A influência da topografia na identificação de centralidades urbanas: estudo de caso no município de Barra do Piraí, Rio de Janeiro

• Autor(a) principal: Fontoura Júnior, Caio Flávio Martinez [UNESP]
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/192457
• topic: Policentrismo; Planejamento urbano; Abordagem morfológica; Componente principal; Estimador de densidade Kernel; Índice global de Moran; Indicador Local de Associação Espacial – LISA; Average Nearest Neighbor; Polycentrism; Urban planning; Morphological approach; Principal component; kernel density estimator; Moran global index; Local Indicator of Spatial Association – LISA

A expansão urbana vem formando aglomerados populacionais desordenados, o que causa problemas para a administração municipal. A fim de reduzir este tipo de problema, uma das maneiras de reorganizar o território é o policentrismo, conceito que vem sendo aplicado em grande parte da área urbana de diversos países como Estados Unidos, China e países da Europa. O policentrismo pode ser entendido como uma área urbana com pluralidade de centros urbanos. Há duas abordagens para identificar possíveis centralidades: a morfológica e a funcional. Além disso, não foi encontrado quaisquer resultados de trabalhos científicos que tenham utilizado a variável inclinação do relevo nas análises de identificação de centralidades urbanas. Dessa maneira, a variável declividade pode ser um fator impactante na determinação de uma centralidade ou núcleo urbano para localidades brasileiras e que tenha característica similares da área de estudo. O objetivo desse trabalho propõe um estudo para a identificação de centralidades ou a possibilidade de identificar novos núcleos urbanos, por meio da avaliação da morfologia do terreno na formação de subcentros no município de Barra do Piraí no Estado do Rio de Janeiro, Brasil. Foram adquiridos arquivos vetoriais da base cartográfica do IBGE 2018, que posteriormente foram tratados e analisados. A fim de compreender a identificação de centralidades foram realizadas análises com a utilização da abordagem morfológica: Componentes Principais (CP), o Índice Global de Moran, o Indicador Local de Associação Espacial – LISA, o Average Nearest Neighbor e o Estimador de Densidade kernel. Além disso, foi feita a sobreposição de dados de localização de residências com a declividade com duas classes (áreas permitidas e áreas não permitidas). Os resultados apontam que pelas análises de CP, Índice Global de Moran e o LISA, foi possível analisar inicialmente que há padrões de aglomerados. Porém, a aplicação somente desses métodos não foi suficiente indicar algumas centralidades no município. A partir das análises com a função do Average Nearest Neighbor e o Estimador de Densidade kernel foi criado uma superfície, na qual as possíveis residências e demais construções estão localizadas no espaço de maneira concentrada nos distritos, principalmente ao longo das vias e ao longo das encostas dos morros. Dessa maneira, o método se mostrou como uma função que apoia a identificação de centralidades, pois possibilitou conhecer a distribuição espacial da população em área específica. A variável declividade se apresentou como um fator preponderante na identificação de centralidades, e indicou quatro distritos possíveis que apresentam espaços apropriados para expansão de subcentralidades: Dorândia, Ipiabas, Vargem Alegre e Califórnia da Barra. Para a expansão territorial dos centros urbanos a declividade se mostrou um aspecto que limita o crescimento urbano, tornando certas regiões, como a Sede do município limitado pela declividade.