Estudos e simulação urbana para Candiota/RS

Por Isabella Khauam Maricatto

INTRODUÇÃO

O trabalho apresenta modelos de evolução urbana obtidos a partir do programa CityCell, na cidade de Candiota – RS. A cidade foi escolhida como estudo de caso pela turma da disciplina de Modelagem Urbana II do Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Pelotas – PROGRAU, no primeiro semestre de 2019.

O CityCell, programa utilizado para realização das análises de crescimento urbano baseado na teoria dos autômatos celulares, opera a partir de células que expressam fatores urbanos, naturais e institucionais introduzidos pelos inputs. Ao realizar os processos, essas células interagem de modo a gerar os modelos de simulação urbana a partir de um tempo estipulado, assim, diferentes cenários urbanos são/podem ser previstos a partir de um experimento. 

Essa plataforma foi fundamental para a realização dos experimentos e compreensão da dinâmica de crescimento urbano da cidade de Candiota. Desse modo, é considerada uma ferramenta que auxilia os processos de produção do espaço urbano, contribuindo de modo significativo para o desenvolvimento de planos e projetos urbanos, ou ainda, do planejamento urbano das cidades.

 CANDIOTA

A cidade de Candiota é configurada a partir de 6 núcleos distantes entre si, são eles: Dario Lassance, João Emílio, São Simão, Vila dos Operários, Vila Residencial e Seival.  Do ponto de vista histórico, a cidade é considerada o “berço da República Rio Grandense”, principalmente o Seival, bairro onde se encontra uma das principais construções da época da Guerra dos Farrapos.

O turismo histórico seria uma alternativa a ser explorada por Candiota, além de fomentar o crescimento da cidade, valorizaria a história da região. Para isso, foram realizados dois experimentos independentes que possuem fortes ligações entre si. As simulações de crescimento urbano foram realizadas, em um primeiro momento, no bairro Dario Lassance, por ser o mais desenvolvido dos núcleos e o que apresenta o maior crescimento urbano dentre eles, e, em um segundo momento, na cidade inteira de Candiota.

EXERCÍCIO 1 – DARIO LASSANCE

O primeiro exercício tem como objetivo simular o crescimento urbano de Candiota tendo em vista o bairro de Dario Lassance, evidenciando o Seival como importante pólo histórico para a cidade como proposta de projeto urbano. Os elementos considerados para o experimento – inputs – aparecem na Figura 1.

Figura 1: Inputs – Dario Lassance 1984

PROCESSO 1 – Legitimação do Modelo

Primeiramente, para se obter uma simulação com um resultado satisfatório, a legitimação é necessária. Esta consiste na verificação do crescimento urbano já conhecido, deve-se “voltar ao passado” para simular o crescimento urbano da cidade até 2019. Para isso, utilizou-se as cartas geográficas do exército que continham a demarcação da área urbanizada no ano de 1984. Com esses dados disponíveis, foi possível fazer a calibração do modelo para simular o crescimento urbano de 1984 até 2019. 

Figura 2: Crescimento Urbano de Candiota ano 1984 – 2019.

Esse processo permite comparar os dados obtidos em 1984 com as imagens atuais georreferenciadas. Considerando um recorte temporal de 35 anos, a simulação foi configurada para realizar 35 iterações equivalentes ao período de tempo transcorrido. Através da ferramenta de comparação, modalidade Fuzzy R1, é possível observar na figura 2 o crescimento urbano do bairro, através dos erros e acertos apresentados nessas iterações. 

Na comparação Fuzzy R1 da simulação, foi possível obter 70% de acerto, um valor considerado suficiente para que ocorra a validação do modelo. Como resultado, temos a confirmação de que o crescimento do bairro aconteceu da maneira como é conhecido atualmente, apenas onde as células aparecem em verde(escuro ou claro). 

As três cores apresentadas pelas células indicam proximidades com a realidade em diferentes níveis. As células em verde escuro e claro representam, respectivamente, maior e menor grau de proximidade com a realidade, já a cor magenta, representa a diferença entre os dados reais e a simulação em questão, a ausência de acerto, ou um “erro” de simulação. 

Figura 3: Fuzzy R1 com 70% de acerto. As células em cor verde escuro representam um valor de acerto maior do que as que possuem cor verde claro, a cor magenta representa a ausência de acerto.

Atualização dos Inputs

Os elementos – inputs – considerados para os próximos processos de Candiota aparecem na Figura 4.

Figura 4: Inputs – Dario Lassance 2019.

PROCESSO 2 – Simulação de crescimento futuro – tendencial

Após a validação do modelo, o próximo processo consiste na simulação de crescimento futuro para o bairro Dario Lassance, a partir da área efetivamente urbanizada existente em 2019, considerando em 40 iterações o equivalente a 40 anos transcorridos. 

Figura 5: Simulação de crescimento futuro. 

Como resultado, a figura 3 nos mostra o crescimento tendencial futuro, a densificação do bairro é prevista e os vazios urbanos, daqui 40 anos, passam a ser ocupados. Além disso, observa-se um crescimento maior do outro lado da Estrada RS e no sentido noroeste e sudoeste do bairro.

PROCESSO 3 – Simulação de crescimento futuro com intervenção

O terceiro processo foi realizado considerando a estrada RS como polo de atração, visto que, é considerada o eixo de ligação entre os bairros e o Seival é valorizado como pólo histórico nessa intervenção. Para isso, seriam propostas melhorias em sua extensão, assim, teria um peso de atração maior em relação ao bairro de Dario Lassance.

Essa proposta de projeto prevê a aproximação entre os bairros através do sistema viário, além de facilitar o “acesso” aos valores históricos presentes no Seival para os moradores de outros bairros. As 40 iterações realizadas são equivalentes a 40 anos, levando em consideração área urbanizada existente em 2019 até 2059. A simulação mostra a média de crescimento de 1,14 %, próximo a taxa da média de crescimento urbano atual, que é de 1%. 

Figura 6: Simulação de crescimento futuro com intervenção. As células de cor marrom significam o crescimento urbano da cidade. Fonte: CityCell, 2019.

A partir da estrada RS apresentando um maior grau de atração que os outros elementos da paisagem, nesse caso 1,3, podemos analisar a influência deste elemento em relação ao direcionamento do crescimento urbano do bairro Dario Lassance, uma outra possibilidade de expansão urbana é mostrada na figura 4. Com o peso maior na estrada RS foi verificado um crescimento urbano considerável no bairro de Dario Lassance, principalmente na região leste, o vetor de crescimento se deslocou de maneira mais significativa para a outra margem da estrada RS, que, atualmente, não é urbanizada, pode-se observar que tal crescimento é desencadeado pelo maior peso de atração colocado nessa via.

RESULTADO – Exercício 1

O programa nos mostra a partir do crescimento tendencial, que Dario Lassance continuaria a ser o núcleo urbano que mais crescerá(ia) nos próximos anos, porém colocando a estrada RS como pólo atrativo, que ligaria de certa maneira o Seival, o carregamento se daria mais entre essas conexões. 

EXERCÍCIO 2 – CANDIOTA

Os elementos- inputs -considerados para o Processo 1 de Candiota aparecem na Figura 7.

Figura 7: Inputs – Candiota 2019.

O segundo exercício tem como objetivo simular o crescimento urbano de Candiota considerando todos os bairros e evidenciando o Seival como importante pólo histórico para a cidade como proposta de projeto urbano. Os dados de calibração do exercício anterior foram levados em consideração para a simulação de crescimento urbano em todos os núcleos da cidade.

PROCESSO 1 – Simulação de crescimento futuro – tendencial

Para simulação do crescimento futuro de Candiota até 2040, foram utilizados os mesmos inputs definidos para o bairro Dario Lassance. Nesse processo, todos os bairros existentes possuem o mesmo grau de atração, bem como as estradas.

Figura 8: Simulação de crescimento futuro tendencial para Candiota.

Na figura 8, podemos observar o crescimento da cidade de acordo com o que vem ocorrendo nos últimos anos, o núcleo de Dario Lassance continua a crescer enquanto o Seival e João Emílio, por exemplo, continuam sem muitas alterações.

PROCESSO 2 -Simulação de crescimento futuro com intervenção

Os elementos- inputs -considerados para o Processo 2  de Candiota aparecem na Figura 9.

Figura 9: Inputs – Intervenção em Candiota.

Na simulação de crescimento futuro com intervenção, foi criado um input para duas estradas, uma que conecta o Seival aos demais bairros, pela estrada RS, e a outra que facilita o acesso do Seival pela rodovia BR-293. Melhorando a qualidade das vias de acesso ao “pólo histórico” da cidade, foi colocado um peso maior nessas estradas, que atualmente são de terra, e, na proposta de projeto futuro são consideradas como potenciais conectores entre os núcleos.

Figura 10: Simulação de crescimento futuro com intervenção I.

Em 40 anos – equivalentes a 40 iterações – podemos observar um carregamento maior na estrada que conectam o Seival aos núcleos urbanos e também da estrada RS que conecta Dario Lassance aos demais bairros. Apesar do peso de atração das estradas de acesso para o Seival ser maior, onde ocorre um maior crescimento urbano, o eixo da estrada RS que conecta os demais bairros entre si, também apresenta crescimento urbano considerável mesmo não sendo configurado como polo atrativo. 

Através das iterações, a figura 10 nos mostra o carregamento urbano ao longo das vias de ligação dos núcleos, resultando em um crescimento urbano que se alonga em direção a estes eixos e promove a ocupação concentrada entre essas áreas.

PROCESSO 4 – Simulação de crescimento futuro com intervenção II

Considerando um peso igual para todas as estradas, o processo 4 prevê a simulação de crescimento urbano futuro, no mesmo período de tempo considerado no processo anterior – 40 anos – com o peso de atração maior no Seival.

Podemos considerar que ainda colocando o Seival como pólo de atração, o crescimento urbano ocorreria principalmente no núcleo João Emílio, nas estradas RS e a que faz ligação com o Seival – que foi qualificada e possui o mesmo peso das demais nesse processo -, consideradas como eixos conectores dos bairros.

RESULTADO – Exercício 2

A partir da melhora no acesso ao Seival, considerando aspectos quali-quantitativos, tem-se a valorização dos elementos da paisagem. A melhora na qualidade do acesso para o Seival modifica fortemente o rumo da cidade, que passa a ter um vetor de crescimento em torno da estrada asfaltada. Como consequência, o acesso aos outros bairros passa a ser facilitado. 

 

Modelagem e simulação urbana de Candiota/RS

Por Bruna Disconzi Meotti

O trabalho apresenta os resultados obtidos em modelagem urbana para a cidade de Candiota/RS, 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 em 2019/01. A disciplina Oficina de Modelagem Urbana 2 tem como princípios conhecer os fundamentos e recursos de modelagem urbana com base em autômato celular e grafos, bem como realizar experimentos práticos com modelos urbanos, além de estudar e discutir casos de teoria e prática de modelagem, como foi o caso de Candiota.

Modelagem urbana é o processo de capturar e replicar os fenômenos da cidade através de experimentos. Leva-se ao limite para testar. Sendo assim, modelagem urbana por autômatos celulares se dá pelo processo de mudança/crescimento baseado na premissa de vizinhanças locais, onde o estado da célula depende do estado da vizinha imediata. O exercício de modelagem urbana por autômatos celulares foi realizado com o programa CityCell, que disponibiliza ferramentas necessárias à execução de modelos de simulação de crescimento urbano em espaços celulares. Os modelos são operacionalizados através de Regras, em referência ao componente dinâmico dos Autômatos Celulares.

O município de Candiota está situado na Metade Sul do Estado do Rio Grande do Sul, estando a 387 km da Capital do Estado, via BR 293, a 45 km de Bagé e a 140 km de Pelotas. O município integra a Região Turística denominada Pampa Gaúcho e apresenta um subsolo rico em carvão e calcário, dispondo geração de energia termelétrica e produção de cimento pozolânico (Prefeitura de Candiota, 2019). Candiota é caracterizada por ser uma cidade polinuclear, com diversos núcleos urbanos, diferentemente de uma cidade mononuclear. Essa característica nos induziu a curiosidade de trabalhar com sua modelagem urbana. Dessa maneira, buscou-se conhecer a cidade para então criar o Input com suas características.

Viagem exploratória

Em um primeiro momento, para compreender a dinâmica da cidade, realizamos uma viagem de estudos exploratória, conhecendo todos os núcleos de Candiota, bem como suas potencialidades e fragilidades. Com os dados coletados e conhecendo melhor suas características, foram inseridas as informações para o software CityCell.

Figura 1. Viagem a Candiota 10/04/19, com a usina de carvão Presidente Médici ao fundo.

Figura 1. Viagem a Candiota 10/04/19, com a usina de carvão Presidente Médici ao fundo. Fonte: da autora, 2019

Exercício – Dario Lassance

Etapa 1: legitimação do modelo

O exercício mostra o crescimento do Bairro Dario Lassance, que é o maior se comparado com os outros cinco núcleos. Ademais esse bairro parece ser o que mais apresenta processos de crescimento físico semelhantes a uma cidade tradicional, o que ajudar para o bom uso da modelagem com o CityCell. Através da carta topográfica do exército brasileiro do ano de 1984, foi possível obter a dimensão da área urbana de Dario Lassance, para então calibrar o modelo e simular o crescimento urbano até o ano de 2019.

Observando a área urbana de 2019 através da imagem de satélite, foi possível fazer uma comparação e obter o nível de acerto da simulação através do comando fuzzy. O modelo obteve 65% de acertos na simulação de legitimação, sendo que esse valor médio-baixo pode estar relacionado a uma expansão urbana semelhante a um “rebatimento” da área urbanizada, cuja captura é difícil na modelagem realizada com o uso do CityCell. As figuras 2 e 3 a seguir, mostram o resultado visível do experimento.

Figura 2. 1984 a 2019 – 35 interações; em rosa a área urbana existente em 2019 e o crescimento simulado de 1984 a 2019.

Figura 3. 1984 a 2019. 35 iterações; em verde escuro, as células corretas; em verde claro as células com 50% de acerto; em vermelho as células incorretas.

Etapa 2: simulação de crescimento futuro (tendencial)

Em um segundo momento, o objetivo foi simular o crescimento tendencial da cidade, para os próximos 35 anos, utilizando como base a área urbana de 2019. Foram realizados dois testes: o primeiro assumindo os campos como atração ao crescimento urbano e o segundo com esses campos operando como resistências à urbanização. As figuras 4 e 5, a seguir, mostram a diferença dos resultados obtidos.

 

Figura 4. 35 iterações; 2019 a futuro tendencial – atração campos. Em marrom, área urbana existente em 2019; em amarelo, crescimento simulado de 2019 ao futuro tendencial.

 

Figura 5. 35 iterações; 2019 a futuro tendencial – resistência campos. Em marrom, área urbana existente em 2019; em amarelo, crescimento simulado de 2019 ao futuro tendencial.

Os resultados se mostraram diferentes. A livre expansão nos campos, permitiu a ampliação desenfreada e difusa da cidade. No momento que foi impossibilitada a ação, a cidade tornou-se mais concentrada e com crescimento nas bordas, apresentando um resultado mais provável. A cidade apresentou características compactas e com um crescimento moderado.

Etapa 3: simulação de crescimento futuro (com intervenções)

A terceira etapa do exercício se deu com a simulação de crescimento futuro com intervenções, com a inserção de três novos loteamentos na cidade. O intuito foi de observar como as diferentes localizações desses loteamentos poderiam influenciar no tamanho e forma da cidade, atraindo novos espaços urbanizados e convertendo solo rural em solo urbano. Todos os loteamentos receberam o mesmo peso e características, porém suas proximidades (células vizinhas) interferiram na dinâmica. A expansão da cidade foi maior em direção os loteamentos 1 e 2, por sua proximidade com a rodovia, que por sua vez recebeu um peso maior, podendo conferir nas figuras 6, 7, 8 e 9.

Figura 6. 35 iterações; Loteamento 1 – norte, passando pela Rodovia Miguel Arlindo Câmara, em verde. Em rosa, área urbana existente em 2019; em marrom o crescimento simulado.

Figura 7. 35 iterações; Loteamento 2 – leste, em direção a Usina, em amarelo claro. Em rosa, área urbana existente em 2019; em marrom o crescimento simulado.

Figura 8. 35 iterações; Loteamento 3 – oeste, Av. Luiz Chirivino, em amarelo escuro. Em rosa, área urbana existente em 2019; em marrom o crescimento simulado.

Figura 9. 35 iterações; Visão geral de todos os loteamentos. Em rosa, área urbana existente em 2019; em marrom o crescimento simulado.

Resultados

Através das simulações da etapa 2 foi possível observar que a cidade apresenta uma tendência de crescimento concêntrico, expandindo-se nas bordas. Já a etapa 3 apresenta uma proposta de expansão da cidade com novos loteamentos, localizados próximos a Rodovia. Esta apresenta um maior potencial de crescimento, consequentemente a cidade se estende em sua direção. A simulação também manteve as áreas de mata nativa e hidrografias conservadas, a fim de contribuir para uma maior preservação ambiental destes locais.

Simulação com PeopleGrid para Arambaré/RS

O trabalho com a plataforma PeopleGrid está realizado através de duas perguntas para área urbanizada de Arambaré/RS: a) quais áreas destinar para o crescimento urbano da cidade? b) quais áreas destinar para a preservação ambiental? Implementada a pesquisa, professores e alunos responderam e simularam respostas para outras pessoas, a saber: ativista ambiental; ciclista; coveiro; criança; funcionário da prefeitura; idoso; jovem; motorista; pedestre; pobre; prefeito; quilombola; rico. Os resultados estão analisados por diferentes métodos de classificação e quantidade de classes, como está a seguir.

Quais áreas destinar para a preservação ambiental?
Os dois métodos de classificação (intervalos naturais e quantidades iguais de células) nos apresentam o Arroio Velhaco como foco principal para preservação. Na imagem 02 com o resultado em quantidades iguais de células podemos ver com maior potência a indicação de preservação de três áreas principais: área das bordas do Arroio Velhaco, praticamente toda área da beira da praia e a porção das dunas localizadas ao norte do bairro Caramuru. Tal resultado demonstra uma forte tendência dos respondentes em manterem preservadas as áreas ambientalmente mais frágeis da cidade.

Imagem 01: áreas para a preservação ambiental classificada em 5 classes pelo método de intervalos naturais.

Imagem 02: áreas para a preservação ambiental classificada em 5 classes pelo método de quantidades iguais de células.

Quais áreas destinar para o crescimento urbano da cidade?
As áreas indicadas para o crescimento da cidade são áreas de bordas adjacentes à área efetivamente urbanizada. Podemos observar a tendência de crescimento da cidade a partir de três vetores principais: aquele que parece mais expressivo a oeste é o da estrada estadual RS-350, único acesso pavimentado à Arambaré e que exerce forte influência na estrutura intra-urbana da cidade. Ao norte temos a estrada municipal que liga Arambaré à Tapes que indica um crescimento urbano sobre áreas de dunas. O terceiro ponto de crescimento aparece ao sul, também sobre áreas de dunas e atraído pela proximidade com a praia. Os resultados nos demonstram a tendência de crescimento concêntrico da cidade para todas as direções a partir do seu núcleo central. Poderão haver conflitos entre os interesses de crescimento urbano e preservação ambiental principalmente na faixa de dunas próxima à praia.

Imagem 03: áreas para o crescimento urbano classificada em 5 classes pelo método de intervalos naturais.

Imagem 04: áreas para o crescimento urbano classificada em 5 classes pelo método de quantidades iguais de células.

Estudo de nova ponte para Arambaré

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.

Por Thalissa Fernandes

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.

Por Thalissa Fernandes

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).

Por Thalissa Fernandes

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).

Por Thalissa Fernandes

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.

Por Thalissa Fernandes

Imagem 5: Simulação com uma nova ponte.

Estudo de Acessibilidade da cidade de Arambaré/RS com o software UrbanMetrics

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.

Por Cassius Baumgarten

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.

Por Cassius Baumgarten

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.

Influência ambiental na centralidade de Arambaré

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.

Por Flavio Baumbach

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).

Por Flavio Baumbach

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).

Por Flavio Baumbach

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.

Estudos de centralidade para 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.

Por Brenda Tejada

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.

Por Brenda Tejada

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.

Por Brenda Tejada

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

Por Brenda Tejada

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.

Por Brenda Tejada

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.

Estudo da estrutura intra-urbana da cidade de Arambaré/RS com o software UrbanMetrics

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).

Por Valentina Machado

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.

Por Valentina Machado

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).

Por Valentina Machado

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.

Por Valentina Machado

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.

Por Valentina Machado

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.

Estudos de evolução urbana para Arambaré

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.

Por Cassius Baumgarten

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

Por Cassius Baumgarten

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.

Por Cassius Baumgarten

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).

Por Cassius Baumgarten

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.

 

Modelagem e simulação urbana para Arambaré

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).

Por Thalissa Fernandes

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

Por Thalissa Fernandes

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).

Por Thalissa Fernandes

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.

Por Thalissa Fernandes

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.