Nesta perspectiva, observa-se que a atuação do poder público Federal e Estadual proporciona a circulação entre estas Zonas de Circulação, a partir do complexo de rodovias existentes, com destaque para a BR-101, que margeia todas as sete Zonas. Ressalta-se, ainda, a Zona Natal Central, que por concentrar o maior número de interseções, a maioria situada na própria BR-101, conecta-se diretamente com as demais Zonas, sendo assim, a Zona mais acessível. Ademais, a acessibilidade a esta zona se dá também mediante o conjunto de vias estruturais e coletoras do sistema viário municipal de Natal e Parnamirim, possibilitando conexões entre esta e Zonas adjacentes.
Com relação a distribuição espacial dos grandes terminais, a Zona Natal Central é também, a que deter o maior número destes equipamentos. Nesta Zona encontra-se um terminal portuário e o terminal ferroviário. Seguida da Zona Macaíba-Natal- Parnamirim, a qual apresenta 2 terminais rodoviários, sendo o maior localizado em Natal e o menor em Macaíba. Sobre aos terminais aeroviários, um situa-se na Zona Parnamirim Natal (desativado), e o outro na S.G. do Amarante-Macaíba, enquanto que as demais zonas são desprovidas desses grandes equipamentos.
Quanto a circulação interna de cada uma das sete Zonas de Circulação, observa-se que a atuação do poder público municipal no provimento de vias que possibilitam maior mobilidade se restringe a Natal Central, nesta porção do espaço a trama composta por vias estruturais e coletoras possibilita a circulação interna tanto no sentido longitudinal quanto latitudinal. Esta mesma trama se estende para as Zonas Macaíba-Natal-Parnamirim, Parnamirim-Natal e Macaíba-Parnamirim, no entanto, limita-se às imediações da BR-101.
Ainda com relação a circulação interna, padrões semelhantes são verificados na Zona Natal-Extremoz. Nesta porção do espaço, as ações públicas de mobilidade se restringem às imediações dos principais eixos viários RN-303 (Av. Dr. João Medeiros Filho) e a BR-101 (Av. Bacharel Tomaz Landim). Opostamente, nas porções urbanas remanecentes desta Zona, a circulação é promovida, na maior parte dos casos, por vias locais, caracterizando-as como espaços de lentidão.
Esta mesma característica pode ser atribuída as Zonas Extremoz- S.G. do Amarante, S.G.do Amarante-Macaíba e Macaíba-Parnamirim. Zonas que, conforme as fontes utilizadas, não apresentam sistema viário principal (com extensão de Parnamirim), sendo as rodovias federais e estaduais o principal canal de comunicação viária, fato que compromete a circulação no interior dessas zonas e impulsiona a movimentação de fluxos em direção as demais zonas, sobretudo a Zona Natal Central, a qual apresenta maior acessibilidade.
Esta “configuração” aqui descrita, que é resultante da ação do Poder Público, como provedor de infraestruturas urbanas, tem sua funcionalidade relacionada a intencionalidades deste agente produtor do espaço. E tais intencionalidades podem ser constatadas mediante a análise das interações entre este agente e os demais agentes envolvidos na produção do ambiente urbano. Assim, os itens a seguir apresentarão novos elementos para a compreensão do modelo de desenvolvimento que se reflete na composição da atual estrutura de circulação da Região Metropolitana Funcional de Natal.
Cabe ressaltar que este item priorizou a caracterização da atual configuração viária da Região Metropolitana Funcional de Natal, desconsiderando alterações futuras, propostas para o sistema viário. Nesta perspectiva, diante da “configuração territorial” conformada pelas sete Zonas de Circulação apresentam-se somadas a esta, nos itens posteriores, a análise da distribuição populacional e das áreas centrais.
2.3 A DISTRIBUIÇÃO POPULACIONAL
Como visto no item 3.1, o arranjo territorial que constitui a Região Metropolitana Funcional de Natal, conforme estimativas divulgadas pelo IBGE, absorvia, em 2016, cerca de 80% da população da Região Metropolitana de Natal e o equivalente a 38% da população do Estado, aproximadamente. Além disso, a parcela mais significativa concentra-se numa mancha urbana que se estende por todo o território do município de Natal, Parnamirim, parte considerável do município de São Gonçalo do Amarante e de forma sutil nos municípios de Macaíba e Extremoz, abrangendo suas respectivas sedes municipais.
Ademais, apesar de concentrar parte expressiva da população do Estado, de acordo com estudos elaborados pelo Observatório das Metrópoles (2015), a distribuição populacional no território metropolitano, ao longo dos últimos anos, ocorre a baixas densidades. Isto é, as taxas de crescimento domiciliar (número de domicílios) foram maiores do que a taxa de crescimento populacional, sobretudo, na área de estudo desta pesquisa. Ou seja, enquanto que, entre os anos de 2000 e 2010, a população cresceu em média 1,8%, a taxa de crescimento do número de domicílios, neste mesmo período, foi de 3,4. A relação entre estas duas variáveis reflete-se na média de habitantes por domicílio que foi, para o ano de 2010, de aproximadamente 3,6. E isto implica, portanto, em demanda por espaço.
Esta forma dispersa de distribuição populacional ao longo do território metropolitano é resultante de ações, operadas ao longo do tempo, mediante a articulação de vários agentes produtores envolvidos na produção e expansão do espaço urbano, conforme disposto no
capítulo 1 desta dissertação. Estudos já elaborados para a Região Metropolitana de Natal sobre a produção de espaço, entre eles, Ferreira e Silva (2007) destacam que os processos de expansão da área metropolitana de Natal, tem sua compreensão atrelada a análise do setor imobiliário, articulado a consolidação dos destinos turísticos, evidenciando, desse modo, que o desenvolvimento territorial extensivo deste arranjo urbano metropolitano ocorre, entre outros fatores, mediante as articulações entre os Setores Públicos, do Turismo e Imobiliário.
Sabe-se, ainda, que esse agrupamento populacional não é homogêneo, ou seja, além da produção, em curso, de um urbano disperso, ocorre também, o processo de diferenciação. Neste sentido, de acordo com Ojima et al (2015), o processo de expansão urbana ocorre, ao longo dos anos, através de uma série de conflitos de interesses sobre formas de exploração e uso do solo e tende a reproduzir uma cidade desigual e contraditória (OJIMA et al., 2015). Desse modo, este espaço distingue-se por conter espaços destinados a produção, a reprodução, ao consumo, espaços de pobreza, espaços de riqueza, espaços providos e desprovidos de infraestruturas. Mostram-se assim, extensas, as possibilidades de diferenciações.
Isto posto e diante das contribuições teóricas citadas no capítulo 1, compreende-se que a análise da distribuição populacional, a partir das conformações territoriais e das diferenciações associadas as variáveis rendimento e de densidade populacional, é de fundamental importância para o estudo dos Sistemas de Transporte Público. Retomando ao exposto no capítulo 1 (item 1.2), a lógica de funcionamento do Sistema de Transporte Público Coletivo requer a existência de áreas em que haja concentrações populacionais, aumentando as chances de alta demanda pelo serviço. Outra relação importante entre a distribuição populacional e o sistema de transporte público é a identificação de áreas de concentração populacional abrangendo as classes sociais C e D/E, nas quais estão incluídos os seus usuários potenciais, conforme pesquisas recentes relacionadas25.
Neste sentido, objetivando compreender a organização sócio-espacial da Região Metropolitana Funcional de Natal, a partir da associação entre estrutura de circulação e distribuição populacional, considerando as variáveis densidade demográfica e rendimento médio mensal, foram identificados, na Região Metropolitana Funcional de Natal, padrões de distribuição populacional considerando a densidade populacional e o rendimento.
Identificando padrões de distribuição populacional na região Metropolitana Funcional de Natal com o auxílio da estatística espacial.
A Estatística Espacial tem se mostrado bastante útil e cada vez mais utilizada em âmbito acadêmico, em ações de planejamento e de gestão nos mais diversos campos. Pertencente a uma área mais ampla denominada Análise Espacial, a Estatística Espacial reúne um conjunto de ferramentas utilizadas para a descrição e a modelagem de dados espaciais possibilitando que a análise dos resultados sobre o tema abordado flua para além da simples visualização de cartogramas, ressaltando desse modo a importância do conjunto de dados obtidos no decorrer da investigação.
Entre as análises estatísticas utilizadas por este conjunto de ferramentas, Levine (1996) apud Krempi (2004) subdivide-as em três grupos principais: as medidas de distribuição espacial para a descrição do centro, dispersão, direção e forma de distribuição de uma variável; as medidas de autocorrelação espacial para a descrição da relação entre diferentes localizações para uma variável simples, indicando o grau de concentração ou dispersão e as medidas de associação espacial entre duas ou mais variáveis para a descrição da correlação entre variáveis distribuídas no espaço ( KREMPI, 2004).
Tendo em vista a busca por padrões de comportamento espacial para as variáveis densidade demográfica e rendimento para a Região Metropolitana Funcional de Natal a partir da distribuição populacional, em meio a essas três análises estatísticas apresentadas anteriormente, serão utilizadas as medidas de autocorrelação espacial, para cada uma das variáveis consideradas.
Uma das formas de medir a autocorreção espacial mais difundida na atualidade é através do índice global de Moran (I). Este índice expressa a autocorrelação espacial considerando apenas o primeiro vizinho, indicando a presença de padrões de associação espacial (clusters) ou a localização de áreas atípicas (outliers), cujos os atributos revelam-se de modo semelhante no espaço, conforme Bailey e Gatrell (1995 apud Novais e Almeida, 2015). O índice global de Moran (i) é expresso a partir da fórmula a seguir:
I: Índice global de Moran; n corresponde ao número de áreas; zi consiste no valor do atributo considerado na área i; zj consiste no valor médio do atributo na região de estudo e Wij corresponde aos pesos atribuídos conforme a conexão entre as áreas i e j.
I =
ΣΣ
n n i=l j=l n Wij (zi – z̅)(zj – z̅)Σ
(z
j– z̅)²
i = 1 nO Índice de Moran testa a hipótese nula de independência espacial, de modo que, em caso de confirmação, o valor deste índice tende a ser 0, enquanto que valores positivos (entre 0 e 1) indicam uma correlação direta, e valores negativos (entre 0 e -1) indicam correlação reversa (NOVAIS E ALMEIDA, 2015). A visualização da dependência espacial é possível através do diagrama de espalhamento de Moran, ilustrado a seguir, no qual os valores normatizados (Z) e a média dos seus vizinhos, também normatizados (Wz) permitem a análise comportamental da variabilidade espacial.
O diagrama subdivide-se em quadrantes, permitindo a visualização de quatro possíveis combinações de valores para Z e Wz. Os pontos localizados nos quadrantes Q1 e Q4 indicam
as zonas onde o valor medido do atributo se assemelha à média dos vizinhos (Q1 valor positivo e média positiva:Alto - Alto, e Q4, valor negativo e média negativa: Baixo-Baixo), indicando, assim, autocorrelação positiva, ou seja, clusters. Por outro lado, pontos localizados nos quadrantes Q2 e Q3, indicam uma correlação negativa (Q2 aponta para valores negativos e médias positivas: Baixo-Alto, e Q3 aponta para valores positivos e médias negativas: Alto - Baixo), conforme Anselin (1995).
Desse modo, o índice global de Moran “fornece um único valor como medida da associação espacial para todo o conjunto de dados, o que é útil na caracterização da região de estudo como um todo” (CAMARA et al ,2004 p.21). Enquanto que para a análise de autocorrelação espacial em que a dependência espacial é mais detalhada, isto é, para um grande número de áreas, o índice local de Moran possibilita a associação às diferentes localizações de uma variável distribuída espacialmente, a partir da produção de um valor específico para cada área, o que permite a identificação de agrupamentos. O índice local de Moran pode ser expresso para cada área
i
a partir dos valores normatizados Zi do atributo, mediante a equação a seguir:Q3 Q1
Z
0
0
W
zQ4 Q2
Baixo Wz / Baixo Z Baixo Wz / Alto Z Alto Wz / Baixo Z Alto Wz / Alto Z
De acordo com Câmara et al (2004), a significância estatística do uso do índice de Moran Local é computada de forma similar ao caso do índice global. No entanto, o índice é calculado para cada uma das áreas do conjunto, em seguida, permuta-se aleatoriamente os valores das demais áreas até obter uma pseudo-distribuição, isto permite o cálculo dos parâmetros de significância. Desse modo, a partir da significância estatística estabelecidas são gerados produtos cartográficos (LisaMaps) que possibilitam a identificação das regiões que apresentam correlação local, diferenciando-se das demais.
No LisaMaps são destacadas apenas as áreas com níveis de significância classificadas em quatro grupos (Alto- Alto, Baixo-Baixo, Alto-Baixo, Baixo-Alto), conforme os quadrantes aos quais pertençam no diagrama de espalhamento. Enquanto que as demais áreas, as quais não apresentam dependência espacial, são classificadas como "sem significância". Isso posto, para fins de obtenção dos índices globais de Moran Global e Local, para as variáveis em análise na Região Metropolitana Funcional de Natal (densidade demográfica e rendimento), foi utilizada a ferramenta “ spatial autocorrelation (Morans I) ”, e para a elaboração de LisaMaps foi utilizada a ferramenta“Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I) ” ambas disponíveis no software ArcGIS.
Quanto a fonte dos dados, as variáveis aqui utilizadas foram obtidas a partir do arquivo Básico_RN.xls, procedente dos resultados do Censo 2010, disponibilizado pelo IBGE, em escala de setor censitário26, para os municípios envolvidos. A densidade populacional foi obtida a partir da variável V003 (Média do número de moradores em domicílios particulares permanentes por setor censitário). Já as informações sobre rendimento foram obtidas a partir da variável V005 (valor do rendimento nominal médio mensal das pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes).
26 Setor Censitário é unidade territorial de coleta das operações censitárias, definido pelo IBGE, com limites físicos
identificados, em áreas contínuas e respeitando a divisão político-administrativa do Brasil (IBGE,2010).
A área de estudo desta pesquisa considera os 1.274 setores censitários do tipo urbano existentes no conjunto dos municípios que compõe a Região Metropolitana Funcional de Natal.
I
i = _______________j = 1Σ
Σ
Zi n n j = 1 Z2 j wij zjCabe esclarecer que, a respeito da variável V003-Média do número de moradores em domicílios particulares permanentes por setor censitário, a escolha da densidade populacional mediante a proporção moradores/domicílios deriva das limitações impostas pelo uso do setor censitário como unidade territorial. Por se tratar de uma unidade de coleta territorial estabelecida para fins de controle cadastral de dados coletados e por ter suas dimensões estabelecidas considerando fatores de produtividade em atividade de campo27. Logo, as extensões territoriais dos setores censitários variam, o que pode acarretar interpretação errônea dos resultados.
Do universo de 1.274 setores censitários que compõem a área de estudo, apenas 10 setores não apresentam informações relacionadas as duas variáveis utilizadas. Com destaque para duas grandes áreas situadas nas Zonas Parnamirim-Natal- e Natal Central, respectivamente. A primeira refere-se ao território do Centro de Lançamento da Barreira do Inferno, que é uma base da Força aérea Brasileira, já a segunda refere-se ao território do Parque Estadual Dunas do Natal ”Jornalista Luiz Maria Alves", ou Parque das Dunas. Logo, por serem territórios não habitados, a ausência de informações associadas a estes setores não interfere na análise.
Optou-se pelo conjunto de dados do Censo Demográfico 2010, pelo fato de o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística ser uma fonte pública, segura e amplamente utilizada, nos mais diversos estudos. E ainda, pelo potencial do universo de dados que possibilitam a verificação em escala de detalhe. Apesar de estes dados serem referentes a realidade do ano de 2010, teve-se, neste trabalho, a atenção de relacionar os resultados obtidos com estudos elaborados recentemente sobre este tema para área de estudo.
Neste sentido, mediante a utilização das ferramentas supracitadas, para o Índice Global de Moran, os resultados obtidos apontam para a existência de um padrão de autocorrelação espacial tanto para a variável densidade demográfica como para a variável rendimento. Conforme os relatórios emitidos a partir do software utilizado, para ambas as variáveis o p-
value é igual a zero, indicando que a probabilidade dos valores se distribuírem de forma
aleatória, no espaço, é praticamente nula. Além disso, o Índice Global de Moran para as duas variáveis, apresenta valores positivos28, inferindo, pois, que o padrão de distribuição é de agrupamento, clusters.
27 Ver https://censo2010.ibge.gov.br/materiais/guia-do-censo/operacao-censitaria.html
28 Para a variável V003, o valor do índice global de Moran encontrado foi 0,154569, já para a variável V005, o
Desse modo, os LisaMaps (mapas 7 e 8), obtidos a partir da utilização da ferramenta de autocorrelação espacial“Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Morans I), aplicada ao conjunto de dados agregados aos setores censitários, propõe a existência de dois padrões bem demarcados para cada uma das variáveis em questão. Isto é, áreas com altas e baixas concentrações de moradores/domicílios e áreas com altas e baixas concentrações de rendimentos/responsáveis por domicílio.
Cabe ressaltar ainda que, em ambos os mapas (5 e 6), as áreas apresentadas como (Não significante), indicam, pois, que não há nestas extensões, um padrão específico para as variáveis utilizadas. São áreas composta por setores censitários com características distintas para ambas as variáveis V003 e V005, não conformando uma relação de semelhança contígua para essas entre os setores censitários vizinhos.
Sobre os padrões identificados, para a variável V003, verificou-se, a partir do mapa 5, porções das Zonas Natal-Extremoz, Extremoz-S.G do Amarante e S.G. do Amarante – Macaíba, Macaíba-Parnamirim e Macaíba-Natal-Parnamirim, caracterizadas por concentrar as maiores médias de moradores por domicílio (Alto-Alto). Cabe destaque para as Zonas Extremoz-S.G do Amarante e S.G. do Amarante - Macaíba, as quais apresentam em quase todas as suas extensões territoriais urbanas, médias altas. E porções nas Zonas Parnamirim-Natal e Natal-Central caracterizadas por reunirem as menores médias de moradores por domicílio (Baixo-Baixo). Enquanto que para a variável V005, o cenário tende a ser o inverso.
De acordo com o mapa 6, as Zonas Parnamirim-Natal e Natal-Central são as concentrações os maiores rendimentos médio mensais (Alto-Alto), enquanto que as Zonas Natal-Extremoz, Extremoz-S.G. do Amarante, S.G. do Amarante-Macaíba e Macaíba- Parnamirim são as que reúnem as menores médias (Baixo-Baixo). Com relação a Zona Macaíba-Natal-Parnamirim, esta apresenta os dois padrões, bem demarcados, na porção leste, concentração de médias altas e, de outro, na porção oeste, concentração de baixas médias baixas
Mapa 5 - LisaMap - Média de Moradores em domicílios particulares