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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10451/6772

Título: Sistemas complexos, modelação e geosimulação da evolução de padrões de uso e ocupação do solo
Autor: Rocha, Fernando Jorge Pedro da Silva Pinto da, 1970-
Orientador: Abreu, Diogo de, 1947-
Tenedório, José António, 1961-
Palavras-chave: Sistemas de informação geográfica
Urbanismo - Métodos de simulação
Uso do solo urbano - Métodos de simulação
Análise de sistemas
Teses de doutoramento - 2012
Issue Date: 2012
Resumo: Como método, a geosimulação aborda a simulação de sistemas modelando grupos adaptáveis de entidades em interacção. Ao invés de procurar uma aproximação reducionista, i.e. de cima-para-baixo, estudando os sistemas através da sua dissecação em componentes logicamente justificados, a geosimulação é caracterizada por uma aproximação generativa, i.e. de baixo-para-cima. Os fenómenos de interesse são estudados como o produto de múltiplas interacções entre unidades elementares mais simples, que correspondam às entidades fisicamente existentes. Os sistemas e os fenómenos generativos são compreendidos para ser, pelo menos parcialmente, auto-organizados e emergentes. Nos sistemas emergentes, um pequeno número de regras ou leis, aplicadas a nível local e a muitas entidades, é capaz de gerar fenómenos globais complexos – comportamentos colectivos, padrões espaciais extensivos, hierarquias - manifestados de tal forma que as acções das partes não somam simplesmente a actividades do todo. Nos sistemas emergentes, os atributos e os comportamentos importantes podem não ser observáveis por dissecação, porque a riqueza do sistema encontra-se na forma como as interacções geram adaptações ao longo do tempo. Os sistemas auto-organizados emergentes são adaptáveis, porque os fenómenos globais que exibem são o resultado da adaptação do sistema ao ambiente. A geografia em geral, e as áreas urbanas em particular, fornecem muitos exemplos de auto-organização e de emergência, muitos dos quais são discutidos nesta dissertação. Em todos esses exemplos, os objectos individuais adaptam-se e actuam sinergeticamente, e os modelos do geosimulação são frequentemente projectados para explorar, analisar, e, quando possível, predizer sistemas urbanos emergentes. A geosimulação é um campo emergente de investigação que advoga o uso de métodos de análise espacial computacionalmente intensivos como os que recorrem a pesquisas heurísticas, redes neuronais e autómatos celulares. A representação em ambiente SIG do espaço geográfico é frequentemente estática, logo, um foco de investigação com elevada relevância na geosimulação é a elaboração de modelos que combinem os elementos estruturais do espaço (objectos geográficos) com os processos que o modificam (acções humanas e a forma como se processam ao longo do tempo). Estes modelos visam libertar o analista da visão estática do espaço, incutida pela cartografia tradicional e, ressalvar a componente dinâmica como uma parte essencial do espaço geográfico. Esta motivação conduziu à utilização dos autómatos celulares como método de simulação do crescimento urbano e regional. Os autómatos celulares estendem esta analogia de forma a providenciar a visualização de todo um conjunto de células (pixels) em interacção, sendo cada uma delas(es) um computador (autonomização). Desta forma, os autómatos celulares podem ser entendidos como um sistema espacial dinâmico e relativamente simples, no qual o estado de cada célula da matriz depende do estado prévio das células que se encontram dentro de uma determinada vizinhança, de acordo com um conjunto de regras de transição. Esta dissertação apresenta um método de simular a evolução do uso do solo para o ano 2021, numa realidade periurbana (concelho de Almada), com recurso à integração de lógica difusa, modelos preditivos e autómatos celulares em ambiente SIG. A geosimulação das alterações no uso do solo recorrendo unicamente a autómatos celulares é desaconselhada, em virtude destes modelos, na sua forma mais convencional, apresentarem limitações na definição dos parâmetros espaciais e das regras de transição. Face a esta situação, são testados diversos modelos para aferir o grau de importância que cada variável de predição (probabilidade) tem nos constrangimentos geográficos. Estas variáveis (constrangimentos) são obtidas através do tratamento de informação em ambiente SIG, constituindo o modelo global, cuja criação é o objecto principal desta dissertação: o Urb-GeoSim.
Geosimulation is used for the modelling of adaptive groups of interacting entities. Instead of a reductionist approach (top-bottom) in which systems are analyzed through its prior separation into logical components, geosimulation allows a generative approach (bottom-up) in which phenomena are seen as the product of multiple interactions between simpler elementary units, which have a real correspondence with existing physical entities. Systems and phenomena are, at least partially, self-organized and emergent. Emergent systems may be characterized by a small number of laws or rules, which locally applied to a large number of entities is able to yield much more complex global phenomena (such as those displayed in collective behavior, spatial patterns of large areas or hierarchies) and for which the whole is clearly a lot more than just the sum of the parts. Important attributes or behavior might not be possible to observe in emergent systems if the analysis is performed by partitioning the system because the richness, or unique characteristics, of the system have been generated by long-term adaptations that are the result of a set of specific interactions. One of the properties of self-organized emergent systems is adaptability, in which global phenomena are the result of adaptations of the system to the set environment. Geographical phenomena in general and urban areas in particular display a multitude of self-organized and emergent behaviors, some of which are discussed in this thesis. In all the examples provided here, individual objects have adaptability and act synergistically, and the geosimulation modelling allows the examination, analysis and, whenever possible, prediction of emergent urban systems. Geosimulation is a field of research which recently has had great development and requires the application of spatial analysis methods which are computationally intensive, such as heuristic search, neural network and cellular automata. Given that the spatial representation of a geographical area in GIS is often static, research in geosimulation is highly important because it allows the combination of spatially structured elements (geographical objects) with the processes which modify that same space, i.e. human actions and the way these evolve through time, in more or less complex models. These models contribute to a less static view of the space and give emphasis to its dynamic component, thus opposing traditional cartography to geosimulation, and providing the rationale for the application of cellular automata (CA) as a means of simulating urban and regional growth. Indeed, CA allows the visualization of a whole set of interacting pixels, in which each pixel can be considered an individual computer (automation). Thus, CA can be seen as a reasonably simple spatially dynamic system, in which the state of each matrix cell depends from the previous state of the neighborhood cell array, depending on a number of transition rules. This thesis presents the development of a simulation method and the results of land use changes up to the year 2021, for the rural-urban fringe area of Almada council, which was only possible to achieve by combining fuzzy logic methods with predictive models and CA in a GIS environment. Geosimulation of land use changes using CA alone is not advisable because traditionally this method has a number of limitations in the definition of spatial parameters and transition rules. Therefore, several models were tested in order to examine the extent of geographical constraint of each predicting variable (probability). These variables (constraints) are obtained through data analysis in a GIS environment, and were used to develop a global model which is the main focus of the thesis: the Urb-GeoSim model.
Descrição: Tese de doutoramento, Geografia (Ciências da Informação Geográfica), Universidade de Lisboa, Instituto de Geografia e Ordenamento do Território, 2012
URI: http://hdl.handle.net/10451/6772
http://catalogo.ul.pt/F/?func=item-global&doc_library=ULB01&type=03&doc_number=000649935
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