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https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1097
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Pereira, Rafael Henrique Moraes | - |
dc.contributor.author | Nadalin, Vanessa Gapriotti | - |
dc.contributor.author | Monasterio, Leonardo Monteiro | - |
dc.contributor.author | Albuquerque, Pedro Henrique Melo | - |
dc.contributor.other | Aguilera, Anne (Colaborador) | - |
dc.contributor.other | Bonin, Olivier (Colaborador) | - |
dc.date.accessioned | 2013-06-08T14:37:51Z | - |
dc.date.available | 2013-06-08T14:37:51Z | - |
dc.date.issued | 2012-01 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1097 | - |
dc.description.abstract | Este estudo introduz uma nova medida de centralidade urbana, que identifica estruturas urbanas distintas devido a diferentes configurações espaciais de empregos e população residente. O Índice de Centralidade Urbana (UCI) proposto é uma extensão do índice de Separação Espacial (MIDELFART-KNARVIK et al., 2000). Esta adaptação serviu ao propósito de analisar mais detalhadamente a estrutura urbana, de maneira a considerar uma escala de centralidade variando da monocentralidade extrema à policentralidade extrema, em vez de considerar o fenômeno como uma questão binária: monocentralidade ou policentralidade. Além disso, o índice proposto pode ser aplicado para diferentes áreas urbanas, e seu método de cálculo permite a comparação entre elas, apesar de suas diferenças em termos de forma e tamanho. Ele também pode ser utilizado para outras variáveis de interesse, como o número de viagens produzidas. As propriedades do índice são ilustradas na aplicação para conjuntos de dados artificiais. Esses resultados são comparados aos de outras medidas similares propostas pela literatura prévia. O índice é então aplicado à estrutura urbana de quatro regiões metropolitanas: Pittsburgh, Los Angeles, São Paulo e Paris. Os resultados também são comparados a outras medidas de aglomeração espacial como os índices de Moran global e local e as estimativas de gradientes de densidade. | pt_BR |
dc.language.iso | pt-BR | pt_BR |
dc.publisher | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) | pt_BR |
dc.title | Quantifying urban centrality: a simple index proposal and international comparison | pt_BR |
dc.title.alternative | Quantifying urban centrality : a simple index proposal and international comparison: Discussion Paper 1675a | pt_BR |
dc.title.alternative | Quantifying urban centrality : a simple index proposal and international comparison: Texto para Discussão (TD) 1675a | pt_BR |
dc.type | Texto para Discussão (TD) | pt_BR |
dc.rights.holder | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada | pt_BR |
dc.source.urlsource | http://www.ipea.gov.br | pt_BR |
dc.location.country | BR | pt_BR |
dc.description.physical | 32 p. : il. | pt_BR |
dc.rights.license | É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas | pt_BR |
dc.subject.keyword | Centralidade urbana | pt_BR |
dc.subject.keyword | Índice de Centralidade Urbana (UCI) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Estruturas urbanas | pt_BR |
dc.subject.keyword | População | pt_BR |
dc.relation.references | http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1096 | pt_BR |
ipea.description.objective | Propor uma nova medida de centralidade urbana. | pt_BR |
ipea.description.methodology | Apresenta uma revisão da literatura e apresenta o índice de centralidade urbana. O indicador proposto é desenvolvido a partir do índice de Separação Espacial (MIDELFART-KNARVIK et al., 2000), originalmente pensado para mensurar a distribuição espacial da atividade industrial na União Europeia (UE). O índice de Centralidade Urbana – Urban Centrality Index (UCI ), no original – aqui proposto é capaz de captar a diferença entre estruturas urbanas a partir da distribuição espacial de suas atividades econômicas (empregos) no que diz respeito ao grau de monocentralidade ou policentralidade que uma área urbana pode assumir. Em vez de considerar a centralidade como uma questão binária (cidade monocêntrica ou policêntrica), sugere-se neste estudo que a estrutura urbana deva ser analisada de maneira mais adequada quando se considera uma escala de centralidade (que iria da máxima monocentralidade à máxima policentralidade). o índice proposto pode ser aplicado para diferentes áreas urbanas, e seu método de cálculo permite a comparação entre elas, apesar das suas diferenças em termos de forma e tamanho. | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Série monográfica: Texto para Discussão ; 1675a | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Referências Bibliográficas: inclui referências bibliográficas | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | É a versão em inglês do Texto para Discussão (TD) 1675 | pt_BR |
ipea.access.type | Acesso Aberto | pt_BR |
ipea.rights.type | Licença Comum | pt_BR |
ipea.englishdescription.abstract | This study introduces a new measure of urban centrality. It identifies distinct urban tructures from different spatial patterns of jobs and resident population. The roposed urban centrality index constitutes an extension of the spatial separation index MIDELFART-KNARVIK et al., 2000). It is suggested that urban structure should e more accurately analyzed by considering a centrality scale (varying from extreme onocentricity to extreme polycentricity) rather than a binary variable (monocentric r polycentric). The proposed index controls for differences in size and shape of the eographic areas for which data is available, and can be calculated using different ariables, such as employment and population densities and trip generation rates. The roperties of the index are illustrated in simulated artificial data sets. Simulation results or hypothesized urban forms are compared to other similar measures proposed by revious literature. The index is then applied to the urban structure of four different etropolitan areas: Pittsburgh and Los Angeles in the United States; São Paulo, Brazil;and Paris, France, The index is compared to other traditional spatial agglomeration easures, such as global and local Moran’s I, and density gradient estimations. | pt_BR |
ipea.researchfields | Infraestrutura Econômica, Social e Urbana | pt_BR |
ipea.classification | Demografia. População | pt_BR |
Appears in Collections: | Demografia. População: Livros |
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