Atributos morfológicos configuracionais e copresença em loteamentos residenciais dispersos de cidades médias brasileiras
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Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/223090 |
Resumo: | O objetivo do trabalho é identificar quais os atributos morfológicos configuracionais de maior correlação com a copresença no contexto sócio-espacial de dois loteamentos residenciais dispersos em Santa Maria (RS), Brasil. Por copresença, entende-se o conjunto de pessoas que estão juntas em determinado espaço. A metodologia é composta por: i) modelagem sintática axial e segmentada da área de estudo com diferentes raios; (ii) coleta da variável copresença categorizada em ‘pedestres em movimento’ e ‘pedestres estacionários’; e iii) cálculo dos coeficientes de correlação de Pearson entre copresença e variáveis sintáticas. Parte-se do seguinte questionamento: como a forma urbana explica a apropriação social dos espaços livres nos loteamentos dispersos? Os resultados mostraram que, embora os dois loteamentos tenham padrões diferenciados de copresença, as variáveis ‘integração’ e ‘escolha’ têm as correlações positivas mais fortes com o número de pedestres. Os tipos de modelagem e de raio influenciaram na força das correlações: a análise angular segmentada com raio métrico mostrou-se mais eficiente para o maior número de categorias de copresença quando estas não são compostas essencialmente por movimento natural. Em geral, raios maiores aplicados às medidas locais geraram as correlações mais fortes: R1000m para a análise angular, e R5 para a análise axial. |
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Maciel, Filipe Bassan MarinhoZampieri, Fabio Lúcio Lopes2021-07-02T04:25:06Z20182182-7214http://hdl.handle.net/10183/223090001085641O objetivo do trabalho é identificar quais os atributos morfológicos configuracionais de maior correlação com a copresença no contexto sócio-espacial de dois loteamentos residenciais dispersos em Santa Maria (RS), Brasil. Por copresença, entende-se o conjunto de pessoas que estão juntas em determinado espaço. A metodologia é composta por: i) modelagem sintática axial e segmentada da área de estudo com diferentes raios; (ii) coleta da variável copresença categorizada em ‘pedestres em movimento’ e ‘pedestres estacionários’; e iii) cálculo dos coeficientes de correlação de Pearson entre copresença e variáveis sintáticas. Parte-se do seguinte questionamento: como a forma urbana explica a apropriação social dos espaços livres nos loteamentos dispersos? Os resultados mostraram que, embora os dois loteamentos tenham padrões diferenciados de copresença, as variáveis ‘integração’ e ‘escolha’ têm as correlações positivas mais fortes com o número de pedestres. Os tipos de modelagem e de raio influenciaram na força das correlações: a análise angular segmentada com raio métrico mostrou-se mais eficiente para o maior número de categorias de copresença quando estas não são compostas essencialmente por movimento natural. Em geral, raios maiores aplicados às medidas locais geraram as correlações mais fortes: R1000m para a análise angular, e R5 para a análise axial.This paper aims at identifying which configurational morphological attributes have stronger correlation with co-presence in the socio-spatial context of two dispersed residential allotments in Santa Maria (RS), Brazil. Co-presence is the group of people who are together in a given space. The methodology consists of: i) axial and segment analysis of the study area with different radii; ii) measurement of co-presence levels categorized as ‘moving pedestrians’ and ‘stationary pedestrians; and iii) calculation of the Pearson correlation coefficients between co-presence and syntactic measures. It is based on the following question: how does the urban form explain the social appropriation of open spaces in dispersed settlements? The results showed that, although the two neighborhoods have different co-presence patterns, the measures of ‘integration’ and ‘choice’ have the strongest positive correlations with the number of pedestrians. The types of analysis and radius influenced the strength of the correlations: segment angular analysis with metric radius was more efficient for the largest number of categories of co-presence when these were not composed essentially by natural movement. In general, larger radii applied to local measurements generated the strongest correlations: R1000m for angular analysis, and R5 for axial analysis.application/pdfporRevista de Morfologia Urbana: revista da rede lusófona de morfologia urbana. Porto, Portugal. Vol. 6, no. 1 (2018), p. 53-65Morfologia urbanaCidades médias : BrasilCo-presenceSpace syntaxUrban morphologyAtributos morfológicos configuracionais e copresença em loteamentos residenciais dispersos de cidades médias brasileirasEstrangeiroinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001085641.pdf.txt001085641.pdf.txtExtracted Texttext/plain44181http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223090/2/001085641.pdf.txta83b9c9d69db5e67aa4a5af67a490e52MD52ORIGINAL001085641.pdfTexto completoapplication/pdf556137http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223090/1/001085641.pdf7781d054170f3b3d6876f7e083131db2MD5110183/2230902021-08-18 04:43:42.435436oai:www.lume.ufrgs.br:10183/223090Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2021-08-18T07:43:42Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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