Geoprocessamento como Ferramenta de Análise de Possíveis Grandes Geradores de Resíduos Sólidos

Authors

  • Raissa de Moraes Nakati Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, s/no, 79070-900, Bairro Universitário, Campo Grande, MS, Brasil
  • Ivan Pedro Martins Prefeitura Municipal de Campo Grande, Superintendência de Fiscalização e Gestão Ambiental da Secretaria Municipal do Meio Ambiente e Gestão Urbana, Rua Mal. Rondon, 2655, 79002-943, Centro, Campo Grande, MS, Brasil
  • Ludmila Beatriz Gôngora Darzi Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, s/no, 79070-900, Bairro Universitário, Campo Grande, MS, Brasil
  • César Claudio Cáceres Encina Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, s/no, 79070-900, Bairro Universitário, Campo Grande, MS, Brasil
  • Antonio Conceição Paranhos Filho Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Av. Costa e Silva, s/no, 79070-900, Bairro Universitário, Campo Grande, MS, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2018_3_64_70

Keywords:

Geotecnologias, Mapa de Kernel, Interpolação

Abstract

Em 2010, o Governo Federal criou a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), Lei 12.305/2010 (Brasil, 2010a), a respeito da gestão e do gerenciamento adequado dos resíduos sólidos no Brasil. Em 2012, o Município de Campo Grande, Estado de Mato Grosso do Sul, criou a Lei Complementar 209/2012 (Campo Grande, 2012), que instituiu o Código Municipal de Resíduos Sólidos e tratou da limpeza urbana e de diretrizes sobre o gerenciamento de seus resíduos sólidos. A Lei Complementar definiu o que são Grandes Geradores de Resíduos Sólidos determinou suas responsabilidades, sendo, então, necessária a identificação desses locais. O presente trabalho utilizou de ferramentas de geoprocessamento para identificação e análise desses locais. Foram obtidos o mapa de densidade de possíveis Grandes Geradores e mapas de intensidade de resíduos gerados através de dois diferentes interpoladores, que foram comparados com uma lista tabelada do Índice de Qualidade de Vida (IQV) de cada bairro do município. A utilização do geoprocessamento mostrou-se eficiente, sendo possível identificar os prováveis locais dos Grandes Geradores. Também foi possível observar que esses locais coincidiram com bairros com altos valores de IQV. Assim, o poder público pode fazer uso dessa ferramenta para identificar, monitorar e fiscalizar esse tipo de estabelecimento.

Published

2019-10-16

Issue

Section

Article