SEGMENTAÇÃO DOS MUNICÍPIOS CATARINENSES COM BASE EM INDICADORES URBANOS E ANÁLISE DO CONSUMO DE ÁGUA
DOI:
https://doi.org/10.46421/sispred.v4.7826Palavras-chave:
Cluster, Consumo de água per capita, UrbanizaçãoResumo
Este estudo aplicou a técnica de formação de cluster K-means para segmentar os municípios catarinenses com base em densidade urbana e percentual de área urbana, com o objetivo de analisar padrões de consumo de água per capita. Após a formação dos clusters, analisou-se o consumo de água per capita de cada grupo. Foram identificados quatro grupos distintos, os quais apresentaram diferenças estatisticamente significativas em todas as variáveis analisadas. Municípios com maior urbanização concentraram-se nos clusters com maior consumo de água per capita, apresentando médias de 189,76 litros/hab./dia (cluster 3) e 201,11 litros/hab./dia (cluster 4). Os municípios menos urbanizados apresentaram padrões de consumo de água per capita mais baixos, com médias de 129,26 litros/hab./dia (cluster 1) e 123,67 litros/hab./dia (cluster 2). Os testes de Kruskal-Wallis e Dunn confirmaram as diferenças entre os grupos. A abordagem evidencia como indicadores urbanos podem auxiliar no entendimento da demanda por recursos hídricos, contribuindo para o planejamento integrado e gestão territorial.
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Referências
ANSELIN, Luc. An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa: Volume 2: Clustering Spatial Data. 1. ed. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2024. Disponível em: https://www.taylorfrancis.com/books/9781032713175. Acesso em: 29 abr. 2025.
ANSELIN, Luc. Interactive techniques and exploratory spatial data analysis. Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications, [s. l.], p. 251–264, 1999.
ANSELIN, Luc; SYABRI, Ibnu; KHO, Youngihn. GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Geographical Analysis, [s. l.], v. 38, n. 1, p. 5–22, 2006.
BORGE, Rafael et al. Assessment of the Madrid region air quality zoning based on mesoscale modelling and k-means clustering. Atmospheric Environment, [s. l.], v. 287, p. 119258, 2022.
BRASIL; MINISTÉRIO DO DESENVOLVIMENTO REGIONAL; SECRETARIA NACIONAL DE SANEAMENTO – SNS. Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento: 25o Diagnóstico dos Serviços de Água e Esgotos – 2019. Brasília: [s. n.], 2020.
DENG, Chuxiong et al. Precipitation and urban expansion caused jointly the spatiotemporal dislocation between supply and demand of water provision service. Journal of Environmental Management, [s. l.], v. 299, p. 113660, 2021.
DU, Yueyue et al. Local and non-local drivers of consumption-based water use in China during 2007–2015: Perspective of metacoupling. Journal of Environmental Management, [s. l.], v. 312, p. 114940, 2022.
FONTDECABA, Sara et al. A Methodology to Model Water Demand based on the Identification of Homogenous Client Segments. Application to the City of Barcelona. Water Resources Management, [s. l.], v. 26, n. 2, p. 499–516, 2012.
IBGE. Censo Demográfico 2022: Universo - População e Domicílios por Situação Urbana ou Rural. In: SIDRA. 2025. Disponível em: https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/censo-demografico/demografico-2022/universo-populacao-e-domicilios-situacao-urbana-ou-rural. Acesso em: 25 abr. 2025.
IBGE. Santa Catarina. In: CIDADES E ESTADOS. 2024. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/sc.html. Acesso em: 10 jul. 2024.
LONG, Houyin et al. Spatio-temporal analysis of driving factors of water resources consumption in China. Science of The Total Environment, [s. l.], v. 690, p. 1321–1330, 2019.
MAPBIOMAS. MapBiomas. In: 2025. Disponível em: https://brasil.mapbiomas.org/. Acesso em: 5 maio 2025.
SNIS. SNIS - Série Histórica. In: 2024. Disponível em: http://app4.mdr.gov.br/serieHistorica/#. Acesso em: 2 fev. 2024.
SOHN, Jungyul. Watering cities: spatial analysis of urban water use in the Southeastern United States. Journal of Environmental Planning and Management, [s. l.], v. 54, n. 10, p. 1351–1371, 2011.
WANG, Renfang et al. Uncovering urban water consumption patterns through time series clustering and entropy analysis. Water Research, [s. l.], v. 262, p. 122085, 2024.
