Exame de Seleção 2017 – Divulgados os Editais

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O Programa de Pós-graduação em Arquitetura e Urbanismo da UFMG-NPGAU foi criado em 1994, com pós-graduação stricto sensu (Mestrado), iniciando, em 2009, o Doutorado. A nota 5, alcançada na avaliação da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior-CAPES, em 2010, veio confirmar sua excelência na qualificação de professores, pesquisadores e profissionais, mediante o aprofundamento do conhecimento profissional e, em especial, no desenvolvimento da capacidade de conduzir pesquisa na área de concentração “Teoria, produção e experiência do espaçoâ€?.

Historicamente, o NPGAU é herdeiro do Núcleo de Assessoramento à Pesquisa, criado em 1959 pelo Prof. Sylvio de Vasconcellos e depois denominado Instituto Superior de Pesquisas para o Planejamento. Em 1964, com o golpe militar, o Instituto foi fechado e o Professor Sylvio de Vasconcellos compelido a deixar o país. Esse episódio fez com que a pesquisa na Escola de Arquitetura da UFMG ficasse, por um longo período, reduzida a ações e esforços individuais, sem o devido respaldo institucional. A criação do NPGAU representou a rearticulação institucional das atividades de pesquisa na Escola de Arquitetura depois da redemocratização do país.

Desde a sua criação, o NPGAU formou mais de duzentos mestres, alguns com trabalhos premiados e publicados. Houve um crescimento expressivo das atividades de pesquisas dos docentes, incluindo muitos projetos financiados por agências públicas como CNPq, FINEP e FAPEMIG; atualmente, grande parte dos docentes permanentes do NPGAU é de pesquisadores do CNPq. Em conseqüência dessa evolução do programa, realizou-se, em 2006, uma reestruturação curricular, ampliando e diversificando a oferta de disciplinas, e, em 2008, foi criado o curso de Doutorado, e as primeiras defesas de tese iniciaram-se em 2012. Assim, o NPGAU vem se consolidando como um programa de pós-graduação prioritariamente voltado para atividade de pesquisa e reconhecido enquanto tal.

A manifesto for reproducible science : Nature Human Behaviour

Melhorar a confiabilidade e a eficiência da pesquisa aumentará a credibilidade da literatura científica publicada e acelerará possíveis descobertas. O artigo defende a adoção de medidas para otimizar elementos-chave do processo científico: métodos, relatórios e disseminação, reprodutibilidade, avaliação e incentivos. Existem algumas evidências tanto de simulações quanto de estudos empíricos que apóiam a provável efetividade dessas medidas, mas sua ampla adoção por pesquisadores, instituições, financiadores e revistas exigirá avaliação e melhoria iterativa. Discutem-se os objetivos dessas medidas e como elas podem ser implementadas, na esperança de que isso facilite a ação para melhorar a transparência, reprodutibilidade e eficiência da pesquisa científica. São as Ciências Sociais Aplicadas um caso aparte?

Improving the reliability and efficiency of scientific research will increase the credibility of the published scientific literature and accelerate discovery. Here we argue for the adoption of measures to optimize key elements of the scientific process: methods, reporting and dissemination, reproducibility, evaluation and incentives. There is some evidence from both simulations and empirical studies supporting the likely effectiveness of these measures, but their broad adoption by researchers, institutions, funders and journals will require iterative evaluation and improvement. We discuss the goals of these measures, and how they can be implemented, in the hope that this will facilitate action toward improving the transparency, reproducibility and efficiency of scientific research

Fonte: A manifesto for reproducible science : Nature Human Behaviour

1. Sintaxe Espacial e A Análise Angular de Segmentos: Conceitos e Medidas

Este é o primeiro de uma série de postagens sobre a Teoria da Sintaxe Espacial, tratando especificamente sobre a Análise Angular de Segmentos. O objetivo é mostrar o que é o método, suas diferenças, vantagens e desvantagens da Análise de Segmentos em relação à análise axial, bem como as medidas utilizadas. A frase no começo do post, apesar de excluir o valor dos mapas axiais na Sintaxe Espacial (o que não concordo), reflete a mudança que a Análise Angular de Segmentos causou  na forma de analisar a configuração espacial das cidades.

Antes de falar sobre a Análise Angular de Segmentos, é preciso entender o que é a  Teoria da Sintaxe Espacial: é um conjunto de métodos e ferramentas para análise espacial e quantitativa, que mede a eficiência dos espaços públicos a partir da forma urbana e relaciona esses resultados com práticas sociais. A Sintaxe Espacial analisa sob um contexto sistêmico, ou seja, como uma parte da cidade (uma rua, por exemplo) se relaciona com o todo. As medidas resultantes da análise quantificam o potencial de acessibilidade espacial da cidade.

Para uma descrição mais detalhada sobre o que é a Sintaxe Espacial, e que seria importante para poder entender a Análise Angular de Segmentos, visite o site Urbanidades, do Prof. Renato Saboya (UFSC): http://urbanidades.arq.br/2007/09/sintaxe-espacial/, que fala com mais profundidade sobre a Teoria.

Turner (2001) propôs uma nova forma de análise da Teoria: a Análise Angular de Segmentos. A proposição tem como objetivo reduzir alguns dos problemas encontrados na análise axial tradicional, como a quebra da linearidade de vias tortuosas, representadas por vários eixos e, portanto, como se fossem várias mudanças de direção, o que nem sempre ocorre.

A técnica apresenta duas principais diferenças em relação à análise axial clássica:

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Ponderação do cálculo a partir do ângulo entre dois eixos em um mapa axial (à esq.) e em um mapa de segmentos (à dir.).
Elaboração: Alexandre Castro (2016).

A partir disso, o pressuposto “pessoas caminham em linhas retasâ€?, começa a levar em consideração o ângulo de incidência de uma rua com outra: pessoas andam em linhas retas, realizando o caminho com o menor desvio angular possível, tornando-se mais próximo do movimento real das pessoas na cidade. Além disso, a Análise Angular de Segmentos também realiza análises métricas, considerando um raio estipulado pelo usuário (ex.: estudar os espaços mais acessíveis num raio de 500 metros, valor usado para estudos na escala do pedestre).

A importância de utilizar diferentes tipos de raios (topológicos, angulares e métricos) se dá pelas características intrínsecas da cidade em suas diferentes escalas. Hillier (2001) afirma que a cidade apresenta duas características em sua estrutura morfológica: na escala local, apresenta propriedades métricas, cujas evidências vêm de fenômenos como a intensificação das malhas viárias ortogonais para reduzir o tempo médio de deslocamentos às áreas centrais e a redução do fluxo de pessoas à polos geradores de movimento com distância métrica; e na escala global, apresenta propriedades topo-geométricas, pela necessidade de utilizar tanto a geometria como a conectividade de redes urbanas em grandes escalas para capturar medidas que se aproximem dos padrões de movimento na rede urbana, além da facilidade de se deslocar pelos caminhos mais retilíneos pelo espaço urbano.

  • A Análise Angular de Segmentos “quebraâ€? os eixos nas suas interseções com outros eixos, calculando cada segmento criado individualmente. Isto permite que a análise da acessibilidade espacial seja mais detalhada, principalmente para eixos muito longos, que apresentam diferentes graus de acessibilidade ao longo do percurso. As análises em escala local se tornam também mais eficientes, principalmente na escala do pedestre. No exemplo abaixo, o mapa axial, de 14 eixos, quando transformado em mapa de segmentos, é quebrado em 72 eixos .

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Entidades em um mapa axial e em um mapa de segmentos.

Elaboração: Alexandre Castro (2016).

Métricas

A maioria das medidas aplicadas na Análise Angular de Segmentos é similar às da análise axial, porém sofreram alterações para se adaptar à nova forma de cálculo. Os valores são mostrados em uma escala cromática, onde, convencionalmente, cores mais quentes (vermelho e laranja) indicam maior potencial de acessibilidade naquela medida, e cores frias (verde e azul) indicam menor potencial:

  • Conectividade: medida mais básica e na escala local, mede a quantidade de segmentos que se conectam a outro. É uma medida simples, mas importante quando se estuda a escala do pedestre, para identificar a quantidade de possibilidades de percursos que o pedestre pode utilizar. Pode ser empregada também como um indicador do nível de regularidade da malha.

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Mapa de Conectividade. Cores mais quentes indicam segmentos mais conectados, e cores mais frias indicam segmentos menos conectados.
Elaboração: Alexandre Castro (2016).
  • Comprimento dos Segmentos: outra medida básica, refere-se ao tamanho métrico de cada segmento de espaço público da cidade. Assim como a conectividade, medir o comprimento dos segmentos pode dar pistas de como a malha urbana se relaciona com a escala humana.

Dependendo do tipo de modelagem feita, a medida pode mostrar o tamanho aproximado das faces de uma ilha espacial (que se geralmente, mas não regra, podem ser quarteirões).

Normalmente, centros históricos e assentamentos informais apresentam comprimentos de segmentos menores, pela forma de produção espacial ter sido na escala humana, ao contrário de bairros industriais ou que apresentem muitos equipamentos de grande porte. A escala de cores tradicional indica em cores quentes os segmentos de maior comprimento. Porém, se seu interesse é analisar a medida na escala humana, inverter as cores (como na figura abaixo) pode ser mais interessante.

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Mapa do Comprimento dos Segmentos. Cores mais quentes indicam segmentos menores, e cores mais frias indicam segmentos maiores.
Fonte: Alexandre Castro (2016).
  • Integração: Principal medida da Sintaxe Espacial, é baseada na centralidade de proximidade (Closeness). A Integração calcula, de acordo com Hillier (2009) o potencial de “ir paraâ€? (to-movement potential), que se refere à facilidade de ir de um ponto a outro da cidade. Esta facilidade (proximidade) é baseada em que conjuntos de segmentos minimiza a distância topológica (de mudanças de direção) para outros pontos da cidade.

Através desta métrica, é possível entender diversos processos sociais: por que alguns lugares apresentam mais fluxos de pessoas do que outros, segregação socioespacial, mudanças de uso e ocupação do solo, vetores de expansão urbana, padrões de criminalidade, entre outros.

A medida pode ser angular, topológica ou métrica. No entanto, no mapa de segmentos as variáveis angular e métrica são as mais eficientes. A Integração Angular melhor captura a facilidade de deslocamento pela complexidade da malha urbana, enquanto que a Integração Métrica analisa a partir de um determinado raio métrico, útil para análises na escala do pedestre e do bairro.

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Mapa de Integração Angular de Raio N. Cores mais quentes indicam espaços mais integrados, e cores mais frias indicam espaços mais segregados.
Fonte: Alexandre Castro (2016).

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Mapa de Integração angular de Raio 3. Cores mais quentes indicam espaços mais integrados, e cores mais frias indicam espaços mais segregados.
Elaboração: Alexandre Castro (2016).
  • Escolha (Choice): Baseada na centralidade de atravessamento (betweenneess) , a medida calcula a probabilidade de se atravessar um determinado segmento a partir de todos os outros pontos de origem e destino.

Apesar de existir na análise axial, a medida tornou-se mais empregada em mapas de segmento depois que Hillier et al (2012) propuseram uma normalização dos valores (que também ocorreu para a Integração), alterando o padrão de cores apresentado, o que facilita a identificação, por exemplo de corredores de transporte ou de eixos contínuos no sistema urbano.

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Mapa de Escolha Angular Raio N. Cores mais quentes indicam maior potencial de escolha, e cores mais frias indicam potencial menor de escolha.
Fonte: Alexandre Castro (2016).
  • Integração + Escolha: Segundo Hillier (2008), é a combinação das medidas Integração e Escolha. A medida não possui um nome específico até onde pude constatar, mas costumo chama-la de INCH (INtegration+CHoice).

A medida mostra quais espaços minimizam as distâncias (Integração) e, ao mesmo tempo, possuem potencial de atravessamento (Escolha). De acordo com Hillier e Iida (2005), estas são as duas principais propriedades da acessibilidade espacial. Portanto, o INCH refletiria melhor o potencial de movimento humano na cidade.

Apesar de o INCH ser uma medida mais completa, ela não substitui a análise isolada das medidas Integração e Escolha. É importante frisar que cada uma reflete um tipo de centralidade, que será mais importante que outra a depender do tipo de pesquisa realizada.

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Mapa de INCH. Cores mais quentes indicam maior potencial de acessibilidade, e cores mais frias indicam menor potencial de acessibilidade.
Fonte: Alexandre Castro (2016).
  • Step Depth: É uma técnica para estudar um ponto específico da cidade em relação ao todo. Tradicionalmente, escolhe-se um eixo da cidade e o Step Depth mostra a quantos passos topológicos os outros eixos estão do eixo escolhido. É uma forma interessante de entender o grau de complexidade da malha urbana na escala humana. Pode-se contar, por exemplo, quantos espaços estão a 3 passos topológicos. Quanto maior a quantidade, mais densa e compacta é a malha urbana e maiores são as possibilidades de deslocamento nesse raio.

O Step Depth é melhor empregado, na Analise Angular de Segmentos, com raio angular e métrico. No raio angular, ele calcula a distância topológica de um determinado segmento para os outros, mas ponderando a angulação. No caso do raio métrico, é possível saber a que distância métrica os espaços adjacentes de um determinado segmento estão dele. Em um software SIG, pode-se dividir as classes em raios específicos.

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Mapa de Step Depth Métrico. Cores mais quentes indicam segmentos mais próximos do segmento analisado, e cores mais frias indicam segmentos mais distantes do segmento analisado.
Fonte: Alexandre Castro (2016).

A Análise Angular de Segmentos é realizada no software Depthmap, criado por Alasdair Turner e atualmente desenvolvido por Tasos Varoudis sob o nome DepthmapX, que pode ser baixado no link abaixo gratuitamente:

http://archtech.gr/varoudis/depthmapX/

Referências:

HILLIER, B. A Theory of The City As Object, Or, How Spatial Laws Mediate The Social Construction of Urban Space. Proceedings of the 3rd Space Syntax Symposium, Atlanta, 2001.

HILLIER, B. Using DepthMap for Urban Analysis: A Simple Guide On What to Do Once You Have an Analysable Map in The System. London: The Barttlet School of Graduate Studies, 2008.

HILLIER, B.; IIDA, S. Network and Psychological Effects In Urban Movement. In: Spatial Information Theory. [s.l.]: Springer, 2005. p. 475–490.

HILLIER, B.; YANG, T.; TURNER, A. Normalising Least Angle Choice in Depthmap, and How It Opens Up New Perspectives On The Global and Local Analysis of City Space. Journal of Space Syntax, v.3, n.2, p. 155-193, 2012.

TURNER, A. Angular Analysis. Proceedings of the 3rd Space Syntax Symposium, Atlanta, 2001.

2. Sintaxe Espacial e A Análise Angular de Segmentos: Modelando um Mapa Sintático

07 Sintaxe Espacial Parte 2

Modelagem de Mapa de Segmentos sobre imagem do Google Earth. Elaboração: Alexandre Castro (2016).

Na parte 1 sobre a Análise Angular de Segmentos, mostrou-se o que é o método, sua diferença para a análise axial e as principais medidas utilizadas. Nesse segundo post, será mostrado como modelar um mapa sintático.

Durante a época do mestrado, em que tive o contato pela primeira vez com a teoria, uma das maiores dificuldades encontradas para aprender a utilizar a Sintaxe Espacial foi a modelagem do mapa axial. Eu não havia encontrado muito material que explicasse os procedimentos de criação a fundo. Apesar de ter encontrado fundamentais informações em Hillier e Hanson (1984), Medeiros (2013), Saboya (2007) e Holanda (2012), as especificidades das cidades traz à luz diversas situações em que há divergência sobre como representar o espaço urbano na Sintaxe Espacial. Dessa forma, apesar de o post ser a sequência sobre a Análise Angular de Segmentos, os escritos também visam ajudar aqueles que estão iniciando seus estudos na Sintaxe Espacial, e facilitar a laborosa tarefa de modelar um mapa axial/ segmento.

A criação do modelo configuracional é uma das etapas mais importantes na Sintaxe Espacial. É a partir deste modelo que são processadas e especializadas as medidas sintáticas, e relacionadas com o fenômeno urbano estudado. Portanto, uma boa modelagem dará à pesquisa dados mais consistentes.

A criação do mapa sintático é, a priori, simples: é importante, iniciamente, especificar as diretrizes do mapa axial, indicando o que são as barreiras e permeabilidades do espaço urbano estudado.

Permeabilidades: são todos os espaços passíveis de movimento humano na cidade: ruas, largos, vielas, rodovias, etc.

O que geralmente são barreiras: quarteirões, corpos hídricos, vegetação densa, paredes de concreto ou guard rails de rodovias, praças e parques

O que geralmente não são barreiras: rotatórias, canteiros centrais (exceto em rodovias), praças cívicas.

Caso esteja trabalhando com uma base que permita traçar os caminhos internos de praças e parques, será interessante incluí-los. No entanto, se não tiver como garantir a precisão dessa informação, esses caminhos podem ser desconsiderados.

A lógica para interpretar as barreiras e permeabilidade é entender a lógica de movimentação das pessoas: pessoas se movem em linhas. Logo, uma rotatória, por exemplo, é o encontro de vários eixos, mesmo que o movimento veicular seja circular, mas a lógica é linear.

Há uma tendência que os mapas sintáticos sejam traçados quase que totalmente sobre o sistema viário. No entanto, praças cívicas (“secasâ€?) ou qualquer outro elemento urbano em que o pesquisador não entenda como uma barreira ao movimento, podem ser considerados permeabilidades.

Entendendo onde devem e não devem ser modelados os mapas síntaticos, agora é hora de escolher qual modelo criar. O post vai mostrar três tipos de modelos configuracionais que podem ser feitos para a Análise Angular de Segmento, e em que tipos de softwares podem ser utilizados:

Mapa Axial (Google Earth, CAD, SIG)

Modelagem mais clássica da Sintaxe Espacial, foi criada para a análise axial (a mais tradicional na Teoria), e que também é compatível com a Análise de Segmentos.

O mapa axial, de acordo com Hillier e Hanson (1984), é representado pelo menor conjunto das maiores linhas retas que podem atravessar um espaço livre. Nesse caso, o mapa axial torna-se uma abstração das conexões do espaço urbano. As linhas não são obrigatoriamente traçadas ortogonalmente ao espaço, bem como o encontro destas linhas também não possui um ponto comum. Ruas curvas não representadas aqui pela sinuosidade real: são representadas também com uma linha reta, a maior que possa ser traçada, exceto que o ângulo da rua não o permita.

Dica: sempre deixar o final de cada linha estendendo para além do encontro com outra linha. Isso garante que as linhas estarão devidamente conectadas. Não se preocupe se os encontros das linhas parecerem estranhos (como no caso abaixo), pois faz parte do método de modelagem.

Independente do programa que utilizar para a modelagem, uma dica legal é sempre nomear o arquivo com a forma de modelagem, o nome da cidade/sistema urbano e, caso seja possível, a data da base. Mantenha também um arquivo bloco de notas, com as informações do modelo, sobre tipo de mapa, elaboração, data de elaboração, data da base utilizada, software utilizado, etc. Ex.: axial_itaporanga_2014.kml

No Google Earth, é possível mapear as barreiras espaciais para facilitar depois a modelagem das linhas axiais, que pode ser importado em softwares SIG e prover mais informações sobre a forma urbana do objeto estudado.

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Modelagem de Mapa axial na cidade de Itaporanga/PB. Elaboração: Alexandre Castro (2016).

Em algum software CAD (Draftsight, por exemplo), é possível utilizar a base cartográfica da cidade. Cria-se um layer (pode chama-lo de axial, por exemplo) e nele são traçadas as linhas axiais. No final, exporta-se apenas este layer para um novo arquivo em formato dxf.

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Em softwares SIG (como o QGIS, por exemplo), pode-se importar uma base cartográfica (quadras, lotes, etc.) e depois criar um arquivo shape para traçar as linhas axiais.

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Road Centre Lines (RCL) Simplificado (SIG, CAD)

O uso de Road Centre Lines (RCL) foi proposto inicialmente por Turner (2005; 2007), na resolução das dificuldades com o uso de mapas axiais em Análises de Segmento, além de ser um modelo amplamente utilizado na engenharia de tráfego e que, em geral, órgãos públicos possuem.

Um RCL normal leva em consideração a pista (leito carroçável), o que pode gerar ruas com linhas duplas, em caso de ruas com canteiro central. Assim, simplifica-se o modelo, considerando a caixa viária total (exceto em casos de barreiras ao movimento humano). Nesse caso modelar um RCL permitirá ao pesquisador trabalhar com dados mais precisos que um mapa axial.

É necessário utilizar um software que tenha ferramentas de precisão de nós, como softwares CAD e SIG. O software DepthmapX é sensível ao encontro dos segmentos: a junção correta é entre nós, e não entre um nó e um segmento, como na imagem abaixo. Caso isso ocorra, pode ser que o programa não identifique a conexão, alterando os resultados.

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Esquema da modelagem de segmentos. Elaboração: Alexandre Castro (2016).

No caso do RCL simplificado, as linhas vão seguindo a angulação das ruas, fazendo com que a geometria do modelo seja mais próxima do real (não esquecendo que, ainda assim, o RCL é uma abstração do espaço, e deve seguir os princípios de modelagem citados no começo do post).

No QGIS, é possível utilizar o plugin Open Layers Plugin para utilizar uma imagem do Google Earth para traçar o RCL simplificado nele. É uma forma de modelar bastante interessante, visto que, dependendo da cidade, pode-se não encontrar bases vetoriais em CAD ou Shape, e o uso de imagens de satélite pode suprir essa carência.

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Modelagem de RCL no softeare QGIS, utilizando o Open Layers Plugin. Elaboração: Alexandre Castro (2016)

No caso de utilizar softwares CAD, o processo é o mesmo do mapa axial: cria-se um layer para o RCL e modela-se a base conectando nó com nó (pode ser que seja mais trabalhoso editar nós no CAD do que em SIG).

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Uso da base vetorial do OpenStreet Map (SIG)

O uso dos dados do OpenStreet Map (OSM) para análises sintáticas foi proposto por Dhanani et al (2012) como uma forma mais ágil de se obter um mapa sintático.

O OpenStreet Map é uma plataforma de Informações Geográficas Voluntárias (VGI), que permite o mapeamento colaborativo e de livre acesso. Qualquer tipo de informação esapcial pode ser adicionada à plataforma, desde sistema viário à lotes, entre outros.

As versões mais atuais do QGIS já vem com um plugin para importar dados do OSM diretamente para ele, o que pode ser um processo mais rápido para modelar um mapa sintático.

Segue abaixo um mini tutorial e capturas de tela para entender o procedimento de modelagem com OSM (Entende-se aqui que o leitor já tenha algum conhecimento do QGIS):

– Importar uma base vetorial limitando a área de estudo (arquivo shape de limite municipal, por exemplo).

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– Clicar em “Vetorâ€?/ “OpenStreetMapâ€?/ “Baixar Dadoâ€?;

osm_02

– Escolher o local onde vai salvar o arquivo de extensão .osm

osm_03

-Após baixar, abrir uma nova camada vetorial. Em tipo de arquivo, deixar selecionado “todos os arquivosâ€?. Vá ao local onde baixou o arquivo .osm e importe-o;

-O QGIS vai perguntar que tipo de dado quer importar, uma vez que o OSM possui vários formatos (polígono, linhas, pontos, etc). Selecione “linesâ€?;

osm_06

-Agora é necessário limpar do arquivo as linhas que não são necessárias. No atributo “Highwayâ€?, deixar apenas as linhas que apresentem os seguintes registros:

osm_07

– Selecionar as feições filtradas e salvar como um arquivo dxf.

A modelagem do OSM é mais rápida que as outras formas, principalmente em sistemas urbanos mais complexos. No entanto, a principal desvantagem do OSM é a confiabilidade da modelagem, uma vez que é um projeto colaborativo, onde qualquer pessoa pode editar as informações. Nesse aspecto, alguns problemas são bastante comuns:

  • Excesso de detalhamento do sistema viário: por se tratar de uma RCL, a modelagem do sistema viário leva em consideração o movimento dos automóveis. Assim, os eixos traçados representam o leito carroçável, e não o sistema viário como um todo. Caso a pesquisa se baseie no movimento dos automóveis, não é considerado um problema. No entanto, o excesso de informações vetoriais pode distorcer os resultados.
  • Bases para cidades brasileiras desatualizadas: A pesquisa de Dhanani et al (2012) verificou a confiabilidade do OSM para criar mapas de segmentos. No entanto, a pesquisa foi feita para a cidade de Londres, onde os dados foram modelados com qualidade suficiente para usar na Sintaxe Espacial. No Brasil, poucas cidades possuem dados do OpenStreet Map, e algumas delas incompletos. Cabe ao pesquisador averiguar a confiabilidade dos dados na cidade estudada antes de utiliza-los.

Qual a melhor forma de modelar?

O melhor modelo a ser empregado vai depender do nível de conhecimento de ferramentas do pesquisador. O RCL Simplificado seria a forma mais precisa das três apresentadas, mas requer conhecimento em uso de SIG. O mapa axial pode ser feito numa quantidade maior de programas, e a base do OSM é a mais rápida de ser feita.

Referências:

DHANANI, A; VAUGHAN, L.; ELLUL, C.; GRIFFITHS, S. From The Axial Line to The Walked Line: Evaluating The Utility of Commercial and User-Generated Street Network Datasets In Space Syntax Analysis. Proceedings of 8th Space Syntax Symposium, Santiago, 2012.

HILLIER, B.; HANSON, J. The Social Logic of Space. Cambridge: University Press, 1984.

HOLANDA, F. Ordem & Desordem: Arquitetura e Vida Social. Brasília: FRBH, 2012.

MEDEIROS, V.A.S. Urbis Brasiliae: O Labirinto das Cidades Brasileiras. Brasília: Editora UnB, 2013.

SABOYA, R. Sintaxe Espacial. Urbanidades, 2007. Disponível em: http://urbanidades.arq.br/2007/09/sintaxe-espacial/. Acessado em 13/06/2016.

3. Sintaxe Espacial e A Análise Angular de Segmentos: Calculando Medidas Sintáticas

07 Sintaxe Espacial Parte 3

Medidas sintáticas na cidade de Itaporanga-PB: Elaboração: Alexandre Castro (2016).

Na parte 2 sobre a Análise Angular de Segmentos, mostrou-se como modelar mapas sintáticos de três formas diferentes (Mapa Axial, RCL Simplificado e RCL derivado do OpenStreet Map). Neste post será mostrado como calcular as medidas de Sintaxe Espacial no DepthmapX.

Este post foi feito com base nos tutoriais desenvolvidos por Hillier (2008), Van Nes e Song (SD) e nas aula “Introdução à Análise Angular de Segmentosâ€?, ministrada pela Profª Edja Trigueiro (UFRN) em 2014.

Sobre o software

O DepthmapX é um software livre e multiplataforma que realiza análise de redes espaciais. Originalmente foi desenvolvido por Alasdair Turner, na University College London (UCL), no início da década de 2000 sob o nome Depthmap, para realizar análise de grafos visuais (VGA, na sigla em inglês), e depois incorporou a análise axial tradicional e a análise de segmentos. Desde 2011, o desenvolvimento do software tem sido conduzido por Tasos Varoudis, sob o nome DepthmapX.

Primeiro, vamos baixar o DepthmapX no seguinte site:

http://archtech.gr/varoudis/depthmapX/

A versão mais atual é a 0.50, porém, em alguns casos (principalmente em sistemas operacionais mais antigos que o Windows 7) pode ser que não funcione, uma vez que esta versão é feita sob a biblioteca Qt5. A versão anterior 0.30 é feita em Qt4, é estável e compatível com todas versões do Windows.

O DepthmapX não querer instalação. Escolha o local onde quer deixar o programa e extraia. Certifique-se de não mover nenhum de seus arquivos da pasta original, para evitar problemas de funcionamento. A pasta possui duas subdivisões: “depthmapXâ€? (onde há o programa, para Windows) e “_MACOSXâ€? (com o programa para a plataforma MAC). Na pasta DepthmapX haverá um arquivo executável (extensão .exe), que abre o programa. Aparecerá uma tela trazendo informações gerais do programa e licença. Clique em OK para continuar.

A tela principal do DepthmapX é dividida em 4 partes principais:

depthmapx_01

Tela do DepthmapX.

Viewport: Espaço onde é visualizado o mapa sintático.

�ndice: Exibe os mapas adicionados no projeto, suas respectivas camadas e o status deles (se estão visíveis ou não).

 Lista de Atributos: Local onde são visualizadas as medidas calculadas. Neste espaço ainda tem os botões “Addâ€? e “Removeâ€?, para adicionar e remover medidas, respectivamente.

Barra de Ferramentas: barra onde se encontram todas as operações e funções necessárias para realizar as análises. Possui uma série de botões (alguns deles podendo ser acessados no ficheiro superior):

depthmapx_02

1- New: abre um novo projeto;

2- Open: abre um projeto;

3- Import: importa um arquivo vetorial (no formato dxf);

4- Save: Salva o projeto;

5- Add Column: Adiciona um novo atributo (medida) em branco, que precisa ser calculado;

6- Update Column: Permite inserir uma fórmula para calcular medidas em atributos já existentes;

7- Remove Column: Remove algum atributo existente (exceto Ref Number e Conectividade);

8- Push Values: exporta os dados de um mapa ativo para outro mapa;

9- Invert Colour Range: inverte a ordem das cores das medidas;

10- Select: permite selecionar qualquer objeto na viewport;

11- Drag: arrasta a tela do mapa (em outros softwares, seria o equivalente ao “panâ€?);

12- Zoom: permite aproximar ou distanciar os objetos da viewport;

13- Recentre View: aproxima o mapa à extensão da tela;

14- Set Grid: define o tamanho da grade (apenas para Análise de Grafos Visuais – VGA);

15- Fill: preenche o grid, determinando a área de análise (apenas para Análise de Grafos Visuais – VGA);

16- Pencil: preenche o grid manualmente (apenas para Análise de Grafos Visuais – VGA);

17- Draw Line/ Polygon: Desenha linhas e polígonos (apenas em mapas convexos);

18- Isovist: cria uma isovista (apenas para Análise de Grafos Visuais – VGA);

19- Axial Map: gera automativamente um mapa axial (do tipo All Line Map);

20- Step Depth: calcula o Step Depth de uma linha selecionada;

21- Link/ Unlink: permite conectar ou desconectar linhas.


Calculando as medidas sintáticas

Na tela principal, clicar em “Newâ€? new. Uma tela preta irá surgir, sem nenhuma informação inserida. Nesse momento, é recomendável salvar o projeto (botão “Saveâ€? save).

Agora é hora de importar a base vetorial (mapa axial ou Road-Centre Line). Clicar em “Importâ€? import e buscar o local onde está a base. Observação: a base deve estar no formato DXF.

Clicar em “Mapâ€? e depois em “Convert Drawing Mapâ€?. Em “New Map Typeâ€?, escolher a opção “Axial Mapâ€?. As medidas que irão aparecer no canto inferior esquerdo e na tela principal se referem apenas à análise axial.

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Antes de converter o mapa axial em mapa de segmentos, é preciso verificar se, no recorte de estudo, se há viadutos ou vias que se cruzam aparentemente, mas que na realidade não se cruzam. Nesse caso, seguir o seguinte passo-a-passo:

Na barra superior, o primeiro botão da direita, clicar e escolher “Unlinkâ€? unlink. Esta função permite escolher dois segmentos com cruzamentos aparentes, mas que não estão conectados. Depois é só clicar nos segmentos escolhidos. Depois de verificar a presença de cruzamentos aparentes, pode-se converter o mapa axial em mapa de segmentos. Clicar em “Mapâ€?, depois em “Convert Active Mapâ€?.

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Em “New Map Typeâ€?, escolher “Segment Mapâ€?. As caixas na parte inferior da tela irão ficar disponíveis para seleção. Deixar marcada a opção “Retain Original Mapâ€?. Não é necessário marcar a segunda opção “Copy Attributes to New Mapâ€?.

A terceira caixa “Remove Axial Stubs Less Thanâ€? só é necessária se você estiver utilizando um mapa axial, e quiser retirar as extensões das linhas. Nessa Situação, recomenda-se utilizar o valor de 25\% ou 40\% (que é o adotado por padrão pelo software, ao selecionar a caixa). Se estiver utilizando uma base Road-Centre Line, não é necessário marcar esta caixa. Depois, clicar em OK.

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Perceba que agora, na caixa inferior esquerda, já aparecem as medidas básicas da Análise Angular de Segmentos: Conectividade (Connectivity) e Comprimento dos Segmentos (Segment Lenght).

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Para calcular as outras medidas, ir em “Toolsâ€?e depois “Segmentâ€?.

Run Angular Segment Analysis

Calcula as medidas da Análise Angular de Segmentos. Nessa tela, deixar marcada a opção “Tulip Analysis (Faster)â€? e em “Tulip Binsâ€? deixar o valor padrão, que é 1024. Marque a caixa “Include Choice (Betweenneess)â€?, para que o DepthmapX calcule a medida Escolha. Em “Radius Tipeâ€?, é possível escolher três tipos de raio: Topológico, Angular e Métrico. Escolha o Angular. Em “Weighted Measuresâ€?, é possível ponderar as medidas sintáticas a partir de outra, mas nesse momento não é necessário. Clique em “Okâ€? e o software irá fazer o cálculo. Aparecerá uma tela informando o tempo de processamento.

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Ao final do processamento, irão aparecer quatro novas medidas: Choice (Escolha),  Integration (Integração), Node Count (Contagem de Nós) e Total Depth (Profundidade Total). Note que todas possuem o prefixo “T1024â€?, que indica que foi feita a partir de análise angular (independente do raio escolhido). Isso é importante quando se trabalha com mais de um tipo de raio, para evitar confundir as medidas.

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Dica: para saber se o mapa possui alguma linha solta, verificar a cor que é exibida da medida. Se o mapa estiver verde, é porque a o mapa não possui linhas soltas. Se o mapa estiver em vermelho, é porque há linhas soltas, que estão indicadas em cor azul (ou em outras cores, se houver muitas desconexões).

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As medidas Integração e Escolha podem ser normalizadas, conforme Hillier et al (2012) para que possam ser feitas comparações com sistemas urbanos de tamanhos diferentes, além de também poder combinar as duas em uma só (INCH, como relatado no primeiro post).

No na barra superior (ou no canto inferior esquerdo), clicar em “Addâ€? add. Irá aparecer uma tela pedindo para nomear a medida. Nesse caso chamaremos a Integração Normalizada de NAIN e Escolha Normalizada de NACH e a combinação das duas de INCH.

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Agora, na barra superior, clicar em “Update Columnâ€? update_column. Irá aparecer uma tela para inserir a fórmula:

NAIN: value(“T1024 Node Countâ€?)^1.2/(value(“T1024 Total Depthâ€?)+2)

NACH: log(value(“T1024 Choiceâ€?)+1)/log(value(“T1024 Total Depthâ€?)+3))

INCH: (value(“T1024 Integrationâ€?))*(log(value(“T1024 Choiceâ€?)+2))

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Note que, no caso do NAIN, a mudança é apenas nos valores de cada segmento. No caso do NACH, além das mudanças dos valores, há também mudança no padrão das cores, que agora é possível visualizar melhor a medida.

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Run Topological or Metrical Analysis

Calcula as medidas com raio topológico ou métrico. Em bases vetoriais do tipo Road-Centre Line, a análise topológica pode não ser tão eficiente, pois é uma base feita com mais detalhes. Nesse caso, é interessante utilizar apenas a análise métrica.

No caso da análise métrica, clicar em “Metric (Physical Distance)â€?, e na caixa “Radius (Metric Units)â€? inserir o valor do raio, em metros (ex.: 500, para análise no raio de 500 metros).

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Note que as medidas que aparecem são Choice (Escolha), Mean Depth (Profundidade Média), Total Depth (Profundidade Total), Total Length (Comprimento Total) e Total Nodes (Nós Totais), toda com prefixo Metric e com sufixo R500 Metric, indicando tipo de raio (métrico) e o tamanho do raio (500).

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Para calcular Integração e normalizar Escolha, seguir o passo-a-passo:

Na barra superior (ou no canto inferior esquerdo), clicar em “Addâ€? add e nomear as medidas como “NAIN_R500mâ€? e “NACH_R500mâ€?, ou como preferir.

Observação: utilizou-se o nome R500m nas medidas porque, no exemplo feito, trabalhou-se com o o raio de 500 metros. Caso utilize outros valores de raio, substituir no nome.

Na barra superior, clicar em “Update Columnâ€? update_column, depois inserir os valores abaixo de acordo com a medida:

NAIN_R500m: value(“Metric Total Nodes R500 metricâ€?)/value(“Metric Mean Depth R500 metricâ€?)

NACH_R500m: log(value(“Metric Choice R500 metricâ€?)+1)/log(value(“Metric Total Depth R500 metricâ€?)+3))

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Step Depth

Calcula a distância angular, topológica e métrica dos segmentos do sistema estudado a partir de um determinado segmento escolhido.

Esta opção só está disponível quando se seleciona ao menos um segmento do mapa. Escolha um segmento que queira estudar, depois ir em “Step Depthâ€?. Irão aparecer as três opções de Step Depth já mencionadas. O topológico não é recomendável para bases do tipo Road-Centre Line, pois cada ângulo, por menor que seja, é entendido pelo software como mudança de direção. Nesse caso, as melhores opções são Angular e Métrico.

Utilize a função “Selectâ€? e clique em algum segmento no mapa que queira estudar. Se quiser aplicar o Step Depth em mais de um ponto da cidade (ou em uma sequência de segmentos), segure a tecla Shift e clique nos outros segmentos. Para mover a tela (função pan), clique e segure o botão direito do mouse.

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Depois ir em “Toolsâ€?, “Segmentâ€?, “Step Depthâ€? e escolher o tipo de raio para a análise. Como dito anteriormente, os que dão melhores resultados são o angular e o métrico. Em qualquer um dos casos, clique em “Rever Colour Rangeâ€? Colour Range,para que os segmentos mais próximos da raiz (o segmento inicial) estejam em vermelho.

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Para finalizar, recomenda-se exportar estas medidas em outros formatos (inclusive para utilizar no QGIS, como será mostrado no próximo post. Clique em “Mapâ€? e depois em “Exportâ€?.

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Correlacionando Medidas

Para se obter outras medidas sintáticas (como Sinergia, Inteligibilidade e Acessibilidade) é necessário realizar uma correlação estatística entre as medidas já obtidas. Para isso, ir em “Windowâ€? e depois “Scatter Plotâ€?. Uma nova janela vai abrir. Na barra superior, haverá o espaço para selecionar as medidas que quiser correlacionar. Depois clicar no botão “View Trend Lineâ€? trend line(visualizar linha de tendência) e depois em “R2â€? r2 . O valor do R quadrado varia de 0 a 1: quanto mais próximo de 1, maior a correlação dos valores entre as duas medidas, ou seja, que seus valores são proporcionais.

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Exportando as Medidas

Escolha o formato “MapInfo File (*.mif)â€? que é compatível cm vários softwares SIG, como o QGIS. Utilize um nome que seja fácil reconhecer o arquivo. Note que no local salvo serão criados dois arquivos: um com extensão .mif e outro com extensão .mid. ambos precisam estar juntos para que o arquivo mif possa ser aberto.

Referências:

HILLIER, B. Using DepthMap for Urban Analysis: A Simple Guide On What to Do Once You Have an Analysable Map in The System. London: UCL, 2008.

HILLIER, B.; YANG, T. TURNER, A. Normalising Least Angle Choice In Depthmap, and How It Open Up New Perspectives On The Global and Local Analysis On City Space. Journal of Space Syntax, v.3, n.2, p.155-193, 2012.

VAN NES, A.; SONG, C. Depthmap for Dummies. SD. Disponível em: http://www.ia.arch.ethz.ch/wp-content/uploads/2013/09/DepthmapManualForDummies-v13.pdf

VAROUDIS, T. DepthmapX, version 0.50. Disponível em: http://archtech.gr/varoudis/depthmapX/

The Art-Architecture complex by Hal Foster – review | Books | The Guardian

“Como um arquiteto escritor, ter lido o livro de Foster, pessoa que vem das teorias das artes, foi um refrescante encontro com um pensamento com um certo grau de rigor intelectual (se bem que algumas vezes opaco ao entendimento) que eu raramente encontraria no meu território. De fato, Foster tem de ser bastante gentil ao lidar com as pretensões dos arquitetos que entrevista, conseguindo evitar a  aderência imediata deles à tese do livro – a de que seus edifícios misturam-se conceitualmente às obras de arte. Por outro lado, Foster trata a Arquitetura muito mais como um trabalho artístico – como coisas para serem vistas, rodeadas pelo caminhante reflexivo, mais do que um objeto de uso, para ser habitado, que estão enredados por funções e técnicas contrutivas.”

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From architecture to cultural life: how would you design a city from scratch? | Cities | The Guardian

As cidades definem a vida moderna. Nelas se ganha mais dinheiro do que noutros lugares, exigem-se mais das pessoas, com suas compensações. Exceto para as pessoas que não estão ganhando dinheiro; E se você é do tipo endinheirado, você provavelmente sabe pouco sobre esses outros. Vários milhões de seres humanos encerrados em um espaço inviavelmente pequeno, e compelidos a fazer a vida funcionar. “Não há lógica que possa ser superposta à cidade”, disse Jane Jacobs, ativista urbana. “As pessoas sofrem isso, e é para elas, não para os edifícios, que devemos ajustar nossos planos.”

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GIS, Pollution, and Health ~ GIS Lounge

Embora seja geralmente conhecido que vários tipos de poluição podem causar efeitos prejudiciais para a saúde humana, a relação de diferentes tipos de poluentes, como o ozônio, é menos clara para determinadas doenças. Os efeitos de alguns poluentes são menos claros, especialmente no espaço e no tempo. O GIS tem sido utilizado para auxiliar na demonstração de ligações fortes ou fracas para determinadas condições de saúde a diferentes tipos de poluentes.GIS has been used to assist in showing strong or weak links for given health conditions to different types of pollutants.

Fonte: GIS, Pollution, and Health ~ GIS Lounge