BIA - IFPI Campus Teresina Central Tecnologia Tecnologia em Geoprocessamento Teresina Central
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorLima, Diêgo Luiz de Sousa-
dc.date.accessioned2026-03-12T15:57:09Z-
dc.date.available2026-03-12T15:57:09Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationLIMA, Diêgo Luiz de Sousa. Análise espacial das ocorrências de roubo a motocicletas e automóveis no Piauí entre os anos de 2022 e 2024. Orientador: Reurysson Chagas de Sousa Morais. 2025. 19 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Geoprocessamento) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí - Campus Teresina central, Teresina, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/5376-
dc.description.abstractThis study analyzes the spatial dynamics of vehicle robbery occurrences, specifically motorcycles and automobiles, in the municipalities of the state of Piauí between 2022 and 2024. For this purpose, criminal data provided by the Public Security Secretariat of Piauí (SSP-PI), population data from the 2022 IBGE Census, and the road network from DNIT were used. The methodology employed Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) techniques, using QGIS software for rate mapping and GeoDa for calculating Global Moran’s I and Local Indicators of Spatial Association (LISA), both univariate and bivariate. The results indicated that motorcycles account for 83.32% of stolen vehicles in the period, showing a strong positive spatial autocorrelation with the formation of High-High clusters in the capital, Teresina, and the northern region of the state. The automobile category presented a distinct and less constant spatial pattern, with concentration in the capital and dispersed focal points in the interior associated with the presence of federal highways. It is concluded that the criminal distribution is not random and is influenced by population density and road axes, indicating the need for public security strategies focused on the identified critical areas.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise espacialpt_BR
dc.subjectMoranpt_BR
dc.subjectRoubopt_BR
dc.subjectVeículospt_BR
dc.titleAnálise espacial das ocorrências de roubo a motocicletas e automóveis no Piauí entre os anos de 2022 e 2024pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/6052358303486119pt_BR
dc.contributor.advisor1Morais, Reurysson Chagas de Sousa-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9693291055100099pt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho analisa a dinâmica espacial das ocorrências de roubo de veículos automotores, especificamente motocicletas e automóveis, nos municípios do estado do Piauí entre os anos de 2022 e 2024. Para tanto, foram utilizados dados criminais fornecidos pela Secretaria da Segurança Pública do Piauí (SSP-PI), dados populacionais do Censo 2022 do IBGE e a malha rodoviária do DNIT. A metodologia empregou técnicas de Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), utilizando o software QGIS para mapeamento de taxas e o GeoDa para o cálculo dos Índices de Moran Global e Local (LISA) univariado e bivariado. Os resultados apontaram que as motocicletas representam 83,32% dos veículos roubados no período, apresentando uma forte autocorrelação espacial positiva com a formação de clusters do tipo Alto-Alto na capital, Teresina, e na região norte do estado. A categoria automóveis apresentou um padrão espacial distinto e menos constante, com concentração na capital e focos dispersos no interior associados à presença de rodovias federais. Conclui-se que a distribuição criminal não é aleatória e é influenciada pela densidade demográfica e pelos eixos rodoviários, indicando a necessidade de estratégias de segurança pública focalizadas nas áreas críticas identificadas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Teresina Centralpt_BR
dc.publisher.initialsIFPIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSpt_BR
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