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Title: Modelo para avaliação de cenários para o desenvolvimento sustentável na região do Oeste e Vale do Tejo
Author: Fontes, Inês Carvalho Sampaio
Advisor: Sousa, Paulo Alexandre Morgado
Keywords: Clusters
Análise multivariada de componentes principais
Redes neuronais não-supervisionadas - SOM
GeoSOM
Mapas de características auto-organizadas
Sistemas de informação geográfica
Desenvolvimento sustentável - modelos de avaliação de cenários - Região do Oeste e Vale do Tejo (Portugal)
Teses de mestrado - 2014
Defense Date: 2014
Abstract: Os cenários agregam uma grande quantidade de informação, quantitativa e qualitativa, conhecimento e opiniões, apresentando-os de forma simplificada, como um texto ou uma imagem, o que facilita a sua leitura. Este facto transforma os cenários num instrumento de apoio à tomada de decisão que permite identificar e avaliar tendências e incertezas no desenvolvimento e na evolução dos sistemas em análise, através da modelação das principais forças condutoras do seu funcionamento rumo à sustentabilidade. Dada a importância de construção de cenários que reflictam sobre possíveis desenvolvimentos para atingir o Desenvolvimento Sustentável e, assim delinear estratégias em Planos Regionais de Ordenamento do Território nesta dissertação criou-se um Modelo para Avaliar Cenários para o Desenvolvimento Sustentável. O modelo proposto surge de um exercício empírico comparativo de 3 métodos: 1 linear, composto por uma Análise multivariada de Componentes Principais (ACP) e Análise de Clusters (AC); e 2 métodos não-lineares, de Redes Neuronais Não-Supervisionada, os mapas de características auto-organizadas (SOM) e o GeoSOM que resulta da tentativa de adaptação do SOM de forma a incluir a natureza espacial dos dados geográficos no seu processamento. Este exercício metodológico foi ensaiado na região Oeste e Vale do Tejo. O modelo permitiu através do agrupamento de concelhos, a leitura dos padrões espaciais resultantes. A combinação dos padrões espaciais do SOM e ACP/AC mostrou os grupos com ligações mais consolidadas em relação a semelhanças de comportamentos quanto ao Desenvolvimento Sustentável da região. A metodologia desenvolvida possibilita o apoio à tomada de decisão para o investimento na criação e aplicação de medidas estratégicas específicas diferenciadas.
Abstract: Scenarios include a large amount of quantitative and qualitative information, knowledge and opinions, which they present in a simplified form, as a text or an image, improving communication. Therefore scenarios can be seen as a tool for decision-making support helping to identify and evaluating trends and uncertainties in the development and evolution of the systems under review. Precisely, through modelling of the main conductive forces of its operations, scenario planning and scenario building towards sustainability. Given the importance of scenarios building of alternative future sustainable development and outline strategies in regional land use plans we created a model to assess scenarios for sustainable development. The proposed model comes from a comparative empirical exercise of three methods: 1) a linear method, composed of a - Multivariate - Principal Components Analysis (PCA) followed by a Cluster Analysis (CA); and 2) two non-linear methods, of non-Supervised neural networks, made off Self-Organizing Maps (SOM) and the GeoSOM , that results from an attempt to adapt SOM to include the spatial nature of geographical data in its processing. This methodology exercise was rehearsed in the West and Tagus Valley (Oeste e Vale do Tejo) Region. The model allowed to clustering municipalities, as well to read the resulting spatial patterns. The combination of spatial patterns of SOM and PCA/CA showed the groups with more consolidated links regarding the similarities of behaviors about the sustainable development of the region. The developed methodology stands as a tool for decision makes support in general and an alert of the need for this tool implementation in the planning process helping to achieve a more efficient strategic measures in particular.
URI: http://hdl.handle.net/10451/20474
Designation: Mestrado em Sistemas de Informação Geográfica e Modelação Territorial Aplicados ao Ordenamento
Appears in Collections:IGOT - Dissertações de Mestrado

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