Search

BackgroundSchistosomiasis, a chronic parasitic disease, remains a public health issue in tropical and subtropical regions, especially in low and moderate-income countries lacking assured access to safe water and proper sanitation. A national prevalence survey carried out by the Brazilian Ministry of Health from 2011 to 2015 found a decrease in human infection rates to 1%, with 19 out of 26 states still classified as endemic areas. There is a risk of schistosomiasis reemerging as a public health concern in low-endemic regions. This study proposes an integrated landscape-based approach to aid surveillance and control strategies for schistosomiasis in low-endemic areas.Methodology/principal findingsIn the Middle Paranapanema river basin, specific landscapes linked to schistosomiasis were identified using a comprehensive methodology. This approach merged remote sensing, environmental, socioeconomic, epidemiological, and malacological data. A team of experts identified ten distinct landscape categories associated with varying levels of schistosomiasis transmission potential. These categories were used to train a supervised classification machine learning algorithm, resulting in a 92.5% overall accuracy and a 6.5% classification error. Evaluation revealed that 74.6% of collected snails from water collections in five key municipalities within the basin belonged to landscape types with higher potential for S. mansoni infection. Landscape connectivity metrics were also analysed.Conclusions/significanceThis study highlights the role of integrated landscape-based analyses in informing strategies for eliminating schistosomiasis. The methodology has produced new schistosomiasis risk maps covering the entire basin. The region's low endemicity can be partly explained by the limited connectivity among grouped landscape-units more prone to triggering schistosomiasis transmission. Nevertheless, changes in social, economic, and environmental landscapes, especially those linked to the rising pace of incomplete urbanization processes in the region, have the potential to increase risk of schistosomiasis transmission. This study will help target interventions to bring the region closer to schistosomiasis elimination.

A base de dados do Cadastro Ambiental Rural (CAR), de cadastro autodeclarado, tem sido utilizada para diversas finalidades, entre elas, estudos científicos. Entretanto, como a maior parte dos cadastros ainda não foi validada pelos órgãos ambientais competentes, esses dados podem apresentar inconsistências, tais como a sobreposição geométrica entre os imóveis rurais, o que dificulta sua utilização em Sistemas de Informação Geográfica (SIGs), principalmente em operações com maior exigência de ajustes topológicos. Com isso, o artigo apresenta uma proposta metodológica para analisar e remover os diferentes tipos de sobreposições existentes a partir dos dados brutos do Sistema Nacional de Cadastro Ambiental (SICAR). O ponto de partida é a classificação dos imóveis por tamanho, conforme o módulo fiscal do município. Após a remoção dos imóveis cancelados e das geometrias duplicadas, propõese a remoção de sobreposição de imóveis de classes distintas adotando a estratégia de se atribuir a área sobreposta a apenas uma das classes de imóveis, com base em uma hierarquia de classes. O artigo demonstra uma das possibilidades de atribuição de áreas, que prioriza a manutenção dos imóveis de assentamentos rurais, de povos e comunidades tradicionais e imóveis de menor área em detrimento dos de maiores áreas, como alternativa metodológica às estratégias de remoção de sobreposição que levam em consideração a segurança jurídica dos imóveis. Entretanto, a proposta metodológica é adaptável para diferentes contextos e finalidades acadêmicas. Ao final é apresentado um breve estudo de caso utilizando-se a metodologia para os imóveis declarados no município de São José dos Campos, SP.

The recent COVID-19 outbreak drove the attention to methods for monitoring the flow of people between human settlements, including traffic flow. Although the remote sensing of nighttime lights is a viable option to estimate traffic flow-derived indicators, changes in radiance levels at night are not all associated with traffic. This paper presents the theoretical approach proposed on the development of an algorithm able to identify spectrally unbiased control samples for regions of interest (ROI), namely roadway sections. Firstly, an experiment is presented to put in evidence the background dependency of the DNB monthly composites (vcm) radiance levels. Then, an overview of the algorithm is presented, followed by an empirical estimation of its time complexity. The results showed that the algorithm has an O(n) time complexity and that control samples and ROIs can have similar time series features, indicating that analysis without the use of control samples can lead to biased results.

Household structure has been recognized as an important element of residential location choice. The aim of this work is to understand how the spatial configuration resulting from these location choices could cause differentials in terms of urban life and opportunities. To do so, a weighted gravitational accessibility index is applied to the São Paulo Metropolitan Area to investigate the differences among household structures to distinct types of accessibility (jobs, education and leisure). The results point to a high disparity between accessibility levels, especially in the accessibility to jobs. The household size plays an important role, with lower accessibility levels associated with more members in the household. The study shows that the household composition also has impacts on accessibility and that higher deprivation levels affect single-parent households.

Brazil faces a complex scenario of natural hazards, essentially as a direct result of its size, diversity and both its natural and social heterogeneity. In 2011, massive landslides were triggered by extreme rainfall that caused the so-called “Mega disaster” in the mountainous region of Rio de Janeiro. This paper describes the development of a social vulnerability index at the census tract level using SoVI method. It also examines the potential value of the Social Vulnerability Index to explain the impact of the 2011 landslides on population of Nova Friburgo municipality. Principal Component analysis reveals that six factors explain 73.6% of the data variance. Spatial pattern analysis suggests that about 84% of the area is classified with moderate level of social vulnerability. The highest social vulnerability values are concentrated in areas where population density is high and the main economic activities are developed. The resulting knowledge provides to local community, government and civil organizations with a basis to comprehend the geography and drivers of social vulnerability, which can be leveraged to achieve an effective preparation and response to face future natural hazards and also to promote disaster-resilient societies.

A ocupação residencial das áreas urbanas ocorre de maneira heterogênea, em que se observam aglomerações de grupos similares em determinadas localizações. A estrutura familiar é apontada na literatura como um potencial fator para determinar a localização residencial. A hipótese é que as distintas estruturas familiares têm necessidades específicas de consumo de espaço e de acessibilidade, além do que a renda deve ser considerada de forma per capita na função de restrição. Para verificar essa hipótese, o presente trabalho busca explorar a localização espacial de diferentes estruturas familiares no município de São Paulo e observar uma possível relação entre a constituição familiar e os atributos construtivos. A metodologia deste estudo é baseada em análise exploratória de dados espaciais e método de análise de clusters. Os principais resultados encontrados evidenciam a existência de padrões de localização com base na estrutura familiar e a renda domiciliar per capita como um importante indutor da localização.

Este artigo propõe um modelo de representação espaço-temporal do fenômeno urbano na Amazônia. O tempo é dimensão fundamental. O urbano é estado, enquanto síntese, e processo, enquanto objeto observado em um continuum. No plano teórico, associam-se a tese da urbanização extensiva às ideias sobre formas espaciais e conteúdo social, resultando em um modelo integrado, estabelecido sobre três sistemas: Objetos, Ações e Valores. No plano metodológico, são apontadas as possibilidades para representação destes Sistemas. O Sistema de Objetos identifica elementos materiais associados às classes de cobertura da terra. O Sistema de Ações parte da dinâmica das mudanças nessas classes para identificar atores e interesses específicos. O Sistema de Valores busca capturar a disseminação dos modos de viver nas cidades para além de seus domínios. Os elementos desses Sistemas compõem um espaço referencial continuum, cujas intensidades são determinadas a partir de uma referência regional. A evolução temporal dessas intensidades estabelece a ideia das temporalidades urbanas. Esse modelo aborda elementos úteis para a construção de novas cartografias, contribuindo para o debate sobre a urbanização contemporânea na Amazônia. Palavras-chaves: Amazônia contemporânea; fenômeno urbano; cartografias da urbanização; urbanização extensiva; modelo representacional.

Resumo Técnicas de análise demográfica são indispensáveis para o planejamento urbano, pois mudanças nos regimes populacionais se relacionam diretamente à produção e reprodução do espaço nas cidades. A questão habitacional é central nessa relação, já que o ambiente construído é predominantemente composto de residências. Todavia esses temas ainda não têm sido frequentemente abordados de forma conjunta. O objetivo desse artigo é discutir tais relações e mostrar, em um exercício prático de prognóstico para a região do Litoral Norte Paulista, como técnicas de projeção da demanda futura por habitação podem ser úteis às análises territoriais. Observam-se uma tendência de envelhecimento da população e o aumento do número de mulheres nos municípios do Litoral Norte, o que significa que grupos com autonomia para constituir um novo domicílio tendem a aumentar em proporção. Os resultados da projeção da demanda futura por habitação refletem este aumento, que terá influência direta na ocupação do território.

Resumo Na Amazônia brasileira, as dinâmicas de urbanização e conversão florestal possuem lógicas complexas, dependentes de fatores e agentes atuando em diferentes escalas. Este artigo explora a evolução espacial e temporal da urbanização e da conversão florestal na Amazônia, a partir de elementos mensuráveis presentes nestes processos: a expansão urbana, dimensão observável dos processos de urbanização; e o desmatamento, uma medida dos processos de conversão florestal. A identificação de padrões espaço-temporais similares, avaliados quanto às tendências de evolução temporal do grau de urbanização e incremento de desmatamento em 2000, 2010 e 2014, foi base para a proposta de uma tipologia das relações entre expansão urbana e desmatamento para os estados da Amazônia Legal e municípios do Pará. O estudo explorou também as relações entre expansão urbana e desmatamento, com uso de regressões geograficamente ponderadas (GWR), observando duas unidades espaciais de análise para o estado do Pará: os limites municipais e uma grade celular (20x20km). Esta abordagem multiescalar evidenciou a dificuldade de se estabelecerem relações conclusivas quanto à co-ocorrência, ou concordância, da evolução dos processos de urbanização e conversão florestal. Os resultados contribuem para o estabelecimento de uma agenda sobre modelos de desenvolvimento regional que retome o urbano como essencial para uma Amazônia socialmente justa e ambientalmente responsável.

PM2.5 severely affects human health. Remotely sensed (RS) data can be used to estimate PM2.5 concentrations and population exposure, and therefore to explain acute respiratory disorders. However, available global PM2.5 concentration forecast products derived from models assimilating RS data have not yet been exploited to generate early alerts for respiratory problems in Brazil. We investigated the feasibility of building such an early warning system. For this, PM2.5 concentrations on a 4-day horizon forecast were provided by the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) and compared with the number of severe acute respiratory disease (SARD) cases. Confounding effects of the meteorological conditions were considered by selecting the best linear regression models in terms of Akaike Information Criterion (AIC), with meteorological features and their two-way interactions as explanatory variables and PM2.5 concentrations and SARD cases, taken separately, as response variables. Pearson and Spearman correlation coefficients were then computed between the residuals of the models for PM2.5 concentration and SARD cases. The results show a clear tendency to positive correlations between PM2.5 and SARD in all regions of Brazil but the South one, with Spearman’s correlation coefficient reaching 0.52 (p < 0.01). Positive significant correlations were also found in the South region by previously correcting the effects of viral infections on the SARD case dynamics. The possibility of using CAMS global PM2.5 concentration forecast products to build an early warning system for pollution-related effects on human health in Brazil was therefore established. Further investigations should be performed to determine alert threshold(s) and possibly build combined risk indicators involving other risk factors for human respiratory diseases. This is of particular interest in Brazil, where the COVID-19 pandemic and biomass burning are occurring concomitantly, to help minimize the effects of PM emissions and implement mitigation actions within populations.

Landslides cause enormous economic damage and fatalities worldwide. The "Mega disaster" in the mountainous region of Rio de Janeiro took place on 11th and 12th January 2011 and impacted seven municipalities. These landslide events are considered the worst disasters in Brazilian history. Landslide susceptibility zonation is one of the most important tasks in landslide risk assessment. The different approaches for landslide susceptibility modelling include: 1) Heuristics; 2) Statistical and; 3) Deterministic modelling (slope stability factor). This paper presents the comparison of different scenarios based on SINMAP (Stability INdex MAPping) to determine the shallow landslide susceptibility in Nova Friburgo. Taking into consideration the landslide locations occurring on January 2011, the accuracy of the different analyses is evaluated and significant results are highlighted.

The recent technological advances in geospatial data collection have created massive data sets with better spatial and temporal resolution than ever. To properly deal with these data sets, geographical information systems (GIS) must evolve to represent, access, analyze and visualize big spatiotemporal data in an efficient and integrated way. In this paper, we highlight challenges in temporal GIS development and present a proposal to overcome one of them: how to access spatiotemporal data sets from distinct kinds of data sources. Our approach uses Semantic Web techniques and is based on a data model that takes observations as basic units to represent spatiotemporal information from different application domains. We define a RDF vocabulary for describing data sources that store or provide spatiotemporal observations.

After a thorough review of the past editions of the Brazilian Symposium on GeoInformatics (GEOINFO), from 1999 to 2015, which included more than 300 articles, we have identified some topics pointing to trends in the area of GeoInformatics for the next years of research. As expected, the topics Data/Information, Geographic Information System (GIS), Time and Space were included as the most relevant terms. From this perspective, we understand that research in GeoInformatics for the next years will follow these trends, namely big data, spatiotemporal data analysis, geographical applications for mobile devices, new architectures of Spatial Data Infrastructure (SDI), and spatiotemporal visualisation methods guiding exploratory data analysis.

The social production of Brazilian cities has historically accentuated the differences between urban locations and promoted urban stratification. This reality is particularly pronounced in coastal areas, where the locational advantages of areas near the sea create an increasingly competitive and exclusionary land market. Through methods of computational modeling and simulation, this work analyzes the production of the urban space of Caraguatatuba, a Brazilian city located on the northern coast of São Paulo State. We developed a cellular automata model called URBIS-Caragua to explore the dynamics of urban stratification bounded by urban legislation and the spatial distribution of residential location opportunities. In this process, particular attention was directed towards the empirical parameterization of the model, which relied on exploratory data analysis and statistical models for the periods 1991-2000 and 2000-2010. Through the parameterization and development of simulation experiments about past dynamics, it was possible to obtain new insights about how trends of urban expansion and stratification changed over the recent years, and the possible relation of these trends to urban legislation, locational factors and sociodemographic pressures. The experiments about future dynamics (2010-2025) indicated that the Master Plan of the city, approved in 2011, is likely to reinforce trends that have historically established an unequal distribution of opportunities for residents that belong to different social groups.

O fenômeno urbano na Amazônia contemporânea se estende pelo território e se estrutura por diversas formas socioespaciais, tais como as comunidades locais, que, ao formarem redes urbanas incipientes, têm características particulares definindo sua importância na estruturação do território regional. Neste artigo, é proposto o uso de técnicas quali-quantitativas para definir uma tipologia para as comunidades ribeirinhas do Baixo Tapajós (Pará): variáveis descritoras, obtidas por questionários de campo aplicados a 62 comunidades, entre Santarém e Itaituba, e submetidas à estatística multivariada. A partir da análise de componentes principais para 30 variáveis e agrupamento hierárquico, cinco grupos de comunidades foram identificados e descritos; resultado considerado consistente com as observações de campo. Variáveis relacionadas principalmente ao uso da terra e à infraestrutura condicionaram esta classificação. Comunidades em unidades de conservação, independente da localização na margem do Rio Tapajós, apresentaram situação distinta das demais, sendo que a presença do Estado, suportando programas governamentais, mostrou-se fundamental para manutenção de todas as comunidades.

Este trabalho apresenta uma análise da ocupação intraurbana em Altamira (PA), em 2000 e 2010, baseada na interpolação dasimétrica de dados de domicílios dos censos demográï¬cos. A menor das unidades de divulgação desses dados, os setores censitários, são delimitados em cada levantamento censitário a partir de critérios operacionais, o que diï¬culta a realização de estudos de comparação temporal. Além disso, a delimitação dos setores não necessariamente é a mais adequada para ï¬ns de planejamento urbano. A presente análise propõe superar essas diï¬culdades ao adotar o recorte espacial de bairros - delimitados a partir dos loteamentos e ocupações que os originaram - e analisar as transformações na distribuição dos domicílios a partir dessas unidades. Os resultados obtidos mostram o crescimento desigual da cidade. Os bairros a sudoeste da cidade apresentaram maior crescimento de domicílios em termos absolutos, seguidos dos bairros novos localizados em áreas mais periféricas. Observou-se também o decréscimo no número de domicílios nos bairros da área central. Por outro lado, a intensidade da ocupação estimada, expressa pela densidade de domicílios, mostrou-se relativamente baixa (média dos bairros de 12 domicílios/ha e máximo de 36 domicílios/ha), sendo que as maiores concentrações foram encontradas nos bairros da área central e das áreas de ocupação irregular das margens de corpos d'água e áreas alagadiças.

A cobertura da terra encontra-se em constante processo de transformação devido aos diferentes fatores que influenciam a sua utilização e destinação. Essas alterações observadas ao longo do tempo definem o que chamamos de Trajetórias de Mudança de Cobertura da Terra. Tais trajetórias, uma vez caracterizadas, podem fornecer informações valiosas acerca de diferentes processos ambientais, como por exemplo, o processo de degradação florestal. No entanto, existem poucas ferramentas disponíveis para a caracterização de trajetórias de mudança de cobertura da Terra, pois a maior parte da literatura sobre trajetórias considera o conceito no contexto de estudo dos objetos móveis, com uma outra semântica associada. Com o objetivo de extrair e caracterizar trajetórias no contexto da mudança de cobertura da Terra, este trabalho aproveita os conceitos já existentes sobre trajetórias e apresenta uma redefinição para alguns dos padrões de comportamento usualmente utilizados no contexto das trajetórias de objetos móveis. Para demonstrar suas possibilidades de utilização, foram conduzidos dois experimentos em uma base de dados de degradação florestal da região amazônica, onde os resultados permitiram identificar e caracterizar algumas das trajetórias presentes.

Currently, biodiversity conservation is one of the most urgent and important themes. Biodiversityresearchers use species distribution models to make inferences about species occurrences and locations.These models are fundamental for fauna and flora preservation, as well as for decision making processesfor urban and regional planning and development. Species distribution modelling tools use largebiodiversity datasets which are globally distributed, can be in different computational platforms, and are hard to access and manipulate. The scientific community needs infrastructures in which biodiversityresearchers can collaborate and share knowledge. In this context, we present a computationalenvironment that supports the collaboration in species distribution modelling network on the Web. Thisenvironment is based on a modelling experiment catalogue and on a set of geoweb services, the WebBiodiversity Collaborative Modelling Services – WBCMS.

O impacto da violência sobre o perfil de saúde da população nos grandes centros urbanos brasileiros é uma realidade e tem sido incorporado na agenda das ações de saúde. Embora o crescimento dos crimes contra a vida seja sentido por toda a população, a sua distribuição pela cidade ocorre de modo desigual. Nesse contexto, ferramentas de análise que permitam produzir uma avaliação do risco de homicídio e de sua distribuição espacial potencializam os meios de vigilância e prevenção. Este artigo oferece uma contribuição nessa direção. Uma metodologia geoestatística é empregada para a estimação e mapeamento do risco de homicídio, sob o enfoque de um novo estimador de semivariograma, e tem sua aplicação avaliada na cidade de São Paulo, Brasil, para o período de 2002 a 2004. Cenários para o risco de homicídio são gerados com base na co-krigeagem binomial e de procedimentos de simulação estocástica, possibilitando a delimitação de áreas com maior ou menor risco, que podem ser usados para estudar condicionantes espaciais da violência e auxiliar para um melhor entendimento dos problemas por meio da análise de suas diferenças ao longo dos territórios das cidades.The impact of violence on the population's health profile in large Brazilian cities is a real concern and has been incorporated into the country's public health agenda. Although violent crimes affect the entire population, they are distributed unequally in the city. In this context, analytical tools to evaluate the risk and spatial distribution of homicide are important for surveillance and prevention. The current article is a contribution in this direction. A geostatistical methodology is used to estimate and map homicide risk, and a new semivariogram estimator is presented and its application is evaluated in the city of São Paulo, Brazil, for the period 2002 to 2004. Homicide risk scenarios are generated using binomial cokriging and stochastic simulation procedures, allowing the demarcation of areas with greater or lesser risk that can be used to study spatial determinants of violence and improve the understanding of problems through analysis of differences across urban territories.

Este artigo apresenta um estudo de caso - aspectos ambientais relacionados à ocorrência da leishmaniose visceral em Teresina, Piauí, Brasil, no período de 1993 a 1996 - visando a discutir o uso de um conjunto de métodos aplicados a imagens de sensoriamento remoto em média resolução no estudo de endemias transmitidas por vetores em áreas urbanas. Foram apresentadas as técnicas essenciais a esse tipo de procedimentos: registro, correção geométrica, restauração, fusão, segmentação e classificação. Quatro classificadores, Maxver, Bhattacharya, K-médias e Isoseg, foram comparados utilizando o índice de correlação intraclasse aplicado à proporção de área segundo cada classe nos setores censitários. Os métodos de avaliação utilizados não tiveram o propósito de definir o melhor classificador, mas desenhar cenários de classificação, de forma a reconhecer as classes melhor identificáveis em área urbana. Mesmo dispondo-se de recursos limi-tados, imagens de baixo custo, ampla disponibilidade e média resolução, sistemas livres para processamento e integração das informações, é possível identificar as características de ocupação do solo de interesse potencial na análise de riscos ambientais para a ocorrência de endemias urbanas transmitidas por vetores.This paper presents a case study on environmental aspects related to the occurrence of visceral leishmaniasis in Teresina, Piauí, Brazil, from 1993 to 1996, in order to discuss the use of some appropriate geo-processing methods for median-resolution remote sensing images potentially useful for studying vector-borne transmissible diseases in urban areas. We present the main techniques: registration, geometric correction, restoration, fusion, segmentation, and classification. Using intra-class correlation indices applied to the proportion of area by class in the census tract, we compare four classifiers: Maxver, Bhattacharya, K-means, and Isoseg. This comparison was not devised to choose the best classifier, but to depict different classification scenarios aimed at recognizing the best identifiable image classes in urban settings. We conclude that even with limited resources, using low-cost and easily available median resolution images and free software to process and integrate information, it is possible to identify land use characteristics, potentially appropriate for analyzing urban areas exposed to environmental risk for vector-borne diseases.

Este trabalho apresenta os primeiros resultados do esforço conjunto de várias instituições, organizadas em torno da rede Geoma (Rede Temática de Pesquisa em Modelagem Ambiental da Amazônia) para avançar a compreensão dos novos padrões e processos de estruturação do território nas novas frentes no sul do Pará, analisando padrões de desmatamento e os processos que dão origem a esses padrões. Busca-se, aqui, produzir os subsídios necessários para o desenho de políticas públicas responsáveis, que não privilegiem um único aspecto do problema, como a abertura de estradas, por exemplo. Aponta-se, então, a partir desses primeiros resultados, que apenas uma solução integrada que procure estruturar os principais agentes e processos na cadeia produtiva seria possível para minorar os efeitos do desmatamento e nortear o desenvolvimento integrado para a região, com benefícios para a floresta e para as populações que ali vivem.This work presents the first results achieved through an interdisciplinary and multi-institutional effort conduct by the Geoma Network, aiming to advance in the comprehension of the new frontiers in the South of the Pará State, in the Amazonian region, by examining the new patterns of deforestation and the underlying processes that are generating them. Our objective is to product information aiding to draw responsible public policies considering not only one dimension of the problem like roads infra-structure, as usual. Based on the analysis presented here we pointed out that only an integrated solution, that considers the main actors and the organization of economical processes in the productive chains over the region, would be capable to minimize the effects of deforestation and would drive an integrated development policy to the region bringing benefits to forest conservation and the local population.

Considerando as comunidades ribeirinhas dos rios Arapiuns, Maró e Aruã, no Sudoeste Paraense como unidades socioespaciais que estruturam o fenômeno urbano na escala local, este artigo apresenta uma análise dos dados de campo que as descrevem. Questionários semiestruturados aplicados a 49 comunidades proveram 32 variáveis, usadas para compor cinco indicadores, que descrevem as condições de infraestrutura, saúde e educação, presença do estado, uso da terra e organização da comunidade. Com o objetivo de investigar a dependência a centros urbanos quanto às condições das comunidades, e a existência de situações similares para discriminar grupos de comunidades, técnicas estatísticas de análise de regressão simples e de agrupamento foram utilizadas. A distância fluvial até Santarém não explicou a variabilidade nos indicadores, apesar de influenciar o uso da terra e a presença do Estado. A organização das comunidades, explicou em parte os indicadores de Saúde e educação e de Infraestrutura. Da análise de agrupamento obtiveram-se três grupos de comunidades, evidenciando a variabilidade de suas condições, sendo os indicadores de Saúde e educação e de organização das comunidades os principais atributos para diferenciá- las. Esta caracterização inicial das comunidades do Arapiuns investiga a importância da distribuição espacial nas condições das comunidades e a possibilidade de agrupá-las, contribuindo para estudar a estrutura e organização do território amazônico; informações que podem ser úteis para o planejamento de políticas públicas nesta escala.

Este trabalho apresenta uma análise temporal da vulnerabilidade da região litorânea que compreende os municípios de Caraguatatuba e São Sebastião, baseada na metodologia de operacionalização do conceito de Vulnerabilidade Socioecológica apresentada por Anazawa (2012). A abordagem metodológica adotada atualiza e estende a caracterização de perfis de ativos de famílias ou grupos populacionais, para acomodar dimensões inerentes aos territórios em que estes vivem. Desta forma, torna-se possível observar e medir diferenciais intraurbanos para a vulnerabilidade. Os resultados analisados mostraram a heterogeneidade das condições de vulnerabilidade nas distintas regiões dos municípios através dos mapas de superfícies de vulnerabilidade socioecológica, por meio da construção do índice sintético IVSE e seus componentes para os anos de 1991 e 2000, em uma primeira abordagem operacional. No painel de observações, que auxilia na visualização das múltiplas dimensões da vulnerabilidade, foi possível verificar que as representações gráficas e tabulares foram capazes de demonstrar diferenciações do grau de acesso das famílias a cada categoria de capital, evitando assim análises simplificadas baseadas exclusivamente em índices sintéticos.

Geocomputation is an emerging field of research that advocates the use of computationally intensive techniques such as neural networks, heuristic search, and cellular automata for spatial data analysis. Since increasing amounts of health-related data are collected within a geographical frame of reference, geocomputational methods show increasing potential for health data analysis. This paper presents a brief survey of the geocomputational field, including some typical applications and references for further reading.A geocomputação é um campo de pesquisa emergente que propõe o uso de técnicas intensivas em computação, tais como redes neurais, busca heurística e autômatos celulares para análise de dados espaciais. Com o aumento do volume de dados de saúde coletados dentro de um referencial geográfico, os métodos geocomputacionais demonstram um potencial crescente para a análise desses mesmos dados. Os autores apresentam uma revisão breve do campo da geocomputação, apresentando algumas aplicações típicas e sugestões bibliográficas.

A integração da tecnologia de sistemas de informações geográficas (SIGs) com os sistemas de bancos de dados relacionais (SGBD-R) e a busca por padrões de interoperabilidade entre sistemas geoespaciais foram assuntos que dominaram grande parte da agenda da academia, da indústria e da comunidade de usuários de dados geográficos em geral nas duas últimas décadas do século XX. Como resultado, presenciou-se o surgimento dos serviços geográficos na web, do suporte geoespacial integrado em quase todos os SGBD-R e o começo da criação das grandes infraestruturas de dados espaciais. No entanto, desde meados dos anos 90, no campo das tecnologias de banco de dados, um grande debate científico internacional vem crescendo sobre novos sistemas que sejam mais adequados às novas demandas de aplicações não-convencionais. Essas tecnologias nasceram com o uso extensivo da internet e a grande capacidade de capturar dados e informações em formato digital através de uma miríade de dispositivos e novos sensores, tanto na área das ciências como nas relações em sociedade, através dos dispositivos móveis de comunicação multimídia. Ciências como a Astronomia, as novas questões apresentadas a partir de vários recortes disciplinares distintos em um contexto de mudanças climáticas e ambientais e as novas demandas de um mundo fortemente conectado através da informação em rede e em tempo quase-real construíram novos desafios para o armazenamento e recuperação de informações, não imaginados quando os conceitos e tecnologias de SGBD-R foram estabelecidos e os sistemas para lidar com volumes de dados geográficos apareceram. Este trabalho procura apresentar uma revisão crítica da literatura de bancos de dados geográficos e das tecnologias de armazenamento desenvolvidas ao longo deste período, incluindo os sistemas NoSQL, uma nova classe de sistemas não-relacionais que vem sendo empregada em diversos domínios de aplicação. Esta revisão mostra como estas novas estratégias podem suprir lacunas entre os sistemas relacionais tradicionais e as necessidades das novas aplicações comerciais com forte uso da internet e das novas demandas da comunidade científica em diversos campos do conhecimento, em particular para os estudos dos processos no domínio geográfico.

Moving object is a well-established concept in geographic information system (GIS) science. It is an entity whose spatial position or extent changes continuously over time. Some examples are cars, animals and deforested regions. Nowadays, there is a growing demand for GIS tools that are able to handle and analyze moving objects. Most existing spatial file formats (e.g. KML and GML) and database systems (e.g. PostGIS) represent spatial and temporal information using structures and types predefined in specifications written by the International Organization for Standardization (ISO) and the Open Geospatial Consortium (OGC). However, in these specifications, there is nothing about moving object representation in data files or databases. Each data producer adopts its own format to do it. Therefore, this work proposes an interoperable strategy to translate spatial and temporal information stored in different data sources into moving object trajectories for further analyses. The proposed approach is based on the processing of an additional metadata file that describes how moving objects are stored in a particular data source. Grounded on this strategy, we have built a new software module for moving object analysis in a geographical library called TerraLib. This module architecture is also described in this paper.

Geocomputation is an emerging field of research that advocates the use of computationally intensive techniques such as neural networks, heuristic search, and cellular automata for spatial data analysis. Since increasing amounts of health-related data are collected within a geographical frame of reference, geocomputational methods show increasing potential for health data analysis. This paper presents a brief survey of the geocomputational field, including some typical applications and references for further reading.

Geocomputation is an emerging field of research that advocates the use of computationally intensive techniques such as neural networks, heuristic search, and cellular automata for spatial data analysis. Since increasing amounts of health-related data are collected within a geographical frame of reference, geocomputational methods show increasing potential for health data analysis. This paper presents a brief survey of the geocomputational field, including some typical applications and references for further reading.