Ceará em Mapas - Metodologia
Os mapas temáticos que compõem o Ceará em Mapas são elaborados a partir da construção de um banco de dados georreferenciado, o qual contém os indicadores socioeconômicos e geográficos estudados. As principais fontes dos dados utilizados são o Anuário Estatístico do Ceará, os Censos Demográficos do IBGE e a Base Cartográfica do IPECE.
Para a elaboração dos mapas temáticos foram usados softwares de Geoprocessamento, utilizando para tanto o banco de dados de indicadores e a base cartográfica, estando à mesma na projeção Universal Transversa de Mercator – UTM, zona 24 Sul, datum SIRGAS 2000.
No tocante aos mapas que representam as características territoriais e ambientais do estado do Ceará, foram elaborados cartogramas que ilustram de forma qualitativa aspectos vinculados à divisão municipal, regionalizações, vias de acesso, recursos hídricos, classes de solos, compartimentação Geoambiental, entre outros.
Em relação aos mapas socioeconômicos, a base espacial georreferenciada consiste em um arquivo shapefile contendo os limites municipais do Estado do Ceará. Desta forma, o nível de classificação dos indicadores estudados é o municipal, espacializando-se os mesmos para os 184 municípios que compõem o Estado do Ceará.
Depois de realizada a conexão, por meio de software de geoprocessamento, entre o banco de dados e a base espacial georreferenciada, procedeu-se a elaboração dos citados mapas a partir da classificação das feições (limites municipais) presentes na base espacial georreferenciada. Esta classificação é realizada utilizando-se o método de quebras naturais, dividindo os dados em cinco classes.
Este método identifica a detecção de mudanças bruscas ocorridas em uma série ordenada de dados, demonstrando de forma clara os grupos existentes, evitando-se assim, a inclusão de dados muito discrepantes em uma mesma classe. Cita-se ainda, que o método de quebras naturais identifica pontos de quebra entre classes usando uma fórmula estatística, otimização de Jenk, baseada na variabilidade dos dados, minimizando a soma da variância dentro de cada uma das classes, tendo como consequência a homogeneidade interna dentro das mesmas e a formação de agrupamentos e padrões inerentes aos dados.
Ressalta-se que classificações próprias de alguns indicadores também são utilizadas, como por exemplo, as classificações para os indicadores: IDH-M, IDM, entre outros.