Roteiro para Criação de Mapa Temático da População de Belo Horizonte (Censo 2010)

1. Teoria sobre Classificação e Categorias em GIS

1.1. Introdução

A classificação de dados em GIS é fundamental para a representação visual de informações espaciais. Diferentes métodos de classificação podem alterar significativamente a interpretação dos dados, especialmente em análises estatísticas espaciais.

A escolha do método de classificação deve considerar a natureza dos dados, o público-alvo e o objetivo da análise.

1.2. Métodos de Classificação

a) Intervalos Iguais (Equal Interval)

• Descrição: Divide os dados em intervalos de tamanho fixo.
• Vantagens: Simples de entender e implementar.
• Desvantagens: Pode criar classes vazias ou distorcer a distribuição real dos dados.
• Uso recomendado: Quando os dados são uniformemente distribuídos.

b) Quantis (Quartis, Quintis, Decis)

• Descrição: Divide os dados em grupos com o mesmo número de observações.
• Vantagens: Cada classe tem a mesma quantidade de elementos, útil para destacar desigualdades.
• Desvantagens: Pode agrupar valores muito diferentes na mesma classe.
• Uso recomendado: Análise socioeconômica (ex.: renda, densidade populacional).

c) Jenks (Natural Breaks)

• Descrição: Minimiza a variância dentro das classes e maximiza entre elas.
• Vantagens: Identifica clusters naturais nos dados.
• Desvantagens: Pode ser subjetivo e dependente do número de classes escolhido.
• Uso recomendado: Quando se busca agrupamentos naturais (ex.: distribuição populacional).

d) Pretty Breaks

• Descrição: Cria intervalos “arredondados” e fáceis de interpretar.
• Vantagens: Facilita a leitura do mapa.
• Desvantagens: Pode não refletir a distribuição real dos dados.
• Uso recomendado: Mapas para público geral.

e) Desvio Padrão

• Descrição: Classifica os dados com base na distância da média.
• Vantagens: Útil para identificar outliers.
• Desvantagens: Assume distribuição normal, o que nem sempre é verdade.
• Uso recomendado: Análise de desigualdades extremas.

1.3. Impacto em Análises Estatísticas Espaciais

• Autocorrelação espacial: Métodos como Jenks e Quantis podem destacar padrões locais.
• Comparabilidade: Intervalos iguais facilitam comparações temporais.
• Viés de interpretação: Escolha inadequada pode mascarar desigualdades.

2. Download do Shapefile dos Setores Censitários de BH (Censo 2010)

Fonte Confiável: BHMap

• Link: https://bhmap.pbh.gov.br/v2/mapa/idebhgeo#zoom=4&lat=7796893.0925&lon=609250.9075&baselayer=base
• Passos:
  1. Acesse o link acima.
  2. Baixe o arquivo para SETOR_CENSITARIO_2010.
  3. Extraia o arquivo ZIP e importe o shapefile (.shp) no seu QGIS.

Dados de População

• Os dados populacionais já estão incluídos no shapefile. Há uma estratificação dos dados por sexo e faixa etária. Escolha uma das variáveis para representar por meio de cores.
• Caso precise de dados mais detalhados, consulte o SIDRA - IBGE.

3. Processamento no QGIS (Exemplo Prático)

1. Carregue o shapefile no QGIS.

2. Classifique os dados (Propriedades do Layer → Simbologia):

   • Escolha um método (ex.: Jenks, Quantis).
   • Defina o número de classes (5 a 7 é comum).

3. Aplique cores adequadas (sequenciais para dados populacionais). Cores podem ser encontradas em sites como ColorBrewer.

4. Adicione elementos do mapa (legenda, escala, título).

   • Use o menu “Layout” para criar um layout de impressão.
   • Insira o mapa no layout.
   • Adicione elementos como título, legenda, escala e fonte.
   • Ajuste a posição e o tamanho dos elementos conforme necessário.

5. Exporte o mapa em PDF ou imagem.

4. Referências

• IBGE (2023). Malhas Territoriais. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/.

• IBGE (2010). Manual do Censo Demográfico. Disponível em: https://biblioteca.ibge.gov.br/.

• Longley, P. A. et al. (2015). Geographic Information Science & Systems. Wiley.

• Barcelona Field Works Center.
  Nota: Todas as imagens sugeridas estão disponíveis nas fontes citadas. Caso precise de arquivos prontos, recomendo buscar no Atlas Digital de BH ou gerar seus próprios mapas seguindo os tutoriais.

Bônus

Manipulação de dados por meio de mapas coropléticos

Fonte: - Tradução livre

O mapeamento coroplético é um exemplo perfeito de como os dados podem ser manipulados para mostrar o que for mais vantajoso para a pessoa ou grupo que está apresentando o mapa. A simples mudança do método de classificação leva a versões completamente diferentes dos mesmos dados quando mapeados. Se você observar o mapa abaixo, criado usando o método de classificação de intervalos iguais, verá que o estado do Kentucky tem basicamente a mesma densidade populacional em todos os condados; isso é enganoso. A classificação de intervalos iguais pega os dados e os distribui uniformemente entre o número de classes especificado pelo cartógrafo; usei 5 classes para todos os mapas. Observando a classificação por Quebra Natural, ou Método de Jenks, é possível ver onde as quebras naturais ocorrem com base nos pontos baixos dos vales, conforme observado em um histograma; esse método fornece uma imagem melhor de como a densidade populacional ocorre no Kentucky, mas ainda é distorcido e não é uma boa imagem da distribuição. Com o método de classificação quantílica, você vê os dados divididos em grupos contendo quantidades iguais de densidade populacional, de modo que cada classe tenha o mesmo número de habitantes. Isso não dá uma boa representação porque as quatro primeiras classes cobrem valores de 1,7 a 9,5 e a última classe cobre valores de 9,5 a 177, o que é uma grande diferença. O mapa que eu acho que é a melhor representação é o que eu criei usando o método de classificação manual. Eu olhei para as estatísticas dos dados, juntamente com um histograma, para obter uma melhor compreensão dos dados e defini as classes com base nas informações estatísticas. Para a primeira classe, usei o menor valor como ponto de partida e defini o ponto final da classe no desvio padrão dos dados, neste caso os valores foram de 1,7 a 5,5. Minha próxima classe foi do final da primeira classe, 5,5, para o valor médio dos dados, ou 10,8. A terceira classe foi do final da segunda classe, 10,8, para o valor criado pela adição do valor mediano ao valor do desvio padrão para um total de 26,1. A quarta classe foi do final da terceira classe, 26,1, até o valor criado pela determinação do ponto médio dos dados, ou 88. A classe final concluiu os dados, indo de 88 a 177.

A classificação é muito importante na criação de mapas coropléticos. O cartógrafo precisa entender os dados para poder criar uma boa representação das informações. Usar estatísticas e histogramas é uma boa maneira de visualizar as quebras de dados e ajudar a determinar o número de classes e o método a serem usados.