A MEDIDA DE ACESSIBILIDADE COMO IDENTIFICADORA DE DIFERENCIAÇÃO SÓCIOESPACIAL: O CASO DE CIDADES DO EXTREMO SUL DO BRASIL
CHRISTIANO PICCIONI TORALLES 1
MAURÍCIO COUTO POLIDORI 2
EVALDO TAVARES KRÜGER 3
UFPel - Universidade Federal de Pelotas, FAUrb - Faculdade de Arquitetura e Urbanismo,
PROGRAU - Programa de Pós-graduação em Arquitetura e Urbanismo, Brasil
1
[email protected]; 2 [email protected]; 3 [email protected]
RESUMO
A produção do espaço nas cidades tem sido marcada pela formação de áreas segregadas,
rarefação de facilidades urbanas e concentração pobreza. Estudos de morfologia e modelagem
urbana têm permitido a extração de medidas que possibilitam a verificação de diferenciações do
espaço urbano e subsidiam a interpretação de fenômenos das cidades. Com o objetivo de identificar
áreas com concentração de população com baixa renda a partir da morfologia urbana, está elaborada
a hipótese de que a medida de acessibilidade pode ser utilizada como indicadora de diferenciação
sócio-espacial. Nessa direção foram feitos estudos de caso em três cidades da metade sul do estado
do Rio Grande do Sul, no extremo sul do Brasil, através do programa computacional Medidas
Urbanas®, com apoio em SIG. Os experimentos realizados indicam que há associação entre a fraca
acessibilidade e a concentração de pobreza.
Palavras-chave: morfologia urbana, pobreza, geotecnologias.
THE MEASURE OF ACCESSIBILITY AS AN IDENTIFIER OF SOCIO-SPATIAL
DIFFERENTIATION: THE CASE OF CITIES IN EXTREME SOUTHERN OF BRAZIL
ABSTRACT
The production of space in cities has been marked by the formation of segregated areas,
sparse urban facilities and poverty concentration. Studies focused on morphology and urban
modeling have allowed the extraction of measures that enable verify differentiations of urban space
and give support the interpretation of cities phenomenon. Aiming to identify areas with
concentrations of low-income population from the urban morphology, the hypothesis that the
accessibility measure can be used as an indicator of socio-spatial differentiation was elaborated.
On this direction, have been produced studies in three cities of the southern of Rio Grande do Sul,
in Brazil, through the software Medidas Urbanas®, supported by GIS. The experiments indicate
that there is an association between weak accessibility and poverty concentration.
Keywords: urban morphology, poverty, geotechnologies.
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1. Introdução
Desde o último século, principalmente, o planeta tem experimentado uma mudança
marcante no modo de vida do ser humano, o qual está cada vez mais concentrando em áreas
urbanas. Se em 1900 as cidades abrigavam menos de 15% da população mundial, atualmente esse
percentual já supera os 50%. Existem estimativas que apontam que esse crescimento siga
aumentando, principalmente nos países chamados subdesenvolvidos ou em desenvolvimento
(Brakarz, 2002; UN-HABITAT, 2008), como o caso dos países da América Latina. Em alguns
países o percentual de habitantes em meio urbano já atinge valores altos, entre eles o Brasil, onde
cerca de 85% de população vive em cidades (IBGE, 2010).
O contínuo e crescente cenário de urbanização reforça o papel das cidades enquanto espaço
de oportunidades de mercado, de trabalho, de oferta de serviços, de relações sociais; de diversidade
cultural, tipológica, de arranjos produtivos, etc. Por outro lado, a produção do espaço nas cidades
tem sido marcada pela formação de áreas segregadas, como também – principalmente nos países
periféricos – pela rarefação de facilidades urbanas e concentração pobreza, entre outros problemas.
Portanto, o meio ambiente urbano tem por característica ser um local de diferenças e de fatores que
influenciam positivamente ou negativamente na qualidade de vida de quem habita as cidades.
Estudos centrados no campo da morfologia e da modelagem urbana têm permitido a
extração de medidas que possibilitam a verificação de diferenciações do espaço urbano a partir de
sua estrutura física, subsidiando a interpretação de fenômenos das cidades. Uma dessas medidas é a
acessibilidade, relacionada à propriedade que um elemento do sistema urbano tem de estar mais
próximo de ser alcançado por todos os demais (Gheno, 2009; Faria, 2010).
Dessa forma, com base na hipótese de que a medida de acessibilidade possa ser utilizada
como indicadora de uma diferenciação sócio-espacial, a investigação aqui apresentada tem como
objetivo a identificação de áreas com concentração de população de baixa renda a partir da
morfologia urbana. Para isso, foram feitos estudos exploratórios em cidades da metade sul do
Estado do Rio Grande do Sul, no extremo sul do Brasil, utilizando o programa computacional
Medidas Urbanas e dados censitários, com apoio em sistemas de informação geográfica – SIG.
Diante do exposto, o artigo parte de uma breve revisão bibliográfica, proporcionando ao
leitor uma aproximação de alguns conceitos abordados ao longo do trabalho, tais como, morfologia,
modelagem urbana e a medida de acessibilidade. Logo em seguida, no item 3, são relatados os
materiais e a metodologia usada para a confecção da investigação, cujas 6 etapas são descritas de
forma sintética e, na sequência, apreendidas a partir da apresentação do estudo de caso, da base de
dados e das técnicas de análise. No item 4 são descritos e analisados os resultados obtidos para três
das oito cidades estudadas (Bagé, Arroio Grande e São José do Norte). No item 5 é feita uma breve
discussão sobre os resultados obtidos, abrindo espaço também para relacionar as análises com os
conceitos de fragmentação e crescimento periférico. Por fim, são apresentadas as conclusões. Esse
trabalho busca proporcionar uma reflexão crítica sobre a organização e produção do espaço urbano
nas cidades do extremo sul do Brasil, vistas a partir de sua morfologia.
2. Morfologia, modelagem urbana e medidas de diferenciação
A interpretação da cidade, dentro da teoria urbana, pode ser feita a partir de sua forma ou
das formas que a compõe, ou seja, de sua morfologia. Segundo Moudon (1997), a análise
morfológica é baseada em três princípios, correspondendo à forma física, escala de resolução (ou
abrangência espacial) e evolução no tempo. Respectivamente:
2
• a forma urbana é definida por três elementos físicos: as construções (e suas relações com espaços
abertos), os lotes e as vias;
• a forma urbana pode ser captada em diferentes níveis de resolução, sendo comuns quatro escalas:
edificação/lote (escala edilícia), via/quarteirão (escala de bairro), cidade e região;
• a forma urbana entendida historicamente a partir da evolução temporal dos elementos que a
compõe, os quais continuamente são substituídos ou transformados.
A maneira com que os elementos componentes da cidade são distribuídos, levando em
conta sua configuração espacial, pode gerar espaços com desempenho e qualidade diferenciados e
os estudos focados na morfologia têm fornecido teorias e metodologias que auxiliam no
entendimento dessas questões. O uso de modelos e técnicas de modelagem, em estudos de
morfologia urbana, é um exemplo de metodologia que tem sido aplicada, com avanços facilitados
pelo advento da computação e das geotecnologias.
Modelos são representações de aspectos essenciais da realidade, de forma simplificada e
compreensível (Echenique, 1975; Reif, 1978), que permitem explorar, testar e inferir sobre as
características dessa realidade, auxiliando no melhor entendimento do objeto em estudo. Os
modelos urbanos são aqueles que visam representar os processos que geram o espaço urbano, sendo
traduzidos por teorias e testados através de experimentações e simulações em computadores, os
quais funcionam como laboratórios (Batty, 2009). Uma simplificação comumente utilizada na
modelagem é abstração da cidade a partir de sua malha viária, usando elementos básicos da
geometria euclidiana (pontos, linhas e superfícies) para representar o espaço urbano como um
sistema que se estrutura na forma de rede, possibilitando assim a incorporação de propriedades da
Teoria de Grafos em modelos urbanos.
A Teoria de Grafos é um ramo da matemática que provém da topologia e estuda as relações
entre os elementos de um conjunto (pontos, linhas e superfícies), com base nas suas conexões
(Polidori e Polidori, 2006). Através de algoritmos e equações é possível extrair diversas medidas de
um grafo, tais como: acessibilidade, centralidade, conectividade, convergência, oportunidade,
distributividade, compacidade, permeabilidade, sinuosidade, polaridade, etc. (Krafta, 1996 e 2008;
Polidori e Polidori, 2006; Zechlinski, 2008). Para esse trabalho, será abordada a medida de
acessibilidade.
A medida de acessibilidade é uma medida de diferenciação espacial urbana e sua definição,
ao longo das últimas décadas, tem sido explicado com base em diversas teorias. Segundo Ingram
(1971), cuja conceituação da medida é possivelmente uma das principais referências, a
acessibilidade pode ser definida como uma característica inerente a um local quanto a sua
capacidade de superação de alguma separação espacial (tempo ou algum tipo de distância). O
mesmo autor também conceitua acessibilidade relativa, que é o grau de interligação entre dois
pontos de uma mesma superfície; e acessibilidade integral, que é o grau de interligação de cada
ponto com todos os outros de uma mesma superfície.
O Modelo de Acessibilidade utilizado no presente trabalho é baseado em conectividades e
distâncias (Polidori, Granero e Krafta, 2001) e sua medida corresponde à propriedade que um
elemento (ponto, linha ou superfície) do sistema tem de estar mais próximo de ser alcançado por
todos os demais (Gheno, 2009; Faria, 2010). Ela pode ser calculada de duas formas: topológica e
geométrica. Na medida topológica, nos percursos entre pares elementos do sistema, os valores são
calculados baseados nas mudanças (passos topológicos) de um elemento para outro, enquanto na
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medida geométrica, as distâncias (por exemplo, em metros) percorridas no percurso são levadas em
consideração. É mais acessível, portanto, aquele elemento que necessita menor quantidade de
mudanças ou menores distâncias para ser acessado por todos os demais.
Segundo Davidson (1991), a medida de acessibilidade pode ser um fator determinante da
distribuição de atividades em determinada área, sendo assim, locais com maiores acessibilidades
tendem a ser mais atrativos e mais valorizados. Menores acessibilidades sugerem maior isolamento.
Quanto ao desempenho desses espaços urbanos, locais mais isolados, ainda que possam ser
atrativos para o uso residencial, podem ser relacionados à rarefação das facilidades urbanas (oferta
de infra-estrutura, equipamentos, serviços) e a segregação sócio-espacial.
Assim sendo, foi proposta a hipótese de que a medida de acessibilidade possa ser utilizada
como indicadora de diferenciação sócio-espacial, permitindo identificar áreas com concentração de
população com baixa renda a partir da morfologia urbana.
3. Materiais e métodos
O método utilizado foi organizado em seis etapas, a saber:
•
Etapa 1: construção de mapa axial em software CAD, geo-referenciado, desenhado sobre
imagem de satélite disponível no Google Earth.
•
Etapa 2: obtenção da medida de acessibilidade com uso do software Medidas Urbanas e
exportação dos dados tabulares.
•
Etapa 3: importação dos mapa axial e das tabelas com os valores de acessibilidade, como
também do mapa de setores censitários e tabelas com valores de renda média per capita, em
ambiente ArcView GIS, fazendo a junção dos dados tabulares com as respectivas entidades
espaciais.
•
Etapa 4: conversão para grids bidimensionais em ArcView GIS, de modo a compatibilizar os
mapas temáticos e valorizar as relações contextuais e topológicas.
•
Etapa 5: geração dos diagramas de dispersão entre as variáveis (grids temáticos) em ArcView
GIS – com apoio da extensão Grid Plus – e cálculo dos coeficientes de correlação de Pearson.
•
Etapa 6: análise e interpretação dos dados, discussões e conclusões.
Os materiais necessários para elaboração do trabalho foram: imagens de satélite –
capturadas via Google Earth – para cada cidade estudada, mapas axiais, mapas dos setores
censitários e tabelas com dados de renda da população. Também foram necessários os softwares
Google Earth, AutoCAD Map, Medidas Urbanas, ArcView GIS e MS Excell.
3.1. O estudo de caso: cidades do extremo sul do Brasil
Conforme já abordado, ao mesmo tempo em que a cidade é atrativa por possuir
características positivas, sendo lócus de oportunidades, o fenômeno do crescimento urbano também
traz implicações negativas para qualidade de vida. Em países periféricos, principalmente, como o
caso de países da América Latina, entre eles o Brasil, o processo de expansão das cidades tem se
dado de forma rápida e desordenada, com descontinuidade de padrões espaciais (Barros, 2004),
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emergindo a questão da segregação sócio-espacial (Polidori et al., 2010), marcando o espaço urbano
pela rarefação de facilidade urbanas e áreas com concentração de pobreza.
As cidades da metade sul do estado do Rio Grande do Sul, no extremo sul do Brasil, não se
diferem desse contexto, apresentando também a existência de áreas segregadas, com carências de
infra-estrutura, de oferta de serviços e de equipamentos e habitadas por população de baixa renda. A
escolha do estudo de caso também tem justificativa no fato de que essas são cidades que, embora se
difiram no porte (pequenas e médias), guardam relativa homogeneidade geográfica, topográfica,
histórica e sócio-econômica, possibilitando tecer inferências sobre uma realidade de escala regional.
Os estudos exploratórios foram realizados em oito cidades da região (figura 1), sendo apresentados
nesse artigo os resultados obtidos para apenas três delas, a saber: Arroio Grande, Bagé e São José
do Norte.
Figura 1. Localização das cidades estudadas na metade sul do Rio Grande do Sul, Brasil.
Fonte: Google Earth, 2011.
Para análise morfológica, seguindo os três princípios enunciados por Moudon (1997), o
estudo representa a forma urbana da seguinte forma:
•
para cálculo da medida de acessibilidade, a forma física da cidade está definida por linhas axiais
que correspondem às interconexões entre os espaços abertos, representando o sistema viário
urbano. Quanto aos dados de renda média per capita, esses são coletados pelo Censo no
domicílio, o qual pode-se dizer estar relacionado à construção/habitação ou ao lote, todavia seus
dados são agregados e representados por setores censitários, cujos limites que definem sua
forma podem ter relação com o perímetro de um único lote (ou gleba) ou de vários lotes,
abrangendo muitas vezes vários quarteirões.
5
•
a escala de resolução, ou abrangência espacial do estudo, situa-se na escala da cidade, ou seja,
dos setores censitários e do sistema viário interno ao núcleo efetivamente urbanizado da sede
dos municípios.
•
a evolução no tempo se refere à delimitação temporal do estudo. Sendo uma pesquisa que aplica
um modelo urbano para fins descritivos de uma realidade em uma determinada data, a escala
temporal não apresenta evolução. Conquanto, os dados utilizados para obtenção dos valores de
renda média per capita – tabelas com valores agregados por setores censitários – e das medidas
de acessibilidade – mapa axial de representação da cidade através de seu sistema viário – não
apresentam a mesma data, sendo os primeiros baseados no Censo do ano 2000, enquanto os
últimos graficados a partir de imagens extraídas do Google Earth entre 2008 e 2010.
3.2. A base de dados
Para elaboração dessa pesquisa, foram utilizados dados confeccionados pelo próprio autor e
colaboradores1, assim como dados obtidos em fontes primárias. Essa base de dados pode ser
dividida em duas partes: uma referente à medida de acessibilidade e outra referente à aos valores de
renda.
Na obtenção da medida de acessibilidade, foram utilizados mapas axiais das cidades
estudadas. Os mapas são elaborados em software CAD, desenhados sobre imagem Google Earth –
geo-referenciada –, representando através de linhas mais longas o quanto forem possíveis o sistema
viário/espaços abertos do núcleo efetivamente urbanizado; quando houver inflexões na via, pode ser
necessária a construção de uma nova linha para dar sequência ao sistema; entidades (linhas)
diferentes que se encontram em algum ponto devem ser desenhadas de forma a se cruzar.
O mapa axial é importado no software Medidas Urbanas® (Polidori, Granero e Krafta,
2001), o qual opera como um SIG simplificado e onde está implementado o Modelo de
Acessibilidade, que permite o cálculo da medida de mesmo nome, gerando, além da visualização
gráfica dos resultados, uma tabela com os valores, podendo essa ser exportada para leitura em
outros programas. A medida de acessibilidade pode ser extraída de forma geométrica, cujo cálculo
leva em conta as distâncias em metros entre as entidades do sistema, ou topológica, levando em
consideração os passos topológicos necessários a ser efetuados no percurso. A medida calculada é
também apresentada de forma absoluta e relativa, sendo a primeira um valor referente
especificamente ao sistema calculado, enquanto a última é uma normalização da primeira,
permitindo comparações entre sistemas, nesse caso, entre cidades.
Nesse estudo, foi usada de forma intencional a medida topológica, de forma a investigar a
existência ou não de relações entre ela e a renda da população.
Quanto aos dados relativos à renda, foram utilizados como base as tabelas do Censo 2000
do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE e os mapas dos setores censitários, que são
a agregação espacial dos dados tabulares. Ambos dados estão disponíveis de forma livre no site do
IBGE na Internet2. Os mapas são encontrados em formato shape, propícios para importação em
software SIG, com campo identificador do código do setor censitário, passível de ser vinculado a
outros dados tabulares referentes a essa entidade espacial. Já a tabela, com os dados de renda,
necessita ser convertida para o formato DBF e, no ambiente de software SIG, ser efetuada a função
join para vinculação à referência espacial no mapa de setores censitários.
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São percebidas limitações para a precisão dos resultados, porém toleráveis dentro da
simplificação de um estudo com modelos. A primeira limitação é referente à agregação dos dados,
posto que as longas linhas que representam o sistema viário no mapa axial não revelam possíveis
variações existentes num mesmo elemento, como, por exemplo, tipos de pavimentação diferentes,
que poderiam mudar as preferências de percurso; já os setores censitários, principalmente os de área
muito grande, podem possuir, dentro de seu perímetro, por exemplo, concentração de baixa e alta
renda e, na média, apresentar um valor para a totalidade do setor que não descreve nem a realidade
de uma de suas partes, nem de outra.
A segunda limitação diz respeito às entidades espaciais, pois enquanto o mapa de
acessibilidade possui representação por linhas, o mapa de renda é representado por superfícies. Para
superar essa dificuldade, compatibilizando os mapas temáticos e valorizando as relações contextuais
e topológicas, os mapas foram convertidos para grids bidimensionais – representações do espaço na
forma de uma matriz ou malha de pontos espaçados regularmente (Silva et al., 2004) –,
transcrevendo os dados para uma base espacial de células quadradas e limites coincidentes, que
fazem a integração da abordagem euclidiana com a leibniziana (Polidori e Krafta, 2005). O tamanho
escolhido para as células dos grids foi de 100m x 100m, em função da distância aproximada entre
eixos viários.
A terceira limitação ara o estudo se refere ao fato de que uma mesma linha do mapa axial,
homogênea para a sua respectiva medida de acessibilidade, pode cruzar por mais de um setor
censitário e necessitar se confrontada com mais de um valor de renda. Essa limitação guarda relação
com a anterior e também é superada com a conversão dos mapas em grids.
A quarta limitação encontrada está nas diferenças de datas entre as duas bases de dados.
Elas são justificadas pela facilidade de obtenção dos mesmos, pois tanto as tabelas de dados do
Censo 2000 do IBGE, quanto às imagens Google Earth, são disponíveis abertamente na Internet. É
sabido que resultados mais coerentes com a realidade atual seriam possíveis se fossem usados dados
relativos ao Censo 2010, porém o IBGE ainda não disponibilizou a totalidade dos resultados
referentes a esse recente levantamento. Diante disso, podem aparecer casos, como a cidade de Bagé,
que possuem áreas ocupadas sem ter um setor censitário, podendo essas ser expansões urbanas
realizadas no intervalo de tempo entre os dados do Censo 2000 e a captura da imagem de satélite
disponível no Google Earth. Essa limitação não é superada e, para o estudo, são considerados
apenas os grids coincidentes nos dois mapas temáticos a ser gerados (acessibilidade e renda média
per capita).
3.3. As técnicas de análise
Para formulação da pesquisa nesse trabalho, são destacadas duas técnicas de análise: o
Modelo de Acessibilidade e a verificação das associações entre as variáveis medida de
acessibilidade e renda média per capita através de diagramas de dispersão e da correlação de
Pearson.
A) Modelo de Acessibilidade
O Modelo de Acessibilidade, implantado no software Medidas Urbanas® e utilizado para a
obtenção das medidas de acessibilidade das linhas axiais (correspondentes aos trechos do sistema
viário), na Etapa 2 da pesquisa, é um modelo de diferenciação espacial que se baseia nas
conectividades e distâncias entre espaços urbanos. As formulações matemáticas utilizadas no
modelo são definidas pelos seguintes fórmulas matemáticas e enunciados (Polidori, Granero e
Krafta, 2001):
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AIi = [mín]d gpq
leia-se acessibilidade da entidade i na interação I é igual ao inverso da mínima distância entre as
entidades p e q
sendo AIi = acessibilidade da entidade i na interação I, [mín] dg
entidades p e q
pq
= mínima distância entre as
ij
AAi = ∑ AIi
i =1
leia-se acessibilidade absoluta da entidade i é igual ao somatório das acessibilidades da entidade i
em todas as interações I, de i a j, sendo o primeiro i igual a 1
sendo AAi = acessibilidade absoluta da entidade i, AIi = acessibilidade da entidade i na interação I
ARi = log( AAi + 1)(log AMVS ) −1
leia-se acessibilidade relativa da entidade i é igual ao logaritmo da acessibilidade absoluta da
entidade i mais 1, multiplicado pelo inverso do logaritmo da acessibilidade máxima virtual do
sistema
sendo ARi = acessibilidade relativa da entidade i, AAi = acessibilidade absoluta da entidade i, AMVS =
acessibilidade máxima virtual do sistema
ij
AMVS = ∑ AIi
i =1
leia-se acessibilidade máxima virtual do sistema é igual ao somatório das acessibilidades da
entidade i em todas as interações I, de i a j, sendo o primeiro i igual a 1
sendo AMVS = acessibilidade máxima virtual do sistema, AIi = acessibilidade da entidade i na
interação I
Para a geração dos mapas temáticos (Figuras 2, 5 e 8), e posterior diagrama de dispersão
(Figuras 4, 7 e 10) e correlação com os valores de renda, foram usadas as medidas de acessibilidade
relativa, calculada de forma topológica, como já comentada anteriormente.
B) Diagrama de dispersão e correlação de Pearson
Após a conversão dos mapas axiais e de setores censitários em grids bidimensionais,
conforme já descrito no item 3.2, foram elaborados diagramas de dispersão e calculados os
coeficientes de correlação de Pearson para cada cidade estudada. Essas técnicas propiciam analisar
as possíveis associações que existam entre as variáveis aplicadas ao estudo – nesse caso,
acessibilidade e renda.
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Diagramas de dispersão, ou scatter diagrams, são gráficos construídos entre duas variáveis,
combinando os valores correspondentes a cada unidade amostral – nesse caso, cada célula do grid
(células coincidentes nos dois mapas) – nos eixos x e y do gráfico e representando-os como uma
nuvem de pontos. Os diagramas foram construídos em ambiente ArcView GIS – através da
extensão Grid Plus, usando o método da regressão linear bi-variada – e são interpretados da
seguinte forma (Buzai, 2003):
•
a relação entre as variáveis é dita positiva quando, ao aumentar os valores da variável preditora
(eixo x), aumentam também os valores da resposta (eixo y) e, graficamente, a nuvem de pontos
se distribui no sentido inferior esquerdo-superior direito;
•
a relação entre as variáveis é dita negativa quando, ao aumentar valores da variável preditora
(eixo x), diminuem os valores da resposta (eixo y) e, graficamente, a nuvem de pontos se
distribui no sentido superior esquerdo-inferior direito;
•
quando a nuvem de pontos se encontra agrupada em um local do gráfico e não permite a
abstração de uma linha que defina um sentido para os pontos, é dita que as variáveis não
possuem relação entre si.
Os gráficos podem ser analisados visualmente, de forma intuitiva, seguindo essas
interpretações. De modo a proporcionar maior precisão para análise, a partir de um valor
quantitativo de indicação da intensidade da relação entre as variáveis, é utilizado o cálculo do
coeficiente de correlação de Pearson, ou índice r, que varia entre -1 e 1 e é interpretado da seguinte
maneira:
•
quando 1 > r > 0,70, a correlação é considerada forte e positiva;
•
quando 0,70 > r > 0,30, a correlação é considerada moderada e positiva;
•
quando 0,30 > r > 0, a correlação é considerada fraca e positiva.
Interpretação semelhante é feita para valores negativos:
•
quando 0 > r > -0,30, a correlação é considerada fraca e negativa;
•
quando -0,30 > r > -0,70, a correlação é considerada moderada e negativa;
•
quando -0,70 > r > -1, a correlação é considerada forte e negativa;
Quando r = 0, não há correlação entre as variáveis.
4. Descrição e análise dos resultados
Os resultados analisados a seguir se referem aos produtos finais das etapas 4 e 5 da investigação,
respectivamente: mapas temáticos (em formato de grids) de acessibilidade topológica e renda
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média per capita dos setores censitários; diagramas de dispersão e coeficientes de correlação de
Pearson. Serão apresentados os resultados de apenas três cidades analisadas, correspondendo aos
melhores resultados de correlação: Bagé, Arroio Grande e São José do Norte. Convém destacar que
os coeficientes encontrados para as demais cidades analisadas são próximos do valor calculado para
a cidade de São José do Norte.
A) O caso da cidade de Bagé-RS
A cidade de Bagé, com 116792 habitantes (IBGE, 2010), é a maior das três cidades aqui
apresentadas. Embora existam alguns núcleos dispersos, esses “orbitam” o centro da cidade e
conferem uma morfologia concêntrica. Assim sendo, era realmente esperado que – para uma
medida que corresponde a propriedade que um elemento do sistema tem de estar mais próximo de
ser alcançado pelos demais – os melhores valores de acessibilidade sejam encontrados no centro e
diminuam na direção das bordas, como visto no mapa de acessibilidade topológica relativa
(legenda em 9 classes, dividida por natural breaks) (Figura 2).
Figura 2. Mapa temático no formato de grid; Acessibilidade topológica da cidade de Bagé, RS,
Brasil.
Valores absolutos e normalizados, extraídos do software Medidas Urbanas®, visualização em ArcView. 2010.
No mapa temático de renda média per capita dos setores censitários (Figura 3), é possível
verificar que os melhores valores de renda são encontrados nos setores localizados no centro da
cidade, diminuindo em direção às bordas. Há exceção de apenas um setor, que possui valor
intermediário de renda e não situa-se no centro da cidade.
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Conforme pode ser visto, comparando as duas imagens, há um núcleo disperso, a noroeste
do sistema, que não possui setor censitário urbano. Esse núcleo pode ter se constituído após o ano
2000 (data dos dados de Censo utilizados nesse estudo) ou ser um núcleo rural, muito próximo da
zona urbana.
Bagé foi a cidade estudada que apresentou o melhor coeficiente de correlação de Pearson
entre as variáveis acessibilidade e renda analisadas, com r = 0,56, considerado moderado e positivo.
No diagrama de dispersão (figura 4), a nuvem de pontos não se organiza de forma a se abstrair uma
linha que indique a validação da hipótese levantada na pesquisa, ou seja, que a concentração de
população de baixa renda possa ser indicada por áreas de baixa acessibilidade. É possível verificar
que a população de baixa renda se distribui por todos os valores acessibilidade, todavia, os pontos
da nuvem relativos aos melhores valores de renda não são encontrados em áreas de baixa
acessibilidade.
Figura 3. Mapa temático no formato de grid; Renda média per capita dos setores censitários
da cidade de Bagé, RS, Brasil.
Valores em Reais (R$), extraídos do Censo 2000 (IBGE) e visualizados em ArcView. 2010.
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Figura 4. Diagrama de dispersão para Bagé.
Regressão linear bi-variada: acessibilidade topológica relativa x renda média per capita do setor censitário.
B) O caso da cidade de Arroio Grande-RS
A cidade de Arroio Grande, considerada uma cidade de pequeno porte, possui 18569
habitantes (IBGE, 2010). Sua morfologia apresenta um núcleo principal, onde são encontrados os
melhores valores de acessibilidade, e dois núcleos dispersos, correspondendo aos menores valores
de acessibilidade do sistema (Figura 5). Não apenas a distância física, verificada visualmente no
mapa, como também o menor número de conexões com o centro da cidade, torna mais difícil que
esses lugares sejam alcançados pelos demais, conferindo características de isolamento.
Os setores censitários com maiores valores de renda média per capita, assim como em
Bagé, também se localizam no centro da cidade e vão diminuindo em direção às bordas (Figura 6).
No núcleo principal podem ser verificados, a leste do setor de melhor renda média, setores com
valores de renda inferiores e bons valores de acessibilidade. Com base na análise visual dos dois
mapas temáticos é possível inferir que as melhores rendas estão localizadas nas melhores
acessibilidades, enquanto as baixas rendas situam-se perifericamente, mas em áreas tanto com bons
valores de acessibilidade, quanto com valores ruins. E essa mesma análise pode ser feita com base
no diagrama de dispersão (Figura 7) que, embora com menor número de pontos no sistema,
assemelha-se à forma da nuvem no diagrama da cidade de Bagé. O coeficiente de correlação
encontrado para Arroio Grande foi de 0,45, também considerado moderado e positivo.
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Figura 5. Mapa temático no formato de grid; Acessibilidade topológica da cidade de Arroio
Grande, RS, Brasil.
Valores absolutos e normalizados, extraídos do software Medidas Urbanas®, visualização em ArcView. 2010.
Figura 6. Mapa temático no formato de grid; Renda média per capita dos setores censitários
da cidade de Arroio Grande, RS, Brasil.
Valores em Reais (R$), extraídos do Censo 2000 (IBGE) e visualizados em ArcView. 2010.
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Figura 7. Diagrama de dispersão para Arroio Grande.
Regressão linear bi-variada: acessibilidade topológica relativa x renda média per capita do setor censitário.
C) O caso da cidade de São José do Norte-RS
São José do Norte é também uma cidade de pequeno porte, com 25523 habitantes (IBGE,
2010). Localizada às margens da Laguna dos Patos, sua morfologia relativamente compacta e
concêntrica também leva a verificar os menores valores de acessibilidade nas bordas do sistema,
enquanto os melhores valores estão aproximadamente no centro geométrico, com um leve
direcionamento para sul (Figura 8). Embora muito próximo fisicamente, devido ao pequeno porte
da urbe, em função da Laguna o centro geométrico não corresponde ao núcleo formador da cidade,
o qual pode ser verificado com os melhores valores de renda no mapa temático de renda média per
capita dos setores censitários (Figura 9). Os valores de renda denotam uma cidade caracterizada por
uma população pobre, a qual ocupa locais independentemente de valores bons ou ruins de
acessibilidade topológica.
De forma semelhante às duas cidades analisadas anteriormente, o diagrama de dispersão
também apresenta uma nuvem de pontos sem conformar uma linha, indicando forte relação positiva
entre as variáveis, mas também mostra os melhores valores de renda relacionados a melhores
valores de acessibilidade. Para São José do Norte, o coeficiente de correlação encontrado foi de
0,24, considerado positivo, porém fraco.
14
Figura 8. Mapa temático no formato de grid; Acessibilidade topológica da cidade de São José
do Norte, RS, Brasil.
Valores absolutos e normalizados, extraídos do software Medidas Urbanas®, visualização em ArcView. 2010.
Figura 9. Mapa temático no formato de grid; Renda média per capita dos setores censitários
da cidade de São José do Norte, RS, Brasil.
Valores em Reais (R$), extraídos do Censo 2000 (IBGE) e visualizados em ArcView. 2010.
15
Figura 10. Diagrama de dispersão para São José do Norte.
Regressão linear bi-variada: acessibilidade topológica relativa x renda média per capita do setor censitário.
renda
5. Resultados e discussões
As três cidades apresentadas, ainda que possuam coeficientes de correlação diferentes,
possuem uma síntese de resultados semelhante. Nas outras cinco cidades estudadas, cujos resultados
não estão apresentados nesse artigo, a mesma síntese também foi encontrada e foi traduzida no
diagrama de dispersão esquemático abaixo (Figura 11):
acessibilidade
Figura 11. Diagrama de dispersão esquemático para as cidades analisadas na metade sul do
estado do Rio Grande do Sul, Brasil.
Fonte: do autor.
Essa síntese de resultados mostra que: 1) nos menores valores de acessibilidade são
encontradas populações de baixa renda, ou, em outras palavras, concentração de pobreza; 2) as
melhores rendas são encontradas nas maiores acessibilidades. Essas duas afirmativas são
16
consideradas os principais resultados encontrados no trabalho e, de certa forma, validam a hipótese
de pesquisa, a qual formula que a medida de acessibilidade pode indicar diferenciação sócioespacial. Entretanto, a baixa renda também é encontrada nos valores intermediários e maiores de
acessibilidade, assim como, nas maiores acessibilidades são encontradas todas as faixas de renda, o
que não invalida a hipótese como um todo, mas a fragiliza.
As duas afirmativas também podem conduzir a outras interpretações dos resultados,
permitindo inferências sobre o fenômeno da crescente urbanização e a realidade das cidades do
estudo de caso apresentado.
A) Desenvolvimento urbano, crescimento periférico e as cidades do extremo sul do Brasil
Apoiado no trabalho de Borsdorf, Buzai (2003) aponta que o desenvolvimento das cidades
latino americanas pode ser caracterizado por estágios de cidade compacta, linear, polar e, na
atualidade, é marcado pela fragmentação. Peres e Polidori (2010), mais especificamente para as
cidades da metade sul do Rio Grande do Sul, assinalam que as expansões urbanas na região seguem
a lógica concêntrica, todavia apresentam descontinuidade ou fragmentação no momento em que o
crescimento encontra restrições à urbanização em função de atributos da paisagem natural, como o
caso de cursos d’água. Maricato (2000) e Souza (2003) salientam ainda a existência de retenção
especulativa de terras urbanas na periferia – muitas vezes conformando grandes vazio urbanos entre
fragmentos da cidade.
No crescimento periférico, seja concêntrico ou fragmentado, são destacados dois tipos de
ocupação, notadamente marcados pela segregação induzida ou auto-segregação: a periferização,
caracterizada por áreas residenciais com população de baixa renda, podendo ocorrer por
assentamentos formais de interesse social ou emergir por assentamentos espontâneos; os
loteamentos e condomínios fechados para classes com renda média e alta, também conhecidos por
urban sprawl (Souza, 2003; Barros, 2004; Polidori et al., 2010).
Nas cidades estudadas para o estudo de caso apresentado no presente trabalho, é possível
perceber a existência de expansões fragmentadas (é o caso de Bagé e Arroio Grande), como
também a permanência da lógica concêntrica (ainda notada em São José do Norte). As expansões
periféricas, no geral, caracterizam-se pela baixa renda, sendo ainda insipiente a formação de núcleos
para alta renda nas bordas ou fragmentos dispersos das cidades analisadas. São nas áreas periféricas,
principalmente, onde são encontrados os menores valores de acessibilidade, sugerindo isolamento,
conforme Davidson (1991), que, em função da baixa atratividade e da segregação de população de
baixa renda, podem indicar carências na oferta de infra-estrutura, equipamentos, serviços, etc.
6. Conclusões
Como visto neste artigo, a população urbana do planeta já ultrapassou a população rural e
esse cenário de urbanização tende a se manter contínuo e crescente, principalmente nos países ditos
subdesenvolvidos ou em desenvolvimento, como o caso do Brasil e demais países da América
Latina. A expansão das cidades latino-americanas tem sido marcada pelo crescimento periférico,
emergindo a questão da segregação sócio-espacial, com destaque para o processo de periferização,
ou seja, de formação de núcleos com concentração de pobreza. A partir de estudos focados no
campo da morfologia e modelagem urbana, o uso de medidas de diferenciação do espaço urbano,
extraídas a partir de abstrações de sua estrutura física, tem auxiliado na interpretação dos fenômenos
urbanos.
17
Uma das medidas possíveis de ser extraídas a partir da morfologia urbana é a medida de
acessibilidade – cujo Modelo de Acessibilidade está implantado no software de SIG chamado
Medidas Urbanas (Polidori, Graneri e Krafta, 2001) – que, nesta pesquisa, foi correlacionada com a
média de renda per capita dos setores censitários de cidades do extremo sul do Brasil, visando
verificar o potencial de uso dessa medida como indicadora de diferenciação sócio-espacial. Os
resultados encontrados mostram, principalmente, que:
•
nas áreas das cidades com fraca acessibilidade, há concentração de população com menores
valores de renda;
•
as populações com maiores rendas encontram-se localizadas nas áreas com forte acessibilidade.
Vale ressaltar que, embora positivos, os coeficientes encontrados para as correlações têm
valores considerados moderados ou baixos, fragilizando a confirmação da hipótese de pesquisa, mas
não impedindo a reflexão crítica sobre a organização e produção do espaço nas cidades da metade
sul do estado do Rio Grande do Sul, no extremo sul do Brasil. Para futuras investigações, outras
medidas de diferenciação podem ser estudadas, tais como a medida de centralidade, também
implementadas no software Medidas Urbanas.
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UFRGS-PROPUR.
1
Os mapas axiais das cidades de Bagé, Pelotas, Pinheiro Machado e São Lourenço do Sul foram
confeccionados, respectivamente, por Marcus Vinicius Saraiva, Janaína Ayres de Lima, Renata Dias Vieira e
Laboratório de Urbanismo da UFPel. Os mapas das demais cidades são de autoria do autor.
2
Os arquivos de shapes dos setores censitários, para uso em software SIG, estão disponíveis em
ftp://geoftp.ibge.gov.br/mapas/malhas_digitais nos subdiretórios de setores urbanos; enquanto as tabelas que
apresentam
os
valores
de
renda
podem
ser
encontradas
em
ftp://ftp.ibge.gov.br/Censos/Censo_Demografico_2000/Dados_do_Universo/Agregado_por_Setores_Censitari
os. As consultas foram realizadas 03-11-2010.
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