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VI Congresso da Geografia Portuguesa Lisboa, 17-20 de Outubro de 2007

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O PROJECTO DEMOCARTO:

MODELAÇÃO EM SIG DA DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL

DA POPULAÇÃO DE CASCAIS E OEIRAS COM ALTA RESOLUÇÃO

FREIRE, Sérgio GeoPoint Lda. e Department of Geography, University of Kansas, USA

Rua Artilharia Um, 67, 1º Esq., 1269 – 500 LISBOA

Tel: (+ 351) 21 371 43 30

[email protected]; [email protected]

RESUMO

Desastres naturais ou com causa humana (terramotos, incêndios florestais ou urbanos,

epidemias, acidentes tecnológicos, actos de terrorismo, etc.) ocorrem geralmente sem aviso

prévio e podem vitimar grande número de pessoas. Os dados dos recenseamentos

populacionais apenas registam o local de residência e pernoita habitual da população, embora

a distribuição espacial desta varie significativamente da noite para o dia. Assim, quando um

desastre ocorre, saber-se quantas pessoas poderão estar na zona afectada nesse momento é

informação fundamental para planear adequadamente respostas de emergência e evacuação,

podendo estes dados ser igualmente úteis numa variedade de estudos envolvendo população,

nomeadamente em análise de transportes, ambiente e planeamento, saúde e GeoMarketing. A

espacialização destes dados num formato SIG raster aumenta significativamente a sua

utilidade e facilita a sua integração com outros dados espaciais para análise ou modelação.

A validade do conceito de população ambiente para as utilizações referidas foi já

demonstrada pelo desenvolvimento recente duma base de dados populacionais global (o

LandScan), sucessivamente melhorada. No entanto, a resolução espacial desses dados (30

segundos de arco, quase 1 km), embora aceitável para uso a escalas regionais e nacionais,

revela-se insuficiente para a maioria dos usos práticos em Portugal, em particular em meio

urbano. Acrescentando à componente espacial a dimensão temporal, bases de dados com

elevada resolução representativas das distribuições diurnas e nocturnas da população estão a

ser desenvolvidas nos EUA com base em dois tipos de metodologias.

O presente estudo aborda o processo e implicações do desenvolvimento de bases de dados

semelhantes para os concelhos de Cascais e Oeiras. Neste exercício de modelação espacial,

são utilizados dois tipos gerais de dados: a) informação censitária e estatística e b) dados

fisiográficos. A informação censitária mais recente (2001) fornece os quantitativos


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populacionais a serem espacializados, enquanto o segundo tipo de dados permite definir as

unidades espaciais usadas para desagregar os valores dos Censos. Desta forma é possível

considerar a componente temporal da população e estimar as suas distribuições nocturnas e

diurnas. Para máximo rigor e elevada resolução espacial, a distribuição populacional diurna

incorpora a componente trabalhadora através da informação sobre locais de trabalho e

serviços públicos e privados (como escolas e hospitais) e respectiva população deslocada.

O principal valor destes resultados reside na sua elevada resolução espacial (25 m) e no

facto de aproximarem com maior rigor e realismo a distribuição populacional no período

diurno, possibilitando assim análises mais rigorosas nesse período. Dada a disponibilidade e

características dos dados geográficos em Portugal, e apesar de alguns problemas e limitações

identificados nos dados de input, com alguns cuidados será possível aplicar esta metodologia

a qualquer concelho das Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto.

Palavras-chave: distribuição da população, densidade populacional, cartografia dasimétrica,

população em risco, Cascais, Oeiras.

1. Introdução

Apesar de receber recentemente maior atenção, a espacialização de variáveis socio-

económicas a um nível nacional e inferior encontra-se menos desenvolvida que a geração de

dados espaciais sobre factores físicos (Deichmann, 1996). O número de habitantes existentes

numa dada área é certamente o indicador demográfico mais básico e transversal que existe.

Em Portugal, entre os numerosos temas geográficos disponibilizados publicamente em

formato digital não se encontra uma única superfície de distribuição da população, não

obstante o muito citado papel pioneiro do país em implementar uma infra-estrutura e

repositório de dados espaciais. Este facto assume especial relevância quando a quantificação

rigorosa da população exposta é reconhecidamente uma componente-chave da modelação de

perdas enquanto ferramenta para uma eficiente gestão do risco (Chen et al., 2004; FEMA,

2004). Sugestões recentes (e.g., Dobson, 2002) têm ido no sentido de se desenvolver uma

técnica de estimação que possa ser empregue em tempo real quando um desastre ocorre, na

ausência de informação adequada. No entanto, para efeitos de planeamento e simulação, e

para assegurar uma resposta proporcionada, mapas da distribuição da população deverão ser

criados e disponibilizados antecipadamente. Tais dados podem ainda ser úteis em


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praticamente todas as aplicações que envolvam a distribuição geográfica da população, se

forem produzidos a escalas espaciais e temporais apropriadas (Sutton et al., 2003).

A espacialização destes dados num formato raster (ou matricial) aumenta

significativamente a sua utilidade e facilita a sua integração com outros dados espaciais para

análise ou modelação (Deichmann, 2001). Apesar de iniciativas para criação de tais dados

antecederem a “digitalização” da Geografia operada a partir da década de 1980 (Balk et al.,

2006), vários factores permitiram a recente emergência de diversos projectos para criação de

superfícies de população globais, com versões sucessivamente melhoradas. Entre estas

destacam-se o Global Demography Project / Gridded Population of the World (GPW) (Tobler

et al., 1995), o projecto HYDE (Goldewijk e Battjes, 1997), e o LandScan Global Population

Database (Dobson et al., 2000). No entanto, mesmo a melhor resolução espacial disponível

(i.e., aproximadamente 1 km, do LandScan) revela-se insuficiente para suportar análise ao

nível local ou regional em Portugal.

1.1. Distribuição da população no espaço e no tempo

Não obstante a simplicidade do conceito de densidade populacional, a natureza complexa

da população enquanto variável geográfica tem várias implicações que colocam desafios para

a sua representação espaço-temporal (Deichmann, 1996). Desde logo, população é uma

variável numérica discreta, agregada e disponibilizada por zonas censitárias ou

administrativas, e embora a sua distribuição espacial possa ser aproximada por uma superfície

contínua (i.e., mapa de isopletas), tal torna-se impossível abaixo de certo nível de resolução

espacial, que é em si mesmo dependente da densidade (Goodchild et al., 1993); igualmente,

enquanto variável que se refere a quantidades positivas e específicas, os métodos usados para

representar realisticamente a sua distribuição deverão cumprir os requisitos necessários (mas

não suficientes) de ausência de valores negativos e de preservação de volume (Tobler, 1979).

Esta “condição picnofilática” de Tobler implica que, numa distribuição, a soma de todos os

indivíduos distribuídos numa zona corresponda ao total inicial para essa zona, sob pena de se

estar a distorcer a realidade.

Devido em grande parte a esta complexidade, diversas abordagens têm sido seguidas para

estimar a sua distribuição espacial, incluindo modelação do tipo estatístico (correlação), de

superfícies, e cartográficas (Fisher e Langford, 1996). Porém, muitos destes métodos exigem

adopção de assumpções demasiado simplificadoras da realidade ou desagregam a população


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com base em parâmetros heurísticos ou empíricos, o que enfraquece a confiança nos

resultados.

Enquanto técnica cartográfica, o mapeamento dasimétrico permite limitar a distribuição

da variável às áreas em que de facto está presente através da utilização de dados auxiliares

que com esta estejam relacionados, no processo de interpolação zonal. Interpolação zonal

refere-se à transformação de dados agregados para um conjunto de zonas para outro, não

coincidentes, e em Portugal Néry et al. (2007) demonstraram a utilidade destes métodos na

desagregação espacial de dados censitários e que esta melhora com a utilização de informação

auxiliar sobre uso/ocupação do solo. À escala local, Sleeter e Wood (2006) usaram cartografia

dasimétrica e dados censitários e sobre trabalhadores para estimarem densidades nocturnas e

diurnas com resolução de 10 metros numa área costeira do Oregon, EUA.

Adicionalmente, a população não é estática, sendo a sua variação temporal significativa

para a maioria das aplicações práticas: numa dada área, a quantidade e/ou distribuição da

população no período diurno normalmente difere substancialmente das verificadas no período

nocturno devido às deslocações induzidas pelas actividades humanas, como trabalho, estudo e

lazer. Devido apenas aos movimentos pendulares, a população diurna de concelhos das Áreas

Metropolitanas de Lisboa e Porto chega a diferir em mais de 50% dos valores censitários

(INE, 2003a).

Em Portugal, estudos de risco com análise de exposições humanas baseiam-se

directamente em informação censitária (e.g., Oliveira et al., 2005). Não obstante a sua alta

qualidade, estes dados registam o local de residência e pernoita habitual da população,

assumindo-se ainda uma distribuição constante e exaustiva da variável em cada unidade,

independentemente da sua dimensão ou carácter. Assim, no caso de ocorrências diurnas, os

erros de estimação poderão ser significativos, com as consequências nefastas que daí advêm

no contexto de gestão de emergências. No entanto, devido à natureza e amplitudes das

deslocações, a dinâmica da população é dependente da escala temporal e espacial, tornando-se

mais difícil de capturar e representar à medida que a resolução aumenta (Sutton et al., 2003).

Ao nível local (i.e., alta resolução espacial) numa zona suburbana, como são Cascais e Oeiras,

é provável que a maior dinâmica populacional se verifique no ciclo temporal noite/dia, em vez

de ocorrer no ciclo Verão/Inverno, por exemplo.

Ao contrário do que sucede com a dimensão espacial da população, pouca investigação se

tem debruçado sobre a dimensão temporal, apesar de algum interesse recente (e.g., Zandvliet

e Dijst, 2004).


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Uma forma bem sucedida de incorporar a dimensão temporal na distribuição da população

é através da estimação probabilística de “população ambiente” em vez da população

“residencial”. Dobson et al. (2000), no contexto do LandScan, propuseram o conceito de

“população ambiente” como uma média temporal da densidade populacional que tem em

consideração as actividades humanas, constituindo um compromisso entre distribuições

diurna e nocturna que em rigor não representa nenhuma destas. Assim, foi reconhecida a

necessidade de dados possuindo resolução espacial e temporal acrescidas (Dobson, 2002) pelo

que a mesma equipa está a desenvolver superfícies diurnas e nocturnas de população para os

EUA com resolução de 3 segundos de arco (cerca de 90 m) - o LandScan USA (Bhaduri et al.,

2002). Com vista a melhorar a estimação da população exposta em situações de emergência, o

Laboratório Nacional de Los Alamos (EUA) combinou informação existente para modelar as

distribuições diurnas e nocturnas da população desse pais com uma resolução de 250 metros

(McPherson e Brown, 2003).

O presente estudo teve por objectivos o desenvolvimento e teste de um modelo para

cartografar as distribuições diurnas e nocturnas da população em Portugal, que fosse baseado

em dados estatísticos concretos e permitisse análise à escala local por via da sua elevada

resolução espacial.

2. Metodologia

A modelação da distribuição de população a uma dada escala espaço-temporal encerra

dois desafios básicos:

1. A obtenção ou estimação de quantitativos populacionais para essa área nesse período,

com uma desagregação espaço-temporal apropriada;

2. A selecção de um método que permita a espacialização realística desses quantitativos.

Assim, começou-se por identificar uma área de estudo para a qual existissem dados

adequados aos objectivos.

2.1. Área de estudo

Os concelhos de Cascais e Oeiras definidos com base nos limites administrativos oficiais

de 2001 constituem a área deste estudo. A escolha desta zona teve por base os seguintes

factores: a) as suas características geográficas, nomeadamente o seu carácter simultaneamente

urbano e suburbano, com forte actividade económica, b) a disponibilidade e acesso a dados de


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input, e c) familiaridade pessoal com a área, facilitadora das actividades de verificação e

trabalho de campo.

Cascais e Oeiras são dois dos dezoito concelhos que integram a Área Metropolitana de

Lisboa, a principal área metropolitana do país (Figura 1).

Figura 1. Localização da área de estudo.

Nestes dois concelhos, o uso e ocupação do solo são dominados pelos territórios

artificializados, com zonas de agricultura e vegetação natural remanescentes. O povoamento é

essencialmente concentrado, existindo porém algum povoamento disperso em Cascais. A

urbanização, em grande medida desordenada, é mais intensa ao longo da costa e da linha

férrea e expande-se para o interior dos concelhos. No que concerne à mobilidade, 18% da sua

população desloca-se diariamente para a cidade de Lisboa para trabalhar ou estudar (INE,

2003a). Apesar do efeito polarizador da capital, Cascais e Oeiras possuem intensa actividade

económica, a maioria no sector terciário, não obstante presença importante do sector

secundário, principalmente em Cascais. Este concelho possui algumas zonas industriais,

enquanto Oeiras tem apostado na criação de parques de ciência e tecnologia e de office parks.

A área de estudo tem uma população total residente de 332.811habitantes (INE, 2001),

resultando numa densidade populacional média de 2332 habitantes/km2, bem acima da média

nacional que é de 112 habitantes/km2. No entanto, essa densidade varia significativamente no


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interior dos concelhos. Mesmo ao nível da secção estatística alguns polígonos são bastante

extensos e não traduzem realisticamente a desigual distribuição de população no seu interior.

Valores de população residente nos últimos três Censos realizados e a sua evolução são

apresentados na tabela 1.

Tabela 1. População residente e taxas de crescimento, 1981-2001

Zona 1981 1991 Alteração

81-91 (%) 2001

Alteração

91-2001 (%)

Cascais 141 498 153 294 8,3 170 683 11,3

Oeiras 149 328 151 342 1,3 162 128 7,1

AML 2 502 044 2540 276 1,5 2 682 687 5,6

Portugal 9 833 014 9 867147 0,3 10 356 117 5

Fontes: INE, 2003a; 2003b

Os dados da tabela indicam que a população da área de estudo tem vindo a aumentar

acima da média nacional, especialmente entre 1991 e 2001 e em Cascais, tendo ainda este

concelho crescido mais rapidamente que o conjunto da Área Metropolitana.

2.2. Dados

Neste exercício de modelação espacial, são utilizados dois tipos gerais de dados: a) dados

demográficos e b) dados fisiográficos. A informação estatística mais recente disponível

(2001) fornece os quantitativos populacionais a serem espacializados, enquanto o segundo

tipo de dados permite definir as unidades espaciais usadas para desagregar esses valores. A

Tabela 2 indica algumas características dos dados utilizados.

Tabela 2. Dados usados para modelar distribuições nocturna e diurna da população.

Dados Fonte Data Tipo

Eixos de via GeoPoint 2004 Vectorial (linha)

Uso do solo (COS’90; CLC2000) IGP; IA 1990; 2000 Vectorial (polígono)

Censos (BGRI) INE 2001 Vectorial (polígono)

Quadros de pessoal DGEEP 2001 Tabela

Movimentos pendulares INE 2001 Tabela (matriz O/D)


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Na modelação geográfica, é habitualmente difícil obter dados adequados ao objectivo e

mutuamente compatíveis em termos de escala/resolução e data de referência. Neste estudo,

em geral a consistência temporal dos dados é elevada, com a excepção dos eixos de via cuja

data de referência era posterior em três anos à data-alvo do modelo (2001). Por esta razão e

devido à importância destes dados na modelação foi decidido modificá-los de forma a

representarem melhor a situação em 2001. A diferença de um ano na cartografia de uso e

ocupação do solo foi considerada aceitável, e o seu melhoramento na área de estudo foi antes

requerido pela sensibilidade do modelo e a sua elevada resolução espacial.

Os eixos de via fornecidos abrangeram a totalidade da área de estudo com grande detalhe

espacial e exactidão posicional. Eram igualmente muito completos, nomeadamente quanto aos

atributos necessários para geo-codificar endereços.

Como informação sobre uso e ocupação do solo (LULC), partiu-se de duas cartografias

vectoriais que abrangem o território continental: a Carta de Ocupação do Solo de 1990

(COS’90), com área mínima de 1 ha e uma nomenclatura complexa que permite mais de

novecentas combinações; e a cartografia CORINE Land Cover de 2000 (CLC2000), com área

mínima de 25 ha e uma nomenclatura standard com 44 classes no nível 3, o mais detalhado

(Bossard et al., 2000). Estas bases de dados sofreram algumas correcções na área de estudo,

efectuadas segundo as suas características técnicas e regras de produção.

Dos dados dos Censos 2001 foi utilizada a população residente (população de jure) ao

nível da secção estatística para modelação, sendo o nível da subsecção usado para validação.

O conceito de população presente (de facto), embora conceptualmente interessante, não

captura a presença de população em locais de trabalho ou estudo num dia útil.

Os quadros de pessoal de 2001 foram adquiridos à Direcção-Geral de Estudos, Estatística

e Planeamento (DGEEP) do Ministério do Trabalho e da Solidariedade Social. Foi fornecido

um ficheiro listando em tabela os estabelecimentos de Cascais e Oeiras em 2001, com

indicação do respectivo nome, morada, código CAE e descritivo, e número de pessoas ao

serviço nesse ano. Por incluir apenas empresas privadas, foi necessário completar esta

informação com dados relativos aos estabelecimentos públicos.

Dados sobre movimentos pendulares casa-trabalho ou casa-escola para Cascais e Oeiras

em 2001 provieram do respectivo estudo do INE para as Áreas Metropolitanas de Lisboa e

Porto (INE, 2003a). Os dados foram obtidos em papel na forma de uma matriz origem/destino

que quantifica os referidos movimentos inter e intra-concelhios.


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2.3. Modelação

A modelação da distribuição da população assenta numa técnica de cartografia

dasimétrica que usa eixos de via (i.e., ruas) como base de referência para a desagregação da

população. As principais tarefas envolvidas na modelação são sintetizadas no fluxograma da

Figura 2. Na Figura 2, dados de input estão assinalados a cinzento, produtos intermédios ou

sub-produtos a laranja, e resultados principais a vermelho.

Figura 2. Modelo para cartografar a distribuição espacial e temporal da população.

A metodologia adoptada permite desagregar espacial e temporalmente a população no

ciclo temporal diário e estimar as suas distribuições nocturnas e diurnas em formato raster, e

foi implementada num software de Sistema de Informação Geográfica, o ArcGIS 9.1 (ESRI).

Devido a alguns dados terem uma base concelhia, cada município foi modelado

separadamente. Para cada um foram produzidas grids de população residencial nocturna,

população residencial diurna, população diurna deslocada nos locais de trabalho ou estudo, e

população diurna total. Esta metodologia foi adaptada duma abordagem proposta e testada

pelo Laboratório Nacional de Los Alamos, EUA (McPherson and Brown, 2003).

LULC RESIDENCIAL

Quadros pessoal

2001

EIXOS DE VIA

CLC2000 COS’90 POP. 2001 SECÇÃO EST.

CORRIGIR CORRIGIR

SELECC. CLASSES, COMBINAR

MODIFICAR

EXCLUIR VIAS RÁPIDAS

POP. NOCTURNA

VIAS RESIDENCIAIS

VIAS ELEGÍVEIS

ALOCAR

Mobilidade AML 2001

POP. DIURNA DESLOCADA

POP. RESIDENCIAL

DIURNA

GEOCODIFICAR

SOMA

POP. DIURNA

COMBINAR

RASTERIZAR

LIMPAR, CORRIGIR

PESSOAL GEOREF

POP. AMBIENTE

MÉDIA PONDERADA


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Foi adoptada a resolução de 25 metros porque se pretendeu aproximar a dimensão da

residência unifamiliar (meio quarteirão), e porque no teste efectuado de sensibilidade do

modelo à resolução, um aumento da resolução para 12,5 m originou apenas ganhos marginais

na exactidão do resultados.

O sistema de coordenadas adoptado para os dados e modelação foi o Hayford-Gauss

Militar, Datum Lisboa. Embora a projecção associada ao sistema de coordenadas não seja

equivalente, distorções na área de estudo são negligenciáveis no contexto do objectivo.

2.3.1. População nocturna

Na desagregação temporal da distribuição geográfica da população, para que as

superfícies nocturnas e diurnas sejam directamente comparáveis é recomendável que a mesma

base espacial seja usada para referenciar a população residente e a população deslocada. A

rede viária, enquanto principal infra-estrutura de acesso a residências e locais de trabalho ou

estudo, constitui um suporte espacial adequado para desagregar população na área de

interesse.

A distribuição de população nocturna (residencial) foi produzida por aplicação de uma

técnica de cartografia dasimétrica usando como dados auxiliares as vias residenciais para uma

desagregação binária em raster. Porém, os eixos de via disponíveis para a área de estudo não

possuíam qualquer atributo que indicasse o tipo de uso do solo atravessado. Assim, recorreu-

se à cartografia de uso e ocupação do solo para auxiliar na identificação das vias com carácter

eminentemente residencial. Para o efeito, a COS’90 foi corrigida e reclassificada para a

nomenclatura CORINE, e as classes correspondentes a Tecido Urbano (111 e 112) foram

integradas com as mesmas classes do CLC2000 corrigido, dando origem a um tema

representando polígonos residenciais. Tendo o cuidado de excluir previamente vias que

mesmo atravessando zonas residenciais não dão acesso directo a habitações (i.e., auto-

estradas e vias rápidas), os eixos de via modificados para 2001 foram cruzados espacialmente

com o uso do solo residencial, discriminando-se assim as vias residenciais. A Figura 3 ilustra

as vias residenciais de Oeiras face ao total de eixos de via do concelho, bem como o uso do

solo usado na sua definição.


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Figura 3. Definição das vias residenciais de Oeiras.

Apesar de se referir a 1990 e dos muitos erros detectados, a utilização da COS’90 foi

essencial para se incluírem manchas residenciais que o CLC2000 não captura por a sua

dimensão ser inferior à área mínima da cartografia CLC.

Seguidamente as vias residenciais foram convertidas para formato raster grid com

resolução de 25 m, e usadas para criar uma grid de coeficientes de localização em que os

valores representam a proporção da população residente na secção estatística que pode ocupar

uma célula dessa secção. Na ausência de informação em contrário, é assumido que a

população se distribui uniformemente pelas vias residenciais em cada secção estatística. Os

coeficientes de localização são então usados para desagregar a população total de cada secção,

obtendo-se assim a grid de população nocturna.

2.3.2. População diurna

A superfície de população diurna integra dois componentes, como indicado na Figura 2.

Um é a população diurna deslocada nos locais de trabalho ou estudo, e outro a estimativa da


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população nocturna (residencial) que permanece na residência durante o dia – a população

residencial diurna. Neste caso, e na falta de outra informação, é assumido que os indivíduos

que de acordo com o INE (2003a) não se deslocam para trabalho ou estudo permanecem nas

suas residências durante o dia. O referido estudo do INE, através da quantificação dos

movimentos pendulares por origem/destino (O/D), indica o número total de habitantes de

cada concelho que se deslocam das suas residências para trabalhar ou estudar (Tabela 3). A

diferença deste valor para a população residente (nocturna) constitui a população residencial

diurna. Este valor pode ser transformado num rácio que exprima a proporção da população

residente que não se desloca da sua habitação durante o dia (dado que o estudo do INE tem

apenas uma base concelhia, apenas se pode assumir que esta proporção é constante em todo o

concelho, o que pode não ser verdadeiro). Multiplicando a grid de população nocturna

(residencial) por este rácio, obtém-se assim a distribuição da população residencial diurna.

Tabela 3. População residente e valores obtidos com base na matriz O/D, 2001

Concelho

População

residente

População

diurna

População

com origem

no concelho

População

com destino

ao concelho

População

residencial

diurna

Cascais 170 683 151 115 87 056 67 488 83 627

Oeiras 162 128 148 937 84 777 71 586 77 351

Fonte: INE, 2003a

Adicionando a população residencial diurna à população que tem como destino o

concelho (vinda de fora ou de dentro deste) obtém-se a população diurna, que na área de

estudo é inferior à população residente. Esta população que tem como destino o concelho é

constituída pelos trabalhadores e estudantes aí presentes durante o dia – a população diurna

deslocada.

A grid de população diurna deslocada foi gerada a partir da geo-referenciação dos locais

de trabalho e estudo e respectivos trabalhadores e estudantes. Esta fase revelou-se a mais

laboriosa e morosa, devido por um lado à má qualidade dos endereços constantes da tabela da

DGEEP, e por outro à necessidade de localizar e obter dados relativos aos estabelecimentos

públicos de muitas fontes dispersas. Devido essencialmente ao primeiro factor, foi necessário

proceder à geo-referenciação manual de grande parte dos estabelecimentos, por não ser

possível geocodificá-los em ArcGIS com o rigor exigido pela resolução do modelo. Na

geocodifcação de endereços usaram-se os eixos de via originais como referência, tendo a


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referenciação manual sido efectuada com o apoio de dados de detecção remota e de trabalho

de campo. No total foram geo-referenciados 4.316 estabelecimentos e 139.074 trabalhadores e

estudantes na área de estudo (Figura 4).

Figura 4. Locais de trabalho e estudo geo-referenciados em Cascais e Oeiras.

Na Tabela 4 apresentam-se para cada concelho, o número de estabelecimentos e pessoal

respectivo geo-referenciados com base em cada método.

Tabela 4. Número de estabelecimentos e pessoal geo-referenciados

Cascais Oeiras

Geo-referenciação Estabelecimentos Pessoal Estabelecimentos Pessoal

Geocodificação 1316 36924 1605 45978

Manual 833 30564 562 25608

TOTAL 2149 67488 2167 71586

O pessoal geo-referenciado foi rasterizado a 25 m, resultando assim na grid de população

diurna deslocada.

Finalmente, os mapas de população residencial diurna e população diurna deslocada

foram somados para se obter a distribuição de população diurna total para o concelho.


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2.4. Verificação e validação

Para uma rigorosa avaliação quantitativa da qualidade, são necessários dados que

representem a “verdade do terreno” com características compatíveis com o modelo.

Infelizmente, uma das motivações para projectos como este é precisamente a inexistência de

dados com essas características. No caso presente, a validação da distribuição de população

diurna foi limitada pela ausência de dados de referência apropriados. Adicionalmente, não

existe um método standard ou consensual para validação de superfícies de população,

recorrendo diferentes autores a diferentes métodos (Eicher e Brewer, 2001).

Por outro lado, essa fase do trabalho pode aqui ser considerada menos relevante devido à

distribuição diurna ser em grande medida baseada em dados estatísticos oficiais e não em

pesos definidos empírica ou heuristicamente. Mesmo assim, estes resultados foram

controlados de duas formas: a) os dados de input (em especial os da DGEEP) foram

verificados através de cruzamento com outras fontes (o que permitiu detectar e corrigir erros)

e via trabalho de campo, quanto á sua localização, e b) os resultados foram comparados com

dados de detecção remota para confirmar a exactidão posicional das distribuições. Os

quantitativos de pessoal da DGEEP não foram disputados, tal como a informação censitária.

Para a distribuição nocturna (residencial), foi possível proceder a uma avaliação de

qualidade mais formal usando a maior resolução das subsecções estatísticas como referência,

numa análise de correlação. As distribuições modeladas foram agregadas por subsecção e

comparadas com os valores respectivos do Censos 2001. Nas Figuras 4 e 5 mostram-se os

gráficos para Cascais e Oeiras, respectivamente.


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CASCAIS - Distribuição nocturna

y = 0.7652x + 16.475

R2 = 0.7064

0

200

400

600

800

1000

1200

0 200 400 600 800 1000 1200

Censos

Mo

del

o

Figura 5. Comparação por subsecção da população censitária com a nocturna modelada, em

Cascais.

OEIRAS - Distribuição nocturna

y = 0.7158x + 31.026

R2 = 0.6219

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

Censos

Mo

del

o

Figura 6. Comparação por subsecção da população censitária com a nocturna modelada, em

Oeiras.


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Da análise resultaram coeficientes de correlação de 0,84 para Cascais e 0,79 para Oeiras.

O erro RMS foi de 53,7 habitantes em Cascais e de 80,7 em Oeiras, mas como a média de

população por subsecção neste último concelho é mais elevada (109,1 contra 70,2), o seu

coeficiente de variação (0,74) é menor que o de Cascais (0,77).

Destes resultados pode inferir-se que o desempenho da modelação nocturna é bastante

satisfatório, dada a sua alta resolução espacial e considerando o elevado número de amostras

usado (2433 subsecções em Cascais, 1456 em Oeiras).

No entanto, o modelo parece ter tendência para subestimar a população nas subsecções

com valores de população intermédios (100 – 400 habitantes).

3. Resultados e discussão

Superfícies raster representando a distribuição da população nocturna – PN (Figura 7),

população residencial diurna – PRD (Figura 8), população diurna deslocada nos locais de

trabalho ou estudo – PDD (Figura 9), população diurna total, - PD (Figura 10), e população

ambiente – PA (Figura 11) foram produzidas para a área de estudo e para 2001, e são aqui

ilustrados para o concelho de Oeiras.

Os resultados obtidos representam densidade populacional máxima por célula de 625 m2

num dia útil, assumindo que de noite toda a população está nas suas residências, e que durante

o dia toda a população trabalhadora e estudante está presente nos locais de trabalho e estudo, e

a remanescente na sua residência. Esta situação necessariamente constitui uma simplificação

da realidade, mas mesmo assim preferível à simples utilização de uma média zonal por

polígono censitário na quantificação de população.

Os resultados preservam as diferenças gerais relativas de densidades populacionais entre

Cascais e Oeiras e revelam padrões espaciais e temporais internos de grande amplitude de

densidades, especialmente em Oeiras.

Os eixos de via parecem proporcionar uma base de referência adequada para a

desagregação de estatísticas demográficas oficiais. No entanto, a distribuição nocturna

reflecte directamente a presença de vias residenciais em cada secção, dados que por sua vez

estão dependentes da classificação de uso do solo como residencial. Assim a qualidade das

distribuições modeladas depende essencialmente “apenas” do efeito combinado de erros

presentes nos dados auxiliares e da sua propagação até aos resultados finais. É pois essencial

dispor de dados actuais e com qualidade, ou na ausência destes, investir tempo e esforço na

verificação e melhoria da informação disponível.


17

Figura 7. Distribuição nocturna da população em Oeiras.

Figura 8. Distribuição diurna da população residencial em Oeiras.


18

Figura 9. Distribuição da população diurna deslocada em Oeiras.

Figura 10. Distribuição da população diurna em Oeiras.


19

A superfície de população ambiente (Figura 11) foi estimada através duma média

ponderada da população nocturna e população diurna, considerando a proporção de períodos

nocturnos e diurnos que ocorrem numa semana típica de trabalho, de forma a representar num

único indicador uma média temporal semanal da densidade populacional que tem em

consideração as principais actividades humanas – repouso, trabalho, e estudo.

Figura 11. Distribuição da população ambiente em Oeiras.

Estes resultados podem ser úteis numa variedade de estudos envolvendo população,

nomeadamente em protecção civil (ver Freire, 2007a), análise de transportes, ambiente e

planeamento, saúde (ver Freire, 2007b), e GeoMarketing. Como exemplo, a distribuição de

população diurna pode ser agregada por Freguesia para ser considerada no planeamento da

localização e capacidade de equipamentos públicos.


20

4. Conclusões

A abordagem implementada, baseada em dados oficiais, permite modelar com assinalável

rigor as distribuições diurnas e nocturnas da população, e suporta análise à escala local. Esta

abordagem modela ainda correctamente as pessoas que trabalham no domicílio, por oposição

a considerar população activa como ausente da residência. O principal valor destes resultados

reside na sua elevada desagregação e resolução espacial, no facto das distribuições nocturnas

e diurnas terem a mesma bases espacial de referência, e na aproximação com maior detalhe e

realismo da distribuição populacional no período diurno, o que possibilita análises mais

rigorosas nesse período. A combinação das duas distribuições resulta numa única métrica que

aproxima uma representação da população ambiente. O modelo cumpre ainda os requisitos

necessários para desagregar população em superfícies – não existência de valores negativos e

preservação dos totais por zonas de origem.

Dada a disponibilidade e características dos dados em Portugal, esta metodologia pode ser

aplicada a qualquer concelho das Áreas Metropolitanas de Lisboa e Porto, praticando-se as

precauções referidas.

Futuras versões beneficiariam da modelação melhorada de actividades distribuídas (i.e.,

limpeza, segurança, etc.) e incorporação da população nos transportes, envolvida em outras

actividades humanas importantes (compras, lazer) e deslocada da habitação ou trabalho, bem

como de segmentações temporais acrescidas (e.g., no ciclo diário ou variações sazonais). A

existência de informação origem-destino mais desagregada, além de proporcionar modelação

mais rigorosa da população residencial diurna, permitiria ainda representar e analisar

cartograficamente fluxos de retorno ao domicílio que poderão ser relevantes nomeadamente

para a resposta do sistema de saúde a surtos epidémicos. Na análise de vulnerabilidades

humanas, seria ainda importante modelar a população envolvida em actividades no interior de

edifícios e ao ar livre.

Agradecimentos

Este trabalho foi grandemente facilitado pela colaboração da GeoPoint Lda. Agradece-se

também à Junta Metropolitana de Lisboa a cedência de informação relativa aos equipamentos

escolares, proveniente do Sistema Metropolitano de Informação Geográfica – Grande Área

Metropolitana de Lisboa.


21

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