Avaliação ARQUITETURA E URBANISMO INTERDISCIPLINAR (N)

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Avaliação Aula Plena 
ARQUITETURA E 
URBANISMO 
INTERDISCIPLINAR (N)
CÓDIGO DA DISCIPLINA: N255 
Esta AVALIAÇÃO deve ser realizada com o LOGIN INSTITUCIONAL 
PRÓPRIO. Login alheio implicará em anulação da avaliação. É de inteira 
responsabilidade do aluno o preenchimento correto do RA, nome 
completo como aparece na carteira de estudante, código e nome da 
disciplina bem como todos os dados solicitados. Equívocos nesses itens 
terão como consequência o não lançamento da nota, principalmente a 
discrepância entre RA e e-mail. O envio deste formulário preenchido deve 
corresponder a 20 minutos de permanência mínima logado(a) na prova e 
ocorrer antes do término do prazo estipulado para a realização desta 
avaliação. Caso o tempo de permanência mínimo  não tenha ocorrido, a 
nota não será lançada. 
O tempo de prova é de 60 (sessenta) minutos. 
A prova contém 10 (dez) questões e cada questão vale 1,0 (um) ponto, 
totalizando 10 pontos. 
Não é possível salvar o preenchimento no meio da prova. Assim, 
certifique-se de não ser interrompido e envie o formulário ao término do 
preenchimento. 
ATENÇÃO: o CÓDIGO DA DISCIPLINA e o RA do aluno devem ser 
preenchidos em caixa alta + números e sem espaços, para que a nota seja 
atribuída no sistema.
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1
CÓDIGO DA DISCIPLINA * 
N255
2
RA * 
3
NOME COMPLETO (sem abreviações) * 
4
E-mail institucional * 
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Nome do campus ou unidade em que estuda: * 
6
Para constituir um banco de dados sobre determinado 
território que não conta com dados abertos específicos 
sobre si, podemos utilizar, por exemplo, uma ferramenta 
existente no QGIS, e em outros softwares equivalentes de 
geoprocessamento de dados e informações espaciais, 
aplicada sobre dados abertos relativos a territórios mais 
amplos. Dentre outras possíveis, essa ferramenta é: * 
(1 Ponto)
Rotulagem, a partir do qual se insere uma informação textual
vinculada à tabela de atributos da camada que pode ser editada
para facilitar a visualização da mesma no mapa.
Categorização, a partir do qual se pode determinar um campo da
tabela de atributos para desenvolvimento de um mapa temático.
Graduação, a partir do qual podemos classificar um determinado
campo da tabela de atributos em um gradiente de cores.
Mapa de Calor, que gera uma camada matricial ou raster de análise
de densidade de determinado dado de geometria de ponto de
modo contínuo.
Recortar, que pode ser executada sobre qualquer camada de dado
vetorial, usando uma feição de outra camada como referência para
o corte, que resulta em camada temporária obtida por
sobreposição ou interseção.
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No texto “O raciocínio geográfico e as chaves de leitura da 
Covid-19 no território brasileiro”, de GUIMARÃES et al 
(2020), os autores utilizam a noção de “espaços luminosos”, 
do geógrafo Milton Santos, para ler determinados aspectos 
da distribuição espacial dos casos confirmados de Covid-19 
no Brasil, conforme pode ser visto na figura abaixo (dos 
autores). Para Milton Santos, de acordo com o texto, são 
espaços luminosos: * 
(1 Ponto)
os territórios mais aptos a atrair investimentos econômicos, capitais,
tecnologia e organização.
os territórios de densidade mais esparsa de taxas de casos
confirmados de Covid-19 no Brasil.
os territórios que apresentaram os primeiros casos de Covid-19 no
Brasil.
os territórios opacos, não dotados de tecnologias.
os territórios com maior incidência de Covid-19 em território
nacional.
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Em um ambiente SIG, a ferramenta de análise “MAPA DE 
CALOR ou MAPA DE KERNEL”, disponível na Caixa de 
Ferramentas do QGIS, pode ser utilizada para, por exemplo: * 
(1 Ponto)
Análise dos raios de abrangência de atendimento de equipamentos
públicos (geometria de pontos), cuja distância pode ser
especificada a partir de deslocamentos à pé, medidos em metros,
considerados razoáveis ou confortáveis.
Determinação de Áreas de Preservação Permanentes (APPs) ao
longo de corpos d’água (geometria de linha), cuja distância, medida
em metro, pode ser determinada observando-se a legislação
ambiental que incide sobre o tema.
Identificação de edificações construídas irregularmente em Áreas
de Preservação Permanente (APPs), quando solicitada a seleção de
tais edificações em interseção com o BUFFER aplicado sobre os
corpos d’água.
Concentração de pontos de ônibus distribuídos em determinado
território a partir de seus raios de alcance, determinados por
distância em metros compatível a ser percorrida à pé desde os
locais de moradia.
Análise espacial referente à densidade, de modo contínuo, de
pessoas em situação de vulnerabilidade social, sendo,
normalmente, maior em regiões mais escuras no mapa e menor em
regiões mais claras.
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No SIG – Sistema de Informações Geográficas, trabalhamos 
com dois tipos de dados que serão geridos e manipulados 
de modo a permitir um conjunto de análises espaciais e 
produção de informação derivada de sua aplicação: o Dado 
Vetorial e o Dado Matricial ou Raster. Assinale a alternativa 
que apresenta corretamente a definição de Dados Vetoriais. 
* 
(1 Ponto)
São dados representados por uma matriz composta de um certo
número de atributos, cuja valoração resulta em melhor resolução
espacial.
Correspondem a dados frios e quentes, que reúnem dados
socioeconômicos já estabelecidos por importantes institutos de
pesquisa e informações coletadas em campo de trabalho ou
pesquisa, acrescidos para dar mais profundidade às análises em
desenvolvimento.
São dados de Seleção Espacial, a partir do qual podemos analisar
visualmente a distribuição geográfica das feições selecionadas no
mapa e estabelecer relações entre as mesmas.
São dados que tem a sua localização e seus atributos gráficos
(geometria de ponto, linha ou polígono) e alfanuméricos
(informações descritivas) representados por um par de
coordenadas.
Correspondem a dados quantitativos, que se referem a informações
textuais e numéricas que podem ser classificadas em determinados
intervalos de classe estabelecidos, cuja determinação depende do
tipo de mapa a ser desenvolvido.
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Analise o mapa abaixo e assinale a alternativa que 
corresponde a melhor interpretação considerando os dados 
utilizados. 
MAPA: Concentração de hospitalizações por doenças 
respiratórias (posição em 18 de maio de 2020) e distribuição 
das origens de viagens de transporte público. Fonte: 
LabCidade FAU USP. Disponível em: 
http://www.labcidade.fau.usp.br/circulacao-para-trabalho-
inclusive-servicos-essenciais-explica-concentracao-de-casos-
de-covid-19/ * 
(1 Ponto)
O mapa apresenta a relação de casos confirmados de Covid-19,traduzidos pelas hospitalizações por SRAG (Síndromes Respiratórias
Agudas Graves), e a etnia da população do município de São Paulo,
revelando em cores mais escuras os distritos administrativos com
maior concentração de unidades de saúde (pronto-atendimento e
hospitais), pelo qual se lê que o entorno da região central apresenta
menores quantidades de casos confirmados da doença porque
dispõe de melhores condições de atendimento à população,
majoritariamente branca.
O mapa mostra que houve importante concentração de
hospitalizações por SRAG (Síndromes Respiratórias Agudas Graves)
junto às regiões que concentram maior quantidade de origem de
viagens por transporte coletivo, pelo qual pode-se ler que as
pessoas que necessitaram continuar se deslocando no município de
http://www.labcidade.fau.usp.br/circulacao-para-trabalho-inclusive-servicos-essenciais-explica-concentracao-de-casos-de-covid-19/
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São Paulo por meio do Sistema de Transporte Coletivo, ficaram
mais expostas à contaminação por Covid-19.
O mapa mostra que as áreas periféricas, por serem mais densas do
ponto de vista populacional, apresentam piores condições de
controle da disseminação da doença, visto que, em geral, são
constituídas por bairros de ruas estreitas, de unidades de moradia
pequenas e mal ventiladas e por insuficiência de áreas livres. O
mesmo ocorre no centro do município de São Paulo, que também
apresenta situações de precariedade habitacional, como por
exemplo pessoas em situação de rua e moradores de cortiços.
O mapa mostra que as hospitalizações por SRAG (Síndromes
Respiratórias Agudas Graves), indício de contaminações por Covid-
19, ocorreram primeiro junto aos bairros de classe de renda mais
alta, visto que essa parcela da população foi a primeira a se
contaminar, e depois concentrou-se em bairros mais periféricos,
que em geral, apresentam rede mais completa de equipamentos
públicos de saúde.
O mapa mostra que a população pobre do município de São Paulo
foi mais diretamente atingida pela Covid-19, apresentando maiores
agravamentos e óbitos pela doença, que podem ser traduzidos
pelas hospitalizações por SRAG (Síndromes Respiratórias Agudas
Graves). Esta parcela da população integra exclusivamente as áreas
periféricas, estando o centro mais livre de casos graves por
apresentar maior quantidade de leitos hospitalares.
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De acordo com o texto “O raciocínio geográfico e as chaves 
de leitura da Covid-19 no território brasileiro”, de 
GUIMARÃES et al (2020), a visualização cartográfica de 
determinados dados quantitativos relacionados à difusão da 
doença no Brasil, contribui para a conclusão de que a 
dispersão do vírus pelo território brasileiro se deu a partir 
dos espaços de maior densidade de relações. Destes 
espaços, qual foi o tipo de estrutura territorial que mais 
influiu para a determinação da direção, temporalidade e 
intensidade dos casos da Covid-19 no Brasil? * 
(1 Ponto)
O eixo hidroviário Amazônico
Os eixos rodoviários
As terras indígenas
Os centros urbanos aeroportuários
Os aglomerados subnormais localizados em áreas urbanas
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Análise Visual da DisseminaçAnálise Visual da Disseminaç……
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O modelo de disseminação hierárquica do COVID-19 (ver 
vídeo), desenvolvido por pesquisadores da UNESP, sugere 
que: 
Análise da disseminação hierárquica por meio de 
representações visuais. Nesse estudo, pesquisadores da 
UNESP estudaram áreas com alto risco de contaminação 
devido à influência de cidades com casos confirmados em 
cidades vizinhas (Disponível em: 
https://covid19.fct.unesp.br). * 
(1 Ponto)
A dispersão do novo coronavírus parece, ao mesmo tempo, ocorrer
junto às cidades do interior do estado localizadas ao longo dos
mais importantes eixos viários.
A dispersão ocorreu de modo disperso sem muita lógica do ponto
https://www.youtube.com/watch?v=fQIu5Pma6io
https://covid19.fct.unesp.br/
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de vista territorial.
O caráter hierárquico atribuído à dispersão do novo coronavírus em
São Paulo, deve-se ao fato de que os casos partiram da capital do
estado, um dos pólos mais dinamizados do país, depois surge em
importantes cidades conectadas à capital por importantes eixos
viários, e a partir destas em direção às cidades de menor porte pela
influência regional exercida pelas cidades médias.
O modelo hierárquico sugere que os primeiros infectados por
coronavírus eram pessoas de classe de renda mais alta, e depois,
pessoas de classe de renda menores.
A dispersão obedece uma determinada hierarquia, tendo
inicialmente ocorrido nas cidades pequenas e se disseminado em
direção aos grandes centros.
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A figura abaixo sistematiza as análises espaciais 
desenvolvidas no texto “O raciocínio geográfico e as chaves 
de leitura da Covid-19 no território brasileiro”, de 
GUIMARÃES et al (2020) (figura de autoria dos mesmos). De 
acordo com os autores, o mapa expressa que: * 
(1 Ponto)
as terras indígenas pouco foram atingidas pela Covid-19 e portanto
não precisam ser alvo de acompanhamento e de políticas públicas
de saúde no Brasil.
as áreas de aglomerados subnormais e terras indígenas foram
determinantes para fazer circular o vírus ao longo do território
nacional.
as hierarquias territoriais, entre regiões e cidades não refletem ou
não guardam correspondência com o padrão de dispersão do vírus
no Brasil.
a dinâmica espacial da Covid-19 se deu ancorada em estruturas
territoriais nacionais que podem ser lidas na forma de eixos de
circulação e pontos de maiores densidades demográficas,
econômicas e infraestruturais.
o conhecimento geográfico pouco contribui para uma leitura
efetiva das formas de disseminação da Covid-19 no território
nacional, já que sua difusão não obedece a critérios espaciais.
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Nos softwares de georreferenciamento de dados e 
informações espaciais, como o QGIS, há um conjunto de 
ferramentas voltadas à representação cartográfica, como por 
exemplo as ferramentas de classificação (categorização e 
graduação), a partir das quais podemos desenvolver análises 
de abordagem qualitativas e quantitativas. No exemplo 
abaixo, utilizado em aula para o território nacional, ESSAS 
FERRAMENTAS foram utilizadas da seguinte forma: * 
(1 Ponto)
Para a análise comparativa dos municípios em relação aos Produtos
Internos Brutos (PIB) e a partir da quantidade de população, as
informações foram RECORTADAS e EDITADAS e TRANSFORMADAS
EM CAMADAS PERMANENTES, de modo que o fato de estarem em
um mesmo projeto automaticamente permite a análise do tipo
comparativa.
Para a análise comparativa dos municípios em relação aos Produtos
Internos Brutos (PIB) e a partir da quantidade de população, os
campos (colunas da tabela de atributos) com essas informações
numéricas foram classificados por meio da GRADUAÇÃO,
adotando-se uma rampa de cores que estabelece umgradiente que
vai da cor amarelo claro à marrom para o PIB e um gradiente de
azuis para a população, cuja camada foi transformada em centroide
para facilitar a sobreposição das informações.
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Para a análise comparativa dos municípios em relação aos Produtos
Internos Brutos (PIB) e a partir da quantidade de população, os
campos com essas informações numéricas foram classificados por
meio da CATEGORIZAÇÃO, utilizando-se uma rampa de cores
aleatórias para identificar o nome dos municípios.
Para a análise cruzada de informações socioeconômicas e de
infraestrutura, no caso de transporte terrestre, foram determinados
campos das tabelas de atributos das camadas inseridas no projeto
e os mesmos foram DISSOLVIDOS para ficarem inscritos dentro da
região analisada, no caso, a Aglomeração Urbana de Piracicaba.
Para a análise cruzada de informações socioeconômicas e de
infraestrutura, no caso de transporte terrestre, as camadas foram
inseridas no projeto e seus MARCADORES foram alterados em
SIMBOLOGIA, na janela de PROPRIEDADES DA CAMADA, a partir de
uma lista de marcadores SGV disponível no software.
15
Ao afirmar que o SIG – Sistema de Informação Geográfica é 
composto por elementos integrados, queremos dizer que: * 
(1 Ponto)
Para a execução de mapas de análise espacial a partir do SIG,
necessariamente devemos utilizar, de modo integrado, várias
ferramentas disponíveis nos softwares de geoprocessamento de
dados e informações espaciais.
Somente é necessário ter conhecimento sobre as funcionalidades
do QGIS ou outro software equivalente de geoprocessamento de
dados e informações espaciais.
Trata-se de um conjunto de programas, equipamentos,
metodologias, dados e pessoas, perfeitamente integrados, de forma
a tornar possível a coleta, o armazenamento, o processamento e a
análise de dados georreferenciados, bem como a produção de
informação derivada de sua aplicação.
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São necessários muitos dados para desenvolver um mapa com
dados e informações georreferenciadas a partir do SIG.
São necessárias muitas pessoas trabalhando de modo integrado
para que seja possível proceder com análises espaciais a partir do
SIG.
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