(BUSCANDO) OS EFEITOS SOCIAIS DA MORFOLOGIA ARQUITETÔNICA (Looking for) The social effects of architectural morphology. Vinicius M.

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(BUSCANDO) OS EFEITOS SOCIAIS DA MORFOLOGIA

ARQUITETÔNICA

(Looking for) The social effects of architectural morphology

Vinicius M. Netto

Advanced Architectural Studies, University College London, Doutor Professor Adjunto, Departamento de Urbanismo

Universidade Federal Fluminense

v1n1netto@yahoo.co.uk

Julio Celso Vargas

Sistemas de Transporte, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Doutorando

Professor Auxiliar, Departamento de Urbanismo Universidade Federal do Rio Grande do Sul

jcelso@arqs.com

Renato T. de Saboya

Gestão Territorial, Universidade Federal de Santa Catarina, Doutor Professor Adjunto, Curso de Arquitetura e Urbanismo

Universidade Federal de Santa Catarina

rtsaboya@gmail.com

ANÁLISE ESTATÍSTICA DO ESTUDO EMPÍRICO DA CIDADE

DO RIO DE JANEIRO

Anexos ao artigo publicado em

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ANEXO A – CORRELAÇÕES SIMPLES DETALHADAS

Nos cem segmentos de acessibilidade baixa (faixa 7) analisados, vimos que a implantação do edifício em lote aberto aparece associada a valores altos de IA (0,761) e TO (0,786). Ao contrário do que hoje a produção imobiliária enfatiza, onde IAs e TOs são elevados os lotes tendem fortemente a ser abertos para o passeio. A altura

média das edificações correlaciona positivamente com MP (0,499). Afastamentos

tendem a correlacionar negativamente com densidade e variáveis socioeconômicas. Estejamos atentos a correlações positivas entre afastamento lateral e frontal (0,547) e afastamento lateral e largura do lote (0,620). Lotes largos parecem estimular afastamentos laterais. E estes tendem a se relacionar com mau desempenho construtivo: afastamento lateral e IA tem correlação de -0,545; e -0,692 com TO.

Ainda testamos a propriedade de diversidade tipológica. A variedade de tipos em um mesmo segmento de quadra correlaciona negativamente com MP (-0,427), grupos estáticos 0,541), densidade arquitetônica 0,496), densidade de janelas (-0,507), e a diversidade de atividades (-0,409). Diversidade tipológica não ecoa na intensidade socioeconômica local.

Os cem segmentos de rua de acessibilidade média (Faixa 11) analisados apresentam as mesmas tendências da faixa anterior, mas em menor intensidade e com algumas diferenças marcantes, como a queda de correlações entre tipos e variáveis pedestres, e estas e o índice de continuidade das fachadas (correlações entre tipos e variáveis pedestres ganham mais consistência nos grupos estáticos).

Tabela 3 - Correlações de Pearson em segmentos de quadra de acessibilidade média (Faixa 11). Fonte: Autores.

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Variáveis arquitetônicas coincidem consideravelmente com MP, como a densidade de janelas (0,352), muros (-0,417), densidade arquitetônica (0,375) e densidade de economias (0,570). As correlações entre tipo e densidade arquitetônica são de 0,246 (contínuo) e -0,314 (isolado); a densidade econômica teve melhores correlações com MP (0,570), e piores com tipos (0,066 e -0,180). Muros seguem correlacionando negativamente com variáveis socioeconômicas, mas lotes abertos possuem menores correlações positivas, comparativamente. Mesmo a forte relação entre variáveis pedestres e atividades caem um pouco em relação à faixa de baixa acessibilidade. Também nesta faixa, a diversidade tipológica (fora da tabela 4) não tem expressão: 0,188 com MP, 0,131 com grupos estáticos, 0,079 com densidade arquitetônica, -0,047 com densidade de janelas, e -0,063 com diversidade de atividades no térreo.

Os 50 segmentos de alta acessibilidade (faixa 17) mostram resultados que confirmam a tendência geral de redução das correlações, apresentada entre as faixas 7 e 11, ao mesmo tempo em que explicitam algumas diferenças curiosas.

4 - Correlações de Pearson em segmentos de quadra de acessibilidade média (Faixa 17). Fonte: Autores.

Há um aumento das correlações entre tipos e variáveis pedestres: 0,291 entre tipo contínuo e grupos estáticos; 0,223 entre índice de continuidade de fachadas e movimento de pedestres; 0,423 com indivíduos estáticos (contra 0,058 e -0,154, respectivamente); muros parecem impactar pedestres mais que a faixa anterior (-0,480 para MP contra -0,417 na faixa 11); lotes abertos, idem. Já variáveis tradicionais como a densidade arquitetônica e de economias apresentam redução em suas

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correlações com MP (de 0,75 para 0,218, de 0,570 para 0,294, respectivamente). A correlação entre densidade arquitetônica e tipos mantém-se similar entre as faixas 11 e 17 (de 0,246 para 0,265 em tipos contínuos, de -0,314 para -0,294 em isolados), menores que na faixa 7 (0,428 e -0,437), algo contraintuitivo porque a acessibilidade mais alta deveria estimular mais densidade. Tratam-se, entretanto, de áreas mais recentes na cidade, que possivelmente não tiveram tempo de adensar. As correlações entre tipo contínuo e IA e TO seguem merecendo atenção (0,338 e 0,335), em reversão no caso do tipo isolado (-0,333 e -0,353), enquanto o índice de continuidade das fachadas tem correlações de 0,333 com IA e 0,502 com TO.

Finalmente, vejamos uma analise estatística de correlações entre pares de elementos urbanos reunindo os segmentos das três faixas num único conjunto [tabela 5]. Os segmentos reunidos mostram em geral as mesmas tendências, mas em menor

intensidade.

Tabela 5 - Correlações de Pearson entre aspectos arquitetônicos e socioeconômicos em todas as faixas de acessibilidade. Fonte: Autores.

Essa leitura geral mostra a consistência das coincidências vistas entre variáveis arquitetônicas como tipo contínuo e grupos estáticos (0,331), ou estes e o tipo isolado (-0,367). Muros, lotes abertos, densidades de portas e janelas, densidade arquitetônica e de economias seguem com fortes correlações com variáveis pedestres. Finalmente, o índice de continuidade correlaciona positivamente com a densidade arquitetônica (0,458), com IA (0,466) e TO (0,581). Essa reunião naturalmente retira os resultados das correlacões de extremos e tendências vistas em uma ou outra faixa. Ao incluir três

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níveis de acessibilidade tão distintos, torna-se uma amostra do que a cidade parece conter mesmo entre eles. Por outro lado, introduz um aumento nas variâncias, decorrente das influências dos diferentes níveis de acessibilidade.

Observações sobre a influência dos níveis de acessibilidade

Há diferenças sócio-espaciais marcantes entre as áreas de distintas acessibilidades. Para avaliar possíveis impactos dessas diferenças sobre as dinâmicas socioeconômicas sob estudo, vejamos as correlações entre variáveis arquitetônicas e movimento pedestre [tabela 6]:

Tabela 6 – Correlações entre aspectos da morfologia arquitetônica e movimento de pedestres (MP) por faixa de acessibilidade. Fonte: Autores.

Temos uma queda progressiva nos valores de correlação à medida que aumenta o nível de acessibilidade, com vales na faixa 11 para o índice de continuidade e lotes abertos; muros impactam negativamente de modo similar em todas as faixas. Agora vejamos o quadro das acessibilidades global e local [tabela 7]:

Tabela 7 – Correlações entre medidas de acessibilidade e movimento de pedestres (MP) por faixa de acessibilidade. Fonte: Autores.

O quadro das acessibilidades mostra correlações positivas consideráveis entre medidas globais e MP nas áreas analisadas nas faixas 11 e 17, com integração RR na faixa 11 (0,487) e escolha na faixa 17 (0,558). Essa análise aponta para uma possível influência da acessibilidade alta encobrindo parcialmente os efeitos da arquitetura,

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que poderia causar queda da correlação entre variáveis arquitetônicas (sobretudo no índice de continuidade e lote aberto) e MP.

ANEXO B – ANÁLISE: REGRESSÃO MÚLTIPLA

Selecionamos um conjunto de fatores arquitetônicos para responder pelo movimento pedestre – as densidades, atividades e componentes da forma arquitetônica:

MP = f (DENS, ATIV, ARQ)

Essa forma de modelar o problema exclui metodologicamente o papel da acessibilidade na explicação da atividade pedestre (as variáveis Integração RR,

Integração RN, Integração R3 e Choice RR) da análise estatística. O método é

acompanhado de monitoramento rigoroso dos resultados, e inclui análise da significância geral do modelo e de cada variável, dos resíduos e das redundâncias ou fatores de inflação da variância (FIV). Para além da simples verificação do simples “maior” coeficiente de determinação ajustado (R2ajust), um modelo de regressão deve apresentar qualidade estatística em vários aspectos. Vejamos a tabela 8:

R2 R2 ajust p-valor S # de variáveis

Geral 0,591 0,585 0,000 0,607 4

Faixa 7 (baixa) 0,751 0,703 0,000 0,581 4

Faixa 11 (média) 0,502 0,482 0,000 0,649 4

Faixa 17 (alta) 0,544 0,497 0,000 0,457 4

Tabela 8 - Modelos de regressão MP x DENS, ATIV, ARQ. Fonte: Autores.

A avaliação destes resultados parece revelar as particularidades de cada faixa de acessibilidade da cidade do Rio. Em cada faixa, a atividade pedestre responde de uma determinada maneira às combinações entre as características da morfologia [tabelas 9 a 12].

Categoria Variável Coeficiente T p-valor FIV

DENS Densidade Economias 0,037 9,31 0,000 1,157

ATIV Comércio e serviços no térreo 0,178 7,19 0,000 1,522

ARQ Lote aberto 0,168 1,97 0,049 1,842

Portas no térreo/m 0,448 3,47 0,000 1,358

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Categoria Variável Coeficiente T p-valor FIV

ARQ Lote aberto 0,247 2,6 0,011 2,051

Tipo Contínuo 0,227 2,38 0,019 1,218

Tabela 10 - Faixa 7: Acessibilidade baixa. Fonte: Autores.

ATIV Comercio + serviços no térreo 0,23 4,88 0,000 1,046

ARQ Portas no térreo (densidade) 0,59 4,22 0,000 1,118

Índice de diversidade tipológica 0,338 2,41 0,018 1,101

Tabela 11 - Faixa 11: Acessibilidade média. Fonte: Autores.

ARQ Tipo Contínuo 0,483 -1,75 0,089 1,392

Lote aberto 0,504 2,01 0,051 1,621