GESTÃO DE RESÍDUOS SÓLIDOS NA CONSTRUÇÃO CIVIL COM O USO
DE SÉRIES TEMPORAIS
SOLID WASTE MANAGEMENT IN CIVIL
CONSTRUCTION WITH THE USE OF TEMPORARY SERIES
Icaro Yuri Pereira Dias[1]
Bárbara Natália de Andrade
Araújo[2]
Danillo Gonçalo Sousa[3]
Caroline Farias de Araújo[4]
José Renato Barros Esteves
Lins[5]
Julyana Kelly Tavares de
Araújo[6]
Recebido em: 30/09/2017.
Aceito em: 05/12/2017.
RESUMO
Com o avanço da indústria da construção civil, diariamente
milhares de empreendimentos geram grandes quantidades de resíduos sólidos. Reformas,
demolições, ampliações, dentre outros processos são os grandes responsáveis
pela produção de entulhos no interior de uma obra. Na maioria dos casos, esse
material acaba sendo descartado de maneira clandestina em terrenos baldios,
vias públicas ou áreas de preservação ambiental, afetando a sociedade e o meio.
No ano de 2007, a Autarquia Municipal de Limpeza Urbana da cidade de João
Pessoa (EMLUR) abriu a Usina de Beneficiamento de Resíduos Sólidos da
Construção Civil (USIBEN), com objetivo de receber o descarte de resíduos
sólidos e destiná-los da maneira correta. Baseado nas informações fornecidas
pela Usina do período de 2013-2017, será realizado um estudo estatístico baseado
no uso de séries temporais e médias móveis, realizando uma projeção de entrada
desses materiais no local até 2021, com o objetivo de melhorar os processos de
previsão de demanda, planejamento e reorganização da estrutura física para o
recebimento do descarte de resíduos das obras.
Palavras-chave:
Resíduos sólidos. Séries temporais. Descarte de resíduos. Usiben.
ABSTRACT
With the advance of the building industry, everyday
thousands of buildings creates a big quantity of solid residues. Reforms,
demolitions, extensions and other kinds of processes are the most responsible
to produce rubbles in construction work. In most of the cases, these materials
discarded in forbidden areas around the city like empty lands, public ways or
environmental areas where they cannot throw things, affecting the society and
the places. In 2007, João Pessoa’s County Autarchy of Urban Cleaning (EMLUR)
created the Solid Residues Processing Plant (USIBEN), with the objective of
receiving solid residues and do the correct job to discard this one. Based in
pieces of information from 2013 to 2017, it will be done an study based in time
series and moving averages, doing an projection of input and output of this
material until 2021, with the objective of improve the process of prediction,
planning and reorganization of physical structure to receive all of
construction work’s residues and do the correct discard.
Keywords: Solid residues. Time series. Discard of residues. Usiben.
INTRODUÇÃO
O setor da construção civil se destaca como a atividade
que mais afeta o meio ambiente, no consumo de recursos naturais e na produção
de resíduos sólidos. Os altos índices de perdas durante o processo construtivo
devem-se à falta de cultura de reutilização e reciclagem no Brasil (MELLO,
2010). A Associação Brasileira para Reciclagem de Resíduos da Construção Civil
e Demolição - ABRECON estima que 60% do lixo sólido das cidades provêm da
construção civil.
Segundo MELLO (2010), no Brasil, em média 50% de todo o
material desperdiçado (cerca de 850 mil toneladas de entulho por mês) é
depositado sem critérios em lixões ou aterros sanitários. A prática de reuso e
reciclagem pode ser encarada do ponto de vista da viabilidade econômica para
revenda desses materiais. Para AZEVEDO E AMORIM (2013), o descarte irregular
provoca não somente danos ambientais, mas também custo de limpeza pública e
alguns dos impactos citados são visíveis e provocam comprometimento
total/parcial do meio urbano e desordem no tráfego de veículos e pedestres.
Dentre as várias estratégias possíveis para atenuar o
efeito da geração excessiva de resíduos na construção civil, pode-se destacar o
reuso e a reciclagem desses resíduos, visto que de acordo com a ABRECON, 70% do
resíduo total da construção civil poderia ser reutilizado, criando
oportunidades que se traduzam em sustentabilidade social e ambiental.
No estado da Paraíba, a Prefeitura Municipal de João
Pessoa (PMJP) contribui para a devida destinação de resíduos da construção
civil, reaproveitando materiais como restos de tijolo e argamassa e
utilizando-os na pavimentação de vias da Capital. A iniciativa é realizada
através da Usina de Beneficiamento de Resíduos Sólidos da Construção Civil (USIBEN),
criada pela Autarquia Especial Municipal de Limpeza Urbana (EMLUR), funcionando
no bairro do José Américo.
Através de uma coleta de dados, o artigo propõe um modelo
de previsão de demanda de médio e longo prazo, usando o método estatístico de
séries temporais para a USIBEN. Este tipo de estudo é uma etapa fundamental,
visando a melhoria do processo de previsão de demanda para aprimorar o processo
de planejamento da capacidade da empresa e atuação na cidade de João Pessoa.
OBJETIVOS
Objetivo Geral
Aplicar métodos estatísticos para coleta, disposição e
processamento de dados utilizando ferramenta computacional para propor soluções
na área da Engenharia Civil.
Objetivos Específicos
Conscientizar acerca dos problemas causados pela má
destinação dos resíduos sólidos da construção civil; ressaltar a importância da
reciclagem e reutilização desses materiais; mostrar o trabalho da Usina de
Beneficiamento de Resíduos Sólidos de João Pessoa (USIBEN); utilizar um método
estatístico para realizar a projeção de demanda da Usina que servirá como ajuda
no planejamento e melhora do processo e estrutura do local.
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Resíduos sólidos da construção civil
Pode-se definir como resíduo tudo o que não é aproveitado
nas atividades humanas, oriundo de residências, indústrias, comércio e
construção civil. São identificados como Resíduos da Construção e Demolição
(RCD), conforme Art. 2° da (RESOLUÇÃO CONAMA Nº 307, DE 5 DE JULHO DE 2002) os
provenientes de construções, reformas, reparos e demolições de obras da
construção civil, e os resultantes da preparação e da escavação de terrenos,
tais como: tijolos, blocos cerâmicos, concreto em geral, solos, rochas, metais,
resinas, colas, tintas, madeiras e compensados, forros, argamassa, gesso,
telhas, pavimento asfáltico, vidros, plásticos, tubulações, fiação elétrica,
comumente chamados de entulhos, caliça ou metralha.
Os descartes irregulares de tais materiais são danosos ao
meio ambiente, visto que grande parte ainda são descartados em terrenos baldios
ou áreas não destinadas a receber o material específico, consumindo o espaço
público e favorecendo a proliferação de doenças. O mau gerenciamento do RCD
gera custo, pois o grande volume de entulho desprezado poderia ser reutilizado
em construções que requeressem esse material, como é o exemplo da
terraplenagem.
Um dos problemas mais graves dos RCD é variabilidade de
composição, e consequentemente de outras propriedades desses agregados reciclados
(ÂNGULO, 2000; ZORDAN, 1997, p. 6). Há a necessidade da separação dos materiais
no próprio canteiro de obras, que facilitaria seu reaproveitamento e destinação
correta.
Quanto à sua classificação e segundo o art. 3 da resolução
nº 307 do Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA), os RCD estão inseridos
na categoria A de classificação.
“Art. 3º Os resíduos da construção civil deverão ser
classificados, para efeito desta Resolução, da seguinte forma: I - Classe A -
são os resíduos reutilizáveis ou recicláveis como agregados, tais como: a) de
construção, demolição, reformas e reparos de pavimentação e de outras obras de
infraestrutura, inclusive solos provenientes de terraplanagem; b) de
construção, demolição, reformas e reparos de edificações: componentes cerâmicos
(tijolos, blocos, telhas, placas de revestimento etc.), argamassa e concreto;
c) de processo de fabricação e/ou demolição de peças pré-moldadas em concreto
(blocos, tubos, meio-fios etc.) produzidas nos canteiros de obras;” (CONAMA,
2002, p. 3)
Usina de Beneficiamento de Resíduos Sólidos da
Construção Civil (USIBEN)
A Usina de Beneficiamento de Resíduos Sólidos da
Construção e Demolição (USIBEN) é um complexo de reciclagem e reaproveitamento
de RCD localizado no bairro José Américo, na cidade de João Pessoa (PB). Foi
inaugurada em 11 de dezembro de 2007, instalada pela Prefeitura Municipal da
capital, através da Autarquia Especial Municipal de Limpeza Urbana (EMLUR).
A Usina possui a função de receber de obras em geral os resíduos
que as mesmas produzem e fazer o descarte correto desse material. Ao invés das
empresas descartarem de forma errônea em terrenos baldios, margens de rios, etc.,
eles pagam uma quantia para a Usina depositar seus resíduos no lugar correto.
O local possui dois equipamentos que trituram os resíduos
e tem a capacidade de processar 20 toneladas por hora de metralha, que
fornecerá matéria-prima suficiente para a construção de casas, pavimentação de
ruas e avenidas. Também contribui com a sustentabilidade, tornando a cidade mais
limpa e evitando o acúmulo de entulho e as consequências que essa ação traz
para a sociedade (proliferação de doenças, obstrução de estradas, rios) e meio
ambiente de um modo geral.
Séries temporais
Pode-se definir uma Série Temporal como o conjunto de
dados sobre uma variável observada em um determinado período de tempo (REIS,
2015). VIALI (2016), pode-se citar os valores diários do preço de ações na
bolsa de valores, as máximas e mínimas temperaturas de uma cidade, o índice
mensal da inflação e as alturas das marés de uma cidade litorânea como exemplos
de situações em que as séries temporais são utilizadas. “O objetivo da análise
de séries temporais é identificar padrões não aleatórios na série temporal de
uma variável de interesse, e a observação deste comportamento passado pode
permitir fazer previsões sobre o futuro, orientando a tomada de decisões.”
(REIS, 2015, p.1).
Séries Temporais geralmente são compostas de quatro
padrões:
·
Tendência
(T): É a forma como a série se comporta em longo prazo, podendo ser causada
por variação do crescimento demográfico, mudança gradual de hábitos de consumo
ou qualquer outro aspecto que afete a variável em longo prazo. Pode ser feita
de três formas: Modelo de regressão, médias móveis ou ajuste exponencial;
·
Variações
Cíclicas ou Ciclos (C): São mudanças nos valores das variáveis acima de um
ano e que se repetem numa certa periodicidade. Podem ser caracterizadas como
mudança na economia (períodos de crescimento ou recessão), ou até fenômenos
climáticos, como o El Niño;
·
Variações
Sazonais ou sazonalidade (S): São variações menores que um ano e que se
repetem todos anos, geralmente em função das estações do ano;
·
Variações
Irregulares (I): São as variações inexplicáveis como resultado de fatos
fortuitos e inesperados, como por exemplo, o atentando de 11 de setembro de
2001 no World Trade Center, nos EUA.
É importante entender que nem sempre a série temporal será
composta dos quatro modelos padrões, podendo ser composta apenas por uma, duas
ou até as quatro.
O que norteia a análise de séries temporais é que existe um
sistema causal que se repete, relacionado com o tempo que influenciou no
passado e pode continuar atuando no futuro. O sistema costuma atuar causando
padrões não aleatórios que podem ser mostrados num gráfico. Como seu objetivo é
analisar os dados passados que possuem características constantes, pode-se
fazer uma previsão de comportamento futuro para tomada de decisões.
Como exemplo prático sobre o assunto, SILVA, LIMA E GROPPO
(2016) realizaram um estudo sobre a vazão do Rio Doce, localizado em Minas
Gerais, do período de 1950 a 2016 foi realizado, através de testes de para
análise de tendências temporais, diagnosticando a situação anual e
quantificação da disponibilidade de água no rio ao longo dos anos. Foram
analisados dados obtidos através da ANA - Agência Nacional das Águas, a vazão
foi testada em comparação dos dados obtidos em estações diferentes do mesmo
rio.
As estações estudadas apresentaram tendências negativas,
sendo bem significativas, causando mudança na média da vazão no ano de 1985.
Este fato ocorreu em duas cidades, no município de Belo Oriente e Galiléia. A tendência negativa significa diminuição da
água no rio e afeta 3,5 milhões de pessoas, podendo estar associado com o
crescimento populacional, industrial, a urbanização e o assoreamento. O estudo
ajudou numa análise do passado para que pudesse realizar um planejamento para o
futuro, já que a população e a cidade vêm crescendo.
Previsão e médias móveis
Tem como definição a estimação de um valor de uma
determinada variável ou conjunto delas para um determinado instante de tempo
futuro. A previsão geralmente auxilia na tomada de decisões no planejamento
para o futuro. O controle de estoque, a política de investimento e econômica,
dentre outras, são considerados exemplos de previsão, todas com base em dados
passados onde estima-se um comportamento do futuro da variável em questão.
Ainda pode-se dividir a previsão em dois tipos: a
qualitativa, onde não há um modelo matemático, pois, os dados não são representativos
para decisões futuras, e a quantitativa, que disponibiliza os dados históricos
da variável em estudo. É baseado em um estudo histórico dos dados da variável
específica e outras que tenham relação com à serie temporal. Existem alguns
métodos qualitativos, como Delphi ou opinião de especialista, pressupostos
gerenciais, pesquisas de mercado, dados externos ou sondagens e pesquisas (MUN,
2010 apud BERTOLO, 2009).
Pode-se considerar que as médias móveis são uma forma
alternativa para a obtenção da tendência ou nível de uma série temporal. Nessa
forma é calculada a média dos primeiros n períodos da série, colocando o
resultado no centro deles. Em seguida, é acrescentado de forma progressiva um
período seguinte e desprezado o primeiro da média anterior, que vão se movendo
até o final da série. O número de períodos (n) é chamado de ordem da série.
Uma previsão através de médias móveis pode ser realizada
por dois modos: médias móveis simples e duplas. “O método da média móvel
simples é indicado para previsões de curto prazo onde as componentes de tendência
e sazonalidade são inexistentes ou possam ser desprezadas.” (MAKRIDAKIS; WHEELWRIGHT;
HYNDMAN, 1998 apud BERTOLO, 2009, p.6). Já nas médias móveis duplas, é utilizado
o mesmo método das médias móveis simples, entretanto aplicado duas vezes, sendo
a primeira com os dados originais, e a segunda com os valores resultantes da
primeira média móvel (BERTOLO, 2009).
O software Microsoft Excel é uma ótima ferramenta para o
desenvolvimento de gráficos envolvendo médias móveis. Através da aplicação das
equações que compõem uma média móvel, é possível obter gráficos com linha de
previsão. Para BERTOLO (2009), as equações de médias móveis simples e dupla,
respectivamente, que geralmente são utilizadas no software são:
|
|
|
(1) |
|
|
|
(2) |
Onde:
·
MMS –
Média Móvel Simples;
·
MMD –
Média Móvel Dupla;
·
Yt
e Yt-1 – Dados;
METODOLOGIA E PROCEDIMENTOS
Visita técnica à USIBEN
Para entender o processo de funcionamento do descarte e reaproveitamento
(beneficiamento) do RCD na cidade de João Pessoa, foi realizada uma visita
técnica à Usina de Beneficiamento de Resíduos Sólidos da Construção Civil,
localizada na Rua Antoniêta Sátiro – nº 60, no bairro do José Américo. Através
dessa visita, pode-se entender os processos de entrada, saída, beneficiamento e
uso desses materiais.
Para descarregar o material na USIBEN, as empresas/proprietários
de caminhão do tipo caçamba têm que realizar um cadastro na EMLUR, passando por
uma análise técnica que vai desde a documentação do caminhão, até uma vistoria
técnica das condições físicas do mesmo. Realizada a análise técnica, o veículo
poderá iniciar com o processo de descarga do material no local.
Além do cadastro prévio, é preciso emitir um CTR (Controle
de Transporte de Resíduos) para cada carregamento dos materiais. O CTR é um
documento emitido pela autarquia em três vias, onde constam dados do
proprietário do caminhão que está realizando o transporte, da empresa que está
executando a obra, bem como os dados da obra, além de constar o tipo de resíduo
que está sendo transportado. Caso o veículo venha a ser abordado transportando
o material sem a posse do CTR, tanto o proprietário do caminhão, quanto a
construtora serão multados em aproximadamente R$ 10.000,00 (dez mil reais). Em
relação ao valor do resíduo na Usina, cada m³ de resíduo custa em média R$ 65,00
(cinco reais) para a empresa que fará o descarte na USIBEN.
Das três vias do CTR, uma ficará na Usina, no momento da
descarga do material, e das outras duas vias, uma fica com o proprietário do
caminhão e a outra com a construtora que realizou o descarte correto do
material, que servirá de anexo aos documentos da obra para a retirada do
habite-se da obra. O tipo de material que pode ser descarregado na Usina é o
Classe A, de acordo com a resolução nº 307 CONAMA (Conselho Nacional do Meio
Ambiente).
Grande parte dos resíduos vem acompanhada de restos de
ferragem de suas obras de origem. Para isso, há o processo de peneiração, onde
são retirados os restos desses metais. O processo se dá com o uso de uma pá
carregadeira para uma esteira com um eletroímã, onde são retirados pregos e
outros materiais metálicos. Em seguida, é feita a separação final do material
para seguir para o beneficiamento, que é a diminuição do tamanho dos agregados,
resultando no material final que é utilizado pela SEINFRA (Secretaria Municipal
de Infraestrutura) como sub-base de vias e nos serviços de reparos das vias
públicas na operação “Tapa Buracos”.
Figura 1 - Material Beneficiado.
Fonte: Elaborado pelos autores, 2017.
Tendo em mente o funcionamento do beneficiamento dos
resíduos, partiu-se para a análise dos dados coletados na autarquia. A pesquisa
classifica-se como descritiva, pois busca realizar a análise sobre os resíduos,
investindo no levantamento de dados quantitativos e uso de ferramentas
estatísticas com a finalidade de analisar os dados coletados para a previsão da
demanda de resíduos na USIBEN do município de João Pessoa.
Quanto à metodologia, optou-se pelo método histórico,
justificada pelo fato da pesquisa analisar a demanda da USIBEN dos anos anteriores,
tratando os dados coletados a partir do método estatístico de séries temporais
para prever as tendências para o os próximos anos. A partir do tratamento estatístico
desses dados no Microsoft EXCEL, as análises foram organizadas de modo que
foram previstas coletas para os próximos quatro anos com base nos últimos anos.
Procedimentos
Primeiramente foi realizada a visita técnica à USIBEN,
tanto para o conhecimento do processo utilizado por eles no tratamento dos
resíduos sólidos, como também para a respectiva coleta dos dados. No entanto, a
coleta dos dados não foi realizada na Usina, mas na EMLUR, responsável pela
gestão e controle do local e relatórios. Através de ofício, obteve-se uma
planilha contendo quantidade de toneladas de resíduos sólidos que foram
recebidos pela USIBEN de janeiro de 2013 até abril de 2017, incluindo a saída
geral do material beneficiado do local e a saída do material por tipos, sendo
bica corrida, peneirado/triturado, metralha e diversos. Para a respectiva
pesquisa, utilizaram-se apenas os valores correspondentes à entrada de
materiais, onde estão contidos na tabela 1:
Tabela 1 – Quantidade de material
recebido pela USIBEN (Toneladas).
|
2013 (ton) |
2014 (ton) |
2015 (ton) |
2016 (ton) |
2017 (ton) |
|
|
Janeiro |
1.542,00 |
1.227,00 |
1.699,00 |
4.124,40 |
2.332,80 |
|
Fevereiro |
876,00 |
1.703,00 |
2.050,00 |
2.085,60 |
2.101,20 |
|
Março |
1.145,00 |
2.354,00 |
3.300,00 |
3.423,40 |
1.327,20 |
|
Abril |
2.006,00 |
2.944,00 |
3.889,00 |
2.970,00 |
2.070,00 |
|
Maio |
849,00 |
1.836,00 |
3.167,00 |
2.282,40 |
- |
|
Junho |
1.284,00 |
1.523,00 |
3.370,00 |
2.416,80 |
- |
|
Julho |
161,00 |
1.961,00 |
4.135,00 |
2.808,00 |
- |
|
Agosto |
3.498,00 |
1.712,00 |
4.667,50 |
2.624,40 |
- |
|
Setembro |
1.974,00 |
2.081,00 |
2.651,00 |
2.168,00 |
- |
|
Outubro |
2.220,00 |
2.645,00 |
2.797,00 |
1.375,20 |
- |
|
Novembro |
1.725,00 |
1.519,00 |
1.650,00 |
1.692,00 |
- |
|
Dezembro |
0,00 |
804,00 |
1.385,00 |
1.159,20 |
- |
|
TOTAL |
17.280,00 |
22.309,00 |
34.760,50 |
29.129,40 |
7.831,20 |
Fonte: USIBEN – João Pessoa, 2017.
Após a coleta dos dados foi possível fazer um tratamento
estatístico e organizá-los em um gráfico para fazer a análise das séries
temporais. Esse e os demais gráficos foram gerados no programa Microsoft EXCEL.
O gráfico 1 representa a quantidade de resíduos sólidos recebidos pelo local.
Gráfico 1 – Toneladas de Resíduos Sólidos Recebidos.
Fonte: Elaborado pelos autores, 2017.
Com a construção do gráfico tornou-se possível analisar a
série temporal, pois a partir dele é possível perceber que os dados não são
sazonais, mas possuem uma tendência crescente conforme a linha pontilhada
presente no gráfico. A partir disso, optou-se por usar o modelo de previsão de
curto prazo (6 meses) com média móvel simples e o modelo de previsão de longo
prazo (5 anos) com média móvel dupla.
Começando para a previsão de curto prazo, primeiramente
foi atribuída uma previsão para cada mês, no qual o resultado dessa era
correspondente à média das quantidades de resíduos recebida nos dois meses
anteriores. Depois foram calculados os erros que consistem no valor absoluto
entre a diferença do recebido real e a previsão dividida pelo recebido real e
depois transformada em percentual. A partir da equação a seguir, os valores
calculados encontram-se na tabela 2:
|
|
|
(3) |
Onde:
·
E –
Erro (%);
·
Vrr –
Valor recebido real (T);
·
P –
Previsão Mensal (T).
A partir dos dados da tabela 2, foi gerado o gráfico 2 com
as previsões de entrada de resíduos para os próximos seis meses:
Gráfico 2 – Previsão até Outubro de 2017.
Fonte: Elaborado pelos autores, 2017.
Tabela 2 – Previsões
e Erros.
|
MÊS/ANO |
RS (ton) |
PREVISÃO |
ERRO |
MÊS/ANO |
RS (ton) |
PREVISÃO |
ERRO |
|
jan/13 |
1.542,00 |
|
|
jun/15 |
3.370,00 |
3.528,00 |
5% |
|
fev/13 |
876,00 |
|
|
jul/15 |
4.135,00 |
3.268,50 |
21% |
|
mar/13 |
1.145,00 |
1.209,00 |
6% |
ago/15 |
4.667,50 |
3.752,50 |
20% |
|
abr/13 |
2.006,00 |
1.010,50 |
50% |
set/15 |
2.651,00 |
4.401,25 |
66% |
|
mai/13 |
849,00 |
1.575,50 |
86% |
out/15 |
2.797,00 |
3.659,25 |
31% |
|
jun/13 |
1.284,00 |
1.427,50 |
11% |
nov/15 |
1.650,00 |
2.724,00 |
65% |
|
jul/13 |
161,00 |
1.066,50 |
562% |
dez/15 |
1.385,00 |
2.223,50 |
61% |
|
ago/13 |
3.498,00 |
722,50 |
79% |
jan/16 |
4.124,40 |
1.517,50 |
63% |
|
set/13 |
1.974,00 |
1.829,50 |
7% |
fev/16 |
2.085,60 |
2.754,70 |
32% |
|
out/13 |
2.220,00 |
2.736,00 |
23% |
mar/16 |
3.423,40 |
3.105,00 |
9% |
|
nov/13 |
1.725,00 |
2.097,00 |
22% |
abr/16 |
2.970,00 |
2.754,50 |
7% |
|
dez/13 |
0,00 |
1.972,50 |
100% |
mai/16 |
2.282,40 |
3.196,70 |
40% |
|
jan/14 |
1.227,00 |
862,50 |
30% |
jun/16 |
2.416,80 |
2.626,20 |
9% |
|
fev/14 |
1.703,00 |
613,50 |
64% |
jul/16 |
2.808,00 |
2.349,60 |
16% |
|
mar/14 |
2.354,00 |
1.465,00 |
38% |
ago/16 |
2.624,40 |
2.612,40 |
0% |
|
abr/14 |
2.944,00 |
2.028,50 |
31% |
set/16 |
2.168,00 |
2.716,20 |
25% |
|
mai/14 |
1.836,00 |
2.649,00 |
44% |
out/16 |
1.375,20 |
2.396,20 |
74% |
|
jun/14 |
1.523,00 |
2.390,00 |
57% |
nov/16 |
1.692,00 |
1.771,60 |
5% |
|
jul/14 |
1.961,00 |
1.679,50 |
14% |
dez/16 |
1.159,20 |
1.533,60 |
32% |
|
ago/14 |
1.712,00 |
1.742,00 |
2% |
jan/17 |
2.332,80 |
1.425,60 |
39% |
|
set/14 |
2.081,00 |
1.836,50 |
12% |
fev/17 |
2.101,20 |
1.746,00 |
17% |
|
out/14 |
2.645,00 |
1.896,50 |
28% |
mar/17 |
1.327,20 |
2.217,00 |
67% |
|
nov/14 |
1.519,00 |
2.363,00 |
56% |
abr/17 |
2.070,00 |
1.714,20 |
17% |
|
dez/14 |
804,00 |
2.082,00 |
159% |
mai/17 |
|
1.698,60 |
|
|
jan/15 |
1.699,00 |
1.161,50 |
32% |
jun/17 |
|
1.706,40 |
|
|
fev/15 |
2.050,00 |
1.251,50 |
39% |
jul/17 |
|
1.702,50 |
|
|
mar/15 |
3.300,00 |
1.874,50 |
43% |
ago/17 |
|
1.704,45 |
|
|
abr/15 |
3.889,00 |
2.675,00 |
31% |
set/17 |
|
1.703,48 |
|
|
mai/15 |
3.167,00 |
3.594,50 |
13% |
out/17 |
|
1.703,96 |
|
Fonte: Elaborado pelos autores, 2017.
Para a previsão de longo prazo, foi utilizado o mesmo
procedimento duas vezes, calculando a Média Móvel Dupla. Os dados obtidos nos
cálculos estão na tabela 3:
Tabela 3 – Médias Móveis, Previsões e Erros (Toneladas).
|
ANO |
RS |
MM |
MM2 |
A |
B |
PREVISÃO |
|
2013 |
1440,00 |
|
|
|
|
|
|
2014 |
1413,67 |
|
|
|
|
|
|
2015 |
1482,67 |
1426,88 |
|
|
|
|
|
2016 |
1583,42 |
1448,21 |
|
|
|
|
|
2017 |
1661,58 |
1533,04 |
1437,54 |
1628,542 |
191 |
1819,542 |
|
2018 |
|
1622,50 |
1490,63 |
1754,375 |
263,75 |
2018,125 |
|
2019 |
|
1661,58 |
1577,77 |
1745,396 |
167,625 |
1913,021 |
|
2020 |
|
|
1642,04 |
|
|
1965,573 |
|
2021 |
|
|
|
|
|
1939,297 |
Fonte: Elaborado pelos autores, 2017.
A partir das informações da tabela 3, foi construído o
gráfico 3 com as previsões para os próximos 5 anos:
Gráfico 3 – Previsão até 2021.
Fonte: Elaborado pelos autores, 2017.
Para efeitos de resultado, para uma projeção dos próximos
seis meses do ano de 2017, os valores de entrada de resíduos sólidos na Usina
serão bastante semelhantes aos meses anteriores. Já com relação à projeção até
o ano de 2021, percebeu-se que os valores de entrada possivelmente poderão
chegar numa média de aproximadamente 2.000 toneladas. O principal objetivo
desse artigo foi a projeção dessa demanda e consequentemente, um alerta para
ajudar a autarquia na previsão da quantidade de materiais que eles
possivelmente iriam receber, pois suas instalações ainda são consideradas
pequenas para demandas maiores.
Todavia, como os valores da previsão não aumentaram consideravelmente,
a princípio não se faz necessário o investimento na compra de novos equipamentos,
visto que os que estão no local atendem as suas necessidades. No entanto, para
um estudo mais direcionado ao tipo e composição de material que entram no local,
faz-se necessária a realização de uma pesquisa mais específica e a nível
municipal. A partir dessa pesquisa, obtiveram-se os valores que entram na
usina, mas sabe-se que nem todos os estabelecimentos que produzem resíduos
sólidos descartam de maneira e no local corretos. Um estudo envolvendo os
bairros da capital que produzem mais resíduos, quem são as principais empresas
que depositam esses materiais e onde são depositados os materiais que não são
levados para a Usina são questionamentos que ajudariam o local a se preparar e
investir em novas tecnologias de reaproveitamento, tornando essa pesquisa um
pontapé para futuras análises.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Com base no estudo realizado, observou-se a importância da
Usina de Beneficiamento de Resíduos Sólidos da Construção Civil, que se destaca
pelo fato de proporcionar a devida destinação de resíduos da construção civil
reaproveitando materiais e fazendo com o que o meio ambiente não seja afetado
por isso.
Dessa forma, vale ressaltar que esse planejamento facilita
na estatística de que 70% dos resíduos totais da construção civil podem ser
reutilizados durante os procedimentos e assim, melhorar a cada dia a cidade de
João Pessoa, livrando-a dos riscos poluentes ambientais, visando um futuro
melhor e proporcionando uma melhoria de vida para todos.
Todavia, não são todas as construções civis que adquirem
esse método, mas grande parte que adere visa à economia de materiais ao invés
da prevenção da poluição, pois a reutilização é essencial para a não degradação
do meio ambiente.
Além disso, o estudo pode contribuir para um preparo da
Usina em futuras demandas de descarte de Resíduos, mostrando através do método
de projeção para os anos vindouros o que eles possivelmente podem receber. Com
isso, eles podem aumentar sua estrutura, melhorar o processo, e planejarem suas
atividades.
REFERÊNCIAS
ÂNGULO, S. C.; ZORDAN, S. E.; JOHN, V. M. Desenvolvimento sustentável e a reciclagem
de resíduos na construção civil. PCC – São Paulo. 2001. 13 f. Departamento
Engenharia de Construção Civil da Escola Politécnica. Disponível em: < http://www.casoi.com.br/hjr/pdfs/rdc.pdf>.
Acessado em 26 de maio de 2017.
ABRECON - Associação
Brasileira para Reciclagem de Resíduos de Construção Civil e Demolição,
Entulho. Disponível em: <www.abrecon.org.br/entulho/>. Acesso em 27
de maio de 2017.
AZEVEDO, A. M. G.; AMORIN, E. F. Estudo de modelagem estatística aplicada a quantificação de resíduos de
construção e demolição para uso em obras viárias. IX Congresso de Iniciação
Científica do IFRN, Currais Novos/RN, p. 2533-2542, 2013.]
BERTOLO,
Luiz Antonio. Métodos Básicos de Previsão
no EXCEL. Apostila do Instituto Municipal de Ensino Superior de
Cantaduva-SP. Disponível em: <
http://www.bertolo.pro.br/MetodosQuantitativos/Simulacao/MetodosBasicosDePrevisaoDeSeriesTemporaisNoExcel.pdf
>. Acesso em 27 de maio de 2017.
LIMA, Raissa Kely Ferreira da; LIMA, Élida Kécia Nunes;
GROPPO, Juliano Daniel. Análise da
tendência das séries temporais na vazão na bacia do Rio Doce. XIV Congresso
Nacional de Meio Ambiente de Poços de Caldas. 3 páginas. Disponível em: < http://www.meioambientepocos.com.br/anais-simposio/anais-simposio/trabalhos/273.pdf>.
Acesso em 30 de outubro de 2017.
MELLO, Michel. Reutilização
de materiais de construção. Massa Cinzenta – 01/12/2010. Disponível em:
<http://www.cimentoitambe.com.br/reutilizacao-de-materiais-na-construcao/>.
Acesso em: 25 de maio de 2017.
Prefeitura Municipal de João Pessoa. Usina de Beneficiamento da PMJP Auxilia na Sustentabilidade da Cidade.
Disponível em: < http://www.joaopessoa.pb.gov.br/>. Acesso em: 27 de maio
de 2017.
REIS, Marcelo Menezes.
INE 7001 – Análise de séries temporais. 55 págs. Disponível em: <
http://www.inf.ufsc.br/~marcelo.menezes.reis/Cap4.pdf>. Acesso em: 26 de
maio de 2017.
Resolução nº 307
CONAMA. Disponível em: <http://www.mma.gov.br/>. Acesso em: 27 de
maio de 2017.
VIALI, Lorí. Série Estatística Básica – Séries Temporais. Apostila de Graduação – PUC-RS. 27 págs. Disponível em: < http://www.pucrs.br/>. Acesso em: 26 de maio de 2017.