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UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA ESCOLA POLITÉCNICA

MESTRADO EM ENGENHARIA AMBIENTAL URBANA - MEAU

DAIANE CASTRO BITTENCOURT

AVALIAÇÃO ESPACIAL DE OCORRÊNCIAS DE ROUBO

NO TRANSPORTE COLETIVO URBANO POR ÔNIBUS

SALVADOR

2014

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DAIANE CASTRO BITTENCOURT

AVALIAÇÃO ESPACIAL DE OCORRÊNCIAS DE ROUBO

NO TRANSPORTE COLETIVO URBANO POR ÔNIBUS

Projeto de Pesquisa apresentado ao Programa de

Pós-Graduação em Engenharia Ambiental

Urbana da Universidade Federal da Bahia como

requisito parcial para obtenção do título de

Mestre.

Grande Área: Gestão do Território e Sistemas

de Transportes

Área de Concentração: Modelagem para

planejamento urbano e de transportes

Orientador: Juan Pedro Moreno Delgado

Co-orientadora: Cira Souza Pitombo

SALVADOR

2014

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LISTA DE FIGURAS

Figura 01: Feições principais de um variograma...........................................................16

Figura 02: Fluxograma metodológico............................................................................24

Figura 03: Mapa de localização do município de Salvador na Bahia............................25

Figura 04: Mapa de Salvador com bairros que não serão considerados na pesquisa.....26

Figura 05: Mapa de quantidade de roubos a ônibus por bairro em Salvador, 2013.......28

Figura 06: Mapa de densidade de roubo a ônibus por Hectare em Salvador, 2013.......29

Figura 07: Mapa de pontos de centróides com roubos a ônibus em Salvador, 2013.....30

Figura 08: Mapa Kernel de ocorrências de roubo a ônibus em Salvador, 2013.............31

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LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 01: Distribuição das ocorrências de roubo a ônibus por mês em Salvador,

2013.................................................................................................................................26

Gráfico 02: Distribuição das ocorrências de roubo a ônibus por mês em Salvador,

2013.................................................................................................................................26

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LISTA DE TABELAS

Tabela 01: Ocorrências de roubo a ônibus urbano em Salvador – 2012 a 2014............25

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LISTA DE ABREVIATURAS

CONDER - Companhia de Desenvolvimento Urbano do Estado da Bahia

GEOMS - Geostatistical Modelling Software

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

KO - Krigagem Ordinária

KDE - Krigagem por Deriva Externa

RLM - Regressão Linear Múltipla

SEI - Superintendência de Estudos Econômicos da Bahia

SIG - Sistema de Informação Geográfica

SGE - Sistema de Gerenciamento Estatístico

SPSS - Statistical Package for the Social Sciences

SSP - Secretaria da Segurança Pública

TRANSALVALDOR - Superintendência de Trânsito e Transporte de Salvador

UFBA - Universidade Federal da Bahia

VR - Variável Regionalizada

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SUMÁRIO

RESUMO ..................................................................................................................................... 7

1. INTRODUÇÃO ....................................................................................................................... 8

2. PROBLEMA DE PESQUISA .............................................................................................. 10

3. HIPÓTESES .......................................................................................................................... 10

4. OBJETIVOS .......................................................................................................................... 11

4.1 Geral: ..................................................................................................................................... 11

4.2 Específicos: ........................................................................................................................... 11

5. JUSTIFICATIVA .................................................................................................................. 11

6. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ............................................................................................. 12

6.1 Análise espacial e Geoestatística ........................................................................................... 12

6.2 Planejamento de transporte e geoestatística .......................................................................... 16

6.3 Roubo no transporte coletivo urbano por ônibus .................................................................. 18

7. MÉTODO ............................................................................................................................... 20

7.1 Área de estudo ...................................................................................................................... 23

8. RESULTADOS PRELIMINARES ...................................................................................... 25

9. CRONOGRAMA DE ATIVIDADES .................................................................................. 31

10. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................................. 32

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RESUMO

A redução da qualidade do serviço de transporte público provocada pelas ocorrências de

roubo a ônibus ocasiona nos usuários a sensação de insegurança, o que contribui para

um aumento na procura de outros modos de transporte, comprometendo, assim, a

mobilidade sustentável. Desta forma, esta pesquisa visa analisar o crime de roubo a

ônibus no transporte público, considerado um dos fatores mais importantes para a

qualidade do serviço de transporte. Pretende-se avaliar particularmente o padrão de

distribuição espacial dos roubos a ônibus na cidade de Salvador-BA, focalizando os

itinerários, períodos do dia e sazonalidade em que este fenômeno ocorre com maior

intensidade, visando identificar eventuais áreas de intervenção para a aplicação de

políticas públicas. Para tanto, serão utilizados dados sociodemográficos e do meio

ambiente construído, bem como dados das principais rotas do transporte coletivo em

Salvador e informações acerca de atividades e contingente de policiais por bairro para

identificação dos fatores que estão mais associados com o padrão de distribuição

espacial de roubo a ônibus. Os dados sociodemográficos serão obtidos através do

CENSO 2010 realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), e os

dados referentes ao contingente policial serão disponibilizados pela Secretaria da

Segurança Pública da Bahia (SSP-BA), fonte também dos dados de roubo a ônibus

mencionados anteriormente. As análises serão realizadas a partir da aplicação de

técnicas estatísticas e geoestatísticas, como regressão linear múltipla e krigagem,

respectivamente. Os locais críticos identificados como resultado da estimação serão

avaliados adicionalmente visando uma maior compreensão dos fatores associados a este

padrão de distribuição de ocorrências de roubo a ônibus. Desta forma, através do

desenvolvimento deste projeto pretende-se contribuir com uma análise diferenciada

sobre violência no transporte público por ônibus em Salvador, uma vez que a utilização

da geoestatística, juntamente com outras técnicas de análise espacial pode proporcionar

um melhor entendimento deste tema bastante complexo, possibilitando a interpretação

dos resultados e análise de padrões espaciais. Os resultados deste projeto poderão servir

como suporte para tomada de decisão e planejamento de políticas públicas que visem

proporcionar maior segurança no transporte público de Salvador e, por conseguinte, o

fortalecimento da mobilidade sustentável na cidade.

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1. INTRODUÇÃO

A violência no transporte público é um tema diretamente relacionado à

Engenharia Urbana e de Transportes, pois afeta a produtividade e a qualidade dos

transportes das cidades e a gestão adequada do transporte público urbano. Ferraz e

Torres (2004) corroboram com essa relação, pois consideram a segurança um dos

critérios que afetam principalmente a qualidade do transporte público por ônibus,

abrangendo os acidentes durante o deslocamento e atos de violência.

Parasuraman et al. (1985) enumeraram dez aspectos fundamentais na qualidade

em serviços, entre esses a segurança. Este fator, ainda segundo os autores supracitados,

refere-se ao nível de perigo, risco ou dúvida durante o transporte, abrangendo, desta

forma, o risco de roubo.

A qualidade no transporte público passou a ser entendida, a partir dos anos 90,

no contexto dos parâmetros da qualidade pela visão do usuário, ou seja, deixou de ser

analisada no campo operacional para contemplar as expectativas do usuário e

necessidades dos cidadãos em relação ao transporte público. Assim, a qualidade, além

de ser um parâmetro quantitativo, passa a ser considerado também qualitativo, pois

envolve a satisfação do uso (BERTOZZI & LIMA JR, 1998).

A redução da qualidade do serviço de transporte público provoca uma maior

procura pelo uso do automóvel e outros modos de transporte individuais, contribuindo

para uma cidade cada vez menos sustentável. As conseqüências desse problema são

facilmente percebidas pelo aumento de veículos nas vias, muitas vezes transportando

apenas uma pessoa, acarretando no aumento de congestionamentos e elevação no tempo

de viagem. O congestionamento é visto com um dos principais fatores que prejudicam a

qualidade de vida das pessoas e eficiência do sistema de transporte (BANISTER, 2008).

A mobilidade sustentável não visa proibir o uso do automóvel e outros modos de

transportes individuais, mas sim proporcionar uma cidade com alta qualidade de

mobilidade e acessibilidade, num nível adequado para que a maioria das pessoas não

necessite do carro para se transportar (BANISTER, 2008). Desta maneira, deve haver

uma valorização do transporte público em relação ao transporte individual motorizado,

proporcionando qualidade e eficiência, de acordo com as necessidades de mobilidade da

população. Isso envolve uma melhora na segurança relacionada ao sistema de transporte

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público, principalmente na redução de roubo a ônibus, como uma dos fatores que afeta a

qualidade do serviço.

O roubo a ônibus urbano, geralmente apresenta um padrão de distribuição

espacial, o que justifica a utilização de técnicas de geoestatística em estudos que

consideram esta temática, objetivando aprimorar as análises tendo por atributo adicional

a localização geográfica destes eventos. Essa distribuição espacial está muitas vezes

relacionada às características sociodemográficas, do meio ambiente construído e do

ambiente físico. Isso porque o sítio geográfico, o padrão de ocupação do solo urbano, as

características demográficas e da demanda por transporte público facilitam a ação e

evasão desse tipo de crime.

Gomes (2005) ressalta que a cidade se tornou um lugar perigoso, inseguro,

repartido e fragmentado, diferente do seu objetivo na origem da humanidade, que era de

proteger os cidadãos. Assim, a violência constrange a população e impede direitos

fundamentais, como o direito de ir e vir. A violência é um problema bastante complexo

e necessita de estudos com diferentes abordagens para investigação.

Contudo, observa-se na literatura que as técnicas geoestatísticas ainda são pouco

utilizadas em trabalhos que realize uma análise espacial de crimes. No entanto, essas

técnicas têm sido propostas em estudos de diferentes áreas da ciência, principalmente

em geociências, geologia, hidrologia, agricultura, entre outras, e mais recentemente nas

ciências sociais, pois possibilitam resultados mais precisos considerando o atributo

espacial dos dados.

As consequências do problema de insegurança no transporte público têm

rebatimento direto na questão da mobilidade urbana, uma vez que, devido aos grandes

números de roubos e outros delitos em ônibus, sempre que possível o cidadão busca

outros meios de transportes - muitas vezes não sustentáveis - gerando um deslocamento

cada vez menos eficaz para todos. Desta forma, as consequências atingem toda a

sociedade, não somente àqueles que utilizam transporte coletivo. Outros tipos de danos

causados pelo roubo em transporte coletivo estão relacionados com as perdas materiais,

e até mesmo o risco de morte que ficam submetidos aqueles que se encontram no

interior ou próximo aos ônibus, no momento do roubo. Isso porque, na maioria das

vezes, os roubos são realizados por indivíduos portando armas de fogo. Nesse sentido,

Paes-Machado e Levenstein (2002) corroboram afirmando que os roubos em ônibus

10

urbanos podem provocar lesões fatais e não fatais, medo e conflitos de identidade, além de

tensões com os passageiros e conflitos trabalhistas no que tange ao pagamento do prejuízo.

2. PROBLEMA DE PESQUISA

O roubo a ônibus urbano é influenciado, dentre outros fatores, pelas

características da estrutura urbana, tais como infraestrutura urbana, rotas\itinerários do

transporte público, características do meio ambiente construído, sociodemográficas e

características do espaço público. Desta forma, se configura como um fenômeno que

apresenta influência de fatores espaciais, dentre outros, possibilitando uma abordagem a

partir de análise espacial.

No entanto, observa-se na literatura uma ausência de metodologia baseada numa

abordagem espacial para análise dos fatores que possuem uma expressão territorial

associados ao roubo a ônibus urbano. Assim, a inserção de técnicas de

geoprocessamento e de geoestatística pode aprimorar as análises através do uso de

coordenadas geográficas, e possibilita uma compreensão dos fatores espaciais

relacionados.

3. HIPÓTESES

Parte-se da hipótese que, por apresentar uma dimensão espacial, a distribuição das

ocorrências de roubo a ônibus pode contribuir para a identificação de eventos ou rotas

de ônibus que representam um maior risco potencial para ocorrência deste delito.

Além disso, existem espaços geográficos e períodos mais propensos para a

ocorrência do roubo a ônibus, estes relacionados às características do próprio ambiente

físico, à rotina do transporte, rotas de fugas, entre outros fatores relacionados que são

identificados na literatura sobre o tema.

Desta forma, acredita-se que o roubo a ônibus tem seu padrão de distribuição

espacial associado às rotas de fuga e à certeza de impunidade nos locais desprovidos da

proteção do estado, que pode ser representado pela presença das forças e unidades de

11

segurança pública como, por exemplo, a presença de policiamento em determinados

espaços.

4. OBJETIVOS

4.1 Geral:

Analisar a criminalidade no transporte público a partir do estudo da distribuição

espacial de roubos a ônibus em Salvador – BA.

4.2 Específicos:

Avaliar o padrão de distribuição espacial dos roubos a ônibus com uso de

técnicas de geoestatística, focalizando particularmente os itinerários, períodos do

dia e sazonalidade, visando compreender o seu relacionamento com outros

fatores geográficos.

Identificar eventuais áreas críticas visando à intervenção mediante aplicação de

políticas públicas.

5. JUSTIFICATIVA

Esta pesquisa se insere na área temática iniciada no Departamento de

Transportes da Escola Politécnica da Universidade Federal da Bahia (UFBA), relativa

ao uso de geoestatística e análise espacial por geoprocessamento para modelagem de

planejamento urbano e de transporte. Tal projeto une o uso de técnicas espaciais ainda

pouco exploradas em estudos sobre criminalidade no transporte público,

especificamente na análise da violência envolvendo o roubo a ônibus urbano, como a

krigagem por deriva externa, a qual se configura como uma das possibilidades da

geoestatística.

Assim, a temática da violência em transporte é bastante complexa e importante,

pois compromete o direito de mobilidade e bem-estar dos cidadãos, gerando

insegurança na população. Tendo como base a mobilidade sustentável, este projeto

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justifica-se pela necessidade de estudos sobre a violência no sistema de transporte

coletivo, pois este representa um dos fatores que geram a redução da qualidade do

transporte público, o que provoca o aumento do uso de modos de transportes

individuais, muitas vezes não sustentáveis. Logo, as diversas abordagens sobre este

tema são importantes, se inserindo nesse contexto o potencial das ferramentas de análise

espacial.

Por isso, o uso de técnicas de análise espacial de dados em temas como este, que

apresenta uma expressão territorial, se faz imprescindível, uma vez que esta ferramenta

possibilita a espacialização dos dados através da quantificação, qualificação e

localização, além de proporcionar o relacionamento com outras variáveis espaciais na

análise dos fenômenos (FRANCISCO FILHO, 2004).

6. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

6.1 Análise espacial e Geoestatística

A análise espacial de dados é um conjunto de técnicas que buscam descrever os

padrões existentes nos dados espaciais e estabelecer, preferencialmente de forma

quantitativa, os relacionamentos entre as diferentes variáveis geográficas (CARNEIRO

E SANTOS, 2003). Neste contexto, os dados espaciais são definidos por Câmara et al.

(2004) como quaisquer dados que possam ser caracterizados no espaço, em função de

algum sistema de coordenadas.

Desta forma, a análise espacial permite descrever a distribuição das variáveis de

estudo, identificar observações atípicas, e buscar a existência de padrões na distribuição

espacial. Câmara et al. (2004) afirmam que a maior parte das ocorrências, sejam essas

naturais ou artificiais, apresentam entre si uma relação que depende da distância. Daí

surge o conceito de dependência espacial. A partir desse conceito, tem-se o conceito de

autocorrelação espacial que é definido como a expressão computacional do conceito de

dependência espacial. A autocorrelação espacial corresponde à medida de correlação

realizada com a mesma variável aleatória, medida em locais distintos do espaço.

13

Estes conceitos baseiam-se na afirmação de Waldo Tobler na década de 70 de

que “todas as coisas são parecidas, mas coisas mais próximas se parecem mais que

coisas mais distantes”, o que significa que coisas mais próximas no espaço tendem a

possuir valores mais similares, possibilitando a correlação de atributos (CARNEIRO E

SANTOS, 2003).

Neste contexto se inserem as técnicas de geoestatística, as quais consideram a

dependência espacial entre as amostras, através da utilização dos valores da localização

espacial das mesmas. A partir de técnicas de geoestatística é possível identificar a

estrutura da variância, proporcionando conhecer aspectos que não estariam disponíveis

através de outros métodos.

O primeiro autor que discutiu e utilizou o termo geoestatística foi o engenheiro

francês Matheron (1963), que analisou os princípios dessa técnica e propõe o conceito

de variáveis regionalizadas, a qual fornece a dependência espacial a partir da distância,

pois considera a localização geográfica dos dados, e também introduziu a noção de

variograma.

No entanto, o pesquisador Daniel Krige já havia iniciado, na década de 1950,

estudos sobre dados relacionados às atividades em minas de outro na África do Sul,

propondo o uso de geoestatística para avaliação de jazidas minerais, pois identificou a

necessidade de considerar a distância entre as observações. Desta forma, a origem da

geoestatística ocorreu na escola sul-africana, que iniciou os estudos sobre correlações

espaciais e problemas de erros de estimação (ANDRIOTTI, 2003). Representou um

avanço nos estudos da época, uma vez que se começa a identificar a necessidade de

analisar os fenômenos espaciais de forma mais adequada, passando a utilizar técnicas de

geoestatística, já que a estatística tradicional não considera o atributo espacial dos dados

em análise, impossibilitando um estudo mais completo do fenômeno.

Em 1971 foi publicada uma revisão da obra do francês Matheron realizada por

Watson, G., em que o método de krigagem - que representa um dos aspectos

fundamentais para a aplicação da geoestatística - foi explicado de forma intuitiva, bem

como foram destacados os problemas estatísticos existentes. O termo krigagem

homenageia Daniel Krige, que desenvolveu os primeiros estudos relacionados à

geoestatística.

14

A partir de então, surgem diversos estudos com aplicação de técnicas de

geoestatística, principalmente na área de geologia (DE GEOFFROY & WIGNALL,

1972; DREW, 1977; KLINGE, 1971; SINCLAIR & WERNER, 1978), e em 1977 foi

publicado um estudo na área de hidrologia (TORELLI & TOMASI, 1977), bem como

uma aplicação em petróleo e gás em 1978 (BAROUCH & KAUFMAN, 1978).

Os conceitos básicos para a modelagem geoestatística estão descritos com maior

detalhamento nas subseções a seguir:

a. Variável Regionalizada (VR)

Essa técnica destaca a importância das relações espaciais presentes entre as

observações que constituem a amostra. O termo regionalizado refere-se ao fato de os

valores das observações em análise não serem totalmente independentes, pois têm

influência a partir de sua localização geográfica (ANDRIOTTI, 2003). Logo, um valor

elevado apresenta maior probabilidade de ter outro valor elevado em sua proximidade

do que um valor baixo.

Podem ser destacados dois aspectos contraditórios das VR: o aspecto aleatório e

estruturado dos fenômenos. É aleatório pela possibilidade que os valores apresentam de

variar consideravelmente entre si (ANDRIOTTI, 2003). É estruturado na medida em

que apresenta as correlações que existem entre os diversos pontos onde ocorre o

fenômeno (SOUSA e MUGE, 1990).

b. Variogramas

A modelagem do variograma se constitui como a etapa principal da análise

geoestatística, pois sintetiza a informação sobre a estrutura espacial do fenômeno,

possibilitando a descrição dos padrões espaciais. Logo, o variograma apresenta a

estrutura do fenômeno em estudo através da medição das relações estatísticas.

A seguir a descrição de parâmetros essenciais para análise do variograma

(Figura 01), de acordo com Andriotti (2003):

Amplitude ou alcance (a): corresponde à distância a partir da qual as amostras

são independentes, ou seja, em que não há mais correlações espaciais. Desta

forma, o alcance separa o campo estruturado (onde há correlações) da zona

aleatória (caracterizado pela independência das amostras).

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Patamar (Co+C): identifica o ponto em que o variograma se estabiliza,

geralmente em torno de uma variância máxima.

Efeito Pepita (Co): representa a origem do variograma, onde toca o eixo y. Ao se

verificar valores elevados de efeito pepita, pode-se depreender que são gerados

mapas mais suavizados.

Figura 01: Feições principais de um variograma.

c. Krigagem

A partir da krigagem, a geoestatística pode predizer valores em locais não

amostrados, bem como fornece uma estimativa do ponto com uma medida de

acuracidade. Apresenta como um de seus objetivos a minimização dos erros que estão

relacionados a uma estimativa. Há, então, uma ponderação das amostras, o que

geralmente reduz os erros de excesso, sendo essa a principal vantagem da krigagem

(ANDRIOTTI, 2003).

A krigagem gera uma suavização, por isso, não há certeza de que o mapa

interpolado utilizando essa técnica tenha os mesmos variograma e variância dos dados

originais (ANDRIOTTI, 2003). Para Andriotti (2003), a Krigagem ordinária (KO)

possibilita a estimação de valores em qualquer lugar, exceto nos locais onde as

observações de campo estão presentes. Nesse caso, a KO reproduz o valor medido, e

com isso nesses pontos de observação o erro quadrático desaparece. A KO não exige a

estacionariedade da média sobre toda área estudada, por isso mesmo torna esse método

bastante utilizada para estimação de valores.

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Isaaks & Srivastava (1988) corroboram com uma discussão relacionada à

geoestatística e afirmam que a base desse conjunto de técnicas é a descrição,

modelagem e uso de continuidade espacial. Os autores realizam uma revisão sobre

conceitos importantes na área, como semivariograma e autocovariância, e analisam os

motivos para preferir os semivariogramas, o qual se mostrou mais válido no estudo

desenvolvido.

Goovaerts (2008) desenvolveu um estudo visando mapear a distribuição espacial

de uma determinada variável de interesse em regiões geográficas, utilizando dados de

saúde. Realizou uma comparação entre o Estado de Indiana e quatro estados do oeste

dos Estados Unidos. Assim, estudos mostram as vantagens das técnicas de geoestatística

e algumas limitações em diversas áreas de conhecimento, porém observa-se a

necessidade de aprofundar os conhecimentos em relação à sua aplicabilidade na área de

engenharia de transporte, mais especificamente no estudo de dados de segurança

pública, que ainda não foram explorados de forma aprofundada a partir desse método.

6.2 Planejamento de transporte e geoestatística

Entre as primeiras pesquisas relacionadas ao planejamento e engenharia dos

transportes utilizando técnicas de geoestatística, encontra-se o estudo desenvolvido por

Jin et al. (2006), que analisou a previsão de tráfego diário a partir de métodos de

estatística espacial. O banco de dados foi organizado a partir de dados do Departamento

de Transporte da Carolina do Norte – Estados Unidos, e as características

socioeconômicas tiveram como fonte o CENSO 2000. A técnica espacial utilizada foi

considerada satisfatória para a geração do modelo e alcance do objetivo proposto, e os

autores concluíram que a geoestatística mostra-se eficaz na contagem de tráfego para

locais em que dados são escassos e apresenta orçamento limitado. Zhao e Chung (2001)

anteriormente tinham desenvolvido um estudo similar, porém utilizando sistema de

informações geográficas (SIG) para investigar fatores que contribuem para o tráfego

médio diário na Flórida, com avaliação da previsão dos modelos gerados.

Adjemian et al. (2010) analisaram a importância das relações espaciais nos

estudos de transporte e afirmaram que diversos estudos têm mostrado que a temática de

transporte apresenta fatores com significativa interdependência espacial, como a escolha

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do modo de transporte. Por isso, utilizaram dados de coordenadas geográficas para a

geração do modelo a partir de informações acerca do transporte de San Francisco, no

Estado da Califórnia – Estados Unidos. Desta forma, a geoestatística apresentou-se

como fundamental, já que proporcionou a análise da dependência espacial na escolha do

automóvel, aprimorando a inferência estatística. Por isso, os autores sugerem que os

fatores espaciais devem ser considerados para estimação de modelos de escolha de

veículos.

Miura (2010) analisou o tempo de viagem através de resultados obtidos pelo

método de krigagem, que se configura como um meio de previsão espacial, bem como

estimar a previsão de tempo de viagens futuras. O estudo foi aplicado na região de

Londres e concluiu que o método se mostrou eficaz para análise em áreas urbanas com

tempo de viagens diversas em virtude de congestionamentos.

Um estudo mais recente foi proposto por Delmelle et al. (2012) que analisaram o

desenvolvimento de uma estrutura de otimização usando Sistema de Informação

Geográfica (SIG) para a melhoria da acessibilidade por meio de adição de paradas.

Entre os resultados da pesquisa, destacam-se os mapas com a interpolação da

distribuição espacial da probabilidade de chegar a todos os destinos.

Considerando o transporte ferroviário, por exemplo, uma modelagem

geoestatística para estudo de impactos gerados por projetos de transporte urbano foi

realizada por Hamed e Effat (2006). Com isso, são incorporadas informações espaciais e

programação de softwares no estudo de caso de avaliação de um projeto de transporte

ferroviário.

Pitombo et al. (2010) desenvolveram um estudo visando comparar os resultados

encontrados com uso de duas técnicas para análise de dados espaciais para previsão de

produção e atração de viagens urbanas. Assim, a primeira técnica utilizada se insere no

contexto da geoestatística, a krigagem com deriva externa, e a segunda foi a regressão

geograficamente ponderada, para análise de dados da Região Metropolitana de São

Paulo – RMSP. Sobre os resultados, os autores identificaram que ambas as técnicas

podem ser consideradas satisfatórias para previsão de viagens, porém a krigagem

apresenta a vantagem de possibilitar estimar valores em coordenadas desconhecidas.

Utilizando a técnica de krigagem – umas das possibilidades que a geoestatística

oferece - numa abordagem para a ciência ambiental, há o estudo realizado por Chi e

18

Zheng (2012), que propõem analisar os impactos de transporte no ambiente natural em

áreas de difícil acesso a dados. A pesquisa é desenvolvida em Michigan, Estados

Unidos.

No estudo desenvolvido por Zou et al. (2012), os autores utilizaram a krigagem

para interpolação de dados de tráfego, e propõe uma medida de distância que melhor se

ajusta aos estudos de rede rodoviária, buscando solucionar as limitações da krigagem

tradicional, que usa geralmente a distância euclidiana. Com isso, concluíram que a

métrica de distância melhorada aprimorou o resultado da interpolação de dados de

tráfego, fornecendo dados mais confiáveis para várias aplicações. Observa-se na Figura

03 um dos resultados apresentados pelo estudo, em que há uma comparação entre os

erros de krigagem na interpolação de velocidades de deslocamento com os dois métodos

relativo aos dados do fim de semana.

Zou et al. (2012) mostraram que o método proposto apresentou erro menor

quando comparado à aplicação da distância euclidiana para toda rede de estradas.

6.3 Roubo no transporte coletivo urbano por ônibus

A violência que acontece durante o deslocamento das pessoas que utilizam

ônibus nas cidades, principalmente relacionadas ao roubo, torna-se um tema relevante

nas discussões sobre de planejamento urbano e engenharia dos transportes, pois

influencia na qualidade e eficiência do serviço de transporte urbano e atinge a sociedade

como um todo. Isso porque, em virtude da insegurança no transporte público, parte da

população busca outros modos de transporte, como o automóvel, contribuindo para o

aumento do número de veículos nas vias, e, consequentemente, para um maior

congestionamento, acidentes e baixa qualidade dos deslocamentos.

Esse tipo de crime, o roubo a ônibus, possui uma dimensão territorial e,

geralmente, um padrão de distribuição espacial, o que possibilita a inserção de técnicas

que considerem o atributo espacial para analisar esse tema, como o uso de técnicas de

geoestatística. Desta forma, há locais na cidade que apresentam uma maior freqüência

desses casos de violência, sendo possível uma análise a partir de técnicas de

geoestatística e posterior mapeamento.

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Neste contexto, vale ressaltar a definição de roubo, o qual é se caracteriza pelo

ato de “Subtrair coisa móvel alheia, para si ou para outrem, mediante grave ameaça ou

violência a pessoa, ou depois de havê-la, por qualquer meio, reduzido à

impossibilidade de resistência” (BRASIL, 2001). Para Paes-Machado e Levenstein

(2002), entre os fatores associados a esse tipo de delito estão: volume de dinheiro

transportado, facilidades de fuga dos ônibus, horários de maior arrecadação, paradas

próximas aos fins de linha (trechos em que os veículos estão vazios) e policiamento

urbano.

Desta forma, os referidos autores desenvolveram um estudo que aborda o

impacto da criminalidade violenta nas condições de trabalho, saúde e segurança dos

trabalhadores de transporte coletivo em Salvador- BA, utilizando um método

qualitativo. Analisaram o perfil dos agressores envolvidos com o crime em transporte

público por ônibus, os quais geralmente são jovens, desempregados, sem antecedentes

criminais, muitas vezes, e estão a procura de dinheiro fácil, sobretudo para atividades de

lazer.

Cappaert & Dufays (2004) revisaram sobre as tecnologias e ferramentas de

segurança utilizadas no transporte público, como sistemas que gravam violências e

assaltos em veículos públicos, e publicaram pela União Internacional de Transporte

Público.

Couto et al. (2011) analisaram as opiniões de motoristas e condutores sobre as

causas de violência no trabalho e possíveis formas de prevenção no contexto do setor de

transporte rodoviário. A pesquisa teve como área de estudo a cidade de Maputo, em

Moçambique, e utilizou uma abordagem qualitativa. Utilizando uma perspectiva

quantitativa, Fyhri & Backer-Grøndahl (2012) utilizaram técnicas estatísticas para

analisar a relação entre a percepção de risco no transporte e a personalidade, abordando

fatores como violência e roubo. Para a exploração dos resultados das entrevistas,

utilizou a técnica estatística de regressão. As amostras foram coletadas em Oslo e

Kristiansand – Noruega.

Um estudo desenvolvido na Austrália por Hart & Miethe (2014), analisa a

violência em torno de pontos de ônibus e em outros nós do sistema, em Henderson,

Nevada. Os autores se baseiam em fundamentos da criminologia ambiental para o

desenvolvimento da análise e identificaram que as paradas de ônibus são os locais de

mais provável ocorrência de roubo quando comparado com qualquer outro nó da rede.

20

Em relação à criminalidade no transporte de forma mais geral, em 1982 foi

desenvolvido um trabalho sobre a temática de crime em sistema de transporte público a

partir de uma perspectiva ambiental publicado nos Estados Unidos. Pearlstein & Wachs

(1982) identificaram que crimes ocorrem principalmente em rotas que atravessam áreas

com altos índices de criminalidade em geral, sendo que a maioria acontece durante a

noite.

Contudo, observa-se que não há nenhum registro de trabalhos que realize uma

análise espacial de crimes em ônibus urbano a partir do uso de técnicas de

geoestatística. No entanto, essas técnicas têm sido propostas em estudos de diferentes

áreas da ciência, principalmente em geociências, geologia, hidrologia, agricultura, entre

outras, e mais recentemente nas ciências sociais, pois possibilitam resultados mais

precisos considerando o atributo espacial dos dados.

7. MÉTODO

A abordagem desta pesquisa é classificada como quantitativa, e possui um

objetivo exploratório e descritivo, pois se baseia na análise espacial, a partir de dados

secundários, de fatores possivelmente associados às ocorrências de roubo a ônibus do

transporte público. A metodologia será desenvolvida seguindo algumas etapas com

procedimentos específicos, as quais estão descritas a seguir:

a. Construção do referencial teórico: Inicialmente será desenvolvida uma

pesquisa de subsídios teórico-metodológicos sobre o tema para organização de

arcabouço teórico que embasará a discussão dos resultados e conhecimento do estado da

arte. Essa etapa será desenvolvida durante toda a realização da pesquisa a partir de

leituras em livros, revistas científicas, artigos, teses, dissertações e monografias

publicadas em meio digital e impresso. Os fatores associados ao roubo a ônibus,

segundo a literatura, são: volume de dinheiro, facilidades de fuga dos ônibus, horários

de maior arrecadação, paradas próximas aos fins de linha, dia da semana, policiamento

urbano.

b. Construção do banco de dados: Serão considerados os roubos a ônibus

ocorridos em Salvador, referentes ao ano de 2012 a 2014, disponibilizados pela

Secretaria da Segurança Pública da Bahia, uma vez que foi a partir de 202 que teve

21

início o georreferenciamento de ocorrências através do Sistema de Gerenciamento de

Estatística (SGE) desta secretaria. Esses dados estão organizados em Excel e possuem

um atributo espacial referente ao centróide do trecho onde aconteceu o roubo, sendo que

cada logradouro possui um trecho no respectivo bairro ao qual pertence. Do total de

1210 roubos registrados no ano de 2013, 241 não possuem a informação do logradouro

(19,9%), impossibilitando a definição do centróide, o que inviabiliza a inclusão dos

respectivos registros nas etapas de análise espacial. Além disso, os roubos a ônibus

possuem os atributos de dia, hora e mês do fato.

Dados relacionados ao contingente policial também serão adquiridos a partir da

Secretaria da Segurança Pública. As variáveis sociodemográficas e os dados que

caracterizam o meio ambiente construído terão como fonte o CENSO 2010, realizado

pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. As informações sobre as

principais rotas do sistema de transporte público de Salvador serão adquiridas a partir

do órgão responsável pelo sistema de transporte do município de Salvador, a

Superintendência de Trânsito e Transporte de Salvador – TRANSALVADOR, e

prefeitura do município. Outras variáveis serão incorporadas a partir das entrevistas com

especialistas. Todos os dados serão coletados e organizados num banco de dados

geográfico. Pretende-se usar os programas SPSS 22.0 e geoMs (geostatistical Modelling

Software) para manipulação dos dados e estruturação do banco.

c. Pré-processamento dos dados: Elaboração de mapas temáticos de Salvador

referente aos dados coletados. Serão produzidos os mapas de roubo a ônibus por bairro,

mapa das principais rotas de transportes de Salvador, bem como mapas com aspectos

sociodemográficos por bairro/setores censitários do município. Esses mapas servirão de

alicerce para análise do tema, e posterior comparação com o modelo gerado a partir da

aplicação de técnicas geoestatísticas. Servirá de base para a confecção dos mapas a base

cartográfica de bairros elaborada pela Companhia de desenvolvimento Urbano da Bahia

– CONDER, em parceria com a prefeitura de Salvador, que será manipulada através de

um SIG (Sistema de informações Geográficas), assim como, dados da rede de

corredores de transporte coletivo por ônibus da cidade. Para o mapeamento dos dados

de roubo, considerar-se-á a delimitação de bairros utilizada pela Secretaria da Segurança

Pública da Bahia, a qual não considera três bairros: Areia Branca, Ilha de Bom Jesus

dos Passos e Ilha dos Frades. Logo, dos 163 bairros de Salvador, 160 serão abordados

22

nessa pesquisa. Para análise preliminar, será produzido um mapa Kernel de roubo a

ônibus em Salvador, referente ao ano de 2013, a fim de identificar das ocorrências e

padrão espacial dos dados.

d. Integração dos dados: Utilizar-se-á da Regressão Linear Múltipla para

obtenção de modelo de previsão de roubos baseados nas variáveis sociodemográficas e

do meio ambiente construído, bem como outras variáveis a serem incorporadas. A

Regressão Linear Múltipla (RLM), a qual se configura como uma técnica confirmatória,

que será aplicada para mensurar a importância das variáveis na análise das ocorrências

de roubo a ônibus. Será definido, portanto, um coeficiente para cada uma das variáveis

independentes a fim de elaborar um modelo de estimação de roubos a ônibus na cidade

de Salvador.

A krigagem será utilizada para estimação de roubos em coordenadas

desconhecidas. O resultado da estimação será mapeado usando um SIG (Sistema de

informação geográfica), o que viabiliza a identificação do padrão de distribuição dos

dados e análise espacial. A partir da análise espacial através dos resultados do

semivariograma, podem ser definidos os pesos a serem atribuídos às amostras para

aplicação do método de krigagem. Este método de interpolação de dados é bastante

utilizado em diversas áreas como geologia, pedologia, hidrologia, e baseia-se no uso de

diferentes pesos que correspondem ao inverso do quadrado da distância que separa o

valor interpolado e o valor observado (CAMARGO, 2004). Logo, essa etapa

possibilitará a produção do mapa interpolado de roubo a ônibus em Salvador-BA. Este

resultado permitirá a seleção de uma área crítica para estudo mais específico na seguinte

etapa.

e. Análise e interpretação: Nesta fase pretende-se avaliar a correlação espacial

estabelecida entre roubo a ônibus e os fatores levantados na pesquisa bibliográfica, tais

como: facilidades de fuga, horários de maior arrecadação, paradas próximas aos fins de

linha, dia da semana, policiamento urbano, e outros fatores espaciais, a exemplo de

proximidade de aglomerados subnormais, locais de consumo/distribuição de drogas.

Essa fase será desenvolvida a partir do estudo detalhado de uma área crítica,

identificada através dos resultados das etapas anteriores. Este momento da pesquisa

23

representa um processo de aprendizagem e possibilitará a definição de recomendações

e/ou subsídios para políticas públicas a partir da maior compreensão do fenômeno.

A seguir um fluxograma metodológico com resumo das principais etapas da

pesquisa.

Figura 02: Fluxograma metodológico.

7.1 Área de estudo

Salvador, capital da Bahia, possui uma população estimada em 2014 de 2.902.927

habitantes, com uma extensão territorial de 693.276 km2

(IBGE, 2014). Portanto, a

densidade demográfica no município é 3.859,44 (hab/km2).

24

Figura 03: Mapa de localização do município de Salvador na Bahia.

Fonte dos dados cartográficos: SEI

Elaboração: Bittencourt, D. C. (2014)

Salvador possui 163 bairros, dos quais 160 serão considerados nessa pesquisa.

Isso porque não existem dados de crimes associados a três bairros de Salvador, em

virtude da SSP-BA considerá-los como pertencentes à Região Metropolitana. Esses

bairros são: Areia Branca, Ilha dos Frades e Ilha de Bom Jesus dos Passos (figura 04).

25

Figura 04: Mapa de Salvador com bairros que não serão considerados na pesquisa.

Fonte dos dados: CONDER e SEI.

Elaboração: Bittencourt, D. C (2014)

8. RESULTADOS PRELIMINARES

Entre os anos de 2012 e 2014 foram registrado 4184 ocorrências em transporte

coletivo na cidade de Salvador, segundo dados fornecidos pela Secretaria da Segurança

Pública. A distribuição dessas ocorrências por ano está representada na tabela a seguir

(Tabela 01). Os dados de 2014 são preliminares, pois correspondem aos roubos a ônibus

registrados até o dia 01 de dezembro.

Tabela 01: Ocorrências de roubo a ônibus urbano em Salvador – 2012 a 2014.

Ano Quantidade %

2012 1627 38,8

2013 1211 28,9

2014 1356 32,3

Total 4194 100

Fonte: SSP-BA, 2014

26

Desta forma, em 2013 foram 1211 registros de roubo a ônibus, sendo que a

maior parte aconteceu nos meses de junho e outubro (Gráfico 01).

Gráfico 01: Distribuição das ocorrências de roubo a ônibus por mês em Salvador, 2013.

Fonte dos dados: SSP-BA

Elaboração: Bittencourt, D. C (2014).

No que tange à distribuição por dia da semana, o dia com maior número de

ocorrências em 2013 foi sábado, seguido de terça-feira (Gráfico 02).

Gráfico 02: Distribuição das ocorrências de roubo a ônibus por mês em Salvador, 2013.

Fonte dos dados: SSP-BA

Elaboração: Bittencourt, D. C (2014).

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Ocorrências de Roubo a ônibus por mêsSalvador - BA (2013)

0

50

100

150

200

250

Dom Seg Ter Qua Qui Sex Sab

Ocorrências de Roubo a ônibus por dia da semanaSalvador - BA (2013)

27

Relativo à distribuição espacial, o mapa seguinte apresenta a distribuição da

quantidade de ocorrências de roubo a ônibus por bairros de Salvador em 2013 (Figura

05). Nota-se a presença de bairros com altos números de roubos em todas as regiões da

cidade, porém a maior parte localiza-se na parte central e subúrbio de Salvador. Na orla

norte, o bairros de Itapuã se destaca, com significativo número de roubo em 2013 (90

ocorrências).

Figura 05: Mapa de quantidade de roubos a ônibus por bairro em Salvador, 2013.

Fonte dos dados: SSP-BA

Elaboração: Bittencourt, D. C (2014).

No entanto, o maior número de roubo a ônibus em 2013 corresponde ao bairro de

Brotas, apresentando 101 ocorrências, ou seja, 8,3% do total de registros no período.

Considerando a área de cada bairro de Salvador, a figura 06 apresenta o mapa de

densidade de ocorrências de roubo a ônibus por hectare em 2013.

28

Figura 06: Mapa de densidade de roubo a ônibus por Hectare em Salvador, 2013.

Fonte dos dados: SSP-BA

Elaboração: Bittencourt, D. C (2014).

Verifica-se a localização dos bairros mais críticos na região sudoeste da cidade,

sendo que Calçada, São Caetano, Bom Juá, Pau Miúdo e Nazaré apresentam os valores

mais altos de densidade por hectare.

O Sistema de Gerenciamento Estatístico (SGE) da SSP-BA possibilita o

georreferenciamento de ocorrências de qualquer delito a partir do centróide do

logradouro onde aconteceu o fato. Desta forma, a ocorrência de roubo a ônibus

registrada no SGE apresenta as coordenadas do centróide do logradouro para aqueles

casos em que o logradouro foi informado, ressaltando que o logradouro é subdividido

em trechos associados a cada bairro que o constitui.

O mapa seguinte apresenta as coordenadas dos centróides que possuem registros

de roubo a ônibus associados, referente ao ano de 2013, segundo georreferenciamento

realizado pelo SGE (figura 07).

29

Figura 07: Mapa de pontos de centróides com roubos a ônibus em Salvador, 2013.

Fonte dos dados: SSP-BA

Elaboração: Bittencourt, D. C (2014).

A fim de visualizar as intensidades de ocorrências em cada ponto apresentado, a

seguir encontra-se o mapa gerado a partir da técnica kernel (figura 08). É possível

verificar áreas de maior densidade de ocorrências na região central e nas proximidades

da ribeira, bem como no bairro de Itapuã.

30

Figura 08: Mapa Kernel de ocorrências de roubo a ônibus em Salvador, 2013.

Fonte dos dados: SSP-BA

Elaboração: Bittencourt, D. C (2014).

31

9.CRONOGRAMA DE ATIVIDADES

CRONOGRAMA FÍSICO

ATIVIDADE ago/14 set/14 out/14 nov/14 dez/14 jan/15 fev/15 mar/15 abr/15 mai/15 jun/15 jul/15 ago/15 set/15 out/15 nov/15 dez/15 jan/16 fev/16 mar/16

Preparação do banco de dados (Pré processamento)

Preparação de texto para defesa de projeto

Defesa de projeto

Revisão da literatura - Violência urbana(roubos)

Revisão da literatura - Transporte Público (gerenciamento)

Revisão da Literatura - Geoestatística

Manuseio software GeoMS

Aplicação da Regressão Linear Múltipla

Elaboração modelo multivariado para estimação de roubos - SPSS

Krigagem Ordinária com dados de roubos (univariada)

Análise de Resultados Krigagem Ordinária (univariada)

Krigagem com deriva externa (geoestatística multivariada)

Análise resultados modelo multivariado

Elaboração texto defesa seminário

Defesa Seminário

Seleção e análise de área crítica

Estudo detalhado de área crítica

Redação da dissertação

Defesa da dissertação

32

10. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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