Qualidade locacional urbana: estudo da qualidade de vida ... · fundado em 1737 e é a cidade mais...
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INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA - RIO GRANDE DO SUL CAMPUS RIO GRANDE CURSO TÉCNICO EM GEOPROCESSAMENTO Qualidade locacional urbana: estudo da qualidade de vida urbana da cidade do Rio Grande – RS com auxílio de geoprocessamento Helena Bulloza Trigo Passos Christiano Piccioni Toralles Rio Grande/RS Dezembro/2015
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INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA - RIO GRANDE DO SUL
CAMPUS RIO GRANDE CURSO TÉCNICO EM GEOPROCESSAMENTO
Qualidade locacional urbana: estudo da qualidade de vida urbana da
cidade do Rio Grande – RS com auxílio de geoprocessamento
Helena Bulloza Trigo Passos
Christiano Piccioni Toralles
Rio Grande/RS
Dezembro/2015
INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA - RIO GRANDE DO SUL
CAMPUS RIO GRANDE CURSO TÉCNICO EM GEOPROCESSAMENTO
ii
Qualidade locacional urbana: estudo da qualidade de vida urbana da
cidade do Rio Grande – RS com auxílio de geoprocessamento
Helena Bulloza Trigo Passos
Rio Grande/RS
Dezembro/2015
Trabalho apresentado como pré-requisito
para a conclusão do Trabalho de Conclusão
do Curso Técnico em Geoprocessamento do
Instituto Federal de Educação, Ciência e
Tecnologia do Rio Grande do Sul - Campus
Rio Grande.
iii
HELENA BULLOZA TRIGO PASSOS
Qualidade locacional urbana: estudo da qualidade de vida urbana da cidade do Rio Grande – RS com auxílio de geoprocessamento
Monografia defendida no Curso Técnico em Geoprocessamento do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul - Campus Rio Grande e aprovada em 11 de dezembro de 2015, pela Banca Examinadora constituída pelos seguintes membros:
___________________________________________________ Prof. Me. CHRISTIANO PICCIONI TORALLES
(IFRS – Campus Rio Grande) Orientador
___________________________________________________ Prof. Dr. JEFFERSON RODRIGUES DOS SANTOS
(IFRS – Campus Rio Grande)
___________________________________________________ Prof.ª Me. FRANCIANE DE LIMA COIMBRA
(IFRS – Campus Rio Grande)
___________________________________________________ Arq. Urb. EMANUELLE GARCIA FREITAS
(SMCP - Secretaria de Município de Coordenação e Planejamento, Prefeitura Municipal do Rio Grande)
Homologação:
___________________________________________________ Prof.ª Me. FRANCIANE DE LIMA COIMBRA
Coordenadora do Curso Técnico em Geoprocessamento
iv
SUMÁRIO
LISTA DE TABELAS ............................................................................................................................... V
LISTA DE FIGURAS .............................................................................................................................. VI
LISTA DE APÊNDICES ......................................................................................................................... VII
1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................................ 10
1.1 Justificativa ............................................................................................................ 12
1.2 Área de estudo e contextualização histórica .......................................................... 13
2. OBJETIVOS .................................................................................................................................... 16
2.1 Objetivo Geral ....................................................................................................... 16
2.2 Objetivos Específicos ............................................................................................ 16
3. REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................................................. 17
3.1 Crescimento das cidades e qualidade de vida urbana ........................................... 17
3.2 Indicadores de qualidade de vida urbana .............................................................. 19
3.3 Utilização do geoprocessamento para a avaliação da qualidade de vida .............. 20
3.4 Estado da arte ....................................................................................................... 22
4. MATERIAIS E MÉTODOS .............................................................................................................. 25
4.1 Recorte espacial .................................................................................................... 25
4.2 Definição dos indicadores e levantamento de dados ............................................. 25
4.3 Espacialização dos dados coletados ..................................................................... 27
4.4 Álgebra de mapas ................................................................................................. 28
4.5 Análise dos resultados obtidos .............................................................................. 29
5. RESULTADOS ................................................................................................................................ 30
5.1 Levantamento dos dados ...................................................................................... 30
5.2 Espacialização dos dados e análises espaciais..................................................... 32
5.3 Normalização dos dados ....................................................................................... 35
5.4 Geração do mapa de resultados finais .................................................................. 36
5.5 Avaliação dos resultados obtidos .......................................................................... 38
6. LIMITAÇÕES E CONTINUIDADES ................................................................................................ 39
7. CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................................ 41
8. REFERÊNCIAS .............................................................................................................................. 42
9. APÊNDICES ................................................................................................................................... 45
v
LISTA DE TABELAS
Quadro 1: Indicadores de qualidade locacional utilizados neste estudo....................25
Quadro 2: Fontes de obtenção dos dados coletados.................................................30
Quadro 3: Normalização dos raios de abrangência do indicador áreas verdes.........35
vi
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Mapa da área de estudo ........................................................................... 14
Figura 2: Interface da plataforma PeopleGrid............................................................21
Figura 3: Resultado do questionário “Quais áreas destinar para o crescimento
urbano da cidade?”....................................................................................................22
Figura 4: Resultado final da Análise Multicriterial......................................................23
Figura 5: Exemplo de uma operação entre grids......................................................27
Figura 6: Mapa dos raios de abrangência das escolas fundamentais.......................32
Figura 7: Raster do indicador rede de abastecimento de água.................................33
Figura 8: Mapa de resultados finais...........................................................................36
vii
LISTA DE APÊNDICES
Apêndice 1: Fluxograma das etapas metodológicas deste estudo............................44
Apêndice 2: Normalização dos raios de abrangência dos indicadores......................45
Apêndice 3: Mapas dos indicadores...........................................................................47
viii
AGRADECIMENTOS
Primeiramente agradeço a Deus por ter me dado sabedoria e força para não me
desesperar diante dos problemas e das noites mal dormidas. Agradeço ao apoio
diário que recebi das pessoas que estavam na minha volta, por todo o amor,
preocupação e dedicação, pela paciência e por acreditarem no meu potencial.
Agradeço a minha família, Mãe, Pai, Deia, Bruno, Luiza, aos meus avós, aos meus
amigos, por estarem do meu lado nesse momento e por entenderem a minha
ausência diante da falta de tempo.
Agradeço, também, ao meu orientador Christiano Piccioni Toralles pelo total apoio
dado durante esse ano, sempre me salvando quando surgia um problema e sempre
disposto a me ajudar. Obrigada, principalmente, por tudo que aprendi esse ano e
por todos os ensinamentos, que, com certeza, nunca vou esquecer.
E, por fim, agradeço aos demais professores da instituição que de alguma forma me
ajudaram, contribuindo para a realização deste trabalho.
ix
RESUMO
O presente trabalho propõe avaliar a qualidade de vida urbana do município do Rio Grande a partir das técnicas de geoprocessamento e dos indicadores de qualidade locacional. Devido à crescente preocupação acerca da qualidade de vida que as cidades, hoje em dia, oferecem para a população, e à crescente utilização do geoprocessamento em diversas áreas do conhecimento, muitos autores vêm se debruçando em pesquisas que envolvam essas duas temáticas: gestão urbana e geoprocessamento. Esta avaliação da qualidade de vida urbana do município se deu através do mapeamento dos indicadores de qualidade locacional, os quais foram escolhidos pela equipe de trabalho por melhor representarem o objetivo deste estudo. Para auxiliar neste procedimento, a metodologia adotada consiste na geração de um SIG (Sistema de Informações Geográficas) para cada indicador urbano, contendo um banco de dados com todas as informações referentes a estes indicadores como, por exemplo, o endereço desses indicadores. Além da geração de um SIG, faz parte da metodologia deste trabalho a utilização da função álgebra de mapas dentro do ambiente SIG do ArcGIS, que permite gerar o mapa de resultados finais. Os resultados obtidos neste estudo poderão auxiliar no planejamento urbano do município, facilitando o trabalho dos gestores na busca por uma equidade na qualidade de vida urbana do Rio Grande, caso não haja.
Palavras-chave: Geotecnologias; Indicadores de qualidade locacional; Sistema de
Informação Geográfica
Como este trabalho deve ser referenciado:
PASSOS, H. B. T. Qualidade locacional urbana: estudo da qualidade de vida urbana da cidade do Rio Grande – RS com auxílio de geoprocessamento. 2015. 76f. Monografia: (Curso Técnico em Geoprocessamento) – Instituto Federal de Educação e Tecnologia do Rio Grande do Sul, Rio Grande, 2015.
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1. INTRODUÇÃO
Nos últimos séculos, com o surgimento de uma sociedade industrializada, a
população começou a se deslocar e viver cada vez mais nas cidades, abandonando
a vida rural e dando início a uma vida urbana. O processo de urbanização ocorreu
de maneira tão intensa que atualmente mais da metade da população mundial vive
em áreas urbanizadas e, segundo pesquisas feitas pela ONU (UNITED NATIONS,
2014), esse número só tende a crescer nos próximos anos. De acordo com Morato
et al (2008), devido a esse aumento da população urbana, as preocupações com
relação à qualidade de vida nas cidades têm se intensificado, pois, na maioria dos
casos, esse crescimento populacional ocorre sem um planejamento, gerando assim
consequências negativas à qualidade de vida urbana. Para Siqueira et al (2003), um
destes problemas é a ausência, ou a fragilidade de investimentos em infraestrutura
por parte do poder público.
É sabido que todo cidadão tem o direito de viver em uma cidade dotada de total
infraestrutura, onde não haja segregação socioespacial a qualidade de vida não seja
prejudicada pelo crescimento urbano. Objetivando evitar estes problemas foi criada
a lei denominada Estatuto da Cidade (Lei Federal 10257/2001), a qual tem como
propósito auxiliar o desenvolvimento urbano no território brasileiro, como é
destacado no parágrafo IV do Art. 2º.
Art. 2o
A política urbana tem por objetivo ordenar o pleno desenvolvimento
das funções sociais da cidade e da propriedade urbana, mediante as
seguintes diretrizes gerais:
[...] IV – planejamento do desenvolvimento das cidades, da distribuição
espacial da população e das atividades econômicas do Município e do
território sob sua área de influência, de modo a evitar e corrigir as distorções
do crescimento urbano e seus efeitos negativos sobre o meio ambiente;
(BRASIL, 2001)
Nesse caminho, tornam-se importantes estudos sobre a qualidade de vida
urbana das cidades, que levem em conta as diferenças socioeconômicas,
infraestruturais e ambientais existentes entre as diferentes localizações. Através de
avaliações, que podem ocorrer por meio da espacialização de fatores indicadores de
11
qualidade locacional, pode ser verificado como a população está sendo atendida
pelos investimentos públicos, se eles existem ou se estão sobrecarregados. Assim,
é possível auxiliar os planejadores e o poder público na tomada de decisão em prol
da equidade na qualidade de vida urbana em todo o município.
Um conceito de qualidade de vida. Neste trabalho, a avaliação da qualidade de
vida urbana do município do Rio Grande será um reflexo dos indicadores de
qualidade locacional utilizados, sendo um resultado restrito a esses indicadores.
As técnicas de geoprocessamento, mais especificamente o Sistema de
Informações Geográficas (SIG), possibilitam a realização desta avaliação sobre a
qualidade de vida urbana através de suas ferramentas de manipulação e
processamento de dados georreferenciados. Essas ferramentas são responsáveis
por manipular, adquirir, armazenar, transformar e emitir informações espaciais.
Segundo Câmara et al (2002), um SIG viabiliza a percepção visual da distribuição
espacial do problema, através da integração de um banco de dados e uma base
geográfica, resultando na criação de mapas temáticos.
Dentre as inúmeras funcionalidades de manipulação de dados
georreferenciados presentes em um ambiente SIG, a álgebra de mapas é uma das
ferramentas mais utilizadas e permite a realização de operações matemáticas com
dados em formato raster1, sendo parte integrante da metodologia deste trabalho. É
proposto aqui a aplicação desta técnica como ferramenta crucial para a geração do
mapa de resultados finais, pois uma vez que a álgebra de mapas possibilita a
extração de valores quantitativos e uma interpretação qualitativa dos elementos
presentes na área de estudo.
O presente trabalho tem como objetivo principal, portanto, analisar a qualidade
de vida urbana da cidade do Rio Grande através do mapeamento dos indicadores de
qualidade locacional. O método adotado para a realização desse estudo consiste na
espacialização dos dados obtidos sobre os diversos indicadores, escolhidos para
comporem este estudo, através dos softwares ArcGIS e AutoCAD, e na geração do
mapa de resultados finais a partir da técnica da álgebra de mapas.
1 Formato baseado numa estrutura de grade de células, onde cada célula possui um valor.
12
1.1 Justificativa
Devido à crescente preocupação com a qualidade de vida das cidades, o
presente estudo tem como proposta principal investigar a qualidade de vida urbana
para a cidade do Rio Grande a fim de descobrir as áreas que concentrem facilidades
urbanas ou que sejam carentes de infraestrutura, equipamentos, serviços etc. A
escolha do tema surgiu com o intuito de mostrar a importância de gerir cidades de
forma que essas ofereçam uma boa qualidade de vida à população, onde os
investimentos públicos cresçam e se distribuam na mesma proporção que a
expansão urbana aumente.
A utilização de um Sistema de Informações Geográficas (SIG) possibilita a
realização desse estudo através da espacialização dos dados referentes à qualidade
de vida, mais especificamente os indicadores de qualidade locacional. A geração de
um SIG para esta análise facilita a representação de algumas situações do mundo
real, proporcionando assim a visualização das principais diferenças existentes entre
as áreas onde os diferentes grupos sociais vivem.
Outra técnica adotada que viabiliza a análise proposta neste trabalho é a álgebra
de mapas, ferramenta na qual permite a geração do resultado final esperado,
através da soma de todos os rasters, de cada um dos indicadores, gerados ao longo
do trabalho, em ambiente SIG do ArcGIS.
Este estudo poderá servir como auxílio aos planejadores, tornando seu trabalho
mais eficiente, e aos demais agentes do poder público que atuem na tomada de
decisão, em prol da equidade na qualidade de vida urbana.
13
1.2 Área de estudo e contextualização histórica
O munícipio do Rio Grande se localiza no Rio Grande do Sul, no sul do Brasil, foi
fundado em 1737 e é a cidade mais antiga deste estado. Segundo os dados do
Censo 2010 fornecidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o
município possui 197.228 habitantes, sendo que, deste número, 96,04% vivem em
áreas urbanizadas.
A primeira construção feita no município foi o forte Jesus-Maria-José e é a partir
disto e do Porto Velho que a cidade do Rio Grande inicia o seu processo de
expansão urbana. Ao longo do tempo o processo de urbanização foi se
intensificando com o surgimento de atividades industriais, principalmente com a
criação da Fábrica de Tecelagem Rheingantz, no século XIX, que fez com que a
cidade se expandisse para além das imediações do Porto Velho, dando início à
construção do bairro Cidade Nova (ROCHA, 2010).
As décadas de 1950 e 1960 foram marcadas por um período de estagnação
econômica, devido à crise que atingiu o setor industrial do município do Rio Grande,
quando estava recém iniciando o seu processo de expansão. Esta crise acabou
refletindo no crescimento e desenvolvimento do município e os índices de
desemprego aumentaram. Em 1964, surge o primeiro loteamento de interesse social
no município, a Cohab I. Financiado pelo Sistema Financeiro de Habitação (SFH) e
pelo Banco Nacional de Habitação (BNH), esse loteamento era do tipo Cohab e foi a
primeira intervenção do Estado no município em relação a construção de moradias
populares. A partir da década de 1970, a economia do município foi se reerguendo,
graças à construção do Distrito Industrial, à instalação do Superporto e ao
crescimento da indústria pesqueira no município. É neste período também que
aumentam as criações de novos loteamentos do tipo Cohab, como, por exemplo, a
Cohab II e o Parque Marinha, que tinham moradias populares dotadas de total
infraestrutura. (ROCHA, 2010)
Percebe-se que, ao longo dos anos, conforme foram surgindo estes
empreendimentos, cada vez mais a população de baixa renda foi sendo afastada do
centro da cidade. (ROCHA, 2010). Esses investimentos surgiram com a necessidade
que o Estado sentiu em intervir nas cidades através de políticas de planejamento,
devido aos altos índices de crescimento populacional urbano. Isto se deu pela
14
intensificação da migração campo-cidade gerada pela busca por novas
oportunidades de trabalho e renda em uma cidade comercial e industrial. Segundo
Rocha (2010, p.24):
Esse novo contexto faz com que principalmente as metrópoles e as cidades
industriais tenham um crescimento vertiginoso de sua população,
propiciando a expansão de suas urbanidades por parte dessas para a sua
periferia, desprovida de qualquer tipo de infraestrutura ou equipamentos
urbanos, tal qual acontece em Rio Grande onde os bairros a oeste a partir
desse período surgem distantes do centro urbano e de onde se localizam as
indústrias a época.
A partir da década de 1980, a economia brasileira passou por uma fase de
diminuição no seu crescimento, o que acabou refletindo diretamente nas políticas
habitacionais adotadas pelo Estado brasileiro, fazendo com que fosse extinto, no
ano de 1986, o Banco Nacional de Habitação, o que gerou o surgimento de
moradias irregulares no município. Esse período de estagnação econômica refletiu
na economia local do município, principalmente na indústria pesqueira, que acabou
tendo a maior parte do seu parque industrial desativado. Isso fez com o nível de
desemprego no município tivesse um acelerado aumento. (ROCHA, 2010)
O congelamento dos projetos que beneficiassem a população de baixa
renda aliado ao aumento do número de desempregados, fez com que boa
parte desse contingente que vivia de aluguel não tivessem condições de
manter esses em dia. Não havendo condições de pagar aluguel e na falta
de uma política que possibilitasse a abranger essa população,
inevitavelmente muitos buscaram ocupar os vazios urbanos existentes no
município, principalmente aqueles mais próximos ao centro da cidade e de
toda sua infraestrutura já consolidada. (ROCHA, 2010, p. 28)
Outro fator importante para a história do Rio Grande foi a implementação do
Polo Naval no ano de 2008, que ocasionou na região grandes mudanças em seu
dinamismo e economia, estimulando assim os investimentos feitos no sul do estado.
A busca por oportunidades de emprego e a falta de mão de obra qualificada no
município, fez com que pessoas de outros estados brasileiros migrassem para Rio
Grande, sendo bastante perceptível o aumento dessa população em consequência
desse ocorrido.
15
A cidade de Rio Grande começa a apresentar gargalos na sua
infraestrutura, uma vez que, em função do aumento populacional
ocasionado pela migração causada pelas oportunidades de emprego no
polo naval, o município começa a exibir déficits em alguns serviços. (FEIJÓ
E MADONO, 2013, p.3)
De acordo com Feijó e Madono (2013, p.3), pode-se notar uma fragilidade no
sistema de saúde pública, um tráfego urbano intenso, um mercado imobiliário
supervalorizado etc. Essas questões, que de certa forma, surgiram com a
implantação do Polo Naval, colocam em risco a qualidade de vida urbana do
município do Rio Grande.
O presente estudo pretende, portanto, mapear a qualidade de vida urbana do
município do Rio Grande, abrangendo somente a área urbana da cidade (fig. 1). O
mapa abaixo mostra a área que será estudada neste trabalho:
Figura 1: Mapa da área de estudo. Fonte: da autora, 2015.
16
2. OBJETIVOS
2.1 Objetivo Geral
Avaliar a qualidade de vida urbana da cidade do Rio Grande através da
aplicação das técnicas de geoprocessamento.
2.2 Objetivos Específicos
Relacionados com o objetivo geral, os objetivos específicos são os seguintes:
Definir os indicadores de qualidade locacional urbana que serão utilizados
para realizar a análise da qualidade de vida do espaço urbano em questão.
Realizar o levantamento de dados e a espacialização e sistematização
dessas informações em ambiente CAD e SIG.
Gerar, através da ferramenta álgebra de mapas e avaliar, o mapa de
resultados finais.
17
3. REFERENCIAL TEÓRICO
3.1 Crescimento das cidades e qualidade de vida urbana
Nas últimas décadas, as cidades passaram por um processo de expansão,
tanto espacial como populacional, muito intenso (SIQUEIRA et al, 2003). Em
contrapartida, alguns problemas de caráter urbano começaram a surgir e se tornar
cada vez mais constantes, causando assim a deterioração da qualidade de vida das
cidades e do meio ambiente. Este quadro de intensificação da expansão urbana, e
do aparecimento dos problemas gerados por isto, fez com que a preocupação com a
qualidade de vida ganhasse grande destaque e se tornasse objeto de estudo,
principalmente de pesquisas relacionadas com gestão pública e planejamento
urbano. Ao longo desse capítulo estão conceituados alguns termos que são
importantes para a compreensão da importância de realizar este estudo.
Segundo Almeida (2012), o conceito de qualidade de vida surgiu na década de
1960, a qual era marcada pela existência de uma corrente de caráter econômico que
analisava o crescimento da sociedade por meio de um indicador de riqueza
produzida e distribuída. Este termo acabou ampliando o seu significado, sendo
notória também a ampliação de sua importância em diversas áreas do
conhecimento, atuando como objeto de estudo em diferentes pesquisas de âmbito
científico. Por ser um conceito multidisciplinar, tornou-se difícil conceituar qualidade
de vida, pois de acordo com Almeida (2012) o termo passou a englobar diversos
parâmetros sobre diferentes áreas do conhecimento, abrangendo áreas da saúde,
educação e até mesmo do urbanismo.
De acordo com Martins (2002), para a Organização das Nações Unidas (ONU)
a expressão qualidade de vida está relacionada ao acesso que uma determinada
população tem aos serviços de saúde, de segurança, ao acesso à informação e
conhecimento, à alimentação, a uma boa condição de moradia, ao lazer e à
participação nas atividades econômicas, culturais e políticas.
Todo indivíduo tem necessidade de viver bem, fisicamente e espiritualmente,
de ter acesso à alimentação, aos serviços de saúde, educação, segurança, ao lazer,
ao conhecimento, à água potável, à habitação, entre outras necessidades.
Qualidade de vida, portanto, está sempre ligada a questões que são voltadas para
18
atender as necessidades dos seres humanos, sejam elas de caráter material e
imaterial.
Como já exposto, no conjunto dos estudos dedicados à temática da qualidade
de vida é notória, nos últimos anos, uma focalização crescente da pesquisa em torno
da realidade urbana (SANTOS E MARTINS, 2002). Em seu estudo, Siqueira et al
(2003) afirma que a expressão qualidade de vida está diretamente ligada a questões
de políticas urbanas, que oferecem contribuições para o planejamento e
desenvolvimento sustentável das cidades.
Por ser um tema atual e um problema que afeta a sociedade moderna, o
interesse por estudar a problemática da qualidade de vida urbana tem feito com que
vários autores se interessem por assuntos como este. Trabalhos já realizados sobre
a temática como, por exemplo, “A qualidade de vida urbana: o caso da cidade do
Porto” de Santos e Martins (2002), exemplificam a importância do assunto e são
referência para pesquisas nesta área.
Nesse caminho, o presente trabalho pretende avaliar a qualidade de vida
urbana a partir de diversos fatores indicadores que retratam a realidade da cidade
utilizando técnicas de geoprocessamento. Para isso, é de grande valia conceituar a
expressão “qualidade de vida urbana”, deixando clara a sua relevância para estudos
que tenham relação com questões de políticas urbanas, planejamento e
desenvolvimento sustentável. Em seu artigo, Nahas et al (2006, p. 2) afirma que:
O conceito de “qualidade de vida urbana” vem se construindo,
historicamente, a partir dos conceitos de bem-estar social, qualidade de
vida, qualidade ambiental, pobreza, desigualdades sociais, exclusão social,
vulnerabilidade social, desenvolvimento sustentável e sustentabilidade, e,
desta maneira, sua história encontra-se estreitamente vinculada à história
dos indicadores formulados com base nestes enfoques.
Motivados pelo processo de expansão das cidades em todo o mundo, os
debates em torno do conceito de qualidade de vida urbana tomaram forma e se
tornaram tema central de discussões voltadas para o desenvolvimento de cidades.
Os estudos sobre a qualidade de vida urbana tendem ao incremento, pois o
processo de urbanização está em marcha e é preciso pensar a cidade como
um espaço de vivência onde a vida tenha qualidade (ANDRARDE, [201?], p.
4)
19
O crescente debate em relação à qualidade de vida das cidades fez com que
surgisse a necessidade de mensurá-la, fazendo com que se tornasse objeto de
estudo da ciência, mesmo que se tratando de uma ciência social e de difícil
mensuração. Uma das formas de se avaliar – medir - a qualidade de vida urbana é
através dos indicadores de qualidade locacional, que serão melhor discutidos no
próximo subcapítulo.
3.2 Indicadores de qualidade de vida urbana
Com base em estudos já realizados anteriormente a respeito da qualidade de
vida urbana, esta pesquisa irá utilizar os indicadores de qualidade locacional como
metodologia para avaliar a qualidade de vida urbana do município do Rio Grande.
De acordo com Morato et al (2008), para estudos como este, os indicadores mais
utilizados são os relacionados à infraestrutura urbana, à qualidade ambiental e às
características demográficas e socioeconômicas.
Os indicadores são dados que permitem quantificar, qualificar ou mensurar
algum elemento desejado, facilitando a compreensão dos dados, melhorando a
qualidade de pesquisas (REZENDE, 2005). Em virtude dessas qualidades, eles se
tornaram uma ferramenta essencial para o planejamento urbano, pois os indicadores
auxiliam na análise quali-quantitativa dos fenômenos urbanos, facilitando o trabalho
dos gestores em avaliar a qualidade de vida das cidades de acordo com a oferta-
demanda dos serviços públicos urbanos.
No Brasil foi desenvolvido o Índice de Qualidade de Vida Urbana dos
municípios brasileiros, IQVU-BR, com o intuito de construir um índice que avaliasse,
através de indicadores, a oferta dos serviços públicos e urbanos nas cidades
brasileiras. Conforme Nahas et al (2006) este índice surgiu da necessidade do
Ministério das Cidades em criar um índice que servisse como instrumento que
avaliasse a qualidade de vida das cidades, auxiliando no planejamento urbano.
Em seu estudo sobre a análise da qualidade vida na cidade de São José dos
Campos, Siqueira et al (2003) empregou os seguintes indicadores para realizar sua
avaliação: infraestrutura (água e esgoto, energia elétrica, pavimentação);
arborização; saúde; mortalidade infantil; criminalidade.
20
O estudo apresentado na presente pesquisa une as técnicas de
geoprocessamento e as técnicas de planejamento para realizar o mapeamento os
indicadores de qualidade de vida urbana, a fim de viabilizar a realização da
avaliação da qualidade de vida da cidade do Rio Grande.
3.3 Utilização do geoprocessamento para a avaliação da qualidade de vida
O geoprocessamento é uma técnica que vem sendo cada vez mais aplicada
em pesquisas de âmbito científico, auxiliando principalmente as que envolvem a
análise de fenômenos que ocorrem no espaço geográfico ao nosso redor. Devido a
isso, a sua significância vem se ampliando nas diversas áreas do conhecimento
existentes, fazendo com que suas ferramentas de manipulação e tratamento de
dados georrefenciados facilitem na tomada de decisão para a resolução de diversos
problemas.
É notável a crescente utilização das técnicas de geoprocessamento como
ferramenta fundamental para a gestão e planejamento urbano. O geoprocessamento
trouxe para a gestão municipal uma forma mais precisa e eficaz de planejar,
possibilitando identificar onde está o problema, qual a sua causa e como solucioná-
lo, garantido assim a qualidade de vida da população.
Praticamente todas as áreas de atuação municipal podem encontrar no
geoprocessamento um importante aliado nas etapas de levantamento de
dados, diagnóstico do problema, tomada de decisão, planejamento, projeto,
execução de ações e medição dos resultados. (CORDOVEZ, 2002, p. 2)
Partindo desses pressupostos, é necessário conceituar o termo
geoprocessamento para entender melhor a importância da utilização de suas
ferramentas para o planejamento urbano e para a realização deste estudo sobre a
qualidade de vida urbana.
Geoprocessamento, estritamente falando, é o processamento de informações
geográficas. De acordo com Hax (2003), o conceito de Geoprocessamento engloba
todo o universo de procedimentos e ferramentas utilizados para processar
informações geográficas, começando pelo Sensoriamento Remoto e indo até a
produção gráfica de mapas temáticos. Suas ferramentas permitem trabalhar com
dados geográficos, e é a partir disso que Câmara e Davis (2004, p. 1) afirmam:
21
Nesse contexto, o termo Geoprocessamento denota a disciplina do
conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o
tratamento da informação geográfica e que vem influenciando de maneira
crescente as áreas de Cartografia, Análise de Recursos Naturais,
Transportes, Comunicações, Energia e Planejamento Urbano e Regional.
Uma das ferramentas de geoprocessamento mais utilizadas, e que será
aplicada nesta pesquisa, são os Sistemas de Informações Geográficas. Por ser uma
ferramenta de uso interdisciplinar, existem muitos conceitos, elaborados por diversos
autores, que tentam explicar o que é um SIG e para que ele serve. A fim de elaborar
um conceito que unisse um pouco de cada definição acerca das características de
um SIG, Câmara e Queiroz (2004, p. 2) criaram um conceito que engloba as
principais qualidades desta ferramenta:
Inserir e integrar, numa única base de dados, informações espaciais
provenientes de dados cartográficos, dados censitários e cadastro urbano e
rural, imagens de satélite, redes e modelos numéricos de terreno;
Oferecer mecanismos para combinar as várias informações, através
de algoritmos de manipulação e análise, bem como para consultar,
recuperar, visualizar e plotar o conteúdo da base de dados
georreferenciados.
Acerca dos SIG’s, é de grande valia saber que eles são importantes
ferramentas que auxiliam na análise espacial de fenômenos e que apresentam
inúmeras vantagens em utilizá-los. A produção de mapas temáticos é a principal
delas. Outra vantagem é a capacidade que eles têm em armazenar, para cada
objeto geográfico, seus atributos e suas representações gráficas. E por fim, outro
ponto positivo está nos elementos que o compõem, desde sua interface gráfica de
fácil entendimento até suas inúmeras funções de consulta, que permitem extrair
informações de um banco de dados georreferenciado.
22
3.4 Estado da arte
Como visto, estudos sobre a qualidade de vida têm utilizado indicadores como
dados quali-quantificadores do espaço urbano; e SIG’s são ferramentas de
geoprocessamento que visam integrar dados espaciais e tabulares, auxiliando assim
o trabalho do pesquisador, do planejador e do gestor de uma cidade. De modo a
contribuir com o delineamento metodológico apresentado no próximo capítulo, a
seguir são apresentados alguns trabalhos que aplicam geotecnologias para atuar
com dados qualificadores do ambiente urbano.
Um exemplo é o PeopleGrid2, que nada mais é que uma plataforma
computacional interativa aberta na internet, que opera como ferramenta na área do
planejamento urbano, e que integra, basicamente, as funcionalidades de um SIG e a
Técnica Participatória, a qual possibilita a participação popular no processo de
avaliação dos elementos urbanísticos. Tecnicamente o PeopleGrid é um SIG
simplificado que disponibiliza ao internauta um questionário virtual apoiado por um
mapa dividido em uma grade de células (POLIDORI et al, 2015). A figuras 2 e 3
ilustram um questionário realizado para as cidades de Jaguarão e Rio Branco.
Figura 2: Interface da plataforma PeopleGrid. Fonte: POLIDORI e PERES (2015).
2Disponível no endereço: <www.peoplegrid.com.br>.
23
Figura 3: Resultado do questionário “Quais áreas destinar para o crescimento urbano da cidade?”.
Fonte: POLIDORI e PERES (2015).
Em seu estudo “Indicadores de qualidade locacional urbana: o caso dos
prédios ociosos em Pelotas, RS”, Toralles et al (2007) utiliza uma metodologia
semelhante a aplicada neste presente caso sobre a qualidade de vida urbana do
município do Rio Grande. A fim de revelar quais prédios ociosos ocupam localização
privilegiada na estrutura urbana, foi aplicada a técnica da análise multicritérios
juntamente com o apoio das geotecnologias. A diferença é que neste estudo são
levados em consideração os pesos atribuídos, para cada um dos indicadores, por
um grupo de entrevistados, através da técnica participatória. A figura 3 mostra o
resultado obtido a partir deste estudo, onde pode ser constatado, como foi dito, que
a maioria dos prédios ociosos se concentram nas áreas com os maiores privilégios
da área urbana de Pelotas.
24
Figura 4: Resultado final da Análise Multicriterial. Fonte: TORALLES et al (2007).
Nem todos os procedimentos metodológicos usados nos PeopleGrid ou no
trabalho de Toralles et al (2007) estão aplicados no presente estudo, como o caso
da análise multicriterial e da técnica participatória. Todavia, são sugestões para a
realização de trabalhos futuros, de forma a complementar o resultado presente no
capítulo 5.4 obtido na análise da qualidade de vida para a cidade do Rio Grande.
25
4. MATERIAIS E MÉTODOS
A aplicação das técnicas de geoprocessamento, juntamente com as
funcionalidades presentes em um ambiente SIG são de fundamental importância
para a execução deste estudo. Mediante a isso, este capítulo preocupa-se em
esclarecer o método adotado para a realização da avaliação da qualidade de vida
urbana do município do Rio Grande. Como delineamento metodológico para este
estudo, são cumpridas algumas etapas para se chegar ao resultado esperado, as
quais serão explicadas nos próximos subcapítulos.
4.1 Recorte espacial
A primeira etapa desta presente pesquisa refere-se a delimitação da área que
será estudada. Por se tratar de uma avaliação sobre a qualidade de vida urbana no
município, a área escolhida limita-se somente ao perímetro urbano, conforme
mostrado no item 1.2.
4.2 Definição dos indicadores e levantamento de dados
A próxima etapa realizada consiste na definição dos indicadores de qualidade
locacional utilizados. Estes foram baseados em metodologias empregadas em
estudos já realizados semelhantes a este. Devido a seus resultados satisfatórios
para o caso da avaliação da qualidade de vida urbana, os indicadores desta
avaliação foram escolhidos a partir do trabalho de Toralles et al. (2007), que os
empregou em seu estudo sobre os prédios ociosos da cidade de Pelotas – RS.
Também foram acrescidos de outros indicadores sugeridos pela equipe de trabalho,
que são os indicadores de Cultura e Lazer, Esportes, Finanças e Comércio. O
quadro 1 contém os indicadores definidos para ser utilizados neste trabalho, de
acordo com suas categorias e subcategorias.
26
Quadro 1: Indicadores de qualidade locacional utilizados neste estudo. Fonte: da autora, 2015.
Após a definição dos indicadores a compor o estudo, foi realizada a etapa de
levantamento dos dados necessários para a execução da avaliação em questão.
Para isso, foi preciso realizar contato com algumas secretarias municipais e
empresas do município do Rio Grande, a fim de que fossem coletadas todas as
informações referentes e necessárias aos indicadores de qualidade urbana.
Categoria Subcategoria Indicadores
Proximidade, contexto e circulação
Demografia e renda - Média de renda per capita
- Densidade demográfica
Relações de proximidade e
contexto
- Zona de preservação cultural
- Zona de conservação natural
- Zona de irregularidade fundiária
Vinculação com o sistema de
circulação urbana
- Acessibilidade global
- Centralidade global
Infraestrutura e
saneamento básico
Infraestrutura
- Sistema de água potável
- Sistema de esgoto sanitário
- Tratamento de esgoto sanitário
- Drenagem pluvial
- Sistema de energia elétrica
Serviços urbanos - Coleta de lixo comum
- Coleta seletiva
Serviços e equipamentos
Dotação de serviços urbanos - Transporte coletivo
Dotação de equipamentos e serviços
- Educação
- Saúde
- Segurança
- Áreas verdes
- Cultura e Lazer
- Esportes
- Finanças
- Comércio
27
4.3 Espacialização dos dados coletados
Após a realização do levantamento dos dados necessários sobre cada um dos
indicadores, esses passaram por um processo de correção e digitalização, a fim de
prepará-los para a geração do SIG. Isso se deu a partir da utilização dos softwares
ArcGIS e AutoCAD, onde foi possível manipular os dados espaciais coletados e o
banco de dados criado, tanto através do software Excel como do software ArcGIS,
com as informações necessárias sobre cada indicador. É importante realizar a
conversão desses dados espaciais em arquivos shapes3, fazendo com que facilite a
sua manipulação dentro do ambiente SIG, para assim iniciar a etapa de geração do
conjunto de mapas temáticos que compõem este estudo.
Na etapa de análises espaciais, foi realizada também a geração de buffers
dentro do ambiente SIG, com o intuito de atribuir distâncias (raios de abrangência)
pré-estabelecidas ao redor de determinado indicador, identificando assim quem está
perto desse indicador e quem está longe. Resumindo, buffers nada mais são que
zonas (polígonos) criadas ao redor de feições (pontos, linhas ou polígonos), a fim de
representar o alcance de determinada função. As dimensões da abrangência dos
buffers foram determinadas a partir de indicações bibliográficas (por exemplo:
GUIMARÃES, 2004; GOUVÊIA, 2008; TORALLES; POLIDORI; FARIA, 2011) ou de
proposições heurísticas, estas intuitivas quando houver adversidade de ausência de
indicações e assim possibilitar testar o procedimento.
Nesta etapa também foi necessário converter os dados vetoriais gerados em
grids bidimensionais (rasterização), transcrevendo os dados para uma base espacial
com células quadradas, de tamanho 100m x 100m, onde para cada célula foi
atribuído um valor, resultante da normalização, processo ao qual é melhor detalhado
no item 4.4, variando de acordo com o grau de importância daquele indicador. Isso
possibilitou a realização de operações matemáticas entre os mapas, resultando
assim no mapa de resultados finais.
Trabalhar com esses dados em ambiente SIG possibilita uma melhor
visualização espacial de como esses indicadores estão distribuídos pelo município,
como também a realização de análises espaciais referentes aos dados utilizados.
3 Arquivos que armazenam dados geográficos no formato vetorial (ponto, linha ou polígono).
28
Outra vantagem de espacializar esses elementos, é que um SIG permite a extração
de informações necessárias para gerar o mapa de resultados finais.
4.4 Álgebra de mapas
Nesta etapa foi realizada a geração do mapa de resultados finais que se deu
através da álgebra de mapas, que nada mais é que uma técnica que utiliza
operações matemáticas para realizar a análise espacial de dados raster. Antes de
aplicar esta técnica, foi necessário converter os dados vetoriais em grids
(rasterização), como citado no item 4.3, para que fosse possível realizar as
operações matemáticas com esses mapas.
No caso do presente estudo, a álgebra de mapas foi aplicada com o intuito de
somar os valores de cada célula de mesma localização nos diferentes grids, a fim de
gerar como produto final o mapa de resultados finais com os lugares de maior valor
no somatório (maior qualidade locacional urbana) e os lugares de menor valor no
somatório (menor qualidade locacional urbana). A figura 3 ilustra como essa
operação de soma entre os grids será realizada.
Figura 5: Exemplo de uma operação entre grids. Fonte: própria desta pesquisa, 2015.
É importante ressaltar que os valores dos grids de cada indicador foram
normalizados antes de realizar a álgebra de mapas, de modo a não gerar
inconsistências no resultado da álgebra de mapas. Para este trabalho, quando
necessário, é adotada a normalização pelo valor máximo e os grids terão valores
com intervalo entre 0 e 1. Foi adotada a lógica binária para situações nas quais o
indicador existe (valor 1) ou inexiste (valor 0) na área de estudo. Para situações com
diferentes classificações, como quando, por exemplo, são usadas as técnicas de
krigagem ou geração de buffers para indicar proximidades, o valor 0 é adotado para
29
células fora dos raios ou área de abrangência adotada, e valores acima de zero com
o máximo de 1 para células dentro dos raios ou áreas, conforme o caso.
4.5 Análise dos resultados obtidos
Por fim, esta etapa foi dedicada à análise dos resultados obtidos, os quais
foram adquiridos através da disponibilização de algumas secretarias municipais e
empresas do município do Rio Grande, ao longo deste estudo, para que assim
possa se chegar às conclusões finais desejadas.
30
5. RESULTADOS
Após a realização de todas as etapas integrantes deste estudo (que se
encontra em forma de fluxograma nos apêndices), foi possível chegar ao mapa de
resultados finais. Ao longo deste capítulo serão discutidos os resultados obtidos
durante todo o processo, bem como as técnicas adotadas e as dificuldades
encontradas.
5.1 Levantamento dos dados
Para a obtenção de todas as informações fez-se necessário coletá-las a partir
de visitas realizadas às Secretarias Municipais do Rio Grande, como também aos
órgãos estaduais CEEE e CORSAN. Os dados que não foram possíveis de adquirir
por meio desses, tiverem que ser obtidos através do software Google Earth, onde
foram coletadas as coordenadas necessárias e inseridas em uma tabela do Excel, a
fim de serem implementadas no ambiente SIG do ArcGIS. O quadro 2 abaixo mostra
onde cada um dos indicadores foram obtidos.
31
Quadro 2: Fontes de obtenção dos dados coletados. Fonte: da autora, 2015.
Indicador Local de aquisição
Média de renda Censo 2010 (IBGE)
Densidade Demográfica Censo 2010 (IBGE)
Zona de preservação cultural Trabalho de conclusão de curso: Geração de um
Sistema de Informações Geográficas dos Prédios
Inventariados no Município do Rio Grande/RS (Rosa,
2014)
Zona de conservação natural Programa GeoSaúde
Zona de irregularidade fundiária Secretaria Municipal de Habitação e Regularização
Fundiária
Acessibilidade global Dados cedidos por Beatriz Prisco
Centralidade global Dados cedidos por Beatriz Prisco
Sistema de água potável CORSAN
Sistema de esgoto sanitário CORSAN
Drenagem pluvial Secretaria Municipal de Infraestrutura
Sistema de energia elétrica CEEE
Coleta de lixo comum Secretaria Municipal de Controle e Serviços Urbanos
Coleta seletiva Secretaria Municipal de Controle e Serviços Urbanos
Educação Programa GeoSaúde
Saúde Programa GeoSaúde
Segurança Programa GeoSaúde
Áreas verdes Dados cedidos por Karine Cabral
Cultura e Lazer Fonte própria da autora
Esportes Fonte própria da autora
Finanças Fonte própria da autora
Comércio Fonte própria da autora
Devido a algumas dificuldades encontradas durante o processo de aquisição
das informações necessárias, alguns dos indicadores escolhidos inicialmente para
compor esta análise, tiveram que ser desconsiderados, que são: Índice de
aproveitamento (IA), Taxa de ocupação (TO), Valor do m², Altitude, Declividade,
Risco de Alagamento, Hierarquia Viária, Sistema de Iluminação Pública, Sistema de
Comunicação, Pavimentação, Transporte Particular (Táxis) e Feiras Livres. Um dos
problemas encontrados foi a falta de informação ou de conhecimento que as
Secretarias Municipais tinham sobre dado indicador. Mas o principal problema
enfrentado foi a inexistência desses dados já mapeados ou em arquivos vetoriais,
mostrando a carência do geoprocessamento dentro das Secretarias de Município do
32
Rio Grande. Por ser um processo trabalhoso e que demandaria tempo, foi decidido
não utilizá-los na análise, entendendo o estudo como um processo experimental do
método. É importante ressaltar que esses dados, que foram excluídos do estudo,
podem ser utilizados em trabalhos futuros que sejam semelhantes a este, servindo
como base metodológica.
Os indicadores que compõem esta avaliação da qualidade de vida se
encontram no quadro 1 do item 4.2.
5.2 Espacialização dos dados e análises espaciais
A fim de preparar os dados coletados para a análise final e a geração do SIG
e dos mapas temáticos, colocando-o todos em uma mesma base espacial com o
intuito de facilitar a sua manipulação, estes foram organizados, espacializados e
corrigidos dentro do ambiente SIG e CAD. Os dados adquiridos já georrefenciados
passaram por um processo de correção, ou seja, de adaptação, tanto no seu banco
de dados como no próprio arquivo vetorial, para assim serem utilizados no estudo.
Porém, a maioria dos dados foram coletados de maneira bruta, o que fez com que
esses tivessem que ser inicialmente espacializados. Cabe salientar que os arquivos
que foram corrigidos ou criados dentro do ambiente CAD foram convertidos para
arquivos do tipo shapes, tornando todos os dados compatíveis e de fácil
manipulação dentro do SIG. É importante citar que os dados gerados foram todos
padronizados com os mesmos parâmetros cartográficos: Sistema de Coordenadas
UTM, Zona 22S e Datum WGS84.
Após o mapeamento e sistematização em CAD e SIG, foi possível realizar as
análises espaciais. Foram gerados buffers para os seguintes indicadores mapeados:
Zonas de preservação ambiental, Zona de irregularidade fundiária, Finanças, Postos
de bombeiros, Segurança, Cultura e Lazer, Educação, Drenagem Pluvial, Esportes,
Estações de tratamento de água, Estações de tratamento de esgoto, Áreas verdes,
Pontos de integração do transporte público, Saúde, Zonas de preservação cultural,
Reservatórios de água, Subestações, Comércio. A figura 6 exemplifica o resultado
adquirido por meio dessa técnica, onde foram criados buffers ao redor dos pontos
das Escolas de Ensino Fundamental. Esta análise permitiu identificar as áreas que
estão dentro dos raios de abrangência e as que estão fora, através das distâncias
33
atribuídas para cada um dos raios. Ou seja, para o caso das Escolas Fundamentais
foram atribuídas as distâncias de 300 metros, 600 metros e 1200 metros, de acordo
com a metodologia empregada por Gouvêia (2008). As áreas que estiverem dentro
do raio de 300 metros são altamente privilegiadas em relação a sua distância a este
indicador, com ótima proximidade, as que estão dentro do raio de 600m são
mediamente privilegiadas e as que estão dentro do raio de 1200m são baixamente,
e as que estão fora não são privilegiadas em relação às outras. Para este estudo, os
buffers facilitaram a identificação das áreas que estão sendo bem atendidas por
dado indicador e as áreas carentes de tal serviço público.
Figura 6: Mapa dos raios de abrangência das escolas fundamentais. Fonte: da autora, 2015.
É nesta etapa também em que todos os dados mapeados são convertidos em
grids bidimensionais (rasters), ou seja, são rasterizados. A partir dos shapes
produzidos e dos buffers gerados, são criadas células quadradas de dimensão 100m
x 100m, dentro do ambiente SIG do ArcGIS, individualmente para cada um dos
indicadores. Para essas células foram atribuídos valores que variaram de acordo
34
com o grau de importância do indicador e o tamanho dos buffers gerados, ou seja,
cada célula passou a ser representada quantitativamente a fim de gerar uma análise
qualitativa da área de estudo em questão. É importante ressaltar que, antes de
serem gerados todos os rasters, os dados passaram pelo processo de normalização,
tendo como máximo o valor de 1. A maneira como procedeu a normalização e os
resultados obtidos a partir desse processo serão melhores discutidos no item 5.3.
A figura 7 mostra um dos resultados obtidos através da rasterização, onde o
shape de rede de abastecimento de água foi convertido em um arquivo raster,
composto por grids bidimensionais, em que cada célula apresenta um valor,
atribuído a partir da normalização desses dados de abastecimento de água.
Esclarecendo brevemente, ao normalizar esses dados, cada célula passou a ter
valor 1, com o intuito de indicar que as áreas (grids) que possuem esse valor
apresentam a existência desse indicador.
Figura 7: Raster do indicador rede de abastecimento de água. Fonte: da autora, 2015.
35
Esse processo de rasterização, onde cada célula passa a ter uma importância
quantitativa, é crucial para a aplicação da técnica da álgebra de mapas, onde ao
final todos os rasters gerados serão somados a partir do valor de cada célula.
5.3 Normalização dos dados
Nesta etapa os valores dos grids de cada indicador passaram pelo processo
de normalização, com o intuito de não gerar inconsistências no resultado da álgebra
de mapas. Em alguns dos casos foi adotada a normalização pelo valor máximo e os
grids passaram a ter valores entre 0 e 1, como é o caso do indicador média de renda
per capita; ou foi determinada a mesma variação entre 0 e 1 para situações binárias,
como o caso da rede de abastecimento de água, onde foi atribuído o valor 1 para os
locais com a presença desse indicador e 0 para a inexistência desse indicador.
Para as situações em que foi utilizada a técnica de geração de buffers, a
normalização ocorreu de outra forma. O valor 0 foi atribuído às células que se
encontram fora dos raios de abrangência adotados, e para as áreas que se
encontram dentro dos buffers foram atribuídos os valores acima de zero com o
máximo de 1, para as áreas de maior proximidade.
Adotar 1 como valor máximo para todos os indicadores faz com todos eles
apresentassem a mesma importância, ou o mesmo peso relativo. Caso fosse
realizada uma análise multicriterial, poderiam ser adotados pesos diferentes para
cada indicador, considerando as suas diferentes características e diferentes
importâncias para a população.
O quadro 3 mostra os resultados obtidos a partir da normalização realizada
para o indicador áreas verdes, onde cada um dos valores dos raios de abrangência
foram divididos pelo maior valor (1200m) e logo após invertidos, a fim de atribuir o
maior valor, resultante da divisão, ao raio de menor valor. Ao inverter o resultado
dessa divisão estamos atribuindo um valor maior a um raio de abrangência menor,
ou seja, o buffer de menor distância passa a ter um grau de importância maior que
os demais raios. Para os demais indicadores, que se encontram em apêndice, a
normalização procedeu da mesma maneira, variando somente em relação aos
valores dos raios de abrangência e aos valores resultantes dessa normalização.
36
Quadro 3: Normalização dos raios de abrangência do indicador áreas verdes. Fonte: da autora, 2015.
5.4 Geração do mapa de resultados finais
A etapa de geração do mapa de resultados finais ocorreu dentro do ambiente
SIG do software ArcGIS, onde foi possível aplicar a técnica da álgebra de mapas.
Com o intuito de descobrir as áreas que apresentam uma maior qualidade de vida
urbana e as que apresentam uma menor qualidade, com base nos indicadores de
qualidade locacional utilizados, fez-se necessário gerar uma análise qualitativa a
partir de dados quantitativos. A álgebra de mapas permitiu que essa análise fosse
realizada através da soma de todos os dados gerados, a partir da inserção dos
dados de entrada, no caso todos os rasters de cada um dos indicadores, gerando
um único dado de saída, o mapa de resultados finais. Como foi explicado no item 4.4
do capítulo de Materiais e Métodos, os valores de cada célula de mesma localização
nos diferentes rasters foram somados simultaneamente. Para a execução dessa
técnica utilizou-se a ferramenta Weighted Sum, onde os indicadores foram somados
em grupos, de acordo com a semelhança entre os temas; após, foi realizada a soma
dos resultados dos grupos, resultando na soma total. É importante ressaltar que,
antes de realizar a álgebra mapas, foi necessário reclassificar cada um dos rasters
gerados, através da ferramenta Reclassify presente no ArcToolBox do ArcGIS,
mudando o valor do No Data (nas células sem dados) para 0.
Raio de abrangência Dado normalizado
300 m 1
600 m 0,5
1200 m 0,25
37
Figura 8: Mapa de resultados finais. Fonte: da autora, 2015.
38
5.5 Avaliação dos resultados obtidos
Ao avaliarmos o mapa de resultados finais gerado a partir dos indicadores
utilizados nesta pesquisa, podemos concluir que a maior qualidade de vida urbana
se concentra nas regiões representadas pelas cores mais quentes, onde os valores
são mais altos, diminuindo os valores até cores mais frias, estando com qualidade
inferior aquelas regiões sem coloração, com os valores mais baixos. Regiões como o
Centro, parte da Cidade Nova e o centro do Cassino possuem uma alta qualidade de
vida em relação às outras áreas da cidade. Enquanto que o restante apresenta uma
qualidade de vida urbana mediana, baixa ou muito baixa.
É importante ressaltar que o resultado obtido nesse trabalho se restringe às
condições dos dados obtidos, ou seja, é reflexo somente dos indicadores que foram
empregados. O conceito de qualidade de vida urbana é muito amplo e não se
delimita apenas aos indicadores utilizados em questão, e o resultado obtido a partir
dessa avaliação da qualidade de vida urbana baseia-se somente nesses
indicadores.
39
6. LIMITAÇÕES E CONTINUIDADES
Devido a alguns problemas encontrados durante o processo de realização do
estudo, a utilização de alguns dados e a aplicação de certas técnicas tiverem que
ser desconsiderados da metodologia do trabalho, o que limitou o resultado proposto
incialmente. Foi o caso da exclusão do uso das técnicas da análise multicritério e da
técnica participatória como método deste estudo. A execução dessas técnicas
também demandaria maior esforço e tempo de aplicação e sistematização, tendo em
vista o cronograma proposto, fazendo com que a equipe de trabalho decidisse não
utilizá-las.
Quanto à base de dados, em virtude da falta de certas informações, devido ao
desconhecimento de algumas Secretarias Municipais visitadas, ou da falta de tempo
para mapear todos os dados coletados, alguns indicadores que faziam parte da
análise proposta tiverem que ser excluídos, servindo apenas de base para a
realização de estudos futuros.
Ao mesmo tempo em que são entendidas como limitações do trabalho, se
tornam oportunidades para continuidades de pesquisa. Servindo como sugestões
para continuidades e trabalhos futuros, entende-se que a execução da análise
multicritério e da técnica participatória tornaria o resultado final deste estudo muito
mais preciso, pois seria levada em consideração a opinião de um certo grupo de
entrevistados (representativos da comunidade) sobre a importância relativa de cada
um dos indicadores. Seria interessante verificar a viabilidade do uso de ferramentas
similares ao PeopleGrid como espaço para realização da etapa participativa.
Uma outra sugestão de continuidade para este trabalho é a realização de uma
correlação do resultado da álgebra de mapas simples, ou da análise multicritério, se
adotada como parte da metodologia, com um mapa de custo do solo, analisando se
há uma lógica de relação diretamente proporcional entre a concentração de
facilidades urbanas e o valor cobrado.
Também é sugerida como continuidade a complementação do banco de
dados com aqueles indicadores que constavam no método e não foram encontrados
dados durante o período de elaboração do trabalho. Além deles, também é sugerida
a inclusão de outros indicadores, tais como: Índice de aproveitamento (IA), Taxa de
ocupação (TO), Valor de m², Altitude, Declividade, Risco de Alagamento, Hierarquia
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Viária, Sistema de iluminação pública, Sistema de comunicação, Pavimentação,
Hidrantes, Limpeza pública, Transporte particular (Táxis), Itinerários de transporte
coletivo, Sistema cicloviário, Shoppings Centers, Feiras Livres, Criminalidade,
Arborização urbana, Poluição (sonora, visual, do ar), Indústrias, Lixões.
41
7. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente trabalho teve como finalidade principal avaliar quali-
quantitativamente a qualidade de vida urbana para o município do Rio Grande, a
partir dos indicadores de qualidade locacional escolhidos, e para isso foram
empregadas algumas funcionalidades presentes no ambiente SIG do ArcGIS, com o
intuito de executar as análises propostas. Foram mapeados todos os dados dos
indicadores coletados, todavia alguns deles ficaram de fora da análise, como foi
citado no capítulo anterior, em razão das dificuldades de levantamento nos órgãos
públicos. Mesmo assim, para os indicadores mapeados, todas as análises espaciais
foram geradas, atendendo as expectativas esperadas.
Tendo em vista as limitações encontradas durante o processo, também
algumas técnicas que tenha-se a intenção de aplicar tiveram que ficar de fora da
análise, como o caso da análise multicriterial com participação popular, servindo
como sugestão para a realização de trabalhos futuros.
A geração de uma análise da qualidade de vida urbana para o município do Rio
Grande, com o auxílio do geoprocessamento, é de grande valia tanto para a
população como para os gestores públicos. Estes estudos geram o conhecimento
necessário sobre as áreas com menor qualidade de vida e com carência de algum
investimento público, facilitando assim a tomada de decisão destes gestores no
trabalho de gerar uma equidade na qualidade de vida urbana do município.
42
8. REFERÊNCIAS
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44
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9. APÊNDICES
Apêndice 1: Fluxograma das etapas metodológicas deste estudo.
Definição dos indicadores de qualidade locacional
Levantamento dos dados a partir de visitas realizadas às Secretarias
Municipais do Rio Grande, como também aos órgãos estaduais CEEE e
CORSAN, ou a partir do software Google Earth.
Espacialização,mapeamento e correção dos dados coletados, em
ambiente CAD e SIG.
Conversão dos arquivos que foram corrigidos ou criados dentro do ambiente CAD para arquivos do
tipo shapes.
Geração de buffers, dentro do ArcGIS, a partir das ferramentas Buffer para os
indicadores que foram atribuídos somente um raio de abrangência, e
Multiple Ring Buffer para os que foram atribuídos mais de um raio de
abrangência.
Normalização dos valores atribuídos para cada indicador, convertendo para valores entre 0 e 1, como é o caso dos
buffers, ou para 0 (onde não há a presença do indicador) ou para 1 (onde
há a presença do indicador).
Rasterização de tdos os indicadores através da ferramenta
Coversion Tools e To Ratsrer.
Reclassificação de cada um dos rasters gerados, através da ferramenta
Reclassify presente no ArcToolBox do ArcGIS, mudando o valor do No Data
(nas células sem dados) para 0.
Soma dos indicadores em grupos, de acordo com a semelhança entre os temas através da ferramenta do
ArcGIS Weighted Sum.
Soma dos resltados obtidos a partir das somas dos grupos, através da mesma ferramenta, gerando assim o mapa de
rsultados final.
Geração de mapas temáticos para cada um dos indicadores mapeados e para o resultado
final obtido.
Análise dos resultados obtidos.
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Apêndice 2: Normalização dos raios de abrangência dos indicadores
Aglomerados Subnormais, Áreas de Interesse Ambiental, Escolas de Ensino
Fundamental e Ensino Infantil, Áreas Verdes, Postos de saúde e Supermercados.
Agências bancárias e Cultura e lazer.
Bombas de Drenagem, Estações de Tratamento de Água, Estações de Tratamento
de Esgoto, Pontos de Integração, Reservatórios de Água, Subestações.
Raio de abrangência Dado normalizado
300 m 1
600 m 0,5
1200 m 0,25
Raio de abrangência Dado normalizado
1000 m 1
2000 m 0,4
5000 m 0,2
Raio de abrangência Dado normalizado
3000 m 1
47
Escolas de Ensino Médio.
Estádios Esportivos.
Prédios Inventariados.
Raio de abrangência Dado normalizado
750 m 1
1500 m 0,5
3000 m 0,25
Raio de abrangência Dado normalizado
600 m 1
1200 m 0,5
2400 m 0,25
Raio de abrangência Dado normalizado
100 m 1
48
Apêndice 3: Mapas dos indicadores
Mapa de rede de abastecimento de água.
Esse mapa mostra o mapeamento das vias que tem acesso a rede de
abastecimento de água dentro do perímetro urbano. Para esse indicador foi atribuído
valor 0 para onde não há a presença desse indicador e valor 1 onde há a presença
desse indicador.
49
Mapa dos raios de abrangência dos reservatórios de água.
Esse mapa mostra os raios de abrangência ao entorno dos reservatórios de
água. Para esse indicador foram gerados buffers de 3000 m, com intuito de
identificar as áreas que estão perto deste indicador e as que estão longe desse
indicador.
50
Mapa dos raios de abrangência das Estações de Tratamento de Água.
O mapeamento desse indicador consistiu na geração de buffers ao entorno
das Estações de Tratamento de Água, com raios de 3000 m, a fim de identificar as
áreas que estão dentro desse raio e as que estão fora.
51
Mapa dos raios de abrangência dos Aglomerados Subnormais.
Esse mapa mostra os buffers gerados ao entorno dos Aglomerados
Subnormais, que nada mais são que unidades habitacionais carentes de algum
serviço público e que geralmente em encontram em zonas irregulares. Para esse
indicador foram gerados raios de 300 m, 600 m e 1200 m.
52
Mapa da Renda Média per capita Mensal.
Esse mapa mostra a distribuição da renda média mensal para o perímetro
urbano do município. Para normalizar os valores de renda foi necessário dividir cada
valor pelo valor máximo, fazendo com que esses ficassem entre 0 e 1.
53
Mapa da Densidade Demográfica.
Esse mapa mostra a densidade demográfica do perímetro urbano do
município. Para esse indicador foi necessário calcular a densidade a partir da divisão
entre a população e a área de cada setor censitário, e depois dividir os valores de
densidade encontrados pelo valor máximo, a fim de normalizar esses valores.
54
Mapa dos raios de abrangência das Áreas de Interesse Ambiental.
Esse mapa mostra os buffers gerados ao entorno das Áreas de Interesse
Ambiental, que nada mais são que áreas destinadas à preservação e proteção do
patrimônio ambiental. Para esse indicador foram gerados raios de abrangência de
300 m, 600 m e 1200 m.
55
Mapa de Coleta Seletiva.
Para esse indicador foram mapeadas as áreas que tem acesso a coleta
seletiva dentro do perímetro urbano. Foi atribuído valor 1 para as áreas que tem
acesso a esse indicador e valor 0 para as áreas que não tem acesso a esse
indicador.
56
Mapa de Coleta de Lixo Domiciliar.
O mapeamento desse indicador é semelhante ao de coleta seletiva, onde
foram mapeadas as áreas que tem acesso a coleta de lixo domiciliar, atribuindo
valor 1 pra onde há a presença desse indicador e valor 0 para onde não há a
presença desse indicador.
57
Mapa dos Raios de Abrangência dos postos de bombeiros.
Esse mapa mostra a geração de buffers ao entorno dos postos de bombeiros,
onde foram atribuídos raios de abrangência de 500 m, 1000 m e 2000 m, para
identificar as relações de proximidade das áreas ao redor desse indicador.
58
Mapa dos raios de abrangência das agências bancárias.
Esse mapa mostra os buffers gerados ao entorno dos pontos do indicador
agências bancárias. Para isso foram atribuídos raios de 1000 m, 2000 m e 5000 m
de distâncias, a fim de descobrir a que distância certas áreas estão desse indicador.
59
Mapa dos raios de abrangência das delegacias e postos de polícia.
O mapa abaixo mostra os buffers gerados para o indicador delegacias e
postos de polícia. A fim de descobrir a que distâncias certas áreas estão desse
indicador, e para isso foram atribuídos raios de 500 m, 1000 m e 2000 m.
60
Mapa dos raios de abrangência dos locais de cultura e lazer.
Esse mapa mostra os buffers gerados ao entorno do indicador cultura e lazer,
que é composto pelos pontos de shoppings, auditórios, teatros e cinemas. Foram
gerados raios de 1000 m, 2000 m e 5000 m.
61
Mapa dos raios de abrangência das Escolas de Ensino Fundamental.
O mapa abaixo mostra os buffers gerados ao entorno das Escolas
Fundamentais. Foram gerados raios de 300 m, 600 m, 1200 m, a fim de identificar
as áreas que se encontram perto desse indicador ou se encontram longe, a fim de
descobrir as áreas mais privilegiadas por estarem perto ou mais ou menos perto, e
as menos privilegiadas por estarem longe.
62
Mapa dos raios de abrangência das Escolas de Ensino Infantil.
Para esse indicador foram gerados buffers com os mesmos raios do indicador
Escolas de Ensino Fundamental.
63
Mapa dos raios de abrangência das Escolas de Ensino Médio.
64
Mapa dos raios de abrangência das bombas de drenagem.
65
Mapa dos raios de abrangência das Áreas Verdes.
66
Mapa dos raios de abrangência dos estádios esportivos.
67
Mapa dos raios de abrangência das Estações de Tratamento de Esgoto.
68
Mapa das áreas com acesso ao tratamento de esgoto.
69
Mapa dos raios de abrangência dos Pontos de Integração do Transporte.
70
Mapa dos raios de abrangência dos Postos de Saúde.
71
Mapa dos raios de abrangência dos Prédios Inventariados.
72
Mapa dos locais por onde passa a rede elétrica.
73
Mapa dos raios de abrangência das subestações.
74
Mapa dos raios de abrangência dos supermercados.
75
Mapa de Medidas de Acessibilidade.
76
Mapa de Medidas de Centralidade.
![00 00 Apresentação [Modo de Compatibilidade] · Antonio Stradivari (Stradivarius) Cremona: 1644 – 1737 (93 anos) Matteo Goffriller - Veneza ... François Servais (1807- 1866)](https://static.fdocumentos.com/doc/165x107/5b5bad607f8b9a2d458e1c7b/00-00-apresentacao-modo-de-compatibilidade-antonio-stradivari-stradivarius.jpg)