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https://hdl.handle.net/1822/34658
Título: | Estimação do uso e ocupação do solo ao nível das NUTS 2 e NUTS 3 |
Autor(es): | Soutinho, Gustavo Domingos Costa Coelho |
Orientador(es): | Faria, Susana Leite, Raquel Menezes da Mota Campos, Pedro José Ramos Moreira Ferreira, Maria da Conceição da Silva |
Data: | 2014 |
Resumo(s): | Land Use and Cover Area Frame Statistical Survey (LUCAS) é um projeto de
amostragem areolar em duas fases (doubling area frame sampling) que tem sido
implementado pelo Eurostat com o intuito de uniformizar a multiplicidade de
sistemas de classificação existentes nos países membros da União Europeia.
De modo a aferir a viabilidade do LUCAS se tornar o método de amostragem
espacial preferêncial ao nível do espaço europeu para a obtenção de
estatísticas, os países participantes no LUCAS (incluindo Portugal)
desenvolveram o estudo LUCAS piloto (“sinergias entre o LUCAS e Sistemas de
classificação nacionais”) no âmbito do qual foi realizado este trabalho. Para além
da obtenção de estimativas para as áreas de uso e ocupação do solo ao nível
das NUTS 1, NUTS 2 e NUTS 3, foram quantificadas as diferenças entre as
estimativas obtidas através do LUCAS e as áreas provenientes de sistemas de
classificação nacionais.
Pelos resultados obtidos, ao nível 1 da nomenclatura de classificação do LUCAS
por NUTS 2, observa-se que para a generalidade das classes de uso e
ocupação do solo as estimativas das áreas apresentam precisões abaixo dos
valores máximos estipulados pelo Eurostat. Para os níveis 2 e 3 da
nomenclatura de classificação, observou-se uma diminuição da precisão das
estimativas devido ao menor número de pontos pertencentes a cada classe. No
que se refere às NUTS 3, excetuando algumas classes, o esquema de
amostragem usado no LUCAS evidenciou fornecer estimativas com precisões
baixas.
Relativamente às diferenças entre os diferentes sistemas de classificação, os
resultados obtidos confirmaram, ao nível das NUTS 2 e NUTS 3, diferenças
significativas. As diferenças observadas podem dever-se a alguns dos seguintes
factores: dificuldades na uniformização das nomenclaturas usadas nos sistemas
de classificação nacionais comparativamente com a proposta no projeto LUCAS;
os sistemas de classificação basearem-se em abordagens de amostragem
espacial muito diferentes; o facto de haver um iato temporal entre as fontes de
dados utilizadas. Land Use and Cover Area Frame Statistical Survey (LUCAS) is a doubling area frame sampling project conducted by Eurostat in order to uniform a large number of national data sources with different land cover and land use classification systems existing through European countries. With the propose to assess whether LUCAS may become in European zone the preferable spatial sampling method for obtaining estimates, countries which belong to the project carried out a pilot study (“synergies among LUCAS and National data sources”) under which this work was conducted. In addition to obtaining land use and land cover areas estimates at NUTS 1, NUTS 2 and NUTS3, the differences between LUCAS estimation and NDS (National Data Sources) estimation were computed. By computing the results at level 1 of LUCAS nomenclature and at NUTS 2, it is observed that the major part of land cover and land use classes reveal levels of precision which stand under the maximum values defined by Eurostat at NUTS 2. As it was expected, at NUTS level 2 and 3 when compared to level 1, precisions decrease due to the small number of points belonging to each class. With regards to NUTS 3, apart from some classes, the number of points selected in the sampling scheme used in LUCAS seems not to be appropriated due to high coefficients of variation. Concerning the differences between LUCAS and NDS estimates, at level NUTS 2 and NUTS 3, considerable differences exist which may due to: the difficultty to uniform the nomenclature used in NDS when compared to LUCAS nomenclature; classification systems based on different spatial sampling approaches; the temporal gap among the data sources used. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Estatística |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/34658 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DMA - Dissertações de mestrado |
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