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Previous issue date: 2016-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In order to know and understand the relationship between Municipal Solid Wastes (MSW) generation and demographic, economic and cultural aspects of the population, for example, mathematical models can be employed. In this context, the objective of this study was to develop mathematical models to predict the amount of MSW generated, based on the database from Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS, and socioeconomic variables. Multiple regression was used. Because of the high diversity of municipalities in Brazil, the sample was grouped into some class of population size and income. It was formulated models for each of the dependent variables: mass of MSW, per capita generation rate 1 (calculated based on the municipal urban population) and per capita generation rate 2 (calculated based on the municipal total population). About 25% of database was saved for models validation. Results showed that grouping the sample based on the municipal population resulted in valid models for almost all the class and that for municipalities with population up to 3,000,000 inhabitants the generation of USW increased with increasing population. When grouping the sample by population classes and income subclasses it was observed that, for municipalities with population between 30,001 and 100,000 inhabitants, which had not presented any valid model for the condition adopted, presented one valid model for income rate above R$ 29,000.00 per capita. For population up to 250,000 inhabitants, it was observed a direct correlation between MSW generation intensity and income level. When grouping the sample into income classes and population subclasses, the analysis of per capita generation rate showed that an increase on the municipal population is associated with an increase on the MSW generation intensity. The valid models formulates presents mean relative error of 23%, and can be employed at municipalities that corresponds to 60.1% of Brazilian population (relative to the year 2015). Given such results, it can be concluded that the generation of MSW was related to the income level and size of the municipal population. Moreover, results showed that the per capita generation rate calculated based on the total municipal population presented a more uniform behaviour than that of the per capita generation rate calculated based on the total urban population, possibly because the degree of uncertainty associated with the prediction of the urban population of the municipality. It was possible develop mathematical models for mass MSW and to rates 1 and 2 of MSW. / A fim de conhecer, bem como, entender a relação da geração dos Resíduos Sólidos Urbanos (RSU) com os aspectos demográficos, econômicos e culturais da população, por exemplo, modelos matemáticos podem ser utilizados. Dessa forma, o objetivo do presente trabalho foi formular modelos matemáticos a partir de informações disponíveis no banco de dados do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento – SNIS, capazes de estimar a geração de RSU em municípios do Brasil, a partir de indicadores de renda e porte dos municípios. Para tal, foi utilizada a análise de regressão múltipla. Em função da grande heterogeneidade nas características dos municípios brasileiros, a amostra foi dividida em diferentes classes de população e renda. Formulou-se modelos para cada uma das variáveis dependentes: massa de RSU, taxa 1 RSU (calculada com base na população urbana do município) e taxa 2 de RSU RSU (calculada com base na população total do município). Foi separado aproximadamente 25% do total de dados, em cada classificação, para validação dos modelos. Os resultados mostraram que o agrupamento da amostra com base na população do município apresentou modelos válidos para quase todas as classes e que em municípios com até 3.000.000 habitantes a produção de RSU aumentou nos municípios mais populosos. Ao agrupar a amostra com base na população e subclasses de renda do município, observou-se que a classe de municípios com população entre 30.001 e 100.000 habitantes, a qual não possuía um modelo dentro da limitação fixada, apresentou um modelo válido para estimativa da geração de RSU em municípios com PIB per capita superior a 29 mil reais. Ainda com base no mesmo agrupamento, percebeu-se que para municípios com até 250.000 habitantes a geração per capita de RSU é diretamente proporcional à renda. No agrupamento da amostra com base na renda e subclasses de população, a análise dos dados de geração per capita permitiu concluir que o aumento do porte do município é acompanhado pelo crescimento da geração per capita de RSU. Os modelos formulados apresentaram média do erro percentual de 23% e contemplam um total de municípios que abrangem a 60,1% da população (relativa ao ano de 2015) total do Brasil. Diante dos resultados, pôde-se concluir que a geração de RSU esteve relacionada ao porte e à renda do município. Percebeu-se ainda que a taxa 2 de RSU apresentou comportamento mais estável que a taxa 1 de RSU, possivelmente devido a menor imprecisão na estimativa da população total do município, em comparação com a estimativa da população urbana do mesmo. Foi possível delinear modelos para a massa de RSU, bem como para as taxas 1 e 2 de RSU.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/9138 |
| Date | 31 March 2016 |
| Creators | Oliveira, Mariana Moreira de |
| Contributors | Athayde Júnior , Gilson Barbosa |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental, UFPB, Brasil, Engenharia Cívil e Ambiental |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5212314370655042468, 600, 600, 600, 600, -6802672734029945274, -6274833215046395772, 3590462550136975366 |
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