Jorge Rocha
Jorge Rocha, geographer. He is MSc in Geographic Information Systems (2003) and in Spatial Planning (2013), and PhD in Geographic Information Science (2012). Currently is an Assistant Professor of the Institute of Geography and Spatial Planning and member of the Modelling, Urban and Regional Planning, and Environmental Hazard and Risk Assessment and Management research groups of the Centre of Geographical Studies, all from the University of Lisbon. His field of expertise is Geosimulation and Geocomputation involving Artificial Neural Networks, Graphs Theory, Cellular Automata, and Multi-agent Systems. Jorge’s works are quite diverse, focusing mainly on, but not exclusively, in Urban Morphology, Remote Sensing, Epidemiology, Health Geography, Smart Cities and Big Data.
Phone: +351 21 044 30 00
Address: Edifício IGOT, Rua Branca Edmée Marques, Cidade Universitária, 1600-276 Lisboa, Portugal
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Journal Articles by Jorge Rocha
the concepts of fractals, and fractal dimension (D). Exploring tourism intensification in Lisbon, we first present a geographic
construct that represents the spatial layout of tourism based on crowd-contributed spatial signatures advocating a collective
sense of the “tourist city.” Then, we assess the tourism-related intensification patterns, based on the estimation of D, for
different years. Significant statistical associations can be found between D and tourism intensification across the urban space.
Intensification on tourism cores is more homogeneously distributed, yet it evolves into a more compact form of spatial
organization. On the other hand, there is a decline in the degree of homogeneity of tourism intensification from tourism
cores to the periphery. This approach has also proved useful for exploring tourism intensification in destinations at different
hierarchical levels, such as in Lisbon and Oporto metropolitan areas.
the last few years. Nevertheless, stakeholder participation in the land use modelling process and analysis is
still low. This paper describes a methodology engaging stakeholders (from the land use planning, agriculture,
and forest sectors) in the building and assessment of future LUCC scenarios.We selected as case study the Torres
VedrasMunicipality (Portugal), a peri-urban region near Lisbon. Our analysis encompasses a participatoryworkshop
to analyse LUCCmodel outcomes, based on farmer LUCC intentions, for the following scenarios: A0 - current
social and economic trend (Business as Usual); A1 - regional food security; A2 - climate change; and B0 - farming
under urban pressure. This analysis allowed local stakeholders to develop and discuss their own views on the
most plausible future LUCC for the following land use classes: artificial surfaces, non-irrigated arable land, permanently
irrigated land, permanent crops and heterogeneous agricultural land, pastures, forest and semi-natural
areas, and water bodies and wetlands. Subsequently, we spatialized these LUCC views into a hybrid model (Cellular
Automata - Geographic Information Systems), identifying the most suitable land conversion areas. Werefer
to this model, implemented in NetLogo, as the stakeholder-LUCC model.
The results presented in this paper model where, when, why, and what conversions may occur in the future in
regard to stakeholders' points of view. These outcomes can better enable decision-makers to perform land use
planning more efficiently and develop measures to prevent undesirable futures, particularly in extreme events
such as scenarios of food security, climate change, and/or farming under pressure.
cidade de Lisboa, partilhadas na rede ‘Panoramio’ entre 2007 e 2014, como proxy
para analisar a distribuição espacial e temporal dos mesmos dentro da cidade. O
conjunto total de dados (> 75.000 fotografias) foi segmentado em visitantes e locais,
com base nas marcas temporais, resultando numa amostra de 17.604 fotos tiradas
por > 5.000 utilizadores. A evidência empírica sugere que a distribuição espacial dos
visitantes não é homogénea. Complementarmente, avaliamos a relação espacial entre
o padrão observado (a aglomeração geográfica de visitantes) e um conjunto de 24
variáveis associadas à oferta turística da cidade. Através da análise de regressão linear
múltipla, verificou-se que são os ‘Monumentos de interesse público’, os elementos
que apresentam maior atratividade e, apurou-se, considerando os fatores explicativos
selecionados, que existem áreas do centro histórico, cujo potencial turístico está
subestimado.
concelho de Lousada é um laboratório pertinente para analisar e modelar as dinâmicas de uso e ocupação do solo, tendo em conta o padrão de povoamento difuso de base rural e industrial que exibe. Este artigo propõe um diagnóstico geográfico das dinâmicas e padrões de uso do solo ocorridos entre 1995 e 2010, e um modelo de simulação que considera um cenário Business as usual (BAU) para uso e ocupação do solo em 2025. Os resultados evidenciam uma clara perda da área agrícola em detrimento da área artificial (i.e. área construída) e uma ligeira diminuição da floresta e dos meios seminaturais entre
1995 e 2010. O modelo de simulação para 2025 dá continuidade a essas dinâmicas. Esta análise apresenta uma perspetiva interessante para apoiar a tomada de decisão em matéria de ordenamento do território, nomeadamente à luz das questões em matéria de alterações
climáticas, desenvolvimento sustentável e preservação ambiental.
natural and human activities (Foley et al., 2005; Lambin et al., 2001;
van Vliet, de Groot, Rietveld, & Verburg, 2015), causing negative impacts
on biophysical and agricultural resources (Foley et al., 2011;
Ramankutty & Foley, 1999). In enlarged urban regions, the major
changes are those which occur from agriculture to urban uses
(Abrantes, Fontes, Gomes, & Rocha, 2016; Marraccini et al., 2015).
Urban and rural uses are in constant competition due to population
growth and housing demand. This competition and the rapid nature of
change leads to fragmented and scattered land use patterns (Errington,
1994; Gomes et al., 2019) generating new challenges for food security,
and soil and biodiversity preservation (Heistermann, Muller, &
Ronneberger, 2006; Satterthwaite, McGranahan, & Tacoli, 2010).
the concepts of fractals, and fractal dimension (D). Exploring tourism intensification in Lisbon, we first present a geographic
construct that represents the spatial layout of tourism based on crowd-contributed spatial signatures advocating a collective
sense of the “tourist city.” Then, we assess the tourism-related intensification patterns, based on the estimation of D, for
different years. Significant statistical associations can be found between D and tourism intensification across the urban space.
Intensification on tourism cores is more homogeneously distributed, yet it evolves into a more compact form of spatial
organization. On the other hand, there is a decline in the degree of homogeneity of tourism intensification from tourism
cores to the periphery. This approach has also proved useful for exploring tourism intensification in destinations at different
hierarchical levels, such as in Lisbon and Oporto metropolitan areas.
the last few years. Nevertheless, stakeholder participation in the land use modelling process and analysis is
still low. This paper describes a methodology engaging stakeholders (from the land use planning, agriculture,
and forest sectors) in the building and assessment of future LUCC scenarios.We selected as case study the Torres
VedrasMunicipality (Portugal), a peri-urban region near Lisbon. Our analysis encompasses a participatoryworkshop
to analyse LUCCmodel outcomes, based on farmer LUCC intentions, for the following scenarios: A0 - current
social and economic trend (Business as Usual); A1 - regional food security; A2 - climate change; and B0 - farming
under urban pressure. This analysis allowed local stakeholders to develop and discuss their own views on the
most plausible future LUCC for the following land use classes: artificial surfaces, non-irrigated arable land, permanently
irrigated land, permanent crops and heterogeneous agricultural land, pastures, forest and semi-natural
areas, and water bodies and wetlands. Subsequently, we spatialized these LUCC views into a hybrid model (Cellular
Automata - Geographic Information Systems), identifying the most suitable land conversion areas. Werefer
to this model, implemented in NetLogo, as the stakeholder-LUCC model.
The results presented in this paper model where, when, why, and what conversions may occur in the future in
regard to stakeholders' points of view. These outcomes can better enable decision-makers to perform land use
planning more efficiently and develop measures to prevent undesirable futures, particularly in extreme events
such as scenarios of food security, climate change, and/or farming under pressure.
cidade de Lisboa, partilhadas na rede ‘Panoramio’ entre 2007 e 2014, como proxy
para analisar a distribuição espacial e temporal dos mesmos dentro da cidade. O
conjunto total de dados (> 75.000 fotografias) foi segmentado em visitantes e locais,
com base nas marcas temporais, resultando numa amostra de 17.604 fotos tiradas
por > 5.000 utilizadores. A evidência empírica sugere que a distribuição espacial dos
visitantes não é homogénea. Complementarmente, avaliamos a relação espacial entre
o padrão observado (a aglomeração geográfica de visitantes) e um conjunto de 24
variáveis associadas à oferta turística da cidade. Através da análise de regressão linear
múltipla, verificou-se que são os ‘Monumentos de interesse público’, os elementos
que apresentam maior atratividade e, apurou-se, considerando os fatores explicativos
selecionados, que existem áreas do centro histórico, cujo potencial turístico está
subestimado.
concelho de Lousada é um laboratório pertinente para analisar e modelar as dinâmicas de uso e ocupação do solo, tendo em conta o padrão de povoamento difuso de base rural e industrial que exibe. Este artigo propõe um diagnóstico geográfico das dinâmicas e padrões de uso do solo ocorridos entre 1995 e 2010, e um modelo de simulação que considera um cenário Business as usual (BAU) para uso e ocupação do solo em 2025. Os resultados evidenciam uma clara perda da área agrícola em detrimento da área artificial (i.e. área construída) e uma ligeira diminuição da floresta e dos meios seminaturais entre
1995 e 2010. O modelo de simulação para 2025 dá continuidade a essas dinâmicas. Esta análise apresenta uma perspetiva interessante para apoiar a tomada de decisão em matéria de ordenamento do território, nomeadamente à luz das questões em matéria de alterações
climáticas, desenvolvimento sustentável e preservação ambiental.
natural and human activities (Foley et al., 2005; Lambin et al., 2001;
van Vliet, de Groot, Rietveld, & Verburg, 2015), causing negative impacts
on biophysical and agricultural resources (Foley et al., 2011;
Ramankutty & Foley, 1999). In enlarged urban regions, the major
changes are those which occur from agriculture to urban uses
(Abrantes, Fontes, Gomes, & Rocha, 2016; Marraccini et al., 2015).
Urban and rural uses are in constant competition due to population
growth and housing demand. This competition and the rapid nature of
change leads to fragmented and scattered land use patterns (Errington,
1994; Gomes et al., 2019) generating new challenges for food security,
and soil and biodiversity preservation (Heistermann, Muller, &
Ronneberger, 2006; Satterthwaite, McGranahan, & Tacoli, 2010).
o termo desenvolvimento sustentável é utilizado de forma arbitrária, por vezes abusiva, levou a tentar perceber o conceito para o qual remete e, consequentemente, a aprofundar o tema. O facto de os cidadãos associarem o termo desenvolvimento sustentável ao conceito de ambiente, faz com que tenha cada vez maior peso na sociedade e, em consequência, seja um termo recorrente nos discursos políticos e presente em quase todos os documentos de ordenamento e planeamento do território.
beach patterns through remotely sensed data.
geographic constraints (weights), i.e. considers spatial and temporal non linearities of the driving forces underlying the urban growth processes, while fuzzy set theory captures the uncertainty associated with transition rules. The proposed method predict high shoreline drawbacks in only 14 years, mainly at North (40 meters) and West (20 meters). The model has an overall accuracy of 86% (14% of error in 60 years).