Desenvolvimento de correlação para estimativa da taxa de geração per capita de resíduos sólidos urbanos no estado de São Paulo: influências da população, renda per capita e consumo de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pisani Junior,Reinaldo
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Castro,Marcus Cesar Avezum Alves de, Costa,Antonio Álvarez da
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Engenharia Sanitaria e Ambiental
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522018000200415
Resumo: RESUMO A previsão da geração dos resíduos sólidos urbanos (RSU) é fundamental para escolha e dimensionamento das operações e dos processos envolvidos na cadeia de gerenciamento em âmbito municipal. O desafio da sustentabilidade financeira desse gerenciamento passa pela criação de indicadores que permitam a cobrança individualizada e proporcional da geração per capita de cada munícipe. Buscou-se, então, desenvolver equações para estimar a taxa de geração per capita (TGP) de RSU nos municípios do estado de São Paulo. Adotou-se a premissa de que as variáveis população (P), renda per capita diária (RPC) e consumo per capita diário de energia elétrica (Ce) nos municípios eram intervenientes na TGP. A série de dados envolveu 238 municípios que rotineiramente pesaram seus resíduos no ano-base de 2013. Diversas funções foram testadas com o intuito de ajustar as TGPs observadas às calculadas pelo método dos mínimos quadrados. A qualidade dos ajustes foi avaliada por meio da comparação dos valores previstos e observados com a reta bissetriz do primeiro quadrante, dos coeficientes de correlação de Pearson (r) e de determinação (R2), das raízes quadradas dos erros médios ao quadrado (RMSEs) e dos erros percentuais médios (Ep). A equação que melhor representou o conjunto de dados forneceu r de 0,49, R2 de 0,24, RMSE de 0,217 kg.hab-1.d-1 e Ep de -14,1%. Apesar de R2 relativamente baixo, foi demonstrado, pelo teste de t de Student, que a equação proposta foi capaz de representar valores médios e resultar em mesma variância com probabilidade acima de 99%, fato que permitiu considerar a equação adequada para prever as TGPs nos municípios paulistas.
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