Evolução da Urbanização em Belo Horizonte: Análise de Indicadores Socioeconômicos (1918-2010)

Análise espacial da evolução da urbanização em Belo Horizonte 19182010 e suas relações com os indicadores de renda e estrutura etária nos Censos de 2000 e 2010 Diego Rodrigues Macedo Glauco Umbelino Palavraschave expansão urbana dependência espacial indicadores socioeconômicos regressão múltipla particionada SIG Resumo O artigo descreve os resultados da análise da evolução da mancha urbana de Belo HorizonteMG associada com as características dos domicílios em 2000 e 2010 O objetivo é identificar se a fase histórica de ocupação dos domicílios 191819351950 1977199520002010 está relacionada com os indicadores de estrutura etária e renda Desta maneira pretendese identificar para os dados do Censo 2010 se as áreas mais antigas e mais consolidadas do município possuem a população mais relacionada com a idade dos ocupantes ou com indicadores socioeconômicos conforme observado para os dados do Censo 2000 e se existe alguma modificação neste padrão O estudo também aborda qual a importância da estrutura espacial nestes indicadores Os resultados mostraram que em 2010 há manutenção do padrão observado em 2000 onde a estrutura etária é mais relacionada à evolução da mancha urbana de Belo Horizonte em comparação com as condições de renda Por sua vez a renda é mais relacionada com a estrutura espacial ou seja é uma variável cuja a dependência espacial é um fator importante Contudo observouse que o poder de explicação destes índices caiu em 2010 indicando que outras características não exploradas podem estar relacionadas à evolução da ocupação urbana em Belo Horizonte Professor adjunto e pesquisador do Departamento de Geografia Instituto de GeociênciasUFMG Professor adjunto e pesquisador da Faculdade Interdisciplinar em HumanidadesUFVJM Introdução As transformações das grandes cidades brasileiras têm demandado crescentes esforços de planejamento e monitoramento por parte dos gestores urbanos UNFPA 2007 Nessas grandes aglomerações urbanas o planejamento da ocupação humana é um instrumento essencial para avaliar e orientar transformações ao longo do tempo demandando conhecimentos sobre formas diferenciadas de organização produção e gestão Buarque 2003 PDDI 2011 O planejamento nas regiões metropolitanas tem se beneficiado de abordagens interdisciplinares capazes de estabelecer soluções mais condizentes com a natureza dos problemas urbanos De acordo com Lima e Mendonça 2001 p 135 os problemas urbanos demandam a busca de soluções que ultrapassam o campo restrito de disciplinas isoladas levando o urbanismo a atingir o patamar de campo básico da interdisciplinaridade Avanços metodológicos significativos na avaliação interdisciplinar de questões demográficas associadas com as iniciativas de planejamento territorial foram impulsionados pelo surgimento de novas tecnologias sobretudo nas duas últimas décadas aplicadas inclusive à análise das relações entre população e espaço Umbelino e Davis 2015 Assim teorias e conceitos desenvolvidos em uma perspectiva interdisciplinar encontram sustentação no uso de novas técnicas e ferramentas inteligentes voltadas para a manipulação e integração de bancos de dados e informações de diversas naturezas Batty 2005 Nesse aspecto as novas possibilidades de utilização de geotecnologias associadas a bancos de dados convencionais merecem destaque sobretudo a partir de aplicações de Sistemas de Informação Geográfica SIGs que procuram simular o espaço geográfico através do armazenamento manipulação e análise de dados geográficos em um ambiente computacional De By et al 2001 Longley et al 2005 Mais além dentro das múltiplas abordagens possibilitadas pelos SIGs destacase análises estatísticas relacionadas à padrões de eventos espaciais Bailey e Gatrell 1995 Câmara et al 2004 O uso de SIGs é particularmente útil como ferramenta para o planejamento na escala metropolitana ao possibilitar a integração de uma diversidade de informações em plataformas automatizadas que ofereçam os recursos necessários para a análise espacial Assim as projeções demográficas e simulações espaciais devem levar em consideração um conjunto de aspectos sobre as diversidades demográficas econômicas políticas sociais e ambientais da região em análise Atualmente é possível espacializar diversas informações e testar estatisticamente as relações entre as variáveis espaciais desde que exista um identificador único como municípios setores censitários endereços etc No Brasil a menor unidade de análise de dados sóciodemográficos que possuam abrangência nacional confiabilidade e periodicidade são os setores censitários do IBGE Desta maneira a integração destas informações pode elucidar o comportamento espacial de variáveis demográficas nas metrópoles brasileiras Buarque 2003 Jannuzzi 2007 como em Belo Horizonte Figura 1 que é o foco deste estudo Figura 1 Localização do município de Belo Horizonte Sobre o município analisado vale ressaltar que Belo Horizonte foi a primeira capital planejada do país Esta foi construída para desvincular a ideia da capital de Minas Gerais de uma cidade imperial Ouro Preto Desde o projeto inicial visavase atrair para dentro dos limites da área urbana funcionários públicos e membros da elite Os lotes não eram acessíveis para as famílias de baixa renda formadas por operários e pelos antigos habitantes do Arraial de Belo Horizonte Curral Del Rey Desta maneira o mercado controlou a expansão urbana da capital fazendo com que esta fosse realizada da periferia em direção ao centro Costa 1994 MonteMór 1994 Dentro do complexo processo de evolução urbana de Belo Horizonte podese citar alguns momentos históricos cuja conjuntura moldou seu tecido urbano Até a década de 1920 a ocupação era restrita a algumas áreas na região central O alto preço dos lotes impedia a população de baixa renda de ocupar a zona urbana e estas ocupavam as áreas periféricas ao norte Na década de 1930 ocorre a criação do polo industrial mineiro a Cidade Industrial determinando um eixo de expansão urbana no sentido oeste em relação ao centro de Belo Horizonte Desde modo ocorre um crescimento urbano intenso até a década de 1950 principalmente além dos limites da Avenida do Contorno Logo a cidade se expande em direção a dois eixos preferenciais o eixo oeste industrial e o eixo norte de habitações de alta categoria Pampulha MonteMór 1994 A partir da década de 1970 Belo Horizonte e os municípios do entorno apresentaram uma intensificação do dinamismo demográfico em função dos movimentos migratórios impulsionados pela busca de emprego e melhoria nas condições de vida além da fragilidade econômica e da baixa capacidade dos polos regionais do interior do Estado em estancar os fluxos de pessoas Costa et al 2006 Caldas et al 2008 A expansão urbana desses locais atravessou um novo momento após a virada do milênio os fluxos migratórios e o crescimento vegetativo já não causam os mesmos impactos nas taxas de crescimento demográfico da capital Do ponto de vista do planejamento urbano a rápida expansão domiciliar de Belo Horizonte especialmente nas décadas de 1970 e 1980 criou desafios de difícil superação uma vez que expansão urbana do tipo centroperiferia desafiou os gestores municipais além de sua capacidade de prover as amenidades urbanas básicas PDDI 2011 O município de Belo Horizonte tem experimentado diminuição no ritmo de crescimento populacional nas décadas recentes particularmente em função da perda de população via migração e de na Taxa de Fecundidade Total TFT Tais mudanças associamse a novos fenômenos que tem gerado grandes impactos no espaço metropolitano com destaque para o envelhecimento da estrutura etária da população mudanças na configuração domiciliar constituída por domicílios cada vez menores e com menor densidade populacional aumento da capacidade de consumo da população expressos no rápido aumento do número de apartamentos e automóveis entre outros Silva 2008 PDDI 2011 Nesse contexto algumas questões se colocam como desafios para o planejamento urbano como o crescimento domiciliar e populacional mais intenso em determinados vetores a explosão recente do mercado imobiliário a supervalorização econômica de regiões antes deprimidas a instalação de domicílios em locais em desconformidade com a legislação dentre outras Estas transformações embora presentes em todo o espaço municipal ocorrem com maior intensidade em alguns vetores de expansão seja pela predominância de incentivos públicos seja pelo direcionamento dos agentes especulativos do mercado imobiliário Costa 1994 PDDI 2011 Dois vetores de expansão da capital têm se destacado no planejamento urbano da capital na última década o Vetor Sul e o Vetor Norte Atualmente existem poucas áreas para expansão urbana na capital mineira sendo a maior área de vacância a região denominada Granja Werneck localizada na região Nordeste Existem também grandes áreas ainda não urbanizadas na forma de parques e áreas de proteção impróprias para a edificação de acordo com a Lei de Parcelamento Uso e Ocupação do Solo de Belo Horizonte Belo Horizonte 2010 PDDI 2011 O crescente nível de insegurança e violência associado ao dinamismo do mercado imobiliário da RMBH é um fator explicativo do surgimento de condomínios fechados em um ritmo acelerado no Vetor Sul O uso e ocupação do solo na região têm ocorrido através de inúmeras sobreposições espaciais dado que os condomínios fechados disputam espaço com pequenos núcleos urbanos tradicionais locais de adensamento não controlado cavas de mineração e nos últimos anos empreendimentos mistos de residências comércio e serviços intercalados com áreas naturais protegidas legalmente Costa et al 2006 No caso do Vetor Norte a implementação de grandes projetos como a Linha Verde o Aeroporto Industrial de Confins a cidade Administrativa do Governo do Estado e o Anel Viário de Contorno Norte Rodoanel tem favorecido a instalação de novos empreendimentos comerciais e industriais além de um aumento na demanda domiciliar nas intermediações dessa região que abriga alguns dos municípios metropolitanos mais carentes de infraestrutura Os novos empreendimentos públicos e privados no Vetor Norte e a reestruturação das principais vias de conexão metropolitana que apontam para essa direção criam um forte dinamismo na ocupação territorial na porção setentrional de Belo Horizonte Por exemplo nas regiões de influência direta e indireta da Cidade Administrativa as intervenções públicas e privadas tendem a ditar novos padrões de ocupação territorial com a criação de novas funções de adensamento populacional e da gentrificação de espaços deprimidos PDDI 2011 Sathler 2012 Nesse cenário de grandes transformações do espaço da capital é necessária a geração de informações e instrumentos que ao representar espacialmente a ocupação do solo intraurbano ajudem a delinear as políticas públicas mais adequadas à realidade futura nas áreas de habitação saúde segurança transporte meio ambiente educação entre outros O objetivo deste artigo é identificar o perfil da estrutura etária e renda dos moradores de Belo Horizonte e associar estes às fases de ocupação da cidade 19182010 ou à estrutura espacial O estudo prévio de Macedo e Umbelino 2009 identificou que a estrutura etária dos moradores está mais correlacionada com as fases de evolução da mancha urbana em relação à renda em 2000 Figura 2 Neste sentido este estudo propõe 1 espacializar os padrões da estrutura etária e no perfil da renda no município e localizar onde ocorreram mudanças 2 analisar se existe alteração no padrão das relações entre a mancha urbana e os fatores socioeconômicos em 2010 3 se existe dependência espacial nestas relações Duas hipóteses norteiam este estudo 1 devido ao envelhecimento da população brasileira sobretudo nas áreas urbanas o padrão observado em 2000 nos quais os moradores envelhecem com os seus domicílios se mantem em 2010 2 as transformações e valorização na estrutura urbana são impulsionados por múltiplos fatores incluindo a própria escolha do morador e não apenas pela idade das áreas urbanas e neste sentido a estrutura espacial possui maior relação no perfil de renda dos moradores em relação à evolução da mancha Figura 2 Correlação da evolução da mancha urbana de Belo Horizonte com a renda r03 e estrutura etária r07 segundo os dados do Censo 2000 Fonte Macedo e Umbelino 2009 Materiais e Métodos A primeira etapa de trabalho foi identificar as variáveis explanatórias deste estudo a evolução da mancha urbana de Belo Horizonte em momentos históricos e uma variável que reflita a estrutura espacial nos dados analisados As manchas de ocupação urbana foram mapeadas pela Secretaria de Planejamento Urbano de Belo Horizonte a partir de fotografias aéreas provenientes de levantamentos realizados nos anos de 1918 1935 1950 1977 e 1995 PBH 2000 As manchas urbanas para 2000 e 2010 foram extraídas de PDDI 2011 Estes dados foram integrados a malha de setores censitários ou seja cada setor teve adicionado ao seu banco de dados o ano no qual sua ocupação foi observada pela primeira vez Os setores que não possuíam domicílios foram eliminados da análise Para incorporar o termo espacial a este trabalho criouse uma superfície de tendência através da expansão polinomial 2ª ordem dos valores de X longitude e Y latitude As 5 variáveis resultantes X Y XX YY e XY foram analisadas como uma única variável explanatória Rangel et al 2010 representando a estrutura espacial A segunda etapa foi extrair dos dados censitários um índice que representasse a estrutura etária dos domicílios e outro que melhor refletisse as condições de renda para 2000 e 2010 Utilizouse a técnica de análise estatística de componentes principais ACP para se extrair estes índices apresentadas por Macedo e Umbelino 2009 O objetivo da ACP é a obtenção de um pequeno número de combinações lineares componentes principais de um conjunto de variáveis que retenham o máximo possível da informação contida nas variáveis originais Os componentes são extraídos na ordem do mais explicativo para o menos explicativo utilizando a matriz de correlação entre as variáveis Desta maneira obtêmse índices que retratam a variabilidade dos dados dentro do conjunto total Mingoti 2005 Para o índice de estrutura etária foram utilizadas as variáveis extraídas do resultado do universo dos Censos Demográficos 2000 e 2010 conforme Macedo e Umbelino 2009 Tabela 1 Tabela 1 Indicadores do índice de estrutura etária para 2000 e 2010 Tabela 1 Indicadores do índice de estrutura etária para 2000 e 2010 Numerador Denominador Razão de jovens Número de moradores com idade entre 019 anos Total de moradores Razão de idosos Número de moradores com idade acima de 60 anos Total de moradores Razão de chefe de domicílio adulto Número de chefes de domicílios com idade entre 1560 anos Total de domicílios Razão de dependencia em relação ao chefe de domicílio idoso Número de chefes de domicílios com idade acima de 60 anos Total de moradores Razão de filhos Número de filhos residentes Total de moradores Fonte IBGE 2002 2011 Variável Indicador Para o índice de condição de renda as variáveis selecionadas foram diferentes entre 2000 e 2010 devido a mudança na divulgação dos dados correlatos por parte do IBGE Tabelas 2 e 3 O objetivo em se utilizar a ACP neste trabalho é minimizar os problemas em se utilizar variáveis distintas entre os censos demográficos pois o interesse é na variabilidade dos índices dentro da área de estudo e não obter um valor teórico Neste sentindo a ACP é uma metodologia convenientemente útil para análise intertemporal de dados Raziei et al 2009 Tabela 2 Indicadores do índice de renda para 2000 Tabela 2 Indicadores do índice de renda para 2000 Numerador Denominador Média do anos de estudo do chefe do domicílio Total de anos estudados pelos chefes de domicílios Total de domicílios Rendimento médio do chefe do domicílio Renda total dos chefes de domicílios Total de domicílios Rendimento do chefe do domicílio per capta Renda total dos chefes de domicílios Total de moradores Fonte IBGE 2002 Indicador Variável Tabela 3 Indicadores do índice de renda para 2010 Tabela 3 Indicadores do índice de renda para 2010 Numerador Denominador Rendimento total per capta por domicílios Renda total dos moradores dos domicílios Total de moradores Rendimento médio do chefe do domicílio Renda total dos chefes de domicílios Total de domicílios Rendimento do chefe do domicílio per capta Renda total dos chefes de domicílios Total de moradores Fonte IBGE 2011 Indicador Variável Os índices calculados foram padronizados entre 0 e 1 x valor mínimo amplitude e integrados à malha de setores censitários para proceder às análises estatísticas Desta maneira foi possível associar cada setor censitário de 2000 e 2010 aos índices propostos ao momento da ocupação no sítio urbano e à estrutura espacial Mesmo considerando que seja possível compatibilizar as informações censitárias entre 2000 e 2010 Umbelino e Barbieri 2008 IBGE 2011 o formato vetorial dos dados é inconveniente para se analisar as diferenças entre camadas geoespaciais objetivo 1 sendo o padrão matricial o mais indicado Câmara e Monteiro 2004 Considerando que os setores censitários em Belo Horizonte constituem uma malha relativamente regular e pouco espaçada a abordagem utilizada foi a extração dos centroides dos setores censitários e a interpolação dos valores dos índices de estrutura etária e renda Utilizou se interpolação determinística através do método inverso ponderado da distância IDW conforme sugerido por Sohn et al 2010 Em seguida foi utilizada a operação matricial entre camadas subtraindo dos valores dos índices observados em 2010 os valores de 2000 criando uma nova camada na qual é possível identificar os locais nos quais houve modificações nos índices estudados Para alcançar os objetivos 2 e 3 utilizouse regressões lineares múltiplas através da expansão da mancha urbana e da estrutura espacial como variáveis independentes e dos índices de estrutura etária e renda como dependentes para os anos de 2000 e 2010 Também foi incorporada a análise de partição da explicação para verificar o grau de importância de cada variável independente em cada modelo Legendre e Legendre 1998 Neste sentido as regressões lineares múltiplas foram utilizadas como modelos explanatórios ao invés de preditivos MacNally 2000 Resultados e Discussão Os resultados da ACP para o índice etário indicam que a componente C1 explica cerca de 80 da variância dos dados para 2000 e 67 para 2010 Tabela 4 Devido aos autovalores dos demais eixos terem ficado abaixo de 1 nas duas datas a redução das variáveis para apenas um índice em cada censo foi satisfatória Mingoti 2005 Tabela 4 Coeficientes para a C1 do índice de estrutura etária Indicador 2000 2010 Razão de jovens 0896918 0761110 Razão de idosos 0948213 0907315 Razão de chefe de domicílio adulto 0897820 0915419 Razão de dependencia em relação ao chefe de domicílio idoso 0963597 0947462 Razão de filhos 0774549 0484654 de explicação 80 67 Coeficiente Os valores negativos para os indicadores razão de idosos e razão de dependência em relação ao chefe de domicílio idoso apontam que os setores que possuem o índice etário negativo apresentam maior proporção de idosos em sua estrutura além de possuir muitos moradores dependentes destes idosos Os valores positivos indicam a maior presença de jovens filhos e adultos chefiando os domicílios Neste caso valores mais baixos indicam setores nos quais predominam uma estrutura etária mais envelhecida em relação ao padrão verificado em Belo Horizonte Também é possível observar entre 2000 e 2010 a diminuição dos coeficientes da razão de jovens e razão de filhos o que certamente está ligado ao envelhecimento da população Closs e Schawanke 2012 Em relação ao índice de renda o valor da variância explicada pela C1 foi de 93 para 2000 e 98 para 2010 Tabela 5 Este é um resultado esperado pois os indicadores utilizados são em número reduzido e aferem o rendimento nominal dos domicílios Os valores negativos dos coeficientes da C1 indicam que os setores com moradores que possuem as melhores condições de renda apresentam os valores mais baixos para este índice Tabela 5 Coeficientes para a C1 do Índice de renda Indicador 2000 2010 Média do anos de estudo do chefe do domicílio 0939314 Rendimento total per capta por domicílios 0994642 Rendimento médio do chefe do domicílio 0977343 0991664 Rendimento do chefe do domicílio per capta 0984658 0996175 de explicação 93 99 Coeficiente Ao se utilizar as ACP para comparações temporais eliminouse instabilidades na elaboração dos indicadores pois o foco passou a ser a variabilidade da informação dentro da população e não uma taxa nominal específica Esta pode ser uma boa alternativa ao se analisar as informações intraurbanas entre censos pois algumas variáveis divulgadas para o questionário do universo são retiradas ou acrescentadas a cada divulgação decenal pelo IBGE A espacialização dos índices e a mudança espacial para os anos de 2000 e 2010 podem ser observadas nas Figura 3 e 4 Figura 3 Resultados da espacialização do índice de estrutura etária em 2000 2010 e os locais onde ocorreram alterações entre censos Figura 4 Resultados da espacialização do índice de renda em 2000 2010 e os locais onde ocorreram alterações entre censos Os índices de estrutura etária e de renda mantiveram o mesmo padrão entre 2000 e 2010 Notase que a estrutura etária teve uma diferença mais heterogênea em todo o município mas com o destaque para as áreas mais antigas de Belo Horizonte Figura 2 B No entanto foram as áreas mais novas que observaram o aumento relativo na renda dentro no município Figura 4 Em relação aos resultados gerais das regressões lineares múltiplas notase que ambos os modelos para 2010 tem um menor poder de explicação em relação a 2000 total R2 0522 vs 0395 para estrutura etária 0303 vs 0223 para renda Tabelas 6 e 7 respectivamente Tabela 6 Modelos de regressão múltiplo para o índice de estrutura etária como variável dependente Indep R 2 Parcial R 2 Total R 2 F p 2000 0522 46342 0001 Mancha urbana 0482 0482 Estrutura Espacial 0293 004 2010 0395 41586 0001 Mancha urbana 0360 0360 Estrutura Espacial 0223 0036 Tabela 7 Modelos de regressão múltiplo para o índice de renda como variável dependente Indep R 2 Parcial R 2 Total R 2 F p 2000 0310 19029 0001 Estrutura Espacial 0303 0303 Mancha urbana 0102 0007 2010 0274 24017 0001 Estrutura Espacial 0273 0273 Mancha urbana 0068 0001 Em relação aos modelos para a estrutura etária a evolução da mancha urbana é a variável mais importante independente R2 0482 em 2000 R2 0360 em 2010 Tabela 6 sendo que a estrutura espacial adiciona pouca explicação ao modelo final parcial R2 004 em 2000 R2 0036 em 2010 Tabela 6 Os modelos múltiplos para renda possuem um comportamento contrário onde a estrutura espacial é a variável mais importante independente R2 0303 em 2000 R2 0273 em 2010 Tabela 7 e a mancha urbana adicionando um baixo valor de explicação parcial R2 0007 em 2000 R2 0001 em 2010 Tabela 7 A análise gráfica dos modelos de regressão permite uma melhor interpretação dos resultados Figura 5 Figura 5 Resultados da decomposição da partição dos modelos de regressão múltiplos para 2000 e 2010 A barra vermelha representa a contribuição exclusiva da evolução da mancha no modelo final a barra verde a contribuição exclusiva da estrutura espacial e a barra amarela a explicação partilhada entre ambos Os modelos estão em escala proporcional A análise da Figura 4 confirma que a estrutura etária mesmo com um menor poder de explicação em relação a 2000 continua mais relacionada com a evolução da mancha urbana em relação a renda confirmando a hipótese 1 A hipótese 2 também foi confirmada pois à renda está mais ligada a estrutura espacial Figura 4B Neste sentido as conclusões apresentadas por Ferreira 2004 e Macedo e Umbelino 2009 de que as famílias envelhecem em seus domicílios continuam válidas em Belo Horizonte Desta maneira como as famílias continuam em seus domicílios até o fim de seu ciclo de vida não ocorre a substituição nestes domicílios por moradores de maior renda nas áreas mais consolidadas Contudo a redução da explicação dos modelos entre 2000 e 2010 sugere que mesmo com o envelhecimento da população observado em 2010 superior inclusive em relação às expectativas do IBGE antes do Censo 2010 Longo et al 2012 existe a substituição dos moradores por outros cujas condições se enquadram em outros padrões não explorados neste artigo como por exemplo a própria característica de substituição de residências multifamiliares por unifamiliares Umbelino e Davis 2015 Em relação à renda provavelmente fatores ligados a requalificação urbana e valorização econômica de regiões antes deprimidas explicam a maior correlação com a estrutura espacial No geral as características da urbanização é um fenômeno que claramente possui dependência espacial Basu e Thibodeau 1998 e certamente o padrão econômico dos moradores também tem esta característica Considerações Finais Este trabalho apresentou ferramentas computacionais que utilizam geotecnologias úteis para o monitoramento e investigação da ocupação urbana assim como das tendências que levam a estes resultados Para pesquisas específicas na escala intraurbana acredita se que a ACP permitiu decompor a variabilidade dos indicadores dentro da área urbana o que pode ser útil em análises de transformações multitemporais Ferramentas estatísticas utilizadas em conjunto com SIGs trazem grandes possibilidades para este tipo de estudo Dessa forma demonstrouse a utilidade dessa proposta metodológica como instrumento de geração de informações passíveis de incorporação em estratégias de planejamento urbano A complexidade das transformações urbanas sobretudo a tendência da substituição de antigas residências unifamiliares por multifamiliares além de questões ligadas ao zoneamento urbano deve ser melhor investigada em estudos futuros Uma limitação do método foi considerar a cidade como um sistema fechado que não sofre interações como os municípios vizinhos já que Belo Horizonte é um município metropolitano que polariza as relações com os municípios vizinhos Neste ponto existem cidades dormitório e condomínios de alto padrão em municípios vizinhos cuja população interage diariamente com a capital porém não possui uma série multitemporal da evolução urbana desde a década de 1920 o que inviabiliza esta abordagem em uma escala maior Municípios que possuem bases da evolução urbana ao longo das décadas podem utilizar esta metodologia para uma melhor compreensão da ocupação do solo bem como a formulação de políticas públicas Agradecimentos Os autores agradecem ao apoio financeiro da Capes Fapemig e CNPq Referências bibliográficas BAILEY TC GATRELL AC Interactive Spatial Data Analysis Essex Prentice Hall 1995 432p BASU S THIBODEAU TG Analysis of spatial autocorrelation in house prices The Journal of Real Estate Finance and Economics v17 n1 p6185 1998 BATTY M Cities and Complexity Understanding Cities 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