A stochastic approach to establish a metric to quantify the modifiable areal unit problem

Abstract

O Problema da Unidade Areal Modificável (MAUP) afeta significativamente os resultados da análise espacial ao variar os resultados com base na escala e zonificação das unidades geográficas utilizadas. Esta tese introduz uma abordagem estocástica inédita para quantificar os efeitos do MAUP, apresentando um índice que mede a sensibilidade das análises espaciais às mudanças nas configurações das unidades areais. A metodologia proposta é baseada no algoritmo SKATER e pode ser utilizada em qualquer análise espacial. Aplicamos o método proposto a cerca de 2.000 diferentes conjuntos de dados. Os resultados indicam que os impactos mais pronunciados do MAUP ocorrem em escalas menores, onde a agregação das áreas altera significativamente os resultados estatísticos. O estudo também revela uma alta correlação entre os efeitos de escala e zonificação, sugerindo a natureza interligada desses componentes. Embora os índices propostos forneçam uma ferramenta valiosa para avaliar o MAUP, desafios computacionais em grandes conjuntos de dados destacam a necessidade de otimizações algorítmicas adicionais.