Spatial autocorrelation proposal of the relationship between the socioeconomic conditions in Metropolitan Region of Sorocaba, SP, Brazil

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X39332

Keywords:

Spatial correlation, Urbanization, Geoprocessing, Demographic census, Linear regression

Abstract

The spatialization of social data allows to analyze some social and territorial characteristics of census tracts up to the totality of a city or metropolitan region. The objective of this study was to verify the spatial autocorrelation of data that reflect the health and income conditions of households in the Metropolitan Region of Sorocaba (MRS) and verify if there is a correlation of these indicators by a multiple linear regression test. For this, the Global and Local Moran Index was calculated, which were used to measure autocorrelation and spatial dependence among the census tracts. It was identified that there are 177 census tracts distributed by MRS that showed autocorrelations for all variables and correspond to 31.1% of the territory and 5.4% of the total population of MRS. This study can be used by public managers to develop public policies aimed at improving the quality of life of the population because allows the identification of the regions that go beyond the administrative limits of the municipalities that lack collective investment and cooperation of municipalities.

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Author Biographies

Darllan Collins da Cunha e Silva, Universidade Estadual Paulista, Departamento de Engenharia Ambiental, Sorocaba, SP

Professor do Curso de Engenharia de Pesca da Unesp, campus de Registro

Vanessa Cezar Simonetti, Universidade Estadual Paulista, Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Sorocaba, SP

Professora do curso de Engenharia Ambiental da Uniso e do Doutorado do Programa de Pós Graduação em Ciências Ambientais da Unesp, Campus de Sorocaba

Renan Angrizani de Oliveira, Universidade Estadual Paulista, Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Sorocaba, SP

Professor do Curso de Engenharia Ambiental da Uniso e do Doutoramento do Programa de Pós Graduação em Ciências Ambientais da Unesp, Campus de Sorocaba

Jomil Costa Abreu Sales, Universidade Estadual Paulista, Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Sorocaba, SP

Professor do Curso de Engenharia Ambiental da Uniso e do Doutoramento do Programa de Pós Graduação em Ciências Ambientais da Unesp, Campus de Sorocaba

Roberto Wagner Lourenço, Universidade Estadual Paulista, Departamento de Engenharia Ambiental, Sorocaba, SP

Professor do Curso de Engenharia de Pesca da Unesp, campus de Registro

References

Anselin, L. (1994). Local indicators of spatial association-LISA. Geographical analysis, 27(2), 93-115.

Carrara, B. S., Ventura, C. A. A. (2012). A saúde e o desenvolvimento humano. Saúde & Transformação Social, 3(4), 89-96.

Castro, H. R., Santos Júnior, W. R. (2017). A expansão da macrometrópole e a criação de novas RMs: um novo rumo para a metropolização institucional no estado de São Paulo. Cadernos Metrópole, 19(40), 703-720.

Emplasa, Empresa Metropolitana de Planejamento da Grande São Paulo. (2013). Plano de Ação da Macrometrópole Paulista 2013/2040. Emplasa.

Emplasa, Empresa Metropolitana de Planejamento da Grande São Paulo. (2020). Sobre a RMS, URL https://emplasa.sp.gov.br/RMS.

Hallisey, E., Tai, E., Berens, A., Wilt, G., Peipins, L., Lewis, B., Graham, S., Flanagan, B., Lunsford, N. B. (2017). Transforming geographic scale: a comparison of combined population and areal weighting to other interpolation methods. International Journal of Health Geographics, 16(29), 1-16.

Koch, T., Denike, K. (2004). Medical Mapping: The Revolution in Teaching – and Using – Maps for the Analysis of Medical Issues. Journal of Geography, 103(1), 76-85.

São Paulo. (2014). Lei complementar n. 1.241 de 8 de maio de 2014 - Cria a Região Metropolitana de Sorocaba e dá providências correlatas. Diário Oficial da União (São Paulo).

Lourenço, R. W., Silva, D. C. C., Sales, J. C. A., Medeiros, G. A., Otero, R. A. P. (2015). Metodologia para seleção de áreas aptas à instalação de aterros sanitários consorciados utilizando SIG. Ciência e Natura, 37, 122-140.

Meira, R. T., Sabonaro, D. Z., Silva, D. C. C. (2016). Elaboração de Carta de Adequabilidade Ambiental de uma pequena propriedade rural no município de São Miguel Arcanjo, São Paulo, utilizando técnicas de geoprocessamento. Engenharia Sanitária e Ambiental, 21, 77-84.

Mondini, A, Chiaravalloti-Neto, F. (2008). Spatial correlation of incidence of dengue with socioeconomic, demographic and environmental variables in a Brazilian city. Science of The Total Environment, 393(2-3), 241-248.

Nery, L. M., Simonetti, V. C., Machado, L. P., Silva, D. C. C. (2020). Geotecnologias aplicadas na análise do risco de contaminação de poços de água no município de Sorocaba, SP. Holos Environment, 20, 214-230.

Nunes, F. G. (2013). Análise exploratória espacial de indicadores de desenvolvimento socioambiental das regiões de planejamento do norte e nordeste goiano. Ateliê Geográfico, 7(1), 237-259.

Oliveira, R. A., Silva, D. C. C., Simonetti, V. C., Stroka, E. A. B., Sabonaro, D. Z. (2016). Proposição de Corredor Ecológico entre duas Unidades de Conservação na Região Metropolitana de Sorocaba. Revista do Departamento de Geografia, 2, 61-71.

Ribeiro, M. D., Furtado, M. A., Ferraudo, A. S., Cesario, M., Morraye, M. A. (2013). Fatores ambientais envolvidos na epidemiologia da febre maculosa no estado de São Paulo. Hygeia, 9(16), 103-114.

Richards, T. B., Croner, C. M., Rushton, G., Brown, C. K., Fowler, L. (1999). Geographic information systems and public health: mapping the future. Public Health Reports, 114(4), 359-373.

Righetto, A. J., Tachibana, V. M. (2015). Análise de regressão linear: abordagem tradicional e espacial em um estudo de caso. Revista Brasileira de Qualidade de Vida, 7(3), 169-179.

Rostami, M., Mohammadi, Y., Jalilian, A., Nazparvar, B. (2017). Modeling spatio-temporal variations of substance abuse mortality in Iran using a log-Gaussian Cox point Process. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology, 22, 15-25.

Silva, D. C. C., Lourenço, R. W., Donalisio, M. R., Cordeiro, R. (2014). Análise da relação entre a distribuição espacial das morbidades por obesidade e hipertensão arterial para o estado de São Paulo, Brasil, de 2000 a 2010. Ciência & Saúde Coletiva, 19(6), 1709-1719.

Silva, D. C. C., Albuquerque Filho, J. L., Oliveira, R. A., Lourenço, R. W. (2017). Proposta Metodológica para Análise da Inserção Social na Bacia Hidrográfica do Rio Una em Ibiúna/SP. Revista do Departamento de Geografia, 33, 74-84.

Shekhar, S., Evans, M. R., Kang, J. M., Mohan, P. (2011). Identifying patterns in spatial information: A survey of methods. WIREs Data Mining Knowledge Discovery, 1(3), 193-214.

Penso, J. M., Périco, E. (2016). Análise Espaço-Temporal da Mortalidade por Diabetes Mellitus no Rio Grande do Sul. Revista Brasileira de Geografia Física, 9(6), 1836-1848.

Teixeira, J. C., Guilhermino, R. L. (2006). Analysis of association between sanitation and health in brazilian states, using secondary data from data bank indicadores e dados básicos para a saúde 2003 - IDB 2003. Revista de Engenharia Sanitária Ambiental, 11(3), 277-282.

UNDP, United Nations Development Programme. (2014). Human Development Reports; Sustaining Human Progress: Reducing Vulnerability and Building Resilience, United Nations Development Programme.

Published

2021-03-08 — Updated on 2022-01-14

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How to Cite

Silva, D. C. da C. e, Simonetti, V. C., Oliveira, R. A. de, Sales, J. C. A., & Lourenço, R. W. (2022). Spatial autocorrelation proposal of the relationship between the socioeconomic conditions in Metropolitan Region of Sorocaba, SP, Brazil. Ciência E Natura, 43, e42. https://doi.org/10.5902/2179460X39332 (Original work published March 8, 2021)

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