Uma introdução ao geoprocessamento: COVID-19

Ao olharmos pro cenário atual, nos deparamos com uma pandemia, o COVID-19, o novo vírus que causa infecções respiratórias. A partir desse cenário temos a necessidade de reunir informações, não qualquer informação, mas sim as espaciais — Onde estão as pessoas contaminadas pelo vírus? Por que pessoas residentes no bairro X estão contraindo mais que nos demais bairros? Qual bairro é passível de acontecer mais mortes por falta de equipamentos de saúde necessário na luta contra o coronavírus?

As respostas para essas questões estão na análise espacial do território! Há inúmeras formas de obter dados que nos ajude a entender o que está acontecendo em determinado local e uma delas é o geoprocessamento.

O geoprocessamento nos permite compreender a distribuição espacial de
dados oriundo de fenômenos ocorrido no espaço, que configuram desafios, seja para a área da saúde, da educação, entre outras. Ele vem se tornando cada vez mais comum devido a disponibilidade de sistemas de informações geográficas (SIG) de baixo custo, com interfaces amigáveis — há também o aumento do uso de softwares livres e de dados abertos.

Um exemplo clássico e pioneiro onde se incorporou a categoria espaço às análises foi realizado no século XIX por John Snow. Assim como o caso do COVID, em 1854, ocorria em Londres uma das várias epidemias de cóleras trazidas das Índias e pouco se sabia sobre as causas da doença. Havia duas vertentes para tentar explicar os surtos de cóleras, relacionando-os i) aos miasmas nas regiões baixas e pantanosas da cidade e ii) à ingestão de água insalubre. Snow passou, então, a localizar, em um mapa (figura 1), as residências dos óbitos ocasionados pela doença e as bombas a jusante da cidade. Com esse mapa ele comprovou que os casos dessa doença se agrupavam nas zonas onde a água consumida estava contaminada com fezes e ao solicitar o fechamento do poço existente no “coração da epidemia”, houve a diminuição dos casos. Esta é uma situação típica onde por meio da análise espacial pode-se perceber a relação entre os dados e o território, ajudando na compreensão do fenômeno.

Figura 1: Mapa de Londres com óbitos por cólera identificados por pontos e poços de água representados por círculos

Essa análise também pode ser feita para o fenômeno atual. Você vai aprender como obter a malha territorial do local estudado e dados de equipamentos públicos. Para fins deste post iremos fazer apenas a espacialização de dados abertos que sejam SIG.

Analisaremos o município de São Paulo, a localização dos hospitais
e dos atendimentos de urgência e emergência. Será uma analise superficial porque para responder as perguntas já citadas é preciso envolver diversas variáveis para além dessas três, como, por exemplo, o acesso ao saneamento básico, o direito à moradia, a possibilidade de ficar de quarentena, entre outras. Apesar de utilizarmos poucas variáveis, você pode expandir sua análise com outras variáveis, fundamentando melhor os seus resultados.

Bom, vamos ao que interessa: aprender como baixar os arquivos. Como trabalharemos com o município de São Paulo, iremos utilizar o portal GeoSampa para obtermos os shapefiles — é o nome dado ao formato popular de arquivo contendo dados geoespaciais, com informações em vetores, pontos ou linhas. Aliás, você precisa ter em seu computador o software livre QGIS (é recomendável o download da versão mais estável, a 3.10).

1) Como fazer o download do shapefile do município/subprefeituras de São Paulo:

  • Acesse o GeoSampa
  • Clique no ícone “download de arquivos”
  • Escolha: “limites administrativos” ➯ “subprefeitura” ➯ “shapefile”
    • Ao baixarmos as subprefeituras, teremos também o limite do município e saberemos onde estão concentradas as informações que serão analisadas
  • Escolha: “SIRGAS_SHP_subprefeitura
    • O que difere entre os dois arquivos é o datum — termo que faz alusão ao sistema de referência — e iremos usar o oficial (SIRGAS 2000)

2) Como fazer o download do shapefile dos hospitais e dos atendimentos de urgência e emergência do município de São Paulo:

  • Faremos o mesmo que no tópico acima, só que iremos selecionar: “equipamentos” ➯ “saúde” ➯ “shapefile”

3) Como colocar todos esses dados no QGIS e visualizá-los:

  • Após fazer o download desses dois arquivos shapefiles, extraia os arquivos do .zip
    • Para cada tema teremos quatro formatos de arquivos dentro da pasta — .cpg, .dbf, .shp, .shx —, não exclua nenhum deles, pois cada um tem sua função
  • Abra o QGIS 3.10, clique no ícone “novo projeto”
  • Vá em: “camada” à “gerenciador de fonte de dados” à “vetor” à “fonte” à selecione os arquivos baixados
    • Você deve selecionar os seguintes arquivos, somente o formato .shp, e clique em adicionar cada um:
      • Na pasta “SIRGAS_SHP_prefeitura_regional”: “SIRGAS_SHP_prefeitura_regional_polygon.shp”
      • Na pasta “EQUIPAMENTOS_SHP_TEMA_SAUDE”: “SIRGAS_SHP_TEMA_-_SAUDE_HOSPITAL.shp” e “SIRGAS_SHP_TEMA_-_SAUDE_URGENCIA-EMERGENCIA.shp”
  • Após adicionar os arquivos, o resultado será esse:
    • É possível ver quais regiões concentram mais equipamentos de saúde, as centrais, enquanto as mais periféricas são mais carentes
  • Caso você queira saber informações sobre os pontos ou sobre as subprefeituras, clique na camada que deseja, vá no ícone “informação” e clique sobre o ponto ou subprefeitura

Pronto, agora você sabe como baixar shapefiles e espacializar usando o software QGIS. Sinta-se à vontade para continuar sua análise com outras variáveis ou partir para um outro tema!

Caso haja dúvidas, deixe nos comentários e nós, da SciCrop, ajudaremos 😊

About Maria Eloisa Véras
Graduanda nos bacharelado em Ciência e Humanidades e bacharelado Planejamento Territorial, ambos na Universidade Federal do ABC (UFABC). Realizo pesquisas na área ambiental relacionadas às geotecnologias. Atualmente trabalho na SciCrop com zonas rurais.

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