Centralidades em redes espaciais urbanas e localização de atividades econômicas

• Main Author: Lima, Leonardo da Silva e
• Other Authors: Krafta, Rômulo Celso
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2015
• Subjects: Configuração urbana; Rede urbana; Distribuição espacial; Desenvolvimento econômico; Centrality; Urban spatial networks; Economic activities; Pearson correlation coefficient (r)
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/122524

Nos últimos anos, o estudo de propriedades de redes espaciais urbanas conhecidas como centralidades, tem sido utilizado com frequência para descrever fenômenos de ordem sócio-econômica associados à forma da cidade. Autores têm sugerido que centralidades são capazes de descrever a estrutura espacial urbana (KRAFTA, 1994; ANAS et al., 1998) e, portanto através do estudo de centralidades, é possível reconhecer os espaços que mais concentram fluxos, os que possuem os maiores valores de renda da terra, os mais seguros, entre outros aspectos que parecem estar diretamente relacionados com o fenômeno urbano. A hipótese dessa pesquisa admite que centralidades em redes espaciais urbanas desempenham um papel fundamental na formação da estrutura espacial urbana e na maneira como são organizados os usos do solo da cidade. Assim, essa pesquisa investiga qual modelo de centralidade, processado sobre diversas formas de se descrever o espaço urbano na forma de uma rede, é capaz de apresentar resultados mais fortemente correlacionados com a distribuição espacial de atividades econômicas urbanas. Nessa pesquisa são avaliados cinco modelos de centralidade, aplicados sobre diferentes redes espaciais urbanas com a intenção de se verificar qual deles apresenta maior correlação com a ocorrência de atividades econômicas. Para realizar tal exercício, esses modelos são aplicados sobre três tipos de redes espaciais urbanas (axial, nodal e trechos de rua) – oriundas da configuração espacial de três cidades brasileiras – processados de forma geométrica e topológica. Os modelos de centralidade aplicados são conhecidos como centralidade por Alcance (SEVTSUK; 2010), centralidade por Excentricidade (PORTA et al.; 2009, 2011), centralidade por Intermediação (FREEMAN, 1977), centralidade por Intermediação Planar (KRAFTA, 1994) e centralidade por Proximidade (INGRAM, 1971). O coeficiente de correlação Pearson (r) é utilizado como ferramenta capaz de descrever qual modelo de centralidade, associado a qual tipo de representação espacial e qual modo de processamento de distâncias melhor se correlaciona com a distribuição de atividades econômicas urbanas nessas cidades. As evidências encontradas nessa pesquisa sugerem que os modelos de centralidade por Alcance, centralidade por Excentricidade e centralidade por Intermediação Planar destacam-se em comparação com os demais modelos processados. Além disso, os valores de correlação Pearson (r) mais relevantes foram obtidos quando os modelos de centralidade foram processados considerando-se a geometria da rede formada por trechos de rua, indicando que um tipo de representação espacial mais desagregada e processada de forma geométrica seria mais capaz de apresentar os melhores valores de correlação para a compreensão do fenômeno urbano estudado. === In recent years, the study of urban spatial networks has been often used to describe urban phenomena associated with the shape of the city. Researches suggested that centralities are able to describe the urban spatial structure (KRAFTA, 1994; ANAS et al., 1998) and then it is possible to recognize the spaces with more flows, which have the highest values of land revenue, the safest, among other aspects related to urban phenomenon. The hypothesis of this research accepts that centrality in urban spatial networks play a key role for the urban spatial structure and the way of land uses is organized. Thus, there would be some measures of centrality in urban spatial networks that would be more associated with economic activities occurring in the city. The research will evaluate five measures of centrality applied on three types of urban spatial networks (axial map, node map and segment map). Therefore we will use five models of centrality in urban spatial networks known as reach (SEVTSUK, MEKONNEN, 2012), straightness (PORTA et al., 2006b), betweenness (FREEMAN, 1977), planar betweenness (KRAFTA, 1994) and closeness (INGRAM, 1971) in order to determine which this most highly correlated with the occurrence of economic activities. The relationships between these measures of centrality and locations of economic activities are examined in three Brazilian cities, using as methodology the Pearson correlation coefficient (r). The highest correlation between the results of centrality in urban spatial networks and the location of economic activities will suggest which centrality measure, way of to describe urban space like a network and distance processing method (euclidian or topologic) is more associated with the occurrence of these activities in the city. The results indicate that Reach, Straightness and Planar Betweenness are most outstanding models of centrality. In addition, Pearson correlation coefficients (r) most relevant were obtained when models of centrality are processed considering euclidian paths in the street segments network, suggesting that this type of spatial network and distances processing method generates centralities with more significant correlation values within the urban phenomenon studied.