3.2.1 Caracterização do Cenário Atual dos Resíduos Sólidos Domiciliares Em Curitiba
Um dos objetivos do trabalho foi caracterizar e discutir o cenário dos resíduos sólidos domiciliares em Curitiba. Para tanto, realizou-se uma investigação bibliográfica sobre o tema em dados publicados em trabalhos científicos e livros. A problemática dos resíduos sólidos urbanos é peculiar a cada cidade ou região, por isso buscou-se avaliar a relevância do tema e as particularidades no caso de Curitiba. A bibliografia consultada foi utilizada como base para
contextualizar e compreender a questão dos resíduos sólidos urbanos na cidade em relação à produção de resíduos domiciliares, processos e estratégias de gestão, custos do gerenciamento, coleta seletiva e reciclagem, entre outros (e.g., IPPUC, 1996, 2006; CEMPRE, 2000, 2006; IBGE, 2000; IBAM, 2001; MINISTÈRIO DAS CIDADES, 2002; AZEVEDO, 2001; RAMOS, 2006; OLIVEIRA, 2006).
Uma vez que os dados publicados em literatura não foram por si só suficientes para caracterizar de forma consistente o cenário particular dos resíduos domiciliares na cidade, foi necessário coletar informações diretamente junto aos gestores públicos do lixo urbano de Curitiba, sob a forma de entrevista semi-estruturada (anexo 1) e pela coleta de documentos (PAES, 2007; SILVA, 200810).
A caracterização da produção de resíduos domiciliares na cidade foi feita através da análise do histórico de dados relativos à geração e à composição, baseados no estudo de caracterização gravimétrica realizado por Tavares (2007) e em documentos fornecidos pelo Departamento de Limpeza Urbana de Curitiba (PAES, 2007), referentes à geração de resíduos na cidade. Essas informações foram analisadas em seus aspectos relevantes ao gerenciamento, e posteriormente utilizadas para construir cenários futuros da produção de RSU na cidade.
3.2.2 Construção de Cenários Futuros da Produção de Resíduos Sólidos Domiciliares em Curitiba
A técnica de cenários consiste em um método disciplinado para se imaginar possíveis futuros, como parte do processo de Planejamento Estratégico. Um cenário pode ser construído de várias maneiras, pois não existe uma metodologia única para construção de cenários. Um cenário também não tem um formato definido. Pode ser, por exemplo, intuitivo ou lógico, qualitativo ou quantitativo (CARIDADE et al., 2005).
Segundo Buarque (2003), para a construção dos cenários, parte-se de um modelo mental (teoria) que interpreta as variáveis centrais e as interações entre elas como uma redução da complexidade da realidade, como um certo entendimento do sistema-objeto de análise e da projeção futura. Começa-se, portanto, com a formulação explícita dos princípios teóricos de interpretação do objeto.
Embora existam diversas metodologias e orientações técnicas para a construção de cenários, de modo geral, todos os caminhos seguem uma seqüência lógica de passos
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SILVA, L. Comunicação Pessoal, Departamento de Limpeza Pública de Curitiba. Luiz Celso Coelho da Silva – gerente de coleta e destinação.
metodológicos semelhantes, que vai da identificação de eventos e processos, até a definição e a combinação de hipóteses plausíveis sobre o futuro das incertezas (BUARQUE, 2003).
A literatura traz diversas metodologias gerais para construção de cenários (e.g. PORTER, 1989; GODET, 1994; EMBRAPA, 2002, BUARQUE, 2003). Para estruturar de maneira sistemática e organizada as etapas da construção dos cenários, foi utilizada uma metodologia geral sugerida por EMBRAPA (2002) para elaboração de estudos de cenários. Os passos sugeridos pelo autor e que foram seguidos para elaborar o estudo são descritos a seguir.
A. Análise do ambiente do sistema a ser analisado
O sistema analisado foi a cidade de Curitiba, no âmbito da produção de Resíduos Sólidos Domiciliares. Para isso, a cidade foi contextualizada em seus aspectos socioeconômicos e a questão dos resíduos sólidos domiciliares foi caracterizada em relação aos aspectos de geração e de gerenciamento (PAES, 2007; SILVA, 2008; IPARDES, 2008; IBGE, 2000; IPPUC, 2007). A geração de Resíduos Domiciliares é o principal objeto de estudo, foi o que se buscou projetar para construir os cenários, com base em outros fatores indicativos relacionados.
B. Identificação dos fatores críticos
Os fatores críticos são as variáveis (ou conjunto de variáveis) que afetam o comportamento do sistema, são as chamadas variáveis independentes. Para este trabalho, considerou-se que os fatores críticos, ou seja, os principais parâmetros que podem influenciar a produção de resíduos sólidos domiciliares em uma cidade em termos de quantidade e composição são:
- População; - Padrão de Vida.
A escolha dos fatores críticos partiu do modelo conceitual proveniente da percepção do sistema – o fenômeno da produção de resíduos sólidos domiciliares. Uma vez que os resíduos sólidos são gerados como conseqüência direta das atividades humanas, a população foi escolhida como o primeiro parâmetro determinante na quantidade de resíduos gerados, ou seja: quanto mais pessoas, maior a geração de resíduos. O padrão de vida da população é o segundo parâmetro, porém não menos significativo, que pode ser relacionado à taxa de geração de RSU, pois indica a capacidade da população de consumir bens e produtos e conseqüentemente gerar resíduos sólidos (DASKALOPOULOS, et al., 1998).
C. Análise dos fatores críticos
Os fatores críticos são aqueles que exercem maior influência no comportamento da variável à qual se deseja construir os cenários futuros – os resíduos sólidos domiciliares. A projeção dos cenários da produção de RSD em Curitiba foi baseada na associação desses fatores, a partir da tendência histórica. São eles: Contingentes Populacionais e Valores de PIB total da cidade.
a) Descrição da tendência histórica dos fatores nos últimos anos. - Produção de RSU em Curitiba
Para descrever a tendência histórica da produção de resíduos sólidos domiciliares, foram levantados dados históricos da geração de lixo na cidade (Tabela 12). Os dados foram obtidos diretamente junto ao Departamento de Limpeza Pública da Secretaria do Meio Ambiente de Curitiba (PAES, 2007).
Tabela 12 – Histórico da Produção de RSU em Curitiba.
ANO 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Resíduos Domiciliares (ton) 188.629 200.768 201.439 214.646 231.791,23 272.845,86 316.465,59 347.153,97 360.296,86 ANO 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Resíduos Domiciliares (ton) 362.083,22 365.183,48 378.981,31 378.619,91 352.302,41 358.546,43 369.451,81 390.429,36 402.2570,0 Fonte: (PAES, 2007) - População de Curitiba
A tendência histórica da população de Curitiba foi analisada a partir do histórico do crescimento populacional (Tabela 13). Os dados históricos foram publicados pelo IPPUC, e são provenientes de contagens populacionais, censos demográficos e estimativas do IBGE e do IPARDES (IPPUC, 2007).
Tabela13 – População Total de Curitiba .
ANO 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
População Total
ANO 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 População
Total
1.558.790 1.587.315 1.620.219 1.644.600 1.671.194 1.727.010 1.757.904 1.788.556 1.797.408
Fontes: (IBGE, 1997; IBGE, 2000; IPARDES, 2007)
-PIB de Curitiba
Os dados referentes ao PIB per capita de Curitiba foram obtidos a partir de publicações do IPARDES. De 1995 a 2000, os dados foram provenientes da base de dados do IPPUC; de 2002 a 2005, os dados foram obtidos da base de dados – BDE web – do IPARDES (IPPUC, 2007; IPARDES, 2007). O valor do PIB de 2001 para Curitiba não estava disponível nas publicações.
A utilização do PIB como variável preditiva foi feita de acordo com algumas considerações. Neste trabalho, assumiu-se que o PIB indicaria a capacidade da população de adquirir bens e produtos. Diante disso, para cumprir os objetivos da análise, foi necessário ajustar os valores, pois da forma como são trazidos na literatura, não medem o real poder de compra dos consumidores, pois não consideram a variação de preços dos produtos ao longo dos anos, ou seja, a inflação, ou ao aumento do custo de vida da população.
Para ajustar os valores, foi utilizado um índice de custo de vida, ou seja, um índice que sintetiza a variação dos preços para todos os produtos consumidos, já que buscou-se representar os itens consumidos pela população, e cada item tem uma variação de preços diferente. Dentre os índices disponíveis pelo IBGE, optou-se por utilizar o IPCA (Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo), um índice que mede a variação dos custos dos gastos da população. O índice é calculado para as principais capitais do país, e considera os gastos com alimentos, bebidas, produtos residenciais, habitação, saúde, despesas pessoais, transporte, vestuário, entre outros (IBGE, 2007, ANEXO 2).
Fazendo esse ajuste, foi obtido o PIB total a preços constantes, um valor, portanto, mais significativo para medir as variações do poder de compra da população. O PIB de 2005 foi usado como base para correção dos anos anteriores. O anexo 2 traz os valores de IPCA para diversas capitais (IBGE, 2007). Os valores de PIB a preços correntes e IPCA utilizados para o cálculo e o PIB corrigido a preços de 2005 são mostrados na tabela 14:
Tabela 14 – Valores utilizados para o cálculo do PIB total de Curitiba, a preços de 2005.
ANO 1995 1996 1997 1998 1999 2000
(1000 reais) IPCA 10,87 8,77 5,87 0,77 10,59 7,57 ANO 2001 2002 2003 2004 2005 PIB (1000 reais) 27.137.712 25.959.851 29.883.633 29.821.203 IPCA 7,90 12,66 7,33 9,44 4,79
Fonte: IPARDES, 2007; IBGE, 2007.
O ajuste do PIB para preços constantes de 2005 foi feito multiplicando-se o índice de preços cumulativamente a cada ano, pelo valor do PIB a preços correntes do ano equivalente, a partir de 2005 (o ano mais recente em que o dado está disponível na literatura). O anexo 4 traz os valores de PIB como disponíveis na literatura, a preços correntes (IPARDES, 2007).
b) Caracterização das principais forças propulsoras e restritivas que atuam ou poderiam atuar sobre cada fator.
Diversos eventos potenciais poderiam representar forças propulsoras ou restritivas nos fatores críticos considerados. No caso do PIB, a volatilidade dos fatores poderia representar variações significativas nas riquezas de uma cidade ou país considerado. Em relação ao crescimento populacional, eventos potenciais como epidemias, variações nas taxas de migração, por exemplo, poderiam causar mudanças significativas na tendência. Para a produção de Resíduos Sólidos Domiciliares, como análise subjetiva é possível afirmar que existem forças que podem influenciar esse fator de forma indireta (pelos próprios fatores que poderiam influenciar o crescimento populacional e do PIB) e de forma direta, por forças que poderiam atuar especificamente na geração de resíduos, como por exemplo: novas tecnologias, programas de minimização, campanhas de educação ambiental realizadas pela prefeitura. A análise das forças propulsoras ou restritivas tem por objetivo considerar as incertezas do futuro, e que podem ser utilizadas para construção de cenários alternativos.
c) Identificação do estado futuro possível para cada fator crítico; - População de Curitiba
Para identificar o possível estado futuro para essa variável, utilizou-se a projeção da população municipal de Curitiba realizada pelo IPARDES, que incorpora tendências e parâmetros definidos por meio do Censo Demográfico 2000. A metodologia utilizada para essa projeção é baseada no Método de Relação de Coortes, desenvolvido por DUCHESNE. A
metodologia utilizada pelo IPARDES leva em consideração, entre outros parâmetros, índices de fecundidade, mortalidade e migração (IPARDES, 2007).
- PIB total de Curitiba
A projeção da conjuntura econômica de uma cidade, país ou região é algo extremamente complexo de se realizar. Atualmente existem modelos econométricos complexos desenvolvidos para essa finalidade, que levam em consideração inúmeros fatores econômicos conjunturais, e mesmo assim são incapazes de predizer com grande acurácia a situação econômica futura de uma região.
Segundo recomendações de Volaco (2007)11, optou-se por trabalhar com a hipótese de que a evolução do PIB de Curitiba seguiria a tendência histórica observada nos últimos anos (1995 a 2007). Assim, através de regressão linear obteve-se equação a partir da qual foi possível obter os valores do PIB de Curitiba para os anos seguintes.
D. Estabelecimento de premissas condicionantes e determinantes aos cenários alternativos Segundo Buarque (2003), a construção de Cenários Alternativos permite ao analisador das informações a visualização de diferentes situações do futuro, mais positivas ou negativas. Foram construídos, além do cenário tendencial (projeção), outros seis cenários alternativos da produção de resíduos sólidos domiciliares no futuro – até 2020 - em Curitiba. Para cada cenário, diferentes hipóteses foram consideradas, e estas foram formuladas a partir de aspectos de interesse da gestão de resíduos sólidos domiciliares – a minimização da quantidade total, o potencial de reciclagem, e o potencial de compostagem.
O cenário inicial foi denominado Cenário 1, construído sob a hipótese de que o futuro seguira as tendências históricas. É também chamado por Adkhari (2006) de cenário “do nothing”, por ser o mais provável caso se mantenham as mesmas políticas e práticas de gestão.
Para construir os cenários 2 e 3, considerou-se o aspecto da minimização da geração total. Para ilustrar uma situação otimista e outra pessimista, os cenários foram construídos sob a hipótese de haver uma redução (cenário 3) ou um aumento (Cenário 4) de 5% da quantidade total de RSD gerada, em relação ao cenário “do nothing”;
O cenário 4 foi construído a partir do aspecto do potencial de reciclagem dos resíduos domiciliares. Assumindo que a composição dos resíduos se mantivesse inalterada ao longo
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VOLASCO, Gilson . Membro do NAC – Núcleo de Análise Conjuntural do IPARDES. Comunicação Pessoal, setembro de 2007.
dos anos, o cenário foi construído sob a hipótese de que 20% (em relação ao cenário “do nothing”) dos recicláveis que estariam sendo enviado ao aterro seriam do aterro.
O cenários 5 foi relacionado ao aspecto do potencial de compostagem dos resíduos orgânicos presentes nos resíduos sólidos domiciliares. Para este cenário considerou-se que haveria uma redução de 10% em comparação ao cenário 1 ou “do nothing. Para este cenário, foi utilizada a equação 1 (ADKHARI, 2006) para estimar a produção de metano:
• (CH4P) = α * (%DW/100) * (RSD) (equação 1)
,onde CH4P é a produção de metano (ton*ano-1); α é o potencial de produção de metano (0,204 kg de metano.kg-1de peso seco, segundo Wang et al., 199712) e DW é o peso seco em média dos resíduos orgânicos (30% segundo Peavy et al., 198513) , e RSD é a produção de resíduos sólidos domiciliares (ADKHARI, 2006). O cenário 6 foi construído combinando as hipóteses do quarto e do quinto cenário, ou seja, 20% dos recicláveis e 10% dos resíduos orgânicos seriam desviados do aterro.
E. Projeção Futura e Construção dos Cenários
A utilização de fatores socioeconômicos como fatores críticos na construção de cenários prospectivos da produção de resíduos tem sido feita por diversos autores, tais como Niessen e Alsobrook (1972), Grossman et al. (1974), Bruvoll e Ibenholt (1997), Daskalopoulos et al. (1998), Adkhari (2006) e Sokka et al. (2007).
Estabelecidas as condicionantes que conduziriam a construção dos cenários alternativos, foi necessário projetar a produção de resíduos sólidos domiciliares de Curitiba para anos futuros, baseado a tendência histórica. A escolha do método de projeção a ser utilizado é um critério subjetivo que deve ser analisado à parte, uma vez que inúmeros métodos podem ser utilizados, desde uma simples extrapolação baseada na intuição, até a correlação de dados utilizando métodos estatísticos ou modelos matemáticos complexos para predição do futuro das variáveis.
Para construir os cenários que compõem esse estudo, partiu-se dos dados históricos de População e PIB total (variáveis explicativas ou independentes), e da evolução histórica da geração de Resíduos Sólidos Domiciliares em Curitiba (variável resposta, ou dependente). A
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Wang, Y et al., 1997. Methane potential of food waste and anaerobic toxicity of leachate production produced during food waste decomposition. Waste Management and Research 15,149-167.
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proposta era utilizar as variáveis explicativas para prever ou explicar o comportamento da geração de RSU no futuro,
Para isso, utilizou-se a Regressão Linear Múltipla, método estatístico que correlaciona linearmente duas ou mais variáveis independentes a uma variável dependente. Abordagens semelhantes foram utilizadas por Niessen e Alsobrook (1972), Grossman et al. (1974) e Adkhari, (2007) em estudos envolvendo projeções da geração de resíduos sólidos urbanos a partir variáveis socioeconômicas e modelos de regressão linear. Outros autores utilizaram abordagens não lineares, como Sokka et al.(2007) que utilizou bases logarítmicas; e outros que utilizaram metodologias pelas quais construíram prospectos de geração de resíduos a partir de análises prospectivas das próprias variáveis independentes, como é o caso de análises temporais e da utilização de modelos econométricos complexos utilizados para predizer o comportamento das variáveis (BRUVOL e IBENHOLT, 1997; CHANG e DYSON, 2004).
Para realizar a regressão múltipla, foi utilizado o programa estatístico KYPLOT 2.0 (YOSHIOKA, 2002). Os dados históricos, de 1995 a 2007, das variáveis População, PIB, e Resíduos Sólidos Domiciliares, foram lançados no programa para formular a equação de regressão que traduz a correlação linear entre essas variáveis. Construído o modelo linear, foi possível projetar as quantidades de resíduos domiciliares para os anos futuros, utilizando dados já projetados de População e PIB. Dessa forma foi possível obter a projeção de Resíduos Sólidos Domiciliares em Curitiba considerando a tendência histórica. A partir projeção, todos os outros cenários alternativos da geração de RSD em Curitiba foram construídos considerando diferentes hipóteses, e posteriormente foram analisados e discutidos.
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 CARACTERIZAÇÃO DA GERAÇÃO DE RESÍDUOS SÓLIDOS DOMICILIARES EM