Identificação de áreas para resíduos sólidos no Baixo Ribeira do Iguape
ARTIGO TÉCNICO
IdeNtIfIcação de áreas alterNatIVas para dIsposIção
de resíduos sólIdos Na regIão do BaIxo rIBeIra
do Iguape – sp
IdentIfIcatIon of alternatIve areas for solId waste dIsposal In
BaIxo rIBeIra do Iguape – sp
MARIA LÚCIA CALIJURI
Engenheira Civil – D.Sc. Engenharia Civil pela EESC/USP. Professora Titular do Departamento de Engenharia Civil da UFV
SAMUEL SANTANA PAES LOURES
Engenheiro Civil – Doutorando em Engenharia Civil - UFV
ANÍBAL DA FONSECA SANTIAGO
Engenheiro Ambiental – Mestrando em Engenharia Hidráulica e Saneamento – EESC/USP
CARLOS ERNESTO G. R. SCHAEFER
Engenheiro Agrônomo – P.PhD pela University of Western Austrália. Professor Adjunto do Departamento de Solos - UFV
WILSON GANDINI LUGÃO
Engenheiro Agrimensor – Doutorando em Engenharia Civil - UFV
JOSÉ ERNESTO MATTOS ALVES
Graduando em Agronomia - UFV
Código ABES: 129/06
Recebido: 25/09/06
Aceito: 17/07/07
resumo
aBstract
Este trabalho teve por objetivo a proposição de cenários para
o equacionamento da disposição de resíduos sólidos gerados
por áreas urbanas da região do Baixo Ribeira de Iguape,
localizado no estado de São Paulo. Utilizou-se a análise multicritério, que requer a identificação de critérios que podem
ser restrições e fatores. Como critérios de agregação optou-se
pela Combinação Linear Ponderada e pela Média Ponderada
Ordenada. Para cada um dos municípios calculou-se a área
necessária para a disposição final de seus resíduos sólidos. Os
resultados mostraram que a melhor área para o município
de Cajati está localizada a aproximadamente 3,0km da sede
do mesmo, para Jacupiranga a 2,7km e para Pariqüera-Açu a
2,4km. A metodologia mostrou-se adequada ao propósito em
questão, levando-se em consideração 18 fatores e restrições
influentes no processo de decisão.
This paper addresses the proposition of scenarios for the equation
of the disposal of solid residues generated by urban areas of the
region of the Baixo Ribeira de Iguape, located in the São Paulo
State, Brazil. Multicriterion analysis requiring identification
of criteria that can play restrictions and factors roles were used.
Aggregation Criteria was represented by the Weighed Linear
Combination and the Ordered Weighed Mean. For each one of
the selected cities it was calculated the required area for the final
disposal of its solid residues. The results had shown that the best
area for the city of Cajati is located approximately 3,0 km of its
headquarters, for Jacupiranga 2,7 km and for Pariqüera-Açu
2,4 km. The applied methodology revealed adequate to the
objective of this research, taking into account 18 influential factors
and restrictions in the decision process.
PALAVRAS-CHAVE: Resíduos sólidos, disposição de resíduos
sólidos, análise multicritério, aterro sanitário, seleção de áreas
KEYWORDS: Solids waste, solids waste disposal, multicriteria
analysis, sanitary landfill, site selection
INtrodução
O homem, no desenvolvimento
de suas atividades diárias (sociais,
residenciais, comerciais e industriais,
dentre outras), gera e descarta uma
Eng. sanit. ambient.
grande quantidade de resíduos. Mesmo
diminuindo e controlando a produção
de lixo ele sempre irá produzi-lo (Pereira
Neto, 1999). Portanto a necessidade de
se fazer manejo e gerenciamento adequado dos resíduos sólidos é um grande
335
e persistente desafio. Nesse contexto,
os aterros sanitários constituem-se em
peças de fundamental importância.
Segundo Tsuhako (2004), a disponibilidade de áreas para a disposição
de resíduos é cada vez mais escassa, à
Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342
ARTIGO TÉCNICO
calijuri, M. l. et al.
medida que cresce a urbanização e a
taxa de geração de resíduos sólidos,
requerendo a seleção de locais cada vez
mais precisa e criteriosa.
A disposição final do lixo em áreas
impróprias e executadas sem estudo detalhado do local provoca sérios problemas ambientais e sociais. O local ideal à
implantação de um aterro sanitário deve
reunir condições técnicas, econômicas e
ambientais com vistas a evitar ou minimizar impactos (Tsuhako, 2004).
Os sistemas de informação geográfica são, há muito tempo, utilizados
como ferramentas de apoio à decisão,
por manipular grandes volumes de dados, integrar imagens orbitais, e possuir
potencial para realizar grande diversidade de análises com eficiência (baixo
custo e curto espaço de tempo).
Este trabalho está inserido em
um contexto maior que é o “Estudo
dos sistemas naturais e artificiais redutores de cargas poluidoras para a
sustentabilidade dos recursos hídricos
do Baixo Ribeira de Iguape-SP” e teve
por objetivo a proposição de cenários
para o equacionamento da disposição
de resíduos sólidos gerados por áreas
urbanas dessa região.
fora desses limites, é reconhecido como
integrante da unidade administrativa
conhecida por Baixo Ribeira.
O processo de ocupação dessa
região se deu a partir dos anos de 1960,
principalmente após a construção da
rodovia Régis Bittencourt (BR-116),
que atravessa todos os municípios do
Baixo Ribeira, e faz a conexão entre as
capitais São Paulo e Curitiba.
Essa região caracteriza-se por ser
a mais pobre, a menos urbanizada,
com menor densidade demográfica e
menos desenvolvida do estado de São
Paulo. Apresenta os piores indicadores
sócio-econômicos do estado, com
baixos níveis de renda e escolaridade,
altos índices de mortalidade infantil e
analfabetismo, e condições precárias de
infra-estrutura e saneamento básico. Os
municípios possuem baixa arrecadação
e mínima capacidade de investimento
público, sendo que a maioria apresenta
índices de desenvolvimento humano
(IDH) bastante baixos no contexto
estadual (ISA, 1998).
O clima regional é caracterizado
como subtropical úmido, com temperatura média anual de 18°C e precipitação
anual podendo atingir até 4.000mm.
O relevo é fortemente ondulado, com
altitude variando entre 100 a 1000
metros o que caracteriza áreas de difícil
acesso.
A Figura 2 apresenta a hidrografia
e o sistema viário da área de estudo.
Quanto à geologia, essa região caracteriza-se por um conjunto de rochas
supracrustais vulcano-sedimentares, de
grau metamórfico fraco a médio, cujo
embasamento é formado por rochas
gnássico-migmatíticas, localmente
charnockíticas e com intercalações metassedimentares com grau metamórfico
médio a alto.
caracterIZação da
área
A área de estudo compreende as
bacias hidrográficas dos rios Jacupiranga
e Pariqüera-Açu e situa-se entre as coordenadas 24° 30’ e 25° 0’ de latitude Sul
e 48° 20’ e 47° 43’ de longitude W, no
Estado de São Paulo, como apresentado
na Figura 1.
Estão inseridos nessa área os municípios de Cajati, Jacupiranga e Pariqüera-Açu. O município de Registro não
incluído no estudo, embora se localize
Segundo (Karmann, 1994), a
estrutura regional é constituída por
uma série de intrusões granitóides que
afetam tanto a seqüência supracrustal,
como também o embasamento. Estas
intrusões e rochas associadas possivelmente contribuíram como principal
fonte de origem da matéria prima
lítica na região. Ressalta-se um sistema
anastomosado de zonas de cisalhamento
transcorrentes, verticalizadas a subhorizontais, de caráter dúctil a dúctil-rúptil,
de movimentação na direção NE-SW, e
rejeitos quilométricos. Este sistema de
cisalhamento imprime uma compartimentação da região em blocos tectônicos, cujas formas são lenticularizadas,
com alongamentos maiores na direção
genérica NE-SW.
As classes de solos predominantes
na região são os Argissolos e Cambissolos Háplicos. Ocorrem também Latossolo Vermelho-Amarelo, Gleissolos
Háplicos, Neossolos Litólicos e uma
pequena mancha de Chernossolo. A
metodologia para o mapeamento dos
solos será descrita posteriormente.
metodologIa
Esse trabalho fez uso da base de
dados (altimetria, hidrografia e sistema
viário) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), escala 1:50.000;
mapa geológico, escala 1:500.000, do
Instituto de Pesquisas Tecnológicas do
Estado de São Paulo; imagem orbital,
órbita-ponto 220/77 – Sensor a bordo
do satélite LandSat 7, data 13-03-2003.
Características da imagem LandSat 7:
resolução espectral 8 bits, resolução espacial 30 m ou 15 m (MS fusão banda
PAN), faixa de varrimento 185 km;
mapa de solos, escala 1:100.000, desenvolvido no âmbito desse projeto.
500000
475000
525000
N
E
W
S
Jacupiranga
Pariquera-Açu
Cajati
W
7275000
7275000
N
E
S
10
0
10 Km
Escala 1:1.000.000
7250000
7250000
Municípios
Limite da Bacia
Cajati_tm.shp
Legenda
Jacu_tm.shp
Pari_tm.shp
Municípios
Hidroprin.shp
Rios
Principais
Viasprinc.shp
Vias Principais
Limite.shp
Limite
da Bacia
Brasil
São Paulo
1000
0
1000 Km
475000
500000
5
Escala 1:100.000.000
0
5
Escala: 1:400.000
Figura 1 - Localização da área de estudo
Eng. sanit. ambient.
10 Km
525000
Projeção Transversa de Mercator
Meridiano Central 48° de Greenwich
Figura 2 - Hidrografia e sistema viário
336
Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342
As principais unidades geoambientais foram delimitadas com base
no modelo digital de elevação hidrologicamente consistente, no mapa
de solos, escala 1:500.000 (Instituto
Agronômico de Campinas, 1999), e
no mapa geológico, escala 1:500.000
(SICCT, 1981). Realizou-se trabalho
de campo para verificar e corrigir os
limites das unidades fisiográficas. Coletaram-se e analisaram-se em laboratório físico/químico amostras referentes aos pontos representativos para descrever as características das unidades taxonômicas.
O mapa de cobertura vegetal foi
obtido por meio do tratamento das imagens provenientes do sensor de mapeamento temático realçado da plataforma
orbital LandSat 7, de onde extraíram-se
informações para o reconhecimento
de padrões e objetos homogêneos. Os
mapas do sistema viário e da hidrografia
foram utilizados como referências para
o georreferenciamento da imagem.
A interpretação visual e a extração
das amostras de treinamento foram
feitas a partir da composição colorida,
obtida da combinação das bandas 3, 4 e
5 nos canais do vermelho, verde e azul,
respectivamente. Estas três bandas foram selecionadas para o processamento
das imagens por distinguirem melhor as
classes de uso da terra. As amostras de
treinamento, retiradas pela interpretação visual da imagem, foram validadas
em trabalhos de campo.
Adotou-se o método de classificação supervisionada com uso do
algoritmo da Máxima Verossimilhança.
Optou-se por retirar da imagem produzida algumas classes encontradas devido
a alta probabilidade de confusão durante
a análise, irrelevância, e mesmo, posse
de dados cartográficos mais detalhados
que os encontrados na classificação da
imagem. As informações referentes à
hidrografia foram suprimidas por dois
motivos distintos: a imagem não apresentou resolução espacial suficiente para
identificar e categorizar os cursos d’água
secundários e, os cursos d’água principais exibiram resposta espectral idêntica
ao de vias não pavimentadas, devido
ao fato de ter havido precipitação e
conseqüente carreamento de partículas
de solos para a água, provocando a confusão entre estas duas classes. Os dados
referentes ao sistema viário, ao polígono
limitante das cidades e a hidrografia
foram utilizados da base de dados do
IBGE, na escala 1:50.000. As áreas de
cobertura de nuvens e suas respectivas
Eng. sanit. ambient.
sombras também foram suprimidas
por não apresentarem relevância para a
análise. A carta de uso do solo obtida
apresentou 7 classes, sendo 45,2% da
área coberto por Formações Florestais,
27,4% coberto por agricultura, 12,82%
campos, 9,3% pastagens, 1,94% recursos hídricos, 1,36% área urbana, e
0,03% solo exposto.
Como ferramentas utilizou-se
o IDRISI 15, The Andes Edition,
Clark Labs, Clark University 2006 e
ESRI®ArcMap™9.0, 2004.
Com vistas a incluir na análise a
fragilidade ambiental da relação declividade-solos-morfologia-uso do solo
e cobertura vegetal, elaborou-se uma
carta síntese que permitiu avaliar de
forma integrada as potencialidades e
vulnerabilidades do meio ambiente.
A carta de fragilidade foi produzida agregando-se pela combinação linear
ponderada as cartas de declividade,
solos, morfologia, uso do solo e cobertura vegetal. Cada um desses fatores foi
subdividido em classes que receberam
valores de um a cinco. Quanto menor o
valor maior o grau de proteção, menor a
susceptibilidade ou vulnerabilidade.
A carta de declividade foi dividida
em: muito baixa, < 5%; baixa, 6 a 12%;
média, 12 a 20%; alta, 20 a 30% e
muito alta, > 30%.
Os solos foram valorados quanto
a susceptibilidade à erosão em: muito
baixa, Latossolo Vermelho Amarelo
(LVAd2); baixa, Gleissolo (GXbd2),
Latossolo Vermelho Amarelo (LVAd1),
Chernossolo (MT); média, Gleissolo
(GXbd1), Argissolo (PVAd); alta, Cambissolo (CXbd2), e muito alta, Neossolo
(RLd), Cambissolo (CXbd1).
A morfologia foi classificada,
quanto a susceptibilidade à erosão, em
média, forma convexa e muito alta,
forma côncava. O uso do solo e a cobertura vegetal foram classificados em
muito baixa, formações florestais; baixa,
campos; média, pastagem; alta, áreas
urbanas; e em muito alta, agricultura
e solo exposto.
Esses fatores foram comparados
dois a dois e valorados. Os pesos obtidos
na matriz de comparação foram 0,3077
para a declividade, 0,2819 para os solos,
0,2600 para uso do solo e cobertura
vegetal e 0,1505 para a morfologia.
Foram estabelecidas cinco classes
de fragilidade variando de muito baixa
a muito alta. A carta de fragilidade obtida com essa metodologia mostrou-se
coerente com os geoambientes identificados em trabalhos de campo, e está
mostrada na Figura 3.
As análises espaciais foram realizadas utilizando-se o módulo de apoio
à decisão, com critérios múltiplos para
selecionar as áreas mais adequadas à
disposição de resíduos sólidos.
A avaliação por critérios múltiplos foi utilizada para avaliar e agregar os critérios oriundos de informações
existentes ou geradas. Como critérios
foram utilizados fatores e restrições.
Os fatores são limitações relativas que
definem algum grau de aptidão para
as regiões geográficas, enquanto as
restrições possibilitam a imposição de
limitações absolutas a determinados
espaços geográficos.
Os valores de adequabilidade foram
padronizados em uma escala contínua,
variando de zero a 255, de duas formas:
utilizando a lógica fuzzy através de suas
funções ou definidos pelo usuário (dados
categóricos). A Tabela 1 apresenta, de
forma sintética, os critérios estabelecidos
para a análise.
Carta de Fragilidade
475000
500000
525000
N
W
E
S
7275000
7275000
7250000
7250000
CLASSES
Muito Baixa
Baixa
Média
Alta
Muito Alta
475000
500000
5
0
5
Escala: 1:250.000
10 Km
525000
Projeção Transversa de Mercator
Meridiano Central 48° de Greenwich
Figura 3 - Carta de fragilidade
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Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342
ARTIGO TÉCNICO
Identificação de áreas para resíduos sólidos no Baixo Ribeira do Iguape
ARTIGO TÉCNICO
calijuri, M. l. et al.
Tabela 1 - Critérios da análise
Tema
Restrição
Fator
Função
a (metros)
Hidrografia
1 Rio Ribeira de Iguape e
afluentes principais
PC
b (m)
c (m)
d (m)
1 distância mínima de
50 metros (buffer)
Linear crescente
zero
300
300
300
2 distância mínima de
30 metros (buffer)
Distância mínima de
3000 metros (buffer)
Linear crescente
zero
200
200
200
Linear
decrescente
3000
3000
3000
33400
1 rodovias federais e estaduais
pavimentadas
1 Distância mínima de
100 metros (buffer)
Linear
decrescente
100
100
100
31300
2 rodovias estaduais não
pavimentadas
2 Distância mínima de
50 metros (buffer)
Linear
decrescente
50
50
50
29600
3 caminhos e trilhas
3 Distância mínima de
30 metros (buffer)
Distância mínima de
30 metros (buffer)
Distância mínima de
50 metros (buffer)
Linear
decrescente
30
30
30
25500
Linear crescente
zero
50
50
50
Linear crescente
zero
200
200
200
2 afluentes secundários
Áreas Urbanizadas
Sistema Viário
Lagoas de Tratamento (ETE’s)
Área de Mineração
Falhas e Fraturas
1 falhas e fraturas
2 diques e tendência de foliação
Declividade
Distância mínima de
50 metros (buffer)
Declividade entre 0 e
1% e maior que 30%
Linear crescente
Definida pelo
usuário
zero
50
50
50
255 para declividades entre 1% e 10%,
240 para declividades entre 10% e 20%
230 para declividades entre 20% e 30%
30 para formações florestais, 150 para
agricultura, 210 para pastagem e 255
para solo exposto
250 muito baixa, 200 baixa, 150 média,
50 alta,
10 muito alta
Ver Tabela 2
Cobertura vegetal
-
Definida pelo
usuário
Fragilidade
–
Definida pelo
usuário
Geologia
–
Solos
–
Bacias de Captação das ETA’s
–
Limite da Área
Limite
Definida pelo
usuário
Definida pelo
usuário
Definida pelo
usuário
–
200 para as bacias de captação e 255 fora
dessas bacias
–
Municípios Vizinhos
Áreas dos municípios
vizinhos dentro da área
de estudo
–
–
Eng. sanit. ambient.
338
Ver Tabela 3
Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342
A Tabela 2 apresenta as unidades
geológicas e os valores de adequabilidade atribuídos a elas e a Tabela 3 mostra
as classes de solos e os respectivos valores
atribuídos a eles.
A valoração dos fatores foi obtida
da matriz de comparação par-a-par
(processo hierárquico analítico). Esse
algoritmo compara pares de fatores
em termos de sua importância relativa
e, depois de todas as combinações possíveis, calcula um conjunto de pesos
e uma razão de consistência. A ponderação obtida está na Tabela 4.
Os fatores foram agregados, numa
primeira etapa, usando o procedimento da Combinação Linear Ponderada.
Nesse método cada fator padronizado é multiplicado pelo seu peso
correspondente, somados, e a soma
é dividida pelo número de fatores.
Obtém-se um cenário com risco médio e compensação máxima entre os
fatores.
Numa segunda etapa, os fatores
e as restrições foram agregados pelo
processo da Média Ponderada Ordenada, no qual se aplica-se um segundo
conjunto de pesos. Esse processo
permite o estabelecimento de cenários
com variação da compensação entre
os fatores e do risco na análise. Foram
identificados cinco cenários, buscando-se sempre explorar, ao máximo, a
compensação entre os fatores. A Tabela
5 apresenta os cenários e respectivos
valores de risco e compensação.
A atitude de risco, da análise, e o
grau de compensação entre os fatores
foram medidos, respectivamente, pelas
Tabela 2 – Adequabilidade das unidades geológicas
Unidades
Descrição
Adequabilidade
AcM
Complexo Cristalino
255
AcX
Complexo Costeiro
255
ЄOγg
Fácies Granofirítica
255
ЄOγa
Fácies Graciosa
255
Ka1b
Corpo Alcalino de Jacupiranga
255
PSγc
Fácies Cantareira
255
PltM
Complexo Turvo Cajatí
255
PltQ
Complexo Turvo Cajatí
200
PltX
Complexo Turvo Cajatí
150
Pltc
Complexo Turvo Cajatí
100
Pltg
Complexo Turvo Cajatí
255
Qa
Sedimentos Aluvionares
Zero
Qc
Formação Cananéia
Zero
Qi
Zero
Qm
Sedimentos Cananéia
Indiferenciados
Sedimentos Marinhos e Mistos
Qp
Formação Pariqüera-Açu
Zero
Zero
Tabela 3 – Adequabilidade dos solos
Classes
Descrição
Adequabilidade
CXbd1
Cambissolo
50
CXbd2
Cambissolo
50
GXbd1
Gleissolo
0
GXbd2
Gleissolo
0
LVAd1
255
255
MT
Latossolo Vermelho
Amarelo
Latossolo Vermelho
Amarelo
Chernossolo
PVAd
Argissolo
100
RLd
Neossolo
0
LVAd2
200
Tabela 4 - Pesos obtidos da comparação par-a-par
Fatores
Peso
Fatores
Peso
Hidrografia 1(rio principal e afluentes principais)
0.1224
Fragilidade
0.0424
Hidrografia 2 (afluentes secundários)
0.0456
Sistema Viário 3
0.0187
Áreas Alagadas
0.1224
Geologia
0.0424
Declividade
0.1224
Solos
0.0424
Cobertura Vegetal
0.1224
Falha 1
0.0424
Áreas Urbanizadas
0.0723
Falha 2
0.0181
Sistema Viário 1
0.1224
Bacias de Captação
0.0181
Sistema Viário 2
0.0456
Eng. sanit. ambient.
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Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342
ARTIGO TÉCNICO
Identificação de áreas para resíduos sólidos no Baixo Ribeira do Iguape
ARTIGO TÉCNICO
calijuri, M. l. et al.
variáveis RISCO (R) e COMPENSAÇÃO (C) dadas pelas Equações 1 e 2.
RISCO = 1 x ! 7] n - igxOi A
n-1 i
(1)
2
COMPENSAÇÃO = 1 -
nx ! bOi - 1n l
i
n-1
(2)
onde,
•n é o número total de fatores;
•i é a ordem do fator;
•Oi é o peso para o fator de ordem i.
Calculou-se, a partir da projeção da população para um período
de quinze anos (dados do IBGE), o
volume de lixo produzido e a área
necessária para sua disposição, para
cada município (nesse período). O
cálculo considerou as características de
aterro celular descrito por Pereira Neto
(1999). Obteve-se para o município de
Jacupiranga, uma área de 3 ha; para o
município Cajati, uma área de 12 ha;
e para o município de Pariqüera-Açu
uma área, de 6 ha.
Com os critérios apresentados
na Tabela 1 e os cenários da Tabela
5 obtiveram-se cinco imagens finais.
Essas imagens foram trabalhadas, individualmente, para cada um dos municípios, uma vez que as áreas necessárias
eram diferentes. Para refinar a análise
utilizou-se um critério pós-agregação
fixando um valor para a adequabilidade mínima (sempre a maior possível)
e para a área.
Para cada cenário da Tabela 5
obteve-se cinco imagens com adequabilidade mínima de 230 e área mínima de 3 ha para Jacupiranga; cinco
imagens com adequabilidade mínima
de 230 e área mínima de 12 ha para
Cajati; e cinco imagens com adequabilidade mínima de 230 e área mínima de
6 ha para Pariqüera-Açu.
Pensou-se então em refinar um
pouco mais a análise identificando
a área mais próxima da área urbana
com o algoritmo do caminho mínimo
(pathway). Como superfície de atrito
utilizou-se o sistema viário existente com o valor base de 1. A ferrovia recebeu um valor muito alto (1000) porque o transporte dos resíduos não será
feito por meio ferroviário. Os caminhos
e trilhas receberam valor de (100)
porque precisariam de manutenção
para serem utilizadas com esta finalidade.
Eng. sanit. ambient.
Cenários
Tabela 5 - Cenários para análise
Risco
Compensação
1
0.50
1.00
2
0.41
0.91
3
0.37
0.87
4
0.34
0.85
5
0.38
0.88
resultados e
dIscussão
As Figuras 4, 5 e 6 apresentam os
cenários obtidos para cada município.
Cenários - Cajati
N
E
W
S
Município de Cajati
Adequabilidade
1
3
255
máxima
0
mínima
2
4
5
Escalas: 1:500.000
20
0
20 Km
Figura 4 - Cenários para o município de Cajati
Cenários - Jacupiranga
N
W
E
S
Município de Jacupiranga
Adequabilidade
1
3
255
máxima
0
mínima
2
4
5
Escalas: 1:500.000
20
0
20 Km
Figura 5 - Cenários para o município de
Jacupiranga
Cenários - Pariquera-Açu
N
E
W
S
Município de Pariquera-Açu
Adequabilidade
1
3
255
máxima
0
mínima
2
4
5
Escalas: 1:500.000
20
0
20 Km
Figura 6 - Cenários para o município de
Pariqüera-Açu
340
Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342
A Tabela 6 mostra para cada
cenário os menores percursos, em
quilômetros, da área urbana (de cada
um dos municípios) até uma das áreas, anteriormente, selecionadas como
melhores.
Para o município de Cajati, que
requer uma área de 12 ha para a disposição de seus rejeitos, um maior número
de áreas foi encontrado para os cenários
3 e 4. Entretanto, em termos do menor
percurso da área urbana até uma das
áreas selecionadas, resultados próximos foram obtidos para os cenários 3,
4 e 5. Embora a diferença seja muito
pequena, o cenário 5 seria o escolhido
por apresentar o menor percurso e a
maior compensação. O cenário 1 apresentou o pior resultado com aumento
no percurso de quase 55% em relação
ao escolhido.
O município de Jacupiranga, que
requer uma área de 3 ha, obteve um
maior número de áreas para a disposição de seus resíduos na simulação
dos cenários 3 e 5. Quanto ao menor
percurso, da área urbana até uma das
áreas selecionadas, resultados idênticos
foram obtidos nos cenários 2 e 3. O
resultado do cenário 5, embora não
tenha sido o menor, ficou muito próximo dele. Para esse município optarse-ia, como melhor, pelo cenário 2, por
envolver uma maior compensação entre
os fatores. O cenário 1 apresentou um
aumento no percurso de mais de 200%
em relação ao 2.
Os cenários 3 e 4 apresentaram
um maior número de áreas para o
município de Pariqüera-Açu. Percursos
idênticos, e os menores foram obtidos
com os cenários 3 e 4, apesar do 2
apresentar valor próximo. O cenário 3
seria o mais indicado para uma primeira
seleção, por envolver maior compensação e menor risco. Uma vez mais, o
cenário 1 teve o pior desempenho, com
aumento no percurso de mais de 250%
em relação ao 3.
As soluções encontradas estão dentro da distância mínima recomendada
para viagem de ida e volta, que é de
30.000 metros (Melo, 2001).
As Figuras 7, 8 e 9 apresentam as
melhores alternativas encontradas para
os municípios de Cajati, Jacupiranga e
Pariqüera-Açu.
Na realidade, aumentar o risco
da análise implica em maturidade do
usuário e bom conhecimento da área
de estudo. Deve-se, também, sempre
que possível, optar-se por um maior
Eng. sanit. ambient.
Tabela 6 - Caminho mínimo (Km) da área urbana até uma das melhores áreas
Cenários
Jacupiranga
Cajati
Pariqüera-Açu
C1
4,60
4,79
6,06
C2
2,76
3,90
2,44
C3
2,76
3,10
2,39
C4
2,92
3,14
2,39
C5
3,99
3,07
3,14
coordenadas centrais
489300 E
7268500 W
Dist: 3,07 Km
500000
475000
525000
N
E
W
Cajati
S
7275000
7275000
2000
0
2000 metros
Escala: 1:80.000
7250000
7250000
475000
10000
500000
0
525000
10000 metros
Escala: 1:560.000
Projeção Transversa de Mercator
Meridiano Central 48° de Greenwich
Figura 7 - Proposta identificada como a melhor para Cajati
Jacupiranga
500000
475000
525000
N
Dist: 2,76 Km
E
W
coordenadas centrais
499900 E
7264200 W
S
7275000
7275000
2000
0
2000 metros
Escala: 1:80.000
7250000
7250000
475000
10000
500000
0
525000
10000 metros
Escala: 1:560.000
Projeção Transversa de Mercator
Meridiano Central 48° de Greenwich
Figura 8 - Proposta identificada como a melhor
para Jacupiranga
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Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342
ARTIGO TÉCNICO
Identificação de áreas para resíduos sólidos no Baixo Ribeira do Iguape
ARTIGO TÉCNICO
calijuri, M. l. et al.
Endereço para correspondência:
coordenadas
centrais
511000E
7271400 W
Dist: 2,39 Km
500000
475000
525000
N
E
W
Pariquera-Açu
S
7275000
7275000
2000
0
2000 metros
Escala: 1:80.000
Maria Lúcia Calijuri
Departamento de Engenharia
Civil
Universidade Federal de Viçosa
Av. P. H. Rolfs, s/n. Viçosa – MG
CEP 36570-000 Viçosa - MG Brasil
Tel.: (31) 3899-3093
Fax (31) 3899-2830
E-mail: calijuri@ufv.br
7250000
7250000
475000
10000
500000
0
525000
10000 metros
Escala: 1:560.000
Projeção Transversa de Mercator
Meridiano Central 48° de Greenwich
9 - Proposta identificada como a melhor para Pariqüera-Açu
detalhamento, que, em outras palavras,
significa utilizar escalas maiores.
Análises realizadas com altos níveis
de risco levam a resultados com grande número de áreas e altos valores de
adequabilidade. Isto porque, fatores e
ou locais com baixos valores de adequabilidade são ignorados e substituídos
por aqueles que possuem os maiores
valores.
nada, qualquer esforço realizado com
ética, competência e responsabilidade,
ajuda e muito. Não se pode esperar que
condições ideais sejam reunidas para
começar-se a agir.
coNclusÕes
referÊNcIas
A metodologia de análise multicritério mostrou-se adequada à seleção
preliminar de locais para a disposição
final de resíduos sólidos. Embora muitos cenários pudessem ser simulados,
os cinco aqui definidos apresentaram
resultados satisfatórios e coerentes com
a realidade. A dificuldades para o uso
desse processo é a estruturação da base
de dados digital. Uma vez disponível,
uma grande quantidade de cenários
podem ser simulados de forma a atender
os critérios do projeto.
Mapas em escalas maiores se
existissem, deveriam ser utilizados para
proporcionar análises mais detalhadas
e refinadas. Da mesma forma, muitas
outras informações, se existentes, e ou
estivessem disponibilizadas, poderiam
ser agregadas, proporcionando resultados mais robustos e de maior confiabilidade ao tomador de decisão.
A realidade do Brasil, entretanto, é
outra e, ao que tudo indica, vai demorar
muito tempo para mudar. Praticamente
inexistem bases de dados digitais e, das
raríssimas existentes, as escalas são muito pequenas. Quando não se tem quase
IAC - INSTITUTO AGRONÔMICO DE
CAMPINAS. Mapa de Solos do Estado de São
Paulo. 1999.
Eng. sanit. ambient.
agradecImeNtos
Os autores agradecem à Capes e ao
CNPq pelas bolsas concedidas.
ISA - INSTITUTO SOCIOAMBIENTAL
“Diagnóstico Socioambiental do Vale do Ribeira:
Documento Síntese”. São Paulo. 1998.
KARMANN, I. Evolução e Dinâmica Atual do
Sistema Cárstico do Alto Vale do Rio Ribeira de
Iguape. Sudeste do Estado de São Paulo, São
Paulo. Tese Doutorado. 1994.
MELO, A. L. O. Avaliação e seleção de áreas para
implantação de aterro sanitário utilizando lógica
fuzzy e análise multi-critério: uma proposta metodológica. Aplicação ao Município de Cachoeiro de
Itapemirim-ES. Viçosa: UFV, 246p. Dissertação
Mestrado. 2001.
PEREIRA NETO. Quanto vale nosso lixo.
Viçosa-MG. Projeto Verde Vale – IEF/UNICEF,
70p. 1999.
SICCT - SECRETARIA DA INDÚSTRIA,
COMÉRCIO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA
DO ESTADO DE SÃO PAULO. Mapa Geológico
do Estado de São Paulo. Governo do Estado de São
Paulo. Vol. II. 1981.
TSUHAKO, E. M. Seleção Preliminar de Locais
Potenciais à Implantação de Aterro Sanitário na
Sub-Bacia de Itupararanga (Bacia do Rio Sorocaba
e Médio Tietê). Mestrado (Dissertação). Escola de
Engenharia de São Carlos. Universidade de São
Paulo. São Carlos, SP, 171p. 2004.
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Vol.12 - Nº 3 - jul/set 2007, 335-342