Simulação com PeopleGrid para Pelotas/RS

Publicado por Stéphanie Hillal

O trabalho com a plataforma PeopleGrid foi realizado através de uma pergunta para área urbanizada de Pelotas/RS: a) quais as principais áreas que devem melhorar para andar de bicicleta em Pelotas? Implementada a pesquisa, professor, alunos e convidados, responderam à questão, sendo classificado o perfil do respondente em: representante da população, um líder comunitário e/ou ativista, representante politico e/ou gestor, um técnico municipal e/ou planejador urbano, um empreendedor e/ou empresário, outro. Além disso, o nível escolar e a renda familiar foram classificados em: ensino fundamental, ensino médio, ensino superior, pós-graduação, 0 a 3 salários mínimos, 3 a 6 salários mínimos, 6 a 9 salários mínimos e mais de 9 salários mínimos. Os resultados estão analisados por diferentes métodos de classificação e quantidade de classes, como está a seguir.

Quais as principais áreas que devem melhorar para andar de bicicleta em Pelotas?
Os dois métodos de classificação (intervalos naturais e intervalos iguais de valores) nos apresentam as regiões do bairro Porto, Avenida Bento Gonçalves e Avenida Adolfo Fetter, como principais áreas que devem ser melhoradas. Na imagem 01 com o resultado em quantidades iguais de células podemos ver com maior potência a região da Avenida Bento Gonçalves em direção ao shopping e bairro Laranjal. Tal resultado demonstra uma forte tendência dos respondentes em circularem pelas principais avenidas que ‘’cortam’’ a cidade, procurando a rota mais rápida e com melhor pavimentação para se deslocar, apesar de serem com maior fluxo de veículos automotores.

Imagem 01: áreas para melhorar classificada em 5 classes pelo método de intervalos naturais.

Imagem 02: áreas para melhorar classificada em 5 classes pelo método de intervalos iguais de valores.

As áreas indicadas para melhorar em prol do uso da bicicleta analisadas pelo método de quantidades iguais de células se expandem pela cidade. Podemos observar a tendência de crescimento para outras avenidas como João Goulart, Vinte e cinco de julho, Engenheiro Idelfonso Simões Lopes e Fernando Osório. Isso demonstra que a expansão da urbanização da cidade, afeta a mobilidade urbana por bicicletas que fica prejudicada, pois os percursos não são próprios para o uso deste modal. Outro ponto de carência é a região do bairro centro, devido a intensa circulação de serviços e comércios.

Imagem 03: áreas para melhorar classificada em 5 classes pelo método de quantidades iguais de células.

Estudo de centralidade em Candiota

Por: Isabella Khauam Maricatto

Para a realização do estudo de centralidade de Candiota, foi utilizado o software UrbanMetrics. O programa aplica a teoria dos Sistemas e a teoria dos Graphos a partir de representações gráficas, desse modo revela três medidas de diferenciação espacial do sistema urbano: conectividade, acessibilidade e centralidade. A Estrutura Espacial Urbana é a forma que os elementos do sistema estão localizados no espaço urbano e suas relações espaciais. Para analisar a Estrutura Espacial Urbana, os resultados de cada medida representam uma maneira de compreender e identificar a hierarquia dos espaços em relação ao sistema espacial urbano (ZECHLINSKI, 2013). 

No presente trabalho, foi escolhida a medida de centralidade, esta, por sua vez, avalia a centralidade de acordo com os caminhos preferenciais e atritos de percurso (POLIDORI, 2010). A representação da cidade de Candiota se deu a partir de linhas (Figura 1), um modo simplificado de representar a estrutura viária que possibilita a conexão entre os bairros da cidade. Candiota é um município localizado na região Sul do Rio Grande do Sul e é composta por bairros distantes entre si.  

Figura 1: Input com linhas e indicação dos bairros de Candiota

A legitimação está feita através da obtenção de resultados que se aproximem da situação atual, aferida em contagem de tráfego em função da percepção dos envolvidos no trabalho. A Figura 2, a seguir, mostra esses resultados, com destaque de elevada centralidade na Estrada RS. Considerada como o principal eixo viário de conexão entre os bairros nos é apresentada como potencial de centralidade estruturante a partir do elevado valor em relação às demais vias. 

Em todas as simulações o potencial de centralidade da estrutura viária da cidade foram definidos utilizando os valores topológicos para cada trecho, ou seja, assume valores iguais a 1 para todos os eixos da cidade, desconsiderando as dimensões geográficas reais. Além disso, as visualizações dos resultados alcançados, apresentam o padrão de classificação obtido pelo método de mudanças naturais (natural breaks), que possibilita uma visão homogênea do sistema a partir das mudanças de classes imputadas pelas maiores diferenças entre valores antecessores e sucessores. 

A Simulação I (Figura 2) nos auxilia na identificação dos espaços que se destacam localmente, como resultado tem-se o valor centralidade da Estrada RS que se destaca em relação às outras vias. Nesse caso, a concentração da medida de centralidade demonstra o alto fluxo de tráfego da via reforçando o que foi avaliado in loco.

Figura 2: Simulação sem carregamentos ou impedâncias (classificação em 5 classes, por intervalos naturais e paleta de cores hierárquica em tons de azul)

Apesar do potencial do tecido urbano apresentado pela Simulação I, considerando as vias e suas conexões, outras possibilidades podem ser exploradas a partir de uma avaliação mais próxima do real. Para isso, o software UrbanMetrics possibilita essa aproximação a partir da atribuição de pesos a capacidade de atração pelo uso do solo (carregamento) e aos atributos que influenciam no sistema viário (impedância), propondo diferentes valores para as vias.

Desse modo, são acrescentados valores de carregamento e impedância que auxiliam na legitimação do modelo aproximando os resultados observados pela autora. Na Simulação II, a Estrada RS e a BR-293 assumem valor de carregamento 10, já a impedância das estradas de terra que chegam até o Seival assumem valor 10 por possuírem condições de trafegabilidade inferiores (Figura 3). 

Figura 3: Simulação considerando impedância das estradas de ligação ao Seival e carregamento de 10 nas estradas RS e BR (classificação em 5 classes, por intervalos naturais e paleta de cores hierárquica em tons de azul).

O resultado confirma o potencial de alta centralidade da Estrada RS, destacando principalmente: a) o trecho próximo a entrada do bairro Dario Lassance; b) o trecho entre os bairros São Simão e Vila Operária, onde existe a conexão com a BR-293; e c) o trecho próximo a Usina Termelétrica Presidente Médici Fase C, entre os bairros Dario Lassance e Vila Residencial.

Para a continuidade do estudo de centralidade de Candiota, realizou-se uma terceira simulação, que tem como proposta a construção de uma estrada que conecta os bairros de Seival (importante pólo histórico da cidade) e Dario Lassance (bairro que possui atualmente maior crescimento urbano), com a intenção de valorizar os aspectos históricos da cidade e facilitar o acesso entre os bairros. 

Figura 4: Simulação III com a proposta de construção da estrada que conecta o Bairro de Dario Lassance ao Seival (classificação em 5 classes, por intervalos naturais e paleta de cores hierárquica em tons de azul).

Na Simulação III (Figura 4), a nova ligação apresenta um valor de centralidade maior em relação às estradas de terra que chegam até o Seival a partir da Estrada RS e BR-293. Além disso, o resultado também apresenta um aumento dos trechos de elevada centralidade presentes na Estrada RS, que não se restringem apenas aos trechos citados anteriormente (Figura 3), mas ao longo de sua extensão. Portanto, a construção da nova estrada evidencia a centralidade já presente na Estrada RS, demonstrando que a tendência para o alto potencial de centralidade dessa via se manteve. 

Estudo de Acessibilidade da área urbana de Bagé/RS com o software UrbanMetrics

Por Stéphanie Souza Hillal

O software UrbanMetrics revela aspectos urbanos estabelecendo uma relação entre objetos e vetores pela aplicação da teoria dos sistemas e teoria dos graphos. O UrbanMetrics apresenta um modelo de centralidade por proximidade, calculando a medida de acessibilidade como sendo o somatório da menor distância de todas as entidades entre si, o que pode ser considerado como uma qualidade locacional.

O estudo de caso ocorreu na área urbana de Bagé, onde foi proposto medir a acessibilidade, através da representação de suas ruas, desenhadas como linhas (ver Imagem 01). A acessibilidade aqui denominada é calculada pela distância de cada rua em relação a todas as outras e depois pelo somatório dessas distâncias, resultando em um valor para cada rua ou linha. Sendo assim, os locais mais próximos e de fácil alcance são os mais acessíveis possuindo um maior número de atividades e maiores movimentos.

Imagem 01: Input, desenhado com linhas quadra a quadra

A cidade foi desenhada através de linhas, que representam suas ruas, gerando uma diferenciação espacial dessas ruas pela acessibilidade que cada uma delas possui, resultando em um conjunto de valores para cada uma. Sendo que, os valores menores aqui são chamados de (des) acessibilidade, onde resultaria nas bordas da cidade. A Imagem 02 apresenta os resultados do software UrbanMetrics.

Imagem 02: Resultado de Acessibilidade.

O estudo realizado para este trabalho permite observar que a menor acessibilidade se encontra na faixa das bordas externas da cidade, as quais parecem conter apropriações com menor acessibilidade urbana, onde acredita-se estarem as maiores densidades habitacionais de população de baixa renda, o que tem sido denominado de periferias na literatura urbana. Esse fator de maior distância em relação aos demais lugares e ao centro de negócios e serviços acirra as dificuldades de mobilidade, gerando dependência do uso de veículos e transporte público, implicando em aumento da segregação espacial urbana.

Modelagem e simulação urbana: estudos de evolução urbana para Candiota/RS

Por: Stéphanie Souza Hillal

Este trabalho apresenta os modelos de evolução urbana obtidos com a plataforma computacional CityCell para a cidade de Candiota, RS, cidade escolhida como objeto de estudo para a disciplina Oficina de Modelagem Urbana 3 do Programa de Pós-graduação em Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Pelotas – PROGRAU no primeiro semestre de 2019.

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 100m x 100m resultando em uma malha de 48 x 33 células que representam uma área de 93.380 ha.

Inputs utilizados:

Input para 1984.

Input para 2019.

Exercício 1: Legitimação do modelo
Conhecendo a dimensão da área efetivamente urbanizada no bairro Dario Lassance do ano de 1984 (através das cartas topográficas do exército brasileiro) foi possível calibrar o modelo para simular o crescimento urbano até o ano de 2019. Observando a mesma área em 2019 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 marrom, crescimento simulado de 1984 a 2019.

 Imagem 02: 40 iterações; comparação da simulação com a realidade, com resultados pelo método FUZZY com raio R3, equivalente a 3 células de 100m; em verde escuro as células com acerto pleno; em verde médio as células com acerto em até 100m; em verde escuro as células com acerto em até 200m; em vermelho as células que o experimento não conseguiu simular.

Exercício 2: Simulação de crescimento futuro
Um segundo exercício consistia em realizar simulações para o futuro, a partir da área efetivamente urbanizada no bairro Dario Lassance existente em 2019. Em uma primeira simulação (imagem 03), todo o bairro existente tem grau de atração iguais, resultando em um crescimento concêntrico para as bordas da cidade. Já em um segundo estudo (imagem 04), o bairro Dario Lassance 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 marrom, crescimento simulado de 2019 a 2059 com o input da cidade atraindo 3x mais que os outros.

Imagem 04: 40 iterações; em marrom, crescimento simulado de 2019 a 2059 com peso igual dos atributos.

Exercício 3: Simulação de crescimento futuro com polo de atração.
O terceiro exercício realizado com o CityCell considerou um polo de atração na estrada RS ao norte do bairro Dario Lassance, 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.

Imagem 05: 80 iterações; em marrom, crescimento simulado de 2019 a 2099 com peso maior nas estradas como atração.

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 do bairro Dario Lassance efetivamente urbanizada com o potencial de crescimento 3x maior na cidade (imagem 03) o crescimento concêntrico nos indica a ocupação do solo nas áreas de campos (ver imagens do input), nas bordas do bairro. Já a simulação com polo de atração igual em todos os atributos (imagem 04), nos indica um vetor de crescimento sobre as estradas de acesso ao bairro (ver imagens do input). Pelo conhecimento adquirido in loco sabemos da atratividade do bairro, ou próximo a esta, considerando que a cidade de Candiota é polinucleada, ou seja, bairros afastados um do outro. Assim, podemos assumir como esperada a tendência do bairro Dario Lassance de espraiar-se concentricamente sobre a cidade de Candiota.

O crescimento sobre as estradas parece ter maior impacto ambiental que o crescimento concêntrico no bairro, a qual pode ser considerada com menor fragilidade ambiental e com funções menos decisivas no ecossistema local. Sendo assim, a cidade de Candiota enfrenta um dilema para a cidade do futuro, pois o modo de ocupação tradicional, polinucleado, trás inúmeras dificuldades de deslocamentos e acesso a serviços. Por outro lado, a ocupação concêntrica contribui para menor impacto ambiental. Uma possibilidade atenuante aparece no exercício 3, mostrado anteriormente, onde a expansão urbana mostra uma ocupação próximo as estradas, 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.

Estudos de centralidade de São Lourenço do Sul com o UrbanMetrics

Por: Bruna Disconzi Meotti

O presente trabalho tem como objetivo o estudo de centralidade de São Lourenço do Sul, utilizando o software UrbanMetrics, o qual é baseado na teoria dos grafos, podendo utilizar representações por linhas, pontos e áreas. Para o estudo, estão representadas as ruas da cidade através de linhas contínuas (Figura 01). São Lourenço do Sul é um município localizado na região Sul do Rio Grande do Sul, na margem ocidental da Lagoa dos Patos, sendo conhecido por belas paisagens, terras férteis e água em abundância (PREFEITURA DE SÃO LOURENÇO DO SUL, 2019). A Figura 1, abaixo, mostra a área arruada urbana de São Lourenço do Sul, com linhas desenhadas sobre as ruas, as quais serão utilizadas como input no UrbanMetrics.

Figura 01.

Figura 01. Imagem de satélite e input da área de trabalho em São Lourenço do Sul com (desenho da autora, sobre imagem World Imagery, com acesso em julho de 2019).

A grandeza de centralidade está considerada como sendo a medida morfológica conectada pelo tecido urbano que participa com mais intensidade da rota de ligação, sendo mais eficaz entre os espaços e considerando caminhos preferenciais e atritos de percurso (POLIDORI, 2010). A medida de centralidade é calculada com base na teoria de grafos, mediante as seguinte equações: CiI = (P. Q) . (mín dt pq)-1 (centralidade da entidade i na interação I é igual ao produto dos carregamentos das entidades p e q multiplicado pelo inverso da mínima distância entre as entidades p e q). CtI = E CiI (centralidade total da entidade i é igual ao somatório das centralidades de todas as interações).

O software UrbanMetrics permite informar a capacidade de atração causada pelo uso do solo e a influência das características do sistema viário e circulação urbana, o que é chamado de carregamento e impedância, respectivamente. Adiante aparecem experimentos explorando essas possibilidades.

Em todos os processamentos foram utilizados os valores topológicos para cada linha que representa as ruas, o que implicou que todas foram assumidas com valores iguais a 1, independentemente de suas dimensões geográficas reais.

No primeiro processo, permaneceram iguais os carregamentos para todos os eixos, demonstrando o potencial de centralidade da estrutura interna da cidade, como está na Figura 02, adiante. Destaca-se a centralidade na via principal de acesso à cidade, bem como a primeira via perpendicular.

Figura 02.

Figura 02. Centralidade utilizando valores de carregamento e impedâncias de 1 para todos (com visualização em 5 classes, por intervalos naturais, em paleta de cores hierárquica em tons de azul, conforme legenda (da autora, 2019).

Através da primeira simulação (Figura 02, anteriormente) onde os valores de carregamento e impedâncias são iguais a 1, pode-se observar a concentração da medida de centralidade na via de acesso norte da cidade e em eixo leste-oeste na borda da área arruada. Embora esse resultado represente o potencial do tecido urbano, em função da morfologia das ruas e de suas conexões, o resultado esperado era diferente, assumido as vivências no local como padrão para a legitimação dos resultados. Sendo desse modo, estão propostas outras simulações acrescentando valores de carregamento e impedância, de modo a calibrar o modelo e aproximar os resultados da percepção da autora.

A partir disso foi gerado um novo processo com carregamento nas vias principais, que são BR-116, RS-265, a via de acesso Av. Nonô Centeno, vias próximas à praça, à prefeitura e à praia da Barrinha. Ainda foram adotados valores de impedância a estradas rurais, que apresentam pavimentação e condições gerais de trafegabilidade inferiores às demais, como está na Figura 03, abaixo.

Figura 03.

Figura 03. Centralidade utilizando valores de carregamento 10 nas vias principais e impedâncias 10 nas vias rurais ((com visualização em 5 classes, por intervalos naturais, em paleta de cores hierárquica em tons de azul, conforme legenda (da autora, 2019).

Esse novo resultado, confirmou o experimento anterior, com o seguintes aspectos principais: a) foi confirmado o potencial da alta centralidade da via de acesso norte da cidade e do eixo leste-oeste na borda da área arruada; b) abaixo desse eixo de borda aparecem 5 ruas de elevada centralidade, o que caracteriza uma zona central; c) destacam-se duas vias de ligação com a praia, perpendiculares à zona citada anteriormente; d) é notável a concentração de centralidade na via da orla, com valores em extratos superiores.

Um terceiro experimento foi realizado com o intuito de valorizar ou destacar, a praia das Nereidas, simulando uma revitalização desse lugar, que se destaca pela beleza natural, importância histórica e presença de turistas no verão. Esse delineamento se dá de modo a acompanhar o que ocorreu na praia da Barrinha, foi revitalizada há pouco tempo, atraindo a maior parte de turistas, valorizando a praia da Nereidas e inserindo maior infraestrutura na via beira-lagoa. Para isso foi gerado um novo processo (Figura 04, adiante) com carregamento também nessa via (valor igual a 10). O resultado demonstrou que a dinâmica de centralidade mudou, com concentração na região da praia das Nereidas, mas sem alcançar os valores maiores, que continuam nas vias próximas à Prefeitura, à Praça Central e ao de acesso à cidade, como nas simulações anteriores. Um destaque pode ser feito em função da continuidade espacial urbana, pois nesse experimento apareceu uma conexão entre as vias da orla e as outras que concentram centralidade, gerando desfragmentação do sistema urbano.

Figura 4

Figura 04. Centralidade utilizando valores de carregamento 50 nas vias com intervenção (com visualização em 5 classes, por intervalos naturais, em paleta de cores hierárquica em tons de azul, conforme legenda (da autora, 2019).

As simulações mostraram que modificações no uso do solo e nas características das vias interferem na distribuição de centralidade na cidade, através de carregamento e impedâncias. Com melhorias e aumento das facilidades urbanas e externalidades é possível criar novos pontos de centralidade na cidade. Todavia, é notável a importância do traçado mais geral da cidade, que em todas os experimentos determinou as regiões de concentração de vias mais centrais, o que reforça a ideia de que a morfologia urbana tende a ser fundamental para a estrutura intraurbana e para o entendimento da cidade.

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 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 (Figura 3), 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: Crescimento tendencial futuro para Candiota

Figura 5: Simulação de crescimento futuro. 

Como resultado, a Figura 5 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 6. 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 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, apesar do crescimento majoritário de Dario Lassance, o crescimento de Candiota não se restringe apenas a esse núcleo.

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 (Figura 11) 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.

Figura 11: Simulação de crescimento futuro com intervenção II.

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.