{"id":560,"date":"2022-05-15T20:14:53","date_gmt":"2022-05-15T23:14:53","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/?p=560"},"modified":"2022-05-21T17:34:43","modified_gmt":"2022-05-21T20:34:43","slug":"simulacao-de-impacto-na-malha-urbana-de-santiago-rs-com-a-implantacao-de-uma-rodovia-interligando-a-br-377-e-rsc-287","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/2022\/05\/15\/simulacao-de-impacto-na-malha-urbana-de-santiago-rs-com-a-implantacao-de-uma-rodovia-interligando-a-br-377-e-rsc-287\/","title":{"rendered":"Simula\u00e7\u00e3o de impacto na malha urbana de Santiago\/RS com a implanta\u00e7\u00e3o de uma rodovia interligando a BR-377 e RSC-287"},"content":{"rendered":"

Por Gabriel Delpino da Silveira<\/strong><\/p>\n

Este trabalho tem como proposta a modelagem urbana atrav\u00e9s de simula\u00e7\u00f5es de crescimento na cidade de Santiago\/RS por um sistema de aut\u00f4matos celulares. Utilizando o programa CityCell<\/i> \u00e9 poss\u00edvel informar dados que possibilitem, previamente, a calibra\u00e7\u00e3o do modelo e, em seguida, a experimenta\u00e7\u00e3o de alternativas que alterem o crescimento da cidade, como influ\u00eancia de estradas, matas nativas, nascentes e outros elementos.<\/p>\n

Modelagem Urbana<\/h1>\n

De acordo com Almeida (2003)\u00a0\u201cmodelos s\u00e3o representa\u00e7\u00f5es simplificadas da realidade\u201d. A constru\u00e7\u00e3o de modelos urbanos permite a simula\u00e7\u00e3o de estudos que propiciem e definam o planejamento de uma cidade.\u00a0<\/span><\/p>\n

Existem quatro maneiras de classificar um modelo: descritivo, que busca compreender o funcionamento de um sistema real; explorat\u00f3rio, que possibilita a explora\u00e7\u00e3o de novos cen\u00e1rios a partir da descri\u00e7\u00e3o da realidade; preditivos, que incluem o tempo na simula\u00e7\u00e3o, explorando passado e futuro dinamicamente; e modelos operacionais, que servem preferencialmente aos planejadores urbanos, auxiliando nas escolhas dos agentes p\u00fablicos de planejamento (ECHENIQUE, 1968). Este estudo aborda um modelo urbano descritivo, preditivo e explorat\u00f3rio.<\/p>\n

Aut\u00f4matos Celulares e CityCell<\/h1>\n

Segundo White et al<\/i> (1997) aut\u00f4matos celulares s\u00e3o sistemas espaciais e din\u00e2micos onde o estado de cada c\u00e9lula depende do estado das c\u00e9lulas vizinhas e seus conjuntos de regras de transi\u00e7\u00e3o entre elas. O grid<\/i> celular \u00e9 esse espa\u00e7o onde o aut\u00f4mato existe, por meio de um conjunto de c\u00e9lulas.<\/p>\n

O programa CityCell – Urban Growth Simulator <\/i>foi desenvolvido por Saraiva e Polidori (2014) e utiliza a base de grid<\/i> celulares para o seu funcionamento. Ele fornece ferramentas b\u00e1sicas de geoprocessamento e dados necess\u00e1rios para a manipula\u00e7\u00e3o dos dados, visualiza\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise e avalia\u00e7\u00e3o dos resultados gerados. Os atributos inseridos s\u00e3o divididos em tr\u00eas itens: atributos naturais, fatores do ambiente natural como sistemas de \u00e1guas, cobertura do solo e fatores geomorfol\u00f3gicos; atributos urbanos, onde mostram o mapeamento do solo urbanizado; atributos institucionais, que possibilitam representar praticas de planejamento urbano, como leis e incentivos (POLIDORI, 2004).<\/p>\n

A cidade de Santiago\/RS<\/h1>\n

Localizada no estado do Rio Grande do Sul – Brasil, a cidade de Santiago se encontra na latitude de 29\u00ba Sul e longitude 54\u00ba Oeste, a 354 metros de altitude. Divide limites com os munic\u00edpios de Unistalda, Nova Esperan\u00e7a do Sul e Cap\u00e3o do Cip\u00f3. \u00c9 considerada uma cidade de baixo porte por conter 49.298 habitantes (atualizado em 2021) e uma m\u00e9dia de 20,33 habitantes por quilometro quadrado (IBGE, 2022). Seus principais acessos se d\u00e3o pelas rodovias BR-377 e RSC-287, onde a cidade se encontra pr\u00f3ximo a intersec\u00e7\u00e3o de ambas.<\/p>\n

Simula\u00e7\u00f5es do modelo atrav\u00e9s do CityCell<\/h1>\n

A primeira etapa para a realiza\u00e7\u00e3o deste trabalho ocorreu ao reunir todas as informa\u00e7\u00f5es relevantes ao crescimento de Santiago e inform\u00e1-las atrav\u00e9s de \u201cinputs<\/i>\u201d no programa CityCell<\/i>. Ao longo dos testes foi poss\u00edvel reconhecer aspectos que impactaram na transforma\u00e7\u00e3o da malha urbana da cidade desde 1985 (ano escolhido para o in\u00edcio do estudo e para a etapa de calibra\u00e7\u00e3o do modelo).\u00a0<\/span><\/p>\n

Para reunir as imagens georreferenciadas foram utilizados dois programas-base: Global Mapper<\/i> (GM) e Google Earth<\/i> (GE). Com o GM foram baixadas imagens de sat\u00e9lites j\u00e1 georreferenciadas da cidade de Santiago\/RS com qualidade de 10 metros, as linhas de drenagem, curvas de n\u00edvel e bacias hidrogr\u00e1ficas. Com o GE foram baixadas imagens de sat\u00e9lites que demonstravam a malha urbana em per\u00edodos diferentes, especificamente 1985 e 2021 (que futuramente foram utilizadas para a etapa calibra\u00e7\u00e3o). As imagens do Google Earth<\/i> precisaram ser georreferenciadas atrav\u00e9s de outro programa, neste caso foi utilizado o AutoCad<\/i> com o plugin Raster Design <\/i>para realizar o procedimento.<\/p>\n

Tendo estas imagens, o pr\u00f3ximo passo foi adicion\u00e1-las ao programa CityCell e informar ao sistema de c\u00e9lulas o que se via nas fotos. Com isso, os inputs <\/i>realizados numa malha de 200x200m foram os seguintes:<\/p>\n

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Fig. 1 – Fundo com cores de 1 a 5 para o funcionamento do programa. Fig. 2 – Linhas de drenagem de \u00e1gua. Fig. 3 – P\u00e1rea urbana da cidade em 2021. Fig. 4 – P\u00e1rea urbana da cidade em 1985.<\/p><\/div>\n

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Fig. 5 – Malha vi\u00e1ria em 1985 (rodovias e estradas de acesso a cidade). Fig. 6 – Malha vi\u00e1ria em 2021 (rodovias e estradas de acesso a cidade). Fig. 7 – Resist\u00eancia da topografia em dois n\u00edveis (1 e 2). Fig. 8 – \u00c1reas militares<\/p><\/div>\n

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Fig. 9 – Intersec\u00e7\u00f5es nas rodovias de acesso a cidade. Fig. 10 – Corredor das tropas, via hist\u00f3rica de Santiago. Fig. 11 – Matas nativas. Fig. 12 – Rodovia nova (simula\u00e7\u00e3o de futuro)<\/p><\/div>\n

Com a inser\u00e7\u00e3o destes inputs <\/i>foi poss\u00edvel a realiza\u00e7\u00e3o da simula\u00e7\u00e3o de crescimento de Santiago. Come\u00e7ando pela etapa de calibra\u00e7\u00e3o do modelo, alguns destes dados foram relevantes para a efetiva\u00e7\u00e3o da calibra\u00e7\u00e3o e, consequentemente, a utiliza\u00e7\u00e3o do sistema para futuras simula\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Como regra de intera\u00e7\u00e3o foi aplicada a \u201cThreshold Potential<\/i>\u201d, ou potencial de crescimento limiar, e considerou os seguintes atributos e pesos: Fundo com peso 1, ambiental e resist\u00eancia; linhas de drenagem com peso 1, ambiental e resist\u00eancia; p\u00e1rea urbana de 1985 com peso 1, urbano e atra\u00e7\u00e3o; malha vi\u00e1ria de 1985 com peso 0.2, urbano e atra\u00e7\u00e3o; resist\u00eancia da topografia com peso 1, ambiental e resist\u00eancia; \u00e1reas militares com peso 1, urbano, atra\u00e7\u00e3o e congelamento de c\u00e9lulas ativo; intersec\u00e7\u00f5es nas rodovias com peso 0.8, urbano e atra\u00e7\u00e3o; corredor das tropas com peso 0.8, urbano e atra\u00e7\u00e3o; matas nativas com peso 1, ambiental e resist\u00eancia. Foram realizadas 36 itera\u00e7\u00f5es (anos entre 1985 e 2021) para buscar o melhor resultado pr\u00f3ximo a p\u00e1rea urbana de 2021.<\/p>\n

Na figura a seguir consta o resultado na \u00faltima itera\u00e7\u00e3o em compara\u00e7\u00e3o com a p\u00e1rea urbana de 2021. \u00c9 poss\u00edvel observar que a calibra\u00e7\u00e3o acertou nas \u00e1reas centrais por\u00e9m ocorreram alguns erros nos extremos da p\u00e1rea urbana. O falta de acerto mais consider\u00e1vel est\u00e1 localizada na \u00e1rea nordeste do modelo, onde n\u00e3o foi poss\u00edvel replicar o crescimento urbano totalmente.<\/p>\n

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Fig. 13 – Em marrom claro p\u00e1rea urbana existente. Em marrom escuro p\u00e1rea urbana gerada pelo sistema<\/p><\/div>\n

Quando comparado utilizando a op\u00e7\u00e3o \u201cFuzzy Comparision<\/i>\u201d que determina as porcentagens de acerto em 3 n\u00edveis diferentes, os resultados s\u00e3o os seguintes: Coincid\u00eancia total com 50% de acertos e coincid\u00eancia com 200m (1 c\u00e9lula) de erro com 70% de acertos. Para princ\u00edpios de calibra\u00e7\u00e3o, a segunda op\u00e7\u00e3o (com 70% de acerto) foi considerada.<\/p>\n

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Fig. 14 – Coincid\u00eancia Total Fig. 15 – Coincid\u00eancia com 200m de acerto<\/p><\/div>\n

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Fig. 16 – GIF coincid\u00eancia com 200m de acerto<\/p><\/div>\n

Com o modelo devidamente calibrado, foi poss\u00edvel prever o crescimento urbano de Santiago at\u00e9 2057, atrav\u00e9s da regra \u201cThreshold Potential<\/i>\u201d e utilizando os seguintes atributos e pesos: Fundo com peso 1, ambiental e resist\u00eancia; linhas de drenagem com peso 1, ambiental e resist\u00eancia; p\u00e1rea urbana de 2021 com peso 1, urbano e atra\u00e7\u00e3o; malha vi\u00e1ria de 2021 com peso 0.2, urbano e atra\u00e7\u00e3o; resist\u00eancia da topografia com peso 1, ambiental e resist\u00eancia; \u00e1reas militares com peso 1, urbano, atra\u00e7\u00e3o e congelamento de c\u00e9lulas ativo; intersec\u00e7\u00f5es nas rodovias com peso 0.8, urbano e atra\u00e7\u00e3o; corredor das tropas com peso 0.8, urbano e atra\u00e7\u00e3o; matas nativas com peso 1, ambiental e resist\u00eancia. Foram realizadas 36 itera\u00e7\u00f5es (anos entre 2021 e 2057).<\/p>\n

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Fig. 17 – GIF de crescimento urbano entre 2021 e 2057. Em vermelho – rodovias existentes. Em marrom claro – p\u00e1rea urbana existente. Em marrom escuro – futura expans\u00e3o da p\u00e1rea urbana.<\/p><\/div>\n

Iniciando a etapa de simula\u00e7\u00e3o de transforma\u00e7\u00f5es na p\u00e1rea urbana com a adi\u00e7\u00e3o de outros atributos, foi pensado na possibilidade de uni\u00e3o de duas rodovias importantes (BR-377 e RSC-287) atrav\u00e9s de uma nova rodovia na parte sul de Santiago. O processo foi o mesmo utilizado anteriormente, apenas com a adi\u00e7\u00e3o do atributo \u201cestrada nova\u201d com peso 1, urbano e atra\u00e7\u00e3o. A imagem a seguir demonstra o impacto que se obteve:<\/p>\n

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Fig. 18 – GIF crescimento urbano com nova rodovia com peso 1<\/p><\/div>\n

Logo ap\u00f3s foi simulado a possibilidade deste rodovia com peso ainda maior (4) para entender se o impacto seria mais significativo. A principio de entendimento, o peso 4 significa uma\u00a0 <\/span>estrada com excelente infraestrutura, o que atrairia o crescimento populacional para aquela \u00e1rea, como incentivos financeiros, grande oferta de loteamentos, dentre outros.<\/p>\n

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Fig. 19 – GIF crescimento urbano com nova rodovia com peso 4<\/p><\/div>\n

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Fig. 20 – Nova rodovia peso 1. Fig. 21 – Nova rodovia peso 4<\/p><\/div>\n

Considera\u00e7\u00f5es finais<\/h1>\n

O presente trabalho teve como objetivo testar, simular e experimentar diferentes possibilidades de crescimento para a cidade de Santiago\/RS atrav\u00e9s de modelagem computacional por aut\u00f4matos celulares. A calibragem do modelo demonstrou diversos aspectos importantes que impactaram na malha urbana atual da cidade, atributos como as rodovias, \u00e1reas militares e intersec\u00e7\u00f5es das rodovias foram de suma import\u00e2ncia para o crescimento da cidade entre 1985 e 2021 e, possivelmente, seguir\u00e3o sendo elementos estruturadores da malha futuramente.<\/p>\n

A expans\u00e3o da malha ocorreu na borda da rodovia RSC-287 e h\u00e1 grande probabilidade da cidade seguir expandindo suas bordas at\u00e9 ocupar as margens das rodovias. Na \u00e1rea nordeste onde a etapa de calibragem n\u00e3o foi atingida, n\u00e3o foi poss\u00edvel buscar algum atributo que simulasse a expans\u00e3o naquela dire\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Com a constru\u00e7\u00e3o de uma rodovia que interliga a BR-377 e RSC-287 no setor sul da cidade, foi poss\u00edvel determinar algumas hip\u00f3teses: uma simples rodovia que n\u00e3o conecta na cidade, mas sim est\u00e1 ao redor dela, pode n\u00e3o ser capaz de transformar significativamente a malha urbana, apenas se essa rodovia contar com grande infraestrutura capaz de atrair a popula\u00e7\u00e3o, como a constru\u00e7\u00e3o de\u00a0 <\/span>importantes equipamentos urbanos, iniciativas e incentivos municipais, oferta de lotes, dentre outros.\u00a0<\/span><\/p>\n

Refer\u00eancias<\/h1>\n

ALMEIDA, C. M. D. Modelagem da din\u00e2mica espacial como uma ferramenta auxiliar ao planejamento<\/strong>: simula\u00e7\u00e3o de mudan\u00e7as de uso da terra em \u00e1reas urbanas para as cidades de Bauru e Piracicaba (SP), Brasil. Tese de Doutorado INPE. S\u00e3o Jos\u00e9 dos Campos, p. 351. 2003.<\/p>\n

ECHENIQUE, M. Models: a discussion.<\/strong> Land Use and Built Form Studies, Cambridge, 1968.<\/p>\n

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTAT\u00cdSTICA (IBGE). IBGE<\/b>, 2022. Cidades. Dispon\u00edvel em:< https:\/\/www.ibge.gov.br\/cidades-e-estados\/rs\/santiago.html<\/a> >. Acesso em: 14 de maio de 2022<\/p>\n

POLIDORI, M. C. Crescimento urbano e ambiente: um estudo explorat\u00f3rio sobre as transforma\u00e7\u00f5es e o futuro da cidade. <\/b>Tese de Doutorado UFRGS PPGECO. [S.l.]. 2004.<\/p>\n

SARAIVA, Marcus Vinicius Pereira; POLIDORI, Maur\u00edcio Couto. CityCell: Urban Growth Simulator (software). <\/b>LabUrb \u2013 Laborat\u00f3rio de Urbanismo da FAUrb. Pelotas: UFPel, 2015.<\/p>\n

SARAIVA, Marcus V. P. Simula\u00e7\u00e3o de crescimento urbano em espa\u00e7os celulares com uma medida de acessibilidade<\/b>: m\u00e9todo e estudo de caso em cidades do sul do Rio Grande do Sul. 2013. 99f. Disserta\u00e7\u00e3o (Mestrado) \u2013 Programa de P\u00f3s- Gradua\u00e7\u00e3o em Arquitetura e Urbanismo. Universidade Federal de Pelotas, Pelotas.\u00a0<\/span><\/p>\n

WHITE, R.; ENGELEN, G.; ULJEE, I. The use of constrained cellular automata for <\/strong>
\nhigh-resolution modelling of urban land-use dynamics.<\/strong> Environment and Planning
\nB: Planning and Design, 24, n. 3, 1997. 323-343.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Gabriel Delpino da Silveira Este trabalho tem como proposta a modelagem urbana atrav\u00e9s de simula\u00e7\u00f5es de crescimento na cidade de Santiago\/RS por um sistema de aut\u00f4matos celulares. Utilizando o programa CityCell \u00e9 poss\u00edvel informar dados que possibilitem, previamente, a … Continue lendo →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":420,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-560","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-publicacoes"],"jetpack_featured_media_url":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/560","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/users\/420"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=560"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/560\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":613,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/560\/revisions\/613"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=560"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=560"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ofm\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=560"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}