O desenvolvimento das cidades freqüentemente propicia o aparecimento de empreendimentos de grande porte que, juntamente com o aumento da população e dos veículos, causam impactos nos sistemas de transportes. Dado que há fortes indícios que a localização e o porte destes empreendimentos, aqui denominados de pólos geradores de viagens (ou PGVs), seja influenciado pela presença de outros PGVs, o objetivo deste trabalho foi avaliar esta hipótese em uma cidade média brasileira, através de duas vertentes da análise espacial: a estatística espacial e a modelagem espacial baseada na comparação de informações oriundas de diferentes entidades espaciais. Foram utilizados conceitos de análise exploratória de dados espaciais, tais como o índice e o diagrama de espalhamento de Moran, para a delimitação de regiões similares, divididas de modo a indicar pontos de associação espacial, em relação a uma variável analisada. Em seguida, a modelagem espacial foi feita com uma adaptação da técnica de cellular automata, usando redes neurais artificiais. Dois modelos foram propostos e aplicados em um estudo de caso na cidade de Campinas, São Paulo, com base em diferentes variáveis. No primeiro modelo, somente variáveis representativas da ocupação comercial foram consideradas, enquanto que, no segundo modelo, foram introduzidas também variáveis caracterizando a infra-estrutura viária. Os resultados permitem observar um bom desempenho dos modelos, em particular na fase de validação. As projeções futuras obtidas com os modelos, no entanto, não parecem caracterizar adequadamente o surgimento, que seria naturalmente esperado, de novos pólos comerciais ao redor dos shopping centers estudados. Essa limitação foi surpreendentemente mais evidente no caso do modelo com variáveis de infra-estrutura viária. / The development of cities often leads to the development of large business areas. Those areas, together with the growth of population and vehicles figures in the entire urban area, produce several impacts in the transportation systems. Given the evidences that the location and size of new trip generators (TG\'s) may be strongly influenced by existing TG\'s, the objective of this study was to evaluate that hypothesis in a brazilian medium-sized city. Two branches of spatial analysis were explored in the present study while dealing with different sources of spatial information. They were: spatial statistics and spatial modeling. Firstly, concepts of exploratory spatial data analyses (ESDA), like Moran\'s I index and scatterplot, were used to characterize regions of similar behavior in terms of particular variables. Secondly, spatial modeling was carried out using cellular automata concepts and artificial neural networks. Two models were proposed and applied in a case study carried out in the city Campinas, São Paulo, based on different variables. In the first model, only variables representing commercial land use were considered, while in the second model variables representing the transportation infrastructure supply were also added. The results found indicate a good performance of the models, particularly in the validation process. Their future projections, however, are apparently not able to represent the development of new commercial activities that would be naturally expected around the shopping malls investigated. Although that limitation was observed in both models, it was surprisingly more evident in the case of the model with variables of transportation infrastructure.

O desenvolvimento das cidades freqüentemente propicia o aparecimento de empreendimentos de grande porte que, juntamente com o aumento da população e dos veículos, causam impactos nos sistemas de transportes. Dado que há fortes indícios que a localização e o porte destes empreendimentos, aqui denominados de pólos geradores de viagens (ou PGVs), seja influenciado pela presença de outros PGVs, o objetivo deste trabalho foi avaliar esta hipótese em uma cidade média brasileira, através de duas vertentes da análise espacial: a estatística espacial e a modelagem espacial baseada na comparação de informações oriundas de diferentes entidades espaciais. Foram utilizados conceitos de análise exploratória de dados espaciais, tais como o índice e o diagrama de espalhamento de Moran, para a delimitação de regiões similares, divididas de modo a indicar pontos de associação espacial, em relação a uma variável analisada. Em seguida, a modelagem espacial foi feita com uma adaptação da técnica de cellular automata, usando redes neurais artificiais. Dois modelos foram propostos e aplicados em um estudo de caso na cidade de Campinas, São Paulo, com base em diferentes variáveis. No primeiro modelo, somente variáveis representativas da ocupação comercial foram consideradas, enquanto que, no segundo modelo, foram introduzidas também variáveis caracterizando a infra-estrutura viária. Os resultados permitem observar um bom desempenho dos modelos, em particular na fase de validação. As projeções futuras obtidas com os modelos, no entanto, não parecem caracterizar adequadamente o surgimento, que seria naturalmente esperado, de novos pólos comerciais ao redor dos shopping centers estudados. Essa limitação foi surpreendentemente mais evidente no caso do modelo com variáveis de infra-estrutura viária. / The development of cities often leads to the development of large business areas. Those areas, together with the growth of population and vehicles figures in the entire urban area, produce several impacts in the transportation systems. Given the evidences that the location and size of new trip generators (TG\'s) may be strongly influenced by existing TG\'s, the objective of this study was to evaluate that hypothesis in a brazilian medium-sized city. Two branches of spatial analysis were explored in the present study while dealing with different sources of spatial information. They were: spatial statistics and spatial modeling. Firstly, concepts of exploratory spatial data analyses (ESDA), like Moran\'s I index and scatterplot, were used to characterize regions of similar behavior in terms of particular variables. Secondly, spatial modeling was carried out using cellular automata concepts and artificial neural networks. Two models were proposed and applied in a case study carried out in the city Campinas, São Paulo, based on different variables. In the first model, only variables representing commercial land use were considered, while in the second model variables representing the transportation infrastructure supply were also added. The results found indicate a good performance of the models, particularly in the validation process. Their future projections, however, are apparently not able to represent the development of new commercial activities that would be naturally expected around the shopping malls investigated. Although that limitation was observed in both models, it was surprisingly more evident in the case of the model with variables of transportation infrastructure.

Um dos problemas que afetam as cidades brasileiras é a falta de uma metodologia adequada para a implantação de equipamentos coletivos públicos (escolas, postos de saúde, entre outros), e da utilização de modo racional desses equipamentos. Esse foi o ponto de partida para esse trabalho, cujo objetivo principal foi desenvolver uma ferramenta de análise espacial para auxiliar o poder público no planejamento e na gestão dos serviços públicos de educação e saúde, no que concerne basicamente à melhor localização das unidades básicas de atendimento e à melhor distribuição dos usuários por essas unidades, buscando reduzir os custos de transporte. Após uma avaliação da atual política de distribuição e utilização dos equipamentos coletivos de educação e saúde no Brasil e no mundo, foi realizada uma análise dos conceitos relativos às ferramentas de apoio a problemas de decisão de caráter espacial, particularmente os Sistemas de Apoio à Decisão Espacial (SADE). De posse dessa base conceitual, buscou-se formular as bases de um sistema (ou uma metodologia) que apoiasse a implantação de novos equipamentos coletivos e uma utilização eficiente dos equipamentos já existentes, tendo como parâmetro principal de comparação o custo de deslocamento dos usuários. Esse sistema deveria ser adequado à realidade das cidades médias brasileiras, de maneira geral hoje inseridas num cenário de falta de planejamento e de ausência de bases de dados estruturadas (e atualizadas). Ainda, como proposta adicional, procurou-se incorporar como ferramentas de apoio ao sistema algumas técnicas emergentes que, embora relativamente pouco utilizadas no planejamento urbano até o presente momento, apresentam grande potencial para tal. São elas: os Autômatos Celulares (ou CA, Cellular Automata) e as Redes Neurais Artificiais (RNA). Os fundamentos do sistema concebido foram transpostos para uma aplicação prática desenvolvida em um Sistema de Informações Geográficas (SIG) através de um estudo de caso conduzido na cidade de São Carlos (SP), cujos resultados demonstraram que quando se pensa em otimizar os custos de deslocamento, a principal ação a ser empreendida é a redistribuição da demanda às unidades de oferta, antes de se pensar na abertura de novas unidades. Mais importante do que os resultados numéricos obtidos, foi a confirmação de que é possível se utilizar as diversas ferramentas de planejamento e gestão de modo integrado. A partir dessa metodologia, um investimento em desenvolvimento de software pode levar à construção de um efetivo Sistema de Apoio à Decisão Espacial. De maneira mais geral, pode-se afirmar que a obtenção de dados é o grande obstáculo para pesquisas dessa natureza. A montagem de uma base de dados sólida e confiável é, sem dúvida, o ponto crucial para a execução de projetos potencialmente bem sucedidos / One of the main problems faced by brazilian cities is the lack of adequate methodologies for the implementation and rational use of public service facilities (such as schools and health care centers). That was the starting point in the definition of the main objective of the present work, which is the development of a spatial analysis tool for seeking an optimal arrangement of primary health and education facilities, in order to reduce transportation costs. The use of such a tool in the public administration is important not only for planning but also for management purposes. The study starts with an investigation of approaches that have been used in real cases, in cities of different countries, to define health and education facility types and their distribution. A careful analysis of location-allocation concepts and analysis tools for the solution of spatial problems, with particular emphasis on the Spatial Decision Support Systems (SDSS), was also conducted. The system (or methodology) proposed, which was meant to support the process of location of new facilities and also an efficient use of the existing ones while reducing transportation costs, was based on that conceptual framework. The system was directed to the context of brazilian medium-sized cities, where planning concepts are not widely applied and even the databases available are sometimes very limited and frequently outdated. The system design looked for both traditional and innovative approaches and computer-based techniques, such as Cellular Automata (CA) and Artificial Neural Networks (ANN). These techniques, although not yet extensively applied in urban planning and management, seem to be promising alternatives for those activities. The integration of the different tools and techniques was tested in a practical application carried out in the city of São Carlos (SP) and developed in a Geographic Information System (GIS) environment. The results drawn from the application are clear: the main action to reduce the transportation costs in the case studied was a re-distribution of the demand. It was considerable, despite the fact that not a single facility has been added. Another important outcome of the research was the confirmation of the hypothesis that the distinct planning and management tools tested could be used in an integrated approach. Therefore, the methodology discussed here could effectively become a Spatial Decision Support System only by means of software development for building the system interfaces. As a general conclusion, the data gathering problems still seem to be the main barrier for research development in this area. Consequently, the construction of solid and reliable databases is undoubtedly a key point to start any potentially successful project

Um dos problemas que afetam as cidades brasileiras é a falta de uma metodologia adequada para a implantação de equipamentos coletivos públicos (escolas, postos de saúde, entre outros), e da utilização de modo racional desses equipamentos. Esse foi o ponto de partida para esse trabalho, cujo objetivo principal foi desenvolver uma ferramenta de análise espacial para auxiliar o poder público no planejamento e na gestão dos serviços públicos de educação e saúde, no que concerne basicamente à melhor localização das unidades básicas de atendimento e à melhor distribuição dos usuários por essas unidades, buscando reduzir os custos de transporte. Após uma avaliação da atual política de distribuição e utilização dos equipamentos coletivos de educação e saúde no Brasil e no mundo, foi realizada uma análise dos conceitos relativos às ferramentas de apoio a problemas de decisão de caráter espacial, particularmente os Sistemas de Apoio à Decisão Espacial (SADE). De posse dessa base conceitual, buscou-se formular as bases de um sistema (ou uma metodologia) que apoiasse a implantação de novos equipamentos coletivos e uma utilização eficiente dos equipamentos já existentes, tendo como parâmetro principal de comparação o custo de deslocamento dos usuários. Esse sistema deveria ser adequado à realidade das cidades médias brasileiras, de maneira geral hoje inseridas num cenário de falta de planejamento e de ausência de bases de dados estruturadas (e atualizadas). Ainda, como proposta adicional, procurou-se incorporar como ferramentas de apoio ao sistema algumas técnicas emergentes que, embora relativamente pouco utilizadas no planejamento urbano até o presente momento, apresentam grande potencial para tal. São elas: os Autômatos Celulares (ou CA, Cellular Automata) e as Redes Neurais Artificiais (RNA). Os fundamentos do sistema concebido foram transpostos para uma aplicação prática desenvolvida em um Sistema de Informações Geográficas (SIG) através de um estudo de caso conduzido na cidade de São Carlos (SP), cujos resultados demonstraram que quando se pensa em otimizar os custos de deslocamento, a principal ação a ser empreendida é a redistribuição da demanda às unidades de oferta, antes de se pensar na abertura de novas unidades. Mais importante do que os resultados numéricos obtidos, foi a confirmação de que é possível se utilizar as diversas ferramentas de planejamento e gestão de modo integrado. A partir dessa metodologia, um investimento em desenvolvimento de software pode levar à construção de um efetivo Sistema de Apoio à Decisão Espacial. De maneira mais geral, pode-se afirmar que a obtenção de dados é o grande obstáculo para pesquisas dessa natureza. A montagem de uma base de dados sólida e confiável é, sem dúvida, o ponto crucial para a execução de projetos potencialmente bem sucedidos / One of the main problems faced by brazilian cities is the lack of adequate methodologies for the implementation and rational use of public service facilities (such as schools and health care centers). That was the starting point in the definition of the main objective of the present work, which is the development of a spatial analysis tool for seeking an optimal arrangement of primary health and education facilities, in order to reduce transportation costs. The use of such a tool in the public administration is important not only for planning but also for management purposes. The study starts with an investigation of approaches that have been used in real cases, in cities of different countries, to define health and education facility types and their distribution. A careful analysis of location-allocation concepts and analysis tools for the solution of spatial problems, with particular emphasis on the Spatial Decision Support Systems (SDSS), was also conducted. The system (or methodology) proposed, which was meant to support the process of location of new facilities and also an efficient use of the existing ones while reducing transportation costs, was based on that conceptual framework. The system was directed to the context of brazilian medium-sized cities, where planning concepts are not widely applied and even the databases available are sometimes very limited and frequently outdated. The system design looked for both traditional and innovative approaches and computer-based techniques, such as Cellular Automata (CA) and Artificial Neural Networks (ANN). These techniques, although not yet extensively applied in urban planning and management, seem to be promising alternatives for those activities. The integration of the different tools and techniques was tested in a practical application carried out in the city of São Carlos (SP) and developed in a Geographic Information System (GIS) environment. The results drawn from the application are clear: the main action to reduce the transportation costs in the case studied was a re-distribution of the demand. It was considerable, despite the fact that not a single facility has been added. Another important outcome of the research was the confirmation of the hypothesis that the distinct planning and management tools tested could be used in an integrated approach. Therefore, the methodology discussed here could effectively become a Spatial Decision Support System only by means of software development for building the system interfaces. As a general conclusion, the data gathering problems still seem to be the main barrier for research development in this area. Consequently, the construction of solid and reliable databases is undoubtedly a key point to start any potentially successful project