ANÁLISE ESPACIAL DOS DESLOCAMENTOS PENDULARES NA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO SPATIAL ANALYSIS OF DAILY COMMUTING IN THE METROPOLITAN REGION OF SÃO PAULO Gilmara da Silva GONÇALVES Estudante do Bacharelado em Engenharia Ambiental e Urbana, UFABC
[email protected] Maíra Feijó Ottoni SOUSA Estudante do Bacharelado em Engenharia Ambiental e Urbana, UFABC
[email protected] Matheus Graciosi PINTO Estudante do Bacharelado em Planejamento Territorial UFABC
[email protected] Vitor Vieira VASCONCELOS Docente UFABC
[email protected] Resumo O deslocamento diário da população expressa dinâmicas de conexão e de segregação espaciais nos núcleos metropolitanos. Neste artigo, analisam-se os fluxos intermunicipais pendulares na Região Metropolitana de São Paulo. São elaborados mapas coropléticos, de símbolos proporcionais, cartogramas e mapas de fluxo de forma a visualizar os padrões espaciais referentes a deslocamentos diários, coletivo e privados, tempo de viagem, concentração populacional, densidade de empregos e concentração de renda. As análises evidenciam como o centro do município de São Paulo configura-se um significativo núcleo na rede de fluxos, em relação à periferia mais pobre e aos municípios adjacentes, em virtude da oferta de empregos e serviços urbanos. Todavia, o tempo médio de deslocamento médio diário nos municípios adjacentes a São Paulo é significativamente mais elevado, especialmente nas zonas de baixa renda. Também foi possível delimitar um subsistema de fluxos expressivo na região do ABC paulista. Palavras-chave: Deslocamentos pendulares. Região Metropolitana de São Paulo. Desigualdade socioespacial. Mapas de Fluxo. Cartogramas. Abstract The daily commuting in metropolitan nuclei expresses spatial dynamics of connection and segregation. This paper analyzes the daily intermunicipal flows in the Metropolitan Region of São Paulo. Distinct maps were created, such as choropleth, proportional symbols, cartograms and flow maps, with the aim of visualizing the spatial patterns of daily transportation (collective and private), journey time, demographic density, employment and income. The center of São Paulo municipality shows up as a nucleus in the flow network, in relation to its poorer periphery and the adjacent municipalities, because it offers employment and urban services. However, the average commuting time in the adjacent municipalities is significantly higher, especially in low-income areas. It was also possible to delimitate a subsystHPRIH[SUHVVLYHWUDQVSRUWDWLRQIORZLQWKH³$%&3DXOLVWD´UHJLRQ Key words: Daily commuting. Metropolitan Region of São Paulo. Socio-spatial inequality. Flow Maps. Cartograms. Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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Introdução
Fluxos de deslocamento urbano no Brasil O deslocamento diário da população de uma metrópole se dá por diversos motivos e ocorre nas mais diversas direções. Esse ir-e-vir é um elemento que faz parte da realidade das grandes cidades e reflete as suas desigualdades sociais e espaciais. Analisar o volume, direção e sentido desses deslocamentos é um indicativo das oportunidades e/ou obstáculos existentes nas grandes cidades brasileiras. (ÂNTICO, 2005). Os deslocamentos pendulares tornaram-se um importante aspecto a ser considerado na dinâmica urbana metropolitana, pois acompanham os processos de transformação do espaço urbano, derivando em grande parte da sua forma de expansão e de ocupação pela população, e da distribuição das funções urbanas (ÂNTICO, 2005). Os dados do Censo Demográfico de 2010 (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE, 2010), mostram que mais de 7,4 milhões de brasileiros se deslocam para cidades vizinhas para trabalhar ou estudar. Tal volume de deslocamentos, evidencia existência de forte integração populacional entre os municípios de algumas regiões brasileiras. Percebe-se então, a importância do estudo de tais deslocamentos, principalmente em áreas metropolitanas, como a Grande São Paulo, caracterizada pela intensidade e diversidade econômica e populacional, além de apresentar uma grande heterogeneidade espacial e desigualdade social.
Fluxos de Deslocamento na Cidade-Região de São Paulo De acordo com IBGE (2015), um arranjo populacional é o agrupamento de dois ou mais municípios onde há uma forte integração entre pessoas devido aos movimentos pendulares para trabalho ou estudo, ou devido à contiguidade entre as manchas urbanizadas principais. A Integração do Arranjo Populacional de São Paulo/SP foi considerada por IBGE (2015) XPD ³FLGDGH-UHJLmR´ RFXSDQGR XPD H[WHQVD iUHD TXH VH DUWLFXOD FRP Rs arranjos de Campinas/ SP, Jundiaí/SP, Sorocaba/SP, "Baixada Santista/SP" e "São José dos Campos/SP". O Arranjo Populacional de São Paulo/SP é composto por 89 municípios e 11 arranjos populacionais, somando 27.451.825 habitantes. O fluxo de pessoas que se deslocam para trabalho e estudo entre os arranjos populacionais da "Cidade-Região" de "São Paulo/ SP" Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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registra a relevante articulação da metrópole paulista. Cabe ressaltar que o Arranjo de "São Paulo/SP" possui movimento para trabalho e estudo superior a 2.000 pessoas para cada um dos demais arranjos componentes. A figura 1 ilustra os principais fluxos na "Cidade-Região" de "São Paulo/SP".
Figura 1 - Distribuição dos deslocamentos para trabalho e estudo acima de 1000 pessoas, entre arranjos populacionaiV,QWHJUDomRGR$UUDQMR3RSXODFLRQDOGH³6mR3DXOR63´- 2010
Fonte: IBGE (2015).
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A problemática dos deslocamentos pendulares na Região Metropolitana de São Paulo ± RMSP Os problemas dos deslocamentos pendulares na RMSP relacionam-se com a produção social do espaço urbano, a qual é marcada pela multiplicidade e diversidade de territórios. Identificar a dinâmica de deslocamentos permite entender a distribuição de atividades econômicas e a localização das moradias no território da metrópole, o que permite reconhecer as relações sobre o processo de desenvolvimento metropolitano. (ÂNTICO, 2005). As dinâmicas referentes ao emprego industrial, crescimento e diversificação das atividades terciárias, flexibilização das relações de trabalho e variação dos índices de desemprego marcaram a transformação das atividades econômicas da RMSP. A concentração de empregos na área central resultou no distanciamento crescente entre os locais de residência e de trabalho, e na necessidade de longos percursos diários a diferentes parcelas da população metropolitana. Vale ainda ressaltar a importância da constituição dos próprios centros urbanos ± como São Paulo, no fornecimento de serviços para toda a região metropolitana. 2 GHVORFDPHQWR SHQGXODU FRQIRPH 0RQWDOL ³DOpm de registrar a movimentação cotidiana no espaço metropolitano, é a evidência mais clara de como se constitui o mercado de trabalho na Região Metropolitana e a segmentação dos locais de moradia e de trabalho, que se estabelecem por lógicas distintas neste DJORPHUDGRXUEDQR´
Justificativa e Objetivos O artigo busca identificar, na Região Metropolitana de São Paulo, as principais tendências dos deslocamentos de pessoas que residem em um município e trabalham ou estudam em outro. Destaca-se o Município de São Paulo como principal área de destino dos deslocamentos metropolitanos. Essa situação é importante, principalmente por ser capaz de ilustrar um dos motivos mais estruturantes dos movimentos pendulares que ocorrem diariamente e cada vez em maior quantidade na RMSP. A partir da apresentação teórica tecida acima, os principais objetivos deste trabalho são analisar os deslocamentos pendulares ocorridos na RMSP no ano de 2007 e identificar as zonas onde se localizam a distintas características de densidade de empregos, densidade populacional e renda como um indicativo da heterogeneidade espacial existente na metrópole. Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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Metodologia
Área de estudo - Região Metropolitana de São Paulo Devido ao caráter de intensa urbanização, grande importância econômica e significância populacional, foi definida a Região Metropolitana de São Paulo (Figura 2) como o universo territorial do presente artigo. Ressalta-se que se deseja fazer uma análise sobre o deslocamento intrínseco às grandes cidades e municípios limítrofes dos centros econômicos.
Figura 2 - Área de Estudo
Métodos A principal fonte de dados utilizada para a análise dos fluxos pendulares da população da RMSP foi a Pesquisa Origem-Destino (OD), realizada em 2007 pela Companhia do Metropolitano de São Paulo ± Metrô (2007). Os movimentos pendulares abordados neste artigo são os deslocamentos diários realizados pela população ocupada e residente na RMSP Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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entre a zona de origem e a zona de destino. Foram utilizadas técnicas de geoprocessamento nos softwares ArcGIS, QGIS e ScapeToad, que resultaram em produtos cartográficos que espacializam as variáveis estudadas. Para as variáveis emprego e população, optou-se pela elaboração de mapas coropléticos, de modo a comparar as diferenciações espaciais entre locais de habitação mais densa e os lugares com maior oferta de emprego. Para a construção dos mapas temáticos, os valores foram transferidos para as áreas das Zonas OD sob a forma de densidade: para o mapa de densidade populacional, os dados foram expressos na forma de habitantes/km2; o mapa de densidade de empregos representa os dados como empregos/km2, e para o mapa de renda, os valores foram expressos em porcentagem. Em sequência, foi elaborado um mapa de símbolos proporcionais multivariado em formato de barras, demonstrando os principais motivos de deslocamento para cada município da RMSP. Também foi elaborado um cartograma contíguo pelo método de Gastner e Newman (2004), no software ScapeToad, deformando a projeção espacial de modo a exprimir o tempo médio de deslocamento em viagens de transporte coletivo. A anamorfose de cartogramas para analisar o tempo médio de deslocamento diário já havia sido empregada para as zonas OD internas ao Município de São Paulo por Tobias (2011), mas sua análise na escala da região metropolitana é uma perspectiva nova trazida pelo presente artigo. Os mapas de fluxo foram produzidos com o algoritmo Flow Mapper (Tobler, 1979), adaptado como complemento (plugin) para o software QGis. Para produzir mapas que fornecessem uma abordagem intermunicipal dos deslocamentos diários, optou-se por considerar como os municípios da RMSP, sendo necessário produzir agregar os dados das Zonas OD nas matrizes da Pesquisa OD (METRO, 2007).
Resultados e Discussão
O primeiro mapa produzido é de Densidade Populacional nas Zonas OD em 2007 (Figura 3). Percebe-se, a partir dos dados representados dentro do município de São Paulo, que seu centro e entorno adjacente se mostram as áreas que mais concentram população por km², em sua maioria. Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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Figura 3 - Densidade Populacional nas Zonas OD
A fig.4 representa o mapeamento de Densidade de Empregos nas zonas OD em 2007 na RMSP. Percebe-se que os maiores níveis estão na porção central do município de São Paulo. Comparando os mapas das Figuras 3 e 4, observa-se que a periferia do município de São Paulo, bem como algumas zonas ODs em municípios limítrofes, apesar de possuírem alta densidade populacional, apresentam relativamente menos empregos do que a região central do município, a qual funciona como uma zona de atração para os deslocamentos diários. A Tabela 1 apresenta as zonas com maiores densidades de emprego da RMSP. A zona Sé é a região com maior densidade de emprego da metrópole paulista, seguida por Guarulhos, três municípios do ABC paulista e Osasco.
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Figura 4 - Densidade de Empregos nas Zonas OD em 2007
Tabela 1 - Zonas com maiores densidades de emprego
Densidade de emprego/km2
Município
Nome Zona OD
162.377
São Paulo
Sé
10.636
Guarulhos
Guarulhos
10.380
São Caetano do Sul
Boa Vista
11.840
Santo André
10.206
São Bernardo do Campo
16.436
Osasco
Santo André São Bernardo do Campo Osasco
Fonte: Metrô de São Paulo - Pesquisa OD 2007. Organização: Autores.
A fig.5 apresenta a porcentagem da população com renda acima de 3 salários mínimos nas zonas OD. Verifica-se que as zonas centrais dos municípios de São Paulo, além de apresentar maiores densidades de emprego, destacam-se também pelas mais elevadas rendas médias Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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familiares. Por outro lado, grande parte das áreas periféricas com maior densidade populacional apresenta baixa de densidade de empregos e baixa renda. Esse fato, relacionado à tendência de expansão da mancha urbana e da residência de trabalhadores de baixa renda em áreas periféricas, indica que a população que ocupa as áreas periféricas, em sua maioria, compõe o grupo social que mais sofre com longos deslocamentos casa-trabalho. Outras regiões específicas como zonas em Itapevi, Mogi das Cruzes, Osasco e Barueri, também apresentaram elevadas porcentagens da população com renda mais elevada. Figura 5 - Porcentagem da população com renda acima de 3 salários mínimos Zonas OD em 2007
A RMSP tem características específicas de grandes centros urbanos o que confere a ela uma intrínseca desigualdade socioespacial oriunda do modo de produção dos centros urbanos no sistema capitalista. A importância do emprego nesse contexto se dá enquanto elemento essencial para a sobrevivência de famílias com baixa renda e oportunidades. Somado a outros fatores - como a concentração de empregos, questões de habitabilidade e infraestrutura - a desigualdade e segregação socioespacial nos grandes centros urbanos se reflete territorialmente. A grande densidade populacional na periferia do município de São Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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Paulo e nos municípios do entorno, reflete o processo de urbanização a baixos salários, em que a população, na dificuldade de conseguir uma moradia formal, buscou solução na autoconstrução e autoprovisão de infraestrutura, contribuindo assim para o adensamento dessas regiões. De maneira mais pontual, elementos como a valorização fundiária decorrente dessa FRQFHQWUDomR GH HPSUHJRV QDV iUHDV FHQWUDLV FULDP XPD GLQkPLFD GH ³DIDVWDPHQWR´ GD população de baixa renda. As periferias se constituem de maneira precária e com menor assistência pelo setor público no que diz respeito a equipamentos urbanos e infraestrutura. A alternativa para grande parte da população acaba sendo a realização de longas viagens diárias para se deslocar até o trabalho e para o acesso a outros serviços urbanos. O mapa da Figura 6 apresenta os principais motivos das viagens realizadas diariamente entre os municípios da RMSP. O gráfico de colunas mostra as principais atividades realizadas pela população no município de destino. É nítido que os principais motivos de deslocamento diário são estudo e trabalho. Outras atividades diárias incluem assuntos pessoais, compras, lazer e cuidados com a saúde.
Figura 6 - Viagens diárias atraídas por motivo nos municípios da RMSP em 2007
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O cartograma de tempo médio (Figura 7), leva em consideração o município de origem. Observa-se que o deslocamento de modo coletivo leva mais tempo nos municípios adjacentes a São Paulo, fato que torna o cartograma mais denso nas regiões periféricas à capital paulista na representação. Os municípios com maior tempo médio são Embu-Guaçu, Francisco Morato e Poá, com tempos médios respectivamente de 116 minutos, 77 minutos e 73 minutos. O município com menor tempo médio de viagem por modo coletivo é Pirapora do Bom Jesus, com 22 minutos.
Figura 7 ± Cartograma
De modo geral, a intenção dos mapas apresentados anteriormente era de contextualizar características essenciais para o principal objeto de estudo deste artigo, os movimentos pendulares. Nesse sentido, passa-se agora a atenção aos mapas de fluxo que auxiliam em uma visão geral dos fluxos que ocorrem. A partir das informações no mapa da Figura 8, são apresentados os fluxos dos deslocamentos Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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totais diários, i.e., são contabilizadas todas as viagens realizadas no dia: portanto, se um indivíduo saiu de São Paulo para Guarulhos e depois voltou para São Paulo, são contabilizadas essas duas viagens. Os fluxos apresentados no mapa representam, portanto, o grau de interação entre os pares de municípios, mais do que a direcionalidade dessa interação. Observa-se que o município de São Paulo apresenta maior centralidade na rede de fluxos, embora também haja fluxos expressivos no interior do ABC Paulista (especialmente Santo André, São Bernardo do Campo, São Caetano do Sul, Diadema e Mauá). Figura 8 - Viagens diárias totais nos municípios da RMSP
Os mapas da Figura 9 e 10 apresentam os fluxos de viagens nos horários de pico - 06h30 às 08h30 - nos modos coletivos e individuais, respectivamente. A Pesquisa OD considera como modal coletivo: metrô, trem, ônibus, transporte fretado, transporte escolar e lotação. E como modal individual: dirigindo automóvel, passageiro de automóvel, táxi, motocicleta e outros. A escolha pelos fluxos no horário de pico está relacionada aos principais motivos de viagens do período: trabalho e educação. Também é considerado um horário crítico para o trânsito da RMSP. A análise dos deslocamentos e quais os municípios receptores de fluxo nesse horário é fundamental. Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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Observando o mapa da Figura 9 e a Tabela 2, vemos que no horário de pico, há um grande fluxo de viagens coletivas em direção ao município de São Paulo. Quase todos os municípios periféricos da RMSP são perdedores de fluxo, no modo coletivo. Apenas 4 (quatro) municípios são ganhadores de fluxos no horário de pico -modo coletivo.
Figura 9 - Viagens por Modo Coletivo nos Municípios da RMSP em Horário de Pico de 6h30 às 8h30
Tabela 2 - Municípios ganhadores de fluxo, modo coletivo - horário de pico
Saldo Positivo
Valores de Saída
Valores de entrada
Município
304.462
1.835.083
2.139.545
SÃO PAULO
26.741
41.706
68.447
BARUERI
13.056
15.751
28.807
3.693
121.448
125.141
276
11.137
11.413
SÃO CAETANO DO SUL SÃO BERNARDO DO CAMPO ARUJÁ
Fonte: Metrô de São Paulo - Pesquisa OD 2007. Organização: Autores. Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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Verifica-se que o município de São Paulo é a principal porta de entrada de deslocamentos metropolitanos, o saldo positivo do município é de 304.462 indivíduos. No sentido inverso (Tabela 3) - ou seja - residentes de São Paulo que se deslocam para outros municípios também é expressivo, totalizando quase 2 milhões de pessoas. Porém, como observado nos mapas das Figuras 3 e 4, a cidade de São Paulo é a mais populosa da RMSP, e também a que mais concentra empregos, sendo a atração dos deslocamentos pendulares metropolitanos uma das muitas explicações para o aumento da concentração e o adensamento populacional. O segundo município que mais recebe pessoas no horário de pico é Barueri e o terceiro é São Caetano do Sul. Ambos não recebem fluxo tão expressivo como a capital, mas também configuram como atração de deslocamentos pendulares. São Caetano do Sul configura-se como município industrial e com boa infraestrutura de serviços e comércio, e Barueri concentra um parque industrial e um centro de comércio e serviços modernos localizados em Alphaville e Tamboré. (ARANHA, 2005). São Bernardo do Campo também se apresenta como uma centralidade relevante para os fluxos internos ao ABC Paulista.
Tabela 3 - Municípios perdedores de fluxo - modo coletivo - horário de pico
Saldo Positivo
Valores de Saída
Valores de entrada
Município
51.468
199.292
147.824
GUARULHOS
43.625
62.787
19.162
CARAPICUÍBA
32.270
68.317
36.047
MAUÁ
Fonte: Metrô de São Paulo - Pesquisa OD 2007. Organização: Autores.
Dentre os municípios que perdem fluxo (Tabela 3), destacam-se Guarulhos, Carapicuíba e Mauá. É importante destacar que Guarulhos é a segunda cidade mais populosa da RMSP e também se caracteriza como município industrial, enquanto Carapicuíba é conhecida como ³FLGDGH-GRUPLWyULR´ $5$1+$ Ao observar o mapa da Figura 10 e compará-lo com os mapas das Figuras 8 e 9, vemos que as viagens por modo individual apresentam padrões semelhantes. Conforme se observa nas Tabelas 4 e 5, com saldo positivo temos novamente os municípios de São Paulo, Barueri, São Caetano do Sul e Arujá. Com saldo negativo, também temos novamente Guarulhos, Carapicuíba, além de outros. Universidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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Figura 10 - Viagens por Modo Individual nos Municípios da RMSP em Horário de Pico de 6h30 às 8h30
Tabela 4 - Municípios ganhadores de fluxos - modo individual - horário de pico Saldo Positivo
Valores de Saída
65.886
1.483.719
1.549.605
30.039
17.803
47.842
BARUERI
18.996
41.648
60.644
DIADEMA
9.620
42.145
51.765
SÃO CAETANO DO SUL
6.268
52.806
59.074
MOGI DAS CRUZES
5.150
3.818
8.968
ARUJÁ
3.116
6.062
9.178
SANTANA DE PARNAÍBA
2.911
23.203
26.114
COTIA
1.221
7.064
8.285
CAIEIRAS
2.356
2.616
SALESÓPOLIS
260
Valores de entrada Município SÃO PAULO
Fonte: Metrô de São Paulo - Pesquisa OD 2007. Organização: Autores.
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Tabela 5 - Municípios perdedores de fluxo - modo individual - horário de pico Saldo Negativo
Valores de Saída
Valores de entrada
Município
22.514
132.522
110.008
GUARULHOS
22.309
41.560
19.251
CARAPICUÍBA
16.298
98.110
81.812
OSASCO
Fonte: Metrô de São Paulo - Pesquisa OD 2007. Organização: Autores.
Considerações Finais
Realizada a partir dos dados da Pesquisa Origem-Destino 2007, a análise dos deslocamentos pendulares ocorridos nos municípios da Região Metropolitana de São Paulo - RMSP revelou importantes
aspectos
relacionados
à
configuração
espacial
metropolitana
e
sua
heterogeneidade. A maior concentração dos deslocamentos pendulares ocorridos na RMSP deu-se em direção ao Município de São Paulo. Observou-se também certa intensidade de deslocamento entre os municípios do ABC paulista e demais municípios como Barueri e Osasco. Apesar de se observar um maior volume de deslocamentos pendulares da RMSP em direção ao Município de São Paulo, percebe-se que estes caminham para o fortalecimento das dinâmicas locais, o que implica no aumento da segregação socioespacial da metrópole. Os métodos utilizados mostraram-se satisfatórios para o estudo proposto, sendo as ferramentas de geoprocessamento essenciais para a compreensão do fenômeno analisado.
Referências
ÂNTICO, C. Deslocamentos pendulares na região metropolitana de São Paulo. São Paulo em Perspectiva, 2005, 19.4: 110-120. ARANHA, Valmir. Mobilidade Pendular na Metrópole Paulista. São Paulo em Perspectiva, v. 19, n. 4, p. 96-109, out./dez. 2005. Disponível em http://www.scielo.br/pdf/spp/v19n4/v19n4a06.pdf Acesso em 28 set 2016 GASTNER, M. T.; NEWMAN, M. E. (2004). Diffusion-based method for producing densityUniversidade Estadual Paulista ± UNESP |Rio Claro-SP |Anais do XIII Seminário PPGG |2017|ISSN: 2526-3919
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equalizing maps. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(20), 7499-7504. IBGE ± Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Demográfico de 2010. Brasília, 2010. Disponível em http://censo2010.ibge.gov.br/, acesso em 11 de março de 2017. IBGE ± Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Arranjos populacionais e concentrações urbanas no Brasil. Brasília, 2015. Disponível em: http://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv93202.pdf, acesso em 21 de dezembro de 2016. METRO. Companhia do Metropolitano de São Paulo. Relatório Síntese da Pesquisa Origem e Destino 2007. São Paulo, 2007. Disponível em: http://www.metro.sp.gov.br/metro/arquivos/OD2007/sintese-od2007.pdf, acesso em: 17/11/2016 MONTALI, L. Região Metropolitana de São Paulo: expansão e heterogeneidade. In: ENCONTRO NACIONAL DA ANPUR, 4, Salvador. Anais... Salvador: ANPUR, 1991 TOBIAS, D. C. Anamorfose: um recurso cartográfico relevante na Geografia urbana do município de São Paulo. 2011. 95f. Dissertação de Mestrado, USP, São Paulo, 2011. TOBLER, W. A geographic flow mapping program. Department of Geography, University of California, Santa Barbara, 1979.
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