Nivaldo Gerôncio da Silva Filho
UNESP - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - Campus Bauru
nivaldo.geroncio.filho@gmail.com
MENSURAÇÃO DA QUALIDADE DE CALÇADAS VOLTADAS AOS PEDESTRES
IDOSOS: A UTILIZAÇÃO DA MODELAGEM GEOESTATÍSTICA ASSOCIADA A
AUDITORIA TÉCNICA
Renata Cardoso Magagnin
UNESP - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - Campus Bauru
magagnin@faac.unesp.br 862
8º
CONGRESSOLUSO-BRASILEIROPARAOPLANEAMENTOURBANO, REGIONAL,INTEGRADOESUSTENTÁVEL(PLURIS2018)
Cidades e Territórios - Desenvolvimento, atratividade e novos desafios
Coimbra – Portugal, 24, 25 e 26 de outubro de 2018
MENSURAÇÃO DA QUALIDADE DE CALÇADAS VOLTADAS AOS PEDESTRES IDOSOS: A UTILIZAÇÃO DA MODELAGEM GEOESTATÍSTICA
ASSOCIADA A AUDITORIA TÉCNICA N. G. Silva Filho, R. C. Magagnin
RESUMO
O envelhecimento populacional é atualmente um dos grandes desafios das cidades brasileiras. As projeções apontam para um aumento significativo da população idosa no país. Contudo, a infraestrutura voltada aos idosos, não apresenta condições favoráveis de deslocamento dessa população. Diante deste contexto, este artigo tem como objetivo apresentar o resultado de uma pesquisa que avaliou a qualidade espacial de calçadas e travessias voltado aos idosos, a partir da aplicação de duas técnicas distintas, mas complementares, para coleta e análise de dados - Auditoria Técnica e Modelagem Geoestatística. A validação do estudo foi realizada no entorno de um complexo hospitalar. Os resultados mostraram que: i) a área é desfavorável ao deslocamento dos idosos; ii) a associação das duas técnicas pode reduzir o tempo de coleta de dados em campo; e iii) o método da Krigagem, a partir dos parâmetros utilizados pelos pesquisadores, permite mensurar a qualidade de calçadas e travessias com precisão.
1 INTRODUÇÃO
O envelhecimento populacional é uma das transformações demográficas mais expressivas do século 21. Neste cenário, o Brasil destaca-se por ter um dos mais rápidos processos de envelhecimento. Dados da ONU (2017) e IBGE (2017) sobre projeções do envelhecimento populacional mostram que entre 2015 e 2030 o número de idosos no Brasil crescerá 74%. Uma das justificativas para este aumento populacional está associada “a uma melhor nutrição, saneamento, cuidados com a saúde, educação, e bem estar econômico” (ONU, 2015).
Estes dados tem chamado atenção de especialistas da área, não só pela velocidade que este fenômeno vem crescendo, mas pelo próprio processo de envelhecimento, que traz consigo alterações psicológicas e biológico-funcionais. Dentre as principais limitações fisiológicas que podem comprometer a mobilidade do idoso tem-se: perda de visão, perda de audição, dificuldade de locomoção, aumento do tempo de reação e declínio da velocidade de julgamento. De acordo com Chagas (1996) apud Micheletto (2011) e Sant’Anna (2006), essas limitações fisiológicas estão associadas:
1. Perda da visão: perda da acuidade visual, ou seja, nitidez com que se veem objetos, diminuição da visão periférica e do campo visual, menor tolerância à luminosidade, confusão na compreensão de contrastes e dificuldade em adaptar-se ao escuro. Com a visão
prejudicada a pessoa perde o equilíbrio, pois os olhos são órgãos determinantes para o controle da postura;
2. Perda da audição: aumentam-se as anormalidades do órgão auditivo, que podem dificultar a percepção de barulhos e ruídos, e pode contribuir para a perda de equilíbrio da pessoa prejudicando sua orientação de espaço;
3. Dificuldade de locomoção: há enfraquecimento dos ossos em função da perda de cálcio, alguns idosos possuem problemas nas articulações que reduz a flexibilidade, há perda do equilíbrio afetada pelos órgãos da visão, audição e pela redução da força muscular;
4. Aumento do tempo de reação: conforme o grau de complexidade da tarefa a ser executada, o idoso apresenta um maior tempo de reação em decorrência do envelhecimento;
5. Declínio da velocidade de julgamento: dificuldade de julgar a distância que o idoso está do veículo em relação à própria velocidade do veículo.
Algumas dessas limitações podem interferir diretamente nos deslocamentos dessa população na cidade. Dentre os elementos relacionados a caminhabilidade que podem contribuir para quedas ou expor o idoso ao risco de acidentes destacam-se: a largura efetiva de calçadas, a falta de sinalização adequada nas travessias, a ausência de rampas nas calçadas, o curto tempo de semáforo para travessia segura, excesso de poluição visual, má adequação ou disposição do mobiliário urano na calçada, inadequação do tipo de piso que pode comprometer na segurança dos deslocamentos, dentre outros aspectos (YOSHIDA; MAGAGNIN, 2017). Freire Júnior et al (2013) e Guimarães e Farinatti (2005) mostram que a grande maioria dos espaços de uso público das cidades brasileiras, não proporcionam acessibilidade a todas as pessoas de forma efetiva.
O envelhecimento populacional no Brasil é um fato de importante e tem gerado preocupação não só a gestores, mas pesquisadores da área, pois está relacionado diretamente com o bem estar do cidadão e a qualidade de vida ofertada pelas cidades. Tal fato tem desafiado o poder público, gestores, pesquisadores e a própria população no sentido de buscar novas soluções e tornar o espaço urbano um ambiente que de fato possa ofertar infraestrutura adequada a essa população.
Pesquisadores que avaliam o idoso ou o espaço destinado a eles reconhecem que não há um modelo de cidade ou infraestrutura ideal a este segmento. No entanto, a Organização Mundial da Saúde por meio do documento “Cidade Amiga do Idoso” apresenta alguns indicadores que podem ser utilizados por gestores e pesquisadores, para a ‘construção’ da cidade ideal ao idoso (OMS, 2008).
O Brasil possui legislação e normas técnicas que dão diretrizes para facilitar a acessibilidade e garantir o direito de ir e vir, a todos os cidadãos, mas na prática o que se observa é a baixa qualidade de infraestrutura ofertada ao pedestre, em especial aos idosos. Uma pequena parte dos gestores municipais e de planejadores urbanos tem se voltado para a resolução de problemas de deslocamentos, exclusivamente para as pessoas com mobilidade reduzida, e este número diminui ainda mais, quando estes problemas estão associados as dificuldades dos idosos no meio urbano.
Algumas pesquisas mensuram a qualidade da infraestrutura do pedestre sob a ótica do cadeirante (FERREIRA; SANCHES, 2001; KEPPE JUNIOR, 2007) outras pesquisas estão voltadas para a análise do espaço público do pedestre, mas não define o público alvo (AMÂNCIO; SANCHES, 2005; AGUIAR, 2003), e outras avaliam o desenho da cidade sob a perspectiva do idoso (GÓIS, 2012), contudo não estabelece nenhum índice. Em comum a essas pesquisas está o fato de todas elas terem uma etapa de coleta de dados em campo, utilizando auditoria técnica, para mensurar a qualidade do espaço destinado ao pedestre.
Diante deste contexto, a contribuição deste artigo é apresentar a utilização de duas técnicas – Auditoria Técnica e Modelagem Geoestatística, utilizadas em conjunto, para mensurar a qualidade espacial de calçadas e travessias voltadas ao idoso.
2 ÁREA DE ESTUDO
O estudo de caso foi realizado em Bauru, cidade de médio porte, localizada na região centro-oeste do Estado de São Paulo, Brasil. O recorte espacial situa-se no entorno de um complexo hospitalar – compreendido pelo Hospital de Base e Pronto Socorro Municipal, localizados na região centro-sul da cidade. A justificativa pela escolha dessa área está associada: a uma grande circulação de pessoas, sobretudo pessoas idosas que buscam serviços médicos nessa região da cidade, e proximidade a uma importante via arterial do município, Figura 1.
a b
Fig. 1 a) Localização de Bauru no Estado de São Paulo e b) recorte espacial A área do entorno hospitalar a ser analisada é composta por 19 quadras ou 78 segmentos de calçada ou faces de quadras. Esta área foi definida em função do fluxo de pedestre que passam diariamente neste local para realizar consultas no hospital, ou no pronto socorro ou em consultórios médicos localizados no entorno destes edifícios.
O entorno desse complexo hospitalar é caracterizado por apresentar malha ortogonal regular (Figura 1), com uso do solo misto. As quadras medem em média 104,30 m por 104,30 m. O sistema viário nessa área é composto por uma via estrutural (Avenida Duque de Caxias, localizada em uma das faces do hospital) que possui alto fluxo de veículos que faz a ligação bairro-centro, e vias coletoras que possuem um menor fluxo de veículos perpendiculares à via arterial. As travessias desse recorte espacial são de dois tipos: com faixa de pedestre e semaforizada e com faixa de pedestre e não semaforizadas. As calçadas desta região possuem em média entre 1,50 m a 2,50 m de largura, e na maior parte da área
Trecho i
Trecho i
elas possuem boa manutenção.
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Nesta seção são apresentadas as duas técnicas utilizadas para coleta e análise de dados referente ao diagnóstico da caminhabilidade voltada ao idoso, no entorno de um complexo hospitalar em Bauru.
3.1 Avaliação da qualidade espacial da infraestrutura voltada ao idoso - Auditoria Técnica
A avaliação da qualidade espacial de calçadas e passeios no entorno de um complexo hospitalar abrangeu as seguintes etapas: i) Definição da unidade de análise; ii) Definição dos temas e indicadores e respectiva forma de avaliação; iii) Coleta de dados por vistoria técnica; e iv) Cálculo do Índice de Qualidade da Mobilidade Urbana de Idosos (IQMUI). Na sequência é apresentada cada uma das etapas.
▪ Definição da unidade de análise
A unidade de análise dos indicadores foi definida como sendo a Face de Quadra (Figura 2a). Ela é composta por um trecho de calçada e sua intersecção (travessia) seguinte (SILVA FILHO, 2016). Na sequência foi definida a numeração das faces de quadra. Definiu-se por seguir o sentido Norte/Sul para numeração das quadras e o sentido horário para a numeração das faces de quadra (Figuras 2b e 2c).
c b
Fig. 2 a) Unidade de análise, b e c) numeração de quadras e faces de quadras Fonte: autores (2017)
▪ Definição dos temas e indicadores e respectiva forma de avaliação
Para identificar os fatores que afetam a caminhabilidade de idosos no entorno de um complexo hospitalar foi adotado os temas e indicadores definidos na pesquisa de Silva Filho (2016), intitulada Índice de Qualidade da Mobilidade Urbana a pé para pessoas Idosas - IQMUI. Essa escolha deste método justifica-se em função: i) do método apresentar indicadores que retratam aspectos da qualidade espacial de calçadas e/ou passeios públicos que podem interferir no deslocamento dos idosos, e ii) por possuir uma etapa de coleta de
Complexo Hospitalar a
dados em campo que deve ser mensurada por especialistas da área de transportes ou mobilidade urbana.
A estrutura hierárquica do IQMUI é composta por é composta por três temas (Acessibilidade, Segurança e Conforto) subdivididos em 14 indicadores (Lec - Largura efetiva da calçada/passeio, Rep - Rampas de acesso, Ilm - Iluminação, Ccp - Conservação da calçada/passeio, Tp - Tipo de pavimento, Int - Integridade, Seg - Seguridade, Trs - Travessia segura, Vap - Visibilidade de aproximação, Sin - Sinalização, Arb - Arborização, Atr - Atratividade, Inc - Inclinação, e Cot - Continuidade), Figura 3.
Fig. 3 Estrutura hierárquica do IQMU Fonte: Silva Filho (2016)
A avaliação dos indicadores na planilha de vistoria técnica corresponde a uma escala numérica que varia de 0 a 10, no qual o valor 10 (excelente) corresponde à melhor avaliação e o valor 0 (péssimo) à pior avaliação (Tabela 1). Estes valores serão aferidos a partir da auditoria técnica realizada em campo.
Tabela 1 Exemplo de avaliação do indicador Largura efetiva da calçada (Lec)
Definição Descrição dos cenários Pontuação Condição
Largura livre de obstáculos que possibilite caminhar de forma segura e sem obstruções. É uma largura compreendida dentro da largura total da calçada.
Lec ≥ 1,2 m 8,0 - 10,0 Excelente 0,8 m ≤ Lec ≤ 1,0 m 6,0 - 7,9 Bom
0,4 m ≤ Lec ≤ 0,7 4,0 -5,9 Regular ≤ 0,1 m Lec ≤ 0,3 2,0 - 3,9 Ruim
Lec = 0 0,0 - 1,9 Péssimo
Fonte: Silva Filho (2016)
De acordo com a metodologia proposta por Silva Filho (2016), os resultados dos Indicadores e Temas presentes na planilha de auditoria técnica, devem ser multiplicados pelos seus respectivos pesos (Figura 3). Esses valores foram definidos, na pesquisa de Silva Filho (2016) por meio de questionários online aplicados a 214 especialistas com diversidade de formação técnica (Engenheiros, Arquitetos, Urbanistas, Sociólogos, Pedagogos, Geógrafos, Psicólogos, Médicos - Clínicos e Geriatras, Enfermeiros (as), Técnicos (as) em Enfermagem, Fisioterapeutas, Gerontólogos, Farmacêuticos, Assistentes Sociais).
▪ Cálculo do Índice de Qualidade da Mobilidade Urbana a pé para pessoas Idosas (IQMUI)
Após a aplicação da vistoria técnica no recorte espacial, o resultado encontrado em campo deve ser multiplicado por seu respectivo peso, para calcular o Índice de Qualidade da Mobilidade Urbana a pé para pessoas Idosas (IQMUI) a partir da aplicação das Equações 1 e 2.
IQMUI = (a Lec + bRap + cIlm +dCcp + eTp + fInt + gSeg + hTrs + iVap + jSin + kArb + lAtr + mInc + nCot) / 10 (1)
Onde:
a, b, c, d ... l, m, n = coeficientes obtidos a partir da avaliação dos especialistas.
(2) Onde:
IQMUI = Índice de Qualidade da Mobilidade Urbana, para o modo a pé, para pessoas idosas;
Seg = Seguridade;
Trs = Travessia segura;
Lec = Largura efetiva da calçada/passeio; Vap = Visibilidade de aproximação;
Rep = Rampas de acesso; Sin = Sinalização;
Ilm = Iluminação; Arb = Arborização;
Ccp = Conservação da calçada/passeio; Atr = Atratividade;
Tp = Tipo de pavimento; Inc = Inclinação; e
Int = Integridade; Cot = Continuidade.
O valor obtido no índice IQMUI deve ser comparado com os dados apresentados na Tabela 2. Ela apresenta um sistema de pontuação que classifica a infraestrutura destinada aos pedestres idosos a partir de uma escala numérica entre 0,00 a 1,00 (melhor situação), que retrata a condição da qualidade da mobilidade urbana da infraestrutura destinada aos pedestres idosos no trecho i.
Tabela 2 Escala de avaliação do índice IQMUI
Nota/Intervalo 1,00 - 0,81 0,80 – 0,61 0,60 - 0,41 0,40 - 0,21 0,20 - 0,00
Conceito A B C D E
Condição Excelente Bom Regular Ruim Péssimo
Representação
Fonte: Silva Filho (2016)
3.2 Análise Espacial por meio da Modelagem Geoestatística
Krigagem é uma técnica de geoestatística que possibilita fazer previsões do valor pontual de uma variável regionalizada em um determinado local dentro da área estudada. A técnica assume que os dados recolhidos de uma determinada população se encontram correlacionados no espaço. Esta técnica difere-se de outros interpoladores, pois parte do pressuposto de que pontos próximos no espaço tendem a ter valores mais parecidos do que pontos afastados. Esse pressuposto é garantido por uma ponderação intrínseca ao método (SOARES, 2006). Esta técnica é constituída por ponderadores, cujo objetivo é conduzir estimativas a erros nulos e minimizar a variância. A definição dos ponderadores é realizada a partir de curvas ajustadas dos variogramas do espaço amostral e sua função é ditar a
influência dos dados amostrais na estimação de novos valores (OLEA, 1999). Ela reúne um conjunto de procedimentos de estimação, como: Krigagem Simples, Ordinária, Universal, Indicativa, Disjunta, Cokrigagem e com Deriva Externa.
Neste artigo, a análise espacial foi realizada por meio da utilização do software geoMS (Geostatistical Modelling Software), desenvolvido pelo Instituto Superior Técnico, da Universidade Técnica de Lisboa. O objetivo da aplicação desta técnica foi identificar o grau de confiabilidade da utilização da Krigagem, para aferição da qualidade da infraestrutura destinada ao pedestre, de forma a reduzir o tempo de coleta de dados em campo, ou a coleta de dados em locais de difícil acesso físico.
A primeira etapa referiu-se ao georreferenciamento das quadras do recorte espacial. Esse procedimento foi realizado por meio da utilização do software ArcGIS 10.3. A base cartográfica utilizada (em formato shapefile) correspondeu ao mapa de sistema viário da cidade de Bauru, disponibilizada pelo IBGE (2017). Definiu-se por utilizar as intersecções viárias (segmentos de quadras) com calibração de aproximadamente 100 metros, como referência para este georreferenciamento.
▪ Utilização do geoMS
Na sequência, os dados foram inseridos no software geoMS, a partir da utilização das ferramentas: geoDATA - responsável pela inserção dos dados neste sistema (coordenadas planas e notas das avaliações em campo), conforme mostra a Tabela 3; GeoVar – cuja função é realizar testes e a calibração das distâncias a serem avaliadas por simulação no software – nesta pesquisa fixou-se a distância de 100 metros, definidas por face de quadra, pra a realização da simulação das notas do índice); geoMOD – define a direção e o ângulo de simulação para análise das faces de quadras, por exemplo 45º ou 90º, e geoKRIG – responsável pela visualização dos pontos georreferenciados.
Tabela 3 Dados da ferramenta geoDATA extraídos do geoMS
OID ObjectID ID Coord_x Coord_y Shape_Lecture Notas
0 1 12180595 698257.5 7529400 91.34153 0,39
1 2 12180638 698217.4 7529543 189.7578 0,43
2 3 12180639 698317.9 7529199 93.96854 0,49
3 4 12181179 698248.2 7529175 93.85652 0,49
... ... ... ... ... ... ...
A sistematização da organização dos dados no geoMS utilizou como referência o trabalho desenvolvido por Rocha, Lindner e Pitombo (2014). A forma de organização do Banco de dados foi realizada a partir de dados desagregados, acompanhada das seguintes etapas: i) determinação da malha, ii) identificação do segmento a ser avaliado (face de quadra), e determinação das notas dos indicadores.
Após a realização de algumas simulações com relação a distância ideal da malha de pontos para definir o menor erro na pontuação aferida pelo software, definiu-se por adotar uma malha de 100 m x 100 m. Foram ainda, realizadas simulações referente a variação do ângulo de alcance, distância do centróide, alternância de frequência, efeito de pepita, do patamar, entre outros aspectos. Neste processo, foi adotado o método estabelecido por Kramer (1998) que utiliza a escolha de um modelo representativo adequado a esta característica de análise. O processo de estruturação destas informações foi adaptado para a
realidade encontrada em campo (notas da vistoria técnica). A Figura 4a apresenta o fluxograma para calibração e validação do modelo de dados, que é composto pelas seguintes etapas: Construção e validação do modelo (calibração – onde são feitas as tentativas de melhor aproximação para obtenção dos resultados e validação – etapa que possibilita construir resultados mais consistentes); Escolha modal (dependendo do número de pontos definidos para análise pode-se aumentar ou diminuir a confiabilidade dos resultados) e o Aprimoramento (em função das possibilidades, ou seja, quanto maior o número de dados, maior a possibilidade de se obter resultados análogos e poder compara-los. E, a Figura 4b apresenta a sequência de inserção de dados no software geoData (distribuição das notas no historiograma); geoVAR (posição dos pontos das notas direcional ou unidirecional); geoKRIG (distribuição por cores a partir das notas); geoMOD (semovariograma onde é possível observar a variação do eixo X); e TRDATA (correlação dos pontos entre si).
a b
Fig. 4 a) Fluxograma para calibração e validação de modelo e b) Telas de inserção dos dados no geoMs
Fonte: autores (2017) 4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Neste item são apresentados os resultados obtidos na auditoria técnica no recorte espacial, e cálculo do Índice de Qualidade Espacial para os segmentos analisados.
▪ Análise por auditoria Técnica e cálculo do IQMUI
Os dados apresentados na Tabela 5 mostram que o indicador que recebeu uma avaliação negativa correspondeu a Rampas de Acesso, cuja nota foi 1,6, sendo atribuído a ele um conceito péssimo. Essa avaliação pode ser explicada, pois a maioria das faces de quadras analisadas não possui rampas entre a calçada e o leito carroçável, que possa facilitar o deslocamento seguro dos idosos. Em relação aos indicadores que receberam as melhores pontuações encontram-se Continuidade, seguido de Largura efetiva da calçada com conceitos 6,38 e 5,72 o que os caracterizam como bom e regular, respectivamente.
O IQMUI final deste recorte espacial foi de 4,1, cuja classificação é considerada regular. Essa avaliação é justificada pela maioria dos indicadores que compõe esse índice, apresentarem conceitos ruim e regular (Tabela 5). Diante desses dados pode-se afirmar que esses resultados são semelhantes aqueles encontrados em outras cidades brasileiras (AGUIAR, 2003; AMÂNCIO; SANCHES, 2005; FERREIRA; SANCHES, 2001; SILVA FILHO, 2016). A Figura 5 apresenta a qualidade da infraestrutura do pedestre na área de estudo.
Tabela 05 Síntese dos resultados parcial e geral do IQMUI aferido por vistoria técnica
Indicadores Média das notas
Largura efetiva da calçada / passeio 5,72
Rampas de acesso 1,60
Iluminação 5,57
Conservação da calçada / passeio 4,41
Tipo de pavimento 4,19 Integridade 3,51 Seguridade 2,82 Travessia segura 3,59 Visibilidade de aproximação 4,49 Sinalização 3,94 Arborização 2,44 Atratividade 2,97 Inclinação 5,51 Continuidade 6,38 IQMUI 0,41 Legenda
Excelente Bom Regular Ruim Péssimo
10,0 - 8,0 7,9 - 6,0 5,9 - 4,0 3,9 - 2,0 1,9 - 0,0 1,00 - 0,81 0,80 – 0,61 0,60 - 0,41 0,40 - 0,21 0,20 - 0,00
Fonte: autores (2017)
Fig. 5 Qualidade de manutenção do piso encontrado na área de estudo Fonte: autores (2017)
▪ Análise por Geoestatística - Krigagem
Os dados apresentados na tabela 06 mostram que as notas estimadas se aproximaram de forma bastante satisfatória das notas obtidas na vistoria técnica. Sendo esta diferença de calculo em torno de 6%, ou seja, muito pequena, o que traduz a fidelidade da estimação. Os dados e o resultado estimado do IQMUI estão exemplificados (Tabela 06).
Tabela 06 Análise comparativa dos dados aferidos em campo e simulados no geoMS
Indicadores Notas aferidas em
campo Notas estimadas
Largura efetiva da calçada / passeio 5,72 6,10
Rampas de acesso 1,60 2,30
Iluminação 5,57 6,40
Conservação da calçada / passeio 4,41 5,32
Tipo de pavimento 4,19 4,83 Integridade 3,51 3,82 Seguridade 2,82 3,91 Travessia segura 3,59 4,94 Visibilidade de aproximação 4,49 4,70 Sinalização 3,94 3,32 Arborização 2,44 2,81 Atratividade 2,97 3,15 Inclinação 5,51 6,41 Continuidade 6,38 6,72 IQMUI 0,41 0,46 Legenda
Excelente Bom Regular Ruim Péssimo
10,0 - 8,0 7,9 - 6,0 5,9 - 4,0 3,9 - 2,0 1,9 - 0,0
a b
Fig. 6 a) Mapa da visita técnica e b) Mapa estipulado pelo Software geoMS Fonte: autores (2017)
Na comparação dos dados obtidos na coleta em campo realizada por vistoria técnica e a técnica de Krigagem, realizada por simulação permite-nos afirmar que os resultados ficaram muito próximos, conforme mostram a tabela 6 e as figuras 6a e 6b. Ao
considerarmos alguns parâmetros de análise como, por exemplo, a distância e o ângulo, os conceitos foram praticamente idênticos. Os dados desagregados não possuem uma direção principal de variabilidade. Como as variáveis foram modeladas com o ângulo máximo de abertura (variograma omnidirecional), pode-se verificar que a amostragem artificial gerou uma melhora significativa no ajustamento dos variogramas experimentais, em relação à amostragem pelos centroides das calçadas devido à maior quantidade de pontos localizados na área de estudo. Os parâmetros de azimute θ, tolerância angular (R), lag distance (h), cut distance foram utilizados para a modelagem dos variogramas experimentais das variáveis dos indicadores.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este artigo teve como premissa a aplicação de duas técnicas de mensuração da qualidade da infraestrutura destinada aos pedestres idosos, que pudessem ser realizadas de forma conjunta, e trouxessem um alto grau de confiabilidade na análise dos resultados, e que pudesse reduzir o tempo de coleta de dados em campo, ou a coleta de dados em locais de difícil acesso físico.
Os resultados da aplicação da vistoria técnica e da Krigagem para avaliação da qualidade das calçadas voltadas aos idosos mostraram-se válidas. Ambos os métodos permitiram comprovar que a qualidade espacial da área do entorno hospitalar não está adequada ao deslocamento dos idosos no que se refere à segurança e conforto espacial. Quanto a aplicação da Krigagem por meio do geoMS, pode-se afirmar que a simulação foi eficaz e que por esse motivo, pode diminuir o tempo de coleta de dados por meio de vistoria técnica, que por sua vez demanda maior mão de obra e profissionais mais especializados. No entanto, sugere-se a realização de outras simulações para validação de sua utilização na análise da infraestrutura destinada aos pedestres.
Espera-se que os resultados desta pesquisa possam contribuir para a realização de um amplo diagnóstico de outros espaços de uso público destinados aos pedestres idosos, que possam ser de difícil acesso de pesquisadores para coleta de dados, a fim de propor adequações para tornar estes ambientes mais acessíveis.
6 AGRADECIMENTOS
A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pela bolsa de Pós-doutorado junto ao Programa de Pós-graduação em Arquitetura e Urbanismo (PPGARQ) da UNESP-Bauru.
7 REFERÊNCIAS
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