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VANESSA MELONI MASSARA
A DINÂMICA URBANA NA OTIMIZAÇÃO DA INFRA-ESTRUTURA
PARA O GÁS NATURAL
Tese apresentada ao Programa Interunidades
de Pós Graduação em Energia da Universidade
de São Paulo (Escola Politécnica / Faculdade
de Economia e Administração / Instituto de
Eletrotécnica e Energia / Instituto de Física)
para a obtenção do título de Doutor em
Energia.
São Paulo
2007
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VANESSA MELONI MASSARA
A DINÂMICA URBANA NA OTIMIZAÇÃO DA INFRA-ESTRUTURA
PARA O GÁS NATURAL
Tese apresentada ao Programa Interunidades
de Pós Graduação em Energia da Universidade
de São Paulo (Escola Politécnica / Faculdade
de Economia e Administração / Instituto de
Eletrotécnica e Energia / Instituto de Física)
para a obtenção do título de Doutor em
Energia.
Orientador:
Prof. Murilo Tadeu Werneck Fagá
São Paulo
2007
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AUTORIZO A REPRODUÇÃO E DIVULGAÇÃO TOTAL OU PARCIAL DESTE
TRABALHO, POR QUALQUER MEIO CONVENCIONAL OU ELETRÔNICO,
PARA FINS DE ESTUDO E PESQUISA, DESDE QUE CITADA A FONTE.
FICHA CATALOGRÁFICA
Massara, Vanessa Meloni
A Dinâmica Urbana na Otimização da Infra-Estrutura
para o Gás Natural / Vanessa Meloni Massara; orientador
Murilo Tadeu Werneck Fagá. – São Paulo, 2007.
250p. il.; 30cm.
Tese (Doutorado – Programa Interunidades de Pós
Graduação em Energia) – EP / FEA / IEE / IF da
Universidade de São Paulo.
1.Gás Natural 2.Infra-Estrutura 3. Desenvolvimento
Urbano 4.Energia I. Título.
Para minha mãe, Maria da Glória,
e para meu pai, Walter.
AGRADECIMENTOS
À Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis – ANP, à Financiadora de Estudos e
Projetos – FINEP e ao Ministério da Ciência e Tecnologia – MCT por meio do Programa de Recursos
Humanos da ANP para o Setor Petróleo e Gás – PRH-ANP/MCT.
Ao Programa Interunidades de Pós Graduação em Energia (PIPGE), o incentivo ao aprendizado e
também por aceitar meu projeto de tese.
Ao Prof. Murilo Tadeu Werneck Fagá, Orientador desta tese, por aceitar de imediato a proposta de
trabalho e em todos os momentos com sabedoria, atenção, paciência e amizade, acompanhar, orientar
e expandir seu desenvolvimento.
Ao Prof. Miguel Edgar Morales Udaeta, por acompanhar o progresso do tema e em particular como
Colaborador, pela atenção, amizade e incansável debate sobre o protótipo do modelo e pela minha
inclusão no Projeto PIR, desenvolvido sob sua Coordenação no IEE/EPUSP.
Aos Professores Lúcio Grinover, Sadalla Domingos, Patricia Helena Lara dos Santos Matai, Maria
Elizabeth Morales Carlos, Ricardo Frota de Albuquerque Maranhão e Cláudio Antônio Scarpinella.
Ao Prof. Roberto Zilles, coordenador do PIPGE/USP, a apresentação das diretrizes do Programa de
Pós Graduação em Energia.
Ao Prof. Edmilson Moutinho dos Santos, por incitar o raciocínio através dos debates nas aulas de
Petróleo e Economia, disciplinas imprescindíveis para este estudo.
Ao Prof. Witold Zmitrowicz, pela supervisão no estágio docência junto a Engenharia Ambiental na
Escola Politécnica.
À todos os Professores das disciplinas e seminários cursados.
Ao Prof. André Luiz de Lima Reda e ao Prof. Eleno de Paula Rodrigues, do Instituto Mauá de
Tecnologia.
À Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP através do Projeto Nº
03/06441-7 (IEE/EP), “Novos Instrumentos de Planejamento Energético Regional Visando o
Desenvolvimento Sustentável”, que permitiu a utilização do Programa Decision Lens.
À ANP, CIESP e COMGÁS pelo fornecimento de dados específicos.
À todos os colegas do PIPGE, do PRH-04/ANP e do Grupo PIR e em especial ao Hélvio Rech, Mário
César Ramos e Marcelo Costa Almeida, companheiros de trabalho, sempre dispostos a ajudar.
Ao apoio administrativo sempre prestativo e paciente da Rosa S. Tarábola, Adriana F. Pelege, Vilma
Bortoleto, Adaljisa F.Paixão, Daniele C.Lima (PRH-04/ANP), Rosângela Oliveira e Júlio C.
Theodoro.
Ao Pessoal da biblioteca do IEE, Poli Central, FEA, FFLCH-Geografia/ História e FAU e em especial
ao pessoal da Poli-Produção e do IME.
Ao Pessoal da manutenção de computadores e da editoração gráfica do IEE, pela elaboração dos
posters e material de evento e ao Pessoal da tesouraria pela atenção com a bolsa de estudos.
RESUMO
MASSARA, V.M. A Dinâmica Urbana na Otimização da Infra-Estrutura para o Gás
Natural. 2007.Tese de doutorado – Programa Interunidades de Pós Graduação em Energia.
Universidade de São Paulo.
Na tomada de decisão, para construção e ampliação das redes de infra-estrutura, diferentes
fatores devem ser considerados para a priorização do atendimento a áreas que constituirão um
mercado consumidor potencial para o serviço em questão. Neste trabalho, propõe-se a análise
conjunta de aspectos sociais, técnicos e econômicos associados ao processo de ocupação dos
grandes centros urbanos, como base para verificação de estimativas de mercado, custos e
técnicas mais apropriadas para a ampliação da infra-estrutura de distribuição canalizada de
gás natural. Como base ao estudo proposto, sugere-se a criação de um modelo, que integre a
compreensão da dinâmica urbana às estratégias de expansão da rede de distribuição de gás,
caracterizando as possibilidades de consumo em faixas de atratividade. A metodologia
desenvolve-se através da organização de 4 sistemas de informações: aspectos de qualidade de
vida, planejamento urbano, projeções de demanda por estratificação em tipos de uso do solo e
características da obra civil. Relacionando dados sociais ao consumo estimado por tipo de
ocupação do solo às características de ramificação da rede, a metodologia permite classificar
cada área que compõe uma cidade segundo a viabilidade (atratividade) de implantação da rede
de distribuição de gás e os locais com potencial de adensamento da rede já existente. Para
verificação da coerência metodológica, seleciona-se como estudos de caso os Municípios de
São Paulo, São Caetano do Sul e oito municípios da Região Administrativa de Araçatuba.
Como conclusão, apresenta-se o ranking de atratividade a implantação do gás canalizado
nessas cidades através da modelagem baseada na dinâmica urbana, a fim de apontar as
possibilidades do gás natural, substituir outras formas de energia final nos usos urbanos, além
de apresentar diretrizes tecnológicas para os Planos Diretores das cidades, visando à
incorporação sustentável dessa infra-estrutura. Os resultados obtidos são coerentes à real
expansão do serviço, demonstrando ser o modelo, uma ferramenta de bom grau de precisão,
fácil compreensão e utilização como auxiliar no processo de tomada de decisão sobre a
expansão e adensamento da rede canalizada de gás natural nas cidades brasileiras.
Palavras-chave: gás natural, infra-estrutura, desenvolvimento urbano, energia.
ABSTRACT
MASSARA, V.M. Urban Dynamics in the natural gas infrastructure optimization, 2007.
D.Sc. (Thesis). Program of Post-Graduation in Energy, Universidade de São Paulo, São
Paulo, 2007.
In the decision-making process for the construction and expansion of natural gas
infrastructure, different factors must be considered to prioritize areas with high market
potential for the given service. The aim of this work is to propose a systemic analysis of
social, technical and economics profile relating to the development process of the great urban
areas for assessing the market esteems, the costs and the most appropriate techniques for
expanding the natural gas distribution infrastructure.In this work, an analytical methodology
that integrates the understanding of the urban dynamics to the strategies of expansion in the
natural gas distribution network is considered, characterizing gas consumption possibilities on
attractiveness groups. The methodology is developed by gathering four information systems:
life quality, urban plan, gas consumption projections by land use stratification and network
system (civil engineering work). By relating the gas consumption estimated by each type of
land occupation and the cost for expanding the gas distribution network, the model will
indicate, for each neighborhood, the viability of implementing a gas network as well as the
places with potential for growing density in the existing gas distribution system. For the
methodological coherence analysis, the cities of São Paulo, São Caetano do Sul and eight
cities of Araçatuba Administrative Area, are selected. As conclusion, the attractiveness
ranking for the natural gas expansion are presented though the urban dynamics concept,
showing the possibilities of the natural gas as an energy end use option in the urban services,
beyond presenting technologies guidelines for the Urban Plans and the sustainable gas
infrastructure incorporation in the cities. The results from the model use are satisfactory to the
real natural gas service expansion. It has been demonstrated that the model proved to be a
good tool with a reasonable precision degree, being easily understood and functioning as an
auxiliary in the decision-making process for the natural gas expansion infrastructure in the
Brazilian cities.
Key-words: natural gas, infrastructure, urban development, energy.
LISTA DE FIGURAS (incluindo fotos)
Pág.
Figura 1 - A análise da rede canalizada de gás natural 21
Figura 1.1 - As 3 áreas de concessão do Estado de São Paulo 26
Figura 1.2 (a) - Comércio que usa GLP mesmo conectado a rede GN 35
Figura 1.2.(b) - Sinalização na guia da calçada. (existência da rede) 35
Figura 1.3 (a) - Abertura de vala no MND 37
Figura 1.3. (b) - Vala posicionada em esquina 37
Figura 1.4 - Perfuratriz rotativa e abertura do furo piloto 37
Figura 1.5. (a) - Bobina de Polietileno 38
Figura 1.5. (b) - Introdução do duto no método MND 38
Figura 1.6 - Corte longitudinal do processo de MND 39
Figura 1.7- Abertura de valas utilizando dutos de aço 41
Figura 1.8 - Solda em tubo de aço 41
Figura 1.9 - Exemplo de interferência com a rede de Gás – Rua Itapeva, SP 42
Figura 1.10 - A “confusão” de redes no subsolo paulistano 42
Figura 1.11 - O pipe locator 42
Figura 1.12 – O Geo Radar 42
Figura 2.1 (a) - Região Administrativa de Araçatuba 60
Figura 2.1. (b) - Região Metropolitana de São Paulo 60
Figura 2.2 - A arquitetura do modelo 67
Figura 3.1 - Método de Agrupamento Principal: Os 28 Parâmetros por Sistemas de
Informação 71
Figura 3.2 - Método de Agrupamento Secundário: Os 28 Parâmetros por Categorias de
Ocupação do Solo 71
Figura 3.3 - Exemplo de leitura da codificação do CNAE adaptada ao modelo 93
Figura 3.4 - Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo o CNAE –
Uso Residencial 94
Figura 3.5 - Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo o CNAE –
Uso Comércio 95
Figura 3.6 - Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo o CNAE –
Uso Serviços 96
Figura 3.7 - Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo
CNAE – Uso Industrial 97
Figura 3.8 - As 2 opções para cálculo do adensamento conforme a estratificação escolhida 98
Figura 3.9 - Exemplo hipotético do conceito de “distância” usado no modelo 100
Figura 3.10 - Exemplo de mapa para determinação do somatório de extensão das vias 101
Figura 3.11 - Exemplo de mapeamento simples indicando ruas e artérias principais 102
Figura 3.12 - Vista aérea da cidade (São Caetano do Sul) 107
Figura 3.13 - Vista de cima da implantação da rede de gás natural no bairro Santa Paula
(São Caetano do Sul) 107
Figura 3.14 (a)- Indicativos de segurança da concessionária para a rede de maior pressão no
Centro da Cidade 108
Figura 3.14 (b)- Indicativos de segurança da concessionária para a rede de maior pressão no
Centro da Cidade 108
Figura 3.15 - Vila Olímpia (Itaim Bibi – São Paulo) 111
Figura 3.16 – Ipiranga (São Paulo) 111
Figura 3.17 - Campo Grande (São Paulo) 112
Figura 3.18 - CDHU, Cidade Tiradentes (São Paulo) 112
Figura 3.19. Brasilândia (São Paulo) 112
Figura 3.20 - Vista Aérea de Araçatuba 117
Figura 3.21 - A Cidade de Birigüi 117
Figura 3.22 - Vista Aérea de Ilha Solteira 118
Figura 3.23 - O centro da cidade de Guararapes 118
Figura 3.24 - Vista Aérea de Andradina 118
Figura 3.25- A cidade de Mirandópolis 119
Figura 3.26 - Vista Aérea de Pereira Barreto 119
Figura 3.27 - Vista Aérea de Penápolis 119
Figura 4.1 - A estrutura AHP 123
Figura 4.2 - A árvore de hierarquia gerada pelo Decision Lens.Exemplo: Parâmetros por
sistemas 124
Figura 5.1 - Tela de Instalação do Software com base em Aplicativo do Office 154
Figura 5.2 - Tela para Cadastro da Célula de Estudo 156
Figura 5.3 - A tela para inserção de valores no Sistema Qualidade de Vida 157
Figura 5.4 - A tela para inserção de valores no Sistema Planejamento Urbano 158
Figura 5.5 - A tela para inserção de valores no Sistema Projeção de Consumo de GN
– Nível de Estratificação 2 para o Uso Comércio 160
Figura 5.6 - Exemplo da Inserção de Valores no Nível 5 de Estratificação para o Uso
Comércio 162
Figura 5.7 - A tela para inserção de valores no Sistema Obra Civil 163
Figura 5.8 - Tela para conversão dos bancos de dados em sistemas de informação para o
cálculo do Índice de Atratividade à expansão da rede de GN 165
Figura 5.9 - Tela para desempate do ranking de atratividade à expansão da rede de GN 169
Figura 5.10 – Localização dos bairros utilizados para os testes do modelo – Município de São
Caetano do Sul 170
Figura 5.11(a),(b), (c) – Localização dos distritos utilizados para os testes do modelo –
Município de São Paulo 171
Figura 5.12 - Localização dos municípios utilizados para os testes do modelo – Região
Administrativa de Araçatuba. 172
Figura 5.13. Tela para conversão dos bancos de dados em sistemas de informação para o
cálculo do Índice de Atratividade à expansão da rede de GN 188
Figura 5.14 - Tela para a determinação do Retorno Simples através da relação entre volume
consumido e faixas tarifárias por uso do solo 196
Figura 5.15 - Simulação da Tela Resultado 198
Figura 6.1 - Resumo do Índice de Atratividade – São Caetano do Sul 203
Figura 6.2 - Índice de Atratividade – Distritos com 15% de Rede Implantada (São Paulo) 205
Figura 6.3 - Índice de Atratividade – Distritos com 30% de Rede Implantada (São Paulo) 207
Figura 6.4 - Índice de Atratividade – Distritos sem rede (São Paulo) 209
Figura 6.5 - Resumo do Índice de Atratividade – RA Araçatuba 211
Figura 6.6 - As “zonas” de cobertura da rede canalizada de gás natural no Município de
São Paulo 214
LISTA DE TABELAS
Tabela 1.1 - Substituição por gás natural nos usos urbanos 34
Tabela 1.2 - Vantagens e desvantagens do MND 39
Tabela 2.1 - Escala de Valores AHP para comparação pareada 65
Tabela 3.1 - Parâmetros que caracterizam “Qualidade de Vida” na proposta para
análise da rede de Gás Natural na modelagem
proposta 74
Tabela 3.2 - Parâmetros que caracterizam “Planejamento Urbano” na proposta para
análise da rede de Gás Natural 80
Tabela 3.3 - A divisão quantitativa do Parâmetro Uso do Solo 82
Tabela 3.4 - Parâmetros que caracterizam “Projeção de Consumo” na proposta para
análise da rede de Gás Natural 89
Tabela 3.5 - Parâmetros que caracterizam “Projeção de Consumo” na proposta para
análise da rede de Gás Natural 99
Tabela 3.6 - Exemplo da diferença entre os conceitos “Uso do Solo”, “Número de
Estabelecimentos” e “Densidade Construída” 105
Tabela 3.7 - Exemplo dos conceitos “Renda Familiar”, “Densidade Demográfica” e
“Densidade Construída” como auxiliares da caracterização do parâmetro
“Uso do Solo” 105
Tabela 3.8 - Exemplo da diferenciação entre os conceitos “Zoneamento”, “Número de
Lançamentos Imobiliários” e “Desenvolvimento Urbano” 106
Tabela 3.9 - Exemplo da diferenciação entre os conceitos “Índice de Exclusão Social” e
“Índice de Desenvolvimento Humano” 106
Tabela 3.10 - Exemplo da diferenciação entre os conceitos “Índice de Exclusão Social”,
“Atendimento por Rede de Água” e “Atendimento por Coleta de Esgotos” 106
Tabela 3.11 - Resumo das características dos parâmetros 109
Tabela 3.12 - Resumo das características dos parâmetros 113
Tabela 3.13 - Resumo das características dos parâmetros 114
Tabela 3.14 - Resumo das características dos parâmetros 115
Tabela 3. 15 - Resumo das características dos parâmetros 120
Tabela 4.1 - Escala de Valores AHP para comparação pareada adaptada à análise do gás
natural 121
Tabela 4.2 - Resumo das combinações necessárias para cada cálculo da influência 142
Tabela 4.3. Resumo da Influência nas 10 Combinações Específicas 145
Tabela 5.1 - Adaptação da escala AHP ao estudo do gás natural 152
Tabela 5.2 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás
Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens. (Índices
– São Caetano do Sul) 173
Tabela 5.3 - Teste de Cálculo dos Rankings de Atratividade à Expansão da Rede de
Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens.
(Ranking – São Caetano do Sul) 174
Tabela 5.4 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de
Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens.
(Índices – São Paulo – Distritos com 30% de Rede já implantada) 177
Tabela 5.5 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de
Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens.
(Ranking – São Paulo – Distritos com 30% de Rede já implantada) 178
Tabela 5.6 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de
Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens.
(Índices – São Paulo – Distritos com 15% de Rede já implantada) 180
Tabela 5.7 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de
Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens.
(Ranking – São Paulo – Distritos com 15% de Rede já implantada) 181
Tabela 5.8 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de
Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens.
(Índices – São Paulo – Distritos sem Rede) 182
Tabela 5.9 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de
Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision Lens.
(Ranking – São Paulo – Distritos sem Rede) 183
Tabela 5.10 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede
de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens. (Índices– Região Administrativa de Araçatuba) 185
Tabela 5.11 - Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede
de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens. (Ranking – Região Administrativa de Araçatuba) 185
Tabela 5. 12 - Teste para o Índice de Adensamento e validação pelo Programa
Decision Lens. (Índice para 10 quarteirões de São Caetano do Sul) 190
Tabela 5. 13 - Teste para o Índice de Adensamento e validação pelo Programa
Decision Lens. (Ranking para 10 quarteirões de São Caetano) do Sul 190
Tabela 5. 14 - Exemplo de cálculo do Índice de Adensamento por Volume em
uma unidade residencial- São Caetano do Sul 194
Tabela 5. 15 - Exemplo de cálculo do Índice de Adensamento por Volume em um
empreendimento imobiliário – Distrito do Morumbi 197
Tabela 5.16 - Exemplo de cálculo da Receita Bruta 197
Tabela 6.1 - Critério de desempate 200
Anexo 1 - Atribuição de pesos para o Município de São Caetano do Sul 233
Anexo 2 - Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 1 – 30% de
rede já implantada 234
Anexo 3 - Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São
Paulo – Caso 1 – 30% de rede já implantada – Estratificação Comercial
e Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3) 235
Anexo 4 - Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São
Paulo – Caso 1 – 30% de rede já implantada – Estratificação Industrial
no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3) 236
Anexo 5 - Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 2 – 15% de
rede já implantada 237
Anexo 6 - Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São
Paulo – Caso 2 – 15% de rede já implantada – Estratificação Comercial
e Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3) 238
Anexo 7 - Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São
Paulo – Caso 2 – 15% de rede já implantada – Estratificação Industrial
no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3 239
Anexo 8 - Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 3 –
distritos sem rede 240
Anexo 9 - Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São
Paulo – Caso 3 – distritos sem rede – Estratificação Comercial e
Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3) 241
Anexo 10 - Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São
Paulo – Caso 3 – distritos sem rede – Estratificação Industrial no
Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3) 242
Anexo 11 - Atribuição de pesos para os 8 Municípios da Região Administrativa de
Araçatuba 243
Anexo 12 - Volumes consumidos em um edifício residencial de Município de São
Caetano do Sul ainda não conectado a rede de gás natural (visando
adensamento e cálculo da cobrança tarifária) 244
Anexo 13 - Desempate dos bairros de São Caetano do Sul, utilizado nas figuras
6.1 (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i) 246
Anexo 14 - Desempate dos distritos de São Paulo (caso 1), utilizado nas figuras
6.2 (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i) 247
Anexo 15 - Desempate dos distritos de São Paulo (caso 2), utilizado nas figuras
6.3 (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i) 248
Anexo 16 - Desempate dos distritos de São Paulo (caso 3), utilizado nas figuras
6.4 (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i) 249
Anexo 17 - Desempate dos Municípios da Região Administrativa de Araçatuba,
utilizado nas figuras 6.5 (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h), (i) e (j) 250
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1.1 - Histórico COMGAS de 1998 a 2006 – assentamento em quilômetros 45
Gráfico 4.1 - Influência Conjunta dos Parâmetros – São Caetano do Sul (em %) 129
Gráfico 4.2 (a)- Influência Conjunta dos Parâmetros – São Paulo (em %) Caso 1 131
Gráfico 4.2 (b)- Influência Conjunta dos Parâmetros – São Paulo (em %) Caso 2 133
Gráfico 4.2 (c)- Influência Conjunta dos Parâmetros – São Paulo (em %) Caso 3 135
Gráfico 4.3- Influência Conjunta dos Parâmetros – Região Administrativa de Araçatuba
(em %) 137
LISTA DE SIGLAS (modelagem)
AAA Atendimento por Rede de Abastecimento de Água
ACE Atendimento por Rede de Esgoto
AGRO Agropecuário
AIP Atendimento por Rede de Iluminação Pública
COM Comércio
DC res Densidade Construída Residencial
DC com Densidade Construída Comercial
DC serv Densidade Construída Serviços
DC ind Densidade Construída Industrial
DD Densidade Demográfica
DU Desenvolvimento Urbano
D Distância da área já servida da área à servir (rede de distribuição sem
ramificação)
E Extensão da(s) Via(s) à servir (ramificação)
E com Número de Estabelecimentos Comerciais (estratificação comercial)
E ind Número de Instalações Industriais (estratificação industrial)
E res Número de Domicílios (estratificação residencial)
E serv Número de Estabelecimentos de prestação de serviços (estratificação serviços)
GN Gás Natural
IND Industrial
IPC (GN) Índice de Atratividade para indicadores de Projeção de Consumo de GN
IPU Índice de Atratividade para indicadores de Planejamento Urbano
IQV Índice de Atratividade para indicadores de Qualidade de Vida
ISC Índice de Atratividade para indicadores do Sistema Canalizado
IA Índice de Atratividade para a ocupação agropecuária
IA res Índice de Adensamento residencial
IA com Índice de Adensamento comercial
IA serv Índice de Adensamento prestação de serviços
IA ind Índice de Adensamento industrial
IAG Índice de Adensamento Geral
IC Índice de Atratividade para a ocupação comercial
IDH Índice de Desenvolvimento Humano
IDH-M Índice de Desenvolvimento Humano por distritos (ou bairros) do Município
IEX Índice de Exclusão social
IG Índice de Atratividade Geral
II Índice de Atratividade para a ocupação industrial
IR Índice de Atratividade para a ocupação residencial
IS Índice de Atratividade para a ocupação prestação de serviços
LI res Número de Lançamentos Imobiliários Residenciais
LI serv Número de Lançamentos Imobiliários de Serviços
MND Método não Destrutivo
OC Obra Civil (sistema canalizado)
PC (GN) Projeção de Consumo (de Gás Natural)
PU Planejamento Urbano
QV Qualidade de Vida
RB Receita Bruta
RES Residencial
RF Renda Familiar
SC Sistema Canalizado
SERV Prestação de Serviços
SI1 Sistema de Informações 1 (Qualidade de Vida)
SI2 Sistema de Informações 2 (Planejamento Urbano)
SI3 Sistema de Informações 3 (Projeção de Consumo de Gás Natural)
SI4 Sistema de Informações 4 (Sistema Canalizado/Obra Civil)
T Incidência de Vias de Grande Tráfego
Tf Tarifa fixa
Tv Tarifa móvel
TU Taxa de Urbanização
US agro Uso do Solo Agropecuário
US com Uso do Solo Comercial
US ind Uso do Solo Industrial
US res Uso do Solo Residencial
US serv Uso do Solo Serviços
Z Zoneamento
LISTA DE SIGLAS (órgãos de pesquisa)
ABRATT ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE TECNOLOGIA NÃO
DESTRUTIVA
ANP AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO, GÁS NATURAL E
BIOCOMBUSTÍVEIS
BNDES BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E
SOCIAL
CIESP CONFEDERAÇÃO DAS INDÚSTRIAS DO ESTADO DE SÃO
PAULO
CSPE COMISSÃO DE SERVIÇOS PÚBLICOS DE ENERGIA
EMBRAESP EMPRESA BRASILEIRA DE STUDOS DE PATRIMÔNIO
EMPLASA EMPRESA METROPOLITANA DE PLANEJAMENTO
FIESP FEDERAÇÃO DAS INDÚSTRIAS DO ESTADO DE SÃO PAULO
GRAPOHAB GRUPO DE ANÁLISE E APROVAÇÃO DE PROJETOS
HABITACIONAIS DO ESTADO DE SÃO PAULO
IBGE INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA
IPEA INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA
ISTT INTERNATIONAL SOCIETY FOR TRENCHLESS TECHNOLOGY
PMSCS PREFEITURA DO MUNICÍPIO DE SÃO CAETANO DO SUL
PMSP PREFEITURA DO MUNICÍPIO DE SÃO PAULO
PRODAM DEPARTAMENTO DE PROCESSAMENTO DE DADOS - SP
RAA REGIÃO ADMINISTRATIVA DE ARAÇATUBA
SEADE FUNDAÇÃO SISTEMA ESTADUAL DE ANÁLISE DE DADOS
SEMPLA SECRETARIA MUNICIPAL DE PLANEJAMENTO URBANO
SMIEU SECRETARIA MUNICIPAL DE INFRA-ESTRUTURA URBANA
LISTA DE SIGLAS (outros)
AHP Analytic Hierarch Process (método de análise hierárquica)
CNAE Cadastro Nacional de Atividades Econômicas
COE Código de Obras e Edificações
ERP Estação Redutora de Pressão
GASBOL Gasoduto Brasil - Bolívia
HDD Perfuração Direcional do Método não Destrutivo
IPTU Imposto Predial e Territorial Urbano
MDL Mecanismo de Desenvolvimento Limpo
MND Método não Destrutivo
PEAD Polietileno de Alta Densidade (material dos dutos)
PEAP Pesquisa da Atividade Econômica Paulista
PIR Planejamento Integrado de Recursos
RETAP Rede de Alta Pressão
TPCL Cadastro Territorial e Predial de Conservação e Limpeza
Sumário
Resumo
Abstract
Introdução 20
Objetivos gerais e específicos
Tese e hipóteses
Descrição da abordagem dos capítulos
1. O gás natural nos usos urbanos, características de implantação da rede, modelos de
prospecção de mercado e fatores intervenientes para a inserção da rede 24
1.1. Crescimento e expansão das redes de distribuição no Estado de São Paulo 25
1.1.1. O conceito de rede de distribuição 27
1.2. Usos Urbanos do gás natural 29
1.3. O avanço tecnológico da obra civil para as redes de distribuição 36
1.3.1. O método não destrutivo 36
1.3.2. Evolução do material dos tubos 40
1.3.3. O geoprocessamento e os conflitos com outras redes subterrâneas 41
1.4. O papel da administração pública na implantação de infra-estrutura em centros urbanos
consolidados, o exemplo do Município de São Paulo 43
1.5. O caso da implantação e renovação da rede de gás natural no Município de São Paulo 44
1.6. Modelos para determinação da expansão da rede de distribuição de gás natural baseados
em geotecnologias e bancos de dados 46
1.7. Indicadores urbanos e a dinâmica das cidades na Implantação das Infra-Estruturas: O
Caso do Gás Natural 48
1.7.1. Atratividade à implantação e expansão de serviços em rede 49
1.7.2. Adensamento da rede já implantada 51
2. Metodologia para análise da expansão da rede canalizada de gás natural 53
2.1. Organização dos fatores de influência – os “parâmetros” 54
2.2. Coleta de dados para composição dos agrupamentos de parâmetros 56
2.3. Seleção das áreas de estudo 59
2.4. Influência dos parâmetros e o método de análise hierárquica como ferramenta auxiliar da
tomada de decisão 63
2.5. O Protótipo de software como ferramenta auxiliar na tomada de decisão 66
3. A Dinâmica Urbana na análise da rede de distribuição do gás natural 70
3.1. Indicadores de qualidade de vida 74
3.1.1 Índice de desenvolvimento humano 75
3.1.2. Índice de exclusão social 76
3.1.3. Atendimento das redes de infra-estrutura “prioritárias” 79
3.2.Indicadores de planejamento urbano 80
3.2.1. Uso do solo 81
3.2.2. Zoneamento 83
3.2.3. Desenvolvimento urbano 84
3.2.4. Mercado imobiliário e código de obras na intensificação do uso de gás natural 85
3.2.5. Taxa de urbanização 87
3.3.Projeção do consumo de gás natural usando estratificação de usos do solo 89
3.3.1. Densidade demográfica 90
3.3.2.Renda mensal média predominante na área de estudo 91
3.3.3.Estratificação de usos 92
3.4. Sistema Canalizado – Obra Civil 99
3.4.3. Distância euclidiana (para a rede de distribuição) 100
3.4.2. Extensão das vias (para ramificações) 101
3.4.3.Porcentagem de vias de tráfego com grande importância 101
3.4.4. Densidade construída 102
3.5.Considerações finais sobre os parâmetros 104
3.6.A Dinâmica urbana da Cidade de São Caetano do Sul 107
3.7.A Dinâmica urbana da Cidade de São Paulo 110
3.8.A Dinâmica urbana da Região Administrativa de Araçatuba 116
4. Determinação da influência dos parâmetros na implantação e expansão da rede de
Gás Natural 121
4.1. A priorização dos parâmetros através da análise hierárquica 121
4.2. A estrutura do programa Decision Lens para a análise da importância dos parâmetros na
implantação do gás natural 123
4.3. Determinação dos graus de influência para três estudos de caso 126
4.3.1. Influência simultânea de todos os parâmetros 127
4.3.2. Influência de combinações específicas – 10 relações “contraditórias” 138
4.4. Considerações sobre a interpretação dos resultados oriundos do programa Decision
Lens 146
5. Modelagem de protótipo de software para avaliação da implantação, da expansão e do
adensamento da rede de gás natural canalizada usando indicadores urbanos 149
5.1. A concepção do modelo 149
5.2. Arquitetura sistêmica da modelagem e do protótipo 154
5.2.1. A inserção das células de estudo 155
5.2.2. A inserção dos valores e a composição dos bancos de dados 156
5.2.3. A determinação do Índice de atratividade e o ranking das células de estudo 164
5.2.4. Testes para os índices 170
5.2.5. A determinação do Índice de adensamento 186
5.2.6. A determinação da Receita Bruta 195
5.3. Considerações sobre a coerência do protótipo 198
6. Análise de Resultados e Conclusão 200
6.1. A utilização do protótipo nos estudos de caso 200
6.2. A dinâmica urbana 212
6.3. Aprimoramento do modelo 212
6.4. Conclusões 213
7. Bibliografia 216
8. Anexo 231
INTRODUÇÃO
OBJETIVOS
Objetivo Geral
• Desenvolver metodologia que permita analisar e orientar a implantação, a expansão e o
adensamento da rede de gás natural canalizado.
Por implantação, entende-se a fase onde inexiste a rede; por expansão, a fase onde existe rede
mas sem cobertura total do bairro ou distrito e por adensamento, a fase onde a área é
totalmente servida, mas pode aproveitar melhor a rede já instalada.
Objetivos Específicos
• Avaliar a influência conjunta de parâmetros sociais, técnicos e econômicos na tomada de
decisão para investimentos em infra-estrutura nas empresas privadas, considerando em
especial os estudos de caso;
• Desenvolver um modelo para prospecção de mercados de gás natural de fácil utilização
baseado no conceito de dinâmica urbana;
• Servir como instrumento de referência para a otimização de estudos sobre a expansão da
rede de distribuição do GN em usos industriais, comerciais, serviços e residenciais,
envolvendo aspectos usuais como custos e demanda e outros, como o planejamento urbano e a
qualidade de vida;
• Através da junção de aspectos de consumo e custo da infra-estrutura, planejamento e
qualidade de vida, abordar não somente a ótica das concessionárias como também a ótica das
prefeituras, na análise da inserção de redes de serviços públicos e privados;
• Organizar a modelagem de indicadores que possam servir como banco de dados para a
implantação de outros serviços essenciais a atividade sócio-econômica das cidades;
• Mostrar a necessidade da inclusão em Planos Diretores de procedimentos sustentáveis para
a implantação do serviço de gás natural, principalmente em áreas de urbanização já
consolidada, reforçando o uso de métodos construtivos não destrutivos;
• Com o avanço do mercado, incentivar a indústria voltada ao gás natural: desenvolvimento
tecnológico, geração de empregos, pesquisa universitária e melhoria em aspectos gerais da
qualidade de vida da população no âmbito dos serviços de infra-estrutura e otimização de
processos nos setores industrial, comercial e de serviços.
Introdução 20
TESE E HIPÓTESES
Partindo da relação entre a evolução urbana e as questões de oferta e demanda por
diferentes fontes de energia e sendo o gás natural um serviço de rede a ser implantado em
centros já consolidados, se faz necessária a inserção de conceitos da dinâmica de urbanização
e de Planos Diretores para sua incorporação sustentável, além de critérios comumente
utilizados para previsão de áreas com potencial de consumo, como estimativas de demanda e
custo de implantação e expansão dos dutos. O esquema a seguir resume a justificativa para
determinação da abordagem proposta neste trabalho:
Figura 1. A análise da rede canalizada de gás natural.
A premissa tem respaldo nas hipóteses:
a) O GN é emergente na matriz energética do país e seu principal elo rumo ao
amadurecimento é sua distribuição como insumo energético de rede;
b) O processo da obra civil vem evoluindo, facilitando a expansão da rede mesmo em áreas
urbanas já consolidadas, diminuindo o transtorno da interdição e recapeamento das vias de
tráfego e com isso, barateando sua execução;
c) A canalização já implantada pode estar sendo subutilizada, pois embora o código de obras
determine a previsão de instalações à gás na construção de novos edifícios, é pequeno o
Introdução 21
número de condomínios (residenciais, comerciais e de prestação de serviços) que utiliza o gás
canalizado, ao invés da energia elétrica e do GLP, indicando que existe grande mercado a ser
explorado , mesmo nas áreas já servidas há alguns anos;
d) Principalmente nas grandes metrópoles, este trabalho deve permitir, através da criação de
um modelo de atratividade e adensamento, determinar a expansão do serviço de GN dentro
das cidades em harmonia com outros serviços de rede, considerando a qualidade de vida e a
melhoria de processos de produção, tendo ao fundo o desenvolvimento das cidades.
DESCRIÇÃO DA ABORDAGEM DOS CAPÍTULOS
Capítulo 1
Neste Capítulo são apresentados os pilares de sustentação da tese: o conceito de rede de
distribuição e a dinamização do processo de implantação de dutos; os usos urbanos do gás
natural; os diferentes modelos profissionais e acadêmicos para previsão de mercado para a
rede de gás natural; e o conceito de dinâmica urbana desmembrados em parâmetros que
influenciam a implantação da rede de gás natural nas cidades.
Capítulo 2
Neste item são apresentados os pontos de trabalho que são desenvolvidos nos próximos
capítulos: os parâmetros que interferem na implantação das redes de infra-estrutura, em
especial para o gás natural sob a lógica do urbanismo (Capítulo 3); as 3 regiões do Estado de
São Paulo selecionadas para estudos de caso (Capítulos 4 e 5)- São Caetano do Sul e São
Paulo (ambas na região metropolitana de São Paulo) e Araçatuba, Andradina, Birigui, Ilha
Solteira, Guararapes, Mirandópolis, Penápolis, Pereira Barreto (na região administrativa de
Araçatuba); a proposta para determinação do grau de influência de cada parâmetro (Capítulo
4), e a modelagem baseada em indicadores urbanos para determinação das áreas que atraem o
gás canalizado (Capítulo 5).
Capítulo 3
Neste Capítulo são detalhados os parâmetros selecionados dentro do conceito de “Dinâmica
Urbana” associados a métodos de projeção de consumo de gás natural; e também o princípio
da modelagem através do agrupamento dos parâmetros em sistemas de informação
(originando 4 âmbitos de análise: indicadores de qualidade de vida, indicadores de
Introdução 22
planejamento urbano; indicadores de projeção de consumo e indicadores do sistema
canalizado -obra civil) e em categorias de ocupação do solo (uso residencial, uso comercial,
uso prestação de serviços, uso industrial e uso agropecuário – inserido devido a região de
Araçatuba); descrição das áreas de estudo e da composição dos sistemas.
Capítulo 4
Neste Capítulo é feita a descrição do método de análise hierárquica como instrumento de
definição dos parâmetros (demonstrados no Capítulo 3), que podem ter maior influência na
análise do mercado para o gás natural, através de 2 verificações: a análise global dos
parâmetros, e o estudo de combinações de pares específicos.
Capítulo 5
Neste Capítulo, os parâmetros definidos no Capítulo 3 são utilizados na modelagem de um
protótipo que tem como objetivo indicar áreas passiveis de receber ou adensar a rede de
distribuição do gás natural. Como forma de verificação da modelagem é utilizado o programa
já conceituado, Decision Lens apresentado no Capítulo 4.
Capítulo 6
Capítulo conclusivo que apresenta 3 pontos-chave: a avaliação especifica dos estudos de
caso, apontando áreas atrativas a receber a rede, ou passíveis de adensamento da rede
existente e outras que são pouco atrativas; o conceito de dinâmica urbana quando relacionado
aos resultados do modelo e a real expansão da rede e por fim, as vertentes de expansão do
modelo em projetos futuros.
Capítulo 7
Relação bibliográfica das obras efetivamente mencionadas ou consultadas ao longo do
desenvolvimento da tese.
Capítulo 8
Anexo das tabelas auxiliares para atribuição de pesos utilizadas nos Capítulos 4 e 5 e do
desempate dos rankings apresentado no Capítulo 6, constituindo a memória de cálculo da
pesquisa para os estudos de caso.
Introdução 23
Capítulo 1
24
CAPÍTULO 1. O GÁS NATURAL NOS USOS URBANOS, CARACTERÍSTICAS DE
IMPLANTAÇÃO DA REDE, MODELOS DE PROSPECÇÃO DE MERCADO E
FATORES INTERVENIENTES PARA A INSERÇÃO DA REDE
Este capítulo tem como objetivo abordar 4 aspectos que embasam este estudo: o gás
natural como fonte de energia nos usos urbanos cotidianos, o papel da engenharia na
otimização da implantação de redes subterrâneas, os modelos profissionais e acadêmicos para
estudo de mercado e o papel do planejamento urbano em estudos para introdução da rede
canalizada nas cidades.
A primeira etapa enfoque consiste na demonstração da viabilidade do GN nos usos
urbanos constituídos pelos setores residencial, comercial, prestação de serviços e industrial.
O segundo ponto abordado apresenta o avanço tecnológico da obra civil para locação
dos dutos subterrâneos em áreas urbanas já consolidadas, sendo este um dos assuntos mais
debatidos quando da avaliação de prefeituras sobre a expansão da rede em áreas urbanas já
consolidadas. Destaca-se o método não destrutivo de abertura de valas, o desenvolvimento do
geoprocessamento, do material dos dutos e a legislação das prefeituras na fiscalização dos
projetos.
O terceiro âmbito de análise mostra as tecnologias mais comuns em uso pelas
concessionárias para a elaboração de estudos de mercado, o modelo de intensificação de
mercado desenvolvido pela Agência Nacional do Petróleo em 2004-2005 e em especial os
diferentes projetos de cunho universitário que enfatizam o diferencial da modelagem proposta
no Capítulo 5.
Como último tópico, ainda sobre modelos de prospecção de mercados para o gás
natural, é apresentada a fundamentação teórica para seleção dos parâmetros utilizados nesta
tese, como intervenientes do processo decisório sobre onde implantar, expandir ou adensar a
infra-estrutura de distribuição do gás natural, aliando características comumente usadas como
o custo da obra e a projeção da demanda à indicadores como qualidade de vida e
planejamento urbano.
Vale mencionar que estudos sobre energia e em particular sobre o gás natural,
possuem vários segmentos de análise, como riscos de desabastecimento, licenciamento
ambiental e análises de termoeletricidade, co-geração, gás natural comprimido e liquefeito,
competitividade tarifária frente a energéticos concorrentes, regulação, difusão cultural de seu
uso, além da necessidade de existência de instalações prediais para tal fim e o custo
decorrente da conversão de equipamentos.
Capítulo 1
25
O estudo aqui proposto se concentra no uso do GN enquanto infra-estrutura de rede,
da mesma forma que outros serviços já difundidos como o saneamento, a energia elétrica, a
telefonia e o cabo óptico e tem por objetivo, apontar a relevância do perfil das cidades
enquanto áreas geográficas com diferentes concentrações populacionais, poder aquisitivo,
ocupação do solo e conseqüente consumo de energia, que podem vir a utilizar o gás natural,
bem como na existência de outros serviços urbanos, sem os quais o GN perde importância
enquanto rede canalizada e também nas perspectivas do mercado imobiliário e do setor
produtivo que podem futuramente constituir novos mercados que sustentem a implantação do
serviço em rede.
1.1. Crescimento e expansão das redes de distribuição no Estado de São Paulo
Para que haja condição de implantar a rede de distribuição é necessário que duas
situações ocorram. Primeiro que haja gás natural (oferta) e depois, que haja consumo
(demanda) que consolide o mercado e justifique o investimento em redes de distribuição.
De acordo com a projeção de evolução do consumo de gás natural feita pela ABEGÁS
(2006) e avalizada pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE), em 2015 serão utilizados
diariamente 71,9 milhões de m³ e segundo a EPE, neste prazo a oferta e demanda de gás serão
plenamente compatíveis. A oferta para servir à distribuição
1
, está vinculada a Bacia de
Campos (Rio de Janeiro), ao gasoduto Brasil-Bolívia
2
e a exploração ainda em
desenvolvimento, da Bacia de Santos.
Com as reservas de gás natural, como as da Bacia de Santos (BS400), deverá haver no
Brasil uma profunda reflexão por parte de todos aqueles que diretamente ou indiretamente
tem uma relação com o desenvolvimento econômico e tecnológico, e também com a produção
de empregos, (UDAETA; FAGÁ et al, 2004). Essa descoberta criou uma perspectiva de
redução da dependência da importação de gás. Contudo, a Petrobras estima que o
desenvolvimento completo da produção de Santos leve de 6 a 10 anos. Assim, no curto e
médio prazo, o desenvolvimento do setor de GN dependerá de importação, (TOLMASQUIM,
2006).
1
O atual plano de suprimento é denominado PLANGÁS (2006-2007).
2
O Gasoduto Bolívia- Brasil é uma obra com extensão de 3,06 mil quilômetros e que liga as cidades de
Santa Cruz de La Sierra até Porto Alegre, no Rio Grande do Sul (563 km na Bolívia e 2498 km no Brasil). O
objetivo dessa grande obra foi beneficiar os Estados das Regiões Centro-Oeste, Sudeste e Sul. Aqui não
entraremos no mérito da discussão política sobre a questão do GASBOl. Apenas aponta-se o gasoduto como uma
das fontes de oferta ao Brasil e em particular para São Paulo.
Capítulo 1
26
Estando satisfeita a primeira condição (oferta), é necessário o desenvolvimento de
projetos de gasodutos (transporte de gás natural e gás natural liquefeito), etapa que precede a
rede de distribuição. Para tal está em desenvolvimento pela Transpetro (subsidiária da
Petrobrás) o Projeto Malhas (ANP, 2007), que intensifica a construção de gasodutos
interestaduais ligando Norte, Nordeste e Sudeste (projeto dividido em várias fases que devem
ser finalizadas até 2009).
Estando satisfeita a segunda condição, o gás que chega aos city-gate onde passa a ser
responsabilidade de cada Estado
3
e das 24 concessionárias brasileiras, para ser distribuído nas
cidades. A região Sudeste concentra o maior número de concessionárias de distribuição de gás
natural e conseqüentemente tem a rede de distribuição mais extensa, com 10.818 quilômetros
e crescimento acumulado desde 2003 de 55% (ABEGÁS, 2006).
Figura 1.1. As 3 áreas de concessão do Estado de São Paulo. Fonte: CSPE, 2006.
Em particular no Estado de São Paulo, existem 3 concessionárias:
A COMGÁS que é responsável pela Região Metropolitana de São Paulo, São José dos
Campos e Baixada Santista, o que consiste na área de concessão de maior desenvolvimento
urbano do Estado. A Empresa de 135 anos, foi inaugurada com a denominação The San Paulo
Gas Company Ltd, em 1912 passa para o controle da São Paulo Tramway, Light and Power
Company Ltd. Em 1929 é transferida para a empresa Brazilian Traction do grupo da Light.
Em 1959 é nacionalizada e se torna: Companhia paulista de Serviços de Gás. Em 1968 passa
para o controle do município e recebe o nome Companhia Municipal de Gás, autorizada a
3
Segundo a constituição federal e a Lei n° 9.478, a distribuição de gás canalizado com fins comerciais é de
exploração exclusiva dos estados, exercida direta ou indiretamente através de concessões.
Capítulo 1
27
constituição de sociedade anônima e em 1974 muda de nome para Companhia Municipal de
gás para Companhia de Gás de São Paulo – Comgás. Em 1983 passa para o controle pelo
governo do Estado mudando um ano depois para a administração da estatal Cesp –
Companhia Energética de São Paulo e em 1999 para controle acionário (privado) da British
Gas e Shell.
A GAS BRASILIANO, companhia controlada pelas empresas ENI International B.V.
e Italgas (Grupo ENI) de origem italiana e que responde desde 1999, pela área noroeste do
Estado de São Paulo. Contempla sistemas de distribuição de gás canalizado, a partir das
estações compressoras do gasoduto Bolívia-Brasil, localizadas nas cidades de Bilac, Boa
Esperança do Sul e São Carlos, formando os sistemas Bilac – Araçatuba; São Carlos -
Descalvado - Porto Ferreira; Boa Esperança do Sul – Araraquara.
A GAS NATURAL SÃO PAULO SUL (segundo ARAUJO e RAMOS, 2006, esta é a
concessionária com maior crescimento), que em 2000 ganhou a concessão para a exploração
de serviços de distribuição de gás canalizado na área sul do estado de São Paulo, entre as
regiões administrativas de Sorocaba e Registro, servindo atualmente os municípios de Salto,
Tatuí, Alumínio, Votorantim, São Roque, Araçariguama, Porto Feliz, Ipero, Boituva, Tietê,
Cerquilho e Laranjal.
Visando a ordenação de atuação das concessionárias, foi criada em 1997, a Comissão
de Serviços Públicos de Energia (CSPE), que atua como órgão regulador e fiscalizador,
promovendo permanentemente o equilíbrio das relações entre agentes do setor energético (gás
e energia elétrica) e consumidores.
1.1.1. O conceito de Rede de Distribuição
As redes de distribuição transportam volumes menores de gás natural a menores
pressões
4
, com tubulações de diâmetros menores que na rede de transporte. É esta rede que
recebe o gás nos gasodutos e o leva até as indústrias e aos centros urbanos e por fim, até o
usuário final, através de ramificações menores de modo a atender os bairros ou distritos.
A COMGÁS (2007) define a rede de distribuição como a etapa final do sistema, etapa
quando o gás chega ao consumidor, que pode ser residencial, comercial, industrial (como
matéria-prima, combustível e redutor siderúrgico), automotivo, ou a termelétricas (geração de
4
A pressão tanto em redes de transporte quanto em redes de distribuição, é variável e depende do volume e da
distância a percorrer. Em geral para transporte de grandes volumes a grandes distâncias a pressão está em torno
de 120 bar, caindo no city-gate para 70 bar e diminuindo ao longo da distribuição até aproximadamente metade
desse valor, chegando ao consumidor entre 2 e 4 bar (COMPAGAS, 2006).
Capítulo 1
28
energia). Nessa fase, o gás já deve atender a padrões rígidos de especificação e estar
praticamente isento de contaminantes, para não causar problemas aos equipamentos nos quais
será utilizado como combustível ou matéria-prima.
Na sua longa trajetória, foram usados os mais diversos tipos de combinações para
produzir combustíveis: de azeite a gás de hidrogênio carbonado, carvão, nafta, uma mistura
envolvendo água e hulha, até chegar ao gás natural.
A primeira utilização do gás no Estado, foi a iluminação pública na Cidade de São
Paulo através de lampiões que foram desativados em 1936 (COMGÁS, 2002). O uso privado
ganha importância no final da década de 20 com a utilização residencial, tendo como base de
composição do gás, a hulha, lenha ou carvão vegetal (MEILLER, 1946). Nas décadas
seguintes a expansão da rede já com base em nafta permanece estagnada, tendo como
destaque o uso industrial e a troca das tubulações de gás de nafta por gás natural (década de
80). Na década de 90, ocorre a privatização da COMGÁS e com ela, uma nova fase na
expansão da rede.
Os principais componentes dos projetos de redes de distribuição de gás natural,
respeitam as seguintes características (AMBIENTE BRASIL, 2004):
• Registro de City-Gate: corresponde a estações de recebimento e medição entre o gasoduto
de cunho federal e a rede de cunho estadual (rede de distribuição);
• RETAP: denominação da rede de alta pressão (pressão máxima de 17,5 bar), que está
localizada entre o gasoduto e a rede de distribuição;
• ERP: corresponde às estações redutoras de pressão. O gás natural escoa do RETAP para a
rede de distribuição através das ERP's abastecendo clientes residenciais, comerciais,
industriais e automotivos. Algumas indústrias são abastecidas diretamente do RETAP. Em
todos os casos as pressões são reduzidas em função das aplicações especificas.
• Composição dos dutos (materiais dos tubos): aço ou polietileno, de grande resistência e
durabilidade. As soldas são inspecionadas através de um rigoroso controle de qualidade.
• Válvulas de bloqueio: são instaladas ao longo da rede com o objetivo de interromper o
fluxo de gás, em caso de um eventual vazamento. Em trechos urbanos são instalados a cada 1
km.
• Proteção das tubulações: as tubulações são enterradas, no mínimo, a 1 metro de
profundidade. Em áreas urbanas, as placas de concreto são instaladas sobre a tubulação, para
protegê-la de impactos decorrentes de escavações.
Capítulo 1
29
• Controle de corrosão (para tubos de aço): contra o ataque corrosivo do solo, as tubulações
são protegidas por um sistema conhecido por proteção catódica.
• Sinalização: a finalidade é alertar sobre a presença da rede de gás. A sinalização
subterrânea consta de fita plástica na cor amarela com 30 cm de largura, instalada abaixo da
superfície do solo para alertar as pessoas que fazem escavações. A sinalização aérea é
constituída de placas e avisos instalados ao longo da rede.
• Odorização: tem o objetivo de dotar o gás de um odor característico, para permitir a
pronta detecção em caso de eventuais vazamentos a partir do city-gate.
• Placas de identificação: localizadas nas guias das calçadas, tendo como objetivo evitar
transtornos com escavação oriunda da manutenção de outras infra-estruturas subterrâneas.
No caso específico da Comgás (que assumiu a rede mais antiga do Estado), além da
implantação de novas extensões da rede de distribuição, é necessária a renovação e
substituição de redes na Região Metropolitana de São Paulo, com a substituição da rede de
distribuição em ferro fundido, predominante da região metropolitana de São Paulo, por
tubulação de polietileno e aço carbono, permitindo não só o atendimento ao quesito
segurança, como também a demanda crescente na região.
1.2. Usos ubanos do gás natural
MOUTINHO DOS SANTOS et al, (2002, cap.II) detalha as possibilidades de uso do
gás natural nos seguintes setores:
• Matéria-prima, na indústria gasquímica, metalúrgica e de fertilizantes;
• Na recuperação do petróleo:
• No uso como combustível;
• Na geração de eletricidade;
• Na co-geração;
• No uso veicular.
• No setor industrial;
• No setor comercial, serviços e industrial;
Destacam-se neste trabalho, os usos que podem ser associados à distribuição por rede
canalizada
5
aqueles denominados aqui de “Usos Urbanos”
6
, ou seja, os setores residencial,
5
No caso do GNV, a rede pode facilitar o abastecimento dos postos de gasolina.
6
A COMGÁS (2006) destaca que a “sazonalidade” tem importante papel na venda de GN nos usos urbanos.
Janeiro a março são os meses de menor consumo, em função da elevada temperatura, dos feriados de carnaval e
Capítulo 1
30
comercial, serviços e industrial. Nos próximos capítulos será introduzido o uso agropecuário,
na intenção de evidenciar a não atratividade do uso da rede de gás natural em áreas não
urbanas.
A seguir são apresentados trabalhos detalhando vários processos onde o gás natural
pode ser introduzido e sua viabilidade de conversão sob enfoques técnicos, econômicos e
ambientais.
O uso residencial constitui um mercado em expansão, especialmente nos grandes
centros urbanos de todo o país. As companhias distribuidoras estaduais têm planos de grande
ampliação de suas redes, com investimentos expressivos em conversões e adaptações nas
residências. Para esse fim o gás natural pode ser usado não só em chuveiros e fogões, mas
também em saunas, aquecedores de piscina, lavadoras/secadoras de roupa, sistemas de
refrigeração, lareiras e aquecedores de ambiente (que representa um significativo mercado de
gás em estados de clima frio), churrasqueiras e iluminação em locais onde não há
disponibilidade de energia elétrica (SANTOS et al, 2002, UDAETA; FAGÁ et al, 2004;
COMGÁS, 2006).
Nos usos comercial e de prestação de serviços, o gás natural tem aplicação semelhante
ao setor residencial e pode ser usado para climatização de ambientes, produção de água
quente e cocção. Por isso, a variedade de usuários abrange desde hotéis a restaurantes,
passando por hospitais, creches, lavanderias e escolas. Alguns edifícios comerciais de grande
porte, como shopping centers, hospitais e universidades também podem adotar o ar
condicionado central a gás natural.
Nos segmentos residencial, comercial e serviços, dada a reduzida densidade média de
consumo e a necessária capilaridade das redes de distribuição, a incorporação desses
consumidores passa a ser muito mais dependente da decisão de implantação das redes pelas
concessionárias e de sua capacidade de investimento. Por outro lado, a velocidade de captação
desse mercado está também condicionada à existência de códigos de postura municipal que
disciplinem as instalações de gás em prédios residenciais e comerciais/serviços, antecipando
de baixa produção da indústria. De abril a junho, tem início o aumento da produção industrial e o fim do verão,
proporcionam o aumento do consumo do gás canalizado. De julho a outubro com a chegada do inverno, há
aumento de consumo em todos os segmentos do mercado, aliado a produção industrial que atinge a máxima
capacidade visando atender a demanda de final de ano, fazem com que nessa época ocorra o ápice de volume de
consumo. Já nos 2 últimos meses do ano, ocorre o declínio da produção industrial, após o pico de consumo e
produção dos meses anteriores, associada ao período de férias, tanto coletivas das indústrias como dos
consumidores residenciais, determinam a queda do consumo.
6
No caso do GNV, a existência da rede pode facilitar o abastecimento dos postos de gasolina.
Capítulo 1
31
as condições necessárias para a disseminação do gás canalizado. (INFORME INFRA-
ESTRUTURA, 1997). Para intensificar a expansão da rede, o decreto estadual Nº. 43.889
(10/03/99) que trata dos contratos de concessão de gás natural no Estado de São Paulo (CSPE;
2000, 2003) determina a obrigação das concessionárias em expandir a rede de distribuição e
cumprir metas em prazos definidos considerando uma extensão mínima de rede segundo um
fator que baliza o previsto e o ocorrido por período o que, principalmente no âmbito
residencial que é aquele de maior dificuldade de expansão, promove a sua utilização.
O uso industrial congrega todas as aplicações do gás natural nos ramos da indústria,
definidos no Balanço Energético Nacional. Neste segmento, a opção pelo uso do gás natural
está, respeitadas as especificidades de cada indústria, diretamente vinculada à política de
preços dos energéticos e à respectiva estrutura de preços, ao custo de conversão das
instalações, à importância dos reflexos dos ganhos de eficiência na competitividade do
produto, ao grau de exigência de controle ambiental sobre o processo produtivo e a
disponibilidade de linhas de crédito para a realização dos investimentos associados.
(INFORME INFRA-ESTRUTURA, 1997).
A aplicação do gás natural proporciona, no mercado industrial, de forma geral, mais
segurança, produtos de melhor qualidade e abastecimento contínuo. A boa e uniforme queima
do gás natural, o torna mais eficiente, exigindo menor quantidade de ar, eliminando resíduos
de combustão incompleta ou metálicos e de óxidos de enxofre, com impacto positivo nos
processos industriais.
Vantagens básicas podem ser consideradas quando se compara GN a outras fontes de
energia (MOUTINHO DOS SANTOS, 2002):
• Em caso de vazamentos, GN evapora mais fácil do que GLP;
• GN é menos inflamável do que gasolina e querosene;
• GN tem maior rendimento térmico e permite controle e regulagem simples da combustão
(embora haja diferenciais na eficiência energética dependendo do processo industrial);
• GN apresenta maior facilidade de operação e utilização direta de energia térmica quando
comparado ao uso da energia elétrica;
• De maneira geral, permite maior controle de temperaturas, economia de espaço para
armazenagem (quando comparado ao uso de botijões); menor deposição de impurezas e
portanto menor desgaste de material dos equipamentos que o utilizam.
Ainda comparando a substituição do GLP por GN, PEREIRA et al (2005) reforça que
a troca traz benefícios secundários, algumas vezes difíceis de capitalizar, como por exemplo,
Capítulo 1
32
abastecimento por uma rede estável, sem variação de pressão; diminuição da emissão de gases
poluentes provenientes da queima de óleo diesel e a extinção de trocas e regulagens de
botijões de GLP.
Também COSTA FILHO et al (2004) enfatiza que todas as comunidades servidas por
rede de GN, terão o beneficio social da disponibilidade de uma fonte alternativa de energia
contínua, que poderá futuramente ser fornecida a um preço inferior ao GLP e à energia
elétrica, além de criar oportunidades para outras aplicações, como a climatização. O uso do
GN para aquecimento doméstico contribui para atenuação de picos de demanda de energia
elétrica, racionalizando o uso dos sistemas de distribuição de energia.
Os projetos residenciais que consomem menor volume e que têm portanto um retorno
mais demorado, estão em alta dentre os objetivos de expansão dos usos pelas concessionárias
de GN, entre os quais se destacam além do aquecimento de água e cocção, projetos de ar
condicionado, que complementam a distribuição em áreas já maduras sem a necessidade de
investimentos tão vultuosos quanto os efetuados nas redes de alta pressão para servir áreas
predominantemente industriais.
Na prática, isso significa a escolha de áreas próximas à rede já existente da
distribuidora e com grande número de casas em uma mesma quadra, para diluir o custo de
expansão da rede partindo da opção por consumidores das classes de menor poder aquisitivo,
as chamadas classes C e D, baseado em famílias
7
com menor possibilidade financeira de ir a
restaurantes e que, portanto, consomem mais gás ao preparar suas refeições em casa
(AWAZU, Energia e Mercados, 2005).
A SULGAS localizada em Porto Alegre (2005) destaca a utilização da rede de gás
natural em hospitais versus a qualidade do ar obtida na substituição da queima de óleo
combustível para alimentar caldeiras.
A COMPAGAS, concessionária do Paraná (2005) ressalta que o gás natural é uma
alternativa eficiente para os restaurantes por fatores como a facilidade de uso (sem precisar
trocar cilindros), e pela segurança e economia de cerca de 30% proporcionada em relação ao
gás liquefeito de petróleo (GLP).
Conforme destaca MOUTINHO DOS SANTOS et al (2002), em processos industriais,
o gás natural se destaca na utilização em fornos a altas temperaturas, na pequena emissão de
7
Projeto-piloto da COMGÁS, está conectando 7 mil casas nos bairros paulistanos de Vila Mercês e Vila Ema.
Na seqüência, a empresa também quer levar o projeto para o bairro da Casa Verde e para o município de São
José dos Campos, entre outros locais.
Capítulo 1
33
poluentes quando do uso de vapor gerado por caldeiras para usos na indústria química,
farmacêutica, de papel e celulose, de alimentos e bebidas entre outras, na substituição de
energia elétrica usada em eletrotermia
8
e por fim, na operação de calor direto para secagem e
fabricação de cimento e refratários. Os trabalhos de TOLMASQUIM et al (2002), apresentam
os processos de produção bem como definem cada segmentação da indústria química e seu
consumo de energia, avaliando a viabilidade de substituição de cada uma das energias
utilizadas nas diferentes etapas e setores para a conversão em gás natural.
Para hospitais os autores baseados em levantamentos do IBGE, organizam
informações sobre o consumo de energia, comparando as possibilidades de uso do gás natural
por regiões do Brasil à relatórios norte-americanos que resultam na verificação de potenciais
para uso do GN em cocção, caldeiras e pouco para condicionamento ambiental. Outro ponto
da análise consiste na concentração de hospitais com atendimento público e na minimização
de gastos com a substituição.
Em um segundo estudo, os mesmos autores abordam a indústria de bebidas para
fabricação de cervejas e refrigerantes, novamente delineando cada um dos estágios de
produção relacionados às necessidades de consumo de GN frente a outros energéticos.
Da mesma forma, para a indústria gráfica e no setor terciário (shoppings e hotéis), é
demonstrada as vantagens do uso do GN principalmente para os dois últimos setores, através
da comparação direta entre necessidades de refrigeração cocção, iluminação e
condicionamento do ar utilizando a energia elétrica e sua conversão ao gás.
SCHWOB; MORALES et al (2004), através de estudos na avaliação de segmentos do
setor de alimentos e bebidas, mostraram as amplas possibilidades de sinergia na aplicação
conjunta do gás natural com medidas de conservação de energia térmica e sua adaptabilidade
às condições sanitárias exigidas para os processos da indústria alimentícia. Em casos
específicos como o de torrefação de café, pelas suas vantagens ambientais e de custo
energético específico, o gás natural se apresenta com amplo potencial de deslocamento do
óleo diesel e do GLP. Da mesma forma, no setor de fabricação de biscoitos, o gás natural
apresenta amplo potencial para também deslocar a eletrotermia, apesar da necessidade de
adaptação dos fornos elétricos. A concessionária paulista GAS NATURAL SP (2006), aponta
uma economia média mensal de mais de 10% para a fábrica de Laranjal Paulista da
Ajinomoto (indústria alimentícia), com a substituição do óleo combustível anteriormente
utilizado pelo gás natural. Para a indústria cerâmica, PACHECO (2005) considera as questões
8
Eletrotermia: consiste no aquecimento industrial de processos ou geração de vapor através de eletricidade.
Capítulo 1
34
econômicas, ambientais e técnicas para a viabilização de alternativas ao uso do gás natural,
como fatores fundamentais para incentivar o aproveitamento desta fonte de energia. Destaca a
variável preço como um fator determinante em especial na comparação com o gasto
decorrente do uso dos insumos mais tradicionais, como a lenha. Aponta ainda a necessidade
de ampliação da rede de gasodutos nas áreas que concentram os segmentos da indústria
cerâmica para avanço no uso do GN.
Também NICOLAU et al (2005) elabora estudo para a indústria de cerâmica vermelha
e seu grande mercado concentrado nos usos da construção civil, mostrando que a viabilidade
de conversão ao GN esbarra na adaptação dos fornos utilizados no processo de queima. Para a
indústria de cimento e derivados, BENACHOUR et al (2004), detalham a viabilidade de uso
do GN no processo de calcinação da gipsita para produção de gesso em escala piloto,
apontando a eficiência térmica e menos poluente que poderá tornar esse processo uma
alternativa econômica e ambientalmente viável. Estudos de STRAPASSON e FAGÁ (2004),
sobre estimativas de substituição de eletricidade por gás natural nos usos finais térmicos de
todos os setores de consumo, mostram a relevância do tema e o impacto que uma política de
uso racional da energia poderia alcançar. A tabela 1.1., resume as possibilidades de
substituição nos diversos setores urbanos:
Usos no Setor Residencial Substituição de Energéticos
Aquecimento de água e cocção GLP, eletricidade, lenha
Usos nos Setores Comércio/Serviços Substituição de Energéticos
Aquecimento/Ar condicionado Eletricidade
Cocção de alimentos GLP, eletricidade
Usos no Setor Industrial Substituição de Energéticos
Fabricação de aço Óleo combustível, eletricidade, gás de alto forno
Processamento de aço Coque
Metalurgia (diversos) Óleo combustível, eletricidade, gás de alto forno
Minerais e não metálicos Eletricidade, óleo combustível, GLP
Alimentos e bebidas Óleo combustível, coque, carvão, biomassa
Caldeiras GLP, diesel, eletricidade
Equipamentos de torrefação Eletricidade, óleo combustível, GLP
Têxteis GLP, óleo combustível, lenha
Papel e celulose Óleo combustível, lenha, carvão
Química/petroquímica Óleo combustível, nafta, eletricidade
Tabela 1.1. Substituição por gás natural nos usos urbanos. Fonte: Moutinho dos Santos et al,
2002.
Capítulo 1
35
Um ponto de grande relevância na comparação entre gás natural e outras energias,
reside em suas vantagens ambientais. VIEIRA et al (2005), mostram as possibilidades do
estabelecimento de um projeto de MDL (mecanismo de desenvolvimento limpo), visando a
obtenção de créditos de carbono em decorrência da redução das emissões de CO2 devido ao
uso do gás natural no Estado da Bahia.
De maneira geral, o GN aparece como um energético de muitas possibilidades. Mas,
conforme afirma MOUTINHO DOS SANTOS (2000): “A versatilidade é uma das grandes
vantagens do gás natural. A sua amplitude de usos o faz um competidor potencial de quase
todos os demais combustíveis alternativos... porém, ao mesmo tempo, não existe uma
aplicação para o gás natural na qual ele seja indispensável e para o qual não haja
concorrentes”.
A difusão de uso do gás natural enfrenta barreiras, como a necessidade de políticas de
incentivo ao uso, incentivo tarifário e no desenvolvimento da conversão de sistemas e
equipamentos, além de rede que alcancem as diversas áreas.
Figura 1.1. Comércio que usa GLP Figura 1.2. Sinalização na guia da calçada
mesmo conectado a rede GN. (Existência da rede canalizada de GN).
Fonte: MASSARA, 2007.
Por outro lado, a qualidade do gás natural combustível tem possibilitado o
desenvolvimento de várias tecnologias em seus diversos usos finais, além de inovações
tecnológicas em muitos equipamentos industriais, principalmente queimadores e processos,
também, na redução da poluição (MOUTINHO DOS SANTOS et al, 2002) e é neste conjunto
de perspectivas que se baseia o enfoque deste trabalho.
Capítulo 1
36
1.3. O Avanço Tecnológico da Obra Civil para as Redes de Distribuição Subterrâneas
1.3.1. O Método Não Destrutivo (MND)
O trânsito das grandes metrópoles sofre enormes transtornos quando uma vala contínua
é aberta para instalação de qualquer rede de serviços públicos, além dos problemas relativos a
valetas mal compactadas e pavimentos danificados devido à recomposição feita, sem os
devidos cuidados após o encerramento das obras, ou tampões mal colocados (ABRATT,
2005).
O objetivo do MND é a instalação de dutos através do processo não destrutivo
utilizando um conjunto de equipamentos específicos. Sua aplicabilidade é destinada à
execução de serviços em tubulações de polietileno e aço para trabalhos até 2 m de
profundidade como: transmissão e distribuição de energia elétrica; telecomunicações;
transmissão e distribuição de televisão via cabo; distribuição de derivados de petróleo e gás;
travessia de avenidas, rodovias, rios e ferrovias; sistemas de drenagem de subsolo; instalações
industriais; substituição de tubulações, etc.
O custo direto em muitos casos é equivalente ou inferior ao método com abertura de
valas contínuas, mas as vantagens são enormes: precisão na execução da obra; redução de
prazos; não interrupção do trânsito na área de trabalho; grande redução do custo social.
Segundo a International Society for Trenchless Technology (ISTT) são 3 as
possibilidades de utilização do MND:
• Implantação de novos dutos;
• Substituição;
• Re-habilitação da mesma tubulação, através de injeção de outros materiais (não difundido
no país).
No Brasil a Associação Brasileira de Tecnologia Não-Destrutiva
9
(ABRATT) é a
responsável por congregar e divulgar as construtoras capacitadas para execução do MND.
Para a execução do MND direcional, existem 2 métodos, o mais utilizado no caso do
GN, chamado HDD com a entrada do duto pela superfície e o HDD com entrada pelo shaft,
que consiste basicamente em um furo maior onde é instalado o equipamento que lança o tubo
já no nível de assentamento.
Para ambos as etapas se resumem em (GAS BRASIL 2005; ABRATT, 2005):
9
Em parceria com as universidades a ABRATT vem divulgando o MND e o uso dos tubos de polietileno por
meio de Seminários e do curso “Uma cidade sem valas” mostrando o resultado para a Prefeitura de São Paulo, e
concessionárias de serviços em rede como SABESP e COMGÁS.
Capítulo 1
37
• Planejamento do furo: a partir do levantamento fotográfico e do cadastro de interferências, é
elaborado o plano de navegação da perfuração a ser executada, levando-se em conta as
profundidades necessárias e a flexibilidade da tubulação a ser instalada; são locados poços de
partida e chegada para perfuração, em pontos que garantam não intervenção na faixa desejada,
a uma distância de l0m do seu entorno (a cada esquina ou onde a Prefeitura definir como
mostram as figuras 1.3.a e b);
Figura 1.3 (a). Abertura de vala no MND. (b). Vala posicionada em esquina.
Fonte: MASSARA, 2004.
• Montagem do equipamento de perfuração: o equipamento consiste em uma perfuratriz
rotativa (figura 1.4) que perfura o solo utilizando rotação, injeção de água ou ar comprimido.
Sua montagem inclui ancoragem no terreno de base, alinhamento e inclinação desejada para o
início da perfuração. Acionando o equipamento, a perfuratriz executa um furo piloto, guiada
por um emissor de ondas eletromagnéticas que informa constantemente a posição, inclinação
e direcionamento da cabeça de perfuração.
Figura 1.4. Perfuratriz rotativa e abertura do furo piloto. Fonte: MASSARA, 2004.
A partir do poço de partida, uma haste é utilizada para perfurar horizontalmente, com o
uso de fluído lubrificante, que é expelido por difusores especialmente projetados na cabeça da
haste.
Capítulo 1
38
O direcionamento da perfuração é acurado através de um transmissor na cabeça da
lança, com grande precisão, permitindo que a haste atinja o local exato determinado para o
poço de saída, garantindo a diretriz e profundidades determinadas;
Um escarificador apropriado é então colocado, permitindo o alargamento do furo
piloto até o diâmetro desejado, mediante marcha à ré. O elemento a ser introduzido para
dentro do furo piloto (tubulação), é preso diretamente atrás do alargador e cuidadosamente
puxado, sem causar qualquer dano, servindo o fluido de lubrificante.
• Alargamento e desobstrução do furo: o alargamento consiste na passagem progressiva de
ferramentas de diâmetros maiores a cada operação até atingir o suficiente para a instalação do
tubo, removendo e compactando o material (solo) de forma a desobstruir completamente o
furo;
• Instalação do tubo: com o furo preparado, executa-se a solda das barras (em geral
polietileno- figura 1.5 a.), e a sonda faz a instalação do tubo por tração (figura 1.5 b).
Figura 1.5. (a) Bobina de Polietileno. (b). Introdução do duto no método MND.
Fonte: Polidrill, 2005. Fonte: Massara, 2004.
Para implantação de dutos, o método de inserção varia de acordo com a característica do
solo (incluindo até rochas) chegando ao máximo de complexidade com a execução dos
microtúneis que utilizam o equipamento denominado shield,
10
para assentamento de tubos de
concreto ou aço, cujo diâmetro pode variar de 600 a 3.000 mm.
A figura 1.6 mostra em corte o esquema do processo de MND – HDD com entrada do
duto pela superfície, de maneira similar à foto 1.5b. À esquerda a bobina de polietileno e à
direita, a perfuratriz rotativa.
10
Este processo alemão é uma variação simples do método para abertura de túneis do metro.
Capítulo 1
39
.
Para a substituição de tubulação in situ, os métodos usam sistemas hidráulicos (o
chamado pipe cracking - rompimento da tubulação já existente) e pneumáticos (o chamado
pipe ramming - extração do tubo com inserção de novo duto a ar comprimido), trado
motorizado ou martelo pneumático (método chamado boring machine) para aço ou polietileno
(martelo mole) e tem duas etapas comuns, independentemente de qual dos métodos será
utilizado:
• Abertura da vala de trabalho;
• Montagem do equipamento para retirada do tubo antigo.
A utilização do MND é resumida no quadro abaixo COMGÁS (2007)
11
:
Vantagens Desvantagens
Necessita de menor espaço para execução da obra,
com impacto menor a população;
Necessidade de identificação de infra-estruturas não
cadastradas;
Menor custo de recomposição urbana e ambiental Maior tempo de planejamento da operação;
Menor trabalho de movimentação de solo, bem como
trabalho de limpeza local;
Necessidade de sinalização externa ao gasoduto;
Maior facilidade de execução de travessias em locais
de acesso difíceis;
Necessidade de mão de obra especializada;
Possibilidade de desvio das interferências
identificadas na construção;
Necessidade de reciclagem do conhecimento dos
procedimentos de execução do furo.
Alternativa para instalações de dutos no subsolo em
áreas congestionadas
Minimização substancial dos resíduos de escavação e
diminuição do transporte destes resíduos.
Redução do número de pessoas expostas ao risco no
local de trabalho;
• Rapidez na execução das obras;
• Não utilização de recursos naturais para
recomposição de valas.
Tabela 1.2. Vantagens e desvantagens do MND. Fonte: COMGÁS, 2007.
Este método tende a se difundir na implantação dos dutos e constitui um “trunfo” no
debate: incorporação sustentável de infra-estruturas versus inserção de redes subterrâneas em
áreas consolidadas.
11
Apresentação do Engenheiro da COMGÁS no Seminário da ABRATT em Campinas – Março de 2007.
Figura 1.6. Corte longitudinal do processo de MND. Fonte: ISTT, 2006
Capítulo 1
40
1.3.2. Evolução do Material dos Tubos
Antigamente as redes consistiam, basicamente, em tubos de ferro fundido de grande
diâmetro saindo das fábricas de gás para o centro das cidades. As redes de ferro fundido
tinham uniões de chumbo entre os ramos e eram inadequados pela falta de segurança perante
possíveis vazamentos. O conjunto das redes era bem complexo com uma rede de baixa
pressão com juntas mecânicas, para usos domiciliares alimentada por dutos de média pressão
com juntas soldadas e uma terceira rede de alta pressão que, além de alimentar os dutos de
média pressão, servia os consumidores industriais (MASCARÓ, 1979).
Atualmente os tubos utilizados para instalação de gás, sempre que possível, são os tubos
PEAD - polietileno de alta densidade
12
que apresentam vantagens para as distribuidoras de
gás natural e para o consumidor final do gás na troca da tubulação convencional de aço pelo
polietileno, propiciando o menor custo na obra como um todo, e o uso de um material com
maior durabilidade. Nos tubo de aço é necessário o revestimento, a solda, os ensaios de solda,
o revestimento da região da solda, proteção catódica (vide figuras 1.7 e 1.8.), que tornam o
produto mais caro
13
.
A solda nos tubos de polietileno podem ser feitas de duas formas. A primeira
considera a termofusão, ou seja, são executadas através de equipamentos de solda com auxílio
de um elemento térmico denominado placa de aquecimento. O segundo processo é
denominado de eletrofusão e utiliza uma resistência elétrica cujos terminais são conectados a
equipamento que fornece tensão elétrica controlada para soldar tubos e conexões.
O uso de tubos de polietileno nas redes de distribuição tem crescido anualmente. No
final de 2004 a COMGÁS implantou o primeiro projeto no Brasil de fornecimento de gás em
pressão de operação de 7 bar utilizando tubos de polietileno para servir a indústria Pirelli em
Campinas (BRASIL ENERGIA, 2004). Até então, o padrão para redes de distribuição
operando em pressão de 7 bar era o uso de tubos de aço, deixando o polietileno apenas para o
uso residencial. O local para o teste foi escolhido conforme as exigências para utilização de
12
A Polierg é a empresa mencionada nos primeiros testes de tubos de alta densidade. A empresa utiliza as
seguintes normas técnicas: Norma ISO 4437, NBR 14462, norma inglesa usada pela Companhia de Gás de São
Paulo (Comgás) e a norma espanhola adotada pela Companhia de Gás do Rio de Janeiro (CEG). São também
qualificados pelo Programa de Garantia de Qualidade da Associação Brasileira de Tubos Poliolefínicos e
Sistemas - ABPE.
13
Com a introdução do gás natural em substituição ao gás de nafta, grande parte do sistema pode trabalhar em
baixa pressão embora essa troca tenha causado grande incidência de vazamentos nas juntas de ferro, devido ao
fato de ser o GN mais seco e menos viscoso do que a nafta. Nas juntas, utiliza-se selantes anaeróbicos que
incham as ligações impedindo vazamentos e em áreas mais críticas, com vibração constante do solo devido ao
tráfego intenso, é realizado o encapsulamento da junta, conforme a figura 1.8.
Capítulo 1
41
polietileno em altas pressões: área com baixa densidade demográfica e possibilidade de
manter a tubulação dentro dos limites de afastamento das propriedades privadas.
Figura 1.7. Abertura de valas utilizando dutos de aço. Figura 1.8. Solda em tubo de aço.
Fonte: Polidrill, 2005.
As principais diferenças e vantagens dos tubos de polietileno em relação aos
convencionais de aço para gás natural são: leveza e flexibilidade; grande resistência à
acomodação em terrenos e áreas de tráfego; resistência à abrasão e a grande maioria dos
agentes químicos; imunidade total à corrosão química e galvânica; permite o bobinamento dos
tubos até o diâmetro de 125mm, diminuindo o número de emendas/soldas; tempo reduzido de
instalação da rede; solda da rede fora da vala, permitindo a execução simultânea da escavação
e da montagem da rede. Vale ressaltar que o MND tem melhor desempenho quando do uso de
polietileno, exigindo pequena vala para inserção do duto.
1.3.3. O Geoprocessamento e os Conflitos com Outras Redes Subterrâneas
Em grandes cidades, a infra-estrutura urbana de serviços públicos tende a ser caótica
do ponto de vista de sua proteção, principalmente quando não há planejamento e controle
sobre ela. São Paulo a exemplo de outras metrópoles, tem uma ocupação de seu subsolo
(figuras 1.9 e 1.10) e do espaço aéreo muito congestionado e beirando o limite da intolerância.
Com o advento da globalização e principalmente do avanço das novas tecnologias e do
aumento significativo das empresas prestadoras de serviços de telecomunicações, São Paulo
viveu um caos em termos de obras para instalação de novas redes. Não obstante o freqüente e
desenfreado aumento da construção civil, gera novas demandas de serviços públicos até então
vistos com crescimento regular. Com a introdução das geotecnologias, muito pode se fazer
para conhecer, gerenciar e proteger a infra-estrutura de serviços públicos. A par destas
inovações é mister que sejam difundidas e conhecidas desde a fase de projeto as diversas
opções de rastreamento para proteger a infra-estrutura das cidades (SMIEU, 2004).
Capítulo 1
42
A falta de mapeamento do subsolo gera tantos problemas técnicos como financeiros
que até a escavação manual, ou seja, uma atitude simples como uso de picaretas nas
escavações, pode ser de alto risco porque não há certeza do que esta abaixo.
Figura 1.9. Exemplo de interferência com Figura 1.10. A “confusão” de redes no
a rede de Gás – Rua Itapeva, SP subsolo paulistano.
Fonte: SMIEU, 2004. Fonte: SMIEU, 2004.
Para minimizar os danos e direcionar a escavação aleatória, é utilizado o
geoprocessamento que de forma sucinta consiste em uma tecnologia que, utilizando recursos
de computação gráfica e processamento digital de imagens, associa informações geográficas a
um banco de dados alfanuméricos. Exemplos de equipamentos comuns para elaboração do
plano de furo e mapeamento de interferências, são o pipe locator ou localizador
eletromagnético (figura 1.11) e o robot georreferenciado, ou georadar (figura 1.12).
A utilização dos equipamentos de rastreamento do subsolo tem as vantagens de:
• Minimizar custos;
• Não obstrução ao tráfego;
• Não desperdícios de recursos e energia;
• Precisão na execução da obra;
• Preservação do meio ambiente;
• Curto período de execução.
• E principalmente indicar a existência de outras redes cujos cadastros e mapeamentos
possam estar desatualizados.
Figura
1.11
.
O “pipe locator”.
Fonte: SMIEU, 2004.
Figura
1.12
. Geo Radar
Fonte: SMIEU, 2004
Capítulo 1
43
1.4. O Papel da Administração Pública na Implantação de Infra-Estrutura em Centros
Urbanos Consolidados, o Exemplo do Município de São Paulo
Segundo o Plano Diretor do Município de São Paulo (SEMPLA, 2002), são objetivos da
política de Infra-estrutura e Serviços de Utilidade Pública:
• Implantar e manter o Sistema de Informações Integrado de Infra-Estrutura Urbana;
• Coordenar o cadastramento das redes de água, esgoto, telefone, energia elétrica, cabos e
demais redes que utilizam o subsolo, mantendo banco de dados atualizado sobre as mesmas.
Com a finalidade de organizar a implantação das redes e a interação entre as diversas
concessionárias, foi criada em 1975 a Comissão de Entendimentos com Concessionárias –
CEC com a competência de:
• Planejar e gerir a ocupação e uso do subsolo e espaço aéreo
• Controlar o uso do espaço público da cidade
• Examinar o planejamento das obras e serviços
• Autorizar a ocupação do leito das vias públicas por equipamentos a serem implantados
• Organizar e manter o cadastro de instalações e equipamentos existentes (a partir de 1987).
Em 2003, as diretrizes foram revisadas e enfatizou-se a problemática de mapeamento
do subsolo (SMIEU, 2004):
• Agilizar a discussão dos projetos com as empresas permissionárias, estabelecendo
procedimentos padronizados;
• Proposição de um padrão de arranjo de localização prévia (galerias técnicas) para cada
sistema/instalação subterrânea visando estabelecer o ordenamento da implantação de redes em
novos sistemas viários e novos loteamentos, promovendo o uso racional do subsolo e
mitigando as interferências entre as redes;
• Envolver novas tecnologias, como mudanças na legislação e incentivos para viabilização do
enterramento de redes de infra-estrutura urbana;
• Promover a compatibilização de obras, estimulando o uso de métodos de construção não
destrutivos;
• Implementação do cadastro das redes existentes.
Em 2004, o Departamento de Infra-Estrutura (SMIEU) instituiu nova regra para
implantação de dutos subterrâneos através do documento intitulado
Instrução de
reparação de pavimentos articulados danificados por abertura de valas
que aborda com
maior ênfase o processo que não utiliza MND, especificando que o recapeamento das
Capítulo 1
44
vias após a introdução dos dutos (de qualquer tipo de infra-estrutura) deve,
obrigatoriamente ter:
•
Na parte superficial, uma camada de paralelepípedo ou bloco de concreto de espessura
variável;
•
Seguida de uma camada de coxim de areia de espessura 5 cm;
•
Seguida de uma camada de concreto simples de espessura de 15 cm e ao fundo
proximo o leito da tubulação, um reforço da bade com entulho reciclado (ou areia) de
espessura variável. No caso da utilização do método não destrutivo, as exigências
dimunuem e podem ser resumidas em:
•
Após o fechamento da pequena vala, medição da flecha máxima
14
que expressa a
regularidade da superficíe;
• Para pontos de entrada e saída do equipamento de perfuração que resultarem em poços e
caixa de inspeção, o acabamento no entorno do tampão deverá ser feito com o mesmo
revestimento da faixa de rolamento, mantendo o nivelamento do pavimento, mostrando a
rapidez e eficácia de utilização do MND em relação ao método convencional.
Essas diretrizes mostram a preocupação com a introdução de novas redes no subsolo
paulistano. Porém o processo de cadastramento de todas as infra-estruturas é longo e necessita
de entendimento entre os órgãos públicos e privados em busca da otimização de uso do
espaço subterrâneo, bem como a fiscalização ao cumprimento das exigências de interdição
das vias e principalmente daquelas que dizem respeito ao restauro da pavimentação.
1.5. O Caso da Implantação e Renovação da Rede de Gás Natural no Município de São
Paulo
No caso especifico da região metropolitana de São Paulo, o método direcional (HDD)
15
é feito utilizando um furo piloto e a cada 160 m, média, é aberto um cachimbo (vala quadrada
de 2 x 2 m) para a união dos tubos. A companhia instala a rede de gás a partir dos gasodutos,
onde estão instalados city gates por meio dos quais é feita a transferência do gás da Petrobrás
para a Comgás. A partir daí, o gás é odorizado (por segurança) e entra nas redes primárias que
14
O termo flecha representa neste caso, a curvatura para baixo que o recapeamento pode apresentar, formando
um buraco na rua.
15
Conforme afirma o Diretor da COMGÁS no mesmo artigo, o MND tem restrições de uso como: interferências
desconhecidas no subsolo, diâmetros acima de 14” e atuação em terreno muito duro e de rocha, bem como o
PEAD que ainda não é difundido para pressões acima de 4 bar.
Capítulo 1
45
têm pressão mais alta para atender aos distritos industriais e depois para as redes secundárias,
para abastecimento domiciliar (BROISLER; ABRATT, 2005).
Ao mesmo tempo que é feita a implantação e expansão em novas áreas, foi necessária
a renovação de rede de ferro fundido, a maior parte construída entre 1920 e 1950. Conforme
comenta o CUNHA (ABRATT, 2005), essas redes são as que, no início do século, serviam ao
sistema de iluminação pública a gás e que hoje servem predominantemente aos setores
residencial e comercial das regiões mais centrais de São Paulo, como Pari, Brás, Jardins, e
Campos Elíseos. Para realizar esse serviço, a companhia utiliza dois diferentes Métodos Não-
Destrutivos
16
, sendo preferido o que insere um tubo de polietileno de diâmetro menor dentro
do antigo tubo de ferro. No caso do novo tubo a ser instalado ter diâmetro que não permita
inseri-lo no de ferro fundido, é construída uma nova linha paralela à antiga pelo método
MND.
Como os projetos de renovação de rede situam-se em regiões urbanizadas e é necessário
restabelecer o fornecimento – temporariamente interrompido – no prazo de 12 horas, são
executados trechos curtos (100 m) com equipamentos de capacidade variada entre 3 e 12 t. A
velocidade dos trabalhos está mais ligada à quantidade de consumidores da área, do que à
extensão do trecho a ser renovado sendo a média é de 4 a 7 km/mês (COMGÁS, ABRATT,
2005). Quanto ao uso do PEAD versus aço, o gráfico abaixo resume o histórico de utilização
da concessionária nos últimos 8 anos.
0
100
200
300
400
500
600
700
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Polietileno
Aço
Gráfico 1.1. Histórico COMGAS de 1998 a 2006 – assentamento em quilômetros.
Fonte: Adaptado de Coutinho (COMGÁS – Seminário ABRATT), 2007.
Outro destaque da empresa é o chamado “Plano de Prevenção de Danos 2007” que
tem por objetivo prevenir danos às infra-estruturas urbanas durante as atividades de expansão
e manutenção nas utilidades existentes no subsolo. As tubulações da COMGÁS compartilham
o subsolo das cidades com as redes de outras companhias nos segmentos de água, esgoto,
16
No mesmo artigo, o gerente da COMGÁS comenta que o processo de vala a céu aberto é usado quando não há
absoluta segurança sobre onde se encontram outras instalações subterrâneas existentes. A Comgás iniciou o uso
do MND a partir de 1996, quando adquiriu um equipamento de 3,5 t e executava furos com seu próprio pessoal.
Em 1999, adquiriu um equipamento de 12 t e foi a primeira referência do método no Brasil.
Capítulo 1
46
eletricidade, telefonia, tv a cabo, Internet e outros. Dentre as ameaças às quais as redes de gás
estão sujeitas pode-se citar: falha nos materiais, movimentações de terra, erosões, corrosão,
sendo as de maior relevância aquelas causadas pelas obras de terceiros. Por isso, a COMGÁS
vem desenvolvendo esse programa desde 2003 e obtendo resultados importantes (COMGÁS,
2007).
1.6. Modelos para Determinação da Expansão da Rede de Distribuição de Gás
Natural Baseados em Geotecnologias e em Bancos de Dados
O intuito deste item é mencionar as várias ferramentas profissionais e ainda em
experimento no âmbito acadêmico, que visam a determinação de mercados para o GN e como
cada um com sua especificidade de atuação, pode ser útil dependendo do tipo de análise que o
usuário pretenda realizar. Nesta premissa está inserida a proposta do modelo desta tese que
tem o diferencial de associar a cidade, a população e a concessionária em sua avaliação.
No âmbito profissional as concessionárias vêm aderindo, desde o final da década de
90 ao GIS (mapeamento por sistema de coordenadas geográficas), que facilita muito a
interação entre a cobertura das redes e a localização de clientes. É comum, o uso de análises
aéreo-referenciadas, bases cartográficas, geocodificação e busca por endereço, através do
relacionamento espacial entre dados e aspectos da "Teoria da Localização"
17
com base em
programas como o Spatial Data Mining, que visam o estudo de segmentação de mercado
através de mapas e fotografias aéreas. De forma simplificada, esse sistema utiliza o conceito
de overlays que são os conhecidos “mapas em camadas”, com pequeno grau de transparência,
que sobrepostos, permitem a vizualização simultânea de varias características como por
exemplo, usos do quarteirão onde um possível cliente se localiza e os caminhos a percorrer
para servir clientes pontuais. Em São Paulo, está difundido o método denominado
Geomarketing, que consiste no mapeamento de diversas informações de mercado visando o
planejamento de redes de distribuição com a combinação da definição de estratégias de
preços, atuação no mercado e marketing. Tendo como base uma detalhada cobertura de
mapas, o programa
18
desenvolveu uma das mais avançadas ferramentas de interpretação de
dados variados em mapas, possibilitando o gerenciamento e controle da área de marketing e
planejamento de mercado.
17
Este conceito de planejamento urbano está baseado nos Anéis de Thünen, Lei de Reilly e Teoria do Lugar
Central, que analisam a idéia do “ponto faz o local”.
18
A empresa responsável é líder mundial nesse âmbito (a Webraska do Brasil) e possui tecnologia própria para
elaborar os mapas e analisar a melhor localização.
Capítulo 1
47
O relatório da ANP para determinação de mercados no Brasil (2005), realizado pela
STRAT Consulting através de estudo da experiência internacional de processos de
transformação do setor energético, do diagnóstico da indústria do gás natural no Brasil, do
desenho de propostas para a configuração do novo modelo de indústria de gás natural no
Brasil e da modelagem quantitativa da evolução do mercado de gás natural no período 2005-
2014, serviram de base para o entendimento de modelos formulados a partir da análise global
de pontos de vista dos criadores de políticas, de grandes consumidores e também de
produtores. Destacam-se entre vários os diversos fatores estudados, o nível de conversão de
cada combustível ao gás natural, o custo de conversão (medido como o período de
recuperação do investimento necessário para que o usuário opte pela conversão); os preços
nas várias fases se processamento do GN e principalmente quando do cálculo da demanda
projetada através da quantidade de usuários potenciais de gás nas cidades baseada em
projeções dos níveis de atividades industriais, que auxiliaram na verificação de parâmetros de
consumo e de uso do CNAE (Cadastro Nacional da Atividades Econômicas- IBGE, 2003)
conforme proposto neste trabalho.
Também nas Universidades
19
, estão em desenvolvimento diferentes ferramentas de
estudos de mercado, baseadas em georeferenciamento e usos do solo (BANDEIRA e
ARRUDA, 2004), em distâncias mínimas a percorrer (PRAÇA, 2003), em detalhamento de
conversão de outras energias (LINDAU et al, 2004) e em distância e custos para servir em
especial o GNV (PRATA e ARRUDA, 2004). Essa rápida verificação das ferramentas para o
estudo de possíveis mercados de expansão das infra-estruturas, mostrou a validade da
proposta do modelo baseado em tabulação numérica sob o método de análise hierárquica,
incluindo parâmetros retirados de planos diretores e outras características sócio-econômicas
não comumente consideradas para o estudo das relações descritas no objetivo geral e também,
como um método coerente e simples para auxiliar estudos de mercado indicando as melhores
áreas para receber rede canalizada de GN.
19
Pesquisa feita no âmbito acadêmico internacional, destaca os estudos de co-geração com o uso do gás natural
(DINCA et al 2007) e sobre expansão de redes de GN (HROVATIN, 1998), ambos baseados na metodologia
AHP mas que não podem ser incluídos em semelhança de modelos com os trabalhos das universidades
brasileiras, já que a difusão da rede de gás natural em países europeus e da América como os EUA, Canadá e até
mesmo a Argentina, está consolidada há algum tempo e portanto não apresenta a mesma relevância na
atualidade que os estudos nacionais, já que aqui a rede de distribuição nas cidades ainda está em implantação.
Capítulo 1
48
1.7. Indicadores Urbanos e a Dinâmica das Cidades na Implantação das Infra-
Estruturas: O Caso do Gás Natural
O primeiro objetivo deste estudo é analisar os parâmetros (fatores) que podem
influenciar o processo decisório de implantação da rede canalizada de gás natural
considerando diferentes aspectos do conceito de “dinâmica das cidades” que leva em conta
simultaneamente, o desenvolvimento urbano e sócio-econômico dos municípios, conforme
será definido no Capítulo 3.
O conceito de dinâmica urbana é baseado no contínuo 'movimento' e 'transformação'
do espaço urbano, conforme estudos de FORRESTER (1969), em vários âmbitos, incluindo a
distribuição espacial de áreas produtivas, residenciais, concentrações populacionais,
condições de infra-estruturas e renda, bem como distâncias aos centros mais desenvolvidos
(SEMPLA, 2002). O tratamento da dinâmica urbana pode partir do estudo de fatores de
concentração de atividades (ALONSO apud VON THÜNEN 1964), e da própria constituição
de um centro urbano em função das vantagens econômicas de aglomeração das atividades no
espaço de ALONSO apud LÖSCH (1964), constituindo uma área aberta para atrair
melhoramentos e novas atividades.
O conceito de dinâmica das cidades criado pelo critério de hierarquia urbana, presente
na argumentação teórica baseada em economia regional de CHRISTALLER e LÖSCH
(ALONSO, 1964), mostra áreas com maior concentração de atividades produtivas e que
tendem a ser mais importantes do que outras com ocupação predominantemente residencial.
Esse conceito foi aprimorado para o desenvolvimento de modelos urbanos, nos
Estados Unidos no final dos anos 50 para o planejamento de transportes, usando o que se
convencionou denominar “Revolução Quantitativa” nas Ciências Sociais ou seja,
selecionando parâmetros de diversas áreas do conhecimento, como Sociologia, Geografia,
Economia, Ciências Políticas e Planejamento Urbano (INPE, 2003 apud BATTY, 1976).
Conforme mostra o relatório “Estratégia Ambiental - Lisboa” (IDAD, 2005), a
dinâmica urbana representada pela análise conjunta de indicadores de uso do solo, redes de
infra-estrutura, concentração de atividades, demografia e renda, podem ser utilizados para
vários estudos e dentre eles, a condição do ar e a melhoria da qualidade de vida.
O agrupamento de parâmetros que constituem a dinâmica urbana, pode ser analisado
como um diferencial entre cidades (ou em menor esfera territorial, entre bairros) sintetizando
vantagens competitivas urbanas (LEMOS et al, 2003).
Considerando as possibilidades de atração (e repulsão) geradas pelas vantagens
competitivas inseridas no conceito de dinâmica urbana, propõe-se a seleção de fatores que
Capítulo 1
49
possam intervir na implantação da rede de GN nas cidades brasileiras de perfil
predominantemente urbano.
20
1.7.1. Atratividade à Implantação e Expansão de Serviços em Rede
Segundo levantamento de MASSARA (2002), os fatores que interferem na
implantação de infra-estruturas urbanas são vários, desde as possibilidades de consumo pela
renda familiar e sofisticação de usos do solo até os custos oriundos das distâncias a servir,
bem como, a concentração de prédios, indústrias, hotéis e futuros projetos de intensificação de
ocupação de áreas antes representadas por uso residencial horizontal.
Outro ponto determinante é a seqüência de implantação dos serviços, partindo
daqueles denominados essenciais como o saneamento, a iluminação pública e a energia
elétrica
21
e que desempenham importante papel na atração ou repulsão a outros serviços em
rede, que em geral são implantados quando estes outros já estão difundidos.
A localização dos bairros (ALONSO, 1964) é um importante agente de transformação
dos usos do solo (VILLAÇA, 1998) e tem papel relevante na atração dos serviços urbanos em
rede. A infra-estrutura urbana abrange um conjunto de elementos indispensáveis para a
estruturação e o desenvolvimento das cidades. Quanto mais próximo ao centro já servido,
maior é a probabilidade de demanda por redes de infra-estrutura e equipamentos sofisticados,
determinando na maior parte das vezes o status social (SANTOS, 1987), traduzido neste
estudo pelos índices de exclusão social (SPOSATI 1996; 2000) e desenvolvimento humano
(IBGE, 1991, SEMPLA; 2002), que assim como as redes essenciais, tem papel fundamental na
“capacidade social” de receber e consumir o gás natural. A disponibilidade dessas redes é
fator indispensável para a aferição de qualidade de vida das populações urbanas no que se
refere às condições de moradia e trabalho. A presença ou ausência dos serviços de infra-
estrutura tem impactos diretos sobre os processos de inclusão ou exclusão social (SEMPLA,
2006).
A distribuição de renda mais do que a densidade demográfica, é fator de atração para
implantação das redes e sofisticação dos usos, em particular para o consumo de energia
(VETTER e MASSENA, 1982).
Assim também para as facilidades técnicas e custos de implantação, representadas
pelas distâncias a servir tanto nas extensões de distribuição como nas ramificações dentro
20
Um estudo de caso utilizando cidades cuja característica urbana é mesclada à rural é desenvolvido quando é
proposta a análise de atratividade a distribuição de GN na Região Administrativa de Araçatuba.
21
A energia elétrica é o serviço em rede que melhor acompanhou o desenvolvimento urbano das cidades
acompanhando nas regiões metropolitanas a expansão da mancha urbana (SEMPLA, 2002, ROLNIK, 1997)
Capítulo 1
50
dos bairros. Conforme ROLNIK (1997), partindo do núcleo central, fica implícita a idéia de
que a instalação das redes se torna mais simples e barata ao redor da região já servida, o que
justifica a maior rapidez com a qual os bairros em torno desse primeiro núcleo receberam os
serviços.
MÁSCARO (1979) realiza estudo completo sobre a implantação de redes de infra-
estrutura, destacando as extensões a servir, os tipos de concentração de usos do solo e
consequentemente as densidades construídas como pontos-chave na escolha de áreas a
receber o serviço. Também avalia como fatores predominantes para a decisão, àqueles
relacionados ao investimento para a obra civil e ao volume que pode ser transportado nos
tubos, baseado em estimativas de consumo em regiões com predominância de usos
industriais, (daí a introdução do conceito de zoneamento), mostrando ainda que a demografia
pouco interfere na decisão já que existe um limite para a diminuição de diâmetros que acaba
por não permitir alteração mesmo que para passar pouco gás visando servir menores
comunidades. Destaca na mesma obra que, como todos os outros bens e serviços que a
comunidade necessita, a demanda efetiva de serviços está associada à renda efetiva da
população.
Os projetos visando o desenvolvimento urbano de áreas periféricas (SEMPLA, 2002),
comum a todas as cidades brasileiras, também podem junto ao zoneamento, ser considerados
como instrumento na intensificação da ocupação de áreas com vazios ou pequena densidade
construída (WILLIAMS, 1966). O zoneamento com sua função atual, e o desenvolvimento
urbano, com seu papel futuro, podem ser agentes de incremento no uso do gás natural.
A concentração de atividades econômicas como método de projeção de consumo
descrita por GROENENDAAL (1998), considera além do detalhamento em volume, a
projeção simples por número de estabelecimentos e tipo de atividade e foi adaptada ao
modelo proposto nesta tese, segundo informações do IBGE (Cadastro Nacional das
Atividades Econômicas) através da estratificação por usos do solo e respectivos setores
produtivos. O exemplo de detalhamento da tipologia de hospitais usado por TOLMASQUIM
et al (2002) também constituiu exemplo da estratificação do setor de serviços usado em outras
áreas, visando a determinação in loco das possibilidades de consumo do gás natural
demonstradas nos Capítulos 3 e 5.
Já a intensificação de áreas verticalizadas e conectadas a rede de gás natural, passam a
ser fator ao mesmo tempo de valorização imobiliária (com ganhos para as construtoras) e de
aumento do consumo de GN (com ganhos para a concessionária).
A construção de imóveis
com a tubulação interna para uso do gás natural é uma nova tendência do setor da construção
Capítulo 1
51
civil. Segundo construtoras e arquitetos, a procura por imóveis com redes de distribuição de
gás natural cresce a cada ano, e o planejamento prévio da tubulação tornou-se, mais que uma
facilidade, uma necessidade de mercado. Ainda de acordo com profissionais do setor, o
planejamento da tubulação de gás natural em um imóvel, ainda na planta, proporciona
economia nos gastos com construção, evitando desperdício de material, além de conferir
beleza e segurança à obra, (GAS NATURAL SÃO PAULO, 2006).
Nas localidades onde existe a legislação garantindo a preexistência de instalação a gás
para água quente, como é o caso do Município de São Paulo, é evidente a vantagem
econômica da utilização do gás como energético para aquecimento de água. (FOSSA,
PIERROBON e CHAGURI, 2000). Com base nessas afirmativas, insere-se como fator de
influência no modelo para expansão da rede de gás natural o parâmetro número de
lançamentos imobiliários.
Embora o MND seja um método que tem como um dos objetivos, diminuir o
transtorno por interdição de parte da via de tráfego, sua difusão ainda está em crescimento.
Segundo a COMGÁS (ABRATT, 2005), o MND é utilizado em 95% dos casos quando a obra
usa dutos em polietileno e 85% quando usa aço. A GASMIG utiliza o MND em
aproximadamente 20% de suas obras com projeção de expansão futura na utilização do
método para 80% do total de obras. Mas como o método ainda não é totalmente difundido,
justifica-se que seja considerado um parâmetro que traduza o mapeamento da área a servir (e
com conseqüente interdição de parte do leito carroçável) em função do número de vias de
grande tráfego.
Como último parâmetro incluído na modelagem, está a taxa de urbanização, que se
explica por si só já que o próprio conceito de dinâmica urbana enfatiza áreas com maior
porcentagem de concentração urbana em relação à rural. Essa diferenciação e seu reflexo no
uso da rede de distribuição de gás natural, fica clara quando do estudo de caso para a região
noroeste do Estado de São Paulo.
1.7.2 Adensamento
A cobertura dos serviços nas áreas centrais leva a crer que ao invés de expandir a
ocupação urbana em direção a regiões periféricas e desprovidas dos serviços, deve-se
aproveitar a infra-estrutura já instalada no centro da cidade, já que o adensamento da
população consumidora amplia quantitativamente os mercados sem expandi-los
espacialmente, às vezes até comprimindo-os em áreas menores. Esta afirmação nos remete ao
conceito de “potencial de adensamento” (GUALDA, 1992), ou seja, o estudo da capacidade
Capítulo 1
52
das redes em cada região versus o seu efetivo uso, exigindo uma complexa verificação não
somente de sua capacidade como também da condição física de cada tipo de infra-estrutura
em separado, pois nem todas as redes permitem maior utilização (como por exemplo, a rede
de energia elétrica). Em 1972, os estudos de MALISZ, fornecem a idéia da Teoria dos
Limiares, utilizada para estudos de implantação das redes e sua máxima utilização.
O trabalho de VILLAÇA (1978), menciona o adensamento como efeito indireto e
positivo das obras públicas de infra-estrutura no uso do solo urbano, embora ressalte que
poucos são os casos que incentivem o aumento da densidade já que é comum ainda, mesmo
em grandes cidades, haver expressivo déficit nos serviços públicos. A esse respeito, vários
autores são unânimes em afirmar que, quanto maior a densidade, menor é o custo de
implantação da rede, principalmente se esta afirmativa for vista sob o ângulo do poder
público; por outro lado se faz necessário o controle desse adensamento visando a não
sobrecarga e colapso das redes.
Por outro lado, deve-se observar a deterioração das condições ambientais decorrente
da sobrecarga da infra-estrutura ou dos equipamentos, ou da implantação de funções novas
que prejudicam as existentes, inviabiliza certos usos ou atividades, forçando a sua substituição
por outros. Na definição desse limite de ocupação, aparece novamente a importância do
planejamento urbano enquanto agente regulador do uso do solo através do zoneamento que é
um instrumento na compatibilização do aproveitamento dos terrenos com a capacidade das
redes de equipamentos e serviços urbanos. Existem dois conceitos diferentes para
adensamento:
• Um vinculado a atrair mais população por exemplo, através da construção de prédios onde
só havia casas;
• Outro vinculado apenas à conectar a população já existente.
O gás natural se encaixa bem em ambos, mas vale lembrar que adensar redes já
implantadas através da primeira opção, pode acarretar distúrbios em outras infra-estruturas.
Por exemplo, se adensar a rede de GN pode ser viável, talvez o mesmo incremento
populacional possa ser inviável por exemplo, para a rede de energia elétrica
22
. Por outro lado,
a segunda opção exige verificação se os domicílios ainda não ligados à rede não o fazem por
costume em usar botijões e energia elétrica ou por questões tarifárias ou ainda dada a
inexistência de instalação predial para tal fim, entendemos que o importante é apontar onde
cabe adensamento, a decisão entre adensar ou não cabe as concessionárias e as prefeituras.
22
Menção a falta de espaço no chamado “centro expandido” de São Paulo para a construção de estações
transformadoras de distribuição de energia elétrica e o custo da locação das estações na periferia da cidade.
Capítulo 2
53
CAPÍTULO 2. METODOLOGIA PARA ANÁLISE DA EXPANSÃO DA REDE
CANALIZADA DE GÁS NATURAL
Para a escolha de locais passíveis de implantação, expansão ou adensamento das redes
de infra-estrutura, vários fatores devem ser considerados na avaliação de áreas que
constituirão um mercado consumidor, em especial, para o gás natural.
Neste trabalho, focaliza-se a importância do perfil urbano de cada bairro como base
para verificação de estimativas de mercado respaldadas no estudo das relações entre questões
sociais, na demanda por energia, na dinâmica das cidades e no custo de implantação da infra-
estrutura de distribuição canalizada de gás natural.
Objetiva-se propor uma metodologia de estudo que integre a dinâmica das cidades ao
desenvolvimento de outras fontes energéticas, com uma aplicação específica para a questão
do avanço do gás natural no Brasil e em especial no mercado paulista, visando desenvolver
procedimentos que permitam analisar e orientar a expansão e o adensamento da rede física de
gás natural canalizado dentro de um município.
A modelagem sistêmica dos fatores envolvidos foi elaborada através das seguintes
etapas:
• Identificação, caracterização e sistematização dos principais parâmetros intervenientes;
• Definição das células de estudo conforme a disponibilidade de informações sobre esses
parâmetros;
• Hierarquização dos fatores quantitativos e qualitativos através da atribuição de uma
escala de priorização visando unificar a dimensão associada a todos os indicadores
avaliados na unidade de análise para que possam ser tratados estatisticamente;
• Avaliação do sistema com a finalidade de orientar a escolha, recorrendo a diretrizes
teóricas e também à aplicação do método de análise hierárquica para apoiar a modelagem;
• Validação de critérios de apoio a tomada de decisão para o planejamento da expansão da
rede canalizada de GN com base em estudos de caso nos municípios do Estado de São
Paulo, através da comparação entre o resultado obtido com a utilização do modelo e o
mapeamento da rede já implantada (ou seu plano de expansão).
Desta forma, pretende-se identificar as possibilidades a médio e longo prazo, de
ampliar a utilização do gás natural canalizado em bairros próximos ao centro e em outros
periféricos, que tenham perspectiva de demanda por energia e em especial, que possam usar o
gás natural.
Capítulo 2
54
2.1. Organização dos Fatores de Influência – Os “Parâmetros”
Segundo o estado da arte apresentado no Capítulo 1, foram definidos os parâmetros
envolvidos no estudo da implantação, adensamento e expansão da rede canalizada de gás
natural com respaldo em três áreas do conhecimento:
• A implantação de infra-estrutura urbana fundamentada na Engenharia Civil (com ênfase
no desenvolvimento tecnológico de métodos para inserção dos dutos);
• A gestão das cidades fundamentada no Planejamento Urbano e Regional;
• O Planejamento Energético fundamentado nas Ciências Aplicadas a Energia.
Considerando que a seleção dos parâmetros deve partir do conceito de que a infra-
estrutura para o gás natural chega às cidades em geral quando estas já estão formadas e que
este é um serviço com o viés da obtenção de lucro como primeiro objetivo
23
e que ao mesmo
tempo pode melhorar a qualidade de vida da população e otimizar processos dos setores
industrial, serviços e comércio foram associadas ás três áreas do conhecimento, três grupos de
interesse:
• A Concessionária do Serviço de distribuição de Gás Natural;
• A prefeitura dos Municípios, representada por seus departamentos de Obras, Infra-
estrutura e Planejamento Urbano;
• Os consumidores.
Assim foram determinados os fatores de influência na implantação da rede de GN
organizados em 2 análises (detalhadas ao longo dos capítulos 3 e 5).
A primeira análise é intitulada “Sistemas de Informação” e visa reunir os parâmetros por
origem da informação e área de atuação, determinando assim 4 sistemas:
• Indicadores de Qualidade de Vida: parâmetros relacionados à existência de equipamentos
sociais (escolas, hospitais e de lazer) e outras redes de infra-estruturas e seu reflexo no bem-
estar da população;
• Indicadores de Planejamento Urbano: parâmetros relacionados aos planos diretores das
cidades e que colaboram com a análise indicando concentrações por uso do solo, áreas com
capacidade de sofisticação de usos gerando maior demanda por energia e incremento
industrial, áreas já servidas pela rede de gás natural mas com capacidade para adensamento de
uso.
• Indicadores de Projeção de Consumo de Gás Natural: parâmetros relacionados
diretamente concentração populacional e renda familiar (ou poder de compra), e na
23
Comparado por exemplo, ao serviço Saneamento Básico que deve em primeiro lugar visar a saúde pública.
Capítulo 2
55
estratificação em domicílios e atividades econômicas possibilitando a estimativa de consumo
partindo apenas do número de unidades (sem considerar porte ou setor de atuação) até
pesquisa amostral para determinação de volumes de conversão ao GN de outras energias
como a elétrica, óleos e gás liquefeito.
• Indicadores do Sistema Canalizado: parâmetros relacionados indiretamente ao custo da
obra civil e problemas com interdição das vias para implantação dos dutos subterrâneos, como
a distância entre a área servida e áreas por servir, extensões das ruas, incidência de tráfego e
densidades construídas por tipo de uso do solo que indicam maior ou menor ramificação dos
dutos.
A segunda análise agrupa os mesmos parâmetros em categorias de ocupação do solo, visando
sua relação com as faixas tarifárias cobradas pelas concessionárias e que também são
divididas por usos do solo:
• Uso Residencial: reunião dos parâmetros com relação direta na concentração de
domicílios;
• Uso Comercial: reunião de parâmetros com relação direta na concentração de
estabelecimentos comerciais (como supermercados, padarias, açougues) e que coincidem com
o uso residencial já que o comércio em geral, se apóia no uso residencial e na concentração
demográfica para se sofisticar (salvo no caso de lojas de vestuário, que podem estar
concentradas em bairros centrais onde o uso residencial é menor, mas que constituem um
setor não propício ao uso do gás natural);
• Uso Prestação de Serviços: reunião de parâmetros com relação direta na concentração de
estabelecimentos de serviços (como lavanderias, hospitais particulares, restaurantes,
lanchonetes, hotéis) e que em geral se apóia nas mesmas características dos usos comercial e
residencial, apenas com a diferenciação de se estabelecer e sofisticar de acordo com sua
localização e renda dominante na região e não somente pela concentração populacional .
• Uso Industrial: reunião de parâmetros com relação direta na concentração de instalações
industriais e que não se apóiam nas mesmas características dos outros usos por em geral não
dependerem de fatores externos para sua alocação a não ser o zoneamento e assim a
permissão para sua implantação nessa ou naquela área.
• Uso Agropecuário: embora o estudo se concentre na dinâmica urbana, como será
demonstrado adiante, uma das áreas selecionadas para estudo mescla usos urbanos aos rurais
o que faz que mesmo em análise superficial seja necessária a inserção de parâmetros que
Capítulo 2
56
ressaltem as possibilidades “urbanas” para uso do gás natural em cidades fora das regiões
metropolitanas.
Para efeito de conceituação dos fatores de influência selecionados para a análise da rede
canalizada de gás natural, os parâmetros serão descritos e justificados no Capítulo 3
24
,
segundo o primeiro agrupamento, ou seja, por sistemas de informação.
2.2. A Coleta de Dados para Composição dos Agrupamentos de Parâmetros
Para a coleta de dados sobre os parâmetros (valores qualitativos e quantitativos) que
definirão os agrupamentos já descritos que serão utilizados nos Capítulos 4 e 5, e visando
facilitar a obtenção de informações para a análise proposta em qualquer cidade brasileira, foi
elaborada pesquisa com o objetivo de criar uma diretriz geral de órgãos oficiais que
concentram as informações em forma de tabelas e mapas conforme a descrição a seguir:
• Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística:
Através de relatórios impressos ou de material disponibilizado na internet como o
Cadastro Nacional de Atividades Econômicas (CNAE), é possível a obtenção de informações
sobre o “índice de desenvolvimento humano, renda, densidade demográfica, taxa de
urbanização, atendimento por rede de abastecimento de água, coleta de esgotos e
estratificação de domicílios e atividades econômicas”. Porém embora haja informação para
todo o Brasil, a unidade de estudo é o município.
• Confederação Nacional de Municípios: disponível em site, a CNM permite a visualização
de informações municipais sobre rede de infra-estrutura, IDH e perfis das cidades, com base
em dados do IBGE.
• Prefeituras:
O contato com as prefeituras municipais visa a disponibilização de informações
detalhadas tendo como base o bairro ou o distrito sem a pesquisa de campo, permitindo a
reunião de parâmetros vinculados ao plano diretor como “desenvolvimento urbano, uso do
solo, zoneamento, extensão das vias, incidência de tráfego” e principalmente “densidade
construída por usos do solo”, que dificilmente pode ser levantado sem a consulta ao Cadastro
24
No capítulo 3, cada parâmetro será definido e justificado, bem como será feita a conceituação de quais
estabelecimentos são definidos pelo IBGE como comércio e serviços, bem como quais são os setores da indústria
brasileira (vide páginas 95,96 e 97).
Capítulo 2
57
Predial e Territorial do Município. Em geral a consulta deve ser feita ao Departamento de
Planejamento Urbano e na falta deste ao Departamento de Obras e Infra-Estrutura.
• Correios:
O Diretório Nacional de Endereços (DNE) funciona como uma “lista telefônica” de
empresas e indústrias com utilização básica para mala direta (divulgação de empresas),
permitindo a obtenção do número de unidades por bairros nos diversos setores de atividades
econômicas, correspondendo aos parâmetros “estratificação de comércios, serviços e
indústrias”. Este serviço requer assinatura do usuário.
• Concessionárias de Gás Natural e de Outros Serviços em Rede:
A consulta às empresas distribuidoras de gás natural tem por objetivo a obtenção de dados
oficiais sobre bairros já servidos que permitem separar a análise proposta em dois campos: o
adensamento de locais onde a rede já existe e o estudo de um ranking de atração ao serviço
nos bairros ainda desprovidos de rede. Esse mapeamento também é utilizado para determinar
o valor do parâmetro “distância ao último ponto já servido” e para elaboração das faixas
tarifárias que serão utilizadas no cálculo do retorno simples, descrito no capítulo 5. Como
cada Estado possui uma ou mais concessionárias é necessária a verificação de qual delas é a
responsável pela área que se quer analisar.
Destaca-se também a importância das Concessionárias e de Associações ligadas à infra-
estruturas e em particular, ao uso do gàs natural, para obtenção de porcentagens de conversão
ao gás natural para os vários setores produtivos.
No estudo espercifíco do Estado de São Paulo, recomenda-se as seguintes fontes de
pesquisa:
• Fundação Sistema de Análise de Dados: a disponibilidade de serviços via internet para
todos os municípios paulistas e em detalhe para os 96 distritos da capital, permite o
levantamento de mapas dinâmicos, com combinação de informações e tabelas sobre
parâmetros semelhantes àqueles disponibilizados pelo IBGE, como indicadores básicos de
qualidade de vida e indicadores utilizados para projeção de consumo de gás natural (vide
figura 2.1.), que podem ter maior atualização na data base de coleta. Mediante solicitação
ainda é possível a consulta a base de microdados para informações sobre número de unidades
por setor de atividade semelhante àquelas fornecidas pelo DNE dos Correios.
Capítulo 2
58
• Prefeituras dos municípios selecionados para a tese:
Para o caso particular do município de São Paulo, ressalta-se a grande disponibilidade de
material em bibliotecas e via internet. Através de consulta a PRODAM (Departamento de
Processamento de Dados) e a SEMPLA (Secretaria de Planejamento Urbano) é possível
levantar todos os parâmetros selecionados neste trabalho e definidos no Capítulo 3. O
Conceito de “Dinâmica Urbana” que direciona este trabalho, parte na íntergra de seus
relatórios e é adaptado ao uso de todos os outros municípios.
Na região administrativa de Araçatuba, as prefeituras dos 8 municípios selecionados
disponibilizam informações chave sobre qualidade de vida, estratificação em unidades e
atividades produtivas, mas muitas vezes sem a atualização dos planos diretores realizada em
2006. O Municípo de Araçatuba mantêm em sua página todos os mapas digitalizados,
facilitando a obtenção dos parâmetros sobre planejamento urbano, oriundos de seu plano
diretor. O parâmetro de mais difícil obtençaõ é a densidade construída por não permitir fácil
estimativa por pesquisa de campo e assim necessitar de pesquisa nos cadastros imobiliários.
É necessário ressaltar também, que conforme já mencionado, o levantamento de dados
sobre a região de Araçatuba foi fundamentado na cooperação com o projeto PIR
25
, facilitando
sua obtenção.
Para São Caetano do Sul, combinou-se o uso de informações da Prefeitura e por seu
pequeno territorio o levantamento de campo.
• Federação das Indústrias do Estado de São Paulo e Confereração das Indústrias do
Estado de São Paulo:
Para o estudo das unidades indústriais das 3 regiões selecionadas recomenda-se também a
consulta aos registros da FIESP e CIESP,
26
lembrando que em ambos os casos apenas são
listadas as indústrias que se inscreveram para tal, o que gira em tormo de 20 a 60% do valor
total existente (quando comparado ao material da Prefeitura) e que em geral corresponde as
indústrias de pequeno,médio e grande porte e dificilmente as micro indústrias, tornando sua
utilização amostral validada, já que o porte além do setor de atuação, também influencia na
estimativa de consumo de energia.
• Concessionárias de Gás Natural:
25
Referência ao Projeto PIR - FAPESP Nº 03/06441-7.
26
Destaca-se que a CIESP forneceu gratuitamente o material solicitado.
Capítulo 2
59
Para as áreas selecionadas, fez-se necessário o contato com a Comgás (São Paulo e
São Caetano do Sul) e Gas Brasiliano (região Administrativa de Araçatuba)
27
.
• Relatórios sobre a Região de Araçatuba:
Foram utilizados os relatórios e teses elaborados pela equipe do PIR, que caracterizam a
região com ênfase em aspectos dos usos energéticos, tendo como cenário a dinâmica de
ocupação e atividades econômicas do oeste paulista
28
.
• Empresa Metropolitana de Planejamento:
Para os 39 municípios da Região Metropolitana de São Paulo, a EMPLASA disponibiliza
o Atlas de Uso e Ocupação do Solo por cidades após atualização dos planos diretores de 2006.
• Pesquisa Amostral:
Como indicado, existem várias formas de obtenção de informações sobre os parâmetros
estudados neste trabalho. Caso haja dificuldade na obtenção de informações sobre planos
diretores
29
(que podem ou não existir ou estar desatualizados), recomenda-se a pesquisa in
loco por quarteirões, segundo o critério de SEMPLA que tem como regra “a predominância
de 60% ou mais do fator pesquisado no quarteirão”
30
associada a amostra por conveniência
ou amostras intencionais , que utilizam o conhecimento prévio do usuário sobre o que se
deseja selecionar, dispensando a amostragem probabilística.
2.3. Seleção das áreas de estudo
Visando a possibilidade de incrementar a utilização de gás natural no Brasil em usos
urbanos do cotidiano, através do desenvolvimento de metodologia envolvendo a demanda por
energia de bairros centrais e periféricos com diferentes características sócio-econômicas e
assim verificar as relações propostas no objetivo geral, bem como a coerência do modelo
numérico proposto para respaldar a análise teórica das relações, foi selecionado para estudo
de caso, três áreas do Estado de São Paulo conforme mostra as figuras 2.1 (a) e (b). A
27
A COMGÁS também forneceu gratuitamente o material solicitado.
28
Disponíveis para pesquisa no site: http://www.seeds.usp.br/pir/.
29
Lembrando que a Constituição Federal de 1988 exige Plano Diretor para cidades com mais de 20.000
habitantes e que no ano de 2006 as cidades tiveram que atualizar seus planos, embora muitas ainda estejam em
processo de aprovação
.
30
Como exemplo, mencionamos o mapeamento de uso do solo. Se o número de domicílios em um quarteirão é
igual ou superior a 60%, esse quarteirão é denominado de “uso residencial”. Para diferenciar se a área possui
muitas casas ou prédios, usa-se o conceito de densidade construída.
Capítulo 2
60
localização das regiões dentro do Estado, aparecem nos quadros menores ao lado dos mapas
das duas regiões.
Araçatuba
Andradina
Birigui
Guararapes
Ilha Solteira
Mirandópolis
Penápolis
Pereira Barreto
Figura 2.1 (a) Região Administrativa de Araçatuba.
São Paulo
São Caetano do Sul
Figura 2.1. (b) Região Metropolitana de São Paulo.
Fonte: SEADE, 2007.
O Município de São Caetano do Sul
A cidade de apenas 15 km2 localizada a sudeste da capital, no limite entre os distritos
do Ipiranga, Sacomã e Vila Prudente, é composta por 15 bairros e apresenta em seu histórico
formação predominantemente industrial (São Caetano do Sul, 2005). Porém nos últimos
quinze esse perfil se transformou, dada a transferência ou fechamento de algumas indústrias,
obrigando a uma rápida revisão das possibilidades de ocupar o vazio deixado pela
contribuição dessas empresas por outros tipos de ocupação do espaço urbano. Para tal, o
zoneamento da cidade propiciou a verticalização da maioria dos bairros para o uso
residencial, médio e alto padrão, bem como o incentivo ao comércio e prestação de serviços,
se mesclando ao uso industrial de pequeno porte distribuído por todos os bairros do
município.
Esse processo de aumento da concentração demográfica, da renda familiar, da
densidade construída e consequentemente do consumo de energia, acabou por atrair a atenção
Capítulo 2
61
da distribuidora de gás para a implantação da rede subterrânea que começou a ser instalada
em junho de 2004, na intenção de servir mercados basicamente de uso misto - residencial alto
padrão com comércio e prestação de serviços - mostrando que esse tipo de ocupação pode ser
preponderante na criação de novos mercados.
Destaca-se como premissas para sua seleção:
• A difusão recente da rede canalizada permitiu o acompanhamento in loco da seqüência de
expansão (diferentemente de São Paulo, com distritos já servidos desde o início do século
XX) e a verificação simultânea com o resultado obtido com o uso do protótipo descrito no
Capítulo 5;
• Pela pequena dimensão do município, facilidade na identificação de áreas servidas pela
rede mas, que ainda usam GLP tornando-se assim pontos passíveis de adensamento
31
;
• Uso misto mais difundido do que em São Paulo, com poucos quarteirões de uso
predominantemente residencial propiciando um estudo com novo enfoque, onde as micro
indústrias, restaurantes, hospitais, academias de ginástica e faculdades se espalham ao longo
do território, possibilitando o teste de maior precisão no uso do protótipo devido às pequenas
variações de características fundamentais entre os bairros;
• O território ainda é servido apenas pontualmente, embora sua expansão esteja em
desenvolvimento o que propicia seu acompanhamento em tempo real.
O Município de São Paulo
Conforme sugerido nas Recomendações sobre a Política para o GN (IE, 2004), a escolha
de São Paulo como uma “Cidade Toda-Gás”, serve para efeito de demonstração da completa
utilização do gás natural em todas as suas aplicações.
No caso deste trabalho, essa escolha tem respaldo:
• Na disponibilidade de informações para agilizar a elaboração e teste do modelo proposto;
• Na possibilidade de adensamento de uso da rede já instalada: o aumento do fator de
utilização da infra-estrutura implantada no centro expandido, além de ampliar o mercado
consumidor pode alavancar o financiamento de expansão da rede. Conforme menciona
MOUTINHO DOS SANTOS et al (2002): "No município de São Paulo, ao longo das
avenidas marginais dos rios Tietê e Pinheiros, concentra-se uma das maiores áreas comerciais
do país, com vários shopping centers e grandes edifícios de escritórios. Estão todos
localizados a menos de 2km do anel de alta pressão da Comgás, mas raramente o consomem".
31
Assunto abordado no Capítulo 1 e que é retomado no Capítulo 5.
Capítulo 2
62
Pelo mapa da Comgás (2006) nota-se que existe franca expansão no uso do gás natural nas
regiões mencionadas, porém, ainda há grande possibilidade de incremento do seu uso.
• Na complexidade da expansão da infra-estrutura para distritos periféricos em áreas urbanas
já consolidadas e em desenvolvimento: é notório que a ampliação da malha de dutos é onerosa
e provavelmente não justificável na periferia extrema da cidade, porém nos distritos mais
próximos da área já suprida, parece, em análise superficial, ser viável, tanto considerando a
distância de prolongamento das tubulações, quanto aspectos de demanda e renda da
população. O ponto de maior conflito está na abertura de valas em ruas de tráfego intenso e
totalmente urbanizadas, bem como, na falta de mapeamento subterrâneo indicando o
posicionamento de outras infra como energia elétrica, água e esgoto, cabo ótico e telefonia,
como confirma MORAES (2003): "A falta de infra-estrutura para levar o gás aos clientes é
uma das barreiras para o maior crescimento da participação do gás natural na matriz
energética de São Paulo (estado). Dentro da cidade, a situação é um pouco mais complicada,
pois envolve o Convias e Administrações Regionais, entre outras entidades";
• Na complexidade do município paulistano, fonte inesgotável de debates e conclusões
sociais, econômicas e técnicas para expansão de infra-estruturas.
Como limitação espacial dentro da Cidade de São Paulo, usaremos a divisão em 96
distritos em conformidade com as informações disponibilizadas pelo IBGE e pela Secretaria
Municipal de Planejamento Urbano.
A região Administrativa de Araçatuba
A escolha dessa região se deve a oportunidade de utilização de informações do
projeto que vem sendo desenvolvido desde 2004 no Departamento de Energia e Automação
Elétrica da Escola Politécnica da USP intitulado: “Planejamento Integrado de Recursos
Energéticos – Gestão de Oferta e Demanda”
32
, que realiza estudos com financiamento
concedido pela FAPESP, visando uma análise que permita às empresas energéticas comparar
consistentemente o custo efetivo de todos os recursos alternativos (do lado da oferta – GLO e
do lado da demanda -GLD), levando em conta características financeiras, ambientais e de
confiabilidade (UDAETA et al, 2007) o que é denominado “Avaliação de Custos
Completos”, sendo um planejamento em que se busca a melhor alocação dos recursos
disponíveis atendendo aos requisitos do desenvolvimento sustentável (UDAETA et al, 2004).
32
Ibidem 25.
Capítulo 2
63
Da região composta por 43 municípios foram selecionados oito (vide figura 2.1a
apresentada à página 60), pelo critério de concentração demográfica e assim maior
possibilidade de utilização das informações oriundas de planos diretores
33
.
Destaca-se entre os vários recursos energéticos da região o gás natural, que neste
trabalho é focalizado enquanto rede de distribuição subterrânea e que justifica a seleção da
área de estudo considerando os objetivos:
• Trabalho de cooperação com o grupo do PIR utilizando seu acervo de pesquisa,
dinamizando a montagem dos sistemas de informação;
• Elaboração pelo lado da demanda do ranking dos municípios mais propícios ao uso do gás
natural segundo os parâmetros estudados neste trabalho;
• Introdução do estudo de municípios de perfil urbano mesclado ao perfil rural com enormes
extensões territoriais e grande potencial de desenvolvimento econômico;
• Estudo da região no trajeto do GASBOL;
• Análise de uma região fora da área metropolitana que mescla usos industriais ao turismo e à
agropecuária, com grandes extensões territoriais.
A descrição das três áreas selecionadas e sua relação com o potencial de consumo de gás
será melhor abordada ao final do Capítulo 3.
2.4. Influência dos Parâmetros e o Método de Análise Hierárquica como Ferramenta
Auxiliar da Tomada de Decisão
A tomada de decisão em um ambiente complexo normalmente envolve múltiplos
critérios, dados imprecisos e/ou incompletos, múltiplos agentes de decisão etc. Para servir de
apoio a esse processo surgiu na década de 70, um campo da Pesquisa Operacional
denominado Apoio Multicritério à Decisão.
O AHP (Analytic Hierarchy Process) é um dos métodos multicritério mais utilizado no
apoio à tomada de decisão e na resolução de conflitos negociados, em problemas com
múltiplos critérios. Conforme aponta SAATY (1991), os princípios da análise lógica que
fundamenta o AHP são:
• Hierarquia: consiste na técnica de organizar as ideias nascidas nas mentes humanas, de forma a
facilitar a análise e a exploração de cada parte dessas ideias;
• Prioridades: a mente humana também tem habilidade de perceber as relações de resultados
de suas observações, comparando pares ou similares dessas observações ou fatos, utilizando
33
Vide nota de rodapé 29.
Capítulo 2
64
determinado critério e discriminando entre os pares a intensidade ou a preferência de um sobre o
outro. A aplicação do AHP permite entender o sistema como um todo;
• Consistência lógica: este é o terceiro princípio do AHP, que consiste na capacidade de estabelecer
uma lógica para cada um dos elementos, relacionando o seu nível de consistência
Segundo SAATY (1980), sua teoria “reflete o que parece ser um método natural de
funcionamento da mente humana. Ao defrontar-se com um grande número de elementos,
controláveis ou não, que abrangem uma situação complexa, ela os agrega em grupos, segundo
propriedades comuns”. A questão central do método é identificar com que peso os fatores
individuais do nível mais baixo de uma hierarquia influenciam seu fator máximo, ou seja, o
objetivo geral.
O método baseia-se no modo como a mente ocidental trata geralmente os problemas
complexos, ou seja, através de conceituação e estruturação: o conflito da existência de muitos
elementos de decisão, controláveis ou não e sua agregação em grupos, através das
propriedades específicas comuns. O ser humano pesquisa a complexidade na decomposição
para, depois, com as relações encontradas, sintetizar. É o processo fundamental da percepção
da complexidade, torná-la tratável analiticamente, pela decomposição e síntese.
A metodologia do AHP abrange três etapas: a estruturação (decomposição) do
problema, os julgamentos comparativos e a síntese das prioridades.
SAATY e VARGAS (1982) explicam as fases fundamentais no processo de apoio à
tomada de decisão:
• Análise do sistema em estudo : que identifica, caracteriza e hierarquiza os principais atores
intervenientes, explicitando as altenativas de decisão potenciais que se pretende comparar entre si em
termos dos seus méritos e desvantagens face a um conjunto de critérios de avaliação, definidos de
acordo com os pontos de vista dos atores envolvidos;
• Avaliação do sistema: que tem por finalidade esclarecer a escolha, recorrendo à aplicação de métodos
de múltiplos critérios para apoiar a modelagem para o apoio à decisão, mostrando quais os parâmetros de
maior influência..
A identificação do problema e seu diagnóstico leva em conta o levantamento de critérios
(medidas reais) e subcritérios (derivados por semelhança de cada grupo de critérios).
Conforme aborda SAATY (1994), para a seleção de critérios deve-se considerar três
propriedades: a exaustividade, a não-redundância e a homogeneidade, definidos a seguir:
• Exaustividade significa que cada critério, com suas variáveis, completa na totalidade cada
uma das diferentes dimensões do problema;
Capítulo 2
65
• Homogeneidade quer dizer que os critérios de cada nível devem ser comparáveis, isto é,
possuir uma ordem de importância similar.
A comparação par a par é feita usando uma escala própria definida por Saaty como
escala fundamental. O ser humano tem um limite psicológico máximo para comparar
elementos e julgá-los corretamente - 7 ± 2 itens. Isso implica em 9 pontos distintos de
julgamento, na escala fundamental
34
de Saaty.
Atributo
Julgamento de prioridade entre pares
1 Sem priorização
3 Moderada priorização
5 Forte priorização
7 Muito forte priorização
9 Extremamente prioritário
2,4,6,8 Valores intermediários (não utilizados neste estudo)
Tabela 2.1.. Escala de Valores AHP para comparação pareada.
Fonte: DECISION LENS, 2006.
A ordenação hierárquica é um tipo de estrutura hábil para fornecer uma visão global
do problema e da relação de complexidade, que ajuda o decisor na avaliação da dimensão e
conteúdo dos critérios, através da comparação homogênea dos elementos. Como
conseqüência, o processo reduz-se a uma seqüência de comparações aos pares desses
componentes identificados.
Por este processo, o AHP ajuda os decisores a criar um modelo das prioridades onde é
atribuído o peso inicial da meta que corresponde a 100% da influência, que é distribuído a
partir do primeiro ao último nível, resultando em porcentagens de influência para cada critério
e sub-critério elencado no modelo (DECISION LENS, 2006).
A síntese da lógica AHP é uma multiplicação linear associada a um processo de soma
dos pesos. Se o usuário aumenta o peso de um critério, os fatores associados àquele critério
sempre adquirirão pontuações crescentemente mais altas.
Vale ressaltar conforme SAATY (1994), que a abordagem do problema de decisão, sob
o enfoque do Apoio Multicritério à Decisão, não visa apresentar ao decisor ou aos decisores
uma solução ao seu problema, elegendo uma única verdade representada pela ação
selecionada. Visa sim, apoiar o processo decisório, indicando os fatores de maior influência,
apresentando a análise global do sistema e indicando alternativas como diretrizes para se
alcançar o objetivo do projeto.
34
A escala fundamental de Saaty foi adaptada ao estudo do gás natural através de valores quantitativos e
qualitativos que foram convertidos aos pesos de 1 a 9, conforme é apresentado no Capítulo 4 deste trabalho.
Capítulo 2
66
Neste trabalho o método AHP é utilizado através do Programa Decision Lens
35
, sendo
objeto de análise do Capítulo 4 para o estudo de qual a influência (ou grau de importância)
dos parâmetros selecionados na avaliação de áreas passíveis de receber a rede canalizada de
gás natural. Também no capítulo 5, o AHP serve de medidor da coerência do protótipo do
software proposto para determinação de áreas atrativas a expansão do serviço ou ao seu
adensamento.
2.5. O Protótipo de Software como ferramenta auxiliar na tomada de decisão
A metodologia baseada em indicadores urbanos tem como objetivo desenvolver
procedimentos que permitam analisar e orientar a expansão e o adensamento da rede física de
gás natural canalizado dentro de um município através do estudo da dinâmica entre diversos
setores de consumo e também analisar a dinâmica urbana que determina a expansão do
sistema de rede de gás natural metropolitano.
A criação do modelo é sugerida como uma forma de embasar a análise teórica através
de um estudo segundo as interações dinâmicas entre os componentes do sistema representado
por quatro bancos de informações – os bancos de dados (também denominados sistemas de
informação), que permitirão classificar os distritos quanto ao que é intitulado de “índice de
atratividade” para a expansão da rede de distribuição do GN ou “índice de adensamento”, no
caso de ampliar a utilização em locais com rede já instalada.
Conforme menciona MURAKAMI (2003), qualquer tentativa de classificar problemas
de decisão terá de recorrer necessariamente a modelos (entendendo “modelos” como um
processo de racionalização e simplificação da realidade). Nesse sentido, modelo não é um
mapa da realidade, mas permite mapear determinada realidade.
A construção do modelo está estrutura nos seguintes estágios:
• Definir quais as metas e objetivos, aqui representados pelas relações de interação entre os
fatores sociais, técnicos e econômicos segundo uma dinâmica urbana para analisar a
viabilidade de implantação da rede subterrânea de GN (capítulos 3 e 5);
• Definir os componentes e processos a serem considerados, aqui representados pelos
parâmetros e relações de interação, os sistemas de informação e as categorias de uso do solo
(capítulo 3);
35
O Programa Decision Lens foi usado no Estado de São Paulo pelo Governo Mário Covas para a elaboração da
Agenda 21.
Capítulo 2
67
• Levar a uma consideração formal de como cada componente está relacionado a todos os
demais, aqui verificado na análise global da influência de cada parâmetro e nas combinações
de pares específicos (capítulo 4);
• Elaborar um modelo tendo como embasamento teórico um método já difundido
mundialmente como o AHP (capítulo 5);
• Permitir a simulação (aqui representada pelo estudo de caso) durante as fases
intermediárias da pesquisa para verificação se o modelo representa a situação estudada
(capítulos 4 e 5).
Conforme o esquema da figura 2.2, o modelo transformado em programa
computacional permite três possibilidades: o cálculo do índice de atratividade, do índice de
adensamento e a utilização simples como banco de dados.
Figura 2.2. A arquitetura do modelo.
A figura mostra em linhas gerais as seguintes etapas de construção da metodologia
sistêmica do modelo (que será abordada em detalhe no Capítulo 5):
Capítulo 2
68
• Definir a célula de estudo: o programa deve estar preparado para armazenar informações
em diferentes escalas geográficas, partindo da menor área que é a unidade (se for escolhida a
pesquisa de campo), passando pelo quarteirão, bairro, distrito
36
até chegar no município.
Para o estudo da cidade de São Caetano do Sul, usaremos 3 células de estudo: a
unidade, o quarteirão e o bairro. Para São Paulo usaremos o distrito e para a região
Administrativa de Araçatuba, a célula de estudo será o município, cobrindo assim todo tipo de
escala territorial. A determinação da célula de estudo depende da disponibilidade de tempo e
grau de detalhamento desejado pelo usuário. Quanto menor a área maior a precisão;
• Sistematizar os parâmetros: preenchimento dos quatro sistemas de informação descritos
no item 2.1 através da pesquisa descrita no item 2.2, constituindo um “banco de dados” com
armazenamento semelhante a tabelas em excel ou access. O programa deve “rodar”
normalmente mesmo que não seja possível o preenchimento de todos os parâmetros;
Automaticamente são direcionados valores de parâmetros para o segundo agrupamento
(categorias de ocupação do solo);
• Atribuir escala de priorização: conforme a escala de Saaty, apresentada no item 2.4, os
valores numéricos inseridos serão transformados automaticamente em pesos de 1 a 9
(desprezando os pesos pares intermediários). Os valores qualitativos deverão obedecer
atribuição de escala conforme descrito no capítulo 3 (os parâmetros zoneamento e
desenvolvimento urbano não são numéricos). A criação de 5 agrupamentos obedece a regra
descrita no Capítulo 4;
No teste inicial a escala utilizada variava de 1 a 5, com o caráter simples de utilização
de uma escala semântica. Em pesquisa sobre a atribuição de escalas lineares e geométricas,
optou-se pelo uso no protótipo da escala Saaty
37
, porém como será visto no Capítulo 5, o
usuário pode escolher qualquer uma das duas;
• Aplicar o algoritmo para o cálculo do índice de Atratividade: a fórmula matemática para
determinação do índice compreende a média da soma simples de todos os pesos atribuídos a
cada parâmetro por célula de estudo, (descrito no Capítulo 5);
• Aplicar o algoritmo para o cálculo do índice de Adensamento: da mesma forma o índice é
resultado da média do somatório dos pesos, salvo na opção “unidade” como célula de estudo,
36
Vale ressaltar a diferença entre os conceitos de bairro e distrito. Bairro é uma unidade menor inserida dentro
do distrito.
37
O Trabalho de MORITA, H. (EPUSP, 1998), aborda a determinação de uma escala através de fórmulas
matemáticas e em particular, a criação da escala e os teste feitos por Saaty com várias grandezas que o levaram a
usar essa graduação em seu programa. O autor menciona à pg. 66: “de uma forma prática, se um dado fenômeno
tem variação de no máximo o dobro, a utilização da escala linear Saaty é inviável”. O que não ocorre neste
estudo e permite seu uso.
Capítulo 2
69
que deve permitir ao usuário a consulta individual de cada volume estimado para consumo do
gás natural e ao mesmo tempo permitir o agrupamento por categorias de uso do solo. O
agrupamento por sistemas de informação não existe já que o adensamento só depende de
parâmetros do sistema 3, projeção de consumo de GN, (descrito no Capítulo 5);
• Aplicar o algoritmo para o cálculo da Receita Bruta: para esse cálculo é necessário o uso
da célula de estudo “unidade” onde a projeção de consumo em m3 deve ser multiplicada a
faixa tarifária da concessionária por tipo de ocupação do solo (descrito no Capítulo 5);
• Atribuir escala ordinal às células de estudo em ordem decrescente conforme o valor
calculado dos índices: salvo nos casos onde o usuário pretenda ver os volumes estimados por
unidade, a soma dos pesos para a atratividade e adensamento deve ser transformada em escala
ordinal de células de estudo de acordo com a média da soma dos pesos em ordem decrescente,
ou seja, a maior média indica o primeiro lugar e assim sucessivamente.
• Ranking de atratividade: O protótipo prevê 3 possibilidades de visualização do ranking. A
primeira é a média da soma de todos os parâmetros, correspondendo ao “ranking geral”. A
segunda é a visualização de quatro diferentes rankings, obedecendo o agrupamento de
parâmetros por sistemas, correspondendo aos “rankings por sistemas de informação”. E a
terceira opção, é a visualização de “rankings por tipo de ocupação do solo”.
Para orientar o desempate entre os rankings, o programa deve oferecer ao usuário a
possibilidade de selecionar os parâmetros de destaque e assim o protótipo deve selecionar as
células de estudo com maior atribuição de peso no parâmetro escolhido pelo usuário para
desempate dos rankings.
• Ranking de adensamento: da mesma forma é possível ao usuário verificar 2 tipos de
classificação, a primeira geral, somando todos os parâmetros independentemente da classe de
uso do solo e a segunda por categorias de ocupação;
• Ranking do Retorno: esse ranking é organizado sem a atribuição de pesos, apenas pela
soma dos volumes estimados e a tarifa cobrada por categorias de uso do solo e por células de
estudo.
No Capítulo 5 serão associadas as informações desenvolvidas nos capítulos 3 e 4,
através do detalhamento das etapas resumidas aqui, para a demonstração da modelagem dos
parâmetros, das telas de inserção e visualização dos índices e rankings através do teste para as
3 áreas de estudo, validado pela comparação com os resultados do Programa Decision Lens e
que ressaltam diferentes características sócio-econômicas e seu reflexo na atratividade à
expansão de utilização do gás natural em usos cotidianos.
Capítulo 3
70
CAPÍTULO 3. A DINÂMICA URBANA NA ANÁLISE DA REDE DE DISTRIBUIÇÃO
DO GÁS NATURAL
Neste capítulo são descritos os 28 parâmetros considerados para o estudo da rede
canalizada de gás natural. Para facilitar a análise, o conjunto de dados é agrupado em quatro
sistemas de informações, que abordam aspectos sociais, técnicos e econômicos da implantação
da rede canalizada de gás natural, tendo como pano de fundo, a dinâmica urbana das cidades,
relacionada à sua característica enquanto área geográfica consumidora de energia, conforme
mostra a figura 3.1.
O primeiro agrupamento considera 5 parâmetros vinculados a necessidades básicas e seu
reflexo na condição de bem-estar da população, sob a premissa que a deficiência nesse âmbito é
fator de não atração de redes de infra-estrutura de implantação historicamente posterior à
serviços prioritários.
O segundo agrupamento considera 10 parâmetros, desmembrando diretrizes comuns aos
planos diretores e faz sua associação às possibilidades de consumo de gás natural canalizado do
ponto de vista da ocupação atual e futura das regiões e planos para seu desenvolvimento. O
décimo fator é o uso agropecuário, incluído no caso da análise da região de Araçatuba,
extrapolando a análise da questão urbana.
No terceiro grupo estão relacionados 6 parâmetros que tem associação direta com o
potencial de consumo de gás natural com base indireta no tipo de uso do solo, na renda
predominante, na concentração populacional e nos diversos setores econômicos e suas
respectivas características de produção quer podem ter maior ou menor potencial de conversão
ao gás natural.
O último sistema de informações composto por 7 parâmetros, caracteriza o aspecto da
obra civil necessária a implantação dos dutos subterrâneos como extensões e interdição de vias.
Associa também a concentração de construções e seu porte, detalhando a caracterização de usos
do solo que pode isoladamente distorcer o perfil da região de estudo, possibilitando a
diferenciação entre número de quadras, número de estabelecimentos e porte de estabelecimentos.
Com os mesmos 28 parâmetros, um outro arranjo é organizado com o intuito de
propiciar a associação dos parâmetros às faixas tarifárias da concessionária (conforme já
mencionado no capítulo 2). Para tal, agrupa-se os parâmetros por categorias de uso do solo como
mostra a figura 3.2.. Esses sistemas compõem a modelagem descrita no Capítulo 5 que visa
determinar indicadores de atração a rede de gás natural sob o enfoque da análise urbana. Nesse
mesmo capítulo será demonstrado que é possível, um terceiro agrupamento que une todos os
parâmetros da figura 3.1. simultaneamente, formando um grupo geral.
Capítulo 3 71
Índice Desenvolvimento Humano
Índice Exclusão Social
Rede de Abastecimento de Água
Rede de Coleta de Esgotos
Rede de Iluminação Pública
Densidade Demográfica
Renda Familiar
(Poder de Compra)
Estratificação Residencial
Estratificação Comercial
Estratificação Serviços
Estratificação Industrial
Uso Residencial
Uso Comercial
Uso Prestação de Serviços
Uso Industrial
Uso Agropecuário
Zoneamento
Desenvolvimento Urbano
Lançamentos imobibiários (res.)
Lançamentos imobiliários (serv.)
Taxa de Urbanização
Qualidade de Vida
Projeção de Consumo de
GN
Planejamento Urbano
Sistema Canalizado - Obra
Civil
Distância da área já servida
Extensão das ruas do município
% vias de tráfego intenso
Densidade Construída (res)
Densidade Construída (com)
Densidade Construída (serv)
Densidade Construída (ind)
Figura 3.1. Método de Agrupamento Principal: Os Parâmetros por Sistemas de Informação.
Índice Desenvolvimento Humano
Índice Exclusão Social
Rede de Abastecimento de Água
Rede de Coleta de Esgotos
Rede de Iluminação Pública
Zoneamento
Uso do Solo (residencial)
Lançamentos imob. (residencial)
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Densidade Demográfica
Renda Familiar (Poder de
Compra)
Estratificação de Atividades
(domicílios)
Densidade Construida (residencial)
Distância da área já servida
Extensão das ruas do município
% vias de tráfego intenso
Índice Desenvolvimento Humano
Índice Exclusão Social
Rede de Abastecimento de Água
Rede de Coleta de Esgotos
Rede de Iluminação Pública
Zoneamento
Uso do Solo (comercial)
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Densidade Demográfica
Renda Familiar (Poder de
Compra)
Estratificação de Atividades
(comércio)
Densidade Construida (comercial)
Distância da área já servida
Extensão das ruas do município
% vias de tráfego intenso
Índice Desenvolvimento Humano
Índice Exclusão Social
Rede de Abastecimento de Água
Rede de Coleta de Esgotos
Rede de Iluminação Pública
Zoneamento
Uso do Solo (serviços)
Lançamentos imob. (serviços)
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Densidade Demográfica
Renda Familiar (Poder de Compra)
Estratificação de Atividades
(serviços)
Densidade Construida
(serviços)
Distância da área já servida
Extensão das ruas do município
% vias de tráfego intenso
Zoneamento
Uso do Solo (industrial)
Estratificação de Atividades
(indústria)
Densidade Construida (indústria)
Distância da área já servida
Uso do Solo (agropecuário)
Distância da área já servida
Extensão das ruas do município
Uso Residencial
Uso Comercial
Uso Prestação de
Serviços
Uso Industrial
Uso Agropecuário
Figura 3.
2
.
Método de Agrupamento Secundário: Os Parâmetros por Categorias de Ocupação do Solo
Capítulo 3
72
Nota-se que existe uma diferenciação na composição dos parâmetros nos 5
agrupamentos da figura 3.2.. Considerando que os usos do solo indicam na realidade os
espaços preferenciais para a localização de cada setor, segundo a teoria do mercado
imobiliário de que “o local faz o ponto”, foram selecionados para cada categoria de ocupação,
os parâmetros imprescindíveis para a localização de cada uso do solo. Por exemplo, para o
uso residencial é indispensável a existência de rede de água, coleta de esgotos e iluminação
pública, assim como, quanto melhor foram os índices sociais melhor é a condição de moradia
da região, consequentemente quanto melhor é a condição residencial mais o comércio e a
prestação de serviços podem ser difundidos e sofisticados, portanto os parâmetros para
qualidade de vida devem ser considerados nas 3 categorias de ocupação do solo. Já nos usos
industrial e agropecuário esses parâmetros não são essenciais, pois esses usos permitem
instalações individualizadas de infra-estrutura e não incidem em indicadores de
desenvolvimento social, sendo assim recomendada sua desconsideração nesses usos.
Já os parâmetros oriundos do planejamento urbano podem muitas vezes ser
desmembrados por categorias de ocupação, como é o caso dos usos do solo, dos lançamentos
imobiliários (que só se destaca no uso residencial e serviços) e do zoneamento que faz uma
combinação de usos mistos. Já o desenvolvimento urbano e a taxa de urbanização não
interessam diretamente aos usos industrial e agropecuário que dependendo de seu porte
podem consolidar suas atividades com infra-estrutura própria sem depender do
desenvolvimento previsto para a região, justificando assim a inclusão ou não do parâmetro no
agrupamento.
Também para os parâmetros de projeção de consumo. A densidade demográfica e a
renda são preponderantes para o uso residencial e por conseqüência ao comercio e serviços já
que permitem que haja demanda de sustentação financeira dos estabelecimentos. Já nos usos
industrial e agropecuário são irrelevantes.
Para os parâmetros que determinam a estratificação de unidades locais (número de
domicílios, estabelecimentos comerciais, de prestação de serviços e instalações industriais), a
divisão em categorias de ocupação propicia que em cada uso do solo seja considerado seu
valor particular
Para os parâmetros da obra civil, se repete o conceito de importância similar para usos
residencial, comercial e serviços, determinando que todos os parâmetros de interdição de vias
e extensões a servir são importantes nessas categorias, pois definem rapidez da obra e custos
necessários para servir cada unidade. Já nos usos industrial e agropecuário só tem importância
distância da linha tronco.
Capítulo 3
73
No caso da densidade construída também é possível quantificar o valor por categoria
de ocupação embora muitas vezes as prefeituras considerem em seus cadastros um valor
global para comércio e prestação de serviços. O uso agropecuário não é representado pela
densidade construída.
Vale ressaltar ainda, que os parâmetros selecionados são utilizados neste estudo com o
viés da análise do gás natural. Assim quando se afirma que um parâmetro expressa boa
condição, essa afirmação é relacionada unicamente ao estudo da atração ou não à implantação
de gás canalizado não entrando no mérito de questões políticas e sociais de desenvolvimento
das cidades e bairros.
Para a utilização numérica que é feita nos Capítulo 4 e 5, organiza-se todos os
parâmetros em 5 faixas
38
que são associadas à escala semântica:
• Faixa 1 – Baixa atratividade à implantação da rede
• Faixa 2 – Baixa a Média atratividade à implantação da rede
• Faixa 3 – Média atratividade à implantação da rede
• Faixa 4 – Média a alta atratividade à implantação da rede
• Faixa 5 – Alta atratividade à implantação da rede
Como a maioria dos parâmetros é numérica, mas dois são qualitativos (zoneamento e
desenvolvimento urbano) foi verificada a necessidade de linearização em escala
39
de todos a
uma mesma unidade para associação à escala semântica do GN. Para tal os valores numéricos
são convertidos em porcentagem por regra de 3 simples.
Outro motivo que justifica a conversão em porcentagem antes da linearização em
escala, é o de que alguns valores são finitos e outros não, fazendo com que a amplitude dos
parâmetros seja diferente e não constante. Com a transformação em porcentagem o caráter
não finito de alguns parâmetros desaparece e além da mesma unidade todos se transformam
em finitos para o estudo permitindo sua divisão em 5 faixas numéricas
40
e a atribuição da
escala de linearização e assim a aplicação de somas e divisões necessárias à determinação dos
índices usados nos próximos dois Capítulos.
38
A escolha por 5 intervalos é fundamentada nas informações básicas coletadas na SEADE, IBGE e prefeituras
que usam como divisão de tabelas e mapas 5 agrupamentos, o que facilita a associação da escala semântica para
análise da rede de GN aos valores numéricos obtidos em fontes oficiais.
39
O método de escalonamento foi escolhido pois permite trabalhar com o programa Decision Lens na
determinação da influência de cada parâmetro na tomada de decisão de onde implantar a rede de GN (Capítulo
4) e também por se adaptar a modelagem dos indicadores urbanos visando a construção de um protótipo que
classifique os bairros, cidades e regiões quanto a atratividade de receber a rede de distribuição (Capítulo 5).
40
Vide página 121 do Capítulo 4 e Página 152 do Capítulo 5.
Capítulo 3
74
3.1. Indicadores de Qualidade de Vida
A vida econômico-social das metrópoles e nas metrópoles está intimamente associada
à conquista de melhores padrões de serviços urbanos. Conforme afirma MEIER (1997, p. 9), é
a partir da avaliação das redes de infra-estrutura urbana que podemos definir com critério a
verdadeira “condição de vida” da população que vive nas áreas urbanizadas.
A extensão, disponibilidade e qualidade dos serviços urbanos básicos como:
abastecimento de água, esgotamento sanitário, energia elétrica, coleta de lixo e recolhimento
das águas pluviais, indicam a condição de habitabilidade de uma cidade ou metrópole. Outros
itens de infra-estrutura urbana, tais como pavimentação, transporte público, telefonia, gás
canalizado, etc., configuram acréscimos importantes e indispensáveis para a elevação do
padrão urbano.
Neste item estão relacionados parâmetros associados à qualidade de vida das cidades
que indiretamente interferem na atração à implantação da rede de gás, como déficits de infra-
estrutura básica – rede de abastecimento de água, coleta de esgotos, iluminação pública – e
fatores que determinam longevidade, melhor situação social e de escolaridade e que
indiretamente influenciam na implantação e expansão da rede de gás natural, já que
dificilmente para regiões com concentração de usos
41
residenciais, comerciais e de prestação
de serviços, será atrativo seu uso se ainda houver déficits de serviços, equipamentos e redes
básicas.
Neste grupo são utilizados os parâmetros definidos na tabela 3.1:
Parâmetros Sigla Unidade Característica Função
Índice de Desenvolvimento
Humano
IDH adimensional Finito entre
0 e 1,0
Bons índices atraem
rede de GN (não
prioritária)
Índice de Exclusão Social IEX adimensional Finito entre
- 1,0 e 1,0
Bons índices atraem a
rede de GN (não
prioritária)
Atendimento por Rede de
Abastecimento de Água
AAA % Finito entre 0 e
100%
Preceder a rede de GN
Atendimento por Rede de Coleta
de Esgotos
AEC % Finito entre 0 e
100%
Preceder a rede de GN
Atendimento por Rede de
Iluminação Pública
AIP % Finito entre 0 e
100%
Preceder a rede de GN
Tabela 3.1. Parâmetros que caracterizam “Qualidade de Vida” na proposta para análise da
rede de Gás Natural na modelagem proposta.
41
Conforme já mencionado à página 72, o uso industrial sozinho, por seu caráter apenas de atividade econômica
(e que em geral pode ter instalações próprias), justifica o uso da rede de gás natural mesmo que haja déficits em
outras redes ou serviços.
Capítulo 3
75
3.1.1 Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)
O IDH é um índice criado pelo ONU
42
que considera três componentes: longevidade
(expectativa de vida), instrução(alfabetização de adultos) e padrão de vida (poder de compra
ajustado para o custo de vida local). Estes indicadores são transformados em índices, que
somados compõem o IDH, num intervalo que varia de 0 (a pior condição de desenvolvimento)
e 1 (a melhor).
No Brasil, a instituição encarregada do cálculo do IDH para todas as unidades da
Federação incluindo os mais de 5.500 municípios, é o Ipea – Instituto de Pesquisa Econômica
Aplicada (vinculado ao Ministério de Planejamento, Orçamento e Gestão). Não se observa no
entanto, uma sistemática de cálculo deste índice para unidades territoriais menores que o
município, prática que seria bastante útil quando se têm em vista os grandes aglomerados
urbanos e todo o diversificado mosaico de situações econômicas e sociais neles encontrados
(SEMPLA, 2006). Em 2002 foi elaborado o cálculo do IDH para os distritos do Município de
São Paulo
43
.
O Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M) é, assim como o IDH, um
índice que mede o desenvolvimento humano de uma unidade geográfica. Como o IDH foi
concebido para ser aplicado a países e grandes regiões, sua utilização em níveis municipal e
intramunicipal, tornou necessárias algumas adaptações metodológicas e conceituais. Essa
necessidade decorreu principalmente de duas razões:
• Os únicos dados para as variáveis relevantes, coletados e processados de maneira uniforme
para todos os municípios e distritos brasileiros, são aqueles provenientes dos Censos
Demográficos do IBGE, portanto, para garantir a homogeneidade do cálculo dos índices,
todos os indicadores devem ser extraídos, direta ou indiretamente, dos censos;
• O fato de os municípios serem unidades geográficas menores e sociedades muito mais
abertas, dos pontos de vista econômico e demográfico, do que um país ou uma região, faz
com que o Produto interno bruto per capita não seja um bom indicador da renda efetivamente
apropriada pela população residente, e a taxa combinada de matrícula não seja um bom
indicador do nível educacional efetivamente vigente no município.
42
Adotado desde 1990 pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento Humano, como medida
padrão para comparar o desenvolvimento humano entre países, o IDH ainda é o mais amplamente utilizado entre
os índices sociais apesar das limitações que oferece para captar diferenças efetivas de qualidade de vida, ao não
incluir em sua fórmula, por exemplo, indicadores de distribuição de renda, de desemprego ou mesmo de
violência entre jovens.
43
Através do relatório “Desigualdade em São Paulo: o IDH” elaborado pela Secretaria do Desenvolvimento,
Trabalho e Solidariedade.
Capítulo 3
76
O cálculo do IDH intramunicipal
44
levou em consideração as seguintes variáveis para
cada um de seus 96 distritos:
• rendimento do chefe da família, em face da ausência de base segura para o calculo do PIB
per capita por distrito municipal;
• taxa de mortalidade infantil, em substituição à esperança de vida ao nascer;
• taxa de alfabetização combinada com a média de anos de estudos, ambas referentes ao
chefe da família, em lugar de matrículas por nível de ensino e taxa de alfabetização de
adultos.
O IDH (expressão 1) é, então, calculado como uma média simples dos índices de
dimensão:
IDH= IL+IE+IR
3
Este índice foi adaptado ao caso paulistano com o objetivo de incluir outros
aspectos, de forma a comparar o grau de desenvolvimento humano entre os distritos,
incluindo variáveis como renda familiar, escolaridade, condições básicas de saúde,
condições de infra-estrutura e equipamentos sociais por distrito utilizando o mesmo
conceito de intervalo de {0 a 1}.
3.1.2. Índice de exclusão social (IEX)
Esse índice é obtido através da construção qualitativa medida por meio de quatro
dimensões: autonomia, qualidade de vida, desenvolvimento humano e eqüidade, sendo cada
uma delas resultado da agregação de um conjunto de indicadores, conforme é definido a
seguir:
• Autonomia (A): capacidade e a possibilidade do cidadão em suprir suas necessidades vitais,
desde o mínimo da sobrevivência até necessidades mais específicas, como a de usufruir de
segurança social pessoal mesmo quando na situação de recluso ou apenado. Os fatores
agrupados nesse indicador são:
- População de Rua (Presença de pessoas em situação de rua);
- Renda (Renda do responsável pelo domicílio);
- Emprego (Oferta total de empregos);
44
Conforme aborda PEDROSO (2003), além do município de São Paulo, Belo Horizonte e Recife calcularam os
índices pela desagregação dos indicadores ao nível local permitindo uma radiografia muito mais exata da
realidade social.
Onde IL: Índice de Longevidade
IE: Índice de Educação
IR: Índice de Renda (1)
Capítulo 3
77
• Qualidade de Vida (QV): qualidade e a democratização dos acessos às condições de
preservação do homem, da natureza e do meio ambiente. É representado pelos fatores:
- Serviços Básicos (Atendimento básico de saúde; Cobertura da rede de ensino fundamental;
Acesso aos serviços de água, esgoto e coleta de lixo);
- Densidade Habitacional (Redução do número de pessoas por domicílio);
- Viagens (Tempo médio de deslocamento por qualquer motivo de viagem).
• Desenvolvimento Humano (DH): possibilidade de todos os cidadãos criarem uma
sociedade melhor e desenvolverem seu potencial e de usufruir coletivamente do mais alto
grau de capacidade humana. Representado pelos fatores:
- Educação do Chefe (Anos de estudo do responsável pelo domicílio);
- Alfabetização (Alfabetizados de 5 anos de idade; Não-alfabetizados de 7 a 14 anos de
idade);
- Longevidade (Presença de pessoas com 70 anos e mais);
- Risco de Morte (Homicídios na faixa etária de 15 a 24 anos; Mortalidade geral na faixa
etária de 0 a 4 anos ; Anos de vida perdidos em relação à idade potencial de 65 anos).
• Eqüidade (E): efetivação, com igualdade, dos direitos da população, sem restringir o acesso
a eles nem estigmatizar as diferenças que conformam os diversos segmentos que a compõe.
Representado pelos fatores:
- Mulher Chefe (Mulheres responsáveis pelo domicílio; Mulheres responsáveis pelo domicílio
não-alfabetizadas; Mulheres responsáveis pelo domicílio sem rendimento).
Os fatores que compõem cada um dos indicadores fazem parte de relatórios que as
Prefeituras de cidades com obrigatoriedade de elaboração do Plano Diretor devem levantar
visando caracterizar as necessidades da população por bairros e distritos.
Diversamente do IDH traz duas outras aquisições (SPOSATI, 1996; 2000):
- Primeiro, compara índices de um mesmo contexto cultural. Isto é, não compara países onde
algumas situações podem estar diferenciadas por usos e costumes culturais desde alimentares,
vestimenta, moradias etc. Assim, pode-se dizer que as diferenças estão referidas a um mesmo
contexto;
- Segundo, instala uma forma de medição através de notas decimais que têm maior
inteligibilidade para o senso comum adestrado para o uso decimal e em atribuir boas notas a
boas situações e más notas a más situações. Assim, o mapa confere a condição de nota
negativa ao se referir à exclusão e positiva ao se referir à inclusão. Esta condição agrega uma
Capítulo 3
78
dimensão simbólica necessária sobre o que se quer e o que não se quer quanto às condições de
vida.
SACHS (1999) comenta a influência da exclusão social, através da exclusão espacial e
de renda, distinguindo três áreas nas grandes cidades – o centro, o anel intermediário e o anel
periférico. O centro é habitado por uma população de alta renda, em uma região bem-dotada
de infra-estrutura e por forte verticalização, embora em bairros do “centro histórico”, muitos
morem em habitações do tipo “cortiço”. O anel intermediário representa uma área promissora,
passível de melhorias, entre elas, redes de infra-estruturas (em todos os setores). Já o anel
periférico, é a extrema periferia, que mesmo apresentando alta demografia em geral, é
abandonada para o processo de desenvolvimento.
O índice final IEX (expressão 2) atribuído a cada um dos distritos, é calculado pela
soma dos índices em cada campo, criando uma escala em um intervalo compreendido entre -
1,00 (refletindo a pior situação de exclusão) e +1,00 (refletindo a melhor situação de
inclusão). Para a elaboração das faixas, o intervalo {-1,00-+1,00}.
IEX=A+QV+DH+E
4
A generalização deste parâmetro ainda está em desenvolvimento nas cidades do
Estado de São Paulo, já que sua utilização partiu de um mapeamento específico para o
Município de São Paulo e é ainda pouco difundido em outras cidades
45
.
Embora seja considerado que todos os fatores envolvidos na determinação do
IEX e do IDH colaboram indiretamente na formação do perfil de uma região sobre as
possibilidades de atrair redes não básicas de infra-estrutura, como é o caso do gás natural,
entendemos que seu cálculo exige maior pesquisa a dados que embora sejam de fácil acesso
tornam a utilização desse parâmetro mais complexa (o interessante é não precisar calcular,
apenas consultar o cálculo final da prefeitura). Desta forma, em municípios onde esses
conceitos ainda não foram oficialmente trabalhados pelas prefeituras, recomenda-se ignorar
seu uso
46
. Outro ponto está na possibilidade de sobreposição de fatores já considerados que é
eliminada no modelo proposto (Capítulo 5) através da média ponderada entre todos os 3
parâmetros considerados (o que do ponto de vista computacional é relativo e não relevante).
45
São José dos Campos foi o primeiro município a utilizar setores censitários como unidade básica de análise
territorial para a construção do Mapa da Exclusão/Inclusão Social. A utilização dos setores censitários busca
investigar as possíveis contribuições de uma maior resolução espacial para a expressão territorial das
desigualdades sociais no espaço intra-urbano.
46
O que foi feito para o estudo de caso dos 8 municípios da Região Administrativa de Araçatuba, onde apenas
foram analisadas a existência de redes prioritárias.
Onde A: autonomia
QV: qualidade de vida
DH: desenvolvimento humano
E: equidade (2)
Capítulo 3
79
3.1.3. Atendimento das redes de infra-estrutura “prioritárias”
São consideradas “prioritárias” as redes de saneamento básico (IBGE), saneamento e
iluminação pública
47
(Plano Diretor do Município de São Paulo), utilizadas neste trabalho,
entendendo que um distrito não será atrativo à rede de gás natural se ainda não possuir as
infra-estruturas prioritárias. Desta forma, introduziremos no banco de dados, a média entre os
parâmetros: atendimento por rede de abastecimento de água, coleta de esgotos e iluminação
pública, conforme a definição do IBGE a seguir.
• Percentual de domicílios com rede de água: percentual de domicílios ou terrenos servidos
de água oriunda da rede geral de abastecimento;
• Percentual de domicílios com rede de esgoto: percentual de domicílios nos quais a
canalização das águas servidas e dos dejetos provenientes do banheiro ou sanitário, são
ligados a um sistema de coleta que os conduza a um desaguadouro geral da área, mesmo que
o sistema não disponha de estação de tratamento;
• Percentual de rede instalada de iluminação pública: conjunto de equipamentos que permite
o pleno funcionamento de iluminação da cidade, como transformadores, braços, luminárias,
equipamentos auxiliares, fios e lâmpadas e conseqüentemente o número de pontos iluminados
em uma região.
Para a coleta dos percentuais
48
para rede de abastecimento de água e coleta de esgotos
pode-se recorrer a duas fontes de informação:
• O mapeamento das áreas de cobertura do município e de seus distritos (e identificação da
faixa de atratividade por simples comparação visual entre a área total de cada distrito e a
mancha servida pela rede); em geral disponível para fácil consulta;
• Ou a inexistência de mapas, usando o Censo do IBGE, tabulações para saneamento,
relacionando a porcentagem de domicílios de um distrito com o número de ligações à rede.
Para a rede de iluminação pública, o IBGE não dispõe de tabulação, assim deve-se
recorrer a Secretaria de obras ou Infra-estrutura urbana de cada Município para ter acesso a
tabulação dos pontos iluminados por distrito ou a mapas com a mancha de cobertura da rede,
como no caso do saneamento.
47
Além da drenagem e da coleta de lixo que não foram incluídas neste trabalho por não constituirem infra-
estrutura em rede da mesma forma que o gás natural.
48
No caso dos serviços em rede, outra forma de caracterizar o atendimento é representada pelo número de
ligações, porém recomenda-se sempre que possível já trabalhar com unidades em porcentagem, pois isso facilita
a análise proposta nos Capítulos 4 e 5 usando as 5 faixas de atratividade ou adensamento à rede de GN ( o que
não está em % deve ser transformado usando o conceito de regra de três simples: valor maior=100%).
Capítulo 3
80
3.2.Indicadores de Planejamento Urbano
Os parâmetros listados neste grupo foram retirados do conteúdo básico que deve ter
todo Plano Diretor.
O Plano Diretor
49
é uma Lei Municipal que organiza o crescimento e funcionamento
da cidade. Ele diz quais os objetivos a serem alcançados, em cada área da cidade e, para
viabilizá-los, identifica instrumentos urbanísticos e ações estratégicas que devem ser
implementadas. Orienta as prioridades de investimentos da cidade, ou seja, indica as obras
estruturais a realizar (MINISTÉRIO DAS CIDADES et al, 2006). Definido como um
instrumento técnico-jurídico central da gestão do espaço urbano, que define as grandes
diretrizes urbanísticas. Tradicionalmente, estas diretrizes incluem normas para o
adensamento, expansão territorial, definição de zonas de uso do solo e redes de infra-
estrutura. (BNDES, 1996). É também um instrumento global e estratégico da política de
desenvolvimento urbano, determinante para todos os agentes públicos e privados que atuam
no Município. Para a avaliação do potencial de expansão da rede de gás natural considerando
“a dinâmica urbana” foram extraídos do P.D. os parâmetros definidos na tabela 3.2:
Parâmetros Sigla Unidade
Característica
Função
Uso do Solo (residencial,
comercial, serviços,
industrial, agropecuário)
US %
Finito entre 0
e 100%
Caracterizar áreas com maior
potencial de consumo de gás
natural
Zoneamento Z adimensional qualitativo
Caracterizar áreas com expansão
do potencial de consumo de gás
natural à longo prazo (ênfase em
uso do solo)
Desenvolvimento Urbano DU adimensional qualitativo
Caracterizar áreas com maior
potencial de consumo de gás
natural à longo prazo (ênfase em
infra-estrutura)
Lançamentos
Imobiliários (residenciais
e serviços)
LI número Não finito
Caracterizar áreas com maior
potencial de consumo de gás
natural à curto prazo (ênfase em
uso do solo)
Taxa de Urbanização TU %
Finito entre 0
e 100%
Diferenciar áreas onde os serviços
podem ou não ser em rede
Tabela 3.2. Parâmetros que caracterizam “Planejamento Urbano” na proposta para análise da
rede de Gás Natural.
49
Desde 1988, a Constituição Federal estabelece que os municípios brasileiros com mais de 20 mil habitantes
devem ter Planos Diretores. Em 2001, o Estatuto da Cidade (Lei 10.257/01) ampliou esta obrigatoriedade
para os municípios pertencentes a regiões metropolitanas e aglomerações urbanas; naqueles integrantes de
áreas de especial interesse turístico; e naqueles localizados na área de empreendimentos ou atividades
com significativo impacto de âmbito regional ou nacional. Estabeleceu ainda, que os municípios que não
tivessem plano diretor aprovado em outubro de 2001, data de entrada em vigor do Estatuto da Cidade, deveriam
aprová-lo até outubro de 2006 (Artigo 50 do Estatuto). A Constituição Paulista de 1989, por sua vez, determina
a obrigatoriedade dos planos diretores para todos os municípios, segundo Artigo 181, Parágrafo 1º, do Capítulo
II. (vide nota 29).
Capítulo 3
81
3.2.1. Uso do Solo
A política dos Planos Diretores para uso e ocupação do solo visa nortear o
desenvolvimento das cidades segundo as diretrizes (SEMPLA, 2002):
• estimular o crescimento da cidade na área já urbanizada, dotada de serviços, infra-estrutura
e equipamentos, de forma a otimizar o aproveitamento da capacidade instalada e reduzir os
seus custos;
• promover a distribuição de usos e a intensificação do aproveitamento do solo de forma
equilibrada em relação à infra-estrutura, aos transportes e ao meio ambiente, de modo a evitar
sua ociosidade ou sobrecarga e otimizar os investimentos coletivos;
• Estimular a reestruturação e requalificação urbanística para melhor aproveitamento de áreas
dotadas de infra-estrutura em processo de esvaziamento populacional ou imobiliário;
• Estimular a requalificação, com melhor aproveitamento da infra-estrutura instalada, de
áreas de urbanização consolidada, com condições urbanísticas de atrair investimentos
imobiliários;
• Estimular a urbanização e qualificação de áreas de infra-estrutura básica incompleta e com
carência de equipamentos sociais;
• Adequar a urbanização às necessidades decorrentes de novas tecnologias e modo de vida;
• Promover o adensamento construtivo e populacional em áreas de urbanização em
desenvolvimento com capacidade de suporte da infra-estrutura instalada.
Em geral, os mapas de uso do solo são elaborados através de metodologia que
considera porcentagem com determinado tipo de ocupação predominante por 60% ou mais
das quadras que compõem a área em estudo
50
. A função desses mapas é a demonstração das
áreas da cidade onde o uso é mais intenso, ou seja, onde existe maior densidade de área
construída por metro quadrado, a tipologia (horizontal e vertical) dessa ocupação, o padrão
(baixo, médio e alto) das edificações e o tipo de uso (residencial, industrial, comércio e
serviços etc); permitindo variadas abordagens e relações que possam subsidiar análises e
diagnósticos para a elaboração de políticas de desenvolvimento globais ou mesmo setoriais.
Utilizando como modelo o mapeamento do Município de São Paulo
51
, a priori foi
imaginado para a modelagem proposta nesta tese, a junção de todos os tipos de usos em 5
50
Para as quadras em que não é possível identificar um determinado tipo de uso predominante, aplica-se a
categoria uso misto, que representa a combinação de dois ou mais usos predominantes (SEMPLA, 2006),
considerando no modelo a porcentagem de quadras dividida e inserida em quantos forem esses usos
.
51
Em São Paulo, outro avanço importante foi o georeferenciamento dos dados de uso do solo no GEOLOG,
planta digital da cidade, que propiciou o mapeamento, quadra a quadra de indicadores como o coeficiente de
aproveitamento e predominância de área construída por usos, de grande utilidade para o planejamento urbano.
Capítulo 3
82
faixas mistas (mesclando os vários usos), porém partindo desse principio seria necessário
elaborar uma hierarquia de usos do solo mais atraentes ao gás natural que pode ou não
corresponder à realidade (por exemplo, será a área industrial a de maior interesse para a
concessionária de gás?- é difícil responder com exatidão). A escala idealizada em 5 faixas era
a seguinte:
1. Predominância em terrenos vagos, ocupação residencial horizontal e agropecuária
2. Predominância em uso misto: comercial e residencial horizontal
3. Predominância em ocupação residencial vertical
4. Predominância em uso misto: comercial, serviços e residencial vertical
5. Predominância em uso misto: residencial e industrial
Assim, para maior exatidão na análise, a divisão nas 5 faixas qualitativas mescladas
foi substituída pela análise individual por uso do solo em faixas quantitativas, que permitiram
a inserção do parâmetro “uso do solo agropecuário”
52
necessário quando da avaliação da
Região de Araçatuba como será demonstrado adiante.
Desta forma, a utilização do parâmetro uso do solo foi baseada na contagem do
número de quarteirões com um certo tipo de predominância em relação ao número total de
quarteirões da área em estudo, variando entre 0 e 100%. A soma de todos os usos deve
resultar em 100%.
Em resumo, a divisão utilizada é definida tabela 3.3:
Parâmetro Uso do Solo Sigla Unidade
Característica
Residencial USres % Finito entre 0 e 100%
Comercial UScom % Finito entre 0 e 100%
Prestação de Serviços USserv % Finito entre 0 e 100%
Industrial USind % Finito entre 0 e 100%
Agropecuário USagro % Finito entre 0 e 100%
Tabela 3.3. A divisão quantitativa do Parâmetro Uso do Solo. Elaboração: MASSARA, 2006.
Como já mencionado, o conceito deste parâmetro foi retirado da análise de mapas que
mesmo com a exigência atual (vide nota 49) podem ou não existir em municípios de menor
porte
53
. Daí a importância de criar apenas 5 grupos distintos em relação às possibilidades de
usar o GN, propiciando que qualquer prefeitura possa usar este modelo desde que tenha um
mínimo conhecimento das características e das limitações predominantes nos distritos (ou
bairros).
52
Esse conceito foge à “dinâmica urbana” mas foi considerado válido por permitir o debate entre rural versus
urbano na implantação da rede canalizada de gás natural (demonstrado nos capítulos seguintes).
53
Para São Paulo a contagem foi feita através do mapa da SEMPLA (2006). Para São Caetano do Sul a
contagem foi feita por pesquisa “in loco”. Para os 8 municípios da RA Araçatuba a contagem foi feita por
estimativa através de informações cadastrais não atualizadas.
Capítulo 3
83
3.2.2. Zoneamento
54
Segundo o BNDES (1996), o zoneamento é uma concepção da gestão do espaço
urbano baseada na idéia de eleger os usos possíveis para determinadas áreas da cidade. Com
isso, o que se pretende é evitar convivências desagradáveis entre os usos. A cidade é dividida
em zonas industriais, comerciais, residenciais, institucionais e em zonas mistas, que
combinam tipologias diferentes de uso. Em alguns casos, esse zoneamento da cidade inclui
várias categorias para cada um dos tipos de zonas. Essas categorias diferenciam-se,
normalmente, em termos de adensamento dos lotes (pela regulamentação do percentual
máximo da área dos terrenos que pode ser edificada, do número de andares das edificações ou
da área máxima construída).
A determinação dos tipos de usos, muitas vezes, acontece em função de usos já
consolidados, ou seja, a legislação apenas reconhece esses usos. Nesse caso, seu papel de
direcionar a ocupação da cidade fica resumido à legitimação do espaço construído,
independentemente da dinâmica, ainda que excludente, que tenha definido esta construção.
De maneira simplificada, podemos definir “zoneamento” como a regra imposta pela
Prefeitura para controle da ocupação dos distritos. É a destinação dos vários “pedaços” da
cidade para determinados usos. Os Planos Diretores das grandes cidades brasileiras
subdividem os usos em grupos de atividades bem detalhados. No caso do Município de São
Paulo, existem mais de 10 divisões para classificar a ocupação dos bairros.
Porém, pensando na possibilidade de generalizar o modelo proposto, permitindo sua
utilização em qualquer cidade brasileira, que pode não ter Plano Diretor e mapeamentos
detalhados, resumimos as faixas de atratividade à rede de distribuição de GN em 5 intervalos
no que diz respeito ao potencial de consumo ao gás e que facilitam o uso da metodologia,
bastando um mínimo conhecimento dos bairros em estudo, utilizando padrão de agregação no
qual se trabalha apenas com as categorias essenciais de uso do solo. São eles:
1. Zona de proteção ambiental enfatizada e Zona exclusivamente residencial de baixa
densidade (horizontal) / Zona mista de proteção ambiental
2. Zona residencial de baixa densidade (horizontal) / Zona mista (com + serv + ind) de baixa
densidade (ou seja, com estabelecimentos de localização pontual)
54
Lembramos que o conceito de “USO DO SOLO” é diferente do conceito de “ZONEAMENTO”. O
zoneamento fornece a regra de ocupação; o uso do solo representa a ocupação real que pode coincidir com o
zoneamento ou pode ainda ser “subutilizado”, mas nunca exceder o tipo de uso definido na Lei. Por exemplo:
Uma região tem como zoneamento: uso misto alta densidade
e como uso do solo (real): Uso misto com
predominância residencial baixa densidade. O contrário não é possível.
Capítulo 3
84
3. Zona exclusivamente residencial de média densidade (horizontal combinado ao vertical) e
Zona mista (res + com + serv+ ind) de baixa densidade (ou seja, com estabelecimentos de
localização pontual)
4. Zona residencial de alta densidade (vertical) e Zona mista (res + com + serv + ind) de
média densidade (ou seja, estabelecimentos distribuídos ao longo do bairro)
5. Zona mista (res + com + serv + ind) de alta densidade (ou seja, com bolsões de
concentração de estabelecimentos ao longo do bairro)
Nota-se que por mais que se deseje converter o parâmetro “zoneamento” em um fator
quantitativo separando os usos como foi feito para o parâmetro “uso do solo” em combinação
de porcentagens até alcançar os 100%, neste caso a regra imposta pelas prefeituras impede a
separação já que é justamente o conjunto mesclado de uso do solo permitido pelo zoneamento
que propicia uma visão futura de o quanto ainda se pode incrementar o uso de uma região à
longo prazo.
Desta forma, as diretrizes básicas de zoneamento constantes em cidades de
predominância urbana, foram agrupadas em 5 intervalos principais que não destacam “usos do
solo” mais sim, possibilidades de combinação entre eles de maneira a ressaltar as suas
concentrações ao longo da área de estudo, visando não incorrer no erro de, por exemplo,
classificar um distrito industrial como o mais atraente a receber a rede de GN em detrimento
de outro de predominância vertical, induzindo a uma conclusão errônea quando se imagina o
conjunto de análise: “volume consumido e respectiva tarifa por uso do solo, extensões a
percorrer com o duto” (destaque do capítulo 4).
3.2.3. Desenvolvimento Urbano
Este parâmetro foi retirado de tabulação do Plano Diretor do Município de São Paulo
para o período 2002-2012 (SEMPLA, 2002). Consideramos que por sua descrição
simplificada, poderá ser aplicado em qualquer outra cidade onde não esteja difundido o
conceito do desenvolvimento urbano. O conceito quando relacionado ao estudo da rede
subterrânea de gás natural, tem a função de identificar áreas que à longo prazo serão passíveis
de melhorias em infra-estrutura.
Para relacioná-lo ao estudo de atratividade ou adensamento da rede de GN, propõe-se
o agrupamento das características de desenvolvimento urbano em 5 descrições chamadas
“macroáreas”. São elas:
1. Proteção Ambiental, agrupando 3 diferentes níveis:
Capítulo 3
85
a) Proteção integral (áreas localizadas nos limites do município com reservas florestais,
parques estaduais, parques naturais municipais e reservas biológicas);
b) Uso sustentável (parcela das antigas áreas rurais e que compreendem também as áreas de
Proteção Ambiental e as reservas particulares do Patrimônio Natural);
c) Conservação e Recuperação (área com vegetação remanescente significativa e que
integram os mananciais para o abastecimento de água da cidade, com ocupação urbana
desordenada e ambientalmente inadequada).
2. Urbanização e Qualificação Urbana (são áreas ocupadas predominantemente por população
de baixa renda, com grande concentração de loteamentos irregulares e favelas. Têm baixa taxa
de emprego e infra-estrutura básica incompletas. Apresentam também deficiência de
equipamentos sociais, culturais, de comércio e serviços).
3. Urbanização consolidada (são áreas formadas por bairros consolidados, habitadas por
população de renda média alta, que contam com alta taxa de empregos e boas condições de
urbanização, apresentando significativo aumento das construções verticais).
4. Reestruturação e Requalificação (são áreas com boa infra-estrutura, com alta taxa de
emprego por habitante, mas que passam atualmente por processos de esvaziamento
populacional e desocupação dos imóveis).
5. Urbanização em consolidação (são áreas que aparecem com condições sócio-econômicas
intermediárias em relação a faixa 2 e 3. Têm condições de atrair investimentos imobiliários
privados em residências e estabelecimentos comerciais e de serviços).
De maneira similar ao parâmetro “zoneamento”, o desenvolvimento urbano não
permite sua conversão em valor quantitativo
55
. Porém diferentemente do “zoneamento”, seus
5 intervalos são bem distintos em relação às características de melhorias em redes de infra-
estruturas, podendo seu utilizado desde que se conheça a área de estudo (através de arquivos
das prefeituras) ou por verificação in loco de suas características.
3.2.4. Mercado Imobiliário e Código de Obras na Intensificação do Uso de Gás Natural
Este parâmetro mostra a dinâmica da cidade com base no número de lançamentos
imobiliários residenciais e de prestação de serviços, apontando vetores de crescimento do
consumo de energia.
Os estudos imobiliários têm como propósito mostrar as tendências do mercado formal
de imóveis pela ótica dos lançamentos imobiliários e responder a questões imobiliárias
55
Os únicos parâmetros não numéricos utilizados para análise da rede canalizada de gás natural são o
Zoneamento e o Desenvolvimento Urbano.
Capítulo 3
86
complexas, como a vocação imobiliária da região, onde o terreno alvo é analisado sob
diferentes aspectos: zoneamento, restrições de uso, desapropriações e tombamentos para
estabelecer os usos possíveis, viabilidade econômica, adequação mercadológica, analisando a
região como um todo em termos de oferta e demanda por novas construções.
O mercado imobiliário, bem como todas as construções residências e de prestação de
serviços, tem ao longo dos últimos anos contribuído para a difusão das facilidades de
utilização do gás natural, através do cumprimento de legislação do Código de Obras (1992)
56
,
específica para instalações prediais para gás em novos empreendimentos
57
no município de
São Paulo. Este fato viabiliza a expansão da rede e difunde a multi-utilização do gás em
aplicações além do tradicional fogão.
No caso do Município de São Paulo, das maiores regiões metropolitanas do Estado e
também de outras capitais brasileiras, é fácil obter o ranking do mercado imobiliário por
distritos, através de relatórios da Empresa Brasileira de Estudos de Patrimônio
58
.
Visando a utilização do modelo em cidades menores, que não estejam no âmbito de
atuação da Embraesp, sugerimos a consulta à Secretária de Obras do Município em estudo,
pois através dos alvarás para novas edificações, também é possível levantar as características
dos imóveis em construção.
O uso do gás natural tem na instalação predial uma alavanca de expansão do seu uso.
No Estado de São Paulo a Companhia de Desenvolvimento Habitação e Urbano introduziu
desde 2004-05, a instalação predial para gás em seus conjuntos habitacionais conforme mostra
56
Código de Obras e Edificações do Município de São Paulo -Seção 9.3 – Instalações Prediais
LEI: 9.3.2-As edificações deverão dispor de instalação permanente de gás combustível 9.3.2.1-Os ambientes
ou compartimentos que contiverem equipamentos ou instalações com funcionamento a gás deverão ter
ventilação permanente, assegurada por aberturas diretas para o exterior, atendendo as N.T. da autoridade
competente.
9.3.2.2-O armazenamento de recipientes de gás deverá estar fora das edificações, em ambiente exclusivo dotado
de aberturas para ventilação permanente.
DECRETO: 9.C.2- As edificações deverão dispor de instalação permanente de gás combustível, conforme
disposto no Decreto 24.714, de 07 de outubro de 1987, com as alterações introduzidas pelos Decretos 24.757, de
14 de outubro de 1987, e 27.011, de 30 de setembro de 1988.
9.C.2.1-A ventilação permanente nos compartimentos que contiverem equipamentos com funcionamento a gás,
deverá atender às NTC da Companhia de Gás de São Paulo - COMGÁS.
9.C.2.2-O armazenamento de recipientes de gás (cilindros de GLP) deverá estar em ambiente exclusivo, dotado
de abertura com ventilação permanente, situado em área externa à edificação, podendo ser enquadrado como
obra complementar, de acordo com a Tabela 10.12.2 do COE.
57
A obrigatoriedade das instalações ocorre no Município de São Paulo. Porém em outros municípios mesmo sem
a lei, a presença de instalação para uso do GN nas novas edificações é uma vantagem na valorização do imóvel
que as construtoras vêm introduzindo em seus projetos para facilitar a comercialização de seus
empreendimentos.
58
A base de dados da EMBRAESP compreende edifícios com quatro ou mais pavimentos e condomínios
horizontais ostensivamente lançados por meios publicitários. È importante notar que as informações coletadas
referem-se aos lançamentos refletindo portanto o fluxo de mercado e não o seu estoque (SEMPLA, 2006)
.
Capítulo 3
87
o relatório GRAPOHAB
59
(2003): “Nos municípios operados pela concessionária de gás,
deve-se analisar a existência e disponibilidade de rede, com a prévia verificação da demanda
necessária do empreendimento e a capacidade da rede”.
Também conforme menciona a COMGÁS (2003): “Para o uso comercial, nos lugares
onde já existe gás encanado disponível, sua utilização é obrigatória” (substituindo o gás de
botijão). Seja por exigência municipal ou como vantagem imobiliária, considera-se que a
presença de instalação para GN nas novas construções otimiza a expansão da rede.
3.2.5. Taxa de Urbanização
Há uma grande discussão entre diferentes concepções e definições do que se entende
por território urbano e rural. Essas definições são importantes, juridicamente, para definir as
tributações e competências dos entes federativos – município, estado, União.
O Código Tributário Nacional para efeitos tributários inicialmente adotou o critério da
situação ou localização do imóvel, reputando como urbano o imóvel localizado em zona
urbana e rural seria o que estivesse fora desta zona (art. 32). Porém, a Lei nº 5.868/72
estabeleceu, com relação ao imposto territorial rural, o critério da destinação, ao estipular que
considera imóvel rural aquele que se destinasse à exploração agrícola pecuária, extrativa
vegetal ou agroindustrial e que independente de sua localização, tivesse área superior a um
hectare). No aspecto legal e jurídico estas definições são essenciais para fins da organização
político-administrativa e territorial do município, bem como para estabelecer a política
tributária aplicável sobre a propriedade urbana e rural.
O IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) adota critérios para quantificar
a população urbana e rural, a partir dos perímetros urbanos demarcados nos municípios.
VEIGA (2002) propõe outros critérios para definir esses termos, como o número total de
moradores e a densidade populacional. Assim, os municípios com um número ínfimo de
moradores na sede podem ter perfil eminentemente rural. Em muitos casos, pelos critérios do
IBGE, esse tipo de município é considerado como núcleo urbano.
O rural diferencia-se na forma de usar e ocupar o solo, geralmente mais dispersa; essa
diferença leva a muitas discussões sobre como deve ser, em espaços classificados como
rurais, a relação entre o tipo de assentamento e a oferta de serviços públicos, infra-estrutura de
saneamento ambiental e equipamentos sociais de saúde, educação, entre outros.
59
O GRAPROHAB – Grupo de Análise e Aprovação de Projetos Habitacionais do Estado de São Paulo foi
estabelecido pelo Decreto Estadual N° 33.499 DE 10.07.1991 e Resolução SH Nº 087 de 02.09.1996, tem por
objetivo centralizar e agilizar os procedimentos administrativos de anuência prévia do Estado para
empreendimentos de parcelamento do solo urbano e implantação de núcleos habitacionais, públicos ou privados.
Capítulo 3
88
Pode-se dizer que, no urbano, os serviços e equipamentos urbanos (redes de infra-
estrutura, serviços, transporte público, atividades comerciais e industriais) estão consolidados
e são contínuos; há alta densidade populacional e as propriedades imobiliárias são
fragmentadas. Definido dessa forma, o urbano pode ser reconhecido pela extensão e oferta
dos serviços públicos e pela densidade populacional e viária. Nesse urbano, pode ou não
existir produção agrícola (mais adiante definida como agricultura urbana). No rural, a
extensão dos serviços e equipamentos públicos é restrita ou parcial, a dimensão das
propriedades é muito maior e predominam as atividades agrícolas e áreas de preservação.
Nesse espaço, há enclaves de urbano (colônias, loteamentos, condomínios), mas não há
continuidade espacial entre eles (PEREIRA BARRETO et al, 2004).
Na análise de áreas rurais é importante identificar a topografia, acessibilidades e infra-
estruturas adequadas para as diversas formas de produção agropecuária, extração vegetal,
exploração mineral, usos não agrícolas como, por exemplo, turismo, chácaras de veraneio,
moradias permanentes, dentre outras. O princípio da sustentabilidade ambiental deve orientar
a classificação das áreas de preservação permanente e de reserva legal, segundo o estado de
conservação dos recursos naturais e sua capacidade de regeneração, nos casos de degradação.
Tal princípio deve nortear também a identificação dos locais com maciços vegetais compostos
de diversas espécies, em distintos estágios de preservação (PEREIRA BARRETO et al,
2004).
A definição do que é urbano e rural para o planejamento do município, é feita a partir
da aprovação de lei municipal pela Câmara de Vereadores; em cada localidade, são
desenhados os perímetros urbanos e rurais em função dos interesses e das perspectivas de
desenvolvimento territorial do município. Para efeito de inserção no modelo proposto é
utilizado o método do IBGE e os valores por ele já determinados, sem entrar no mérito da
discussão gerada na caracterização rural-urbano, através da fórmula:
Taxa de Urbanização = Área Urbana * 100
Área Total (3)
Para determinação da taxa em áreas menores que o município, ao invés do IBGE deve-se
consultar a prefeitura e seu cadastro territorial predial para verificar o que é considerado
urbano em cada bairro
60
.
60
O município de São Paulo fez o cálculo para cada um de seus 96 distritos.
Capítulo 3
89
3.3.Projeção do Consumo de Gás Natural Usando Estratificação de Usos do Solo
Em geral, a projeção da demanda por energia sempre é considerada em modelos de
prospecção de mercados visando a implantação do serviço em rede.
Aqui também, o modelo proposto para a estimativa de consumo de GN utiliza a
definição de conversão de outras energias em gás natural, mas também usa a dinâmica urbana
como auxiliar para uma projeção mais rápida sem considerar “volumes”, definindo o consumo
possível utilizando o número de domicílios, estabelecimentos comerciais, de prestação de
serviços e instalações industriais, que vão sendo desmembrados por setores produtivos
segundo o Cadastro Nacional das Atividades Econômicas (2003). Desta forma, em um
primeiro momento, a atividade econômica é agregada em totais de estabelecimentos. Em
seguida, explora-se as divisões setoriais da economia, possibilitando estimativas de consumo
através da concentração especial das diversas áreas produtivas na região de estudo, sem
considerar porte e consequentemente o consumo de cada energia. A escolha das opções para
detalhamento dos usos do solo e estimativa da demanda por GN - método 1: pelo volume
exigindo amostras in loco ou método 2: pelo número de unidades baseado nos graus de
divisão do setor produtivo (depende do nível de precisão que se pretende obter e do tempo
que pode ser disponibilizado para a coleta de informações).
Associada à caracterização de “unidades locais”
61
são agregados neste item os
parâmetros densidade demográfica e renda familiar, fundamentados nas relações: renda
versus consumo e demografia versus consumo
62
. Os parâmetros utilizados definidos na tabela
3.4:
Parâmetros Sigla Unidade Característica Função
Densidade Demográfica DD hab/km2 Não finito
Definir demanda por GN
(ênfase na concentração
populacional)
Renda Familiar (ou poder de
compra)
RF
R$ ou
salários
mínimos
Não Finito
Definir demanda por GN
(ênfase na possibilidade
financeira de consumir)
Estratificação (residencial,
comercial, serviços, industrial)
E
adimensio
nal
Não Finito
Definir demanda por GN
(ênfase de consumo no
setor)
Tabela 3.4. Parâmetros que caracterizam “Projeção de Consumo” na proposta para análise da
rede de Gás Natural.
61
Definido pelo IBGE (2003) como o endereço de atuação da empresa que ocupa, geralmente, uma área
contínua, no qual são desenvolvidas uma ou mais atividades econômicas, identificado pelo número de ordem
(sufixo) da inscrição no Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica, do Ministério da Fazenda.
62
A primeira relação considera o status social (poder de compra ou renda familiar) como determinante do
consumo de energia; a segunda relação, considera a aglomeração populacional como determinante da demanda,
desta vez não como uma possibilidade a mais que a posição social oferece mas sim, como uma necessidade, sem
no entanto entrar na discussão de cunho político entre periferias e distribuição de renda.
Capítulo 3
90
3.3.1. Densidade Demográfica
O IBGE (2001) define densidade demográfica como o número de habitantes residentes
de uma unidade geográfica em determinado momento, em relação à área dessa mesma
unidade.
É um índice utilizado para verificar a intensidade de ocupação de um território e pode
ser expresso em várias unidades de área, sendo bastante comum o uso de “hectares”. Porém
considera-se que as medidas decorrentes do sistema métrico tradicionalmente utilizado,
permitem maior noção de espaço, assim sugere-se que a área dos distritos em “quilômetros
quadrados”.
Densidade Demográfica = Número de Habitantes da área de estudo
Área territorial em estudo (4)
.
Como mostra VETTER et al (1982), é sabido que os serviços urbanos encarecem quando
instalados em áreas de baixa densidade, por isso é mais comum que eles sejam instalados
naquelas de maior densidade. Embora isso seja correto, não é entretanto praxe haja visto, que
regiões administrativas com altas densidades demográficas ainda possuem déficits em
serviços considerados prioritários.
Pode-se dizer no caso de investimentos privados, que a relação entre densidade e
implantação de infra-estruturas depende diretamente da localização espacial da população
segundo grupos de renda. Já os investimentos públicos sugerem que a qualidade de vida deve
preceder a possibilidade de consumir e pagar pelo serviço
63
.
De toda forma, a população com menor renda tende a ocupar regiões periféricas
distantes do centro já servido e essa distância incide nos custos de implantação das redes,
dificultando sua expansão, mesmo que a densidade populacional aponte mercado consumidor.
A disponibilidade das informações para qualquer município é igual, já que o IBGE
cadastra todas as regiões brasileiras.
No caso do Estado de São Paulo, a fundação SEADE também fornece planilhas para os
municípios e para os distritos paulistanos. Para unidades menores como bairros e distritos, é
necessária consulta as Prefeituras.
63
O estudo da relação: densidade demográfica versus renda é abordado no Capítulo 4, através da analise de
influência de cada parâmetro na implantação da rede de GN em 3 diferentes casos.
È difícil mensurar a influência da concentração populacional isoladamente, senão não haveria diferencial entre
por exemplo os distritos do Morumbi e do Socorro (cidade de São Paulo), já que ambos têm densidades
semelhantes. È o conjunto de parâmetros que destaca áreas mais ou menos atraentes à receber a rede de gás
natural.
Capítulo 3
91
3.3.2. Renda Mensal Média Predominante na Área de Estudo
A renda mensal é um índice calculado levando em conta a média entre os extremos de
renda dos chefes da família para cada distrito. Esse parâmetro pode ser expresso tanto em
número de salários mínimos como em reais. De toda forma, deve ser convertido à
porcentagem para inserção no modelo proposto.
Sem dúvida a renda é uma variável implícita no problema de implantação de infra-
estruturas, principalmente àquelas dependentes de empresas privadas, onde a principal meta é
o retorno do investimento na obra civil no menor espaço de tempo, relacionado ao par de
parâmetros: renda x possibilidade de consumo. Onde há concentração de baixa renda
geralmente há deficiência do serviço, mesmo que público e em geral, inexistência de serviço
privado.
SACHS (1999) comenta a analogia entre presença de redes, localização espacial e
renda: a polarização social se inscreve também no espaço. Os centros das cidades e os bairros
elegantes concentram a maioria das infra-estruturas e vivem um boom imobiliário. Também
VETTER et al (1982), ressalta o círculo vicioso entre investimento em redes e atração de usos
do solo mais sofisticados e atração de famílias com maior rendimento, gerando um alto nível
de demanda efetiva para os serviços e determinando o status social da área, beneficiando o
preço dos imóveis, aumentando a segregação residencial segundo grupos de renda e fechando
o círculo com a influência dessa segregação residencial sobre a incidência dos investimentos
públicos e privados.
A renda de maneira geral é fator de atração ou repulsão de infra-estruturas na relação
“renda versus consumo – em especial de energia”, mas também é de grande relevância
indireta quando se focaliza as estratégias de locação e expansão do mercado imobiliário e de
serviços mais sofisticados que por sua vez irão demandar mais energia e possivelmente
sustentar a implantação da rede de GN, evidenciando que a renda predominante na área a ser
analisada sempre é um parâmetro a ser considerado, pois mesmo isoladamente,
diferentemente da densidade demográfica, sempre é uma vantagem atrativa a implantação do
serviço de cunho privado, seja ele qual for.
A generalização desse parâmetro costuma ser bastante simplificada através de mapas
elaborados em 5 intervalos que podem ser diretamente utilizados para a análise proposta.
Mesmo em municípios que não disponibilizam mapas, tabelas do IBGE sempre são
localizadas e facilmente convertidas em 5 agrupamentos. Para o desmembramento em
unidades menores que o município faz-se necessária a consulta as prefeituras e a seus planos
diretores.
Capítulo 3
92
3.3.3. Estratificação de Usos
O método proposto permite estimar o consumo de gás natural em 5 diferentes níveis
de detalhamento em função dos 4 tipos de ocupação do solo e das definições do IBGE (2003):
• Número de domicílios: domicílio é o local estruturalmente separado e independente que se
destina a servir de habitação a uma ou mais pessoas, ou que esteja sendo utilizado como tal.
• Número de estabelecimentos de serviços, comércio e indústrias: considera-se como
estabelecimento a unidade de cada empresa /indústria separada espacialmente, ou seja, em
endereços distintos. No caso dos estabelecimentos com mais de uma atividade econômica, o
enquadramento do IBGE considera a atividade principal, gerando 3 diferentes agrupamentos
em função dos usos do solo.
• Estabelecimentos institucionais: estabelecimentos públicos sejam eles edifícios
administrativos de órgãos públicos, escolas, creches, hospitais, bibliotecas, salas de cinema,
salas de teatro, centros e oficinas de cultura, museus, ou seja, todas as edificações ligadas ao
poder público. Essas unidades são inclusas no uso “prestação de serviços”.
Agregadas as unidades em 4 grupos de usos do solo, parte-se para o desmembramento
de cada uma delas segundo o Cadastro Nacional da Atividades Econômicas gerando 4 níveis
baseados na contagem de unidades e um quinto nível que explora a pesquisa amostral e uma
resposta de projeção de consumo em volume. Os quatro níveis hierárquicos do CNAE
(IBGE, 2003) são expressos por:
• Seção – identificado por um código alfabético de 1 digito, que é o responsável pelo
agrupamento nas diversas atividades econômicas;
• Divisão - identificada por um código numérico de 2 dígitos;
• Grupo - identificada por um código numérico de 3 dígitos;
• Classe - identificada por um código numérico de 4 dígitos.
Assim, por exemplo, se o número CNAE
64
de uma determinada empresa for ”D”
indica o grupo “indústria de transformação”. Se o seu código é 2511, o número 25 indica a
divisão. Neste caso, empresas que exercem atividades de “Fabricação de artigos de borracha e
plástico”. A combinação dos três primeiros dígitos da CNAE, no caso deste exemplo, o
número 251, refere-se à classificação de grupo, ou seja, empresas que exercem atividades de
“Fabricação de artigos de borracha”. Por fim, os quatro dígitos da CNAE, neste caso 2511,
64
Exemplo retirado da Relação Anual de Informações Sociais do Ministério do Trabalho e Emprego, que
seguem as categorias da Classificação Nacional de Atividades Econômicas/CNAE – IBGE.
Capítulo 3
93
formam a classe, indicando que a atividade principal da empresa é de “Fabricação de
pneumáticos e câmaras-de-ar”. A figura 3.3. exemplifica a leitura do CNAE utilizada no
modelo.
Nível 1
Nível 2
Nível 3
Nível 4
Nível 5
INDÚSTRIA
1
Industrias de
transformação
Industrias
extrativas
Fabricação de
produtos
alimentícios e
bebidas
Abate e preparação de carne e pescado
Produção de conservas de frutas,
legumes e vegetais
Produção de gorduras e óleos vegetais
Fabricação de Produtos do laticínio
Fabricação e refino de açúcar
Fabricação de bebidas
Torrefação e moagem de café
dados amostrais
Consumo de
outros
energéticos
Figura 3.3. Exemplo de leitura da codificação do CNAE adaptada ao modelo.
Elaboração: MASSARA, 2005.
Na figura 3.3., o nível 1 representa o tipo de uso do solo, o nível 2, a codificação
divisão, o nível 3, a codificação grupo e o nível 4
65
, a classe. Os 4 primeiros níveis de
detalhamento da figura acima utilizam para a projeção de consumo, o conceito de número
total de unidades na área de estudo, ou seja, não lidam com o porte e nem com o tipo de
atividade desenvolvida em cada unidade.
Considera-se assim que uma área de estudo será mais atrativa á receber o gás natural
canalizado, quanto maior for o número de unidades em cada um dos tipos de uso do solo. Para
diferenciar a importância entre eles, o parâmetro dentro do modelo deve receber um número
que funciona como um peso diferencial ressaltando usos do solo ou setores mais propícios ao
uso do GN
66
. Para a estratificação detalhada de usos, é possível a combinação de informações
de 5 fontes:
• Cadastro Nacional das Atividades Econômicas (CNAE-IBGE, para todo o Brasil);
67
• Pesquisa da Atividade Econômica Paulista (PEAP-SEADE) – tabulação especial;
65
A codificação divisão foi ignorada sendo substituída na adaptação ao modelo por “tipo de uso do solo”.
66
O objetivo aqui é o de trabalhar com as informações urbanas sobre unidades locais e não consiste em
aprofundar a questão da porcentagem de conversão de outros energéticos ao GN. Vasta bibliografia e projetos
acadêmicos e profissionais estão em desenvolvimento nessa área. Isso depende de várias características como
área de atuação da empresa e seu porte, conforme é demonstrado no Capítulo 5.
67
Para empresas com 30 ou mais pessoas ocupadas é possível se obter informações mais detalhadas, ou seja,
para as classes CNAE (quatro dígitos) e para municípios.
Capítulo 3
94
• Anuário das Indústrias do Estado de São Paulo (CIESP);
• Cadastro Territorial e Predial Urbano - (Secretária de Finanças dos municípios), para todo
o Brasil;
• Diretório Nacional de Endereços (CORREIOS), para todo o Brasil.
Já o nível 5, é construído visitando os domicílios e estabelecimentos segundo a
estratificação mais detalhada, ou seja, no nível 4. A princípio foi proposto que seria
interessante o levantamento global de dados físicos (como número de funcionários,
moradores, número de leitos, etc.), de equipamentos (número de chuveiros, aquecedores,
informações sobre caldeiras, etc.) e consumos gerais. Por fim, resolveu-se apenas utilizar
dados sobre os consumos gerais de outros energéticos em cada unidade visitada e sua relação
com porcentagens de conversão ao GN
68
.
Os esquemas seguintes mostram a estratificação completa para cada um dos usos do
solo. Notar na figura 3.4., que no caso residencial que tem menor detalhamento, o nível 1 se
repete no nível 2, já que para uniformização do modelo era necessário que todos os setores
permitissem a estratificação em número igual de níveis (o que do ponto de vista
computacional é relativo e não relevante).
Domícilios Individuais
Condomínios
Domicílios
NÍVEL 4NÍVEIS 1 e 2 NÍVEL 3
Casas
Apartamentos
Casas
Apartamentos
Prédios
Figura 3.4. Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo o CNAE –
Uso Residencial. Elaboração: MASSARA, 2005.
Em resumo, para os estudos de caso foram utilizados diferentes níveis, considerando
os setores onde o uso do gás natural canalizado está mais difundido
69
:
• No uso residencial: unidade domicílio individual (mesmo em apartamentos) (figura
3.4.)
70
,
• No uso comercial: postos de gasolina, hipermercados; supermercados, padarias, açougues,
shoppings centers, frigoríficos (estratificação completa na figura 3.5.);
68
Vide nota 66.
69
Informação apoiada nas vendas da COMGÁS por setores (2007).
70
O uso do agrupamento “condomínios” é justificado pela associação possível à tarifa residencial coletiva.
Capítulo 3
95
Comércio Atacadista de Animais Vivos
NÍVEL 1
Comércio e reparação de
Veículos Automotores e
Motocicletas e Comércio a
Varejo de combustíveis
Varejo Especializado e
outros
Comércio Varejista de Calçados, artigos de couro e viagem
Comércio
Comércio a Varejo de Combustíveis
Comércio a Varejo e por Atacado de peças e Acessórios para Veículos
Automotores
Comércio a Varejo e Atacado de Veiculos Automotores
NÍVEL 4
Grandes Lojas de
material de construção
Comércio Atacadista de Pescados
Comércio Varejista de Produtos de Padaria
,
Latícinio
,
Frios e Conservas
Comércio Varejista de balas, Doces, bombons, confeitos e semelhantes
Frigoríficos
Comércio Atacadista de Hortifrutigranjeiros
Postos de Gasolina
Shopping Centers
Comércio Atacadista de Bebidas
Comércio Atacadista de Produtos de Fumo
Varejo de máquinas e
aparelhos
Varejo Especializado e
outros
Atacadistas
Comércio Atacadista de Produtos Agrícolas in Natura; Produtos
Alimentícios para Animais
Comércio Atacadista de Leite e Produtos de Leite
Comércio Atacadista de Cereais Beneficiados, Farinhas, Amidos e Féculas
Varejo não Especializado
-
sem predominância de produtos alimentícios
Comércio Atacadista de Carnes e Produtos de Carne
Comércio Varejista de produtos Farmacêuticos, Artigos Médicos,
Ortopédicos, de Perfumaria e Cosméticos
Comércio Varejista de Material de Construção, Ferregens, Ferramentas
Manuais e Produtos Metalúrgicos; Vidros, Espelhos e Vitrais; Tintas e
Madeiras
Comércio Varejista de Artigos Usados em Lojas
Comércio Varejista de Artigos em Geral, por catálogo ou pedido pelo
correio
Comércio Varejista de Gás Liquefeito de Petróleo (GLP)
Padarias/Confeitarias
Açougues
Comércio Varejista de Equipamentos e Materiais para Escritório;
Informática e Comunicação
Comércio Varejista de Livros, Jornais, Revistas e Papelaria
Comércio Varejista de Móveis,
Artigos de Iluminação e Outros Artigos para
residência
Lojas de Deparmentos
Comércio de Artigos de Vestuário e Complementos
Comércio Varejista de bebidas
Comércio Varejista de Carnes - Açougues
Comércio Varejista de Máquinas e Aparelhos de usos doméstico e pessoal,
Discos e Instrumentos Musicais
Casas de frios
Varejista de Tecidos,
artigos de armarinho,
vestuário, calçados em
lojas especializadas
Varejo, Pequenos
Mercados, Mercearias e
Lojas de Conveniência
Hipermercados
Supermercados
Comércio Varejista de Mercadorias em Geral, com predominância de
Produtos Alimentícios, com área de venda superior a 5000 metros
quadrados - Hipermercados
Comércio Varejista de Mercadorias em Geral, com predominância de
Produtos Alimentícios, com área de venda entre 300 e 5000 metros
quadrados - Supermercados
Varejo /hipermercados e
/supermercados
Comércio Varejista de Mercadorias em Geral, com predominância de
Produtos Alimentícios, com área de venda inferior a 300 metros
quadrados - Exclusive lojas de conveniência
NÍVEL 2 NÍVEL 3
Comércio Varejista de Mercadorias em Geral, com predominância de
Produtos Alimentícios Industrializados
-
Lojas de Conveniência
Comércio Varejista de Outros Produtos Alimentícios não especificados
anteriormente e de produtos de fumo
Varejo produtos
alimentícios, bebidas e
fumo em lojas
especializadas
Comércio de tecidos e artigos de armarinho
Serviços de reparação e manutenção de motocicletas
Serviços de reparação e manutenção de veículos automotores
Figura 3
.
5.
Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo o CNAE – Uso Comércio. Elaboração: MASSARA, 2005.
Capítulo 3
96
Centros Empresariais
Clínicas de exames
Escolas de Idiomas
Escolas de Computação
Escolas de Natação
Academias de ginástica
Serviços
Captação, tratamento e
distribuição de água
Captação, tratamento e distribuição de água
Clínicas veterinárias
Pet shop
Centros Culturais
Creches
Alojamento e alimentação
Atividades recreativas,
culturais e desportivas
Instituições administrativas
Organizações empresariais, patroais e profissionais
Organizações religiosas e filosóficas
Atividades Associativas
Alimentação
Alojamento
Atividades imobiliárias
Transporte (terrestre,
aéreoe marítimo)
Atividades anexas ao
transporte/viagens
Organizações sindicais
Auxiliares de Transporte
Auxiliares do transporte de cargas
Agências de notícias - Jornais
Carga e descarga, armazenamento e depósitos
Administração de condomínios
Atividades de correio
Telecomunicações
Agências de viagens e organizadores de viagens
Limpeza urbana, esgoto e
atividades conexas
Limpeza urbana, esgoto e atividades conexas
Seleção, agenciamento e locação de mão de obra
Limpeza de prédios e domicílios
Outros serviços prestados às empresas
Outras atividades de saúde
Cabelereiros / tratamentos de beleza
Atividades funerárias
Outras Atividades de serviços pessoais
Eletricidade, gás e água
quente
Produção e distribuição de energia elétrica
Produção e distribuição de gás através de tubulações
Escolas Técnicas
Universidades
Escolas Livres (ballet,
canto, artesanato)
Lavanderias
Dutoviário e Aquaviário
Bondes e Teleféricos
Aeroportos
Postos de Saúde
Administração do Estado e da Política econômica e social - Federal
Administração do Estado e da Política econômica e social - Estadual
Educação de 2o. Grau
Educação 1o. Grau
Escolas Técnicas
Educação 1o. Grau
Educação de 2o. Grau
Consultórios
NÍVEL 1 NÍVEL 2 NÍVEL 3 NÍVEL 4
Aeroportos
Intermediação financeira
Bancos
Produção de filmes cinematográficos e fitas de vídeo
Atividades imobiliárias
-
exclusive condomínios prediais
Serviços pessoais
Intermediação financeira
Cafés
/
Lanchonetes
Estações Ferroviárias
,
Rodoviárias e Metro
Bibliotecas, arquivos, museus e outras atividades culturais
Atividades desportivas e outras relacionadas ao lazer
Organismos internacionais
Administração do Estado e da Política econômica e social
-
Municipal
Seguridade Social
Correio e
telecomunicações
Serviços prestados
principalmente às
empresas
Saúde e Serviços Socias
Educação
Lavanderias e Tinturarias
Educação regular
,
supletiva e especial particular
Publicidade
Outras atividades de ensino
Serviços Sociais
Atividades jurídicas; de contabilidade; e de pesquisas de mercado e
opinião pública
Atividades de assessoria em gestão empresarial
Serviços de arquitetura e engenharia e de assessoramento técnico
especializado
Serviços Veterinários
Hospitais
Investigação, vigilância e segurança
Saúde pública
Saúde particular
Hospitais
Educação regular, supletiva e especial pública
Universidades
Distribuição e projeção de filmes e de vídeos
Atividades de manutenção do físico corporal
Motéis
Televisão
Radiodifusão
Casas de Espetéculo
Bibliotecas
Outras atividades artisticas e de espetáculos
Clubes
Ensaios de materiais e de produtos; análise de qualidade
Museus
Restaurantes/Bares
Hotéis, flats
Cinemas
Figura 3.6. Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo o CNAE – Uso Serviços. Elaboração: MASSARA, 2005.
Capítulo 3
97
Fabricação de móveis e indústrias diversas
Reciclagem **Reciclagem de sucatas metálicas ** Reciclagem de sucatas não metálicas
Fabricação de artigos do mobiliário
Fabricação de produtos diversos
Fabricação de outros equipamentos de
transporte
Fabricação de máquinas e equipamentos
Fabricação de máquinas, aparelhos e materiais
elétricos
Fabricação de máquinas para escritório e
equipamentos de informática
Fabricação e montagem de veículos
automotores, reboques e carrocerias
Fabricação de artigos de borracha
** Fabricação de cimento ** Artefatos de concreto, cimento, fibrocimento, gesso e estuque
Fabricação de outros produtos alimentícios
Fabricações de bebidas
**Moagem, fabricação de produtos amiláceos e de rações balanceadas para animais
Fabricação de produtos de madeira
Fabricação de produtos de fumo
Fabricação de produtos de fumo
Preparação de couros e fabricação de artefatos
de couro, artigos de viagem e calçados
Produção de gorduras e óleos vegetais
Fabricação de produtos do laticínio
Fabricação e refino do açúcar
Torrefação e moagem de café
Produção de conservas de frutas, legumes e outros vegetais
Abate e preparação de carne e pescado
Extração de minerais metálicos não ferrosos
Extração de pedra
,
areia e argila
Extração de minerais não metálicos
Extração de outros minerais não metálicos
Extração de minerais metálicos
Extração de minério de ferro
NÍVEL
4
Extração de petróleo e serviços correlatos
Extração de carvão mineral
Serviços relacionados com a extração de petróleo e gás natural - exceto a prospecção realizada por terceiros
Extração de petróleo e gás natural
Extração de carvão mineral
NÍVEL
1
NÍVEL
2
NÍVEL
3
Fabricação de artefatos têxteis a partir de tecidos ** Serviço de acabamento em fios, tecidos e artigos têxteis
Fabricação de produtos têxteis
Fabricação de celulose, papel e produtos de
papel
Confecção de artigos de vestuário
Curtimento e outras preparações de couro
Fabricação de artigos para viagem e artefatos diversos
Fabricação de celulose e outras pastas para a fabricação de papel, ** e papel cartão, papelão liso, cartolina e cartão
Fabricação de calçados
Fabricação de produtos químicos
Fabricação de artigos de plástico
Fabricação de artigos de borracha e plástico
Construção e montagem de locomotivas, vagões e outros rodantes * veículos ferroviários
Construção, montagem e reparação de aeronaves
Fabricação de equipamentos de transporte diversos
Metalurgia de metais não ferrosos
Fundição
Recondicionamento ou recuperação de motores de veículos automotores
Fabricação de material eletrônico e de aparelhos e equipamentos de comunicações ** Incluindo material eletrônico básico,
telefonia, radiotelefonia, transmissores e receptores de tv e rádio, som e vídeo
Construção e reparação de embarcações
Fabricação de máquinas, aparelhos e matérias elétricos diversos ** Incluindo: geradores, transformadores, motores,
equipamentos para distribuição e controle de energia elétrica, fios, cabos, condutores elétricos, pilhas baterias e
acumuladores elétricos, lâmpadas e outros para iluminação
**
Fabricação de tubos
Fabricação de carrocerias, cabines, reboques ** Incluindo peças para veículos automotores
Fabricação de veículos automotores ** Incluindo: automóveis, caminhonetas, utilitários, caminhões, ônibus
Fabricação de acessórios do vestuário ** e de segurança profissional
Fabricação de cronômetros e relógios
Fabricação de aparelhos e equipamentos médico-hospitalares
Produção de álcool
Fabricação de aparelhos e instrumentos de medida, teste e controle
Fabricação de produtos siderúrgicos
Coquerias
Refino de petróleo
Fabricação de material elétrico para veículos - exclusive baterias
** Fabricação de resinas e elastômeros
Fabricação de produtos farmacêuticos
Edição, impressão ** serviços conexos para terceiros ** e reprodução de material gravado
Fabricação de eletrodomésticos
Elaboração de combustíveis nuclares
Fabricação de vidro e produtos de vidro (e cristais)
Fabricação de produtos cerâmicos
Fabricação de diversos não metálicos ** Cal e aparelhamento de pedras
Fabricação de produtos de metal ** Incluindo: estruturas metálicas, calderaria pesada, tanques, caldeiras e reservatórios
Confecção de artigos de vestuário e acessórios
Fabricação de produtos minerais não metálicos
Metalurgia básica
Fabricação de coque, refino de petróleo,
elaboração de combustíveis nucleares e
produção de álcool
Edição, impressão e reprodução de gravações
Fabricação de produtos de metal - exclusive
máquinas e equipamentos
Indústrias de
transformação
Indústrias extrativas
Beneficiamento de fibras têxteis naturais, ** fiação e tecelagem **incluindo tecidos e artigos em malha
Diversos ** : defensivos agrícolas, produtos químicos inorgânicos e orgânicos, fios, fibras, cabos e filamentos
Fabricação de sabões, detergentes, produtos de limpeza e perfumaria
Fabricação de tintas, vernizes, esmaltes, lacas e afins
Fabricação de embalagens de papel ou papelão ** e papelão corrugado
Fabricação de produtos de madeira, cortiça e material trançado ** e desdobramento de madeira -exclusive móveis
Fabricação de produtos alimentícios e bebidas
INDÚSTRIA
Forjaria, estamparia, metalurgia do pó e s tratamento de metais ** Incluindo: cutelaria, serralheria e ferramentas manuais
Fabricação de máquinas e equipamentos ** Incluindo: motores, bombas, compressores, equip. de transmissão, tratores e
outros para agricultura e avicultura, equip. para extração mineral e construção, armas, munições e outros militares
** Fabricação de máquinas para escritório ** Incluindo: sistemas eletrônicos para processamento de dados
Fabricação de material eletrônico e de
aparelhos e equipamentos de comunicações
Fabricação de equipamentos de instrumentação
médico-hospitalar, instrumentos de precisão e
ópticos, equipamentos para automação
industrial, cronômetros e relógios
Fabricação de aparelhos
,
instrumentos e materiais ópticos
,
fotográficos e cinematográficos
Fabricação de máquinas, aparelhos e equipamentos de sistemas eletrônicos dedicados a automação industrial e controle do
processo produtivo
Figura 3.7.
Estratificação usada do modelo em 4 níveis de detalhamento segundo o CNAE – Uso Industrial. Elaboração: MASSARA, 2005.
Capítulo 3
98
• No uso prestação de serviços: centros empresariais, hospitais, escolas (nos vários graus);
lavanderias, clubes, academias, bancos (estratificação completa na figura 3.6.);
• No uso industrial: alimentos e bebidas, produtos têxteis, químicos, borrachas e plásticos,
metalúrgicos, veículos, papel e celulose e minerais não metálicos (estratificação completa na
figura 3.7.).
A estratificação em usos do solo e categorias de atividade serve também para definir o
adensamento da rede já existente e a receita bruta da concessionária.
O adensamento pode ser cálculo de duas formas: usando o número total de
estabelecimentos e o número daqueles já conectados à rede (níveis 1 a 4 de estratificação) ou
então por diferenças de volume (possível apenas quando se trabalha com o nível 5). A figura
3.8., resume o modelo proposto baseado em indicadores urbanos, apresentado no capítulo 5:
Figura 3.8. As 2 opções para cálculo do adensamento conforme a estratificação escolhida.
Fonte: MASSARA, 2005.
A importância da estratificação em usos do solo é enfatizada pelas diferentes classes
tarifárias
71
das concessionárias que incidem nos diferentes setores. Dependendo do segmento
e do volume consumido, existe uma tarifa fixa e outra móvel que compõe a conta de gás
canalizado. Como esse cálculo lida com projeções em volume que propiciem a seleção da
faixa e assim determinem a tarifa (retorno a concessionária como “receita bruta”), só pode ser
feito se a projeção de consumo usar o nível 5 de estratificação
72
.
71
Todas as concessionárias disponibilizam em seus sites as faixas por segmento e as várias bandas (intervalos)
por volume.
72
Exemplos da modelagem usando os 5 níveis de estratificação são demonstrados no Capítulo 5.
Estratificação
Níveis 1 a 4
Estratificação
Nível 5
Número total de domicílios
Ranking de Adensamento por usos do solo
Número total de
estabelecimentos comerciais
Número total de
estabelecimentos de serviços
Número total de instalações
industriais
Número de ligações à rede GN
por uso do solo
Volume projetado para o uso
residencial
Volume projetado para o uso
comercial
Volume projetado para o uso
industrial
Volume projetado para o uso
serviços
Volume de GN comercializado
por uso do solo
Ranking geral
ou
Capítulo 3
99
3.4. Sistema Canalizado – Obra Civil
Com o respaldo apresentado no Capítulo 1, sobre o desenvolvimento tecnológico da
obra civil e o papel da administração pública em obras de infra-estrutura nos centros urbanos
já consolidados (tendo como exemplo o Município de São Paulo), que vem facilitando a
implantação de redes em cidades consolidadas, insere-se neste item parâmetros que envolvem
as distâncias a percorrer dentro da área de estudo e entre ela e o último ponto já servido, bem
como sua importância de ligação com outros bairros e municípios, exigindo maior agilidade
no processo da obra.
Optou-se por não associar valores numéricos às distâncias, considerando que erros
grosseiros no detalhamento da obra civil possam ser cometidos e que a simples representação
das distâncias já representa o custo da obra
73
.
Outro ponto diferencial do modelo proposto neste trabalho, é a inclusão do parâmetro
“densidade construída por uso do solo” que aponta concentrações de domicílios e
estabelecimentos produtivos considerando seu porte em área construída, favorecendo a
interpretação de áreas verticalizadas ou com predominância de grandes instalações de
atividade econômica o que indiretamente traduz a menor ou maior necessidade de
ramificações das tubulações, com base na premissa quanto maior é a concentração de área
construída residencial, maior é a ramificação necessária para conectar a rede aos edifícios e ao
contrário, quanto maior a área construída industrial, menor é a necessidade de ramificar a
rede, tornando em linhas gerais a implantação além de mais rápida, menos onerosa.
Os parâmetros relacionados ao “sistema canalizado” são resumidos no quadro abaixo:
Parâmetros Sigla Unidade Característica Função
Distância do ponto a servir ao
último ponto já servido
D km Não finito
Determinante da
expansão física da rede
Extensão total das vias a servir
na área de análise
E km Não Finito
Determinante da
expansão física da rede
Incidência de vias de grande
tráfego
T adimensional Não Finito
Determinante da
expansão física da rede
Densidade Construída
(residencial, comercial,
serviços, industrial)
DC m2/km2 Não Finito
Determinante da
expansão física da rede
Tabela 3.5. Parâmetros que caracterizam “Projeção de Consumo” na proposta para análise da
rede de Gás Natural.
73
Colegas de outras universidades abordam modelos que lidam apenas e detalhadamente com o custo de
implantação das redes.
Capítulo 3
100
3.4.1. Distância Euclidiana (para a rede de distribuição)
Representa a distância em quilômetros entre o último ponto servido e o primeiro a
servir, para a rede de distribuição. Essa distância é considerada em linha reta, sem levar em
conta as modificações topográficas e suas curvaturas.
A obtenção desse parâmetro depende apenas de se conhecer o mapa de cobertura da
rede da concessionária e de um mapa do município em estudo com divisão entre os distritos,
convertê-los na mesma escala gráfica e medir a distância entre os dois pontos.
Esse conceito está baseado na análise simples entre uma área já servida e outra
distante desse núcleo de forma isolada, como se fosse apenas uma “linha-tronco” sem
nenhuma ramificação intermediária entre as duas regiões, como por exemplo, as linhas em
grande extensão que percorrem a zona leste do município de São Paulo, sem atravessar
malhas de distribuição
74
(COMGÁS, 2006), um exemplo fictício é traçado na figura 3.9.,
Sendo a distância, a linha em azul.
Figura 3.9. Exemplo hipotético do conceito de “distância” usado no modelo. Fonte: COMGÁS,
2006; SEMPLA, 2006 (combinação entre mapas)
Vale lembrar que neste caso, quanto maior a distância, pior é para a expansão, pois
considera-se que o processo da obra civil seja mais complexo e mais caro
75
, portanto as
menores distâncias tornam a área de estudo mais propicia em receber a rede de gás natural.
74
A COMGÁS gentilmente cedeu o mapa de cobertura da rede para uso de fim acadêmico, que permitiu esse
exemplo.
75
Do ponto de vista isolado da obra civil. È claro que a demanda pode compensar o transtorno e o investimento,
porém mesmo assim, a distância sempre será relevante, pois mesmo com demanda pode-se substituir a rede por
outros processos, como por exemplo, distribuição em bob-tail (caminhão que transporta gás para encher botijões
fixos em residências e indústrias).
Capítulo 3
101
3.4.2. Extensão das vias (para ramificações)
Representa a extensão das vias dentro do distrito em estudo, com dutos de menor
diâmetro, ou seja, a malha de distribuição, levando em conta as curvas e desníveis
topográficos. Para a obtenção desta informação não é mais necessário o mapa da
concessionária, podendo ser extraído de qualquer mapa em escala ou com maior exatidão dos
cadastros das prefeituras.
Alguns municípios tem a somatória em quilômetros por bairros pronta, agilizando a
coleta de dados.
Figura 3.10. Exemplo de mapa para determinação do somatório de extensão das vias. Fonte:
SMIEU, 2004. Figura sem escala
Embora com menor ênfase do que para o parâmetro anterior (distância), aqui também
as menores somas representam situação de maior atração à implantação da rede.
3.4.3.Porcentagem de Vias de Tráfego com Grande Importância
Mesmo com a evolução do processo construtivo e estando a interdição de uma mesma
quadra limitada a dois dias, esse parâmetro indica a importância do distrito como ligação entre
bairros e outros municípios e a especial atenção que deve ser oficialmente dispensada ao
plano de interdição das vias. Esta informação pode ser obtida em qualquer mapa em escala
que permita detalhar todas as ruas da área de estudo e que de preferência ressalte as vias-
tronco, ou seja, àquelas de maior importância, como mostra a figura a seguir, destacando as
principais vias municipais em amarelo e intermunicipais em laranja.
Capítulo 3
102
Figura 3.11. Exemplo de mapeamento simples indicando ruas e artérias principais. Fonte:
http://www.glosk.com.br, 2007. Figura sem escala.
A incidência de vias de grande tráfego é estimada pela expressão:
T= Número de vias de grande tráfego na área em estudo
Número total de vias na área em estudo (5)
Para maior rapidez e precisão nessa estimativa, sugere-se a consulta aos
Departamentos de Engenharia de Tráfego dos municípios em estudo.
Assim como para os dois parâmetros anteriores (D e E), quanto menor for T, melhor
é a área para implantação da rede de gás natural.
3.4.4. Densidade Construída
A densidade construída SEMPLA (2001), é um índice expresso pela relação entre a
área construída e a área do terreno, sendo que áreas com grande verticalização apresentam
taxas superiores a três ou quatro unidades.
Para este trabalho, foi adaptada a definição da SEMPLA (2001) visando enfatizar a
concentração de um certo uso em uma região, desta vez representada pela soma dos metros
quadrados construídos para um determinado uso em função da área total em estudo. Assim ao
invés de apenas considerar cada terreno e sua respectiva construção individualmente, usa-se a
soma de toda a metragem de construção (por tipo de uso), dividida pela área total da região
em questão.
A densidade construída em m2/km2, é obtida pelo quociente entre a área construída e
a área total, justificando seu uso através do conceito de que em áreas com grande densidade
construída residencial, supõem-se maior investimento com ramificações (capilaridade da rede
de distribuição).
Capítulo 3
103
A expressão seguinte demonstra como foi feito o cálculo das densidades por tipo de
uso:
Área territorial total em estudo
DC residencial =
∑ área dos domicílios em estudo
(6)
Da mesma forma para os usos comercial e serviços (que são somados) e para o uso
industrial (calculados separadamente).
Este parâmetro considera que a concentração de estabelecimentos industriais de
grande porte minimiza o gasto com ramificações, portanto, quanto maior a densidade
construída industrial em um distrito, menor o gasto com ramificações.
A generalização do uso deste parâmetro é mais complexa já que é necessário um
esforço braçal nas cidades que não possuem relatórios com o total de metros de construção
por distrito. Quando isso ocorrer, é mister buscar informações junto às secretarias municipais
de finanças que devem apresentar a tabulação do Cadastro de Imóveis do município, que
exige a criação de outra tabela agrupando as informações por ruas e distritos. Para alguns
municípios, empresas particulares já elaboraram cd-rom com essas informações, facilitando o
trabalho.
Em geral, o cadastro imobiliário da Prefeitura, é mantido pelo Departamento de
Rendas e se baseia no aproveitamento bruto dos terrenos (sem considerar recuos) e nos limites
de ocupação do solo ditados pela Secretaria Municipal de Finanças.
É um cadastro de base fiscal, que leva em conta as normas de zoneamento e seu
reflexo sobre a propriedade imobiliária urbana para o cálculo do IPTU (Imposto Predial e
Territorial Urbano).
Seu enfoque inclui todas as áreas passiveis de cobrança tributária, mesmo aquelas não-
computáveis para fins legais do zoneamento, como as Predial, de Conservação e Limpeza
organizadas pelo TPCL (Cadastro Territorial e Predial de Conservação e Limpeza) que
possibilita a identificação de processos de verticalização no uso residencial (situação que
ocorre quando a área construída correspondente às unidades habitacionais em prédios de
apartamentos suplanta largamente aquela decorrente da construção de unidades unifamiliares,
classificadas no padrão horizontal).
O TPCL oferece uma enorme riqueza de dados sobre uso e ocupação do solo, sendo
utilizado com freqüência por urbanistas e planejadores como fonte para análise do espaço
urbano.
Capítulo 3
104
Para sua determinação são considerados três tipos básicos de uso (residencial,
comercial/serviços e industrial), definidos com base nos dados de área construída, além de
informações referentes aos terrenos não edificados (não considerados neste trabalho).
O cálculo da densidade é feito a partir do conceito de área construída que
entendemos como a soma da área de construção por tipo de uso (residencial,
comercial/serviços e industrial) em um distrito.
Seu uso é diferencial pois, está diretamente relacionado a locais predominantemente
residenciais e comerciais com grande desenvolvimento urbano e dificilmente expressam
proporcionalidade quando comparados ao agrupamento populacional ou seja, nem sempre o
local com maior número de prédios é àquele em que vive o maior número de pessoas,
validando seu uso e não o sobrepondo em repetição a outros parâmetros.
Pode-se dizer que de todos os parâmetros propostos para o modelo, este é o único que
depende totalmente de informações oficiais. Isso implica na necessidade de consulta à
cadastros que podem ser considerados sigilosos para uso acadêmico
76
. Outra questão é a
dificuldade de atualização em municípios menores, embora disso dependa a correta cobrança
e arrecadação do IPTU.
3.5.Considerações Finais Sobre os Parâmetros
Cabe ao fim da conceituação de todos os parâmetros utilizados no modelo, um
comentário sobre aqueles parâmetros que aparentemente se sobrepõem uns aos outros, ou
seja, que podem dizer a mesma coisa. O primeiro esclarecimento diz respeito a validade dos
parâmetros: Usos do solo (no sistema planejamento urbano); Número de estabelecimentos (no
sistema projeção de consumo); e Densidade construída (no sistema obra civil).
O uso do solo representa a predominância de mais de 60% de um uso no quarteirão.
Isso não quer dizer que esse quarteirão tem o maior número de estabelecimentos desse uso,
pois isso vai depender da área física que cada estabelecimento ocupa, ou seja, sua densidade
construída.
Para a diferenciação entre esses 3 parâmetros, basta verificar um exemplo da coleta de
dados no município de São Paulo e analisar que as posições dos distritos com maior
concentração de cada um dos parâmetros não são coincidentes. A tabela 3.6., mostra um
exemplo para a ocupação industrial, onde diferentes distritos ocupam a primeira posição em
concentração para cada um dos 3 parâmetros.
76
Porém que devem ser facilmente cedidos para as concessionárias de infra-estrutura, possibilitando sempre sua
inserção no modelo.
Capítulo 3
105
Exemplo: Ocupação Industrial
Uso do Solo Distrito N◦. Instalações Distrito Densidade Construída Distrito
1◦ Barra Funda 1◦ Brás 1◦ Ipiranga
Tabela 3.6. Exemplo da diferença entre os conceitos “Uso do Solo”, “Número de
Estabelecimentos” e “Densidade Construída”.
Outro ponto de verificação consiste na relação entre uso do solo, renda, densidade
demográfica e construída (tabela 3.7.). Quando foi desconsiderada a divisão em 5 faixas de
usos mistos do solo e elaborada faixas de porcentagens individuais para cada tipo de uso, não
foi possível caracterizar o padrão da construção (associado a renda), se é horizontal ou
vertical (associado as densidades demográfica e construída) e assim foram indiretamente
validadas a inserção no modelo de todos os outros parâmetros. Basta imaginar que dois
distritos podem ter a mesma porcentagem de uso residencial, com densidades construída e
demográfica semelhantes e pequenas, representando a ausência de prédios. A renda é que vai
diferenciar um distrito do outro. Outras combinações são possíveis: uso residencial igual,
renda igual mas densidades (construída e demográfica) diferentes e assim por diante. A tabela
3.7. fornece 1 só exemplo, mas que mostra que todos os parâmetros são necessários. Nesse
exemplo, dois distritos têm predominância de uso do solo igual, rendas e densidade construída
bem diferentes e concentração populacional aproximadamente igual.
Exemplo: Uso Residencial
Distrito
% de Uso
do Solo
Renda
Densidade
Construída
Densidade
Demográfica
Moema
=
≠ (>) ≠ (>)
Aprox. (=)
São
Domingos
=
≠ (<) ≠ (<)
Aprox. (=)
Tabela 3.7. Exemplo dos conceitos “Renda Familiar”, “Densidade Demográfica” e
“Densidade Construída” como auxiliares da caracterização do parâmetro “Uso do Solo”.
Também poderia haver dúvida sobre a consideração entre zoneamento, número de
lançamentos imobiliários e desenvolvimento urbano (tabela 3.8.), já que todos esses
parâmetros indicam possibilidades de adensamento populacional e conseqüente chances de
maior uso da rede canalizada de GN (apenas em tempos diferentes).
A tabela seguinte mostra que um mesmo distrito pode estar em estágios diferentes de
incremento populacional, ocupando diferentes posições em relação a lista completa de 96
distritos.
Capítulo 3
106
Exemplo: Distrito: Jaguaré
Zoneamento N◦. Lançamentos Imobiliários
Desenvolvimento Urbano
Faixa 5 (maior faixa) Faixa 1 (menor faixa) Faixa 4 (faixa intermediária)
Tabela 3.8. Exemplo da diferenciação entre os conceitos “Zoneamento”, “Número de
Lançamentos Imobiliários” e “Desenvolvimento Urbano”.
Da mesma forma, o Índice de Exclusão Social (IEX) não se sobrepõe ao índice de
Desenvolvimento Humano. Conforme demonstrado no item 3.1, os parâmetros que os
embasam são diferentes. A tabela 3.9., mostra que é possível ter a variação entre os dois
índices para um mesmo distrito, evidenciando que sua utilização não resulta na mesma
conclusão, validando ambos, (considerando as diferentes amplitudes de escala para cada
índice).
Distrito: José Bonifácio
IEX IDH
-0,600 (amplitude entre -1,00 e +1,00)
0,507 (amplitude entre 0 e 1)
Tabela 3.9. Exemplo da diferenciação entre os conceitos “Índice de Exclusão Social” e
“Índice de Desenvolvimento Humano”.
O Índice de Exclusão quando trata de densidade demográfica, não expressa o valor
pontual corrente, e sim a variação de população entre dois períodos, validando o uso
simultâneo dos 2 parâmetros. Apenas quando menciona o atendimento por redes básicas
ocorre uma dúvida quanto a possível sobreposição entre IEX e a caracterização do
atendimento por água, esgoto e iluminação pública. Logo de inicio verifica-se que o IEX não
considera a iluminação pública. Quanto a validação das outras redes, como para cálculo do
IEX é utilizada a mistura de outros parâmetros, o valor isolado da análise das redes acaba
sendo diluído na expressão e pode também não coincidir com análise individual da rede de
água e esgotos. A tabela 3.10., mostra que o mesmo distrito pode ocupar diferentes posições
em relação ao IEX e por exemplo, o atendimento da rede de esgoto, validando o uso
simultâneo de todos os parâmetros agrupados no sistema qualidade de vida.
Exemplo: Distrito: Artur Alvim
Abastecimento de Água
Coleta de Esgoto IEX
100%◦ 100% -0,425
Tabela 3.10. Exemplo da diferenciação entre os conceitos “Índice de Exclusão Social”,
“Atendimento por Rede de Água” e “Atendimento por Coleta de Esgotos”.
De toda forma como será visto no Capítulo 5, o modelo calcula a média de
atribuições em cada sistema, o que acaba por minimizar o efeito de qualquer sobreposição de
parâmetros semelhantes, se esse fosse o caso.
Capítulo 3
107
3.6. A Dinâmica Urbana da Cidade de São Caetano do Sul
São Caetano do Sul é uma cidade de apenas 15 km2 e aproximadamente 139.000
habitantes e possui o 1º IDH do país. Foi por grande parte de sua história uma cidade fabril. A
existência de empresas como a Cerâmica São Caetano, de dimensões territoriais gigantescas
se comparadas as dimensões do Município foram determinantes de sua importância
econômica. Em meados dos anos 90 a característica industrial começa a se modificar em
função da evasão de várias fábricas, inclusive a Cerâmica. Mudanças nas leis de zoneamento
desencadearam um processo de intensificação do mercado imobiliário e da prestação de
serviços.
Hoje a cidade ainda conta com instalações de médio a grande porte, como a sede de
importante indústria automobilística, várias indústrias de alimentos e doces, bem como uma
indústria cerâmica, outra de plásticos e dutos, entre dezenas de micro e pequenas indústrias
que estão espalhadas quase que de maneira uniforme por todos os seus 15 bairros. Porém não
se pode negar que a verticalização residencial da cidade ganhou muita força com destaque
para 3 bairros (Barcelona, Santa Paula e Santo Antônio).
O próprio bairro Fundação próximo a divisa do distrito de Vila Prudente (São Paulo)
vem substituindo espaços vazios deixados pelas fábricas e os ocupando com prédios
residenciais de mais de 12 andares. Também o bairro Oswaldo Cruz e Santa Maria,
intensificam sua verticalização em menor escala.
Figura 3.12. Vista aérea da cidade. Figura 3.13. Vista de cima da implantação da
Fonte: PMSCS, 2004. rede de gás natural no bairro Santa Paula.
Fonte: MASSARA, 2005.
Todo esse desenvolvimento urbano oriundo da verticalização, fez com que a prestação
de serviços se expandisse e tentasse acompanhar o grande número de prédios residenciais em
construção, e com isso houve o incremento do número de lavanderias, clínicas de estética,
Capítulo 3
108
restaurantes e afins, academias de ginástica e escolas de natação, grandes hipermercados e
supermercados, potenciais consumidores de gás natural.
Mesmo com dimensões territoriais tão pequenas, a cidade ainda promete expansão no
enorme espaço deixado há mais de 1 década pela Cerâmica São Caetano, no bairro de mesmo
nome que atualmente passa por uma verdadeira revolução urbanística de seu sistema viário e
promete, seja qual for o uso para ele escolhido, que será extremamente bem aproveitado.
A vocação educacional da cidade é imensa e o número de faculdades particulares
ultrapassa 5 unidades.
Bairros menores de uso basicamente residencial horizontal, como o Olímpico, o Nova
Gerti, o Jardim São Caetano (um pequeno “Morumbi”) e o bairro Mauá, também
incrementaram seu uso misto mas, com menor ênfase, sendo assim bairros intermediários para
atração da rede canalizada de gás natural.
Desta forma, o lado verticalizado da cidade começo a ser atraente para o mercado de
gás canalizado visando o uso residencial e a partir da metade de 2004 a rede começou a se
expandir. Na verdade, o município sempre teve um íntimo contato com a rede de gás, há
muitos anos, desde antes da privatização da COMGÁS, a cidade era rota de trajeto da rede de
alta pressão que a circunda em certa parte de seu perímetro, conforme mostram as figuras 3.14
(a) e (b).
(a) (b)
Figura 3.14. Indicativos de segurança da Concessionária para a rede de maior pressão no
Centro da Cidade. Fonte: MASSARA, 2007.
Para a coleta de valores dos parâmetros propostos no modelo, foi utilizada a
combinação de informações da Prefeitura, do IBGE e da SEADE e dados colhidos em campo,
já que a pequena dimensão da cidade favorece a verificação in loco. A tabela seguinte resume
as características predominantes na cidade, o bairro Santa Paula é o que mais se destaca, em
quase todos os parâmetros.
Capítulo 3
109
Sistema Parâmetro
Descrição básica para São Caetano do Sul
IEX Não determinado / Neste caso é difícil considerar diferenças entre bairros
IDH Estimado / Neste caso é difícil considerar diferenças entre bairros
AAA Constante em todos os bairros (100%)
ACE Constante em todos os bairros (100%)
1
AIP Constante em todos os bairros (100%)
US res Distribuído ao longo da cidade com menor ênfase em bairros historicamente de cunho
industrial (Fundação e Prosperidade) e no Centro (de predominância comercial e
serviços)
US com Predominante no centro e nos bairros Nova Gerti, Barcelona e Boa Vista e em segundo
plano, Santa Paula, anexo ao centro e Olímpico
US serv Concentrado no Centro e no bairro Santa Paula
US ind Em termos de “número de quarteirões” ênfase absoluta aos bairros Fundação e
Prosperidade
Z Maior amplitude de permissão nos bairros Fundação, Prosperidade e Cerâmica, maior
restrição no Jardim São Caetano, Mauá e Olímpico, eminentemente residencial
horizontal
DU Certo equilíbrio com exceção de bairros como Jardim São Caetano, Prosperidade,
Mauá e Boa Vista (coincidentemente, as mais horizontais e sem uso misto)
2
TU Constante em todos os bairros (100%)
LI res No período atual, marcante apenas nos bairros Santa Paula, Fundação e São Caetano
(com a construção de mini condomínios horizontais)
LI serv Destaque apenas para o Centro
DD Espantosamente não está concentrada nos bairros verticais, parece estar associada aos
bairros de menor renda com várias casas no mesmo lote como nos bairros Nova Gerti,
Boa Vista, Cerâmica e Oswaldo Cruz
RF Maior no Jardim São Caetano e menor na Prosperidade, Fundação, Cerâmica, São José
e Boa Vista
E res Como para a densidade demográfica, áreas horizontais concentram o maior número de
domicílios, como os bairros Santo Antônio e São José
E com Parâmetro concentrado nos bairros Centro e Santa Paula
E serv Parâmetro concentrado no Centro
3
E ind Parâmetro distribuído, com pico de concentração nos bairros Fundação e Prosperidade
D Alguns bairros levam vantagem por estar próximo a rede de alta pressão (Fundação,
Prosperidade, Centro, Santa Paula e Barcelona)
E Maiores extensões nos bairros Santa Paula e Santa Maria e o menor, o Jardim São
Caetano
T Como o perímetro da cidade é pequeno, todos os bairros têm a mesma importância com
vias de ligação. Apenas o Jardim São Caetano não apresenta relevância por ser quase
um bairro onde transitam apenas os moradores
DC res Na densidade construída entra a questão da verticalização já concretizada e os bairros
em destaque são o Santa Paula e o Barcelona e o menor, o Jardim São Caetano
DC com Predominância no Centro e nos bairros Santa Paula, Barcelona e Oswaldo Cruz
DC serv Valores semelhantes a DCcom excluindo a ênfase ao bairro Oswaldo Cruz
4
DC ind Embora os estabelecimentos sejam distribuídos no município, a concentração está nos
bairros Centro, Fundação, Prosperidade
Tabela 3.11. Resumo das características dos parâmetros
77
. Elaboração: MASSARA, 2007.
77
Planilhas com os dados inseridos no modelo estão no Anexo.
Capítulo 3
110
3.7. A Dinâmica Urbana da Cidade de São Paulo
A cidade de São Paulo tem uma extensão territorial aproximadamente cem vezes
maior do que São Caetano do Sul. São exatamente 1500 km2. Mesmo com o aumento da
disponibilidade de informações desde 2004 até via internet, a complexidade da cidade exigiu
que a unidade de trabalho fosse um pouco maior e assim os bairros anteriormente utilizados
em São Caetano foram substituídos pelos distritos. Os dados foram retirados da combinação
de informações da SEMPLA, IBGE, SEADE, FIESP e CIESP.
Não há dúvida de que o setor de serviços é o mais importante da Capital apesar de
ainda não expressar a participação em cidades de países desenvolvidos, onde respondem por
dois terços da atividade econômica (SEADE, 2006).
Segundo os relatórios da SEMPLA (2006), sobre a Dinâmica Urbana do Município
78
,
os estabelecimentos da indústria apresentam fortíssima concentração na área central da
cidade, principalmente devido à presença de grande número de estabelecimentos industriais
do ramo têxtil no Brás. Outro aspecto de destaque é a maior densidade de estabelecimentos ao
longo dos grandes eixos viários do município, especialmente nas chamadas diagonais norte e
sul, as marginais. Já a distribuição dos estabelecimentos de comércio é a mais difusa. Isso se
explica pela relação entre a presença desse setor e a concentração populacional. O centro mais
uma vez apresenta o maior número de estabelecimentos da cidade. Na zona leste, a presença
dos estabelecimentos também é forte sendo intensa imediatamente ao lado da área central e
pontual nos seus extremos, com destaques para partes dos distritos de São Miguel, Itaim
Paulista, Itaquera e São Mateus.
Quanto ao uso prestação de serviços, fora do centro expandido e suas adjacências, há
baixa densidade. Vale ressaltar que é bastante complexo diferenciar serviços de comércio
(abordagem do item 3.3). Considerando uma gama extremamente heterogênea de atividades,
tanto no que se refere às funções econômicas realizadas quanto ao porte dos das empresas. A
respeito da densidade construída em especial no uso industrial, houve diminuição em bairros
do sudoeste da cidade (eixo da Marginal Pinheiros, entre o Itaim Bibi e Lapa, Vila Olímpia,
Moema e Vila Mariana), onde antigos galpões industriais foram reaproveitados para outros
usos ou substituídos por prédios residenciais ou de prestação de serviços. Essa redução da
área construída industrial reflete o processo de valorização imobiliária que torna mais rentável
a sofisticação de usos do solo. Por outro lado, fora do centro expandido, principalmente nas
áreas periféricas em processo de urbanização de zonas ainda rurais, presentes no norte, sul e
78
Esse material concentra uma vasta gama de informações urbanas. Disponível em
http://www.prodam.sp.gov.br.
Capítulo 3
111
leste há dificuldade na coleta de informações. Segundo a SEMPLA (2006) no mesmo
relatório, o TCPL tem cobertura parcial em distritos das regiões extremas que são aqueles
distritos que apresentam os maiores déficits em vários fatores da dinâmica urbana. Como fica
claro, o centro expandido concentra mais renda, maior sofisticação de usos do solo e
inclusive, uma rede canalizada de gás natural já consolidada. Essa questão motivou que no
estudo proposto, 28 distritos já totalmente servidos fossem excluídos da análise da atração à
implantação desse serviço.
Figura 3.15. Vila Olímpia (Itaim Bibi
79
). Foto: Mundo Imagem, 2006.
Os outros 68 distritos também foram subdivididos conforme a situação da rede
gerando 3 agrupamentos distintos e que se destacaram na coleta de informações.
Figura 3.16. Ipiranga
80
-Indústria versus verticalização. Foto: SEMPLA apud FATIGATI, 2006.
79
Distritos totalmente já servidos: Alto de Pinheiros, Barra Funda, Bela Vista, Bom Retiro, Belém, Brás, Butantã, Cambuci,
Campo Belo, Consolação, Itaim Bibi, Jaguaré, Jardim Paulista, Lapa, Liberdade, Moema, Mooca, Morumbi, Pari, Perdizes,
Pinheiros, República, Santa Cecília, Santo Amaro, Saúde, Sé, Vila Leopoldina e Vila Mariana.
80
Grupo 1: Cachoeirinha, Casa Verde, Cursino, Ipiranga, Jabaquara, Jaguará, Mandaqui, Raposo Tavares, Rio Pequeno,
Santana, Sacomã, Tatuapé, Tucuruvi, Vila Andrade, Vila Medeiros e Vila Sônia.
A foto ao lado, caracteriza o grupo de 28
distritos que já estão servidos por rede de gás
natural. O centro expandido corresponde
aproximadamente a esse perímetro. Esse grupo
não entra no cálculo da influência global dos
parâmetros na atração a implantação da rede
(Capítulo 4) e no Capítulo 5, é representado pelo
Morumbi, em um estudo sobre potencial de
adensamento da rede já instalada.
O primeiro grupo de expansão da rede, conta com
16 distritos que tem parte de seu território já
coberto pela rede de gás natural
(aproximadamente 30% de sua área). São em sua
maioria distritos que mesclam usos residenciais
horizontais e verticais, com galpões industriais,
sendo substituídos por comércio e serviços
sofisticados.Concentram lançamentos imobiliários
e chances de desenvolvimento urbano, como no
caso do Tatuapé.
Capítulo 3
112
Figura 3.17. Campo Grande
81
. Foto: SEMPLA apud FATIGATI, 2006.
O terceiro grupo é formado por 28 distritos que não possuem rede de GN. São em sua
maioria, distritos basicamente residenciais, caracterizados por casas muito simples ou por
conjuntos habitacionais. Com o advento de conjuntos do CDHU com instalações prediais para
gás, talvez venha a se tornar atraente a implantação da rede, porém concentra áreas com
baixos IDH e IEX, problemas com coleta de esgotos e iluminação e baixa renda.
Figura 3.18. CDHU, Cidade Tiradentes. Figura 3.19. Brasilândia.
82
Fonte: SEMPLA apud Mantovani, 2006.
As 3 tabelas seguintes resumem o perfil de cada agrupamento segundo a coleta de
informações para os parâmetros. Em primeira análise, parece haver coincidência entre as
características básicas dos distritos em cada agrupamento o que antes dos testes do Capítulo 5
já confirma mesmo que “subjetivamente” a validade dos conceitos selecionados para a
modelagem sugerida neste trabalho.
81
Grupo 2: Água Rasa, Campo Grande, Campo Limpo, Cangaíba, Capão Redondo, Cidade Dutra, Ermelino
Matarazzo, Freguesia do Ó, Itaquera, Jaçanã, Limão, Parque do Carmo, Pedreira, Penha, Pirituba, São
Domingos, São Lucas, São Miguel, Vila Formosa, Vila Guilherme, Vila Jacuí, Vila Maria, Vila Matilde e Vila
Prudente.
82
Grupo 3: Anhanguera, Aricanduva, Artur Alvim, Brasilândia, Carrão, Cidade Ademar, Cidade Líder, Cidade
Tiradentes, Grajaú, Guaianazes, Iguatemi, Itaim Paulista, Jaraguá, Jardim Ângela, Jardim Helena, Jardim São
Luís, José Bonifácio, Lajeado, Marsilac, Parelheiros, Perus, Ponte Rasa, São Mateus, São Rafael, Sapopemba,
Socorro, Tremembé, Vila Curuçá.
O segundo grupo de expansão concentra 24
distritos que possuem a rede em até 15% do
seu território e que são representados por
menor concentração residencial verticalizada,
comércio e indústrias mais disperso e menor
prestação de serviço. É um grupo
intermediário entre as boas perspectivas de
expansão do primeiro grupo e a ausência
quase total do terceiro grupo.
Capítulo 3
113
Sistema Parâmetro
Descrição básica para o Primeiro Grupo de Distritos
83
IEX O pior índice se encontra no distrito de Cachoeirinha, os melhores em Santana e Tatuapé.
Os outros distritos estão em situação intermediária.
IDH Há vários distritos na pior situação, entre eles Vila Medeiros, Sacomã, Jaguará,
Cachoeirinha e Casa Verde. O melhor índice está no distrito Cursino.
AAA Índices altos para todos os distritos. O 100% só não ocorre para Cachoeirinha, Jabaquara,
Vila Sônia, Raposo Tavares e Sacomã.
ACE Índices altos para todos os distritos. O 100% só não ocorre para Cachoeirinha, Jabaquara,
Rio Pequeno, Sacomã e Vila Andrade.
1
AIP
84
Índices altos para todos os distritos. O 100% só não ocorre para Cachoeirinha, Jabaquara,
Vila Sônia, Jaguará e Sacomã.
US res Maior % em Cachoeirinha menores em Casa Verde, Ipiranga, Raposo Tavares e Santana,
(os maiores usos misto).
US com Maior % na Casa Verde e Raposo Tavares e menor no Sacomã.
US serv Maior % no Tatuapé, Casa Verde e Raposo Tavares. Menor em Cachoeirinha, Jaguará,
Mandaqui, Rio Pequeno e Sacomã.
US ind Todos apresentam % baixas. AS maiores estão no Ipiranga e Jaguará.
Z Máxima restrição Mandaqui. Mínima restrição no Ipiranga, Cursino, Jaguará e Sacomã.
DU
85
Menor no Mandaqui, Tatuapé, Santana,
2
TU Todos os distritos são 100% área urbana.
LI res Ênfase no Tatuapé e Jabaquara, Ipiranga e Santana. Mínima nos outros distritos.
LI serv Ênfase Tatuapé, Santana e Vila Andrade. Menor Jabaquara. Mínima nos outros distritos.
DD Maior no Jabaquara e Vila Medeiros. Menor no Jaguará, Cursino e Raposo Tavares.
RF Maior no Jaguará, Raposo Tavares e Rio Pequeno e Vila Sônia. Distribuída no restante.
E res Ênfase em Jabaquara. Menor no Jaguará. Distribuída no restante.
E com Ênfase no Ipiranga, Santana e Tatuapé. Pequena nos demais distritos.
E serv Ênfase em Santana e Tatuapé. Pequena dos demais distritos.
3
E ind Ênfase no Ipiranga. Pequena nos demais distritos.
D Mais atrativo nos distritos mais próximos (ou inseridos) no centro expandido: Ipiranga,
Cursino, Jabaquara, Santa e Tatuapé.
E O menor distrito em extensão (Jaguará) é o mais atrativo. O maior é o Sacomã.
T Cachoeirinha é o mais atrativo, pois tem o menor número de vias de ligação. Ipiranga,
Jabaquara, Santana, Sacomã e Tatuapé, os menos, já que fazem ligação com o centro de
São Paulo e até com outro município (como São Caetano)
DC res Bem distribuída. Ínfima apenas nos distritos de Cachoeirinha, Jaguará e Raposo Tavares.
DC com Ênfase na Casa verde, Ipiranga, Vila Medeiros, Jabaquara e Santana. Pequena nos demais
DC serv Ênfase no Ipiranga, Casa Verde, Jabaquara,Vila Medeiros e Santana.Pequena nos demais
4
DC ind Ênfase no Ipiranga e Jaguará. Menor no Tatuapé e Sacomã. Ínfima nos demais.
Tabela 3.12. Resumo das características dos parâmetros. Elaboração: MASSARA, 2007.
83
A descrição refere-se apenas a análise global dos distritos que foram agrupados segundo a condição da rede de
gás natural e segundo a escala de atratividade a expansão ou implantação dessa rede e pode não traduzir o perfil
da cidade quando comparados sem a divisão em grupos e com outros enfoques.
84
Representa cobertura por postes. Isso não significa que não haja problemas com lâmpadas e iluminação.
85
Lembrar que na escala para a rede de gás, índices medianos de desenvolvimento urbano, estão nos bairros já
consolidados (Tatuapé e Santana) os piores, naqueles com pequenas chances de desenvolvimento a médio prazo
(Mandaqui).
Capítulo 3
114
Sistema Parâmetro
Descrição básica para o Segundo Grupo
86
IEX É bem variável, pior no Capão Redondo e Pedreira e melhor nos distritos de água
Rasa, Campo Grande, Vila Formosa e Vila Guilherme.
IDH È bem concentrado de médio a ruim. Campo Grande apresenta o melhor índice.
AAA 100% (ou quase) de atendimento em todos os distritos.
ACE Semelhante a água apenas com decréscimo em Capão Redondo.
1
AIP
87
Maior variação de condição. Melhor na Penha e Vila Prudente. Pior em Pirituba.
US res Grande % em Cangaíba, Campo Limpo, Capão Redondo, Jaçanã, Pedreira, Freguesia
do ò, Pirituba, São Miguel Vila Formosa e Vila Jacuí e a menor na Vila Maria e
Campo Grande.
US com Destaque para Vila Maria, Vila Guilherme, Penha e Campo Grande.
US serv Destaque para Penha e Vila Guilherme.
US ind Destaque para Campo Grande, Cidade Dutra, Limão e Ermelino Matarazzo. No
restante % de quadras de médio a pequena.
Z Bem variável. Maior permissão: Vila Maria. Maior limitação: Cidade Dutra
DU
88
A maioria dos distritos apresenta grandes possibilidades. A exceção é Pirituba,
Pedreira, Parque do Carmo, Vila Jacuí, Freguesia e Penha (esta por já estar com a
urbanização mais consolidada que os demais distritos).
2
TU 100% em quase todos os distritos. Menor % em Pirituba, São Domingos e Jaçanã.
LI res Parâmetro de pouco destaque. Melhor: Vila Prudente, Itaquera, Penha e Vila Maria.
LI serv Parâmetro de pouco destaque. Melhor: Penha.
DD Bem variável. Maior no Capão Redondo, Vila Jacuí, Itaquera e Campo Limpo. Menor
em Campo Grande, Cidade Dutra, Parque do Carmo e Vila Guilherme.
RF Baixa de forma geral. Mais alta: Campo Grande.
E res Destaque para Capão Redondo, Cidade Dutra, Itaquera e Campo Limpo.
E com Pequena. Ênfase na Vila Prudente, Penha, Itaquera, São Miguel e Freguesia do Ó.
E serv Pequena mas mais distribuída do que o comércio. Maior na Penha, menor no Jaçanã.
3
E ind Pequena em todos os distritos. Exceção em Vila Maria.
D Bem variável, predominando a proximidade às regiões já servidas. Pior caso: Vila
Jacuí.
E Melhor (menor distrito): Cangaíba, Capão Redondo e Parque do Carmo. Pior caso
(maior extensão: Jaçanã e Penha).
T Pior situação (>T): Vila Prudente, Penha, Vila Guilherme, Freguesia. Melhor Situação
(<T): Vila Jacuí.
DC res Maior: Vila Formosa e Água Rasa. Menor: Pedreira, Parque do Carmo, Cidade Dutra.
DC com Maior: Vila Maria, Vila Guilherme, Vila Formosa e Água Rasa. Menor: Cangaíba,
Cidade Dutra e Parque do Carmo.
DC serv Pode-se afirmar que coincide com a densidade comercial.
4
DC ind Maior concentração em Campo Grande, Vila Maria, Limão e Água Rasa. Nos outros
distritos pequena incidência.
Tabela 3.13. Resumo das características dos parâmetros. Elaboração: MASSARA, 2007.
86
Idem nota 83.
87
Idem nota 84.
88
Idem nota 85.
Capítulo 3
115
Sistema Parâmetro
Descrição básica para o Terceiro Grupo
89
IEX Concentrado em valores próximos a pior situação. Exceção para Aricanduva e Socorro.
IDH Mais variável entre os distritos do que o IEX, embora a concentração próxima a pior
situação também prevaleça. Exceção para Aricanduva, Artur Alvim e Socorro.
AAA Condição variável entre pior e melhor, com ênfase para a primeira situação. Melhor
condição nos distritos: Ponte Rasa, Carrão, Aricanduva e Artur Alvim.
ACE Maior variação entre distritos ocupando as extremidades de condição. Destaque para
melhor condição: Ponte Rasa, Carrão, Artur Alvim e Aricanduva. Pior condição:
Grajaú, Jardim Angela, Marsilac, José Bonifácio e Socorro.
1
AIP
90
Condição distribuída entre pior e melhor, com ênfase para a segunda situação. Pior
condição nos distritos: Parelheiros, Marsilac e Anhanguera.
US res Concentração em alta % de predominância. Exceção: Parelheiros, Anhanguera e
Socorro. Os dois primeiros por excesso de terrenos vagos.
US com Concentração em baixa % de predominância. Exceção: Itaim Paulista, Jaraguá, São
Mateus e Artur Alvim.
US serv Uso pouco difundido. Maior % no distrito do Jaraguá.
US ind Uso pouco difundido. Maior % nos distritos de Parelheiros, Socorro e Anhanguera.
Z Maiores restrições. Nenhum distrito na faixa de maior atratividade à rede de GN. Na
segunda melhor faixa de atração São Mateus, Ponte Rasa, Carrão e Aricanduva. Na pior
condição: Tremembé, Parelheiros, Marsilac, Iguatemi, Grajaú e Anhanguera.
DU
91
A grande maioria em urbanização em consolidação, que é a melhor situação para o GN.
Exceção: Marsilac e Parelheiros, Anhanguera, Perus e Grajaú (área de proteção) e
Lajeado, Brasilândia, José Bonifácio, pela baixa projeção de perspectivas.
2
TU Grande variação. Menor % urbana: Parelheiros, Marsilac, Cidade Tiradentes.
LI res Quase inexistente e marcado por obras do CDHU. Destaque apenas para Aricanduva.
LI serv Quase inexistente. Destaque em Aricanduva e com menor ênfase: Socorro e Ponte Rasa.
DD Variavel. Maior concentração: Sapopemba, Lageado, Itaim Paulista e Cidade Ademar.
Menor: Tremembé, Socorro, Parelheiros, Perus, Marsilac, Grajaú e Anhanguera.
RF No geral, renda muito baixa. Melhor: Carrão, Tremembé, Artur Alvim e Aricanduva.
E res Variável. Maior: Cidade Tiradentes e Sapopemba. Menor: Socorro, Perus, Marsilac,
Anhanguera.
E com Pouco difundido. Maior em Sapopemba e Carrão.
E serv Quase inexistente. Maior no Jardim São Luís, Carrão, Artur Alvim, São Mateus e
Sapoopemba.
3
E ind Uso pouco difundido. Maior em Socorro e com menor ênfase no Jd. São Luís, Carrão,
Cidade Ademar e Aricanduva.
D São bem variadas. Desde distritos muito próximos á área já servida até outros na
extrema periferia.
E A maioria corresponde a distritos pequenos, atrativos a expansão da rede.
T Distritos na extrema periferia são mais atraentes e são predominantes nesse grupo.
DC res Bem variável:prédios, conjuntos habitacionais e em contraponto, muitos terrenos vagos.
DC com Pequena. Destaque em Sapopemba, Ponte Rasa, Cidade Líder, Carrão, Cidade Ademar.
DC serv Ínfimo. Destaque para os mesmo distritos do caso comercial.
4
DC ind Quase inexistente. Destaque para Aricanduva, Carrão e Socorro.
Tabela 3.14. Resumo das características dos parâmetros. Elaboração: MASSARA, 2007.
89
Ibidem 83.
90
Ibidem 84.
91
Ibidem 85.
Capítulo 3
116
3.9. A Dinâmica Urbana da Região Administrativa de Araçatuba
Para esta análise, foi utilizada a Região Administrativa de Araçatuba que é composta por 43
cidades. Desse total, foram selecionados oito municípios com mais de 20.000 habitantes e
com características turísticas e de investimentos que podem ter impacto ambiental, sustentando
a premissa de exigência da existência de Plano Diretor, pela Constituição Federal de 1988 e também
pelo Estatuto das cidades de 2001 e sua atualização até outubro de 2006, o que facilita a coleta de
informações
92
.
As 8 cidades juntas totalizam mais de 6800 km2. Estão localizadas próximo ao trajeto do
Gasbol e com perspectivas de crescimento económico que podem vir a incrementar o uso de gás
natural no noroeste do Estado de São Paulo. A característica económica dessas cidades varia entre a
vocação turística, industrial, agropecuária e em especial na produção de energia. Por esse último fator
que se decidiu introduzir a região neste estudo, mesmo com seu diferencial agropecuário que
escapa ao conceito de "Dinâmica Urbana". Para essa área vários projetos estão sendo elaborados dentro
da definição de "PIR".
UDAETA (1997) define o PIR
93
como "um planejamento voltado para estabelecer a melhor
alocação de recursos, que implica em: procurar o uso racional dos serviços de energia; considerar a
conservação de energia como recurso energético; utilizar o enfoque dos "usos finais" para
determinar o potencial de conservação e os custos e benefícios envolvidos na sua implementação;
promover o planejamento com maior eficiência energética e adequação ambiental; e realizar a
análise de incertezas associadas com os diferentes fatores externos e as opções de recursos. O PIR
diferencia-se do planejamento tradicional na classe e na abrangència dos recursos
considerados, na inclusão no processo de planejamento dos proprietários e usuários dos recursos,
nos organismos envolvidos no plano de recursos e nos critérios de seleção dos recursos."
Baseado nesse projeto, este trabalho pretende contribuir com o estudo energético da região
no caso específico do gás natural, indicando nas 8 cidades com o maior número de habitantes, qual
a atratívidade ao uso do gás canalizado e qual a influência dos parâmetros fundamentados na
dinâmica das cidades para essa tomada de decisão.
Araçatuba, a mais desenvolvida de todas as cidades da região, tem na pecuária um dos
destaques da economia da região, concentrando o maior número de pecuaristas do Brasil. A
agricultura também tem importância, especialmente na produção de tomate rasteiro, na
fruticultura representada pela produção de abacaxi, goiaba e acerola, (UDAETA et al, 2004). É
92
Planos já aprovados em maio de 2007: Aracatuba, Andradina, Penápolis, Pereira Barreto. Em aprovação: Ilha
Solteira. Sem inforaçaõ: Bírigui, Guararapes e Mirandópolis. A feita de atualização do P.D. causa dificuldade na
quantificação exata das porcentagens de quadras por tipo de uso do solo em cada município. O Parâmetro "densidade
construída" (visando mostrar concentração e vertkalização das cidades) que faz parte do modelo completo, foi excluído
deste estudo dada a não atualização do Cadastro Territorial e Predial dos municípios.
93
Ibidem nota 25.
Capítulo 3
117
também de Araçatuba que sai boa parte do milho, arroz, soja, feijão e tomate que abastecem várias
regiões do Estado.
A cidade abriga importantes indústrias alimentícias, metalúrgicas, curtumes e de aparelhos de
precisão além da Concessionária Gás Brasiliano. No âmbito rural se destaca pela produção de açúcar,
álcool anidro e hidratado por 2 usinas localizadas em seu território, que devem aumentar para 12, nos
próximos 5 anos. No âmbito comercial, a cidade recebe consumidores de várias cidades da
região, principalmente de Guararapes, Birigüi e Penápolis. Também a hidrovia Tietê/Paraná é um
dos aspectos favoráveis de Araçatuba pois, além de aproximá-la das relações comerciais com o
Mercosul, é um falor de atração para investimentos no setor turístico e de transportes. Rota do
Gasoduto Bolívia/Brasil, a cidade já oferece gás natural como fonte de energia para indústrias,
empresas e frotas de veículos. Cercada por rodovias que dão acesso a quatro Estados brasileiros,
Araçatuba (figura 3.20 ) possui aeroporto internacional e ferrovia privatizada que permite a ligação
do porto de Santos à Bolívia e de lá, ao Oceano Pacífico, pelo Chile, (PMARAÇATUBA, 2007).
Figura 3.20. Vista Aérea de Araçatuba. Figura 3.21. A Cidade de Birigüi.
Fonte: Prefeitura de Araçatuba, 2007. Fonte: Prefeitura de Birigui, 2007.
A cidade de Birigui (figura 3.21), tem como atividade econômica predominante a
industrial representada pela produção de calcados, metalurgia, móveis e confecção, sendo o maior
pólo de produção de calçados infantis do Brasil. As fábricas de Birigui ficam no meio da cidade,
causando oscilações de energia em outros usos, além de ter uma forte característica sazonal de
operação das fabricas e consequente variação do consumo de energia durante o ano (UDAETA et al,
2004).
A cidade de Ilha Solteira (figura 3.22), caracteriza-se pela pecuária extensiva e apenas em
pequena parte pela cultura de cereais e algodão. Teve seu desenvolvimento impulsionado pela
construção da Usina Hidrelétrica. Carente de apoio por parte de centros maiores, precisou desenvolver
uma infra-estrutura mínima para a construção de alojamentos e vilas operárias. Até então, o
povoado possuía uma rede urbana precária, ou quase inexistente, porque a ocupação da região
foi marcada pela pecuária extensiva, petos latifúndios, baixa densidade populacional e grande
Capítulo 3
118
distância dos centros mais significativos, (SEADE, 2006). Hoje as principais atividades econômicas do
município são por ordem hierárquica, a energia elétrica, a pecuária e a agricultura. A tendência de
desenvolvimento está voltada ainda para a Indústria e o Turismo (UDAETA et al, 2004).
Figura 3.22.Vista Aérea de Ilha Solteira.
Figura 3.23
. O
centro da cidade de Guararapes.
Fonte: Prefeitura de Ilha Solteira, 2007.
Fonte: Prefeitura de Guararapes, 2007.
Guararapes (figura 3.23), que já foi distrito de Aracatuba (SEADE, 2006), mescla uma
característica industrial, e agropecuàna Possui indústrias de alimentos ligadas ao setor pecuário
que é bastante difundido em seu território e com a instalação de uma usina de produção de
álcool carburante, uma expansão da cultura de cana de açúcar (PMGUARARAPES, 2007). O
comércio é pouco difundido na região.
A cidade de Andradina (figura 3.24), também conhecida como a terra do rei do Gado, tem
como atividade dominante a pecuária. Andradina conta com terminal na Hidrovia Tietê-Paraná, que
possibilita a interligação com outras regiões do Estado, o sul de Minas Gerais e o Paraná Assim
com o Terminal Hidroviário, o Terminal Ferroviário da Noroeste e o Aeroporto Municipal oferecem
acesso alternativo ao município e região (PM ANDRADINA, 2007).
Figura 3
.2
4
Vista Aérea de Andradina.
Figura
3.2
5
.
A cidade de Mirandópolis.
Fonte: Prefeitura de Andradina, 2007.
Fonte: Prefeitura de Mirandópolis, 2007
Mirandópolis (município com menor disponibilidade de informação) que já foi
distrito de Valparaíso, sofreu grande influência da colônia japonesa
(PMMIRANDÓPOLIS, 2007). Hoje concentra sua atividade em agricultura, com ínfima
participação industrial. O comércio e a prestação de serviços também é pouco difundido na
cidade (figura 3.25).
Capítulo 3
119
Pereira Barreto (figura 3.26), que já foi distrito de Penápolis, é uma Estância Turística
conhecida por ser o segundo maior canal artificial do Mundo. Sua principal atividade é a agropecuária
com destaque para a criação de gado de corte. Na agricultura, destacam-se na produção de milho,
laranja e melão. Em virtude da construção da Usina Hidrelétrica de Três Irmãos e do Canal de
Pereira Barreto, formou-se ao redor da cidade de Pereira Barreto um enorme lago de água doce. A
cidade, então, transformou-se numa ilha, o que provocou uma enorme mudança em sua economia e
paisagem. O turismo e a pesca esportiva passaram, a partir de então, a integrar o rol das atividades
económicas do Município e com isso o investimento em restaurantes e pousadas, (PMPEREIRA
BARRETO, 2007).
Penápolis (figura 3.27), que já foi distrito de Bauru, tem como produção agrícola alta
concentração da cultura de cana-de-açúcar. As demais culturas estão distribuídas entre milho,
tomate, arroz, soja e algodão. Na lavoura permanente, destacam-se banana , borracha, café e
coco-da-baía.. A pecuária também tem grande importância no município. A produção industrial está
diversificada entre açúcar e álcool, calçados, couros, laticínios, embalagens, implementos agrícolas
e irrigação, predominado empresas familiares. O comércio, embora diversificado, não é criativo e
pouco se utiliza dos instrumentos de marketing disponíveis, à exceção de algumas lojas com vitrines
mais "produzidas". O setor de serviços tem se ampliado consideravelmente, com escolas de
informática e idiomas (PM PENÁPOLIS, 2007).
Todos os municípios, com exceção de Araçatuba, tem predominancia residencial horizontal,
pequeno comércio e serviços. Também não possuem rede canalizada de gás natural
94
, mesmo Araçatuba
com rede pontual em certa porção do território, foi considerada neste estudo como caso de expansão e não
separada das demais cidades.
Vale ressaltar que a maioria dos 8 municípios já possui atualização para parâmetros
como iluminação pública, lançamentos imobiliários e densidades construída por uso do solo,
mas como essas informações não são comuns em todas as cidades da seleção foram excluídas
94
A concessionária não forneceu o mapa da rede de distribuição da região.
Figura 3
.26
.
Vista Aérea de Pereira Barreto.
Figura
3.27.
Vista Aérea de Penápolis.
Fonte: Prefeitura de Pereira Barreto, 2007. Fonte: Prefeitura de Penápolis, 2007.
Capítulo 3
120
do modelo. Pelo mesmo motivo, também o IEX não foi considerado. Na tabela a seguir é
elaborado um resumo sobre os parâmetros coletados junto às prefeituras, ao IBGE e SEADE.
Sistema Parâmetro
Descrição básica para os 8 Municípios
95
IDH Pequena variação. Melhor: Ilha Solteira; pior: Pereira Barreto.
AAA Nenhum tem 100% (embora estejam próximos). Melhor condição: Ilha Solteira; pior:
Andradina.
ACE Variação bastante grande. Melhor condição: Guararapes; pior: Andradina.
US res Predominância em Penápolis, seguido por Mirandópolis. Menor % em Andradina.
US com Destaque para Araçatuba. Menor %: Mirandópolis.
US serv Destaque para Ilha Solteira seguido por Pereira Barreto. Menor %: Mirandópolis.
US ind Pequena concentração em número de quarteirões. Destaque no município com maior
número de distritos industriais: Araçatuba. Menor %: Ilha Solteira e Pereira Barreto.
US agro Embora esteja presente em toda a região o destaque é Andradina. A menor %:
Mirandópolis.
Z Novamente considera-se como de maior expressão o município com maior número de
distritos industriais: Araçatuba. Maior restrição: Ilha Solteira, Guararapes, Mirandópolis
e Pereira Barreto.
DU
96
Todos os municípios são considerados promissores do ponto de vista da atividade
econômica (não agropecuária) e da conseqüente expansão das infra-estruturas.
2
TU A maioria tem predominância em área urbana. Os maiores índices rurais são
Mirandópolis e Andradina. Porém acredita-se que a partir da atualização dos Planos
Diretores de 2006 esse enfoque deva ser revisto e a taxa entre urbano-rural considere o
uso agropecuário como predominantemente rural.
DD Em relação a região metropolitana de São Paula, todas as cidades têm pequena
concentração populacional. A maior: birigui, a menor: Pereira Barreto.
RF Sem grande variação. Maior: Araçatuba. Menor: Mirandópolis e Pereira Barreto.
E res Pequeno número se considerado o vasto território. Maior: Araçatuba, menor: Ilha
Solteira.
E com Idem. Maior: Araçatuba, menor: Mirandópolis.
E serv Idem. Destacadamente maior: Araçatuba, menor: Mirandópolis.
3
E ind Maior: Birigui (notar que o número de distritos industriais em Birigui é menor do que em
Araçatuba e mesmo assim Birigui tem maior número de indústrias); menor:
Mirandópolis.
D Menores em Araçatuba (já servido), Birigui e Guararapes. Maior: Ilha Solteira.
E Maior: Araçatuba; menor: Pereira Barreto.
4
T A maioria das cidades tem altos índices, pois funcionam como importante ligação
intermunicipal e ás vezes interestadual. Porém dado o menor território a maior incidência
está em Birigui e Penápolis e a menor em Guararapes e Pereira Barreto.
Tabela 3. 15. Resumo das características dos parâmetros. Elaboração: MASSARA, 2007.
Para essa região, os municípios foram estudados sem divisões em distritos ou bairros,
para facilitar a coleta de informações, dada a imensa extensão territorial das cidades
selecionadas e como forma de teste de diferentes unidades de estudo e seu reflexo nas
respostas fornecidas pelos Capítulos 4 e 5.
95
Ibidem 83.
96
Ibidem 85.
Capítulo 4
121
CAPÍTULO 4. DETERMINAÇÃO DA INFLUÊNCIA DOS PARÂMETROS NA
IMPLANTAÇÃO E EXPANSÃO DA REDE DE GÁS NATURAL
Conforme abordado na metodologia (Capítulo 2), o passo seguinte ao levantamento dos
parâmetros e áreas de estudo, consiste na definição do “grau de influência”, ou seja, quanto
cada um dos parâmetros (fatores) apresentados no Capítulo 3, contribue no escopo da tese,
para a determinação de locais passíveis de receber a rede canalizada de gás natural e também
na verificação da coerência interna que deve haver entre os parâmetros para que possam
efetivamente compor a modelagem proposta no Capítulo 5.
Com essa finalidade, partindo do método de análise hierárquica (AHP), foi utilizado o
Programa Decision Lens
97
desenvolvido por Thomas Saaty.
4.1. A priorização dos Parâmetros Sob o Método de Análise Hierárquica
Este método permite que, quando existem diferentes fatores que contribuem para a
tomada de uma decisão, seja determinada a contribuição relativa de cada um, oferecendo
todas as características de um sistema, englobando os elementos de forma que uma alteração
em um deles, tenha reflexo em todos os outros.
Com esse intuito, Saaty criou no final da década de 70, uma técnica de escolha
baseada na lógica da comparação par a par, conforme mostra a tabela 4.1:
Intensidade de
Importância
Adaptação ao estudo do gás natural
1 Baixa atratividade à implantação da rede
3 Baixa a média atratividade à implantação da rede
5 Média atratividade à implantação da rede
7 Média a alta atratividade à implantação da rede
9 Alta atratividade à implantação da rede
Tabela 4.1. Escala de Valores AHP para comparação pareada adaptada à análise do
gás natural.
Nota: vide citação da escala e da criação dos 5 intervalos de valores às páginas 65, Cap.2; 73,
Cap.3 e 152, Cap.5.
97
Ibidem 25.
Capítulo 4
122
Neste procedimento, os diferentes fatores que influenciam a tomada de decisão são
comparados par a par e um critério de importância relativa é atribuído ao relacionamento
entre estes fatores, conforme a escala pré-definida na tabela abaixo, adaptada ao caso
particular do gás natural.
O método desenvolvido por SAATY (1980), pode ser utilizado com respaldo na
experiência de um grupo de “votantes” que por seu conhecimento no assunto abordado fazem
a comparação par a par atribuindo os pesos por sensibilidade de importância de um fator em
relação ao outro.
Também pode ser utilizada a associação de valores numéricos à escala de importância,
distribuídos segundo sua grandeza conforme aborda UDAETA et al (2007), no método ACC
(Avaliação de Custos Completos), que é a base da composição de informações utilizada neste
trabalho.
Para a distribuição dos valores nas 5 faixas principais da escala, determinou-se para
cada parâmetro, 5 intervalos correspondentes aos pesos, segundo as expressões (7) e (8)
98
:
X= (Maior valor – menor valor)
5 (7)
A seguir, calcular:
(X1) = Menor valor a X1
(X2) = X1 a X2
(X3) = X2 a X3
(X4) = X3 a X4
(X5) = X4 a X5 (X5=maior valor)
X + Menor Valor
X1 + X
X2 +X
X3 + X
X4 + X
Faixas
(8)
Ressalta-se novamente (vide pg. 73 do Cap.3), que embora a atribuição da escala
Saaty permita linearizar valores de diferentes grandezas e unidades ainda é necessário
verificar se todos os parâmetros envolvidos na comparação podem ser tratados da mesma
forma.
Por exemplo, sabemos que o parâmetro taxa de urbanização tem como limite máximo
100% mas o parâmetro estratificação domicílios que hoje apresenta um certo valor máximo,
amanhã pode ter esse valor alterado para mais ou menos. Essa diferença entre os valores
mínimos e máximos serem fixos ou não conforme o conceito de cada parâmetro, faz com que
98
Este mesmo conceito foi utilizado no capítulo 5, quando é apresentado um protótipo de programa
computacional para determinar áreas de expansão da rede de GN, também fundamentado no método AHP e na
utilização da escala Saaty.
Capítulo 4
123
seja feita uma conversão de todos as unidades em porcentagem antes da criação dos 5
intervalos demonstrada anteriormente.
Utilizando os valores coletados no Capítulo 3 para os Municípios de São Caetano do
Sul, São Paulo e oito municípios da Região Administrativa de Araçatuba e atribuídos os pesos
para cada parâmetro, a matriz de dados
99
está pronta para ser inserida no Programa Decision
Lens (DECISION LENS, 2006), que faz as combinações dos parâmetros par a par
automaticamente.
4.2. O Programa Decision Lens e a Estrutura para Análise da Contribuição dos
Parâmetros Urbanos na Implantação do Gás Natural
A utilização do método AHP está estruturada em três níveis de hierarquia, que podem
ser desmembrados em outros subníveis conforme a necessidade do projeto. Dentro do
programa, está fase corresponde a etapa build model.
Para a inserção dos dados o primeiro estágio é a montagem do esquema hierárquico
(create a tree view). No nível mais alto desse esquema está a definição do objetivo a alcançar
(que pode ser mais do que um). No programa DL é chamado de decision goal. No nível
imediatamente abaixo, são alocados os critérios definidos pelo usuário que darão respaldo à
busca de soluções para chegar ao objetivo proposto. Esses critérios podem ser decompostos
em vários subcritérios.
Figura 4.1. A estrutura AHP. Fonte: SAATY, 2006.
99
As planilhas com a atribuição da escala 1 a 9 nas três regiões de estudo estão no Anexo deste trabalho.
Capítulo 4
124
A seguir, existe um terceiro nível, onde podem ser inseridas as alternativas a estudar no
projeto (identify alternatives), concluindo a árvore de hierarquia. Este item foi utilizado neste
trabalho com influência sempre igual a 1,0 (pois exige que sejam atribuídos pesos que
destaquem critérios e sub-critérios).
Considera-se que ao fazer isso possa haver uma distorção que direcione a resposta de
forma errônea, quando o objetivo é apenas apontar as possibilidades de expansão da rede,
através de diferentes enfoques.
Índice de Desenvolvimento Humano
Ìndice de Exclusão Social
Atendimento por Abastecimento de Àgua
Atendimento por Coleta de Esgoto
Atendimento por Iluminação Pública
Uso do Solo Residencial
Uso do Solo Comercial
Uso do Solo Serviços
Uso do Solo Industrial
Uso do Solo Agropecuário
Zoneamento
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Lançamentos Imobiliários Residenciais
Lançamentos Imobiliários de Serviços
Densidade Demográfica
Renda Familiar
Estratificação Residencial
Estratificação Comercial
Estratificação Serviços
Estratificação Industrial
Distância da ùltima Àrea já Servida
Extensão da(s) Via(s) à Servir
Incidência de Vias de Grande Tráfego
Densidade Construída Residencial
Densidade Construída Comercial
Densidade Construída Serviços
Densidade Construída Industrial
Decision Goal: Influência Simultanea dos Parâmetros na Expansão da Rede de GN1,0
Figura 4.2. A árvore de hierarquia gerada pelo Decision Lens. Exemplo: Parâmetros por
Sistemas de Informação. Fonte: Adaptada do Programa Decision Lens, 2006.
A figura 4.2., exemplifica o esquema para o estudo geral da influência dos parâmetros, onde
são definidos:
Capítulo 4
125
• Objetivo: Analisar a importância global dos parâmetros na implantação da rede de
distribuição de gás natural;
• Critérios: Os quatro sistemas de informações definidos no Capítulo 3 – Qualidade de Vida,
Planejamento Urbano, Projeção de consumo de GN e Sistema Canalizado;
• Sub-Critérios: os parâmetros (fatores) que compõem cada Sistema;
• Alternativas: Influência Global e em Combinações específicas.
Os quadrados em branco, ao lado dos critérios e subcritérios representam os itens que o
programa irá calcular que devem somar o valor 1,0 na primeira linha, indicando o valor total
da análise, correspondente a 100%. Desta forma são expressas as porcentagens de importância
de cada parâmetro para os estudos de caso em análise.
Na fase seguinte são inseridos os participantes, que nesta utilização correspondem aos
15 bairros de São Caetano do Sul, 68 distritos
100
de São Paulo e 8 municípios da Região
Administrativa de Araçatuba.
Feito isso a matriz de combinações está definida. A resolução dessa matriz (chamada
matriz quadrática) resulta no auto-vetor de prioridades, o qual expressa as importâncias
relativas de cada critério ou peso.
Para esse cálculo, a matriz é elevada ao quadrado, dividindo-se a soma de cada linha
pela soma dos elementos da matriz, normalizando os resultados (Decision Lens, 2006). Como
resultado obtêm-se um auto-vetor de prioridades para ordenação. A operação se repete até que
a diferença entre o resultado normalizado da última operação seja muito próximo ao resultado
da operação precedente.
A modelagem para comparações par a par é calculada na forma matricial (SAATY,
1991):
1 a12 ... a1n
a) aij=α;
1/a12 1 ... a2n
A=
b) aji=1/
α
;
... ... ... ...
c) aii=1
1/a1n 1/a2n ... 1
(9)
Sendo: a=comparação par a par entre critérios e alfa é o valor da intensidade (importância) do
critério.
100
Conforme explicação às páginas 111 e 112 (Capítulo 3), do total de 96 distritos foram excluídos 28, já
servidos. Os 68 restantes, são divididos em 3 casos de análise, conforme a situação da rede de gás natural.
Capítulo 4
126
Com as importâncias relativas dos critérios calculadas faz-se o teste de integridade das
atribuições, denominada índice de inconsistência, que deve ficar em torno de 10%.
Estas fases correspondem no programa, aos itens compare criteria e evaluate
alternative.
A seguir são demonstrados os estudos de caso realizados atráves do uso do Decision
Lens e adaptados em gráficos para estudo simultâneo das 3 áreas.
4.3. Determinação dos Graus de Influência
Foram elaborados 2 tipos de determinação dos graus de influência dos parâmetros
envolvidos para cada uma das três regiões de estudo, considerando:
• Influência de todos os parâmetros simultaneamente;
• Influencia em combinações específicas.
Ressalta-se que a influência é conjunta, ou seja, considera todas as células de estudo
101
simultaneamente. Todos os bairros, distritos e municípios, foram utilizados para cálculo da
influência, com exceção ao caso de São Paulo, onde existem distritos já servidos por gás
desde o início do século XX e outros em diferentes etapas de implantação e expansão da rede.
Essa decisão se deve ao fato de enfatizar a complexidade da cidade visando entender
como se comporta a distribuição de contribuição dos parâmetros em diferentes perfis sócio-
econômicos distribuídos em uma grande extensão territorial, onde o serviço não existe ou não
está totalmente difundido.
Caso fossem utilizados somente os distritos já servidos pela rede canalizada de gás
natural, a conclusão estaria vinculada a áreas da cidade de perfis muito diferentes com grande
verticalização, sofisticação de comércio e serviços e maior poder aquisitivo, enfatizando
características residenciais em detrimento das ocupações minoritárias da região periférica a
ser servida
102
.
Estudos de grupos particulares são feitos apenas para combinações específicas,
selecionadas entre as várias combinações par a par possíveis, considerando 10 relações
denominadas “contraditórias” que demandaram cálculo isolado da influência obtida como
101
Considera-se célula de estudo o bairro (para São Caetano do Sul), o distrito (para São Paulo) e o município
(para a região de Araçatuba). A verificação individualizada de cada célula é feita no Capítulo 5 quando se propõe
o Ranking de Atratividade à expansão da rede de GN através de um protótipo e da verificação de sua coerência
com o programa Decision Lens.
102
No próximo capítulo serão separados os distritos em grupos de existência ou não da rede, de forma a indicar o
ranking real de atratividade à implantação de gás natural somente em distritos ainda não servidos.
Capítulo 4
127
verificação do resultado de predominância de combinações simples com um único par de
parâmetros.
Para o cálculo das porcentagens o programa faz em cada caso, várias combinações par
a par.
A tabela 4.2., resume o número de combinações em cada estudo de caso, conforme o
número de parâmetros considerado nas 3 regiões de estudo.
Caso São Caetano
São Paulo RA Araçatuba
Áreas de estudo
15 68 (16, 24 e 28) 8
Número de Parâmetros Envolvidos
26 27 20
Tabela 4.2. Resumo das informações para cálculo da influência.
Em São Caetano são utilizados 26 dos 28 parâmetros do modelo, excluindo o índice de
exclusão social e o uso agropecuário.
Para cada um dos 3 casos de São Paulo, foram usados 27 parâmetros, excluindo
apenas o uso agropecuário).
Para os 8 municípios da Região Administrativa de Araçatuba, considerou-se 20
parâmetros (incluindo o uso agropecuário e excluindo o índice de exclusão social, o
atendimento por iluminação pública, o número de lançamentos imobiliários residenciais e de
serviços e as densidades construídas residencial, comercial, serviços e industrial (conforme já
explicado no Capítulo 3).
4.3.1. Influência de Todos os Parâmetros Simultaneamente
Considerando a influência de todas as células de estudo em conjunto, elaborou-se a
árvore de critérios para todos os parâmetros sem ramificações, ou seja, sem a divisão em
sistemas ou categorias de ocupação do solo. Os gráficos seguintes mostram a análise para as 3
regiões de estudo.
São Caetano do Sul
Para o município de São Caetano do Sul, as maiores contribuições à implantação da rede
de gás natural são representadas pelos altos índices de atendimento por redes prioritárias
(água, esgoto e iluminação pública) e também pela alta taxa de urbanização, o que traduz que
esses quatro parâmetros não são empecilhos ao desenvolvimento da infra-estrutura de GN.
Capítulo 4
128
A linearidade de características entre os 15 bairros faz com que os outros parâmetros
apresentem porcentagens de contribuição distribuídas de forma semelhante, partindo do alto
IDH por bairros, das possibilidades de zoneamento ainda não aproveitadas principalmente em
bairros como a Cerâmica e a Prosperidade bem como as características de desenvolvimento
urbano e a pequena extensão das vias e em geral de todo o território do município, que
contribuem com a introdução do serviço de gás natural, no sentido de minimizar o
investimento na obra civil.
Destaca-se também as densidades construídas e estratificações (número de domicílios
e estabelecimentos) em suas várias categorias, com predominância residencial, comercial e de
prestação de serviços, ressaltando bairros como o Centro, a Barcelona, o Santo Antônio e o
Santa Paula, e nas diferenças entre bairros residenciais horizontais e verticais, como Santa
Paulo (extremo de verticalização) e Cerâmica e São Caetano (extremo de domicílios
predominantemente horizontais).
O número e porte das indústrias perde importância, pois embora o município tenha
micro e pequenas unidades por todos os bairros quase que igualmente distribuídas, estas não
constituem mais como no passado, o foco de desenvolvimento do município. O gráfico 4.1.
define as porcentagens de contribuição de cada parâmetro.
Em seguida está a contribuição de parâmetros que indiretamente remetem ao custo de
implantação dos dutos (distância á área já servida e incidência de vias com grande tráfego),
evidenciando as diferenças entre bairros tão próximos à rede de alta pressão que circunda
parte do município em contraponto a bairros bastante distantes da rede bem como a
importância de alguns bairros como ligação com outros municípios em detrimento de outros
com pequena quantidade de avenidas e vias de comunicação intermunicipal.
O uso do solo (em número de quadras) destaca a concentração residencial seguida da
comercial. O número de lançamentos imobiliários tanto residenciais como de serviços, a
concentração populacional e de renda varia ao longo do município e assim apresenta mediano
grau de importância, com destaque para as oscilações de densidade demográfica.
Capítulo 4
129
1
,
6
2
,
3
2
,
8
2
,
1
1
,
3
0
,
9
2
1
,
8
2
,
7
0
,
8
2
,
1
2
,
2
2
,
2
1
,
3
1
,
2
1
3
2
,
6
4
1
1
,
1
2
,
4
3
,
7
1
3
,
4
1
3
,
4
1
3
,
4
4
,
7
Índice de Desenvolvimento Humano
Atendimento por Rede de Abastecimento de Água
Atendimento por Rede de Coleta de Esgotos
Atendimento por Rede de Iluminação Pública
Uso do Solo Residencial
Uso do Solo Comercial
Uso do Solo Serviços
Uso do Solo Industrial
Zoneamento
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Lançamentos imobiliários Residenciais
Lançamentos Imobiliários de Serviços
Densidade Demográfica 4,5
Renda Familiar
Estratificação Residencial
Estratificação Comercial
Estratificação Serviços
Estratificação Industrial
Distância da última área já servida
Extensão das vias à servir
Densidade Construída Residencial
Densidade Construída Comercial
Densidade Construída Serviços
Densidade Construída Industrial
Incidência de vias de Grande Tráfego
Gráfico 4.1. Influência Conjunta dos Parâmetros – São Caetano do Sul (em %).
Capítulo 4
130
São Paulo – Caso 1: até 30% de rede implantada
Assim como para São Caetano, há uma linearidade nas contribuições obtidas através
da atribuição dos pesos para os 27 parâmetros analisados.
Os parâmetros que apresentam contribuição de maior grandeza são também
semelhantes ao estudo anterior. O atendimento por redes prioritárias e a taxa de urbanização
dominam o ranking de influência e podem ser considerados atrativos à rede de gás natural.
Já os índices, tanto de desenvolvimento humano quanto de exclusão social são
pequenos. O IDH apresenta metade da contribuição que foi obtida no Município de São
Caetano do Sul. Ambos os fatores expressam a grande oscilação entre atribuições ao longo
dos 16 distritos desse grupo com grande concentração em pesos 1, 3 e 5.
Os parâmetros ligados ao planejamento urbano, como desenvolvimento urbano (peso
9, vide faixas atribuídas nas páginas 84 e 85 do Capítulo 3), zoneamento e os usos do solo
residencial (em número de quarteirões) também apresentam importante colocação entre os 27
parâmetros analisados.
Já os outros 3 tipos de uso têm menor importância, sendo que o industrial é o de menor
relevância (a maioria dos distritos têm peso 1 ou 3).
Os lançamentos imobiliários (tanto residenciais como serviços) têm também pequeno
destaque e apenas servem para ressaltar os distritos com o mercado imobiliário mais
dinâmico, como é o caso dos distritos do Tatuapé e Ipiranga
103
.
Os parâmetros diretamente associados à projeção de consumo como a densidade
demográfica, a renda familiar e o número de domicílios apresentam resultados de contribuição
semelhantes, oriundos da concentração de pesos de 1, 3, 5.
Com importâncias similares e pequenas, aparecem em ordem decrescente, os
parâmetros ligados ao número de estabelecimentos comerciais, de prestação de serviços e
industriais, (este que ocupa o último lugar na contribuição geral).
Os fatores ligados à obra civil como a distância da última área à servir, a extensão das
vias e a densidade construída residencial, retratam a verticalização residencial crescente na
área, bem como a menor extensão territorial dos distritos deste caso e também sua
proximidade da região já coberta por rede canalizada de gás natural, formando como um anel
em torno desses distritos possuem o serviço já há alguns anos.
103
Um exemplo de dinâmica do mercado imobiliário não incluído nos 68 distritos, é o distrito do Morumbi que
será objeto de estudo de caso para análise de adensamento no Capítulo 5.
Capítulo 4
131
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Índice de Desenvolvimento Humano
Índice de Exclusão Social
Atendimento por Rede de Abastecimento de Àgua
Atendimento por Rede de Coleta de Esgotos
Atendimento por Rede de Iluminação Pública
Uso do Solo Residencial
Uso do Solo Comercial
Uso do Solo Serviços
Uso do Solo Industrial
Zoneamento
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Lançamentos imobiliários Residenciais
Lançamentos Imobiliários de Serviços
Densidade Demográfica
Renda Familiar
Estratificação Residencial
Estratificação Comercial
Estratificação Serviços
Estratificação Industrial
Distância da última área já servida
Extensão das vias à servir
Densidade Construída Residencial
Densidade Construída Comercial
Densidade Construída Serviços
Densidade Construída Industrial
Incidência de Vias de Grande Tráfego
Gráfico 4.2(a). Influência (em %) Conjunta dos Parâmetros – São Paulo.
Caso 1: até 30% de rede implantada.
Capítulo 4
132
São Paulo – Caso 2: até 15% de rede implantada
Assim como para os outros casos já estudados, a presença de redes prioritárias e a alta
taxa de urbanização, se destacam na porcentagem de contribuição à implantação da rede de
GN, embora neste grupo o atendimento por iluminação pública seja bem menos influente do
que no caso 1, com muitas atribuições oscilando entre 3, 5 e 7. Os índices IDH e IEX,
mantêm a pequena parcela de contribuição, porém o IEX apresenta maior contribuição do que
no caso 1 devido as várias atribuições de peso 9.
Para os parâmetros associados ao tema Planejamento Urbano, continuam se
destacando o desenvolvimento urbano e o zoneamento, que são ligeiramente inferiores aos
resultados do caso 1, já que nesses distritos a legislação e o destaque para a concentração de
possibilidades de expansão de usos é menor do que no grupo anterior.
Para os usos do solo, o destaque ainda é o uso residencial, porém ao contrário do caso
1, o uso industrial apresenta maior concentração do que o comércio e o setor de serviços,
marcada pela concentração industrial nos distritos de Campo Grande, Limão e Cidade Dutra e
por uma grande linearidade de atribuições de peso 5 nos outros distritos, mostrando
concentração industrial mediana em todos eles, o que acaba justificando a menor
concentração de quadras principalmente do uso serviços. Os lançamentos imobiliários
residenciais também estão relacionados à essa menor sofisticação e só se destacam na Penha,
Itaquera e Vila Prudente. Já os lançamentos para a prestação de serviços, são significativos
apenas no distrito da Penha. A relevância da contribuição de ambos é semelhante entre si e
também ao caso 1.
Outros parâmetros como as estratificações (que representam o número de unidades),
aparecem como valores com maior constância em todos os distritos e em todos os usos do
solo, também com moderada influência, salvo o caso das indústrias que indicam pequena
concentração em número, assim também como a demografia que tem variação de pequena a
média em todos os distritos (salvo no Capão Redondo e Vila Jacuí com as maiores
concentrações e assim, atribuições de peso 9). A renda familiar, que embora apresente
extremos de atribuição bem definidos, têm também em sua atribuição, grande presença de
peso 1, sendo parâmetro de menor contribuição em todo o ranking dos 27 parâmetros
analisados. Os fatores ligados à obra civil, têm nas densidades construídas, as relevâncias
relativas, seguindo a mesma ordem de importância do caso 1: setor residencial, comercial e
serviços e por fim, o industrial. A distância da área servida é menor do que no caso 1 e assim
sua contribuição na atração da rede é menor, já a extensão das vias é média, o que gera que
este parâmetro seja o de maior importância para a obra civil, tendo um destaque um pouco
Capítulo 4
133
maior que no caso 1. A incidência de vias de grande tráfego aumenta, por estarem alguns
distritos localizados em área limite entre São Paulo e outros municípios.
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Índice de Desenvolvimento Humano
Índice de Exclusão Social
Atendimento por Rede de Abastecimento de Àgua
Atendimento por Rede de Coleta de Esgotos
Atendimento por Rede de Iluminação Pública
Uso do Solo Residencial
Uso do Solo Comercial
Uso do Solo Serviços
Uso do Solo Industrial
Zoneamento
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Lançamentos imobiliários Residenciais
Lançamentos Imobiliários de Serviços
Densidade Demográfica
Renda Familiar
Estratificação Residencial
Estratificação Comercial
Estratificação Serviços
Estratificação Industrial
Distância da última área já servida
Extensão das vias à servir
Densidade Construída Residencial
Densidade Construída Comercial
Densidade Construída Serviços
Densidade Construída Industrial
Incidência de Vias de Grande Tráfego
Gráfico 4.2(b). Influência Conjunta dos Parâmetros – São Paulo (em %).
Caso 2: até 15% de rede implantada.
Capítulo 4
134
São Paulo – Caso 3: distritos sem rede (ou rede pontual)
Neste caso estão agrupados distritos em situação mediana em todos os aspectos
analisados. As redes prioritárias continuam como nas avaliações anteriores, liderando as
contribuições e neste caso a iluminação pública volta a ter a mesma importância que no caso
1. Deve-se ressaltar que isso não quer dizer que a região tenha melhor qualidade de serviço
que no caso 2. Há de se analisar em conjunto a característica dos distritos e também a
variação na atribuição de pesos. O que faz essa região apresentar maior contribuição no fator
AIP, se deve ao fato de haver maior linearidade nas atribuições, distribuídas quase que
igualmente em todos os pesos da escala, diferente dos outros casos onde havia uma
concentração maior de pesos de um único valor (como no caso 1, pesos 7 e 9 e no caso 2,
pesos 5 e 7). A mesma análise pode ser utilizada para a taxa de urbanização que também
resulta em uma alta porcentagem de contribuição.
Os parâmetros relacionados ao Planejamento Urbano, também destacam o zoneamento
e o desenvolvimento urbano, porém com menor ênfase do que nos casos anteriores, estando
em termos gerais os distritos dessa região em situação inferior de expectativas de incremento
de usos. A importância do uso do solo residencial cresce dada a característica de “cidade-
dormitório” de muitos desses distritos, também os usos comércio e serviços apresentam
contribuições significativas. O uso industrial continua como nos outros casos com influência
menor que os outros usos, com destaque apenas nos distritos de Anhanguera, Parelheiros e
Socorro.
Já os lançamentos imobiliários, têm contribuição ínfima, menor que 1%, explicada
pela característica do mercado imobiliário que além de menor do que nos outros dois casos, é
fundamentado em conjuntos habitacionais.
Para fatores de projeção de consumo, a importância da densidade demográfica cresce e
também a da renda familiar, ambas caracterizadas por grande incidência de pesos de 1. O
número de domicílios, comércio e serviços e indústrias mantêm a ordem dos outros casos,
porém com significativo aumento nos setores residenciais e de comércio.
Para os últimos parâmetros que compõem o grupo relacionado à obra civil, a distância
da área servida, a extensão das vias e a incidência do tráfego são maiores que nas outras
análises já que esses distritos têm em sua maioria, grandes extensões territoriais, fazem
ligação com outros municípios e estão distante da rede já implantada. A densidade residencial
também aumenta, bem como as densidades comércio e serviços e da mesma forma que nos
outros estudos de caso, a densidade industrial se mantêm pouco relevante em torno de 1%.
Capítulo 4
135
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Índice de Desenvolvimento Humano
Índice de Exclusão Social
Atendimento por Rede de Abastecimento de Àgua
Atendimento por Rede de Coleta de Esgotos
Atendimento por Rede de Iluminação Pública
Uso do Solo Residencial
Uso do Solo Comercial
Uso do Solo Serviços
Uso do Solo Industrial
Zoneamento
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Lançamentos imobiliários Residenciais
Lançamentos Imobiliários de Serviços
Densidade Demográfica
Renda Familiar
Estratificação Residencial
Estratificação Comercial
Estratificação Serviços
Estratificação Industrial
Distância da última área já servida
Extensão das vias à servir
Densidade Construída Residencial
Densidade Construída Comercial
Densidade Construída Serviços
Densidade Construída Industrial
Incidência de Vias de Grande Tráfego
Gráfico 4.2(c). Influência Conjunta dos Parâmetros – São Paulo (em %).
Caso 3: distritos sem rede.
Capítulo 4
136
A Região Administrativa de Araçatuba
Nesta região
104
também o atendimento por redes prioritárias aparece com alta
porcentagem de contribuição, com a curiosa diferença entre o atendimento por coleta de
esgotos e o abastecimento de água (8,4%), A taxa de urbanização é de suma importância já
que alguns dos municípios têm representativa taxa rural, como o caso de Andradina e sua
predominância agropecuária. O IDH se mantem estável e alto se comparado às outras cidades
(em torno de 4% como em São Caetano e quase o dobro das 3 áreas estudadas em São Paulo).
A seqüência dos outros parâmetros segue ordem similar aos demais estudos. O
zoneamento e o desenvolvimento urbano representados pelas possibilidades de consumo de
energia nos 4 distritos industriais de Araçatuba, nas concentrações do setor hoteleiro de Ilha
Solteira e Pereira Barreto. Os usos do solo (em número de quarteirões), com exceção ao uso
industrial (que apenas é representativo em Araçatuba, sendo considerado peso 3 nos demais
municípios) são relevantes, com destaque para o setor de prestação de serviços e para a
introdução da característica agropecuária marcando a diferença desses municípios em relação
àqueles da Região Metropolitana de São Paulo, destacando a “Terra do Rei o Gado”
(Andradina). Os fatores relacionados à obra civil ganham maior importância nessa região se
comparados aos outros quatro estudos. A distância da área já servida (salvo para Araçatuba
que já é pontualmente servida por GN) é representada pela distância ao Gasbol e têm
representativa contribuição. Também as extensões das vias e a incidência de tráfego se tornam
neste caso parâmetros diferenciados e de maior relevância do que em São Caetano ou São
Paulo. As imensas áreas territoriais (todas elas maiores que os 1500km2 do Município de São
Paulo), associadas ao número de rodovias de ligação intermunicipal e até interestadual,
aumentam a importância desses parâmetros na atratividade à rede de gás natural. A renda
familiar aparece com maior destaque do que a concentração demográfica, já que as
densidades nessa região são muito pequenas. Pode-se dizer que os parâmetros densidade
demográfica e estratificação em número de unidades (para qualquer tipo de uso do solo),
apresentam influências similares e são os fatores de menor contribuição.
A ausência de informações sobre as densidades construídas por tipo de uso, distorce as
considerações principalmente no âmbito do custo da obra civil. Também informações precisas
sobre o mercado imobiliário dificultam a análise das possibilidades de expansão urbana e
consequente aumento da demanda por energia. A pequena verticalização residencial da
104
Lembrar que como já justificado no Capítulo 3, nessa região os valores das densidades construídas não foram
atualizados assim como o cálculo do Índice de Exclusão Social, da iluminação pública e dos lançamentos
imobiliários, não participando assim das análises de influência (Cap.4) e Atratividade à expansão (Cap. 5).
Capítulo 4
137
região, não contribui para a atração do serviço de gás que fica mais dependente dos
lançamentos no ramo de serviços, segundo informações nos sites das 8 prefeituras estudadas,
dado o avanço do turismo no noroeste do Estado.
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Índice de Desenvolvimento
Humano
Atendimento por Rede de
Abastecimento de Àgua
Atendimento por Rede de
Coleta de Esgotos
Uso do Solo Residencial
Uso do Solo Comercial
Uso do Solo Serviços
Uso do Solo Industrial
Uso do Solo Agropecuário
Zoneamento
Desenvolvimento Urbano
Taxa de Urbanização
Densidade Demográfica
Renda Familiar
Estratificação Residencial
Estratificação Comercial
Estratificação Serviços
Estratificação Industrial
Distância da última área já
servida
Extensão das vias à servir
Incidência de Vias de Grande
Tráfego
Gráfico 4.3. Influência Conjunta dos Parâmetros – Região Administrativa de Araçatuba.
(8 Municípios) (%).
Capítulo 4
138
4.3.2. Influência de combinações específicas – 10 relações “contraditórias”
A análise conjugada dos sistemas propicia a combinação de parâmetros formando
pares de interesse específico. Por exemplo, quando o enfoque é social, a relação densidade
demográfica e distribuição de renda ganha interesse, com o objetivo de melhorar a qualidade
de vida em áreas com maior concentração populacional e menor renda familiar.
No âmbito técnico, a densidade construída representada pela verticalização residencial
ou concentração industrial, bem como a distância do distrito a ser servido daquele que já
possui a rede, são aspectos determinantes, já que podem influenciar o custo de implantação
dos dutos. Já no critério econômico, a renda familiar (desta vez, sob o ponto de vista da
relação de proporcionalidade entre consumo e renda), a ocupação do solo (médio ou alto
padrão residencial, escritórios, etc.), o custo de ramificação da rede (expresso pela densidade
construída por tipologia de uso) e a vocação imobiliária do bairro (tendência à ocupação de
espaços vazios por pólos industriais ou a transformação de domicílios horizontais em
verticais) serão preponderantes.
Várias são as combinações específicas que podem ser feitas representando as questões
que geram dúvidas e contradições quando é abordado o tema implantação de redes de infra-
estrutura. Apresenta-se aqui dez relações que ao longo da pesquisa foram as mais cogitadas
visando a análise:
- Entre renda e possibilidades de consumo representadas pela concentração populacional;
- Entre uso residencial (sempre o de maior predominância) versus uso industrial (àquele em
geral, com maior potencial para consumo de gás natural);
- Da mesma forma, em termos de porte das unidades, consideração da análise entre densidade
construída residencial versus a industrial, como por exemplo, áreas de grande verticalização
versus distritos com características fortemente industriais;
- Entre o custo de implantação dos dutos (tanto em termos de servir de forma pontual uma
região, quanto pela verificação da extensão de todas as ruas dessa região) e as possibilidades
de consumo caracterizadas pela renda familiar e pelos tipos de uso do solo predominantes,
novamente enfatizando os usos residencial e industrial.
Na determinação proposta neste trabalho, não foram utilizados critérios que diferenciem
os pesos de importância entre sistemas ou categorias de uso (criação de alternativas),
entendendo que a análise global dos parâmetros sem intervenções de pesos externos,
representa a visualização do perfil de cada área de estudo e tem o papel de fornecer subsídios
Capítulo 4
139
à escolha de parâmetros que possam interessar decisores específicos (como a concessionária,
os usuários e as prefeituras) e não direcionar a tomada de decisão propriamente dita
105
.
Desta forma, as relações específicas à seguir apresentam a combinação par a par por
seus valores simples, sem a interferência externa que possa destacar os parâmetros por tipo de
enfoque. Os municípios da região administrativa de Araçatuba foram considerados em 8 das
10 relações
106
(vide resultados à tabela 4.3. à página 145).
1.Densidade Demográfica versus Renda Familiar
Essa relação visa responder a questão: “O que é melhor, servir mais gente com menor
poder aquisitivo ou o contrário?” (lembrando que o estudo da relação é apenas numérico, e
não ressalta nem o lucro que pode ser obtido com o maior consumo e nem a difusão do uso do
gás natural para maior parte da população).
Para São Caetano do Sul, a renda é o fator mais influente, já que sua distribuição ao
longo da cidade é mais linear do que a concentração populacional com picos em apenas 3
bairros. Para São Paulo no caso 1, se repete a conclusão de São Caetano, já que alguns dos 16
distritos desse estudo se assemelham bastante ao município vizinho. Porém nos casos 2 e 3, a
situação se inverte e a demografia passa a ter maior reflexo, pois nessas duas áreas, a renda
cai e o número de pessoas aumenta. Para a região de Araçatuba, a renda é fator preponderante,
com predominância da atribuição de peso 1 evidenciando a baixa concentração populacional
dominante na maioria dos municípios da região.
2.Uso do Solo Residencial versus Uso do Solo Industrial
Essa combinação visa mostrar os extremos em termos de consumo de gás natural através
da concentração de quarteirões, destacando a comparação entre a venda de pouco volume de
gás a vários consumidores ou grandes volumes a poucos consumidores.
Para essa relação existe coincidência de resultado tanto em São Caetano, como nos 3
casos de São Paulo e na região de Araçatuba, sendo o uso residencial sempre o de maior
contribuição para atrair o uso do gás natural. Poucos são os bairros (ou distritos) que
apresentam concentração predominantemente industrial. Mesmo em Araçatuba e região, que
105
Lembrando que o objetivo deste estudo é o de, segundo o perfil de diferentes regiões e o levantamento de
parâmetros que podem influenciar a implantação da rede canalizada de gás natural, usar procedimentos
amplamente difundidos em pesquisa, para a análise da importância desses fatores (cap. 4), criando com esse
embasamento, ferramenta específica de suporte à tomada de decisão (cap.5) e não indicar a melhor alternativa.
Isso depende do ponto de vista e interesse dos grupos decisores envolvidos é consiste em discussão para outros
estudos.
106
Pela falta de dados atualizações principalmente, sobre o parâmetro “densidade construída”.
Capítulo 4
140
destaca a incidência dos “distritos industriais” em alguns dos 8 municípios de estudo, o uso
residencial não é suplantado.
3. Densidade Construída Residencial versus Densidade Construída Industrial
107
De maneira similar a interação anterior, essa relação tem o intuito de responder a
questão: o que deve ser servido primeiro: uma área com grande porte industrial ou outra com
grande porte residencial? (tendo em vista que a primeira demanda menor gasto com tubulação
e a segunda o inverso, muita ramificação e consequentemente muito gasto), só que agora ao
invés de número de quarteirões destaca-se o porte das unidades.
Porém vale ressaltar que a combinação simples, não corresponde ao desempate real, já
que outros parâmetros podem influenciar a resposta dessa questão como por exemplo, as
distâncias à servir (conforme a verificação global feita no item 4.3.1. deste capítulo).
Para o estudo individual e exato sobre onde é melhor investir, se faz necessária a
elaboração das projeções de consumo para o gás natural em função do número de domicílios e
instalações industriais (ou por pesquisa de campo) associadas às tarifas cobradas pela
concessionária nos usos industrial e residencial
108
.
A densidade construída é um meio mais detalhado de se determinar o uso do solo,
resultando em uma visualização indireta da concentração em termos de porte (área construída)
por tipo de uso. Em geral essa análise apresenta resposta similar que a comparação por
número de quadras (uso do solo), porém, é possível a ocorrência de situações onde a área
construída possa ser grande, mas não chegar a definir a predominância de uso do quarteirão, o
que válida a relação usando o conceito das densidades construídas.
Pode-se afirmar que nas duas cidades da Região Metropolitana o resultado desta relação
é coincidente com àquele oriundo do conceito de usos do solo, ou seja, indústrias de grande
porte (em área construída) determinam quarteirões de predominância industrial. Como a
densidade construída industrial é um parâmetro de pesos com maior variação de atribuição
(por ser mais incomum do que a concentração residencial), é fator de menor importância tanto
em São Caetano como em São Paulo. Para a região de Araçatuba a informação densidade
construída não foi localizada impedindo o estudo dessa relação.
4. Número de Domicílios versus Número de Estabelecimentos Industriais
107
Idem nota 104.
108
Conforme o exemplo proposto no capítulo 5, para a determinação da receita bruta através da projeção de
consumo e faixas tarifárias por categorias de ocupação do solo.
Capítulo 4
141
Esta combinação também está relacionada às duas anteriores, pois desmembra o
conceito de “número de quarteirões” em “número de unidades”, porém sem definir qual a área
construída, como a densidade. Sua análise é validada pois, embora na maioria das vezes
resulte em uma conclusão similar, o número de unidades é considerado de forma global sem
vinculação com o quarteirão, ou seja, pode existir um quarteirão onde haja mais indústrias do
que em outro, mais isso não faz com que esse quarteirão seja considerado predominantemente
industrial e o outro não, pois essa afirmação depende do número de domicílios, comércio e
serviço em cada um deles em relação ao total da ocupação geral dos quarteirões em questão.
Assim como nos casos anteriores, a linearidade de presença constante de residências na
maioria dos bairros e distritos que compõem as duas cidades em oposição a variação de
unidades para fins industriais, torna esse uso menos relevante na combinação, sendo as
diferenças de porcentagem entre as cidades representada pela própria diferença entre o
número de indústrias alocadas em ambas, com maior valor é óbvio para nos 3 casos de São
Paulo. Na região de Araçatuba o resultado é o mesmo, com predominância de influência para
as unidades residenciais, mesmo com a presença de alguns centros industriais em Araçatuba e
Birigui.
5. Distância da Última Área já Servida versus Uso do Solo Residencial
Essa relação tem como intuito relacionar o investimento na obra civil com o número
de quarteirões a servir, lembrando que a atribuição de peso para o parâmetro “distância” é
feito em ordem inversa (para menores distâncias, menor investimento, portanto maior peso).
Assim pretende-se verificar se grandes distâncias são compensadas se houver um
grande número de quarteirões a servir (nesse caso de uso residencial), exemplo onde haverá
maior influência do uso do solo ou ao contrário, se for mais importante a extensão a vencer
(custo indireto de implantar a rede subterrânea), exemplo onde será mais influente o
parâmetro distância a servir.
São Caetano do Sul tem pequena área territorial e metade de seu perímetro é circundado
pela rede de alta pressão, o que faz com que grande parte de seus bairros estejam mais ou
menos eqüidistantes da rede, o que torna a distância menos influente do que o uso residencial.
Em São Paulo ocorre uma oscilação da resposta dependendo do caso. Para o caso 1 que
têm os distritos com as menores distâncias da rede já instalada, este fator se torna ligeiramente
mais interessante do que o uso residencial. Para os outros casos, que estão a maiores
distâncias, o que subentende maior custo da obra, esse fator perde para o uso residencial.
Capítulo 4
142
Para os municípios da região de Araçatuba, o parâmetro uso residencial é o de maior
contribuição para atração do serviço de gás já que as imensas extensões territoriais tendem a
onerar a distribuição da rede.
6. Distância da Última área já Servida versus Renda Familiar
Com o mesmo enfoque da relação anterior, esta combinação visa estabelecer uma
comparação indireta entre investimento necessário para estender a rede a um determinado
bairro ou distrito e qual será seu suposto retorno pela simples associação com o poder
aquisitivo dominante na região em análise, de forma a detalhar o número de quarteirões
residenciais em função da associação com a maior ou menor tendência em consumir energia.
Em São Caetano, há quase um empate entre a linearidade de distância de todos os
bairros à rede de alta pressão e o equilíbrio de renda familiar que supera a distância em apenas
1%. Em São Paulo, os dois parâmetros apresentam oscilações semelhantes, mas a distância
ainda é preponderante nos casos 1 e 2 e tem maior importância para a expansão da rede, o que
se nota pela semelhança de poder aquisitivo entre todos os distritos em contraposição as
variadas distâncias à percorrer para servi-los, o que ressalta que renda é um fator constante em
relação à distância e assim de menor influência. Já no caso 3, há quase um empate, mas que é
interpretado ao contrário de São Caetano pois, tanto a grande distância como a baixa renda
desestimulam a implantação da rede de GN. Novamente para a terceira área de estudo (região
de Araçatuba), o parâmetro distância tem primazia, destacando que embora sejam grandes as
distâncias e o investimento esses suplantam a pequena renda predominante na região.
7. Distância da Última Área já Servida versus Uso do Solo Industrial
Assim como para os quarteirões residenciais (combinação número 5), a relação proposta
entre incidência de quarteirões industriais e distância a vencer para servi-los objetiva verificar
se vale ou não a pena arcar com o custo de implantação dos dutos (demonstrado indiretamente
pela distância) para servir áreas com concentração de indústrias superior a 60% representadas
pelo número de quadras no bairro ou distrito em questão.
A análise global para o município de São Caetano, mostra que embora os dois
parâmetros apresentem grande variação na atribuição de pesos, é ainda a distância que tem a
maior importância para determinação das áreas passiveis de receber a rede de gás, da mesma
forma que na comparação com os quarteirões residenciais, só que com menor intensidade (as
variações de atribuição da escala para os dois parâmetros obtidas na combinação par a par são
menores neste caso).
Capítulo 4
143
Para a cidade de São Paulo o resultado é semelhante nos 3 casos. Para o caso 1, a
distância é extremamente relevante já que esses distritos apresentam pequena concentração
industrial e ao mesmo tempo, estão muito próximos a área já coberta além de possuírem
pequena porção de seus territórios em fase de expansão do serviço. No caso 2 há quase um
empate, já que a concentração industrial nesses distritos aumenta como também aumenta a
distância, mas este parâmetro ainda é 1% mais importante. No caso 3, embora a distância seja
grande, o uso industrial ínfimo induz sua pequena contribuição na atração da rede ressaltando
o primeiro parâmetro como o de maior influência. Para a região de Araçatuba, a distância
será determinante.
8. Extensão das Vias à Servir versus Número de Domicílios
Assim como a distância da última área já servida, o uso do parâmetro extensão das
vias, tem a intenção de servir como fator indireto da determinação dos custos da obra civil, só
que desta vez, não como ligação entre bairros (ou distritos) mas, como definição dos
quilômetros a cobrir dentro de cada um. Este parâmetro assim como a distância também tem
atribuição em ordem inversa (quanto menor a extensão, mais barato e melhor é atender o
local). A comparação da extensão com a concentração de domicílios, agora em detalhamento
por número de unidades, visa testar se grandes somas em quilômetros podem ser
compensadas pelo uso residencial, da mesma forma que o parâmetro distância, só que desta
vez, considerando o bairro (ou distrito) internamente.
Para as 3 áreas a extensão das vias sempre é mais relevante. Em São Caetano, a
diferença entre áreas verticalizadas e áreas de ocupação predominantemente horizontal, induz
a atribuição de extremos em vários distritos que quando da análise par a par geram menor
influência do que o parâmetro extensão, que também utilizou pesos extremos mas com menor
ênfase, mantendo atribuição bastante constante entre os valor 7 e 9, que expressam extensões
moderadas ou pequenas.
Assim como para o parâmetro distância, a extensão interna aos municípios quase sempre
é fator predominante na análise. Nos 3 casos de São Paulo ocorre o mesmo, a oscilação entre
áreas verticais e horizontais torna o número de domicílios por distrito mais variável do que as
extensões de cada um, destacando este último parâmetro. Para a região de Araçatuba, o baixo
número de domicílios não atrai a rede e também destaca a extensão das vias em áreas
urbanizadas como fator determinante na atração do serviço.
9. Extensão das Vias à Servir versus Número de Estabelecimentos Industriais
Capítulo 4
144
Com intuito semelhante à combinação anterior, a relação pretende verificar agora para a
concentração industrial, se as extensões a percorrer com os dutos devem compensar ou não
quando comparadas ao número de indústrias a servir, sem definir concentração por quadras
(uso do solo) ou porte por área (densidade construída).
Em São Caetano, todos os bairros apresentam um pequeno número de indústrias
distribuídas quase que uniformemente ao longo por toda a cidade. Porém a pequena extensão
dos bairros ainda supera o número de indústrias e é fator relevante.
Para São Paulo, nos dois primeiros casos ocorre o mesmo, o que é facilmente
comprovado pela concentração de indústrias em apenas alguns distritos enquanto em outros a
ocupação é ínfima. No caso 3 o número de indústrias passa a ser ligeiramente de maior
contribuição considerando a imensa extensão (e investimento necessário a obra civil) de
distritos como por exemplo Parelheiros e José Bonifácio que não incentivam a implantação da
rede GN nesse grupo. Para Araçatuba e arredores, os parâmetros associados a obra civil, como
é o caso da extensão das vias, quase sempre predominam sobre os demais dada a dispersão de
concentração de usos do solo.
10. Densidade Construída Industrial versus Número de Estabelecimentos Industriais
Neste caso o resultado da combinação par a par englobando todos os distritos
simultaneamente traça o perfil do município, mas a análise deve se apoiar no enfoque do
decisor para cada distrito individualmente, auxiliando na escolha de qual parâmetro que é o
mais importante para orientar a expansão do serviço, considerando também que nem sempre
grande número de instalações representa grande consumo de gás. A introdução do parâmetro
densidade construída, tem a intenção de indicar o porte da instalação e assim refinar a
estimativa de consumo de gás.
109
Em São Caetano, que tem indústrias distribuídas por todo seu território (mesmo que de
micro porte), a densidade construída não apresenta grande relevância já que são poucas as
indústrias de grande porte, destacando assim o número de indústrias independentemente do
seu porte. Em São Paulo ocorre o contrário. Com menor número de unidades, a densidade
construída, ou seja, o porte se torna relevante nos 3 grupos de distritos analisados. Para a
região de Araçatuba a informação densidade construída não foi localizada impedindo o estudo
dessa relação.
A tabela seguinte resume as porcentagens obtidas para os dois municípios, através do
programa decision lens, nas 10 combinações propostas.
109
Ibidem nota 104.
Capítulo 4
145
Contribuição (%) Contribuição (%)
SCSUL
SP
caso 1
SP
caso 2
SP
caso3
RAA
Combinações
SCSUL
SP
caso 1
SP
caso 2
SP
caso3
RAA
44
45 76 62 37
Densidade demográfica Renda familiar
56
55 24 38 63
78 78 72 82 66
Uso solo residencial Uso solo industrial
22 22 28 18 34
69 76 68 68 -
Densidade construída residencial Densidade construída industrial
31 24 32 32 -
58 71 66 72 53
Número de domicílios Número de instalações industriais
42 29 34 28 47
31 55 21 50 38
Distância da última área servida Uso do solo residencial
69 45 79 50 62
49 72 72 48 63
Distância da última área servida Renda familiar
51 28 28 52 37
68 84 51 62 61
Distância da última área servida Uso do solo industrial
32 16 49 38 39
67 71 72 76 62
Extensão das vias à servir Número de domicílios
33 29 28 24 38
58 78 76 45 64
Extensão das vias à servir Número de instalações industriais
42 22 24 55 36
37 55 56 55 -
Densidade Construída industrial Número de instalações industriais
63 44 45 45 -
Tabela 4.3. Resumo da Influência nas 10 Combinações Específicas.
Nota: “SCSUL”: São Caetano do Sul, “SP”: São Paulo e “RAA”: Região Administrativa de Araçatuba (8 municípios).
Capítulo 4
146
A opção entre a escolha deste ou daquele parâmetro como determinante, está sempre
associada aos diferentes compromissos de tomada de decisão, porém o estudo de combinações
específicas permite o detalhamento do conceito de cada parâmetro e torna mais clara a
interpretação do reflexo da atribuição de pesos na influência que cada fator pode ter na
expansão da infra-estrutura de gás, destacando bairros e distritos que merecem maior atenção
por apresentarem situações extremas (1 e 9) de atração ou não atração à rede.
4.4. Considerações sobre a interpretação do Decision Lens
Para o melhor entendimento de como os pesos interagem devemos separar a
interpretação do programa em duas análises.
A primeira análise mostra que a maior influência é representada pelos parâmetros que
apresentam a maior variação na atribuição de pesos, sem interessar o valor desses pesos.
Parâmetros com linearidade de atribuição não destacam influência, pois indicam que qualquer
célula de estudo é atrativa à implantação da rede, já que todas apresentam o mesmo peso,
determinando assim graus de influência iguais e não destacando nenhuma das células.
Quando os parâmetros comparados têm distribuições semelhantes ou com pequena
variação, é feita uma segunda análise que lida com a grandeza dos pesos, mostrando que
atribuições em extremos da escala além de ressaltar o parâmetro como de grande influência,
chamam a atenção para as células com maior peso (aquelas de maior atração à rede) e outras
no limite inferior da atribuição (aquelas de menor atração à rede).
A interpretação dos resultados pode ser resumida para as 3 áreas de estudo da seguinte
forma:
As redes prioritárias sempre têm boa contribuição, salvo no caso da iluminação
pública que apresenta pequena contribuição no caso 2 (São Paulo). Também a taxa de
urbanização sempre se mostra positiva à implantação da rede de gás natural.
Já os índices IDH e IEX variam em cada caso. O índice de desenvolvimento humano
aparece mais alto em São Caetano do Sul e na região de Araçatuba, dois casos onde o índice
de exclusão social não foi calculado. Já nos 3 casos de São Paulo as contribuições são
semelhantes, mas com maior relevância sempre a exclusão social.
Em geral os usos comercial e serviços são razoavelmente difundidos em todos os
casos de estudo, apresentando contribuições entre 1 e 3% independente se em regiões
periféricas e de baixa renda. O que pode ser diferente é o porte da unidade que é representada
pela densidade construída e induz ou não a um maior consumo de gás natural. A prestação de
serviços e seu respectivo consumo de gás, está vinculada a áreas mais centrais e de maior
Capítulo 4
147
poder aquisitivo, induzindo a sofisticação de usos em setores potenciais como hotéis,
restaurantes, academias e clubes, hospitais (em geral, particulares).
O mesmo ocorre com o uso residencial, que é aquele de maior predominância e
sempre bem distribuído, se diferenciando apenas por ser mais ou menos verticalizado. Já o
uso industrial não se destaca em nenhuma das regiões, nem enquanto densidade construída.
O desenvolvimento urbano e o zoneamento são bastante relevantes variando
respectivamente entre 12 e 5% em todos os estudos, mostrando sua importância como
determinante das perspectivas de expansão e sofisticação de usos do solo e densidades
construídas e assim possibilidades de consumo.
Os lançamentos imobiliários tanto no âmbito residencial como na prestação de serviços
apresentam pequena contribuição (entre 0,8 e 1,3%) em todas as análises por serem ainda
características difundidas em distritos com melhor renda e mais próximos aos centros das
cidades
A densidade demográfica em geral sempre predomina em relação a renda familiar nos
casos de São Paulo, estando em torno de 2,3%, salvo no caso 3 de São Paulo onde chega a
quase 4%. Em São Caetano apresenta valores muito próximos que dão pequena vantagem à
renda familiar e na região de Araçatuba, a renda supera a concentração populacional.
As estratificações em número de unidades estão sempre em torno de 2% destacando os
domiciliares, a alternância entre serviços e comércio (para São Paulo, a prestação de serviços,
para São Caetano ainda domina por pequena margem as unidades de comércio e para a RA
Araçatuba também por pequena diferença, predomina o setor serviços).
Em termos de distâncias de áreas já servidas e extensões a servir os índices estão entre
2 e 3% em São Paulo e São Caetano, ganhando ênfase apenas nos municípios do noroeste
paulista. Também o tráfego que gira em torno de 1 a 2%, em Araçatuba supera os 4% de
contribuição.
As densidades construídas refletem a verticalização residencial e variam em torno de 3%
em média nos 3 casos. Para os setores comércio e serviços, as informações obtidas junta a
SEMPLA (2006) para o município paulistano diferenciam pouco a importância desses setores
tornando suas contribuições com valores muitos parecidos sempre por volta de 2 a 3%. Em
São Caetano, o comércio supera a influência da prestação de serviços também estando ambos
entre 2 e 3%.
Para a região administrativa de Araçatuba é difícil estipular relação de comparação
com as outras duas cidades analisadas. As diferenças determinantes são várias, a começar
pelas pequenas densidades demográficas dos municípios do oeste paulista bem como pelo
Capítulo 4
148
baixo poder aquisitivo predominante, pela grande margem de uso rural que destaca
parâmetros que em áreas metropolitanas são em geral de baixíssima influência como a taxa de
urbanização e a incidência de vias de grade tráfego, além da ampliação do conceito de
dinâmica urbana propriamente dito, obrigando a inclusão de parâmetros como o uso
agropecuário para uma análise mais abrangente dessas cidades que mesclam a ocupação
urbana com a rural, ampliando o horizonte de debate sobre as possibilidades de expansão do
uso de gás natural enquanto rede canalizada.
Através das combinações simples de 1 só par, verifica-se que mesmo em áreas de
perfis sócio-econômicos bastante diferentes, salvo exceções:
- Não há regra de dominância entre renda e demografia, porém nos estudos elaborados renda
predomina em locais menos habitados e vice-versa;
- Quarteirões residenciais predominam sobre quarteirões industriais, bem como densidades
residenciais suplantam as industriais;
- Distância e extensões em geral predominam sobre todos os parâmetros, embora fatores
ligados à indústria possam se equiparar e até mesmo superá-los em alguns casos;
- Portes representados por densidades construídas têm maior influência do que o número de
unidades para um mesmo setor
.
No capítulo seguinte é proposto um modelo baseado no método AHP adaptado somente
ao estudo da rede de gás natural. Para confirmação da coerência na metodologia e algoritmo
propostos, o programa decision lens será novamente utilizado.
Capítulo 5
149
CAPÍTULO 5. MODELAGEM DE PROTÓTIPO DE SOFTWARE PARA
AVALIAÇÃO DA IMPLANTAÇÃO, DA EXPANSÃO E DO ADENSAMENTO DA
REDE DE GÁS NATURAL CANALIZADA USANDO INDICADORES URBANOS
5.1. A concepção do modelo
Para a criação de modelos que formulem cenários visando priorizar investimentos na
expansão do mercado de gás natural nos segmentos residencial, comercial e industrial de
grandes cidades, sugere-se a caracterização de células de estudo conforme seus diferentes
níveis de adensamento populacional, renda familiar, verticalização, concentração industrial e
perspectivas de expansão, com o objetivo de construir um banco de dados o qual é submetido
ao método de análise hierárquica (descrito no Capítulo 4), considerando a atribuição de uma
escala de pesos aos parâmetros (descritos no Capítulo 3) e visando destacar o perfil de cada
área de estudo e distinguir regiões com maior capacidade de consumo, pontos subutilizados
em locais já servidos e outros que pela maior distância e menor densidade de mercado, devam
ser servidos não de forma tradicional, via tubulação subterrânea, mas por meio da utilização
de outras opções (por exemplo, gás natural comprimido – GNC-, ou gás natural liquefeito –
GNL).
O modelo tem como objetivo funcionar como ferramenta auxiliar na tomada de decisão
sobre onde implantar a rede canalizada dentro de um município. Para tal, oferece vários
rankings de atratividade e adensamento, com diferentes enfoques para que o usuário, seja da
concessionária ou prefeitura, escolha a prioridade segundo o interesse da empresa/instituição
(por exemplo, áreas com maior consumo industrial, ou com maior tendência a ocupação
residencial). Usando como fundamento o método de Análise Hierárquica de Thomas Saaty,
(abordado no Capítulo 4 através do Programa Decision Lens), o modelo baseado em
indicadores urbanos visa interar aspectos do desenvolvimento urbano das cidades para o
estudo da implantação de infra-estrutura de distribuição do gás natural, através de um modelo
na intenção de servir como uma ferramenta oriunda do setor de pesquisa e desenvolvimento
acadêmico, de fácil entendimento, bom grau de precisão e que possa em projeto futuro ser
transformado em um software de baixo custo. Conforme descrito nas páginas 70 e 71 do
Capítulo 3, o conjunto de dados é composto por 28 parâmetros divididos em quatro sistemas
de informações, constituindo um modelo que tem 4 objetivos:
• Ser usado como “banco de dados” simplesmente armazenando todas as informações, ou
seja, antes da hierarquização dos parâmetros, os dados inseridos em cada sistema de
informações podem ser utilizados como banco de dados sobre indicadores urbanos de um
Capítulo 5
150
município com a intenção de apoiar às Prefeituras e outras concessionárias de serviços em
rede, na análise da expansão de outras infra-estruturas e de equipamentos urbanos, conforme o
esquema:
Etapa do Modelo
Etapa do modelo (banco
de dados)
Ação da ferramenta de cálculo
Repetir as entradas do modelo 1, 2, 6 e 7 e armazenar como
"tabelas" (vide descrição de cada etapa abaixo)
• Determinar o “Índice de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural” para 4
sistemas de informações, 4 usos do solo (5 no caso da região de Araçatuba, que exigiu a
inserção do uso agropecuário, dada a maior taxa de ocupação rural que foge ao conceito de
dinâmica urbana) e um total com seus respectivos ranking classificatórios em função desses
10 índices, conforme o esquema:
Etapa do Modelo
3.
Hierarquização
Índice total
Ranking total
Índice por Sistema
Ranking por sistema
Índice por usos do solo
Ranking por usos do solo
Etapa do Modelo
(atratividade)
1. Entrar com a célula de
estudo
Ação da ferramenta de cálculo
Inserir e armazenar cada valor de cada parâmetro para cada
sistema em função da célula de estudo
converter em escala de priorização
5.Apresentar
simultâneamente todos os
rankings
2
. Sistematização - ver
detalhe de níveis para o
SI3 (capítulo 3)
repetir
a
entrada
quantas
vezes
for
necessário,
armazenar
criando uma "lista"
4. Calcular o índice
Repetir etapa 4 considerando cada uso do solo em separado
(mix dos SI) / Relação hierarquica em ordem decrescente entre
célula de estudo e soma obtida - 4 rankings
exibir na tela os 9 rankings para análise do usuário - utilizar
critérios de desempate
Somar
pesos
respeitando
a
influência
de
cada
tipo
de
uso
do
solo / Tirar a média em função do número de parâmetros
envolvidos na soma
Repetir
etapa
4
considerando
simultaneamente
todos
os
SI
/
Relação hierarquica em ordem decrescente entre célula de
estudo e soma obtida
Repetir
etapa
4
considerando
cada
SI
em
separado
/
Relação
hierarquica em ordem decrescente entre célula de estudo e
soma obtida - 4 rankings
Capítulo 5
151
• Determinar o “Índice de Adensamento da Rede de Gás Natural” para 4 sistemas de
informações, 4 usos do solo e um total com seus respectivos ranking classificatórios em
função desses 8 índices, conforme o esquema:
Etapa do Modelo
Subtrair etapa 7 da etapa 6 para cada uso do solo
Converter o resultado em escala
Somar os 4 índices tirar a média (dividindo por 4)
Ação da ferramenta de cálculo
Organizar as unidades de estudo em ordem decrescente
Mostrar o ranking total
7
.
Fornecer
número
de
unidades por uso do solo
ligadas à rede de GN
Armazenar
Repetir etapa
1:
definir e armazenar todas as células de estudo
Armazenar
6. Fornecer número de
unidades conforme uso do
solo
Etapa do modelo
(adensamento)
8. Calcular o índice para
cada um dos usos do solo
Relação hierarquica em ordem decrescente entre célula de
estudo e soma obtida - 4 rankings
Somar todos os volumes de conversão para cada tipo de uso do
solo (sem converter em peso)
7a. Ou por volume
Mostrar o ranking por tipo
de uso do solo
• Determinar o “Retorno Simples - ou Receita Bruta”: o retorno simples é o resultado da
associação entre as informações do sistema projeção de consumo de GN (por unidades ou por
volumes estimados) e a tarifa cobrada pela concessionária de GN em função desse consumo,
conforme o esquema:
Etapa do Modelo Ação da ferramenta de cálculo
Etapa do modelo (receita
bruta)
Repetir etapa 7 (trabalhando com unidades) ou 7a (trabalhando
com volumes)
Multiplicar as unidades (ou volumes) pela tarifa móvel
somando o resultado à tarifa fixa
9.
Calcular
a
receita
bruta
através da tarifa cobrada
pela concessionária
Apresentar a lista geral ou separar por usos do solo (sem
transformar em peso, mostrando os valores em reais)
10. Ver resultado para
receita bruta
Capítulo 5
152
Para a construção do modelo foram verificadas as premissas básicas:
• Verificação de valores extremados, que fogem completamente aos valores coletados (vale
lembrar que os dados quando não são amostrais, já são testados estatisticamente pelos órgãos
competentes);
• Verificação da coerência entre parâmetros: verificada no Capítulo 4 através do Índice de
Inconsistência do Programa Decision Lens;
• Divisão de cada parâmetro em n categorias, onde n=5, já que os parâmetros são comumente
oferecidos pelos órgãos oficiais em 5 classes;
• Linearização de todos os parâmetros à mesma escala (conforme descrito às páginas 73 do
capítulo 3 e 122 do Capítulo 4);
• Quando necessária a coleta por amostragem (caso do nível 5 de projeção de consumo
abordado à página 98 do Capítulo 3), usar o conceito de amostragem por conveniência,
selecionando as unidades de pesquisa por seu porte enquanto consumidora de energia e
dispensando assim testes paramétricos e não-paramétricos.
• Aplicação do algoritmo: O algoritmo base utilizado no protótipo para determinação das
conversões em peso e dos índices de atratividade, adensamento e retorno simples é
fundamentado em três operações básicas:
• Conversão dos valores digitados em pesos de 1 a 9 conforme a escala Saaty, ou de 1 a 5,
conforme escala semântica simples usada inicialmente e descrita à tabela 5.1:
Faixa
Escala Semântica para o Gás Natural Escala
AHP
Escala
Simples
1 Baixa atratividade à implantação da rede (ou ao
adensamento)
1 1
2 Baixa a Média atratividade à implantação da rede (ou ao
adensamento)
3 2
3 Média atratividade à implantação da rede (ou ao
adensamento)
5 3
4 Média a alta atratividade à implantação da rede (ou ao
adensamento)
7 4
5 Alta atratividade à implantação da rede (ou ao
adensamento)
9 5
Tabela 5.1. Adaptação da escala AHP ao estudo do gás natural.
Capítulo 5
153
Nota: vide citação da escala e da criação dos 5 intervalos de valores às páginas 65, Cap.2; 73,
Cap.3 e 121, Cap.4.
A cada um dos parâmetros que compõem os sistemas, é atribuída uma escala de
priorização (vide planilhas do anexo), conforme seu valor numérico (no caso de parâmetros
quantitativos) ou de sua importância na atração ao uso do gás (no caso de parâmetros
qualitativos, que fornecem indicativos subjetivos associados às características da dinâmica
urbana do distrito).
• Soma de pesos para cada parâmetro em função de cada célula de estudo e média ponderada
considerando o número de parâmetros envolvidos na soma (respeitando os critérios de
parâmetros que devem ser incluídos ou não no somatório). O índice calculado por somas de
diversos parâmetros e de seus pesos, é baseado no mesmo conceito utilizado por SPOSATI
(1996; 2000) para a determinação do Índice de Exclusão Social e também no conceito da
SEMPLA (1991) para o cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M).
(As fórmulas para cálculo de cada índice são descritas neste capítulo nas páginas 166 à 168,
170 à172 e 187 à 189).
• E como último estágio, executar a conversão das médias dos pesos obtidas por célula de
estudo, em escala ordinal conforme o valor da média, em ordem decrescente, criando
classificações das células de estudo em função do valor numérico obtido através da atribuição
dos pesos.
• Para o cálculo da Receita Bruta, também considera-se apenas o SI3, especificamente no
nível 5 de estratificação, trabalhando com volumes por setor de atividade para cada uso do
solo. Aqui não é feita a conversão em peso. A soma dos volumes projetados em cada célula de
estudo é associada às tarifas fixa e móvel das concessionárias de gás natural, conforme o
esquema:
Etapa do Modelo Ação da ferramenta de cálculo
Etapa do modelo (receita
bruta)
Repetir etapa 7 (trabalhando com unidades) ou 7a (trabalhando
com volumes)
Multiplicar as unidades (ou volumes) pela tarifa móvel
somando o resultado à tarifa fixa
9.
Calcular
a
receita
bruta
através da tarifa cobrada
pela concessionária
Apresentar a lista geral ou separar por usos do solo (sem
transformar em peso, mostrando os valores em reais)
10. Ver resultado para
receita bruta
Capítulo 5
154
5.2. Arquitetura Sistêmica da Modelagem e do Protótipo
O modelo transformado em protótipo de sistema computacional, foi idealizado para
ser instalado via cd-rom como qualquer programa para impressoras ou máquinas digitais
compatíveis com o office. Depois de sua instalação o usuário poderá inserir as informações e
salvá-las para consulta posterior como um arquivo word ou excel. A tela da figura 5.1.
representa o processo de instalação do cd denominado “PARGN – Programa para Análise da
Rede de Gás Natural”.
Figura 5.1. Tela de Instalação do Software com base em Aplicativo do Office.
O mecanismo interno do programa é baseado na construção de tabelas como o office
excel e bancos de dados semelhantes ao office access.
110
A tela principal do programa é apresentada na figura 5.2. A partir dessa tela é possível
controlar toda a operação do software. O ícone “Arquivos” é o que permite ao usuário salvar
os dados inseridos bem como imprimi-los. O Ícone “Cadastro de Células” corresponde a
própria tela 5.2, onde é definida a abrangência da área de estudo, e digitados todos os nomes
associados à pontos cardeais. O ícone “Cadastro dos Sistemas” chama a tela para cadastrar o
primeiro sistema e ao mesmo tempo disponibiliza o “Cadastro de Indicadores” dividido em 4
110
O algoritmo e as telas descritos neste Capítulo, foram elaborados através de consulta informal à alunos de
Ciências da Computação de diversas faculdades. O programa aqui denominado “protótipo” é rodado em excel,
permitindo a simulação completa dos resultados esperados e seu teste de validação quando comparado ao
mundialmente conhecido Decision Lens idealizado por Thomas Saaty. O software deve ser aprimorado e
apresentado em projeto futuro segundo a descrição feita no Capítulo 6.
Capítulo 5
155
grupos que compreendem os indicadores: qualidade de vida, planejamento urbano, projeção
de consumo de gás natura e sistemas canalizados. O ícone “índices” permite a seleção entre o
cálculo da atratividade ou do adensamento ou da receita bruta, etapas onde os valores
digitados são convertidos em escala e transformados em rankings que classificam as células
inseridas segundo o potencial para receber ou incrementar o uso da rede de gás.
A seguir são apresentadas as 12 telas previstas para o programa, juntamente com os
testes que utilizam todas as diferentes áreas permitas através das células de estudo e verificam
o cálculo de todos os índices propostos pelo protótipo.
5.2.1. A Inserção das Células de Estudo
O modelo deve permitir a inserção de informações em diferentes esferas geográficas.
Partindo da unidade de estudo, os dados vão sendo armazenados conforme o detalhamento
desejado pelo usuário, caminhando para células maiores até chegar à área do município.
A introdução das células de estudo deve ser uma entrada variável, pois determina
quantas vezes o programa deverá repetir cada entrada de um parâmetro para o preenchimento
do banco de dados. Serão digitados os nomes (do bairro, distrito...) criando uma lista que
devem ser associados as zona da cidade (os pontos cardeais). Escolhida uma célula de estudo,
esta será o padrão. A mistura de diferentes escalas geográficas não é recomendada. As células
e zonas da cidade disponíveis são:
• Célula de estudo: Unidade Quarteirão Bairro Distrito Município
• Zona da Cidade: Norte Nordeste Noroeste Centro Leste Oeste Sudeste Sudoeste
Sul. Por exemplo:
Célula de Estudo: Distrito Nome: Morumbi Zona da Cidade: Sul
Nome: Santana Zona da Cidade: Norte
Conforme a figura 5.2, o usuário seleciona a célula de estudo (uma só vez) e digita os
vários nomes e suas respectivas zonas da cidade, clicando em “adicionar” a cada nome
inserido. A lista deve aparecer na tela indicando tudo o que foi digitado. Ao final, clica-se no
ícone “próxima” ou no cabeçalho em “Cadastro dos Sistemas”, para prosseguia ao
preenchimento dos parâmetros. O arquivo de células de estudo deve ser salvo clicando em
“Arquivo” e pode ser impresso.
Uma vez digitada a lista de células de estudo, estas automaticamente se repetem no
passo seguinte que corresponde ao preenchimento do banco de dados.
Capítulo 5
156
Figura 5.2. Tela para Cadastro da Célula de Estudo.
5.2.2. A inserção dos valores e a composição dos bancos de dados
Preparar 4 bancos de dados, para a elaboração do arquivo que relaciona as células de
estudo com os parâmetros que os compõem. Cada parâmetro deve ser subdividido em 5 usos
do solo: Residencial, Comercial, Serviços, Industrial e Agropecuário, visando 2 objetivos:
• Nem todos os parâmetros são igualmente relevantes para o desenvolvimento de cada
categoria de ocupação do solo
111
.
• A separação em categorias de ocupação facilita a relação com as faixas tarifárias das
Concessionárias de Gás Natural canalizado, que são cobradas de acordo com o uso do
solo.
O Banco de Dados 1: Indicadores de Qualidade de Vida (SI1)
111
Vide explicação às páginas 71 e 72 do Capítulo 3 sobre a relação entre parâmetros e categorias de ocupação
do solo.
Capítulo 5
157
O Sistema 1 (SI1) agrupa indicadores sobre qualidade de vida, que são compreendidos
neste trabalho como necessariamente antecessores à rede de GN (figura 5.3.).
Figura 5.3. A tela para inserção de valores no Sistema Qualidade de Vida.
Nas lacunas, devem ser inseridos os valores para cada parâmetro em função do nome
da célula de estudo, que são modificadas à medida que as lacunas são preenchidas e o usuário
clica em “Adicionar”, de forma que sempre é possível visualizar o nome do (bairro, distrito)
que está sendo preenchido. Após a inserção de todos os valores para toda a lista de nomes
armazenada, o usuário deve salvar em “Arquivo” podendo imprimir o conteúdo digitado.
Conforme já mencionado no Capítulo 3, os valores sempre serão coincidentes em
todos os parâmetros e em todos os usos do solo, salvo para os usos industrial e agropecuário,
que não tem vinculo de dependência com nenhum dos parâmetros do sistema qualidade de
vida. No caso da célula de estudo ser a unidade, deve ser inserido valores que correspondam à
característica vigente no entorno do imóvel.
Capítulo 5
158
Ao final da lista de nomes, ao clicar em “adicionar” nada aparecerá, e o usuário poderá
salvar os valores inseridos nesse grupo e também imprimí-los.
O Banco de Dados 2 : Indicadores de Planejamento Urbano
No Sistema 2 são estudados indicadores de planejamento urbano que tem estreita
ligação com o Plano Diretor das cidades. A figura 5.4. representa a tela idealizada para
inserção a armazenamento dos valores do sistema 2.
Figura 5.4. A tela para inserção de valores no Sistema Planejamento Urbano.
Neste sistema existe um diferencial, representado por dois parâmetros qualitativos
(desenvolvimento urbano e zoneamento), que já são inseridos no programa em forma de pesos
(de 1 a 9 ou de 1 a 5), conforme faixas descritas à página 152 (tabela 5.1).
Os parâmetros, taxa de urbanização, desenvolvimento urbano e zoneamento se
repetem em todas as categorias de ocupação do solo, salvo para os usos industrial e
Capítulo 5
159
agropecuário que dos 3 fatores, apenas utiliza o zoneamento. O parâmetro usos do solo tem
valores independentes para cada categoria, assim como lançamentos imobiliários são
independentes e só devem ser inseridos para residências e prestação de serviços.
Se a célula de estudo selecionada for a “unidade” a característica para preenchimento
dos valores que deve ser levada em conta é a do entorno do imóvel.
Da mesma forma que no primeiro grupo de dados, o nome da célula de estudo sempre
aparecerá no rodapé da tela, sendo modificada a cada inserção de valores finalizada com um
clique na célula “Adicionar”, funcionando como um lembrete da área que está sendo
preenchida. Para transformação de todos os parâmetros à mesma unidade, clicar em
“Conversão”.
Ao final da lista de nomes, ao clicar em adicionar nada aparecerá e o usuário poderá
salvar os valores inseridos nesse grupo e também imprimi-los. Clicando em “Cadastro de
Sistemas” e em seguida “Projeção de Consumo de GN”, abrindo assim a próxima tela.
O Banco de Dados 3 : Indicadores de Projeção de Consumo de Gás Natural
Para o Sistema 3 é organizada a projeção de consumo de gás natural por meio de
fatores que indicam concentração populacional, de renda e de domicílios e estalecimentos
produtivos em níveis de detalhamento conforme a disponibilidade de informações desejada
pelo usuário do modelo definida à página 93 do Capítulo 3 e exemplificada na figura 3.3.
Este método combina informações sobre consumo de energia e planejamento urbano.
Para o último nível (nível 5), o modelo exige a caracterização amostral de indústrias,
comércio, serviços e residências, para um levantamento minucioso de dados físicos do
imóvel, do consumo de outras fontes de energia e do número de equipamentos que podem ser
convertidos ao gás natural. Porém o modelo prevê também a projeção de consumo indireta
baseada nas características de uso e ocupação do solo expressas pela hipótese de que, quanto
maior o número de domicílios, estabelecimentos comerciais/prestação de serviços e
instalações industriais alocadas na célula em estudo, maior é a atratividade de implantação da
rede canalizada de gás natural. Neste caso sugere-se a inserção pelo usuário de um peso extra
(vide figura 5.5) que é multiplicado ao valor já digitado em função do número de unidades,
para diferenciar os ramos de atividade que são mais propícios à utilização do gás natural ou
que por outros motivos são mais atraentes para a concessionária.
Capítulo 5
160
Figura 5.5. A tela para inserção de valores no Sistema Projeção de Consumo de GN – Nível
de Estratificação 2 para o Uso Comércio.
Verifica-se ainda na figura 5.5, que para cada número de unidades há um
correspondente em “número de ligações à rede de gás natural” que só deve ser preenchido no
caso de estudos de adensamento (células de estudo que já possuem a rede, mas podem
aumentar seu uso), que será detalhado mais a frente ainda neste Capítulo.
Os parâmetros densidade demográfica e renda são utilizados e repetidos para os usos
residencial, comercial e serviços, não incidindo sobre os usos industrial e agropecuário. Já a
estratificação tem valor independente para cada tipo de ocupação do solo
Propõe-se que a utilização do programa sempre seja a mais precisa, ou seja, utilizando
o nível 5 que necessita de verificação in loco de cada unidade segundo amostragem. Neste
caso, a entrada dessas características faz um “looping” dentro do programa, ou seja, se repete
tantas vezes quantas forem as unidades amostrais digitadas, sempre relacionadas ao grau de
Capítulo 5
161
estratificação anterior (o nível 4). Caso não haja informações suficientes os graus iniciais
também determinam o índice de atratividade, mas com menor precisão, já que não trabalham
diretamente com projeção de consumo de energia.
Assim recomenda-se que o usuário acesse o programa no nível da pesquisa in loco,
trabalhando com informações sobre consumo de energia, equipamentos e características do
setor, verificando se possui os dados questionados. Em caso negativo, passa automaticamente
para o nível acima onde é exigido menor detalhamento dos dados e assim sucessivamente até
chegar ao nível 1 onde basta informar para a área de estudo:
• A área territorial pra o uso agropecuário (se na célula de estudo houver esse uso);
• O número de instalações industriais;
• O número de estabelecimentos comerciais e de prestação de serviços;
• O número de domicílios.
Porém, da mesma forma que recomenda-se escolher e trabalhar com um único tipo de
célula de estudo, aqui também, é sugerida a seleção de único nível de estratificação em cada
uso do solo. A mistura entre diferentes níveis em diferentes ocupações do solo pode ocorrer,
(lembrando que isso muda o grau de precisão entre os usos).
A figura 5.6 mostra a inserção de informações no Nível 5 de estratificação para o uso
comércio no setor de supermercados visando o estudo sobre o consumo de outras energias que
podem ser convertidas ao gás natural.
Para tal, sugere-se a inserção de uma porcentagem de conversão representada na tela
pela coluna encima por: “Aplicar a % de Conversão para GN”, que usa como fórmula a
multiplicação do consumo de vários tipos de energia por uma porcentagem estimada de
conversão
112
resultando no armazenamento para as várias entradas de valores de consumo
para o GN sempre em metros cúbicos, portanto antes de digitar o valor de consumo de cada
fonte de energia, é necessária a conversão de sua unidade original em m3 conforme o anexo
12.
112
A porcentagem estimada foi abordada no Capítulo 3.
Capítulo 5
162
Figura 5.6. Exemplo da Inserção de Valores no Nível 5 de Estratificação para o Uso
Comercio.
Por exemplo, para o distrito do Sacomã, existem 16 supermercados segundo
levantamento da SEMPLA (2006). Se todos forem visitados para a coleta in loco de consumo
de outras energias, todas as linhas da lista referentes à outras fontes de energia, deverão se
repetir 16 vezes, sendo armazenadas de maneira individual permitindo ao usuário a
verificação do consumo estimado por nome do supermercado ao de forma global, solicitando
o volume estimado para consumo de GN para a categoria “comércio” de ocupação do solo,
que incluirá além dos supermercados, outros estabelecimentos agrupados pelo IBGE nesse
setor (conforme abordado o Capítulo 3).
A verificação em volume é importante, pois permite o cálculo do retorno por tarifas
(receita bruta) e o cálculo do índice de adensamento com maior exatidão como será
demonstrado adiante. Porém, para o cálculo do índice de atratividade os volumes são somados
Capítulo 5
163
por categoria de ocupação e seus respectivos setores, sendo convertidos em peso, para
permitir sua comparação com os outros bancos de dados
113
.
A cada inserção de valores, a tecla “Adicionar” permite a nova inserção, bem como a
mudança de setor através da seleção na lista “Descrição” que armazena todos os setores
referentes ao nível de estratificação desejado. Ao final, o usuário deve salvar o banco de
dados podendo imprimi-lo e passar para o grupo clicando em “Sistema Canalizado”.
O Banco de Dados 4: Sistema Canalizado (Obra Civil)
O Sistema 4 apresenta parâmetros que indiretamente representam indicadores de custo
da obra civil.
Figura 5.7. A tela para inserção de valores no Sistema Obra Civil.
113
A tabela de estratificação convertida em pesos para cada um dos três estudos de caso é apresentada no anexo
I.
Capítulo 5
164
Visa apontar as distâncias à percorrer para servir as células de estudo, a necessidade de
ramificar a rede, tornando sua implantação mais onerosa (caso das concentrações de
densidade construída residencial, comercial e serviços) ou não (como por exemplo, na
predominância da densidade construída industrial) e também a reunião de vias de grande
tráfego onde o serviço de implantação deve ser mais rápido.
A figura 5.7, mostra a tela concebida para a digitação desse banco de dados, que
funciona de forma similar ao cadastro para qualidade de vida e planejamento urbano,
permitindo seu armazenamento, visualização e impressão.
Como nos 2 primeiros arquivos, a inserção de valores é bastante simples. Os
parâmetros extensão das vias, distância e incidência de grande tráfego são os mesmos para as
categorias residencial, comercial e serviços, incidindo na categoria industrial apenas a
distância do último ponto já servido. Já os valores das densidades construídas devem ser
considerados em todos os usos sendo independentes para cada um deles. No uso agropecuário
recomenda-se considerar apenas o fator distância.
Quando a célula de estudo escolhida for a unidade prevalece a característica do seu
entorno. A independência entre os 4 bancos de dados permite ao usuário o não preenchimento
de todos os bancos de dados conforme seu interesse (ou desinteresse) por determinada
abordagem.
Preenchidos os bancos de dados, estes serão transformados em “sistemas de
informação” através da atribuição de “pesos” aos valores digitados clicando no Ícone
“Índices” descrito no próximo item.
5.2.3. A Determinação do Índice de Atratividade e o Ranking das Células de Estudo
O índice de atratividade é utilizado para a análise de locais onde a rede de gás natural
inexiste.
A base de cálculo do Índice de Atratividade é fundamentada na conversão dos valores
digitados em escala. No Capítulo 4 à página 121, foi descrita a forma manual utilizada para
determinação das 5 faixas de intervalos que permitiram a atribuição da escala de
hierarquização proposta por SAATY (1991). Aqui é proposta a criação automática das faixas
usando o mesmo conceito, através da identificação do menor e do maior valor inserido para
cada parâmetro no conjunto de nomes digitado e na aplicação das expressões 7 e 8 (página
121), lembrando que cada parâmetro é uma grandeza diferente exigindo o levantamento
individual dos valores extremos para a composição dos 5 intervalos. Da mesma forma que na
comparação par a par utilizada no programa Decision Lens, existe ainda a necessidade de
Capítulo 5
165
mais uma linearização entre as diferentes unidades e grandezas dos parâmetros (a
transformação em % usando regra de três simples), antes da atribuição da escala.
Figura 5.8. Tela para conversão dos bancos de dados em sistemas de informação para o
cálculo do Índice de Atratividade à expansão da rede de GN.
A figura 5.8, mostra a tela onde os bancos de dados são convertidos na mesma unidade
(em %) e em seguida, também em pesos. È possível a escolha entre 2 diferentes tipo
de escala, a de SAATY (1991), usada nos testes apresentados neste trabalho e a semântica
simples (ALLEN, 1980), usada nos primeiros testes apresentados em artigos para divulgação
do trabalho.
Pretende-se que, ao clicar uma das duas opções de escala, todos os parâmetros digitados
passem por uma verificação de máximos e mínimos e sejam individualmente encaixados nas 5
faixas que representam os 5 pesos da escalas Saaty:
Capítulo 5
166
Faixa 1 Peso 1 Faixa 2 Peso 3 Faixa 3 Peso 5 Faixa 4 Peso 7 Faixa 5 Peso 9
Semântica Simples:
Faixa 1- Peso 1 Faixa 2- Peso 2 Faixa 3- Peso 3 Faixa 4- Peso 4 Faixa 5- Peso5.
Como já mencionado, apenas os parâmetros do banco de dados 2 (indicadores de
planejamento urbano): Zoneamento e Desenvolvimento Urbano por serem qualitativos,
entram no banco de dados com descrição teórica e devem ser convertidos através da
associação dessa descrição com a escala de hierarquização.
Assim, pretende-se que o usuário salve essa conversão em pesos e tenha a possibilidade
de imprimir os bancos expressos por parâmetros e já convertidos, desde que ainda não tenha
clicado o ícone “Índice” que imediatamente passa a uma nova etapa e descarta a visualização
dos 4 bancos de dados separados por parâmetros, permitindo quando já selecionada a
alternativa de índice, somente a visualização e impressão da lista de três formas:
• Alternativa 1: calcular 4 índices referentes a cada sistema de informação segundo a soma
seguida de média ponderada de pesos dos seguintes parâmetros:
Índice de Atratividade para Indicadores de Qualidade de Vida (IQV)
SI1= IEX i,1 IDH i,2 AAA i,3 ACE i,4 AIP i,5
Com i = número de células inseridas.
IQV = {(IEX +IDH +AAA +ACE +AIP) residencial + (IEX+IDH+AAA+ACE+AIP)
comercial + (IEX +IDH+AAA+AEC+AIP) serviços} / número de parâmetros efetivamente
digitado
(lembrando que para os 3 usos do solo os valores dos parâmetros ao iguais, os usos industrial
e agropecuário não são afetados por esses indicadores).
Índice de Atratividade para Indicadores de Planejamento Urbano (IPU)
SI2=
US res i,1 US com i,2 US serv i,3 US ind i,4 US agro i,5 DU i,6 Z i,7 LI res i,8 LI serv i,9 TU i,10
Com i = número de células inseridas.
IPU={(US+Z+DU+TU+LI) residencial + (US+Z+DU+TU) comercial + (US+Z+DU+TU+LI)
serviços + (US+Z) industrial}+ (US) agropecuário} / número de parâmetros efetivamente
digitado
(lembrando que somente para os parâmetros zoneamento, desenvolvimento urbano e taxa de
urbanização os valores são iguais para qualquer que seja o uso do solo).
Capítulo 5
167
Índice de Atratividade para Indicadores de Projeção de Consumo de Gás Natural (IPC)
SI3=
DD i,1 RF i,2 E res i,3 E com i,4 E serv i,5 E ind i,6
Com i = número de células inseridas.
IPC = {(DD+RF+Estratificação) residencial + (DD+RF+Estratificação) comercial +
(DD+RF+Estratificação) serviços + (Estratificação industrial)} / número de parâmetros
efetivamente digitado
(lembrando que os parâmetros densidade demográfica e renda familiar são iguais para todos
os usos do solo e que a estratificação depende do nível de detalhamento selecionado pelo
usuário de acordo com a descrição referente às telas representadas pelas figuras 5.6 e 5.7,
sendo que ao final pode ser apenas transformada em peso e somada tornando-se apenas 4
diferentes entradas para estratificação de acordo com cada uma das 4 categorias de ocupação
do solo e por isso totalizando apenas 10 parâmetros).
Índice de Atratividade para Indicadores do Sistema Canalizado (Obra Civil) (ISC)
SI4=
D i,1 E i,2 T i,3 DC res i,4 DC com i,5
DC serv i,6
DC ind i,7
Com i = número de células inseridas.
ISC ={(E+D+T+DC) residencial + (E+D+T+DC) comercio + (E+D+T+DC) serviços+
(D+DC)industrial) + (D+E) agropecuário} / número de parâmetros efetivamente digitado
(lembrando que os parâmetros extensão das vias, distância e incidência de tráfego são iguais
para todos os usos do solo).
Cabe esclarecer que o motivo da repetição de valores dos parâmetros nos 5 tipos de
uso do solo, mesmo que não sejam diferentes, se deve ao fato de facilitar o cálculo do Índice
de Atratividade por Categorias de Ocupação do Solo
114
.
Para que não haja sobreposição (repetição) de valores é proposta a média expressa pela
divisão pelo número de parâmetros envolvidos na soma, ou seja, aqueles parâmetros
efetivamente digitados, já que o programa deve permitir que o usuário só preencha os campos
de parâmetros que lhe interessar e na maioria dos casos eminentemente urbanos o uso
114
Poderia ter-se optado também, por não dividir a expressão por usos do solo e assim não repetir parâmetros de
valor igual. Por exemplo, se todos os parâmetros para qualidade de vida são iguais nos usos residencial,
comercial e prestação de serviços, a expressão para “IQV” poderia ser resumida em:
IQV = (IDH+IEX+AAA+ACE+AIP) / 5. Porém concluiu-se se mais fácil o entendimento do algoritmo através
da demonstração do calculo da atratividade já dividida em categorias de ocupação
Capítulo 5
168
agropecuário por exemplo, sempre ficará em branco, sem que isso crie problemas na execução
do software).
• Alternativa 2: calcular 5 índices referentes a cada uso do solo (mix dos sistemas de
informação segundo a soma seguida de média ponderada de pesos por sistemas) dos
seguintes parâmetros agrupados por usos do solo, assim selecionando de cada sistema a
parcela correspondente à cada um dos 5 usos:
Índice de Atratividade para a Ocupação Residencial (IR)
IR = {(IQVres)+(IPUres)+(IPCres)+(ISCres)}/ 4 sistemas de informação
Índice de Atratividade para a Ocupação Comercial (IC)
IC = {(IQVcom)+(IPUcom)+(IPCCom)+(ISCcom)}/4 sistemas de informação
Índice de Atratividade para a Ocupação Prestação de Serviços (IS)
IS = {( IQVserv)+(IPUserv)+(IPCserv)+ (ISCserv)}/ 4 sistemas de informação
Índice de Atratividade para a Ocupação Industrial (II)
II = {(IPUind)+(IPCind)+(ISCind)}/ 3 sistemas de informação
(lembrando que no IQV nenhum parâmetro é considerado para o uso industrial).
E quando houver,
Índice de Atratividade para a Ocupação Agropecuária (IA)
IA = {(IPU agro)+(IPCagro)+(ISCagro)}/ 3 sistemas de informação
(lembrando que no IQV nenhum parâmetro é considerado para o uso agropecuário).
• Alternativa 3: Índice de Atratividade Geral (soma dos índices por sistemas de informação)
IG= (IQV+IPU +IPC+ISC) / 4
Ainda na figura 5.8, nota-se que é possível selecionar a opção de ranking, ou seja,
classificação em escala ordinal pela ordem decrescente dos índices de atratividade calculados
conforme as somas e médias obtidas, associando as posições às células de estudo (unidade,
quarteirão, bairro) e às zonas da cidade (descritas na figura 5.2). O 1º lugar será do distrito
que tiver a maior soma e assim, sucessivamente.
Ressalta-se a relação direta entre o tipo de índice calculado e o tipo de Ranking
possível, ou seja, se a escolha para índice foi por sistemas de informação, o ranking também
será por sistemas. Porém, tendo em vista a possibilidade de que a mesma célula de estudo
Capítulo 5
169
apareça em diferentes posições em cada um dos rankings, o modelo deve permitir o
desempate através da organização dos fatores que notadamente têm maior influência no
retorno do investimento ou de acordo com o interesse do usuário. (MASSARA et al, 2006).
A figura 5.9, mostra a tela que propicia a escolha dos parâmetros possíveis para
desempate, permitindo o uso simultâneo das 10 possibilidades ou de quantos se fizer
necessário, desde que pertençam ao tipo de alternativa usada para determinação do índice e do
ranking. O desempate por parâmetro é baseado na pesquisa de pesos de maior valor,
(semelhante ao método do programa office – access).
Figura 5.9. Tela para desempate do ranking de atratividade à expansão da rede de GN.
O capítulo 4, mostrou para 3 diferentes áreas do Estado de São Paulo, que a maior
influência sempre é devida aos parâmetros do Sistema Canalizado que remetem ao custo de
implantação dos dutos seguida dos indicadores de projeção de consumo para o gás natural,
Capítulo 5
170
fornecendo uma diretriz inicial para seleção dos critérios de desempate. Contudo a escolha
depende do enfoque de tomada de decisão do usuário do protótipo.
5.2.4.Testes para os Índices
Para efeito de verificação da coerência do ranking obtido pelo cálculo do Índice de
Atratividade proposto pelo protótipo, será usado para comparação de resultados, o Programa
Decision Lens (apresentado no Capítulo anterior).
Para determinação da influência de cada parâmetro no processo decisório para
implantação da rede de gás natural, a inserção dos valores descrita à página 124, é invertida,
ou seja, os parâmetros eram inseridos como critérios e sub-critérios, e as células de estudo
(bairros, distritos e municípios) como participantes, resultando em porcentagens de
importância para cada parâmetro. Desta vez, os parâmetros serão inseridos como participantes
e as células de estudo como critérios, resultando em porcentagens de importância para os
bairros, distritos ou municípios, que na verdade serão os rankings de atratividade. A ordem do
ranking proposta pelo protótipo deve ser igual à ordem definida pela organização das
porcentagens para cada célula de estudo, oriunda do método AHP (DECISION LENS, 2006).
Para teste de precisão do modelo, foram elaborados estudos de 8 casos.
Para o teste do Índice de Atratividade:
• Teste 1: O Município de São Caetano do Sul dividido em bairros. Como a implantação é
recente, foi considerado um só agrupamento (totaliza 15 bairros);
Figura 5.10. Localização dos bairros utilizados para os testes do modelo – Município de São
Caetano do Sul. Nota: figura sem escala adaptada de PMSCS, 2006.
Legenda:
1- Fundação 10- Olímpico
2- Barcelona 11- São Caetano
3- Centro 12- Nova Gerti
4- Santo Antônio 13- Mauá
5- Santa Paula 14- Boa Vista
6- Cerâmica 15- Santa Maria
7- Oswaldo Cruz
8- Barcelona
9- São José
Capítulo 5
171
• Teste 2- Caso 1: O Município de São Paulo dividido em distritos. Usando a definição
“distritos que possuem até 30% de seu território servido por rede de GN” (totaliza 16
distritos);
• Teste 3- Caso 2: O Município de São Paulo dividido em distritos. Usando a definição
“distritos que possuem até 15% de seu território servido por rede de GN” (totaliza 24
distritos);
• Teste 4- Caso 3: O Município de São Paulo dividido em distritos. Usando a definição
“distritos que não possuem rede de GN” (totaliza 28 distritos);
(a) Caso 1 (30% de rede) (b) Caso 2 (15% de rede) (c) Caso 3 (sem rede/rede pontual)
Figura 5.11. Localização dos distritos utilizados para os testes do modelo – Município de São
Paulo. Nota: figura sem escala adaptada de SEMPLA, 2006.
Legenda: Caso 1
1-Cachoeirinha
2-Casa Verde
3-Cursino
4-Ipiranga
5-Jabaquara
6-Jaguará
7-Mandaqui
8-Raposo Tavares
9-Rio Pequeno
10-Sacomã
11-Santana
12-Tatuapé
13-Tucuruvi
14-Vila Andrade
15-Vila Medeiros
16-Vila Sônia
Legenda: Caso 3
1- Anhanguera 17- José Bonifácio
2- Aricanduva 18- Lageado
3- Artur Alvim 19- Marsilac
4-Brasilândia 20- Parelheiros
5- Carrão 21- Perus
6- Cidade Ademar 22- Ponte Rasa
7- Cidade Líder 23- São Mateus
8- Cid. Tiradentes 24- São Rafael
9- Grajaú 25- Sapopemba
10- Guaianazes 26- Socorro
11- Iguatemi 27-Tremembé
12- Itaim Paulista 28- Vila Curuçá
13- Jaraguá
14- Jardim Ângela
15- Jardim Helena
16- Jardim São Luís
Legenda: Caso 2
1- Água Rasa 17- São Lucas
2- Campo Grande 18- São Miguel
3- Campo Limpo 19- Vila Formosa
4- Cangaíba 20- Vila Guilherme
5- Capão Redondo 21- Vila Jacuí
6- Cidade Dutra 22- Vila Maria
7- E.Matarazzo 23- Vila Matilde
8- Freguesia do Ó 24-Vila Prudente
9- Itaquera
10- Jaçanã
11- Limão
12- Parque do Carmo
13- Pedreira
14- Penha
15- Pirituba
16- São Domingos
Capítulo 5
172
• Teste 5: A Região Administrativa de Araçatuba dividida em municípios. Como a
implantação é recente, foi considerado um só agrupamento (totaliza 8 municípios).
Figura 5.12. Localização dos municípios utilizados para os testes do modelo – Região
Administrativa de Araçatuba.
Nota: figura sem escala adaptada de SEADE, 2007.
Para o teste do Índice de Adensamento:
• Teste 6: Dez Quarteirões da Rua Piauí (a de maior ocupação mista do solo) no Bairro
Santa Paula, Município de São Caetano do Sul;
• Teste 7: Um prédio da Rua Piauí (de grande poder aquisitivo situado em quarteirão que já
possui rede mas que continua a usar gás de botijão.
Para o teste do Retorno por Tarifa e faturamento:
• Teste 8: O Distrito do Morumbi no Município de São Paulo.
Nota: *A divisão em grupos foi estimada através do mapa da Comgás, dez, 2006.
Neste capítulo o teste de cálculo tem a função de validar o modelo, a análise dos
rankings será objeto do Capítulo 6.
Legenda:
1- Ilha Solteira
2- Pereira Barreto
3- Andradina
4- Mirandópolis
5- Guararapes
6- Araçatuba
7- Birigui
8- Penápolis
Capítulo 5
173
Teste 1: São Caetano do Sul (índice)
Barcelona leste 9,0 5,7 5,0 6,7
8,5 8,7 8,5 14,1
6,9 7,3 6,8 5,4
8,9 10,2 10,4 9,8
6,6
10,4
Boa Vista sul 7,5 4,3 5,0 3,9
4,5 5,2 8,5 3,3
5,5 5,9 5,0 3,4
4,8 4,9 5,0 4,7
5,2
5,4
Centro centro 9,0 6,1 5,7 5,3
8,5 10,0 9,3 6,4
6,0 7,1 7,1 4,6
6,0 9,3 11,0 6,7
6,5
8,9
Cerâmica oeste 7,5 4,6 3,3 4,7
4,5 6,3 3,9 4,7
6,1 5,9 5,5 4,2
6,4 6,0 5,6 6,0
5,0
5,1 (*)
Fundação norte
8,0 5,4 3,0 4,7
5,0 8,4 3,7 4,7
6,1 5,9 5,5 7,4
6,4 6,0 5,6 10,0
5,3
5,7
Mauá sul 8,5 3,7 3,7 3,9
6,1 4,1 4,4 3,3
5,4 5,1 4,8 3,4
4,5 3,7 3,9 4,7
4,9
4,4
Nova Gerti sul 8,0 5,2 5,3 3,9
5,0 7,6 9,2 3,3
6,0 6,5 5,8 3,4
6,0 6,5 5,9 4,7
5,6
6,2
Olímpico centro 8,5 3,7 4,0 4,1
6,1 4,1 4,8 4,0
5,5 5,8 4,8 3,0
4,8 5,0 4,0 3,8
5,1
5,1 (*)
Oswaldo Cruz centro 9,0 4,8 4,3 5,0
8,5 6,8 5 5,7
6,6 6,7 6,4 3,8
7,4 8,0 8,5 4,8
5,8
6,6
Prosperidade norte 7,0 4,3 2,7 6,1
4,3 5,2 3,5 8,2
5,4 5,4 5,0 9,0
4,6 4,9 5,0 13
5,0
5,0
Santa Maria leste 9,0 4,6 4,7 5,0
8,5 6,3 7 5,7
6,6 6,6 6,0 4,2
7,4 7,5 6,9 6,0
5,8
6,6
Santa Paula centro 9,0 5,9 6,0 7,9
8,5 8,8 14,5 25,7
7,5 7,5 7,1 5,4
11,9 11,8 11,0 9,8
7,2
13,6
Santo Antônio oeste 9,0 5,4 4,7 5,0
8,5 8,4 7,0 5,7
7,1 6,6 6,1 4,2
9,7 7,5 7,7 6,0
6,0
7,8
São Caetano sul 9,0 3,4 3,0 1,0
8,5 3,8 3,7 1,1
5,1 4,3 4,1 1,0
4,6 3,3 3,6 3,0
4,1
3,5
São José oeste
8,0 4,6 4,7 4,4
5,0 6,3 7 4,1
6,4 6,2 5,6 4,6
6,6 5,6 6,1 6,7
5,4
5,7
DISTRITOS
Zona da
cidade
IPU
ISC %
Índice de Atratividade por Sistemas de Informação
IQV
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
IPU
%
IPC %
IQV
%
ISCIPC I ind
Ires %
Icom
%
Iserv
%
Iind
%
Índice Geral
Protótipo
Decision
Lens %
Índice de Atratividade por Categorias de Ocupação
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Ires Icom Iserv
Tabela 5.2. Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens. (Índices – São Caetano do Sul). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa decision lens.
Capítulo 5
174
Barcelona leste
1
˚
3
˚
4
º
2
º
1˚ 3˚ 4º 2º
3
˚
2
˚
2
˚
3
˚
3˚ 2˚ 2˚ 3˚
2
º
2º
Boa Vista sul
4
º
8
˚
4
º
9
º
4º 8˚ 4º 9º
8
º
8
º
9
˚
7
˚
8º 10º 10˚ 7˚
8
º
8º
Centro centro
1
˚
1
˚
2
º
4
º
1˚ 1˚ 2º 4º
7
˚
3
˚
1
˚
4
º
7˚ 3˚ 1˚ 4º
3
º
3º
Cerâmica oeste
4
º
7
˚
9
º
6
º
4º 7˚ 9º 6º
6
˚
8
º
8
˚
5
˚
6˚ 8º 9˚ 5˚
10
º
9º (*)
Fundação norte
3
˚
4
˚
10
º
6
º
3˚ 4˚ 10º 6º
6
˚
8
º
8
˚
2
˚
6˚ 8º 9˚ 2˚
7
º
7º
Mauá sul
2
˚
9
º
8
º
9
º
2˚ 9˚ 8º 9º
9
˚
11
º
10
º
7
˚
9˚ 11º 11º 7˚
11
º
11º
Nova Gerti sul
3
˚
5
˚
3
º
9
º
3˚ 5˚ 3º 9º
7
˚
6
˚
6
˚
7
˚
7˚ 6˚ 6˚ 7˚
6
º
6º
Olímpico centro
2
˚
9
˚
7
º
8
º
2˚ 9˚ 7º 8º
8
˚
9
˚
11
º
8
˚
8˚ 9˚ 11º 8˚
9
º
9º (*)
Oswaldo Cruz centro
1
˚
6
˚
6
º
5
º
1˚ 6˚ 6º 5º
4
˚
4
˚
3
˚
6
˚
4˚ 4˚ 3˚ 6˚
5
º
5º
Prosperidade norte
5
˚
8
˚
11
º
3
º
5˚ 8˚ 11º 3º
9
˚
10
˚
9
˚
1
˚
9˚ 10˚ 10˚ 1˚
10
º
10º
Santa Maria leste
1
˚
7
˚
5
º
5
º
1˚ 7˚ 5º 5º
4
˚
5
º
5
˚
5
˚
4˚ 5º 5˚ 5˚
5
º
5º
Santa Paula centro
1
˚
2
˚
1
º
1
º
1˚ 2˚ 1º 1º
1
˚
1
˚
1
˚
3
˚
1˚ 1˚ 1˚ 3˚
1
º
1º
Santo Antônio oeste
1
˚
4
˚
5
º
5
º
1˚ 4˚ 5º 5º
2
˚
5
º
4
º
5
˚
2˚ 5º 4º 5˚
4
º
4º
São Caetano sul
1
˚
10
˚
10
º
10
º
1˚ 10˚ 10º 10º
10
˚
12
º
11
º
9
˚
10˚ 12º 12º 9˚
12
º
12º
São José oeste
3
˚
7
˚
5
º
7
º
3˚ 7˚ 5º 7º
5
º
7
˚
7
˚
4
º
5º 7˚ 8˚ 4º
6
º
6
Iserv I ind
Ranking Geral
Protótipo
Decision
Lens
Iserv I ind
Ires Icom
IPC ISC
Ires IcomIPC ISC
IQV IPU
DISTRITOS
Zona da
cidade
IQV IPU
Ranking de Atratividade por Sistemas de Informação Ranking de Atratividade por Categorias de Ocupação
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Tabela 5.3. Teste de Cálculo dos Ranking de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo
Decision Lens. (Ranking – São Caetano do Sul). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa decision lens.
Capítulo 5
175
Teste 1: considerando todo o território da cidade de São Caetano do Sul, foram consideradas
para o cálculo do Índice de Atratividade as seguintes hipóteses:
• Forma de Coleta de informações: Prefeitura, IBGE, SEADE e Pesquisa amostral;
• Célula de Estudo: bairros;
• Projeção de Consumo de gás natural: usando estratificação nível 1 para comércio, serviço e
indústrias e nível 1 para residências;
• Peso Extra para ressaltar segmentos mais propícios ao uso do gás natural: 1,0 em todos os
setores;
• Critério de Desempate dos Rankings: aplicado somente no capítulo 6 (página 200).
As tabelas 5.2 e 5.3 representam a simulação em excel do cálculo automático para as 3
alternativas de cálculo de atratividade à implantação da rede de GN, gerando 9 índices e seus
respectivos rankings classificatórios.
A primeira verificação de coerência da modelagem proposta consiste na comparação
entre o resultado do protótipo e aquele gerado pelo Decision Lens. Considerando a analise
global para as 9 atribuições que geraram 135 resultados, houve 2 discordâncias, o que
representa um valor de aproximadamente 2 %, já se consideramos apenas a análise geral
para 15 resultados a porcentagem sobe para quase 20%.
A segunda verificação trata da comparação do mapa atual de atendimento da cidade
por rede de gás (COMGÁS, 2006, 2007) e a classificação dos bairros pelo protótipo. Nesse
caso é valida a análise geral bem como todos os outros rankings, com pequena diferença para
a análise considerando parâmetros de qualidade de vida, que neste caso para as piores
posições destorce o ranking comum à todas as análise, muito provavelmente, por ser um
critério com menor variação no município, já que a condição das redes de infra-estrutura são
satisfatórias e os índices IDH e IEX embora variantes entre bairros são considerados de
primeiro nível quando a cidade é analisada como um todo (São Caetano do Sul é o primeiro
lugar em IDH no Estado de São Paulo). Uma terceira verificação aborda a comparação entre
dados da Concessionária para a continuidade da expansão da rede e o resultado do modelo.
Como não foi obtido o detalhamento da expansão, essa verificação usou do subterfúgio de
conferir a introdução da rede em “tempo real”, ou seja, in loco, e a resposta assim como na
segunda verificação foi predominantemente coincidente com a realidade (salvo para a
qualidade de vida, já analisada).
Capítulo 5
176
Para o estudo do Município de São Paulo, os 96 distritos foram agrupados segundo os
diferentes estágios de implantação da rede de gás natural:
• Análise de Adensamento da rede existente;
• Análise de Atratividade à expansão da rede que já existe em alguma parte do distrito;
• Análise de Atratividade à implantação da rede que inexiste.
Um primeiro grupo que foi descartado para o estudo da atratividade, é constituído por
28 distritos que possuem toda extensão de seu território coberta pela rede. Essa cobertura se
dá em diferentes fases do desenvolvimento urbano da cidade, conforme comentado no
Capítulo 3 e apenas serve para o estudo de possibilidades de adensamento como é
demonstrado adiante.
Um segundo agrupamento de distritos, que possui aproximadamente até 30% de seu
território servido pela rede canalizada de GN, constituindo um caso de estudo para
atratividade à expansão do serviço. Da mesma forma, um terceiro grupo, atendido em
aproximadamente 15% de sua extensão ainda representando um caso de atratividade à
expansão e um último caso reunindo distritos ainda não servidos e que constituem análise a
atratividade de implantação da rede. Os três grupos de estudo consideram as seguintes
hipóteses:
• Forma de Coleta de informações: Prefeitura, IBGE, SEADE, EMPLASA;
• Célula de Estudo: distritos;
• Projeção de Consumo de gás natural: usando estratificação nível 4 para comércio, serviço e
indústrias e nível 1 para residências;
• Peso Extra
115
para ressaltar segmentos mais propícios ao uso do gás natural:
- Para domicílios: peso 1,0
- Para comércio: supermercados e padarias - peso 3,0; postos de gasolina – peso 5,0;
- Para serviços: centros empresariais, hospitais particulares, hotéis, flats e motéis – peso 5,0;
para lavanderias – peso 3,0; para cabeleireiros e afins, clubes particulares e academias de
ginástica – peso 2,0;
- Para indústrias: papel, celulose e vidros –peso 5,0; bebidas, fiação, tecelagem e cerâmica –
peso 3,0; farmacêuticos, plásticos e borrachas – peso 2,0.
• Critério de Desempate dos Rankings: aplicado somente no capítulo 6 (página 200).
115
Vide conceituação no Capitulo 3.
Capítulo 5
177
Cachoeirinha
norte 4,6 4,3 2,3 3,9
3,5 4,4 4,3 5,2
5,4 5,0 4,6 3,0
5,2 5,2 4,5 5,2
3,8
4,0
Casa Verde
norte 6,6 5,9 3,0 6,4
6,2 7,5 5,5 8,9
5,6 6,4 6,2 4,6
5,7 6,8 7,0 6,8
7,0
7,4
Cursino
sul
7,8 5,2 2,3 4,7
8,0 5,9 4,3 6,4
6,5 6,3 5,9 4,2
7,1 6,7 6,6 6,3
6,2
6,2
Ipiranga
sul
7,4 5,7 5,7 5,6
7,3 6,6 9,6 7,5
6,1 6,8 6,2 6,6
6,6 7,7 7,5 9,2
7,8
8,0
Jabaquara
sul 5,4 5,9 6,0 6,1
4,1 7,5 10,6 8,3
6,3 5,6 5,7 6,2
6,8 6,0 6,3 8,7
7,6
7,8
Jaguara
norte 6,2 4,8 2,3 5
5,5 5,4 4,3 6,9
5,7 6,0 5,6 5,8
6,0 6,2 6,1 8,0
5,5
5,7
Mandaqui
norte 7,4 3,2 2,7 3,3
7,3 3,7 4,8 4,7
5,6 5,0 4,8 2,6
5,7 5,2 4,8 4,5
5,1
4,7
Raposo Tavares
oeste 5,4 5,7 2,3 1,6
4,1 6,6 4,3 3,3
4,4 4,9 4,6 2,6
4,0 5,0 4,5 4,5
4,6
4,2
Rio Pequeno
oeste 6,2 4,8 3,3 3
5,5 5,4 5,9 4,4
6,1 5,4 5,0 2,2
6,6 5,7 5,1 4
5,3
5,0
Sacomã
sul 5,0 4,8 3,7 3,3
3,8 5,4 6,6 4,7
5,2 4,9 4,6 4,6
5,0 5,0 4,5 6,8
5,1
4,7
Santana
norte 8,6 5,9 5,3 5,6
9,3 7,5 9,4 7,5
6,4 6,8 6,9 4,6
7,0 7,7 8,2 6,8
8,4
8,7
Tatuapé
leste
8,2 6,8 5,0 5,3
8,8 8,8 8,0 7,2
6,6 6,5 6,8 5,4
7,3 7,3 8,0 7,7
8,2
8,1
Tucuruvi
norte 7,8 4,8 4,0 4,4
8,0 5,4 7,2 6,0
6,6 6,3 6,1 3,4
7,3 6,7 7,2 5,6
6,7
6,8
Vila Andrade
sul 6,6 6,1 2,0 3,6
6,2 8,0 3,8 3,7
5,7 5,4 5,5 3,0
6,0 5,7 5,7 5,2
5,4
5,5
Vila Medeiros
norte 6,2 4,8 3,3 6,4
5,5 5,4 5,9 8,9
6,1 6,1 5,8 3,8
6,6 6,4 6,5 5,1
6,4
6,7 (*)
Vila Sônia
oeste 7,4 5,4 3,0 4,7
7,3 6,5 5,5 6,4
6,5 6,3 6,2 3,4
7,1 6,7 7,5 5,6
6,4
6,5 (*)
DISTRITOS
Zona
da
cidade
IPU IPC
Índice de Atratividade por Sistemas de Informação Índice de Atratividade por Categorias de Ocupação
Índice Geral
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens %
IQV ISC
IQV % IPU % IPC % ISC %
Ires Icom Iserv
Iind %
I ind
Ires % Icom % Iserv %
Tabela 5.4. Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens. (Ìndices – São Paulo – Distritos com 30% de Rede já implantada). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o
programa decision lens.
Capítulo 5
178
Cachoeirinha norte
9
˚
8
˚
10
˚
8
˚
9
˚
8
˚
10
˚
8
˚
8
˚
9
º
13
˚
9
˚
8
˚
9
º
13
˚
9
˚
14
º
15
º
Casa Verde norte
5
˚
3
˚
8
˚
1
˚
5
˚
3
˚
8
˚
1
˚
7
˚
3
˚
3
˚
5
˚
7
˚
3
˚
3
˚
5
˚
5
º
5
º
Cursino sul
3
˚
6
˚
10˚
6
˚
3
˚
6
˚
10
˚
6
˚
2
˚
4
˚
5
˚
6
˚
2
˚
4
˚
5
˚
6
˚
8
º
9
º
Ipiranga sul
4
˚
4
˚
2
˚
3
˚
4
˚
4
˚
2
˚
3
˚
5
˚
1
˚
3
˚
1
˚
5
˚
1
˚
3
˚
1
˚
3
º
3
º
Jabaquara sul
7
˚
3
˚
1
˚
2
˚
7
˚
3
˚
1
˚
2
˚
4
˚
7
˚
7
˚
2
˚
4
˚
7
˚
7
˚
2
˚
4
º
4
º
Jaguara norte
6
˚
7
˚
10
˚
5
˚
6
˚
7
˚
10
˚
5
˚
6
˚
6
˚
8
˚
3
˚
6
˚
6
˚
8
˚
3
˚
9
º
10
º
Mandaqui norte
4
˚
9
˚
9
˚
10
º
4
˚
9
˚
9
˚
10
º
7
˚
9
˚
11
˚
10
˚
7
˚
9
˚
11
˚
10
˚
12
º
13
º
Raposo Tavares
oeste
7
˚
4
˚
10
˚
12
7
˚
4
˚
10
˚
12
10
º
10
˚
12
˚
10
˚
10
º
10
˚
12
˚
10
˚
13
º
14
º
Rio Pequeno oeste
6
˚
7
7
˚
11
6
˚
7
7
˚
11
5
˚
8
˚
10
˚
11
˚
5
˚
8
˚
10
˚
11
˚
11
º
12
º
Sacomã sul
8
˚
7
˚
6
˚
10
8
˚
7
˚
6
˚
10
9
º
10
˚
12
˚
5
˚
9
º
10
˚
12
˚
5
˚
12
º
13
º
Santana norte
1
˚
3
˚
3
˚
3
˚
1
˚
3
˚
3
˚
3
˚
3
˚
1
˚
1
˚
5
˚
3
˚
1
˚
1
˚
5
˚
1
º
1
º
Tatuapé leste
2
˚
1
˚
4
˚
4
˚
2
˚
1
˚
4
˚
4
˚
1
˚
2
˚
2
˚
4
˚
1
˚
2
˚
2
˚
4
˚
2
º
2
º
Tucuruvi norte
3
˚
7
˚
5
˚
7
˚
3
˚
7
˚
5
˚
7
˚
1
˚
4
˚
4
˚
8
˚
1
˚
4
˚
4
˚
8
˚
6
º
6
º
Vila Andrade sul
5
˚
2
˚
11˚
9
5
˚
2
˚
11
˚
9
6
˚
8
˚
9
˚
9
˚
6
˚
8
˚
9
˚
9
˚
10
º
11
º
Vila Medeiros norte
6
˚
7
˚
7
˚
1
˚
6
˚
7
˚
7
˚
1
˚
5
˚
5
˚
6
˚
7
˚
5
˚
5
˚
6
˚
7
˚
7
º
7
º(*)
Vila Sônia oeste
4
˚
5
˚
8
˚
6
˚
4
˚
5
˚
8
˚
6
˚
2
˚
4
˚
3
˚
8
˚
2
˚
4
˚
3
˚
8
˚
7
º
8
º(*)
Ranking de Atratividade por Sistemas de Informação Ranking de Atratividade por Categorias de Ocupação
Ranking Geral
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens
IPCDISTRITOS
Zona da
cidade
IQV IPU ISC
IQV IPU IPC ISC
Ires Icom Iserv
I ind
I ind
Ires Icom Iserv
Tabela 5.
5
. Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo
Decision Lens. (Ranking – São Paulo – Distritos com 30% de Rede já implantada). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o
protótipo e o programa decision lens.
Capítulo 5
179
Teste 2: As tabelas 5.4 e 5.5 traduzem o resultado do cálculo da atratividade e seus 9 rankings
para os 16 distritos que estão melhor servidos no processo de expansão da rede.
Seguindo as 3 comparações visando a validação da modelagem do protótipo, o índice
geral foi o único a novamente apresentar discordância em relação a primeira verificação
(Decision Lens). Na verificação dos 16 distritos, foram localizadas 2 diferenças de
classificação, sendo para a análise individual do ranking geral de 12,5% e na consideração
global das 9 classificações, ou seja, 144 testes, de aproximadamente 1,4%.
Para a segunda e terceira verificações pode-se afirmar o mesmo que no caso 2, com
grande coincidência entre rankings versus mapeamento e rankings versus plano de expansão
resumido, destacando as zonas norte, leste e sudeste com as melhores classificadas,
independentemente da abordagem do ranking.
Teste 3: As tabelas 5.6 e 5.7 representam a simulação em excel do cálculo automático para as
3 alternativas de cálculo de atratividade à implantação da rede de GN, usando como segundo
estudo de caso, os distritos paulistanos servidos até 15% de sua área, gerando 9 índices e seus
respectivos rankings classificatórios.
A primeira verificação corresponde à comparação do modelo com o Programa
Decision Lens. Similarmente como em São Caetano os rankings foram coincidentes com
exceção àquele oriundo do índice geral que apresenta 2 discordâncias em 24 distritos
analisados para a análise individual e o mesmo número para as 216 avaliações considerando
simultaneamente as 9 alternativas de classificação à atratividade, resultando respectivamente
em discordâncias de aproximadamente 8 e 1%.
Cabe destacar que sendo maior o número de distritos avaliados e mantendo-se a
coincidência de resultados para os rankings oriundos dos sistemas de informação e das
categorias de ocupação do solo, o desempenho positivo do modelo se fortalece. A segunda
verificação tem respaldo na comparação do mapeamento da rede existente com os rankings
calculados o que novamente destaca como melhor classificados àqueles distritos com maior
extensão de rede já instalada. Na terceira verificação, o plano de expansão resumido aponta as
direções norte e leste da cidade como prioritárias, o que também coincide com os rankings do
modelo. Em São Paulo, os parâmetros qualidade de vida que tinham menor importância em
São Caetano (por serem todos 100% ou seja peso 9 e não constituirem empecilho à rede)
ganham maior relevância.
Capítulo 5
180
Água Rasa leste 8,2 5,2 3,3 5,9
6,0 4,5 4,1 6,3
5,9 6,0 6,1 4,6
4,7 5,6 6,0 5,2
5,6
5,8
Campo Grande sul 8,2 5,4 3,3 4,4
6,0 4,7 4,1 4,2
5,6 6,0 5,9 5,0
4,5 5,5 5,3 5,8
5,3
5,2
Campo Limpo sul 5,0 4,1 4,0 3,9
2,8 3,7 4,9 3,7
5,5 4,9 4,8 2,2
4,3 3,4 3,6 2,1
4,2
3,3
Cangaíba leste 6,2 4,3 2,3 3,6
3,9 3,9 3,2 3,4
5,6 5,1 4,9 2,6
4,5 3,8 4,0 2,9
4,1
3,3 (*)
Capão Redondo sul
4,2 4,6 4,0 4,1
2,1 4,2 4,9 3,9
5,6 5,0 4,8 2,6
4,5 3,7 3,6 2,9
4,2
3,3 (*)
Cidade Dutra sul 5,0 3,9 2,7 3,3
2,8 3,5 3,6 3,1
4,4 4,3 4,2 3,4
3,0 2,2 2,2 3,9
3,7
2,5
E.Matarazzo leste
5,4 5,2 2,7 3,6
3,1 4,5 3,6 3,4
4,9 5,0 4,9 4,6
3,5 3,7 4,0 5,2
4,2
3,3
Freguesia do Ó norte 7,4 4,3 4,3 3,9
5,4 3,9 5,4 3,7
5,6 5,3 5,1 2,6
4,5 3,9 4,4 2,9
5,0
4,8
Itaquera leste
5,4 5,7 5,3 3,6
3,1 5,0 6,2 3,4
5,8 5,5 5,2 3,8
4,6 5,0 4,7 4,2
5,0
4,8
Jaçanã norte 6,2 3,2 2,0 3,0
3,9 2,8 2,9 2,8
4,4 4,1 3,8 2,6
3,0 1,8 2,0 2,9
3,6
2,3
Limão norte
7,0 4,8 2,7 5,3
4,7 4,4 3,6 5,1
5,1 5,4 5,2 5,8
4,0 4,4 4,7 6,8
4,9
4,5
Pq. do Carmo leste 6,2 3,7 1,0 3,6
3,9 3,3 2,1 3,4
4,8 4,6 4,4 3,4
3,3 2,9 2,8 3,9
3,6
2,3
Pedreira sul 3,4 3,4 1,7 3,3
1,3 3,0 2,8 3,1
4,1 3,6 3,5 2,6
2,8 1,1 1,5 2,9
3,0
1,7
Penha leste 7,4 6,3 5,7 4,1
5,4 5,6 6,6 3,9
5,4 5,8 6,1 3,8
4,2 5,1 6,0 4,2
5,9
6,5
Pirituba norte 6,2 2,8 4,0 4,4
3,9 2,4 4,9 4,2
5,1 4,8 4,5 3,4
4,0 3,2 3,1 3,9
4,4
3,7
São Domingos norte 6,6 4,1 1,7 3,3
4,2 3,7 2,8 3,1
4,6 4,8 4,4 3,0
3,1 3,2 2,8 3,4
3,9
2,7
São Lucas leste 7,0 4,8 2,7 5,3
4,7 4,4 2,6 5,1
6,1 5,8 5,5 4,2
4,8 5,1 5,1 4,5
4,9
4,5
São Miguel leste
5,8 4,3 3,7 5,0
3,4 3,9 4,6 4,8
5,5 5,8 5,1 3,4
4,3 5,1 4,4 3,9
4,7
4,1
Vila Formosa leste 8,2 4,8 4,0 5,6
6,0 4,4 4,9 6,0
6,4 6,4 5,9 3,0
7,0 5,9 5,3 3,4
5,6
5,8
Vila Guilherme norte
8,2 5,9 2,3 5,0
6,0 5,2 3,2 4,8
5,0 6,0 5,6 4,2
4,0 5,5 5,2 4,5
5,3
5,2
Vila Jacuí leste 5,0 4,1 3,0 4,7
2,8 3,7 3,9 4,5
5,6 5,4 4,9 3,8
4,5 4,4 4,0 4,2
4,2
3,3
Vila Maria norte
6,6 6,6 4,7 5,3
4,2 6,0 5,6 5,1
5,0 6,0 5,9 6,2
3,7 5,5 5,3 7,1
5,8
6,2
Vila Matilde leste 7,0 4,3 3,0 4,4
4,7 3,9 3,9 4,2
5,4 5,4 5,2 2,6
4,2 4,4 4,7 2,9
4,7
4,1
Vila Prudente leste 7,8 6,1 4,7 5,0
5,7 5,4 5,6 4,8
6,2 6,1 5,9 5,4
5,0 5,6 5,3 6,4
5,9
6,8
DISTRITOS
Zona
da
cidade
IPC % ISC %IPU %
IPU IPC ISC
IQV %
Índice de Atratividade por Sistemas de Informação Índice de Atratividade por Categorias de Ocupação
Índice Geral
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens
IQV Ires Icom Iserv I ind
Ires % Icom % Iserv % Iind %
Figura 5.6. Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens. (Índices – São Paulo – Distritos com 15% de Rede já implantada). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o
programa decision lens.
Capítulo 5
181
Água Rasa
leste
1
˚
7
˚
7
˚
1
˚
1˚ 7˚ 7˚ 1˚
4
º
2
˚
1
˚
5
˚
4º 2˚ 1˚ 5˚
3˚
3˚
Campo Grande
sul
1
˚
6
˚
7˚
6
˚
1˚ 6˚ 7˚ 6˚
6
º
3
˚
2˚
4
˚
6º 3˚ 2˚ 4˚
4˚
4˚
Campo Limpo
sul
9
˚
11
˚
5
˚
8
˚
9˚ 11˚ 5˚ 8˚
7
˚
10
˚
8
º
11
º
7˚ 10˚ 8º 11º
12˚
12˚
Cangaíba
leste
6
˚
10
˚
10
˚
9
˚
6˚ 10˚ 10˚ 9˚
6
˚
8
º
7
˚
10
˚
6˚ 8º 7˚ 10˚
13˚
13˚(*)
Capão Redondo
sul
10
˚
9
˚
5
˚
7
˚
10˚ 9˚ 5˚ 7˚
6
º
9
º
8
º
10
˚
6º 9º 8º 10˚
13˚
14˚ (*)
Cidade Dutra
sul
9
˚
12
˚
9
˚
10
˚
9˚ 12˚ 9˚ 10˚
14
º
13
º
11
º
8
˚
14º 13º 11º 8˚
16˚
17˚
E.Matarazzo
leste
8
˚
7
˚
9˚ 9˚
8˚ 7˚ 9˚ 9˚
11
º
9
º
7
˚
5
˚
11º 9º 7˚ 5˚
11˚
11˚
Freguesia do Ó
norte
3
˚
10
˚
4
˚
8
˚
3˚ 10˚ 4˚ 8˚
6
º
7
º
6
˚
10
˚
6º 7º 6˚ 10˚
6˚
6˚
Itaquera
leste
8
˚
5
˚
2
˚
9
˚
8˚ 5˚ 2˚ 9˚
5
º
5
º
5
º
7
º
5º 5º 5º 7º
8˚
8˚
Jaçanã
norte
6
˚
15
˚
11
˚
11
˚
6˚ 15˚ 11˚ 11˚
14
º
14
º
12
˚
10
˚
14º 14º 12˚ 10˚
15˚
16˚
Limão
norte
4
˚
8
˚
9
˚
3
˚
4˚ 8˚ 9˚ 3˚
9
º
6
˚
5
º
2
˚
9º 6˚ 5º 2˚
7˚
7˚
Pq. do Carmo
leste
6
˚
13
˚
13˚ 9˚
6˚ 13˚ 13˚ 9˚
12
˚
12
˚
10
˚
8
˚
12˚ 12˚ 10˚ 8˚
17˚
18˚
Pedreira
sul
11
˚
14
˚
12
˚
10
˚
11˚ 14˚ 12˚ 10˚
15
º
15
˚
13
˚
10
˚
15º 15˚ 13˚ 10˚
18˚
19˚
Penha
leste
3
˚
2
˚
1
˚
7
˚
3˚ 2˚ 1˚ 7˚
8
º
4
˚
1
˚
7
˚
8º 4˚ 1˚ 7˚
1˚
1˚
Pirituba
norte
6
˚
16
˚
5
˚
6
˚
6˚ 16˚ 5˚ 6˚
9
º
11
˚
9
º
8
˚
9º 11˚ 9º 8˚
12˚
12˚
São Domingos
norte
5
˚
11
˚
12
˚
10
˚
5˚ 11˚ 12˚ 10˚
13
º
11
˚
10
˚
9
˚
13º 11˚ 10˚ 9˚
14˚
15˚
São Lucas
leste
4
˚
8
˚
9
˚
3
˚
4˚ 8˚ 9˚ 3˚
3
º
4
˚
4
˚
6
˚
3º 4˚ 4˚ 6˚
9˚
9˚
São Miguel
leste
7
˚
10
˚
6
˚
4
˚
7˚ 10˚ 6˚ 4˚
7
º
4
˚
6
˚
8
˚
7º 4˚ 6˚ 8˚
9˚
9˚
Vila Formosa
leste
1
˚
8
˚
5
˚
2
˚
1˚ 8˚ 5˚ 2˚
1
˚
1
˚
2
˚
9
˚
1˚ 1˚ 2˚ 9˚
3˚
3˚
Vila Guilherme
norte
1
˚
4
˚
10
˚
4
˚
1˚ 4˚ 10˚ 4˚
10
º
3
º
3
˚
6
˚
10º 3º 3˚ 6˚
5˚
5˚
Vila Jacuí
leste
9
˚
11
˚
8˚
5
˚
9˚ 11˚ 8˚ 5˚
6
º
6
º
7
˚
7
˚
6º 6º 7˚ 7˚
14˚
15˚
Vila Maria
norte
5
˚
1
˚
3
˚
3
˚
5˚ 1˚ 3˚ 3˚
9
º
3
º
2
˚
1
˚
9º 3º 2˚ 1˚
2˚
2˚
Vila Matilde
leste
4
˚
10
˚
8
˚
6
˚
4˚ 10˚ 8˚ 6˚
8
º
6
˚
5
˚
10
º
8º 6˚ 5˚ 10º
10˚
10˚
Vila Prudente
leste
2
˚
3
˚
3
˚
4
˚
2˚ 3˚ 3˚ 4˚
2
º
2
º
2
˚
3
˚
2º 2º 2˚ 3˚
1˚
1˚
Ranking de Atratividade por Sistemas de Informação Ranking de Atratividade por Categorias de Ocupação
Ranking Geral
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens
IPCDISTRITOS
Zona da
cidade
IQV IPU ISC
IQV IPU IPC ISC
Ires Icom Iserv
I ind
I ind
Ires Icom Iserv
Figura 5.7.
Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo
Decision Lens. (Ranking – São Paulo – Distritos com 15% de Rede já implantada). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o
protótipo e o programa decision lens.
Capítulo 5
182
Anhanguera noroeste 3,4 2,8 1,0 3,3
1,8 1,5 0,9 1,9
3,1 3,1 3,1 2,2
0,8 1,9 2,0 3,1
2,6
2,0
Aricanduva leste 9,0 6,3 5,0 7,0
8,5 6,7 5,0 8,1
7,8 7,3 7,5 5,0
7,6 6,6 6,8 5,2
6,8
10,0
Artur Alvim leste 7,4 5,0 4,7 5,6
7,3 5,2 4,6 5,6
6,6 6,9 6,4 2,2
5,9 5,8 5,4 3,1
5,7
5,0
Brasilândia norte 4,2 3,4 4,3 3,6
2,6 2,4 4,2 2,1
4,9 4,4 4,3 2,6
3,4 3,2 3,6
3,6
3,9
3,4
Carrão leste 7,8 5,0 6,3 7,9
7,6 5,2 6,8 9,0
6,9 7,3 7,1 6,2
6,1 6,6 6,1 7,1
6,7
9,4
Cidade Ademar sul 4,6 4,1 5,7 6,1
3,3 3,9 6,1 7,3
5,9 5,4 5,5 3,8
5,6 4,2 4,3 4,8
5,1
4,4
Cidade Líder leste 5,8 4,6 3,3 5,6
5,9 4,6 3,2 5,6
5,6 5,9 5,6 2,2
5,1 4,7 4,4 3,1
4,8
4,3
Cid. Tiradentes leste 3,4 3,2 3,3 3,3
1,8 1,9 3,2 1,9
4,4 3,9 3,9 1,8
2,2 2,7 2,8 2,7
3,3
2,5
Grajaú sul 1,8 3,4 4,0 2,1
0,5 2,4 3,9 0,9
3,1 2,9 2,9 1,8
0,8 1,7 1,6 2,7
2,8
2,0 (*)
Guaianases leste 5,0 4,6 3,3 4,1
3,9 4,6 3,2 2,9
5,2 5,4 4,9 1,8
4,3 4,2 3,9 2,7
4,3
3,5
Iguatemi leste 3,4 3,4 2,3 3,0
1,8 2,4 2,0 1,6
4,2 3,8 3,7 1,0
2,1 2,6 2,6 1,9
3,0
2,2 (*)
Itaim Paulista leste 4,6 4,8 5,0 3,0
3,3 4,9 5,0 1,6
5,2 5,5 4,9 1,8
4,3 3,3 3,9 2,7
4,3
3,5
Jaraguá noroeste 4,2 5,4 3,3 2,7
2,6 5,9 3,2 1,4
4,6 5,0 4,8 2,6
2,8 3,8 3,8 3,6
3,9
3,4
Jardim Ângela sul 3,0 4,8 3,3 3,3
1,3 4,9 3,2 1,9
4,5 4,3 3,9 2,2
2,4 2,1 2,8 3,1
3,6
2,9
Jardim Helena leste 3,4 3,9 3,0 4,1
1,8 3,5 2,7 2,9
4,8 4,4 4,3 2,2
3,1 3,2 3,6 3,1
3,6
2,9
Jd. São Luís sul 4,6 3,9 5,3 4,4
3,3 3,5 5,4 4,5
5,1 5,0 5,0 3,8
3,9 3,8 4,1 4,8
4,6
4,2
José Bonifácio leste 3,4 3,7 2,3 3,6
1,8 3,1 2,0 2,1
4,2 3,9 3,6 1,8
2,1 2,7 2,4 2,7
3,2
2,4
Lajeado leste 5,0 3,4 3,3 3,9
3,9 2,4 3,2 2,4
5,1 4,8 4,6 1,8
3,9 3,6 3,8 2,7
3,9
3,4
Marsilac sul 1,0 1,9 1,0 2,7
0,3 0,4 0,9 1,4
2,2 1,8 1,7 1,0
0,4 0,6 0,5 1,9
1,7
1,6
Parelheiros sul 1,8 1,9 1,7 3,0
0,5 0,4 1,4 1,6
2,2 2,1 2,2 2,6
0,4 0,9 0,9 3,6
2,1
1,7
Perus noroeste 3,0 3,2 1,0 4,4
1,3 1,9 0,9 4,5
3,8 3,4 3,1 2,6
1,7 2,2 1,8 3,6
2,9
2,2(*)
Ponte Rasa leste 7,4 4,8 3,7 5,6
7,3 4,9 3,6 5,6
6,6 6,4 6,4 3,0
5,9 5,2 5,2 4,1
5,4
5,0
São Mateus leste 6,2 5,0 4,0 5,0
6,5 5,2 3,9 4,6
5,6 6,0 5,6 3,4
5,1 4,8 4,4 4,4
5,1
4,4
São Rafael leste 3,4 3,4 2,7 3,6
1,8 2,4 2,5 2,1
4,5 4,0 3,9 1,4
2,4 2,8 2,8 2,3
3,3
2,7
Sapopemba leste 5,4 4,1 6,7 5,6
4,5 3,9 7,2 5,6
6,3 6,1 5,7 2,2
5,7 4,9 4,6 3,1
5,4
5,0
Socorro sul 7,0 4,8 4,7 5,3
7 4,9 4,6 4,8
5,2 6,0 5,6 7,8
4,3 4,8 4,4 8,5
5,4
5,0
Tremembé norte 5,0 3,7 3,7 2,7
3,9 3,1 3,6 1,4
4,6 4,4 4,3 2,2
2,8 3,2 3,6 3,1
3,8
3,3
Vila Curuçá leste 5,0 4,1 3,7 4,7
3,9 3,9 3,6 4,7
5,5 5,1 5,0 1,8
4,9 3,9 3,9 2,7
4,4
4,1
DISTRITOS
Zona
da
cidade
IPU IPC
Índice de Atratividade por Sistemas de Informação Índice de Atratividade por Categorias de Ocupação
Índice Geral
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
IQV ISC
IQV % IPU % IPC % ISC %
Ires Icom Iserv
Decision
Lens %
Iind %
I ind
Ires % Icom % Iserv %
Figura 5.
8
. Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens (Índices – São Paulo – Distritos sem Rede). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa decision lens.
Capítulo 5
183
Anhanguera noroeste
11
˚
11
˚
15
˚
12
º
11˚ 11˚ 15˚ 12º
17
º
18
º
15
º
8
˚
17º 18º 15º 8˚
18
º
17º
Aricanduva leste
1
˚
1
˚
5
˚
2
º
1˚ 1˚ 5˚ 2º
1
˚
1
˚
1
˚
3
˚
1˚ 1˚ 1˚ 3˚
1
˚
1˚
Artur Alvim leste
3
˚
3
˚
6
˚
4
º
3˚ 3˚ 6˚ 4º
3
º
2
º
3
º
8
˚
3º 2º 3º 8˚
3
º
3º
Brasilândia norte
10
˚
9
˚
7
˚
11
º
10˚ 9˚ 7˚ 11º
10
º
12 11
7
˚
10º
12 11
7˚
10
º
10º
Carrão leste
2
˚
3
˚
2
˚
1
º
2˚ 3˚ 2˚ 1º
2
º
1
º
2
º
2
˚
2º 1º 2º 2˚
2
º
2º
Cidade Ademar
sul
9
˚
6
˚
3
˚
3
º
9˚ 6˚ 3˚ 3º
5
º
8
º
6
º
4
˚
5º 8º 6º 4˚
5
º
5º
Cidade Líder leste
6
˚
5
˚
10
˚
4
º
6˚ 5˚ 10˚ 4º
6
º
6
º
5
º
8
˚
6º 6º 5º 8˚
6
º
6º
Cid. Tiradentes leste
11
˚
10
˚
10
˚
12
º
11˚ 10˚ 10˚ 12º
14
º
15
º
12
º
9
˚
14º 15º 12º 9˚
13
º
13º
Grajaú sul
13
˚
9
˚
8
˚
15
º
13˚ 9˚ 8˚ 15º
17
º
19
º
16
º
9
˚
17º 19º 16º 9˚
17
º
16º (*)
Guaianases leste
8
˚
5
˚
10
˚
9
º
8˚ 5˚ 10˚ 9º
8
º
8
º
8
º
9
˚
8º 8º 8º 9˚
9
˚
9˚
Iguatemi leste
11
˚
9
˚
13
˚
13
º
11˚ 9˚ 13˚ 13º
15
º
16
º
13
º
11
˚
15º 16º 13º 11˚
15
º
15º (*)
Itaim Paulista leste
9
˚
4
˚
5
˚
13
º
9˚ 4˚ 5˚ 13º
8
º
7
º
8
º
9
˚
8º 7º 8º 9˚
9
˚
9˚
Jaraguá noroeste
10
˚
2
˚
10 14
10˚ 2˚
10 14
12
º
10
º
9
º
7
˚
12º 10º 9º 7˚
10
º
10º
Jardim Ângela sul
12
˚
4
˚
10
˚
12
12˚ 4˚ 10˚
12
13
˚
13
˚
12
˚
8
˚
13˚ 13˚ 12˚ 8˚
12
º
12º
Jardim Helena leste
11
˚
7
˚
11
˚
9
11˚ 7˚ 11˚
9
11
˚
12
˚
11
˚
8
˚
11˚ 12˚ 11˚ 8˚
12
º
12º
Jd. São Luís sul
9
˚
7
˚
4
˚
8
º
9˚ 7˚ 4˚ 8º
9
˚
10
º
7
˚
4
˚
9˚ 10º 7˚ 4˚
7
˚
7˚
José Bonifácio leste
11
˚
8
˚
13
˚
11
º
11˚ 8˚ 13˚ 11º
15
˚
15
˚
14
º
9
˚
15˚ 15˚ 14º 9˚
14
º
14º
Lajeado leste
8
˚
9
˚
10
˚
10
º
8˚ 9˚ 10˚ 10º
9
11
º
10
º
9
˚
9
11º 10º 9˚
10
º
10º
Marsilac sul
14
˚
12
˚
15
˚
14
º
14˚ 12˚ 15˚ 14º
18
º
21
º
18
º
11
˚
18º 21º 18º 11˚
20
º
19º
Parelheiros sul
13
˚
12
˚
14
˚
13
º
13˚ 12˚ 14˚ 13º
18
º
20
º
17
7
˚
18º 20º
17
7˚
19
º
18º
Perus noroeste
12
˚
10
˚
15
˚
8
º
12˚ 10˚ 15˚ 8º
16
º
17
º
15
˚
7
˚
16º 17º 15˚ 7˚
16
º
15º (*)
Ponte Rasa leste
3
˚
4
˚
9
˚
4
º
3˚ 4˚ 9˚ 4º
3
˚
3
˚
3
˚
6
˚
3˚ 3˚ 3˚ 6˚
4
˚
4˚
São Mateus leste
5
˚
3
˚
8
˚
6
º
5˚ 3˚ 8˚ 6º
6
˚
5
º
5
º
5
˚
6˚ 5º 5º 5˚
5
º
5º
São Rafael leste
11
˚
9
˚
12
˚
11
º
11˚ 9˚
12
11º
13
˚
14
˚
12
˚
10
˚
13˚ 14˚ 12˚ 10˚
13
˚
13˚
Sapopemba leste
7
˚
6
˚
1
˚
4
º
7˚ 6˚ 1˚ 4º
4
º
4
º
4
º
8
˚
4º 4º 4º 8˚
4
˚
4˚
Socorro sul
4
˚
4
6
˚
5
º
4˚
4
6˚ 5º
8
˚
5
˚
5
˚
1
˚
8˚ 5˚ 5˚ 1˚
4
˚
4˚
Tremembé norte
8
˚
8
˚
9
˚
14
º
8˚ 8˚ 9˚ 14º
12
˚
12
˚
11
º
8
˚
12˚ 12˚ 11º 8˚
11
º
11º
Vila Curuçá leste
8
˚
6
˚
9
˚
7
º
8˚ 6˚ 9˚ 7º
7
º
9
˚
7
º
9
˚
7º 9˚ 7º 9˚
8
˚
8˚
I ind
I ind
Ires Icom IservISC
Ires Icom IservISC
IQV IPU IPC
DISTRITOS
Zona da
cidade
IQV IPU
Ranking de Atratividade por Sistemas de Informação Ranking de Atratividade por Categorias de Ocupação
Ranking Geral
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens
IPC
Figura 5.
9
.
Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo
Decision Lens (Ranking – São Paulo – Distritos sem Rede). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa
decision lens.
Capítulo 5
184
Teste 4: As tabelas 5.8 e 5.9 traduzem o resultado do cálculo de atratividade desta vez, não à
expansão da rede, mas sim à implantação, visto que os 28 distritos deste grupo de análise não
são servidos por rede ou apresentam rede pontual. Este estudo é o que desperta maior
interesse visto que concentra bairros com as piores situações em todos os aspectos estudados.
A verificação inicial, resulta outra vez na concordância dos rankings por sistemas de
informação e por categorias de ocupação do solo através de 252 testes e em 3 discordâncias
para o indicar geral o que fornece respectivamente 1,2% e 10,7% de porcentagens de
discordância.
Como a segunda verificação não é possível, já que o mapeamento da rede não existe,
apenas elaborou-se uma comparação com o plano de expansão resumido, que destaca direções
de futuras implantações de rede. Embora se alternem posições entre os rankings
principalmente naqueles oriundos dos sistemas de informação, a dominância de melhores
posições ainda é concentrada na zona leste, o que em análise superficial é positivo para o
modelo proposto, concordando com o plano.
Teste 5: No estudo da Região Administrativa de Araçatuba surgiram diferentes questões
que auxiliaram na modelagem do protótipo e serão destacadas no Capítulo 6. Para o estudo da
atratividade à expansão da rede foram utilizadas como hipóteses:
• Forma de Coleta de informações: Prefeituras, IBGE, SEADE, Grupo PIR;
• Célula de Estudo: municípios;
• Projeção de Consumo de gás natural: usando estratificação nível 1 em todos os setores;
• Peso Extra
116
para ressaltar segmentos mais propícios ao uso do gás natural: 1,0 para todos
os segmentos;
• Critério de Desempate dos rankings: não aplicado.
As tabelas 5.10 e 5.11 resumem o cálculo para os 8 municípios em estudo.
Respeitando a mesma característica das análises anteriores, a primeira verificação acusa em
72 testes apenas 2 discordâncias que aparece no ranking sistema canalizado (obra civil). Para
os outros 8 rankings o resultado é coincidente e satisfatório. Já a segunda e terceira
verificações que dependem de contato com informações da concessionária que não foram
disponibilizadas causaram maior dificuldade na comparação e assim foram substituídas por
informações das prefeituras sobre o uso do gás natural e as tendências de desenvolvimento
econômico da região que serão apresentadas no Capítulo 6.
116
Vide conceituação no Capitulo 3.
Capítulo 5
185
Região Administrativa de Araçatuba ( índice)
Andradina oeste
1,0 5,0 2,0 3,0
2,0 10,1 8,2 4,4
2,8 3,2 3,0 4,0 7,0
5,1 5,7 4,9
8,0
20,0
3,2
6,7
Araçatuba centro
7,0 7,5 8,3 3,7
12,0 32,4 34,3 6,0
6,7 7,2 7,0 8,0 7,0
22,8 27,4 24,7
36,5
20,0
7,1
28,0
Birigui sudeste
7,0 5,8 6,7 3,7
12,0 13,4 24,5 8,0 (*)
5,9 6,1 6,4 7,0 7,0
16,0 16,7 17,4
25,6
20,0
5,9
17,4
Guararapes sul
6,3 4,5 1,0 7,0
11,8 6,5 3,8 25,0
5,0 4,8 4,8 4,5 6,3
10,8 9,3 9,3
8,9
12,0
4,1
8,6
Ilha Solteira norte
9,0 5,5 1,7 5,7
37,9 11,0 7,4 13,7
5,9 5,8 6,2 2,0 3,7
16,0 14,3 17,4
3,0
4,0
4,9
12,4
Mirandópolis sudoeste
4,3 3,5 1,0 5,0
4,8 5,3 3,8 8,4
4,1 3,5 3,5 3,5 3,7
7,0 5,4 5,3
5,0
4,0
3,1
5,8
Penapolis sudeste
6,3 6,0 3,3 3,7
11,8 13,6 14,2 6,0 (*)
5,5 5,2 5,2 4,0 5,0
13,4 11,9 10,5
8,0
8,0
4,9
12,4
Pereira Barreto sudeste
5,7 4,8 1,0 7,7
7,7 7,7 3,8 28,5
4,8 4,8 5,2 3,5 6,3
9,2 9,3 10,5
5,0
12,0
4,2
8,7
Iserv
%
Iind %
Iagro
%
I ind Iagro
I res %
Icom
%
ISC %
Ires Icom Iserv
ISC
IQV % IPU % IPC %
DISTRITOS
Zona da
cidade
IQV IPU
Índice de Atratividade por Sistemas de Informação Índice de Atratividade por Categorias de Ocupação
Ranking Geral
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens %
IPC
Figura 5.10. Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens. (Índices– Região Administrativa de Araçatuba). O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa decision lens.
Andradina oeste
6
º
5
º
4
º
6
º
6º 5º 4º 7º
7
º
7
º
7
º
4
º
1
º
7º 7º 7º 2º 1º
6
º
5º
Araçatuba centro
2
º
1
º
1
º
5
º
2º 1º 1º 6º(*)
1
º
1
º
1
º
1
º
1
º
1º 1º 1º 1º 1º
1
º
1º
Birigui sudeste
2
º
3
º
2
º
5
º
2º 3º 2º 5º
2
º
2
º
2
º
2
º
1
º
2º 2º 2º 1º 1º
2
º
2º
Guararapes sul
3
º
7º
6
º
2
º
3º
7º
6º 2º
4
º
5
º
5
º
3
º
2
º
4º 5º 5º 3º 2º
5
º
4º
Ilha Solteira norte
1
º
4
º
5
º
3
º
1º 4º 5º 3º
2
º
3
º
3
º
6
º
4
º
2º 3º 3º 2º 4º
3
º
3º
Mirandópolis sudoeste
5
º
8
º
6
º
4
º
5º 8º 6º 4º
6
º
6
º
6
º
5
º
4
º
6º 6º 6º 4º 4º
7
º
6º
Penapolis sudeste
3
º
2
º
3
º
5
º
3º 2º 3º 6º (*)
3
º
4
º
4
º
4º
3
º
3º 4º 4º 2º 3º
3
º
3º
Pereira Barreto sudeste
4
º
6
º
6
º
1
º
4º 6º 6º 1º
5
º
5
º
4
º
5
º
2
º
5º 5º 4º 2º 2º
4
º
4º
Iserv Iagro
Ranking Geral
Protótipo
Decision
Lens
I ind
Iserv Iagrod
Ires Icom
I ind
IPC ISC
Ires IcomIPC ISC
IQV IPU
DISTRITOS
Zona da
cidade
IQV IPU
Ranking de Atratividade por Sistemas de Informação Ranking de Atratividade por Categorias de Ocupação
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Resultado -Protótipo
Resultado-Decision Lens
Figura 5.11. Teste de Cálculo dos Índices de Atratividade à Expansão da Rede de Gás Natural – Resultado obtido pelo Protótipo e pelo Decision
Lens. (Ranking – Região Administrativa de Araçatuba) O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa decision lens.
Capítulo 5
186
5.2.5. A Determinação do Índice de Adensamento
Para o estudo de áreas onde a rede já foi instalada, propõe-se o índice de adensamento,
que pretende apontar as possibilidades de incrementar o uso da rede existente. Esse índice é
vinculado ao Sistema de Informações “Projeção de Consumo de GN” e portanto não utiliza os
indicadores qualidade de vida, planejamento urbano e obra civil, conforme a matriz abaixo:
SI3=
N1 i,n N2 i,n N3 i,n N4 i,n N5 i,n
Assim antes para chegar neste cálculo, o usuário necessariamente deve preencher antes
a tela das figuras 5.5 ou 5.6 dependendo do detalhamento da estratificação que escolher.
Onde
i=as várias células de estudo (quarteirão, unidade, bairro, distrito...) que podem ser inseridas;
n=vários setores de estratificação em cada nível
x= aos diversos setores que podem ser estratificados
N= aos níveis de estratificação
Para cada N (variando de 1 a 5), existem quatro usos do solo:
N=
N1res 1,n N1com 1,n N1serv 1,n N1ind 1,n
...
N5 res(x) i,n N5 com (x) i,n N5 serv (x) i,n N5 ind (x) i,n
Cada N se divide em vários setores para cada um dos usos do solo, que são associados
ao número de estabelecimento de cada setor e número de estabelecimentos efetivamente
conectados à rede de gás natural (nos níveis 1, 2, 3 e 4), e associados ao volume projetado e
volume efetivamente já consumido (no nível 5), conforme o exemplo para o nível 1:
Para cada célula de estudo (n), cada setor em cada uso do solo, efetuar o cálculo
definido pelas expressões abaixo.
O resultado da subtração deve ser convertido em 5 intervalos (expressão 5.1) e
associado aos pesos de 1 a 9 (tabela 5.1), de forma similar ao cálculo do índice de
Atratividade demonstrado na página anterior. Caso o resultado da subtração seja positivo, há
adensamento.
N1=
RES i,1 RES GN i,2 COM i,3 IND i,7 IND GN i,8COM GN i,4 SERV i,5 SERV GN i,6
Capítulo 5
187
O índice pode ser calculado através de 3 métodos:
• Método 1: através de comparação do número total de unidades domiciliares e de atividades
econômicas com o número das unidades já ligadas à rede e GN
117
. O resultado da subtração é
transformado em escala e organizado em ranking, propiciando 2 alternativas: 4 rankings para
cada um dos usos do solo e um ranking total.
Para a utilização do cálculo através do número de ligações é necessário que se tenha
selecionado um dos níveis básicos de detalhamento da estratificação (vide figura 5.5 deste
Capítulo). Assim, o usuário deve seguir as etapas:
1. Selecionar o nível de detalhamento (de 1 a 4);
2. Selecionar o uso do solo;
3. Preencher a lacuna sobre o número de estabelecimentos existentes (chamado Xn);
4. Preencher a lacuna sobre o número de ligações á rede de gás natural (Chamado Yn);
5. Atribuir o peso extra que multiplicará os setores com maior propensão ao uso do gás (é
opcional) (X* Peso extra). O peso extra deve ser o mesmo para Xn e Yn.
O programa deve automaticamente:
6. Fazer a subtração entre o número já digitado e o número de ligações (já incidindo o peso
extra). Se o resultado for positivo, há adensamento;
7. Somar os resultados da subtração por unidades de estudo digitadas;
8. Atribuir pesos as somas;
9. Somar os pesos e criar o ranking por usos do solo e um ranking geral
10. Organizar em escala ordinal (ranking de adensamento) apresentando 5 classificações
associando as posições às células de estudo (unidade, quarteirão, bairro) e às zonas da cidade.
O 1º lugar será a maior soma e assim, sucessivamente. No caso de somas iguais, o programa
oferece o desempate do ranking por usos do solo, conforme a figura 5.13:
117
No caso de residências, o uso do número total de edificações ainda não conectadas à rede deve ser cuidadoso,
pois pode incluir prédios anteriores a lei que obriga as construções a possuir instalação predial para o gás natural
e assim não estarem preparadas para a conexão da rede. Vale lembrar que para o uso comercial existe
obrigatoriedade de conexão a rede canalizada, se esta passar pela rua onde o estabelecimento está localizado.
Para serviços e indústria, a instalação interna aos edifícios determina otimização de processos e em geral
economia, sendo o custo da instalação predial fator de menor importância do que no uso residencial.
Capítulo 5
188
Figura 5.13. Tela para conversão dos bancos de dados em sistemas de informação para o
cálculo do Índice de Adensamento à expansão da rede de GN.
As alternativas de cálculo seguem o cálculo automático segundo as fórmulas:
• Alternativa 1: calcular 4 índices referentes a cada uso do solo:
Índice de Adensamento Residencial (IAres)
IAres= (número unidades - número unidades ligadas à rede)* Peso extra residencial
Índice de Adensamento Comercial (IAcom)
IAcom= (número unidades - número unidades ligadas à rede)*Peso Extra comercial
Índice de Adensamento Prestação de Serviços (IAserv)
IAserv = (número unidades - número unidades ligadas à rede)* Peso Extra serviços
Índice de Adensamento Industrial (IAind)
IAind= (número unidades- número unidades ligadas à rede)*Peso Extra industrial
Nota: o peso extra em uma mesma expressão deve ser o mesmo.
Capítulo 5
189
• Alternativa 2: índice de adensamento geral (todos os usos do solo)/ 4
(o uso agropecuário mesmo que exista não é abordado no adensamento).
Índice de Adensamento Geral (IAg):
IAg = (IAres+IAcom+IAserv+IAind)/4
Teste 6: Índice de Adensamento por Número de Unidades - Quarteirões em São Caetano do
Sul
Para efeito de teste da coerência da modelagem proposta, foi realizada pesquisa de
campo em uma rua de 10 quarteirões que é toda servida por rede canalizada de GN e
concentra a maior densidade de prédios preparados com instalação predial para o uso do gás,
mesclada a comércio e serviços com destaque para o grande número de unidades ainda não
conectadas a rede (mesmo com a obrigatoriedade para comércio). Para a aplicação do método
foram utilizadas as hipóteses:
• Forma de Coleta de informações: Pesquisa em Campo;
• Célula de Estudo: quarteirões;
• Projeção de Consumo de gás natural: estratificação nível 1 em todos os setores;
• Peso Extra
118
para ressaltar segmentos mais propícios ao uso do gás natural: 1,0 para todos
os segmentos;
• Critério de Desempate dos rankings: não aplicado.
Nas tabelas 5.12 e 5.13 são organizados os resultado do cálculo de adensamento
baseados no método simples de subtração entre o número total de domicílios,
estabelecimentos comerciais e de serviços e àqueles ainda não conectados à rede. A
verificação de conexão é feita pela visualização da existência de medidores (quando visíveis)
ou de botijões (quando fica claro que não se usa gás de rua) e em caso onde não é possível a
verificação externa, o contato com zeladores dos prédios residenciais ou funcionários do
comércio.
Já para a verificação da existência de rede na rua, basta procurar a cada quarteirão as
placas de aviso para escavação, fixadas às guias das calçadas
119
.
118
Vide conceituação no Capitulo 3.
119
Vide figura 1.2. à página 35 do Capítulo 1.
Capítulo 5
190
1. R.Rio Grande do Sul/ R. José Benedetti oeste
3 1 5 1
10,0 9,1 13,5 13,0
2,5
3˚
2. R. José Benedetti /R. Amazonas oeste 1 1 3 1
4,1 9,1 7,0 3,2
1,5
5˚
2. R. Amazonas/ R. Oswaldo Cruz oeste
9 1 9 1
32,2 9,1 19,0 26,8
5,0
1˚
3.R. Oswaldo Cruz/ R. Agusto de Toledo centro
1 1 3 1
4,1 9,1 7,0 3,2
1,5
5˚
4.R. Agusto de Toledo/ R. N. Sra. de Fátima centro 1 1 3 1
4,1 9,1 7,0 3,2
1,5
5˚
5. R. N. Sra. de Fátima/ R. Maria Jacomini centro
7 1 3 1
25,0 9,1 7,0 16,5
3,0
2˚(*)
6.R. Maria Jacomini/ R. Pinheiro Machado centro
1 1 3 1
4,1 9,1 7,0 3,2
1,5
5˚
7.R. Pinheiro Machado/ R. Wenceslau Bras centro
1 1 5 1
4,1 9,1 13,5 9,0
2,0
4˚
8. R. Wenceslau Bras/ R. Martim Franscisco leste
1 1 3 1
4,1 9,1 7,0 3,2
1,5
5˚
9. R. Martim Franscisco/ R. Tiradentes leste
1 1 3 1
4,1 9,1 7,0 3,2
1,5
5˚
10.R. Tiradentes / R. General Osório leste
1 1 1 9
4,1 9,1 5,0 15,5
3,0
2˚(*)
Índice de Adensamento por Número de Unidades
Índice Geral
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens
Iserv I ind
Ires
%
Icom
%
Iserv
%
Iind
%
Quarteirão
Zona da
cidade
Ires Icom
Figura 5. 12. Teste para o Índice de Adensamento e validação pelo Programa Decision Lens. (Índice para 10 quarteirões de São Caetano do Sul).
O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa decision lens.
1. R.Rio Grande do Sul/ R. José Benedetti oeste
3
˚
1
˚
2
˚
2
˚
3
˚
1
˚
2
˚
2
˚
3
˚
3
˚
2. R. José Benedetti /R. Amazonas oeste
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
5
˚
6
˚
2. R. Amazonas/ R. Oswaldo Cruz oeste
1
˚
1
˚
1
˚
2
˚
1
˚
1
˚
1
˚
2
˚
1
˚
1
˚
3.R. Oswaldo Cruz/ R. Agusto de Toledo centro
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
5
˚
6
˚
4.R. Agusto de Toledo/ R. N. Sra. de Fátima centro
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
5
˚
6
˚
5. R. N. Sra. de Fátima/ R. Maria Jacomini centro
2
˚
1
˚
3
˚
2
˚
2
˚
1
˚
3
˚
2
˚
2
˚
3
˚ (*)
6.R. Maria Jacomini/ R. Pinheiro Machado centro
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
5
˚
6
˚
7.R. Pinheiro Machado/ R. Wenceslau Bras centro
4
˚
1
˚
2
˚
2
˚
4
˚
1
˚
2
˚
2
˚
4
˚
5
˚
8. R. Wenceslau Bras/ R. Martim Franscisco leste
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
5
˚
6
˚
9. R. Martim Franscisco/ R. Tiradentes leste
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
4
˚
1
˚
3
˚
2
˚
5
˚
6
˚
10.R. Tiradentes / R. General Osório leste
4
˚
1
˚
4
˚
1
˚
4
˚
1
˚
4
˚
1
˚
2
˚
2
˚ (*)
Ranking de Adensamento por Número de Unidades
Índice Geral
Resultado - Protótipo
Resultado-Decision Lens
Protótipo
Decision
Lens
Iserv I ind Ires Icom Iserv I indQuarteirão
Zona da
cidade
Ires Icom
Figura 5.
13
. Teste para o Índice de Adensamento e validação pelo Programa Decision Lens. (Ranking para 10 quarteirões de São Caetano) do Sul.
O “(*)” indica os valores que não coincidem entre o protótipo e o programa decision lens.
Capítulo 5
191
Na pesquisa in loco é sempre bom verificar se o setor demanda o uso de gás ou não.
Por exemplo, uma casa utilizada como escritório de advocacia não tem grande interesse em se
conectar à rede, já uma pizzaria que usa bastante cocção ou um cabeleireiro que use bastante
água quente pode se interessar na conexão.
Outro detalhe consiste na verificação sempre que é possível se todos os domicílios ou
estabelecimentos econômicos já têm a rede interna para o gás natural (o que é intitulado
abaixo de “ligações improváveis”). O ideal é sempre acusar as possibilidades reais de conexão
à rede, ou seja, locais que estão preparados para a conexão, mas que por hábito ou outras
questões ainda não a fizeram.
O resultado da tabela
120
é o calculado pela subtração:
Adensamento = Número total de domicílios (ou estabelecimentos com atividade econômica) –
Ligações já existentes à rede de GN – Ligações improváveis
Como resultado existe uma única verificação de coerência da modelagem, que consiste
na comparação com o programa decision lens que apresentou uma discordância no índice
geral, que pode ser associada à marcante diferença do índice no âmbito industrial, onde
somente 1 quarteirão tem indústria e por isso na avaliação entre atribuições de pesos essa
variação tenha servido como desempate entre os quarteirões com pontuação 3,0. No caso do
protótipo esse desempate poderia ser feito atribuindo um peso extra que diferenciasse o tipo
de uso do solo que é mais propício ao uso do GN. Também fica claro que no âmbito
comercial não foi verificada chance de adensamento, ou seja, peso igual para todos ou
porcentagem zero pelo Decision Lens.
Método 2: o índice é calculado através da inserção de informações para o nível 5 de
estratificação (vide figura 5.7), usando estimativas de conversão de outras fontes de energia
para o gás natural, comparadas ao volume já vendido pela concessionária distribuidora de gás
natural por uso do solo. Nesse caso é necessário trabalhar com unidades amostrais. O índice
pode ou não ser convertido em peso, se for, gera o ranking geral e por usos do solo ou, se o
usuário preferir trabalhar com volumes, não há atribuição de peso e assim não existe ranking,
conforme é demonstrado na figura 5.13.
Para a determinação do Índice de Adensamento usando unidades amostrais, deve-se
seguir as etapas:
1. Preencher as lacunas apresentadas a figura 5.7 sobre os diversos tipos de consumo de
energias nos 4 usos do solo ( o uso agropecuário não é detalhado neste item). Por exemplo,
120
As informações coletadas na pesquisa de campo estão no Anexo I.
Capítulo 5
192
para o cálculo do adensamento no uso residencial, deve ser inserido o consumo de energia
elétrica e GLP (mais comuns em domicílios). Ambos já devem ser digitados com as unidades
em metros cúbicos, bem como devem ser estimadas as porcentagens de conversão ao GN
conforme o tipo de energia
121
.
Consumo de Energia Elétrica Residencial (m3): A
% de Energia Elétrica a ser convertida para o Gás natural: B
Consumo de GLP (m3): C
% de GLP a ser convertida para o Gás natural: D
2. Digitar o volume de Gás Natural já comercializado pela concessionária (m3): Vc
O programa deve calcular automaticamente as expressões:
3. Volume de GN oriundo do consumo de energia elétrica (m3): A*B
4. Volume de GN oriundo do consumo de GLP (m3): C*D
5. Soma do Volume estimado para GN no uso residencial em todas as unidades digitadas (m3)
= K
6. Adensamento IA res (m3): x= K-Vc (se for positivo há adensamento)
7. Feito isso, o usuário pode ir para a tela “Adensamento” figura 5.13, e decidir entre ver a
lista de adensamento em metros cúbicos para todas as entradas digitadas ou selecionar
transformar em escala e em ranking. Nessa opção, o resultado da subtração do item 6 é
transformado em peso para cada célula estudada e estas são classificadas em ordem
decrescente, iniciando pelo maior peso.
Da mesma forma, o cálculo do índice de adensamento para os usos comercial, serviços
e industrial, começa pelo preenchimento da tela da figura 5.6, com a digitação do volume total
comercializado pela concessionária na área de estudo e por uso do solo e pela inserção dos
consumos de outras fontes e da % estimada para conversão ao GN, com a diferença que
podem haver outras fontes de energia além do GLP e da energia elétrica e todas devem ser
digitadas já convertidas em metros cúbicos
122
, seguindo as expressões automáticas do
programa para subtração entre volume estimado e volume já comercializado, bem como a
possibilidade de visualização da lista em volumes ou em pesos e seus respectivos rankings.
Em resumo:
121
A porcentagem de gasto com energia oriunda do uso do chuveiro elétrico, é de 25% conforme o Manual da
Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), sendo este o valor utilizado no exemplo para a conversão de
energia elétrica em gás natural. Já para o GLP (gás de botijão) o valor de conversão é de 100%. Para a correta
atribuição da % de Conversão o usuário deve conhecer todos os equipamentos que poderão usar o gás natural.
122
Vide Anexo 12 (Anexo 1) sobre as regras de conversão de unidades.
Capítulo 5
193
• Alternativa 1 (usando volumes): índice de adensamento por usos do solo:
Índice de Adensamento Residencial (IAres):
IAres (m3)= {Volume estimado-Volume já comercializado} residencial
para as n entradas digitadas, onde n= cada domicílio usado na amostra
Índice de Adensamento Comercial (IAcom):
IAcom (m3)= {Volume estimado-Volume já comercializado} comercial
para as n entradas digitadas, onde n= cada estabelecimento comercial usado na amostra
Índice de Adensamento Serviços (IAserv):
IAserv (m3)= {Volume estimado-Volume já comercializado} serviços
para as n entradas digitadas, onde n= cada estabelecimento de prestação de serviços na
amostra
Índice de Adensamento Industrial (IAind):
IAind (m3)= {Volume estimado-Volume já comercializado} industrial
para as n entradas digitadas, onde n= cada instalação industrial usada na amostra
• Alternativa 2: índice de adensamento geral (considera os 4 usos do solo e faz a média
entre eles)
Índice de Adensamento Geral (IAg):
IAg= (IAres+IAcom+IAserv+IAind)/4
• Método 3: aplicação de uma fórmula simplificada de calcular o índice de adensamento,
que é a de apenas inserir o volume comercializado e o volume estimado, pela associação
simples entre poder aquisitivo (renda familiar), aos volumes e faixas tarifárias da
concessionária, conforme é demonstrado na figura 5.6., segundo os quais é possível calcular a
subtração que resulta no adensamento (sem fornecer o detalhamento por usos do solo). Porém,
tal ferramenta para o usuário comum só é simples no caso residencial, recomenda-se sempre o
apoio de especialistas para estimar as possibilidades de consumo nos setores comercial,
serviços e industrial.
Capítulo 5
194
Teste 7: Cálculo do Índice de Adensamento por Volumes para um edifício residencial do
bairro Santa Paula em São Caetano do Sul
Neste caso, para teste da metodologia proposta para cálculo de adensamento em
volume, será usado apenas 1 unidade residencial, que resultará em 1 só valor de adensamento
a ser acrescentado ao já comercializado (e não comparado ao volume já utilizado no bairro),
sem a possibilidade de rankings classificatórios comparativos (já que todos os apartamentos
serão transformados em 1 só consumo e apenas para o uso residencial), selecionou-se assim
um edifício da Rua Piauí (pesquisa de campo do caso anterior), que embora tenha instalação
interna para o uso do GN, optou por trabalhar com o sistema “bob-tail” de recarga do botijão
não estando conectado a rede da rua.
Dados do levantamento amostral
123
:
• 11 andares com 4 apartamentos
• Consumo baseado em 2 tipos de energia: elétrica e GLP
• Consumo médio de energia elétrica por apartamento: 352,9 kWh (*44 apartamentos=
15523,2 kWh)
124
, só para uso de chuveiro (sem banheira ou lareira ou aquecimento);
• Consumo do botijão para cocção (botijão comum a todos): 396 kg.
Supondo a conversão de 25 % da energia elétrica ao gás natural e 100% do GLP, com
informações inseridas em metros cúbicos
125
, o resultado de adensamento em volume
126
é:
prédio de 44 apartamentos (GLP em GN)
leste
501,26
501,26
prédio de 44 apartamentos (kWh em GN)
leste 784,22 34505,7
prédio de 44 apartamentos (total)
leste 1285,48 35006,9
Índice de Adensamento por Volume
Unidade
Zona
da
cidade
Ires m3
Iageral
m3
Tabela 5. 14. Exemplo de cálculo do Índice de Adensamento por Volume em uma unidade
residencial - São Caetano do Sul.
A tabela acima mostra o incremento do uso do gás natural para um prédio de 44
apartamentos que têm instalação predial adequada, mas ainda não usa o gás de rua. O índice
geral para o GLP não foi demonstrado, pois foi calculado a partir do consumo de todo o
prédio de um botijão instalado no pavimento térreo.
123
Foram coletadas informações em 23 apartamentos e atribuído o resultado médio de consumo aos outros 21
apartamentos não pesquisados (vide planilha do anexo 12 – divisão Anexo I).
124
Pensando na utilização do programa, seria inserido apenas uma entrada total com os dados médios, já que
nem todos os apartamentos foram pesquisados.
125
Conversões utilizadas: 1m3 de Gás Natural=0,79 kg de GLP; 1m3 de Gás Natural=0,45kWh (CTGÁS, 2007).
126
O texto comparativo com o programa Decision Lens não é possível já que não existe um ranking
classificatório, os apartamentos foram considerados uma só unidade de adensamento, o prédio.
Capítulo 5
195
5.2.6. A Determinação da Receita Bruta
Neste item propõem-se a verificação do valor ganho através da tarifa, que não é
exatamente o lucro da concessionária de gás, por incluir tributações e outros descontos, mas
que possibilita a visualização da relação volume consumido e valor a pagar e de maneira mais
precisa, o cálculo do faturamento associando a existência dos encargos.
Para que os cálculos sejam feitos, o usuário deve digitar o valor já calculado para o
volume de GN (se tiver determinado o índice de atratividade) e também o volume
efetivamente comercializado (somente se estiver desejando relacionar dados oriundos do
cálculo de adensamento) e digitar a tarifa fixa e móvel (no caso do retorno por tarifa) ou os
encargos fixo e móvel (no caso do faturamento), porém é necessário que cada categoria de
uso do solo seja feita individualmente já que o valor das tarifas varia segundo os usos do solo.
O cálculo da cobrança Tarifária por Volume Estimado (COMGÁS, 2007) é feito
através da fórmula:
Receita Bruta(Cobrança Tarifária pelo Volume Estimado)
127
(R$):
RB (R$) = Tf + Tv * Volume estimado ou
RB (R$) = Tf = Tv *(Volume comercializado – Volume estimado), usado em casos de
adensamento, onde:
Tf =Tarifa fixa (R$)
Tv = Tarifa variável (móvel (R$/m3)
(tarifas com ICMS)
Este item deve ser aprimorado em projeto futuro antes da preparação final do
aplicativo, já que a determinação dos encargos pode ser desmembrada em várias etapas desde
o investimento na implantação dos dutos até o próprio custo de compra do gás natural e por
isso só aparece indicado na tela da figura 5.14, permitindo a inserção dos encargos que são
descontados segundo a fórmula, desde que o usuário tenha prévio conhecimento de seus
valores.
127
Vale lembrar que esse cálculo apenas mostra o valor total da tarifa por tipo de uso e consumo, e não corresponde
retorno do investimento total com os descontos. Para o faturamento, vale a definição de Receita Bruta que
corresponde ao valor total recebido pela venda da produção ou serviços da empresa, sem qualquer dedução, o que
similar ao que foi denominado “Cobrança Tarifária pelo Volume Estimado”. Já o ganho da empresa descontados os
encargos é definido como Receita Líquida que corresponde a receita bruta (faturamento) diminuída dos impostos
diretos, como ICMS, IPI, ISS, PIS e Cofins. É o valor que a empresa efetivamente recebe pela venda da produção ou
serviço prestado (COMGÁS, 2007).
Capítulo 5
196
A figura 5.14 representa a tela para determinação de ambas as definições através da
inserção pelo usuário do resultado que foi obtido pelo programa no cálculo do adensamento
ou da atratividade para o volume estimado por usos do solo (sempre usando nível 5 de
estratificação ou seja, cálculos por volume de gás).
Figura 5.14. Tela para a determinação do Retorno Simples através da relação entre volume
consumido e faixas tarifárias por uso do solo.
Teste 8: Cálculo da Receita Bruta através do Volume Estimado para o Distrito do Morumbi
– São Paulo
O distrito do Morumbi localizado na zona Sul, continua a ser alvo de
empreendimentos imobiliários de grande porte direcionados ao uso residencial para alto poder
aquisitivo, através da construção de condomínios horizontais e mais recentemente pelo
empreendimento “Campos São Paulo” (GREGHI, ISTO É DINHEIRO, 2006), situado nas
proximidades do Parque Burle Marx. Embora as informações sobre a construção sejam
restritas, considera-se interessante a estimativa do que esse mega projeto com características
Capítulo 5
197
de um bairro ocupando 260 mil metros quadrados, agregando prédios residenciais,
restaurantes, 1 prédio de escritórios e 1 shopping center, poderá acrescentar em consumo de
gás canalizado para uma área com a rede já consolidada. Nessa rápida análise abrangendo
apenas o uso residencial e utilizando o método 3 de estimativa, foi considerada a existência de
32 torres residenciais de 8 andares totalizando 447 apartamentos, sem a comparação com o
volume já comercializado já que é um adensamento não através de imóveis já existentes mas
sim, de novas construções o que consiste num incremento indireto, que não é associado a
edificações que poderiam estar ligadas à rede canalizada e não estão. Supondo as seguintes
hipóteses:
• Forma de Coleta de informações: Construtoras, consumo por estimativa;
• Célula de Estudo: unidades (apartamentos);
• Consumo médio
128
com base no alto poder aquisitivo dos futuros moradores, está
concentrado na faixa tarifária de 17 a 40 metros cúbicos - uso residencial,
• Considerando por prédio, 7 apartamentos com consumo médio de 17 metros cúbicos e 7
apartamentos com consumo de 40 metros cúbicos, num total de 32 prédios;
• Dados: Tf=R$13,31 e Tv= R$ 2,833361 /m3 (COMGÁS, 2007);
• Opção de Cálculo do Adensamento: “Não atribuir pesos” (vide figura 5.11), portanto sem
o cálculo do índice e ranking.
Obtêm-se através de estimativa simples:
apartamentos de consumo 17 m3 sul
119 3808
apartamentos de consumo 40 m3 sul
280 8960
Índice de Adensamento por Volume Estimado em m3
Unidade
Zona da
cidade
Ires m3
Iageral
m3
Tabela 5. 15. Exemplo de cálculo do Índice de Adensamento por Volume em um
empreendimento imobiliário – Distrito do Morumbi.
apartamentos de consumo 17 m3 sul
430,34 13770,9
apartamentos de consumo 40 m3 sul
886,511 28368,4
Cobrança Tarifária pelo Volume Estimado em R$
Unidade
Zona da
cidade
Cres R$
Iageral
R$
Tabela 5.16. Exemplo de cálculo da Receita Bruta.
Este cálculo é fictício e pretende apenas simular o incremento em volume de gás
natural para o uso residencial que o distrito terá após inaugurado o complexo “Campos de São
128
Lembrando que a tarifa pode ser cobrada por uso condominial, ao invés da cobrança usada no exemplo,
considerando apartamento individualmente.
Capítulo 5
198
Paulo” e a relação desse volume com a cobrança tarifária. A verificação pelo Decision Lens
não é possível já que não foram atribuídos pesos, bem como o uso de mapeamento, já que
sabemos a priori que a região é servida e só necessitará de prolongamento e conexão aos
novos empreendimentos. A próxima figura simula a “rodagem” do programa, para o caso de
atratividade no município de São Caetano do Sul, selecionando o cálculo do índice geral,
como célula de estudo foi usado o bairro, para o caso de São Caetano do Sul.
Figura 5.15. Simulação da Tela “Resultado”.
5.3. Considerações sobre a coerência do protótipo
O intuito deste Capítulo foi o de apresentar a modelagem dos parâmetros selecionados
como relevantes para a determinação de áreas passíveis de receber ou incrementar o uso da
rede de gás natural através de três verificações:
• Verificação 1: o uso de um programa já conceituado no mercado mundial e a comparação
de sua utilização com as respostas do modelo para análise da coerência do algoritmo
fundamentado em operações simples como soma e média ponderada;
O uso do DL como ferramenta de conferência deve ser cuidadoso, pois assim como na
influência dos parâmetros estudada no Capítulo 4, a resposta de classificação dos bairros à
Capítulo 5
199
atratividade (ou adensamento) à rede de GN corresponde à maior influência relacionada a
uma combinação entre variações de atribuição da escala em uma única célula de estudo,
variações de atribuição entre todos os distritos simultaneamente e variação de grandezas
(valores atribuídos) propriamente dita. Como a modelagem lida exclusivamente com o valor
das grandezas para que a comparação fosse efetuada, foi necessária a aplicação do método
hierárquico no conjunto de parâmetros enquanto critérios, seguida de verificações parciais
usando o agrupamento de parâmetros como critérios e sub-critérios, diminuindo o número de
combinações e facilitando a verificação da consistência.
As colunas de teste comparativo apresentam grande coincidência na posição
classificatória dos bairros. Para o cálculo do Índice geral, houve pequena discordância em
bairros que apresentaram índices calculados pelo protótipo com diferença de 1 casa decimal
(valores grifados em amarelo). Atribui-se essa não concordância ao grande número de
parâmetros envolvidos na atribuição para o índice geral, que acaba por elevar o índice de
inconsistência gerado pelo Programa Decision Lens. Por outro lado, a resposta é totalmente
satisfatória quando o índice é calculado em grupos menores de parâmetros, resultando em
índices de inconsistência menores que 10% em todos os casos, o que sugere sempre
considerar o ranking geral porém, verificando nos resultados parciais das classificações por
sistemas de informação e por categorias de ocupação do solo.
• Verificação 2: a utilização de todas as unidades geográficas propostas no modelo bem
como as diferentes complexidades de estratificação dos setores produtivos;
Para o teste dos índices propostos na modelagem, foram elaborados estudos que
obrigatoriamente deveriam utilizar todas variações de cálculo concebidas para o protótipo.
• Verificação 3: comparação com informações da concessionária de gás ou colhidas in loco
sobre a rede já existente e se possível sobre a rota de implantação da rede no futuro;
Este item foi rapidamente abordado aqui e terá continuidade no próximo capítulo
como fechamento da proposta desta tese, comentando o resultado das 15 tabelas obtidas, a fim
de validar os objetivos descritos inicialmente visando:
• Validar a seleção de parâmetros conceituada nos Capítulos 3 e 4;
• Validar o protótipo apresentado e testado no Capítulo 5, através de sua comparação com a
realidade, tanto no âmbito da concessionária como no enfoque da dinâmica das cidades
conforme é descrito no Capítulo 6.
Capítulo 6
200
CAPÍTULO 6. ANÁLISE DE RESULTADOS E CONCLUSÃO
Para fechamento deste estudo, dividiu-se a análise final em quatro abordagens:
A primeira trata dos resultados oriundos do protótipo que foram apresentados no
Capítulo 5.
A segunda enfoca um resumo das características urbanas determinantes no processo de
escolha de áreas com maior potencial de consumo do gás natural canalizado.
A terceira, mostra diretrizes de aperfeiçoamento do protótipo no âmbito da energia, do
planejamento urbano e nas infra-estruturas de forma geral.
A última abordagem constitui a conclusão propriamente dita, que aponta os pró e os
contra na utilização do gás natural canalizado.
6.1. A Utilização do Protótipo nos Estudos de Caso
Para a análise dos resultados oriundos do protótipo, foram elaboradas figuras que
agrupam as células de estudo de acordo com sua classificação. Para que cada uma delas
ocupasse um único lugar na classificação da atratividade, foi usado o seguinte critério de
desempate
129
(considerando em primeiro lugar a célula com o maior peso atribuído ao
parâmetro):
Grupo
1º.
Critério
2º.
Critério
3º.
Critério
4º.
Critério
5º.
Critério
6º.
Critério
7º.
Critério
8º.
Critério
9º.
Critério
QV
> AAA >ACE >IEX >IDH >AIP
PU
> Z >DU > LI res >LI serv >US ind >US res >UScom >USserv > TU
PC
> RF >Eind >Eres >Ecom >Eserv >DD
SC
> E >D > DCind >DCres >DCcom >DCserv > T
G
>Z >DU >LIres >Liserv >RF >Eind >Eres >E >D
USres
> Z >DU > LI res >Eres >US res >DCres > RF >E >D
UScom
> Z >DU >DCcom >Ecom >UScom
> RF >E >D
USserv
> Z >DU >LI serv >Eserv >USserv DCserv > RF >E >D
USind
> Z >US ind > DCind >Eind >D
Tabela 6.1. Critério de desempate.
Através dessa organização foi possível agrupar as células de cada estudo em 3 divisões
de avaliação:
• Sobre a região servida pontualmente pela rede e a capacidade utilizada: é possível
incrementar o uso do gás natural e isso pode saturar outras redes?
129
Vide página 169, critério de desempate do protótipo. Lembrando que esse critério é mutável e depende do
usuário. As planilhas com a organização do desempate estão no Anexo II.
Capítulo 6
201
• Sobre a região ainda à servir ao redor da área já servida e que aponta grande possibilidade
de consumo indicando viabilidade de investimento em rede subterrânea.
• Sobre a região mais distante, com menor renda, menor sofisticação de usos, onde primeiro
deve-se divulgar as vantagens do gás natural, através da introdução cautelosa de usos com
base no gás liquefeito e no gás natural comprimido, até fortalecer o mercado para a ampliação
da rede subterrânea.
São Caetano do Sul
Com exceção ao ranking oriundo do agrupamento “Uso Industrial” (que destaca 2
bairros em particular, a Fundação e a Prosperidade, que não aparecem com destaque nos
outros rankings), todas as outras classificações apresentam ordem de atratividade similar, com
alternância nas primeiras posições de bairros com característica dominante constituída pelo
uso misto do solo, onde a verticalização residencial (densidade construída residencial) é o
fator determinante da atratividade à rede de gás natural. A alta concentração de prédios forma
um círculo vicioso que congrega a sofisticação de comércio e serviços ao maior número de
lançamentos imobiliários, maior renda e consequentemente, a melhor qualidade de vida.
Nesses bairros também a proximidade à rede que circunda a cidade, é outro fator facilitador
da expansão do serviço. Esses parâmetros suplantam a incidência de grande tráfego nesses
bairros e também a grande extensão a servir.
Na análise dos indicadores de qualidade de vida, verifica-se o empate entre vários
distritos que comparados aos outros índices são pouco relevantes, dada a pequena variação
entre as características do atendimento por equipamentos urbanos e outras redes de infra-
estrutura ao longo de todo o Município. Com base na análise global entre os resultados
oriundos das 3 alternativas de cálculo do índice, os bairros podem ser reunidos em 4 grupos
de atratividade à rede canalizada de GN:
• O primeiro grupo, formado pelo bairro Centro que a ocupa a primeira posição em quase
todos os rankings, seguido dos bairros Santa Paula, Barcelona e Santo Antônio que se
alternam nas primeiras posições, destacando como preponderantes na atração à rede de gás o
uso misto do solo (combinação entre residências, comércio e serviços) e os altos índices de
densidade construída residencial, traduzindo a verticalização dominantes nos 4 bairros e o alto
poder aquisitivo.
• O segundo agrupamento destaca a alternância entre os bairros Santa Maria, Nova Gerti,
Fundação, São José e Cerâmica que apresentam como preponderantes de atratividade o
Capítulo 6
202
desenvolvimento urbano futuro previsto com a introdução de prédios residenciais e de
prestação de serviços onde antes havia indústrias e o atual número de lançamentos
imobiliários (que só perde para os 4 bairros mais bem classificados).
• Um terceiro agrupamento de bairros sem características marcantes, no qual as posições
entre ranking oscilam entre os dois primeiros grupos (Boa Vista e Olímpico).
• Um último agrupamento que define bairros sem grande interesse, principalmente no âmbito
da verificação por categorias de uso do solo (Prosperidade, São Caetano e Mauá),
concentrando pouco comércio e serviços, uso residencial horizontal, baixa concentração
populacional, mesmo que com alta renda (caso do bairro São Caetano) ou da reunião de
indústrias (bairro Prosperidade), onde recomenda-se o atendimento pontual às indústrias (com
base na utilização do parâmetro “D” – distância euclidiana sem ramificações).
O resultado é satisfatório quando comparado a implantação que ocorre em tempo real
no município (que cobre pontualmente os bairros Centro, Santa Paula, Barcelona e Santa
Maria e de forma específica trechos industriais da Fundação e Prosperidade).
O estudo dos 10 quarteirões que pode passar por adensamento mostra que a rede,
bastante recente na cidade, tem muito ainda a explorar, embora no âmbito residencial, seja
grande a competição com os “bob-tail” em geral servindo edificações de menor poder
aquisitivo.
Também o estudo de adensamento de um prédio residencial de médio padrão, enfatiza
a conclusão de que o mercado existe para implantação e também para o incremento de uso da
rede nas poucas ruas por onde passa. Como a verticalização já é um processo consolidado
nesses bairros, o adensamento da rede de GN por novas construções não deve causar
problema à outros serviços como a energia elétrica que vem sendo adaptada ao constante
incremento de consumo.
Porém em certos bairros antigos, onde há predominância de casas de baixo poder
aquisitivo como a Cerâmica, a atratividade ao uso do gás deve vir com o desenvolvimento da
área antes ocupada pela indústria São Caetano que por sua extensão, pode até vir a ser um
novo bairro
130
.
Outros bairros como o Olímpico, Mauá, Boa Vista, Prosperidade e São José, tem
como entrave a pequena existência de edificações novas e a falta de instalações prediais para
tal fim, sendo um grupo de bairros onde a expansão deve ser vista como pontual em
quarteirões de interesse específico.
130
Muito se especula sobre a diretriz de urbanização que será utilizada, casas térreas de alto poder aquisitivo ou
um mix de serviços e verticalização residencial. Porém nada ainda foi divulgado ao grande público.
Capítulo 6
203
(a) Qualidade de Vida (b) Planejamento Urbano (c) Projeção de Consumo
(d) Obra Civil (e) Uso Residencial (f) Uso Comercial
(g) Uso Serviços (h) Uso Industrial (i) Geral
1º a 3º 4º a 6 º 7º a 9º 10º a 12º 13º a 15 º
Resumo do Índice de Atratividade – São Caetano do Sul
Nota: mapa base: PMSCS, 2006. Figura sem escala. Vide nome dos bairros na pg. 170
Capítulo 6
204
São Paulo – Distritos com 30% de Rede de Gás Natural já implantada
Embora haja variação entre as primeiras classificações nos diferentes rankings. O
ranking geral traduz uma síntese da atratividade oriunda dos outros 7 rankings, com exceção a
questão da qualidade de vida aparece com pequeno destaque, pois esse grupo é aquele que
segue os 28 distritos já servidos, onde se localizam os melhores bairros paulistanos. Em
resumo:
• Verifica-se que pelo menos 4 deles já possuem características que permitem a expansão da
rede de GN. São eles: Tatuapé, Santana, Ipiranga e Jabaquara, que passam por processo de
transformação de usos do solo, modificando a característica industrial ou residencial
horizontal, pela verticalização de médio padrão e como no caso do Tatuapé, no Jardim
“Anália Franco” até alto padrão, bem como entre o Ipiranga e a Vila Mariana, na “Chácara
Klabin” e na área do Jabaquara que beira a Avenida Bandeirantes. A concentração de novas
construções tem papel semelhante àquele dos bairros Santa Paula e Santo Antônio, em São
Caetano do Sul. Instalações prediais prontas ao uso do gás natural, que podem ainda não estar
conectadas à rede, indicando áreas passíveis de adensamento. O incremento na rede de gás
acompanha as outras redes nesse processo de desenvolvimento urbano e portanto, não tem
influência negativa na sobrecarga de outras infra-estruturas. Vale lembrar que nos quatro
distritos ainda existe uma parcela do território formada por construções horizontais antigas.
Porém enfatiza-se aqui, parâmetros de planejamento urbano e consequentemente de projeção
de consumo que devem, com o crescente avanço do mercado imobiliário tornar toda a área
dos distritos atraente ao uso do gás.
• Um segundo grupo de atratividade é formado por distritos de menor densidade residencial e
portanto, menor sofisticação de comércio e serviços, como o Tucuruvi, Casa Verde, Vila
Sônia, Vila Medeiros, Rio Pequeno e Cursino, que estão em estágio intermediário de
atratividade, que pode ainda não justificar a expansão em todo o território. Junto a esse grupo
estão distritos que iniciam seu processo de verticalização e podem até vir a curto e médio
prazo se juntar ao primeiro grupo de atratividade, são eles: Vila Andrade e com menor ênfase,
Raposo Tavares (mas que estão localizados em um anel mais distante do núcleo já servido).
• Já distritos como Mandaqui, Sacomã, Jaguará e Cachoeirinha devem ser os menos atrativos
desse grupo quando se considera sua ocupação horizontal ou vertical de baixa renda, ainda
não adaptada à instalação predial para o gás natural e pela inexpressiva concentração de
serviços. Porém a pequena concentração industrial pode ser uma alavanca de implantação de
áreas específicas.
Capítulo 6
205
(a) Qualidade de Vida (b) Planejamento Urbano (c) Projeção de Consumo
(d) Sistema Canalizado (e) Uso Residencial (f) Uso Comercial
(g) Uso Serviços (h) Uso Industrial (i) Geral
1º a 3º 4º a 6 º 7º a 9º 10º a 12º 13º a 16 º
Figura 6.2. Índice de Atratividade – Distritos com 30% de Rede Implantada
Nota: mapa base: SEMPLA, 2006. Figura sem escala. Vide nome dos bairros no anexo da pg. 171
Capítulo 6
206
São Paulo – Distritos com 15% de Rede de Gás Natural já implantada
Neste grupo estão elencados distritos com características urbanas intermediárias entre
àqueles com maior porção do território já servido (sem estar completamente servido) e outros
onde a rede inexiste. O ranking qualidade de vida é aquele que mais alterna a classificação em
relação aos demais e portanto, não é considerado como determinante na análise. Já nos outros
rankings, prevalece uma oscilação entre distritos semelhante e que permite concluir:
• Existe um primeiro grupo de atratividade á rede de GN, formado pela Penha, Vila Maria,
Vila Formosa, Vila Prudente, Água Rasa e com menor ênfase, Freguesia do Ó e Vila
Guilherme que pode vir a médio prazo, constituir um mercado para uso de gás canalizado.
Atualmente a indicação é buscar as áreas verticalizadas que estão em expansão na Penha e
Vila Prudente ou com alguma concentração industrial.
O adensamento da rede já implantada parece ser difícil já que nesses distritos, são
poucos os lançamentos imobiliários (que facilitam inserção do GN no uso diário). A maior
possibilidade é o uso industrial pontual.
• O segundo grupo que é formado pelos distritos: Limão, São Lucas, Campo Grande,
Ermelino Matarazzo, Itaquera, Vila Matilde, Cangaíba, Cidade Dutra, São Miguel Paulista,
São Domingos e com menor ênfase, Capão Redondo e Campo Limpo, que apresentam perfil
semelhante ao grupo anterior, mas com menor renda, maior distância de áreas já servidas por
GN e quando em áreas verticalizadas, estas são conjuntos habitacionais (que só partir de
2004-2005 tem instalações para gás).
A grande densidade demográfica localizada na maioria desses distritos não é suficiente
para torná-los atrativos visto que a concentração populacional tem pequena parcela de
importância na diminuição dos investimentos e somente se torna relevante em locais de maior
poder aquisitivo e sofisticação de usos do solo.
• Um terceiro grupo, constituído pela Vila Jacuí, Jaçanã, Pedreira, Pirituba e Parque do
Carmo, que não indica grandes possibilidades a médio e longo prazo a não ser para usos
industriais pontuais.
De forma geral, esses 24 distritos não constituem expressivo mercado para a rede
canalizada de gás natural, salvo se passarem por um processo de intensificação do
desenvolvimento urbano, em duas vertentes: a verticalização residencial e/ou o
estabelecimento de pólos industriais (como por exemplo, ao longo da Estrada Jacu-Pêssego),
que deve ser aliada a cultura e hábito do uso do GN e à tarifas que fortaleçam a substituição
de energia elétrica e GLP.
Capítulo 6
207
(a)Qualidade de Vida (b) Planejamento Urbano (c) Projeção de Consumo
(d) Sistema Canalizado (e) Uso Residencial (f) Uso Comercial
(g) Uso Serviços (h) Uso Industrial (i) Geral
1º a 5º 6º a 10 º 11º a 15º 16º a 20º 21º a 24º
Figura 6.3. Índice de Atratividade – Distritos com 15% de Rede Implantada
Nota: mapa base: SEMPLA, 2006. Figura sem escala. Vide nome dos bairros no anexo da pg. 171
Capítulo 6
208
São Paulo – Distritos Sem Rede (ou rede pontual)
Nestes distritos da extrema periferia, a análise conjunta da área ao redor, é ponto
crucial na demonstração da viabilidade de expansão da infra-estrutura, já que a rede é
inexistente e os parâmetros urbanos estão dispersos, às vezes favorecendo a atratividade,
outras indicando total ausência de atrativos à rede. Este é o estudo de caso onde a qualidade
de vida tem maior importância, já que existem graves déficits em redes prioritárias como o
abastecimento de água e a coleta de esgotos.
A avaliação individual pode não corresponder a realidade, pois, a distância, a baixa
renda da população e os vazios urbanos, podem ser suplantados pelas características dos
bairros vizinhos (análise dos outros grupos simultaneamente) que poderão representar maior
atratividade para a ampliação do serviço de gás natural.
• Neste caso, um primeiro grupo de quatro distritos apresenta posicionamento relevante em
todos os rankings: Aricanduva, Carrão, Artur Alvim e Ponte Rasa, que possuem
características semelhantes aqueles do caso 1, como Vila Formosa e Água Rasa. Os dois
primeiros com propensão ao acréscimo de densidade construída residencial e o último, com
possibilidades pontuais de uso industrial.
• Um segundo grupo, concentra distritos que oscilam entre os rankings Sapopemba, Socorro,
Cidade Líder, Cidade Ademar e São Mateus, que apresentam grande concentração
populacional horizontal e no caso de Socorro, concentração industrial em continuidade ao
desenvolvimento de Santo Amaro. Porém o uso do GN canalizado deve percorrer ainda a
vizinhança (analisados nos outros estudos de caso) ao redor desses distritos, para a longo
prazo, torná-los um pouco mais atraentes.
• Já um último grupo, formado por 19 distritos, tem como características determinantes, a
baixíssima renda (como Sapopemba, Brasilândia, São Rafael, Perus, Vila Curuçá), problemas
em outras redes de infra-estrutura (como em Jardim São Luís e Jardim Ângela), conjuntos
habitacionais sem instalação para gás (Lageado, Cidade Tiradentes, Iguatemi, José
Bonifácio), pouca concentração industrial, grande distância de áreas já servidas pelo gás
canalizado (como Grajaú, Jaraguá, Jardim Helena e Itaim Paulista), grande restrições de
zoneamento e consequentemente de desenvolvimento e sofisticação dos usos do solo, além de
estarem alguns, localizados em área de proteção ambiental (como Marsilac, Parelheiros,
Tremembé, Anhanguera).
Para esses distritos, recomenda-se que o uso do gás natural seja difundido através do
gás comprimido ou liquefeito, sem previsão de desenvolvimento que seja atraente a
implantação do serviço em rede.
Capítulo 6
209
(a) Qualidade de Vida (b) Planejamento Urbano (c) Projeção de Consumo
(d) Sistema Canalizado (e) Uso Residencial (f) Uso Comercial
(g) Uso Serviços (h) Uso Industrial (i) Geral
SREDE
1
º
a 6
º
7
º
a 12
º
13
º
a 18
º
19
º
a 24
º
25
º
a 30
º
Figura 6.4. Índice de Atratividade – Distritos sem rede
Nota: mapa base: SEMPLA, 2006. Figura sem escala. Vide nome dos bairros no anexo da pg. 171
Capítulo 6
210
São Paulo – Adensamento do distrito do Morumbi
No estudo de adensamento, a análise do empreendimento imobiliário “Campos de São
Paulo” mostra que, mesmo em locais onde parece não haver mais como adensar o uso da rede
existente, o mercado imobiliário persiste criando novas chances de incrementar o uso do gás
natural para média e alta renda. Outros exemplos podem facilmente ser citados: a Vila
Olímpia e até mesmo a Barra Funda, com processo crescente de substituição e sofisticação de
usos, constituem áreas de bom potencial de exploração para a rede canalizada.
Outro ponto marcante consiste na verificação de que vários distritos centrais estão
subutilizando a infra-estrutura de GN, como os bairros que se caracterizam pela evasão
populacional do centro histórico da cidade de São Paulo mas, que tendem a passar por um
processo de requalificação para baixa e média renda podendo vir a utilizar a rede já
implantada.
Região Administrativa de Araçatuba
Neste estudo a inclusão do uso agropecuário, gera modificações na importância de
parâmetros como a taxa de urbanização. Verifica-se a variação entre posições dos 9 rankings,
destacando o ranking geral como um resumo das características de atratividade dos oito
municípios estudados:
• Como grupo de maior atração ao uso da rede canalizada, os municípios de Araçatuba,
Birigui e Ilha Solteira, pelos mesmos motivos que atraem o serviço na região metropolitana de
São Paulo: verticalização residencial, distritos industriais e maior presença de prestação de
serviços. Penápolis também pode ser incluído nesse grupo, por apresentar desenvolvimento
urbano maior que a maioria dos municípios da região, porém aparece com pequena
atratividade no ranking oriundo da projeção de consumo.
• Um segundo grupo, onde estão os municípios de Guararapes e Pereira Barreto em situação
intermediária de atratividade por serem mais horizontais mas, que expressaram boa projeção
de consumo.
• E por fim, Mirandópolis e Andradina, com os menores índices de ocupação residencial,
comercial e serviços, piores condições de atendimento por redes básicas e indicadores de
planejamento urbano.
De forma geral, essa região te muita oferta de vários tipos de energia, desde a presença
próxima do GASBOL e das hidrelétricas, até experiências bem sucedidas com o uso de
energia solar (como no caso de Birigui). Para a difusão da rede canalizada que já existe
pontualmente em Araçatuba, as vertentes de atração se resumem aos distritos industriais de
Capítulo 6
211
(a) Qualidade de Vida (b) Planejamento Urbano
(c) Projeção de Consumo (d) Sistema Canalizado
(e) Uso Residencial (f) Uso Comercial
(g) Uso Serviços (h) Uso Industrial
(i) Uso Agropecuário (j) Geral
Figura 6.5. Resumo do Índice de Atratividade – RA Araçatuba
Nota: mapa base: SEADE, 2007. Figura sem escala. Vide nome dos bairros no anexo da pg. 172
1º 2º e 3º 4º e 5º 6º e 7º 8º
Capítulo 6
212
cada município e na sofisticação do setor turístico. Já a intensificação do mercado imobiliário
para uso residencial, parece não ser determinante em nenhuma das cidades. A grande porção
do território baseada na agricultura e pecuária não atrai a rede canalizada de GN, dado o vasto
território a percorrer sem demanda que justifique o investimento na obra civil.
6.2. A Dinâmica Urbana
A análise dos graus de contribuição de cada parâmetro e aos rankings de atratividade
ressaltam de forma geral, a relevância dos seguintes parâmetros:
- Desenvolvimento Urbano;
- Zoneamento;
- Distância da área já servida e Extensão das vias;
- Usos do solo residencial, comercial e serviços e no caso da região de Araçatuba, o uso
agropecuário;
- Densidades construídas residencial, comercial e serviços;
- Densidade Demográfica, Renda familiar e vias de grande tráfego;
- Número de unidades domiciliares, estabelecimentos comerciais e de prestação de serviços;
- Uso do solo industrial, densidade construída industrial e número de instalações industriais;
- Índice de Desenvolvimento Humano e Índice de Exclusão Social;
- Lançamentos imobiliários residenciais e de serviços.
- A condição de redes de infra-estrutura prioritárias e taxa de urbanização (que embora
tenham a melhor contribuição, pouco interessa do ponto de vista da projeção de consumo e do
custo da obra civil);
6.3. Aprimoramento do Software
Em todos os casos, o ranking geral sempre traduz a realidade. Assim, mesmo que seja
de interesse um âmbito específico representado por qualquer um dos outros oito rankings, é
interessante sempre compará-lo a resposta global.
O modelo propicia a detecção de diferenças internas às tendências “globais” da
cidade, através da síntese de parâmetros variáveis. A abordagem das variáveis em diferentes
unidades territoriais também promove leituras diversificadas da cidade, quanto maior a
agregação, uma maior homogeneização ocorre, escondendo realidades “locais”. Desta forma,
a unidade territorial de análise utilizada deve se adequar aos objetivos da pesquisa, ou seja, ao
nível de detalhes que se deseja e que é possível chegar. Assim, é interessante sempre que
possível usar menores células de estudo e aumentar a precisão dos rankings.
Capítulo 6
213
O modelo permitiu verificar quais as variáveis determinantes na produção de um
indicador e testar a contribuição relativa de cada um, construindo um indicador composto a
partir de um conjunto de indicadores urbanos adaptados ao estudo da rede canalizada de gás
natural. O mesmo modelo indica vertentes de adaptação a alguns grupos de estudo:
• Em engenharia de modelos: a revisão matemática e a proposição de novas maneiras de se
calcular o índice e incorporar verificações sobre a consistência dos parâmetros dentro do
próprio protótipo; Criar subsídios que permitam “linkar” o banco de dados aos órgãos oficiais,
facilitando a atualização automática dos parâmetros (embora poucos deles se modifiquem
com grande velocidade, como a demografia e o número de unidades locais);
• Em planejamento urbano: estudar o mercado imobiliário através da adaptação dos
parâmetros para criação de um modelo detalhado de transição de usos do solo; Inserir o
conceito de “hospitalidade urbana” (GRINOVER, 2007), visando a análise da inserção das
redes de infra-estrutura nas atividades humanas;
• Em energia: usar o modelo da dinâmica imobiliária para verificar demandas crescentes
por energia e problemas de adensamento da capacidade instalada de outras infra-estruturas em
rede, como por exemplo, a energia elétrica, considerando a relação: mercado imobiliário
versus aumento de consumo versus estações distribuidoras (espaço, distâncias, custos) e
qualidade do serviço.
• No caso específico do gás natural: criar modelo incluindo aspectos de sistema viário para
a difusão do gás natural comprimido ou liquefeito e também desmembrando o papel do plano
diretor no zoneamento e na questão ambiental urbana para armazenamento e transporte do GN
nessa condição, elencando os pró e contra quando da comparação com o sistema em rede;
Ampliar a esfera geográfica do estudo e a discussão entre a oferta de gás natural.
• Em economia: adaptar os parâmetros e a modelagem a determinações mais específicas
sobre a projeção de receita liquida da concessionária.
6.4. Conclusões
Na análise da Cidade de São Paulo, o resultado induz a hipótese que os locais com
melhores características urbanas são àqueles que recebem primeiro o serviço. Essa conclusão
(vide figura 6.6.) pode ser feita imaginando a cidade como uma série de escamas com
diferentes camadas, sendo o centro das escamas, associado ao centro expandido, que
compreende os primeiros bairros da cidade a usarem o gás em rede. A próxima lamina é
constituída por um anel que envolve o centro é que coincide com um misto entre a área
Capítulo 6
214
servida em até 30% e a área servida em até 15% por rede de gás natural, que respectivamente
vai se distanciando do centro, se tornando menos sofisticado em termos de usos residenciais,
de comércio e serviços, mas que ainda concentra indústrias que podem atrair o uso do gás
canalizado. A lâmina externa representa os distritos periféricos que embora muitas vezes com
alta concentração populacional e verticalização residencial, perdem em qualidade de vida,
renda, projeções de expansão e sofisticação de usos (e consequente demanda por energia) e
estão mais distantes da área coberta pela rede, dificultando e onerando sua implantação.
Figura 6.6. Resumo das “zonas” de cobertura da rede canalizada de gás natural no Município
de São Paulo. Figura sem escala.
No Município de São Caetano do Sul, acontece o mesmo somada ainda, a
possibilidade de verificação em tempo real da resposta obtida pelo modelo e a concreta
implantação do serviço. As áreas com maior poder aquisitivo, maior verticalização e
sofisticação de usos, com menores restrições de zoneamento e maior incremento do mercado
imobiliário são as primeiras a ter o gás natural, ainda que em início de expansão. Em segundo
plano, vêm os bairros com grande uso industrial e em terceiro lugar aqueles que não
apresentam nenhum destaque em quaisquer dos indicadores.
Não diferentemente das outras análises, os indicadores elencados no modelo
determinam para a região de Araçatuba, a direção da expansão da rede de GN, em bairros
verticalizados, concentração de hotéis, restaurantes e distritos industriais. Mas deve-se
lembrar que nessa região, o relevante uso agropecuário, a presença de hidrelétricas, o uso de
gás liquefeito e a difusão do uso de energias alternativas como a solar, diminuem a atração ao
uso do gás canalizado.
A figura ao lado, mostra que a rede foi implantada e
continua sendo, em torno dos 28 distritos inicialmente
servidos (na cor cinza), respeitando a presença de melhores
características urbanas. Os 16 distritos, com mais ou menos
30% de sua área coberta (em verde) fazem um semi-
contorno sobre a região inicial, e assim também os 24
distritos servidos em 15% de seus territórios (em amarelo) e
por fim, no contorno externo os 28 ainda não servidos (em
vermelho) e com menor incidência de boas características
conforme propõe o modelo de análise de mercados para a
rede de gás natural.
Capítulo 6
215
Fica assim constatado que a seleção de parâmetros vinculados ao perfil das cidades
pode ser adaptada ao estudo de mercado para a rede de gás natural traduzindo as
possibilidades de consumo em um cenário de características urbanas. Porém a ampliação de
mercado depende, além de boas características urbanas de uma série de medidas que facilitem
a difusão de uso do gás natural como menciona MOUTINHO DOS SANTOS et al, (2002,
p.101):
Como instrumento auxiliar da difusão sustentável da implantação desse serviço, é
necessário que os decretos referentes a geoprocessamento das redes do subsolo, sejam
efetivamente implantados em todos os centros urbanos passíveis de atrair o serviço,
facilitando sempre que possível tecnicamente o uso do método não destrutivo e que os planos
diretores que atualmente não fazem menção a metas de atendimento por infra-estrutura
consideradas “não-prioritárias” como o gás natural, auxiliem nas diretrizes de incorporação
dessa rede em todas as classes sociais.
Para que haja maior potencial de expansão do serviço em rede, faz-se necessária
também a intensificação da relação entre concessionárias, projetistas de instalações de gás e
toda a construção civil, o desenvolvimento de equipamentos para diversos fins que possam
utilizar o GN, além do auxílio de órgãos públicos na implementação da infra-estrutura e na
divulgação do uso do gás natural enquanto agente de desenvolvimento urbano. A criação de
um mercado residencial e comercial baseado na introdução gradativa do gás natural nos usos
cotidianos pode acabar por induzir uma clientela que viabilize a introdução de canalização de
distribuição. A proposta de estudar mercados para o gás natural a partir de informações
urbanas, visa interar a dinâmica das cidades ao desenvolvimento de outras fontes energéticas,
com a intenção de introduzir um conceito de distribuição em rede, que pode ser relevante, se
equilibrar tarifas e nível de atendimento do serviço, propiciando o incremento da qualidade de
vida da população e otimizando processos produtivos.
“A penetração do gás natural não é portanto um processo pacífico; envolve
conflitos de interesses importantes e, em geral, impõe ao energético substituído a
obrigação de adaptar-se a uma nova realidade concorrencial, procurando novos
mercados, modernizando as instalações em busca de maior eficiência, investindo em
novas tecnologias, novas infra-estruturas e sistemas logísticos alternativos e também
envolve uma escolha voluntária das sociedades humanas que tenham atingido níveis
elevados de desenvolvimento, industrialização e urbanização passando a privilegiar
outros valores no momento de decidir sobre as suas fontes energéticas”.
Capítulo 7
216
CAPÍTULO 7. BIBLIOGRAFIA
AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO, GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS. Modelo
para a determinação do Mercado de Gás Natural no Brasil. Rio de Janeiro, 2005.
AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO, GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS.
Propostas para o Novo Modelo de Indústria do Gás Natural no Brasil – Resumo
Executivo, Rio de Janeiro, 2005.
AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO, GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS. Projeto
Malhas, Rio de Janeiro, 2006.
AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO, GÁS NATURAL E BIOCOMBUSTÍVEIS. Lista de
Postos de Gasolina nos Municípios de São Paulo e São Caetano do Sul. Rio de Janeiro,
2006.
ALFRED L. The Attractiveness Principle Applied to Urban Dynamics. In: System Dinamycs
Review, Nova York, 1975.
ALLEN, E.. Techniques of atitude scale construction. New York: Appleton Century Crofts,
1987. 189p.
ALONSO, W. Location and land use. Cambridge, Harvard University Press, 1964.
ARAÚJO, T. N. L.; RAMOS, M. O. S.. Avaliação do perfil de crescimento das empresas
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ARECCO DO BRASIL. Tecnologia. Site de acesso: http://www.areccodobrasil.com.br.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE TECNOLOGIA NÃO DESTRUTIVA. Métodos não
destrutivos para dutos subterrâneos. São Paulo. In: Revista O Empreiteiro, maio, 2003.
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de energia. In: XI Congresso Brasileiro de Energia, Rio de Janeiro, 2006.
MASSARA, V.M.; UDAETA, M. E. M.; FAGÁ, M. T. W.. Metodologia sistêmica para análise
da expansão e do adensamento da rede canalizada de gás natural. In: Rio Oil & Gas, Rio de
Janeiro, 2006.
MASSARA, V.M.; FAGÁ, M. T. W.. Distritos industriais como alicerces da expansão da rede de
gás natural em usos residenciais e comerciais. In: 3o. Congresso Brasileiro de P&D em
Petróleo e Gás, Salvador, 2005.
MASSARA, V.M.; FAGÁ, M. T. W.; UDAETA, M. E. M.. Introdução de Indicadores Urbanos
para Otimizar a Expansão da Rede Canalizada de Gás Natural Metropolitano. São Paulo.
Revista Petro & Química, 2005.
MASSARA, V.M.; FAGÁ, M. T. W.; MOUTINHO DOS SANTOS, E. Metodologia para
determinação de mercados de gás natural considerando características urbanas dos bairros -
Município de São Paulo. In: IV Congresso Brasileiro de Planejamento Energético, Itajubá,
2004.
MASSARA, V.M.; FAGÁ, M. T. W.; MOUTINHO DOS SANTOS, E. Ampliação de mercado
para o gás natural utilizando informações urbanas - Estudo de caso nos distritos paulistanos.
In: Rio Oil & Gas, Rio de Janeiro, 2004.
Artigos Aprovados no Exterior (mas não inscritos para publicação):
MASSARA, V.M. The Advance of Natural Gas Market Using Urban Information – Case Study
in Sao Paulo City. In: 30
th
. Conference of the International Association for Energy
Economics. IAEE, Nova Zelândia, 2007. (aprovação de texto completo para apresentação
oral).
MASSARA, V.M. Systemic Model for Analysis of the Expansion and Grow up of the Natural
Gas Distribution Pipeline Network. In: Energy 2007- Wessex Institute of Technology,
Inglaterra, 2007 (aprovação de resumo).
Anexo
231
Capítulo 8. Anexo
ANEXO I
Planilhas auxiliares para a construção dos testes dos Capítulos 4 e 5:
• Construção do Gráfico 4.1 e da tabela 4.3 nas páginas 128 e 145 e das Tabelas 5.2 e 5.3
nas páginas 174 e 175:
Anexo 1. Atribuição de pesos para o Município de São Caetano do Sul
• Construção dos Gráficos 4.2 (a) e da tabela 4.3 das páginas 131 e 145 das Tabelas 5.4 e
5.5. nas páginas 177 e 178:
Anexo 2. Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 1 – 30% de rede já
implantada.
Anexo 3. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 1 –
30% de rede já implantada – Estratificação Comercial e Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3
item 3.3.3).
Anexo 4. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 1 –
30% de rede já implantada – Estratificação Industrial no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
• Construção dos Gráficos 4.2 (b) e da tabela 4.3 das páginas 132 e 145 das Tabelas 5.6 e
5.7 nas páginas 180 e 181:
Anexo 5. Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 2 – 15% de rede já
implantada.
Anexo 6. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 2 –
15% de rede já implantada – Estratificação Comercial e Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3
item 3.3.3).
Anexo 7. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 2 –
15% de rede já implantada – Estratificação Industrial no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
• Construção dos Gráficos 4.2 (c) e da tabela 4.3 das páginas 133 e 145 das Tabelas 5.8 e
5.9 nas páginas 183 e 184:
Anexo 8. Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 3 – distritos sem rede.
Anexo 9. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 3 –
distritos sem rede – Estratificação Comercial e Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3 item
3.3.3).
Anexo
232
Anexo 10. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 3
– distritos sem rede – Estratificação Industrial no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
• Construção dos Gráficos 4.3 e da tabela 4.3 das páginas 135 e 145 das Tabelas 5.10 e
5.11 na página 186:
Anexo 11. Atribuição de pesos para os 8 Municípios da Região Administrativa de Araçatuba.
• Construção das Tabelas 5.12, 5.13 e 5.14 da página 190:
Anexo 12. Volumes consumidos em um edifício residencial de Município de São Caetano do
Sul ainda não conectado a rede de gás natural (visando adensamento e cálculo da cobrança
tarifária).
Nota: para o Município de São Caetano do Sul e os 8 Municípios da Região Administrativa de
Araçatuba, a estratificação utilizada foi de nível 1 assim, nesses casos caso não houve
necessidade de planilhas de desmembramento das atividades.
Nota1: o estudo do Morumbi não exigiu planilha auxiliar. (tabelas 5.15 e 5.16 da página
197).
Nota 2: a tabela 5.13 da página 190 já corresponde à Atribuição de pesos para 10 quarteirões
do Município de São Caetano do Sul visando adensamento e não exigiu planilha auxiliar.
Nota 3 : O desmembramento de comércio, serviços e industrias é apenas uma amostragem
obtida por fontes oficiais como o Anuário das Indústrias (CIESP) e, SEADE e Sempla.
Nota 4: Vale ressaltar que no desmembramento de nível 4, primeiro as unidades recebem os
pesos externos, depois são somadas e só aí são transformadas em % e em escala de 1 a 9 para
entrar na coluna “Eind” das tabelas do Capítulo 5.
Anexo
233
Barcelona
leste
9 9 9 9 7 9 5 1 7 5 9 5 3
5
7 5 3 5 5 7 7 5 9 7 7 5
Boa Vista
sul
3 9 9 9 7 9 1 1
7 3
9 1 1 9 3
5 5 3 5 1 5 5 5 5 3 3
Centro
centro
9 9 9 9 1 9 9 1 7 7 9 3 9
1
5 5 9 9 5 7 5 5 7 5 3 5
Cerâmica
oeste
3 9 9 9 7 1 1 3 9 9 9 1 1
3
3 5 3 1 5 3 7 5 5 5 1 7
Fundação
norte
5 9 9 9 3 1 1 9 9 9 9 7 1
1
3 1 3 1 9 7 3 5 3 3 3 9
Mauá
sul
7 9 9 9 9 3 3 1 3 3 9 1 1
3
5 5 3 1 5 5 3 5 5 5 3 1
Nova Gerti
sul
5 9 9 9 7 9 5 1 7 7 9 1 1
9
5 5 5 3 5 1 5 5 5 5 3 3
Olímpico
centro
7 9 9 9 7 7 1 1 3 3 9 1 1
5
5 5 3 1 5 3 7 5 7 3 3 1
Oswaldo Cruz
centro
9 9 9 9 7 5 5 1 7 5 9 3 1
9
7 3 3 1 3 5 7 5 5 7 3 3
Prosperidade
norte
1 9 9 9 3 3 1 9 9 3 9 1 1
1
1 3 1 1 9 9 5 5 3 3 9 9
Santa Maria
leste
9 9 9 9 7 3 3 3 7 5 9 3 1
7
7 5 3 3 3 3 9 5 7 3 5 3
Santa Paula
centro
9 9 9 9 5 7 7 1 7 5 9 9 3
5
7 7 7 5 5 7 9 9 9 9 7 5
Santo Antônio
oeste
9 9 9 9 7 3 3 1 7 9 9 7 3
3
7 9 3 1 5 5 5 5 7 5 3 5
São Caetano
sul
9 9 9 9 9 1 1 1 1 3 9 5 1
1
9 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
São José
oeste
5 9 9 9 7 5 1 3 7 7 9 1 1
9
3 7 3 1 5 5 3 5 3 5 3 7
DC
ind.
TE
DC
res.
DC
com.
DC
serv.
E
com
E
serv
E
ind.
DRFIEX IDH
E
res.
TU
Li
res.
Li
serv.
DD
US
serv.
US
ind.
BAIRROS
Zona da
cidade
AAA Z DUACE AIP
US
res.
US
com.
Anexo 1. Atribuição de pesos para o Município de São Caetano do Sul.
Fonte: ANP (2006), SEADE (2007), IBGE (2007), CIESP (2006), Prefeitura do Município de São Caetano do Sul (2006).
Nota: O IEX não foi calculado para esse município, conforme explicado no Capítulo 3.
Anexo
234
Cachoeirinha norte 1 1 7 7 7 9 3 1 1 5 9 9 1 1
5
1 5 1 1 1 7 7 1 1 1 1 9
Casa Verde norte 5 1 9 9 9 3 9 9 3 7 9 9 1 3
5
1 3 3 3 3 7 7 7 9 9 3 3
Cursino sul 3 9 9 9 9 7 5 3 1 9 9 9 3 1
1
3 5 1 3 1 9 9 5 3 3 1 3
Ipiranga sul
7 3 9 9 9 3 5 3 5 9 9 9 5 3
3
3 5 9 5 9 9 5 5 9 9 1 1
Jabaquara sul 3 3 7 7 7 7 3 5 1 7 9 9 7 5
9
3 9 5 5 5 9 1 9 7 7 9 1
Jaguara norte 5 1 9 9 7 5 3 1 5 9 9 9 1 1
1
9 1 1 1 1 7 9 1 3 3 7 5
Mandaqui norte 7 3 9 9 9 9 1 1 1 3 3 9 1 1
3
5 5 1 1 1 7 5 3 1 1 1 5
Raposo Tavares oeste
3 1 7 9 7 3 9 9 3 7 9 9 1 1
1
7 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1 3
Rio Pequeno oeste
3 3 9 7 9 9 3 1 1 7 9 9 3 1
5
7 5 1 1 1 1 7 5 1 1 1 5
Sacomã sul 3 1 7 7 7 7 1 1 3 9 9 9 3 1
9
3 3 3 3 1 5 1 5 3 3 5 1
Santana norte 9 7 9 9 9 3 7 5 3 7 5 9 5 9
3
5 5 7 9 3 9 5 9 7 7 1 1
Tatuapé leste 9 5 9 9 9 5 7 9 1 7 5 9 9 9
3
5 3 7 7 5 9 7 9 3 3 5 1
Tucuruvi norte
7 5 9 9 9 7 3 3 1 7 9 9 3 1
5
5 5 3 5 1 7 7 7 3 3 1 3
Vila Andrade sul 3 5 9 7 9 7 7 5 1 7 9 9 3 7
3
1 3 1 3 1 5 5 7 1 1 1 5
Vila Medeiros norte 3 1 9 9 9 7 5 3 1 7 9 9 1 1
9
1 5 1 3 1 7 5 7 9 9 3 5
Vila Sônia oeste 5 7 7 9 9 7 5 7 1 7 9 9 3 1
3
7 3 1 3 1 7 7 7 3 3 1 5
DC
serv.
DC
ind.
TD E
DC
res.
DC
com.
E
res.
E
com
E
serv
E
ind.
Li
res.
Li
serv.
DD RF
US
ind.
Z DU TU
US
com.
US
serv.
DISTRITOS IEX IDH AIP
Zona da
cidade
AAA ACE
US
res.
Anexo 2. Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 1 – 30 % de rede já implantada.
Fonte: ANP (2006), SEADE (2007), SEMPLA (2007), CIESP (2007), IBGE (2007).
Anexo
235
Estratificação Comércio Estratificação Prestação de Serviços
Distritos
postos de gasolina
hipermercados
Supermercados
Padarias
Açougues
Shopping Centres
Frigoríficos
Atacadistas
SOMA SIMPLES
centros empresariais
Hospitais publicos
Postos de Saude
Hospitais particulares
Laboratorios
Pet Shops
Cabelereiros-clinicas
esteticas
Universidades Publicas
universidades particulares
Creches/Educação
infantil pública
Creches /Educaçaõ infantil
particular
Escola pub 1grau
Escolas Part.1grau
Escola pub 2grau
Escolas Part.2grau
centros
cultrais/museus/bibliotecas
lavanderia
Academias
Escolas de nataçaõ
Restaurantes e afins
h
o
t
e
l
Casas de Espetaculo
Cinemas/teatros
Clubes particulares
Clubes públicos
Bancos
escolas livres
SOMA SIMPLES
Cachoeirinha 30 1 10 16 2 0 0 2 61 0 2 3 0 4 1 42 0 0 10 14 43 7 16 2 0 18 6 0 19 0 0 0 0 0 8 9 326
Casa Verde 110 1 18 24 7 0 5 5
170
5 0 5 5 1 0 64 0 0 14 19 33 11 19 5 0 15 8 1 33 15 0 0 0 1 13 9
616
Cursino 30 0 16 14 5 0 0 2 67 0 0 5 0 2 1 42 0 0 7 35 41 15 14 8 8 18 12 1 18 0 0 3 4 0 8 7 383
Ipiranga 310 3 30 30 20 1 3 6 403 10 1 6 20 9 3 106 0 3 13 34 52 16 23 9 10 42 14 3 71 80 0 1 12 1 31 16 1392
Jabaquara 135 1 22 46 23 0 0 15 242 15 2 5 20 3 3 118 0 1 21 42 61 19 20 10 3 66 20 2 45 30 0 0 10 1 35 21 1057
Jaguara 20 0 2 2 2 0 1 1 28 0 0 3 0 1 1 16 0 0 6 1 11 1 2 0 0 9 4 0 6 0 0 0 2 0 4 2 125
Mandaqui 30 0 12 18 7 0 0 1
68
0 0 3 5 0 1 44 0 0 14 23 31 11 11 3 3 12 6 0 17 5 0 0 6 1 11 3
346
Raposo Tavares 10 2 6 10 2 1 0 4 35 0 0 3 0 0 1 24 0 0 18 7 35 5 11 3 0 9 4 0 14 25 0 0 0 0 2 1 232
Rio Pequeno 40 0 10 14 8 1 0 5 78 0 1 5 5 0 2 36 0 0 13 24 41 13 12 6 0 18 10 0 15 0 0 0 4 0 8 5 374
Sacomã 70 1 22 38 9 0 0 3 143 0 1 12 5 0 1 50 0 0 23 50 68 18 22 6 1 9 8 2 18 15 0 1 2 2 6 4 610
Santana 175 3 20 56 17 1 0 9 281 35 2 3 30 7 5
210
0 3 8 67 51 23 31 15 9 72 40 3
142
75 0 3 16 1 41 41 1495
Tatuapé 210 3 32 36 13 3 0 4
301
40 1 5 10 5 6 152 0 4 8 51 39 15 26 12 3 69 28 3
117
25 5 10 4 1 42 26
1309
Tucuruvi 70 2 28 30 6 0 0 2 138 5 1 5 20 5 2 98 0 0 6 38 44 18 29 11 3 21 12 1 54 25 0 0 6 0 16 25 721
Vila Andrade 35 1 6 2 1 0 0 1 46 25 0 2 5 0 0 28 0 0 4 20 44 10 16 10 0 21 10 2 35 0 0 11 4 0 2 3 344
Vila Medeiros 30 0 8 18 6 0 0 0 62 0 0 5 10 2 1 44 0 0 15 28 48 10 14 6 0 9 14 0 18 10 0 0 0 0 2 9 369
Vila Sônia 25 0 12 22 2 1 0 8 70 0 0 2 0 0 1 56 0 2 10 22 30 8 13 7 1 45 16 0 29 0 0 3 2 0 7 12 406
Anexo 3. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 1 – 30% de rede já implantada – Estratificação
Comercial e Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
Fonte: ANP (2006), SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (2007), IBGE (2007).
LEGENDA:
P=2 em supermercados, padarias, cabelereiros-clínicas estéticas, academias e clubes particulares.
P=3 em lavanderias
P=5 em postos de gasolina, centros empresariais, hospitais particulares e hotéis.
Anexo
236
Têxtil transportes
Distritos
Abate
Conservas
Gorduras/oleos
vegetais
Laticinios
Açúcar
Café
Outros
Bebidas
Rações
Fibras/fiação/
tecelagem
acabamento
Papel e Celulose
Embalagens
Resinas/
Elastomeros
Farmacêuicos
Sabões/detergentes/
limpeza/perfumaria
Tintas/vernizes,
esmaltes/lacas
Def.Agri/Cabos,fios
Plastico
Borracha
Vidros
Cerâmicas
Cal/Pedras
Concreto/Cimento/
Gesso/Fibrocimento
siderurgia
metaisñ ferrosos
tubos
fundição
veiculos
peças
diversos
SOMA SIMPLES
Cachoeirinha 1 10 1 1 2 5 2 3 1 2 2
30
Casa Verde 4 6 1 4 1 1 4 4 5 3 4 10 2
49
Cursino 3 1 5 1 2 1 2 2 5 5 1 2
30
Ipiranga 1 45 8 15 4 1 18 1 3 1 38 22 3 3 39 11 2 1 10 2
228
Jabaquara 1 4 6 1 10 1 2 12 4 2 12 6 10 1 11 6 3 1
93
Jaguara 5 2 1 8 4 20
Mandaqui 2 1 1 1
5
Raposo Tav 2 3 5 1 4 2 2 2 1 1
23
Rio Pequeno 1 2 1 1 1 1
7
Sacomã 3 3 1 1 2 10 1 11 1 2 6
41
Santana 1 3 5 1 2 2 2 10 2 6 1 1 7 2 3
48
Tatuapé 12 1 30 3 20 8 3 11 4 1 2 7 5
107
Tucuruvi 1 2 1 1 4 2 1 1
13
Vila Andrade 1
1
Vila Medeiros 1 1 5 2 1 1 1
12
Vila Sônia 1 4 3 1 1
10
Alimentos Pap/Cel Químicos Pla/Bor Min.ñ metalicos
Metalurgia Basica
Anexo 4. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 1 – 30% de rede já implantada – Estratificação
Industrial no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
Fonte: SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (indústrias por amostragem, 2007), IBGE (2007).
LEGENDA:
P=2 em indústria farmacêutica, indústria de plásticos e indústria de borrachas.
P=3 em indústria de bebidas, indústria de fibras, fiação e tecelagem e indústria de cerâmicas.
P=5 em indústria de papel e celulose, indústria de vidros.
Anexo
237
Água Rasa leste
9 7 9 9 7 5 3 3 5 7 9 9 1 5
5
5 3 1 3 3 1 3 9 9 9 7 3
Campo Grande sul 9 9 9 9 5 1 7 7 9 5 9 9 1 1
1
9 3 1 5 1 1 7 5 3 3 9 3
Campo Limpo sul 3 3 7 7 5 9 1 1 1 5 9 9 1 1
7
1 7 3 5 1 3 7 5 3 3 1 5
Cangaíba leste
5 3 7 9 7 9 3 1 1 5 9 9 1 1
3
1 5 1 3 1 5 9 3 1 1 1 5
Capão Redondo sul
1 3 7 5 5 9 3 1 3 5 9 9 1 1
9
1 9 1 3 1 3 9 3 3 3 1 7
Cidade Dutra sul 3 3 7 7 5 3 3 1 9 1 9 7 1 1
1
1 7 1 5 1 5 7 1 1 1 1 7
E.Matarazzo leste 5 3 7 7 5 5 3 5 7 7 9 9 1 1
5
1 3 3 3 1 5 5 3 3 3 3 3
Freguesia do Ó norte
7 5 9 9 7 9 1 3 1 7 5 9 3 1
5
1 5 7 7 1 1 5 7 5 5 3 1
Itaquera leste 3 3 7 7 7 7 1 1 5 7 9 9 7 5
7
1 7 9 5 3 3 7 3 3 3 1 5
Jaçanã norte 5 3 7 9 7 9 1 1 1 5 9 1 1 1
5
1 1 3 1 1 3 1 5 3 3 3 3
Limão norte
5 5 9 9 7 3 1 3 9 7 9 9 1 1
5
1 1 3 3 3 3 3 7 7 7 7 3
Pq. do Carmo leste
5 3 9 9 5 7 1 1 5 5 3 9 1 1
1
1 1 1 1 1 5 9 1 1 1 1 7
Pedreira sul 1 1 7 5 3 9 1 1 3 3 3 9 1 1
3
1 3 1 1 1 5 7 1 1 1 1 7
Penha leste 7 5 7 9 9 5 7 9 1 7 5 9 5 9
5
1 5 9 9 5 3 1 7 7 7 3 1
Pirituba norte
7 5 9 7 3 9 1 1 1 5 1 5 1 1
3
1 7 5 5 3 7 7 3 3 3 1 7
São Domingos norte 7 5 9 7 5 7 5 1 3 5 9 5 1 1
3
1 1 1 3 1 3 3 3 3 3 3 5
São Lucas leste 7 5 9 9 5 7 3 1 5 7 9 9 1 1
5
1 5 1 3 1 5 7 7 5 5 3 5
São Miguel leste
3 3 9 9 5 9 1 1 1 7 9 9 1 1
5
1 3 9 3 1 7 5 5 7 7 1 3
Vila Formosa leste
9 7 9 9 7 9 3 1 1 7 9 9 3 1
5
3 3 5 5 3 3 5 9 9 9 1 3
Vila Guilherme norte 9 7 9 9 7 3 9 9 3 7 9 9 3 1
1
1 1 5 3 3 1 3 5 9 9 7 1
Vila Jacuí leste 3 1 9 7 5 9 5 1 1 7 3 9 1 1
9
1 5 1 1 1 9 5 3 3 3 1 9
Vila Maria norte
5 3 9 9 7 1 9 7 5 9 9 9 5 5
3
1 3 5 7 9 1 7 3 9 9 7 1
Vila Matilde leste 7 5 9 9 5 7 5 5 1 5 5 9 1 1
5
1 3 3 5 1 5 5 7 5 5 1 3
Vila Prudente
leste
7 5 9 9 9 5 3 3 5 7 9 9 9 5
3
1 3 9 7 5 5 7 7 5 5 5 1
T
DC
res
DC
com
DC
serv
DC
ind
E serv E ind D EDD RF E res E com
Zona da
cidade
DISTRITOS
US
res
US
com
IEX IDH AAA ACE AIP
US
serv
US
ind
Z DU TU
Li
res
Li
serv
Anexo 5. Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 2 – 15% de rede já implantada.
Fonte: ANP (2006), SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (2007), IBGE (2007).
Anexo
238
Estratificação Comércio Estratificação Prestação de Serviços
Distritos
postos de gasolina
hipermercados
Supermercados
Padarias
Açougues
Shopping Centres
Frigoríficos
Atacadistas
SOMA SIMPLES
centros empresariais
Hospitais publicos
Postos de Saude
Hospitais particulares
Laboratorios
Pet Shops
Cabelereiros-clinicas
esteticas
Universidades Publicas
universidades particulares
Creches/Educação
infantil pública
Creches /Educaçaõ infantil
particular
Escola pub 1grau
Escolas Part.1grau
Escola pub 2grau
Escolas Part.2grau
centros
cultrais/museus/bibliotecas
lavanderia
Academias
Escolas de nataçaõ
Restaurantes e afins
h
o
t
e
l
Casas de Espetaculo
Cinemas/teatros
Clubes particulares
Clubes públicos
Bancos
escolas livres
SOMA SIMPLES
Água Rasa 45 0 8 10 9 0 1 3 76 5 0 3 0 0 2 32 0 1 13 25 35 7 16 2 1 21 12 0 50 5 0 0 0 0 5 4 391
Campo Grande 15 1 10 6 3 2 0 1
38
0 0 1 0 0 0 58 0 2 9 26 37 15 13 5 1 30 18 0 19 10 0 21 2 1 7 7
358
Campo Limpo 45 1 20 30 4 0 0 3 103 0 1 6 0 1 1 32 0 0 27 18 63 9 32 8 3 12 22 1 27 5 0 0 12 1 10 14 511
Cangaíba 30 0 12 20 4 0 3 1 70 0 0 4 0 0 1 34 0 0 11 10 41 3 18 0 1 6 6 0 21 10 0 1 2 0 5 3 317
Capão Redondo 30 1 8 12 3 0 0 3 57 0 0 7 0 1 0 8 0 1 22 26 86 20 36 8 0 6 4 2 4 0 0 0 0 0 9 5 359
Cidade Dutra 30 2 12 24 5 0 0 2 75 0 2 7 5 0 0 44 0 1 20 21 78 22 42 12 2 9 2 0 12 15 0 0 6 0 5 12 467
E.Matarazzo 70 0 16 16 12 0 0 1
115
0 1 5 5 2 1 30 0 0 13 20 43 7 14 2 1 9 6 0 19 10 0 0 0 0 10 4
432
Freguesia do Ó 140 3 28 34 9 0 1 4 219 0 1 5 0 3 1 80 0 1 9 33 79 27 28 8 3 21 6 0 52 30 0 0 12 1 13 19 870
Itaquera 200 1 22 16 9 0 1 0 249 5 1 8 5 2 2 56 0 0 14 15 65 11 26 4 2 15 18 0 19 5 0 2 8 1 20 12 814
Jaçanã 75 0 6 10 7 0 0 2 100 0 1 3 15 0 0 18 0 1 12 14 35 5 12 2 2 6 2 0 13 0 0 0 2 1 10 3 357
Limão 45 1 10 20 5 0 0 1 82 0 0 4 0 1 0 38 0 0 18 11 28 4 9 1 2 18 6 0 27 10 0 0 0 0 9 7 357
Pq. do Carmo 15 0 4 6 2 0 0 0
27
0 1 2 0 1 1 2 0 0 7 4 21 1 8 0 1 0 0 0 4 5 1 0 2 0 3 1
119
Pedreira 20 0 16 12 3 0 0 0 51 0 0 2 0 0 0 10 0 0 7 7 37 5 15 3 0 6 0 0 12 0 0 0 2 0 1 4 213
Penha 210 3 26 38 14 1 1 2
295
10 0 10 5 3 2 112 0 1 4 52 50 18 31 13 3 30 26 3 46 65 0 4 10 0 30 12
1130
Pirituba 110 1 30 32 7 1 2 3 186 0 2 9 0 1 0 64 0 0 10 24 54 8 21 3 0 15 12 1 33 50 0 0 0 1 10 14 704
São Domingos 15 0 4 14 2 0 0 2 37 0 0 2 10 0 2 26 0 0 10 31 35 11 7 1 2 9 2 1 5 0 0 0 0 0 3 3 234
São Lucas 25 0 20 18 6 0 0 1 70 0 0 4 5 0 0 28 0 0 12 11 44 6 15 1 0 15 4 0 24 15 0 0 0 0 7 7 338
São Miguel 200 4 4 34 9 1 0 3 255 0 1 4 10 4 1 18 0 0 11 15 49 13 31 7 3 3 2 1 15 5 0 0 2 1 19 10 735
Vila Formosa 80 0 18 34 20 2 0 4
158
0 0 6 10 0 1 56 0 2 6 32 24 6 14 6 3 15 14 2 52 30 0 9 4 0 13 15
636
Vila Guilherme 105 2 6 18 4 4 1 1 141 0 0 5 0 2 1 32 0 0 6 13 25 3 11 1 0 15 6 1 33 5 1 3 2 1 10 2 460
Vila Jacuí 10 0 6 10 4 0 0 2 32 0 0 4 0 0 0 12 0 1 12 5 44 6 22 2 0 3 0 1 8 5 0 0 0 0 2 1 192
Vila Maria 125 1 8 20 17 0 0 3 174 5 2 6 5 2 1 56 0 2 17 24 47 13 21 7 3 21 16 0 48 35 0 0 0 1 14 12 706
Vila Matilde 65 0 18 18 6 1 0 2 110 0 1 7 5 3 0 46 0 0 8 42 48 14 23 7 0 6 10 0 36 0 0 0 0 0 7 7 490
Vila Prudente 215 1 16 26 7 1 0 3
269
5 0 2 5 2 1 76 0 1 13 25 44 12 24 10 0 18 8 1 57 40 1 10 6 1 23 16
939
Anexo 6. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 2 – 15% de rede já implantada – Estratificação
Comercial e Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
Fonte: ANP (2006), SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (2007), IBGE (2007).
LEGENDA:
P=2 em supermercados, padarias, cabelereiros-clínicas estéticas, academias e clubes particulares.
P=3 em lavanderias
P=5 em postos de gasolina, centros empresariais, hospitais particulares e hotéis.
Anexo
239
Têxtil transportes
Distritos
Abate
Conservas
Gorduras/oleos
vegetais
Laticinios
Açúcar
Café
Outros
Bebidas
Rações
Fibras/fiação/
tecelagem
acabamento
Papel e Celulose
Embalagens
Resinas/
Elastomeros
Farmacêuicos
Sabóes/detergentes/
limpeza/perfumaria
Tintas/vernizes,
esmaltes/lacas
Def.Agri/Cabos,fios
Plastico
Borracha
Vidros
Cerâmicas
Cal/Pedras
Concreto/Cimento/
Gesso/Fibrocimento
siderurgia
metaisñ ferrosos
tubos
fundição
veiculos
peças
diversos
SOMA SIMPLES
Água Rasa
3 1 1 4 2 1 16 2 2 3 3 2 2
42
Campo Grande 1 4 5 8 1 1 6 2
28
Campo Limpo 3 1
4
Cangaíba 5 1 2 2 1
11
Capão Redondo 1 2 8 2 6 2 3 1
25
Cidade Dutra 1 2 1
4
E.Matarazzo 1 10 6 1 8 3
29
Freguesia do Ó 1 5 2 2 2 3
15
Itaquera 1 4 6 2 1 16 2 1 1 12 2 2 2 1
53
Jaçanã 1 4 5 1 1 2 1 4 1 2 1 1 1
25
Limão 3 1 1 1 4 2 1 16 2 2 3 3 2 2
43
Pq. do Carmo 1 2 2 4 1 2
12
Pedreira 2 1
3
Penha 3 21 2 4 4 6 3 17 3 1 3 6 3
76
Pirituba 1 1 1 2 4 5 2 6 2 2 2 4
32
São Domi 1 1 4 2 5 3 1 2 3
22
São Lucas 1 1 4 2 2 1 3 1
15
São Miguel 2 1 2 1
6
Vila Formosa 1 2 15 1 2 4 10 1 2 1
39
Vila Guilherme 9 5 2 2 2 2 5 5 1 1 1
35
Vila Jacuí
0
Vila Maria 1 1 1 9 1 25 6 4 26 14 5 2 30 1 3 10 10
149
Vila Matilde 1 1 4 8 1 4 1 1
21
Vila Prudente 1 1 1 6 3 1 10 1 14 8 2 1 14 9 2 3 7 2
86
Alimentos
Pap/Cel
Químicos Pla/Bor Min.ñ metalicos
Metalurgia Basica
Anexo
7
.
Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 2 – 15% de rede já implantada – Estratificação
Industrial no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
Fonte: SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (indústrias por amostragem, 2007), IBGE (2007).
LEGENDA:
P=2 em indústria farmacêutica, indústria de plásticos e indústria de borrachas.
P=3 em indústria de bebidas, indústria de fibras, fiação e tecelagem e indústria de cerâmicas.
P=5 em indústria de papel e celulose, indústria de vidros.
Anexo
240
Anhanguera noroeste 5 5 3 3 1 3 1 3 7 1 3 5 1 1
1
1 1 1 1 1 1 9 1 1 1 1 9
Aricanduva leste
9 9 9 9 9 9 1 3 1
7 9
9 9 9 7 7
3 5 5 3 7 9 9 7 7 7 3
Artur Alvim leste
3 7 9 9 9 7 9 3 1 5 9 9 1 1
7
7 3 3 7 1 3 9 9 5 5 1 7
Brasilândia norte
1 3 5 5 7 9 1 1 1 5 3 9 1 1
5
5 7 3 5 1 5 5 3 3 3 1 5
Carrão leste
7 5 9 9 9 5 3 5 3 7 9 9 3 1
5
9 3 7 9 5 7 9 9 9 9 9 3
Cidade Ademar sul 3 3 5 5 7 9 1 1 1 5 9 9 1 1
9
3 7 3 9 3 7 7 9 7 7 3 3
Cidade Líder leste 5 3 5 7 9 7 5 3 1 5 9 9 1 1
5
3 3 3 5 1 3 9 5 7 7 1 7
Cid. Tiradentes leste
1 3 5 5 3 9 1 1 1 5 9 1 1 1
7
1 5 1 5 1 1 9 1 1 1 1 9
Grajaú sul
1 3 1 1 3 5 5 3 3 1 3 9 1 1
1
3 9 3 7 1 3 1 1 1 1 1 7
Guaianases leste
1 3 5 7 9 9 5 1 1 5 9 9 1 1
5
1 3 5 5 1 1 9 3 3 3 1 9
Iguatemi leste 1 3 3 7 3 9 1 1 1 1 9 7 1 1
3
3 3 1 3 1 1 7 1 1 1 1 9
Itaim Paulista leste 1 3 5 7 7 7 9 1 1 5 9 9 1 1
9
1 7 5 7 1 1 7 1 1 1 1 9
Jaraguá noroeste 3 3 5 5 5 5 9 9 1 5 9 9 1 1
3
5 5 3 3 1 5 5 1 1 1 1 5
Jardim Ângela sul
1 3 5 1 5 7 7 3 1 5 9 9 1 1
3
1 7 3 5 1 3 5 5 1 1 1 7
Jardim Helena leste
1 3 3 3 7 7 1 1 1 5 9 9 1 1
7
1 5 1 3 1 1 7 3 3 3 3 9
Jd. São Luís sul
3 3 3 5 9 7 1 1 1 5 9 9 1 1
5
1 7 5 9 5 7 7 3 5 5 1 3
José Bonifácio leste 3 5 3 1 5 7 5 1 3 3 3 9 1 1
3
3 3 1 3 1 1 7 5 1 1 1 9
Lajeado leste 3 3 3 7 9 9 1 1 1 5 3 9 1 1
9
1 5 1 3 1 1 9 1 3 3 1 9
Marsilac sul
1 1 1 1 1 9 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 9
Parelheiros sul
1 3 1 3 1 1 1 1 9 1 1 1 1 1
1
1 3 1 3 1 1 7 1 1 1 1 9
Perus noroeste
1 3 1 7 3 5 3 1 5 5 3 5 1 1
1
1 1 1 1 1 1 9 9 1 1 1 9
Ponte Rasa leste
5 5 9 9 9 9 1 1 1 7 9 9 3 3
7
5 3 1 5 1 5 9 5 7 7 1 5
São Mateus leste 5 5 5 7 9 5 9 3 3 7 9 5 3 1
5
3 5 3 7 1 3 9 3 5 5 3 7
São Rafael leste 1 3 1 3 9 9 1 1 1 3 9 5 1 1
5
3 3 1 3 1 1 9 3 1 1 1 9
Sapopemba leste
3 3 5 7 9 9 1 1 1 5 9 9 1 1
9
5 9 9 7 1 3 7 7 7 7 1 7
Socorro sul
9 7 9 1 9 3 3 1 7 5 9 9 1 5
1
3 1 9 5 9 9 9 3 3 3 9 1
Tremembé norte
3 5 3 7 7 9 3 3 1 1 9 5 1 1
1
7 5 3 5 1 7 5 1 1 1 1 3
Vila Curuçá leste 1 3 5 7 9 9 1 1 1 5 9 9 1 1
7
1 5 3 5 1 1 7 5 5 5 1 9
ACE
AIP
Zona da
cidade
Li
serv
DD RF
E
res.
E
com
DISTRITOS IEX
IDH
AAA
E
serv
E
ind.
D EZ DU TU
Li
res.
US
res
US
com
US
serv
US
ind
DC
res.
DC
com
DC
serv.
DC
ind.
T
Anexo 8. Atribuição de pesos para o Município de São Paulo - Caso 3 – distritos sem rede.
Fonte: ANP (2006), SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (2007), IBGE (2007).
Anexo
241
Estratificação Comércio Estratificação Prestação de Serviços
Distritos
postos de gasolina
hipermercados
Supermercados
Padarias
Açougues
Shopping Centres
Frigoríficos
Atacadistas
SOMA SIMPLES
centros empresariais
Hospitais publicos
Postos de Saude
Hospitais particulares
Laboratorios
Pet Shops
Cabelereiros-clinicas
esteticas
Universidades Publicas
universidades particulares
Creches/Educação
infantil pública
Creches /Educaçaõ infantil
particular
Escola pub 1grau
Escolas Part.1grau
Escola pub 2grau
Escolas Part.2grau
centros
cultrais/museus/bibliotecas
lavanderia
Academias
Escolas de nataçaõ
Restaurantes e afins
h
o
t
e
l
Casas de Espetaculo
Cinemas/teatros
Clubes particulares
Clubes públicos
Bancos
escolas livres
SOMA SIMPLES
Anhanguera 5 1 4 12 1 0 0 3
26,0
0 0 2 0 1 0 6 0 0 3 1 15 1 4 0 0 3 4 0 6 0 0 0 0 0 1 1
100
Aricanduva 90 3 10 20 3 0 0 0
126,0
0 0 3 0 1 2 40 0 0 6 2 33 3 8 0 1 3 16 0 32 5 1 0 0 1 14 6
429
Artur Alvim 30 0 14 8 6 1 1 0
60,0
0 0 7 0 0 0 44 0 0 19 13 35 3 15 1 2 0 6 0 27 35 0 1 4 1 5 4
342
Brasilândia 20 1 34 22 3 0 0 0
80,0
0 0 9 0 0 0 28 0 0 31 7 58 2 18 0 0 3 4 1 12 10 0 0 0 1 1 3
348
Carrão 100 0 18 18 11 0 0 6
153,0
0 0 2 10 4 1 78 0 0 9 26 30 10 11 7 0 9 14 1 40 15 1 0 16 1 12 18
621
Cidade Ademar 25 0 10 8 4 0 0 7
54,0
0 0 7 5 1 1 52 0 0 22 19 73 13 31 9 0 18 14 1 26 25 0 0 6 0 5 11
447
Cidade Líder 15 0 16 14 7 0 2 3
57,0
0 0 6 0 0 1 22 0 0 15 8 44 4 15 1 1 3 4 0 16 5 0 14 2 0 1 3
279
Cid. Tiradentes 5 0 2 8 1 0 0 0
16,0
0 0 5 0 0 0 8 0 0 25 1 71 1 22 0 0 3 0 0 5 5 0 0 0 1 0 0
179
Grajaú 15 0 28 12 9 0 0 0
64,0
0 0 8 5 0 0 14 0 0 29 5 87 5 39 1 0 9 10 1 10 0 0 0 2 0 1 5
359
Guaianases 80 2 12 12 3 0 1 1
111,0
0 1 3 5 1 0 20 0 0 10 2 42 4 16 2 1 3 2 0 23 15 0 0 2 3 7 5
389
Iguatemi 25 0 6 6 4 0 0 0
41,0
0 0 3 0 1 1 10 0 0 9 3 40 2 12 0 0 6 0 0 2 5 0 0 0 0 3 0
179
Itaim Paulista 45 1 22 26 7 0 0 1
102,0
0 0 6 5 3 0 38 0 0 16 5 69 5 30 2 1 0 6 0 19 5 0 0 0 1 7 6
428
Jaraguá 45 0 8 14 2 0 0 2
71,0
0 1 5 0 4 0 10 0 0 0 0 50 6 15 1 1 3 4 0 10 0 0 0 0 1 1 4
258
Jardim Ângela 15 0 18 6 7 0 0 3
49,0
0 0 7 5 0 0 8 0 1 35 4 72 2 28 0 0 6 4 0 10 5 0 0 2 0 3 1
291
Jardim Helena 10 0 8 4 2 0 0 0
24,0
0 0 4 5 0 0 4 0 0 10 9 41 3 23 1 0 3 2 0 2 0 0 0 2 0 0 0
157
Jd. São Luís 25 0 40 30 19 1 0 4
119,0
0 0 9 0 0 0 42 0 1 33 20 81 9 32 6 3 36 10 1 34 20 0 4 4 0 4 8
595
José Bonifácio 15 1 4 12 1 0 0 0
33,0
0 0 4 0 0 0 8 0 0 17 3 37 3 18 2 2 6 2 0 8 20 0 0 0 0 1 0
197
Lajeado 5 0 2 12 3 0 0 2
24,0
0 0 3 0 0 0 20 0 0 9 1 37 1 16 0 1 6 2 0 7 0 0 0 2 0 0 2
155
Marsilac 0 0 0 2 0 0 0 0
2,0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
10
Parelheiros 15 0 4 2 2 0 1 1
25,0
0 1 2 0 0 0 4 0 0 7 2 48 0 22 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 1 2
144
Perus 30 0 2 6 5 0 0 1
44,0
0 0 2 0 0 0 2 0 1 7 5 20 4 6 0 2 3 4 0 1 0 0 0 2 0 6 3
156
Ponte Rasa 5 0 10 8 6 0 1 2
32,0
0 0 6 5 1 1 14 0 0 11 24 28 4 8 2 0 6 0 1 11 15 0 0 6 0 3 1
211
São Mateus 40 0 16 10 10 0 0 3
79,0
0 1 8 5 0 0 30 0 0 20 22 60 18 26 6 0 12 8 2 31 0 0 0 0 1 9 10
427
São Rafael 10 0 6 4 6 0 0 0
26,0
0 0 6 0 0 0 8 0 0 18 4 42 4 19 1 0 3 4 0 9 5 0 0 0 0 0 3
178
Sapopemba 150 1 14 44 14 0 0 1
224,0
0 2 8 0 2 0 38 0 0 37 5 73 5 20 2 0 3 4 2 34 20 0 0 0 1 13 6
723
Socorro 135 0 12 22 8 1 0 7
185,0
0 0 1 5 0 0 38 0 1 7 8 17 3 9 3 1 9 8 0 34 5 0 1 0 1 12 8
541
Tremembé 50 0 12 14 2 0 0 0
78,0
0 0 3 10 0 0 24 0 1 16 18 51 13 15 3 0 3 8 0 13 10 1 0 2 0 5 4
356
Vila Curuçá 25 0 12 12 7 0 0 2
58,0
0 0 8 0 0 0 32 0 0 19 9 44 2 20 0 1 6 4 0 21 5 0 1 0 0 3 2
293
Anexo 9. Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 3 – distritos sem rede – Estratificação Comercial e
Serviços no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3).
Fonte: ANP (2006), SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (2007), IBGE (2007).
LEGENDA:
P=2 em supermercados, padarias, cabelereiros-clínicas estéticas, academias e clubes particulares.
P=3 em lavanderias P=5 em postos de gasolina, centros empresariais, hospitais particulares e hotéis.
Anexo
242
transportes
Distritos
Abate
Conservas
Gorduras/oleos
vegetais
Laticinios
Açúcar
Café
Outros
Bebidas
Rações
Fibras/fiação/
tecelagem
acabamento
Papel e Celulose
Embalagens
Resinas/
Elastomeros
Farmacêuicos
Sabóes/detergentes/
limpeza/perfumaria
Tintas/vernizes,
esmaltes/lacas
Def.Agri/Cabos,fios
Plastico
Borracha
Vidros
Cerâmicas
Cal/Pedras
Concreto/Cimento/
Gesso/Fibrocimento
siderurgia
metaisñ ferrosos
tubos
fundição
veiculos
peças
diversos
SOMA SIMPLES
Anhanguera 3 1 2 2 7 3
18
Aricanduva 2 1 5 14 6 2 9 1 1 1
42
Artur Alvim 6 1 2 2
11
Brasilândia 1 1 2 10 1 3
18
Carrão 2 6 1 10 4 1 1 8 2 2 7 1 1 2 2
50
Cidade Ademar 3 5 2 4 3 1 5 2 2
27
Cidade Líder 1 2 5 1
9
Cid. Tiradentes 2 2 1
5
Grajaú 2 1
3
Guaianases 1 3 2 2 1 1 5
15
Iguatemi 2 1
3
Itaim Paulista 2 1 2 1 1 2
9
Jaraguá 1 1 1 1 1 4 2 5 1 2 1
20
Jardim Ângela 1 1 1
3
Jardim Helena 1 1 1 1
4
Jd. São Luís 1 1 1 3 5 2 3 14 2 1 8 3 1 1 3 2
51
José Bonifácio 1
1
Lajeado 3 1
4
Marsilac
0
Parelheiros
0
Perus 2 1
3
Ponte Rasa 5 2 1 3 1 1
13
São Mateus 1 1 4 1 6 1 1 4
19
São Rafael 1 1 1 1 1
5
Sapopemba 3 1 2 2 1 1 5 2 2 2 1
22
Socorro
3
5
3
2
18
1
4
2
28
6
3
1
20
2
1
2
10
6
117
Tremembé 3 1 3 1
8
Vila Curuçá 1 2 2 1 1
7
Alimentos
Pap/Cel
Químicos Pla/Bor Min.ñ metalicos
Metalurgia Basica
Têxtil
Anexo
10
.
Desmembramento da atribuição de pesos para o Município de São Paulo – Caso 3 – distritos sem rede – Estratificação Industrial
no Nível 4 (vide Capítulo 3 item 3.3.3). Fonte: SEADE (2007), SEMPLA (2006), CIESP (indústrias por amostragem, 2007), IBGE (2007).
LEGENDA:
P=2 em indústria farmacêutica, indústria de plásticos e indústria de borrachas. P=3 em indústria de bebidas, indústria de fibras, fiação e tecelagem e indústria de
cerâmicas. P=5 em indústria de papel e celulose, indústria de vidros.
Anexo
243
Andradina
noroeste
1 1 1 1 5 5 3 9 7 7 3
1
3 3 3 1 1 5 1 3
Araçatuba
nordeste
9 3 9 3 9 7 9 5
9 9
9 7 9
9 9 9 7 7 1 3
Birigui
centro
7 5 9 3 5 7 3 5 7 7 9
9
5 5 5 7 9 9 1 1
Guararapes
oeste
3 7 9 5 3 3 3 5 5 7 5
1
1 1 1 1 1 9 3 9
Ilha Solteira
centro
9 9 9 5 3 9 1 5 5 7 9
1
5 1 1 1 1 1 9 7
Mirandópolis
leste
1 7 5 9 1 1 3 1 5 7 1
1
1 1 1 1 1 5 5 5
Penápolis
centro
3 7 9 9 5 5 3 5 7 7 7
3
5 3 3 3 3 3 7 1
Pereira Barreto
centro
3 5 9 3 3 7 1 7 5 7 5
1
1 1 1 1 1 7 7 9
T
DC
res.
DC
com.
DC
serv.
DC
ind.
E
serv
E
ind.
D EDD RF
E
res.
E
com
DU TU
Li
res.
Li
serv.
US
com.
US
serv.
US
ind.
Z
US
agro
AAA ACE AIP
US
res.
MUNICÍPIO
Zona da
região
IEX IDH
Anexo 11. Atribuição de pesos para os 8 Municípios da Região Administrativa de Araçatuba.
Fonte: IBGE (2007), SEADE (2007), PMAraçatuba (2007), PMAndradina (2007), PMBirigui (2007), PMGuararapes (2007), PMIlha Solteira
(2007), PMMirandópolis (2007), PMPenápolis (2007), PMPereira Barreto (2007), UDAETA et al (2004), UDAETA et al (2007).
Nota: IEX, AIP, LI res, LI serv, DC res, DC com, DC serv, DC ind, não foram utilizados nessa região, conforme explicado no Capítulo 3.
Anexo
244
apto.1 256 9,0
apto.2 450 9,0
apto.3 345 9,0
apto.4 227 9,0
apto.5 254 9,0
apto.6 467 9,0
apto.7 304 9,0
apto.8 285 9,0
apto.9 257 9,0
apto.10 216 9,0
apto.11 312 9,0
apto.12 503 9,0
apto.13 322 9,0
apto.14 494 9,0
apto.15 389 9,0
apto.16 356 9,0
apto.17 310 9,0
apto.18 518 9,0
apto.19 265 9,0
apto.20 469 9,0
apto.21 420 9,0
apto.22 345 9,0
apto.23 352 9,0
352,9
total 15523,2 396,0
Unidade GLP (m3)
Eelétrica
(kWh)
GN
1m3 0,79 kg GLP
1m3 0,45 kWh energia elétrica
Anexo 12. Volumes consumidos em um edifício residencial de Município de São Caetano do
Sul ainda não conectado a rede de gás natural (visando adensamento e cálculo da cobrança
tarifária).
Fonte: MASSARA (2007) – visita in loco.
Anexo
245
ANEXO II
Referente ao Capítulo 6
Anexo 13. Desempate dos bairros de São Caetano do Sul, utilizados nas figuras 6.1 (a), (b),
(c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo 14. Desempate dos distritos de São Paulo (caso 1), utilizados nas figuras 6.2 (a), (b),
(c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo 15. Desempate dos distritos de São Paulo (caso 2), utilizados nas figuras 6.3 (a), (b),
(c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo 16. Desempate dos distritos de São Paulo (caso 3), utilizados nas figuras 6.4 (a), (b),
(c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo 17. Desempate dos Municípios da Região Administrativa de Araçatuba, utilizados nas
figuras 6.5 (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h), (i) e (j).
Anexo
246
Ranking QV PU PC SC GERAL
Barcelona
Centro
Centro
Santa Paula
Centro
1º
Barcelona Centro Centro Santa Paula Santa Paula
2º
Centro Santa Paula Santa Paula Barcelona Barcelona
3º
Oswaldo Cruz Barcelona Santo Antônio Prosperidade Centro
4º
Santa Maria Fundação Barcelona Centro Santo Antônio
5
º
Santa Paula Santo Antônio Nova Gerti Santa Maria Santa maria
6º
Santo Antônio Nova Gerti Boa Vista Santo Antônio Fundação
7º
São Caetano Oswaldo Cruz São José Oswaldo Cruz Oswaldo Cruz
8º
Mauá Cerâmica Prosperidade Cerâmica Nova Gerti
9º
Olímpico São José Olímpico Fundação São José
10º
São José Santa Maria Santa Maria São José Cerâmica
11º
Nova Gerti Prosperidade Fundação Olímpico Boa Vista
12º
Fundaçaõ Boa Vista Cerâmica Boa vista Olímpico
13º
cerâmica Olímpico Mauá Nova Gerti Prosperidade
14º
Boa Vista Mauá Oswaldo Cruz Mauá Mauá
15º
Prosperidade São Caetano São Caetano São Caetano São Caetano
Ranking US RES US COM US SERV US IND
1º
Santa Paula Santa Paula Centro Prosperidade
2º
Santo Antônio Barcelona Santa Paula Fundação
3º
Barcelona Centro Barcelona Santa Paula
4º
Santa Maria Oswaldo Cruz Oswaldo Cruz Barcelona
5º
Oswaldo Cruz Santo Antônio Santo Antônio Saõ José
6º
São José Santa Maria Santa Maria Centro
7º
Cerâmica Nova Gerti Nova Gerti Cerâmica
8º
Fundação São José São José Santa Maria
9º
Nova Gerti Boa Vista Fundação Santo Antonio
10º
Centro Fundação Cerâmica Oswaldo Cruz
11º
Boa Vista Cerâmica Boa Vista Nova Gerti
12
º
Olímpico Olímpico Prosperidade Mauá
13º
Prosperidade Prosperidade Mauá Boa Vista
14º
Mauá Mauá Olímpico Olímpico
15º
São Caetano São Caetano São Caetano São Caetano
Anexo 13. Desempate dos bairros de São Caetano do Sul, utilizados nas figuras 6.1 (a), (b),
(c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo
247
Ranking
QV PU PC SC GERAL
1
º
Santana Tatuapé Jabaquara Casa Verde Santana
2
º
Tatuapé Vila Andrade Ipiranga Vila Medeiros Tatuapé
3
º
Tucuruvi Jabaquara Santana Jabaquara Ipiranga
4
º
Cursino Casa Verde Tatuapé Santana Jabaquara
5
º
Ipiranga Santana Tucuruvi Ipiranga Casa Verde
6
º
Mandaqui Ipiranga Sacomã Tatuapé Tucuruvi
7
º
Vila Sônia Raposo Tavares Vila Medeiros Jaguará Vila Sônia
8
º
Casa Verde Vila Sônia Rio Pequeno Cursino Vila Medeiros
9
º
Vila Andrade Cursino Vila Sônia Vila Sônia Cursino
10
º
Vila Medeiros Sacomã Casa Verde Tucuruvi Jaguará
11
º
Jaguará Jaguará Mandaqui Cachoeirinha Vila Andrade
12
º
Rio Pequeno Rio Pequeno Jaguará Vila Andrade Rio Pequeno
13
º
Raposo Tavares Tucuruvi Raposo Tavares Mandaqui Sacomã
14
º
Jabaquara Vila Medeiros Cursino Sacomã Mandaqui
15
º
Sacomã Cachoeirinha Cachoeirinha Rio Pequeno Raposo Tavares
16
º
Cachoeirinha Mandaqui Vila Andrade Raposo Tavares Cachoeirinha
Ranking
US RES US COM US SERV US IND
1
º
Tatuapé Ipiranga Ipiranga Ipiranga
2
º
Tucuruvi Santana Santana Jabaquara
3
º
Cursino Tatuapé Tatuapé Jaguará
4
º
Vila Sônia Casa Verde Casa Verde Tatuapé
5
º
Santana Cursino Cursino Sacomã
6
º
Jabaquara Vila Sônia Vila Sônia Casa Verde
7
º
Ipiranga Tucuruvi Tucuruvi Santana
8
º
Rio Pequeno Vila Medeiros Vila Medeiros Cursino
9
º
Vila Medeiros Jaguará Jaguará Vila Medeiros
10
º
Jaguará Jabaquara Jabaquara Vila Sônia
11
º
Vila Andrade Rio Pequeno Rio Pequeno Tucuruvi
12
º
Casa Verde Vila Andrade Vila Andrade Cachoeirinha
13
º
Mandaqui Mandaqui Mandaqui Vila Andrade
14
º
Cachoeirinha Raposo Tavares Raposo Tavares Mandaqui
15
º
Sacomã Sacomã Sacomã Raposo Tavares
16
º
Raposo Tavares Cachoeirinha Cachoeirinha Rio Pequeno
Anexo 14. Desempate dos distritos de São Paulo (caso 1), utilizados nas figuras 6.2 (a), (b),
(c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo
248
Ranking
QV PU PC SC GERAL
1º
Campo Grande Vila Maria Penha Penha Vila Prudente
2º
Vila Guilherme Penha Itaquera Vila Prudente Penha
3º
Vila Formosa Vila Prudente Vila Prudente Itaquera Vila Maria
4º
Água Rasa Vila Guilherme Vila Maria Vila Maria Vila Formosa
5º
Vila Prudente Itaquera Freguesia do Ó Freguesia do Ó Água Rasa
6º
Freguesia do Ó Campo Grande Vila Formosa Capão Redondo Campo Grande
7º
Penha Água Rasa Pirituba Pirituba Vila Guilherme
8º
Vila Matilde Ermelino Matarazzo Capão Redondo Campo Limpo Freguesia do Ó
9
º
São Lucas Vila Formosa Campo Limpo Vila Formosa Limão
10º
Limão Limão São Miguel Paulista São Miguel Paulista Itaquera
11
º
Vila Maria São Lucas Campo Grande Campo Grande São Miguel Paulista
12º
São Domingos Capão Redondo Água Rasa Água Rasa São Lucas
13
º
Parque do Carmo São Miguel Paulista Vila Jacuí Vila Jacuí Vila Matilde
14º
Pirituba Freguesia do Ó Vila Matilde Vila Matilde Ermelino Matarazzo
15
º
Cangaíba Cangaíba Limão Limão Campo Limpo
16º
Jaçanã Vila Matilde Cidade Dutra São Lucas Pirituba
17
º
São Miguel Paulista Vila Jacuí São Lucas Cidade Dutra Cangaíba
18º
Itaquera Campo Limpo Ermelino Matarazzo Ermelino Matarazzo Capão Redondo
19
º
Ermelino Matarazzo São Domingos Vila Guilherme Vila Guilherme São Domingos
20º
Vila Jacuí Cidade Dutra Cangaíba Cangaíba Vila Jacuí
21
º
Campo Limpo Parque do Carmo Jaçanã Jaçanã Jaçanã
22º
Cidade Dutra Pedreira Pedreira São Domingos Cidade Dutra
23
º
Capão Redondo Jaçanã São Domingos Pedreira Parque do Carmo
24º
Pedreira Pirituba Parque do Carmo Parque do Carmo Pedreira
Ranking
US RES US COM US SERV US IND
1º
Vila Formosa Vila Formosa Água Rasa Vila Maria
2º
Vila Prudente Água Rasa Penha Limão
3º
São Lucas Vila Prudente Vila Maria Vila Prudente
4º
Água Rasa Vila Maria Vila Prudente Campo Grande
5º
Itaquera Vila Guilherme Vila Formosa Água Rasa
6º
Freguesia do Ó Campo Grande Campo Grande Ermelino Matarazzo
7º
Vila Jacuí São Lucas Vila Guilherme Vila Guilherme
8º
Capão Redondo São Miguel Paulista São Lucas São Lucas
9º
Cangaiba Penha Itaquera Penha
10º
Campo Grande Itaquera Limão Itaquera
11º
São Miguel Paulista Limão Vila Matilde Vila Jacuí
12º
Campo Limpo Vila Jacuí São Miguel Paulista São Miguel Paulista
13º
Penha Vila Matilde Freguesia do Ò Pirituba
14º
Vila Matilde Freguesia do Ó Ermelino Matarazzo Parque do Carmo
15º
Vila Maria Cangaiba Cangaíba Cidade Dutra
16º
Limão Ermelino Matarazzo Vila Jacuí Vila Formosa
17º
Pirituba Capão Redondo Campo Limpo São Domingos
18º
Vila Guilherme Campo Limpo Capão Redondo Freguesia do Ó
19º
Ermelino Matarazzo Pirituba Pirituba Cangaíba
20º
Parque do Carmo São Domingos Parque do Carmo Capão Redondo
21º
São Domingos Parque do Carmo Saõ Domingos Vila Matilde
22º
Jaçanã Cidade Dutra Cidade Dutra Jaçanã
23º
Cidade Dutra Jaçanã Jaçanã Pedreira
24º
Pedreira Pedreira Pedreira Campo Limpo
Anexo 15. Desempate dos distritos de São Paulo (caso 2), utilizados nas figuras 6.3 (a), (b),
(c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo
249
Ranking QV PU PC SC GERAL
1
º
Aricanduva Aricanduva Sapopemba Carrão Aricanduva
2
º Carrão Jaraguá Carrão Aricanduva Carrão
3
º
Ponte rasa Saõ Mateus Cidade Ademar Cidade Ademar Artur Alvim
4
º Artur Alvim Carrão Jardim São Luís Ponte Rasa Ponte Rasa
5
º
Socorro Artur Alvim Aricanduva Artur Alvim Socorro
6
º Saõ Mateus Ponte Rasa Itaim Paulista Cidade Líder Sapopemba
7
º Cidade líder Socorro Artur Alvim Sapopemba Saõ Mateus
8
º
Sapopemba Jardim ângela Socorro Socorro Cidade Ademar
9
º Vila Curuçá Itaim Paulista Brasilândia São Mateus Cidade Líder
10
º
Guaianazes Guaianazes Grajaú Vila Curuçá Jardim Saõ Luís
11
º Tremembé Cidade Líder Saõ Mateus Perus Vila Curuçá
12
º
Lageado Sapopemba Tremembé Jardim São luís Itaim Paulista
13
º Cidade Ademar Cidade Ademar Ponte Rasa Guaianazes Guaianazes
14
º
Itaim Paulista Vila Curuçá Vila Curuçá Jardim Helena Jaraguá
15
º Jardim São Luís Jardim São Luís Jaraguá Lageado Brasilândia
16
º Jaraguá Jardim Helena Cidade Líder São Rafael Lageado
17
º
Brasilândia José Bonifácio Jardim Ângela José Bonifácio Tremembé
18
º Cidade Tiradentes Tremembé Guaianazes Brasilândia Jardim Ângela
19
º
Iguatemi Lageado Cidade Tiradentes Jardim Ângela Jardim Helena
20
º Anhanguera Brasilândia Lageado Cidade Tiradentes São Rafael
21
º
Jardim Helena Saõ Rafael Jardim Helena Anhanguera Grajaú
22
º José Bonifácio Grajaú Saõ Rafael Itaim Paulista José Bonifácio
23
º
São Rafael Iguatemi Iguatemi Parelheiros Iguatemi
24
º Jardim Ângela Cidades Tiradentes José Bonifácio Iguatemi Perus
25
º Perus Perus Parelheiros Tremembé Cidade Tiradentes
26
º
Parelheiros Anhanguera Perus Jaraguá Anhangura
27
º Grajaú Parelheiros Anhanguera Marsilac Parelheiros
28
º
Marsilac Marsilac Marsilac Grajaú Marsilac
Ranking US RES US COM US SERV US IND
1
º Aricanduva Aricanduva Aricanduva Socorro
2
º
Carraõ Carrão Carraõ Carrão
3
º Artur Alvim Artur Alvim ponte Rasa Aricanduva
4
º Ponte Rasa Ponte Rasa Artur Alvim Jardim São Luís
5
º
Sapopemba Sapopemba Sapopemba Cidade Ademar
6
º Cidade Ademar São mateus São Mateus Saõ Mateus
7
º
São Mateus Socorro Socorro Ponte Rasa
8
º Cidade Líder Cidade Líder Cidade Líder Parelheiros
9
º
Vila Curuçá Itaim Paulista Cidade Ademar Perus
10
º Guaianazes Cidade Ademar Jardim São Luís Jaraguá
11
º
Itaim Paulista Guaianazes Vila Curuçá Brasilândia
12
º
Socorro Vila Curuçá Itaim Paulista Sapopemba
13
º Jardim Saõ Luís Jardim São luís Guaianazes Jardim Ângela
14
º
Lageado Jaraguá Jaraguá Jardim Helena
15
º Brasilândia Lageado Lageado Anhanguera
16
º
Jardim Helena Brasilândia Brasilândia Tremembé
17
º Jaraguá Tremembé Jardim Helena Cidade Líder
18
º
Tremembé Jardim Helena Tremembé Artur Alvim
19
º Jardim Ângela Jardim ângela Jardim Ângela Grajaú
20
º São Rafael São Rafael Grajaú Guaianazes
21
º
Cidade Tiradentes José Bonifácio São Rafael Cidade Tiradentes
22
º Iguatemi Cidade Tiradentes Iguatemi Vila Curuçá
23
º
José Bonifácio Iguatemi José Bonifácio Lageado
24
º Perus Perus Perus Marsilac
25
º
Grajaú Anhanguera Anhanguera Itaim Paulista
26
º Anhanguera Grajaú Cidade Tiradentes São Rafael
27
º
Marsilac Parelheiros Parelheiros José Bonifácio
28
º Parelheiros Marsilac Marsilac Iguatemi
Anexo 1
6
.
Desempate dos distritos de São Paulo (caso 3), utilizados nas figuras 6.4 (a),
(b), (c), (d), (e), (f), (g), (h) e (i).
Anexo
250
Ranking QV PU PC SC GERAL
1
º
Ilha Solteira Araçatuba Araçatuba Pereira Barreto Araçatuba
2
º
Birigui Penápolis Birigui Guararapes Birigui
3
º
Araçatuba Birigui Penápolis Ilha Solteira Ilha Solteira
4
º
Penápolis Ilha Solteira Andradina Mirandópolis Penápolis
5
º
Guararapes Andradina Ilha Solteira Birigui Pereira Barreto
6
º
Pereira Barreto Pereira Barreto Guararapes Araçatuba Guararapes
7
º
Mirandópolis Guararapes Pereira Barreto Penápolis Andradina
8
º
Andradina Mirandópolis Mirandópolis Andradina Mirandópolis
Ranking US RES US COM US SERV US IND US AGRO
1
º
Araçatuba Araçatuba Araçatuba Araçatuba Andradina
2
º
Birigui Birigui Birigui Birigui Araçatuba
3
º
Ilha Solteira Ilha Solteira Ilha Solteira Pereira Barreto Birigui
4
º
Penápolis Penápolis Penápolis Andradina Guararapes
5
º
Guararapes Guararapes Pereira Barreto Penápolis Pereira Barreto
6
º
Pereira Barreto Pereira Barreto Guararapes Ilha Solteira Penápolis
7
º
Mirandópolis Mirandópolis Mirandópolis Guararapes Ilha Solteira
8
º
Andradina Andradina Andradina Mirandópolis Mirandópolis
Anexo 17. Desempate dos Municípios da Região Administrativa de Araçatuba, utilizados nas
figuras 6.5 (a), (b), (c), (d), (e), (f), (g), (h), (i) e (j).
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