................................
51
4.3
A base de dados digital .................................................................
54
4.3.1 Visualizando a tabela ....................................................................
55
4.3.2 Obtendo informações sobre os objetos geográficos da tabela .....
56
4.3.3 Adicionando dados à tabela .......................................................... 57
4.4
Criando mapas coropléticos .......................................................... 62
4.4.1 Criando uma janela de layout ........................................................ 66
4.4.2 Construindo um mapa a partir de uma área de trabalho ..............
72
4.5
Construindo mapas utilizando consulta por SQL ..........................
78
4.5.1 O operador = .................................................................................
79
4.5.2 O operador > ..........................................................................................
83
4.5.3 O operador < ..........................................................................................
87
4.5.4 O operador <> ........................................................................................ 89
4.5.5 O operador + ..........................................................................................
90
4.5.6 O operador – ..........................................................................................
91
4.5.7 O operador * ...........................................................................................
93
4.5.8 O operador / ............................................................................................ 94
4.5.9 O operador AND ....................................................................................
96
4.5.10 O operador OR ......................................................................................
100
4.5.11 Consultas utilizando diversos operadores ..................................... 102
4.6
Combinando objetos utilizando coluna .........................................
5
CONSIDERAÇÕES FINAIS .......................................................... 116
REFERÊNCIAS .......................................................................................
113
118
18
1 INTRODUÇÃO
A necessidade de tomada de decisões sobre questões de variadas origens
tem levado pessoas de diversos campos da ciência a buscar programas de
computador que possibilitem a criação de mapas e a conseqüente produção de
conhecimento. Se, por um lado, a elaboração de mapas mais sofisticados permite o
acesso a previsões, tendências e simulações, muitos daqueles que procuram um
auxílio nessa vertente da geografia não possuem a habilidade necessária para
manipular os programas que possibilitam o acesso a tais avanços. Muitas vezes,
essa inaptidão é causada pela existência de manuais, estruturados com enfadonha
linguagem técnica, que não estimulam o interesse do leitor.
A elaboração de um manual de linguagem acessível, com exemplos simples e
capazes de levar qualquer leitor, com conhecimentos básicos da área de
informática, a elaborar os passos elementares da construção de mapas através de
um programa de computador facilitaria a inclusão de pessoas que possuem o desejo
de aprender a manipular tais de aplicativos à área do geoprocessamento.
Dessa forma, esse trabalho tem por objetivos: (1) a elaboração de uma
instrução programada para a confecção de mapas coropléticos utilizando-se um
software de desktop mapping, o MapInfo Professional 7.0; (2) a organização de uma
base de dados-exemplo para ser utilizada ao longo da execução da instrução
programada; (3) a apresentação de uma revisão bibliográfica sobre os sistemas de
informações geográficas e a análise espacial.
Assim, no capítulo 2, é elaborada uma revisão bibliográfica sobre as bases
teóricas dos sistemas de informações geográficas, apresentando uma breve história
de sua origem e de seu desenvolvimento, as várias definições para o termo, sua
19
importância e principais usos, bem como os pontos comuns entre os sistemas de
informações/CAD/GIS e o modelo transformacional. Além dos itens expostos,
também são apresentados, no capítulo 2, o conceito de análise espacial, um
exemplo clássico de sua aplicação e as questões básicas abordadas por esse
estudo, bem como a matriz geográfica de Brian Berry − um modelo para o
processamento e a análise de fatos geográficos.
A seguir, no capítulo 3, é feita uma breve discussão sobre os mapas
estatísticos, com destaque para o mapeamento coroplético. Ainda neste capítulo, o
cenário do surgimento da cartografia analítica é descrito e um pouco da história de
seu líder intelectual, Waldo Tobler, é apresentada. O tipo de abordagem adotada por
esse seguimento da cartografia é também indicado.
Finalmente, no capítulo 4, parte principal deste trabalho, é exposta a filosofia
envolvida
no
desenvolvimento
do
MapInfo
Professional,
são
descritos,
detalhadamente, os passos básicos para a criação de mapas utilizando-se esse
aplicativo e são propostos alguns exemplos de consultas por SQL.
20
2 BASES TEÓRICAS
2.1 Os sistemas de informações geográficas − GIS
2.1.1 Uma breve história dos GIS
Longley et al. (2001) descrevem que a evolução dos GIS ocorreu a partir da
década de 1960, paralelamente ao desenvolvimento da computação nas mais
diversas áreas. Nos primórdios, pesquisadores de universidades e de agências
estatais pensaram em aplicar os recursos de bancos de dados gerenciados por
computador à criação de mapas, reduzindo os custos e o tempo de sua elaboração.
Também nessa década, o sensoriamento remoto digital substituiu as câmeras de
filmes convencionais dos primeiros satélites militares da década de 50. Muitas das
inovações tecnológicas dos GIS foram impulsionadas pela necessidade de
aplicações militares.
Rhind citado por Martin (1996) destaca que, nas tentativas iniciais de
construção de mapas, utilizando-se computadores, poucos cartógrafos profissionais
ou geógrafos se envolveram na tarefa. Os eventos iniciais ocorreram em aplicações
voltadas para a geologia, a geofísica e as ciências ambientais.
Korte (1997) acrescenta que o início da difusão do uso dos GIS somente
ocorreu nos anos de 1980, quando o custo dos equipamentos de informática
21
diminuiu, com o conseqüente surgimento do computador pessoal, e possibilitou o
florescimento de uma indústria de software.
A definição de uma linha do tempo com os principais eventos ocorridos na
breve história dos GIS, acompanhada de um resumo explicativo, foi explorada por
Sanjay, Muki e Dodge (2000) e por Longley et al. (2001). A figura 2.1, organizada
segundo três períodos distintos, foi elaborada a partir dessas duas sínteses com o
objetivo de proporcionar a observação de alguns eventos que se destacaram ou que
1959
Definição do MIMO
1963
1964
1965
Início do desenvolvimento do CGIS
Criação do Harvard Lab.
Desenvolvimento do SYMAP
1967
Desenvolvimento do DIME
1969
Fundação da ESRI e da Intergraph
1972
Lançamento do primeiro satélite Landsat
1979
Desenvolvimento do ODYSSEY GIS
1981
1982
Lançamento do ArcInfo
Fundação da SPOT
1985
1986
Projeto GPS tornou-se operacional
Fundação da MapInfo
1988
Estabelecido o NCGIA
1991
Publicação do GIS Big Book
1995
1996
Lançamento do MaPinfo Professional para Windows
Introdução de produtos Internet GIS
2000
Os GIS alcançam 1 milhão de usuários
ERA DA
UTILIZAÇÃO
ERA DA COMERCIALIZAÇÃO
ERA DA INOVAÇÃO
contribuíram para o desenvolvimento dos GIS.
FIGURA 2.1 – LINHA DO TEMPO DOS GIS: EVENTOS QUE SE DESTACARAM
FONTE: Longley et al. (2001) e Sanjay, Muki e Dodge (2000)
22
O primeiro momento explicitado na figura 2.1 distingue-se pelo caráter da
inovação. Waldo Tobler, notável geógrafo norte-americano e formulador da “Primeira
Lei da Geografia”, definiu, em 1959, o MIMO, um modelo simples para a utilização
do computador em cartografia. Os princípios desse sistema continham os
elementos-padrão encontrados nos softwares de GIS e, segundo Abreu (1995), a
partir de então, as obras de Tobler deram sustentação e base teórica para grande
parte do que se desenvolve atualmente em GIS. No ano de 1963, ocorreu o início do
desenvolvimento do CGIS, Canada Geographic Information System, sistema criado
para a análise do inventário nacional de terras canadenses. Esse software, pioneiro
em muitos aspectos dos GIS, foi planejado mais como um instrumento de
mensuração e de geração de informação tabulada, do que como uma ferramenta de
mapeamento. No ano seguinte, foi criado o Laboratório de Harvard para
Computação Gráfica, importante centro de pesquisas e fonte de programas
pioneiros em manipulação de dados espaciais. Em 1965, foi desenvolvido, pelo
Northwestern Technology Institute, e finalizado pelo Laboratório de Harvard, o
SYMAP, Synagraphic Mapping System. Esse aplicativo, de acordo com Martin
(1996), é um representante da primeira geração de sistemas de mapeamento por
computador e foi amplamente utilizado. Dois anos mais tarde, em 1967, foram
desenvolvidos, pelo Bureau of Census dos Estados Unidos, uma estrutura de dados
e um banco de dados de endereços e ruas, denominados DIME-GDF, Dual
Independent Map Encoding – Geographic Database Files, para o então futuro censo
de 1970. Em 1969, foram fundadas duas empresas que, posteriormente, tornar-seiam entidades comerciais mundialmente conhecidas: a ESRI – Enviromental
Systems Research Institute − e a Intergraph. Em 1972, foi lançado o primeiro
Landsat, sistema de satélite de sensoriamento remoto civil, originalmente
23
denominado de ERTS-1. No final da década de 70, no ano de 1979, foi desenvolvido
pelo laboratório de Harvard o ODYSSEY GIS, sistema baseado no formato vector.
O segundo período distingue-se pela comercialização. No início da década de
80, precisamente no ano de 1981, foi lançado o software ArcInfo pela ESRI. O
ArcInfo, implementado para minicomputadores e baseado no modelo vector e
relacional de base de dados, foi um dos primeiros GIS comerciais e estabeleceu um
novo padrão para a indústria. O ano de 1982 foi a data de fundação da SPOT, uma
das primeiras companhias comerciais estabelecidas para distribuir informação
geográfica a partir de satélites de observação da Terra, em escala mundial. O
Projeto GPS, Global Positioning System, tornou-se operacional em 1985 e
atualmente é uma das principais fontes de dados para navegação, trabalho de
campo e mapeamento. A Corporação MapInfo foi formada em 1986 e o software por
ela implementado, o MapInfo Professional para Windows, lançado no mercado a
partir de 1995, tornou-se um dos mais importantes produtos de desktop-mapping .
Em 1988, foi estabelecido nos Estados Unidos o NCGIA, National Center for
Geographic Information and Analysis, que recebeu um fundo superior a nove
milhões de dólares para promover o avanço na teoria, nos métodos e nas técnicas
de análise da informação geográfica, através de pesquisa baseada nos GIS. O
NCGIA foi estabelecido por meio de um consórcio entre a Universidade da
Califórnia, em Santa Bárbara, a Universidade Estadual de Nova York, em Buffalo, e
a Universidade do Maine, em Orono. No primeiro ano da década de 1990, foi
publicada a obra Geographical Information Systems: principles and aplications, da
autoria de David J. Maguire, Michael Goodchild e David W. Rhind. Essa publicação é
composta de dois volumes e foi denominada informalmente de GIS Big Book. Em
1996, várias companhias, especialmente Autodesk, ESRI, Intergraph e MapInfo
24
lançaram, quase que simultaneamente, uma nova geração de produtos com base na
Internet.
O terceiro período, apontado como o da utilização, teve início no ano 2000,
quando se contabilizaram mais de um milhão de usuários e, talvez, cinco milhões de
usuários eventuais dos GIS.
2.1.2 As várias definições de GIS
O termo Geographic Information System – GIS, ou na língua portuguesa
Sistemas de Informações Geográficas – SIG, pode denominar: a tecnologia de
computação orientada geograficamente; sistemas integrados utilizados em diversas
aplicações;
uma
nova
disciplina.
Maguire
(1991)
apresenta,
além
das
denominações acima, uma seleção de conceitos para os GIS segundo vários
autores. Nessa seleção de definições, DoE considera que GIS “são sistemas para
captura, armazenamento, checagem, manipulação e apresentação de dados que
são espacialmente referenciados à Terra”. Aronoff afirma que GIS são “qualquer
conjunto de procedimentos manuais ou baseados em computador usado para
armazenar e manipular dados referenciados geograficamente”. Parker os determina
como “uma tecnologia da informação que armazena, analisa e apresenta dados
espaciais e não-espaciais”. Dueker os descreve como “um caso especial de
sistemas de informações no qual a base de dados consiste de observações sobre
feições distribuídas espacialmente, atividades, ou eventos, que são definidos no
espaço como pontos, linhas ou áreas. Um GIS manipula dados desses pontos,
25
linhas e áreas para recuperar dados de consultas e análises ad hoc”. Smith et al.
descrevem GIS como “sistemas de banco de dados no qual a maioria dos dados é
indexada espacialmente, e sobre os quais um conjunto de procedimentos é operado
com o objetivo de responder a consultas sobre entidades espaciais da base de
dados”. Ozemoy, Smith e Sicherman os definem como “um conjunto de funções
automatizadas que proporciona, a profissionais, capacidades avançadas de
armazenamento, recuperação, manipulação, e apresentação de dados localizados
geograficamente”. Burrough os considera como “um poderoso conjunto de
ferramentas para coletar, armazenar, recuperar a qualquer hora, transformar e
apresentar dados espaciais do mundo real ”. Cowen os descreve como “sistemas de
suporte à decisão envolvendo a integração de dados referenciados espacialmente
em um ambiente de solução de problemas”. Koshkariov, Tikunov e Trofimov definem
GIS como “sistemas com avançadas capacidades de geo-modelagem”. Devine e
Field os apresentam como “uma forma de MIS – Management Information System –
que permite apresentar mapas de informações gerais”.
Longley et al. (2001) propõem outras definições para os GIS, utilizando como
foco o ponto de vista de diferentes grupos de pessoas. Para o público em geral os
GIS são contêineres de mapas no formato digital. Para planejadores, grupos de
comunidades e tomadores de decisão os GIS são um programa de computador para
a solução de problemas geográficos. Para cientistas de gerenciamento e
pesquisadores de operações os GIS são sistemas de apoio à decisão espacial. Para
gerentes de serviços públicos, funcionários dos sistemas de transportes e gerentes
de recursos os GIS são definidos como um inventário mecanizado de construções e
feições distribuídas geograficamente. Para cientistas e pesquisadores os GIS são
um instrumento que revela aquilo que, de outra forma, é invisível na informação
26
geográfica. Para cartógrafos, planejadores e gerentes de recursos, os GIS são um
instrumento para manipulação de dados geográficos que seria tediosa, cara ou
imprecisa se executada manualmente.
Alternativamente à perspectiva dos GIS qualificados de acordo com o grupo
aos quais as pessoas se inserem, Longley et al. (2001) afirmam que os GIS são uma
classe especial dos sistemas de informação que informam não somente sobre
eventos, atividades e objetos, mas também onde tais eventos, atividades e objetos
acontecem ou existem.
Câmara et al. (1996) conceituam os GIS como sistemas automatizados que
se utiliza para armazenar, analisar e manipular dados geográficos, ou seja, dados
que representam objetos e fenômenos em que a localização geográfica é uma
característica inerente à informação e indispensável para analisá-la.
Maguire (1991) enfatiza que, embora existam vários conceitos de GIS, grande
parte das definições aqui expostas possui um ponto em comum: os GIS são
sistemas que lidam com informações geográficas. Essa característica dos GIS é
uma das razões que os tornaram tão importantes nas últimas décadas.
2.1.3 A importância e os principais usos dos GIS
A popularização do uso de computadores e a sua conexão através da criação
de redes de rápido acesso bem como o desenvolvimento e a disseminação dos
sistemas de telecomunicações (Naisbitt, 1994 e Castells, 2002) foram alguns dos
fatores que facilitaram o acréscimo da produção e do armazenamento de dados de
27
várias áreas do conhecimento ocorridos nas últimas décadas do século XX. Grande
parte das organizações particulares e governamentais dedicou seus esforços ao
cadastramento de dados e à informatização de rotinas essenciais à eficácia e
eficiência desses serviços. Se por um lado, o manuseio e a armazenagem dos
diversos tipos de dados tornaram-se um processo cada vez mais simplificado e
acessível à grande parte dos usuários, tanto pelas possibilidades oferecidas pelo
desenvolvimento de novos softwares, quanto pela criação de novos equipamentos, o
mesmo não ocorreu com a integração desses dados. Os GIS, pela sua capacidade
de estabelecer conexão entre vários conjuntos de dados a partir da referência
geográfica, ou seja, pela sua característica intrínseca de lidar com a localização
geográfica e possibilitar encontrar um denominador comum para a dificuldade de
integração de dados oriundos de diversas fontes, são uma solução para o problema
(CARVALHO, PINA e SANTOS, 2000).
A possibilidade de produzir conhecimento é uma das contribuições dos GIS
para a solução de problemas de natureza social, econômica, ambiental ou científica,
em escala local, nacional ou global (Maguire, 1991). O planejamento estratégico, o
planejamento regional e urbano, a análise ambiental, as pesquisas de mercado, as
modelagens e simulações e as sínteses regionais baseadas na matriz de Brian Berry
são alguns exemplos dos principais usos dos GIS listados por Abreu (1995).
Um outro exemplo do uso dos GIS, significativo sob o ponto de vista
humanitário, foi o do auxílio no resgate de vítimas após a inundação de grande parte
da cidade de Nova Orleans, decorrente da passagem do furacão Katrina em
setembro de 2005. A escassez de elementos que identificassem ou localizassem
edificações onde pessoas poderiam ter se refugiado ou esperariam por socorro, já
que placas de sinalização ficaram submersas ou se perderam, foi em parte superada
28
pelo auxílio de voluntários: jovens estudantes que produziram mapas em tempo real
com o auxílio de equipamentos de GPS, sistemas de informações geográficas
instalados em computadores e impressoras portáteis. Esses mapas subsidiaram
tanto o trabalho de busca e salvamento de vidas humanas, quanto o fornecimento e
a distribuição de alimentos e de produtos de primeira necessidade.
1
2.1.4 Sistemas de informações, GIS e CAD
As características dos objetos ou eventos existentes no mundo real podem
ser classificadas de acordo com duas propriedades: a espacial e a de atributo. O
elemento espacial indica a localização do objeto ou do evento de acordo com um
sistema de coordenadas geográficas. O elemento de atributo identifica as outras
características desse objeto ou evento, excetuando as de localização. Um objeto
geográfico, por exemplo, as fronteiras administrativas como os limites municipais,
tem a sua propriedade espacial definida pelas coordenadas geográficas que o
localizam. Por sua vez, os dados referentes ao censo demográfico de cada
município são dados de atributo, não-locacionais ou estatísticos (MAGUIRE, 1991).
Os sistemas CAD, computer aided design, foram concebidos para auxiliar no
projeto de criação de novos objetos e são amplamente utilizados no campo da
arquitetura e da engenharia. Korte (1997) complementa que esses sistemas
possuem elementos gráficos para a definição de pontos, linhas, polilinhas, círculos,
textos e símbolos que podem ser referenciados a um sistema de coordenadas
1
Relato proferido pelo Professor João Francisco de Abreu, em outubro de 2005, após participação no
43rd Annual Conference of the Urban and Regional Information Systems Association - URISA -,
durante a qual voluntários do resgate às vítimas da catástrofe prestaram depoimento.
29
geográficas e que seus dados são organizados na forma de camadas. Martin (1996)
define que se um sistema CAD é aplicado na produção de mapas ele denomina-se
CAM, computer-aided mapping.
Os sistemas CAD-CAM possuem a característica de lidar com dados
georreferenciados, Contudo, possuem conexões rudimentares com a base de
dados, lidam com pequenas quantidades de dados e não possibilitam responder a
questões que necessitem relações de análise espacial (KORTE, 1997).
Por sua vez, nos GIS a realidade é representada como um conjunto de
feições geográficas, definidas de acordo com os dois elementos de dados. O
elemento de dado geográfico ou locacional é usado para referenciar o elemento de
dado de atributo (Maguire, 1991). Taylor (1991) complementa que os GIS possuem
um componente de CAD, mas nem todo CAD possui componentes de GIS.
Na definição de David Martin:
Os sistemas de informações são produtos de software
complexos desenvolvidos para representar um aspecto
particular do mundo real em um computador, usualmente com
o objeto gerenciado de maneira mais eficiente que na
realidade. Esses sistemas oferecem a facilidade de manipular e
analisar aspectos de dados em um modelo e frequentemente
utilizam dispositivos de hardware especializados, gerenciados
por aplicações particulares. (MARTIN, 1996, p.29, tradução
nossa)
Os GIS são um tipo particular dos sistemas de informações, pois possuem a
capacidade de representar, manipular e analisar dados que representam uma
realidade geográfica.
30
2.1.5 Modelo teórico dos GIS − A proposta transformacional
A descrição das estruturas e funções dos GIS engloba a exposição sobre os
subsistemas: de aquisição e pré-processamento de dados, de análise de dados e
de apresentação de dados. A discussão sobre essas estruturas encerra uma análise
orientada sob a ótica tecnológica e é a configuração de trabalho conceitual mais
difundida a respeito dos sistemas de informações geográficas. Uma análise
detalhada abrangendo a estrutura e as funcionalidades dos GIS está presente em
Muzzarelli ( 2003).
Buscando desenvolver uma estrutura teórica para os sistemas de informações
geográficas que não envolvesse o enfoque orientado por tarefas ou por funções,
reflexo das raízes tecnológicas de seu desenvolvimento, Martin (1996) propõe uma
análise da maneira pela qual os dados são transformados em um modelo digital do
mundo real.
A proposta desse modelo de sistemas de processamento de dados
geográficos não pretende descrever um sistema de software específico de GIS e
nem busca se aplicar a uma estrutura de dados particular, seja esta espacial ou de
atributo. Pelo contrário, visa ser um modelo dos processos que devem manipular
dados geográficos digitais e sugere que os sistemas reais devem executar todas ou
algumas das principais transformações em maior ou menor grau. Contudo, somente
aqueles sistemas que possuírem a capacidade de entrada, de manipulação e de
saída de dados espaciais digitais serão considerados GIS nesse contexto.
O princípio fundamental da proposta do modelo transformacional foi
configurado por cartógrafos que buscavam estabelecer os relacionamentos entre o
31
mundo e o mapa como um modelo deste mundo. O processo de produção do mapa
analógico é modelado como uma série de transformações entre o mundo real, os
dados brutos, o mapa e a imagem do mapa (figura 2.2).
Mundo
Real
T1
Coleta de
dados
Dados
Brutos
T2
Mapa
Entrada
de dados
T3
Imagem
do Mapa
Apresentação
de dados
FIGURA 2.2 – ETAPAS DA TRANSFORMAÇÃO NO PROCESSO CARTOGRÁFICO TRADICIONAL
A importância das transformações T1, T2 e T3 é que, nas etapas da
transformação do processo cartográfico tradicional, elas controlam a quantidade de
informações transmitidas de uma etapa para a posterior. Nesse modelo, o cartógrafo
tem a função de delinear a melhor aproximação de uma transformação ideal,
envolvendo um mínimo de perda de informação.
No contexto dos GIS, a visão de sua operação baseada em transformações,
apresentada na figura 2.3, introduz uma etapa adicional específica desse tipo de
sistema de informações. Nesse modelo, a transformação T1 coleta dados brutos do
mundo real, por exemplo, através de mensurações em trabalhos de campo ou do
resultado do censo demográfico. Os dados coletados através de T1 não
necessariamente estarão no formato apropriado. A etapa T2 provê a transformação
dos dados brutos coletados em uma base de representação digital do mundo real. A
etapa T3, transformação adicional específica e interior aos GIS, emprega uma
extensa coleção de operações de manipulação de dados e os armazena.
Finalmente, a transformação T4, última etapa do modelo, comunica os dados
32
manipulados por T3 através de diversos formatos; dentre estes pode ser citada a
forma de tabelas ou de imagens gráficas.
GIS
Manipulação
de dados
Mundo
Real
T1
Coleta de
dados
Dados
Brutos
T2
Modelo
de
dados
Entrada
de dados
T4
T3
Saída de
dados
Dados
de saída
FIGURA 2.3 – UMA VISÃO DA OPERAÇÃO DOS GIS BASEADA EM TRANSFORMAÇÕES
Um dos maiores benefícios potenciais dos GIS é a aplicação de uma
poderosa tecnologia de manipulação de dados para a solução de problemas que,
antes da difusão do uso de computadores, parecia inalcançável devido ao amplo
volume de dados envolvidos e ao tempo necessário para o seu processamento.
Atualmente, a solução de tais problemas, sanadas as dificuldades do trabalho
exaustivo e enfadonho pelo uso de instrumentos adequados, implica na utilização de
métodos de análise espacial.
33
2.2 Análise Espacial
2.2.1 Conceituação básica
Longley et al. (2001) apresenta a idéia essencial do conceito de análise
espacial e um caso clássico de seu uso. As várias definições de análise espacial
expressam a idéia de que a informação de localização é fundamental. Um processo
de análise que não considere as localizações não pode ser definido como análise
espacial. Nesse contexto, o conceito de análise espacial pode ser expresso como
“um conjunto de métodos cujos resultados variam quando a localização dos objetos
analisados varia”. De tal modo, o cálculo da média de peso, em quilogramas, ou o
da média salarial, expressa em reais, de certo grupo de pessoas não é considerado
análise espacial, pois nessa avaliação a variável localização dos indivíduos não é
necessária. Por outro lado, o cálculo do centro de população do Estado de Minas
Gerais é análise espacial porque o resultado final está sujeito ao conhecimento da
localização de todos os habitantes dessa unidade da federação.
Os GIS são uma plataforma ideal para a análise espacial, já que sua estrutura
de dados permite armazenar e manipular os dados de localização de objetos,
propriedade especificada no modelo da operação dos GIS baseado em
transformações. Entretanto, alguns métodos de análise espacial foram estabelecidos
e executados à mão ou pelo uso de instrumentos rudimentares, como uma régua,
anteriormente ao surgimento dos sistemas de informações geográficas.
34
2.2.2 Um exemplo de análise espacial – A epidemia de cólera em Londres
Um exemplo clássico do uso de análise espacial é o da comprovação, pelo
médico Dr. John Snow, de que a cólera se transmite pelo consumo de água
contaminada, hipótese contrária à crença de então, segundo a qual a doença seria
transmitida pelo resultado da exposição a vapores emanados da matéria em
putrefação, conhecidos sob a denominação genérica de miasma. No ano de 1854,
uma epidemia de cólera se alastrou pelo bairro de Soho, na cidade de Londres.
Intuitivamente, o Dr. Snow esboçou um mapa da localização das ocorrências de
óbito naquele bairro. A existência de uma bomba d’água pública, próxima a uma
área de grande concentração dos casos por ele assinalados, levou-o a inferir sobre
a verdadeira causa da epidemia: a água contaminada. O fornecimento de água
proveniente daquela bomba foi interrompido e o surto da doença, controlado.
(LONGLEY et al., 2001).
Em meados do século XIX, logicamente, os sistemas de informações
geográficas não estavam disponíveis para auxiliar na busca pelo controle do surto
daquela doença. Todavia, atualmente pode-se utilizar um software de GIS e,
conseqüentemente, aplicar um método de análise espacial ao estudo realizado pelo
Dr. Snow. Os mapas 2.1, 2.2 e 2.3, resultado dessa aplicação, indicam como os GIS
e a análise espacial podem contribuir para a solução de problemas que têm como
dado essencial a informação da localização.
O mapa 2.1 foi construído a partir da utilização do software MapInfo 7.0,
adotando-se como referencial o mapa criado pelo médico sanitarista.
35
MAPA 2.1 – LONDRES, SOHO, 1854 - OCORRÊNCIAS DE ÓBITO POR CÓLERA
FONTE: Cheffins, C. F., Lith, Southhamptom, London
BASE CARTOGRÁFICA: Carvalho, I. F.
Ao mapa das ocorrências de óbitos por cólera foram adicionados novos
elementos. Cada ocorrência de óbito desse mapa possui suas coordenadas
geográficas. A partir desses dados locacionais e das fórmulas de estatística espacial
descritas em Gerardi e Silva (1981) foram calculadas as coordenadas do centro
médio e o valor da distância-padrão. Posteriormente, essas novas informações
foram inseridas e deram origem ao mapa 2.2. A localização do centro médio das
ocorrências de óbito por cólera apresentou-se bastante próxima à localização da
bomba d’água que estava contaminada. Por sua vez, o mapa 2.3 apresenta, em três
dimensões e de uma forma mais sofisticada, a concentração de óbitos próxima à
mesma bomba d’água.
36
MAPA 2.2 – LONDRES, SOHO, 1854 - CENTRO MÉDIO E DISTÂNCIA-PADRÃO DAS
OCORRÊNCIAS DE ÓBITO POR CÓLERA
FONTE: Cheffins, C. F., Lith, Southhamptom, London
BASE CARTOGRÁFICA: Carvalho, I. F.
MAPA 2.3 – LONDRES, SOHO, 1854 - INVERSO DA DISTÂNCIA AO CENTRO MÉDIO DAS
OCORRÊNCIAS DE ÓBITO POR CÓLERA
FONTE: Cheffins, C. F., Lith, Southhamptom, London
BASE CARTOGRÁFICA: Carvalho, I. F.
37
2.2.3. Questões básicas
O que é?
Por onde ir?
Qual o
padrão?
O que
mudou?
Onde?
O que
acontece se?
Quando?
Por que
ocorre?
.
FIGURA 2.4 – QUESTÕES BÁSICAS DA ANÁLISE ESPACIAL
FONTE: Abreu (2004)
Abreu (2004) indica as questões básicas tratadas pela análise espacial (figura
2.4). Aplicando-se tais questões, por exemplo, ao evento do surto de cólera de 1854,
em Londres, obteremos as respostas seguintes. A resposta à questão onde? indica
a localização do evento, nesse caso, Londres, no bairro de Soho. A questão
quando? teria como resposta o ano de 1854. O que é? determinaria o surto de
cólera. Qual o padrão? indicaria uma concentração maior de casos de óbitos
próxima a uma determinada área de Soho. Por onde ir? direcionaria a procura por
um fator determinante da doença e que estivesse próximo à área de maior
concentração de óbitos, nesse exemplo, uma bomba d’água. A questão por que
ocorrem? (inúmeros óbitos) seria respondida pela contaminação da água ingerida
pelos consumidores que utilizavam aquela fonte. O que acontece se? indicaria que,
caso o fornecimento de água dessa determinada bomba fosse cortado, os seus
38
consumidores não teriam mais contato com a água contaminada. Finalmente, a
questão o que mudou? apontaria a tendência da diminuição dos casos da doença,
naquela área da cidade, em 1854.
Além das questões básicas tratadas, um outro item relevante a ser enfatizado
em análise espacial é a matriz geográfica de Brian Berry.
2.2.4 A matriz geográfica de Brian Berry
De acordo com Abreu (1995), Brian Berry estabeleceu um modelo de matriz
para o processamento e a análise de fatos geográficos e a denominou de matriz
geográfica.
LUGARES
CARACTERÍSTICAS
Coluna j
Célula ij
Linha i
Caixa ou submatriz
FIGURA 2.5 – MATRIZ GEOGRÁFICA
FONTE: Berry (1968, p.27)
39
Berry (1968) define que um fato geográfico refere-se ao valor de uma
característica de um determinado lugar. De acordo com essa definição, o valor da
população do município de Belo Horizonte e do IDH − índice de desenvolvimento
humano − do município de Betim são exemplos de fatos geográficos.
A matriz geográfica de Berry, representada na figura 2.5, é formada por linhas
e colunas. Cada linha corresponde a uma característica e cada coluna refere-se a
um lugar. A interseção de uma linha e de uma coluna dessa matriz define uma
célula; cada célula é preenchida por um fato geográfico.
Dessa forma, uma coluna da matriz geográfica representa o conjunto de
características de um lugar. Por sua vez, uma linha da matriz geográfica representa
uma característica coletada de vários lugares.
Berry (1968) e Abreu (1995) acrescentam que, a partir de uma matriz
geográfica, é possível estabelecer algumas abordagens de análise regional. Uma
coluna, ou parte dela, possibilita o estudo da associação de características de um
lugar, ou seja, o inventário locacional. Uma linha, ou parte dela, permite o estudo da
distribuição espacial. A comparação de duas ou mais colunas leva ao estudo da
diferenciação regional. A comparação de duas ou mais linhas possibilita o estudo de
covariação ou associação espacial. O estudo de uma submatriz, empregando as
abordagens anteriormente descritas, pode conduzir à identificação de casos que não
seguem o padrão regional.
É relevante ressaltar que as abordagens citadas referem-se a fatos
geográficos observados em um determinado período de tempo, ou seja, a matriz
geográfica deve ser preenchida com fatos geográficos coletados em um mesmo
recorte temporal. Todavia, a construção de matrizes geográficas relativas a períodos
distintos, conforme ilustrado na figura 2.6, possibilita análises da variação dos
40
inventários locacionais, das distribuições espaciais, das diferenciações regionais e
das associações espaciais.
TEMPO 1
TEMPO 2
Linhas
Passado
TEMPO 3
Características
Linhas
Lugares
Colunas
Linhas
Presente
FIGURA 2.6 – MATRIZES NO TEMPO
FONTE: Berry (1968, p.30 ) e Abreu (1995, p.155)
41
3 MÉTODOS E TÉCNICAS
3.1 Mapas temáticos
Nas concepções básicas da cartografia analítica, os mapeamentos temáticos
são caracterizados como estatísticos (ABREU, 2004). Raisz (1969) conceituou e
estabeleceu vários exemplos de mapas estatísticos. As idéias expostas nesta parte
do trabalho são um breve resumo do que foi apresentado pelo autor em sua obra.
Àqueles que desejam se aprofundar no tema, recomenda-se a leitura completa
dessa fonte de pesquisa.
A cartografia especial é dividida em três grupos: os diagramas, os
cartogramas e os mapas estatísticos.
Os mapas estatísticos são aqueles que apresentam em sua distribuição,
variação em valor, quantidade ou densidade. Alguns exemplos desse tipo de mapa
são os mapas pontilhados, os mapas com diagramas individuais, os mapas
isopléticos e os mapas coropléticos.
A elaboração de uma instrução programada sobre a criação de mapas,
utilizando um software de desktop mapping, objetivo principal desta dissertação,
utiliza o mapeamento coroplético em muitos de seus exemplos. Por essa razão, será
apresentado a seguir um destaque para o tema.
42
3.1.1 Mapeamento coroplético
O mapeamento coroplético foi introduzido no início do século XIX e um dos
primeiros a empregá-lo foi o Barão Charles Dupin, em 1826. O mapa desenvolvido
por Dupin, “Carte figurative de l’instruction populaire de la France”, mapa 3.1, tratava
da alfabetização na França e estabelecia uma ordem visual crescente atribuindo
valores mais escuros aos departamentos daquele país que possuíssem menor
número de crianças na escola. A observação desse mapa manifesta a concepção
metafórica da origem desse tipo de mapeamento. Os departamentos com maior
número de crianças na escola seriam iluminados pela luz do conhecimento,
enquanto que nas partes mais escuras reinariam as trevas da ignorância. (PALSKY,
2004)
43
MAPA 3.1 - CARTE FIGURATIVE DE L’INSTRUCTION POPULAIRE DE LA FRANCE
FONTE: Friendly, 2005
Entretanto, Crampton (2003) afirma que o termo coroplético nunca foi
empregado por Dupin para descrever seu trabalho. Essa designação só seria
utilizada cerca de um século mais tarde pelo geógrafo americano John K. Wright,
para definir esse tipo de mapa.
Martinelli (1991 e 1998) complementa que a denominação proposta por
Wright advém do grego choros, lugar, e plethos, quantidade, e que o método
coroplético
estabelece que a ordem dos valores relativos, agrupados em classes
significativas, seja transcrita seguindo uma ordem visual das cores, indo das
mais claras até as mais escuras, ou seguindo uma ordem visual construída
44
com texturas, que vão também das mais claras até as mais escuras.
(MARTINELLI, 1998, p.92)
Raisz (1969) enfatiza que o método coroplético não deveria se limitar a
divisões administrativas, já que um mapa sobreposto por uma grade na qual ao valor
de cada célula poder-se-ia associar uma cor de acordo com classes também poderia
ser considerado um mapa coroplético. Por sua vez, Robinson (1969) expõe que
quanto menor forem as unidades de área adotadas, mais revelador será o mapa
coroplético.
Apesar de Wright citado por Crampton (2003) ter advertido que o método
coroplético esconde uma considerável variação interna, se as áreas adotadas forem
muito grandes, e Martinelli (2003) ter indicado que o seu uso seria mais adequado
para valores relativos como, por exemplo, as densidades, as porcentagens ou
proporções, do que para valores absolutos, esse método é uma forma comum de
mapeamento e é uma opção disponível em grande parte dos sistemas de
informações geográficas.
Além de se considerar o tamanho das unidades de área em um mapeamento
coroplético, deve-se também ponderar sobre o critério de classificação dos dados.
3.1.2 Classificação dos dados
O mapeamento coroplético de um mesmo conjunto de dados pode apresentar
diferentes resultados, de acordo com o critério de classificação utilizado. Krygier e
Wood (2005) organizaram um cenário comparativo de alguns critérios de
45
classificação de dados. A figura 3.1 e o quadro 3.1 sintetizam as idéias desses dois
autores sobre o assunto.
FIGURA 3.1 – CROQUI COMPARATIVO DE CRITÉRIOS DE CLASSIFICAÇÃO DE DADOS - IDH-M
DOS MUNICÍPIOS DE MINAS GERAIS, 2000
Fonte dos Dados: PNUD, IBGE, FJP
Base Cartográfica: Lab. GIS I – PUC Minas/ TIE – ABREU, J.F.
Arte Final/MapInfo: CARVALHO, I. F.
46
QUADRO 3.1
CRITÉRIOS DE CLASSIFICAÇÃO DE DADOS
Classificação
Definição
Características
Possíveis
Problemas
Quantil
Inclui o mesmo número
de valores de dados
em cada classe
Nunca terá classes
vazias, ou classes com
poucos ou muitos
valores
Intervalo igual
A diferença entre o
valor superior e o
inferior de cada classe
é praticamente o
mesmo
Quebra natural
Busca minimizar, em
cada classe, as
diferenças entre os
valores e maximizar a
diferença entre os
valores de classes
diferentes
- Facilmente
interpretado pelos
leitores
- Úteis para a
comparação entre uma
série de mapas
- Pode servir como um
esquema de
classificação padrão,
pois trata com cuidado
a distribuição de dados
- Baseia-se na análise
de agrupamentos ou
cluster analysis
Bom resultado para
estudos específicos
Inclui valores similares
em classes distintas ou
valores muito
diferentes em uma
mesma classe
Pode resultar em
classes vazias ou em
casos nos quais a
maioria dos dados
esteja distribuída em
uma ou duas classes
Não foram detectados
problemas relevantes
As classes são
definidas de acordo
com um critério
estabelecido
FONTE: Krygier e Wood (2005), adaptado pela autora
Personalizada
Pode ser um critério de
classificação pobre
É importante enfatizar que a classificação de dados ou o estabelecimento de
classes é fundamental nos mapeamentos coropléticos. O ideal é que o
estabelecimento de classes obedeça a um sistema de taxonomia numérica ou
divisão/agrupamento de dados de forma científica (cluster analysis). (ABREU, 2004)
3.2 Cartografia analítica
No final da década de 1950, e na década seguinte, a abordagem
predominante na geografia foi a teorético-quantitativa. Amorim Filho (1987) sintetiza
esse paradigma como uma proposta que utiliza o método científico para identificar
regularidades nos fenômenos espaciais e obter níveis de generalização e de
47
explicação elevados, com vista à criação de modelos e de teorias bem como
objetivando possibilidades de predição.
A aplicação de doutrinas positivistas aos estudos realizados por geógrafos
predominou naquele período e a ênfase quantitativa se difundiu pelos principais
centros de estudos geográficos do mundo. Contudo, o departamento de geografia da
Universidade de Washington foi o quartel general dessa revolução quantitativa
(McMASTER e McMASTER, 2002).
E foi justamente nessa universidade, no ano de 1961, que o líder intelectual
da cartografia analítica, Waldo Tobler, alcançou o grau de PhD com a tese intitulada
Map Transformations of Geographic Space (McMASTER e McMASTER, 2002).
Nesse trabalho, Tobler explorou o conceito de transformações de coordenadas
espaciais e provou que as projeções cartográficas são um caso especial dessas
transformações (Moellering, 2000b).
Após completar sua tese, Waldo Tobler associou-se à Universidade de
Michigan e ali moldou e ampliou suas idéias a respeito da cartografia analítica. Em
1976, seu artigo denominado Analytical Cartography foi publicado no periódico
American Cartographer. As idéias contidas nesse artigo causaram um profundo
efeito na cartografia acadêmica norte-americana (McMASTER e McMASTER, 2002).
Em seu artigo, Tobler (1976) narra a introdução de uma nova disciplina,
Cartografia Analítica, no programa de geografia da Universidade de Michigan no
final da década de 1960, discutindo sobre os possíveis nomes que poderiam ter sido
adotados, assinalando a essência do curso e definindo seu objetivo principal.
Um dos nomes considerados por Tobler para a disciplina foi Cartografia por
Computador. Contudo, foi eliminado porque, segundo o autor, a teoria independe
dos dispositivos ou equipamentos, já que estes se tornam obsoletos rapidamente. O
48
nome Cartometria foi descartado porque teria um significado estreito. A
denominação Cartografia Teorética foi rejeitada porque poderia desestimular os
alunos que, em sua maioria, buscavam aprender conteúdo prático. Posteriormente,
Tobler (1999) afirmou que o nome Cartografia Analítica foi então adotado para a
disciplina como uma tentativa de formalizar a noção de que os métodos
cartográficos são freqüentemente utilizados pelos geógrafos em suas investigações
analíticas.
A essência do curso proposto por Tobler era a busca de uma visão mais geral
da disciplina, pois considerava que os alunos deveriam ter contato com conceitos
similares, presentes em outros campos do conhecimento. Muitas vezes, problemas
ainda não solucionados por cartógrafos poderiam já ter sido resolvidos em outras
áreas (TOBLER, 1976).
Finalmente, nesse artigo, Tobler enfatizou que os métodos matemáticos
estariam envolvidos na disciplina Cartografia Analítica, mas que seu objetivo seria a
solução de problemas concretos.
A partir do conceito de solução de problemas cartográficos, Moellering
(2000b) sugere que a cartografia analítica se ampliou em uma especialização
científica que inclui o desenvolvimento e a expansão da teoria espacial analíticomatemática e a construção de modelos. Citando Nyegers, Moellering (2000b)
complementa, considerando a cartografia analítica como a interseção entre a
cartografia, a matemática discreta, a geografia, a ciência da computação e a análise
de imagens.
Moellering (2000a e 2002) considera que uma das contribuições da
cartografia analítica foi dar uma nova dimensão à cartografia, pois possibilitou aos
estudiosos dessa disciplina conferir-lhe uma abordagem conceitual, matemática e
analítica.
49
4 APLICAÇÕES
4.1 Apresentação
Nos últimos anos da década passada, a utilização dos chamados sistemas de
desktop mapping cresceu e se disseminou. Ao invés de enfocar a criação de dados,
esse tipo de sistema concentra o interesse na sua manipulação e são bons
instrumentos para a criação de mapas, relatórios e gráficos.
O software MapInfo Professional é um exemplo de aplicativo de desktop
mapping. Embora disponha de ferramentas que proporcionam a criação e a
manutenção de base de dados, esse software destaca-se na área da apresentação
e da consulta de dados, já que possui uma interface que facilita a construção de
mapas, a consulta e a visualização de dados.
Dois conceitos permearam a concepção do desenvolvimento do MapInfo. O
primeiro deles considerava que os usuários estariam interessados em cerca de 20%
da funcionalidade dos GIS e que essa pequena porcentagem iria satisfazer cerca de
80% de suas necessidades; o segundo observava que grande parte dos novos
usuários interessados em utilizar os GIS não teria o conhecimento técnico ou a
motivação necessária para estudar os detalhes de programação, os algoritmos e as
estratégias de armazenamento.
Baseando-se nas idéias de Longley et al. (2001) a respeito dos interesses e
das necessidades dos iniciantes na utilização dos sistemas de informações
geográficas, expostos anteriormente, foi elaborada uma instrução programada para
50
aqueles que gostariam de aprender os passos elementares da elaboração de
mapas, utilizando um programa de desktop mapping, o MapInfo Professional 7.0.
Essa instrução programada percorre o caminho da elaboração de uma base
de dados e da construção de uma série de mapas. Os dados escolhidos como
exemplo são os da filiação religiosa da população e os de índice de desenvolvimento
humano de cada município do Estado de Minas Gerais.
Convidamos o leitor a reproduzir os passos trilhados e a construir os mapas
que configuram a distribuição espacial das religiões, em Minas Gerais, no início do
século XXI.
51
4.2 A base de dados numérica
O primeiro passo para a construção dos mapas que configuram a distribuição
espacial das religiões em Minas Gerais, no início do século XXI, é a aquisição dos
dados sobre a filiação religiosa da população de cada município do Estado. Os
microdados do Censo Demográfico de 2000 do Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística, IBGE, são a principal fonte para a construção de nossa base de dados.
Segundo o IBGE, foram catalogados 53 tipos de filiação religiosa em Minas Gerais,
considerando-se, nesse total, o grupo de pessoas sem religião. Todavia, o
percentual do número de adeptos para a maioria das filiações está abaixo de 1%, o
que pode ser observado na tabela 4.1.
TABELA 4.1
ADEPTOS DAS RELIGIÕES EM MINAS GERAIS − 2000
(continua)
Código da
Religião
Religião
11
Católica Apostólica Romana
0
Total de
Adeptos
Percentual de
Adeptos
14.091.490
78,70
Sem religião
822.868
4,60
31
Evangélica de Origem Pentecostal Assembléia de Deus
526.737
2,94
24
Evangélica de Missão Batista
380.643
2,13
61
Espírita
284.339
1,59
34
Evangélica de Origem Pentecostal Evangelho Quadrangular
272.474
1,52
32
Evangélica de Origem Pentecostal Congregacional Cristã do Brasil
227.394
1,27
35
Evangélica de Origem Pentecostal Universal do Reino de Deus
166.372
0,93
45
Outras Igrejas Evangélicas de Origem Pentecostal
154.875
0,86
22
Evangélica de Missão Presbiteriana
150.076
0,84
38
Evangélica de Origem Pentecostal Deus é Amor
126.609
0,71
49
Evangélica Não Determinada
120.717
0,67
52
Evangélicos Testemunha de Jeová
95.579
0,53
26
Evangélica de Missão Adventista
71.791
0,40
39
Evangélica de Origem Pentecostal Maranata
68.699
0,38
23
Evangélica de Missão Metodista
45.583
0,25
FONTE: IBGE, Censo 2000
NOTA − Embora a inclusão do grupo Sem Religião na coluna de título Religião da tabela possa
implicar um problema conceitual, optamos por utilizá-la conforme se apresenta
originalmente, uma vez que o grupo citado é significativo para o estudo em questão.
52
TABELA 4.1
ADEPTOS DAS RELIGIÕES EM MINAS GERAIS − 2000
(conclusão)
Código da
Religião
41
Religião
Total de
Adeptos
Percentual de
Adeptos
Evangélica Pentecostal Sem Vínculo Institucional
35.342
0,20
85
Religiosidade Cristã Sem Vínculo Institucional
31.178
0,17
89
Não Determinada
27.091
0,15
12
Católica Apostólica Brasileira
24.941
0,14
99
Sem Declaração
24.433
0,14
37
Evangélica de Origem Pentecostal Casa de Oração
22.799
0,13
62
Umbanda
20.223
0,11
36
Evangélica de Origem Pentecostal Casa da Benção
19.661
0,11
51
Igreja de Jesus Cristo dos Santos dos Últimos Dias
11.683
0,07
21
Evangélica de Missão Luterana
10.431
0,06
44
Evangélica de Origem Pentecostal Comunidade Evangélica
6.904
0,04
82
Tradições Esotéricas
6.888
0,04
75
Budismo
6.295
0,04
46
Evangélica de Origem Pentecostal Avivamento Bíblico
5.191
0,03
76
Novas Religiões Orientais
5.128
0,03
33
Evangélica de Origem Pentecostal o Brasil Para Cristo
5.088
0,03
42
Evangélica de Origem Pentecostal Comunidade Cristã
5.053
0,03
25
Evangélica de Missão Congregacional
4.672
0,03
63
Candomblé
4.608
0,03
43
Evangélica de Origem Pentecostal Nova Vida
3.422
0,02
48
Evangélica de Origem Pentecostal Igreja do Nazareno
3.336
0,02
71
Judaísmo
2.213
0,01
59
Espiritualista
2.090
0,01
40
Evangélica Renovada Sem Vínculo Institucional
1.925
0,01
53
LBV / Religião de Deus
1.923
0,01
83
Tradições Indígenas
1.746
0,01
13
Católica Ortodoxa
1.171
0,01
28
Evangélica de Missão Menonita
890
0,00
81
Islamismo
567
0,00
79
Outras Religiões Orientais
463
0,00
64
Outras Declarações de Religiosidade Afro-brasileira
410
0,00
74
Hinduísmo
270
0,00
30
Exército da Salvação
266
0,00
27
Evangélica de Missão Episcopal Anglicana
248
0,00
14
Ortodoxa Cristã
190
0,00
19
Outras Católicas
180
0,00
47
Evangélica de Origem Pentecostal Cadeia da Prece
15
0,00
Tendo em vista a diversidade e a baixa representatividade percentual de
grande parte das denominações religiosas presentes em Minas Gerais, decidimos
53
mapear individualmente as quatro religiões que apresentam o maior número
percentual de adeptos no Estado, bem como o grupo sem religião, já que perfazem
cerca de 90% do total de adeptos. As quatro religiões são a Católica Apostólica
Romana, a Evangélica de Origem Pentecostal Assembléia de Deus, a Evangélica de
Missão Batista e a Espírita.
Buscando apresentar o mapeamento das religiões evangélicas, apesar da
grande diversidade, optamos por apresentá-las em dois grupos religiosos, de acordo
com a classificação proposta por Jacob, Hees, Waniez e Brustlein (2003). Os grupos
religiosos são os evangélicos de missão e os evangélicos pentecostais. O grupo dos
evangélicos de missão é composto pelos adeptos das religiões Evangélica de
Missão Luterana, Evangélica de Missão Presbiteriana, Evangélica de Missão
Metodista, Evangélica de Missão Batista, Evangélica de Missão Congregacional,
Evangélica de Missão Adventista, Evangélica de Missão Episcopal Anglicana,
Evangélica de Missão Menonita e do Exército da Salvação. O grupo dos evangélicos
pentecostais reúne os adeptos das religiões Evangélica de Origem Pentecostal
Assembléia de Deus, Evangélica de Origem Pentecostal Congregacional Cristã do
Brasil, Evangélica de Origem Pentecostal o Brasil Para Cristo, Evangélica de Origem
Pentecostal Evangelho Quadrangular, Evangélica de Origem Pentecostal Universal
do Reino de Deus, Evangélica de Origem Pentecostal Casa da Benção, Evangélica
de Origem Pentecostal Casa de Oração, Evangélica de Origem Pentecostal Deus é
Amor, Evangélica de Origem Pentecostal Maranata, Evangélica Pentecostal sem
Vínculo Institucional, Evangélica de Origem Pentecostal Comunidade Cristã,
Evangélica de Origem Pentecostal Nova Vida, Evangélica de Origem Pentecostal
Comunidade Evangélica, Evangélica de Origem Pentecostal Avivamento Bíblico,
Evangélica de Origem Pentecostal Cadeia da Prece, Evangélica de Origem
54
Pentecostal Igreja do Nazareno, Outras Igrejas Evangélicas de Origem Pentecostal
e Evangélica Não Determinada.
O CD que acompanha esta instrução programada contém uma planilha no
formato Excel com os dados expostos acima. Essa planilha, denominada
Plan_01.xls, possui nove colunas, descritas na tabela 4.2 a seguir.
TABELA 4.2
CONTEÚDO DA PLANILHA Plan_01.xls
Nome da Coluna
Descrição
Código
Código do IBGE para o município – 6 dígitos
Nome
Nome do Município
Perc_Rel_11
Percentual de adeptos da religião Católica Apostólica Romana
Perc_Rel_0
Percentual de adeptos SEM religião
Perc_Rel_31
Percentual de adeptos da religião Evangélica de Origem Pentecostal Assembléia de Deus
Perc_Rel_24
Percentual de adeptos da religião Evangélica de Missão Batista
Perc_Rel_61
Percentual de adeptos da religião Espírita
Perc_Ev_Missão Percentual de adeptos Evangélicos de Missão
Perc_Ev_Pent
Percentual de adeptos Evangélicos Pentecostais
4.3 A base de dados digital
A base de dados digital com a divisão político-administrativa dos 853
municípios de Minas Gerais no formato MapInfo foi adquirida gratuitamente através
do site www.geominas.mg.gov.br. Entretanto, no CD que acompanha esta instrução
programada encontra-se uma cópia dessa base de dados e, para visualizá-la,
utilizaremos o software MapInfo versão 7.0. A base de dados digital vetorizada é
denominada tabela pelo software MapInfo. Daqui por diante o termo tabela será
utilizado para identificar qualquer base de dados vetorizada e os seus respectivos
dados.
55
4.3.1 Visualizando a tabela
Para visualizar a tabela dos municípios efetue os passos descritos abaixo:
a. inicie o software MapInfo 7.0;
b. clique em Arquivo – Abrir ;
c. verifique se o tipo de arquivo é MapInfo (*.tab);
d. localize o arquivo MG_MUN96.tab no CD e clique, novamente, em
Abrir .
Muitas vezes, a escala em que o mapa é apresentado na tela não permite
observar todos os municípios. Para sanar esse problema basta posicionar o mouse
na área central da tela e dar um clique com o botão direito; imediatamente aparecerá
um menu. Escolha a opção Visualizar Nível Completo e sua tela deverá apresentar
os municípios de Minas Gerais como na figura 4.1.
FIGURA 4.1 - VISUALIZANDO NÍVEL COMPLETO
56
Antes de seguir adiante, deve-se criar uma nova pasta, de nome exercício,
em seu disco rígido e aí copiar a tabela MG_Mun96, executando os comandos
Arquivo – Salva Cópia Como. Feche a tabela MG_MUN96 que está em exibição e
abra a nova tabela que foi copiada.
4.3.2 Obtendo informações sobre os objetos geográficos da tabela
Uma das vantagens de se trabalhar com um programa de desktop mapping é
a possibilidade de agregar informações ao objeto geográfico. Uma informação que
todo objeto geográfico deve apresentar é a sua identificação. No caso dos
municípios de Minas Gerais, espera-se que cada um dos municípios possa ser
identificado através de seu nome ou de seu código do IBGE. Para verificar se a base
utilizada fornece essa informação, clique no botão Info
e depois clique
novamente em um dos municípios que estão em sua tela. Como esperado, podemos
observar que cada município possui a identificação de código e de nome através dos
campos CODMUNI e NOMMUNI, respectivamente. No entanto, somente essas duas
informações não são suficientes para a elaboração dos mapas propostos.
57
4.3.3 Adicionando dados à tabela
A tabela MG_MUN96.tab, como já descrito, possui, para cada município, dois
dados, o código e o nome. Esses dados são usualmente denominados campos e
são criados quando da definição da estrutura da tabela. Para observar a estrutura
atual da tabela siga os passos abaixo:
a. clique em Tabela – Manutenção – Estrutura da Tabela.
FIGURA 4.2 – TELA MODIFICAR ESTRUTURA DA TABELA
Como podemos observar na figura 4.2, o campo CODMUNI é do tipo decimal,
ou seja, um número, e o campo NOMMUNI é do tipo caracter de tamanho 30.
Para a elaboração de mapas sobre a filiação religiosa da população de cada
município do Estado de Minas Gerais é necessário importar os dados da planilha
Plan_01.xls para a tabela MG_MUN96.tab. Para isso, devemos criar campos
adicionais na tabela para cada coluna da planilha, atendendo às especificações da
tabela 4.3 e seguindo as instruções abaixo.
Para criar um campo em uma tabela MapInfo:
58
a. escolha Adicionar Campo;
b. digite o nome, o tipo e o tamanho do novo campo.
TABELA 4.3
CAMPOS A SEREM CRIADOS NA TABELA MG_MUN96.tab
Nome do Campo
Perc_Rel_11
Perc_Rel_0
Perc_Rel_31
Perc_Rel_24
Perc_Rel_61
Perc_Ev_Missão
Perc_Ev_Pent
Tipo
Flutuante
Flutuante
Flutuante
Flutuante
Flutuante
Flutuante
Flutuante
Após a alteração da estrutura da tabela MG_MUN96.tab, os campos
adicionados são automaticamente preenchidos com 0, já que todos são numéricos.
Podemos observar a nova estrutura e todo o conteúdo da tabela MG_MUN96.tab ao
executarmos os comandos Janela – Nova Janela de Listagem. Falta-nos, porém,
importar os dados da planilha para a tabela MapInfo. Contudo, como fazer a ligação
entre os dados dos municípios entre as mesmas?
Existe um campo em comum entre a planilha e a tabela − o código do
município −, e é através desse campo que se torna possível realizar a conexão.
Todavia, devemos nos certificar se o código de cada município da tabela
MG_MUN96 é igual ao respectivo código do município da planilha Plan_01. No caso
estudado, o campo de conexão código do município é o mesmo nos dois arquivos,
porém, sempre que importarmos dados para uma tabela MapInfo, devemos realizar
essa conferência.
Finalmente, chegamos ao momento de importar os dados da planilha para a
tabela MapInfo. Faça uma cópia da planilha para a pasta exercício criada
anteriormente.
59
Para importar dados de uma planilha Excel para uma tabela MapInfo:
a. clique em Arquivo – Abrir ;
b. verifique se o tipo de arquivo é Microsoft Excel (*.xls);
c. localize o arquivo Plan_01.xls e clique em Abrir novamente;
d. marque a opção Utilize linha acima do intervalo selecionado
para títulos das colunas, escolha Outros para o Intervalo
Nomeado e clique em OK;
FIGURA 4.3 – TELA INFORMAÇÃO SOBRE EXCEL
e. altere o intervalo de células para iniciar em A2 como indicado na
figura 4.4;
FIGURA 4.4 – TELA OUTRO INTERVALO
f. minimize a Janela de Listagem da Planilha;
g. maximize a Janela de Mapa;
60
h. clique em Tabela – Atualizar Coluna.
FIGURA 4.5 – TELA ATUALIZAR COLUNA
Ao selecionar as opções da tela Atualizar Coluna, deve-se ter muita atenção
para não trocar os campos. A tabela a atualizar é a tabela MG_MUN96 do MapInfo.
Buscar valor na tabela deverá ser preenchido com Plan_01, nome da planilha excel.
A coluna a atualizar da tabela MapInfo deverá ser selecionada de acordo com a
coluna selecionada da Planilha, para que se faça a importação de dados
correspondentes. Observe um exemplo de como selecionar as opções da tela
Atualizar Coluna na figura 4.5. Deve-se também verificar se o campo de conexão
entre a tabela e a planilha está corretamente especificado, clicando-se em Juntar.
FIGURA 4.6 – TELA ESPECIFICAR JUNÇÃO
61
i. o comando Tabela – Atualizar Coluna deve ser executado,
novamente, para cada um dos campos adicionados à tabela
MG_MUN96;
j. ao final, grave as atualizações efetuadas na tabela MG_MUN96
selecionando Arquivo – Salvar Tabela;
k. feche a planilha Plan_01 executando Arquivo – Fechar Tabela.
Nesse ponto já efetuamos a importação dos dados da planilha e já é possível
iniciar a criação do primeiro mapa.
62
4.4 Criando mapas coropléticos
Cada um dos campos de dados numéricos da tabela MG_MUN96.tab,
excetuando-se o código do município, dará origem a um mapa. Para elaborar o
mapa da religião católica execute as instruções a seguir :
a. escolha Mapa – Criar mapa temático;
FIGURA 4.7 – TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO - PASSO 1 DE 3
b. na tela Criar Mapa Temático – Passo 1 de 3 selecione o tipo
Intervalos;
c. selecione o modelo Region Ranges, Solid Purple, Dark-Light e
Avançar;
63
FIGURA 4.8 – TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO - PASSO 2 DE 3
d. na tela Criar Mapa Temático – Passo 2 de 3 selecione
MG_MUN96 para Tabela, Perc_Rel_11 para Campo e clique em
Avançar ;
FIGURA 4.9 – TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO - PASSO 3 DE 3
64
e. na tela Criar Mapa Temático – Passo 3 de 3, selecione
Personalizar Intervalos;
FIGURA 4.10 – TELA PERSONALIZAR INTERVALOS
f. na tela Personalizar Intervalos (figura 4.10) selecione o Método
Quebra Natural, a Quantidade de Intervalos 4, Arredondados
por 1 e clique em OK;
g. na tela Criar Mapa Temático – Passo 3 de 3, selecione
Personalizar Legenda;
65
FIGURA 4.11 – TELA PERSONALIZAR LEGENDA
h. altere o título da legenda para Percentual;
i. modifique a fonte do Título para Arial, tamanho 12 e negrito;
j. modifique a fonte dos Rótulos de Intervalos para Arial, tamanho
12;
k. na janela de Mapa crie uma barra de escala, selecionando os
comandos Ferramentas – ScaleBar – Draw ScaleBar ;
FIGURA 4.12 – TELA DESENHAR ESCALA
66
l. na tela Desenhar Escala (figura 4.12) altere para 400 o tamanho
da barra de escala a ser criada e escolha kilometers para a
unidade;
A barra de escala criada apresenta a unidade escrita em inglês: kilometers.
Podemos alterar esse texto, executando um duplo clique sobre o mesmo, alterando
para KM e posteriormente arrastando-o para uma nova posição como podemos
observar na figura 4.13.
FIGURA 4.13 – NOVO FORMATO DA BARRA DE ESCALA
Apesar de observarmos na Janela de Mapa um esboço de um mapa
coroplético, ainda faltam elementos que tornem melhor a sua comunicação visual.
4.4.1 Criando uma janela de layout
A janela de Mapa e a janela de Listagem foram as que observamos até então.
Contudo, o MapInfo possibilita a criação de uma janela de Layout através da qual é
possível digitar o título do mapa, adicionar legenda, fonte dos dados e indicação do
norte geográfico − elementos importantes e necessários para a elaboração de um
mapa coroplético.
Criando uma janela de layout :
a. execute Janela – Nova Janela de Layout ;
67
b. na janela de layout criada, altere o tamanho da visualização do
mapa para o tamanho real selecionando Layout – Visualizar
Tamanho Real;
c. redimensione as molduras, utilizando o botão Selecionar
até
que fiquem com a aparência da figura 4.14.
FIGURA 4.14 – MOLDURAS NA JANELA DE LAYOUT
Adicionando um título ao mapa:
a. selecione o botão Adicionar Texto
;
b. dê um clique na parte superior da moldura e digite: Minas Gerais
– Municípios – 2000 Percentual de Adeptos da Religião Católica
Apostólica Romana;
c. dê um duplo clique com o botão Selecionar
sobre o texto,
caso seja necessário alterá-lo ou modificar sua formatação.
68
Da mesma forma que foi inserido o título, pode-se também adicionar a
informação da fonte.
Inserindo a indicação do norte geográfico:
a. clique no botão Estilo de Símbolo
e selecione a fonte, o
tamanho e o símbolo conforme indicado na figura 4.15;
FIGURA 4.15 – TELA ESTILO DE SÍMBOLO
a. selecione o botão Símbolo
e dê um clique na porção
superior direita da moldura.
A linha que contorna a moldura da legenda do mapa pode ser retirada,
selecionando-se a moldura e, posteriormente, clicando-se no botão Estilo de Região
e alterando o Estilo do Limite para Nenhum como indicado na figura 4.16.
69
c.
FIGURA 4.16 - TELA ESTILO DE REGIÃO
Além desses elementos adicionados ao mapa é necessário deixar indicados
alguns pontos e suas respectivas coordenadas geográficas.
Adicionando coordenadas geográficas à janela de mapa:
a. retorne à janela de mapa;
b. clique no botão Estilo de Símbolo
e selecione a fonte, o
tamanho e o símbolo, conforme indicado na figura 4.17;
70
FIGURA 4.17 – TELA ESTILO DE SÍMBOLO
c. selecione o botão Símbolo
e adicione três pontos,
distribuídos conforme indicado na figura 4.18;
FIGURA 4.18 – COORDENADAS GEOGRÁFICAS NA JANELA DE MAPA
d. para obter o valor da coordenada geográfica do ponto,
selecione-o com um duplo clique;
71
e. caso necessário, a localização desse ponto poderá ser alterada,
modificando-se o valor da coordenada geográfica na tela Objeto
Ponto (figura 4.19);
FIGURA 4.19 – TELA OBJETO PONTO
f. faça a indicação do valor da coordenada geográfica de cada
ponto através do botão Adicionar Texto
.
Após a execução de todos os passos descritos, o mapa do Percentual de
Adeptos da Religião Católica deverá ter a aparência do mapa da figura 4.20.
FIGURA 4.20 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO CATÓLICA
72
O mapa elaborado deve ser gravado em uma área de trabalho, com o objetivo
de possibilitar posterior alteração ou a elaboração dos demais mapas sem que seja
necessário efetuar novamente todos os passos descritos.
Para gravar uma área de trabalho:
a. selecione Arquivo – Salvar Área de Trabalho;
b. selecione a pasta exercício;
c. digite o nome do arquivo Mapa01;
d. clique em Save.
A elaboração de um mapa, por exemplo o mapa dos Sem Religião, a partir de
um outro mapa já gravado em uma área de trabalho torna-se uma tarefa mais
simples.
4.4.2 Construindo um mapa a partir de uma área de trabalho
Desejamos construir o mapa dos Sem Religião utilizando a área de trabalho
do mapa dos Adeptos da Religião Católica. A fim de que não se perca o mapa já
elaborado, deve-se gravar a área de trabalho Mapa01 com outro nome, Mapa02, e
nessa cópia efetuar as alterações necessárias como descrito a seguir:
a. selecione Arquivo – Salvar Área de Trabalho;
b. selecione a pasta exercício;
c. digite o nome do arquivo Mapa02;
d. clique em Save;
e. selecione Arquivo – Fechar Todos;
f. abra a área de trabalho Mapa02;
73
g. na janela de layout altere a segunda linha do título para
Percentual sem Religião;
h. na janela de mapa clique no botão Controle de Níveis
.
A tela Controle de Níveis informa o nível cosmético, as tabelas e os mapas
temáticos utilizados na janela de mapa, além de mostrar se estão visíveis, editáveis,
selecionáveis ou com rótulos automáticos. No Mapa02 devemos retirar o mapa
temático criado anteriormente, selecionando o nível Intervalos por Perc_Rel_11 e
clicando em Remover.
Como podemos observar na janela de layout, a indicação do norte geográfico,
as coordenadas geográficas, o texto indicando a fonte dos dados e a escala gráfica
não precisam ser inseridos novamente. A única alteração a ser realizada é a criação
do mapa coroplético referente à variável Perc_Rel_0 da mesma maneira já descrita
anteriormente. O mapa do Percentual Sem Religião deverá ter a aparência do mapa
da figura 4.21.
FIGURA 4.21 – MAPA PERCENTUAL SEM RELIGIÃO
74
Da mesma forma descrita, os demais mapas deverão ser elaborados,
buscando-se criar cada mapa em sua respectiva área de trabalho. (figuras 4.22,
4.23, 4.24, 4.25 e 4.26)
FIGURA 4.22 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO EVANGÉLICA DE ORIGEM
PENTECOSTAL ASSEMBLÉIA DE DEUS
FIGURA 4.23 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO EVANGÉLICA DE MISSÃO
BATISTA
75
FIGURA 4.24 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO ESPÍRITA
FIGURA 4.25 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS EVANGÉLICOS DE MISSÃO
76
FIGURA 4.26 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS EVANGÉLICOS PENTECOSTAIS
Ao término da criação de cada mapa desta instrução programada, grave e
feche a área de trabalho elaborada, utilizando os comandos Arquivo – Salvar Área
de Trabalho e Arquivo – Fechar Todos.
Para estabelecer uma primeira observação a respeito dos mapas elaborados
bem como a análise de cada um deles, seria necessário um mapa que informasse a
localização das mesorregiões de Minas Gerais. Entretanto, a elaboração desse
mapa demanda conhecimentos mais avançados, ainda não tratados nesta instrução.
Desse modo, apresentaremos, na figura 4.27, o mapa das Mesorregiões de Minas
Gerais para que possamos observar as informações necessárias. Posteriormente,
no momento adequado, indicaremos os passos para a sua construção.
77
FIGURA 4.27 – MAPA MESORREGIÕES DE MINAS GERAIS - 2000
Os mapas criados proporcionam uma visão geral da distribuição espacial das
religiões e indicam que, no estado de Minas Gerais, três mesorregiões destacam-se
em relação às demais: o Vale do Rio Doce, o Triângulo Mineiro e a Metropolitana de
Belo Horizonte. Comparados aos municípios das demais mesorregiões do Estado,
observam-se, nas três regiões, a concentração de municípios com menor percentual
de católicos e de municípios com maior percentual de habitantes que se declaram
sem religião. Percentualmente, os evangélicos destacam-se em municípios do Vale
do Rio Doce e da Metropolitana de Belo Horizonte e os Espíritas predominam no
Triângulo Mineiro. Todavia esse é um quadro geral e não responde a questões mais
específicas, tais como: quais municípios possuem o percentual de católicos maior
que a média do Estado ou como é a distribuição espacial da razão entre o
percentual de evangélicos pentecostais e o percentual dos sem religião.
78
4.5 Construindo mapas utilizando consulta por SQL
A criação de mapas que respondem a questões como as descritas
anteriormente demandam o emprego de consultas à tabela de dados. O MapInfo
apresenta a alternativa de consulta por SQL, linguagem de consulta estruturada. A
elaboração dos próximos mapas irá apresentar alguns exemplos desse tipo de
consulta e necessitará da inclusão de outras variáveis, além das já utilizadas
anteriormente. As novas variáveis são o código e o nome da mesorregião do
município, o índice de desenvolvimento humano – dimensão renda − e o índice de
desenvolvimento humano – dimensão educação.
Devido ao processo de adição de campos à tabela dos municípios de Minas
Gerais ter sido anteriormente executado, decidimos fornecer uma tabela com os
campos da tabela MG_MUN96 acrescida das novas variáveis e previamente
preenchida. Assim, a tabela MG_completa.tab, que se encontra no CD que
acompanha essa instrução programada, possui todos os dados necessários para a
elaboração dos novos mapas.
Observando a estrutura da tabela MG_completa.tab:
a. faça uma cópia da tabela MG_completa para a pasta exercício;
b. abra a tabela MG_completa;
c. utilize o botão Info
municípios.
e verifique os campos de alguns
79
4.5.1 O operador =
O mapa Adeptos da Religião Católica aponta que alguns municípios da
Mesorregião Metropolitana de Belo Horizonte apresentam percentual de católicos
menor que o de outros municípios de Minas Gerais. A elaboração de um mapa dos
municípios dessa mesorregião em uma escala maior permitirá uma melhor
observação do fato.
Para selecionar os municípios da Mesorregião Metropolitana de Belo
Horizonte:
a. clique em Consulta – Selecionar por SQL;
b. preencha os campos da tela, conforme indicado na figura 4.28.
Ao preencher os campos não é necessário digitar o nome da
tabela ou da coluna a ser pesquisada. Pode-se selecionar em
Tabelas e/ou em Colunas;
FIGURA 4.28 – TELA SELECIONAR POR SQL
80
c. a opção Listar resultados deve ser marcada para que seja
gerada uma janela de listagem;
d. selecione OK para executar a consulta;
e. o resultado da consulta deverá apresentar uma janela de
listagem com os 105 municípios da mesorregião selecionada.
Observe que, como esperado, todos os municípios possuem o
mesmo código, “07”, e o mesmo nome de mesorregião:
“Metropolitana de Belo Horizonte”;
f. observe, na porção superior esquerda da janela de listagem, o
nome da query gerada (figura 4.29);
FIGURA 4.29 – JANELA DE LISTAGEM
g. minimize a janela de listagem e maximize a janela de mapa;
h. clique no botão Controle de Níveis
;
i. na tela Controle de Níveis clique em Adicionar ;
j. na tela Adicionar Nível escolha o nome da query gerada pela
consulta e clique novamente em Adicionar ;
k. desmarque, para a tabela MG_completa, a opção visível (figura
4.30) e clique em OK;
81
FIGURA 4.30 – TELA CONTROLE DE NÍVEIS
l. escolha visualizar o nível completo da query1.
O mapa coroplético a ser criado para essa mesorregião é elaborado da
mesma maneira já descrita, devendo-se escolher como Tabela a query1 e para
Campo o Perc_Rel_11 (figura 4.31).
FIGURA 4.31 – TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO – PASSO 2 DE 3
Em relação ao método de definição dos intervalos devemos lembrar que, se
quisermos somente observar os municípios dessa mesorregião em uma escala
maior, mantendo os mesmos intervalos definidos para o mapa de Minas Gerais,
devemos escolher o método Personalizado e digitar os valores de cada faixa (figura
4.32).
82
FIGURA 4.32 – TELA PERSONALIZAR INTERVALOS
O resultado final do mapa deverá ser semelhante ao mapa da figura 4.33.
FIGURA 4.33 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO CATÓLICA –
RMBH
83
4.5.2 O operador >
Um mapa que podemos confrontar com o mapa do Percentual de Adeptos da
Religião Católica da Mesorregião Metropolitana de Belo Horizonte seria o da
localização dos municípios que possuem o índice de desenvolvimento humano –
dimensão educação maior que a média estadual.
O MapInfo disponibiliza um comando que calcula os dados estatísticos de
uma coluna de uma tabela fornecendo a contagem, o valor mínimo, o valor máximo,
o intervalo, a somatória, a média, a variância e o desvio-padrão. Para exibir os
dados estatísticos de uma coluna basta executar o comando Consulta – Calcular
Estatísticas e escolher a tabela bem como a coluna desejada para a realização dos
cálculos.
Execute o comando de cálculo de estatísticas para o campo idh_E da tabela
MG_completa para obter a média estadual. Faça uma cópia da área de trabalho do
último mapa criado e, nessa cópia, efetue as alterações descritas a seguir:
a. maximize a janela de mapa;
b. faça uma consulta definindo como tabela a query cujo resultado
são os municípios da Mesorregião Metropolitana de Belo
Horizonte e como condição idh_E > 0.790928 (figura 4.34);
84
FIGURA 4.34 – TELA SELECIONAR SQL – OPERADOR >
c. minimize a janela de listagem query2, resultado da consulta;
d. na tela controle de níveis da janela de mapas, selecione
Intervalos por Perc_Rel_11 e depois clique em Remover ;
e. na tela controle de níveis clique em Adicionar e selecione a
query2, resultado da consulta sobre os municípios cujo IDH −
educação − é maior que a média estadual;
f. selecione OK.
Aparentemente apenas o mapa coroplético foi removido da janela de mapa.
Isso ocorreu porque o estilo de exibição da query2 não foi modificado.
Para alterar o estilo de exibição de um nível da janela de mapa:
a. selecione o nível a ser alterado, nesse exemplo, a query2;
b. selecione a opção Exibir ;
c. marque Substituição de Estilo e clique no botão Estilo de Região
logo abaixo (figura 4.35);
85
FIGURA 4.35 – TELA OPÇÕES DE EXIBIÇÃO
d. escolha
a
cor
vermelha
para
o
Primeiro
Plano
do
Preenchimento;
e. clique em OK;
f. analogamente, altere para bege a cor de preenchimento da
query.
Para esse tipo de mapa o MapInfo não cria automaticamente uma legenda,
torna-se necessário criá-la manualmente.
Para criar uma legenda:
a. na janela de mapa escolha a opção Mapa – Criar Legenda;
b. neste exemplo será necessário remover o nível query1 da
legenda. Selecione o nível query1, escolha Remover e Termina;
c. automaticamente aparece a janela de legenda com o nível
query2. Dê um duplo clique sobre esse nível para alterar as
propriedades da moldura de legenda;
d. altere o Título da Moldura, digitando o texto Legenda;
e. altere a Fonte do Título para Arial, tamanho 12 e negrito;
f. altere a Fonte de Estilos para Arial, tamanho 12;
g. apague o texto Região e digite novamente o texto Município
com IDH-E > 0.790928;
h. clique em OK.
86
Apesar de todas as alterações já realizadas, a construção deste mapa ainda
não está completa; faz-se necessário inserir a legenda criada na janela de layout e
efetuar modificações no título e na fonte dos dados.
Na janela de layout clique no botão Moldura
, e crie uma moldura na
porção inferior direita para inserir a legenda criada. Efetue as alterações necessárias
no título e na fonte de dados. O mapa dos municípios da Mesorregião Metropolitana
de Belo Horizonte com IDH−educação maior que a média estadual deverá ser
semelhante ao mapa da figura 4.36.
FIGURA 4.36 – MAPA MUNICÍPIOS DA RMBH COM IDH−E MAIOR QUE A
MÉDIA ESTADUAL
Cabe ressaltar que, se o mapa desejado fosse o dos municípios que possuem
o índice de desenvolvimento humano – dimensão educação maior que ou igual à
média estadual, bastaria alterar o operador na condição da consulta à tabela por >=.
87
4.5.3 O operador <
O mapa dos municípios de Minas Gerais que possuem o percentual de
adeptos da religião católica menor que a média estadual é um mapa que fornece
mais um elemento para a análise da distribuição espacial das religiões em Minas
Gerais. Grande parte dos passos necessários para a construção desse mapa já foi
tratada nesta instrução programada. Assim, para este exemplo, será fornecida uma
lista com as instruções gerais e somente os passos ainda não discutidos serão
detalhados.
a. Abra a área de trabalho Mapa01 e faça uma cópia para Mapa10;
b. feche a área de trabalho Mapa01 e abra a área Mapa10;
c.
na janela de mapa, remova o nível referente ao mapa
coroplético criado;
d. busque o valor da média do percentual de católicos para Minas
Gerais;
e. crie uma consulta à tabela MG_MUN96 com a condição
Perc_Rel_11 < 85,6552. Esse deve ter sido o valor da média,
encontrado no item anterior;
f. na janela de mapa, adicione a query resultado da consulta dos
municípios com percentual inferior à média estadual;
g. escolha a cor vermelha, para a exibição dos municípios
resultado da consulta, e a bege para os municípios da tabela
MG_MUN96;
h. crie uma legenda para o mapa;
88
i. na janela de layout crie uma moldura para a exibição da
legenda;
j.
modifique o título e a fonte dos dados;
k. grave novamente a área de trabalho.
O mapa deverá ser semelhante ao da figura 4.37, abaixo.
FIGURA 4.37 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO CATÓLICA APOSTÓLICA
ROMANA MENOR QUE A MÉDIA ESTADUAL
Novamente, se o mapa desejado fosse o dos municípios de Minas Gerais que
possuem o percentual de adeptos da religião católica menor que ou igual à média
estadual bastaria alterar o operador na condição da consulta à tabela por <=.
Neste ponto o leitor já deverá ter adquirido noções básicas de como criar e
salvar uma área de trabalho, de manipulação dos níveis em uma janela de mapa e
de construção de uma legenda e de uma janela de layout. Desse modo somente os
comandos ainda não tratados serão aqui expostos, deixando a cargo do leitor a
execução dos passos para a criação dos mapas propostos.
89
4.5.4 O operador <>
Muitas vezes desejamos observar um fato geográfico, suprimindo municípios
onde esse fato se apresenta de maneira mais intensa. Podemos, por exemplo,
elaborar o mapa do percentual de evangélicos pentecostais, excluindo-se os
municípios da Mesorregião do Vale do Rio Doce. Para a criação desse mapa será
necessário construir uma consulta à tabela MG_completa com a condição
NOME_MESO <> “VALE DO RIO DOCE” e posteriormente criar um mapa
coroplético para essa query. O estilo dos municípios da Mesorregião do Vale do Rio
Doce deverá ser alterado para uma tonalidade cinza e, para esses municípios,
deverá ser incluída uma moldura na janela de legenda através do comando Legenda
– Adicionar Molduras. O layout final desse mapa deverá ser semelhante ao da figura
4.38, abaixo.
FIGURA 4.38 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS EXCETO OS MUNICÍPIOS DA MESORREGIÃO
DO VALE DO RIO DOCE
90
4.5.5 O operador +
A tabela MG_completa apresenta o percentual de evangélicos pentecostais e
o percentual de evangélicos de missão de cada município de Minas Gerais, através
das colunas Perc_Ev_Pent e Perc_Ev_Missão, respectivamente. Contudo, como
construir o mapa do total de evangélicos pentecostais e de missão?
Para obter o total de evangélicos de missão e pentecostais de cada município
é necessário realizar uma consulta à tabela MG_completa criando uma coluna da
soma de Perc_Ev_Pent e de Perc_Ev_Missão, conforme exemplificado na figura
4.39, a seguir.
FIGURA 4.39 – TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR +
Após a consulta efetivada, adicionar a query resultado da consulta aos níveis
da
janela
de
mapa
e
construir
um
Perc_Ev_Pent+Perc_Ev_Missão (figura 4.40).
mapa
temático
do
campo
91
FIGURA 4.40 – TELA CRIAR MAPA TEMÁTICO DO CAMPO DE
UMA CONSULTA
O layout do mapa do Percentual de Adeptos Evangélicos Pentecostais e de
Missão deverá ser semelhante ao da figura 4.41.
FIGURA 4.41 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS E DE MISSÃO
4.5.6 O operador –
A tabela MG_completa apresenta o percentual de evangélicos pentecostais e
o percentual de evangélicos de origem pentecostal da Assembléia de Deus. Ao
92
contrário do que foi elaborado no item anterior, queremos construir o mapa do
percentual de evangélicos de origem pentecostal, excluindo-se os evangélicos
pentecostais da Assembléia de Deus.
Os passos para a construção do mapa proposto são análogos aos passos
efetuados na construção do mapa do Percentual de Adeptos Pentecostais e de
Missão. Porém, na consulta à tabela MG_completa, deve-se criar uma coluna da
diferença entre os campos Perc_Ev_Pent e Perc_Rel_31 (figura 4.42).
FIGURA 4.42 – TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR -
O layout do mapa do Percentual de Adeptos Evangélicos Pentecostais Exceto
os Evangélicos da Assembléia de Deus deverá ser semelhante ao da figura 4.43, a
seguir.
93
FIGURA 4.43 – MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS EXCETO OS EVANGÉLICOS DA ASSEMBLÉIA DE
DEUS
4.5.7 O operador *
Uma consulta à tabela MG_completa cuja condição é
Perc_Ev_Pent <
Perc_Rel_0 nos informa que em 56 municípios de Minas Gerais o percentual de
evangélicos pentecostais é menor que o percentual dos sem religião. Em uma
situação hipotética, se em cada município o percentual dos sem religião dobrasse,
quantos e em quais municípios o percentual de evangélicos pentecostais seria
menor que o percentual dos sem religião?
A resposta para a questão acima é produzida pela execução de uma
consulta à tabela MG_completa cuja condição é Perc_Ev_Pent < (2 * Perc_Rel_0).
A janela de listagem da query resultado da consulta apresenta, na porção inferior
94
esquerda, o número total de registros, ou seja, o total de municípios que satisfazem
a condição. Elabore um mapa que seja a solução da questão proposta acima. O
layout final desse mapa deverá ser semelhante ao da figura 4.44, abaixo.
FIGURA 4.44 – MAPA MUNICÍPIOS CUJO PERCENTUAL DE EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS É MENOR QUE O DOBRO DO PERCENTUAL
DOS SEM RELIGIÃO
4.5.8 O operador /
O mapa dos municípios cujo percentual de evangélicos pentecostais é menor
que o dobro do percentual dos sem religião elaborado no item anterior, apesar de
nortear onde a proporção é abaixo ou acima de um referencial, não possibilita
observar, para cada município, a relação entre o percentual das duas opções
religiosas. A elaboração do mapa da distribuição espacial da razão entre o
95
percentual de evangélicos pentecostais e o percentual dos sem religião apresenta
essa relação.
A consulta à tabela MG_completa para o mapa proposto cria uma coluna que
é o resultado de Perc_Ev_Pent / Perc_Rel_0 e tem como condição a expressão
Perc_Rel_0 <> 0 (figura 4.45). Essa condição é necessária para evitar uma divisão
por zero na coluna a ser criada. Os municípios que possuírem o percentual dos que
se declaram sem religião igual a zero deverão ser explicitados na legenda do mapa.
FIGURA 4.45 – TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR /
A elaboração do mapa implica adicionar a query resultado da consulta aos
níveis da janela de mapa e construir um mapa temático do campo Perc_Ev_Pent/
Perc_Rel_0. Para explicitar os municípios que possuem o valor do percentual dos
sem religião igual a zero, basta alterar a cor do estilo do nível MG_completa da
janela de mapa e incluir esse nível na legenda. O mapa proposto deverá ser
semelhante ao da figura 4.46, a seguir.
96
FIGURA 4.46 – MAPA RAZÃO ENTRE O PERCENTUAL DE EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS E O PERCENTUAL DOS SEM RELIGIÃO
4.5.9 O operador AND
Os mapas até aqui elaborados atenderam somente a uma condição. Porém,
se quisermos construir, por exemplo, um mapa que apresente os municípios de
Minas Gerais cujo índice de desenvolvimento humano − dimensão renda − seja
menor que a média estadual, e no qual a porcentagem de evangélicos pentecostais
seja maior que 10%, será necessário utilizar um operador que permita satisfazer tais
condições. Essa é a função do operador AND: estabelecer uma consulta a uma base
de dados que permita atender a duas ou mais condições de pesquisa ao mesmo
tempo.
A construção da consulta referente ao mapa sugerido necessita do cálculo da
média do IDH-R, utilizando o comando Consulta – Calcular Estatísticas. O valor da
97
média do IDH-R calculado deverá ser 0,623535. A expressão da condição de
consulta à tabela MG_completa deverá ser (idh_R < 0.623535) And (Perc_Ev_Pent
> 10), de acordo com o apresentado na figura 4.47.
FIGURA 4.47 – TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR AND
Após a inclusão da query resultado da consulta aos níveis da janela de mapa
e da criação do mapa temático dos Municípios cujo IDH-R é Menor Que a Média
Estadual e o Percentual de Evangélicos Pentecostais é Maior Que 10% o layout
elaborado deverá ser semelhante ao da figura 4.48.
98
FIGURA 4.48 – MAPA MUNICÍPIOS CUJO IDH-R É MENOR QUE A MÉDIA
ESTADUAL E O PERCENTUAL DE EVANGÉLICOS PENTECOSTAIS
É MAIOR QUE 10%
Para a criação desse último mapa foi necessário executar uma consulta que
atendesse a duas condições. Contudo, podemos executar consultas que atendam a
um número maior de condições. Observe o próximo mapa a ser elaborado.
A Tabela Adeptos das Religiões em Minas Gerais – 2000 que se encontra no
início dessa instrução está ordenada de acordo com a coluna Percentual de
Adeptos. A leitura das primeiras linhas dessa tabela nos informa que: a religião com
maior percentual é a Católica; o segundo maior percentual é o dos que se declaram
sem religião; o terceiro percentual é o dos adeptos da Assembléia de Deus e o
quarto percentual pertence aos adeptos da Batista. Essa ordem de classificação se
refere ao Estado de Minas Gerais. Quais seriam os municípios cuja ordem de
classificação do percentual de Adeptos das quatro primeiras religiões é igual à do
Estado?
Para atender a essa mesma ordem de classificação do estadual, o município
deverá possuir o percentual de católicos maior que o percentual dos sem religião, o
99
percentual dos sem religião maior que o percentual dos adeptos da Assembléia de
Deus e este último maior que os adeptos da Batista. A expressão que satisfaz a
essas condições é (Perc_Rel_11> Perc_Rel_0) And (Perc_Rel_0 > Perc_Rel_31)
And (Perc_Rel_31 > Perc_Rel_24), conforme descrito na figura 4.49.
FIGURA 4.49 – TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR AND COM MAIS DE 2 CONDIÇÕES
O Mapa que apresenta os municípios que satisfazem às condições de
pesquisa propostas é o da figura 4.50.
Cabe ressaltar que, devido ao título e subtítulo da legenda na janela de layout
desse mapa necessitarem de uma moldura maior, todos os níveis da janela de mapa
foram deslocados para a esquerda com o auxílio do botão Deslocar Mapa
. Por
sua vez, a escala foi arrastada para uma posição acima da legenda.
Para arrastar a escala para uma nova posição:
a. selecione todos os elementos da escala, utilizando o botão
Selecionar Retângulo
;
100
b. arraste a escala para a posição desejada, utilizando o botão
Selecionar
sem alterar as dimensões da mesma.
FIGURA 4.50 – MAPA MUNICÍPIOS CUJA ORDEM DE CLASSIFICAÇÃO DO
PERCENTUAL DE ADEPTOS DAS QUATRO PRIMEIRAS
RELIGIÕES É IGUAL À DO ESTADO
4.5.10 O operador OR
O operador AND possibilita construir consultas a uma tabela que atendem a
mais de uma condição. O operador OR também o permite. A diferença entre os dois
operadores é que, com o operador AND, todas as condições da expressão devem
ser atendidas para que o registro seja uma resposta válida na janela de listagem; já
com o operador OR, se pelo menos uma das condições da expressão forem
atendidas o registro será uma resposta válida. Por exemplo, se uma consulta à
tabela MG_completa tiver como condição a expressão (IDH_R > 0,7) AND (IDH_E >
101
0,5) todos os municípios que satisfazem a condição terão obrigatoriamente o índice
de desenvolvimento humano – dimensão renda − maior que 0,7 e o índice de
desenvolvimento humano – dimensão educação − maior que 0,5. Por outro lado, se
uma consulta à tabela MG_completa tiver como condição a expressão (IDH_R > 0,7)
OR (IDH_E > 0,5) basta que o índice de desenvolvimento humano – dimensão renda
− de um certo município seja maior que 0,7 para que este satisfaça a condição. Da
mesma forma que um município no qual somente o índice de desenvolvimento
humano – dimensão educação − é maior que 0,5 também satisfaz a condição. Caso
um município atenda às duas condições ele também será uma resposta válida.
A construção do mapa dos municípios cujo percentual de espíritas ou de sem
religião é maior que 10% deve utilizar uma consulta à tabela MG_completa cuja
condição emprega o operador OR. Execute essa consulta e elabore um mapa que
apresente o resultado da mesma.
A expressão da condição da consulta à tabela MG_completa é (Perc_Rel_61
> 10) Or (Perc_Rel_0 > 10). Observe na janela de listagem resultado da consulta o
registro do município de Belo Oriente. Para esse município, o percentual de espíritas
é 0,092236741, um valor muito abaixo de 10, mas como o percentual dos sem
religião é maior que 10, a expressão atende às condições de pesquisa.
Procure responder por que o registro referente ao município de Uberaba,
apesar de possuir o percentual dos sem religião igual a 8,8872 atende à condição
proposta.
Seria possível encontrar entre os registros resultado da consulta um município
cujo percentual de espíritas fosse 10 e o percentual dos sem religião fosse 9? Caso
o leitor tenha respondido afirmativamente, lembre-se de que a condição é maior que
10.
102
Após a execução da consulta, das observações acerca da janela de listagem
e da criação do mapa, o layout final deverá ser semelhante ao da figura 4.51.
FIGURA 4.51 – MAPA MUNICÍPIOS CUJO PERCENTUAL DE ESPÍRITAS OU DE
SEM RELIGIÃO É MAIOR QUE 10%
4.5.11 Consultas utilizando diversos operadores
A elaboração dos três últimos mapas valeu-se de consultas a uma tabela de
dados cuja condição de pesquisa utilizou mais de um operador. Entretanto, foi
enfatizado o uso dos operadores AND e OR. A construção dos próximos mapas
dessa instrução programada empregará consultas cuja condição utilizará vários
operadores com o objetivo de solucionar questões com um nível de dificuldade
maior que os já apresentados.
103
O mapa Percentual dos Adeptos da Religião Espírita, um dos primeiros
mapas criados nesta instrução, informa que a mesorregião Triângulo Mineiro/Alto
Paranaíba destaca-se por apresentar grande parte dos municípios com maior
percentual de adeptos dessa religião. Buscando refinar as informações a respeito
dos adeptos da religião espírita, elabore um mapa indicando quais são os municípios
pertencentes à mesorregião Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba que possuem o IDHR, índice de desenvolvimento humano − dimensão renda − entre os 25% maiores do
Estado de Minas Gerais e o percentual dos adeptos da religião espírita, entre a faixa
que compreende a média de Minas Gerais e a média dessa mesma mesorregião.
A elaboração do mapa proposto demanda obter alguns dados da tabela
MG_completa:
a. identificar o valor do IDH-R mínimo necessário para que um
município de Minas Gerais esteja entre os 25% maiores do
estado, ou seja, entre os ¼ maiores;
b. identificar o valor da média percentual dos adeptos da religião
espírita dos municípios de Minas Gerais;
c. selecionar os municípios pertencentes à mesorregião Triângulo
Mineiro/Alto Paranaíba;
d. identificar o valor da média percentual dos adeptos da religião
espírita dos municípios da mesorregião Triângulo Mineiro/Alto
Paranaíba.
Para identificar o valor do IDH-R mínimo necessário para que um município
de Minas Gerais esteja entre os 25% maiores do Estado, basta efetuar uma consulta
à base de dados cujo resultado apresente os dados sobre o IDH-R em ordem
descendente. Minas Gerais possui um total de 853 municípios. O valor do IDH-R do
104
município localizado na posição 213, a quarta parte arredondada de 853, será o
resultado procurado. A figura 4.52 apresenta a consulta a ser efetuada e aí devemos
observar, na opção Ordenado por colunas, a inclusão da coluna idh_R e da cláusula
desc que organiza a listagem por ordem de classificação descendente desse
campo. Caso a cláusula desc fosse suprimida, o resultado da consulta teria a
ordenação ascendente.
FIGURA 4.52 – TELA SELECIONAR POR SQL –CLASSIFICAÇÃO EM ORDEM
DESCENDENTE
Na janela de listagem referente a essa consulta, a informação da
classificação de cada linha ou registro da tabela está localizada na posição inferior
esquerda. Por exemplo, a informação registros 183 - 213 de 853 significa que o
primeiro registro da janela de listagem é o 183º, o último registro é o 213º e o
número total de registros é 853. A partir dessa informação podemos identificar que o
valor do IDH-R mínimo necessário é 0,677859.
105
Para identificar o valor da média percentual dos adeptos da religião espírita
dos municípios de Minas Gerais basta executar o comando Consulta – Calcular
Estatísticas para a coluna Perc_Rel_61 da tabela MG_completa. O resultado
esperado deverá ser 0,663408.
Para selecionar os municípios pertencentes à mesorregião Triângulo
Mineiro/Alto Paranaíba é necessário efetuar uma consulta à tabela MG_completa
cuja condição de pesquisa seja COD_MESO = "05". O código “05” identifica que o
município pertence à mesorregião Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba. Uma alternativa
para a condição de pesquisa poderia ser NOME_MESO = "TRIANGULO
MINEIRO/ALTO PARANAIBA". Observe, no canto superior esquerdo da janela de
listagem, resultado dessa consulta, o nome da query gerado.
Para identificar o valor da média percentual dos adeptos da religião espírita
dos municípios da mesorregião Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba basta novamente
executar o comando Consulta – Calcular Estatísticas para a coluna Perc_Rel_61.
Para tabela selecione o nome da última query gerada. O resultado esperado deverá
ser 3,72153.
A consulta que possibilitará construir o mapa proposto possui em sua
condição uma expressão com vários componentes que serão descritos a seguir:
a. (COD_MESO = “05”): seleciona os municípios pertencentes à
mesorregião Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba;
b. (idh_R >=0.677559): seleciona os municípios que possuem o
IDH-R, índice de desenvolvimento humano − dimensão renda −
entre os 25% maiores do Estado de Minas Gerais;
c. (Perc_Rel_61 >= 0.663408) And (Perc_Rel_61 <= 3.72153):
seleciona os municípios cujo percentual dos adeptos da religião
106
espírita está entre a faixa que compreende a média de Minas
Gerais e a média do Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba.
Finalmente, a consulta que selecionará os municípios que atendem às
restrições propostas deverá ser construída de acordo com a descrita na figura 4.53.
FIGURA 4.53 – TELA SELECIONAR POR SQL − CONSULTA COM VÁRIOS
OPERADORES
O layout final do mapa a ser elaborado deverá ser semelhante ao da figura
4.54. Observe que nesse mapa deverá ser identificado o nome de cada município
que atende às condições de consulta, utilizando-se o botão
mapa.
Rotular na janela de
107
FIGURA 4.54 – MAPA MUNICÍPIOS CUJO IDH-R ESTÁ ENTRE OS 25% MAIORES
DE MG E O PERCENTUAL DE ADEPTOS DA RELIGIÃO ESPÍRITA
>= MÉDIA ESTADUAL E <= MÉDIA DA MESORREGIÃO
O mapa Percentual de Adeptos Evangélicos Pentecostais e de Missão,
também elaborado no início desta instrução, destaca as mesorregiões Metropolitana
de Belo Horizonte e Vale do Rio Doce com uma grande concentração de municípios
com os maiores valores percentuais. Da mesma maneira que na construção do
mapa anterior, buscamos examinar maiores informações. No próximo mapa,
indicaremos quais são os municípios da mesorregião Metropolitana de Belo
Horizonte cuja soma do percentual de evangélicos pentecostais e do percentual de
evangélicos de missão é maior ou igual à média dos municípios do Vale do Rio Doce
e o IDH-R, índice de desenvolvimento humano − dimensão renda − ou o IDH-E,
índice de desenvolvimento humano – dimensão educação − é maior ou igual a 0,85.
Antes de elaborar o mapa indicando os municípios que atendem a todas as
condições propostas, devemos buscar as seguintes informações:
108
a. efetuar a soma do percentual de evangélicos pentecostais e do
percentual de evangélicos de missão para cada município do
Vale do Rio Doce;
b. calcular a média da soma realizada no item anterior;
c. selecionar
os
municípios
pertencentes
à
mesorregião
Metropolitana de Belo Horizonte.
Para efetuar a soma do percentual de evangélicos pentecostais e do
percentual de evangélicos de missão para cada município do Vale do Rio Doce é
necessário executar uma consulta à tabela MG_completa como descrito na figura
4.55. Observe que, na condição, o código “08” refere-se ao do Vale do Rio Doce.
FIGURA 4.55 – TELA SELECIONAR POR SQL – MUNICÍPIOS DO VALE DO RIO
DOCE
Para calcular o valor da média da soma efetuada no item anterior, execute o
comando
Consulta
–
Calcular
Estatísticas
para
a
coluna
Perc_Ev_Pent+Perc_Ev_Missão. Para tabela, selecione o nome da última query
gerada. O resultado esperado deverá ser 16,984.
109
Para
selecionar
todos
os
municípios
pertencentes
à
mesorregião
Metropolitana de Belo Horizonte é necessário efetuar uma consulta à tabela
MG_completa cuja condição de pesquisa seja COD_MESO = "07". A query resultado
dessa consulta deverá ser adicionada na tela controle de níveis da janela de mapas.
A consulta que possibilitará selecionar os municípios que atendem às
restrições propostas possui em sua condição uma expressão com vários
componentes que serão descritos a seguir:
a. (COD_MESO = “07”): seleciona os municípios da mesorregião
Metropolitana de Belo Horizonte;
b. ((Perc_Ev_Pent + Perc_Ev_Missão) >=16.984): seleciona os
municípios
cuja
soma
do
percentual
de
evangélicos
pentecostais e do percentual de evangélicos de missão é maior
ou igual à média dos municípios do Vale do Rio Doce;
c.
((idh_R>=0.85) Or (idh_E>= 0.85)): seleciona os municípios
cujo IDH-R, índice de desenvolvimento humano − dimensão
renda − ou o IDH-E, índice de desenvolvimento humano –
dimensão educação − é maior ou igual a 0,85.
A consulta final que possibilitará a elaboração do mapa sugerido está descrita
na figura 4.56.
110
FIGURA 4.56 – TELA SELECIONAR POR SQL –CONSULTA COM VÁRIOS
OPERADORES
A query resultado da consulta anterior deverá também ser adicionada à tela
controle de níveis da janela de mapas em uma posição acima do nível dos
municípios pertencentes à mesorregião Metropolitana de Belo Horizonte. O estilo de
exibição desse nível deverá ser alterado para uma cor que os destaque.
A visualização da janela de mapa deverá ser semelhante à da figura 4.57.
111
FIGURA 4.57 – VISUALIZAÇÃO DA JANELA DE MAPA: 1
No mapa criado não convém que cada município seja identificado pelo nome,
pois ocorreria uma sobreposição de rótulos. Entretanto, a sua exibição em uma
escala maior impossibilitaria que se visualizasse a localização dos municípios
selecionados relativamente a todos aqueles da mesorregião Metropolitana de Belo
Horizonte. A solução para esse dilema é a criação de uma segunda janela de mapa,
a partir da já existente, e a alteração de sua escala, possibilitando uma visualização
mais detalhada dos municípios selecionados.
Para criar uma janela de mapa a partir de outra já existente:
a. selecione Restaurar
em sua janela de mapa;
b. clique no botão Arrastar Janela de Mapa
;
c. posicione o cursor sobre a janela de mapa e arraste-o para fora
da mesma;
112
d. a nova janela de mapa será idêntica à original; maximize-a e
efetue as modificações necessárias.
Após a criação da segunda janela de mapa, utilize o botão Mais Zoom
para exibição em uma escala maior e identifique cada município pelo nome
correspondente.
O layout final do mapa deverá ser semelhante ao da figura 4.58. Note que
foram criadas três molduras: uma para a legenda, outra para a da janela de mapa 1
e uma última para a janela de mapa 2.
FIGURA 4.58 – MAPA MUNICÍPIOS COM PERCENTUAL DE EVANGÉLICOS
PENTECOSTAIS E DE MISSÃO >= MÉDIA DO VALE DO RIO
DOCE E IDH-R OU IDH-E >= 0.85
113
4.6 Combinando objetos utilizando coluna
Grande parte dos passos necessários para a elaboração do mapa das
mesorregiões de Minas Gerais, mencionado no início dessa instrução programada,
já foi descrita. É necessário ainda esclarecer como gerar, a partir da tabela dos
municípios, a tabela das mesorregiões de Minas Gerais.
Para combinar objetos de uma tabela:
a. crie uma nova área de trabalho, abrindo a tabela MG_completa;
b. selecione Arquivo – Salvar Cópia Como e faça uma cópia da
tabela MG-completa, alterando o nome para MG_meso;
c. selecione
Arquivo
–
Fechar
Tabela
e
feche
a
tabela
MG_completa;
d. abra a tabela MG_meso;
e. remova todos os campos da tabela MG_meso, EXCETO os
campos COD_MESO e NOME_MESO, através dos comandos
Tabela – Manutenção – Estrutura de Tabela;
f. abra novamente a tabela MG_meso;
g. faça uma outra cópia da tabela MG_meso e altere o nome para
MG_meso_temp;
h. certifique-se de que a tabela MG_meso está editável através do
botão Controle de Níveis
, conforme indicado na figura 4.59;
114
FIGURA 4.59 – TELA CONTROLE DE NÍVEIS, TABELA EDITÁVEL
i. selecione Consulta – Selecionar tudo do MG_Meso;
j. aperte a tecla Delete em seu teclado;
k. salve a tabela MG_meso;
l.
abra, nessa mesma área de trabalho, a tabela MG_meso_temp.
A tabela MG_meso_temp deverá estar editável;
m. selecione Tabela – Combinar Objetos Utilizando Coluna e
preencha
o
campo
MG_meso_temp,
Combinar
Agrupar
objetos
objetos
da
pela
tabela
coluna
com
com
COD_MESO e Armazenar resultados na tabela com MG_meso,
conforme indicado na figura 4.60;
FIGURA 4.60 – TELA COMBINAR OBJETOS UTILIZANDO COLUNA
115
n. selecione Avançar ;
o. certifique-se de que Valor está selecionado como Método de
Agregação para todos os campos (figura 4.61) e clique em OK;
FIGURA 4.61 – TELA AGREGAÇÃO DE DADOS
p. salve a tabela MG_meso;
q. apague a tabela MG_meso_temp através do comando Tabela –
Manutenção – Excluir Tabela.
A partir de agora é possível construir o mapa das Mesorregiões de Minas
Gerais, conforme indicado na figura 4.27, utilizando a tabela MG_meso criada.
116
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os sistemas de informações geográficas são uma tecnologia que congrega
equipamentos e programas que permitem manusear e integrar um grande volume de
dados, das mais diversas origens, a partir de sua ênfase espacial, agregando a
potencialidade de análise espacial, possibilitando a produção de mapas sofisticados
e o conseqüente fornecimento de informações. Além disso, são um instrumento a
ser utilizado para se pensar sobre problemas e produzir conhecimento.
Apesar do aparente envoltório de contemporaneidade, os GIS agregam em
seu núcleo muito das teorias, dos métodos e técnicas relativos ao conhecimento
geográfico desenvolvido durante um longo período de nossa história.
A possibilidade de se empregar os sistemas de informações geográficas nas
mais distintas áreas do conhecimento denota seu caráter interdisciplinar. Essa
característica apresenta-se como um significativo diferencial frente à necessidade de
respostas a problemas com diversas propriedades e variáveis, característicos da
sociedade atual.
Apesar das limitações de um estudo introdutório, a oportunidade de contribuir
para a aprendizagem de pessoas interessadas em compreender e em empregar as
inúmeras aplicações oferecidas pelos sistemas de informações geográficas bem
como de cooperar, mesmo que indiretamente, para a solução de problemas de
ordem espacial justifica, para nós, a existência deste trabalho. Cientes de que este
estudo não se encerra aqui, esperamos que o leitor, através dos procedimentos
descritos, tenha apreendido os passos básicos para a elaboração de mapas por
meio do programa MapInfo Professional 7.0.
117
Além disso, recomendamos ao leitor que prossiga na busca por níveis
maiores de saber acerca dos sistemas de informações geográficas, não se
contentando em apenas conhecer os comandos e procedimentos básicos
abordados. A partir dessa porta de entrada, sugerimos, o aprofundamento nas
demais opções disponíveis no MapInfo e a exploração de outros tipos de
mapeamento. A incursão por produtos mais sofisticados, tais como o ArcGIS, uma
coleção integrada de software de GIS amplamente utilizada, será também de grande
utilidade para todos aqueles que aceitarem o desafio.
Finalmente, a construção dos mapas da distribuição espacial das religiões em
Minas Gerais no início do século XXI indica uma perspectiva de futuras pesquisas e
trabalhos na área.
118
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