Me. Leandro Ludwig
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Em uma primeira análise, a forma como a covid-19 se manifesta nas cidades parece ser intensificada por dois principais fatores: 1) grau de distanciamento; 2) densidade populacional. Ao pensar a covid19 pelo prisma espacial, é possível adaptar a matriz de oportunidades e escolhas elaborada por Spiess (aqui) para entender como a covid19 se expressa no território. Mais precisamente, a relação entre o grau de distanciamento e a densidade populacional permite ampliar o entendimento da expressão territorial do vírus.
Tabela 01: Matriz territorial do distanciamento social
Nesta matriz, enquanto o grau de distanciamento representa uma variável de segurança, por outro lado a densidade populacional pode representar uma variável de intensificação do risco de contágio. Isso porque a densidade populacional pode amplificar as falhas ocorridas no distanciamento social. Essa relação permite estabelecer 4 cenários entre as duas variáveis:
A) Maior Grau de Distanciamento e Maior Densidade Populacional: apesar do contexto demográfico amplificar as falhas do distanciamento, o comportamento coletivo e individual que estabelece maior grau de distanciamento permite mitigar a curva de contágio. Pode representar o melhor contexto urbano possível para cidades de médio e grande porte durante o período de quarentena;
B) Maior Grau de Distanciamento e Menor Densidade Populacional: representa o cenário mais seguro que se pode estabelecer entre as duas variáveis. Pode representar o contexto urbano de cidades de pequeno porte durante a pandemia (se mantido elevado grau de distanciamento). Neste cenário, as falhas no distanciamento podem ser absorvidas e abafadas pela baixa densidade populacional;
C) Menor Grau de Distanciamento e Maior Densidade Populacional: pode representar o cenário urbano mais inseguro possível em cidades de médio e grande porte (com maiores densidades populacionais). Nestas cidades esse cenário pode ser compreendido como um cenário semelhante ao contexto urbano pré-pandemia, com dinâmicas urbanas ocorrendo independente da circulação da covid19;
D) Menor Grau de Distanciamento e Menor Densidade Populacional: se por um lado pode representar o cenário urbano mais inseguro possível em cidades de pequeno porte (com baixa densidade populacional), por outro lado, para cidades de médio e grande porte esse cenário pode representar um contexto urbano periférico, caracterizado por grandes lotes e/ou áreas rurais. Em cidades pequenas pode ser avaliado como um cenário semelhante ao contexto urbano pré-pandemia, com dinâmicas urbanas ocorrendo independente da covid19.
Se considerarmos Blumenau como uma cidade de médio porte (terceira maior do estado, porém distante das grandes cidades brasileiras), o cenário “A” representa o melhor contexto possível para a cidade no enfrentamento à covid19. Por outro lado, o cenário “C” pode representar o pior cenário possível, pois cria o ambiente ideal para propagação do vírus e pode comprometer os demais cenários de distanciamento.
Para compreender espacialmente como estes cenários ocorrem em Blumenau, o Núcleo de Estudos da Tecnociência – NET elaborou um questionário para os alunos da FURB com o intuito de compreender o distanciamento dos alunos. Uma das perguntas desse questionário se referia ao grau de isolamento que o aluno entendia estar desempenhando. A partir daí o núcleo geocodificou as mais de mil respostas dos alunos de Blumenau de acordo com o CEP informado (Figura 01).
Figura 01: amostras obtidas do grau de distanciamento
Com essa base de dados foi possível criar um Mapa de Calor (kernel density estimation - KDE). O mapa considerou o grau de distanciamento para atribuir a cada CEP um peso diferente, de acordo com as respostas dos estudantes (Figura 02). Assim, estudantes que responderam estar com rotina normal tiveram atribuído ao CEP um coeficiente de distanciamento igual a 01 (resposta 2), estudantes que responderam estar em distanciamento total tiveram coeficiente de distanciamento igual a 10 (resposta 1) e, por fim, estudantes que responderam estar saindo somente quando é inevitável tiveram coeficiente de distanciamento igual a 05 (resposta 3).
Figura 02: Grau de Distanciamento Social de Blumenau
Assim, para cada CEP foi feita a seguinte equação:
Grau de Distanciamento = [(quantidade de respostas 1 x 10) + (quantidade de respostas 2 x 1) + (quantidade de respostas 3 x 5)]
Apesar de os estudantes não representarem todos os extratos sociais de Blumenau, eles podem oferecer um indicador da dinâmica de distanciamento social na cidade (de acordo com os CEPs obtidos). Assim, ao sobrepor o Mapa de Grau de Distanciamento com o Mapa de Densidade Populacional é possível visualizar espacialmente como se expressam os cenários A, B, C e D em Blumenau (Figura 03).
Figura 03: Matriz territorial do distanciamento social em Blumenau.
A matriz territorial do distanciamento social em Blumenau indica que, no geral as áreas com maior densidade são também as áreas com maior grau de distanciamento (Cenário A). Entretanto, é possível perceber áreas onde a densidade demográfica é alta e o distanciamento social é baixo (Cenário C). Já nos extremos norte/sul da cidade, verifica-se o predomínio do cenário D (menor densidade e grau de distanciamento). Assim, a matriz territorial do distanciamento social indica que, estabelecer a relação entre densidade e grau de distanciamento possibilita identificar as áreas onde o contágio tende a ser mais elevado. Entretanto, deve-se enfatizar que a correlação entre densidade e grau de distanciamento não é suficiente para englobar de forma isolada a complexidade da relação entre a covid19 e o contexto urbano, sendo fundamental e possível ampliar essa primeira análise.
Confira o mapa interativo do grau de distanciamento, com os dados presentes neste artigo, clicando aqui.