Arquivos

1. Arquivos shape:
   1. rj_mun_region_pol.shp
   2. rj_mun_region_pol.shx
   3. rj_mun_region_pol.dbf
2. Tabela de dados
   1. casosaids.txt

• Criar banco Curitiba
• Importar os bairros de Curitiba (sem projeção / identificador: NOME)

bairros.shp bairros.shx bairros.dbf

• Importar tabela estática de atributos dos bairros de Curitiba (chave primária: NOME)

tabe.csv

• Tornar a tabela visível
• Visualizar o atributo "Habitação" com 5 classes definidas por "Passos Iguais" e "Quantis"
• Gerar Matriz de Proximidade Espacial pelo critério de contiguidade
• Calcular a Média Local e Índice de Moran Local para "Habitação"
• Construir o gráfico Z x WZ
• Visualizar BoxMap, LisaMap e MoranMap

• Aplicar o método Skater para agrupar os bairros segundo o atributo "Habitação"
• Analisar o gráfico de "Diminuição de Variância" e ajustar o agrupamento
• Fazer um agrupamento usando dois atributos

• Conectar o banco Rio
• Importar os bairros do Rio de Janeiro (projeção: UTM/SAD69/zona23, identificador: BAIRRO)

riobai96_pol.shp riobai96_pol.shx riobai96_pol.dbf

• Importar tabela de pontos de casos de leptospirose (projeção: UTM/SAD/zona23)

casoslepto.txt

• Gerar Mapa de Kernel para: grade sobre eventos, grade sobre área, sem grade

Usar o TerraView para fazer variogramas dos seguintes dados:

1. Dados de solos
2. Fazer variograma usando centroides como coordenadas no exemplo acima da Leptospirose
3. Precipitação histórica média Maio-Junho no PR
   • Dados e Coordenadas das estações
   • coordenadas da borda do estado