RESUMO
RESUMO Este trabalho propõe estimativas de demanda de água para cenários futuros de uso e ocupação do solo e de verticalização utilizando análises espaciais e modelagem dinâmica com base em autômatos celulares para uma fração urbana do município de Campina Grande (PB). Dados reais de uso e ocupação do solo e de verticalização dos anos de 2011 e 2018 são utilizados para identificar o processo de mudança nesses bairros. Um conjunto de variáveis estáticas e dinâmicas relacionadas é selecionado para subsidiar a parametrização do modelo e simular as mudanças no uso e ocupação do solo e na verticalização, ocorridas no período. Após a validação das simulações para o ano de 2018 com base nos dados observados, novos cenários futuros são propostos para os anos de 2040, 2070 e 2100, identificando, assim, uma tendência de ocupação com algumas características específicas, como a substituição de áreas residenciais de um ou dois pavimentos por novos empreendimentos verticais, seja residencial, empresarial ou de serviços. Dado o aumento de ocupação urbana, as demandas de água capazes de atender à população também aumentam, aumento este que se confirmou neste trabalho. Entre os anos 2018 e 2100, essa tendência de aumento foi estimada em 300%. Uma comparação de cenários futuros considerando usos convencionais e racionais de água (utilizando mecanismos poupadores) também é apresentada.
ABSTRACT This work estimates urban water demands for future land-use scenarios using spatial analysis and dynamic modeling based on cellular automata for an urban area of the city of Campina Grande, Paraíba State, Brazil. Ground truth for two dates (2011 and 2018) is used to identify the process of land-use change in these neighborhoods. Some static and dynamic variables are defined in order to support the model parameterization and to simulate the changes occurred in the period. After the validation of those simulations for 2018, based on the observed data, new future scenarios are proposed for the years 2040, 2070, and 2100, thus identifying a tendency of occupation with some specific characteristics such as the replacement of residential areas new buildings with multiple floors, whether residential, business, or services. Due to the increase in urban occupation, the water demands for attending to the population also increase. Between 2018 and 2100, this upward trend is estimated at 300%. A comparison of future scenarios considering conventional and rational water uses (using saving mechanisms) is also simulated.
RESUMO
RESUMO Este artigo descreve e discute os métodos usados, as dificuldades encontradas e os resultados obtidos em um programa de racionalização do uso da água desenvolvido por um programa de pesquisa da Universidade Federal da Bahia. Na universidade, foi alcançada redução de até 49% no consumo per capita. No aeroporto e em um shopping center de Salvador foram identificados cenários de reduções ainda maiores. Pesquisa de opinião justifica a admissão de alternativas inovadoras de grande impacto. Em um conjunto de prédios do Governo do Estado da Bahia as reduções atingiram 55, 72 e 82% nos três prédios mais comprometidos com o projeto. Os resultados obtidos levaram o Governo do Estado a estender o projeto a todos os seus prédios administrativos e às escolas públicas estaduais.
ABSTRACT This article describes and discusses methods, results obtained and difficulties found in a water-use rationalization program developed by a research program at the Federal University of Bahia. At the University we obtained a reduction of up to 49% in per capita consumption. At the airport and in a shopping center in Salvador we identified other scenarios for further reductions. Opinion survey justifies the admission of innovating high-impact alternatives. In a set of buildings of the State Government of Bahia, reductions reached 55, 72 and 82% in the three buildings most committed to the project. The results led the State Government to extend the project to all its administrative buildings and public schools.
RESUMO
La gestión del agua en centros educativos debe partir de la identificación y cuantificación de la demanda de agua según los diferentes usos existentes en la institución. En este artículo se presenta la caracterización de la demanda de agua en la Facultad de Ciencias Ambientales de la Universidad Tecnológica de Pereira, identificando los usuarios y sus hábitos de consumo, con el propósito de generar procesos de comprensión y herramientas de gestión que permitan iniciar programas en torno al uso eficiente del agua. En primer lugar, se identificaron los elementos que conforman el sistema de abastecimiento de agua potable en el edificio y se clasificaron los usuarios del agua. Bajo técnicas de observación, diálogo con los usuarios y la instalación de medidores volumétricos de media pulgada R-160, se midieron los consumos de cada uno de los usuarios. A partir de esta información, se determinó la demanda del centro educativo, así como la demanda de agua para cada uno de los usos. Finalmente, se calcularon indicadores de demanda y se propone un modelo matemático para el cálculo del consumo de agua en centros educativos.
Water management in educational centers involves identifying and quantifying water demand for different uses given in those institutions. This paper presents the characterization of water demand in the Environmental Sciences Faculty, Technological University of Pereira, identifying users and their habits, in order to generate understanding processes and management tools that allow starting programs related to water efficiency. First, the project identified the elements of the water supply system in the building and the different water uses were classified. Under observation techniques, dialogue with users and installing a half inch volumetric meters R-160, were measured water consumption of each user. From this information it was determined the consumption and demand for each use in the faculty. Finally, demand indicators were calculated and it was proposed a mathematical model for the calculation of water consumption in an educative center.
Assuntos
Humanos , Demanda de Água , Consumo de Água (Saúde Ambiental) , Gestão Ambiental , EducaçãoRESUMO
This work presents a simplified method for rainwater harvesting (RWH) tank sizing using long day-resolution rainfall time series. This method considers heterogeneous contributing catchments and water demand flow rates. For the tank sizing, we proposed to take into account the probability to supply the water demand, as well as the most needed probable time step and their respective variabilities. The method was applied to a specific case study (Pontificia Universidad Javeriana, RHW project), with 73 years of daily-resolution rainfall information (between 1936-2010). For the analysis we used different time periods from data-set and the results were: (i) for the whole data-set 76 years: 395 m3 (28 days, probability: 78%); (ii) for the last ten years: 494 m3 (35 days, probability: 89%); (iii) for the last five years: 346 m3 (25 days, probability: 84%); (iv) for the last year: 155-198 m3 (11-14 days, probability: 89-90%). These results seem to be influenced by an evolution of rainfall depth in different selected periods, which will be studied in further researches.
Este trabajo presenta un método simplificado para el dimensionamiento de tanques de aprovechamiento de aguas lluvias (AAL). Este método considera cuencas tributarias heterogéneas y caudales de demanda de agua. Se propone tener en cuenta la probabilidad para suministrar la demanda de agua, así como el paso de tiempo necesario de recolección más probable y sus respectivas variabilidades. El método se aplicó a un estudio específico de caso (Pontificia Universidad Javeriana, proyecto AAL), con 73 años de información de precipitación a resolución diaria (entre 1936-2010). Para el análisis se utilizaron diferentes períodos de tiempo, los volúmenes del tanque con el tiempo de recolección fueron los siguientes: (i) para el conjunto entero de datos 76 años: 395 m3 (28 días, probabilidad: 78%); (ii) para los últimos diez años: 494 m3 (35 días, probabilidad: 89%); (iii) para los últimos cinco años: 346 m3 (25 días, probabilidad: 84%); (iv) para el último año: 155 a 198 m3 (11 a 14 días, probabilidad: 89-90%). Estos resultados parecen estar influenciados por una evolución de la altura de lluvia en los diferentes períodos seleccionados, lo cual será estudiado en investigaciones posteriores