{"id":2184,"date":"2021-12-17T15:16:05","date_gmt":"2021-12-17T18:16:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/?p=2184"},"modified":"2025-04-04T10:44:14","modified_gmt":"2025-04-04T13:44:14","slug":"2184","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2021\/12\/17\/2184\/","title":{"rendered":"Din\u00e2mica e modelagem da qualidade visual da paisagem de cal\u00e7adas arborizadas em Curitiba, Paran\u00e1"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-size: 14pt;font-family: arial, helvetica, sans-serif\"><strong>Sidnei Antonio Crovador Junior<\/strong><\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif\"><strong>Data da defesa:<\/strong> 01 de dezembro de 2021<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif\"><strong>Banca Examinadora:<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif\">Prof\u00aa. Dra. Angeline Martini &#8211; UFV &#8211; Primeira Examinadora<\/span><br \/>\n<span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif\">Prof. Dr. Ronaldo Ferreira Maganhotto &#8211; UNICENTRO &#8211; Segundo Examinador<\/span><br \/>\n<span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif\">Prof. Dr. Afonso Figueiredo Filho &#8211; UNICENTRO \u2013 Orientador e Presidente da Banca Examinadora<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif\"><strong>Resumo:<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-family: arial, helvetica, sans-serif\">Nos \u00faltimos anos, a preocupa\u00e7\u00e3o com a qualidade da paisagem tem sido um tema que ganha maior aten\u00e7\u00e3o e estudos de qualidade do ambiente urbano podem ser considerados ferramentas chave para o subs\u00eddio do planejamento, j\u00e1 que fornecem informa\u00e7\u00f5es que colaboram para promover a qualidade de vida da popula\u00e7\u00e3o. O objetivo desta pesquisa foi determinar a Qualidade Visual da Paisagem (QVP) das cal\u00e7adas arborizadas e n\u00e3o arborizadas em Curitiba, Paran\u00e1, pelo m\u00e9todo direto. Como modelo de estudo escolheu-se vinte e quatro ruas (doze arborizadas e doze n\u00e3o arborizadas) das quatro Zonas Residenciais da cidade, a partir das quais foram realizadas a coleta de fotografias em perfil transversal, retiradas nos dois sentidos das vias, nos tr\u00eas segmentos mais representativos e em dois \u00e2ngulos diferentes (A1 e A2), fotografias hemisf\u00e9ricas e de vari\u00e1veis das \u00e1rvores (DAP, altura total e di\u00e2metro de copa) e da estrutura urbana (largura da cal\u00e7ada, largura do recuo frontal e altura das edifica\u00e7\u00f5es), para qualificar e analisar a paisagem das cal\u00e7adas. A coleta foi repetida nas quatro esta\u00e7\u00f5es do ano. A partir das vari\u00e1veis obtidas nas imagens (porcentagem de vegeta\u00e7\u00e3o, c\u00e9u e ambiente constru\u00eddo), determinou-se a QVP de cada imagem, somando as porcentagens ap\u00f3s a atribui\u00e7\u00e3o de pesos \u00e0s vari\u00e1veis. Com os dados de QVP, foi realizada uma An\u00e1lise de Agrupamento (Cluster analysis), para estabelecer tr\u00eas classes de qualidade visual da paisagem, definindo-as como: baixa, m\u00e9dia e alta. Realizou-se uma an\u00e1lise das diferen\u00e7as entre zonas, esta\u00e7\u00f5es do ano e entre os \u00e2ngulos das fotografias, por meio de um Delineamento em Blocos ao Acaso em esquema Fatorial duplo. Tamb\u00e9m, com os valores de QVP e das outras vari\u00e1veis mensuradas \u201cin loco\u201d foram feitos os ajustes de modelos para estimar a QVP por tr\u00eas diferentes m\u00e9todos: Stepwise, Modelos Aditivos Generalizados e machine learning. Das paisagens avaliadas, 26,4% tiveram Qualidade Visual da Paisagem classificada como Alta (A), 50,0% como M\u00e9dia (M) e 23,6% como Baixa (B). J\u00e1 as ruas com cal\u00e7adas n\u00e3o arborizadas, 23,6% tiveram QVP classificada como Alta (A), 41,7% como M\u00e9dia (M) e 34,7% como Baixa (B). Pelo teste de Tukey, observou-se que para ruas arborizadas, a Zona Residencial 4 (ZR4) difere estatisticamente das demais, apresentando a menor m\u00e9dia. J\u00e1 nas ruas com cal\u00e7adas n\u00e3o arborizadas, a Zona Residencial 1 (ZR1) diferiu significativamente das demais, apresentando maior m\u00e9dia. Para a esta\u00e7\u00e3o inverno constatou-se diferen\u00e7a significativa na QVP em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s demais esta\u00e7\u00f5es do ano (p-valor&lt;0,01). Quanto \u00e0s ruas n\u00e3o arborizadas, nota-se que o outono demonstrou maior m\u00e9dia. Com rela\u00e7\u00e3o ao \u00e2ngulo das fotografias, evidenciou-se diferen\u00e7as nas ruas arborizadas, conforme os \u00e2ngulos das fotografias e as zonas residenciais. Quanto \u00e0 modelagem, os resultados sugerem que Modelos Aditivos Generalizados apresentam maior capacidade preditiva para dados de ruas arborizadas. Os modelos gerados que apresentaram melhor desempenho s\u00e3o compostos por vari\u00e1veis relacionadas tanto aos elementos arb\u00f3reos quanto \u00e0 infraestrutura urbana e o modelo do Ver\u00e3o demonstrou estat\u00edsticas superiores (R\u00b2 de 0,59). J\u00e1 para ruas n\u00e3o arborizadas, machine learning apresentou as melhores estimativas e o modelo da esta\u00e7\u00e3o Primavera demonstrou os melhores resultados (R\u00b2 de 0,35).<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/tede.unicentro.br\/jspui\/bitstream\/jspui\/2078\/2\/Diserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Sidnei%20A.%20Crovador%20Junior.pdf\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-943 size-full\" src=\"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-content\/uploads\/sites\/96\/2020\/08\/pdf-icone.png\" alt=\"PDF\" width=\"65\" height=\"65\" srcset=\"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-content\/uploads\/sites\/96\/2020\/08\/pdf-icone.png 65w, https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-content\/uploads\/sites\/96\/2020\/08\/pdf-icone-50x50.png 50w\" sizes=\"auto, (max-width: 65px) 100vw, 65px\" \/><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sidnei Antonio Crovador Junior<\/p>\n","protected":false},"author":360,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[76,54],"tags":[],"class_list":["post-2184","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-defesas-2021","category-defesas-mestrado"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2184","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/users\/360"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2184"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2184\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4843,"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2184\/revisions\/4843"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2184"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2184"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2184"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}