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Em pesquisas como o Censo do IBGE, as unidades espaciais de coleta de dados (no caso do Censo, os setores censitários) são delimitadas segundo uma lógica operacional, e não ambiental ou de planejamento urbano. Por conta dessa lógica operacional, muitas vezes, essas unidades espaciais se modificam a cada pesquisa realizada. Por isso, frequentemente, não é possível, por exemplo, a comparação das unidades de área censitárias entre censos de diferentes anos, ou, em uma outra escala, uma sobreposição adequada dos dados de municípios e distritos com os de bacias hidrográficas. Configura-se assim o chamado Problema de Unidade de Área Modificável / Modifiable Areal Unit Problem (MAUP).

Para viabilizar a comparação entre períodos diversos e a compatibilização entre diferentes recortes espaciais, minimizando distorções causadas pela variação, no tempo e entre fontes de dados, do tamanho do recorte espacial, têm sido utilizadas, em Sistemas de Informações Georreferenciadas, soluções de

  • desagregação dos setores em porções coincidentes e não coincidentes, trabalhando-se, nestas últimas, com uma nova tabulação dos questionários individuais originais do Censo ou de outros levantamentos de origem dos dados utilizados.
  • mapeamento dos dados por meio de grades matriciais de células de dimensões fixas, às quais são associados os valores, em cada célula, de um certo indicador – como as “grades estatísticas” do IBGE.
  • recálculo de valores dos indicadores, empregando-se um sistema de médias baseado na associação entre os dados e os centroides dos polígonos aos quais estão associados, o que possibilita recuperar a comparabilidade entre dados de diferentes datas e fontes.
  • a individualização de dados do Censo em nível de domicílio, permitindo seu georreferenciamento e sua reagregação nas bases territoriais requeridas para a análise.
  • a vetorização dos dados georreferenciados, mediante o emprego de aprendizado de máquina e outros recursos de Inteligência Artificial.
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