Setorização de rotas de coleta de resíduos sólidos domiciliares por técnicas multivariadas: estudo de caso da cidade do Recife, Brasil
RESUMO Buscar soluções para a problemática dos resíduos sólidos domiciliares (RSD) é um dos desafios enfrentados pelos gestores municipais. Diante do cenário ascendente de geração desses materiais, principalmente nos centros urbanos, a implantação de um modelo integrado e adequado à realidade da municipalidade torna-se imprescindível. Nesse sentido, a setorização de rotas de coleta a partir da utilização de técnicas multivariadas pode auxiliar o gestor na proposição de modelos setoriais de resíduos sólidos que contemplem as particularidades socioeconômicas das áreas estudadas. Desse modo, o presente artigo utiliza as técnicas multivariadas de análise de componentes principais, para avaliar a correlação entre população, renda, geração e composição gravimétrica dos resíduos, elencando, entre esses indicadores, os mais representativos; e a análise de agrupamento hierárquico, para setorizar 31 rotas de coleta em clusters por similaridade. Verificou-se que a população, a renda domiciliar e per capita, a geração de resíduos per capita e os resíduos recicláveis, alimentares e putrescíveis foram bem representados no estudo. A renda e a geração per capita apresentaram forte correlação positiva. A setorização das rotas gerou dois grupos: A e B, que resultaram em cinco subgrupos por similaridade: A1, A2, B1, B2 e B3. Os subgrupos A1 e A2 contemplaram os setores de classe baixa, ao passo que os clusters B1, B2 e B3 compreenderam os setores de classe alta, média e comercial, respectivamente. A setorização de rotas mediante o grau de similaridade apresenta-se como etapa basilar para a proposição de modelos setoriais de RSD que busquem o entendimento das particularidades elencadas.
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Digital revista |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental - ABES
2020
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| Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522020000600821 |
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