Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Esdra Aderaldo
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/51600
Resumo: A pesquisa tem como objetivo identificar valores extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos IN006 - Despesa per capita com manejo de RSU (R$/hab), IN021 - Massa coletada per capita (kg/hab.dia), e IN032 - Massa recuperada per capita de materiais recicláveis (kg/hab.ano) do Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS) e avaliar possíveis causas para as discrepâncias identificadas. O estudo explora os principais indicadores de resíduos sólidos disponíveis no SNIS e apresenta uma revisão teórica sobre a detecção de outliers na literatura recente. Inicialmente, os indicadores foram analisados entre os anos de 2012 e 2021 para compreender a evolução temporal. Cinco técnicas de detecção de outliers foram testadas para comparação: IQR, representando abordagens estatísticas; DBSCAN, para métodos baseados em agrupamentos; LOF, para abordagens baseadas em densidade; KNN, no contexto de métodos baseados em distância; e Isolation Forest, representando técnicas de aprendizado de máquina. O método escolhido foi o IQR, devido à sua simplicidade e facilidade de reprodução em outros estudos. Os municípios foram agrupados por características como região geográfica, faixa populacional, IDHM, PIB per capita, turismo, uso de balança, coleta seletiva e natureza jurídica dos órgãos responsáveis, permitindo a identificação de padrões e tendências nos outliers. A análise dos três indicadores revelou que os municípios com até 30 mil habitantes, a região Nordeste, os municípios com IDHM médio (0,551 - 0,699), e aqueles com PIB per capita entre R$ 25.001 e R$ 50.000 se destacam pelo elevado número de outliers, indicando variabilidade significativa nos custos de manejo de resíduos e na massa de resíduos coletados. Além disso, a ausência de balanças para pesagem e a natureza jurídica dos órgãos municipais, especialmente nos casos de administração pública direta, estão fortemente associadas a uma maior incidência de outliers. Esses achados sugerem que desafios estruturais e operacionais, como a falta de padronização e infraestrutura adequada, desempenham um papel crucial na geração de valores extremos, impactando negativamente a eficiência e a uniformidade na gestão de resíduos sólidos urbanos.
id UNB_cc373666c74dc341805e3af25978404a
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/51600
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do BrasilOutliersOutliers - detecçãoResíduos Sólidos Urbanos (RSUs)Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS)A pesquisa tem como objetivo identificar valores extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos IN006 - Despesa per capita com manejo de RSU (R$/hab), IN021 - Massa coletada per capita (kg/hab.dia), e IN032 - Massa recuperada per capita de materiais recicláveis (kg/hab.ano) do Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS) e avaliar possíveis causas para as discrepâncias identificadas. O estudo explora os principais indicadores de resíduos sólidos disponíveis no SNIS e apresenta uma revisão teórica sobre a detecção de outliers na literatura recente. Inicialmente, os indicadores foram analisados entre os anos de 2012 e 2021 para compreender a evolução temporal. Cinco técnicas de detecção de outliers foram testadas para comparação: IQR, representando abordagens estatísticas; DBSCAN, para métodos baseados em agrupamentos; LOF, para abordagens baseadas em densidade; KNN, no contexto de métodos baseados em distância; e Isolation Forest, representando técnicas de aprendizado de máquina. O método escolhido foi o IQR, devido à sua simplicidade e facilidade de reprodução em outros estudos. Os municípios foram agrupados por características como região geográfica, faixa populacional, IDHM, PIB per capita, turismo, uso de balança, coleta seletiva e natureza jurídica dos órgãos responsáveis, permitindo a identificação de padrões e tendências nos outliers. A análise dos três indicadores revelou que os municípios com até 30 mil habitantes, a região Nordeste, os municípios com IDHM médio (0,551 - 0,699), e aqueles com PIB per capita entre R$ 25.001 e R$ 50.000 se destacam pelo elevado número de outliers, indicando variabilidade significativa nos custos de manejo de resíduos e na massa de resíduos coletados. Além disso, a ausência de balanças para pesagem e a natureza jurídica dos órgãos municipais, especialmente nos casos de administração pública direta, estão fortemente associadas a uma maior incidência de outliers. Esses achados sugerem que desafios estruturais e operacionais, como a falta de padronização e infraestrutura adequada, desempenham um papel crucial na geração de valores extremos, impactando negativamente a eficiência e a uniformidade na gestão de resíduos sólidos urbanos.This research aimed to identify outliers in solid waste indicators from the National Sanitation Information System (SNIS)—specifically, IN006 (per capita expenditure on MSW management), IN021 (per capita collected waste mass), and IN032 (per capita recovered recyclable materials)—and to evaluate the potential causes and impacts of these discrepancies in municipal data. The study explores the main SNIS solid waste indicators and includes a theoretical review on outlier detection (OD) in recent literature. Data from 2012 to 2021 were analyzed, testing five outlier detection techniques: Interquartile Range (IQR), Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), Local Outlier Factor (LOF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Isolation Forest. The Interquartile Range (IQR) method was selected for its simplicity and ease of application. The IQR method was chosen for its simplicity and ease of application. Municipalities were grouped according to regional and socioeconomic characteristics, such as geographic region, population size, Human Development Index (HDI), per capita GDP, status as a tourist municipality, use of scales, selective waste collection, and the legal nature of the responsible organizations. This approach enabled the identification of patterns and trends. It was observed that municipalities with up to 30,000 inhabitants, located in the Northeast region, with low to medium HDI (≤ 0.699) and per capita GDP up to R$50,000, showed a higher number of outliers, indicating variability in waste management costs and the amounts of waste collected and recovered. Additionally, it was found that the absence of weighing scales and the legal nature of the responsible bodies—particularly direct public administration and autonomous agencies—were associated with a higher incidence of outliers. These findings suggest that structural and operational limitations, such as a lack of standardization and adequate infrastructure, influence the variability of urban solid waste data. Although some outliers may be due to data entry errors, the recurrence in certain municipalities indicates that these deviations reflect specific local conditions. In summary, the variability in solid waste indicators highlights priority areas for improving data management and collection.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Civil e Ambiental (FT ENC)Programa de Pós-Graduação em Tecnologia Ambiental e Recursos HídricosLima, Carlos Henrique RibeiroOliveira, Esdra Aderaldo2025-02-17T17:26:39Z2025-02-17T17:26:39Z2025-02-172024-11-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Esdra Aderaldo. Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil. 2024. 130 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos) - — Universidade de Brasília, Brasília, Brasília, 2024.http://repositorio.unb.br/handle/10482/51600porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-02-17T17:26:39Zoai:repositorio.unb.br:10482/51600Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-03-24T11:02:38.816362Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
title Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
spellingShingle Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
Oliveira, Esdra Aderaldo
Outliers
Outliers - detecção
Resíduos Sólidos Urbanos (RSUs)
Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS)
title_short Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
title_full Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
title_fullStr Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
title_full_unstemmed Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
title_sort Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil
author Oliveira, Esdra Aderaldo
author_facet Oliveira, Esdra Aderaldo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Lima, Carlos Henrique Ribeiro
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira, Esdra Aderaldo
dc.subject.por.fl_str_mv Outliers
Outliers - detecção
Resíduos Sólidos Urbanos (RSUs)
Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS)
topic Outliers
Outliers - detecção
Resíduos Sólidos Urbanos (RSUs)
Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS)
description A pesquisa tem como objetivo identificar valores extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos IN006 - Despesa per capita com manejo de RSU (R$/hab), IN021 - Massa coletada per capita (kg/hab.dia), e IN032 - Massa recuperada per capita de materiais recicláveis (kg/hab.ano) do Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS) e avaliar possíveis causas para as discrepâncias identificadas. O estudo explora os principais indicadores de resíduos sólidos disponíveis no SNIS e apresenta uma revisão teórica sobre a detecção de outliers na literatura recente. Inicialmente, os indicadores foram analisados entre os anos de 2012 e 2021 para compreender a evolução temporal. Cinco técnicas de detecção de outliers foram testadas para comparação: IQR, representando abordagens estatísticas; DBSCAN, para métodos baseados em agrupamentos; LOF, para abordagens baseadas em densidade; KNN, no contexto de métodos baseados em distância; e Isolation Forest, representando técnicas de aprendizado de máquina. O método escolhido foi o IQR, devido à sua simplicidade e facilidade de reprodução em outros estudos. Os municípios foram agrupados por características como região geográfica, faixa populacional, IDHM, PIB per capita, turismo, uso de balança, coleta seletiva e natureza jurídica dos órgãos responsáveis, permitindo a identificação de padrões e tendências nos outliers. A análise dos três indicadores revelou que os municípios com até 30 mil habitantes, a região Nordeste, os municípios com IDHM médio (0,551 - 0,699), e aqueles com PIB per capita entre R$ 25.001 e R$ 50.000 se destacam pelo elevado número de outliers, indicando variabilidade significativa nos custos de manejo de resíduos e na massa de resíduos coletados. Além disso, a ausência de balanças para pesagem e a natureza jurídica dos órgãos municipais, especialmente nos casos de administração pública direta, estão fortemente associadas a uma maior incidência de outliers. Esses achados sugerem que desafios estruturais e operacionais, como a falta de padronização e infraestrutura adequada, desempenham um papel crucial na geração de valores extremos, impactando negativamente a eficiência e a uniformidade na gestão de resíduos sólidos urbanos.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-11-29
2025-02-17T17:26:39Z
2025-02-17T17:26:39Z
2025-02-17
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv OLIVEIRA, Esdra Aderaldo. Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil. 2024. 130 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos) - — Universidade de Brasília, Brasília, Brasília, 2024.
http://repositorio.unb.br/handle/10482/51600
identifier_str_mv OLIVEIRA, Esdra Aderaldo. Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil. 2024. 130 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos) - — Universidade de Brasília, Brasília, Brasília, 2024.
url http://repositorio.unb.br/handle/10482/51600
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1827850779860402176