INSTRUÇÃO PROGRAMADA PARA CONFECÇÃO DE … · izabella faria de carvalho instruÇÃo programada para confecÇÃo de mapas coroplÉticos: uma anÁlise exploratÓria utilizando-se

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



Izabella Faria de Carvalho

Belo Horizonte 2005

Izabella Faria de Carvalho



Dissertação apresentada ao Programa de Pós-

graduação 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 4.10 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 4.26 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 4.38 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 4.41 MAPA PERCENTUAL DE ADEPTOS EVANGÉLICOS PENTECOSTAIS E DE MISSÃO..................................................... 91

FIGURA 4.42 TELA SELECIONAR POR SQL – OPERADOR -..................................... 92

FIGURA 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................ 30

2.2 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 ......................................... 113

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS .......................................................... 116

REFERÊNCIAS ....................................................................................... 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

contribuíram para o desenvolvimento dos GIS.

1959 Definição do MIMO 1963 Início do desenvolvimento do CGIS 1964 Criação do Harvard Lab. 1965 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 Lançamento do ArcInfo 1982 Fundação da SPOT 1985 Projeto GPS tornou-se operacional 1986 Fundação da MapInfo 1988 Estabelecido o NCGIA 1991 Publicação do GIS Big Book 1995 Lançamento do MaPinfo Professional para Windows 1996 Introdução de produtos Internet GIS

2000 Os GIS alcançam 1 milhão de usuários

FIGURA 2.1 – LINHA DO TEMPO DOS GIS: EVENTOS QUE SE DESTACARAM FONTE: Longley et al. (2001) e Sanjay, Muki e Dodge (2000)

ERA

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ERA

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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-se-

iam 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).

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

Mundo Real

T2T1 T3Mapa Imagem do Mapa

Dados Brutos

Coleta de dados

Entrada de dados

Apresentação de dados

32

manipulados por T3 através de diversos formatos; dentre estes pode ser citada a

forma de tabelas ou de imagens gráficas.

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.

Mundo Real

T2T1 T3 Modelo de

dados

Dados de saída

Dados Brutos

Coleta de dados

Entrada de dados Saída de

dados T4

Manipulação de dados

GIS

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

.

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

Onde?

O que é?

Por onde ir?

Qual o padrão?

O que mudou?

O que acontece se?

Por que ocorre? Quando?

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

Caixa ou submatriz

Linha i

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.

FIGURA 2.6 – MATRIZES NO TEMPO FONTE: Berry (1968, p.30 ) e Abreu (1995, p.155)

TEMPO 1

LinhasTEMPO 2

Linhas

TEMPO 3 Lugares

ColunasCaracterísticas

Linhas

Passado

Presente

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

Inclui valores similares em classes distintas ou valores muito diferentes em uma mesma classe

Intervalo igual A diferença entre o valor superior e o inferior de cada classe é praticamente o mesmo

- Facilmente interpretado pelos leitores - Úteis para a comparação entre uma série de mapas

Pode resultar em classes vazias ou em casos nos quais a maioria dos dados esteja distribuída em uma ou duas classes

Quebra natural Busca minimizar, em cada classe, as diferenças entre os valores e maximizar a diferença entre os valores de classes diferentes

- 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

Não foram detectados problemas relevantes

Personalizada As classes são definidas de acordo com um critério estabelecido

Bom resultado para estudos específicos

Pode ser um critério de classificação pobre

FONTE: Krygier e Wood (2005), adaptado pela autora

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 analítico-

matemática 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 Total de

Adeptos Percentual de

Adeptos

11 Católica Apostólica Romana 14.091.490 78,70

0 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 Religião Total de

Adeptos Percentual de

Adeptos

41 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 Tipo Perc_Rel_11 FlutuantePerc_Rel_0 FlutuantePerc_Rel_31 FlutuantePerc_Rel_24 FlutuantePerc_Rel_61 FlutuantePerc_Ev_Missão FlutuantePerc_Ev_Pent 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


d. na tela Criar Mapa Temático – Passo 2 de 3 selecione

MG_MUN96 para Tabela, Perc_Rel_11 para Campo e clique em

Avançar ;


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 e verifique os campos de alguns

municípios.

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 mapa temático do campo

Perc_Ev_Pent+Perc_Ev_Missão (figura 4.40).

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 IDH-

R, 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 Rotular na janela de

mapa.

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 Combinar objetos da tabela com

MG_meso_temp, Agrupar objetos pela coluna 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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