Por Thalissa Fernandes
As simulações foram realizadas no UrbanMetrics, utilizando a representação gráfica como base (Imagem 01), foi empregado a distância topológica para que chegar aos resultados apresentados. A legitimação ocorreu por uso continuo do programa, acreditando-se que os lugares centrais estão associados a concentração de facilidades urbanas. Neste caso será analisado o papel da ponte e sua centralidade.

Imagem 1: Input com polilinhas.

Os resultados foram obtidos através da medida de centralidade espacial, e a investigação foi construída através do papel da ponte (Rua Adélino Machado Souza) que liga o bairro Caramuru ao centro da cidade.

Na primeira simulação pode se observar a ponte como um fator estruturante (Imagem 02), sem valores de carregamento e impedância, é possível notar seu potencial de centralidade elevado.

Imagem 2: Simulação sem carregamentos ou impedâncias.

A cidade de Arambaré é dividida em duas partes pelo Arroio Velhaco, de um lado se encontra os bairros Centro e Costa Doce, e o outro lado se encontra o bairro caramuru. O segundo resultado foi feito separando o bairro caramuru da porção sul da cidade, onde mais uma vez a rua Adélino Machado Souza mostrou ser um fator estruturante, tendo o valor de centralidade elevado (Imagem 03).

Imagem 3: Simulação da infraestrutura intra-urbana do bairro Caramuru.

No terceiro resultado foi feito intervenções no espaço público, a criação de uma ponte, onde observou-se que a estrutura se manteve, e a ponte principal continuou sendo um fator estruturante para aquela área de estudo (Imagem 4).

Imagem 4: Simulação com uma nova ponte.

O quarto resultado comprovou que mesmo tendo sido criado uma outra ponte, e está tendo sido ligada a Rua Adélino Machado Souza, a estrutura manteve com sua centralidade (Imagem 5). Desta forma pode-se observar que a centralidade apresentada nos resultados representa a estrutura intra-urbana observada em campo.

Imagem 5: Simulação com uma nova ponte.

Por Cassius Baumgarten
O modelo utilizado nesse trabalho para a análise consiste no modelo de centralidade por proximidade, que permite o cálculo da medida de acessibilidade, que pode ser definida como a vantagem de um lugar no que se refere a superar alguma forma de espacialidade que atue como fonte de fricção. A acessibilidade está relacionada à distância relativa entre as células que formam o sistema, estando intuitivamente associada à ideia de proximidade e de facilidade de alcance, de modo que os espaços mais acessíveis comportariam um número maior de atividades e maiores movimentos.

O estudo de caso ocorreu no Munícipio de Arambaré, região centro sul do estado do Rio Grande do Sul, onde foi proposto um modo simplificado para medir a acessibilidade, através da representação da cidade pelas suas ruas, desenhadas como linhas (Imagem 01). Considerando o tamanho geométrico de cada linha e suas conexões, está utilizado por um programa de computador UrbanMetrics, mediante a grandeza que pode ser chamada de acessibilidade geométrica, calculadas pelas distâncias de cada rua em relação a todas as outras e depois pelo somatório dessas distâncias, restando um valor para cada rua ou linha.

Imagem 01: Input, desenhado com linhas quadra a quadra

Estando deste modo, a cidade pode ser desenhada através de linhas, que representam suas ruas, sendo gerada uma diferenciação espacial dessas ruas pela acessibilidade que se agrega a cada uma delas, resultando num conjunto hierárquico de maiores valores geométrica. São justamente esses valores menores que, neste trabalho, estão denominados de (des)acessibilidade, o que interessa particularmente nas bordas da cidade. Mencionados os conceitos de acessibilidade e (des)acessibilidade geométrica de borda, foram realizados estudos com a cidade de Arambaré.

Os tipos de ocupação estão identificados por observação do tecido urbano, em imagens de satélite do GoogleEarth, diretamente no computador. A Imagem 02 apresentam os resultados, capturados de telas do programa de computador UrbanMetrics.

Imagem 02: Resultado de Acessibilidade.

O estudo com a medida de acessibilidade geométrica realizado para este trabalho permite realizar observações principais, que servem como conclusões:

Os valores de menor acessibilidade geométrica podem ser usados como descritores de uma faixa de borda externa nas cidades, carregando informações morfológicas e socioespaciais;

A borda da cidade parece conter dois tipos de apropriação, contraditoriamente integradas, em lugares de menor acessibilidade podem ser encontradas as chamadas periferias urbanas, que ocupam esses lugares por não conseguirem consumir espaços com maior qualidade urbana e  também podem ser encontrados loteamentos para população de renda mais elevada, que deliberadamente escolhe esses lugares como alternativa de localização para morar na cidade, de modo a evitar os centros urbanos, frequentemente poluídos, com problemas de mobilidade e de  infraestrutura; essa opção de morar mais distante dos demais pontos da cidade, frequentemente em urbanizações fechadas, é que que está denominada de autoexclusão socioespacial.

Por Flavio Baumbach
O software UrbanMetrics aplica a teoria dos sistemas e teoria dos graphos estabelecendo relações entre objetos e vetores e revelando aspectos de um sistema urbano. O UrbanMetrics é legitimado e aceito pelo uso continuado do programa e resultados acumulados de estudos representados por linhas, pontos ou áreas. Como aqui representaremos a cidade de Arambaré/RS utilizando linhas, pontos e áreas (ver imagem 1) nosso estudo se torna exploratório.

Imagem 1: Cidade de Arambaré representada por linhas e áreas, e influência da cidade de Camaquã representada pelo ponto vermelho.

Demonstramos a influência do ambiente natural e áreas adjacentes na infraestrutura intra-urbana. Campos, lagos ou rios são melhores representados por áreas, podendo ser côncavos ou convexos. Eixos urbanos são espaços convexos, e melhor representadas por linhas. Já a influência da cidade de Camaquã foi representada por um ponto.

A primeira simulação sem pesos e impedâncias nos mostra o resultado para potencial real do sistema, medido em distância topológica, normalizado e classificado em quebras naturais (ver Imagem 2).

Imagem 2: Simulação sem pesos e impedâncias, topológico e quebras naturais.

Nota-se o grande potencial de centralidade para campos ao sul e o arroio velhaco. Estes espaços abertos são espaços de conexão e influenciam na estrutura intra-urbana.

Em um segundo processo – medido pela distância ponderada – os sistemas naturais: lagoa dos patos, campos, praia e Arroio Velhaco receberam impedância máxima a fim de demonstrar o grau de resistência à urbanização que estes ambientes oferecem. Já a cidade de Camaquã – representada por um ponto – recebeu peso máximo enfatizando a importância que esta ligação entre Camaquã e Arambaré tem sobre a infraestrutura intra-urbana de Arambaré (ver Imagem 3).

Imagem 3: Simulação com pesos e impedâncias, topológico e quebras naturais.

Através das nossas simulações podemos perceber quais áreas naturais estão mais ou menos conectadas com a estrutura intra-urbana da cidade de Arambaré. Já os eixos urbanos escuros nos demonstram aquelas vias com maiores centralidade e que concentram as facilidades urbanas. A cidade de Camaquã aparece como polo de atração ou estoque construído e mantém grande influência na estrutura da cidade de Arambaré.

Por Brenda Tejada
Para a realização das simulações no UrbanMetrics a cidade foi desenhada de modo que as ruas que apresentam unidade morfológica foram representadas com um elemento espacial único, nesse caso foram utilizadas linhas continuas (imagem 01). Além disso, foi utilizada a distância Topológica, que varia de acordo com a descrição espacial (o numero de passos para chegar a determinado local) e não de acordo com a distância real que também é conhecida como Geométrica. A legitimação no UrbamMetrics se dá por uso continuado do programa e não por dados empíricos.

Imagem 01: Input utilizado, desenhado com linhas continuas (polyline).

A centralidade está associada à concentração de externalidades e facilidades urbanas, conforme trabalhos que vem sendo feitos nessa linha de pesquisa. Nesse caso será analisada essa influência dos valores de carregamento e das impedâncias, ou seja, externalidades e facilidades urbanas, na centralidade existente em Arambaré.

Através da primeira simulação (imagens 02) onde não foram atribuídos valores de carregamento e impedâncias, pode-se avaliar o potencial da cidade e observar que as vias próximas da água e as que se conectam aos acessos tendem a ser as de maior centralidade e acessibilidade, também é possível observar a coerência entre as concentrações de centralidade e as diferentes tipologias de tecido.

Imagem 02: Centralidade utilizando valores de carregamento e impedâncias de 1 para todos (dividido em 9 classes).

Porém, esse potencial não representa o resultado esperado pelo que o conhecimento empírico de vivencia no local sugere, portanto se viu a necessidade de acrescentar os valores de carregamento, que são às externalidades para calibrar o modelo e analisar a sua influência na centralidade da cidade.

A segunda e a terceira simulações (imagens 03 e 04) demonstram a centralidade no inverno e no verão, respectivamente, na segunda foi colocado um valor de carregamento de 100 na estrada estadual, representando o peso da cidade de Camaquã, já na terceira se manteve o peso na estrada e se acrescentou o peso de 100 na rua da praia, pois devido ao clima da região no verão existe a vitalidade na praia, enquanto no inverno a vitalidade se desloca para o centro da cidade e para a cidade de Camaquã. Analisando os dois resultados é possível observar essa sazonalidade e qual a viabilidade econômica fora de temporada.

Imagem 03: Centralidade utilizando valor de carregamento 100 na estrada estadual (dividido em 9 classes).

Imagem 04: Centralidade utilizando valor de carregamento 100 na estrada estadual e na rua da praia (dividido em 9 classes).

Apesar de apenas com os valores os resultados já se aproximarem do resultado esperado, ainda existiam algumas diferenças em relação ao que o conhecimento empírico de vivência no local sugere, então além dos valores de carregamento foram acrescentadas as impedâncias para que fosse possível analisar o quanto ela influencia na cidade de Arambaré.

A quarta simulação (imagem 05) foi desenvolvida através de heurística, que é a aproximação sucessiva do conhecimento. Mantendo o valor de carregamento de 100 na estrada e na praia e acrescentando valores de carregamento nas demais ruas, variando entre 100, 50 e 1 de melhor a pior respectivamente, e impedância nas ruas, variando entre 0,1, 0,5, 1, 5 e 10 de melhor a pior respectivamente.  Pode-se observar uma aproximação da estrutura intraurbana de verão, compensando as simulações para verão e inverno, resguardando a praia. Ou seja, se encontrou um resultado mais próximo do esperado.

Imagem 05: Centralidade utilizando valores de carregamento e impedâncias em toda a cidade (dividido em 9 classes).

Através das sucessivas simulações pode se observar que realmente os valores de carregamento e as impedâncias exercem grande influência na centralidade da cidade de Arambaré, sugerindo que através de melhorias e aumento das facilidades urbanas e externalidades é possível criar novos pontos de centralidade na cidade.

Por Valentina Machado
O estudo foi realizado tendo como base a representação gráfica tradicional, com a utilização de um conjunto de eixos (lines) da cidade para representar as unidades morfológicas (imagem 01).

Imagem 01: Eixos da cidade de Arambaré.

Todos os processos foram realizados utilizando o método de classificação Intervalos Naturais. A legitimação do modelo não ocorreu por dados empíricos, mas pelo uso continuado do programa que nos indica que os lugares mais centrais estão associados a maior concentração de facilidades urbanas e externalidades conforme os trabalhos que vem sendo desenvolvidos nesta linha de pesquisa. Este trabalho se concentra nas ruas que apresentam as menores centralidades dentro da estrutura intra-urbana, utilizando para os dois primeiros processos distância topológica e para os outros a distância ponderada pela impedância.

O primeiro processo, com carregamentos iguais para todos os eixos, demonstra os potenciais de centralidade da estrutura interna da cidade (Imagem 02). Destaca-se a centralidade da ponte que faz a conexão entre a porção norte e sul da cidade.

Imagem 02: Processo com carregamentos iguais (1 para todos).

A partir disso foi gerado um novo processo com a inserção de um ponto com carregamento representando a conexão com a cidade de Camaquã, demostrando a forte centralidade da via de acesso à cidade de Arambaré, o que se aproxima mais da realidade. As ruas que apresentam as menores centralidades foram representadas na cor amarela (Imagem 03).

Imagem 03: Conexão com Camaquã e centralidades com as vias segregadas em amarelo.

Após detectar as vias com centralidades mínimas dentro da estrutura, pretende-se testar a hipótese sobre o que aconteceria com estas vias de centralidades mínimas se existissem melhorias urbanas concentradas em seu entorno. A operação consiste em diminuir a impedância de algumas vias, sugerindo a inserção de melhorias urbanas localizadas nestas vias que atravessam as ruas segregadas de modo a analisar se ganharão centralidade ou se permanecerão com pouca centralidade, porém com maior qualidade.

A inserção destas melhorias em áreas de segregação vai conseguir reanimar a periferia?

Foi então gerado um processo com impedância de 0,1 nas vias em vermelho, que conectam um maior número de vias segregadas (amarelas), uma delas no bairro Costa Doce e a outra no bairro Caramuru (imagem 04). Este processo evidenciou um aumento na concentração de vias segregadas (amarelas) no bairro Caramuru, demonstrando os movimentos intra classe ocorridos no processo.

Imagem 04: Menor impedância em vias que conectam as segregadas.

No último processo realizado, novamente se definiu uma menor impedância para as ruas conectoras, agregando nesta operação a beira da praia e a ponte configurando uma rede de vias com melhorias urbanas concentradas (vermelhas). Novamente ocorreu uma concentração de vias segregadas (amarelas) no bairro Caramuru e também no bairro Costa Doce (imagem 05). Houve um grupo maior de vias que migrou para classes inferiores.

Imagem 05: Menor impedância em vias conectoras, beira da praia e ponte.

Através da realização das simulações percebe-se que os valores de carregamento e as impedâncias exercem grande influência na centralidade da cidade, demonstrando que através de melhorias e do aumento das facilidades urbanas é possível modificar a estrutura intra-urbana da cidade.

Por Cassius Baumgarten

Exercício 1: Simulação de legitimação do modelo
Conhecendo a dimensão da mancha urbana do ano de 1975 (através das cartas topográficas do exército brasileiro) foi possível calibrar o modelo para simular o crescimento urbano até o ano de 2016. Observando a mancha urbana de 2016 através da imagem de satélite, é possível fazer uma comparação e obter o nível de precisão da simulação, (imagens 01 e 02). O modelo obteve 70% de acertos na simulação de legitimação.

Imagem 01: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 1975 a 2016.

Imagem 02: 40 interações; FUZZY com raio R1, equivalente a 150 m; em verde escuro as células corretas; em verde claro as células incorretas, com erro de até 150 m; em vermelho as células incorretas, com erro maior de 150 m.

Exercício 2: Simulação de crescimento futuro
Um segundo exercício consistia em realizar simulações para o futuro, a partir da área urbana existente em 2016. Em uma primeira simulação (Imagem 03) de todos os bairros existentes têm grau de atração iguais, resultando em um crescimento concêntrico para as bordas da cidade.

Imagem 03: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2056.

Exercício 3: Simulação de crescimento futuro com polo de atração
O terceiro exercício realizado com o CityCell considerou um polo de atração nas estradas; As estradas municipal e estadual receberam um ajuste em seus pesos de atração; Estrada Estadual 1.2 e Estrada Municipal 1.1, e como resultado temos uma cidade que se alonga para as bordas da cidade e um pouco mais em direção  a norte pela estrada municipal e a oeste pela estrada estadual (Imagem 04).

Imagem 04: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2056

Resultados
Através das simulações do exercício 2 foi possível observar que a cidade apresenta uma tendência de crescimento concêntrico, porém como a praia tem um grande poder de atração na cidade, então em uma previsão de crescimento realista pode-se imaginar que a cidade irá apresentar um crescimento mais linear ao longo da praia. Já a simulação 3 apresenta uma probabilidade de crescimento no sentido de Camaquã, as margens da estrada estadual que liga as duas cidades e um crescimento as margens da estrada municipal que liga a cidade de Tapes, já que as estradas são um forte elemento de atração para urbanização.

Por Thalissa Fernandes
A plataforma CityCell (disponível em wp.ufpel.edu.br/citycell) opera com diversos modelos baseados em autômatos celulares, integrando fatores urbanos, naturais e institucionais. Cada modelo está implementando como uma regra para o crescimento urbano, representando teorias aplicadas a entender processos de produção do espaço urbano, de modificação e preservação do ambiente natural e de implicação de planos e projetos urbanos.

Processo 1: Legitimação do modelo
A área escolhida para estudo foi a cidade de Arambaré – RS, conhecendo a dimensão da área urbana do ano de 1975, através das cartas topográficas do exército brasileiro, foi possível calibrar o modelo para simular o crescimento urbano até o ano de 2016. Observando a área urbana da cidade em 2016 através da imagem de satélite, é possível fazer uma comparação e obter o nível de acerto da simulação, utilizando o comando FUZZY, que apresenta a semelhança difusa entre a área efetivamente urbanizada de 2016 e a alcançada no crescimento simulado (imagens 01 e 02).

Imagem 01: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 1975 a 2016.

Imagem 02: 40 interações; FUZZY com raio R1, equivalente a 150 m; em verde escuro as células corretas; em verde claro as células incorretas, com erro de até 150 m; em vermelho as células incorretas, com erro maior de 150 m.

Processo 2: Simulação do crescimento com polo de atração
O segundo experimento realizado consistia em simular um crescimento para o futuro tendo um polo de atração. Foi utilizado como polo de atração as dunas esparsas – com peso 4 – e pode-se observar no resultado deste processo o crescimento da cidade para o norte, ao longo da praia, num intervalo de 40 interações (imagem 03).

Imagem 03: 40 interações; em azul: área urbana existente em 2016; em vermelho: crescimento simulado de 2016 a 2076.

Processo 3: Simulação do crescimento com polo de atração
O terceiro experimento (imagem 04) considerou como polo atrativo a estrada estadual, que é principal acesso a cidade, com peso 1, desta forma o resultado se deu com o crescimento da mancha urbana para o oeste em direção a cidade de Camaquã que é uma cidade polo da região.

Imagem 04: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Considerações
Por meio das simulações feitas na plataforma foi possível verificar que a cidade apresenta duas possíveis tendências de crescimento. No processo 2 foi utilizado como polo de atração as dunas, que incita um crescimento linear ao longo da praia. No processo 3 consideramos a estrada estadual como polo atrativo, evidenciando um crescimento para o oeste, às margens da estrada, em direção à cidade polo da região. Desses dois processos, com base nos resultados das simulações, o que pode ser considerado como uma previsão realista é o que demonstra o crescimento ao longo da praia, por ela ter um grande poder de atração na cidade.

Por Valentina Machado

Exercício 1 – Legitimação do modelo
Com a obtenção das cartas topográficas do exercito brasileiro datadas de 1975, foi possível conhecer a dimensão da área efetivamente urbanizada da cidade de Arambaré neste período. A partir destes dados foi feita a calibragem para simular o crescimento urbano até 2016. Através da observação de uma imagem de satélite da mesma área, datada de 2016 foi possível comparar e obter o nível de acerto da simulação (imagens 01 e 02).

Imagem 01: 40 iterações; em azul, área efetivamente urbanizada existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 1975 a 2016.

Imagem 02: 40 iterações; em verde escuro estão as células em que a simulação coincide com a realidade; em verde claro aquelas que estão à distância de uma célula da realidade; em vermelho aquelas que o modelo não conseguiu simular ou que estão a mais de uma célula da realidade.

Exercício 2 – Simulação de crescimento futuro
Consiste em realizar simulações para o futuro, a partir da área efetivamente urbanizada existente em 2016. Nesta primeira simulação (imagem 03), todos os bairros existentes têm o mesmo grau de atração, no entanto as estradas, tanto a municipal em direção a Tapes quanto a estadual que faz a conexão com Camaquã tem um maior peso de atração, resultando em uma cidade que se alonga em direção a estes eixos e promove a ocupação concentrada nestas duas áreas.

Imagem 03: 60 iterações; em azul, área efetivamente urbanizada existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Exercício 3 – Simulação de crescimento futuro com polo de atração
Considerou-se a inserção de um polo de atração ao sul da cidade, na área próxima a estrada da praia em direção a Santa Rita, em um local deslocado da área efetivamente urbanizada atual, considerando este elemento com um maior peso de atração do que os bairros urbanos. Nesta segunda simulação (imagem 04) este atrativo se caracteriza como atributo urbano e poderia ser um empreendimento turístico como um parque aquático por exemplo. Como resultado o polo se mostra um forte vetor de crescimento da cidade ao sul, de uma forma claramente linear ocupando uma área mais próxima à praia. No entanto ainda se percebe um pequeno crescimento nas adjacências dos bairros existentes.

Imagem 04: 60 iterações; em azul, mancha urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Encaminhamentos:
As simulações feitas a partir da modelagem urbana com a plataforma CityCell nos indicam diferentes vetores de crescimento urbano a partir dos diferentes parâmetros informados ao modelo em cada caso.

Na simulação com as estradas tendo um maior potencial de crescimento (imagem 03) o resultado é uma cidade que se alonga em direção aos eixos das estradas, se concentrando principalmente na estrada estadual que faz a conexão com a cidade de Camaquã, o que seria de certa forma natural, já que nesta estrada se localiza o maior número de comércios e serviços de Arambaré e pelo fato de se configurar como um eixo estruturador importante de acesso à cidade. Neste caso a ocupação é maior na região dos campos plantados, uma área de menor fragilidade ambiental. A simulação mantêm as áreas de mata densa nativa e dunas (ver imagens do input) conservadas e sem uma grande ocupação, o que contribui para uma maior preservação ambiental destes locais.

Já na simulação onde a área efetivamente urbanizada tem um peso menor do que o polo de atração inserido ao sul (imagem 04), percebe-se este novo elemento como um vetor que promove o crescimento ao longo da estrada da praia. Naturalmente a ocupação urbana da beira da praia é considerada um atrativo e neste caso se intensifica, ocupando uma parcela das dunas que se localizam ao sul, trazendo a esta área um maior impacto ambiental. No entanto assim como na simulação anterior preserva a maior parte da mata nativa remanescente.

Nos dois casos apresentados a ocupação urbana não ocorre em áreas de preservação ambiental como áreas de mata nativa remanescente e nas áreas da borda do Arroio Velhaco. Apenas na segunda simulação ocorre uma maior ocupação da área das dunas ao sul. Desta forma a primeira simulação promove em maior parte a preservação dos elementos naturais e espera-se neste caso um crescimento ecologicamente mais equilibrado da cidade de Arambaré.

Por Brenda Tejada
Este trabalho apresenta os resultados obtidos em estudos urbanos para a cidade de Arambaré, cidade escolhida como objeto de estudo para a disciplina Oficina de Modelagem Urbana II do Programa de Pós-graduação em Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Pelotas – PROGRAU no primeiro semestre de 2018.

A disciplina de Modelagem Urbana traz uma visão introdutória ao uso de modelos urbanos, utilizados como modo de produção de conhecimento sobre as cidades, particularmente no campo da morfologia e do planejamento urbano. São utilizados modelos baseados em autômatos celulares, grafos e questionários virtuais baseados em grids.

CityCell
A plataforma CityCell (disponível em https://wp.ufpel.edu.br/citycell/) opera com diversos modelos baseados em autômatos celulares, integrando fatores urbanos, naturais e institucionais. Cada modelo está implementando como uma regra para o crescimento urbano, representando teorias aplicadas a entender processos de produção do espaço urbano, de modificação e preservação do ambiente natural e de implicação de planos e projetos urbanos.

Exercício1: Legitimação do modelo
Conhecendo a dimensão da área urbana do ano de 1975, através das cartas topográficas do exército brasileiro, foi possível calibrar o modelo para simular o crescimento urbano até o ano de 2016. Observando a área urbana de 2016 através da imagem de satélite, é possível fazer uma comparação e obter o nível de acerto da simulação através do comando FUZZY que apresenta a semelhança difusa entre a mancha urbana de 2016 e a alcançada no crescimento simulado (imagens 01 e 02). Através do resultado é possível observar que as bordas apresentam uma maior dificuldade de acerto.

Imagem 01: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 1975 a 2016.

Imagem 02: 40 interações; FUZZY com raio R1, equivalente a 150 m; em verde escuro as células corretas; em verde claro as células incorretas, com erro de até 150 m; em vermelho as células incorretas, com erro maior de 150 m.

Exercício 2: Simulação de crescimento futuro
O segundo exercício consistia em realizar simulações para o futuro, a partir da área urbana existente em 2016. Em uma primeira simulação (imagem 03) foi mantida a mesma calibração utilizada para a legitimação, resultando em um crescimento concêntrico para as bordas da cidade. Já em um segundo estudo (imagem 04), a extensão da praia que possui infraestrutura é colocada como atração, com peso de atração 2, e como resultado temos uma cidade que cresce mais lentamente nas bordas (por isso foram analisadas mais iterações) e de maneira um pouco mais linear para o norte e o sul, ao longo da praia.

Imagem 03: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Imagem 04: 80 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Exercício 3: Simulação de crescimento futuro com polo de atração
O terceiro exercício realizado com a plataforma CityCell (imagem 05) considerou como polo de atração a estrada estadual que é o principal acesso da cidade, com peso de atração 2, deslocando a mancha urbana atual em direção a  Camaquã, cidade polo da região. Como resultado temos este polo como forte vetor de crescimento da cidade para oeste, indo em direção contrária à praia, diferente da simulação anterior.

Imagem 05: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Resultados
Através das simulações do exercício 2 foi possível observar que a cidade apresenta uma tendência de crescimento concêntrico, porém como a praia tem um grande poder de atração na cidade, então em uma previsão de crescimento realista pode-se imaginar que a cidade irá apresentar um crescimento mais linear ao longo da praia. Já a simulação 3 apresenta uma probabilidade de crescimento menos realista, onde considerando a grande influência e importância da cidade de Camaquã e de certa forma até uma certa dependência que Arambaré possui de Camaquã se imaginou que a cidade iria crescer no sentido de Camaquã, as margens da estrada estadual que liga as duas cidades.

Por Flávio Almansa Baumbach
Este trabalho apresenta os modelos de evolução urbana obtidos com a plataforma computacional CityCell para a cidade de Arambaré, RS, cidade escolhida como objeto de estudo para a disciplina Oficina de Modelagem Urbana 2 do Programa de Pós-graduação em Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Pelotas – PROGRAU no primeiro semestre de 2018.

A plataforma CityCell é uma ferramenta de análise espacial baseado na teoria de autômatos celulares e opera através de uma matriz de células retangulares, onde o estado de cada célula é determinado a partir do estado das células vizinhas e por um conjunto pré-determinado de parâmetros. Juntos estes elementos e agentes interagem e são capazes de gerar modelos preditivos e dinâmicos (considerando o tempo), explorando, prevendo e sugerindo diferentes cenários urbanos. A regra de crescimento urbano utilizada foi “Threshold Potential”, como está na tese do professor Maurício Polidori (disponível em http://www.lume.ufrgs.br/handle/10183/6191). O tamanho da célula foi definido em 150m x 150m resultando em uma malha de 51 x 52 células que representam uma área de 5.967ha.

Exercício 1: Legitimação do modelo
Conhecendo a dimensão da área efetivamente urbanizada do ano de 1975 (através das cartas topográficas do exército brasileiro) foi possível calibrar o modelo para simular o crescimento urbano até o ano de 2016. Observando a mesma área em 2016 através de imagem de satélite, foi possível fazer uma comparação e obter o nível de acerto da simulação (imagens 01 e 02). O modelo obteve 70% de acertos na simulação de legitimação.

Imagem 01: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 1975 a 2016.

Imagem 02: 40 interações; FUZZY com raio R1, equivalente a 150 m; em verde escuro as células corretas; em verde claro as células incorretas, com erro de até 150 m; em vermelho as células incorretas, com erro maior de 150 m.

Exercício 2: Simulação de crescimento futuro
Um segundo exercício consistia em realizar simulações para o futuro, a partir da área efetivamente urbanizada existente em 2016. Em uma primeira simulação (imagem 03), todos os bairros existentes têm grau de atração iguais, resultando em um crescimento concêntrico para as bordas da cidade. Já em um segundo estudo (imagem 04), o bairro Caramuru – situado à norte do Arroio Velhaco – tem peso de atração 3 vezes maior que os outros bairros e como resultado temos uma cidade que se alonga um pouco mais ao norte.

Imagem 03: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Imagem 04: 80 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Exercício 3: Simulação de crescimento futuro com polo de atração.
O terceiro exercício realizado com o CityCell considerou um polo de atração ao norte da cidade, deslocado da área efetivamente urbanizada atual mas com o mesmo peso de atração que os outros bairros urbanos. Este polo de atração foi considerado como atributo urbano e poderia ser um condomínio ou um novo loteamento, por exemplo. Como resultado temos este polo como forte vetor de crescimento da cidade ao norte, agora de maneira linear e não mais concêntrica como nas primeiras simulações.

Imagem 05: 40 iterações; em azul, área urbana existente em 2016; em vermelho, crescimento simulado de 2016 a 2076.

Encaminhamentos:
As simulações a partir da modelagem urbana com a plataforma CityCell nos indicam os diferentes vetores de crescimento urbano a partir dos diferentes parâmetros informados ao modelo. Como crescer a cidade e quais impactos sobre os sistemas ambientais teremos com os diferentes potenciais de crescimento?

Na simulação com toda a área efetivamente urbanizada com o mesmo potencial de crescimento (imagem 03) o crescimento concêntrico nos indica a ocupação do solo nas áreas de campos (ver imagens do input), nas bordas da cidade. Já a simulação com polo de atração ao norte (imagem 05), nos indica um vetor de crescimento sobre o cordão de dunas (ver imagens do input). Pelo conhecimento empírico sabemos da atratividade de morar na beira da praia, ou próximo a esta, considerando que Arambaré é uma cidade de veraneio com grande população flutuante durante os meses de verão. Assim, podemos assumir como esperada a tendência de Arambaré de espraiar-se sobre o cordão de dunas próximo à Lagoa dos Patos.

O crescimento sobre a área de dunas parece ter maior impacto ambiental que o crescimento sobre a área de campos, a qual pode ser considerada com menor fragilidade ambiental e com funções menos decisivas no ecossistema local. Sendo assim, a cidade de Arambaré enfrenta um dilema para a cidade do futuro, pois o modo de ocupação tradicional, sobre o cordão de dunas, trará acirramento dos problemas ambientais. Por outro lado, a ocupação dos campos exigirá da comunidade um investimento maior em aterro, ao mesmo tempo que localizará a população mais longe da praia. Uma possibilidade atenuante aparece no exercício 2, mostrado anteriormente, onde a expansão urbana mostra uma composição de ocupação nos campos a nas dunas, ambos em quantidades menores. Sendo assim, poderiam ser estudas tipologias de uso de solo menos impactantes para cada caso, de modo a minimizar impactos ambientais.

Input para 1975.

Input para 2016.