Uma avaliação em escala nacional sobre a gestão de resíduos usando um modelo de seleção de indicadores de sustentabilidade: estudo de caso do Brasil

Universidade do Minho Escola de Engenharia Eduardo Rocha Dias Santos Uma Avaliação em Escala Nacional sobre a Gestão de Resíduos Usando um Modelo de Seleção de Indicadores de Sustentabilidade: Estudo de Caso do Brasil julho de 2021 UMinho | 2021 Eduardo Rocha Dias Santos Uma Avaliação em Escala Nacional sobre a Gestão de Resíduos Usando um Modelo de Seleção de Indicadores de Sustentabilidade: Estudo de Caso do Brasil Eduardo Rocha Dias Santos Uma Avaliação em Escala Nacional sobre a Gestão de Resíduos Usando um Modelo de Seleção de Indicadores de Sustentabilidade: Estudo de Caso do Brasil Tese de Doutoramento em Gestão e Tratamento de Resíduos Trabalho efetuado sob a orientação do Doutor Daniel Souto Rodrigues e do Doutor Aníbal da Fonseca Santiago Julho 2021 ii DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadas as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autor e direitos conexos. Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada. Caso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condições não previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho. Licença concedida aos utilizadores deste trabalho Atribuição CC BY https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ iii AGRADECIMENTOS Aos Orientadores, Professor Daniel e Professor Aníbal, a agradável convivência, ensinamentos e entusiasmo demonstrado no decorrer dos nossos encontros e conversas. Formamos um verdadeiro time e esse trabalho é fruto desse esforço coletivo. Aos meus pais, Marco Antônio e Marília, pelo carinho, a total dedicação que foi oferecida a mim e aos meus irmãos ao longo da vida, a sabedoria e apoio nas decisões. Muito obrigado por tudo e por terem ido nos visitar em Portugal durante o doutoramento. Foi inesquecível! Ao meu filho Ignácio, que é a motivação do papai para trabalhar sempre duro, não desistir e ver que mesmo diante das dificuldades temos que ser felizes. Obrigado filho, por estar comigo nessa fase tão especial da vida, você nos alegrou e alegra a cada dia. Esse doutoramento é dedicado a você, filhote, que me acompanhou nessa jornada, tão pequenino, que enfrentou tudo com muita garra. Aos meus irmãos, Fernando e Renato, que sempre apoiaram as minhas decisões e fizeram de tudo para que eu tivesse êxito nesse desafio. Às minhas cunhadas e aos meus sobrinhos queridos, João, Isadora e a caçula Luísa, que nasceu quando o titio estava longe no meio do doutoramento. Vocês foram muitos importantes. À Tia Sandra, meu muito obrigado pelo carinho sempre oferecido sem economia. Minha parceira de vinho verde, que claro, não deixou de ir do Brasil para Braga conhecer o meu lar. Aos amigos e parceiros do Saneamento, Sérgio Brasil, Sérgio Siebra, Ricardo Ahmad e aos amigos do Paulicéia, por colaborar com análises, trocas de ideias e compartilhamentos de dados para a investigação. Ao Getúlio e à Cida, que estão sempre disponíveis, prestativos e que foram fundamentais para que eu concluísse essa tese. Agradeço pelos bons momentos compartilhados, sempre. À Fabíola, uma grande amiga, que com muita alegria sempre esteve presente nos momentos mais importantes desse doutoramento. Obrigado por tudo, pela visita em Braga, você foi demais. Agradeço a todos aqueles que não estão citados nominalmente aqui, mas que contribuíram com boas energias e pelo apoio incondicional. Ao Ministério do Meio Ambiente, por possibilitar o afastamento do servidor para cursar esse programa doutoral e dar condições para o progresso acadêmico de seus funcionários, que certamente será convertido em melhorias das atividades desempenhadas nessa Instituição e, consequentemente, na melhor prestação de serviços para a sociedade. iv DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE Declaro ter atuado com integridade na elaboração da presente tese. Confirmo que em todo o trabalho conducente à sua elaboração não recorri à prática de plágio ou a qualquer forma de falsificação de resultados. Mais declaro que tomei conhecimento integral do Código de Conduta Ética da Universidade do Minho. Universidade do Minho, 09 de julho de 2021 Nome: Eduardo Rocha Dias Santos v Uma Avaliação em Escala Nacional sobre a Gestão de Resíduos Usando um Modelo de Seleção de Indicadores de Sustentabilidade: Estudo de Caso do Brasil RESUMO O uso de indicadores de sustentabilidade na avaliação de políticas públicas de resíduos é essencial para apoiar decisores. A escassez de avaliações abrangentes e integradas sobre a gestão dos resíduos é notória em países em desenvolvimento. A presente investigação teve como objetivo desenvolver um modelo de avaliação da gestão de resíduos com indicadores de sustentabilidade úteis e viáveis de escala nacional, utilizando a abordagem DPSIR na sua seleção no âmbito de agências governamentais em países em desenvolvimento. Elaborou-se uma proposta metodológica do modelo em cinco etapas: identificação das responsabilidades legais, seleção de indicadores, desenvolvimento de quadro de indicadores (DPSIR) e do IDGR, por meio do Analytic Hierarchy Process (AHP) com consulta a especialistas, bem como seu aperfeiçoamento. O modelo resultante é denominado por Modelo de Avaliação Holística Abrangente sobre os Resíduos (WATCH – Waste Assessment Comprehensive Holistic Model ). Desenvolveu-se um modelo aplicável à escala nacional, que viabilizou a seleção de indicadores úteis e viáveis de fontes governamentais e resultou no IDGR de resposta segundo abordagem DPSIR. Aplicou-se o modelo ao Brasil, onde a classificação de151 indicadores de sustentabilidade resultou em 105 úteis, 44 potencialmente úteis e dois não úteis. Quatro cenários de desenvolvimento do IDGR foram elaborados no contexto do aperfeiçoamento do índice. O Cenário 4, que se refere ao índice com seis indicadores, foi aplicado em 3670 (65,9%) municípios, onde residem 80,5% da população. Conclui-se que o Brasil alcançou em média 30% (IDGR=0,300) de performance em 2018 na gestão de resíduos em uma escala que varia de 0 a 1 e que existem desigualdades regionais significativas. O método AHP demonstrou ser compatível com a característica de adaptabilidade do modelo, pois permitiu reequilibrar pesos e obter cenários de aperfeiçoamento do índice sem a necessidade de realização de novas consultas a especialistas. Notou-se que a etapa de aplicação no Estudo de Caso foi determinante para a avaliação sobre a efetividade do modelo. Demonstrou-se nessa Investigação que o modelo desenvolvido é capaz de superar as fragilidades dos dados disponíveis nos países em desenvolvimento e fornecer uma avaliação inovadora e ampla sobre a gestão dos resíduos. Palavras-chave: Índice de Desempenho na Gestão dos Resíduos, Processo Analítico Hierárquico, Avaliação de Políticas Públicas de Resíduos. vi A National-scale Assessment of Waste Management using a Sustainability Indicators: a Brazilian Case Study ABSTRACT The use of sustainability indicators in the evaluation of public waste policies is essential to support decision-makers. The scarcity of comprehensive and integrated waste management assessments is notorious in developing countries. This research aimed to develop a model for waste management assessing with useful and feasible sustainability indicators on a national scale, using the DPSIR approach to select them within government agencies in developing countries. A methodological proposal of the model was elaborated in 5 steps: identification of legal responsibilities, selection of indicators, development of indicator panel (DPSIR) and IDGR, through the Analytic Hierarchy Process (AHP) with consultation with specialists, as well as its improvement. The model that resulted from the investigation is called the WATCH (Waste Assessment Comprehensive Holistic Model). A model applicable on a national scale was developed, selecting useful and viable indicators in government agencies, and resulted in the IDGR response according to the DPSIR approach. The model was implemented in a case study in Brazil, where 151 sustainability indicators published by national institutions were classified, resulting in 105 useful, 44 potentially useful, and two not useful. The model provided four IDGR development scenarios elaborated in the context of index improvement. The Scenario 4, which refers to index with six indicators, was applied in 3670 (65.9%) municipalities, where 80.5% of the population lives. It was demonstrated that the Brazil achieved an average of 30% (IDGR = 0.300) of performance in 2018 on a scale ranging from 0 to 1 and that there are significant regional inequalities. The AHP method showed to be compatible with the adaptability characteristic of the model, as it allowed for rebalancing weights and obtaining scenarios for the improvement of the index without the need to carry out further consultations with specialists. It was noted that the application stage in the Case Study was decisive for the evaluation of the model's effectiveness. It was demonstrated in this investigation that the developed model is able to overcome the weaknesses of the data available in developing countries and provide an innovative and comprehensive assessment of waste management. Keywords: Analytic Hierarchy Process, Evaluation of Waste Management Policies Public, Waste management performance index. vii ÍNDICE RESUMO ........................................................................................................................................ v ABSTRACT .................................................................................................................................... vi LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ............................................................................................... xii LISTA DE FIGURAS ....................................................................................................................... xv LISTA DE TABELAS .......................................................................................................................xix LISTA DE QUADROS ..................................................................................................................... xx CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO ....................................................................................................... 1 1.1 Enquadramento ..................................................................................................................... 1 1.2 Objetivos ............................................................................................................................... 6 1.3 Organização da Tese ............................................................................................................. 6 CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA ...................................................................................... 8 2.1 Indicadores de sustentabilidade .............................................................................................. 8 2.1.1 Tipos de indicadores ........................................................................................................ 10 2.1.2 Propriedades dos indicadores .......................................................................................... 13 2.1.3 Desenvolvimento de indicadores ...................................................................................... 15 2.2 Aplicação dos indicadores de sustentabilidade na área de resíduos ......................................... 16 2.3 Índices como ferramentas de apoio à tomada de decisão ....................................................... 19 2.3.1 Índices de sustentabilidade utilizados globalmente ........................................................... 29 2.3.2 Índices de gestão de resíduos no contexto internacional ................................................... 30 2.3.3 Índices relacionados à gestão dos resíduos no Brasil ........................................................ 31 CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO ....................................................................... 35 3.1 Elaboração do conceito do modelo ........................................................................................ 35 3.2 Proposição metodológica do modelo ..................................................................................... 36 3.2.1 Etapa 1 – Consolidação das responsabilidades (objetivos, metas e obrigações) para resíduos na legislação nacional .................................................................................................................. 38 3.2.1.1 Etapa 1.1 – Identificação de objetivos, metas e obrigações ........................................... 39 xiv Sissolo – Sistema de Informações de Vigilância Sanitária para Populações Expostas ao Solo Contaminado do Brasil SNIS – Sistema Nacional de Informação de Saneamento do Brasil SPSS – Software IBM SPPS Statistics for Windows TDR – Tipo de deposição de resíduos UN – Organização das Nações Unidas ( United Nations ) UNEP – Programa das Nações Unidas para o Ambiente ( United Nations Environment Programme) VMR – Valorização de materiais recicláveis WATCH – Modelo de Avaliação Holística Completa sobre os Resíduos ( Waste Assessment Comprehensive Holistic Model ) xv LISTA DE FIGURAS FIGURA 1. PIRÂMIDE ADAPTADA DE BRAAT (1991), QUE DEMONSTRA O PÚBLICO-ALVO DOS INDICADORES DE ACORDO COM A CARACTERÍSTICA DA INFORMAÇÃO. INFORMAÇÕES MAIS AGREGADAS E EM MENOR QUANTIDADE DESTINA-SE AO PÚBLICO EM GERAL. MAIORES VOLUMES DE DADOS E MAIOR GRAU DE DESAGREGAÇÃO SÃO OBJETO DE USO POR CIENTISTAS ................................................................................................................................. 10 FIGURA 2. MODELO DPSIR QUE REPRESENTA A CADEIA CAUSAL DAS FORÇAS ANTRÓPICAS NO AMBIENTE E AS RESPOSTAS DA SOCIEDADE ............................................................................................................................. 11 FIGURA 3. EXEMPLO DE ESTRUTURA HIERÁRQUICA BÁSICA DO MÉTODO AHP ..................................................... 23 FIGURA 4. ESCALA FUNDAMENTAL SAATY (1980) PARA A COMPARAÇÃO DE CRITÉRIOS ........................................ 23 FIGURA 5. CONCEITO GRÁFICO DO MODELO WATCH. UMA ADAPTAÇÃO DO QUADRO DPSIR (EEA, 1995) PARA A ÁREA DE RESÍDUOS .............................................................................................................................. 35 FIGURA 6. PROPOSTA METODOLÓGICA PARA SELEÇÃO DE INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE APLICADO À GESTÃO DE RESÍDUOS EM ESCALA NACIONAL NOS PAÍSES EM DESENVOLVIMENTO ....................................................... 37 FIGURA 7. ETAPAS PARA APLICAÇÃO DO MODELO WATCH NO ESTUDO DE CASO ................................................ 38 FIGURA 8. FLUXO PARA SELEÇÃO DAS RESPONSABILIDADES NACIONAIS SOBRE GESTÃO DE RESÍDUOS ....................... 39 FIGURA 9. FLUXOGRAMA DE CLASSIFICAÇÃO DE INDICADORES......................................................................... 48 FIGURA 10. FLUXOGRAMA DE SELEÇÃO DE INDICADORES PARA COMPOR O IDGR ................................................ 51 FIGURA 11. FLUXOGRAMA COMPLETO DE SELEÇÃO DE INDICADORES ATÉ A ETAPA DE APERFEIÇOAMENTO DO IDGR .... 54 FIGURA 12. SITUAÇÃO IDEAL, IDGR MÁXIMO, IGUAL A 1 ............................................................................... 56 FIGURA 13. SITUAÇÃO GRAVE, IDGR IGUAL A 0 .......................................................................................... 56 FIGURA 14. SITUAÇÃO SATISFATÓRIA COM AVANÇOS. IDGR: 0,75<IDGR<1,00 ............................................... 57 FIGURA 15. SITUAÇÃO INTERMEDIÁRIA. IDGR: 0,50<IDGR<0,75 ................................................................ 57 FIGURA 16. SITUAÇÃO PREOCUPANTE. IDGR: 0,00<IDGR<0,50 ................................................................. 57 FIGURA 17. MAPA DAS REGIÕES GEOGRÁFICAS E UNIDADES DA FEDERAÇÃO BRASILEIRAS. AC – ACRE, AL – ALAGOAS, AM – AMAZONAS, AP – AMAPÁ, BA – BAHIA, CE – CEARÁ, DF – DISTRITO FEDERAL, ES – ESPÍRITO SANTO, GO – GOIÁS, MA – MARANHÃO, MG – MINAS GERAIS, MS – MATO GROSSO DO SUL, MT – MATO GROSSO, PA – PARÁ, PB – PARAÍBA, PE – PERNAMBUCO, PI – PIAUÍ, PR – PARANÁ, RJ – RIO DE JANEIRO, RN – RIO GRANDE DO NORTE, RO – RONDÔNIA, RR – RORAIMA, RS – RIO GRANDE DO SUL, SC – SANTA CATARINA, SE – SERGIPE, SP – SÃO PAULO, TO – TOCANTINS ................................................................................ 60 FIGURA 18. REGIÕES HIDROGRÁFICAS DO BRASIL ........................................................................................ 61 FIGURA 19. PRIORIDADE NA GESTÃO DOS RESÍDUOS NA PNRS BRASILEIRA. (A) LEI 12.305/2010. (B) DIRETIVA 2008/98/EC ........................................................................................................................... 63 xvi FIGURA 20. ESTRUTURA HIERÁRQUICA AHP SOBRE O DESEMPENHO NA GESTÃO DOS RESÍDUOS ............................ 69 FIGURA 21. FLUXOGRAMA DE ANÁLISE DOS INQUÉRITOS AO LONGO DAS TRÊS RODADAS. ...................................... 74 FIGURA 22. DISTRIBUIÇÃO DOS 50 ESPECIALISTAS CONSULTADOS QUE PARTICIPARAM INTEGRALMENTE DO INQUÉRITO NO QUALTRICS, DE ACORDO COM O TIPO DE INSTITUIÇÃO. .......................................................................... 76 FIGURA 23. DISTRIBUIÇÃO DOS 50 ESPECIALISTAS CONSULTADOS QUE PARTICIPARAM INTEGRALMENTE DO INQUÉRITO NO QUALTRICS, DE ACORDO COM A ESCOLARIDADE MÁXIMA. ....................................................................... 76 FIGURA 24. NÚMERO DE OBJETIVOS, METAS E OBRIGAÇÕES POR TIPO DE INSTRUMENTO NORMATIVO....................... 90 FIGURA 25. NÚMERO DE OBJETIVOS, METAS E OBRIGAÇÕES NA LEGISLAÇÃO POR TEMA ........................................ 91 FIGURA 26. DISTRIBUIÇÃO DE OBJETIVOS, METAS E OBRIGAÇÕES EM ESCALA NACIONAL, POR TIPO DE RESÍDUO ......... 92 FIGURA 27. CLASSIFICAÇÃO DPSIR DE INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE IDENTIFICADOS COM RELAÇÃO DIRETA OU INDIRETA COM A ÁREA DE RESÍDUOS ................................................................................................. 93 FIGURA 28. DESEMPENHO MÉDIO DOS INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE POR ATRIBUTO ANALISADO ................... 95 FIGURA 29. PONTUAÇÃO MÉDIA COM DESVIO PADRÃO E QUANTITATIVO DOS INDICADORES POR INSTITUIÇÃO NACIONAL PESQUISADA ............................................................................................................................... 97 FIGURA 30. PONTUAÇÃO DE CADA SISTEMA/PUBLICAÇÃO ANALISADA POR ATRIBUTO ........................................... 99 FIGURA 31. QUADRO DPSIR PARA AVALIAÇÃO DA GESTÃO DE RESÍDUOS NO BRASIL. ......................................... 101 FIGURA 32. RESULTADOS DA SELEÇÃO DOS INDICADORES PARA COMPOR O IDGR ............................................. 105 FIGURA 33. QUANTIDADE DE ESPECIALISTAS QUE PARTICIPARAM DA INVESTIGAÇÃO POR TIPO DE INSTITUIÇÃO ......... 107 FIGURA 34. FLUXO DE RESPOSTAS DOS INQUÉRITOS DE ACORDO COM A TAXA DE CONSISTÊNCIA (CR) ................... 109 FIGURA 35. QUANTIDADE DE RESPOSTAS CONSISTENTES E CR MÉDIO AO LONGO DAS 3 ITERAÇÕES ...................... 110 FIGURA 36. (A) DISTRIBUIÇÃO DOS PESOS DO GRUPO TOTAL DE 50 ESPECIALISTAS, CONSISTENTES E INCONSISTENTES. (B) DISTRIBUIÇÃO DOS PESOS DO GRUPO TOTAL DE 22 ESPECIALISTAS COM RESPOSTAS CONSISTENTES. COMPRAS PÚBLICAS ECOLÓGICAS (CPE), PESAGEM DE RESÍDUOS (PER), PLANO DE GESTÃO DE RESÍDUOS (PGR), PRESTAÇÃO INTEGRADA DOS SERVIÇOS DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA, SANEAMENTO DE ÁGUAS RESIDUAIS E GESTÃO DE RESÍDUOS URBANOS (PIS), RECOLHA SELETIVA (RES), CONSÓRCIOS PÚBLICOS (CON), SUSTENTABILIDADE ECONÓMICA E FINANCEIRA DOS SERVIÇOS (SEF), VALORIZAÇÃO DE MATERIAIS RECICLÁVEIS (VMR) E TIPO DE DEPOSIÇÃO DOS RESÍDUOS (TDR) ......................................................................... 111 FIGURA 37. APLICAÇÃO DO IDGR9 EM 119 MUNICÍPIOS COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS ..................... 114 FIGURA 38. ALCANCE AMOSTRAL DOS CENÁRIOS DO IDGR POR REGIÃO (A) PROPORÇÃO DE NÚMERO DE MUNICÍPIOS. (B) PROPORÇÃO DE POPULAÇÃO. ........................................................................................................ 122 FIGURA 39. PARTICIPAÇÃO DE MUNICÍPIOS DE ACORDO COM CLASSES DE RESULTADOS DO IDGR POR REGIÃO. (A) IDGR9. (B) IDGR8. (C) IDGR7. (D) IDGR6. ................................................................................. 123 xvii FIGURA 40. APLICAÇÃO ESPACIAL DOS CENÁRIOS DE IDGR COM REPRESENTAÇÃO EM CLASSES IGUAIS DE ÍNDICE. (A) IDGR9 EM 119 MUNICÍPIOS (B) IDGR8 EM 726 MUNICÍPIOS. (C) IDGR7 EM 1401 MUNICÍPIOS COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS. (D) IDGR6 EM 3670 MUNICÍPIOS COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS .............................................................................................................................................. 125 FIGURA 41. APLICAÇÃO DO IDGR6 EM 3670 MUNICÍPIOS COM DIFERENTES MÉTODOS DE REPRESENTAÇÃO EM CLASSES. (A) QUEBRA NATURAL (JENKS). (B) QUARTIL ....................................................................... 127 FIGURA 42. (A) IDGR MÉDIO EM CADA CENÁRIO POR REGIÃO GEOGRÁFICA. (B) BOXPLOT DOS VALORES DO IDGR NOS CENÁRIOS PROPOSTOS ................................................................................................................ 129 FIGURA 43. PESO DOS INDICADORES PARA OS CENÁRIOS DE IDGR. (A) BOXPLOT DO PESO DE CADA INDICADOR PARA CADA CENÁRIO ELABORADO COM RESPOSTAS CONSISTENTES. (B) GRÁFICO EM BARRAS EMPILHADAS COM O PESO DE CADA INDICADOR PARA CADA CENÁRIO, REPRESENTADOS COM RESPOSTAS DO GRUPO CONSISTENTE (CON) E O GRUPO COM TOTAL DE ESPECIALISTAS (TOT). .................................................................................... 130 FIGURA 44. TAXA DE CONSISTÊNCIA DO GRUPO TOTAL, CONSISTENTES E INCONSISTENTES ................................. 132 FIGURA 45. EVOLUÇÃO DA CONSISTÊNCIA E PARTICIPAÇÃO DE ESPECIALISTAS AO LONGO DAS RODADAS DO AHP ..... 133 FIGURA 46. ANÁLISE DO IDGR6 SOB A PERSPETIVA SOCIOECONÔMICA E TERRITORIAL. (A) IDGR6 PELO PORTE POPULACIONAL (HABITANTES). (B) ÁREA DO MUNICÍPIO (KM2). (C) PIB PER CAPITA (REAIS). (D) DESENVOLVIMENTO HUMANO (ÍNDICE FIRJAN). (E) REGIÃO GEOGRÁFICA. (F) REGIÃO HIDROGRÁFICA ....................................... 137 FIGURA 47. IDGR6 EM 3670 MUNICÍPIOS COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS E AS REGIÕES METROPOLITANAS E RIDE. ..................................................................................................................................... 138 FIGURA 48. MAPAS COM A EVOLUÇÃO DO IDGR6. (A) 2010. (B) 2011. (C) 2012. (D) 2013. (E) 2015. (F) 2016. (G) 2017. (H) 2018. NÃO FOI POSSÍVEL REUNIR TODAS AS INFORMAÇÕES DOS INDICADORES EM 2014. ...... 139 FIGURA 49. REPASSES FEDERAIS EM RESÍDUOS E A VARIAÇÃO DO PIB BRASILEIRO ENTRE 2010 E 2018 .............. 141 FIGURA 50. (A) PERCENTUAL DA POPULAÇÃO POR TIPO DE DEPOSIÇÃO DE RESÍDUOS NO SOLO ENTRE 2010 E 2018. (B) PERCENTUAL DE MUNICÍPIOS POR TIPO DE SERVIÇO INTEGRADO COM GESTÃO DE RESÍDUOS. (C) PERCENTUAL DE MUNICÍPIOS COM PLANO DE RESÍDUOS E O TIPO DE PLANO. (D) PERCENTUAL DE MUNICÍPIOS COM PESAGEM DOS RESÍDUOS NAS UNIDADES DE DESTINAÇÃO DE RESÍDUOS. (E) PERCENTUAL DE MUNICÍPIOS COM PARTICIPAÇÃO EM CONSÓRCIOS PÚBLICOS COM ATUAÇÃO EM GESTÃO DE RESÍDUOS. (F) PERCENTUAL DE MUNICÍPIOS COM RECOLHA SELETIVA INSTITUÍDA. .................................................................................................................. 143 FIGURA 51. (A) NÚMERO DE MUNICÍPIOS QUE FORNECERAM TODAS OS INDICADORES DO IDGR6 ENTRE 2010 E 2018. (B) PERCENTUAL DE MUNICÍPIOS QUE FORNECERAM TODAS OS INDICADORES DO IDGR6 ENTRE 2010 E 2018. (C) POPULAÇÃO DOS MUNICÍPIOS QUE FORNECERAM TODAS OS INDICADORES DO IDGR6 ENTRE 2010 E 2018. (D) PERCENTUAL DA POPULAÇÃO DOS MUNICÍPIOS QUE FORNECERAM TODAS OS INDICADORES DO IDGR6 ENTRE 2010 E 2018. ......................................................................................................................... 144 FIGURA 52. (A) IDGR6 POR REGIÃO COM OS 387 MUNICÍPIOS QUE FORNECERAM TODOS OS INDICADORES AO LONGO DA SÉRIE HISTÓRICA DE 2010 A 2018. (B) BOXPLOT COM IDGR6 DOS 387 MUNICÍPIOS QUE FORNECERAM TODOS OS INDICADORES AO LONGO DA SÉRIE HISTÓRICA DE 2010 A 2018. ..................................................... 145 xviii FIGURA 53. COMPARAÇÃO DO ÍNDICE FIRJAN (ANO BASE 2016) ENTRE MUNICÍPIOS QUE DECLARARAM TODAS AS INFORMAÇÕES DO IDGR ENTRE 2010 E 2018 E AQUELES QUE NÃO DECLARAM EM TODOS OS ANOS OU EM NENHUM ANO. ........................................................................................................................... 146 FIGURA 54. APLICAÇÃO DO MODELO WATCH COM IDGR6 NAS REGIÕES GEOGRÁFICAS BRASILEIRAS. (A) NORTE, (B) NORDESTE, (C) SUDESTE, (D) SUL E (E) CENTRO-OESTE. ................................................................... 147 FIGURA 55. PROJETO ELABORADO NO SOFTWARE QUALTRICS COM O INQUÉRITO ONLINE E RECEBIMENTO DA 1ª ITERAÇÃO DE RESPOSTAS .......................................................................................................................... 187 FIGURA 56. FICHEIRO EM EXCEL QUE ACOMPANHA O SOFTWARE BPSGM E FOI UTILIZADO NA 2ª E 3ª ITERAÇÃO DA CONSULTA AOS ESPECIALISTAS ...................................................................................................... 192 FIGURA 57. ESTRUTURA DE COMPARAÇÃO AHP ELABORADO NO SOFTWARE BSPGM PARA CÁLCULO DO EIGEN VALUE E ÍNDICE DE CONSENSO ................................................................................................................. 193 FIGURA 58. HISTÓRICO DA LEGISLAÇÃO AMBIENTAL COM PRESENÇA DE QUESTÕES RELACIONADA AOS RESÍDUOS ..... 197 FIGURA 59. CONTROLE DAS RESPOSTAS NO QUALTRICS .............................................................................. 258 FIGURA 60. APLICAÇÃO DO IDGR6 EM 221 MUNICÍPIOS DA REGIÃO NORTE COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS .............................................................................................................................................. 321 FIGURA 61. APLICAÇÃO DO IDGR6 EM 871 MUNICÍPIOS DA REGIÃO NORDESTE COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS ..................................................................................................................................... 321 FIGURA 62. APLICAÇÃO DO IDGR6 EM 1307 MUNICÍPIOS DA REGIÃO SUDESTE COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS ..................................................................................................................................... 322 FIGURA 63. APLICAÇÃO DO IDGR6 EM 982 MUNICÍPIOS DA REGIÃO SUL COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS 322 FIGURA 64. APLICAÇÃO DO IDGR6 EM 289 MUNICÍPIOS DA REGIÃO CENTRO-OESTE COM REPRESENTAÇÃO DE CLASSES IGUAIS ..................................................................................................................................... 323 xix LISTA DE TABELAS TABELA 1 – ÍNDICES DE ALEATORIEDADE (RI) DE N =1 ATÉ 10 ....................................................................... 26 TABELA 2 – QUANTIDADE DE MUNICÍPIOS COM DADOS DISPONÍVEIS POR INDICADOR ............................................ 82 TABELA 3 – MATRIZ DE RESULTADOS DAS RESPOSTAS DOS ESPECIALISTAS QUE TIVERAM RESPOSTAS CONSISTENTES NO INQUÉRITO COM 9 INDICADORES .................................................................................................... 113 TABELA 4 – NÚMERO DE MUNICÍPIOS POR REGIÃO COM OS 9 INDICADORES DISPONÍVEIS PARA A APLICAÇÃO DO IDGR9 .............................................................................................................................................. 114 TABELA 5 – PONTUAÇÃO INDIVIDUAL POR ATRIBUTO DE CADA INDICADOR DO IDGR9. COMPRAS PÚBLICAS ECOLÓGICAS (CPE), PESAGEM DE RESÍDUOS (PER), PLANO DE GESTÃO DE RESÍDUOS (PGR), PRESTAÇÃO INTEGRADA DOS SERVIÇOS DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA, SANEAMENTO DE ÁGUAS RESIDUAIS E GESTÃO DE RESÍDUOS URBANOS (PIS), RECOLHA SELETIVA (RES), CONSÓRCIOS PÚBLICOS (CON), SUSTENTABILIDADE ECONÓMICA E FINANCEIRA DOS SERVIÇOS (SEF), VALORIZAÇÃO DE MATERIAIS RECICLÁVEIS (VMR) E TIPO DE DEPOSIÇÃO DOS RESÍDUOS (TDR) ....................................................................................................................... 118 TABELA 6 – SÍNTESE DOS PESOS DOS INDICADORES, CR, Nº ESPECIALISTAS E ÍNDICE DE CONSENSO DE ACORDO COM CADA CENÁRIO ........................................................................................................................... 131 TABELA 7 – QUANTIDADE DE OBJETIVOS, METAS E OBRIGAÇÕES NACIONAIS POR TIPO DE INSTRUMENTO NORMATIVO . 225 TABELA 8 – ANÁLISES DE CORRELAÇÃO COM COEFICIENTE DE PEARSON ENTRE OS 9 INDICADORES SELECIONADOS PARA MENSURAR O GRAU DE INDEPENDÊNCIA ........................................................................................... 228 TABELA 9 – ANÁLISES DE CORRELAÇÃO COM COEFICIENTE DE KENDALL E SPEARMAN ENTRE OS 9 INDICADORES SELECIONADOS PARA MENSURAR O GRAU DE INDEPENDÊNCIA ............................................................... 230 TABELA 10 – ANÁLISE INDIVIDUAL DA RELEVÂNCIA, SENSIBILIDADE, MENSURABILIDADE, DISPONIBILIDADE, FACILIDADE DE INTERPRETAÇÃO E CUSTO-BENEFÍCIO DOS INDICADORES ...................................................................... 232 TABELA 11 – PESOS DOS INDICADORES E TAXA DE CONSISTÊNCIA (CR) POR ESPECIALISTA ................................. 315 TABELA 12 – MATRIZ DE AGREGAÇÃO DE RESULTADOS DAS RESPOSTAS DE TODOS OS ESPECIALISTAS QUE PARTICIPARAM DO INQUÉRITO COM TODOS OS 9 INDICADORES ................................................................................. 316 TABELA 13 – MATRIZ DE RESULTADOS DAS RESPOSTAS DOS ESPECIALISTAS QUE TIVERAM RESPOSTAS CONSISTENTES NO INQUÉRITO CONSIDERANDO 8 INDICADORES ..................................................................................... 317 TABELA 14 – MATRIZ DE RESULTADOS DAS RESPOSTAS DOS ESPECIALISTAS QUE TIVERAM RESPOSTAS CONSISTENTES NO INQUÉRITO CONSIDERANDO 7 INDICADORES ..................................................................................... 317 TABELA 15 – MATRIZ DE RESULTADOS DAS RESPOSTAS DOS ESPECIALISTAS QUE TIVERAM RESPOSTAS CONSISTENTES NO INQUÉRITO CONSIDERANDO 6 INDICADORES ..................................................................................... 317 TABELA 16 – TAXA DE CONSISTÊNCIA (CR) POR ESPECIALISTA EM CADA ITERAÇÃO ........................................... 319 TABELA 17 – RANKING DOS MUNICÍPIOS CLASSIFICADOS EM ORDEM DECRESCENTE SEGUNDO O IDGR6 E OS RESULTADOS DO IDGR 7, 8 E 9. ................................................................................................... 324 xx LISTA DE QUADROS QUADRO 1 – ESCALA FUNDAMENTAL SAATY (1980) .................................................................................... 23 QUADRO 2 – QUESTÕES DE AVALIAÇÃO DOS INDICADORES PARA FINS DE PONTUAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO QUANTO À UTILIDADE .................................................................................................................................. 42 QUADRO 3 – CORRESPONDÊNCIA ENTRE AS VARIAÇÕES DA LÍNGUA PORTUGUESA REFERENTE AOS TEMAS DE INDICADORES QUE FORAM COMPARADOS NO AHP ............................................................................... 72 QUADRO 4 – TIPO DE VARIÁVEL DO INDICADOR E UNIDADE DE MEDIDA .............................................................. 79 QUADRO 5 – NORMALIZAÇÃO ADOTADA PARA A APLICAÇÃO DOS INDICADORES .................................................... 80 QUADRO 6 – QUATRO CENÁRIOS DE ÍNDICE DE ACORDO COM O TAMANHO DAS AMOSTRAS DE DADOS ...................... 85 QUADRO 7 – ANÁLISE DA QUALIDADE DO IDGR9 ...................................................................................... 116 QUADRO 8 – PERFIL DOS ESPECIALISTAS CONSULTADOS NO AHP ................................................................. 194 QUADRO 9 – OBJETIVOS, METAS E OBRIGAÇÕES NA LEGISLAÇÃO NACIONAL RELACIONADOS AOS RESÍDUOS ............. 198 QUADRO 10 – ANÁLISE CONSOLIDADA SOBRE O CONJUNTO DE INDICADORES PRESENTES NO SISTEMAS E PUBLICAÇÕES NACIONAIS DE MONITORIZAÇÃO ...................................................................................................... 236 QUADRO 11 – CARACTERÍSTICAS DOS INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE CLASSIFICADOS COMO ÚTEIS PARA O QUADRO DPSIR .................................................................................................................................... 259 QUADRO 12 – CARACTERÍSTICAS DOS INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE CLASSIFICADOS COMO POTENCIALMENTE ÚTEIS OU NÃO ÚTEIS PARA O QUADRO DPSIR ................................................................................... 302 1 CAPÍTULO 1.INTRODUÇÃO Apresenta-se nesse estudo um modelo destinado a avaliar a gestão de resíduos com indicadores de sustentabilidade úteis e viáveis de escala nacional em países em desenvolvimento. Descreve-se na introdução o enquadramento do estudo, que aponta para as lacunas existentes na avaliação sobre a gestão de resíduos, assim como justifica-se a relevância e a motivação que mobilizaram esta tese. Além disso, expõe-se os objetivos gerais e específicos alcançados na investigação e a estrutura organizacional dos capítulos que constituem este estudo. 1.1 Enquadramento A produção de resíduos a partir de atividades humanas geralmente perturba o estado do ambiente e afeta a água, o solo, a atmosfera, a biodiversidade, a saúde pública e o bem-estar social. Os impactos ambientais, económicos e sociais da gestão de resíduos em todo o mundo são motivo de preocupação de governos, pesquisadores e sociedade civil. Nesse contexto, os indicadores de sustentabilidade são ferramentas poderosas para analisar a magnitude, extensão e duração do efeito adverso dos resíduos nos países, além de apoiar a análise da sustentabilidade dos sistemas de gestão de resíduos pelos tomadores de decisão. A eficácia da avaliação da sustentabilidade na gestão de resíduos depende da existência de bancos de dados confiáveis e disponíveis. Os indicadores de sustentabilidade são elementos essenciais nos modelos de avaliação, pois fornecem dados padronizados e sistemáticos que são utilizados como referências de comparação. Indicadores de sustentabilidade enfatizam as relações entre aspetos sociais, económicos e do ambiente. O uso desses indicadores é diversificado compreende, principalmente, os temas água, biodiversidade, cenários do ambiente, consumo das famílias, energia, economia verde, mudança climática, poluição do ar, pesca, resíduos, transporte e uso do solo (Cobb e Rixford, 1998; EEA, 2014). Estes indicadores fornecem informações sobre a dinâmica humano-ambiente, detetando mudanças no estado do ambiente em escala temporal, de acordo com parâmetros pré-estabelecidos (Meadows, 1998). Os indicadores de sustentabilidade podem ser usados para medir o desempenho, eficiência e eficácia de políticas públicas de ambiente e aplicados em escalas local, regional, nacional ou continental (Hammond et al. , 1995). Na área de resíduos, são utilizados desde o estágio da recolha de resíduos no nível operacional até os níveis mais estratégicos da gestão de resíduos, tais como a avaliação das metas de redução de produção dos resíduos, dos impactos nos oceanos e das contribuições do sector de CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 2 resíduos no aquecimento global (Paes et al ., 2020; Pereira e Fernandino, 2019; Sanjeevi e Shahabudeen, 2015). A aplicação de indicadores confiáveis e precisos, que representem diferentes realidades dentro de um território nacional, é um desafio significativo no sector de resíduos, especialmente nos países em desenvolvimento (Godfrey, 2008). Nesse grupo de países, Khateeb et al. (2011) e Hotta et al. (2016) revelaram que a gestão de informações sobre resíduos tem muitas fragilidades em relação à sua qualidade e disponibilidade. Segundo Olay-Romero et al . (2020), essas fragilidades nos dados são reflexo do conhecimento limitado de pessoas responsáveis pela gestão da informação nas agências governamentais, dispersão dos indicadores em vários departamentos, baixa transparência, fornecimento ineficiente de dados pelos governos municipais e atuação informal de entidades na gestão dos resíduos. Segundo Kates et al. (2000), ampliar a capacidade científica e o apoio institucional nos países em desenvolvimento é particularmente urgente, a fim de aumentar a resiliência de regiões vulneráveis aos múltiplos impactos decorrentes das mudanças rápidas e simultâneas nos sistemas sociais e ambientais. Mesmo em países de elevado desenvolvimento económico, Cifrian et al. (2015) observaram que os dados existentes sobre resíduos podem não ser suficientes, incompletos ou não úteis para os tomadores de decisão, principalmente para monitorizar a consecução dos objetivos ou metas das políticas públicas. No contexto de países em desenvolvimento, Silva et al. (2019) estudaram 396 indicadores de sustentabilidade orientados para o campo de resíduos a partir da literatura científica e propuseram a aplicação de 49 indicadores em cidades de médio porte no Brasil. Devido à indisponibilidade de dados nas cidades estudadas, foram aplicados 11 indicadores no estudo de caso, o que demonstra a dificuldade em promover avaliações e monitorizar os resíduos nesses países. Na pesquisa realizada por Ikhlayel (2018), selecionou-se 26 indicadores de sustentabilidade extraídos de estudos na China, Egito, Gana, Filipinas, Índia, Indonésia, Jordânia, Líbano, Marrocos e Tunísia destinados a avaliar os sistemas de gestão de resíduos. Esse estudo foi conceptual e não aplicou os indicadores selecionados em países, regiões ou cidades, pois os indicadores não estavam disponíveis na prática. A indisponibilidade de indicadores encontrados na literatura internacional para aplicação nos países em desenvolvimento reforça a importância do desenvolvimento de modelos de avaliação e seleção de indicadores aplicáveis de acordo com a realidade desse grupo de países. Segundo Marshall e Farahbakhsh (2013), esses modelos devem ser criativos, sensíveis e ter indicadores confiáveis. Assim, os indicadores disponíveis e com qualidade adequada devem ser valorizados, visto que limitações técnicas e económicas dos países CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 3 em desenvolvimento são características restritivas ao desenvolvimento de um sistema de monitorização sofisticado e oneroso. A gestão de resíduos é uma questão transversal que considera aspetos dos temas ambiente, social, saúde pública, energia, economia, entre outros. A aplicação de indicadores de sustentabilidade, portanto, alcança muitos campos do conhecimento, inclusive a gestão de resíduos (Wilson, 2007; Pires et al. , 2011; Guerrero et al. , 2013; Cervantes et al. , 2018). Além da transversalidade temática, os resíduos apresentam diversas origens que podem ser: urbana, da construção e demolição (C&D), da agricultura, dos aeroportos e portos, das indústrias, das embalagens de agrotóxicos, lâmpadas, mineração, baterias e acumuladores, pneus usados, veículos em fim de vida, hospitalar, óleos usados, equipamentos elétricos e eletrônicos (REEE). Por isso, a gestão de resíduos apresenta uma grande variedade de fluxos, destinos e partes interessadas. Para desenvolver estudos nessa área é relevante identificar os tipos de resíduos, regras, padrões e fluxos, com objetivo de conhecer limitações e contextos em toda a cadeia de gestão de resíduos (Tchobanoglous e Kreith, 2002; Christensen, 2011). A monitorização da gestão de resíduos deve ir além do uso de indicadores sobre recolha, transporte, tratamento e deposição em aterro sanitário. Uma abordagem mais ampla sobre os resíduos converge com as estratégias da economia circular, que consideram os resíduos como um recurso (Ghisellini et al. , 2016; EPRS, 2017). A característica multidimensional e integrada da gestão dos resíduos é destacada no domínio da economia circular. Para medir os recursos naturais recuperados com a adequada gestão de resíduos é necessário considerar aspetos ambientais, económicos, sociais e técnicos, bem como adotar métricas adequadas (Iacovidou et al. , 2017). Nesse sentido, os estudos com indicadores em escala macro são úteis para apoiar decisões em políticas nacionais de gestão de resíduos e conservação de recursos naturais. Segundo Vercalsteren et al. (2018), a nível macro, os indicadores de sustentabilidade podem relacionar os resíduos com a economia, o comércio e as estratégias de desenvolvimento sustentável. Pelo seu turno, os indicadores de nível macro permitem descrever características de um país ou região, o que torna possível a comparação em relação a outras regiões. Segundo Ikhlayel (2018), a priorização de indicadores de sustentabilidade na área de resíduos deve considerar as preocupações com saúde pública, ambiente, custos, oportunidades de negócios e abrangência nacional. Para enfrentar os desafios da avaliação ambiental integrada e multidimensional com indicadores de sustentabilidade, a Agência Europeia do Ambiente (EEA – European Environment Agency ) apresenta o modelo Força Motriz-Pressão-Estado-Impacto-Resposta (DPSIR – Driving Force-Pressure-State-Impact- CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 10 indicadores para medir vários aspetos de um processo de análise. Espera-se que esse conjunto atue em sinergia e que os indicadores utilizados não entrem em conflito entre si, mas sejam coerentes para fornecer uma orientação política consistente (Jain e Tiwari 2017). 2.1.1 Tipos de indicadores Segundo Gabrielsen e Bosch (2003), os indicadores são desenvolvidos de acordo com a sua finalidade, o público-alvo e a interpretação sob diferentes óticas, que depende da familiaridade com o fenómeno medido. Segundo Braat (1991), analistas e cientistas estão mais interessados em grandes volumes de dados brutos que podem ser analisados estatisticamente. Os tomadores de decisão e formuladores de políticas preferem dados relacionados a objetivos, critérios de avaliação, metas e valores que estabelecem limites para a perturbação do ambiente. O nível de agregação da informação é intermediário para esse grupo. O público em geral, por mais diversificado que seja, prefere mensagens claras, livres de redundância e apresentadas numa única informação. Assim, os indicadores de sustentabilidade são desenvolvidos em formatos apelativos e com significado para o público-alvo. Para demonstrar as relações entre os tipos de grupos de utentes de indicadores e as características dos dados, Braat (1991) desenvolveu a pirâmide conceptual apresentada na Figura 1. Figura 1. Pirâmide adaptada de Braat (1991), que demonstra o público-alvo dos indicadores de acordo com a característica da informação. Informações mais agregadas e em menor quantidade destina-se ao público em geral. Maiores volumes de dados e maior grau de desagregação são objeto de uso por cientistas CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 11 A Agência Europeia do Ambiente (EEA – European Environment Agency ), com o objetivo de avaliar múltiplas dimensões que interferem com o ambiente, adota modelos conceituais que estabelecem cadeias de causalidade para a definição do tipo de indicador de sustentabilidade. O modelo DPSIR, com origem em (OCDE, 1993), (EEA, 1995) e (USEPA, 1995), apresentado na Figura 2, descreve as interações entre a sociedade e o ambiente. A Força motriz ( Driving force ) refere-se a necessidade humana, como por exemplo um processo de produção ou consumo. A Pressão ( Pressure ) são atividades destinadas a atender às necessidades humanas, que afetam o ambiente, através do processo de produção ou consumo. O Estado ( State ) é a condição atual do ambiente: ar, água, solo, qualidade do ecossistema. O Impacto ( Impact ) é o efeito das mudanças provocadas no ambiente sobre a sociedade. A Resposta ( Response ) é a reação que a sociedade pode fazer com mudanças políticas, económicas ou de comportamento como resolução ou mitigação das mudanças no ambiente. Portanto, os indicadores de sustentabilidade podem ser classificados de acordo com seu tipo, segundo a abordagem DPSIR. Uma abordagem da OCDE (2003) define cinco tipos de indicadores de sustentabilidade: indicadores descritivos, indicadores de desempenho, indicadores de eficiência, indicadores de efetividade da política pública e indicadores de bem-estar social. Os indicadores descritivos são geralmente apresentados como um diagrama de linhas, mostrando o desenvolvimento de uma variável ao longo do tempo. Os indicadores de desempenho podem usar as mesmas variáveis que os indicadores descritivos, mas estão conectados com as metas (valores-alvo). Figura 2. Modelo DPSIR que representa a cadeia causal das forças antrópicas no ambiente e as respostas da sociedade CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 12 Os indicadores de eficiência fornecem informações sobre produtos e processos em termos de consumo de recursos, emissões e produção de resíduos. Os indicadores de eficácia das políticas relacionam a mudança real das variáveis ambientais aos esforços das políticas. Os indicadores de efetividade medem o alcance das políticas públicas na transformação da sociedade e tem significado próximo aos indicadores de bem-estar, que apresentam informações sobre o conforto humano e o equilíbrio entre o desenvolvimento económico, social e ambiental. Salienta-se que todos os tipos de indicadores de sustentabilidade possuem interfaces entre as diferentes classificações (OCDE, 2003). As definições trazidas por Huovila et al. (2019) acerca dos tipos de indicadores assemelham-se as da OCDE (2003). Segundo os autores, os indicadores de sustentabilidade podem ser do tipo insumo, processo, produto, resultados e impacto. Os indicadores de insumo são aqueles que apresentam dados sobre os recursos necessários para as intervenções, normalmente usados nas etapas de planeamento. Os indicadores de processo referem-se à realização das atividades e avalia a qualidade na implementação. Os indicadores de produto referem-se às entregas previstas no planeado e medem a efetividade no curto prazo durante etapa de monitorização. Os indicadores de resultados avaliam o alcance dos objetivos principais a médio prazo. Por fim, os indicadores de impacto reportam-se a mudança significativa na sociedade e são medidos a longo prazo. Os indicadores podem ser definidos também segundo a natureza das variáveis que fazem parte da medição: quantitativa ou qualitativa. A maioria dos indicadores de sustentabilidade existentes é de natureza quantitativa. Os indicadores quantitativos podem ter dados obtidos de medições diretas (p.ex.: sensores de medida da qualidade dos gases emitidos em incineradores) ou indiretas (p.ex.: estimativa de produção de resíduos urbanos). Algumas questões ambientais podem ser mensuradas apenas por meios qualitativos, por exemplo, para compreender a perceção de agentes sociais sobre políticas educacionais sobre a importância da reciclagem. Pode-se utilizar escalas que variam desde discordo totalmente até concordo totalmente. Capturam-se informações sobre perceção e então produzem-se indicadores com informações qualitativas (Huovila et al., 2019). Outra forma de entender os tipos de indicadores diz respeito ao método de construção e nível de agregação. Os indicadores podem ser simples, agregados, compostos ou definidos como índices (Hák et al ., 2006). Temos assim: ➢ Indicador simples: resulta do processamento e interpretação de dados primários. Por exemplo: emissões de SO2 em um país por ano; CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 13 ➢ Indicador agregado: combina, geralmente, por um método de agregação aditivo, um número de componentes (dados ou subindicadores) definidos nas mesmas unidades (por exemplo, toneladas, unidades monetárias). Por exemplo: informações agregadas da produção e consumo em um país, Produto Interno Bruto (PIB); ➢ Indicador composto: combina vários aspetos de um determinado fenómeno, com base em um conceito às vezes complexo, em um único número com uma unidade comum. Por exemplo: Pegada Ecológica; ➢ Índice: geralmente assume a forma de um único número sem dimensão. Os índices exigem principalmente a conversão de dados medidos em unidades diferentes em uma escala normalizada. Por exemplo: o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), que reúne aspetos económicos, expectativa de vida e educação em um único modelo. Na interpretação de Böhringer e Jochem (2007) os índices são similares aos indicadores compostos e são desenvolvidos de maneira similar, além de cumprirem com as mesmas funções. 2.1.2 Propriedades dos indicadores Os indicadores de sustentabilidade devem apresentar propriedades que garantam a utilidade da informação, bem como a consistência e fiabilidade naquilo que é reportado ao observador. Desse modo, Bauler et al. (2007) descreveram as principais características inerentes aos indicadores de sustentabilidade: finalidade, mensurabilidade, representatividade, fiabilidade, viabilidade e comunicabilidade. Em semelhança às propriedades acima apresentadas, mas com outras denominações, a EEA (2005) desenvolveu metodologia de aplicação de indicadores que considera a relevância, sensibilidade, integridade, mensurabilidade, disponibilidade de dados, facilidade de interpretação e custo-benefício. Para essas definições, a descrição sobre cada propriedade dos indicadores e os significados serão apresentados no Capítulo 3 (Metodologia) no contexto dessa investigação, tendo em vista que a classificação de indicadores utilizada se baseou em EEA (2005). Descrevem-se de seguida as características dos indicadores de sustentabilidade: ➢ Finalidade: refere-se ao objetivo da existência um indicador, bem como a precisão com a qual vincula-se ao propósito de sua conceção no contexto do desenvolvimento sustentável, observada a escala de aplicação do indicador. A qualidade de um indicador considera a CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 14 maneira como ele aborda seu objetivo e fornece informações claras sobre o estado do ambiente ou as tendências no desenvolvimento sustentável; ➢ Mensurabilidade: refere-se ao método de como os valores de um indicador são obtidos e qual o grau de aproximação com a realidade. Apesar dos indicadores serem mensuráveis é importante frisar que existem limitações de representação da realidade. Essas limitações são ocasionadas pelas imperfeições das amostras extraídas e pelas interpretações sobre os dados brutos; ➢ Representatividade: refere-se à abrangência e adequação das medidas do indicador ao fenômeno com os quais está preocupado. Isso significa que o indicador deve alcançar os aspetos necessários para representar adequadamente a questão para qual o indicador foi desenvolvido. Embora muitos aspetos das interações entre sociedade-ambiente e seus complexos ciclos de retroalimentação não sejam completamente compreendidos cientificamente, os indicadores devem se aproximar o suficiente da realidade para a adequada tomada de decisão; ➢ Fiabilidade e viabilidade: refere-se à veracidade da informação reportada e o potencial de aplicação prático dos indicadores, bem como a sua robustez em termos estatísticos e uma boa relação custo-benefício em relação ao processo de recolha. A fiabilidade de um indicador depende da qualidade dos dados dos quais é derivado e do método de construção do indicador. As interrupções na monitorização das interações sociedadeambiente e as deficiências na cobertura espacial restringem a qualidade de muitos indicadores de sustentabilidade. Idealmente, os indicadores devem ser construídos com base em dados existentes, mas muitos indicadores desejáveis (ainda inexistentes) necessitam de base de dados adequados. A recolha de novos dados pode tornar o processo de monitorização caro e demorado; ➢ Comunicabilidade: refere-se em como os indicadores são percebidos e a eficácia com que eles transmitem seus propósitos e significados para seus públicos-alvo. Fundamentalmente, os indicadores são ferramentas de comunicação. Um indicador que falha ao fazer isso não cumpre com o seu papel. No campo da sustentabilidade, devido ao amplo número de partes interessadas, os indicadores devem ser significativos para CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 15 muitos públicos-alvo (por exemplo: cidadãos, formuladores de políticas, tomadores de decisão). 2.1.3 Desenvolvimento de indicadores A perspetiva das instituições responsáveis pelo desenvolvimento de indicadores deve ser levada em consideração nas análises sobre os resultados mensurados. Por esse motivo, os pressupostos e contextos, sobre os quais os indicadores se baseiam, devem ser disponibilizados ao público. Compreender essas premissas e os marcos referenciais é essencial para comparar e discutir indicadores de diferentes instituições, dado que podem se basear em diferentes premissas. No entanto, para a maioria dos utilizadores de indicadores, apresentar as estruturas desse modelo adicionaria um grau desnecessário de complexidade que pode desviá-los dos resultados esperados (Clark, 2003). As instituições que atuam na área de desenvolvimento sustentável necessitam compreender as questões políticas inerentes à definição dos problemas que sociedade enfrentam e, em simultâneo, apoiarem-se na ciência e na tecnologia. Na visão de Clark (2003), as instituições gastam a maior parte do tempo na procura de soluções cientificas puras ou políticas puras, o que provavelmente não será tão bem-sucedido quanto as organizações que atuam no equilíbrio entre a ciência e a solução prática viável. Instituições que conscientemente gerem as interfaces de um sistema (científico-político) tendem a ser mais eficazes do que outras instituições no fornecimento de informações para suportar as políticas públicas (Cash et al. 2002). Os indicadores de sustentabilidade podem ser desenvolvidos sob a perspetiva Top-down , Bottomup ou de maneira híbrida. Na abordagem Top-down os indicadores são desenvolvidos a partir de referências internacionais estabelecidas ou de estudos baseados em formulações teóricas que se aplicam genericamente a diversas organizações. Essa abordagem promove uma homogeneização dos pressupostos e tem como vantagem a simplificação da realidade a ser medida e uma maior comparabilidade entre regiões. A abordagem Bottom-up, por outro lado, responde a uma procura social e aos diferentes contextos. Essa visão parte do pressuposto de uma construção coletiva, legitimada pelas preocupações expostas pelo grande público interessado. Por vezes, algumas dessas preocupações são ignoradas pelos especialistas na abordagem Top-down. A principal desvantagem é a dificuldade em CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 16 desenvolver o indicador com tamanha diversidade, o que coloca em risco a viabilidade desse desenvolvimento (Reed et. al , 2006). A abordagem híbrida, que foi adotada para a agregação de indicadores nesta investigação, mobiliza universidades, especialistas de instituições governamentais e a experiência profissional dos participantes. A abordagem híbrida é recomendada para indicadores multidimensionais e que envolvem diferentes escalas e partes interessadas (governos em diferentes níveis, empresas de recolha e tratamento de resíduos, comunidades locais, entre outros) (O’Connor e Spangenberg, 2008). Segundo Reed et al. (2006), o processo de desenvolvimento de indicadores de sustentabilidade passa por quatro etapas: estabelecer contexto; estabelecer metas e estratégias de sustentabilidade; identificar, avaliar e selecionar indicadores e aplicar os dados para avaliar o desempenho. Cada etapa é desenvolvida de acordo com a abordagem escolhida ( Top-down, Bottom-up ou híbrida). Descreve-se no estudo de Dialga (2018), detalhadamente, os conceitos e aplicações das abordagens citadas nesse parágrafo. 2.2 Aplicação dos indicadores de sustentabilidade na área de resíduos Indicadores ambientais têm sido utilizados na área de resíduos em escala nacional antes mesmo da consolidação do conceito de sustentabilidade. O US Council on Environment Quality foi uma das instituições governamentais pioneiras na adoção de indicadores sobre a produção de resíduos, além da monitorização da poluição do ar, da contaminação do solo e da água (USEQ, 1970). Na década de 90, com a disseminação das estratégias de sustentabilidade, Bakkes et al. (1994) reportaram que organizações intercontinentais, p.ex.: OCDE, UN e alguns países como os Estados Unidos, Canadá, Holanda, Noruega e Nova Zelândia já usavam indicadores sobre resíduos mais específicos e variados, para monitorizar a produção de resíduos urbanos, industriais e perigosos. Além disso, passou-se a especificar os destinos dos resíduos, distinguindo aterros sanitários, incineração e tratamento físico-químico e começou-se parcialmente a informar sobre a reciclagem das parcelas dos resíduos urbanos, principalmente o papel e o vidro. Essa evolução do quadro monitorização dos resíduos adquiriu nova configuração com a introdução de novos conceitos como performance ou desempenho ambiental. Segundo Jacsh (2000), a performance ambiental teve metodologia consolidada na Norma ISO 14031/1999. Nesse sentido, CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 17 aspetos relacionados aos recursos naturais que economizados com a prevenção e reciclagem de resíduos passaram a ser considerados no âmbito interno das organizações. Além disso, indicadores de eficiência que medem as perdas na produção (p.ex. quantidade de resíduos por unidade produzida), com consequências nas finanças das organizações, ganharam relevância no campo da avaliação. Outro momento de transformação da aplicação dos indicadores na área de resíduos coincidiu com a popularização do uso de métodos matemáticos e tecnológicos de apoio à tomada de decisão, tais como os Métodos de Apoio à Decisão Multicritério (MCDA – Multi-criteria Decision Aid) . Inicialmente, utilizou-se o MCDA para a seleção das alternativas na gestão de resíduos urbanos considerando informações das dimensões econômicas, ambientais e tecnológicas (Hung et al. , 2007). Além do MCDA, Melaré et al. (2017), que revisaram 87 estudos sobre gestão de resíduos em 27 países entre 2010 e 2013, descreveram a utilização de outros métodos que apoiam decisões: Mathematical Optimization Methods, Stochastic Process Techniques, Statistical Methods, Graphs and Network Theory and Methods, Modern Optimization Techniques (Heuristic Methods), Programming Languages, Geo-Technologies, Databases, Computer-Aided Design Tools, Physical Computing e Internet of Things, e Cloud Computing . Nesse contexto, vale a pena também destacar o método de análise do ciclo de vida (LCA – Life Cycle Assessment ). A LCA é uma ferramenta computacional utilizada para avaliar o impacto ambiental e os benefícios associados a um produto ou serviço durante todo o seu ciclo de vida, ou seja, da aquisição de matérias-primas e até o destino consumidor. O método se popularizou na gestão de resíduos e é bastante aplicado na tomada de decisão, ao ser usado para medir o impacto dos resíduos ao longo de toda a cadeia de recolha, transporte, tratamento e deposição nos aterros sanitários (Khandelwal et al. 2019). Muitas organizações tais como a International Organization of Standards (ISO) contribuíram para o desenvolvimento da ferramenta, que foi estabelecida na série ISO 14040. Um dos estudos inovadores na área de indicadores de resíduos aplicados em escala macro foi desenvolvido por Cifrian et al. (2015). Os autores propuseram um sistema de informações sobre a gestão de resíduos na região da Cantábria que permite rastrear a evolução da produção e gestão dos fluxos de resíduos e a consecução dos objetivos das políticas públicas, a fim de divulgar dados sobre a eficácia ao público. Além disso, foi proposto o estudo o uso de indicadores selecionados CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 18 como linha base para um desenvolvimento de um novo marco regulatório regional no que tange à monitorização dos fluxos de resíduos. A medição do desempenho dos sistemas de gestão de resíduos urbanos foi proposta por Plaza e Cortázar (2013) com desenvolvimento do modelo Garbometer . Este modelo foi elaborado no contexto da Espanha e tem como propósito estabelecer benchmarkings e comparar cidades, segundo indicadores previamente selecionados, de modo que a cidade possa determinar a sua posição no ranking, conhecer boas práticas e melhorar a gestão de resíduos, inspiradas em outros locais. Foi utlizado um conjunto de indicadores de resíduos relacionados com as etapas de recolha, transporte, reciclagem, recuperação energética e deposição final. Segundo Pomberger et al. (2017), que desenvolveram um modelo de avaliação visual de desempenho da gestão de resíduos com indicadores sobre reciclagem, compostagem, incineração e aterro sanitário, os países da União Europeia podem ser classificados em três grupos: países que recuperam resíduos, países em transição e países que aterram resíduos. A avaliação considerou a Diretiva 2008/98/EU e é uma das ferramentas para implementação do ambicioso Plano de Ação para a Economia Circular (EC, 2018a). Enquanto a monitorização dos resíduos avança nos países desenvolvidos e nas publicações das organizações internacionais, o mesmo ocorre em um ritmo mais lento nos países em desenvolvimento. Um dos primeiros estudos de escala nacional para esse grupo de países foi apresentado por Godfrey (2008) para a África do Sul. O propósito desse estudo foi identificar as funções e quais informações eram relevantes para compor um sistema nacional de informações de resíduos sólidos. A abordagem utilizada no estudo se aproxima da Top-down , pois restringiu-se aos órgãos governamentais a seleção desses indicadores. Nesse estudo, os múltiplos interesses não foram considerados. Como resultados do estudo, forma estabelecidos eixos comuns de interesse na área de resíduos com a finalidade de auxiliar o planeamento, a monitorização e a tomada de decisão na esfera governamental. Um dos estudos mais recentes sobre a avaliação da sustentabilidade da gestão dos resíduos em países emergentes foi desenvolvido por Fuss et al. (2018), que selecionaram indicadores utilizando-se da abordagem de conceito integrativo de sustentabilidade (ICS - Integrative Concept of Sustainability ), definição essa desenvolvida por instituições de pesquisas alemãs para uso em nível nacional para diversas áreas, tais como energia, infraestrutura e agricultura (Kopfmüller, CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 19 2011). Os critérios para a seleção de indicadores propostos por Fuss et al. (2018) foram aplicados no município de Belo Horizonte (Brasil) e os valores dos indicadores foram obtidos através de uma análise qualitativa, na qual os especialistas consultados atribuiram valores. A aplicação desse modelo demonstrou a a relevância do recolher de opiniões junto aos agentes estratégicos do município para a obtenção de dados. Os indicadores de sustentabilidade foram aplicados por Fratta et al. (2019) para avaliar a gestão de resíduos em três cidades brasileiras (Santo André, São Bernardo do Campo e São Caetano do Sul). Desse estudo resultou uma avaliação sobre os avanços e as fragilidades da destinação dos resíduos, da logística inversa, do envolvimento da população na recolha seletiva, da consciência ambiental, entre outros aspetos. No entanto, o estudo restringiu-se à região do ABC Paulista e contou com o levantamento de dados primários por meio de inquéritos. Por essa razão, a aplicação dessa metodologia acabou por ser muito dispendiosa, seja em tempo ou em recursos à escala nacional. 2.3 Índices como ferramentas de apoio à tomada de decisão Os índices de sustentabilidade são instrumentos importantes para avaliar os resultados e impactos das políticas públicas e úteis para comparar o desenvolvimento dos países (Blanc et al. , 2008). Segundo Wu e Wu (2012), os índices são desenvolvidos para representar um sistema complexo num único modelo. A diferença conceptual mais significativa entre índices e indicadores é o grau de agregação das variáveis. A OCDE (2008) ressalta a importância dos índices para a análise de desempenho de países nas temáticas desenvolvimento humano, económico e ambiental. Como vantagem, os índices podem ser de fácil interpretação pela sociedade no sentido de identificar tendências e casos de sucesso. Em contrapartida, os índices podem transmitir mensagens erróneas sobre o desempenho de políticas públicas, quando são mal elaborados e/ou inadequadamente interpretados. As principais vantagens dos índices são: ✓ Podem sintetizar realidades complexas e multidimensionais para apoiar os tomadores de decisão; ✓ São mais fáceis de interpretar do que um conjunto de indicadores individuais; ✓ Podem avaliar o progresso dos países ao longo do tempo; CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 26 ➢ Fase 4: cálculo do índice de consistência CI ( Consistency index ); O cálculo do CI é dado pela Equação 4: (4) Onde: CI: índice de consistência; λ máx : representa o autovalor próprio máximo da matriz; n=número de critérios. ➢ Fase 5: cálculo da taxa de consistência CR ( Consistency ratio ); Obtém-se a taxa de consistência através da Equação 5: (5) Onde: CR: taxa de consistência CI: índice de consistência RI: índice de aleatoriedade ( Random Índex ), que foi obtido pelo cálculo de índice de consistência de uma matriz de comparação par-a-par gerada aleatoriamente. Obtém-se RI através do número (n) de critérios estabelecidos em consulta à Tabela 1. Tabela 1 – Índices de aleatoriedade (RI) de n =1 até 10 n RI n RI 1 0 6 1,24 2 0 7 1,32 3 0,58 8 1,41 4 0,90 9 1,45 5 1,12 10 1,49 Adaptado de Saaty e Vargas (2001) CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 27 Por considerarem que o cálculo do CR é inflexível no método original e se torna bastante rigoroso à medida que o tamanho da matriz aumenta, Alonso e Lamata (2006) propuseram um método adaptado para o CR, que resultou na Equação 6: (6) Onde: CR: taxa de consistência; λ máx : representa o autovalor próprio máximo da matriz; n=número de critérios. Esse cálculo de CR foi aplicado por Goepel (2018), que desenvolveu todo o processo de AHP no software online BPMSG-AHP-OS. Disponibiliza-se no software os cálculos das prioridades pelo método do vetor próprio, CR, índice de Shannon, bem como permite-se a participação de grupos para fins de obtenção de pesos por diferentes especialistas. Com isso, calcula-se os resultados de grupo, contendo os pesos agregados do conjunto e o grau de consenso das respostas. Fornece-se suplementarmente ao software online ficheiros em Excel para demonstração dos cálculos em todas as etapas. ➢ Fase 6: eventuais aperfeiçoamentos na matriz de comparação; Caso o CR seja igual ou inferior a 0,10 considera-se que os julgamentos têm um grau de consistência adequado. Caso o valor seja superior a essa referência, considera-se que os julgamentos apresentam inconsistências que fragilizam a fiabilidade das respostas. Nesse caso, é recomendado que os julgamentos sejam reavaliados pelo tomador de decisão. Quando se aplica o AHP para grupos e se pretende agrupar os julgamentos de cada participante em uma única matriz, são realizadas mais duas etapas: ➢ Fase 7: Verificar o grau de consenso dos julgamentos no grupo Nessa fase, mede-se o grau de consenso das respostas do grupo. Segundo Goepel (2013), uma das formas de se medir o consenso no contexto do AHP é através do índice de entropia de Shannon (diversidade). Esse índice mede o grau de incerteza em prever a que espécie pertencerá o indivíduo CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 28 escolhido, aleatoriamente, de uma amostra com S espécies e determinado número de indivíduos. Quanto menor o valor do índice de Shannon, menor o grau de incerteza e, portanto, a diversidade da amostra é baixa. A diversidade tende a ser mais alta quanto maior o valor do índice (Jost, 2006). A descrição do método completo e como aplicá-lo pode ser encontrado em Goepel (2013). A Equação 7 que deu origem ao método é representada por: (7) Onde: H’: entropia; pi: frequência de cada espécie para i, a variar de 1 a S. Um processo para a obtenção de consenso é geralmente interativo, aplicando-se várias iterações para que o nível de consenso alcance o patamar desejado. Diferentes abordagens foram desenvolvidas para medir e aperfeiçoar o consenso sobre as relações de preferência, tais como os modelos de alcance de consenso linguístico, modelo de alcance de consenso difuso e modelos de consenso baseados em evidências (Dong e Cooper, 2016). No entanto, não foi adotado nessa investigação método para a realização de iterações para a melhoria de consenso, mas somente para a medição do consenso obtido. As iterações foram realizadas com o objetivo de melhorar a consistência das respostas. ➢ Fase 8: Agregação de julgamentos do grupo Para essa etapa, realiza-se a média geométrica dos julgamentos de cada participante para cada par comparado e atribui-se em uma matriz única o resultado dessa média (Saaty e Vargas, 2001). A partir dessa agregação, são realizados os passos das fases 3, 4 e 5. Na presente fase, obtémse como principais resultados os pesos ponderados pelo grupo e a taxa de consistência do grupo. Ressalva-se que o grau de dispersão dos julgamentos entre os participantes pode distorcer a aplicação da média geométrica e, nesse caso, outros métodos de agregação de julgamentos devem ser considerados (Scala et al. 2014). CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 29 É sabido que o método AHP exige uma grande quantidade de repetições na comparação de critérios (Leal, 2020), que pode em algum momento confundir ou fadigar o participante, colocando-o em confronto com o próprio julgamento. No entanto, existe a salvaguarda que os resultados obtidos expressam respostas que podem ser avaliadas quanto à sua consistência. Portanto, existe um mecanismo de controle de qualidade dos julgamentos que torna o método preciso em sua aplicação, desde que os níveis de consistência estejam dentro dos parâmetros definidos (usualmente, CR<0,1) (Al-Harbi, 2001). 2.3.1 Índices de sustentabilidade utilizados globalmente Diante da significativa quantidade de índices desenvolvidos na área de sustentabilidade, destacase a seguir aqueles que tem apresentado maior relevância global e que podem de alguma forma se relacionar com a área de resíduos, visto o tema gestão de resíduos é tradicionalmente considerado como um dos pilares da sustentabilidade. ✓ Índice de Performance Ambiental EPI ( Environmental Performance Index ) Atualmente disponibilizado pela Universidade de Yale, o EPI avalia tendências e progressos ambientais em 180 países, por meio de 24 indicadores de desempenho distribuídos em dez categorias, que abrangem a saúde ambiental e a vitalidade dos ecossistemas. As métricas adotadas fornecem um indicador em escala nacional sobre qual o grau de proximidade dos países dos objetivos previstos nas políticas ambientais. Desse modo, o EPI oferece um ranking que destaca os líderes e os retardatários no desempenho ambiental, salienta as melhores práticas e contribui com orientações para países que desejam ser líderes em sustentabilidade (Wendling et al. 2020). ✓ Pegada Ecológica - EF ( Ecological Footprint ) A EF é um indicador amplamente utilizado para avaliar a sustentabilidade de população, regiões ou de atividades comerciais. Estima o consumo de materiais, alimentos e energia e expressa-o, usualmente, em unidades de área (hectares), necessária para a sua produção e para absorver as emissões correspondentes de dióxido de carbono. Os parâmetros que compõem o índice são ponderados e convertidos em unidades de área (Herva et al. , 2010). CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 30 ✓ Pegada de Carbono - CF ( Carbon Footprint ). Derivado da Pegada Ecológica, a Pegada de Carbono mede a totalidade dos gases de efeito estufa (GEE) emitidos ao longo do ciclo de vida, pelo efeito direto ou indireto de um indivíduo, organização, produto ou processo; o seu resultado é expresso em toneladas de CO2 equivalente (tCO2 eq). Em muitos estudos a CF é calculada estimando-se a área de floresta anual necessária para sequestrar o CO2 emitido (Walsh et al. , 2009). O HC pode ser aplicado para medir os impactos das alternativas para as etapas de tratamento dos resíduos (Pérez et al. , 2018). 2.3.2 Índices de gestão de resíduos no contexto internacional Apresenta-se nesse tópico exemplos de índices de gestão de resíduos elaborados em contextos internacionais de países desenvolvidos e em desenvolvimento. ✓ Zero Waste Index O Zero Waste Index foi proposto por Zaman e Lehmann (2013) com o objetivo de medir os desperdícios e a recuperação de recursos provenientes da gestão dos resíduos. Considerou-se no índice não apenas a quantidade de material reciclado, mas incorporou-se aspetos energéticos poupados com a recuperação de materiais, tais como papel, vidro, metal e plástico, incluindo ainda as reduções nas emissões atmosféricas e a economia de água ao recuperar materiais. Aplicou-se o índice em cidades como Adelaide, São Francisco e Estocolmo, encontrando-se valores de 0,23, 0,51 e 0,17, respetivamente (ou seja, cerca de 23%, 51% e 17%), valores que quantificam a recuperação de recursos através da reciclagem. ✓ Waste Hierarchy Index for circular economy WRI O WRI foi desenvolvido para medir o desempenho de países europeus na gestão da reutilização, reciclagem, recuperação energética e aterramento dos resíduos no contexto da economia circular. Mede-se o grau de atendimento dos países ao cumprimento da hierarquia das operações de gestão de resíduos estabelecidas na Diretiva 2008/98/EC. O WHI considerou as operações de reciclagem e preparação para a reutilização como situações positivas para a economia circular, mas a incineração e o aterramento como contributos negativos. O índice foi aplicado a diferentes escalas geográficas (níveis local e nacional) para verificar as suas potencialidades e as suas limitações. A aplicação à escala local teve Portugal como estudo de caso. Daí resultou uma avaliação sobre a CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 31 implementação da hierarquia das operações dos resíduos nos países europeus e nos municípios portugueses (Pires e Martinho, 2019). ✓ Índice de gestão de resíduos para a região da Cantabria, Espanha Para a região da Cantábria (Espanha), Cifrian et al. (2013) adotaram índices para medir o desempenho dos municípios da região, por meio de um modelo que agrega indicadores em índices e reporta os resultados em um painel de sustentabilidade. Para tal, utilizarama ferramenta Dashboard of Sustainability , e geraram resultados de três grupos de indicadores agregados: indicadores básicos, indicadores específicos e indicadores transversais. Cada grupo de indicadores, ponderados com pesos iguais, gerou um índice aplicado na Cantábria. Complementarmente, foi aplicado o índice pegada de carbono para a gestão de resíduos, seguindo o modelo de Smith et al. (2001), e forma estimadas as quantidades de CO2 equivalente produzidas nas etapas de recolha, transporte e tratamento dos resíduos nas unidades de incineração, compostagem, reciclagem e deposição. ✓ Índice de criticidade na recolha de resíduos em cidades africanas O índice foi desenvolvido por Loukil e Rouached (2020) para avaliar os esforços de 24 cidades africanas na recolha de resíduos e identificar impactos diretos e indiretos da ausência da recolha de resíduos. Esse índice considera os fatores produção, recolha e composição de resíduos, bem como a densidade populacional e quantidade de população com residência em moradias precárias. Os índices obtidos foram apresentados sob a forma de um ranking do desempenho das cidades. Como limitações do estudo, aponta-se que os dados utilizados no cálculo do índice não estavam disponíveis para todas as cidades nos mesmos anos. Os autores concluíram pela análise dos resultados do índice que a qualidade da infraestrutura urbana e os níveis de pobreza da população são determinantes para melhorar a qualidade da recolha de resíduos. 2.3.3 Índices relacionados à gestão dos resíduos no Brasil Neste ponto, são apresentados os índices considerados mais relevantes e relacionados com a gestão dos resíduos no Brasil. Estudos científicos sobre índices de resíduos foram desenvolvidos no país por associações que representam as empresas de recolha e tratamento de resíduos, ou por instituições da área do saneamento, ou ainda por organizações públicas de abrangência regional. CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 32 ✓ Índice de sustentabilidade da Limpeza Urbana ISLU O ISLU foi instituído em 2016, fruto de uma cooperação técnica entre o Sindicato Nacional das Empresas de Limpeza Urbana (SELURB) e a PricewaterhouseCoopers (PwC) para medir o grau o de aderência dos municípios brasileiros às metas e diretrizes da Política Nacional de Resíduos Sólidos. O ISLU é composto por quatro dimensões: engajamento do município; sustentabilidade financeira, recuperação dos resíduos recolhidos e impacto ambiental. Os indicadores que compõem o índice são baseados em informações do SNIS e no IDHM. Os indicadores foram ponderados, mas não são apresentados os detalhes metodológicos. Na mesma medida, não forma revelados os critérios de seleção dos indicadores que contribuem para o índice ou os níveis de qualidade de cada indicador. O índice varia de 0, que significa a pior situação na gestão de resíduos, até 1 que significa atendimento pleno da PNRS pelos municípios. Apesar de ser uma proposta pioneira na tentativa de medir a adesão dos municípios à PNRS, o ISLU não apresenta as motivações e os caminhos para a seleção dos indicadores do índice, nem a forma de ponderação e normalização dos dados (SELURB, 2018). ✓ Ranking da Universalização do Saneamento O Ranking da Universalização do Saneamento foi proposto pela Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES) como um instrumento de avaliação do saneamento no Brasil. Apresenta a percentagem da população das cidades brasileiras com acesso a prestação dos serviços de abastecimento de água, recolha de esgoto e de resíduos urbanos. Além disso, afere a quantidade de água residuária que recebe tratamento e se os resíduos recebem destinação adequada. Desta forma, permite quantificar o nível de universalização do saneamento de cada município. O ranking agrupa os municípios em quatro categorias, sendo que cada município pode alcançar no máximo 500 pontos. Quanto mais próxima de zero estiver a pontuação obtida, pior será a situação do município e, inversamente, quanto mais alta, melhor será a situação. Dos cinco indicadores integrados no índice, dois dizem respeito aos resíduos: o indicador recolha de resíduos e o indicador destinação adequada. O ranking proposto abrangeu 1868 dos 5570 municípios do Brasil (ABES, 2020). ✓ Índice de gestão de resíduos (IGR) no Estado de São Paulo O IGR desenvolvido Subsecretaria de Estado do Meio Ambiente e pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb) iniciou-se em 2008 e contempla a agregação de subíndices sobre a CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 33 qualidade da deposição de resíduos (IQR), qualidade das unidades de compostagem (IQC) e aspetos gerais de gestão de resíduos (IQG) (Cetesb, 2016). O IGR varia numa escala de 0 (pior situação) a 10 (melhor situação) e é calculado pela Equação 8: IGR = 0,6 x IQG + 0,35 x IQR + 0,05 x IQC (8) Onde: O IQG é um subíndice que varia de 0 a 10 e é calculado para cada município paulista, por meio de informações fornecidas pelos gestores públicos de cada município. O IQR é o subíndice de qualidade de aterro de resíduos que varia de 0 a 10, divulgado anualmente no Inventário Estadual de Resíduos Sólidos Domiciliares pela Cetesb. As unidades de deposição são avaliadas e enquadradas como inadequadas, se tiver nota entre 0 e 7 ou adequada com pontuação entre 7,1 e 10. O IQC é o Índice de Qualidade de Usinas de Compostagem, divulgado anualmente no Inventário Estadual de Resíduos Sólidos Domiciliares pela Cetesb. As unidades de compostagem são avaliadas e enquadradas como inadequadas, se obtiver uma nota entre 0 e 7 ou adequada quando a pontuação fica entre 7,1 e 10. No seu inventário anual, a Cestesb (2016) não apresenta os critérios de ponderação dos subíndices, nem uma equação consolidada contendo detalhadamente as fórmulas de cada subíndice. ✓ Índice de adequação da gestão de resíduos sólidos urbanos Desenvolvido por Urban (2016), o índice de adequação da gestão de resíduos sólidos urbanos foi proposto em 2016 para o estado de São Paulo. Tem como objetivo fornecer uma análise qualitativa para apoiar a gestão dos resíduos, relacionando dados sobre população, totalidade de resíduos urbanos gerados, transporte desses resíduos, recolha seletiva, participação do município em consórcio intermunicipal e recolha dos resíduos hospitalares. Para a classificação dos municípios, foram estabelecidos pesos para cada critério e aplicados aos indicadores para calcular o índice municipal. Mais uma vez, os critérios de ponderação não foram apresentados. CAPÍTULO 2. REVISÃO DA LITERATURA 34 Os índices abordados acima apresentam limitações na aplicação a escala nacional e na definição de critérios para a seleção de indicadores. A maior parte dos índices foram desenvolvidos para contextos locais ou regionais e requerem em muitos casos o levantamento de dados não disponíveis. Os estudos que utilizaram dados secundários apresentaram lacunas nos critérios metodológicos para seleção e ponderação dos dados. Nesse sentido, a presente Tese apresenta passos importantes para uma avaliação a escala nacional, pela utilização de dados existentes e a consolidação de uma proposta metodológica replicável. Para alcançar esse objetivo, todas as escolhas e etapas adotadas ao longo do desenvolvimento da pesquisa são devidamente apresentadas e suportadas. 35 CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO No presente capítulo são apresentados os procedimentos adotados para desenvolvimento dos aspetos conceptuais e metodológicos do modelo de avaliação proposto. Além disso, exploram-se as etapas a percorrer para a aplicação do modelo num estudo de caso. 3.1 Elaboração do conceito do modelo O modelo proposto nesta investigação baseou-se na abordagem DPSIR (EEA, 1995) para a seleção de indicadores de sustentabilidade apropriados para avaliação a escala nacional da gestão de resíduos em países em desenvolvimento. Organizou-se conceptualmente com o modelo as informações segundo a cadeia causal de interações, bem como se analisaram aspetos sobre a qualidade de indicadores de sustentabilidade existentes em agências governamentais. Definiu-se as respostas mais significativas face às políticas propostas para a melhoria da gestão dos resíduos. Neste contexto, o desenvolvimento de um índice para medir o desempenho na gestão de resíduos à escala nacional foi o principal foco no desenho do modelo. O objetivo do modelo é avaliar o grau de resposta das políticas públicas nacionais perante às forças motrizes, às pressões, às alterações de estados e os impactos ocasionados pelos resíduos. Portanto, propõe-se o Modelo de Avaliação Holística Completa sobre os Resíduos, adaptado de EEA (1995), denominado em inglês como WATCH ( Waste Assessment Comprehensive Holistic Model ), apresentado na Figura 5. Figura 5. Conceito gráfico do modelo WATCH. Uma adaptação do quadro DPSIR (EEA, 1995) para a área de resíduos CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 42 atributos de cada indicador. Todas as questões são analisadas individualmente e discutidas em conjunto por sistema/instituição ou publicação a qual o indicador pertence. Salienta-se que todas as respostas são obtidas no contexto da gestão de resíduos do país investigado. Quadro 2 – Questões de avaliação dos indicadores para fins de pontuação e classificação quanto à utilidade Atributos Questões de avaliação Pontuação Relevância 1) O indicador está ligado à legislação, objetivos ou metas das políticas relacionadas à área de resíduos? 0 Não 1 Sim, indiretamente 2 Sim, diretamente 2) O indicador fornece informações úteis para a tomada de decisão? 0 Nenhuma 1 Parcialmente 2 Bastante útil Sensibilidade 3) O indicador é sensível às mudanças no fenômeno/processo? 0 Resposta lenta e atrasada 1 Resposta tempestiva Integridade 4) O indicador é baseado em medidas indiretas ou diretas do estado/tendência? 0 Indireta 1 Estimativas 2 Direta 5) Qual o nível de qualidade estatística do indicador? 0 Baixa qualidade 1 Média qualidade 2 Alta qualidade 6) Quais são as conexões (ligações) desse indicador com outros indicadores, tendo como referência o diagrama DPSIR? 0 Nenhuma ligação 1 Ligação qualitativa 2 Ligação quantitativa Mensurabilidade e disponibilidade dos dados 7) Tem boa cobertura geográfica? 0 Abrangência pontual 1 Nacional 2 Nacional e regional 8) Qual a periodicidade da disponibilidade do indicador? 0 Não disponível 1 Ocasionalmente 2 Regularmente (pelo menos 10 anos) Facilidade de interpretação 9) Qual o grau de clareza nas mensagens que o indicador reporta? 0 Incompreensível 1 Claro, com algumas dúvidas 2 Totalmente claro Custo-benefício 10) O indicador está baseado em dados e publicações estatísticas existentes? 0 Não 1 Sim 11) A compilação e processamento dos dados podem ser facilmente realizados? 0 Não 1 Sim, mas requer longa análise e processamento 2 Sim Fonte: Adaptado de EEA (2005) Estabelece-se um padrão de análise por sistema, pois indicadores dentro do mesmo sistema apresentam características semelhantes. Os critérios adotados para interpretação das onze questões de avaliação do Quadro 2 são descritos de seguida: CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 43 Análise da relevância Estabelece-se que o fator relevância considera a relação que o indicador tem com os objetivos, metas e obrigações nacionais definidas nas legislações. Considera-se que a relação ocorre quando o fenómeno medido pelo indicador está presente nas responsabilidades nacionais definidas na legislação. Questão 1) A relação é considerada direta quando o indicador responde integralmente ao objetivo, meta ou obrigação da legislação. Para essa situação, o indicador é pontuado com 2 pontos. Considera-se um vínculo como indireto quando o indicador está relacionado com questões das políticas públicas, mas não consegue responder integralmente. Por exemplo, quando o indicador se refere à reciclagem de resíduos orgânicos, mas a meta da legislação é resíduos totais: secos e orgânicos. Assim, a pontuação atribuída para esse indicador nessa questão é igual a 1. Define-se que o indicador não tem relevância quando não se relaciona com nenhum objetivo, meta ou obrigação da área de resíduos e, portanto, recebeu a pontuação 0. Questão 2) Outro aspeto que pontuou o atributo relevância foi a utilidade do indicador na tomada de decisão. Segundo a escala definida por EEA (2005), um indicador será considerado bastante útil quando fornecer aos decisores informações fundamentais para a avaliação (técnica, recursos humanos, económico-financeira, institucional) da gestão dos resíduos sólidos no âmbito do território. Nesse caso, o indicador recebe pontuação igual a 2 nessa questão. Um indicador é parcialmente útil quando, por si só, não é suficiente para auxiliar a tomada de decisão, pois requeru a análise conjunta com outros indicadores. Recebe assim a pontuação de 1 valor. Considera-se que um indicador não tem utilidade quando não está relacionado com a área de resíduos e, consequentemente, recebe uma pontuação igual a zero. Análise da sensibilidade Questão 3) O fator sensibilidade avalia a capacidade do indicador em refletir mudanças no fenómeno medido decorrentes de alterações das condições ambientais, económicas ou sociais. Assim, a alteração de uma determinada condição deve ser refletida pelo indicador. Assim, pontuase com 1 quando um indicador captura a mudança do fenómeno e zero em caso contrário. CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 44 Análise da integridade A integridade do indicador diz respeito à qualidade do levantamento dos dados, de modo a garantir que as mudanças observadas pelo indicador ao longo do tempo possam ser analisadas com consistência. Questão 4) Deve-se verificar se o indicador é baseado em medições indiretas, estimativas (modelos) ou medição direta do estado do ambiente ou das tendências. Considera-se medições diretas aquelas realizadas diretamente junto dos responsáveis pela gestão dos resíduos ou por meio de equipamentos/sensores que recolhem dados de campo. Neste contexto, um indicador é pontuado com 2 pontos quando representa uma medição direta. As estimativas são decorrentes da aplicação de modelos matemáticos, empíricos ou estatísticos, que permitem estimar as informações pretendidas pelo indicador. Para essa situação, atribui-se ao indicador pontuação igual a 1 ponto. Por último, um indicador é pontuado com 0 caso corresponda a uma medida indireta, que necessariamente não reflete estado ou a tendência das alterações do ambiente. Questão 5) Outro ponto importante é o grau de qualidade estatística do indicador. Considera-se que o indicador tem uma elevada qualidade estatística quando tem a metodologia definida, disponível ao público nos documentos que acompanham o indicador e dimensão da amostra adequada. Segundo Skalski (1990), na área do ambiente, a monitorização de longo prazo deve considerar a representatividade estatística e a distribuição geográfica dos dados amostrados. Portanto, define-se que a dimensão da amostra deve ser adequada em todas as regiões do país, com nível de confiança de pelo menos 95% e erro máximo de 5%. Um indicador nessas condições recebeu uma pontuação de 2 pontos. Considerou-se que um indicador é qualidade média quando o indicador tem as características de qualidade alta, mas pelo menos uma das regiões não apresenta dimensão da amostra adequada, segundo os critérios de erro e nível de confiança. Assim, a pontuação atribuída é de 1 ponto. Por fim, um indicador é de qualidade baixa e, por essa razão, recebe pontuação nula, quando não existe uma metodologia definida ou a mesma não está disponível ao público. A transparência no cálculo dos indicadores é condição básica para a fiabilidade nas informações. CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 45 Para o cálculo da dimensão da amostra considera-se a fórmula para populações finitas com base no modelo para proporção populacional (Cochran, 1977). Assim, tem-se a Equação 9: (9) Onde: n: número de municípios na amostra N: número total de municípios p: proporção adotada q: (1-p) E: erro amostral adotado (Zα/2)2: nível de confiança adotado Adota-se um intervalo de confiança igual a 95% e a proporção (p) igual 0,5, baseado no contexto da estatística clássica exposta em Casella e Berger (2002), que define um nível seguro de significância em 0,05 e calcula-se o erro tipo II mínimo dado a valor p. Questão 6) Analisam-se as relações quantitativas e qualitativas entre indicadores no contexto do quadro DPSIR. Identifica-se que existia uma ligação entre indicadores pertencentes a grupos distintos de classificação do DPSIR, quando a variação de um indicador afeta o outro. Por exemplo, se um indicador de pressão tem ligação com um indicador de estado, será considerada a existência ligação de causalidade, a qual deverá ser atribuída uma pontuação maior do que 0. No entanto, nos casos de ligações entre indicadores do mesmo grupo, por exemplo força-motriz e força-motriz, é atribuída uma pontuação igual a 0 (EEA, 2005). Pontua-se com 2 o indicador que possui uma relação quantitativa com outro indicador, ou seja, quando a sua variação afeta quantitativamente o outro com uma métrica definida. Quando as relações são qualitativas entre grupos do DPSIR, ou seja, percebidas como existentes, mas com mensuração não definida, atribui-se o valor igual a 1 para o indicador (EEA, 2005). CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 46 Análise da mensurabilidade e disponibilidade dos dados Estabelece-se que a mensurabilidade e disponibilidade do indicador se referem ao alcance do indicador no território, retratado pela cobertura geográfica e pela periodicidade. Questão 7) A abrangência pode ser pontual, ou seja, realizada isoladamente num determinado ponto do território. Para esse tipo de abrangência, o indicador recebe a pontuação igual a 0. Pode ainda ser nacional, quando se aplica à uma visão do todo, mas não está encadeado com informações locais e regionais. Nesse caso, atribui-se uma pontuação igual a 1. Um indicador tem abrangência nacional e regional, quando são reportadas informações nacionais consolidadas e da mesma forma apresentadas informações por regiões. Nesse caso, recebe a pontuação de 2 valores. Salienta-se que, todas as regiões devem ter uma parcela representativa de municípios com recolha de informações, característica aferida na questão qualidade do indicador. Questão 8) Define-se como periodicidade ocasional os dados derivados de fontes com séries históricas menores que 10 anos, que não foram publicadas regularmente. A periodicidade ocasional é pontuada com 1 ponto. Considera-se como periodicidade regular aqueles indicadores, cujos dados foram recolhidos no mínimo, anualmente, e que detinham série histórica de no mínimo 10 anos ininterruptos. Além disso, esses indicadores devem fazer parte de sistemas que ainda se encontram em funcionamento ou de publicações de instituições nacionais. Nesse caso, o indicador recebe 2 pontos. Se os dados não estão disponíveis, o indicador recebe pontuação 0. Análise da facilidade de interpretação O fator facilidade de interpretação trata do grau de clareza na comunicação das mensagens e informações transmitidas ao público que comumente acede ao dado produzido. Questão 9) Pontua-se com 0 os indicadores cuja informação transmitida é incompreensível para o público-alvo. Ressalta-se que para fazer essa análise sem consulta a outros atores, o Investigador deve se colocar no lugar do público-alvo. Se o indicador reporta informações com clareza, mas ainda deixa algumas dúvidas quanto ao significado e requer o cruzamento de informações para sua total compreensão, então pontua-se com a nota 1. Caso a comunicação realizada pelo CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 47 indicador seja totalmente compreendida pelo público-alvo, de maneira simples e objetiva, atribuise a pontuação igual a 2 nessa questão. Análise do custo-benefício O custo-benefício diz respeito aos benefícios obtidos com a recolha e tratamento dos dados e em que medida superam ou ficam aquém dos gastos e esforços com a obtenção da informação. Avalia-se se os benefícios da recolha dos dados justificam os esforços e gastos despendidos. Questão 10) Caso o indicador esteja baseado em dados e publicações estatísticas existentes, pontua-se com 1. Se o indicador é teórico e não está baseado em dados recolhidos, atribui-se a pontuação igual a 0. Questão 11) Pontua-se com 2 pontos aquele indicador cujo processamento e compilação dos dados seja de fácil realização por parte dos responsáveis pelo desenvolvimento e manutenção da bases de dados, bem como pelo público externo (utente), que manuseia o banco de dados. Em ambas as situações, o Investigador que analisar o indicador deve se colocar no lugar dos responsáveis e do público externo. Se o indicador requer uma longa análise pelos responsáveis pelas bases de dados ou pelo utente, pontua-se com 1 valor. Caso o processamento e compilação dos dados requeiram várias operações e conversões no formato dos dados, tornando o processo de longo processamento, atribui-se a nota 0. Classificação do indicador A soma de todas as pontuações (p) dos atributos é expressa numa escala de 0 a 20. Foram definidos os intervalos de classificação conforme EEA (2005): − útil: soma das pontuações iguais ou superiores a 15. Além disso, três características limitam a pontuação mínima para a classificação do indicador como útil. As pontuações em relevância (p1) inferiores a 2, integridade (p2) inferior a 4 ou a disponibilidade (p3) e mensurabilidade de dados inferiores a 3 pontos, excluíram o indicador de categoria útil; − potencialmente útil: soma das pontuações inferiores a 15, mas superiores a 7; − não útil: soma das pontuações iguais ou inferiores a 7. CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 48 A Figura 9 apresenta o fluxograma estabelecido para classificar os indicadores em úteis, potencialmente úteis e não úteis. Figura 9. Fluxograma de classificação de indicadores Os losangos da figura representam as perguntas que foram realizadas durante o processo classificação dos indicadores, após respondidas as 11 questões. Os retângulos verdes, laranja e vermelho dizem respeito à classificação sobre a utilidade de cada indicador. O retângulo cinza representa o início do processo de classificação do indicador individual. 3.2.3 Etapa 3 – Desenvolvimento do quadro DPSIR com indicadores de sustentabilidade A seleção de indicadores possibilita o desenvolvimento de um quadro de indicadores DPSIR para a avaliação anual da gestão dos resíduos. Essa periodicidade de avaliação largamente utilizada por outros estudos (Pires e Martinho, 2019; Pomberguer et al. 2017; Cifrian et al. 2015). Considera-se que esse tipo de quadro é relevante para identificar os fenômenos que afetam a gestão de resíduos e apoiar as tomadas de decisão na formulação de políticas púbicas. Por se tratar de um quadro com volume expressivo de dados multidisciplinares, desenvolve-se um índice que sintetiza, agrupa e normaliza os indicadores para representar a gestão de resíduos de uma CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 49 maneira integrada e de forma a simplificar a sua interpretação. Por essa razão, tanto o quadro quanto o índice complementam-se na avaliação dos resíduos. 3.2.3.1 Etapa 3.1 – Definição do objetivo do quadro de indicadores A Etapa 3.1 consiste na definição da finalidade da lista de indicadores, a saber: monitorização, panorama, diagnóstico, avaliação da gestão dos resíduos ou se desempenha mais do que uma função. 3.2.3.2 Etapa 3.2 – Adição de critérios para melhorar a seleção de indicadores: periodicidade e nível geográfico Desta etapa resulta a criação da lista contendo os indicadores classificados anteriormente como úteis, mas agora também com periodicidade anual que se considerou um fator importante para um indicador. Baseia-se esta opção no facto de relatórios, publicações e decisões sobre políticas públicas serem aconteceram comumente em base anual. Portanto, tornou-se relevante adicionar esse critério na escolha dos indicadores. Além do critério de anualidade, o modelo prevê a adição de outros critérios, tais como o nível de desdobramento geográfico, que pode ser por municípios, regiões, regiões hidrográficas ou outros limites geopolíticos. 3.2.3.3 Etapa 3.3 – Apresentação do quadro de indicadores Esta etapa consiste na apresentação da lista de indicadores, organizado de acordo com o tipo de resíduo, tema e a instituição que gere os dados do indicador. O tipo de resíduo é baseado na (EC, 2018), conforme exposto na secção 3.2.1.4. Os temas são os definidos na secção 3.2.1.4 e as instituições são as que atuam à escala nacional na coleta de dados relacionados direta ou indiretamente à gestão dos resíduos. O quadro desenvolvido nessa etapa poderá apoiar o desenvolvimento de um quadro ou painel de indicadores ( dashboard ) para gerir o alcance de metas e objetivos das políticas públicas. 3.2.4 Etapa 4 – Conceção do índice de desempenho na gestão dos resíduos (IDGR) O IDGR proposto tem como finalidade medir o desempenho dos municípios em todo o território nacional relativamente à implementação de políticas nacionais de resíduos. Portanto, o IDGR é um índice do tipo resposta, composto por indicadores classificados segundo a sua utilidade, periodicidade anual e desdobramento geográfico (nível nacional, regional e municipal). O método de agregação de indicadores proposto no modelo é do tipo multicritério, nomeadamente o AHP, recorrendo à consulta de um painel de especialistas. Segundo Qureshi et al. (1999), a abordagem CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 50 multicritério é adequada para incorporar num único modelo um mix de variáveis qualitativas e quantitavas, bem como as preferências de diferentes stakeholders . A Etapa 4 consiste na formulação do IDGR, que se inicia com a estruturação de critérios para medir o desempenho da gestão dos resíduos e, de seguida, a aplicação do AHP. Selecionam-se indicadores dentre os classificados como úteis, que foram analisados quanto ao grau de dependência entre eles. Consulta-se um painel de especialistas para a determinação dos pesos dos indicadores. Os valores dos indicadores são normalizados numa escala comum e espacializase o IDGR em todo o território. 3.2.4.1 Etapa 4.1 – Elaboração da estrutura hierárquica do AHP Para aplicação do AHP, deve-se desenvolver uma estrutura hierárquica com os indicadores do tipo resposta da lista desenvolvida na Etapa 3. Recomenda-se o limite de 7±2 indicadores independentes entre si por nível da estrutura hierárquica do AHP (Saaty, 1977). Ressalta-se que Saaty e Ozdemir (2003) identificaram como ideal o número de sete comparações. Entretanto, o AHP permite a verificação da consistência das respostas, o que permite descartar as respostas não aderentes ao grau de consistência (CR<0,10), o que fornece segurança para adotar o limite superior do método de nove indicadores. A ponderação de indicadores pode ser feita de maneira temática ou específica, ou seja, ponderando o tema o qual o indicador representa ou atribuindo peso ao indicador específico. 3.2.4.2 Etapa 4.2 – Seleção de indicadores para compor o IDGR Para seleção de indicadores que integrarão o índice (IDGR), adota-se somente 1 indicador por tema da estrutura hierárquica AHP e que esse indicador possa ser desagregado geograficamente, passando da escala nacional para a regional e municipal, permitindo assim que o índice que possa ser aplicado ao nível da cidade. A adição de critérios para aprimorar o processo de priorização de indicadores foi adotada por Silva et al . (2019), que definiu como estratégia preencher com pelo menos um indicador cada categoria (tema) relacionada com a gestão de resíduos. Desta forma, reduziram-se o número de indicadores aptos a serem utilizados na monitorização. Para aprimorar o processo de filtragem de indicadores e para fins de desempate, adota-se que o indicador selecionado para o tema é aquele com maior dimensão amostral e que representa o CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 51 tema como maior completude, ou seja, que seja aquele forneça informação mais completa sobre a questão estudada. A Figura 10 apresenta o fluxo de seleção de indicadores que integram o IDGR. O retângulo cinza representa o início do processo de seleção do indicador individual. Os losangos de fundo branco representam as perguntas que foram realizadas durante o processo seleção dos indicadores. Os retângulos vermelhos representam o indicador que não cumpriu os requisitos para ser selecionado. O retângulo azul demonstra que o indicador está apto para integrar o IDGR. O retângulo verde mostra que o indicador está apto para ser incluído na lista, mas não no índice. O retângulo laranja representa que o indicador é potencialmente útil. Figura 10. Fluxograma de seleção de indicadores para compor o IDGR CAPÍTULO 3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO 58 O modelo é capaz de expressar conceitualmente que à medida que as forças motrizes aumentam, aumenta a pressão sobre o estado do ambiente e o peso dos impactos sobre a sustentabilidade ambiental, social e econômica, o que leva ao encerramento do olho. As respostas das políticas públicas fazem frente a esses fatores e procuram maximizar o equilíbrio, a neutralização ou a mitigação, com o objetivo de atingir a máxima abertura do olho, no que diz respeito as problemáticas envolvidas na gestão de resíduos CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 59 CAPÍTULO 4.ESTUDO DE CASO O modelo de avaliação em nível nacional sobre a gestão dos resíduos foi desenvolvido para o contexto de países em desenvolvimento. Optou-se por aplicar o modelo num país de grandes dimensões e diversidade, de modo a que o modelo fosse submetido a diferentes realidades socioeconómicas e de disponibilidade de dados. Desta forma, pretende-se verificar a capacidade de adaptação do modelo às adversidades e à dinâmica de mudanças contínuas, fatores inerentes na vida contemporânea. Essas mudanças são influenciadas por fatores sociais, culturais e económicos, que segundo Minelgaite e Liobikiene (2019) interferem no desempenho da gestão dos resíduos desde a escala individual (pessoas) até a macro (países). Atendendo ao descrito, o Brasil foi escolhido como estudo de caso, por se considerar reunir as caraterísticas desejáveis para testar o modelo. Primeiramente, apresenta-se a área de estudo, objeto da aplicação do modelo. Explicita se nessa secção as características do território brasileiro, bem como a situação da gestão dos resíduos no país. Na sequência, detalham-se as etapas de investigação para a aplicação do modelo no estudo de caso, resultante da implementação da proposta metodológica exposta na secção 3.2. 4.1 Aplicação do modelo A aplicação do modelo WATCH envolveu a consolidação de responsabilidades legais, a seleção de indicadores de força motriz, pressão, estado, impacto e resposta, e o desenvolvimento e aperfeiçoamento do índice para o Estudo de Caso. A pesquisa dos dados acerca de indicadores e responsabilidades na gestão de resíduos do Brasil ocorreu entre setembro de 2017 e março de 2019. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 60 4.1.1 Área de estudo – Brasil O Brasil é um país latino-americano com área igual a 8.515.767 km2, população estimada em 207 milhões de habitantes e participação em 2,4% do PIB global (IMF, 2020). O território brasileiro está organizado em 5.570 municípios, 27 unidades da federação e 5 regiões geográficas, conforme Figura 17 (IBGE, 2017). Figura 17. Mapa das regiões geográficas e unidades da federação brasileiras. AC – Acre, AL – Alagoas, AM – Amazonas, AP – Amapá, BA – Bahia, CE – Ceará, DF – Distrito Federal, ES – Espírito Santo, GO – Goiás, MA – Maranhão, MG – Minas Gerais, MS – Mato Grosso do Sul, MT – Mato Grosso, PA – Pará, PB – Paraíba, PE – Pernambuco, PI – Piauí, PR – Paraná, RJ – Rio de Janeiro, RN – Rio Grande do Norte, RO – Rondônia, RR – Roraima, RS – Rio Grande do Sul, SC – Santa Catarina, SE – Sergipe, SP – São Paulo, TO – Tocantins Num país com dimensões continentais, mostra-se relevante a organização do território por regiões hidrográficas, que são referencias para o planeamento de políticas públicas como, por exemplo, aquelas relacionadas ao saneamento, resíduos e gestão de recursos hídricos. Por esse motivo, foi instituída a Divisão Hidrográfica Nacional instituída pelo Conselho Nacional de Recursos Hídricos (CNRH), através da Resolução nº 32, de 15 de outubro de 2003 (ANA, 2019). Com essa Resolução, foram criadas doze regiões hidrográficas compostas por bacias, sub-bacias ou grupo de bacias próximas, com características sociais, naturais e económicas similares, CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 61 conforme se pode ver na Figura 18 (ANA, 2020). Assim, optou-se por calcular e apresentar os resultados do IDGR pelo recorte geográfico e hidrográfico. Figura 18. Regiões hidrográficas do Brasil Estima-se para 2025 que o Brasil irá produzir 330.960 toneladas de resíduos municipais por dia, tornando-se o 4º maior produtor mundial de resíduos em 2024 (Hoornweg e Bhada-Tata, 2012). Estimou-se em 2019 que a produção de resíduos urbanos per capita foi de 350 quilogramas por habitante por ano (kg/hab./ano) (MDR, 2019). A título de comparação, no mesmo ano, em Portugal Continental foram produzidos 485 (kg/hab./ano) de resíduos urbanos. (APA, 2019). Apesar dos países em desenvolvimento produzirem menos resíduos por habitante do que países com rendimentos per capita superiores, o elevado quantitativo populacional residente nesses países resulta numa produção de resíduos significativa e de grande impacto para o ambiente (Lebreton e Andrady, 2019). O destino mais comum dos resíduos urbanos recolhidos no Brasil são os aterros sanitários, que recebem 72,44% da massa total. Os restantes destinos dos resíduos (em massa) são: 10,51% em aterros controlados; 11,15% em lixeiras a céu aberto; 5,67% em unidades de reciclagem e 0,23% CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 62 para unidades de compostagem (SNIS, 2019). Segundo Margallo et al. (2019), são reciclados em média cerca de 4% dos resíduos nos países da América Latina. Perante esses números, o Brasil está próximo da média do Continente no que concerne à reciclagem. No entanto, o panorama brasileiro apresenta uma desfasagem substancial sobre a gestão dos resíduos em relação aos países europeus. A título de comparação, em Portugal o destino dos resíduos apresenta a seguinte distribuição: 57% para aterro, 21% para valorização energética, 12% para reciclagem e 10% para compostagem/digestão (APA, 2019). Observa-se assim que a gestão dos resíduos em países como o Brasil está aquém de países com maior rendimento per capita. Esta situação reforça a necessidade do uso de indicadores para a monitorização de problemas já superados em países como Portugal, como por exemplo o encerramento das lixeiras a céu aberto. A Política Nacional de Resíduos do Brasil (PNRS), instituída pela Lei nº 12.305, de 2010, estabeleceu conceitos, princípios, instrumentos, diretrizes, objetivos, metas e obrigações para a gestão de resíduos no país. Essa lei determina novas práticas para gestão dos resíduos, cujo objetivo central é maximizar o aproveitamento dos resíduos, reduzir a sua produção e procurar formas de reintroduzi-los no ciclo produtivo. Para tal, novos instrumentos foram estabelecidos no contexto do país, tais como a logística inversa, a responsabilidade compartilhada do setor produtivo pelo ciclo de vida dos produtos e a obrigatoriedade pela destinação adequada dos resíduos, sob o ponto de vista de conservação do ambiente e segurança sanitária. Apesar das diversas similaridades entre as legislações da União Europeia e do Brasil, as regras de funcionamento e remuneração dos sistemas de logística inversa são diferentes. Na PNRS, os objetivos dos sistemas de retorno de produtos não são necessariamente estabelecidos pelo Governo Nacional, ou seja, a logística inversa é comumente definida por meio de acordos setoriais com metas pactuadas com setores produtores de resíduos e grupos empresariais de reciclagem, que muitas vezes não preveem a cobrança de taxas a serem investidas na melhoria da reciclagem (Abramovay et al. , 2013; Campos, 2013). Já na Europa, existem sistemas de logística inversa definidos pelo Governo Central, que estabelece responsabilidades financeiras da industria para viabilizar o retorno (recolha, transporte, tratamento) dos materiais ao processo produtivo (OCDE, 2005). Além de estabelecer melhorias aos processos operacionais sobre a gestão de resíduos, a PNRS reafirmou princípios basilares para a interação da política pública com a sociedade, tais como o direito à informação e ao controle social. O exercício desses princípios é apoiado pelo Sistema CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 63 Nacional de Informação sobre Gestão de Resíduos (SINIR) e consequentemente por indicadores que fornecem informações sobre os resultados das políticas públicas. O acesso a esta informação possibilita a responsabilização de gestores públicos pelas decisões tomadas em nome da sociedade (Vallero, 2011). Além disso, a adoção deste modelo pelo governo nacional melhorará a capacidade das instituições/órgãos responsáveis de analisar os dados referentes ao cumprimento de metas traçadas pelas organizações internacionais, nomeadamente os objetivos de desenvolvimento sustentável propostos pela UN (2015), a elaboração de relatórios sobre desempenho ambiental da OCDE (2015) e os relatórios anuais da Associação Internacional de Resíduos Sólidos (ISWA – International Solid Waste Association ) e suas associadas (Abrelpe, 2019). A PNRS brasileira encontra-se alinhada com a legislação dos países europeus e aponta prioridades para a gestão dos resíduos, conforme apresentado na Figura 19. Em ambas as legislações, a prioridade ou hierarquia se inicia em evitar a produção de resíduos. Prevê-se reduzir, reutilizar e reciclar os resíduos, nessa ordem, e somente os resíduos que não podem ser aproveitados na cadeia económica são enviados para tratamento ou recuperação, para posteriomente serem depositados no solo com técnicas seguras de engenharia. Figura 19. Prioridade na gestão dos resíduos na PNRS brasileira. (a) Lei 12.305/2010. (b) Diretiva 2008/98/EC Segundo Parto et al. (2007), o conceito de hierarquia da gestão dos resíduos na Europa tem origem no campo das políticas públicas desde 1979 quando o Parlamento Alemão propôs a priorização da redução, reciclagem, reutilização sobre o tratamento e deposição dos resíduos em aterros. Os autores apontaram também algumas diferenças subtis na nomenclatura entre a CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 64 legislação brasileira e a europeia, sendo que um dos exemplos é o facto que a hierarquia na gestão dos resíduos na lei europeia ser equivalente à prioridade na legislação brasileira. No entanto, os significados são semelhantes, pois em ambas as legislações existe uma ordem de prioridade a ser cumprida. Além disso, alguns conceitos são citados de maneira particulares na legislação brasileira e europeia, bem como a conceituação sobre resíduos. A título de exemplo, temos o Decreto-Lei n.º 73/2011 de Portugal, de 17 de junho, que transpõe a Diretiva 2008/98/EC onde os resíduos são definidos como “ quaisquer substâncias ou objetos de que o detentor se desfaz ou tem a intenção ou a obrigação de se desfazer ”. A lei brasileira (Brasil, 2010) encara o conceito de resíduos como resíduos sólidos e define: “ material, substância, objeto ou bem descartado resultante de actividades humanas em sociedade, a cuja destinação final se procede, se propõe proceder ou se está obrigado a proceder, nos estados sólido ou semissólido, bem como gases contidos em recipientes e líquidos cujas particularidades tornem inviável o seu lançamento na rede pública de esgotos ou em corpos d’água, ou exijam para isso soluções técnica ou economicamente inviáveis em face da melhor tecnologia disponível .” Segundo Margallo et al. (2019), o conceito de resíduos pode ser definido de inúmeras maneiras. Em alguns casos, o termo resíduos engloba as frações sólidas e líquidas, tais como as águas residuais e as emissões atmosféricas. No contexto da América Latina, os autores adotam o conceito resíduos sólidos, que se referem apenas a fração sólida. Entretanto, no contexto dessa investigação, adotou-se a nomenclatura resíduos em todo o texto, mas que se refere apenas à fração sólida. Para aplicação do modelo no território brasileiro, as particularidades existentes nos países em desenvolvimento foram tidas em conta, tentando sempre que possível integrar os conceitos e inovações relacionadas à gestão dos resíduos em Portugal que se rege pelas normas e diretrizes da União Europeia. Nesse sentido, foi necessário interpretar as legislações europeia e brasileira, a forma de funcionamento dos sistemas de gestão de resíduos, os fluxos e a organização governamental de ambas. Além da revisão da literatura realizada, a compreensão sobre a gestão de resíduos em Portugal foi suportada por meio da participação em seminários em parceria com ISWA, encontros e debates técnicos promovidos pelo Centro de Valorização de Resíduos (CVR) da Universidade do Minho, visitas técnicas à Agência Portuguesa do Ambiente (APA), Lipor - Gestão de Resíduos do Grande Porto e Braval - Valorização e Tratamento de Resíduos Sólidos (Braga). A CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 65 perceção do quadro brasileiro decorreu de debates e encontros técnicos com membros do Ministério do Ambiente do Brasil (MMA), Associação Brasileira de Empresas de Limpeza Pública e Resíduos Especiais (Abrelpe) e da Associação Brasileira de Engenharia Sanitária (ABES), bem como da experiência de mais de 10 anos como analista de infraestrutura do MMA. Portanto, aplicou-se um modelo que utilizou abordagem com harmonização de conceitos, baseado nas melhores práticas observadas ao longo da investigação. 4.1.2 Etapa 1 – Consolidação das responsabilidades (objetivos, metas e obrigações) para resíduos na legislação nacional Nesta etapa, realizou-se o levantamento das responsabilidades em portais governamentais da Agência Nacional de Águas e Saneamento (ANA), Agência Nacional de Aviação Civil (Anac), a Agência Nacional de Saúde Suplementar (Anvisa), Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (Ibama), Ministério da Agricultura (MAPA), Ministério da Economia (ME), Ministério de Desenvolvimento Regional (MDR), Ministério de Minas e Energia (MME), Ministério do Meio Ambiente (MMA), Ministério da Saúde (MS), Ministério do Turismo (MTur), Presidência da República (PR) e Senado Federal (SF). 4.1.2.1 Etapa 1.1 – Identificação de objetivos, metas e obrigações A Etapa 1.1 serviu para apurar as principais responsabilidades da legislação nacional através de um levantamento histórico, desde a Política Nacional de Saneamento (Brasil, 1967) até o Plano Nacional de Combate ao Lixo no Mar (MMA, 2019). Mais detalhes podem ser consultados na Figura 58 do Apêndice V. Neste contexto brasileiro, estabeleceu-se que os objetivos são declarações na legislação que demonstram propósitos definidos nas políticas públicas. (por exemplo: Plano Estratégico para os Resíduos Urbanos (PERSU ) – aumento da preparação para reutilização, da reciclagem e da qualidade dos recicláveis ) (APA, 2014). Considerou-se também na definição de objetivos as passagens que citavam diretamente a palavra “objetivo”. Definiu-se que as metas são desdobramentos dos objetivos, que segundo Viana (1996), contém partes ou todo o propósito num intervalo de tempo definido (por exemplo: até 31 de dezembro de 2020, um aumento mínimo global para 50% em peso relativamente à preparação para a reutilização e a reciclagem de resíduos urbanos, incluindo o papel, o cartão, o plástico, o vidro, o metal, a madeira e os resíduos urbanos biodegradáveis ) (APA, 2014). CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 66 Adicionalmente, levantaram-se itens considerados como obrigações, que não se enquadraram em objetivos ou metas, mas que possuem relevância nacional ao determinar responsabilidades no âmbito dos resíduos. A definição de “obrigações” adotada assemelha-se às definições do termo “medidas” apresentadas por APA (2014). As medidas são associadas aos objetivos e visam contribuir diretamente para o cumprimento da meta (por exemplo: devem ser privilegiadas atividades de prevenção em sentido estrito ). Optou-se por restringir o levantamento das obrigações (medidas) à identificação de declarações da legislação que contém determinações imperativas. Por exemplo, consideraram-se os textos que continham trechos como “ a ser ”, “ serão ” “ devem ”, “ deverá ”, “ deverão ”, “ ficam obrigados ”, “ deverão ”, “ são obrigados ” e que refletem uma medida a ser adotada. Ressalta-se que considerar apenas as metas e objetivos como responsabilidades poderia ter levado a não consideração de medidas significativas no contexto da implementação da política de resíduos, medidas também elas importantes de serem monitorizadas e divulgadas. Para a identificação das responsabilidades, pesquisou-se em websites de agências governamentais brasileiras as palavras-chave “resíduos sólidos”, “resíduos”, “lixo”, “rejeitos”, “dejetos”, “inservível”, “logística inversa (reversa)”, ”embalagens”, “valorização de materiais”, “reciclagem”, “destinação”, “descarte”, “disposição”, “aterro sanitário”, “aterro controlado”, “lixão (lixeiras a céu aberto)”, “compostagem”, “incineração”, “consumo sustentável”, “produção sustentável”, “catadores”, “saneamento básico”, “consórcio público”, “itens sustentáveis” e ”controle ambiental” entre setembro de 2017 e março de 2019. 4.1.2.2 Etapa 1.2 – Classificação quanto ao tipo de instrumento normativo Classificaram-se nesta etapa os documentos coletados na etapa anterior em categorias referentes ao tipo de instrumento normativo, nomeadamente: acordos sectoriais, convenções internacionais, decretos legislativos, decretos presidenciais, instruções normativas, leis, portarias, planos nacionais, planos sectoriais, resoluções e termos de compromisso. Embora as convenções sejam padrões internacionais, foram citadas devido à conversão das responsabilidades das convenções em decretos legislativos. Utilizou-se o título ou a descrição resumida dos documentos como a referência para essa classificação. O processo de classificação dos dados considerados nesta pesquisa seguiu os conceitos e princípios defendidos por Bardin (1979) para análise qualitativa. As classificações CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 67 nortearam-se pelos critérios de exclusão mútua, homogeneidade, pertinência, objetividade, fidelidade e produtividade. 4.1.2.3 Etapa 1.3 – Classificação quanto ao tema Nesta etapa, classificaram-se as responsabilidades pelos seguintes temas: áreas contaminadas, capacitação e desenvolvimento, catadores, ciclo de vida, coleta, coleta seletiva, compostagem, compras públicas ecológicas, consórcios públicos, contratações governamentais, controle social, disposição final, educação ambiental, efluentes, emissões atmosféricas, gerenciamento dos resíduos, gestão da informação, justiça social, lodo de sistemas de saneamento, logística reversa, organização institucional, planos, produção e consumo sustentáveis, qualidade ambiental, reciclagem, recuperação energética, recursos financeiros, redução, regulação/fiscalização, rotulagem, saúde pública e ambiente, tecnologias e tratamento. 4.1.2.4 Etapa 1.4 – Classificação quanto ao tipo de resíduos Nesta etapa, a classificação das responsabilidades baseou-se no guia Commission Notice on Technical Guidance on the Classification of Waste (EC, 2018), orientada principalmente pela origem dos resíduos, nomeadamente: lâmpadas, pilhas e baterias, pneus inservíveis, resíduos agrossilvopastoris, resíduos agrotóxicos, resíduos da construção civil, resíduos da mineração, resíduos de embalagens em geral, resíduos de óleo lubrificante, resíduos de poluentes orgânicos persistentes, resíduos de serviços de transporte, resíduos dos serviços de saúde, resíduos dos serviços públicos de saneamento básico, resíduos eletroeletrônicos, resíduos industriais e resíduos urbanos. Apesar da existência da Lista Brasileira de Resíduos (Ibama, 2012), que demonstra semelhanças significativas com a EC (2018), a ausência de diretrizes detalhadas sobre a forma de uso da classificação brasileira tornou o uso dessa Lista inapropriado para essa presente investigação. 4.1.3 Etapa 2 – Seleção de indicadores de sustentabilidade de agências governamentais Nesta etapa, identificaram-se os indicadores provenientes de Ministérios, Agências, Institutos e Autarquias de nível nacional. Os dados utilizados no estudo de caso são relativos a indicadores publicados entre 2008 a 2019. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 74 Figura 21. Fluxograma de análise dos inquéritos ao longo das três rodadas CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 75 Nos retângulos cor de laranja estão as formas de realização das iterações. Nos losangos brancos de contorno preto constam os critérios para o avanço da próxima iteração. O retângulo cinza referese ao preenchimento das respostas em branco dadas pelo especialista no software online. O retângulo verde indica o momento de alcance da consistência pelo especialista. Enquanto o retângulo vermelho trata das respostas não habilitadas, devido à desistência do especialista pela inconsistência das respostas após três iterações. Todo o processo de consulta ocorreu em período de aproximadamente 90 dias, com no máximo 3 iterações de consulta para cada participante. Além disso, estabeleceu-se como meta o alcance de pelo menos 20 especialistas com respostas com taxa de consistência (CR) menor ou igual a 0,10. Ao longo da aplicação dos inquéritos empreendeu-se esforços para que as respostas fossem de especialistas de diferentes regiões e instituições. Estabeleceu-se como premissa de participação do especialista no inquérito o conhecimento técnico sobre o sector governamental de resíduos ou área relacionadas, tais como saneamento, meio ambiente ou administração pública, desde que tenha interface com a área de resíduos. Considerou-se como especialistas os profissionais do meio acadêmico com nível de doutorado com atuação na área de resíduos ou mestres com doutoramento em desenvolvimento, bem como gestores púbicos, analistas do ambiente e de infraestrutura com atuação significante em instituições federais, estaduais, regionais ou municipais relacionadas com a gestão de resíduos. Além disso, convidou-se técnicos do sector privado e entidades não governamentais com atuação em empresas de consultoria na área de resíduos. Por se tratar da ponderação de indicadores de escala nacional, definiu-se como princípio do estudo a diversidade de participação no desenvolvimento do IDGR, que se encontra representada na Figura 22 e Figura 23. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 76 Figura 22. Distribuição dos 50 especialistas consultados que participaram integralmente do inquérito no Qualtrics, de acordo com o tipo de instituição Figura 23. Distribuição dos 50 especialistas consultados que participaram integralmente do inquérito no Qualtrics, de acordo com a escolaridade máxima CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 77 Agruparam-se as informações sobre o tipo de instituição segundo a instância de atuação da instituição e a escolaridade máxima. No caso da Figura 22, os triângulos vermelhos representam as instituições governamentais de esfera federal, tais como Ministérios e Fundações. À laranja, as empresas privadas, especialmente de Consultoria em gestão de resíduos. De cor amarela, as instituições da esfera estadual, tais como as Secretarias do Ambiente. À verde claro apresentamse as Câmaras Municipais e na cor azul os especialistas vinculados às Universidades. Em relação à Figura 23, os triângulos vermelhos representam os especialistas com nível de doutorado, os laranjas com nível superior, principalmente na área do ambiente. De cor amarela, surgem os especialistas com grau de especialização latu sensu , verde claro os especialistas com mestrado e azul os especialistas com pós-doutoramento. 1ª Iteração O inquérito foi preparado primeiramente no Qualitrics (Versão Trial), que tinha limite de participação de no máximo 100 especialistas. Enviou-se o inquérito para 101 especialistas com a expectativa de receber um número de respostas inferior a 100. Assim, a versão gratuita do software atendeu às expectativas dessa Investigação. O inquérito foi enviado por e-mail para todos os especialistas no período entre o dia 18 e 23 de outubro de 2019. Aos especialistas que enviaram respostas incompletas receberam por e-mail em 28 de novembro de 2019 uma tabela contendo os itens com respostas as incompletas. Nesses casos, considerou-se que a resposta complementar ainda fazia parte da 1ª iteração. O período da 1ª iteração decorreu de 18/10/2019 até 16/01/2020. Como o processo de consulta era individual, os períodos das iterações, que foram estabelecidos de acordo com a evolução nas respostas, tiveram algumas sobreposições. Ao todo, formularam-se 72 questões no Qualtrics para comparação de cada par dos 9 indicadores selecionados. Além disso, elaborou-se questões sobre o perfil profissional, bem como o texto de apresentação do inquérito, texto de consentimento informado, escala importância Saaty (1980), texto de encerramento e agradecimento pela participação. O primeiro bloco consistiu em dados sobre o especialista: nome completo, nome da instituição na qual trabalha ou mantém vínculo, concelho da instituição, área que o especialista tem mais conhecimento especializado, tempo de experiencia e nível máximo de escolaridade. O segundo bloco apresentou as perguntas de comparação par a par entre os indicadores. Os indicadores foram apresentados de maneira sintética e temática com objetivo de maximizar a compreensão do especialista sobre a comparação. Para aumentar a eficiência do inquérito e reduzir os erros, cansaço dos especialistas CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 78 e tempo na resposta, procedeu-se a programação do software para que quando uma pontuação fosse atribuída ao par, o respetivo par repetido adiante não voltaria a aparecer. Isso permitiu reduzir o número para 36 comparações ao invés de 72. 2ª Iteração O período da 2ª iteração decorreu de 28/11/2019 até 03/02/2020. As respostas recebidas no Qualtrics foram exportadas para ficheiros em Excel. Os resultados recolhidos foram convertidos em uma matriz individual para cada especialista com a respetiva pontuação (p) e a pontuação recíproca (1/p). Para cálculo da taxa de consistência (CR) e para ser possível identificar em quais os pares comparados constam as maiores inconsistências utilizou-se o software online AHP-OS BPMSG (BPMSG) e a planilha do Excel presentes no software (Goepel, 2013; 2018). O software e planilha utilizam o Eigen value para a solução do problema, da mesma forma que o método original do Saaty (1980). Além disso, calcula-se a taxa de consistência de acordo com o método de Alonso e Lamata (2006) e grau de entropia das respostas com objetivo de estimar o nível de consenso das respostas entre os especialistas. Portanto, mediu-se para cada cenário o índice de consenso daquele grupo de especialistas que tiveram as respostas consistentes. As respostas dos especialistas foram inseridas uma a uma no BPMSG e na planilha, onde se calculou a taxa de consistência e se identificou os 3 principais pares comparados detentores da maior inconsistência. Assim, forma determinados os pontos críticos das respostas, de maior dúvida. Os resultados individuais foram apresentados por e-mail para cada especialista. Os especialistas que tiveram a CR≤0,10 tomaram conhecimento do resultado por e-mail ( BPSGM e tabelas) e foi-lhes perguntado se o contexto estava claro e se ratificavam os resultados. Os especialistas com CR>0,10 receberam os resultados por e-mail do BPSGM e tabelas para ajustes ou confirmação de respostas. Salienta-se que se deu oportunidade ao especialista de não alterar as suas respostas, mesmo que não fossem consistentes, procurando-se desta forma não perder a legitimidade das opiniões. 3ª Iteração A terceira e última iteração aconteceu com os especialistas que tiveram as respostas com CR>0,10 e com os que concordaram que as suas respostas anteriores necessitavam de ajustes. Assim, receberam novamente por e-mail os resultados do BPSGM e a tabela para proceder aos ajustes CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 79 que entendessem necessários. O período da 3ª iteração decorreu de 14/12/2019 até 04/02/2020. 4.1.5.4 Etapa 4.4 – Normalização dos indicadores para uso no IDGR Realizou-se neste estudo de caso a normalização das variáveis qualitativas pelo método de escala categórica apresentado pela OCDE (2008), onde os valores equivalem à categoria atribuída ao indicador, ou seja, qual o alcance do indicador na escala (Jacobs et al. , 2004). Padronizou-se em todos os indicadores qualitativos que o valor zero se refere ao pior nível de implementação da política nacional de resíduos e o valor 1 o alcance integral da implementação. A escala entre 0 a 1 (ou 0 a 100%) é geralmente bem interpretada pela sociedade em geral, por ser de fácil assimilação. Trata-se de uma característica crucial para o desenvolvimento de um índice, cujo propósito é medir o desempenho de uma política nacional de resíduos. Nesse sentido, destaca-se o estudo de Giannakitsidou et al . (2020), que adotou a escala entre 0 e 1 para medir a performance de países europeus na economia circular, sob a ótica da gestão dos resíduos. Face ao exposto, justifica-se a adoção da escala de 0 e 1 para a normalização de todos os indicadores e para o índice proposto. O Quadro 4 apresenta o tipo de variável de cada indicador. Quadro 4 – Tipo de variável do indicador e unidade de medida Indicador Abrev. Unidade de medida Tipo de variável Compras públicas ecológicas CPE % Quantitativa Contínua Pesagem de resíduos PER Não ou Sim Qualitativa Ordinária Plano de Gestão de Resíduos PGR Não, municipal ou intermunicipal Qualitativa Ordinária Prestação integrada dos serviços de abastecimento de água, saneamento de águas residuais e gestão de resíduos urbanos PIS Resíduos urbanos ou resíduos urbanos e água ou resíduos e águas residuais ou resíduos urbanos, água e águas residuais Qualitativa Ordinária Recolha seletiva RES Não ou sim Qualitativa Ordinária Consórcios públicos CON Não, em desenvolvimento ou Sim Qualitativa Ordinária Sustentabilidade económica e financeira dos serviços SEF % Quantitativa Contínua Valorização de materiais recicláveis VMR % Quantitativa Contínua Tipo de deposição dos resíduos TDR Lixeira a céu aberto, lixeira controlada ou aterro sanitário Qualitativa Ordinária CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 80 Para os indicadores quantitativos, que possuem % como unidade de medida, aplica-se o valor publicado pela instituição, até o limite de 100%. Para as variáveis quantitativas, não se utilizou de métodos de normalização, pois percebeu-se que o horizonte desejado para a reciclagem, compras públicas ecológicas e sustentabilidade económico e financeira dos serviços é que se alcance 100%. Mesmo que isso se pareça uma possibilidade teórica, definiu-se na investigação que os municípios devem perseguir esse ideal e, portanto, o IDGR igual 100% dificilmente será alcançado quando essas variáveis quantitativas estiverem presentes. O Quadro 5 apresenta as equivalências para os indicadores qualitativos. Quadro 5 – Normalização adotada para a aplicação dos indicadores Indicador Escala de equivalência (valor) Limite máximo 0 0,5 1 TDR Lixeira a céu aberto Lixeira controlada Aterro sanitário 1 PER Não - Sim 1 PGR Não Municipal Intermunicipal 1 PIS Resíduos urbanos Resíduos urbanos e água ou resíduos e águas residuais Resíduos urbanos, água e águas residuais 1 RES Não - Sim 1 CON Não Em desenvolvimento Sim 1 SEF 0 a 100% 1 VMR 0 a 100% 1 CPE 0 a 100% 1 O indicador compras públicas ecológicas, que significa a parcela de itens ecológicos adquiridos pelas instituições governamentais em relação ao total de compras governamentais, variou de 0 a 100%. O indicador pesagem de resíduos sólidos significa se o município pesa rotineiramente seus resíduos na área de destinação ou não. Atribuiu-se a pontuação 1 para a prática da pesagem e 0 para não pesagem. O indicador plano de gestão de resíduos diz respeito à existência de plano de gestão de resíduos no município, se individual, intermunicipal ou inexistente. Caso seja intermunicipal, pontuou-se com nota máxima de 1, pois a planeamento partilhado entre municípios é um dos objetivos da CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 81 PNRS. Para a existência de plano municipal individual atribuiu-se 0,5 pontos e a inexistência de Plano recebeu nota 0. O indicador PIS refere-se à integração entre a prestação dos serviços públicos de saneamento, nomeadamente os serviços de abastecimento de água, saneamento de águas residuais e gestão de resíduos urbanos. Almeja-se com esse indicador que os municípios integrem esses serviços pela prestação por uma única instituição, com vistas a reduzir custos administrativos e fortalecer as instituições prestadoras. Portanto, pontuou-se com a nota 1 a prestação integrada dos serviços de abastecimento de água, saneamento de águas residuais e gestão de resíduos urbanos. Atribuiuse a nota 0,5 a prestação integrada parcial dos serviços, tais como saneamento de águas residuais e gestão de resíduos urbanos ou abastecimento de água e gestão de resíduos urbanos. E caso a prestação seja segmentada, ou seja, somente para serviços de gestão de resíduos urbanos, pontuou-se com a nota 0. O indicador recolha seletiva informou se o município possui a segregação de materiais recicláveis instituída, com caminhões de recolha específicos para essa recolha ou se essa é feita sem a separação dos resíduos. Portanto, atribui-se a nota 1 para a existência de recolha seletiva e 0 para a inexistência. O indicador consórcios públicos diz respeito a cooperação entre municípios na gestão dos resíduos, se esses municípios possuem sistemas conjuntos, que podem ser organizados por meio de consórcios públicos, conforme priorizam as políticas nacionais de resíduos. Portanto, atribuiuse a nota 1 à existência de consórcios públicos, 0,5 aos sistemas que foram acordados entre gestores públicos, mas ainda não oficializados por lei ou decreto (foram considerados em fase de desenvolvimento). E por fim, atribuiu-se 0 nos casos em que os municípios atuam isoladamente. O indicador sustentabilidade económica e financeira dos serviços refere-se à autossuficiência do município em arcar com os custos dos sistemas de resíduos com receitas própria, por meio de taxas ou tarifas de limpeza pública. Portanto, esse indicador variou de 0 a 100%. Neste trabalho, limitou-se em 100%, pois considera-se que a autossuficiência é adquirida quando as receitas e despesas são equivalentes. Entretanto, sabe-se que alguns municípios possuem receitas maiores que as despesas para resíduos, mas essa capacidade de reinvestimento não foi considerada. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 82 O indicador valorização de materiais recicláveis refere-se à percentagem de materiais que são recolhidos seletivamente por agentes públicos e privados em relação ao total recolhido de resíduos pela recolha convencional no município. No entanto, esse indicador não representa a quantidade de material que foi enviada à indústria de reciclagem, sendo uma medida estimada da recuperação de materiais. Desta feita, este indicador variou de 0 a 100%. Considerou-se valores acima de 100% como 100%, pois valores acima dessa percentagem indicam inconsistência nos dados e não foram considerados nessa investigação. Os indicadores que integraram o IDGR são apresentados na Tabela 2, que mostra o número de municípios com dados disponíveis por indicador e a origem dos dados. Tabela 2 – Quantidade de municípios com dados disponíveis por indicador Indicador nº municípios com dados disponíveis Percentagem de municípios do país com dados Sistema Instituição Tipo de deposição dos resíduos 5570 100% SINIR MMA Valorização de materiais recicláveis 1393 25% SNIS MDR Prestação integrada dos serviços de abastecimento de água, saneamento de águas residuais e gestão de resíduos urbanos 3670 66% SNIS MDR Plano de Gestão de Resíduos 3670 66% SNIS MDR Pesagem de resíduos 3670 66% SNIS MDR Consórcios públicos 3670 66% SNIS MDR Compras públicas ecológicas 489 8,8% Painel de compras governamentais ME Recolha seletiva 3670 66% SNIS MDR Sustentabilidade económica e financeira dos serviços 1193 21% SNIS MDR O indicador tipo de deposição de resíduos trata da unidade de deposição de resíduos para qual o município destina os resíduos urbanos. Atribuiu-se a nota 0 para municípios com lixeiras a céu aberto, sem nenhum tipo de controlo operacional de recobrimento da massa de resíduos e drenagem de águas pluviais. Atribuiu-se nota 0,5 para as lixeiras controladas (definição em ABNT NB 844/1985), pois considera-se para a realidade de países em desenvolvimento uma situação CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 83 de intermediária ou de transição. Pontuou-se com a nota 1 os municípios que destinam em aterro sanitários. A situação da deposição dos resíduos no contexto dos países em desenvolvimento foi discutida por Olay-Romero et al . (2020), que adotou um entendimento semelhante, sabendo-se que não atende integralmente às normas técnicas de aterro sanitário, mas apresenta um controlo mais rígido do que as lixeiras a céu aberto. 4.1.5.5 Etapa 4.5 – Espacialização do IDGR em escala nacional Nesta etapa, elaborou-se a espacialização dos dados recorrendo ao sistema de informação geográfica, software QGis, versão 3.12 disponível na OS GeoProject. Utilizou-se para geração dos mapas o sistema de coordenadas geográficas DATUM Sirgas 2000, bem como as bases cartográficas do IBGE (2019) na escala 1:250.000 em formato shapefile . A escala de desempenho apresentada para o índice foi de 0 a 1, dividindo-se em níveis de acordo com o método utilizado para a definição dos níveis de classes. Utilizaram-se três métodos para representar a distribuição dos dados nos mapas em classes: distribuição por quartil 1º, 2º, 3º e 4º; distribuição com intervalos iguais de dados (0–0,25; 0,25–0,50; 0,50–0,75 e 0,75–1,00) e classes definidas com o método de aproximação denominado Quebra Natural ( Natural Breaks ), desenvolvido por Jenks e Caspall (1971). Esse último método ajusta os limites das classes de acordo com a distribuição dos dados, identificando pontos de quebra entre as classes. Essa quebra baseia-se na variabilidade dos dados, que minimiza a soma da variância dentro de cada uma das classes. Segundo Zhang et al. (2020), esse método encontra agrupamentos e padrões inerentes aos dados. Essas variações na forma de apresentação das classes permitem visualizar diferentes possibilidades de interpretação da situação dos resíduos. Elaborou-se a identidade visual dos mapas de seguinte forma: a cor vermelha representou o 1º nível de classificação, que se refere ao grupo com pior nível de desempenho no IDGR. As cores amarela e verde claro são níveis intermediários, enquanto a cor azul representou o último nível, que representa o grupo com melhor desempenho no IDGR. 4.1.6 Etapa 5 – Aperfeiçoamento do IDGR Na Etapa 5 analisouqualidade do IDGR proposto inicialmente, de acordo com a mesma metodologia que foram analisados os indicadores de sustentabilidade identificados nesta investigação. Desenvolveram-se quatro cenários de aperfeiçoamento, que procuraram a cada CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 90 no Brasil. Por sua vez, a versão preliminar Plano Nacional de Resíduos contém 32% das metas. O decreto presidencial nº 7.404, de 2010 resultou em 28 obrigações de abrangência nacional. A Figura 24 apresenta o número de objetivos, metas e obrigações de resíduos por tipos de instrumentos legais. Estes resultados indicam quais são os instrumentos normativos mais utilizados na definição de cada tipo de responsabilidade na área de resíduos, levantamento que será útil para apoiar as agências governamentais no acompanhamento das políticas públicas. 4.2.1.3 Etapa 1.3 – Classificação quanto ao tema Encontrou-se um maior número de responsabilidades acerca do desenvolvimento dos planos de resíduos, da implementação da logística inversa e da gestão da informação. Constatou-se também que a exigência sobre a existência de planos de resíduos alcança os governos em todas as escalas (nacional, regional e municipal), bem como as empresas privadas. A maior parcela das responsabilidades associadas ao tema gestão de informação é orientada para os sistemas nacionais de informação: SINIR, SNIS e CTF/CNORP. Figura 24. Número de objetivos, metas e obrigações por tipo de instrumento normativo CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 91 Apresentam na Figura 25 os resultados da quantidade de responsabilidades distribuídas por 32 temas. Essa classificação pode apoiar os gestores públicos no planeamento, avaliação e eventual redireccionamento de políticas públicas, pois consolida as responsabilidades presentes na legislação de maneira temática, o que facilita a compreensão e indica quais temas têm mais responsabilidades na implementação da gestão de resíduos. Figura 25. Número de objetivos, metas e obrigações na legislação por tema 4.2.1.4 Etapa 1.4 – Classificação quanto ao tipo de resíduo Apurou-se que a maioria dos objetivos, metas e obrigações são aplicados aos resíduos urbanos e como regra geral a todos os tipos de resíduos. Esta constatação sinaliza que a legislação é pensada para ser aplicada em muitos tipos e fluxos de resíduos, mas destaca a importância do resíduo urbano produzido na rotina das cidades. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 92 A Lista Europeia de Resíduos (EC, 2018) mostrou-se potencialmente adequada para aplicação na realidade brasileira, ao considerar os principais tipos de resíduos produzidos no Brasil. Esta afirmação corrobora as conclusões de Faria (2014), que indica que a legislação europeia inspirou a política nacional de resíduos brasileira. Observou-se pela aplicação da lista europeia de resíduos que a ênfase é maior na classificação dos resíduos perigosos do que a classificação destinada aos resíduos não perigosos, tais como os resíduos urbanos. Essa ênfase foi observada em USEPA (2020), que publicou uma orientação específica para resíduos perigosos, mas não detalha a classificação de resíduos urbanos. De acordo com Wen et al. (2014), que compararam diferentes métodos de classificação de resíduos, as diretrizes da União Europeia harmonizam as duas abordagens sobre a forma de classificar os resíduos não perigosos e perigosos. A classificação pelo tipo de resíduos consolidou as responsabilidades legais em grupos com características comuns, o que permitiu associar quantitativamente os objetivos, metas e obrigações ao tipo. Nesse sentido, visualiza-se na Figura 26 quais os tipos de resíduos com maior número de responsabilidades. A análise de correlação encontrou uma forte correlação entre obrigações e o par objetivos e metas. Obteve-se um coeficiente de Pearson igual a 0,86. Os resultados encontrados neste tópico indicam a existência de vínculos entre os diferentes tipos de legislação. Por exemplo, a publicação de leis pode produzir consequências em outras legislações hierarquicamente inferiores, ocasionando em efeitos cascata no quadro normativo nacional. Figura 26. Distribuição de objetivos, metas e obrigações em escala nacional, por tipo de resíduo CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 93 Importa referir que o processo de classificação desenvolvido neste trabalho resultou também da tomada de opções para lidar com algumas incertezas que foram surgindo. Um desses casos foi o facto de algumas classificações levarem a sobreposições (ou interfaces): por exemplo, embalagens e resíduos urbanos levantaram dúvidas na definição da tipologia. Por outro lado, dependendo da relevância do tipo de resíduos, é oportuno analisar a conveniência de manter uma categoria própria para o tipo de resíduos. Por exemplo, quando se observam metas legais para seu recolhimento ou destinação, o que é o caso das embalagens, entende-se que é necessário destacar esses resíduos do grupo dos resíduos urbanos, para fins de apuramento de resultados e a aplicação do princípio da responsabilidade estendida do produtor (Bomfim, 2018). Limitações também podem ocorrer na classificação de resíduos perigosos, conforme destacado por Sjöblom (2012). 4.2.2 Etapa 2 – Seleção de indicadores de sustentabilidade das instituições nacionais Apresenta-se nessa secção que os indicadores de sustentabilidade de monitorização e avaliação das agências governamentais são prioritariamente dedicados aos resíduos urbanos, devido à influência de três grandes bases de dados brasileiras: PNSB/MDR, SINIR/MMA e SNIS/MDR. 4.2.2.1 Etapas 2.1 e 2.2 – Identificação e classificação dos indicadores de sustentabilidade com abordagem DPSIR Classificaram-se 151 indicadores de sustentabilidade com o intuito de construir o quadro DPSIR para a gestão de resíduos no Brasil, conforme Figura 27 (Detalhes da classificação indicadores estão no Apêndice Xe XI). Figura 27. Classificação DPSIR de indicadores de sustentabilidade identificados com relação direta ou indireta com a área de resíduos CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 94 Observou-se uma predominância de indicadores de respostas cuja principal função é informar sobre os resultados das ações políticas públicas, principalmente quando são dedicados a medir a eficiência ou eficácia da recolha de resíduos. Estes resultados corroboram a constatação de Wilson (2007), que identificou uma preocupação predominantemente com os serviços de recolha dos resíduos nos países em desenvolvimento. Da análise dos 151 indicadores, observou-se que os indicadores de impacto e estado são escassos, o que pode limitar a avaliação dos efeitos da destinação inadequada de resíduos na água, no ar, nas florestas ou no solo. As dificuldades em avaliar os reais impactos dos resíduos foram relatadas por Miranda et al. (2020), que estudaram os efeitos dos microplásticos no meio ambiente usando a abordagem DPSIR. Além disso, os poucos indicadores existentes à escala nacional sobre o impacto e o estado ao ambiente apresentaram uma relação indireta entre a gestão de resíduos e a alteração do estado do ambiente. Ressalta-se que a análise detalhada de cada indicador encontra-se no Apêndice X e XI). Os indicadores de impacto demonstram a efetividade das políticas, ou seja, as transformações na sociedade, no bem-estar social e, portanto, são informações mais difíceis de serem medidas, mas que representam o alcance dos objetivos das políticas. De acordo com Bale e Beyeler (2001), o processo de seleção de indicadores a integração entre indicadores ecológicos e aspetos económicos e sociais consiste num grande desafio. Bockstaller et al . (2008) concluíram que, quanto mais elevado o nível geográfico (por exemplo regional ou nacional), menor será a disponibilidade de dados e indicadores para medir o impacto das atividades antrópicas, nomeadamente destinadas para a produção de alimentos, sobre o ambiente. Durante a aplicação do processo de classificação DPSIR, algumas dificuldades foram encontradas na diferenciação de algumas categorias. Por exemplo, os indicadores relacionados aos aterros sanitários constaram em dois grupos: pressão ou resposta. Estavam no grupo “pressão” devido ao confinamento de resíduos no solo, cujas pressões para mudanças nas condições ambientais são inevitáveis, mesmo quando a instalação atende todas as normas técnicas. Os mesmos indicadores também podem integrar o grupo de resposta, pois seguem padrões técnicos de segurança ao ambiente, saúde pública e sua implementação também mitiga impactos. Da mesma forma, a recolha seletiva é uma política pública para melhorar a separação de resíduos, mas a acumulação de materiais recicláveis também é um vetor de pressão sobre o ambiente. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 95 Do ponto de vista do desempenho, os indicadores de pressão apresentaram a melhor média na avaliação, sendo 86% considerados úteis para compor um quadro de monitorização. Por outro lado, apenas 40% dos indicadores de resposta foram classificados como úteis. Essa variação no desempenho pode ser explicada pela diferença significativa no número de indicadores em cada categoria. Alguns indicadores de resposta podem ter sido criados sem o devido planeamento e com estudos frágeis sobre os requisitos mínimos para a qualidade dos dados. A Figura 28 mostra o desempenho médio geral dos indicadores de sustentabilidade por atributo analisado. Figura 28. Desempenho médio dos indicadores de sustentabilidade por atributo analisado Nos estudos de Cifrian et al. (2013), que aplicaram o método adaptado da EEA (2005) para analisar 74 indicadores na região da Cantábria/Espanha, os indicadores de resposta também apareceram em número superior em relação as restantes categorias. A análise na Cantábria considerou 74% dos indicadores úteis. Enquanto na presente investigação dos 151 indicadores analisados, 70% foram considerados úteis. O atributo relevância foi considerado decisivo para a classificação final, mais especificamente a relação do indicador direta ou indireta com os objetivos, metas e obrigações da legislação. De maneira geral, avaliou-se que os indicadores contêm textos extensos e dependência de outras informações. Por essa razão, o atributo facilidade de interpretação teve uma avaliação pior. No trabalho de Cifrian et al. (2013), o atributo facilidade de interpretação apresentou resultados piores que o atributo relevância no grupo de indicadores classificados como específicos para o campo de CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 96 resíduos. O atributo facilidade de interpretação apresentou uma média de 72% de desempenho, enquanto os resultados para o Brasil foram de 57%. O atributo sensibilidade mediu a capacidade de resposta oportuna do indicador ao fenómeno medido. Nesse sentido, 99% dos indicadores tiveram pontuação igual a 1, pois quase todos os indicadores respondem ao fenómeno em tempo aceitável, ainda que indiretamente. No entanto, a variação de escala adotada para análise desse atributo, para 0 ou 1, torna essa análise limitada, pois não tem uma escala intermediária, que possibilite diferenciar resposta direta de indireta do fenómeno. Raramente se verificaram ligações quantitativas entre os indicadores DPSIR. As conexões qualitativas foram predominantes, sugerindo a existência de uma relação causa-efeito, a qual ainda consiste em um desafio medi-las. Apenas 1% dos indicadores foram capazes de detetar ligações quantitativas. A análise dos dados de mensurabilidade e disponibilidade mostrou resultados satisfatórios. Demonstrou-se uma grande capilaridade das agências nacionais na publicação de dados. O Brasil possui um sistema nacional significativo de recolha de dados para a gestão de serviços de saneamento e ambientais, incluindo resíduos urbanos – o SNIS – responsável por gerir 54 indicadores tidos em conta neste trabalho. Este sistema apresenta anualmente dados municipais, regionais e nacionais sobre gestão de resíduos. Todas as informações estão disponíveis em ficheiros com dados do indicador, incluindo valor, unidade, descrição, metodologia, fonte de informação e responsável. Em resumo, a análise de desempenho dos indicadores de sustentabilidade mostrou que 70% dos dados publicados pelas instituições nacionais atendem aos critérios de qualidade da EEA (2005), sendo classificados como úteis no contexto da gestão de resíduos. A Figura 29 apresenta a pontuação média da instituição, onde três instituições são essenciais para fornecer dados de gestão de resíduos: IBGE, MDR e MMA. Esse resultado reforça a importância da consolidação de dados em um quadro, considerando que eles estão disponíveis e sua divulgação consolidada pode impedir a criação de novos indicadores, resultando na racionalização de custos para a gestão de informações. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 97 Figura 29. Pontuação média com desvio padrão e quantitativo dos indicadores por instituição nacional pesquisada Apesar do excelente desempenho dos indicadores em relação aos critérios da EEA (2005), o intervalo de tempo entre a recolha e a publicação dos dados foi um fator limitante, contribuindo para uma estrutura de indicadores de sustentabilidade desatualizada. Esse atraso pode chegar a dois anos, conforme observado nos dados publicados pelo MDR em 2018, mas que se refere à recolha de dados de 2016. Este desfasamento temporal pode ser encontrado em sistemas de informações sobre resíduos de outros continentes. Por exemplo, os dados divulgados pelo escritório de estatística da União Europeia ( Eurostat ) também apresentam diferenças entre a recolha e a publicação de informações. Segundo o Eurostat (2013), o atraso na transmissão de dados é de 18 meses após a referência do final do ano. Os dados de resíduos de 2018 foram publicados pelo sistema em abril de 2020 (Eurostat, 2020). As ferramentas de tecnologia da informação e comunicação ( ICTs ) podem ser uma solução que visa superar os desafios dos intervalos de tempo entre a recolha e a publicação de informações. As ferramentas de tecnologia da informação aplicadas no campo de resíduos mostraram que a recolha de dados em tempo real pode ser alcançada com o uso de sensores. A abordagem Cidades Inteligentes ( Smart Cities ) aplicada em camiões de recolha, contentores de recolha seletiva ou controles operacionais nas unidades de tratamento revela-se promissora para transformar à gestão de resíduos e a aplicação de indicadores de monitorização (Esmaeilian et al. , 2018). O modelo de avaliação proposto nesta investigação é potencialmente compatível com as informações recolhidas pelas ferramentas ICTs , que operam no nível operacional de gestão de CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 98 resíduos. O modelo proposto forneceu informações no nível estratégico que se articulam com dados locais. Os dados operacionais podem fornecer ao modelo proposto dados mais confiáveis e atualizados aos decisores. Além disso, o presente modelo pode apoiar o desenvolvimento da arquitetura de sistemas de informações sobre resíduos, atuando como uma ferramenta de inteligência para o design de ICTs mais eficazes. 4.2.2.2 Considerações sobre os sistemas e publicações nacionais de avaliação e monitorização Os sistemas e publicações nacionais com indicadores relacionados direta ou indiretamente com os resíduos baseiam-se principalmente em declarações de agentes responsáveis pela prestação dos serviços públicos a nível local. Constatou-se que o sector de saneamento, principal fornecedor de dados sobre resíduos urbanos, encontra-se em fase inicial no que toca à regulação da qualidade dos serviços e fornecimento de dados. Assim, não se identificaram mecanismos de auditoria dos dados, facto que corrobora os estudos de Costa (2015) que aponta limitações na fiabilidade, classificação, rateio, alocação e desfasagem nos dados do SNIS. Consolidou-se com a análise apresentada os principais pontos observados acerca da qualidade dos indicadores, ou seja, avaliou-se a utilidade dos indicadores presentes nos sistemas e publicações das agências governamentais na monitorização de escala nacional sobre a gestão de resíduos. Apresenta-se no Apêndice VIII a avaliação individual de cada sistema investigado, tal como a pontuação dos atributos de cada indicador. Analisou-se 22 sistemas ou publicações nacionais que forneceram os 151 indicadores de sustentabilidade classificados. Em relação às forças motrizes, destacaram-se os indicadores socioeconómicos presentes no Censo e no Sistemas de Contas Nacionais gerenciados pelo IBGE, tais como PIB, número de habitantes e consumo das famílias. No que concerne às pressões, identificou-se no SNIS/MDR e PNSB/IBGE a maior parte dos indicadores que se referem à recolha de resíduos. Os indicadores de estado do ambiente do sistema IDS/IBGE, que tratam das emissões atmosféricas e da qualidade da água, foram os mais significativos para essa categoria. Sobre os indicadores de impacto, destacaram-se os indicadores de saúde pública do IDS/IBGE, de populações expostas a solo contaminados do Sissolo/MS, bem como o índice de competitividade do turismo (ICTN) do MTur, que considera questões sobre gestão de resíduos e a limpeza urbana. O ICTN tem como premissa que cidades com má gestão de resíduos são menos CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 99 atraentes aos turistas. Destacaram-se nos indicadores de resposta os indicadores do SNIS/MDR e do SINIR/MMA sobre a reciclagem, aterros sanitários e gestão financeira dos resíduos. Globalmente, os sistemas e publicações analisados apresentaram qualidade satisfatória. O atributo “facilidade de interpretação” dos indicadores analisados foi o que apresentou uma variação maior, o que reforça a importância de os indicadores serem elaborados com mensagens diretas e objetivas (Corbiére-Nicollier, 2013). Na Figura 30 pode ser observada a performance de cada sistema em relação aos atributos analisados. Quanto maior o número de indicadores dentro de um sistema, maior a variação de qualidade, principalmente no atributo relevância, pois opina-se que o aumento do número de indicadores ocasiona a redução do foco do sistema nos propósitos centrais da política pública. Para além das diferenças quando se observam diferentes sistemas, Moreira (2013) indica que essas diferenças na qualidade das informações também surgem quando são publicadas por municípios com diferentes números de habitantes. Figura 30. Pontuação de cada sistema/publicação analisada por atributo A cultura organizacional de cada instituição que recolhe os dados sobre resíduos influenciou a metodologia e a forma de aceder à informação. Essa diversidade pode ser considerada, por um lado, positiva, pois apresenta diferentes visões sobre um mesmo assunto e ressalta a importância dos resíduos no âmbito de instituições com diferentes missões institucionais. Por outro lado, diferenças metodológicas na recolha de dados sobre um mesmo indicador podem reduzir a precisão dos resultados e levantar dúvidas sobre a fiabilidade das informações. Segundo Pupin et al. (2015), a PNSB (2008) apresentou resultados diferentes para o indicador recolha seletiva em CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 106 Os retângulos em verde representam o conjunto de indicadores que foram aprovados em cada filtro até a obtenção de um conjunto de 9 indicadores a serem empregues na comparação AHP, indicados no retângulo de cor azul. Os retângulos a branco mostram os indicadores que não foram selecionados para a etapa da composição do IDGR. Por se tratar de um índice de resposta, 59 indicadores foram retidos, tal como outros 6 de pressão e resposta. Desse conjunto, extraíram-se 40 indicadores anuais. Por exemplo, o indicador “ tipo de trabalho social desenvolvido pelo município com os catadores ” da PNSB/IBGE é útil, de resposta, mas não é anual, e, portanto, não foi selecionado. Devido a aplicação do critério abrangência do IDGR desejado em nível nacional e desdobramento geográfico regional e local, restaram 33 indicadores com essas características. Por exemplo, o indicador “ quantidade de catadores de materiais recicláveis associados em cooperativas/associações ” do PPA/ME é útil, de resposta, anual, mas não apresenta dados regionais e municipais. Esses 33 indicadores foram distribuídos em 9 temas, que representam aspetos basilares para a avaliação sobre a gestão dos resíduos no contexto dos países em desenvolvimento. Contudo, algumas limitações foram observadas devido à ausência de indicadores relacionados aos temas redução da produção de resíduos, ecodesign de embalagens e outros aspetos relevantes no contexto da Política Nacional de Resíduos brasileira e economia circular (Marrucci et al ., 2019). Apenas 14 indicadores foram considerados representativos ou únicos sobre um tema. Por exemplo, o indicador “ receita arrecadada per capita com taxas ou outras formas de cobrança pela prestação de serviços de gestão de resíduos urbanos ” do SNIS/MDR é útil, de resposta, anual, apresenta dados nacionais desdobrados em regionais e municipais, mas não foi selecionado como representativo para o tema sustentabilidade económico financeira, pois o indicador “ autossuficiência financeira da câmara municipal coma gestão de resíduos urbanos ” também do SNIS/MDR demonstrou ser mais completo para expressar o tema. Selecionou-se por fim os nove indicadores com maiores amostras. Por exemplo, o indicador “ massa per capita de materiais recicláveis da recolha seletiva ” do SNIS/MDR poderia compor o IDGR, pois alcançou a etapa final e é potencialmente um representante adequado para o tema recolha seletiva. Entretanto, apenas 1217 municípios disponibilizaram estes dados no ano de referência da análise. O indicador “ existência de recolha seletiva ” do SNIS/MDR, selecionado para CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 107 representar o tema, apresentou uma amostra 3670 municípios, o que possibilitou obter cenários de índices com alcance territorial mais amplo. Nos estudos de Chavez et al. (2011), desenvolveu-se um quadro com 18 indicadores de resposta selecionados com abordagem DPSIR para medir o desempenho dos programas de gestão de resíduos no contexto do México. Ao comparar os nove indicadores propostos nessa investigação com o quadro desenvolvido para o México, constatou-se que 8 indicadores são similares (exceto CPE), o que demonstra que o IDGR proposto está alinhado com outras práticas para se medir o desempenho em gestão de resíduos. Os indicadores selecionados passaram por um rigoroso processo de análise, que avaliou a qualidade dos dados e apenas considerou os que são periodicamente publicados por instituições oficiais. Portanto, a estrutura hierárquica aqui proposta apresenta um quadro de indicadores que une solidez cientifica e aplicação prática. 4.2.4.2 Etapa 4.4 – Consulta aos especialistas para a ponderação dos indicadores de resposta Obteve-se neste tópico os resultados da consulta aos especialistas que teve como finalidade a definição de pesos para os temas dos indicadores de resposta. A Figura 33 apresenta a distribuição total dos especialistas participantes segundo o tipo de instituição e consistência das respostas. No final das 3 iterações, os grupos de especialistas de técnicos e gestores do Ministério do Meio Ambiente, Ministério do Desenvolvimento Regional e de professores e investigadores de universidades federais brasileiras se destacaram como os que forneceram respostas mais consistentes. Figura 33. Quantidade de especialistas que participaram da investigação por tipo de instituição CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 108 A diversidade e quantidade de especialistas com respostas consideradas são similares às obtidas no estudo de Zaman (2014), que desenvolveu o Zero Waste Index com consulta a 24 experts de instituições governamentais locais, estaduais e federais, bem como de empresas e organizações não governamentais. Assim como na presente investigação, o autor obteve respostas com quantitativos não proporcionais entre os grupos, ou seja, 67% das respostas foram do sector governamental. Apresenta-se a seguir os resultados das consultas aos especialistas após três iterações de aplicação do AHP. A Figura 34 apresenta o fluxo de respostas ao longo das iterações, mediante análise de inconsistência das respostas a cada iteração. Nas caixas cinzentas constam o número de respostas enviadas e a situação sobre completude do inquérito; nas caixas vermelhas, as respostas com índice de inconsistência maior que 0,10 ou que não tiveram respostas completas, que não foram por isso consideradas; nas caixas verdes as respostas com índice de inconsistência menor ou igual a 0,10, que foram por isso consideradas. As setas indicam o fluxo das respostas ao longo das três iterações até ao resultado. Dos 101 especialistas consultados, 52 especialistas enviaram as respostas por inquérito online do Qualtrics, sendo que 27 respostas estavam com todos os campos respondidos. Os demais 25 inquéritos estavam incompletos, ou seja, um ou mais de um par de indicadores não foram comparados entre si. Após a primeira análise de completude das respostas, solicitou-se a cada especialista que completasse as respostas. Das 25 respostas incompletas, 23 foram completadas e seguiram para análise da taxa de inconsistência (CR), enquanto as 2 respostas incompletas foram descartadas. Salienta-se que foram realizados diversos contatos por e-mail e telefone para reforçar a importância da resposta completa. Na primeira iteração, forma recebidas 50 respostas completas, as quais 11 estavam com CR adequado e 39 com CR inadequado. Na segunda iteração, os especialistas receberam o resultado da primeira por e-mail contendo uma tabela individual com os pesos de cada indicador, bem como os resultados do software BPSGM. Para os especialistas que tiveram respostas com CR menor que 0,1 na primeira iteração, não foi apresentada a chamada para uma nova iteração, estando encerrada a participação do especialista. Das 39 respostas inconsistentes da primeira iteração, 22 especialistas não reenviaram as respostas, 5 apresentaram respostas consistentes na 2ª iteração e 12 ajustaram as respostas, mas que permaneceram com CR maior ou igual a 0,10. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 109 Figura 34. Fluxo de respostas dos inquéritos de acordo com a taxa de consistência (CR) CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 110 Seguiram para a terceira iteração 12 especialistas, os quais 6 apresentaram respostas consistentes. Outros 6 especialistas ajustaram as respostas, mas o CR permaneceu maior que 0,10 e um especialista não atribuí nova pontuação. Ao final das 3 iterações, das 50 respostas completas enviadas, 22 apresentaram consistência e 28 não consistentes. Assim, considerou-se que as respostas com CR maior que 0,10 não estavam aptas para serem utilizadas. A análise de consistência das 50 respostas permitiu verificar o aumento da consistência ao longo das iterações. A Figura 35 apresenta a quantidade de respostas consistentes e inconsistentes por iteração, bem como o CR médio. Segundo Al-Harbi (2001), respostas com CR<0,10 devem ser revistas e melhoradas para que se obtenha uma matriz consistente que represente com fiabilidade os pesos apresentados pelos especialistas. Figura 35. Quantidade de respostas consistentes e CR médio ao longo das 3 iterações Na terceira iteração, o número de respostas consistentes foi maior do que as inconsistentes, enquanto na 1ª iteração 78% das respostas foram inconsistentes. Entretanto, observou-se o aumento da desistência ao longo das iterações. Esse resultado demonstrou que o método AHP é vantajoso quanto à fiabilidade das respostas, pois respostas com CR menor ou igual 0,10 possuem reduzidas contradições, mas o processo de comparação par a par, repetidamente ao logo das iterações, pode levar à desistência da participação pelos especialistas. Já Khatwani e Kar (2017) CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 111 alertavam que, por envolver um número significativo de comparações, a aplicação do AHP pode tornar-se um processo de julgamento cansativo e ocasionar desistências e diminuir a participação. A Figura 36 apresenta os pesos de cada indicador para a participação dos 50 especialistas, sem considerar a consistência das respostas e os resultados dos pesos formulados pelos 22 especialistas com CR<0,10. (a) (b) Figura 36. (a) Distribuição dos pesos do grupo total de 50 especialistas, consistentes e inconsistentes. (b) Distribuição dos pesos do grupo total de 22 especialistas com respostas consistentes. Compras Públicas Ecológicas (CPE), Pesagem de Resíduos (PER), Plano de Gestão de Resíduos (PGR), Prestação Integrada dos Serviços de Abastecimento de Água, Saneamento de Águas Residuais e Gestão de Resíduos Urbanos (PIS), Recolha Seletiva (RES), Consórcios Públicos (CON), Sustentabilidade Económica e Financeira dos Serviços (SEF), Valorização de Materiais Recicláveis (VMR) e Tipo de Deposição dos Resíduos (TDR) CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 112 A análise da diversidade de opiniões, calculada por meio do índice de Shannon, demonstrou que o grupo dos 22 especialistas com respostas consistentes apresentou consenso de 69,3%, considerado entre moderado e elevado. A análise do grupo total com 50 especialista demonstrou um consenso de 61,2%, considerado entre moderado e baixo. Quanto maior o número de participantes e maior a inconsistência das respostas, mais difícil se torna um elevado índice de consenso. Segundo Contreras et al. (2008), que consultou especialistas pelo AHP para definir o melhor plano para a gestão de resíduos em Boston (USA), esse tipo de ponderação pode gerar situações de conflito e o maior peso na participação de um determinado grupo pode influenciar no resultado final a favor do grupo maioritário. Portanto, o grau de consenso obtido nesta investigação demonstrou ser um fator positivo na consolidação do IDGR. A análise combinada da consistência das respostas, bem como o nível de consenso, foi utilizada por Zhou et al. (2019) que avaliou a sustentabilidade da gestão dos resíduos na China sob a perspetiva da análise do ciclo de vida de produtos. Os autores constataram que respostas com menor entropia e mais consistentes, reduziram distúrbios na consolidação das respostas dos especialistas e aumentaram a robustez da aplicação do modelo, o que reforça a constatação obtida na presente investigação, que encontrou maior consenso entre as respostas com menor CR<0,10. 4.2.4.3 Etapas 4.5 e 4.6 – Espacialização dos dados normalizados do IDGR9 A ponderação dos nove indicadores pelos especialistas apresentada no item 4.1.7 integrou o cálculo do índice baseado em nove indicadores, denominado IDGR9, que corresponde ao Cenário 1. Como mencionado na metodologia da investigação, as respostas inconsistentes não foram consideradas para integrar o IDGR. Apresenta-se neste tópico os resultados das ponderações pelos 22 especialistas cujas respostas forma consideradas consistentes (com CR≤0,1). O Cenário 1 é o mais completo em termos de número de indicadores e foi a base para a formulação dos inquéritos de consulta aos especialistas. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 113 Apresenta-se na Tabela 3 a matriz de resultados com os pesos de cada indicador e o resultado da agregação dos julgamentos, que resultou na elaboração do IDGR9 por meio da fórmula: (11) = (0,190 × TDR) + (0,178 × VMR) + (0,085 × PIS) + (0,187 × PGR) + (0,061×PER) + (0,062 × CON) + (0,038 × CPE) + (0,117 × RES) + (0102 × SEF) O campo (1) da Tabela 3 refere-se ao indicador tipo de deposição dos resíduos, (2) valorização de materiais recicláveis, (3) prestação integrada dos serviços de abastecimento de água, saneamento de águas residuais e gestão de resíduos urbanos, (4) plano de gestão de resíduos, (5) pesagem de resíduos, (6) consórcios públicos, (7) compras públicas ecológicas, (8) recolha seletiva e (9) sustentabilidade económica e financeira dos serviços. Tabela 3 – Matriz de resultados das respostas dos especialistas que tiveram respostas consistentes no inquérito com 9 indicadores Matriz (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Peso (1) 1,00 1,07 2,13 1,31 3,37 3,21 4,22 1,65 1,80 0,190 (2) 0,93 1,00 2,56 1,14 2,99 3,57 3,46 1,32 1,67 0,178 (3) 0,47 0,39 1,00 0,54 1,43 1,21 2,62 0,65 0,93 0,085 (4) 0,76 0,88 1,86 1,00 2,79 3,32 4,45 1,61 1,58 0,167 (5) 0,30 0,33 0,70 0,36 1,00 0,97 1,58 0,63 0,65 0,061 (6) 0,31 0,28 0,83 0,30 1,03 1,00 2,11 0,55 0,59 0,062 (7) 0,24 0,29 0,38 0,22 0,63 0,47 1,00 0,29 0,35 0,038 (8) 0,61 0,76 1,54 0,62 1,60 1,82 3,42 1,00 1,16 0,117 (9) 0,56 0,60 1,07 0,63 1,53 1,71 2,89 0,87 1,00 0,102 Como apontado na Tabela 2, demonstrou-se que alguns indicadores, tais como CPE, apresentaram disponibilidade de dados reduzida, o que comprometeu a integridade do IDGR9 e limitou a aplicação índice. Durante o processo de cruzamento de dados, foi imposto que os indicadores devem estar disponíveis para os mesmos municípios. Por essa razão, a verificação dessa condição levou a geração de um índice com tamanho amostral menor do que a média CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 114 amostral dos indicadores. Nesse sentido, obteve-se uma aplicação do IDGR9 a 119 municípios, conforme Tabela 4. Tabela 4 – Número de municípios por região com os 9 indicadores disponíveis para a aplicação do IDGR9 Região nº municípios participantes População correspondente (hab.) nº total municípios da Região População total por Região (hab.) % municípios no IDGR9 % da população no IDGR9 Norte 7 2.781.927 450 17.698.931 1,56% 15,72% Nordeste 12 9.208.662 1794 56.716.848 0,67% 16,24% Sul 52 10.380.990 1191 29.439.773 4,37% 35,26% Sudeste 42 22.388.271 1668 86.356.952 2,52% 25,93% Centro Oeste 6 3.770.747 467 15.660.988 1,28% 24,08% Brasil 119 48.530.597 5570 205.873.492 2,14% 23,57% Esse resultado representou a aplicação do índice em 2,14% dos municípios brasileiros, o que não satisfez o critério de tamanho amostral desejado (Figura 37). Figura 37. Aplicação do IDGR9 em 119 municípios com representação de classes iguais CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 115 Do ponto de vista de representação da população, esses 119 municípios corresponderam a 48,53 milhões de habitantes ou 23,57% da população nacional. Sob a perspetiva de Troschinetz e Mihelcic (2009), que analisaram a qualidade dos dados de 23 países em desenvolvimento, afirmaram que um indicador será considerado nacional quando alcança 10% da população do país. No entanto, a presente investigação adotou um critério mais rigoroso no sentido de aumentar a confiabilidade do índice. Em termos de participação regional, as regiões Sul e Sudeste apresentaram a maior percentagem de municípios com dados sobre o índice. O cruzamento dos dados referentes aos indicadores para elaboração do índice de desempenho em resíduos é um desafio que alcança também os países europeus, nomeadamente pela a utilização dos dados do Eurostat. Por esse motivo, o índice proposto por Pires e Martinho (2019), utilizado para comparar as performances dos países europeus, adotou uma simplificação para os dados sobre reuso, reciclagem, compostagem/digestão, incineração e aterramento. Observa-se que esse índice apresenta uma ênfase sobre o tratamento e a destinação dos resíduos, enquanto o índice proposto neste trabalho propõe o uso de indicadores de outras dimensões, tais como a financeira, planeamento ou gestão. 4.2.5 Etapa 5 – Aperfeiçoamento do IDGR Nesta etapa apresentam-se os resultados obtidos com a melhoria da qualidade do IDGR proposto. Primeiramente, constatou-se que IDGR9 composto por 9 indicadores não alcançou os resultados esperados quanto à sua qualidade e consequentemente sua utilidade para a avaliação de políticas públicas de resíduos. Desse modo, ajustou-se o IDGR9 até o ponto do mesmo ser classificado como útil segundo EEA (2005), o que acarretou o desenvolvimento de cenários com redução de indicadores que integram a composição do índice. De seguida, apresentam-se nos próximos tópicos os resultados do Cenário 2 com 8 indicadores (IDGR8), Cenário 3 com 7 indicadores (IDGR7) e Cenário 4 com 6 indicadores (IDGR6). 4.2.5.1 Etapa 5.1 – Análise da qualidade do IDRG9 Analisou-se o IDGR9 com os mesmos critérios utilizados para a classificação dos 151 indicadores pesquisados nessa investigação. O Quadro 7 apresenta os resultados na análise do índice, que atribuiu uma pontuação total de 15 valores. CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 122 Apresentam-se na Figura 38 os resultados do alcance amostral do IDGR ao longo dos cenários por região. (b) (b) Figura 38. Alcance amostral dos cenários do IDGR por região (a) Proporção de número de municípios. (b) Proporção de população Observou-se ainda que esses municípios se concentram principalmente nas regiões Sudeste e Sul e que se caracterizam também por possuir uma maior densidade populacional e rendimento. Esta concentração estará ligada a maior capacidade operacional dos grandes municípios e à presença de recursos humanos mais qualificados, o que salienta as desigualdades no Brasil e demonstra também as desigualdades nas capacidades de gestão e administrativas entre municípios. Segundo CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 123 Kalina (2020), as desigualdades sociais são explicitadas nos modelos atuais de desenvolvimento e estão presentes em políticas de gestão de resíduos e mudanças climáticas. Demonstra-se na Figura 39 a abrangência amostral do IDGR6, 7, 8 e 9 de acordo com a proporção de municípios e população. (a) (b) Figura 39. Participação de municípios de acordo com classes de resultados do IDGR por região. (a) IDGR9. (b) IDGR8. (c) IDGR7. (d) IDGR6 CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 124 (c) (d) Figura 39. Participação de municípios de acordo com classes de resultados do IDGR por região. (a) IDGR9. (b) IDGR8. (c) IDGR7. (d) IDGR6 ( continuação ) Os resultados da aplicação do índice demonstraram uma melhor performance dos municípios presentes nas regiões Sudeste e Sul que, além de disponibilizarem mais dados, estes indicarem uma melhor situação na deposição final, na recolha seletiva, no planeamento e na organização das estruturas administrativas do sector de resíduos. Observou-se também que a dinâmica de desempenho regional não foi substancialmente alterada ao longo da aplicação dos cenários CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 125 elaborados. Apresenta-se na Figura 40 a espacialização dos dados para todos os cenários de índices de acordo com o desempenho de cada município. (a) (b) Figura 40. Aplicação espacial dos cenários de IDGR com representação em classes iguais de índice. (a) IDGR9 em 119 municípios (b) IDGR8 em 726 municípios. (c) IDGR7 em 1401 municípios com representação de classes iguais. (d) IDGR6 em 3670 municípios com representação de classes iguais CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 126 (c) (d) Figura 40. Aplicação espacial dos cenários de IDGR com representação em classes iguais de índice. (a) IDGR9 em 119 municípios (b) IDGR8 em 726 municípios. (c) IDGR7 em 1401 municípios com representação de classes iguais. (d) IDGR6 em 3670 municípios com representação de classes iguais ( continuação ) CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 127 Foram utilizados os métodos de quebra natural de Jenks e da distribuição por quartis, que resultaram em na criação de classes de acordo com a Figura 41. Constatou-se também que as desigualdades estão bem patentes entre as regiões Norte e Sul. No entanto, esses dois métodos englobaram um número maior de municípios na classe mais elevada, quando comparado com a representação por classes iguais. Isso significa que mesmo estando em uma condição relativa melhor, apenas 3,2% dos municípios estão com mais de 75% na escala de performance da gestão de resíduos, o que demonstra o amplo desafio nacional sobre a implementação da PNRS. (a) Figura 41. Aplicação do IDGR6 em 3670 municípios com diferentes métodos de representação em classes. (a) Quebra natural (jenks). (b) Quartil CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 128 (b) Figura 41. Aplicação do IDGR6 em 3670 municípios com diferentes métodos de representação em classes. (a) Quebra natural (jenks). (b) Quartil (continuação) À medida que excluem indicadores ao longo dos cenários, constatou-se uma redução na performance média dos municípios, principalmente nas regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste. No entanto, salienta-se que nessas regiões a disponibilidade de dados para o Cenário 1, com nove indicadores, foi menor do que nas regiões Sul e Sudeste, o que indica que quanto menor o tamanho da amostra do índice, maior a variação na avaliação sobre a performance. Em contrapartida, relembra-se que este procedimento visou responder ao objetivo proposto de alcançar um índice com abrangência nacional, mas que também ofereça uma qualidade aceitável sob o ponto de vista da EEA (2005). CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 129 A Figura 42 expõe os resultados médios e boxplot da performance dos IDGRs, nas regiões geográficas e para a média do Brasil. (a) (b) Figura 42. (a) IDGR médio em cada cenário por região geográfica. (b) Boxplot dos valores do IDGR nos cenários propostos O desenvolvimento dos cenários com exclusão de indicadores acarretou alterações nos pesos de cada indicador, que foram reequilibrados com o uso do AHP. Nesse sentido, ocorreram mudanças tanto na ordem das prioridades como no ranking de municípios, tal como sugerido por Ruan e Shangguan (2010) nos seus apontamentos acerca de rank reversal . O indicador TDR, que era o CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 130 indicador de maior importância relativa no Cenário 1, deu lugar ao VMR no Cenário 2, mas voltou a ser o mais importante no Cenário 3 e 4, como pode-se visualizar na Figura 43. Ressalta-se que para o Cenário 2, o número de especialistas com respostas consistentes foi o menor entre os cenários. Segundo Saaty e Vargas (1984), a inconsistência das respostas é um fator que agrava a alteração de rankings. (a) (b) Figura 43. Peso dos indicadores para os cenários de IDGR. (a) BoxPlot do peso de cada indicador para cada cenário elaborado com respostas consistentes. (b) Gráfico em barras empilhadas com o peso de cada indicador para cada cenário, representados com respostas do grupo consistente (con) e o grupo com total de especialistas (tot) CAPÍTULO 4. ESTUDO DE CASO 131 No que toca ao consenso das respostas entre os especialistas, constatou-se que as respostas inconsistentes perturbaram o consenso do grupo e reduziram os valores do índice de Shannon: 61% (considerado baixo) para o grupo de 50 especialistas. No entanto, quando se considera apenas as respostas consistentes, revelou-se um maior consenso do grupo, tendo alcançado patamares entre moderado e elevado (Goepel, 2018), apesar da diversidade de perfil dos participantes. A taxa de consistência (CR) das respostas apresentou variações na elaboração dos cenários. A exclusão de indicadores, além de alterar os pesos, modifica o cálculo do CR e os resultados de habilitação para participação do peso do especialista no índice. Apresenta-se na Tabela 6 uma síntese das consultas aos especialistas. O Cenário 1 (IDGR9) foi elaborado com as respostas de 22 especialistas. Já para o Cenário 4 (IDGR6) e final, foi considerada a consulta de 28 especialistas, o que demonstra ser uma outra vantagem desse cenário final, pois ampliou a participação sem comprometer o consenso. Destaca-se que, em todos cenários, a meta de contemplar no mínimo 20 especialistas com respostas consistentes foi alcançada. Tabela 6 – Síntese dos pesos dos indicadores, CR, nº especialistas e índice de consenso de acordo com cada cenário Indicadores Cenário 1 Peso 1 Cenário 2 Peso 2 Cenário 3 Peso 3 Cenário 4 Peso 4 TDR 0,190 TDR 0,188 TDR 0,219 TDR 0,291 VMR 0,178 VMR 0,199 VMR 0,209 PGR 0,261 PIS 0,085 PIS 0,079 PIS 0,092 RES 0,151 PGR 0,167 PGR 0,166 PGR 0,202 PIS 0,109 PER 0,061 PER 0,068 PER 0,078 PER 0,104 CON 0,062 CON 0,066 CON 0,068 CON 0,084 CPE 0,038 RES 0,128 RES 0,132 - - RES 0,117 SEF 0,106 - - - - SEF 0,102 - - - - - - Somatório - 1,000 - 1,000 - 1,000 - 1,000 Média - 0,111 - 0,125 - 0,143 - 0,167 Desvio padrão - 0,056 - 0,054 - 0,066 - 0,088 nº especialistas com CR≤0,1 22 - 21 - 27 - 28 - CR agregado do grupo 0,005 - 0,0036 - 0,0028 - 0,0046 - Índice de consenso 69,30% - 70,60% - 71,08% - 69,70% - Moderado - Elevado - Elevado - Moderado - 234 Indicador (Publicação/ ano/Código) Relevânci a Sensibilidad e Integridade Mensurabilidade e disponibilidade dos dados Facilidade de interpretaçã o Custobenefício Total PNSB/IBGE (2008)Tabela 1714 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1715 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1717 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1718 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1719 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1727 2 1 5 3 1 2 14 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1738 2 1 5 3 1 2 14 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1755 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1779 2 1 5 3 1 2 14 PNSB/IBGE (2008)Tabela 1921 2 1 5 3 1 2 14 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2064 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2245 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2277 2 1 5 3 1 2 14 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2278 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2307 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2334 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2335 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2362 3 1 5 3 1 2 15 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2366 2 1 5 3 1 2 14 PNSB/IBGE (2008)Tabela 2367 2 1 5 3 1 2 14 MUNTC/IBGE (2011)Tabela 113 2 1 5 3 1 2 14 MUNTC/IBGE (2011)Tabela 115 2 1 5 3 1 2 14 MUNTC/IBGE (2011)Tabela 117 4 1 5 3 1 2 16 MUNTC/IBGE (2011)Tabela 123 4 1 5 3 1 2 16 MUNTC/IBGE (2013), MUNTC/IBGE (2017)Tabela 67 e Tabela 149 4 1 5 3 2 2 17 MUNTC/IBGE (2013)Tabela 69 3 1 5 3 1 2 15 MUNTC/IBGE (2015)Tabela 15 4 1 5 3 1 2 16 MUNTC/IBGE (2015)Tabela 39 3 1 5 3 1 2 15 MUNTC/IBGE (2017)Tabela 145 3 1 5 3 1 2 15 MP/PAINELDECOMPRAS (2018) 3 1 4 3 1 3 15 MP/PAINELDECOMPRAS (2018) 3 1 4 3 1 3 15 CERTIFIQ/INMETRO (2018) 3 1 5 4 1 3 17 Censo Agropecuário/IBGE (2017)Tabela 6652 3 1 5 3 1 2 15 Censo Agropecuário/IBGE (2017)Tabela 6653 3 1 5 3 1 2 15 235 Indicador (Publicação/ ano/Código) Relevânci a Sensibilidad e Integridade Mensurabilidade e disponibilidade dos dados Facilidade de interpretaçã o Custobenefício Total IDS/IBGE (2017)Tabela 898 3 1 5 4 1 2 16 IDS/IBGE (2017)Tabela 1199 3 1 4 3 2 2 15 IDS/IBGE (2017)Tabela 1202 3 1 3 2 1 2 12 IDS/IBGE (2017)Tabela 3928 3 1 4 3 2 2 15 IDS/IBGE (2017)Tabela 5611 3 1 5 4 1 2 16 IDS/IBGE (2017)Tabela 5911 4 1 4 4 1 2 16 IDS/IBGE (2017)Tabela 6394 4 1 4 4 1 2 16 CENSO/IBGE (2010)Tabela 1378 2 1 6 3 1 2 15 CENSO/IBGE (2010)Tabela 1465 3 1 5 3 1 2 15 CENSO/IBGE (2010)Tabela 2906 2 1 4 3 2 3 15 PNAD/IBGE (2001 a 2009 / 2011 a 2015)Tabela 1958 3 1 4 4 1 3 16 IBGE (2019)Tabela 6579 2 1 5 4 2 2 16 Contas Nacionais Anuais/IBGE (2019)Tabela 6784 2 1 4 3 2 3 15 Registro Central de Empresas/IBGE (2016)Tabela 6449 2 1 5 4 1 2 15 IDAv2/ANTAQ (2019)RS 3 1 4 3 2 3 16 IDAv2/ANTAQ (2019)PGRS 3 1 4 3 2 3 16 IDAv2/ANTAQ (2019)Navio 3 1 4 3 2 3 16 PPA (2016)2050 4 1 4 4 1 2 16 PPA (2016)2083a 3 1 4 4 1 2 15 PPA (2016)2083b 3 1 5 3 1 2 15 PPA (2016)2083c 3 1 5 4 1 2 16 SINIR/MMA (2019)PMMA16 4 1 5 3 2 2 17 SINIR/MMA (2019)PINT16 3 1 5 3 2 2 16 SINIR/MMA (2019)DISPMMA16 3 1 4 3 2 2 15 SINIR/MMA (2019)DISPLOC16 2 1 4 3 2 2 14 SINIR/MMA (2019)Tabela 13. Relatório Acordo Sectorial de Embalagens (2017) 3 1 4 2 1 2 13 SINIR/MMA (2019)Gráfico 5. Relatório Acordo Sectorial de Embalagens (2017) 3 1 4 2 1 2 13 SINIR/MMA (2019)Figura 38. Relatório Acordo Sectorial de Embalagens (2017) 4 1 3 2 1 2 13 SINIR/MMA (2019)Figura 39. Relatório Acordo Sectorial de Embalagens(2017) 4 1 3 2 1 2 13 SINIR/MMA (2019) Gráfico 1. Página 22. Relatório Jogue Limpo (2016) 4 1 4 2 1 2 14 236 Indicador (Publicação/ ano/Código) Relevânci a Sensibilidad e Integridade Mensurabilidade e disponibilidade dos dados Facilidade de interpretaçã o Custobenefício Total SINIR/MMA (2019) Página 20. Relatório Lampâdas (2017) 3 1 4 2 1 2 13 CTF/IBAMA (2019) Gráfico 5 e 6. Relatório Pneumáticos (2017) 4 1 4 3 1 2 15 CTF/IBAMA (2019) Gráfico 7 e 8. Relatório Pneumáticos (2017) 3 1 4 3 1 2 14 CTF/IBAMA (2019) Tabela 3. Relatório OLUC (2017) 4 1 5 4 2 2 18 SINIR/MMA (2019 )Página 35. Relatório de Sustentabilidade inPEV (2017) 4 1 4 4 2 2 17 SINIR/MMA (2019 )Página 34. Relatório de Sustentabilidade inPEV (2017) 4 1 4 4 2 2 17 CTF/IBAMA (2019) Website GreenElectron - ABINEE 4 1 3 2 2 2 14 BDNAC/IBAMA (2019) Tabela com tipo de dados 3 0 1 1 2 2 9 Sissolo/MS Tabela 1 3 1 4 3 1 2 14 Monitora/TCMbio Relatório (2018) 2 0 2 0 1 1 6 Monitorização do Ar/MMA Dignóstico (2014) 3 1 1 1 1 2 9 TCTN/Mtur Relatório (2015) 2 1 3 3 2 2 13 IBGE/2018 Contas Nacionais/Consumo Famílias 2 1 4 3 2 3 15 EPE/2017 Anuário energia 3 1 5 3 2 2 16 Quadro 10 – Análise consolidada sobre o conjunto de indicadores presentes no sistemas e publicações nacionais de monitorização Sistema/Publicação Análise Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS/MDR) Dos 54 indicadores analisados, 34 tiveram alta relevância e pontuação maior ou igual a 3 relevância, pois encontrou-se vínculo desses indicadores com a legislação, objetivos e metas relacionadas à área de resíduos. Assim, esses indicadores são úteis para se analisar a política pública. Todos os indicadores do sistema foram considerados sensíveis por detectar as alterações do fenômeno medido pelo indicador. Considerou que os indicadores são medidos diretamente, pois se baseia na recolha de informações diretamente com o município, por meio de inquéritos ao responsável pela gestão de resíduos. Além disso, apresentam metodologia estatística definida e tamanho amostral adequados. A maior parte dos indicadores do SNIS são do tipo resposta e se ligam qualitativamente com outros indicadores de força-motriz, pressão, estado e impacto. Por isso, classificou-se todos os indicadores com integridade adequada (pontuação maior que 4). 237 Sistema/Publicação Análise A cobertura geográfica dos dados que compõem os indicadores alcança todas as Regiões (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul), bem como são reportados de maneira consolidada para todo o país. A periodicidade é anual e regular há pelo menos 10 anos, conforme se verificou no Diagnóstico dos Resíduos Sólidos Urbanos entre 2006 e 2016 (SNIS). Assim, classificou-se o atributo mensurabilidade e disponibilidade como adequados. Opina-se que para o público em geral o indicador não é totalmente claro sobre seu significado e uso. Além disso, algumas particularidades dos indicadores requerem que os utentes da informação consultem e pesquisem outros elementos para compreender as limitações e alcances do indicador. Por exemplo, os indicadores do SNIS são prioritariamente desenvolvidos tendo como base a população urbana do país, que é obtida através de um cruzamento de informações do IBGE. Assim, o grau de complexidade na interpretação leva esse indicador a ser pontuado com essa nota intermediária no atributo facilidade de interpretação. Os indicadores estão baseados na publicação Diagnóstico Anual dos Resíduos Sólidos Urbanos e no sistema de informação SNISWEB. Do ponto de vista de utente dos dados, pode-se opinar que as informações estão facilmente disponibilizadas na Web e no aplicativo SNISWEB. Estão disponíveis em formato de ficheiro .xls e em textos analíticos. Existe ainda o módulo para consulta customizada. No entanto, as etapas de processamento por parte do órgão publicador requerem análise profunda e contato com os declarantes para aferição e ajustes nos dados. Diante disso, verifica-se a lacuna temporal entre a recolha e publicação dos dados, que em média tem se demonstrado por cerca de 2 anos. Por esse motivo, atribuiu-se uma pontuação intermediária para esse conjunto de indicadores no atributo custo-benefício. Pesquisa Nacional de Saneamento Básico (PNSB/IBGE) A PNSB é uma pesquisa do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, que recolhe dados nos municípios a cada três anos sobre abastecimento de água, saneamento de águas residuárias, drenagem urbana e resíduos urbanos. Entretanto, essa periodicidade da Pesquisa não vem sendo cumprida. É uma pesquisa mais detalhada do que os diagnósticos do SNIS e contém 123 questões sobre resíduos. Apesar das defasagens temporais, Landau e Moura (2016) registram que a PNSB é importante instrumento para compreender a variação geográfica do saneamento básico no Brasil. Desse modo, analisou-se 39 indicadores sobre recolha, transporte, tratamento, deposição, custos, entre outros aspetos da gestão de resíduos. Classificou-se 28 indicadores como úteis 238 Sistema/Publicação Análise e 11 como potencialmente úteis. Os indicadores classificados como potencialmente úteis apresentaram-se como menos relevantes que os demais. Dos 39 indicadores analisados, 28 tiveram alta relevância e pontuação maior ou igual a 3 relevância, pois encontrou-se vínculo desses indicadores com a legislação, objetivos e metas relacionadas à área de resíduos. Assim, esses indicadores são úteis para se analisar a política pública. Todos os indicadores do sistema foram considerados sensíveis por detectar as alterações do fenômeno medido pelo indicador. Considerou que os indicadores são medidos diretamente, pois se baseia na recolha de informações diretamente com o município, por meio de inquéritos ao responsável pela gestão de resíduos. Além disso, apresentam metodologia estatística definida e tamanho amostral adequado. A maior parte dos indicadores da PNSB são do tipo resposta e se ligam qualitativamente com outros indicadores de força-motriz, pressão, estado e impacto. Por isso, classificou-se todos os indicadores com integridade adequada. O indicador apresenta metodologia estatística definida. O indicador apresenta tamanho amostral adequado em todas as Regiões para um erro amostral igual a 5% e nível de confiança de 95%. Além disso, a pesquisa é censitária e realizada pelo órgão nacional de pesquisa (IBGE), o que pode conferir integridade dos dados. Assim, classificou-se o atributo mensurabilidade e disponibilidade como adequados. A pesquisa é censitária e alcança todas as regiões e municípios do território. Considera-se a PNSB como pesquisa ocasional, pois é realizada pelo IBGE somente quando alguma instituição contrata esse tipo de levantamento. A primeira pesquisa foi realizada em 1974. Após esse período tiveram pesquisas em 1977, 1999, 2000 e 2008 (IBGE, 2008). Opina-se que para o público em geral os indicadores não são totalmente claros sobre seu significado e usos. A PNSB apresenta um conjunto elevado de informações, muitas sobre um mesmo tema, o que pode causar dúvidas de interpretação pelos utentes. Assim, o grau de complexidade na interpretação leva esse indicador a ser pontuado com essa nota intermediária no atributo facilidade de interpretação. Do ponto de vista de utente dos dados, opina-se que apesar da PNSB ser facilmente encontradas na Web, a obtenção dos dados estratificados por município ou região se dá por meio da análise dos microdados, o que requer 239 Sistema/Publicação Análise análise mais longa. Sob a ótica do órgão que realiza a pesquisa, opina-se que o trabalho de campo e volume de dados obtidos requer processamento longo para tornar os dados aptos para publicação. Por esse motivo, atribuiu-se uma pontuação intermediária para esse conjunto de indicadores no atributo custobenefício. Pesquisa de Informações Básicas Municipais (Munic/IBGE) A Munic é uma pesquisa sobre dados básicos dos municípios, que apresenta informações variadas anualmente sobre temas sociais, econômicos, ambientais, entre outros. Tem como característica não apresentar os mesmos indicadores todos os anos, que são apresentados de acordo com as prioridades do Governo Federal para cada momento. Entretanto, tem sido recorrente a pesquisa de dados sobre resíduos (IBGE, 2016). Desse modo, analisou-se 9 indicadores sobre planos de gestão, taxas, consórcios públicos, fundos financeiros, consumo sustentável e tipo de regulação na área de resíduos. Classificou-se 7 indicadores como úteis e 2 como potencialmente úteis. Os indicadores classificados como potencialmente úteis apresentaram-se como menos relevantes que os demais. Dos 9 indicadores analisados, 7 tiveram alta relevância e pontuação maior ou igual a 3 relevância, pois encontrou-se vínculo desses indicadores com a legislação, objetivos e metas relacionadas à área de resíduos. Assim, esses indicadores são úteis para se analisar a política pública. Todos os indicadores do sistema foram considerados sensíveis por detectar as alterações do fenômeno medido pelo indicador. Considerou que os indicadores são medidos diretamente, pois se baseia na recolha de informações diretamente com o município, por meio de inquéritos ao responsável pela gestão de resíduos. Além disso, apresentam metodologia estatística definida e tamanho amostral adequado. A maior parte dos indicadores da Munic são do tipo resposta e se ligam qualitativamente com outros indicadores de força-motriz, pressão, estado e impacto. Por isso, classificou-se todos os indicadores com integridade adequada. O indicador apresenta metodologia estatística definida. O indicador apresenta tamanho amostral adequado em todas as regiões para um erro amostral igual a 5% e nível de confiança de 95%. Além disso, a pesquisa é censitária e realizada pelo órgão nacional de pesquisa (IBGE), o que pode conferir integridade dos 240 Sistema/Publicação Análise dados. Assim, classificou-se o atributo mensurabilidade e disponibilidade como adequados. A pesquisa é censitária e alcança todas as regiões e municípios do território. Levantou-se dados de resíduos em pesquisas Munic nos anos de 2011, 2013, 2015 e 2017 e, portanto, considerou-se periodicidade ocasional. As informações sobre esses indicadores são recolhidas quanto encomendadas por instituições que demonstram interesse na informação e não tem regularidade nos últimos 10 anos. Opina-se que para o público em geral os indicadores não são totalmente claros sobre seu significado e usos. A PNSB apresenta um conjunto elevado de informações, muitas sobre um mesmo tema, o que pode causar dúvidas de interpretação pelos utentes. Assim, o grau de complexidade na interpretação leva esse indicador a ser pontuado com essa nota intermediária no atributo facilidade de interpretação. Do ponto de vista de utente dos dados, opina-se que a Munic/IBGE ser facilmente encontradas na Web. Entretanto, como a pesquisa varia de conteúdo de ano a ano, compreende-se que a busca pela informação requer um tempo um pouco longo. Sob a ótica do órgão que realiza a pesquisa, opina-se que o trabalho de campo e volume de dados obtidos requer processamento longo para tornar os dados aptos para publicação. Por esse motivo, atribuiu-se uma pontuação intermediária para esse conjunto de indicadores no atributo custobenefício. Painel de Compras Sustentáveis do Governo Federal (Painel/ME) O Painel apresenta dados sobre as compras e licitações que contém itens sustentáveis do governo federal, estados e municípios aderentes ao sistema de compras federal. Os dados sobre itens sustentáveis fazem parte do Sistema Integrado de Administração de Serviços Gerais (SIAGS). A tema compras sustentáveis encontra-se no escopo da PNRS, que prioriza nas aquisições e contratações governamentais os produtos reciclados e recicláveis. As compras públicas como um todo representam uma parcela considerável da economia e no Brasil representam cerca de 10% do PIB ( Biderman et al. 2008 ). Desse modo, analisou-se o indicador com valor e outro com a quantidade de itens sustentáveis adquiridos no âmbito do painel. Classificou-se os dois indicadores como úteis. 241 Sistema/Publicação Análise Os dois indicadores analisados tiveram alta relevância e pontuação igual a 3, pois encontrou-se vínculo desses indicadores com a legislação, objetivos e metas relacionadas à área de resíduos. Assim, esses indicadores são úteis para se analisar a política pública. Todos os indicadores do sistema foram considerados sensíveis por detectar as alterações do fenômeno medido pelo indicador. Considerou que os indicadores são medidos diretamente, pois se baseiam nas contratações/licitações de itens sustentáveis. As informações sobre os itens sustentáveis alcançaram 489 municípios em 2016, número considerado reduzido no contexto nacional, mas que se encontra em processo de expansão, à medida da participação dos municípios. Os indicadores do Painel são do tipo resposta e se ligam qualitativamente com outros indicadores de força-motriz, pressão, estado e impacto. Por isso, classificou-se os dois indicadores do Painel com integridade adequada. O indicador apresenta metodologia estatística definida. O indicador apresenta tamanho amostral que abrange cerca de 4% do território e está presente em todas as regiões. Apesar da amostra pequena, o Painel está disponível para registro de informações a todos os municípios e é supervisionado pelo Ministério da Economia, o que estabelece um padrão para o fornecimento e tratamento dos dados. Do ponto de vista de qualidade estatística, o Painel recebeu pontuação equivalente à média qualidade, diferentemente dos indicadores do SNIS e da PNSB, que foram classificados como alta qualidade, devido ao maior tamanho amostral. Entretanto, a qualidade estatística é um dos três itens que compõem o atributo integridade. No somatório das pontuações desses itens, obteve-se para os dois indicadores a pontuação de 4 pontos. Portanto, classificou-se o atributo mensurabilidade e disponibilidade como adequado. A periodicidade é mensal e anual, de maneira regular, mas teve início em 2014, conforme consulta ao sistema. Dessa forma, classificou-se como fonte ocasional. Opina-se que para o público em geral os indicadores não são totalmente claros sobre seu significado e usos, pois não se apresentam dados finalísticos do destino das compras sustentáveis, restringindo-se ao processo licitatório. Assim, o grau de complexidade na interpretação leva esse indicador a ser pontuado com essa nota intermediária no atributo facilidade de interpretação. 242 Sistema/Publicação Análise Do ponto de vista de utente dos dados, opina-se que o sistema está local de fácil acesso na Web e as informações podem ser obtidas com celeridade. Além disso, existe uma ferramenta de consulta customizada que permite selecionar as condições desejadas. Sob a ótica do órgão que publica os dados, as informações encontram-se em um banco de dados que se comunica com os processos de compra do governo, o que facilita a compilação dos dados. Por esse motivo, atribuiu-se a pontuação máxima para esse indicador no atributo custo-benefício. Sistema de Gestão de Certificados (Certifiq/Inmetro) O Cetifiq apresenta dados sobre os certificados emitidos no Brasil por organismos de certificação acreditados pelo Inmetro nos sistemas de gestão da qualidade (ISO 9001) e gestão ambiental (ISO 14001). A certificação sobre a gestão ambiental engloba a gestão dos resíduos, portanto, é um indicador de adequação ambiental das organizações (Inmetro, 2018). Desse modo, analisouse o indicador número de certificados ISO 14001 nas empresas brasileiras, que foi classificado como útil. O indicador teve alta relevância e pontuação igual a 3, pois encontrou-se vínculo desses indicadores com a legislação, objetivos e metas relacionadas à área de resíduos. Assim, o indicador é útil para se analisar a política pública. O indicador foi considerado sensível por detectar as alterações do fenômeno medido pelo indicador. Considerou-se que o indicador é medido diretamente, pois se baseia quantidades de certificações. O indicador do Certifiq é do tipo resposta e se liga qualitativamente com outros indicadores de força-motriz, pressão, estado e impacto. Por isso, classificou-se esse indicador com integridade adequada. A base de dados pode ser consultada de maneira consolidada em âmbito nacional ou por unidade da federação. O Inmetro é a instituição nacional de normatização, pode-se observar uma maior padronização dos dados. Assim, classificou-se o atributo mensurabilidade e disponibilidade como adequado. A periodicidade é mensal e anual, de maneira regular, tendo início em 1993, conforme consulta ao sistema. Dessa forma, classificou-se como fonte regular. Opina-se que para o público em geral o indicador não é totalmente claro sobre seu significado e usos, pois informações sobre certificação ambiental não despertam o interesse do público por serem informações mais técnicas. Assim, 243 Sistema/Publicação Análise o grau de complexidade na interpretação leva esse indicador a ser pontuado com essa nota intermediária no atributo facilidade de interpretação. Do ponto de vista de utente dos dados, opina-se que o sistema está local de fácil acesso na Web e as informações podem ser obtidas com celeridade. Além disso, existe uma ferramenta de consulta customizada que permite selecionar as condições desejadas. Sob a ótica do órgão que publica os dados, as informações encontram-se em um banco de dados único e centralizado, que é abastecido diretamente pelos interessados em se certificar, o que facilita a compilação dos dados. Por esse motivo, atribuiu-se a pontuação máxima para esse indicador no atributo custo-benefício. Censo Agropecuário (CensoAgro/IBGE) O Censo Agropecuário investiga as informações sobre os estabelecimentos agropecuários brasileiros e as actividades agropecuárias neles desenvolvidas. Ele é realizado a cada 10 anos e fornece um panorama sobre o sector. Apresenta-se dados sobre o uso da agricultora biológica, o que indiretamente está associado com a compostagem de resíduos, pois a adubação biológica é um dos pilares dessa prática de agricultura. Além disso, apresenta-se dados sobre uso de agrotóxicos, o que tem relação indireta com o descarte de embalagens de agrotóxicos e consequentemente a reciclagem desse tipo de material (IBGE, 2017). Portanto, analisou-se o indicador com o quantitativo de estabelecimentos agropecuários com agricultura orgânica e o uso de adubação e agrotóxicos. Classificou-se os 2 indicadores como úteis. Os dois indicadores analisados tiveram alta relevância e pontuação igual a 3, pois encontrou-se vínculo desses indicadores com a legislação, objetivos e metas relacionadas à área de resíduos. Assim, esses indicadores são úteis para se analisar a política pública. Os indicadores do Censo foram considerados sensíveis por detectar as alterações do fenômeno medido pelo indicador. Considerou-se que os indicadores são medidos diretamente, pois se baseia no número de estabelecimentos que adota práticas de agricultura biológica. As informações são recolhidas de maneira censitária, que torna a amostra do indicador representativa para todo o território nacional. Os indicadores do Censo Agropecuário são do tipo resposta e pressão e se ligam qualitativamente com outros indicadores de força-motriz, estado e impacto. Por isso, classificou-se os dois indicadores do Painel com integridade adequada. 250 Sistema/Publicação Análise apresentam metodologia estatística definida e amostra adequada para o número de portos existentes no país. Esses indicadores foram classificados como resposta e se ligam de maneira qualitativa com outros indicadores de impacto que tratam de qualidade da água. O registro das informações abrange os portos públicos e expansão prevista para os terminais privados. A publicação dos indicadores é realizada pela Antaq, órgão regulador do sector de portos, que disponibiliza os dados anualmente desde 2002. Considerou-se que os indicadores apresentam a informação de maneira clara. Sobre o custo-benefício na obtenção dos dados, considerou-se que depois de estruturado os atributos e pesos do IDAv2 as informações podem ser obtidas de maneira padronizada e célere. Plano Plurianual (PPA/ME) O PPA é um instrumento da Constituição Federal que declara o conjunto das políticas públicas do governo para um período de quatro anos e os caminhos trilhados para viabilizar as metas governamentais previstas no mandato do Presidente da República. Destina-se a organizar e viabilizar a ação pública, com vistas a cumprir os fundamentos e os objetivos da República. O programa governamental Qualidade Ambiental contempla o eixo resíduos, quanto à reciclagem de materiais e a forma de organização das cooperativas de catadores. Além disso, constava no PPA 2016-2019 metas para emissões de gases do efeito estufa para o sector de resíduos. Desse modo, classificou-se 4 indicadores constantes no sistema de monitorização do PPA (ME, 2018). A análise encontrou vínculo direto dos indicadores com metas nacionais e, portanto, foram classificados como alta relevância. Os indicadores do PPA são obtidos pela Presidência da República em consulta aos órgãos ministeriais que são os responsáveis diretos pela temática. Portanto, as pontuações desses indicadores do PPA resultaram da análise de outros sistemas, tais como o SNIS/MDR, PNSB/IBGE e IDS/IBGE. 251 Sistema/Publicação Análise Sistema Nacional de Informações sobre a Gestão dos Resíduos Sólidos (SINIR/MMA) O SINIR é um sistema nacional de informação previsto na Política Nacional de Resíduos (PNRS) e reúne informações, principalmente, sobre os planos de resíduos (Nacional, estaduais e municipais), aterros sanitários, lixeiras a céu aberto, lixeiras controladas, embalagens e logística inversa. Além disso, disponibiliza material técnico de apoio a estados e municípios para a implantação da recolha seletiva, compostagem, instituição de consórcios públicos, entre outros medidas para a melhoria da gestão dos resíduos (MMA, 2018). Portanto, classificou-se 13 indicadores desse sistema. Os indicadores mais relevantes no contexto do SINIR são altamente relevantes no contexto da Política Nacional de Resíduos, que possui metas claras relacionadas aos indicadores analisados. No geral, os indicadores são uma medida direta, pois se baseiam na recolha de informações nos municípios por intermédio dos órgãos estaduais do meio ambiente e entidades privadas responsáveis pela colocação de embalagens e produtos no mercado. Os indicadores apresentam metodologia estatística definida e tamanho amostral adequado em todas as regiões. Classificou-se os indicadores como resposta, que se ligam de maneira qualitativa com outros indicadores de impacto que tratam do planejamento governamental e gestão integrada. Os dados que compõem os indicadores são solicitados para todos as unidades da federação, que por sua vez atuam junto a todos os municípios do território nacional e são reportados maneira consolidada para todo o país. A periodicidade é anual e regular, entretanto o SINIR foi desenvolvido após a Lei nº12.305/2010 e, portanto, esses indicadores têm série histórica menor que 10 anos, apesar da perspetiva de continuidade. Pode-se opinar que as informações estão facilmente disponibilizadas em website do Ministério do Meio Ambiente. Estão disponíveis em formato de ficheiro .xls. No entanto, as etapas de processamento por parte dos órgãos estaduais atuação intensa dos governos estaduais junto aos municípios, bem como a supervisão pelo MMA requer contato permanente com as instituições envolvidas. Diante disso, verifica-se a lacuna temporal entre a recolha e publicação dos dados, que em média tem se demonstrado por cerca de 1 ano. Registro Técnico Federal e Registro Nacional de O CTF-CNORP é o registro obrigatório de pessoas físicas e jurídicas que realizam actividades passíveis de controle ambiental ou que exerçam actividades 252 Sistema/Publicação Análise Operadores de Resíduos Perigosos (CTF-CNORP/IBAMA) operacionais de gestão de resíduos perigosos, listadas em razão de lei ou regulamento, conforme a Política Nacional de Meio Ambiente (Ibama, 2018). Nesse contexto, classificou-se 3 indicadores relacionados à destinação de pneus inservíveis e a recolha de óleos lubrificantes contaminados. A análise encontrou vínculo direto dos indicadores com Resoluções Conama e metas de desempenho para implantação da logística inversa. O indicador é uma medida direta, pois se baseia nas informações declaradas pelas empresas ao CTF-CNORP. Os indicadores apresentam metodologia estatística definida, que estão presentes nas resoluções. Entretanto, os indicadores em alguns casos apresentam limitações do universo amostral, que alcança prioritariamente municípios acima de 100 mil habitantes. Por esses motivos, classificou-se a qualidade estatística como média. Os indicadores foram classificados como resposta que se ligam de maneira qualitativa com outros indicadores de impacto, estado e pressão que tratam da deposição no solo dos resíduos, catadores e da recolha de resíduos. Os dados que compõem os indicadores são declarados ao Registro Técnico Federal pelas empresas que participam da comercialização desses materiais. As informações são reportadas de maneira consolidada nacionalmente, não havendo recorte por região. A periodicidade é apresentada como anual na forma de relatório, de maneira regular, tendo início em 2009/2010, conforme apresentado no relatório. Para o público em geral, opina-se que o indicador não é totalmente claro sobre seu significado e uso, pois requer que o público busque outras informações para compreender o significado do indicador. Do ponto de vista do utente dos dados, pode-se opinar que as informações estão facilmente disponibilizadas na Web no Ibama. Entretanto, são informações estáticas não disponíveis em ficheiros. Além disso, as etapas de processamento por parte do CTF junto as empresas, requer contato permanente com as instituições envolvidas. Diante disso, verifica-se uma certa complexidade para recolha e sistematização das informações. Banco de Dados Nacional sobre Áreas Contaminadas (BDNAC/IBAMA) O BDNAC publica informações sobre áreas contaminadas e a situação de contaminação nas quais as áreas se encontram. Os dados são disponibilizados por órgãos e entidades estaduais do ambiente e centralizados no órgão federal, Ibama. Atualmente, apresenta-se no sistema informações sobre área contaminadas por resíduos nos estados de Minas Gerais, São Paulo e Rio de 253 Sistema/Publicação Análise Janeiro (Ibama, 2018). Portanto, classificou um indicador desse sistema referente às áreas contaminadas. A análise encontrou vínculo indireto do indicador com meta do Plano Nacional de Resíduos relativa às lixeiras reabilitadas. A informação sobre as áreas contaminadas é relevante para o acompanhamento da reabilitação dessas áreas contaminadas por resíduos perigosos e lixeiras com resíduos urbanos. Os indicadores não estão completamente desenvolvidos em escala nacional, remetem às informações apenas 3 de estados. Classificou-se o indicador como estado que se liga de maneira qualitativa com outros indicadores de pressão, impacto e resposta que tratam da deposição no solo dos resíduos, catadores e saúde. A periodicidade é anual por parte dos estados, entretanto no âmbito federal a publicação de informações é ocasional. A informação pode ser compreendida de imediato. As informações estão disponibilizadas no website do Ibama com referência aos dados dos estados. Do ponto de vista do utente dos dados, pode-se opinar que as informações não estão consolidadas no sistema nacional, tonando seu uso difícil. Sistema de Informação de Vigilância em Saúde de População Exposta à Solo Contaminado (Sissolo/MS) O Sissolo é uma ferramenta para orientação e priorização das ações de vigilância em saúde de populações expostas a contaminantes químicos, que permite a monitorização da saúde destas populações, por meio do registro contínuo pelos estados e municípios das áreas contaminadas com contaminantes, inclusive resíduos, bem como a construção de indicadores de saúde e ambiente. O Sissolo é dos componentes do Sistema de Vigilância em Saúde de Populações Expostas à Contaminante Químicos (Vigipeq) (MS, 2018). Classificou-se o indicador contendo o número de áreas com populações expostas ou potencialmente expostas ao solo contaminado. A análise do indicador encontrou vínculo indireto do indicador com meta do Plano Nacional de Resíduos acerca de lixeiras reabilitadas. As informações sobre as populações expostas às áreas contaminadas são relevantes para definição de ações e políticas de isolamento e reabilitação dessas áreas, sejam contaminadas por resíduos perigosos ou urbanos em lixeiras a céu aberto. O indicador é uma medida direta, pois se baseia nas recolhas organizadas pelo Sissolo do Ministério da Saúde. O indicador apresenta metodologia estatística definida. No entanto não é possível calcular o tamanho amostral adequada, pois as informações não estão apresentadas por municípios. Entretanto, os dados são apresentados parar as 5 regiões do país, o que possibilita classificarmos 254 Sistema/Publicação Análise esse indicador com de qualidade média, ao cumprir dois dos 3 requisitos estabelecidos para esse item de avaliação. O indicador é classificado como de estado e se liga de maneira qualitativa com outros indicadores de pressão, impacto e resposta que tratam da deposição no solo dos resíduos, catadores e saúde. Os dados que compõem os indicadores são solicitados para todos as secretarias estaduais e municipais de saúde em todo o território nacional e reportados de maneira consolidada para todo o país e por região (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul). A periodicidade de publicação dos dados é ocasional, apesar do registro das informações ser constante e do sistema funcionar desde 2004. Considerou-se como fonte ocasional. Para o público em geral, opina-se que o indicador não é totalmente claro sobre seu significado e uso, pois requer que o público busque outras informações para compreender o significado do indicador. Do ponto de vista do utente dos dados, pode-se opinar que as informações estão facilmente disponibilizadas na Web do Sissolo. Não estão disponíveis em formato de ficheiro .xls. No entanto, as etapas de processamento por parte dos órgãos envolvidos, exige intensa atuação junto governos estaduais e municipais, bem como a supervisão pelo Ministério da Saúde, o que requer contato permanente com as instituições envolvidas. Monitorização da Biodiversidade (Monitora/ICMBIO) O Monitora é um programa de monitorização do estado da biodiversidade e serviços ecossistêmicos associados nas unidades de conservação geridas pelo Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade (ICMBio). Além disso, monitora o estado de conservação das espécies ameaçadas de extinção em todo o território nacional. Classificou-se um indicador sobre a biodiversidade, informação que pode ser útil para analisar os impactos do descarte de resíduos no solo e da queima de resíduos sobre a biodiversidade (ICMBio, 2018). A análise encontrou vínculo indireto do indicador com o objetivo da Política Nacional de Agroecologia e Produção Orgânica, que trata da conservação dos ecossistemas naturais e recomposição dos ecossistemas modificados, por meio de sistemas de produção agrícola e de extrativismo florestal baseados em recursos renováveis, com a adoção de métodos e práticas culturais, biológicas e mecânicas, que reduzam resíduos poluentes e a dependência de insumos externos para a produção. Portanto, o indicador apresenta-se como relevante. 255 Sistema/Publicação Análise O indicador da biodiversidade não está apresentado com metodologia e resultados da recolha dos dados, portanto, não é possível avaliar esse item, o que segundo a metodologia dessa investigação, a ausência de informações ocasiona a pontuação 0 da questão qualidade estatística. O indicador da biodiversidade pode ser classificado genericamente como impacto que se liga de maneira qualitativa com outros indicadores de estado, pressão, e resposta que tratam da gestão dos resíduos em geral. Não foram encontradas aplicações nacionais ou regionais, o que nos faz concluir que até o momento são informações pontuais. As informações estão citadas no relatório Monitora dez/2018 do ICMBio, mas os dados não estão disponíveis. Para o público em geral, opina-se que o indicador não é totalmente claro sobre seu significado e uso, pois requer que o público busque outras informações para compreender o significado do indicador. As informações são de processamento difícil, pois existe um leque de opções de indicadores de biodiversidade. Reunir e analisar essas questões de maneira conjunta requer longo tempo a esforço para a consolidação dos dados. Monitorização do ar (Ar/MMA) O Sistema de Monitorização da Qualidade do Ar avalia, por meio de inventários de emissões, parâmetros de qualidade do ar relacionados principalmente aos sectores de transportes e florestas (queimadas). Classificou-se um indicador de qualidade do ar, que pode ser útil para avaliar os efeitos da queima ou incineração dos resíduos, tal como os efeitos das emissões dos caminhões de recolha de resíduos no deslocamento entre os domicílios e as áreas de tratamento desses materiais (MMA, 2018). A análise encontrou vínculo indireto do indicador com a meta da Política Nacional sobre Mudança do Clima, que trata das emissões nacionais de gases do efeito estufa relacionados ao tratamento de resíduos. Portanto, considerouse como indicador de média relevância para avaliação dos impactos ao ambiente ocasionados na atmosfera pelo sector de resíduos. Os indicadores não estão completamente desenvolvidos em escala nacional, remetem às informações de estados, principalmente Minas Gerais, São Paulo e Rio de Janeiro. Classificou-se o indicador como de estado que se liga de maneira qualitativa com outros indicadores de pressão, impacto e resposta que tratam das emissões. A consolidação de dados ocorreu com periodicidade anual por parte dos estados, entretanto, no âmbito federal a publicação de informações é ocasional. Para o público em geral, opina-se que o indicador não é totalmente claro sobre seu significado e uso, pois requer que o público busque outras 256 Sistema/Publicação Análise informações para compreender o significado do indicador. Do ponto de vista do utente dos dados, pode-se opinar que as informações não estão consolidadas no sistema nacional, tonando seu uso difícil. Índice de Competividade do Turismo Nacional (ICTN/MTur) O ICTN é um índice que mede a competitividade anualmente nos municípios brasileiros considerados como principais destinos turísticos pelo Ministério do Turismo. Esse índice considera as condições ambientais, infraestrutura geral, economia local, capacidade empresarial entre outros fatores para hierarquizar destinos turísticos (MTur, 2018). Apresenta-se informações sobre o efeito dos resíduos no sector de turismo, o que é relevante devido a influência das condições ambientais na escolha do destino turístico pela população. Por essa razão, classificou-se esse índice nessa investigação. O ICTN é uma estimativa composta por 13 dimensões, dentre elas a ambiental, que contempla a recolha e destinação dos resíduos. O índice tem metodologia definida, mas limita a pesquisa em grupo específico de 65 municípios, num universo de 5570 municípios brasileiros. Isso se justifica, pois são os municípios considerados destinos turísticos. O indicador é classificado como estado que se liga de maneira qualitativa com outros indicadores de pressão, impacto e resposta que tratam da deposição no solo dos resíduos. Os dados são recolhidos em todas as regiões e tem ênfase em fornecer um panorama nacional. A periodicidade é anual com início em 2008, entretanto a série foi descontinuada em 2015. A informação pode ser compreendida de imediato e a pesquisa é realizada anualmente em 65 destinos selecionados pelo MTur e Sebrae Nacional. Do ponto de vista do utente dos dados, pode-se opinar que as informações estão facilmente disponibilizadas na Web no MTur e de maneira consolidada. Não estão disponíveis em formato de ficheiro .xls. Opina-se que as etapas de processamento por parte dos órgãos envolvidos, exige intensa atuação junto governos estaduais e municipais, bem como a supervisão pelo Ministério do Turismo, o que requer contato permanente com as instituições envolvidas. Anuário de Energia (Anuário/EPE) O Anuário de Energia é uma publicação com informações do mercado de eletricidade no Brasil e comparações com mercados globais. É elaborado a partir da compilação de dados recolhidos e consolidados pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE), vinculada ao Ministério de Minas e Energia. Portanto, analisou-se um indicador com dados sobre energias renováveis, o que 257 Sistema/Publicação Análise pode ser útil para fazer a relação entre a demanda por energia renovável e a recuperação energética dos resíduos (EPE, 2018). A análise encontrou vínculo indireto do indicador com o objetivo do Plano Sectorial de Mitigação e Adaptação à Mudança do Clima para Consolidação de uma Economia de Baixa Emissão de carbono na Agricultura. Objetiva-se com o Plano ampliar o uso de tecnologias para tratamento de dejetos de animais para geração de energia e produção de composto orgânico. A informação sobre a participação das energias alternativas no país é relevante devido a possibilidade de avaliação das tendências da matriz energética e o aproveitamento energético dos resíduos. O indicador é uma medida direta, pois se baseia nas produções e consumos de energia em TWh. O indicador apresenta metodologia estatística definida e amostra adequada e foi classificado como força-motriz que se liga de maneira qualitativa com outros indicadores de pressão, impacto e resposta que tratam da deposição no solo dos resíduos. A estimativa é realizada para âmbito nacional e contém informações sobre as regiões e estados. O anuário sobre energia é realizado anualmente, entretanto, começou em 2011, há menos de 10 anos. Do ponto de vista do utente dos dados, pode-se opinar que as informações estão facilmente disponibilizadas na Web da Empresa de Pesquisa Energética. Opina-se que as etapas de processamento por parte dos órgãos envolvidos, exige intensa atuação junto as empresas de energias, bem como a supervisão pelo Ministério de Minas e Energia, o que requer contato permanente com as instituições envolvidas. 258 Apêndice IX: Resultados e Discussão – período de recebimento de respostas no software Qualtrics Figura 59. Controle das respostas no Qualtrics 259 Apêndice X: Resultados e Discussão – indicadores de sustentabilidade classificados como adequados para o quadro DPSIR O Quadro 11 mostra indicadores úteis, anuais e nacionais de sustentabilidade, obtidos minuciosamente na revisão e classificação usando a abordagem DPSIR. Quadro 11 – Características dos indicadores de sustentabilidade classificados como úteis para o quadro DPSIR Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano Catadores Número de municípios, total e os com manejo de resíduos sólidos, por existência de catadores nas unidades de disposição de resíduos no solo 26,74 % dos municípios declaram existir catadores nas unidades de disposição final PNSB IBGE Impacto 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 Catadores Número de catadores de lixo na zona urbana, por grupos de idade 8 % de catadores com até 14 anos PNSB IBGE Impacto 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 92 % de catadores com mais de 14 anos Catadores Número de municípios, total, os com manejo de resíduos sólidos e os onde existem e os onde não existem cooperativas ou associações de catadores, por existência e número de cooperativas ou associações de catadores 684 nº municípios onde existem cooperativas ou associações de catadores PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 2462 nº de municípios onde não existem cooperativas ou associações de catadores 1175 nº de cooperativas ou associações de catadores 30390 nº de catadores ligados às cooperativas ou associações Catadores 16,59 em atividade PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 266 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano depositada a maior parcela dos RSU 11,73 % dos resíduos sólidos dispostos em aterros controlados 48,51 % dos resíduos sólidos dispostos em lixões Energia Geração de energia por fontes (incluindo alternativas) 58,6 twh de geração por energia alternativa (incluindo resíduos) Anuário energia EPE Força motriz 16 Útil Anual Regional/Nacional 2016 Gerenciamento dos resíduos Gerenciamento de resíduos sólidos 53,3 % das instalações portuárias cumprem com 100% das condicionantes para o gerenciamento de resíduos IDAv2 ANTAQ Resposta 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Gerenciamento dos resíduos Número de municípios, total e com serviços de manejo de resíduos sólidos, por natureza dos serviços 99,57 % de municípios com coleta domiciliar regular de lixo PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 97,11 % de municípios com varrição de vias e logradouros públicos 97,88 % de municípios com coleta regular de resíduos sólidos das vias e logradouros públicos 17,85 % de municípios com coleta seletiva de resíduos sólidos recicláveis 17,79 % de municípios com triagem de resíduos sólidos recicláveis 71,62 % de municípios com coleta de resíduos de construção e demolição 80,23 % de municípios com coleta de resíduos sólidos especiais (de saúde e industriais) 97,12 % de municípios com capina de vias e logradouros públicos 267 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 41,45 % de municípios com coleta de resíduos sólidos volumosos especiais 10,28 % de municípios com limpeza de praias 59,9 % de municípios com limpeza de feiras e/ou mercados públicos 86,88 % de municípios com remoção de animais mortos 90,24 % de municípios com poda de árvores 73,53 % de municípios com limpeza de bocas-de-lobo 91,45 % de municípios com pintura de guias 16,82 % de municípios com tratamento de resíduos sólidos 82,39 % de municípios com disposição de resíduos sólidos no solo Gerenciamento dos resíduos Quantidade de caminhões utilizados nos serviços de manejo de resíduos sólidos, por tipo de caminhão 12,4 % caminhão coletor com caçamba compactadora (até 8 m³) PNSB IBGE Pressão 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 8,31 % caminhão coletor com caçamba compactadora (mais de 8 m³ até 12 m³) 11,35 % caminhão coletor com caçamba compactadora (mais de 12 m³ até 16 m³) 4,52 % caminhão coletor com caçamba compactadora (mais de 16 m³) 41,15 % caminhão com caçamba basculante comum 268 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 18,71 % caminhão com carroceria fixa 3,57 % caminhão com caçamba basculante tipo prefeitura (baú) Gerenciamento dos resíduos Número de distritos-sede com sistema de varrição e capina das vias públicas, por forma de execução de varrição e/ou capina 98,68 % de municípios com varrição PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 0,33 % de municípios com varrição - mecânica 92,49 % de municípios com varrição - manual 6,39 varrição - manual e mecânica 98,79 % de municípios com capina 28,05 % de municípios com capina - mecânica 94,86 % de municípios com capina - manual 21,49 % de municípios com capina - química Gerenciamento dos resíduos Número de veículos e equipamentos utilizados nos serviços de manejo de resíduos sólidos, por tipo de veículos e equipamentos - % caminhão compactador PNSB IBGE Pressão 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 2,86 % caminhão coletor com caçamba compactadora (até 8 m³) 1,92 % caminhão coletor com caçamba compactadora (mais de 8 m³ até 12 m³) 2,62 % caminhão coletor com caçamba compactadora (mais de 12 m³ até 16 m³) 1,04 % caminhão coletor com caçamba compactadora (mais de16 m³) 9,51 % caminhão com caçamba basculante comum 4,32 % caminhão com carroceria fixa 269 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 0,82 % caminhão com caçamba basculante tipo prefeitura (baú) - % veículo a tração animal 0,62 % poliguindaste 2,85 % veículo apropriado para coleta de resíduos de serviços de saúde - % veículo com reboque - % trator 3,89 % trator de pneus com reboque 1,63 % carroça de tração animal 43,64 % carroça manual/carrinho de mão 1,39 % trator de lâmina sobre esteiras 2,92 % pá carregadeira 2,29 % retroescavadeira 1,59 % motoniveladora (patrol) 1,61 % caminhão-pipa 11,3 % roçadeira costal 0,31 % varredeira mecânica 2,86 % outro Gerenciamento dos resíduos Pessoal ocupado nos serviços de manejo de resíduos sólidos, por indicação do serviço executado 70,68 % pessoal do quadro permanente PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 30,52 % pessoal do quadro permanente - varrição e capina 13,63 % pessoal do quadro permanente - coleta regular de lixo 2,06 % pessoal do quadro permanente - coleta de lixo especial 270 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 6,54 % pessoal do quadro permanente - outros serviços de limpeza pública - % pessoal do quadro permanente - tratamento e destino final 1,68 % pessoal do quadro permanente - processamento e/ou tratamento de resíduos 1,33 % pessoal do quadro permanente - disposição no solo 6,49 % pessoal do quadro permanente - motoristas 5,09 % pessoal do quadro permanente - na administração 3,12 % pessoal do quadro permanente - outras atividades 29,32 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado 16,13 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - varrição e capina 5,62 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - coleta regular de lixo 0,51 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - coleta de lixo especial 2,02 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - outros 271 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano serviços de limpeza pública - % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - tratamento e destino final 0,48 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - processamento e/ou tratamento de resíduos 0,52 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - disposição no solo 2,09 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - motoristas 1,4 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - na administração 0,52 % pessoal contratado, terceirizado ou somente comissionado - outras atividades Gerenciamento dos resíduos Número de municípios, total e os com manejo de resíduos sólidos, por natureza dos serviços 99,6 % de municípios com coleta domiciliar regular de lixo PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 17,9 % de municípios com coleta seletiva 99,75 % de municípios com limpeza pública 17,83 % de municípios com triagem de recicláveis 93,55 % de municípios com coleta de resíduos especiais 272 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 16,95 % de municípios com tratamento de resíduos sólidos 82,1 % de municípios com disposição de resíduos sólidos no solo Gerenciamento dos resíduos Ocorrência do uso de balança para pesagem rotineira de RDO+RPU dos municípios participantes 21,1 % de municípios com balança para pesagem rotineira de resíduos domiciliares e públicos SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Organização institucional Número de entidades prestadoras de serviços de manejo de resíduos sólidos, por natureza jurídica das entidades prestadoras de serviço 61,25 % de municípios com entidades prestadoras da administração direta do poder público de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 0,54 % de municípios com entidades prestadoras autárquicas de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos 0,88 % de municípios com entidades prestadoras por empresa pública de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos 0,28 % de municípios com entidades prestadoras por sociedade de economia mista de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos 0,56 % de municípios com entidades prestadoras por consórcio público de serviços de 273 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano gerenciamento de resíduos sólidos - % de municípios com entidades prestadoras por empresa com participação majoritária do poder público de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos 34,48 % de municípios com entidades prestadoras por empresa privada de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos 0,12 % de municípios com entidades prestadoras por fundação de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos 1,36 % de municípios com entidades prestadoras por fundação de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos 0,54 % de municípios com entidades prestadoras por outro tipo de prestador de serviços de gerenciamento de resíduos sólidos Organização institucional Número de municípios, total e os que possuem órgão municipal gestor do serviço de manejo de 1,38 % de municípios que possuem secretaria municipal exclusiva de saneamento básico como órgão gestor dos serviços de gerenciamento dos resíduos sólidos PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 274 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano resíduos sólidos, por característica do órgão municipal gestor 32,39 % de municípios que possuem secretaria municipal em conjunto com outra política como órgão gestor dos serviços de gerenciamento dos resíduos sólidos 21,08 % de municípios que possuem setor subordinado a outra secretaria como órgão gestor dos serviços de gerenciamento dos resíduos sólidos 11,32 % de municípios que possuem setor subordinado diretamente à chefia do executivo como órgão gestor dos serviços de gerenciamento dos resíduos sólidos 0,72 % de municípios que possuem fundação pública/autarquia como órgão gestor dos serviços de gerenciamento dos resíduos sólidos 5,27 % de municípios que possuem outra entidade como órgão gestor dos serviços de gerenciamento dos resíduos sólidos Organização institucional Prestação de serviços de água, esgoto ou ambos pelo órgão 64,6 % de municípios com prestação de serviços somente de gerenciamento resíduos urbanos SNIS MDR Resposta 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 275 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano responsável pelo manejo de RSU 8,9 % de municípios com prestação de serviços de gerenciamento resíduos urbanos e abastecimento de água 8 % de municípios com prestação de serviços de gerenciamento resíduos urbanos e esgotamento sanitário 18,5 % de municípios com prestação de serviços de gerenciamento resíduos urbanos, abastecimento de água e esgotamento sanitário Organização institucional Natureza jurídica dos órgãos gestores do manejo de RSU participantes 93,7 % de municípios com resíduos urbanos gerenciados por administração pública direta SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 2,2 % de municípios com resíduos urbanos gerenciados por autarquia 3,3 % de municípios com resíduos urbanos por empresa pública 0,8 % de municípios com resíduos urbanos por sociedade de economia mista com administração pública Planos Plano de Gerenciamento de Resíduos Sólidos nos terminais 79,17 % dos portos tem 100% terminais arrendados com plano de gerenciamento de resíduos sólidos IDAv2 ANTAQ Resposta 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 282 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano Reciclagem Massa recuperada per capita de materiais recicláveis (exceto matéria orgânica e rejeitos) em relação à população urbana 7,2 kg de materiais recicláveis recuperados por habitante em relação à população urbana por ano SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Reciclagem Incidência de papel e papelão no total de material recuperado 34,37 % de incidência de papel e papelão no total de material recuperado SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Reciclagem Incidência de plásticos no total de material recuperado 22,56 % de incidência de plásticos no total de material recuperado SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Reciclagem Incidência de metais no total de material recuperado 15,56 % de incidência de metais no total de material recuperado SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Reciclagem Incidência de vidros no total de material recuperado 10,35 % de incidência de vidros no total de material recuperado SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Reciclagem Incidência de outros materiais (exceto papel, plástico, metais e vidros) no total de material recuperado 10,26 % de incidência de outros materiais (exceto papel, plástico, metais e vidros) no total de material recuperado SNIS MDR Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Reciclagem Taxa de recuperação de materiais recicláveis (exceto matéria orgânica e rejeitos) em relação à quantidade total 2 % taxa de recuperação de materiais recicláveis PPA ME Resposta 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2013 283 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano (rdo+ rpu) coletada Reciclagem Embalagens de defensivos agrícolas destinadas pelo Sistema Campo Limpo 94 % embalagens plásticas primárias de defensivos agrícolas colocadas no mercado com destinação ambientalmente adequada SINIR MMA Resposta 17 Útil Anual Nacional/Regional 2016 Reciclagem Destinação das embalagens de defensivos agrícolas 89,89 % de embalagens de defensivos agrícolas incineradas SINIR MMA Resposta 17 Útil Anual Nacional/Regional 2016 10,11 % de embalagens de defensivos agrícolas recicladas Recolha Ações de retirada de resíduos de navios 53,3 % das instalações portuárias cumprem com 100% das ações para a retirada de resíduos dos navios IDAv2 ANTAQ Resposta 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Coletado e comercializado de óleo lubrificante usado ou contaminado 39,84 % de óleo lubrificante usado ou contaminado recolhido CTF Ibama Pressão 18 Útil Anual Nacional/Regional 2016 Recolha Domicílios particulares permanentes e moradores em domicílios particulares permanentes, por destino do lixo, segundo as características do entorno nos municípios 74,26 % de domicílios com coleta por serviço de limpeza Censo demográfico IBGE Pressão 15 Útil Decenal Municipal/Regional/Nacional 2010 4,75 % de domicílios com coleta em caçamba de serviço de limpeza 11,22 % de domicílios com queima de resíduos sólidos (na propriedade) 1,17 % de domicílios que enterram resíduos sólidos (na propriedade) 284 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 6,93 % de domicílios com que destinam em terreno baldio ou logradouro 0,43 % de domicílios com que destinam em rio, lago ou mar 1,24 % de domicílios com que destinam em outro local Recolha Domicílios particulares permanentes e Moradores em domicílios particulares permanentes, por classes de rendimento mensal domiciliar, situação do domicílio e destino do lixo 82,6 % dos domicílios com coleta de lixo pelo serviço de limpeza Pnad IBGE Pressão 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 60,4 % municípios com coleta de resíduos diária 18,2 % municípios com coleta de resíduos 3x por semana 9,4 % municípios com coleta de resíduos 3x por semana 9 % municípios com coleta de resíduos 1x por semana 5 % municípios com coleta de resíduos em outra frequência Recolha Número de municípios que coletam e/ou recebem resíduos sólidos industriais perigosos e/ou não-inertes, por forma de disposição no solo 32,08 % municípios com disposição de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes em vazadouro em conjunto com os demais resíduos PNSB IBGE Pressão 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 18,87 % municípios com disposição de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes em aterro convencional em conjunto com os demais resíduos 285 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 1,89 % municípios com disposição de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes em pátio ou galpão de estocagem da prefeitura específico para resíduos especiais 10,69 % municípios com disposição de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes em aterro da prefeitura específico para resíduos especiais 18,24 % municípios com disposição de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes em aterro de terceiros específico para resíduos especiais - % municípios com disposição de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes em barragem de rejeitos 18,24 % municípios com disposição de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes em outra destinação Recolha Número de sedes do município com serviço de coleta domiciliar regular de resíduos sólidos, por tipo de serviço de 65,98 % municípios com coleta diária do resíduo do tipo residencial PNSB IBGE Pressão 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 41,25 % municípios com coleta três vezes por semana do resíduo do tipo residencial 286 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano coleta e frequência da coleta 15,26 % municípios com coleta duas vezes por semana do resíduo do tipo residencial 4,01 % municípios com coleta uma vez por semana do resíduo do tipo residencial 1,16 % municípios com coleta outra do resíduo do tipo residencial 6,79 % municípios com coleta não faz coleta do resíduo do tipo residencial - centro 65,81 % municípios com coleta diária do resíduo do tipo residencial - centro 23,63 % municípios com coleta três vezes por semana do resíduo do tipo residencial - centro 9,12 % municípios com coleta duas vezes por semana do resíduo do tipo residencial - centro 1,94 % municípios com coleta uma vez por semana do resíduo do tipo residencial - centro 0,42 % municípios com coleta outra do resíduo do tipo residencial - centro - % municípios com coleta não faz coleta do resíduo do tipo residencial - bairros 40,2 % municípios com coleta diária do resíduo do tipo residencial - bairros 287 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 36,58 % municípios com coleta três vezes por semana do resíduo do tipo residencial - bairros 13,44 % municípios com coleta duas vezes por semana do resíduo do tipo residencial - bairros 3,63 % municípios com coleta uma vez por semana do resíduo do tipo residencial - bairros 1,09 % municípios com coleta outra do resíduo do tipo residencial - bairros - % municípios com coleta não faz coleta do resíduo do tipo comercial 60,85 % municípios com coleta diária do resíduo do tipo comercial 24,38 % municípios com coleta três vezes por semana do resíduo do tipo comercial 9,17 % municípios com coleta duas vezes por semana do resíduo do tipo comercial 1,94 % municípios com coleta uma vez por semana do resíduo do tipo comercial 0,96 % municípios com coleta outra do resíduo do tipo comercial - % municípios com coleta não faz coleta do resíduo do tipo industrial (nãoperigosos) 15,84 % municípios com coleta diária do resíduo do tipo industrial (não-perigosos) 288 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 11,57 % municípios com coleta três vezes por semana do resíduo do tipo industrial (não-perigosos) 4,94 % municípios com coleta duas vezes por semana do resíduo do tipo industrial (não-perigosos) 3,72 % municípios com coleta uma vez por semana do resíduo do tipo industrial (não-perigosos) 2,13 % municípios com coleta outra do resíduo do tipo industrial (não-perigosos) - % municípios com coleta não faz coleta do resíduo do tipo serviços de saúde (não-sépticos) 32,77 % municípios com coleta diária do resíduo do tipo serviços de saúde (nãosépticos) 16,73 % municípios com coleta três vezes por semana do resíduo do tipo serviços de saúde (não-sépticos) 8,99 % municípios com coleta duas vezes por semana do resíduo do tipo serviços de saúde (nãosépticos) 9,7 % municípios com coleta uma vez por semana do resíduo do tipo serviços de saúde (não-sépticos) 4,43 % municípios com coleta outra do resíduo do tipo serviços de saúde (nãosépticos) 289 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano - % municípios com coleta não faz coleta do resíduo do tipo Recolha Número de municípios que coletam resíduos sólidos industriais perigosos e/ou não-inertes e Quantidade coletada de resíduos sólidos industriais perigosos e/ou não-inertes 3444 toneladas coletadas de resíduos sólidos industriais perigosos e/ou não-inertes pelos municípios por dia PNSB IBGE Pressão 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 Recolha Taxa de cobertura do serviço de coleta domiciliar direta (porta-aporta) da população urbana do município 95,1 % de cobertura do serviço de coleta domiciliar porta a porta da população urbana SNIS MDR Pressão 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Taxa de cobertura do serviço de coleta de rdo em relação à população total do município 91,5 % de cobertura do serviço de coleta domiciliar em relação à população total SNIS MDR Pressão 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Taxa de cobertura do serviço de coleta de rdo em relação à população urbana 98,6 % de cobertura do serviço de coleta domiciliar em relação à população urbana SNIS MDR Pressão 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Massa coletada (rdo + rpu) per capita em relação à população urbana 0,94 kg de resíduos domiciliares e públicos coletados por habitante em relação à população urbana por dia SNIS MDR Pressão 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 290 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano Recolha Massa de resíduos domiciliares e públicos (rdo+rpu) coletada per capita em relação à população total atendida pelo serviço de coleta 0,91 kg de resíduos domiciliares e públicos coletados por habitante em relação à população total atendida por dia SNIS MDR Pressão 16 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Massa (rdo) coletada per capita em relação à população atendida com serviço de coleta 0,75 kg de resíduos domiciliares coletados por habitante em relação à população atendida com serviço de coleta por dia SNIS MDR Pressão 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Taxa de resíduos sólidos da construção civil (rcc) coletada pela prefeitura em relação à quantidade total coletada 33,71 % dos resíduos da construção civil coletados pela prefeitura em relação à quantidade total coletada SNIS MDR Pressão 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Taxa da quantidade total coletada de resíduos públicos (rpu) em relação à quantidade total coletada de resíduos sólidos domésticos (rdo) 63,51 % dos resíduos públicos coletados em relação à quantidade total coletada de resíduos domésticos SNIS MDR Pressão 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Massa de rcc per capita em relação à população urbana 144,76 kg de resíduos da construção civil por habitante em relação à população urbana por ano SNIS MDR Pressão 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 291 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano Recolha Massa de rss coletada per capita em relação à população urbana 3,57 kg de resíduos dos serviços de saúde por 1000 habitantes em relação à população urbana por dia SNIS MDR Pressão 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha Taxa de rss coletada em relação à quantidade total coletada 0,55 % de resíduos dos serviços de saúde coletados em relação à quantidade total coletada SNIS MDR Pressão 15 Útil Anual Municipal/Regional/Nacional 2016 Recolha seletiva Número de municípios, total e os com serviços de manejo de resíduos sólidos, por existência de coleta seletiva 17,86 % de municípios com coleta seletiva PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 Recolha seletiva Número de municípios com serviço de coleta de lixo seletiva, por destinação do material coletado 62,98 % de municípios com comercialização na coleta seletiva PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 36,32 % de municípios com doação na coleta seletiva 2,21 % de municípios com permuta na coleta seletiva 7,44 % de municípios com outra negociação na coleta seletiva - sem declaração Recolha seletiva Número de municípios com serviço de coleta seletiva por área de abrangência 35,31 % dos municípios com abrangência da coleta seletiva em todo o munícipio PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 41,6 % dos municípios com abrangência da coleta seletiva em toda a área urbana da sede municipal 298 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano tratamento e disposição de resíduos perigosos - % de pessoas ocupadas (em relação ao total no país) em empresas de descontaminação e outros serviços de gestão de resíduos - % de pessoas ocupadas (em relação ao total no país) em empresas de descontaminação e outros serviços de gestão de resíduos - % de pessoas ocupadas (em relação ao total no país) em empresas de descontaminação e outros serviços de gestão de resíduos 0,1 % de pessoas ocupadas (em relação ao total no país) em empresas de comércio atacadista de resíduos e sucatas Tratamento de resíduos Número de municípios, total e os com serviços de manejo de pilhas e baterias, por tipo de processamento 0,54 % municípios com acondicionamento de pilhas e baterias em recipientes estanques (vedados) para encaminhamento periódico à indústria do ramo PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 Tratamento de resíduos Número de municípios, total e os com serviços de manejo de pilhas e baterias, 1,29 % municípios com acondicionamento de pilhas e baterias com estocagem simples, a granel, para PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 299 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano por tipo de processamento encaminhamento periódico à indústria 0,25 % municípios com acondicionamento de pilhas e baterias em outro destino Tratamento de resíduos Número de municípios, total e os com serviços de manejo de resíduos de construção e demolição, por tipo de processamento 2,23 % municípios com triagem simples dos rcd reaproveitáveis (classes a e b) PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 0,25 % municípios com triagem e trituração simples (bica corrida) dos resíduos classe a 0,36 % municípios com triagem e trituração dos resíduos classe a com classificação granulométrica dos agregados reciclados 1,42 % municípios com reaproveitamento dos agregados produzidos na fabricação de componentes construtivos 3,67 % municípios com outro processamento Tratamento de resíduos Número de municípios que coletam e/ou recebem resíduos sólidos industriais perigosos e/ou não-inertes, por tipo de processamento 3,77 % municípios com incineração de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 0,63 % municípios com queima em forno simples de resíduos industriais perigosos e/ou nãoinertes 300 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 4,4 % municípios com queima a céu aberto de resíduos industriais perigosos e/ou nãoinertes - % municípios com tratamento em autoclave (landfarming) de resíduos industriais perigosos e/ou não-inertes 1,89 % municípios com tratamento por microondas (encapsulamento) de resíduos industriais perigosos e/ou nãoinertes 6,92 % municípios com outro processamento de resíduos industriais perigosos e/ou nãoinertes 83,65 % municípios sem processamento de resíduos industriais perigosos e/ou nãoinertes Tratamento de resíduos Número de municípios que coletam e/ou recebem resíduos sólidos de serviços de saúde sépticos, por existência e tipo de processamento dos resíduos sólidos de serviços de saúde sépticos 58,47 % de municípios com processamento dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos PNSB IBGE Resposta 15 Útil Ocasional Municipal/Regional/Nacional 2008 30,86 % de municípios com incineração dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos 2,93 % de municípios com queima em forno simples dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos 301 Assunto Indicador Valor Unidades Publicação Instituição DPSIR Pontuação Classificação Periodicidade Escala Ano 13,78 % de municípios com queima a céu aberto dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos 17,07 % de municípios com tratamento em autoclave dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos 1,7 % de municípios com tratamento por microondas dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos 6,51 % de municípios com outro processamento dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos outro 41,53 % de municípios sem processamento dos resíduos sólidos dos serviços de saúde sépticos 302 Apêndice XI: Resultados e Discussão – outros indicadores de sustentabilidade O Quadro 12 apresenta os indicadores de sustentabilidade não úteis, potencialmente úteis, de acordo com a pontuação ou periodicidade (ocasional ou decenal), obtidos minuciosamente na revisão e classificação usando a abordagem DPSIR. Quadro 12 – Características dos indicadores de sustentabilidade classificados como potencialmente úteis ou não úteis para o quadro DPSIR Tema Indicador Valor Unidades Publicação Instituiçã o DPSIR Pontuaçã o Classificação Periodicidad e Escala Ano Áreas contaminadas Áreas contaminadas - Toponímia BDNAC Ibama Estado 7 Não útil Anual Regional/Nacional 200 9 - Áreas ativas e inativas - Tipo de fonte primária e secundária poluente ou potencial Catadores Número de municípios, total e os com manejo de resíduos sólidos, por existência de catadores na zona urbana 49,07 % de municípios com presença de catadores em zona urbana PNSB IBGE Impacto 14 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 200 8 Catadores Número de municípios, total e os com manejo de resíduos sólidos com participação de catadores nas ações de coleta seletiva, por forma de participação 11,74 % de municípios com gerenciamento de resíduos sólidos com participação de catadores nas ações de coleta seletiva PNSB IBGE Respost a 14 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 200 8 8 % de municípios com participação organizada através de cooperativas ou associações 5,01 % de municípios com participação isolada 0,74 % de municípios com outra forma de participação Consórcios públicos Número de municípios, total e os que participam de consórcio 4,64 % de municípios que participam de consorcio de PNSB IBGE Respost a 14 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 200 8 303 Tema Indicador Valor Unidades Publicação Instituiçã o DPSIR Pontuaçã o Classificação Periodicidad e Escala Ano intemunicipal/interfederativ o, por área do setor de saneamento abastecimento de água 2,68 % de municípios que participam de consorcio de esgotamento sanitário 2,26 % de municípios que participam de consorcio de gerenciamento de águas pluviais 7,98 % de municípios que participam de consorcio de gerenciamento de resíduos sólidos Deposição final Localização da unidade de disposição final 47,39 % de municípios com disposição de resíduos sólidos no próprio município SINIR MMA Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 22,26 % de municípios com disposição de resíduos sólidos fora do município 30,35 % de municípios não declararam Deposição final Redução de embalagens em geral destinada a aterro 20,6 % de redução de embalagens enviadas para aterros SINIR MMA Respost a 13 Potencialment e útil Anual Nacional 201 6 Gerenciamento dos resíduos Taxa de terceirização dos varredores 14,83 % SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 Gerenciamento dos resíduos Taxa de terceirização da extensão varrida 10,15 % SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 Gerenciamento dos resíduos Produtividade média dos varredores (prefeitura + empresas contratadas) 1,21 quilômetros/emprega do por dia SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 304 Tema Indicador Valor Unidades Publicação Instituiçã o DPSIR Pontuaçã o Classificação Periodicidad e Escala Ano Gerenciamento dos resíduos Taxa de varredores em relação à população urbana 1,63 empregados/1000 habitantes SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 Gerenciamento dos resíduos Incidência de varredores no total de empregados no manejo de rsu 29,41 % SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 Gerenciamento dos resíduos Extensão total anual varrida per capita 0,7 quilômetros/habitante s por ano SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 Gerenciamento dos resíduos Taxa de capinadores em relação à população urbana 0,92 empregados/1000 habitantes SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 Gerenciamento dos resíduos Incidência de capinadores no total empregados no manejo de rsu 18,08 % SNIS MDR Respost a 14 Potencialment e útil Anual Municipal/Regional/Nacion al 201 6 Lodo de sistemas de saneamento Número de municípios, total e os com geração de lodo no processo de tratamento de água, por destino do lodo gerado 25,43 % de municípios que destinam os lodos das estações de água no rio PNSB IBGE Pressão 14 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 200 8 0,13 % de municípios que destinam os lodos das estações de água no rio no mar 8,32 % de municípios que destinam os lodos das estações de água no rio no terreno baldio 1,49 % de municípios que destinam os lodos das estações de água no rio no aterro sanitário 0,02 % de municípios que destinam os lodos das estações de água no rio na incineração 305 Tema Indicador Valor Unidades Publicação Instituiçã o DPSIR Pontuaçã o Classificação Periodicidad e Escala Ano 0,9 % de municípios que destinam os lodos das estações de água no rio no reaproveitamento 4,44 % de municípios que destinam os lodos das estações de água no rio em outro local 22,72 % de municípios que declaram não gerar lodo Organização institucional Número de entidades prestadoras de serviços de manejo de resíduos sólidos, por esfera administrativa 0,04 % de entidades prestadoras de serviços de gerenciamento de resíduos de jurisdição federal PNSB IBGE Respost a 14 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 200 8 0,41 % de entidades prestadoras de serviços de gerenciamento de resíduos de jurisdição estadual 62,56 % de entidades prestadoras de serviços de gerenciamento de resíduos de jurisdição municipal 36,42 % de entidades prestadoras de serviços de gerenciamento de resíduos de jurisdição privada - % de entidades prestadoras de serviços de gerenciamento de 306 Tema Indicador Valor Unidades Publicação Instituiçã o DPSIR Pontuaçã o Classificação Periodicidad e Escala Ano resíduos de jurisdição interfederativa 0,57 % de entidades prestadoras de serviços de gerenciamento de resíduos de jurisdição intermunicipal Planos Existência de municípios com Política Municipal de Saneamento Básico, por instrumentos contemplados pela política 28,19 % de municípios com política municipal de saneamento básico MUNIC IBGE Respost a 14 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 201 1 Produção de resíduos Percentual de embalagens pós-consumo 785 toneladas por dia de embalagens de alumínio geradas SINIR MMA Força motriz 13 Potencialment e útil Anual Nacional 201 6 9741 toneladas por dia de embalagens de papel/papelão geradas 1900 toneladas por dia de embalagens de plástico geradas Produção de resíduos Consumo aparente de embalagens em geral 3302 toneladas por dia de consumo aparente embalagens de alumínio SINIR MMA Força motriz 13 Potencialment e útil Anual Nacional 201 6 20227 toneladas por dia de embalagens de consumo aparente de papel/papelão 16408 toneladas por dia de consumo aparente de embalagens de plástico Qualidade ambiental Biodiversidade qualidade do habitat - Monitora ICMBio Impacto 6 Não útil Anual Nacional - 307 Tema Indicador Valor Unidades Publicação Instituiçã o DPSIR Pontuaçã o Classificação Periodicidad e Escala Ano Qualidade ambiental Qualidade do ar Type of pollutant - Monitorament o do Ar MMA Estado 9 Potencialment e útil Ocasional Nacional - Reciclagem Proporção de material reciclado em atividades industriais selecionadas - % de latas de alumínio recicladas em atividades industriais IDS IBGE Respost a 12 Potencialment e útil Anual Nacional 201 3 - % de papel reciclado em atividades industriais - % de vidro reciclado em atividades industriais - % de embalagens pet recicladas em atividades industriais - % de latas de aço recicladas em atividades industriais - % de embalagens longa vida recicladas em atividades industriais Reciclagem Embalagens plásticas de óleo lubrificante coletadas e destinadas à reciclagem 93,93 % de embalagens plásticas de óleo lubrificante coletadas e destinadas à reciclagem SINIR MMA Respost a 14 Potencialment e útil Anual Nacional 201 6 Reciclagem Taxa de recuperação de embalagens em geral 31 % das embalagens geradas recuperadas SINIR MMA Respost a 13 Potencialment e útil Anual Nacional 201 6 Reciclagem Lâmpadas destinadas 15518 nº de lâmpadas recicladas no ano SINIR MMA Respost a 13 Potencialment e útil Anual Nacional 201 7 Recolha Número de entidades com coleta domiciliar regular de resíduos sólidos, por existência de coleta domiciliar regular de resíduos sólidos em área de difícil acesso 8,87 % dos municípios com coleta domiciliar parcial em áreas de difícil acesso PNSB IBGE Pressão 14 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 200 8 16,16 % dos municípios com coleta domiciliar total em áreas de difícil acesso 314 Tema Indicador Valor Unidades Publicação Instituiçã o DPSIR Pontuaçã o Classificação Periodicidad e Escala Ano 0 % dos pneus enviados para regeneração da borracha 0 % dos pneus enviados para industrialização do xisto Turismo Índice de competividade do turismo nacional 60 % no desempenho de competitividade no turismo ICTN Mtur Impacto 13 Potencialment e útil Ocasional Municipal/Regional/Nacion al 201 5 315 Apêndice XII: Resultados e Discussão – pesos dos indicadores dos especialistas e taxa de consistência A Tabela 11 apresenta os resultados dos pesos individuais de cada especialista. O campo (1) refere-se ao tipo de deposição de resíduos, (2) valorização de materiais recicláveis, (3) prestação integrada dos serviços de abastecimento de água, saneamento de águas residuais e gestão de resíduos urbanos, (4) plano de gestão de resíduos, (5) pesagem de resíduos, (6) consórcios públicos, (7) compras públicas ecológicas, (8) recolha seletiva, (9) sustentabilidade económica e financeira dos serviços. N/A significa não se aplica devido as respostas incompletas, o que inviabilizou o cálculo da taxa de consistência (CR). Apresenta-se na última coluna CR final de cada especialista. Tabela 11 – Pesos dos indicadores e taxa de consistência (CR) por especialista Especialista (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) CR Especialista 1 0,19 0,12 0,27 0,16 0,05 0,05 0,05 0,06 0,05 0,09 Especialista 2 0,11 0,11 0,16 0,15 0,04 0,02 0,08 0,14 0,19 0,21 Especialista 3 0,32 0,09 0,08 0,04 0,07 0,16 0,07 0,05 0,12 0,40 Especialista 4 0,21 0,15 0,18 0,18 0,05 0,03 0,03 0,16 0,02 0,03 Especialista 5 0,23 0,04 0,03 0,24 0,05 0,07 0,03 0,08 0,25 0,27 Especialista 6 0,21 0,09 0,07 0,30 0,03 0,04 0,02 0,03 0,21 0,24 Especialista 7 0,20 0,24 0,12 0,11 0,05 0,10 0,08 0,06 0,03 0,32 Especialista 8 0,21 0,19 0,08 0,16 0,02 0,05 0,03 0,11 0,16 0,08 Especialista 9 0,13 0,13 0,13 0,16 0,05 0,12 0,04 0,11 0,12 0,02 Especialista 10 0,16 0,19 0,04 0,24 0,03 0,04 0,02 0,27 0,02 0,07 Especialista 11 0,20 0,21 0,13 0,20 0,04 0,06 0,04 0,09 0,03 0,08 Especialista 12 0,25 0,12 0,18 0,23 0,01 0,05 0,07 0,06 0,02 0,34 Especialista 13 0,15 0,12 0,15 0,12 0,12 0,10 0,09 0,08 0,08 0,28 Especialista 14 0,23 0,15 0,01 0,05 0,02 0,01 0,01 0,07 0,44 0,30 Especialista 15 0,16 0,24 0,04 0,18 0,07 0,03 0,05 0,19 0,04 0,07 Especialista 16 0,27 0,11 0,02 0,29 0,07 0,03 0,02 0,07 0,11 0,11 Especialista 17 0,44 0,19 0,01 0,11 0,04 0,01 0,01 0,09 0,09 0,24 Especialista 18 0,13 0,16 0,05 0,05 0,13 0,03 0,06 0,27 0,12 0,07 Especialista 19 0,17 0,26 0,08 0,16 0,03 0,08 0,05 0,08 0,10 0,08 Especialista 20 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A Especialista 21 0,22 0,19 0,02 0,06 0,14 0,04 0,01 0,17 0,16 0,10 Especialista 22 0,03 0,12 0,17 0,10 0,05 0,02 0,12 0,07 0,31 0,23 Especialista 23 0,31 0,10 0,02 0,06 0,12 0,07 0,01 0,10 0,20 0,07 Especialista 24 0,32 0,19 0,02 0,08 0,02 0,08 0,03 0,21 0,05 0,26 Especialista 25 0,02 0,22 0,03 0,29 0,11 0,04 0,02 0,16 0,12 0,08 Especialista 26 0,23 0,15 0,18 0,17 0,03 0,03 0,02 0,08 0,09 0,10 Especialista 27 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A Especialista 28 0,15 0,19 0,02 0,06 0,05 0,13 0,02 0,08 0,32 0,26 316 Especialista (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) CR Especialista 29 0,13 0,19 0,12 0,14 0,01 0,07 0,11 0,11 0,11 0,07 Especialista 30 0,18 0,20 0,01 0,10 0,19 0,05 0,04 0,03 0,20 0,09 Especialista 31 0,21 0,14 0,28 0,19 0,08 0,02 0,02 0,03 0,02 0,18 Especialista 32 0,20 0,17 0,05 0,08 0,06 0,07 0,06 0,08 0,22 0,18 Especialista 33 0,40 0,11 0,20 0,08 0,02 0,08 0,02 0,07 0,03 0,09 Especialista 34 0,28 0,16 0,14 0,02 0,08 0,01 0,03 0,09 0,19 0,49 Especialista 35 0,20 0,14 0,23 0,05 0,09 0,03 0,03 0,13 0,10 0,34 Especialista 36 0,31 0,03 0,26 0,20 0,03 0,02 0,03 0,03 0,08 0,10 Especialista 37 0,12 0,10 0,12 0,25 0,03 0,15 0,03 0,11 0,10 0,10 Especialista 38 0,02 0,14 0,02 0,26 0,13 0,09 0,07 0,11 0,15 0,18 Especialista 39 0,14 0,25 0,12 0,15 0,04 0,05 0,02 0,06 0,17 0,10 Especialista 40 0,15 0,13 0,04 0,02 0,01 0,16 0,01 0,40 0,07 0,20 Especialista 41 0,15 0,27 0,22 0,01 0,03 0,03 0,03 0,13 0,13 0,25 Especialista 42 0,14 0,17 0,03 0,20 0,14 0,10 0,02 0,08 0,12 0,08 Especialista 43 0,21 0,10 0,02 0,20 0,05 0,04 0,02 0,11 0,24 0,03 Especialista 44 0,25 0,10 0,06 0,05 0,06 0,05 0,01 0,04 0,38 0,14 Especialista 45 0,06 0,10 0,03 0,38 0,01 0,03 0,02 0,17 0,20 0,28 Especialista 46 0,31 0,11 0,09 0,07 0,07 0,06 0,06 0,09 0,15 0,13 Especialista 47 0,23 0,05 0,02 0,23 0,07 0,04 0,05 0,06 0,24 0,17 Especialista 48 0,08 0,16 0,11 0,13 0,15 0,10 0,09 0,09 0,09 0,04 Especialista 49 0,22 0,12 0,15 0,21 0,07 0,06 0,07 0,04 0,06 0,11 Especialista 50 0,23 0,06 0,25 0,05 0,02 0,04 0,14 0,05 0,16 0,42 Especialista 51 0,34 0,10 0,03 0,17 0,05 0,05 0,06 0,07 0,12 0,14 Especialista 52 0,21 0,15 0,03 0,01 0,11 0,04 0,02 0,07 0,38 0,21 As Tabela 12 apresenta os resultados de grupo com 50 participantes, inconsistentes e consistentes Tabela 12 – Matriz de agregação de resultados das respostas de todos os especialistas que participaram do inquérito com todos os 9 indicadores Matriz (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Peso (1) 1,00 1,52 2,56 1,67 3,66 3,48 4,18 2,05 1,69 0,216 (2) 0,66 1,00 2,57 1,33 2,89 3,17 3,47 1,36 1,06 0,165 (3) 0,39 0,39 1,00 0,64 1,25 1,26 2,22 0,69 0,71 0,081 (4) 0,60 0,75 1,56 1,00 2,85 2,32 2,88 1,21 1,14 0,136 (5) 0,27 0,35 0,80 0,35 1,00 1,15 1,30 0,68 0,42 0,060 (6) 0,29 0,32 0,79 0,43 0,87 1,00 1,91 0,56 0,46 0,061 (7) 0,24 0,29 0,45 0,35 0,77 0,52 1,00 0,43 0,34 0,044 (8) 0,49 0,73 1,46 0,83 1,48 1,79 2,32 1,00 0,79 0,107 (9) 0,59 0,95 1,41 0,87 2,40 2,16 2,98 1,26 1,00 0,131 As Tabela 13, Tabela 14 e Tabela 15 apresentam os resultados de grupo com apenas participantes consistentes. 317 Tabela 13 – Matriz de resultados das respostas dos especialistas que tiveram respostas consistentes no inquérito considerando 8 indicadores Matriz (1) (2) (3) (4) (5) (6) (8) (9) Peso (1) 1,00 1,00 2,21 1,23 2,97 3,03 1,41 1,55 0,188 (2) 1,00 1,00 2,89 1,27 2,89 3,31 1,34 1,77 0,199 (3) 0,45 0,35 1,00 0,53 1,25 1,08 0,53 0,85 0,079 (4) 0,81 0,79 1,88 1,00 2,50 3,02 1,42 1,47 0,166 (5) 0,34 0,35 0,80 0,40 1,00 0,97 0,64 0,68 0,068 (6) 0,33 0,30 0,92 0,33 1,03 1,00 0,60 0,63 0,066 (8) 0,71 0,75 1,87 0,70 1,55 1,68 1,00 1,28 0,128 (9) 0,64 0,57 1,18 0,68 1,47 1,59 0,78 1,00 0,106 Tabela 14 – Matriz de resultados das respostas dos especialistas que tiveram respostas consistentes no inquérito considerando 7 indicadores Matriz (1) (2) (3) (4) (5) (6) (8) Peso (1) 1,00 1,03 2,12 1,23 2,93 3,22 1,60 0,219 (2) 0,97 1,00 2,40 1,02 2,78 3,38 1,32 0,209 (3) 0,47 0,42 1,00 0,49 1,24 1,29 0,63 0,092 (4) 0,81 0,98 2,04 1,00 2,65 3,22 1,67 0,202 (5) 0,34 0,36 0,81 0,38 1,00 1,10 0,70 0,078 (6) 0,31 0,30 0,78 0,31 0,91 1,00 0,58 0,068 (8) 0,63 0,76 1,59 0,60 1,43 1,72 1,00 0,132 Tabela 15 – Matriz de resultados das respostas dos especialistas que tiveram respostas consistentes no inquérito considerando 6 indicadores Matriz (1) (3) (4) (5) (6) (8) Peso (1) 1,00 2,24 1,23 3,06 3,63 1,82 0,291 (3) 0,45 1,00 0,47 1,02 1,21 0,58 0,109 (4) 0,81 2,14 1,00 2,78 3,37 1,78 0,261 (5) 0,33 0,98 0,36 1,00 1,31 0,79 0,104 (6) 0,28 0,82 0,30 0,76 1,00 0,63 0,084 (8) 0,55 1,72 0,56 1,27 1,59 1,00 0,151 318 Apêndice XIII: Resultados e Discussão – fórmulas dos índices para os Cenários 1, 2, 3 e 4 (12) = (0,190 × TDR) + (0,178 × VMR) + (0,085 × PIS) + (0,187 × PGR) + (0,061×PER) + (0,062 × CON) + (0,038 × CPE) + (0,117 × RES) + (0102 × SEF) (13) = (0,188 × TDR) + (0,199 × VMR) + (0,079 × PIS) + (0,166 × PGR) + (0,066×PER) + (0,066 × CON) + (0,128 × RES) + (0106 × SEF) (14) = (0,219 × TDR) + (0,209 × VMR) + (0,092 × PIS) + (0,202 × PGR) + (0,068×PER) + (0,068 × CON) + (0,132 × RES) (15) = (0,291 × TDR) + (0,109 × PIS) + (0,261 × PGR) + (0,104×PER) + (0,084 × CON) + (0,151 × RES) 319 Apêndice XIV: Resultados e Discussão – taxa de consistência (CR) das respostas dos especialistas ao longo das iterações A Tabela 16 Em verde consta a taxa de consistência menor ou igual a 0,10, considerado adequado. Em vermelho os CRs maiores que 0,10 e os CRs não calculados, devido à ausência de respostas na iteração. Tabela 16 – Taxa de consistência (CR) por especialista em cada iteração Participante CR 1a iteração CR 2a iteração CR 3a iteração CR final do especialista Especialista 1 0,09 Não aplicável Não aplicável 0,09 Especialista 2 0,21 Não aplicável Não aplicável 0,21 Especialista 3 0,40 Não aplicável Não aplicável 0,40 Especialista 4 0,03 Não aplicável Não aplicável 0,03 Especialista 5 0,29 0,18 0,27 0,29 Especialista 6 0,24 Não aplicável Não aplicável 0,24 Especialista 7 0,32 Não aplicável Não aplicável 0,32 Especialista 8 0,02 Não aplicável Não aplicável 0,02 Especialista 9 0,27 0,14 0,08 0,08 Especialista 10 0,14 0,07 Não aplicável 0,07 Especialista 11 0,22 0,14 0,08 0,08 Especialista 12 0,34 Não aplicável Não aplicável 0,34 Especialista 13 0,28 Não aplicável Não aplicável 0,28 Especialista 14 0,30 Não aplicável Não aplicável 0,30 Especialista 15 0,07 Não aplicável Não aplicável 0,07 Especialista 16 0,11 Não aplicável Não aplicável 0,11 Especialista 17 0,24 Não aplicável Não aplicável 0,24 Especialista 18 0,07 Não aplicável Não aplicável 0,07 Especialista 19 0,11 0,08 Não aplicável 0,08 Especialista 20 Não aplicável Não aplicável Não aplicável Não aplicável Especialista 21 0,15 0,12 0,10 0,10 Especialista 22 0,23 Não aplicável Não aplicável 0,23 Especialista 23 0,07 Não aplicável Não aplicável 0,07 Especialista 24 0,26 Não aplicável Não aplicável 0,26 Especialista 25 0,08 Não aplicável Não aplicável 0,08 Especialista 26 0,10 Não aplicável Não aplicável 0,10 Especialista 27 Não aplicável Não aplicável Não aplicável Não aplicável Especialista 28 0,26 Não aplicável Não aplicável 0,26 Especialista 29 0,11 0,07 Não aplicável 0,07 Especialista 30 0,12 0,09 Não aplicável 0,09 Especialista 31 0,28 0,16 0,18 0,28 Especialista 32 0,18 Não aplicável Não aplicável 0,18 Especialista 33 0,18 0,16 0,09 0,09 Especialista 34 0,49 Não aplicável Não aplicável 0,49 Especialista 35 0,34 Não aplicável Não aplicável 0,34 320 Participante CR 1a iteração CR 2a iteração CR 3a iteração CR final do especialista Especialista 36 0,35 0,21 0,10 0,10 Especialista 37 0,12 0,10 Não aplicável 0,10 Especialista 38 0,18 Não aplicável Não aplicável 0,18 Especialista 39 0,23 0,19 0,10 0,10 Especialista 40 0,22 0,20 Não aplicável 0,22 Especialista 41 0,25 Não aplicável Não aplicável 0,25 Especialista 42 0,08 Não aplicável Não aplicável 0,08 Especialista 43 0,03 Não aplicável Não aplicável 0,03 Especialista 44 0,14 Não aplicável Não aplicável 0,14 Especialista 45 0,33 0,56 0,28 0,33 Especialista 46 0,14 0,13 0,13 0,14 Especialista 47 0,17 Não aplicável Não aplicável 0,17 Especialista 48 0,04 Não aplicável Não aplicável 0,04 Especialista 49 0,17 Não aplicável Não aplicável 0,17 Especialista 50 0,42 Não aplicável Não aplicável 0,42 Especialista 51 0,14 Não aplicável Não aplicável 0,14 Especialista 52 0,20 0,19 0,21 0,20 321 Apêndice XV: Resultados e Discussão – mapas regionais com aplicação do IDGR6 Apresentam-se nas Figura 60, Figura 61, Figura 62, Figura 63 e Figura 64 os resultados da aplicação do IDGR6 nas regiões geográficas do Brasil. Figura 60. Aplicação do IDGR6 em 221 municípios da região Norte com representação de classes iguais Figura 61. Aplicação do IDGR6 em 871 municípios da região Nordeste com representação de classes iguais 322 Figura 62. Aplicação do IDGR6 em 1307 municípios da região Sudeste com representação de classes iguais Figura 63. Aplicação do IDGR6 em 982 municípios da região Sul com representação de classes iguais 323 Figura 64. Aplicação do IDGR6 em 289 municípios da região Centro-Oeste com representação de classes iguais 330 Sul RS Esteio 1,0 0,030 0,5 0,0 1,0 1,0 S/I 1,00 0,56 N/A 0,555 0,549 0,685 Sudeste RJ Quatis 0,5 0,011 1,0 0,5 1,0 0,5 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,549 0,682 Sudeste MG Pratápolis 1,0 0,174 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,09 N/A 0,522 0,580 0,682 Sudeste RJ Cantagalo 1,0 0,303 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,02 N/A 0,541 0,607 0,682 Sudeste SP Bálsamo 1,0 0,086 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,23 N/A 0,520 0,562 0,682 Sudeste SP Barbosa 1,0 0,059 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,17 N/A 0,508 0,556 0,682 Sudeste SP Barra Bonita 1,0 S/I 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,682 Sudeste SP Borborema 1,0 0,247 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,34 N/A 0,563 0,596 0,682 Sudeste SP Braúna 1,0 0,007 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,80 N/A 0,564 0,545 0,682 Sudeste SP Caiuá 1,0 S/I 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,85 N/A N/A N/A 0,682 Sudeste SP Casa Branca 1,0 0,011 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,546 0,682 Sudeste SP Clementina 1,0 S/I 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,682 Sudeste SP Colina 1,0 0,017 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,34 N/A 0,518 0,548 0,682 Sudeste SP Corumbataí 1,0 0,144 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,574 0,682 Sudeste SP Gabriel Monteiro 1,0 0,113 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,30 N/A 0,533 0,568 0,682 Sudeste SP Guaiçara 1,0 0,072 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,12 N/A 0,505 0,559 0,682 Sudeste SP Macatuba 1,0 S/I 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,682 Sudeste SP Monte Castelo 1,0 0,025 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,549 0,682 Sudeste SP Motuca 1,0 0,059 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,556 0,682 Sudeste SP Pacaembu 1,0 0,098 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,564 0,682 Sudeste SP Patrocínio Paulista 1,0 0,095 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,564 0,682 Sudeste SP Pirangi 1,0 0,357 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,42 N/A 0,594 0,619 0,682 Sudeste SP Poloni 1,0 S/I 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,24 N/A N/A N/A 0,682 Sudeste SP Pompéia 1,0 S/I 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,682 Sudeste SP Presidente Epitácio 1,0 0,019 1,0 0,5 0,0 0,0 0,000 1,00 0,00 0,479 0,482 0,548 0,682 Sudeste SP Regente Feijó 1,0 0,057 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,37 N/A 0,529 0,556 0,682 Sudeste SP Rinópolis 1,0 0,049 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,554 0,682 Sudeste SP Santa Cruz das Palmeiras1,0 0,000 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,544 0,682 Sudeste SP Santa Lúcia 1,0 0,010 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,04 N/A 0,484 0,546 0,682 Sudeste SP Santo Antônio da Alegria1,0 0,034 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,551 0,682 Sudeste SP Santo Expedito 1,0 0,000 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,544 0,682 Sudeste SP São Pedro do Turvo 1,0 0,058 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,556 0,682 Sudeste SP Tapiratiba 1,0 0,005 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 1,00 N/A 0,585 0,545 0,682 Sul PR Abatiá 1,0 0,040 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,552 0,682 Sul PR Marmeleiro 1,0 0,024 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,71 N/A 0,558 0,549 0,682 Sul SC Cordilheira Alta 1,0 0,453 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,639 0,682 Sul SC Matos Costa 1,0 S/I 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,682 Sul SC Praia Grande 1,0 0,146 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,13 N/A 0,520 0,574 0,682 Sul SC Rio do Campo 1,0 0,029 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,550 0,682 Sul SC Santa Helena 1,0 0,148 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,06 N/A 0,514 0,575 0,682 Sul RS Cruzaltense 1,0 0,294 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,04 N/A 0,540 0,605 0,682 Sul RS Muliterno 1,0 0,193 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,05 N/A 0,522 0,584 0,682 Sul RS Santa Bárbara do Sul 1,0 0,015 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,07 N/A 0,488 0,547 0,682 Sul RS São Valentim do Sul 1,0 0,199 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,03 N/A 0,521 0,586 0,682 331 Sul RS Viadutos 1,0 0,225 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 0,19 N/A 0,543 0,591 0,682 Centro-Oeste MS Costa Rica 1,0 0,120 1,0 0,5 0,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,569 0,682 Norte RO Cacoal 1,0 0,031 0,0 0,5 1,0 0,0 0,013 1,00 S/I N/A N/A 0,537 0,677 Norte AC Rio Branco 1,0 0,001 0,0 0,5 1,0 0,0 0,011 1,00 0,09 0,461 0,477 0,530 0,677 Norte PA Belém 1,0 0,002 0,0 0,5 1,0 0,0 0,011 1,00 0,34 0,487 0,503 0,530 0,677 Norte TO Palmas 1,0 0,014 0,0 0,5 1,0 0,0 0,018 1,00 S/I N/A N/A 0,533 0,677 Nordeste CE Fortaleza 1,0 0,005 0,0 0,5 1,0 0,0 0,010 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Nordeste RN Mossoró 1,0 0,005 0,0 0,5 1,0 0,0 0,009 1,00 0,09 0,462 0,478 0,531 0,677 Nordeste RN Natal 1,0 0,008 0,0 0,5 1,0 0,0 0,005 1,00 0,29 0,482 0,499 0,532 0,677 Nordeste PB Alagoa Grande 1,0 0,020 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,534 0,677 Nordeste PE Arcoverde 1,0 0,021 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,00 N/A 0,471 0,534 0,677 Nordeste BA Feira de Santana 1,0 0,057 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,542 0,677 Nordeste BA Salvador 1,0 0,002 0,0 0,5 1,0 0,0 0,011 1,00 0,55 0,509 0,526 0,530 0,677 Sudeste MG Araxá 1,0 0,027 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,536 0,677 Sudeste MG Belo Vale 1,0 0,268 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,586 0,677 Sudeste MG Betim 1,0 0,007 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste MG Brumadinho 1,0 0,048 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,540 0,677 Sudeste MG Contagem 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,677 Sudeste MG Dom Silvério 1,0 0,157 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,563 0,677 Sudeste MG Formiga 1,0 0,023 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,23 0,480 0,496 0,535 0,677 Sudeste MG Governador Valadares 1,0 0,012 0,0 0,5 1,0 0,0 0,013 1,00 0,57 0,512 0,530 0,533 0,677 Sudeste MG Guarani 1,0 0,028 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,536 0,677 Sudeste MG Ibirité 1,0 0,005 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,11 N/A 0,480 0,531 0,677 Sudeste MG Itabira 1,0 0,130 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,557 0,677 Sudeste MG Itabirito 1,0 0,078 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,32 N/A 0,516 0,546 0,677 Sudeste MG Lagoa da Prata 1,0 0,077 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,04 N/A 0,487 0,546 0,677 Sudeste MG São J. Batista do Glória 1,0 0,011 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,14 N/A 0,485 0,532 0,677 Sudeste MG Três Corações 1,0 0,003 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Sudeste MG Uberlândia 1,0 0,007 0,0 0,5 1,0 0,0 0,011 1,00 0,19 0,473 0,489 0,531 0,677 Sudeste ES Anchieta 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,677 Sudeste ES Aracruz 1,0 0,010 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste ES Cariacica 1,0 0,009 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste ES Iconha 1,0 0,052 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,21 N/A 0,499 0,541 0,677 Sudeste ES Serra 1,0 0,003 0,0 0,5 1,0 0,0 0,013 1,00 0,10 0,463 0,479 0,531 0,677 Sudeste ES Viana 1,0 0,000 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,15 N/A 0,482 0,530 0,677 Sudeste ES Vitória 1,0 0,009 0,0 0,5 1,0 0,0 0,011 1,00 0,42 0,497 0,514 0,532 0,677 Sudeste RJ Niterói 1,0 0,010 0,0 0,5 1,0 0,0 0,005 1,00 1,00 0,555 0,575 0,532 0,677 Sudeste RJ Rio de Janeiro 1,0 0,009 0,0 0,5 1,0 0,0 0,007 1,00 1,00 0,555 0,575 0,532 0,677 Sudeste SP Águas da Prata 1,0 0,031 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 1,00 N/A 0,579 0,537 0,677 Sudeste SP Alumínio 1,0 0,084 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,26 N/A 0,511 0,547 0,677 Sudeste SP Alvinlândia 1,0 0,027 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,03 N/A 0,475 0,536 0,677 Sudeste SP Americana 1,0 0,008 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste SP Araçatuba 1,0 0,016 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 1,00 0,556 0,576 0,533 0,677 Sudeste SP Araras 1,0 0,000 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,530 0,677 332 Sudeste SP Avaré 1,0 0,005 0,0 0,5 1,0 0,0 0,025 1,00 0,25 0,479 0,494 0,531 0,677 Sudeste SP Botucatu 1,0 0,007 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,53 N/A 0,525 0,532 0,677 Sudeste SP Cabrália Paulista 1,0 0,012 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,25 N/A 0,496 0,532 0,677 Sudeste SP Campinas 1,0 0,013 0,0 0,5 1,0 0,0 0,005 1,00 0,64 0,519 0,537 0,533 0,677 Sudeste SP Capela do Alto 1,0 0,050 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,25 N/A 0,503 0,540 0,677 Sudeste SP Catanduva 1,0 0,005 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Sudeste SP Conchas 1,0 0,025 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,49 N/A 0,524 0,535 0,677 Sudeste SP Diadema 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,31 N/A N/A N/A 0,677 Sudeste SP Espírito Santo do Turvo 1,0 0,145 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,560 0,677 Sudeste SP Fernandópolis 1,0 0,010 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,63 N/A 0,535 0,532 0,677 Sudeste SP Franca 1,0 0,025 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,535 0,677 Sudeste SP Gália 1,0 0,033 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,537 0,677 Sudeste SP Guariba 1,0 0,015 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,533 0,677 Sudeste SP Guarujá 1,0 0,019 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,48 N/A 0,522 0,534 0,677 Sudeste SP Ibirá 1,0 0,180 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,08 N/A 0,511 0,568 0,677 Sudeste SP Ilhabela 1,0 0,072 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,87 N/A 0,574 0,545 0,677 Sudeste SP Itanhaém 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 1,00 N/A N/A N/A 0,677 Sudeste SP Itapecerica da Serra 1,0 0,010 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,34 N/A 0,505 0,532 0,677 Sudeste SP Itatinga 1,0 0,012 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,90 N/A 0,564 0,532 0,677 Sudeste SP Itu 1,0 0,050 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,540 0,677 Sudeste SP Jacareí 1,0 0,081 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,25 0,491 0,510 0,547 0,677 Sudeste SP Lençóis Paulista 1,0 0,016 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,11 N/A 0,482 0,533 0,677 Sudeste SP Limeira 1,0 0,041 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,07 0,466 0,483 0,539 0,677 Sudeste SP Lorena 1,0 0,006 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,22 N/A 0,491 0,531 0,677 Sudeste SP Lutécia 1,0 0,026 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,535 0,677 Sudeste SP Mogi das Cruzes 1,0 0,026 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,535 0,677 Sudeste SP Mogi Guaçu 1,0 0,016 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,32 N/A 0,504 0,533 0,677 Sudeste SP Monte Alto 1,0 0,013 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,533 0,677 Sudeste SP Nhandeara 1,0 0,104 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,32 N/A 0,522 0,552 0,677 Sudeste SP Novo Horizonte 1,0 0,012 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste SP Pardinho 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,677 Sudeste SP Pereira Barreto 1,0 0,054 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,02 N/A 0,480 0,541 0,677 Sudeste SP Piracicaba 1,0 0,015 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,533 0,677 Sudeste SP Pongaí 1,0 0,178 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,567 0,677 Sudeste SP Praia Grande 1,0 0,007 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste SP Quadra 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,08 N/A N/A N/A 0,677 Sudeste SP Registro 1,0 0,011 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste SP Ribeirão Grande 1,0 0,200 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,572 0,677 Sudeste SP Ribeirão Preto 1,0 0,004 0,0 0,5 1,0 0,0 0,024 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Sudeste SP Riversul 1,0 0,178 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,48 N/A 0,553 0,567 0,677 Sudeste SP Rio das Pedras 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,677 Sudeste SP Salto 1,0 0,040 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,538 0,677 Sudeste SP Salto de Pirapora 1,0 0,014 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,533 0,677 Sudeste SP Santa Gertrudes 1,0 0,019 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,07 N/A 0,478 0,534 0,677 333 Sudeste SP Santa Isabel 1,0 0,006 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Sudeste SP Santana de Parnaíba 1,0 0,074 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,44 N/A 0,528 0,545 0,677 Sudeste SP Santa Rosa de Viterbo 1,0 0,176 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,567 0,677 Sudeste SP Santos 1,0 0,011 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,66 0,521 0,539 0,532 0,677 Sudeste SP São João da Boa Vista 1,0 0,177 0,0 0,5 1,0 0,0 0,037 1,00 S/I N/A N/A 0,567 0,677 Sudeste SP São José do Rio Preto 1,0 0,012 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sudeste SP São Vicente 1,0 0,001 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,530 0,677 Sudeste SP Sertãozinho 1,0 0,023 0,0 0,5 1,0 0,0 0,300 1,00 0,57 0,526 0,532 0,535 0,677 Sudeste SP Sorocaba 1,0 0,019 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,66 0,522 0,540 0,534 0,677 Sudeste SP Taquarivaí 1,0 0,178 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,02 N/A 0,505 0,567 0,677 Sudeste SP Tatuí 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,01 N/A N/A N/A 0,677 Sudeste SP Taubaté 1,0 0,004 0,0 0,5 1,0 0,0 0,020 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Sudeste SP Vargem Grande Paulista 1,0 0,000 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,530 0,677 Sul PR Assaí 1,0 0,132 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,87 N/A 0,585 0,558 0,677 Sul PR Boa Esperança do Iguaçu1,0 0,133 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,01 N/A 0,494 0,558 0,677 Sul PR Cafelândia 1,0 0,105 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,25 N/A 0,515 0,552 0,677 Sul PR Capanema 1,0 0,098 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,54 N/A 0,544 0,551 0,677 Sul PR Carambeí 1,0 0,165 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,05 N/A 0,505 0,564 0,677 Sul PR Castro 1,0 0,008 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,41 N/A 0,512 0,532 0,677 Sul PR Cruzeiro do Iguaçu 1,0 0,150 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,40 N/A 0,540 0,561 0,677 Sul PR Dois Vizinhos 1,0 0,180 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,37 0,521 0,542 0,568 0,677 Sul PR Francisco Beltrão 1,0 0,174 0,0 0,5 1,0 0,0 0,022 1,00 0,76 0,561 0,582 0,566 0,677 Sul PR Guarapuava 1,0 0,085 0,0 0,5 1,0 0,0 0,021 1,00 0,56 0,525 0,544 0,548 0,677 Sul PR Itaipulândia 1,0 0,411 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,04 N/A 0,553 0,616 0,677 Sul PR Lapa 1,0 0,062 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,543 0,677 Sul PR Luiziana 1,0 0,072 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,545 0,677 Sul PR Mamborê 1,0 0,051 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,32 N/A 0,511 0,541 0,677 Sul PR Maringá 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,49 N/A N/A N/A 0,677 Sul PR Nova Esperança do Sudoeste1,0 0,115 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,06 N/A 0,496 0,554 0,677 Sul PR Nova Londrina 1,0 0,015 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,91 N/A 0,567 0,533 0,677 Sul PR Ourizona 1,0 0,065 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,17 N/A 0,498 0,544 0,677 Sul PR Palotina 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,677 Sul PR Pinhão 1,0 0,027 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,19 N/A 0,493 0,536 0,677 Sul PR Ponta Grossa 1,0 0,032 0,0 0,5 1,0 0,0 0,006 1,00 1,00 0,559 0,579 0,537 0,677 Sul PR Rio Bonito do Iguaçu 1,0 0,154 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,19 N/A 0,518 0,562 0,677 Sul PR Rio Negro 1,0 S/I 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,677 Sul PR Rolândia 1,0 0,017 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,60 N/A 0,534 0,534 0,677 Sul PR Santa Maria do Oeste 1,0 S/I 1,0 0,5 1,0 0,5 S/I 0,00 S/I N/A N/A N/A 0,677 Sul PR Santa Terezinha de Itaipu1,0 0,291 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 1,00 N/A 0,631 0,591 0,677 Sul PR Terra Boa 1,0 0,126 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,67 N/A 0,563 0,556 0,677 Sul SC Abdon Batista 1,0 0,480 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,630 0,677 Sul SC Forquilhinha 1,0 0,094 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,550 0,677 Sul SC Ipuaçu 1,0 0,047 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,05 N/A 0,482 0,540 0,677 Sul SC Itapema 1,0 0,053 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,541 0,677 334 Sul SC Joaçaba 1,0 0,001 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 1,00 0,554 0,573 0,530 0,677 Sul SC Joinville 1,0 0,056 0,0 0,5 1,0 0,0 0,077 1,00 S/I N/A N/A 0,542 0,677 Sul SC Nova Veneza 1,0 0,010 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,24 N/A 0,495 0,532 0,677 Sul SC Porto Belo 1,0 0,200 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,572 0,677 Sul SC Rio do Sul 1,0 0,008 0,0 0,5 1,0 0,0 0,008 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Sul SC São Francisco do Sul 1,0 0,033 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,13 0,471 0,487 0,537 0,677 Sul SC Tijucas 1,0 0,003 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,50 N/A 0,520 0,531 0,677 Sul SC Tubarão 1,0 0,027 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,20 N/A 0,494 0,536 0,677 Sul RS Antônio Prado 1,0 0,156 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,19 N/A 0,519 0,563 0,677 Sul RS Bento Gonçalves 1,0 0,245 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 1,00 0,597 0,622 0,581 0,677 Sul RS Camaquã 1,0 0,003 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,07 0,459 0,475 0,531 0,677 Sul RS Campinas do Sul 1,0 0,143 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,560 0,677 Sul RS Canela 1,0 0,135 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,91 N/A 0,590 0,558 0,677 Sul RS Canguçu 1,0 0,066 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,544 0,677 Sul RS Canoas 1,0 0,027 0,0 0,5 1,0 0,0 0,029 1,00 S/I N/A N/A 0,536 0,677 Sul RS Capão da Canoa 1,0 0,070 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,71 N/A 0,556 0,545 0,677 Sul RS Carazinho 1,0 0,046 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,66 N/A 0,546 0,540 0,677 Sul RS Casca 1,0 0,108 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,41 N/A 0,532 0,553 0,677 Sul RS Caxias do Sul 1,0 0,085 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 1,00 0,569 0,590 0,548 0,677 Sul RS Cristal 1,0 0,077 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,12 N/A 0,495 0,546 0,677 Sul RS Erechim 1,0 0,153 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,75 0,555 0,576 0,562 0,677 Sul RS Estação 1,0 0,008 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,08 N/A 0,477 0,532 0,677 Sul RS Estância Velha 1,0 0,059 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,542 0,677 Sul RS Getúlio Vargas 1,0 0,021 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,38 N/A 0,512 0,534 0,677 Sul RS Gramado 1,0 0,038 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,91 N/A 0,571 0,538 0,677 Sul RS Harmonia 1,0 0,553 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,646 0,677 Sul RS Ijuí 1,0 0,001 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 1,00 0,554 0,573 0,530 0,677 Sul RS Ipiranga do Sul 1,0 0,272 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,587 0,677 Sul RS Montenegro 1,0 0,011 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,86 N/A 0,560 0,532 0,677 Sul RS Morro Reuter 1,0 0,110 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,553 0,677 Sul RS Não-Me-Toque 1,0 0,499 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,47 N/A 0,616 0,634 0,677 Sul RS Nova Petrópolis 1,0 0,002 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,88 N/A 0,561 0,530 0,677 Sul RS Palmares do Sul 1,0 0,005 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Sul RS Portão 1,0 0,003 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,34 N/A 0,503 0,531 0,677 Sul RS Porto Alegre 1,0 0,023 0,0 0,5 1,0 0,0 0,007 1,00 0,58 0,515 0,533 0,535 0,677 Sul RS Santa Cruz do Sul 1,0 0,013 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 1,00 0,556 0,576 0,533 0,677 Sul RS Santiago 1,0 0,049 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,26 N/A 0,504 0,540 0,677 Sul RS Santo Ângelo 1,0 0,120 0,0 0,5 1,0 0,0 0,050 1,00 S/I N/A N/A 0,555 0,677 Sul RS São Leopoldo 1,0 0,083 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,94 N/A 0,583 0,547 0,677 Sul RS Tapera 1,0 0,194 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,10 N/A 0,516 0,570 0,677 Sul RS Três Arroios 1,0 0,192 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,570 0,677 Sul RS Tupandi 1,0 0,600 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,17 N/A 0,604 0,655 0,677 Sul RS Venâncio Aires 1,0 0,059 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 0,36 0,498 0,517 0,542 0,677 Centro-OesteMS Campo Grande 1,0 0,007 0,0 0,5 1,0 0,0 0,022 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 335 Centro-OesteMS Laguna Carapã 1,0 0,069 0,0 0,5 1,0 0,0 S/I 1,00 0,03 N/A 0,483 0,544 0,677 Centro-OesteMT Cuiabá 1,0 0,009 0,0 0,5 1,0 0,0 0,007 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,677 Centro-OesteGO Aparecida de Goiânia 1,0 0,007 0,0 0,5 1,0 0,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,677 Sudeste MG Andradas 0,5 0,039 0,5 0,5 1,0 1,0 S/I 1,00 0,47 N/A 0,536 0,543 0,670 Sudeste MG Rio Piracicaba 0,5 0,073 0,5 0,5 1,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,550 0,670 Sul PR Guapirama 0,5 0,024 0,5 0,5 1,0 1,0 S/I 1,00 0,10 N/A 0,494 0,540 0,670 Norte RO Espigão D'Oeste 1,0 S/I 0,5 0,5 1,0 1,0 S/I 0,00 0,22 N/A N/A N/A 0,664 Nordeste PE Buíque 1,0 S/I 0,5 0,5 1,0 1,0 S/I 0,00 S/I N/A N/A N/A 0,664 Sul RS Constantina 1,0 S/I 0,5 0,5 1,0 1,0 S/I 0,00 S/I N/A N/A N/A 0,664 Sul RS Pinheirinho do Vale 1,0 S/I 0,5 0,5 1,0 1,0 S/I 0,00 S/I N/A N/A N/A 0,664 Nordeste CE Brejo Santo 1,0 0,052 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,531 0,657 Sudeste MG Oliveira 1,0 0,018 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,524 0,657 Sudeste MG Pedro Leopoldo 1,0 0,043 0,0 0,5 0,0 1,0 0,000 1,00 S/I N/A N/A 0,529 0,657 Sudeste SP Cajati 1,0 0,014 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,523 0,657 Sudeste SP Cordeirópolis 1,0 0,043 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,12 N/A 0,486 0,529 0,657 Sudeste SP Ibirarema 1,0 0,006 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,71 N/A 0,541 0,521 0,657 Sudeste SP Narandiba 1,0 0,035 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,527 0,657 Sudeste SP Piacatu 1,0 0,191 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,68 N/A 0,575 0,560 0,657 Sudeste SP Platina 1,0 0,057 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,532 0,657 Sudeste SP Quatá 1,0 0,087 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A 0,538 0,657 Sul PR Diamante D'Oeste 1,0 0,167 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,09 N/A 0,507 0,555 0,657 Sul PR Figueira 1,0 S/I 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 S/I N/A N/A N/A 0,657 Sul PR Lupionópolis 1,0 0,030 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,09 N/A 0,481 0,526 0,657 Sul PR Marechal Cândido Rondon1,0 0,102 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,85 N/A 0,575 0,541 0,657 Sul PR Pérola 1,0 0,231 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,23 N/A 0,535 0,568 0,657 Sul PR Quatro Barras 1,0 0,195 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,40 N/A 0,546 0,561 0,657 Sul PR Vera Cruz do Oeste 1,0 0,175 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,20 N/A 0,521 0,557 0,657 Sul PR Alto Paraíso 1,0 0,550 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 1,00 N/A 0,680 0,635 0,657 Sul SC Lauro Müller 1,0 0,000 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,52 N/A 0,521 0,520 0,657 Sul SC Vitor Meireles 1,0 0,160 0,0 0,5 0,0 1,0 S/I 1,00 0,16 N/A 0,513 0,553 0,657 Sul SC Bombinhas 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,39 N/A N/A N/A 0,656 Sul SC Ilhota 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,31 N/A N/A N/A 0,656 Sul SC Iomerê 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,26 N/A N/A N/A 0,656 Sul SC Ipira 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,10 N/A N/A N/A 0,656 Sul SC Ipumirim 1,0 0,096 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 S/I N/A N/A 0,519 0,656 Sul SC Rio das Antas 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,18 N/A N/A N/A 0,656 Sul SC São José do Cerrito 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,14 N/A N/A N/A 0,656 Sul SC Trombudo Central 1,0 0,153 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,38 N/A 0,493 0,531 0,656 Sul RS Dona Francisca 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 S/I N/A N/A N/A 0,656 Sul RS Manoel Viana 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 S/I N/A N/A N/A 0,656 Sul RS Nova Esperança do Sul 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,82 N/A N/A N/A 0,656 Sul RS Passa Sete 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 S/I N/A N/A N/A 0,656 Sul RS Riozinho 1,0 S/I 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,40 N/A N/A N/A 0,656 Sul RS São Pedro do Sul 1,0 0,036 0,0 1,0 1,0 0,0 S/I 0,00 0,33 N/A 0,465 0,507 0,656 [Document text truncated for crawler view.]