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Aplicação de ferramentas WEBSIG e algoritmos VRP no planeamento de rotas de recolha de resíduos urbanos: Caso de estudo: Penafiel

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MESTRADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA

UNIVERSIDADE DE TRÁS-OS MONTES E ALTO DOURO

APLICAÇÃO DE FERRAMENTAS WEBSIG

E ALGORITMOS VRP NO PLANEAMENTO

DE ROTAS DE RECOLHA DE RESÍDUOS URBANOS

CASO DE ESTUDO: PENAFIEL

Henrique Dinis Pinto da Silva

Orientador: Prof. Doutor Ricardo Jorge e Silva Bento

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Dissertação de mestrado em Sistemas de Informação Geográfica, apresentada ao Departamento de Ciências Florestais

e Arquitectura Paisagística da

Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro realizada sobe a orientação do Professor Dr. Ricardo Jorge e Silva

Bento, Professor Auxiliar no

Departamento de Engenharias, em

conformidade com o Decreto-Lei

n.º216/92 de 13 de Outubro. As doutrinas apresentadas da exclusiva responsabilidade do autor.

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Agradecimentos

Ao terminar esta dissertação para obtenção do grau de Mestre em Sistemas de Informação Geográfica, quero agradecer a todos que, ao longo deste percurso, confiadamente me apoiaram. Deste modo, quero publicamente agradecer:

Ao Prof. Doutor Ricardo Bento, orientador deste trabalho de dissertação; pelo incansável apoio em todas as fases do projeto, pela sua capacidade de transmitir conhecimento, auxílio imprescindível em ultrapassar as diversas barreiras e ainda pela simpatia e constante disponibilidade.

Ao Prof. Doutor José Aranha, diretor do curso de Sistemas de Informação Geográfica; pela total disponibilidade durante o curso e pelo interesse demostrado pelo desenvolvimento da dissertação.

Aos Professores Martinho Lourenço, Sérgio Madeira, João Bento, Domingos Lopes, Carlos Coke, Fernando Pacheco e Luís Martins pela amabilidade e empenho na transmissão dos seus conhecimentos durante todo o curso de Sistemas de Informação Geográfica

Aos meus amigos Rafael Costa, Carlos Rua, Pedro Gomes, Pedro Laranjeira, Ana Carolina, Joana Veríssimo e demais colegas de curso, pela ajuda despendida e sobretudo pelos bons momentos passados entre 2010 e 2011.

Especialmente aos meus pais e irmã que, como sempre em outros momentos da minha vida, apoiaram todas as opções que tomei.

Com carinho, à minha namorada, pilar essencial, por toda a atenção que não lhe pude dedicar enquanto desenvolvi esta tese, mas ciente de a compensar no futuro.

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Título: Aplicação de ferramentas WEBSIG e algoritmos VRP ao planeamento de rotas de recolha de resíduos urbanos

Caso de Estudo: Penafiel

RESUMO

A recolha ou remoção de resíduos urbanos (RU) é um mecanismo fundamental para o bem-estar das populações sendo que dentro da globalidade do processo da gestão de resíduos urbanos, a recolha é dos procedimentos que mais contribui para os elevados custos que aquela atividade acarreta. Em Portugal, a gestão dos resíduos urbanos é responsabilidade dos municípios, que podem fazer a gestão por conta própria ou subcontratar empresas privadas ou semiprivadas.

Uma forma de reduzir os encargos financeiros com a recolha de RU é otimizar o processo e os circuitos de recolha. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG), como mecanismo de apoio à decisão, são a ferramenta de excelência para a otimização dos circuitos de recolha.

Esta dissertação, em primeiro lugar, visou perceber qual o grau de utilização dos SIG nos sistemas de recolha de resíduos urbanos por parte dos municípios portugueses, e no caso da não utilização, quais os motivos para isso acontecer. Os resultados mostraram um grau de utilização muito básico ou mesmo inexistente em grande parte dos municípios inquiridos. Como causa principal para o facto de não serem utilizadas surge o preço de aquisição das ferramentas.

Já o segundo, e principal, objetivo deste trabalho, decorre de uma teoria confirmada pelos resultados do primeiro objetivo, que aponta para o facto de os municípios portugueses não recorrerem às ferramentas SIG devido aos elevados custos de aquisição, manutenção e conhecimentos muito especializados que as ferramentas exigem. Avaliaram-se ainda as mais-valias na utilização de uma ferramenta open source para otimizar os circuitos de recolha de resíduos urbanos de um município, tendo-se demonstrado que é possível atingir ganhos elevados.

Alcançaram-se portanto resultados muito satisfatórios, com reduções em cerca de 25 % nos quilómetros percorridos para a recolha de resíduos urbanos. Pelos resultados positivos obtidos, resta espectar que se desenvolvam novas pesquisas nesta emergente e ainda insuficientemente explorada área de estudo.

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Title: Application of web mapping tools and VRP algorithms in waste collection routes planning

Case Study: Penafiel

ABSTRACT

The waste recollection is a fundamental mechanism for the well-being of people within the overall process of urban waste management, recollection is that most contributes to the high costs that this activity entails. In Portugal, the urban waste management it is a municipal responsibility, which can be performed by own munipality means or concessioned to private or semi-private-companies.

One way to reduce the financial burden of the waste recollection is to optimize the routing schemes. The Geographic Information Systems (GIS) as mechanisms for decision support are tools of excellence for the optimization of collection circuits

This study, first, aimed to realize the degree of use of GIS by the Portuguese municipalities, and in the case of non-use, the reasons for this to happen. The results showed a very basic level of use or non-existence of GIS tools for waste management used in waste management in most of the municipalities surveyed, and the software acquisition costs as the main cause for this result.

The second and main purpose of this work results from a theory confirmed by the results of the first objective, which points to the fact that the Portuguese municipalities don’t rely on the GIS tools due to high acquisition costs, maintenance and very specialized knowledge that those tools require. Open source network optimization tools were used to assess cost reductions from waste recollection circuits optimization of a municipality, and has demonstrated that it is possible to achieve high earnings.

The results obtained were satisfactory, attaining near 25 % in terms of total recollection distances. with reductions in about 25% of the kilometers driven for removing garbage. The positive results obtained, showed that further research is still needed in this it insufficiently explored area of study.

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xiii Índice 1. Introdução ... 1 1.1 Enquadramento ... 1 1.1.1 Motivação ... 2 1.1.2 Estrutura da tese ... 3

2. Recolha de resíduos sólidos urbanos ... 5

2.1 Análise e otimização de circuitos de recolha de RU ... 7

2.2 Sistemas de Informação Geográfica ... 7

2.2.1 O problema da otimização de rotas aplicado à recolha de RU ... 10

3. Avaliação da utilização municipal de SIG na gestão da recolha de RU ... 13

4. Ferramentas online para análise de redes – O Logvrp ... 19

4.1.1 Otimização de recolha de RU com recurso a ferramentas SIG ... 20

5. Otimização dos circuitos de recolha de RU no município de Penafiel ... 25

5.1.1 Caracterização da área de estudo ... 25

6. Metodologia ... 33

6.1.1 Preparação dos dados para a otimização ... 33

6.1.2 Criação de cenários para a recolha de RU ... 37

6.1.3 Introdução de dados no Logvrp ... 39

7. Apresentação e discussão dos resultados ... 45

7.1 Indicadores de desempenho ... 45

7.1.1 Distância percorrida com carga ... 46

7.1.2 Distância percorrida em vazio ... 47

7.1.3 Distância percorrida na recolha ... 47

7.1.4 Gastos em combustível nos circuitos com carga ... 48

7.1.5 Gastos em Combustível na recolha ... 50

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7.1.7 Veículos utilizados para a recolha ... 51

7.1.8 Gastos em despesas fixas ... 52

7.1.9 Tempo médio de recolha ... 53

7.1.10 Taxa média de enchimento dos camiões ... 54

7.1.11 Cenário que apresenta os melhores resultados ... 55

8. Conclusões ... 57

8.1 Síntese conclusiva ... 57

8.2 Recomendações e principais limitações ... 59

9. Trabalho futuro ... 61

10. Bibliografia ... 63

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Índice de Figuras

Figura 1 - Esquema do sistema de recolha e tratamento de resíduos ... 5

Figura 2 - Exemplo de grafo ... 8

Figura 3 - Exemplo de um grafo orientado... 9

Figura 4 -Exemplo de um grafo com valores associados a vértices ... 9

Figura 5 - Apresentação do inquérito Online ... 13

Figura 6 – Concelhos que responderam ao inquérito ... 14

Figura 7 - Gráfico representativo dos resultados da segunda questão do inquérito ... 15

Figura 8 - Gráfico representativo dos resultados da terceira questão do inquérito ... 15

Figura 9 - Gráfico representativo dos resultados da quarta questão do inquérito ... 16

Figura 10 - Gráfico representativo dos resultados da quinta questão do inquérito ... 17

Figura 11- Interface do Software Logvrp ... 19

Figura 12 - Delimitação espacial das freguesias do concelho ... 26

Figura 13- Capacidade de recolha de RU instalada em Penafiel ... 28

Figura 14 - Recolha de resíduos no Concelho de Penafiel em 2010 (INE, censos 2011) ... 28

Figura 15 - Pontos de recolha de RU na cidade de Penafiel... 29

Figura 16 - Resíduos urbanos recolhidos em Penafiel entre 2002 e 2010 ... 30

Figura 17 - Infraestruturas ambientais e pontos de recolha de RU em Penafiel ... 30

Figura 18 - Circuitos atualmente utilizados ... 32

Figura 19 - Simplificação da shapefile com os pontos de recolha ... 34

Figura 21 - Zonas de recolha atuais ... 35

Figura 20 - Simplificação de uma shapefile de pontos de recolha separados por um nó .... 35

Figura 22 - Zonas de recolha agrupadas ... 36

Figura 23 - Ficheiro HTML obtido no Logvrp ... 44

Figura 24 - Indicações de direções tomadas obtidas nos ficheiros HTML do Logvrp ... 44

Figura 25-Distância percorrida com carga ... 46

Figura 26 - Distância percorrida em vazio ... 47

Figura 27 - Distância percorrida semanalmente na recolha ... 48

Figura 28 - Gastos semanais em combustível nos veículos com carga ... 49

Figura 29 - Gastos semanais em combustível para a recolha de RU ... 50

Figura 30- Emissões de CO2 por veículos com carga ... 51

Figura 31- Saída de veículos para a recolha ... 52

Figura 32- Gastos fixos com a recolha de resíduos ... 53

Figura 33 -Tempo médio de recolha ... 54

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Índice de tabelas

Tabela 1 - Marcas comerciais e Open Source utilizadas pelos inquiridos ... 16

Tabela 2- Circuitos de recolha de Penafiel ... 27

Tabela 3 - Extrato da tabela com os pontos de recolha de recolha de RU ... 33

Tabela 4 - Tabela de produção de dados para a procura dos contentores ... 38

Tabela 5 - Ficheiro CSV relativo às estações ... 40

Tabela 6 - Ficheiro CSV relativo às ordens ... 41

Tabela 7 - Ficheiro CSV relativo aos veículos ... 41

Tabela 8 - Resultados obtidos para um circuito através do Logvrp... 43

Tabela 9 - Indicadores de desempenho para a recolha semanal de RU em Penafiel ... 45

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Lista de símbolos e acrónimos

ALNS - Adaptive large scale neighborhood search CMP – Câmara Municipal de Penafiel

CSV – Comma-separated values GPS – Global position system

INE – Instituto nacional de estatística JDAM – Jan Dethloff algorithm modified

PERSU – Plano nacional de resíduos e sólidos urbanos RSU – Resíduos sólidos urbanos

RU - Resíduos sólidos

SAAS – Software as a service

SIG – Sistemas de Informação Geográfica TSP – Travelling salesman problem VRP – Vehicle routing problem

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1. Introdução

1.1 Enquadramento

Diariamente são produzidas enormes quantidades de resíduos urbanos, vulgarmente designado por “lixo”. Para ser possível viver nos meios urbanos, a administração local tem de proporcionar a recolha desses resíduos de modo a que as ruas e as habitações não se tornem em montes de lixo a céu aberto.

No entanto, são vários os fatores que obrigam a redução de custos relacionados com a recolha de resíduos urbanos (RU). O aumento continuado de produção de resíduos, o aumento da dispersão urbana, o aumento dos preços do combustível em conjunto com a conjuntura atual de redução da despesa pública e de austeridade e as contrapartidas económicas delas derivadas, obrigam a uma racionalização dos custos envolvidos na gestão dos resíduos urbanos.

No campo de recolha de resíduos urbanos, estamos a falar na otimização quer dos custos fixos (associados à frota e aos recursos humanos necessários para efetuar a recolha), quer dos custos variáveis (de combustível e, sobretudo, da manutenção de frota). Para atingir esses objetivos é necessário fazer uma otimização de circuitos de recolha, sendo que a forma como o fazemos pode variar consoante o tipo de problema em que estamos envolvidos.

De certa forma todos os municípios têm os seus circuitos otimizados de uma forma empírica sem recorrer a recursos tecnológicos, ou seja, criando os seus circuitos de recolha de acordo com a experiencia dos seus funcionários que por tantas vezes fazerem a recolha assumem os percursos que para eles são aqueles que melhor satisfazem as suas necessidades.

Os meios de apoio à decisão tais como os Sistemas de Informação Geográfica (SIG)

tornam-se neste campo uma ferramenta com um valor muitíssimo relevante, embora por vezes a sua utilização possa ficar comprometida por vários fatores. Os custos de aquisição inicial de

software e hardware e respetiva manutenção bem como a falta de conhecimentos do corpo

técnico responsável pela gestão dos RU são disso exemplo.

A capacidade financeira da empresa ou instituição que procede à recolha dos resíduos urbanos pode ser um fator preponderante na utilização de SIG no processo de definição dos circuitos de recolha.

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Para tal, é importante perceber se a utilização deste tipo de ferramentas e a formação de quadros técnicos que as operem permite ganhos de eficácia que compense a sua aquisição e manutenção.

Importa igualmente avaliar outras dimensões de eficiência que a otimização dos circuitos de recolha de RU permite alcançar, a eficiência ambiental. Como nem tudo que nos rodeia pode ser quantificado em termos financeiros, é importante perceber que ao diminuirmos a circulação de veículos de recolha estamos também a aumentar a qualidade de vida dos cidadãos. Retirando da estrada os veículos pesados de recolha de RU, diminuem as nocivas emissões de CO2para a atmosfera.

1.1.1 Motivação

Este trabalho procura perceber de que modo é que as autarquias utilizam os SIG na recolha de RU, e provar de uma forma lógica que a otimização de rotas de recolha é passível de ser efetuada com baixo custo de investimento recorrendo-se para tal às ferramentas WebSIG.

A utilização dos SIG como ferramenta de apoio à decisão pode ser o recurso chave para uma otimização mas não tem de ser o único. Por vezes, o conhecimento prático adquirido em anos de contacto profissional com o problema é uma mais-valia para a redução de custos. Em certos municípios, o tamanho da rede de recolha pode ser um fator que leve os responsáveis a não querer otimizar as rotas. Porém, se as ferramentas SIG não acarretassem qualquer tipo de custo financeiro, essa questão não se colocaria.

Assim, o processo que se desenvolvesse aglutinando o conhecimento prático de vários anos de trabalho das pessoas envolvidas e o auxílio das ferramentas SIG, cujos custos não fossem muito elevados e não fossem precisos grandes conhecimentos técnicos, seria uma forma muito eficaz de otimização, no sentido em que não se desperdiçariam recursos.

Outro problema que se prende com a utilização dos SIG é o custo da informação cadastral para análise de redes. Se pensarmos que é necessário fazer um levantamento de toda a rede viária com os nós, sentidos, restrições, e a georreferenciação dos pontos de recolha e entrega, os custos deste processo ficam ainda mais elevados.

A aquisição da informação cadastral pode também ser adquirida a empresas da especialidade. Essas mesmas que, embora garantam grande fiabilidade nos seus dados, cobram valores que podem não ser suportáveis pelos municípios. Existem também sítios

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online que disponibilizam alguma informação gratuita como a rede viária os limites

administrativos, porém, no caso da informação relativa à rede viária essa informação pode não estar disponível em relação à área de estudo ou então necessitar de ser revista por estar desatualizada ou incorreta.

Se existisse uma ferramenta gratuita que permitisse fazer uma otimização de circuitos de recolha sem necessidade de criar cartografia de base e onde os pontos fossem inseridos manualmente sem necessidade de fazer levantamento através de equipamentos de Sistema de posicionamento global (GPS), poderíamos dizer que a otimização de rotas estaria efetivamente ao alcance de todos.

Pequenos ou grandes municípios poderiam lucrar bastante com a existência de informação e ferramentas Open source. Grandes progressos poderiam ser feitos de forma a melhorar os circuitos de recolha de RU e assim melhorar a qualidade de vida dos cidadãos locais, do meio ambiente e de uma forma geral diminuir os custos relacionados com este tema.

1.1.2 Estrutura da tese

Para melhor compreensão dividimos esta tese em oito capítulos fundamentais.

No capítulo I procede-se à introdução do tema com uma apresentação mais global do mesmo. Nesta parte é apresentada a problemática dos custos associados à recolha de RU e os ganhos que podemos obter com uma otimização de rotas.

No capítulo II apresenta-se efetivamente os SIG e a forma como estes se relacionam com o planeamento de rotas de recolha de resíduos urbanos. Demonstram-se igualmente nesta fase, alguns estudos realizados em Portugal e no estrangeiro sobre a problemática dos “ Vehicule routing problems" (VRP) e que estão definitivamente relacionados com o problema estudado. Por fim, faz-se uma abordagem às ferramentas WebSIG de otimização de rotas.

No capítulo III faz-se a interpretação dos resultados do inquérito aos municípios de Portugal de forma a perceber qual o grau de utilização de ferramentas SIG na recolha de

resíduos urbanos. Além de perceber qual o grau de utilização, pretende-se perceber quais as razões para esse grau de utilização de ferramentas SIG.

O capítulo IV pretende solucionar o problema apresentado no capítulo anterior, ou seja, procurar uma solução para a não utilização de ferramentas SIG sem que as razões apontadas pelos inquiridos não sejam violadas.

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No capítulo V é apresentada a área de estudo e são descritos todos os aspetos necessários para a compreensão do estado actual da recolha de resíduos urbanos.

O capítulo VI descreve essencialmente a metodologia de trabalho adotada. Descrevem-se os antecedentes à otimização, os pressupostos das opções tomadas e, com pormenor, a sequência de tarefas elaboradas.

No capítulo VII são testados vários cenários e posteriormente comparados entre si de forma a perceber as diferenças e a obter conclusões. O cenário atual é também considerado de forma a perceber se existem vantagens em relação ao trabalho desenvolvido no concelho.

No capítulo VIII são apresentadas as conclusões do estudo efetuado. Expõe-se uma síntese conclusiva com as principais limitações do trabalho desenvolvido e também as principais recomendações.

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2. Recolha de resíduos sólidos urbanos

A definição de resíduo não é uma tarefa fácil. Em termos legislativos vigora o Decreto-Lei n.º178/2006 de 5 de setembro, substituiu o Decreto-Lei n.º239/97, que estabelece o Plano Estratégico de Resíduos Sólidos Urbanos (PERSU). Segundo o Decreto-Lei n.º178/2006, “ (…) os resíduos [urbanos] são provenientes de habitações bem como outros resíduos que, pela sua natureza ou composição, seja semelhante o resíduos proveniente de habitações (…) ”, desde que,” (…) a produção não seja superior a 1100 litros por produtor” (Diário da Republica, 2006).

Entenda-se portanto que os RU são os resíduos produzidos habitualmente em casa das pessoas ou por entidades prestadores de serviços com utilidades afins das domésticas, sendo estes resíduos alvo da recolha municipal. Em 2009, Portugal produziu 517 quilogramas de RU

por habitante (INE, Instituto Nacional de Estatística, 2009).As Câmaras Municipais são responsáveis pela recolha de RU, podendo contudo, através de concurso público, adjudicar esta tarefa a empresas privadas.

Segundo o Decreto-Lei n.º178/2006 de 5 de setembro, “ recolha – a operação selectiva ou indiferenciada, de triagem e ou de mistura de resíduos com vista ao seu transporte.” É executada segundo horários pré-estabelecidos, com uma periodicidade variável, dependendo da capacidade do equipamento de recolha instalado e das características do meio rural ou urbano.

Como podemos observar na figura 1 num esquema adaptado (Fernandes, 2009), a recolha pode ser seletiva ou indiferenciada no que diz respeito ao tipo de resíduos. A recolha seletiva utiliza camiões destinados a esse efeito e visa o reencaminhamento dos resíduos para reciclagem. Os resíduos devem ser sempre separados em três tipos fundamentais de contentores:

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6  Papel (contentor azul)

 Embalagens (contentor amarelo)  Vidro (contentor verde)

A recolha indiferenciada é feita através da recolha de todos os resíduos produzidos pela população por um determinado camião sem separação de resíduos, não visando este tipo de recolha a reciclagem. Em termos de local de recolha, podemos distinguir entre a recolha individual (porta-a-porta) e a recolha coletiva (em determinados pontos da via pública).

O sistema de recolha é constituído por três fases (Martinho & Gonçalves, 2000): (a) a deposição, processo que envolve o armazenamento de RU e a colocação dos mesmos em contentores para remoção; (b) a operação de remoção, efetuada por pessoal e equipamentos destinados a esse fim; (c) o transporte, caminho que o veículo tem de efetuar desde o último ponto de recolha e o local de deposição.

A recolha de RU normalmente é feita até atingir a capacidade do veículo de recolha, após o qual os RU são transportados para o aterro ou depositados na estação de transferência, local onde são colocados para posterior transporte para o aterro.

Para a deposição de resíduos indiferenciados existem no mercado inúmeros tipos contentores e veículos. Podemos encontrar desde contentores de duas rodas com 60 litros até contentores de quatro rodas com 1100 litros. Existem veículos de vários tamanhos e capacidade, como os de recolha traseira, recolha lateral e frontal podendo ainda existir dois tipos de veículos mais direcionados para os resíduos da construção civil (hook-lift e skeap

loader).

É possível ainda referir a frequência de recolha (diária, três vezes por semana, semanalmente ou outra periodicidade) e os horários de recolha (diurna/noturna). A escolha entre estas duas hipóteses pode variar, entre outros fatores, conforme o volume a recolher, as características do aglomerado urbano (densidade urbanística), as condicionantes do tráfego e os custos associados à tarefa. (Martinho & Gonçalves, 2000).

Os encargos com a gestão de resíduos por parte das Câmaras Municipais têm aumentado ao longo do tempo. Segundo Martinho & Gonçalves (2000) a recolha e transporte de resíduos assume fundamental preponderância dados alguns fatores. Em primeiro lugar, porque representam entre 40 a 70% dos custos gerais do sistema de gestão de RU, contrariando o princípio da racionalização de despesas necessária atualmente.

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Outro fator de relevo é o serviço prestado ao utente. A recolha e o transporte de resíduos funcionam como interface entre utentes e sistema de recolha. O bom funcionamento deste depende diretamente do comportamento dos utentes. É bastante importante que os utentes participem de uma forma positiva na fase do processo da gestão de resíduos.

2.1 Análise e otimização de circuitos de recolha de RU

O problema relacionado com a otimização de rotas pode ser bastante abrangente e são exemplo disso os circuitos de recolha de RU , os circuitos de viagem dos transportes públicos,

a recolha de alunos pelos autocarros escolares e os circuitos de limpezas de ruas.

A recolha de RU, tal como os outros problemas, encontra-se divida em circuitos. O circuito é o percurso que cada veículo tem de realizar num determinado dia de recolha (Carvalho, 2008).

Alguns autores (Martinho & Gonçalves, 2000) afirmam que para rentabilizar os recursos disponíveis é necessário otimizar os circuitos de recolha, tornando-os mais equilibrado de modo a que todos os circuitos tenham quase a mesma duração (dia normal de trabalho), não cobrando a horas extraordinárias do mesmo. No entanto nem todos os problemas necessitam de se colocar esta questão, podendo os horários ser ajustados conforme as necessidades.

A otimização dos circuitos de recolha de resíduos, com vista à minimização das distâncias a percorrer, assegura consequentemente uma redução dos custos da operação, sobretudo os custos variáveis associados ao consumo de combustível, mas também permite obter impactos ambientais positivos, pois permitem reduções nas emissões de gases poluentes para a atmosfera (Martinho & Gonçalves, 2000).

2.2 Sistemas de Informação Geográfica

Dada a sua multiplicidade de utilidades são várias as definições que podem ser utilizadas para definir os Sistemas de Informação Geográfica. Segundo Burrough (1986) um SIG é uma ferramenta informática, suportada em bases de dados que contem informação gráfica e alfanumérica. A sua principal característica é a capacidade de integrar e atualizar informação de diferentes e variados níveis de agregação e poder representá-los como mapas.

Outras definições existem também referindo SIG como um conjunto de ferramentas, são exemplo a definição de SIG como uma coleção organizada de programas de informática

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instalados num computador ao qual estão ligados vários equipamentos periférico, permitindo adquirir, armazenar, gerir, analisar e apresentar informação georreferenciada (Aranha, 2006). Outros autores (Gaspar, 2008) definem SIG como um “conjunto coerente de hardware, software, dados e pessoal, destinados a adquirir, armazenar, atualizar, manipular, analisar e a

apresentar informação georreferenciada”.

É possível dizer que saber utilizar as aplicações informáticas não significa saber utilizar os

SIG, o mau conhecimento da ciência relacionado com aprendizagem superficial das aplicações informáticas faz com que não seja utilizado todo o potencial da ferramenta.

É importante também separar dois conceitos que muitas vezes são confundidos e que não definem a mesma coisa. O termo SIG equipamento/aplicações informáticas e SIG

informação/conjunto de dados georreferenciados sobre um assunto (Aranha, 2006).

Nem sempre todas as ferramentas permitem realizar o mesmo tipo de análise aos dados, algumas versões mais simples de aplicações SIG apenas permitem expor a informação geográfica ficando logo limitados quando se pretende análise de dados como é exemplo a análise redes. Para melhor perceber as vantagens dos SIG na otimização de rotas é necessário conhecer alguns conceitos e ter presente várias definições inerentes a esta ciência.

A análise de redes define-se como o conjunto de operações de análise espacial realizada sobre redes geográficas. A otimização de percursos corresponde à determinação dos percursos mais curtos ou económicos entre os dois vértices e é uma operação típica da análise de redes.

Um grafo é constituído por vértices (nós) e arestas (arcos), sendo que cada aresta irá ligar um par de vértices (Magalhães, 2011). O conceito de grafo é exemplificado de forma intuitiva por uma representação esquemática de uma rede de metropolitano em que as estações são representadas por pontos e as estações adjacentes são ligadas por segmentos de reta (Matos, 2008).

Figura 2 - Exemplo de grafo (Adaptado de Magalhães,2011)

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A figura 2 é representativa de um grafo não orientado. Os vértices 1, 2, 3, 4 e os arcos a, b,

c, d, e, f, g não tem nenhum arco que comece ou acabe num determinado vértice.

Figura 3 - Exemplo de um grafo orientado (Adaptado de Magalhães,2011)

Na figura 3 podemos ver o exemplo de um grafo orientado. Constatamos a existência do

início e fim de cada arco (Magalhães, 2011). Já na figura 4 está representado um exemplo de rede, que também pode ser chamado de grafo com valores associados a vértices.

Figura 4 -Exemplo de um grafo com valores associados a vértices

(Adaptado de Magalhães,2011).

Uma rede é também um grafo onde a cada vértice (nó), está associado um determinado número. Este poderá dizer respeito a diversas características, tais como distância, custos, capacidade, entre outos.

A acessibilidade de uma rede permite avaliar a facilidade de acesso de um lugar a outro, podendo aquela ser medida recorrendo à distância, tempo ou custo. Por outro lado, a impedância mede a resistência, dificuldade ou custo associado a um determinado percurso (Gaspar, 2008).

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2.2.1 O problema da otimização de rotas aplicado à recolha de RU

O “Vehicle Routing Problem” (VRP), conhecido na nossa literatura como o problema de otimização de rotas de veículos, está relacionado com um grande número de áreas de investigação. Como supramencionado, pode estar relacionado, entre outros, com a recolha de resíduos urbanos mas também com o transporte escolar, com a distribuição de produtos e com a entrega de bens alimentares.

Embora possam existir muitas diferenças entre estes serviços todos têm em comum o facto de usar uma frota de veículos para entregar ou receber algo entre os clientes e as infraestruturas de serviço.

Como é possível verificar a problemática relacionada com redes é complexa e requer bastante conhecimento no seu tratamento. Segundo alguns autores (Matos, 2008), os algoritmos básicos sobre redes são o de Prim, o qual procura construir uma árvore de dispersão de comprimento mínimo, e o de Dijkstra, que procura o caminho mais curto entre dois pontos.

O objeto mais comum e discutido na análise de redes é provavelmente o problema do caixeiro-viajante (Travelling Salesman Problem - TSP). Esta problemática é muito debatida e estudada no âmbito da investigação operacional. O problema do caixeiro-viajante tenta basicamente solucionar o percurso mínimo percorrido por um viajante que tem de percorrer um determinado número de cidades apenas uma vez, tendo no final de voltar ao ponto inicial.

Embora pareça um problema relativamente básico, a sua solução ótima é bastante difícil de encontrar e, por isso, é focado tantas vezes pela investigação operacional (Magalhães, 2011).Várias soluções com base em heurísticas são apresentadas para solucionar este problema.

Uma heurística é um conjunto de regras e instruções, geralmente expressas numa linguagem de programação, que se destina a encontrar soluções para problemas complexos ou mal definidos, por vezes utilizando técnicas de inteligência artificial. As heurísticas são empregues, em particular, na resolução de problemas de análise espacial, tal como a procura do melhor trajeto passando por um determinado conjunto de locais à superfície da terra. Embora nem sempre a melhor opção seja encontrada, a programação heurística apresenta geralmente, uma boa solução para o problema (Gaspar, 2008).

A heurística de uma teoria deveria particularmente indicar os caminhos e possibilidades a serem aprofundadas na tentativa de torná-la uma teoria progressiva, isto é, capaz de garantir

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um desenvolvimento empírico, prevendo fatos novos não percebidos no momento da elaboração do núcleo dessa teoria. Vários tipos de soluções são propostos (Magalhães, 2011).

 Métodos exatos

 Branch and Bound (Ramificações e limitações)  Heurística construtiva

 Heurísticas de melhoramento  Heurísticas compostas

Para a resolução desses mesmos problemas, e como evolução natural de heurísticas surgem então soluções metaheurísticas. Os métodos metaheurísticos são métodos heurísticos que podem ser aplicados a uma grande variedade de problemas e que possibilitam obtenção de boas soluções num curto espaço de tempo. Tanto os métodos heurísticos como metaheurísticos são considerados elegíveis quando fornecem soluções a uma escala industrial (Magalhães, 2011).

A integração de algoritmos baseados em inovadoras metaheurísticas, tais como a otimização de colonia de formigas, a pesquisa tabu, a pesquisa local guiada e o arrefecimento simulado, com sistemas avançados de logística para a gestão da cadeia de abastecimento, abriu novas perspetivas para a investigação operacional com aplicação na indústria (Rizzoli, Oliverio, & Gambardella, 2004).

O algoritmo de resolução do problema requer a definição de objetivos que muitas vezes chocam entre si. O objetivo mais frequente é a minimização dos custos de transporte, definido em função do tempo ou da distância de transporte, objetivo este que é geralmente o pretendido numa comum otimização de rotas de veículos. A redução dos custos de transporte possibilitaria uma redução do número de veículos a utilizar, diminuindo os custos associados a esses veículos, às suas equipas e aos seus motoristas (Rizzoli,et al.,2004).

O que origina esta indecisão acerca dos métodos a utilizar são as chamadas incertezas nos modelos pretendidos. As incertezas podem ser várias e segundo alguns autores (Rizzoli,et al.,2004)., podem ser a presença ou não de clientes, a quantidade de pedidos e o tempo de viagem e serviço. A rede de estradas, os veículos e os clientes são elementos que podem constranger o modelo.

Segundo Drezner & Hamacher (2001) um VRP é um problema do caixeiro-viajante com limite de carga, com janelas de tempo de execução e onde o ponto inicial é sempre o mesmo que o final.

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12

Em termos genéricos, nos VRP temos um número de ordens (orders) a ser realizado por um

dado conjunto de veículos. Cada pedido (request) consiste em pegar uma quantidade de mercadorias ou de passageiros num local e entregá-lo noutro. O objetivo do problema consiste em encontrar um conjunto viável de rotas para os veículos de modo que todos os pedidos sejam servidos, minimizado o custo global e a distância de percurso.

No início dos anos 90, foram introduzidos nos Softwares de gestão de cadeias de fornecimento ferramentas que permitiam resolver VRP. Todavia, devido aos maus resultados obtidos através de métodos exatos, os investigadores começaram a usar métodos metaheurísticos que hoje são utilizados por grande parte dos softwares de resolução de VRP.

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3. Avaliação da utilização municipal de SIG na gestão da recolha de RU

Como enunciado anteriormente, em Portugal o poder local está encarregue de recolher os resíduos ou contratar empresas para o fazer. Assim, ao perceber se os Municípios utilizam ferramentas SIG para otimizar os circuitos de recolha, percebemos de que forma os Municípios em Portugal apostam nesta tecnologia para optimizar os seus recursos.

Por conseguinte, foi realizado um inquérito a todos os municípios de Portugal continental e ilhas com o intuito de perceber a real utilização de ferramentas SIG nos respetivos pelouros do ambiente. O inquérito foi realizado de forma Online através do Software Surveymonkey e esteve disponível durante três meses, tendo sido enviado uma hiperligação do mesmo para o endereço eletrónico de âmbito geral de todos os municípios com o pedido de reenvio para os respetivos pelouros do ambiente.

Figura 5 - Apresentação do inquérito Online

Como podemos vislumbrar na figura 5, o inquérito apresentado é de fácil compreensão e resposta. Na primeira questão pretendeu-se identificar o inquirido e tirar conclusões das respostas de acordo com o tipo de região em causa. A segunda questão teve como objetivo perceber o modo de funcionamento da recolha municipal de resíduos. A terceira questão foi a

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que mais diretamente influenciou o desenvolvimento do trabalho já que respondia diretamente à questão fundamental do inquérito. As últimas duas perguntas referiam-se ao tipo de

software utilizado (quarta questão) e à razão para a não utilização de ferramentas SIG (quinta questão). Estas duas questões tornaram-se muito relevantes pois permitiram, posteriormente, tirar algumas conclusões sobre as três questões anteriores. Em termos de resultados do inquérito obtivemos na totalidade de 60 respostas válidas. Como se observa na figura seguinte temos uma amostra de 21,1 % do território inquirido onde, num total de 308 municípios, 56

respostas foram de Portugal continental e 4 do arquipélago dos Açores.

Figura 6 – Concelhos que responderam ao inquérito

Na segunda questão, segundo o gráfico da figura 7, 65 % das autarquias afirmam ser as próprias a realizar a gestão de RU do município, enquanto apenas 18 % adjudicam esta tarefa a empresas intermunicipais, a percentagem de inquiridos que respondeu entregar a tarefa a empresas privadas corresponde a 17 % do total de inquiridos.

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Figura 7 - Gráfico representativo dos resultados da segunda questão do inquérito

Como se pode ver na figura 8, na terceira questão, que versa sobre o grau de utilização de ferramentas SIG na recolha de RU, 40% dos inquiridos respondeu que fazem uma utilização normal, ou seja, que utilizam os SIG para o mapeamento e georreferenciação dos pontos e circuitos de recolha. A percentagem de municípios que declaram não utilizar SIG para esta tarefa abrange 27 %, e apenas 20% declara fazer uma utilização básica com o mapeamento e georreferenciação de pontos de recolha. Só 13% dos municípios admite fazer uma utilização avançada para definir e otimizar circuitos de recolha de RU.

Figura 8 - Gráfico representativo dos resultados da terceira questão do inquérito 65%

18%

17% A própria autarquia.

Uma empresa

municipal/intermunicipal. Uma empresa privada.

27%

20% 40%

13%

Não são utilizadas Utilização Básica Utilização Normal Utilização Avançada

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A quarta questão do inquérito, cujos resultados estão espelhados na figura 9, prendia-se

com o tipo de ferramentas utilizadas (versão comercial ou open source). Visto que os gestores de frota são na verdade versões comerciais mas formatadas para a gestão de frotas, entendeu-se entendeu-separar o campo de ferramenta comercial em ferramenta SIG genérica e SIG dedicada.

Figura 9 - Gráfico representativo dos resultados da quarta questão do inquérito

Como podemos observar, 66% dos inquiridos utiliza ferramentas comerciais genéricos, 12%

ferramentas comerciais dedicados e apenas 22% utiliza ferramentas open source. Como se verifica na tabela 1, o Software da Environmental Systems Research Institute (ESRI) com o

ArcView e o ArcGIS, é o mais é utilizado, seguido do produto da Intergraph corporation

(Geomedia) e da Autodesk (AutoCAd Map).Em termos de open source, destaca-se apenas o software Quantum GIS, com 5 utilizadores neste universo inquirido.

Tabela 1 - Marcas comerciais e Open Source utilizadas pelos inquiridos

Tipo Empresa Respostas Total

Comercial ESRI 23 33 ESRI+ Extensões 3 Intergraph 5 Autodesk 2 Open source ArcGis explorer 2 11 Qgis 5 GVSIG 1 Kosmos 1 PostgreSQL/PostGIS 2 66% 12%

22% Comercial (SIG genérico)

Comercial (SIG dedicado)

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Os gestores de frotas são utilizados para localizar viaturas e mapear circuitos. Segundo o inquérito, 12% dos municípios utilizam estes gestores de frotas na recolha de RU, tendo sido

referidos alguns programas, designadamente o Mobilemapper, o Inofrota, o Soma, o PlogP e o Qstarz.

A última pergunta do inquérito refere-se à não utilização de ferramentas SIG. Dos inquiridos que responderam não utilizar ferramentas SIG (27%), a grande maioria (62%) assume que tal se deve ao elevado preço de aquisição/utilização deste tipo de ferramentas. Como é possível constatar na figura 10 a falta de técnicos especializados na utilização de ferramentas SIG abrange 19% dos inquiridos, enquanto a mesma percentagem afirma ter outros motivos para o fazer. Pelos dados do inquérito, não há qualquer inquirido que aponte como razão para a não utilização das ferramentas a falta de conhecimento da sua existência.

Figura 10 - Gráfico representativo dos resultados da quinta questão do inquérito

Alguns municípios mais pequenos como Arcos de Valdevez, Vagos e Serpa, respetivamente com uma população de 22847, 22851 e 15623 (INE, censos 2011), apresentam uma certa resistência à utilização de ferramentas SIG (comerciais genéricas ou dedicadas para a gestão de frotas) quer seja pelos elevados custos para a sua utilização ou pelos elevados conhecimentos que acreditam ser necessários os seus técnicos possuir (formação específica na área).Em consequência, podemos observar como as ferramentas WebSIG podem potencialmente ser uma mais-valia nos municípios com problemas de recolha de resíduos mais simples e com limitações técnicas e financeiras, devido, não só à facilidade de utilização destas aplicações e do seu reduzido custo monetário e humano, mas também aos resultados que estas podem obter.

0%

62% 19%

19%

Por falta de conhecimento da existência de

ferramentas? Pelo preço da

aquisição/utilização das ferramentas?

Pela falta de técnicos especializados na utilização das ferramentas?

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19

4. Ferramentas online para análise de redes – O Logvrp

O preço de aquisição de ferramentas SIG pode ser efetivamente um entrave para as autarquias, não obstante de atualmente já existirem algumas ferramentas online gratuitas ou a preços muito reduzidos para a análise de redes, mais precisamente para a otimização de rotas. Uma pequena pesquisa através de um motor de busca com a expressão “Online Vehicle

Route Planner” é suficiente para obter algumas ferramentas que resolvam o problema. São

meros exemplos elucidativos o “Jopt Vehicle Routing SDK”, o “TrackRoad”, o “Viamente” e “Logvrp”. Apesar de algumas das ferramentas terem sido testadas de forma a solucionar o problema, o facto de o Logvrp ser gratuito foi um fator decisivo para a sua escolha. O Logvrp é uma ferramenta WebSIG gratuita que funciona como planeador de rotas e que se baseia na resolução de problemas VRP. É um “Software as a service (SAAS) cujas ideias foram introduzidas na 23ª Euro Conferência de Pesquisa Operacional, realizada em Bonn (Alemanha), em 2009. Este Software por ser completamente gratuito, mas também pelo seu interface muito prático como se pode reparar na imagem seguinte.

Figura 11- Interface do Software Logvrp

O Software, por trabalhar sobre o Google Maps, não carece de gastos com cartografia e permite ainda uma rápida introdução da informação ponto a ponto ou de ficheiros CSV

(valores separados por vírgulas).

Este Software utiliza dois algoritmos para a resolução dos problemas VRP:  Uma versão modificada do algoritmo de Jan Dethloff

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O logvrp resolve praticamente todos os tipos de VRP, sendo que eles são muito parecidos

embora diferentes em alguns aspectos. Este Software destrinça os diferentes problemas de acordo com um estudo realizado por investigadores da Universidade de Viena. Segundo Parragh et al. (2008), os VRP podem ser diferenciados em VRP with Simultaneous Delivery and Pick-up (VRPSDP), vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW), capacitated

vehicle routing problem (CVRP), site-dependent vehicle routing problem (SDVRP), open

vehicle routing problem (OVRP) e Multidepot vehicle routing problem (MDVRP).

O primeiro algoritmo é uma versão modificada do trabalho de Jan Dethloff e tem sido modificado para suportar veículos heterogéneos, tipos de carga e janelas de tempo. No

Software utilizado resolve problemas do tipo VRPSDP. O segundo algoritmo resolve todos os tipos de problemas VRP anteriormente referidos.

Da literatura apresentada (Parragh,et al., 2008), examinamos que os VRP podem ter diferentes restrições no seu modelo matemático e formulação do problema. Alguns pesquisadores definem a restrição como um critério do tipo VRP a discriminar, enquanto outros os consideram apenas restrições adicionais (David & Ropke, 2007). Portanto, alguns tipos de VRP apresentados na bibliografia são pequenas variantes uns dos outros e podem ser transformados uns nos outros por restrições adicionais para o problema. Isto é, eles podem ser considerados o mesmo problema mas com as restrições adicionais.

As restrições podem ser de vária ordem, concretizando: podem ser veículo homogéneo/ heterogéneo, carga homogénea/ heterogénea, duração máxima de viagem, conveniência de passageiros, condição de tráfego durante o dia, visitar pontos de recolha mais do que uma vez, usar apenas o veículo numa rota, janelas de tempo e/ou todas as entregas com recolhas primeiro. Tendo em consideração a multiplicidade de dificuldades que este tema pode abranger, globalmente esta ferramenta resolve a maior parte dos problemas possíveis nesta área.

4.1.1 Otimização de recolha de RU com recurso a ferramentas SIG

A temática abordada neste trabalho já muitas vezes foi estudada por diversos autores e em variadíssimos locais espalhados pelo mundo.

Em primeiro lugar é de referenciar o trabalho realizado por Santos et al. (2010) que criaram um Web-based spatial decision support system (wsdss), um sistema de apoio à decisão espacial baseado numa aplicação Web para a resolução de VRP relacionados com a

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recolha de RU na cidade de Coimbra. No entanto, a área de estudo foi dividida em vários

setores a fim de simplificar o problema de recolha.

A aplicação foi criada através de heurísticas e de metaheurísticas de otimização da colónia de formigas. Além disso, mostrou ser de enorme utilidade pois só necessita ter um navegador de internet. Por trabalhar sobre o Google Maps não requer a criação de cartografia nem de a manter atualizada. Tem assim os sentidos e obrigatoriedades de circulação bem definidos, permitindo alterar algumas variáveis como a capacidade dos veículos, o número de horas de trabalho dos condutores e as variações sazonais na procura.

Os resultados obtidos podem ser agrupados essencialmente de dois tipos. O primeiro tipo, denominado S2, com janelas de tempo de recolha de seis horas onde foi possível obter uma redução de 9% em relação a S1 (situação pré-otimização) no trajeto total a percorrer pelos camiões. No segundo tipo, denominado S3, o alargar da janela de tempo de recolha para sete horas, conduzi a uma diminuição do trajeto a percorrer pelos camiões de 7,8% em relação a S1

(valor ligeiramente mais baixo do que S2) e sofreu ainda um acréscimo no pagamento de horas extras a três equipas de recolha. De destacar, todavia, que, em S3, existe a diminuição de uma equipa e um camião de recolha.

Sahoo et al. (2005), desenvolveram uma aplicação Web chamada WasteRoute. Baseada em linguagem Java, esta ferramenta permitiu solucionar o problema de recolha de RU numa empresa com uma considerável escala de trabalho e que operava essencialmente nos Estados Unidos da América e no Canadá. O problema era de tal ordem de grandeza que os clientes residenciais ascendiam a cerca de 20 milhões e os de comércio 2 milhões. A frota era constituída por 26000 veículos de recolha e transferência que recolhiam quase 80 milhões de toneladas de RU.

Diariamente eram executados pela empresa 19600 rotas com um custo anual de 120,000

dólares americanos por veículo, sem atender na volatilidade do problema com rotas de 60

clientes a percorrer 400 milhas e outras com 300 clientes em apenas 150 milhas.Com o objetivo de diminuir o percurso de cada rota, o número de rotas e o número de veículos, e depois de quatro anos de aplicação e aproximações, atingiram-se reduções até 17 % com um valor médio de 10% em viaturas e condutores. Numa área de estudo com 1500 rotas, reduziram-se em cerca de 10%, o que, com um valor mensal de 120,000 dólares, perfaz vários milhões de dólares anuais.

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Karadimas et. al. (2007) desenvolveram e aplicaram a Atenas um processo de otimização

de rotas de recolha de RU através de algoritmos baseados numa metaheurísticas de otimização

de colónia de formigas. O problema era igualmente difícil derivado sobretudo da estrutura da cidade e da diversidade na produção de RU por áreas e por habitante da capital grega. Esses fatores obrigaram à divisão do problema, tendo sido escolhida, como caso de estudo, uma pequena zona de Ática com 8500 habitantes e uma área de 0,45 Km2. A recolha até então era feita de forma empírica pelo município de Atenas. O método, implantado desde 1993, era denominado de “método dos nós ímpares”.

Os resultados foram obtidos em comparação com o método empírico utilizado e podem ser considerados muito satisfatórios. Em relação ao método empírico que fazia 9850 metros para recolher aquela área, os resultados mostram um circuito otimizado com 7328 metros de distância total percorrida.

A capital da Grécia foi ainda alvo de outros estudos. Outros autores (Chalkias & Lasaridi,2011) otimizaram a recolha de RU no município de Nikea, zona Sudoeste de Atenas. Nikea tem 15 zonas de recolha, 12000 contentores instalados e 17 veículos de recolha com a capacidade máxima de nove toneladas. Este município tem um total de 95798 habitantes para apenas 6,65 Km2 e cada habitante produz 1,30 Kg/dia. Para simplificar o problema foi testado apenas um subsetor de Nikea com 6790 habitantes e 714 contentores.

Este trabalho teve dois objetivos primordiais. O primeiro consistiu na substituição dos contentores pequenos (240 litros) por contentores de tamanho superior (1100 litros),

seguindo-se, em segundo, a otimização dos circuitos de recolha e consequente comparação com o método empírico existente na altura.

A otimização destas rotas em Nikea começou com a construção de uma base de dados geográficos com toda a informação referente à rede viária existente. De forma a perceber a evolução da produção de resíduos e tentar prever a produção no futuro (tendo em conta os fatores sazonais), foi efetuada uma análise estatística da recolha de resíduos entre 1998 e 2006. Através do spatial analyst do ArcGisfoi possível fazer uma realocação dos contentores. Posto isto, otimizaram-se os circuitos através da ferramenta network analyst do Arc Gis.

Os resultados finais traduziram-se na redução do número de contentores. Assim, foram apenas colocados 162 contentores de recolha automática nos cruzamentos de ruas, de forma a evitar o choque social entre os habitantes dos respetivos bairros.

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Também os quilómetros percorridos e o tempo de recolha sofreram melhorias. A distância percorrida diminui 12,5 % (redução de onze para nove quilómetros percorridos) e o tempo de

recolha diminui de 311 para 259 minutos.

Também na faixa de Gaza (Agha, 2006), foi realizado um estudo para a otimização de rotas utilizando o WasteRoute. A área de estudo, com uma produção de quase 42 toneladas de resíduos diariamente, atingiu uma redução de 24% nas distâncias percorridas, o que equivale a uma redução de 1140 dólares americanos por mês. Esta poupança, já bastante significativa, torna-se ainda mais relevante dado o facto de a estrutura local de recolha de RU ser financeiramente débil.

Kulcar (1996) otimizou a recolha de RU em Bruxelas com resultados bastante satisfatórios comparativamente aos dados antecedentes. A grande diferença neste trabalho prendia-se com a metodologia utilizada, uma vez que se simplificou o problema dividindo a área de estudo em pequenas parcelas e, posteriormente, solucionou-se caso a caso. Numa primeira fase estudou as hipóteses para a redução da frota disponível, tal como a realocação das estações de transferência, deixando para o fim a otimização dos circuitos de recolha.

Na Nigéria (Ogwueleka, 2009) foi também realizado uma otimização da recolha de RU

com o auxílio de ferramentas SIG, facto de relevo se consideramos que este é um país em desenvolvimento. O estudo de caso escolhido foi o município de Onitsha, junto ao rio Níger.

Onitsha tinha, em 2009, uma população de 509500 habitantes, uma área de 13249 hectares e

apresentava uma produção RU de 0,54 quilogramas por habitante/dia. Dada a complexidade do

problema foi escolhido o bairro de GRA, com características tipicamente habitacionais. GRA é uma das seis zonas de Onitsha e representa 10 % da produção total de RU da cidade.

O software utilizado foi criado de raiz na linguagem Visual Basic.net de modo a ser utilizado num computador. Os resultados obtidos revelaram-se muito satisfatórios pois apresentaram a redução de quatro para três veículos necessários diariamente na recolha. Os custos com a recolha sofreram uma redução de 22,86%, ao passo que a distancia percorrida sofreu uma redução de 16,31%.

Nos Estados Unidos da América (Jain, 2011), é referido que os SIG não têm uma utilização muito frequente pelas empresas públicas de recolha de RU. No entanto, entre 2009 e 2010, o aumento de 4,6 milhões de dólares americanos com a recolha de RU, representou um acréscimo de 8% nos custos desta tarefa. O caso de estudo escolhido foi Newark, cujo sistema de recolha se caracteriza por duas áreas de recolha distintas (uma a Norte e outra a Sul), com

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cinco subsetores cada, uma estação de transferência e cinco camiões de recolha com apenas um operário cada. A otimização teve como objetivos principais a harmonização das rotas e a diminuição das distâncias percorridas. A harmonização das rotas era fundamental devido à grande heterogeneidade das rotas (algumas rotas muito pequenas ao passo que outras demasiado grandes), fazendo com alguns veículos fizessem horas extras e outras não utilizassem as suas capacidades de recolha.

O primeiro procedimento consistiu no estudo do historial de produção sazonal de RU para, desse modo, adequar o número de camiões a cada circuito. O segundo passo assentou na criação de dois cenários distintos através do network analyst do ArcGis 10.

O cenário 1 teve em conta a antiga colocação dos contentores, de modo a não alterar substancialmente os circuitos de recolha, visto existir uma grande resistência por parte dos operários em alterar os circuitos antigos. Já o cenário 2 visava a alteração da posição dos contentores com o objetivo de determinar novos circuitos mesmo que para isso os antigos circuitos fossem muito alterados. Os resultados apontaram para uma redução em 19 % nos gastos anuais com o transporte e uma diminuição em 9 % nas viagens (passagem de oito para cinco viagens necessárias), com uma redução de 18000 dólares americanos.

Nestes casos de estudo espalhados um pouco por todo mundo podemos observar a resolução de um grande número de problemas bem diferentes entre si, no entanto com resoluções baseadas essencialmente em ferramentas SIG comerciais ou então com a criação de

ferramentas próprias.

Também foi em muitos casos necessária a criação de bases de dados de raiz de modo a criar a informação necessária para a resolução do problema, nomeadamente vectorizações de redes viárias e a introdução de informação alfanumérica indispensável para que a análise de redes possa ser desenvolvida eficazmente (sentidos de circulação, viragens, velocidades, etc.), essas vectorizações são muitas vezes dispendiosas e demoradas. Do ponto de vista da complexidade quase todos os problemas apresentados foram divididos em sub-regiões de recolha de modo a simplificar o problema

O estudo aqui desenvolvido demarca-se dos aqui referidos no sentido em que não vai ser desenvolvida nenhuma ferramenta e também não vão ser utilizadas ferramentas comerciais para a resolução direta do problema. Em termos de complexidade o caso apresentado é de dimensão relativamente grande.

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5. Otimização dos circuitos de recolha de RU no município de Penafiel

Como observamos anteriormente nos resultados dos inquéritos, os municípios que não utilizam as ferramentas SIG fazem-no devido ao custo económico relacionado com o preço da licença. Da informação resultante do inquérito, o caso escolhido para estudo deveria ser um município que respeitasse alguns pré-requisitos, a saber:

 Não ter ainda rotas otimizadas por SIG;

 Definir como principal entrave o preço do Software;

 Ser de uma zona próxima da Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, permitindo maior facilidade para execução do trabalho de campo.

Pelas premissas expostas, conclui-se que a Câmara Municipal de Penafiel (CMP) seria a área de estudo que melhor responderia aqueles atributos.

5.1.1 Caracterização da área de estudo

Penafiel é um concelho de Portugal (distrito do Porto) constituído por 38 freguesias, apresenta uma área de 212,82 km2 (INE, Dados estatísticos, 2009) na qual residem 72258

habitantes e conta com uma densidade populacional de 339,53 habitantes por km2 (INE, censos 2011).Observe-se na figura 12 que Penafiel encontra-se limitado a norte pelo concelho de Lousada, a leste pelo concelho de Marco de Canaveses, a nordeste pelo concelho de Amarante e a sul pelo concelho de Castelo de Paiva. Encontra-se entre o rio Sousa e o rio Cavalum.

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Figura 12 - Delimitação espacial das freguesias do concelho

A CMP é responsável pela recolha de RU no concelho assim como outras tarefas de âmbito

ambiental. Os circuitos de recolha até à data eram efetuados de uma forma empírica através do conhecimento do terreno, não existindo qualquer documento cartográfico sobre os percursos, tornando impossível a quem não conhecesse o local efetuar os percursos.

Com o decorrer dos anos a CMP tem demostrado interesse em investir no campo dos SIG e, como referido no inquérito, pretende-se a breve trecho implantar um SIG para otimização de rotas. Atualmente a recolha é realizada de forma sistemática, diariamente e por freguesias, havendo em todos os casos duas passagens por semana em cada freguesia.

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Tabela 2- Circuitos de recolha de Penafiel

Turno 2ª,5ª Feira 3ª,6ª Feira 4ª Feira, Sáb.

Manhã (09:30-12:30) S.Marta,Milhundos, Marecos,Vila Cova, Abragão, Luzim,Valverde, Pinheiro Santiago,Guilhufe,Boelhe,Rio de Moinhos,Oldrões,Cabeça Santa, S.Miguel de Paredes Urrô,Irivo,Duas Igrejas,Peroselo, Portela Eja Tarde (13:30-19:30) Castelões,S.Mamede, Paço de Sousa,Fonte Arcada Croca,S.Martinho,Lagares,Figueira, Capela Noite (20:00-01:00)

Rio Mau, Sebolido Canelas

Turno 2ª a Sab 2ª,4ª e 6ª Feira 3ª,5ª Feira e Sáb.

Noite (20:00-01:00)

Centro. da cidade de PNF Áreas urbanas Nascentes Áreas urbanas Poentes

Tal como podemos ver na tabela 2, Penafiel, Rio Mau, Sebolido e Canelas tem circuitos de recolha noturnos (20:00 – 01:00), sendo que as restantes freguesias tem circuitos diurnos, alternando entre o período da manhã (06:30 – 12:30) e o período da tarde (13:30 – 19:30).

A CMP tem ao seu dispor sete viaturas de recolha, sendo sempre utilizadas três viaturas no período da manha, duas no período da tarde e as restantes no período da noite.As viaturas de recolha têm uma capacidade máxima de 12 toneladas e com sistema de recolha à retaguarda.

Os contentores que a CMP tem ao dispor da população têm uma capacidade máxima de 1

m3 o que equivale a 244 quilogramas (Martinho & Gonçalves, 2000). No total o município possui 1474 contentores dispersos por todo o concelho, perfazendo uma capacidade de 359,656

toneladas.

Analisamos da figura 13, que a freguesia de Figueira é aquela que tem a menor capacidade instalada (apenas 2,196 toneladas) e Penafiel, como cidade e grande centro urbano do concelho, tem a maior capacidade instalada, já que possui a grande maioria dos contentores (26,352 toneladas). A maior parte das freguesias do concelho tem instalada uma capacidade entre cinco e dez toneladas, sendo que o segundo grupo mais numeroso de freguesias tem instalado entre dez e vinte toneladas. Apenas três freguesias (Rio Mau, Perozelo e Boelhe) têm uma capacidade instalada entre as três e as cinco toneladas.

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Figura 13- Capacidade de recolha de RU instalada em Penafiel

Como podemos ver na figura 14, no ano de 2010 em Penafiel a grande maioria dos resíduos recolhidos são indiferenciados e tem como fim o aterro municipal. A percentagem de resíduos cujo fim é a reciclagem não chegava aos 10 %. Por outro lado, nenhuma parte dos resíduos era recolhida para fins de valorização energética ou orgânica.

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A cidade de Penafiel, como grande centro urbano do concelho tem uma distribuição de contentores mais densa. Como podemos ver na figura 15 toda a zona urbanizada está coberta

por contentores com a exceção das ruas nas quais os camiões de recolha não podem circular.

Figura 15 - Pontos de recolha de RU na cidade de Penafiel

Esta tendência na tipologia de resíduos produzidos não é de agora. Embora a recolha seletiva tenha aumentado nos últimos anos a diferença intervalar para a recolha indiferenciada ainda é relevante. Na figura 16(INE, Dados estatísticos, 2009) percecionamos que a recolha de ambos os tipos de resíduos tem aumentado, no entanto a recolha indiferenciada em 2010 era cerca de dez vezes superior à seletiva.

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Figura 16 - Resíduos urbanos recolhidos em Penafiel entre 2002 e 2010

Tal como podemos ver na figura 17, além dos 1474 pontos de recolha de RU

indiferenciados, existem ainda duas infraestruturas de grande importância no concelho. A estação de transferência onde os resíduos são armazenados e aguardam transporte, localizada a norte, e o aterro sanitário onde podem ser depositados, a sul do concelho.

Figura 17 - Infraestruturas ambientais e pontos de recolha de RU em Penafiel 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

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Em Penafiel, a produção de RU por habitante é de 0,99kg/dia (INE, Dados Estatísticos,

2011), o que perfaz diariamente 71,44 toneladas. Em termos de circuitos de recolha, ainda está

em fase de construção um SIG que otimizará as rotas. Entretanto, e pelo que se pode perceber da figura 18, os circuitos já estão georreferenciados sendo possível iniciar algum trabalho no sentido de otimizar este sistema de recolha.

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6. Metodologia

6.1.1 Preparação dos dados para a otimização

Os primeiros passos na otimização dos circuitos de recolha de Penafiel consistiram em perceber a dimensão do problema e qual a informação necessária para que o WebSIG pudesse resolver este problema. Inicialmente tentou-se perceber quais as capacidades, limitações e necessidades do Logvrp no que respeita a resolver VRP’s na recolha de RU.

Foi realizado um levantamento exaustivo de todos os pontos de recolha, com o auxílio de um sistema GPS, e criada uma base de dados com alguns campos importantes, designadamente o nome da rua, da freguesia, do concelho, o código INE da freguesia, o lugar e a capacidade.

Outras informações importantes para a aplicação da resolução do problema são a descrição da frota de veículos disponíveis e os dados relacionados com a mesma (capacidade de carga, consumo de combustíveis e encargos fixos).

Em termos de necessidade para o Logvrp existia apenas a localização dos pontos de saída, de entrada e de descarga dos camiões da frota, no entanto esta seria a dificuldade mais acessível de ultrapassar já que através do Logvrp é fácil georreferenciar o aterro e a estação de transferência.

Nesta primeira fase de preparação dos dados para a otimização a informação existente foi necessário criar uma base de referência numa folha de cálculo Excel (ver tabela 3) com todos os pontos de recolha, a sua capacidade e também as suas referências de longitude e latitude.

Escolhemos como base de dados uma folha de cálculo Excel porque o Logvrp permite a leitura de ficheiros CSV para a entrada de dados. Os dados a inserir são “stations”, “orders” e ainda “fleet”, significando respetivamente estações, ordens e frota.

Tabela 3 - Extrato da tabela com os pontos de recolha de recolha de RU

FID ID Freguesia Nome Lon Lat Nome Cap/Ton Carga/Ton

49 992 MILHUNDOS MILHUNDOS 1 -8,26788515300 41,20770200600 Penafiel 0,488 0,205

50 993 MILHUNDOS MILHUNDOS 2 -8,26708966200 41,20465925900 Penafiel 0,488 0,205

99 1042 MILHUNDOS MILHUNDOS 3 -8,27341142700 41,20974635200 Penafiel 0,732 0,307

100 1043 MILHUNDOS MILHUNDOS 4 -8,27227960300 41,20694802500 Penafiel 0,488 0,205

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Figura 1 - Esquema do sistema de recolha e tratamento de resíduos
Figura 6 – Concelhos que responderam ao inquérito
Figura 7 - Gráfico representativo dos resultados da segunda questão do inquérito
Figura 10 - Gráfico representativo dos resultados da quinta questão do inquérito
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Referências

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