UNIVERSIDADE DE TRÁS-OS-MONTES E ALTO DOURO
Escola de Ciências e Tecnologia
MODELOS DE SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS DE EXPANSÃO
URBANA E ALTERAÇÕES DO USO DO SOLO
O CASO DO MODELO “WHAT IF” E SUA APLICAÇÃO À CIDADE
DE VILA REAL
Dissertação apresentada à Escola de Ciência e Tecnologia da Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil, realizada sob orientação de Ricardo Jorge e Silva Bento e José Carlos Fernandes.
Paula Cristina Ribeiro Mestre Vila Real, 2013
UNIVERSIDADE DE TRÁS-OS-MONTES E ALTO DOURO
Escola de Ciências e Tecnologia
MODELOS DE SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS DE EXPANSÃO
URBANA E ALTERAÇÕES DO USO DO SOLO
O CASO DO MODELO “WHAT IF” E SUA APLICAÇÃO À CIDADE
DE VILA REAL
Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil
Paula Cristina Ribeiro Mestre
Ricardo Jorge e Silva Bento e José Carlos Fernandes.
Composição do Júri:
___________________________________________ ___________________________________________ ___________________________________________
AGRADECIMENTOS
Esta dissertação resulta não só de extensas horas de estudo, reflexão e trabalho durante os estádios que dela fazem parte mas também do culminar de um objetivo académico que a autora se propôs cumprir e que não seria possível sem a ajuda de um número considerável de pessoas, a quem gostaria de agradecer:
Prof. Dr. Ricardo Jorge e Silva Bento, pelo empenho e cuidado com que orientou este trabalho, pela disponibilidade constante, pelos conhecimentos transmitidos e acima de tudo um muito obrigado por estimular o interesse pelo Planeamento Territorial;
Ao Eng. José Carlos Fernandes, pela disponibilidade demonstrada, pelos conhecimentos passados ao longo da realização deste trabalho e pelo entusiasmo que transmite;
Ao Prof. José Tadeu Marques Aranha, por colocar à disposição um lugar nas suas aulas de SIG de forma a transmitir conhecimentos acerca desta ferramenta tão útil no desenvolvimento deste trabalho, assim como a disponibilidade constante sempre que alguma dúvida surgiu;
Ao Márcio Pinto pela compreensão e pelas horas que me permitiu estar ausente do local de trabalho para que a realização desta dissertação fosse possível.
impressões ao longo da realização deste trabalho;
Aos meus pais, pelos princípios que sempre me transmitiram ao longo da vida e pelo apoio incondicional e compreensão em todos os momentos ao longo deste ano.
os meus irmãos, por estarem sempre presentes e pelo carinho e apoio que sempre me dedicaram;
toda a família que sempre teve uma palavra de incentivo no decorrer desta caminhada.
MODELOS DE SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS DE EXPANSÃO URBANA E
ALTERAÇÕES DO USO DO SOLO - O CASO DO MODELO WHAT IF E
SUA APLICAÇÃO À CIDADE DE VILA REAL
RESUMO
O fenómeno de crescimento urbano e processo de urbanização é complexo, uma vez que as cidades têm dinâmicas próprias e as relações dão-se entre múltiplos elementos, pois o sistema urbano resulta da interação entre todos os agentes urbanos com diferentes graus de intensidade, o que faz com que o exercício de planear e modelar o crescimento urbano seja uma tarefa complexa, dado que a relação entre as múltiplas visões e critérios é por vezes conflituante.
Os responsáveis pelo planeamento do território vêem-se cada vez mais obrigados a tomar decisões tendo em conta um futuro incerto. Atualmente, a tomada destas decisões recorre frequentemente ao uso de modelos dinâmicos que são uma representação simplificada da realidade, na qual um ou mais fenómenos podem ser considerados e permitem realizar diferentes cenários para que estes possam apoiar as decisões de modo a antecipar os problemas e assim tentar minimiza-los.
Recorrendo a um software de modelação do crescimento urbano e de alteração de usos do solo, este trabalho visou comparar as propostas de expansão urbana da cidade de Vila Real definidas no recentemente aprovado PDM, com cenários projetados pelo modelo até 2031, para se perceber o grau de ajustamento do PDM em termos de disponibilidade de solo urbanizável tanto em quantidade como em localização com a procura obtida pela aplicação do modelo e perceber qual a necessidade, em termos das várias categorias de solo urbano existentes no PDM passiveis de serem alocadas aos espaços destinados à expansão urbana.
Os resultados obtidos apontam para um sobredimensionamento da expansão urbana definida no PDM face às necessidades expectáveis geradas pelo modelo. Conclui-se também que nem em 2031, se a taxa de crescimento populacional se mantiver, a procura igualará a quantidade de solo disponível. A análise da localização das novas áreas alocadas pelo modelo permite verificar que parte destas são inseridas nas zonas que o PDM definiu como áreas de expansão urbana, no entanto também é feita a alocação de novas áreas urbanas naquelas definidas pelo plano como solo rural.
Palavras-chave: modelos de crescimento urbano; Plano Diretor Municipal; multicritério; Sig
SIMULATION MODELS OF URBAN EXPANSION SCENARIOS AND
CHANGES OF LAND USE - THE CASE OF THE MODEL "WHAT IF" AND
ITS APPLICATION IN THE CITY OF VILA REAL
ABSTRACT
The urban growth and urbanization process is a complex phenomenon, since cities have their own dynamics and relationships occur between multiple elements, indeed the urban system results from the interaction between all urban players with varying degrees of intensity, which makes the exercise of planning and urban growth modeling a complex task, as the relationship between the multiple views and criteria is sometimes conflictual.
Those in charge of the territory planning find themselves increasingly forced to make decisions considering an uncertain future. Nowadays, these decisions often resorts to the use of dynamic models which are a simplified representation of reality in which one or more phenomena can be considered and allow different scenarios so that they can support decisions to anticipate problems and thereby try to minimize them.
Using a software of urban growth and land use change modelling, this work compares the proposed expansion of the town of Vila Real defined in the recently approved Municipal Spatial Plan with scenarios forecasted by the model until 2031, to realize the degree of adjustment of the PDM in terms of availability of developable land in both quantity and location with demand obtained by the model forecasts and to understand what is the need in terms of the various categories of urban land (refered in the PDM) capable of being allocated to field for urban expansion.
The results point to an oversized urban sprawl defined in PDM for the need forecasted by the model. It also follows that neither in 2031, for the present population growth rate, the demand will equal the amount of field available. The analysis of the location of the new areas allocated by the model shows that part of these areas are in those wich the PDM defined as areas of urban sprawl, however are also allocated new urban areas in those defined by the PDM as rural land.
ACRÓNIMOS
AC – Autómatos Celulares
COS2007 – Carta de Ocupação do Solo 2007
ESRI – Environmental Systems Research Institute
ICE – Information Center for the Environment
INE – Instituto Nacional de Estatística
OMS – Organização Mundial de Saúde
PDM – Plano Diretor Municipal
RAN – Reserva Agrícola Nacional
REN – Reserva Ecológica Nacional
RN2000 – Rede Natura 2000
SIG – Sistema de Informação Geográfico
UAZ – Zonas de Análise Uniformes
ÍNDICE
AGRADECIMENTOS ... VII
MODELOS DE SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS DE EXPANSÃO URBANA E ALTERAÇÕES DO USO DO SOLO - O CASO DO MODELO WHAT IF E SUA APLICAÇÃO À CIDADE DE VILA REAL ... IX
RESUMO ... IX ABSTRACT ... XI ACRÓNIMOS ... XIII ÍNDICE ... XV ÍNDICE DE FIGURAS ... XIX ÍNDICE DE TABELAS ... XXI ÍNDICE DE GRÁFICOS ... XXIII
1 INTRODUÇÃO ... 1
1.1 Objetivos ... 3
1.2 Estrutura da dissertação ... 3
2 MODELAÇÃO URBANA ATRAVÉS DE MODELOS DE SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS DE EXPANSÃO URBANA E ALTERAÇÕES DO USO DO SOLO ... 5
2.1 Trabalhos desenvolvidos com recurso a modelos de simulação ... 9
2.1.1 Sleuth ... 9
2.1.2 Urbansim ... 13
2.1.3 Moland ... 14
2.1.4 Uplan ... 16
2.1.5 What if ... 18
2.2 Comparação dos modelos de simulação urbana ... 20
3 METODOLOGIA ... 23
3.1 Princípios do modelo ... 23
3.2 Informação geográfica necessária ... 31
3.2.1.1 Delimitação da área de estudo ... 31
3.2.1.2 Usos do solo ... 31
3.2.1.4 Dados estatísticos ... 32
3.2.1.5 Dotação de espaços urbanísticos para áreas de serviço e espaços verdes 33 3.2.1.6 Fatores de crescimento ... 34
4 CASO DE ESTUDO ... 35
4.1 Enquadramento regional e caracterização do concelho de Vila Real ... 35
4.2 Informação geográfica área de estudo ... 40
4.2.1 Delimitação da área de estudo ... 40
4.2.2 Usos do solo ... 43
4.2.2.1 Carta de ocupação de usos do solo existentes ... 43
4.2.3 Declives ... 47
4.2.4 Rede de infraestruturas ... 48
4.2.5 Áreas de exclusão ... 50
4.2.5.1 Linhas de água ... 51
4.2.5.2 Rede Natura 2000 ... 51
4.2.5.3 Reserva agrícola nacional ... 52
4.2.5.4 Reserva ecológica nacional ... 53
4.2.6 Dados estatísticos ... 54
4.2.7 Dotação de espaços urbanísticos para áreas de serviço e espaços verdes 56 4.2.8 Fatores de crescimento ... 57
4.2.8.1 Crescimento concêntrico ... 57
4.2.8.2 Crescimento radial ... 58
4.3 Aplicação do modelo What If à cidade de vila real ... 59
4.3.1 Proposta do PDM de Vila Real ... 59
4.3.2 Aplicação do modelo ... 61
4.3.3 Análise de aptidão ... 62
4.3.4 Análise da procura ... 64
4.3.6 Cenários de crescimento urbano para os anos 2011, 2021 e 2031 ... 65
4.3.7 Cenários de crescimento urbano com base em tendência de crescimento populacional ... 68
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 77
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 79
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1 – Estrutura tridimensional para análise e avaliação dos modelos de mudança de uso do solo ... 8
Figura 2 – Ilustração do crescimento espontâneo ... 10
Figura 3 – Ilustração do crescimento difuso e origem de novos centros ... 10
Figura 4 – Ilustração do crescimento orgânico ... 10
Figura 5 – Ilustração do crescimento influenciado pela rede viária ... 11
Figura 6 – Ilustração do comportamento do coeficiente do declive na modelação ... 11
Figura 7- Setup What if ... 23
Figura 8 - Programa What if ... 23
Figura 9 – Modelo de criação ficheiro UNION.shp ... 24
Figura 10 – Menu de definição tipo de análise ... 25
Figura 11 – Menu Suitability ... 26
Figura 12 – Menu Demand... 26
Figura 13 – Menu Allocation ... 26
Figura 14 – Menu Project ... 26
Figura 15 – Menu definição usos do solo ... 27
Figura 16 – Menu Suitability factors ... 27
Figura 17 – Menu Allocation controls ... 29
Figura 18 – Menu definição População e Emprego ... 30
Figura 19 – Menu designação projecções ... 30
Figura 20 – Definição da percentagem de alojamentos ... 33
Figura 21 – Definição da dotação de espaços urbanísticos – serviços e lazer... 34
Figura 22 – Localização distrito de Vila Real no mapa de Portugal ... 35
Figura 23 – Mapa de Freguesias do Concelho de Vila Real ... 36
Figura 24 – Densidade populacional por freguesias do concelho de Vila Real no ano 2011 ... 37
Figura 25 – Ortofotomapas cidade de Vila Real ... 38
Figura 26 – Carta de limite área de estudo ... 41
Figura 27 – Carta Sub-áreas - Freguesias ... 42
Figura 28 – Carta de ocupação de usos do solo existentes na ára de estudo ... 45
Figura 30 – Carta da redes de infraestrutura viária... 48
Figura 31 – Carta de rede viária – buffer de 100 metros ... 49
Figura 32 – Carta de nós de ligação existentes na ára de estudo ... 50
Figura 33 – Carta de linhas de água na ára de estudo... 51
Figura 34 – Carta RN2000 ... 52
Figura 35 – Carta RAN ... 53
Figura 36 – Carta REN... 54
Figura 37 – Carta de crescimento concêntrico ... 58
Figura 38 – Carta de crescimento radial ... 59
Figura 39 - Carta de usos do solo agregados do PDM ... 60
Figura 40 – Peso dos fatores de aptidão ... 63
Figura 41 - Mapa de aptidão de conversão de usos do solo ... 64
Figura 42 – Definição de alojamentos – Densidade e Alojamentos vagos ... 65
Figura 43 – Alocação dos usos do - cenário de crescimento radial ... 66
Figura 44 – Alocação dos usos do solo - cenário de crescimento concêntrico ... 67
Figura 45 - Alocação dos usos do solo - cenário de crescimento potencial ... 70
Figura 46 – Alocação dos usos do solo - cenário de crescimento linear ... 71
ÍNDICE DE TABELAS
Tabela 1 Características dos diferentes modelos de simulação de expansão urbana e alterações do uso do solo ... 21
Tabela 2 – Percentagem de contribuição de cada freguesia para a área de estudo ... 43
Tabela 3 – Dados demográficos ano 1991 e 2001 ... 55
Tabela 4 – Proporção de alojamentos vagos ... 56
Tabela 5 - Usos do solo agregados ... 61
Tabela 6 – Percentagem de solo disponível por classe de aptidão ... 63
Tabela 7 - Área de solo urbano alocado nos cenários concêntrico e radial ... 68
Tabela 8 – População projetada com base nos gráficos de tendência ... 69
Tabela 9 – Áreas de expansão propostas e áreas urbanas a alocar por freguesia – anos 2021 e 2031 ... 72
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – Variação População residente, Alojamentos familiares e número de Edifícios em Vila Real ... 37 Gráfico 2 - Tendência de crescimento populacional entre os anos 1991 e 2031 (Potencial e Linear) ... 69
1 INTRODUÇÃO
Estudos dedicados à dinâmica urbana consideram que a cidade está em permanente mudança, comportando-se como uma pequena obra inacabada (Batty et al., 1999), cuja compreensão exige observar não só um momento, mas sim um processo de transformação ao longo de um determinado intervalo de tempo (P. M. Torrens & O’Sullivan, 2001).
Resultado dessa transformação está a alteração da paisagem da qual a cidade faz parte e ela própria, provocando uma modificação no conjunto que integra, o que pode ser chamado de crescimento urbano (Polidori, 2005).
O fenómeno de crescimento urbano e processo de urbanização é complexo, uma vez que as cidades têm dinâmicas próprias e as relações dão-se entre múltiplos elementos, pois o sistema urbano resulta da interação entre todos os agentes urbanos com diferentes graus de intensidade, o que faz com que o exercício de planear e modelar o crescimento urbano seja uma tarefa complexa, dado que a relação entre as múltiplas visões e critérios é por vezes conflituante. A evolução demográfica e económica, as restrições físicas do terreno, as condicionantes impostas pela urbanização e as infraestruturas são apenas alguns dos agentes intervenientes no processo de urbanização.
A urbanização depende também de alguns comportamentos, podendo estes serem previsíveis como é o caso do efeito do valor dos terrenos devido ao investimento em infraestruturas, comportamento do tráfego durante um dia normal e correlação entre variáveis estatísticas e tendências observadas, assim como depende de outros comportamentos que são meramente imprevisíveis como a escolha da localização da habitação, as futuras decisões politicas, o sistema económico e a tendência demográfica (N. Pinto, 2012).
Embora a cidade venha sendo reconhecida como um fenómeno dinâmico, com transformações permanentes e com resultados instáveis (Portugali, 2000), subsiste uma efetiva dificuldade de aproximar teorias e práticas dessa dimensão.
Para se entender a mudança e se poder retirar conclusões acerca da mesma é necessário aprender os processos e os fatores que a provocam, e desta forma produzir conhecimento sobre os modos como a cidade se altera assim como as regras subjacentes às mudanças e os padrões que emergem de cada situação (P. Torrens, 2000).
As cidades atuais evidenciam sinais de ocupação difusa territorial, extensões desordenadas da cidade que levam a que estas sejam cada vez mais dispersas. A dispersão urbana é caracterizada por ser um padrão de distribuição físico, que se desenvolve de forma desordenada. É uma extensão de áreas menos densas, que alargam a área urbana na promoção de atividades residenciais e comerciais (Dias, 2010).
A forma urbana dispersa é tida, nos estudos urbanos, como sinónimo de um baixo desempenho em termos de eficiência, equidade e sustentabilidade. Por implicar maiores deslocamentos internos, principalmente por meio de veículos particulares, é usualmente associada a uma serie de aspetos negativos, como o aumento do tempo e custo dos deslocamentos, maior consumo de combustíveis fosseis, maior emissão de poluentes, mau aproveitamento das infraestruturas e serviços urbanos (Gonçalves, 2011) assim como a necessidade da construção de novas infraestruturas ou o aumento das existentes, uma vez que as infraestruturas e os serviços de transporte são a coluna vertebral de um sistema de cidade eficiente (World Bank, 2009).
Estão associados a este tipo de ocupação territorial custos acrescidos, não só económicos mas também sociais e ambientais. Há assim um aumento do investimento público, uma vez que atualmente nas áreas de baixa densidade a qualidade de vida quase se assemelha às grandes cidades com o fornecimento de energia elétrica, abastecimento de água, redes de drenagem pluvial e residual e de redes viárias. Tornando-se assim, praticamente, necessário igualar as infraestruturas das áreas menos densas às áreas mais densas para servir um menor número de população, o que implica que o investimento público seja menos rentável.
Devido a esta problemática, nos dias de hoje, é uma prioridade resolver os principais problemas do crescimento urbano desorganizado, e aumentar a qualidade de vida da população. É necessário estudar previamente a localização de novas urbanizações, tendo em conta os impactos económicos das infraestruturas, da evolução demográfica e económica.
Por tudo isto, os responsáveis pelo planeamento do território vêem-se cada vez mais obrigados a tomar decisões tendo em conta um futuro incerto. Assim sendo, atualmente, a tomada destas decisões recorre frequentemente ao uso de modelos dinâmicos que permitem realizar diferentes cenários para que estes possam apoiar as decisões de modo a antecipar os problemas e assim tentar minimiza-los.
A interação entre os planeadores e os modeladores é fundamental para a prática do planeamento e assim dar crédito a uma “ciência de modelação”. Os modeladores devem
aceitar que o planeamento científico é mais do que apenas desenvolver e aplicar modelos e ao mesmo tempo os planeadores devem entender as possibilidades de haver novos métodos mais sofisticados para apoiar o processo de planeamento (N. Pinto, 2012).
No entanto os modelos não servem apenas para criar cenários futuros de crescimento, mas também para comparar e avaliar essas alternativas face às opções hoje tomadas, permitindo fazer a comparação entre planos atuais e previsões futuras verificando se há ou não necessidade de alterações ou calibrações dos planos nos modelos.
1.1 Objetivos
O objetivo fundamental da presente dissertação é desenvolver um modelo de simulação do crescimento urbano de Vila Real, recorrendo a um software de modelação, criar cenários futuros de crescimento da área urbana da cidade de Vila Real a médio e longo prazo (10 e 20 anos) e comparar os resultados obtidos nos vários cenários com o que se encontra previsto pelo PDM de Vila Real recentemente aprovado, face às estimativas futuras de crescimento demográfico.
A comparação basear-se-á na avaliação do grau de ajustamento das áreas de expansão urbana definidas pelo PDM tanto em termos de quantidade de solo urbanizável disponível, como em termos de localização dessas mesmas áreas de expansão.
Será feita uma análise dos principais modelos de crescimento urbano e alocação de usos do solo de modo a perceber o mais ajustável à escala de trabalho.
1.2 Estrutura da dissertação
A presente dissertação é constituída por 5 capítulos apresentando a seguinte estruturação:
O primeiro capítulo serve de introdução ao estudo, onde é apresentado o enquadramento do tema, a problemática do mesmo, os objetivos a alcançar com esta dissertação, encerrando-se o capítulo com a apresentação da estrutura da dissertação.
No segundo capítulo está presente uma breve introdução à modelação urbana através de modelos de simulação de cenários de expansão urbana e alterações do uso do solo
assim como a revisão bibliográfica, onde são apresentados alguns dos modelos de simulação de crescimento urbano existentes, tal como alguns dos trabalhos desenvolvidos com recurso aos mesmos. Ainda neste capítulo é feita uma análise comparativa dos modelos descritos no mesmo.
O terceiro capítulo é dedicado à apresentação dos métodos e ferramentas utilizadas, as fontes de informação e o processo de tratamento dessa mesma informação para que seja possível aplicar o software ao caso de estudo e apresentar os resultados obtidos.
Do quarto capítulo faz parte o enquadramento regional e uma breve caracterização de Vila Real, assim como a identificação da área de estudo. No mesmo capítulo é detalhada a informação descrita no capítulo anterior para aplicar ao caso de estudo de forma a proceder-se à aplicação e descrição dos processos do modelo. Ainda neste capítulo são apresentados os resultados obtidos e a discussão dos mesmos.
No último capítulo tecemos as considerações finais da investigação desenvolvida, tentando aferir a utilidade do modelo no apoio à decisão, principalmente na revisão ou elaboração dos futuros planos de ordenamento territorial, e são também apresentadas sugestões para desenvolvimento de trabalhos futuros.
2 MODELAÇÃO URBANA ATRAVÉS DE MODELOS DE SIMULAÇÃO
DE CENÁRIOS DE EXPANSÃO URBANA E ALTERAÇÕES DO USO
DO SOLO
O uso de ferramentas matemáticas para modelar uma variedade de problemas espaciais foi classificado, nas últimas décadas, como uma abordagem importante ao planeamento. Os modelos urbanos são uma representação simplificada da realidade na qual um ou mais fenómenos podem ser considerados. Os modelos, geralmente focados nos problemas de transporte e alocação do uso do solo (Klosterman 1994), começaram a ser aplicados em 1950 e podem ser estáticos, se não houver evolução temporal, sendo neste caso uteis para avaliar dados importantes sobre um determinado assunto, ou dinâmicos, se se pretende simular a evolução no tempo, capturar tendências históricas e prever evoluções futuras (N. Pinto, 2008).
Com a introdução da informática nessa mesma época existiram novos recursos para o cálculo matemático e processamento de dados, ficando apenas limitado pela velocidade dos processadores dos computadores e espaço de memória disponível (Klosterman 1994).
Em 1973, Douglas Lee publica um dos artigos mais importantes já publicados na área, o famoso “Requiem for larga-scale models”. No artigo ele identifica os sete principais “pecados” dos modelos de grande escala:
1. Hypercomprehensiveness: os primeiros modelos tentaram replicar um sistema muito grande e muito complexo em apenas um modelo num momento em que o crescimento urbano ainda dava os seus primeiros passos;
2. Grossness: apontando o facto de um grande número de resultados ser obtido com os modelos, as informações emitidas por eles serem demasiado rústicas para serem usadas na prática;
3. Hungriness: os modelos exigem uma grande quantidade de dados;
4. Wrongheadedness: os modelos frequentemente deduzem comportamentos para algumas relações que não podem ser generalizadas para um subconjunto de dados diferentes obtidos a partir do mesmo problema.
5. Complicatedness: os resultados desses modelos foram de alguma forma complexos que normalmente precisam de algum tipo de intervenção exógena para equilibrar os dados de saída, com consequente perda de validade científica;
6. Mechanicalness: os erros sistemáticos devido aos processos matemáticos geralmente produzem grandes quantidades de erros indetetáveis;
7. Expensiveness: os primeiros modelos teóricos e operacionais de 1960 foram muito caros, na ordem de alguns milhões de dólares.
Lee também destacou o facto de que, até aquele momento, nenhum modelo tinha produzido qualquer tipo de teoria relevante, bem como nenhum modelo tinha sido fundado em bases teóricas.
Como conclusões o autor aponta que os modelos devem ser mais intuitivos para os potenciais utilizadores, devem combinar fortes fundamentos teóricos, informação objetiva a fim de eliminar o empirismo e o abstrato, os planeadores devem começar a partir do simples, definindo bem os problemas, para métodos destinados para propósitos bem identificados e defende que os modelos devem ser simples por natureza, uma vez que modelos complexos não conseguirão simular a vida real.
Apesar deste distúrbio, Batty apresenta três grandes realizações que ocorreram na década de 1979 (Batty 1994):
1. Uma série de refinamentos modestos, mas firmes, nas aplicações práticas de modelos de uso do solo e transporte;
2. Introdução à teoria dos sistemas urbanos do conceito geral de otimização; 3. Incorporação de um comportamento de tempo que só poderia surgir apos o
desenvolvimento de vários novos conceitos matemáticos durante os anos 60.
O ano de 1973 foi o primeiro momento de retrospetiva para a modelação urbana (N. Pinto & Antunes, 2007). As críticas que Lee fez tiveram um enorme impacto para a comunidade do planeamento, no momento em que a prática de modelação aplicada ao planeamento estava a fazer as suas primeiras “invasões” na Europa (Batty 1994).
O próximo passo teve lugar na década de 80 e tratou-se da propagação do conceito de sistema de informação geográfico (SIG). A integração de novas construções em modelação SIG forneceu novos motivos para a atividade de planeamento (Takeyama & Couclelis 1997).
Com as capacidades dos computadores, atualmente, a micro-simulação é agora uma realidade, apoiada por uma serie de técnicas. Desde então, o desenvolvimento de modelos de escolha discreta e o surgimento de AC e técnicas de simulação de multi-agentes criaram uma proliferação de métodos de modelação (Waddell & Ulfarsson 2004). SIG e gestão de bases de dados são duas áreas desenvolvidas em software, com uma
serie de produtos comerciais que permitem fornecer a capacidade de processamento de dados necessária (N. Pinto & Antunes 2007).
A evolução das últimas duas décadas criou um grande impulso no uso de modelos, clarificando o seu papel como uma abordagem científica para o processo de planeamento altamente abrangente (Couclelis 2005).
A gama de sistemas de simulação, de um modo geral, parte de resolução macroscópica para microscópica. Sistemas macroscópicos têm maiores unidades de análise e são essencialmente estático e determinista. O baixo consumo de dados e recursos computacionais fazem da simulação macroscópica uma das abordagens mais amplamente utilizadas (Waddell & Ulfarsson 2004). Modelos microscópicos têm pequenas unidades de análise e a modelação a esta escala é o maior beneficiário da evolução da computação ao longo dos últimos 20 anos aumentando assim o número de modelos deste tipo (N. Pinto & Antunes, 2007).
Os métodos de simulação disponíveis dividem-se em três tipos:
Modelação e escolha discreta: ocorre sempre que o comportamento dos
indivíduos (domicílios, pessoas, etc) é modelado (Waddell & Ulfarsson 2004);
Simulação de multiagentes: é um método de simulação que funciona a um
nível desagregado, inspirado na teoria de sistemas complexos que foca a modelação no comportamento de sistemas decorrentes das interações entre agentes;
Modelação de autómatos celulares: surgem a partir do âmbito da teoria de sistemas complexos como forma de representar propriedades emergentes derivadas de conjuntos de regras simples de comportamento que operam sobre um padrão baseado em células (N. Pinto & Antunes, 2007).
Os modelos de dinâmica humano-ambientais são resumidos em três dimensões, espaço, tempo e decisão humana, e dois atributos para cada dimensão, escala e complexidade. A figura 1 mostra a estrutura tridimensional dos modelos de simulação de mudança de uso do solo (Agarwal et al. 2002).
Figura 1 – Estrutura tridimensional para análise e avaliação dos modelos de mudança de uso do solo
Fonte: (Agarwal et al. 2002)
Os modelos têm vindo a demonstrar potencial para apoiar o planeamento e a gestão de decisões, nomeadamente (Herold et al., 2001):
Fornecendo conhecimento e compreensão da dinâmica do sistema urbano;
Antecipação e previsão de alterações ou tendências futuras de
desenvolvimento;
Descrever e avaliar os impactos do desenvolvimento futuro;
Exploração de diferentes políticas e otimização de planeamento urbano e
gestão.
Segundo Batty (2007) modelos urbanos são essencialmente simulações
computacionais que representam como as cidades funcionam, e traduzem teorias para uma forma testável e aplicável sem a necessidade de experimentações na cidade real. Os modelos são instrumentos, que permitem aos cientistas explorar o território e prevê-lo, fazendo planos para o mesmo antes de agirem sobre o território de uma forma irrevogável.
O presente capítulo pretende ainda identificar e descrever alguns dos diversos modelos de simulação da expansão urbana existente na atualidade, mais concretamente os modelos Sleuth, Urbansim, Moland, Uplan e What If.
A descrição de cada modelo não tem como objetivo ser detalhada de forma a explicar o modo como cada modelo é executado, uma vez que não é este o objetivo da dissertação, mas sim apresentar o estado da arte relativamente a este tema, mais
concretamente apresentar os seus autores, as principais aplicabilidades e características, os parâmetros necessários para executar os mesmos e alguns dos trabalhos desenvolvidos com recurso a estes mesmos modelos.
Esta revisão será organizada em dois subcapítulos, sendo que no primeiro se fará a descrição dos modelos e no subcapítulo final constará uma tabela de comparação dos diferentes modelos anteriormente citados.
2.1 Trabalhos desenvolvidos com recurso a modelos de simulação
2.1.1 Sleuth
O modelo Sleuth foi criado em 1998 pelo Dr. Keith C. Clarke e a investigação do modelo tem continuidade na Universidade de Santa Bárbara na Califórnia, Departamento de Geografia. É o produto evolutivo do modelo de crescimento urbano Clarke que utiliza autómatos celulares. Trata-se de um programa de computador em linguagem C, com software de livre acesso em que qualquer utilizador pode fazer o respetivo download na página do projeto Gigalapolis (http://www.ncgia.ucsb.edu/projects/gig/).
O nome do modelo, Sleuth, foi derivado das exigências dos dados de entrada
necessários para o funcionamento do mesmo. Sleuth é acrónimo de “Slope, Land Use,
Exclusion, Urban Extent, Transportation and Hillshade”, ou seja, Declive, Uso do Solo, Áreas não Urbanizáveis, Áreas Urbanas, Infraestruturas de Transporte e Exposição Solar. Este modelo depende assim de 6 fatores de crescimento, já mencionados anteriormente, e desta forma terão de ser estes os dados de entrada no software que permitem caracterizar a zona em estudo. Os ficheiros a carregar no modelo onde consta a informação necessária para caracterizar a área de estudo são criados em ambiente SIG, em imagem formato raster.
Para gerar a previsão do crescimento urbano o utilizador pode controlar 5 fatores que representam diferentes dinâmicas de crescimento urbano simuladas, sendo eles os seguintes coeficientes: Dispersion, Breed, Spread, Road Gravity e Slope, onde os valores destes podem variar entre 0 e 100 consoante o grau de importância de cada um dos fatores. Estes valores são calibrados comparando as mudanças no uso do solo simulados com os dados históricos de uma determinada área de estudo.
Dispersion coeficiente (Crescimento espontâneo): Define a ocorrência de urbanização aleatória do solo, ou seja, qualquer célula não urbanizada tem uma certa probabilidade de se tornar urbanizada em qualquer espaço de tempo.
Figura 2 – Ilustração do crescimento espontâneo
Fonte: Projeto Gigalopolis 2012
Breed coeficiente (Crescimento difuso e origem de novos centros): Define a probabilidade para cada nova célula urbanizada se tornar num novo centro de expansão, dadas duas células vizinhas também estarem disponíveis para urbanização.
Figura 3 – Ilustração do crescimento difuso e origem de novos centros
Fonte: Projeto Gigalopolis 2012
Spread coeficiente (Crescimento orgânico): define a parte do crescimento que
provém dos centros de expansão existentes. Se uma célula não-urbana tem pelo menos três células vizinhas urbanizadas, tem uma certa probabilidade global de se urbanizar, dado que é possível construir sobre a célula.
Figura 4 – Ilustração do crescimento orgânico
Road Gravity coeficiente (Crescimento influenciado pela rede viária): Define a parte do crescimento que é determinado pelas infraestruturas de transporte, bem como a urbanização mais recente. Com uma probabilidade definida pelo coeficiente breed, as células recém-urbanizadas são selecionadas e a existência da rede viária é procurada na vizinhança. Se uma via é encontrada dentro de um determinado raio máximo, determinado por este coeficiente, da célula selecionada, uma célula urbana temporária é colocada no ponto da estrada que está mais próximo da célula selecionada.
Figura 5 – Ilustração do crescimento influenciado pela rede viária
Fonte: Projeto Gigalopolis 2012
Slope coeficiente: Influencia cada um dos quatro tipos de crescimento,
resultantes da influência dos quatro coeficientes mencionados anteriormente, e é constante em todo o ciclo de crescimento. Se o coeficiente é alto, as encostas íngremes são menos propícias a urbanizar. À medida que o coeficiente se aproxima de zero, um aumento no declive local tem menos efeitos sobre a probabilidade de urbanização (Henriques, 2010).
A discriminação espacial das entidades para modelação ou objetos usados no modelo descrito são baseados em modelo raster e pode tomar valores de tamanho de células de 30x30m, 50x50m ou 1x1Km.
Este modelo foi aplicado pela 1ª vez em 1998, por K. C. Clarke, S. Hoppen e L. Gaydos à área San Fransico Bay, na Califórnia por se tratar de uma área em que os dados necessários para o modelo estavam disponíveis e por ser também uma área onde o crescimento se mostrava vasto.
Para esta área foi feita a calibração do modelo entre os anos de 1900 e 1990, através de dados recolhidos para os anos de 1940,1954,1962,1974 e 1990, comparando assim o real e o previsto para o último ano.
Com base no comportamento do modelo para esta calibração, a urbanização é mais provável de ocorrer em volta ou nas proximidades de centros urbanos já estabelecidos, no entanto também as estradas têm influência muito importante sobre a localização de áreas recém-urbanizadas. No que diz respeito aos terrenos de maior inclinação e que não se encontram perto de uma cidade ou estrada estes têm uma hipótese muito pequena de se tornarem uma área urbanizada.
Segundo os autores, a versão calibrada previu com sucesso a área total de extensão urbana para a área da San Francisco Bay, embora a distribuição do crescimento urbano ao longo da rede viária fosse na realidade menos densa do que aquela prevista pelo modelo.
Visto ter sido um modelo bem sucedido este tem sido aplicado ao longo dos anos em diversas áreas como por exemplo Batimore, em Maryland (Jantz et al., 2003) e Bilbau, em Espanha (Caglioni et al., 2006), tendo as suas últimas aplicações sido realizadas no ano de 2011 e 2012, como foi o caso da aplicação do modelo a Pune (KantaKumar et al., 2011) e Hyderabad,(Gandhi & Suresh, 2012) na India.
Este modelo foi também já aplicado a áreas Portuguesas como é o caso de Lisboa, Porto (Silva & K.C Clarke, 2002) e Cabeceiras de Basto (Henriques, 2010).
2.1.2 Urbansim
O modelo Urbansim criado por Paul Waddell no Urban Analytics, Inc. foi aperfeiçoado continuamente na última década por Waddell e colaboradores do Centro de Simulação e Análise de Políticas Urbanas da Universidade de Washington, e desde 2009 por Paul Waddell e colaboradores da Universidade da Califórnia. Este modelo encontra-se distribuído de forma gratuita na Web (http://www.urbansim.org/Download/WebHome) desde 1998 e foi projetado de forma a tornar-se útil para avaliar os impactos dos planos do governo relacionados com o uso do solo e transporte, implementando uma perspetiva sobre o desenvolvimento urbano que representa um processo dinâmico resultante da interação de muitos agentes tais como o uso do solo, a habitação, os espaços não residenciais, os transportes, entre outros.
Para o funcionamento do modelo é necessário introduzir dados referentes à população e estimativas de emprego, previsões económicas, planos do uso do solo e de transporte, políticas de desenvolvimento do solo como por exemplo restrições de densidade. Estes dados são definidos em formato vetorial para as células definidas na base de dados que tomam o valor de 150x150 metros. Esta característica do Urbansim permite uma abordagem mais refinada para a modelação urbana, no entanto traz a desvantagem de os requisitos necessários para a obtenção dos dados serem elevados. É também necessário definir as características das infraestruturas viárias uma vez que o modelo não prevê características de infraestruturas mas pode usar a informação fornecida para prever o desenvolvimento, sendo estas introduzidas por meio de imagens criadas em ambiente SIG.
Urbansim permite ao usuário especificar os dados de saída desejados, assim como designar os anos de simulação e especificar para os quais quer que o modelo gere os dados de saída. Da informação possível de ser gerada pelo modelo está a futura distribuição da população, definição das famílias por tipo (idade, tamanho do agregado familiar, presença de crianças, etc…), empresas por tipo (nº de empregados), uso do solo, unidades de habitação, área não urbanizável e custo do solo dependente do uso do mesmo. Toda a informação gerada pelo modelo é fornecida num formato padrão de forma a facilitar o carregamento da mesma para o ArcView, Excel ou outras aplicações comuns.
Este modelo foi implementado pela primeira vez na área metropolitana de Eugene-Springfield em Oregon e forneceu uma validação empírica. O local de teste foi escolhido por se tratar de uma área relativamente pequena e pela disponibilidade dos dados
necessários para a aplicação do modelo. O ano base para a aplicação do modelo a esta área foi o ano de 1994, para o qual haviam dados disponíveis relativamente a alguns dados necessários de entrada no modelo, enquanto os que estavam em falta foram conseguidos através de inquéritos feitos à população e pelo uso dos dados existentes dos censos de 1990 ajustados para o ano em questão.
Após desenvolver a base de dados e estimar os parâmetros do modelo, o desempenho do modelo Urbansim foi avaliado ao longo de um período histórico e assim foi gerada uma base de dados para o ano de 1980. Posteriormente o modelo foi executado em etapas anuais entre 1980 e 1994 de onde o autor (Waddell, 1998) concluiu que os dados da simulação do modelo não são muito distintos dos dados observados após 15 anos, no entanto salienta-se o facto de existirem dificuldades a construir a base de dados para a implementação do modelo principalmente pelo facto de estes terem sido agravados no processo de montagem de um ano base para o ano 1980. É também importante salientar que o modelo não previu os eventos isolados, de grande escala, que ocorreram na região durante o período de tempo de simulação, como foi o caso da abertura de um centro comercial na área de estudo, sendo esta uma das limitações existentes no modelo.
O modelo tem sido aplicado ao longo dos anos e foi inserido em 2011 num projeto financiado pela união europeia com 12 instituições de investigação europeias de nome SustainCity, coordenado pelo Dr. Kay W. Axhausen (http://www.sustaincity.org/). O objectivo da SustainCity é estender o modelo UrbanSim para a versão de nome UrbanSimE, adaptada para o contexto europeu das cidades, uma vez que o software Urbansim foi desenvolvido para cidades dos Estados unidos. Neste projecto UrbanSimE é testado em três casos de estudo: Bruxelas, Paris e Zurique (Schirmer et al., 2011) e qualquer um destes três casos de estudo foi anteriormente executado pelo Urbansim.
2.1.3 Moland
Com projeto iniciado em 1998, sob o nome de Murbandy Monitoring Urban Dynamics, surge, posteriormente, o modelo Moland como resultado de um projeto de pesquisa realizado no Instituto do Ambiente e Sustentabilidade – Ordenamento do Território e Unidade de Riscos Naturais do Centro Comum de Investigação, cujo objetivo foi fornecer uma ferramenta de ordenamento do território que permite fazer a avaliação, o controlo e a modelação do desenvolvimento de ambientes urbano e regional e identificar tendências à escala europeia.
Assim uma característica deste modelo é a adoção de uma metodologia que aborda simultaneamente a perspetiva da UE, por um lado, mas também a dimensão regional/local por outro. Assim, durante a execução do projeto foram criadas uma série de colaborações com relevantes instituições regionais e locais que demonstraram interesse na abordagem adotada.
A primeira etapa a executar para desenvolver o modelo diz respeito à preparação da base de dados para as cidades e regiões. Estes dados são desenvolvidos em GIS e dizem respeito a mapas de usos do solo, mapas de aptidão, mapas de restrições derivados de por exemplo planos de pormenor, planos diretores municipais, entre outros e mapas de acessibilidade (redes de transporte) sendo depois complementados com dados socioeconómicos onde constem as estatísticas demográficas assim como dados sobre a produção de emprego para os quatro principais sectores económicos. As áreas nos mapas devem ser delimitadas por polígonos, no entanto a rede de transportes, os rios e os canais terão de ser digitalizados de forma linear.
Estes dados devem ser gerados para quatro datas ao longo dos últimos 50 anos ou para duas datas (meados da década de 1980 e final do ano de 1990) no caso de áreas maiores. Em resposta à execução do modelo podemos obter mapas com a evolução prevista de uso do solo para a área de interesse com um horizonte temporal de 20 anos.
Moland opera em duas escalas, uma macro e uma micro-escala. A escala macro funciona numa base regional, enquanto a escala micro atribui uma categoria de uso do solo para cada célula.
Moland foi testado extensivamente na área metropolitana de Dublin num total de
12.625 Km2 que inclui a cidade e os seus 8 municípios vizinhos. Esta área de estudo foi
escolhida por se tratar de uma área bastante adequada para este género de análise uma vez que esta região tem sido o foco de taxas muito elevadas de crescimento económico que têm caracterizado a Irlanda desde o início dos anos 90. Originando assim um aumento da população, logo consequentemente um aumento da procura de habitação e assim uma necessidade urgente de melhorias nas infraestruturas.
Para aplicação do modelo a Dublin usaram-se dados de 1990 e 2000 para o período de calibração e 2006 para validação, criados a partir da interpretação de imagens de satélite, referentes ao uso do solo e rede de transportes.
Dos dados introduzidos para calibração do modelo fizeram parte mapas de uso do solo, de aptidão, zonamento e acessibilidade assim como informação social e económica
representativa da população, emprego por categorias e projeção da população e emprego.
Como conclusão a esta aplicação ficou provado que o modelo simula imagens realistas de tendências de desenvolvimento e dinâmicas espaciais da região (Shahumyan et al., 2009).
A metodologia Moland tem sido aplicada a uma extensa rede de cidades e regiões, numa área total de cobertura do solo de aproximadamente 70000 Km2 da Europa, de onde fazem parte cidades Portuguesas, como é o caso do Porto e Setúbal e também a região do Algarve.
O governo regional de Friuli Venezia Giulia confiou à equipe Moland um estudo sobre a dinâmica do uso do solo para toda a área da região. A área total em análise é de
7950km2 . O estudo irá ter em conta as mudanças de uso do solo ao longo de um período
de 45 anos, reconstruindo a evolução do uso do solo da região em quatro datas (1955, 1975, 1985, 2000). O envolvimento das autoridades regionais garante a disponibilidade de uma variedade de dados e informações estatísticas sobre a demografia, economia, transporte, entre outros para toda a região.
O estudo será finalizado com a computação de um conjunto de macro-indicadores para caracterizar o desenvolvimento da região e comparar esse desenvolvimento a nível europeu.
2.1.4 Uplan
Uplan foi originalmente concebido pelo prof. Bob Johnston, em 2003 e atualmente está a ser mantido por Nathaniel Roth sob a direção de Michael Mc Coy no Centro de Informação do Meio Ambiente e trata-se de um modelo de simulação de crescimento urbano aplicável no planeamento ambiental e de usos do solo, e tem como âmbito espacial o país, a região e o município.
A aplicação Uplan 2.6, versão mais atual do modelo, é composta por três submodelos que servem fins de planeamento diferentes:
O primeiro, Cluster Uplan, é concebido para testar os impactos da melhoria das
O segundo, Country Uplan, foi projetado para simular a alocação espacial do crescimento residencial e de emprego;
O terceiro, Sub-área Uplan, foi elaborado para simular a alocação espacial da
área residencial e de emprego em níveis de sub-área.
Este modelo é baseado em regras, isto é, não é estritamente calibrado com dados históricos e não usa modelos estatísticos. Em aplicações padrão, presume-se que o desenvolvimento ocorre em áreas que são atraentes devido à sua proximidade a zonas urbanas existentes e instalações de transporte. Supõe-se também que quanto mais perto de uma área de atração se encontra uma propriedade uma vaga, mais provável será o desenvolvimento desta no futuro. O modelo desenvolve o crescimento em um padrão específico que se tem em conta o sistema viário, declives, serviços e designações gerais do plano.
O sistema Uplan permite aos usuários criarem o seu próprio conjunto de suposições sobre a adequação do uso do solo; as exigências do crescimento projetadas (população futura e tendências do emprego), e controlos do uso do solo e infraestruturas.
O modelo tem em conta as áreas de atracão, ou seja as áreas onde o desenvolvimento pode ocorrer no futuro, áreas de exclusão, que representam as áreas onde o desenvolvimento não deve ocorrer, a atribuição demográfica do uso do solo, para os usos residencial e industrial assim como os usos do solo urbanos existentes.
Esta informação é discriminada espacialmente em forma de raster podendo o tamanho das células tomar valores de 50x50 m para as várias categorias de solos à exceção das zonas em que a densidade residencial é baixa e nesse caso o tamanho das células toma o tamanho de 300x300 m, no entanto o usuário pode alterar o tamanho das células se assim o desejar.
A aplicação Uplan foi originalmente projetada como uma ferramenta para ser usada por um grupo de profissionais no planeamento e gestão de San Joaquin Valley na Califórnia, no entanto já foi modificado diversas vezes para ser usado em outras áreas (B. Johnston et al., 2007).
Esta região enfrenta muitos desafios no que diz respeito à sua capacidade para acomodar o aumento da população previsto para os próximos 40 anos. Em resposta a essas pressões o governador Schwarzenegger anunciou em Junho de 2005 a formação de uma parceria para San Joaquin Valley de forma a encontrar "o bem-estar econômico do Vale e da qualidade de vida de seus moradores".
San Joaquin Valley, na Califórnia, abrange oito municípios e ocupa cerca de 17,5 milhões de hectares de solo é uma região com recursos naturais de importante valor. Durante o final dos anos 90 e início do século XX, este tornou-se um dos centros agrícolas mais produtivos no país. Durante muitas décadas foi conhecido estritamente como um centro agrícola, mas devido ao aumento das habitações e da população residente nas regiões costeiras da Califórnia, a população da região começou a aumentar e as pressões sobre os seus recursos têm-se intensificado e assim sendo prevê-se que a população duplique nos próximos 35 a 40 anos, no entanto terá de acomodar este crescimento previsto preservando e expandindo a sua base económica.
O Information Center for the Environment (ICE) desenvolveu e produziu sete cenários diferentes de crescimento urbano para a região para o ano de 2050 utilizando o UPLAN. Estes cenários foram desenvolvidos com base em objetivos diferentes e produziram também resultados muito diferentes entre si (Beardsley et al., 2007).
Uplan foi também aplicado em projetos mais recentes como é o caso de Espanola, New Mexico e Sacramento na Califórnia (R. Johnston & Shabazian, 2003).
2.1.5 What if
What If foi desenvolvido em 1999 por Dr. Richard E. Klosterman e como o próprio nome sugere permite aos utilizadores determinar o que aconteceria se fossem aplicadas as escolhas políticas no que respeita ao planeamento urbano. Neste modelo podem ser tidas em conta escolhas politicas como a expansão urbana das infraestruturas, definição de usos do solo, proteção de áreas, como por exemplo áreas não urbanizáveis derivadas de portarias e planos como o PDM, planos de pormenor entre outros. Podem também ser tidas em conta suposições que incluem a população futura e as tendências do emprego.
Este modelo funciona com dados em formato vetorial e permite adaptar-se a eventuais sistemas de informação geográfica de qualquer área de análise. Fornece quatros módulos de análise que permitem efetuar uma análise gradualmente mais complexa, nomeadamente:
Análises de aptidão
Projeção de procura de solo urbano
Alocação futura da procura de solo urbano
Assim sendo, os dados a introduzir no modelo dependem do tipo de análise que se pretende que o modelo realize e fazem parte destes dados dois tipos, ou seja, os dados gráficos gerados em ambiente SIG que definam os usos do solo existentes, as infraestruturas, características naturais (relevos/encostas), informações referentes aos planos em vigor para a área em análise e os dados que são introduzidos manualmente pelo utilizador no modelo que indicam qual a população, habitação e emprego atual e passado para a área em análise, a projeção do crescimento do número de famílias, da densidade habitacional por uso do solo, o tipo de emprego e a densidade do mesmo.
Após introdução dos dados, as análises são elaboradas pelo modelo e os dados de saída gerados pelo mesmo são fornecidos em forma de mapas que podem ser visualizados em qualquer sistema de informação geográfica e mostram a projeção do uso do solo para cada ano de simulação e relatórios onde constam discriminados os dados para cada uso do solo.
Este software foi aplicado pelo seu criador pela primeira vez a Medina, em Ohio (Klosterman et al., 2002). Medina County, em Ohio, passava por um elevado crescimento da população fruto do fácil acesso a Cuyahoga County e Summit County, que permitia à sua população residente trabalhar em Cleveland ou Akron e desfrutar das comodidades da vida rural em Medina County. A população nesse território tinha sofrido um aumento de 23 por cento na última década, 33 por cento nos últimos 20 anos, e mais de 82 por cento nos últimos 30 anos. Cerca de 86% do solo existente quando foi feita a aplicação do modelo estava vago ou dedicado a utilizações agrícolas, no entanto, uma análise indicou que se a tendência de crescimento continuasse, praticamente todos os terrenos baldios dessa área estariam desenvolvidos em 2045.
Assim sendo, What If foi usado para produzir a avaliação de duas políticas para acomodar o crescimento futuro e proteger os espaços de carácter rural de Medina County. A primeira política assume que o desenvolvimento deveria ser proibido em áreas onde o solo permitisse boas práticas agrícolas, zonas húmidas, na planície de inundação de 100 anos, ou perto de regueiros. A segunda política foi elaborada para limitar o desenvolvimento para áreas onde existe serviço de água e esgoto, prevendo também a expansão das infraestruturas de água e esgoto para as áreas rurais do território.
Aplicando a taxa de crescimento de 23% observada entre 1990 e 2000, para o ano de 2045 prevê-se que nesses 45 anos a população irá crescer 151 mil, assim como o emprego passará de 50 mil para 129 mil no mesmo intervalo de tempo. What If foi usado para determinar o impacto que esta tendência de emprego e população terão sobre os
padrões futuros do uso do solo. Foram criados três cenários diferentes, sendo que o primeiro se trata de um cenário de preservação onde não se tem em conta as infraestruturas, o segundo é um cenário de desenvolvimento de não preservação onde as infraestruturas também não são tidas em conta e o terceiro cenário é também de não preservação, mas neste tem-se em conta as infraestruturas.
Para o primeiro cenário 10900 ha de solo agrícola foram convertidos em outros usos do solo, no entanto não se perdeu nenhum solo fértil. O crescimento gerado por este cenário mostrou-se bastante disperso. O segundo cenário previu um desenvolvimento ainda mais disperso que o anterior, perdendo-se 12300 ha de solo agrícola para outros usos do solo e convertendo também 5900 ha de solos férteis em outros usos. Já no último cenário o desenvolvimento dá-se junto das cidades já existentes, sendo que 13500 ha de solo agrícola é perdido assim como 6500 ha de solos férteis.
Os resultados gerados indicam que a população de Medina enfrenta uma escolha importante sobre o tipo de zonamento que pretende para o ano de 2045.
No entanto este modelo já teve várias outras aplicações como é o caso de Harvey Bay, na Austrália(Pettit, 2002), Black Earth Creek (McClintock & Cutforth 2003), Waupaca em Wisconsin (Miskowiak, 2007) e Mitchell Shire, na Austrália (Pettit et al. 2008).
2.2 Comparação dos modelos de simulação urbana
Na tabela seguinte encontram-se resumidas as principais características dos modelos anteriormente descritos:
Tabela 1 Características dos diferentes modelos de simulação de expansão urbana e alterações do uso do solo
Fonte: Tratamento próprio
Modelo Autor Finalidade Escala Variáveis Dados de base necessários Outputs Formato
dos dados Acesso
Sleuth Dr. Keith C. Clarke (1998), Departamento de Geogrfia da Universidade de Santa Barbara na Califórnia Projeta o crescimento urbano e examina como as novas áreas urbanas consomem o terreno
circundante.
Regional, Continental e eventualmente global
Inclinação; usos do solo; áreas não urbanizáveis; áreas urbanas; estradas
Mapaáreas urbanas; Mapa de rede viária; Mapa de declives; Mapa de áreas não
urbanizáveis; Mapa de relevo
Imagem gif com o desenvolvimento urbano para
o horizonte de projeto; Métricas da forma urbana
para cada ano até ao horizonte de projeto Raster download gratis Urbansim Paul Waddell (1998), Universidade de Washington
Explora como a interação entre o uso do solo, transporte e políticas moldam as tendências de uma comunidade em desenvolvimento e afetam o ambiente natural Cidades, Bairros
Usos do solo; rede de transportes; economia; meio ambiente; população
População e estimativas de emprego; Previsões economicas regionais; Caracteriscitas das infraestruturas de
transporte; Planos de usos do solo; Restrições de densidade
Futura distribuição da população; Familias por tipo
(idade, renda, tamanho do agregado familiar, etc); unidades de habitação; área
não residencial
Vetorial download gratis
Uplan
Prof. Bob Johnston (2003), Departamento de Ciencias Ambientais e politicas da universidade da california em Davis Cria padrões de desenvolvimento alternativo em resposta a mudanças no desenvolvimento urbano e cenários fiscais
Regional, Concelho Usos do solo; economia; meio ambiente; população
População ano base; População horizonte de projeto; Tamanho agregado familiar; Nº pessoas empregadas por domicilio; Espaço
médio ocupado por trabalhador; Tamanho médio do lote; Densidade e dimensão das parcelas para cada classe; Definição das atratividades e inconvenientes de cada
parcela
Mapa para cada grupo de usos do solo; mapa com distribuiçaõ de todos os usos
do solo; tabela de relatório com dados de entrada e de
saida do modelo
Raster download gratis
Moland Instituto do ambiente e sustentabilidade (1998) Faz a avaliação, o controlo e a modelação do desenvolvimento de ambientes urbano e regional e identificar tendências à escala europeia
Regional, Cidade Usos do solo; rede de transportes; economia
Mapa de usos do solo; Mapa de aptidão; Mapa de restrição; Rede de transportes; Dados
socio-económicos
Mapas com a evolução
prevista do uso do solo -
-What If Dr. Richard E. Klosterman (1999)
Projeta o uso do solo pela determinação da adequação do solo para o
desenvolvimento, projeta a demanda futura do uso do solo, fornecendo a capacidade de alocar essa mesma projeção para o local mais
adequado.
Regional, Concelho, Cidade
Usos do solo; meio ambiente; população;
emprego; rede de transportes; habitação
Mapa de usos do solo; Infraestruturas; Mapas de caracteristicas naturais (relevos, restrições, etc); definição de tipo de crescimento; Dados demográficos; Projeção
de crescimento demográfico
Mapas com projeção dos usos do solo; Relatório de dados referentes aos dados
de entrada e de saida do modelo
Vetorial download demo
Analisando os vários modelos pode verificar-se que a maior parte deles permite uma análise a uma escala regional. Possivelmente verifica-se este facto pela dificuldade de obtenção de dados a introduzir nos mesmos, uma vez que para executar os diferentes modelos são necessários diferentes tipos de dados que normalmente não têm disponibilidade rigorosa e sistemática de informação de base em escalas que assegure análises mais finas.
Dos dados necessários a introduzir nos modelos de simulação do crescimento urbano e alteração dos usos do solo, os mais requisitados são os referentes às características físicas do solo como é o caso dos declives, áreas de exclusão e usos do solo e infraestrutura viária, sendo também necessários em alguns casos os dados demográficos.
Todos os modelos permitem obter como resultado da simulação mapas com a previsão futura do uso do solo, fornecendo esta informação pelo menos no formato de mapas. Já são vários os modelos que permitem também fazer uma projeção da população para um horizonte de projeto, projetando a mesma, assim como o emprego.
Sendo o objetivo prático da presente dissertação desenvolver um modelo de simulação do crescimento urbano de Vila Real, concluiu-se que o modelo What If seria aquele mais apropriado para aplicar à cidade em estudo, uma vez que trabalha com informação em formato vetorial, a qual se encontra disponível para a área de estudo. O principal fator que levou também à escolha deste modelo para esta dissertação foi o facto de estarem disponíveis para a área de estudo todos os dados necessários a carregar na base de dados do modelo para execução do mesmo.
3 METODOLOGIA
3.1 Princípios do modelo
Como o próprio nome sugere, What If não tenta prever exatamente as condições futuras do uso do solo, o objetivo do modelo é tentar determinar o que aconteceria perante algumas escolhas feitas e verificar se os pressupostos relativos às condições futuras estão corretos.
O modelo projeta futuros usos do solo, equilibrando a oferta e a procura de áreas adequadas para os diferentes usos em diferentes locais. O modelo What If está dividido em dois programas, um programa inicial definido como o setup What If que é usado para criar os ficheiros do projeto que compõem um determinado projeto do What if e o programa What if que permite criar cenários que permitem prever a aptidão do solo, a procura do mesmo, a população e o emprego.
Figura 7- Setup What if Figura 8 - Programa What if
What If é um modelo que começa com unidades de solo homogéneas ou zonas de análise uniformes (UAZs). UAZs são geradas através de polígonos criados em SIG que são homogéneas em todos os aspetos considerados no modelo, assim, por exemplo, todos os pontos dentro de uma UAZ têm a mesma inclinação, estão localizados no mesmo município, têm a mesma designação de zonamento, ficam à mesma distância de uma rodovia existente ou projetada, e assim por diante.
As UAZs são criadas através da sobreposição dos dados SIG, necessários para caracterizar a área de estudo. As diferentes camadas do mapa podem conter informações tais como condições naturais (por exemplo, declives), infraestrutura proposta (por exemplo, a proximidade com vias de comunicação, disponibilidade de abastecimento de água, eletricidade), e uso do solo, entre outras. O modelo combina estas camadas para produzir áreas que contêm informação de cada uma das camadas constituintes, isto é, cada UAZ contém informações como, por exemplo, o declive, a disponibilidade de abastecimento de água, o uso do solo, e assim sucessivamente para todos os pontos situados no interior da mesma.
A criação destas áreas é obrigatória uma vez que para executar o modelo é necessário um ficheiro shapefile, criado em SIG. Esse ficheiro é definido como um ficheiro UNION onde consta toda a informação necessária para definir a área de estudo e é introduzido no setup What If.
Figura 9 – Modelo de criação ficheiro UNION.shp
O processo de combinação das camadas SIG para criação do ficheiro final das UAZ’s (ficheiro UNION) gera milhares de polígonos, muitos dos quais extremamente pequenos. Assim deve eliminar-se alguns desses polígonos de menor dimensão para remover as UAZs que são demasiado pequenas para serem desenvolvidas e desta forma facilitar o processo de análise.
What If oferece quatro opções de análise que permitem personalizarem o programa para os tipos de dados que estão disponíveis para a área de estudo sendo elas as seguintes:
Análises de aptidão . A opção de análise de aptidão pode ser usada para produzir mapas de aptidão e relatórios indicando a adequabilidade relativa das diferentes áreas para acomodar usos futuros.
Projeção de procura de solo urbano. Esta opção também permite a produção de
mapas que mostram os usos do solo previstos para até cinco períodos temporais de projeção. Além disso, fornece relatórios e arquivos onde consta a informação dos usos do solo projetados para as sub-áreas definidas.
Alocação futura da procura de solo urbano. Esta opção oferece o uso do solo
projetado produzido pela opção anterior, no entanto também produz relatórios e arquivos de forma a gravar os seguintes valores projetados em cada ano de projeção para as suas sub-áreas:
o População total
o Número de famílias
o Número de unidades habitacionais
o Número de unidades habitacionais vagos
o Taxa de desocupação
o Tamanho médio da habitação
Projeção da população, parque habitacional e emprego. Esta opção fornece todas as
informações para a opção anteriormente descrita e, além disso, produz relatórios e arquivos de forma a descrever o emprego projetado, por local de trabalho.
Figura 11 – Menu Suitability Figura 12 – Menu Demand
Figura 13 – Menu Allocation Figura 14 – Menu Project
Para cada uma das opções de análise são fornecidas diferentes tipos de informações. What If permite-nos, assim, criar diferentes cenários através das definições usadas para alocação, adequação e crescimento. Estes cenários podem ter em conta ou não as decisões políticas, ou seja, podemos ter em conta as previsões definidas no PDM, por exemplo, de um determinado município.
Figura 15 – Menu definição usos do solo
No processo de análise da aptidão do uso do solo é necessário definir algumas características do terreno. Estes fatores são definidos pelo utilizador e podem incluir toda a gama de recursos naturais, como por exemplo declives, áreas de risco de inundação, áreas de risco de erosão entre outras, e também a distância às infraestruturas existentes na área de estudo. Podem ser introduzidos até um máximo de 20 camadas de aptidão e cada uma delas organizadas até cinco categorias.
