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Análise Envoltória de Dados (DEA) e Geoprocessamento
para medir a instalação de empresas no Município de
Osasco - SP
MSc. George Eduardo Serra Almeida – PTR - USP
Prof. Dr. José Alberto Quintanilha – PTR – USP
Profa. Dra. Linda Lee Ho – PRO - USP
VII Seminário Internacional da LARES
25 – 26 de outubro de 2007, São Paulo, Brasil
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Introdu
ção
Introdução
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O estudo buscou avaliar a influência dos fatores espaciais
no processo de localização e migração de empresas, com ênfase
no zoneamento do Município de Osasco e tomando como base
períodos de tempo e situações urbanas diferenciadas.
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Objetivos
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• Criar e modelar um banco de dados geográfico e multitemporal
do Município de Osasco;
• Identificar e analisar a ocorrência de transformações na
instalação de empresas no Município de Osasco, associado ao
zoneamento do solo urbano usando a técnica de Análise
Envoltória de Dados – DEA;
• Utilizar técnicas de geoprocessamento e análise espacial de
dados para avaliar e mapear as mudanças espaciais de empresas
no zoneamento municipal em dois períodos de tempo distintos.
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Á
rea de Estudo
Área
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Trechos Rodoanel
Rodovia
Anhanguera
Oeste (Concluído)
Norte
Leste
Sul (Em construção)
Rodoanel
Acesso
Rodovia
Castello Branco
Município de
Osasco
Osasco
Área – Km2
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64,9
Populaç
População
686.872
Populaç
População Alfabet.
Alfabet.
580.039
Tx.
Tx. Cresc.
Cresc. Demog.
Demog.
1,29%
Domicí
Domicílios
197.338
Frota de Veí
Veículos
172.660
Fontes de Dados Geográficos
A Base de Logradouros possui os seguintes
atributos: ID, Tipo, Nome, CEP, Bairro, Num IE – FE,
Num ID - FD
Banco de Empresas do Ministério do Trabalho
- RAIS contendo: ID, Razão Social, CNPJ, Número
de Funcionários, Data de abertura, CNAE, Porte
Imagem do Satélite SPOT HRV – Resol. 2,5 m
A base do censo 2000 possui 527 informações
sócio-econômicos, nos temas:
DOMICÍLIOS
INSTRUÇÃO
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PESSOAS
RESPONSÁVEIS
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Fontes de Dados Cadastrais
Planta Genérica de Valores
Campos
Descrição
ID
Identificador de Quadra
ÁREA
Área Geográfica – M2
VALOR
Valor médio por M2
Planta de Zoneamento
ID
Identificador da Zona
ÁREA
Área Geográfica – Km2
DESCRICAO
Tipo de Zona
Mapa de Uso e Ocupação do Solo
ID
Identificador da Área
ÁREA
Área Geográfica – Km2
DESCRICAO
Tipo de Uso
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Metodologia
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Levantamento de Dados
R
e
v
i
s
ã
o
B
i
b
l
i
o
g
r
á
f
i
c
a
Setores Censitá
Censitários
de 1991, 1996 e
2000
Cadastro de
Empresas
Compatibilizaç
Compatibilização
de Endereç
Endereços
com BD Correios
Arruamento
modelado
Espacializaç
Espacialização
de Empresas
Planta de Valores
de Terreno
1994 - 2006
Ajuste Geomé
Geométrico
dos Setores
Censitá
Censitários
Definiç
Definição das
variá
variáveis
Aná
Análises de
Imagens
Imag Saté
Satélite
Alta Resol
e Fotos Aéreas
(Apoio)
Apoio)
Imagens de
saté
satélite – SPOT
2002
Mapeamento de uso
e ocupaç
ocupação do solo
Camada de
Zoneamento
1993 - 2004
Aná
Análise Envoltó
Envoltória
de Dados - DEA
Banco de Dados
Geográ
Geográficos
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Índice de
Instalaç
Instalação
de Empresas
Aná
Análise Espacial
Dados usados no trabalho
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Dados usados para a caracterização socioeconômica e empresarial do Município de Osasco
Dados
Período
Variáveis
Dados secundários do IBGE
originários dos Censos, além
da contagem populacional,
agrupados por setor
censitário
1991
Físicas - Quantidade de domicílios, apartamento,
casas, área geográfica, infra-estrutura de água,
esgoto, lixo, índice de verticalização etc.
2000
Socioeconômicas – Quantidade de pessoas, renda
média, pessoas alfabetizadas e não alfabetizadas,
densidade populacional etc.
Planta Genérica de Valores
Imobiliários
1994
2004
Valores de preço médio do terreno espacializados
por face de quadra
Empresas espacializadas no
município, oriundas da tabela
RAIS – MTE
1998
2003
Quantidade de empresas, distância das empresas
aos acessos das rodovias: Rodoanel e Castello
Branco
Planta de Zoneamento
1993
2006
Mapeamento e Área geográfica das zonas em Km2
Mapa de Uso e Ocupação do
Solo
2003
Mapeamento e Área geográfica de uso em Km2
Camadas de apoio
2005
Ruas, Imagens, acessos, limites, Cadastros etc.
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1996
Banco de Dados Geográficos
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y
Banco de Dados
Geográfico
Coverage
Shapefile
1 – Importação, Georreferenciamento,
Compatibilização e Modelagem dos dados
Modelagem
CAD (DXF, DWG)
Imagens (IMG, GRID)
10000 Km
500 Km
x
UTM Sad 69 Zona 23 Sul
2 – Análise espacial dos dados
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Fonte: Adaptado de ESRI, 2005
Dados geográficos
Banco de dados
geográfico
Dados
socioeconômicos
Análises de Padrões e
Tendências
Análise Espacial
Análises de
Agrupamentos
Ajuste espacial dos dados vetoriais
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Reconhecer a direção
do deslocamento dos
Setores Censitários
A direção do deslocamento é conhecida comparando-se o
contorno de polígonos do Censo com os eixos de arruamento.
Translação e/ou Rotação
Deslocamento uniforme
O deslocamento uniforme é
verificado
quando
há
um
deslocamento das feições em
sentido único.
Deslocamento multi-direcional
Ajustar os setores ou desenhar novos setores
O deslocamento multi-direcional ocorre
quando
os
polígonos
dos
setores
apresentam-se deslocados do arruamento
em diferentes direções.
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Translação
Rotação
Escala
Espacialização de Empresas
a
er
Ro d
ovi
u
ng
ha
An
Ro
do
an
el
Município de Osasco
aC
ast
ello
Bra
n
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co
Empresas Espacializadas por
Quantidade de Funcionários
(Porte) no Município de
Osasco
Micro – 0 a 9
Pequena – 10 a 49
Média – 50 a 499
Grande - > 500
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Arquivos Tabulares
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Tabela (depara) de junção entre as tabelas do censo
SETOR_00
SETOR_96
SETOR_91
35344005000001
35344005000001
344005000001241
35344005000002
35344005000001
344005000001241
35344005000003
35344005000002
344005000002111
35344005000004
35344005000003
344005000003111
35344005000005
35344005000001
344005000001571
35344005000005
35344005000004
344005000004571
35344005000006
35344005000006
344005000006111
Cardinalidade
1x1
1xN
Nx1
NxN
Banco de
endereçamento
Correios
Tabela de Empresas
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Setores Censitários
Quantidade de Domicílios - 1996
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Renda Acima de 20 Salários Mínimos - 1991
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Quantidade de Domicílios - 2000
Renda Acima de 20 Salários Mínimos - 2000
Análise Multitemporal de Uso do Solo
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Mapeamento de Uso e Ocupação do Solo
Imagem de Satélite
e Fotografia Aérea 1991
Imagem de Satélite SPOT
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Transformação entre Estruturas
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Fenômeno espacial: contínuo (raster) ou discreto (vetor)
Discreto - espaço contém entidades do mundo real. Exs: zonas (polígono),
quadras (polígono), ruas (linhas), empresas (pontos) etc.
Contínuo - informação presente em todas as posições. Exs: temperatura,
pressão etc.
Dados agrupados
por áreas /
polígonos
geração de
centróides
X,Y,Z
X,Y,Z
X,Y,Z
X,Y,Z
X,Y,Z
Análise
espacial
Superfície
contínua ou
agrup. vetor
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Fonte: adaptado de DPI-INPE
Aplicações
#
Imagens de Satélite e
fotos aéreas
#
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#
#
#
#
Arruamento Digital
#
#
#
1991, 1996 e 2000
#
#
# #
#
#
#
#
#
#
#
#
#
##
#
#
#
#
Rendas mais altas
#
#
#
#
#
#
#
# #
##
#
Setores Censitários
#
#
#
#
#
#
#
##
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
Rendas mais baixas
#
### #
#
#
Espacialização:
Hospitais
Escolas
#
#
#
y
#
#
#
#
#
#
##
#
#
#
Industrias
##
#
#
#
##
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
##
#
#
#
#
#
#
#
Análises DEA
#
#
#
#
Áreas verdes
Comércio
#
#
##
#
#
#
#
#
x
Áreas com alta eficiência na atratividade de empresas
Áreas com baixa eficiência na atratividade de empresas
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#
#
#
#
#
#
#
An
álise Envolt
ória de Dados - DEA
Análise
Envoltória
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Técnica de programação matemática usada para avaliar a
eficiência relativa de uma amostra de unidades homogêneas na
transformação de recursos (inputs) em resultados (outputs).
A avaliação por DEA produz um índice de eficiência entre 0
e 1 (0% e 100%) para cada unidade avaliada denominada de DMU
(Decision Making Unit).
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Por que utilizar o DEA?
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• Medir a eficiência relativa de uma área;
• Classificar as áreas em função da eficiência ou ineficiência;
• Realçar os fatores que incidem na eficiência;
• Caracterizar os fatores de maior ou menor eficiência;
• Apoio na definição de estratégias para correção do nível de
ineficiência.
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Metodologia usada no trabalho – SIG x DEA
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1. Selecionar as entradas (inputs) e saídas (outputs) necessárias a
tomada de decisão
2. Identificar em ambiente SIG as DMUs comparáveis
3. Sobrepor alternativas com as camadas de entrada e saída
4. Extrair do SIG os dados referentes as DMUs
5. Exportar arquivos com dados para o programa de DEA
6. Realizar a análise DEA
7. Exportar os resultados para o ambiente SIG (visualização e
classificação)
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Fonte: Adaptado de Embrapa, 2003
Parâmetros DEA
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2. Escolha das Unidades tomadoras de Decisão (DMU): Zoneamento
Municipal k = 1...,s;
3. Escolha das camadas de entrada (input) e saída (output):
3.1 Input – Xik (i=1,...,n): Qtde Emp e Distância média das
empresas aos acessos das Rodovias.
3.2 Output – Yjk (j=1,...,m): Qtde pop, Renda média, Valor médio
de terreno, Qtde de Domicílios, Índice de verticalização,
Densidade populacional, Área geográfica, Quantidade de Aptos
etc.
• Eficiência = Soma ponderada dos output/Soma ponderada dos input
= Output virtual/Input Virtual
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C
álculos usados no DEA
Cálculos
3.3
s
max
imize : h0 = ∑ ur y r0
Maximizar:
r =1
s
m
subject
Sujeito a:to : ∑ ur y rj − ∑ v i x ij ≤ 0
r =1
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3.4
1
0 ≤ Xi =
≥1
1 + Vi
(2)
i =1
m
Transformação dos dados por
inversão de valores
∑ v i x i0 = 1;
i =1
−ur ≤ ε;
Onde:
(1)
−v i ≤ ε
n DMU’s
Cada DMU k (k=1,...,n) é caracterizada por:
m inputs – vetor Xk
s outputs – vetor Yk
(Vi, Ur) – Ponderação das variáveis
h0 = 1 – Alta eficiência
h0 < 1 – Baixa eficiência ou ineficiência
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Aderência ao modelo:
• 1993: 72%
• 2006: 68%
Tabela de combina
ções DEA
combinações
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Combinações DEA
Variáveis
Descrição
Cmb1 Ref1 Cmb2 Ref2 Cmb3 Ref3 Cmb4 Ref4 Cmb5 Ref5
Qtde
Domic
Quantidade
Domicílios
X
X
Dist_Acess
Distância aos Acessos
X
X
X
X
X
X
X
X
Qtde_Emp
Quantidade
Empresas
X
X
X
X
X
X
X
X
Ind_Vert
Índice
Verticalização
X
X
Dens_Pop
Densidade Populacional
X
X
Renda
Media
Renda Média
X
X
X
X
X
PGV_Valor
Valor dos Imóveis
X
X
X
X
Area
Área Zoneamento
X
X
X
X
X
Pop
População
X
X
X
X
X
Qtde Apto
Quantidade
Apartamentos
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
1993
2006
1993
2006
1993
2006
1993
2006
1993
2006
35
51
46
57
72
68
33
47
42
55
Aderência %
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Resultados e Discussões
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Zoneamento municipal – 1993 e 2006
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Zoneamento - 1993
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Zoneamento - 2006
Exemplo de alteração de áreas do zoneamento
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Detalhamento
Visão geral
Descrição das alterações no
zoneamento
Indicativo
Mapa
1
3
1
1993
Zona
Área
KM2
ZI 02
1,798
ZI 01
1,454
ZI 12
0,230
2006
2006
Área
KM2
ZI 15
3,913
ZI 15
0,348
ZI 14
0,121
ZR
04
0,362
ZI 15
0,075
ZI 14
0,593
ZRI
03
0,197
ZR
02
0,331
ZRI 04 0,431
ZI 02
0,546
2
ZR 04
0,437
2
3
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ZRI 03 1,016
Índice de instalação de empresas – 1993 e 2006
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Eixos empresariais
verticais
DEA - 1993
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Eixos empresariais
horizontais
DEA - 2006
Análise DEA - 1993
Visão geral
Detalhamento
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Exemplo de variáveis do índice
1993
DEA
1
Alta
Eficiência
0,011556
1
1
2
Baixa
Eficiência
0,915865
2
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2
Variáveis
Desc
Zona
Qtde Emp
ZR3
400
Micro e
Pequenas
Porte
Valor
terreno
Dist.
Média
Acessos
Zona
Qtde Emp
3.500m
Porte
Micro
Valor
terreno
Baixo
Qtde Pop
23570
Dist.
Média
Acessos
1000m
Médio
ZR1
30
Análise DEA - 2006
Visão geral
Detalhamento
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Exemplo de variáveis do índice
2006
DEA
1
1
Baixa
Eficiência
0,011556
1
2
2
Alta
Eficiência
0,05056
2
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Variáveis
Desc
Zona
Qtde Emp
ZR1
-
Porte
Valor
terreno
Micro
Baixo
Dist.
Média
Acessos
2.500m
Zona
ZR2
Qtde Emp
250
Porte
Micro
Valor
terreno
Alto
Qtde Pop
35000
Dist.
Média
Acessos
1000m
Quadro empresarial em Osasco – 1998 e 2003
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Qtde Empresas
1998 e 2003
Comé
Comércio
Indú
Indústria
Transformaç
Transformação
Alojamento Atividades
Alimentaç
Alimentação Imobiliá
Imobiliárias
Transp
Agricultura
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Educaç
Educação
Saú
Saúde
Análise de eficiência média por zona
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Valor médio do Índice
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
ZCS
ZR2
ZE
ZECS
ZR3
ZAVI
ZI
ZR4
ZRI
ZAV4
ZAV1
ZAV3
ZAV2
ZAV3
ZAV1
ZAV4
ZRI
ZR4
ZI
ZAVI
ZR3
ZECS
ZE
ZR2
ZCS
ZAV2
Gráfico de Eficiência média por zona
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Agrupamento de zonas e valor médio
do índice de instalação de empresas
Zonas
Qtde
Zonas
Valor médio
do Índice
ZCS
4
0,1119
ZR2
15
0,1642
ZE
7
0,1751
ZECS
13
0,1814
ZR3
46
0,1891
ZAVI
3
0,2237
ZI
20
0,2286
ZR4
21
0,2620
ZRI
13
0,4658
ZAV4
6
0,5349
ZAV1
2
0,6130
ZAV3
7
0,7193
ZAV2
1
0,8410
Classific
Alta
Eficiência
Média
Eficiência
Baixa
Eficiência
Comparativo zoneamento x uso do solo
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Gráfico de classes de uso do solo por zonas ambientais
Área Urbana media
ZAVI
Área Urbana baixa
Área industrial
ZAV4
Água doce
Área urbana aberta
ZAV3
Área urbana arborizada
Vegetação de alto porte
ZAV2
Área Suburbana
ZAV1
0%
10%
20%
30%
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40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Vegetação de médio
porte
Vegetação rasteira
Conclusões
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A criação e modelagem do banco de dados geográfico e
multitemporal serviu como base de insumo essencial para a realização das
análises e geração do índice;
O uso do processo DEA para medir a eficiência na instalação de
empresas permitiu mapear e quantificar a distribuição espacial de empresas
e associar um índice de eficiência na composição de um cenário urbano
multitemporal;
A confrontação dos dados do zoneamento municipal com o
mapeamento de uso e ocupação do solo urbano mostrou uma realidade
urbana diversa da regulamentada por lei, com a configuração de regiões de
uso misto em áreas com destinação específica.
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Obrigado
George Serra
[email protected]
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