Desenvolvimento de modelos de previsão da geração de resíduos sólidos urbanos no Médio Vale do Itajaí

Resumo

O planejamento e a gestão dos resíduos sólidos urbanos (RSU) são desafios diários para os técnicos e gestores da administração pública, o que é agravado pela ausência de ferramentas de previsão da geração de RSU. O presente trabalho teve por objetivo construir modelos matemáticos para a estimativa da geração de RSU em alguns municípios do Médio Vale do Itajaí, em Santa Catarina. Utilizou-se o método dos mínimos quadrados para desenvolver regressões lineares simples e múltiplas, numa tentativa de correlacionar os dados de geração de RSU ora com dados de população total (Pop) ora com dados de produto interno bruto (PIB) e, em seguida, com ambos, assumindo uma série histórica (2004-2017).  As informações sobre geração de RSU foram obtidas junto ao Consórcio Intermunicipal do Médio Vale do Itajaí (CIMVI) enquanto os dados sobre a evolução da população total e do PIB dos municípios estudados foram coletados na página eletrônica do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As regressões foram realizadas com o código livre BioEstat, onde também calculou-se o teste estatístico dos valores P para uma significância de 5%. Os resultados revelaram-se majoritariamente positivos para a correlação entre as séries de dados, sendo a correlação entre RSU e PIB superior a RSU e Pop. Os coeficientes de determinação variaram desde 0,29 para Apiúna (RSU x Pop) até 0,9590 para Timbó (RSU x PIB). As regressões lineares múltiplas mostraram-se também favoráveis, sendo inclusive superiores em relação as regressões simples, em alguns casos. Os coeficientes de determinação para regressões múltiplas foram todos superiores a 0,59. Os testes estatísticos implicam que os modelos são representativos e corroboram a correlação entre as séries de dados. Apesar das limitações inerentes ao estudo, os resultados sugerem que os modelos podem ser utilizados para a previsão da geração de RSU com significância estatística e, portanto, subsidiar a tomada de decisões.