Exposição de ciclistas ao ruído em uma cidade média brasileira / Cyclists noise exposure in a Brazilian medium-sized city

Resumo O objetivo deste estudo foi avaliar a exposição dos ciclistas ao ruído em uma cidade média brasileira. Um sensor móvel foi utilizado para as medições de ruído em ruas com e sem infraestruturas cicloviárias segregadas. O método proposto contempla as seguintes etapas: i) caracterização da área de estudo; ii) coleta e validação de dados; iii) cálculo dos indicadores de exposição; e iv) comparação e representação de resultados em mapas. Dois tipos de análises foram realizadas, por agregação espacial e por agregação temporal. Para isto, as medições foram inicialmente organizadas em 1.200 nós distribuídos nos percursos considerados. Os resultados apontam que os ciclistas que percorrem alguns trechos na cidade de São Carlos podem estar expostos a uma proporção considerável de ambientes com altos níveis de ruído. Nos dois trechos selecionados para este estudo, o ciclista esteve exposto à níveis acima do valor adotado (> 75dBA) em 33,2% e 18,9% dos nós. Além disso, observou-se que a possibilidade de trabalhar concomitantemente dois indicadores relacionados amplia os critérios de classificação dos trechos quanto à exposição do ruído.

Abstract This study aimed to assess cyclists' exposure to noise in a medium-sized Brazilian city. Mobile sensors were used to conduct noise measurements in streets with and without dedicated cycling infrastructures. The method can be summarized in the following procedures: i) characterization of the study area; ii) data collection and validation; iii) calculation of exposure indicators; and iv) comparison and representation of the results on maps. Two strategies were adopted for the analysis, namely, spatial data aggregation and temporal data aggregation. Thus, measurements were initially organized in 1,200 nodes distributed along the paths. The results indicate that bicycle riders in São Carlos may be exposed, in some routes, to a high proportion of high noise-level segments. In the two routes selected for this study, the cyclist was exposed to noise levels above the adopted threshold (> 75dBA) in 33.2% and 18.9% of the nodes. Also, the possibility of simultaneously working with two related indicators has broadened the classification criteria of the route segments regarding noise exposure.

Ferramenta de apoio à decisão para o controle da poluição sonora urbana / A decision-support tool for the control of urban noise pollution

Resumo Com a preocupação cada vez maior em atingir uma melhor qualidade de vida nos centros urbanos, várias ferramentas são disponibilizadas a fim de nortear ações e planos para minimizar ou mitigar os impactos nocivos à população. Este trabalho procura contribuir com uma metodologia de quantificação da população exposta ao ruído, por meio de uma classificação da poluição sonora urbana. A partir da contagem de fluxo de veículos e composição de tráfego ao redor de quadras urbanas, foi gerado um mapa de ruído por simulação computacional. As quadras urbanas foram classificadas quanto à faixa de ruído e sua população foi estimada com base nos setores censitários e na metragem de área construída. Os dados de classes acústicas de quadras e número de moradores por quadra foram comparados, permitindo estimar a população exposta a níveis de ruído acima de 65 dB(A), limite superior ao estabelecido pela legislação. Como resultado, foi possível desenvolver um mapa da área de estudo que permite rápida identificação de quadras prioritárias para ações de mitigação ao ruído.

Abstract Improving the quality of life is increasingly seen as an important urban planning goal. In order to reach it, various tools are being developed to mitigate the negative impacts of human activities on society. This paper develops a methodology for quantifying the population's exposure to noise, by proposing a classification of urban blocks. Taking into account the vehicular flow and traffic composition of the surroundings of urban blocks, we generated a noise map by applying a computational simulation. The urban blocks were classified according to their noise range and then the population was estimated for each urban block, by a process which was based on the census tract and the constructed area of the blocks. The acoustical classes of urban blocks and the number of inhabitants per block were compared, so that the population exposed to noise levels above 65 dB(A) could be estimated, which is the highest limit established by legislation. As a result, we developed a map of the study area, so that urban blocks that should be priority targets for noise mitigation actions can be quickly identified.