RESUMO Aracati, município do Estado do Ceará, apresenta problemas hídricos. A escassez de água é agravada pelas irregularidade de chuva e, também, pela falta de gestão desses recursos. O trabalhou realizou um diagnóstico da disponibilidade hídrica no município fornecendo suporte no planejamento hídrico municipal. Utilizou-se os dados secundário de índices pluviométricos e poços de águas subterrâneas. O Google Earth Pro® foi usado para mapear as massas d'água. O município apresenta forte seca e baixa relação água-terreno. A avaliação de produção diária dos 19 poços ativos, destinados ao consumo humano, têm capacidade para abastecer 65% da população local. Outros 23 poços encontram-se desativados, causando um déficit de mais 20% da oferta hídrica subterrânea. Quanto a qualidade da água, 52% dos poços apresentam água salobra; 25%, água salgada; e 23% água doce. Portanto, ressalta-se a importância de gerir e promover iniciativas de uso sustentável dos mananciais hídricos.

ABSTRACT Aracati, a municipality in the State of Ceará, is experiencing water shortages. The unpredictability of rainfall and a lack of management of these resources worsen water scarcity. The work diagnosed water availability in the municipality to aid municipal water planning. The secondary data was precipitation, drilling wells, and water bodies mapped in Google Earth Pro®. The municipality presents a severe drought and has a poor water-to-land ratio. The 19 operating wells intended for human use have a daily output estimate sufficient to supply water to 65% of the local population. A further 23 wells are inactive, contributing another 20% to the groundwater supply deficit. Concerning water quality, there is fresh water in 23% of the wells, saline water in 25%, and brackish water in 52% of the wells. Therefore, it is critical to focus on managing and supporting projects for the sustainable use of water resources.

RESUMO OBJETIVO Realizar uma análise espacial da ocorrência de atos de violência (específicamente roubos) em transporte público, identificando as regiões de maior incidência, por meio da geoestatística, e possíveis causas com auxílio de análise multicritério em Sistema de Informação Geográfica. MÉTODOS A unidade de análise é a zona de tráfego da pesquisa Origem-Destino, realizada em Salvador, BA, Brasil, em 2013. Os roubos registrados pela Secretaria de Segurança Pública da Bahia, no mesmo ano, foram localizados e compatibilizados aos limites das zonas de tráfego e, posteriormente, associados aos respectivos centroides. Após determinação das regiões de maior probabilidade de ocorrências, foi feita uma análise geográfica de possíveis causas na região de maior potencial, considerando fatores analisados por meio de uma análise multicritério em ambiente de Sistema de Informação Geográfica. RESULTADOS A execução das duas etapas deste trabalho permitiu identificar áreas correspondentes à maior probabilidade de ocorrência de roubo em transporte público. Além disso, foram identificados três trechos viários (Estrada da Liberdade, Rua Pero Vaz e Avenida General San Martin) mais vulneráveis, localizados nessas áreas. Nesses trechos, os fatores que mais contribuem para o potencial de ocorrência de roubo em ônibus são: F1 - proximidade a locais que facilitam a fuga, F3 - grande movimentação de pessoas e F2 - ausência de policiamento, respectivamente. CONCLUSÕES Com o uso da Krigagem indicativa (estimação geoestatística), é possível a construção de uma superfície espacial de probabilidades de ocorrências, que pode ser uma ferramenta útil para implementação de políticas públicas. A análise multicritério no ambiente do Sistema de Informação Geográfica permitiu a compreensão dos fatores espaciais relacionados ao fenômeno em análise.

ABSTRACT OBJECTIVE To carry out a spatial analysis of the occurrence of acts of violence (specifically robberies) in public transportation, identifying the regions of greater incidence, using geostatistics, and possible causes with the aid of a multicriteria analysis in the Geographic Information System. METHODS The unit of analysis is the traffic analysis zone of the survey named Origem-Destino, carried out in Salvador, state of Bahia, in 2013. The robberies recorded by the Department of Public Security of Bahia in 2013 were located and made compatible with the limits of the traffic analysis zones and, later, associated with the respective centroids. After determining the regions with the highest probability of robbery, we carried out a geographic analysis of the possible causes in the region with the highest robbery potential, considering the factors analyzed using a multicriteria analysis in a Geographic Information System environment. RESULTS The execution of the two steps of this study allowed us to identify areas corresponding to the greater probability of occurrence of robberies in public transportation. In addition, the three most vulnerable road sections (Estrada da Liberdade, Rua Pero Vaz, and Avenida General San Martin) were identified in these areas. In these sections, the factors that most contribute with the potential for robbery in buses are: F1 - proximity to places that facilitate escape, F3 - great movement of persons, and F2 - absence of policing, respectively. CONCLUSIONS Indicator Kriging (geostatistical estimation) can be used to construct a spatial probability surface, which can be a useful tool for the implementation of public policies. The multicriteria analysis in the Geographic Information System environment allowed us to understand the spatial factors related to the phenomenon under analysis.

RESUMO OBJETIVO Realizar uma análise espacial da ocorrência de atos de violência (específicamente roubos) em transporte público, identificando as regiões de maior incidência, por meio da geoestatística, e possíveis causas com auxílio de análise multicritério em Sistema de Informação Geográfica. MÉTODOS A unidade de análise é a zona de tráfego da pesquisa Origem-Destino, realizada em Salvador, BA, Brasil, em 2013. Os roubos registrados pela Secretaria de Segurança Pública da Bahia, no mesmo ano, foram localizados e compatibilizados aos limites das zonas de tráfego e, posteriormente, associados aos respectivos centroides. Após determinação das regiões de maior probabilidade de ocorrências, foi feita uma análise geográfica de possíveis causas na região de maior potencial, considerando fatores analisados por meio de uma análise multicritério em ambiente de Sistema de Informação Geográfica. RESULTADOS A execução das duas etapas deste trabalho permitiu identificar áreas correspondentes à maior probabilidade de ocorrência de roubo em transporte público. Além disso, foram identificados três trechos viários (Estrada da Liberdade, Rua Pero Vaz e Avenida General San Martin) mais vulneráveis, localizados nessas áreas. Nesses trechos, os fatores que mais contribuem para o potencial de ocorrência de roubo em ônibus são: F1 - proximidade a locais que facilitam a fuga, F3 - grande movimentação de pessoas e F2 - ausência de policiamento, respectivamente. CONCLUSÕES Com o uso da Krigagem indicativa (estimação geoestatística), é possível a construção de uma superfície espacial de probabilidades de ocorrências, que pode ser uma ferramenta útil para implementação de políticas públicas. A análise multicritério no ambiente do Sistema de Informação Geográfica permitiu a compreensão dos fatores espaciais relacionados ao fenômeno em análise.

ABSTRACT OBJECTIVE To carry out a spatial analysis of the occurrence of acts of violence (specifically robberies) in public transportation, identifying the regions of greater incidence, using geostatistics, and possible causes with the aid of a multicriteria analysis in the Geographic Information System. METHODS The unit of analysis is the traffic analysis zone of the survey named Origem-Destino, carried out in Salvador, state of Bahia, in 2013. The robberies recorded by the Department of Public Security of Bahia in 2013 were located and made compatible with the limits of the traffic analysis zones and, later, associated with the respective centroids. After determining the regions with the highest probability of robbery, we carried out a geographic analysis of the possible causes in the region with the highest robbery potential, considering the factors analyzed using a multicriteria analysis in a Geographic Information System environment. RESULTS The execution of the two steps of this study allowed us to identify areas corresponding to the greater probability of occurrence of robberies in public transportation. In addition, the three most vulnerable road sections (Estrada da Liberdade, Rua Pero Vaz, and Avenida General San Martin) were identified in these areas. In these sections, the factors that most contribute with the potential for robbery in buses are: F1 - proximity to places that facilitate escape, F3 - great movement of persons, and F2 - absence of policing, respectively. CONCLUSIONS Indicator Kriging (geostatistical estimation) can be used to construct a spatial probability surface, which can be a useful tool for the implementation of public policies. The multicriteria analysis in the Geographic Information System environment allowed us to understand the spatial factors related to the phenomenon under analysis.

O objetivo do presente trabalho é propor um método sequencial para interpolação espacial da escolha modal em domicílios não amostrados, através de técnicas de Árvore de Decisão e Geoestatística. Inicialmente, foi aplicada a técnica de Árvore de Decisão, com a finalidade de estimar a probabilidade de escolha do modo em domicílios pesquisados, determinando assim a variável numérica a ser krigada posteriormente. Os dados utilizados foram da Pesquisa Origem-Destino e da Pesquisa de Opinião sobre avaliação do transporte público, realizadas em 2007/2008 em São Carlos (SP). A área selecionada para modelagem geoestatística pelo estudo foi uma pequena região da cidade com 110 pontos amostrados. A escolha modal foi estimada na área estudada, revelando uma tendência de aumento da probabilidade do uso do carro do centro para a periferia da região. O método proposto pode ser uma alternativa às abordagens tradicionais, tanto na modelagem não-espacial, especialmente para o caso de falta de dados de pesquisa de preferência declarada, como em modelagem espacial, permitindo estimar valores em várias coordenadas geográficas.

The main objective of this study is to propose a sequential method for spatial interpolation of mode choice for household locations where choices are unobserved based on Decision Tree analysis and Geostatistics. Initially, Decision Tree analysis was applied in order to estimate the probability of mode choice in surveyed households, thus determining the numeric variable to be estimated by Ordinary Kriging. The data used is from the Origin-Destination Survey and Urban Transportation Evaluation Survey, carried out in 2007/2008 in the city of São Carlos (São Paulo/Brazil). The study area selected for geoestatistical modeling is a small region of the city with 110 sampling points. The mode choice was estimated for the study area revealing a tendency of increasing the probability of car usage from the center to the periphery of region. The proposed method can be an alternative to traditional approaches in both non-spatial modeling, especially for the case of lack of data from stated preference survey, as in spatial modeling, allowing estimation in various geographic coordinates.