A influência do uso não residencial no deslocamento a pé
um estudo empírico
DOI:
https://doi.org/10.24220/2318-0919v22e2025a8805Palavras-chave:
Caminhabilidade, Centralidades, Sintaxe Espacial, Uso misto do soloResumo
A caminhabilidade refere-se à qualidade do ambiente urbano que favorece a caminhada como meio de deslocamento, sendo cada vez mais reconhecida como uma característica desejável no planejamento urbano contemporâneo. Estudos recentes indicam que a diversidade do uso do solo e a configuração urbana desempenham papel fundamental no estímulo ao deslocamento a pé. O objetivo desta pesquisa foi estimar, por meio de um estudo empírico no município de Rolândia (PR), considerado de porte médio e representativo da maioria das cidades paraenses, a influência dessas variáveis no deslocamento a pé. Para tanto, dados provenientes de uma pesquisa de origem e destino foram organizados em plataformas de geoprocessamento, permitindo a análise da relação entre o uso do solo e a configuração urbana, em diferentes escalas. Os resultados de modelos estatísticos de regressão indicaram que essas características explicam aproximadamente 30% do deslocamento a pé. A pesquisa contribui para uma melhor compreensão dos fatores que compõem a caminhabilidade e oferece subsídios importantes para o debate sobre o desenvolvimento de cidades mais sustentáveis, tanto do ponto de vista econômico quanto social e ambiental.
Downloads
Referências
Batty, M. et al. Representing multifunctional cities: density and diversity in space and time. Built Environment,
v. 30, n. 4, p. 324-337, 2004.
Bhat, C.; Gossen, R. A mixed multinomial logit model analysis of weekend recreational episode type choice. Transportation Research Part B, n. 38, p. 767–787, 2004.
Bordoloi, R. et al. Quantification of land use diversity in the context of mixed land use. Procedia – Social and Behavioral Sciences, n. 104, p. 563–572, 2013.
Brown, B. B. et al. Mixed land use and walkability: variations in land use measures and relationships with BMI, overweight, and obesity. Health and Place, n. 15, p. 1130–1141, 2009.
Campoli, J. Made for walking: density and neighborhood form. Massachusetts: Lincoln Institute of Land Policy,
Cervero, R.; Duncan, M. Walking, bicycling, and urban landscapes: evidence from the San Francisco Bay Area.
American Journal of Public Health, n. 93, p. 1478–1483, 2003.
Cervero, R.; Kockelman, K. Travel demand and the 3Ds: density, diversity, and design. Transportation Research
Part D: Transport and Environment, v. 2, n. 3, p. 199-219, 1997.
Christian, H. E. et al. How important is the land use mix measure in understanding walking behavior? Results
from the RESIDE study. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity, v. 8, n. 55, p. 1-12, 2011.
Duncan, M. J. et al. Relationships of land use mix with walking for transport: do land uses and geographical scale matter? Journal of Urban Health: Bulletin of the New York Academy of Medicine, v. 87, n. 5, p. 782–795, 2010.
Ewing, R.; Cervero, R. Travel and the built environment: a meta-analysis. Journal of the American Planning Association, v. 76, n. 3, p. 265–294, 2010.
Frank, L. et al. The development of a walkability index: application to the Neighborhood Quality of Life Study.
British Journal of Sports Medicine, v. 44, n. 13, p. 924-933, 2010.
Frank, L. D; Pivo, G. Impacts of mixed use and density utilization on three modes of travel: single-occupant
vehicle, transit, and walking. Transportation Research Record v.1466, p.44-52, 1994.
Gehrke, S. R. Clifton, K. J. Operationalizing land use diversity at varying geographic scales and its connection to mode choice. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, n. 2453, p. 128-136, 2014.
Groat, L.; Wang, D. Architectural research methods. London: John Wiley & Sons, 2002.
Hillier, B. et al. Natural movement or configuration and attraction in urban pedestrian movement. Environment & Planning B, v. 20, n. 1, p. 29-66, 1993.
Hillier, B.; Hansen, J. The social logic of space. Cambridge: Cambridge University Press, 1984.
Hillier, B. Space is the machine. Cambridge: Cambridge University Press, 1996.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Estatísticas por cidade e estado. Rio de Janeiro: IBGE, 2018. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/pr/rolandia.html. Acesso em: 13 dez. 2018.
Kockelman, K. Travel Behavior is a function of Accessibility, Land use Mixing and Land use balance: Evidence from the San Francisco Bay Area. Transportation Research Record, n. 1607, p. 116-125, 1997.
Koohsari, M. J. et al. Street network measures and adults’ walking for transport: application of space syntax. Health and Place, n. 38, p. 89–95, 2016.
Krafta, R. Notas de aula de morfologia urbana. Porto Alegre: UFRGS Editora, 2014.
Leslie, E.; Butterworth, I.; Edwards, M. Measuring the walkability of local communities using geographic information systems data. In: Walk21-VII: the next steps, the 7th international conference on walking and liveable communities. Melbourne, 2006. Disponível em: http://www.walk21.com/papers/m. Acesso em: 18 fev. 2018.
Li, X. et al. Investigating the association between streetscapes and human walking activities using Google Street View and human trajectory data. Transactions in GIS, p. 1-16, 2018.
Lima, L. S. Centralidades em redes espaciais urbanas e localização de atividades econômicas. Dissertação (Mestrado em Planejamento Urbano e Regional) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2015.
Lu, Y.; Xiao, Y.; Ye, Y. Urban density, diversity and design: is more always better for waking? A study from Hong Kong. Preventive Medicine, n. 103, p. 599-5103, 2016.
Martin, L.; March, L. Urban space and structure. Cambridge: Cambridge University Press, 1972.
Motomura, M. C. Walkable spaces: correlation between built environment, social capital and self-rated health in
Cambé – Paraná – Brazil. Dissertação (Mestrado) – Universidade Estadual de Londrina, Londrina, 2017.
Netto, V. et al. Cidade e organização social: o papel do espaço. Revista Brasileira de Gestão Urbana, v. 10, n. 2, p. 249-267, 2017.
Netto, V. M.; Vargas, J. C.; Saboya, R. T. Buscando os efeitos sociais da morfologia arquitetônica. Revista Brasileira
de Gestão Urbana, v. 4, n. 2, p. 261-282, 2012.
Normando, M. Escalas da diversidade intraurbana. Recife: Universidade Federal de Pernambuco, 2006.
Porta, S. et al. Street centrality and densities of retail and services in Bologna, Itália. Sage Journals, v. 36, n. 3, 2008.
Porta, S. et al. Street centrality and land use intensity in Baton Rouge, Louisiana. Journal of Transport Geography, v. 19, 2010.
Porta, S. et al. Street centrality and location of economic activities in Barcelona. Urban Studies, v. 36, n. 3, 2011.
R Core Team. R: a language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2018. Disponível em: https://www.r-project.org/. Acesso em: 18 fev. 2018.
Rodriguez, D.; Joo, J. The relationship between non-motorized mode choice and the local physical environment.
Transportation Research Part D, v. 9, p. 151–173, 2004.
Sallis, J. et al. Neighborhood built environment and income: examining multiple health outcomes. Social Science
and Medicine, v. 68, n. 7, p. 1285–1293, 2009.
Sevtsuk, A. Path and place: a study of urban geometry and retail activity in Cambridge and Sommerville, MA. Tese (PhD em Urban Studies and Planning) – Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, 2010.
Sevtsuk, A.; Kalvo, R. Patronage of urban commercial clusters: a network-based extension of the Huff model for balancing location and size. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, v. 45, n. 3, 2017.
Sevtsuk, A.; Mekonnen, M. Urban network analysis toolbox. International Journal of Geomatics and Spatial Analysis, v. 22, n. 2, p. 287–305, 2012.
Shannon, C.E. A Mathematical Theory of Communication Shannon. Bell Telephone System Technical Publications, 1949. Disponível em http://cm.belllabs.com/cm/ms/what/shannday/paper.html. Acesso em: 15 jul. 2018.
Stasinopoulos, D. M.; Rigby, R. A. Generalized additive models for location scale and shape (GAMLSS) in R. Journal of Statistical Software, v. 23, n. 7, p. 1-46, 2007.
