1 Introdução

O mundo está passando por um período de rápida urbanização. De acordo com a United Nations (2011), a previsão é de que a população humana passe de 80% rural para 80% urbana entre 1950 e 2050. Tal crescimento tem ocorrido principalmente nos países em desenvolvimento, nos quais haverá cerca 2,2 bilhões de novos habitantes urbanos entre 2015 e 2050. A forma como as cidades vão acomodar esses novos habitantes tem consequências ambientais, econômicas e sociais. Por isso, é preciso que as políticas de desenvolvimento urbano maximizem os benefícios e minimizem os custos desse crescimento (LITMAN, 2016).

De maneira geral, a ocupação dispersa no território gera diversos impactos negativos para o desenvolvimento urbano. Segundo Litman (2016), o aumento de terras urbanizadas reduzem as terras agrícolas e naturais, o que reduz a produção agrícola e ecológica; a localização dispersa das atividades gera altos custos para provisão de infraestruturas e serviços públicos, reduz a acessibilidade e aumenta as distâncias de viagens, o que aumenta a utilização do automóvel, congestionamentos, necessidade de mais terras destinadas às estradas, estacionamentos e a quantidade de poluentes globais emitidos.

No Brasil, a intensa urbanização gerou situações de extrema interdependência entre as cidades, nas quais os limites municipais não correspondem aos limites das relações econômicas, sociais e culturais (MINISTÉRIO DAS CIDADES, 2015). Segundo o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA, 2010), este processo, denominado metropolização, foi fortemente marcado pela relação centro-periferia de expansão das cidades, em que a cidade-núcleo concentra pessoas, investimentos, atividades e poder, enquanto a maior parte da população mora em áreas periféricas distantes, em espaços completamente desprovidos de urbanidade, oportunidades e possibilidades. O descompasso entre os locais de trabalho/estudo e os locais de moradia gera o deslocamento pendular (CUNHA, 2006), que ocorre em todos os modos de transporte e exige a provisão de infraestrutura e serviços que extrapola a capacidade das prefeituras locais (MINISTÉRIO DAS CIDADES, 2015).

Este espaço segregado que conforma as metrópoles brasileiras foi tecido por ações de diversos agentes, principalmente segundo a lógica da especulação imobiliária, que se exprime por uma variedade de formas, desde a retenção de terrenos pela ação do setor imobiliário, às ações do Estado, que ao fornecer infraestrutura e serviços para as áreas centrais, encarece o preço do solo e o valoriza (GUIMARÃES, 2016). Neste contexto, de acordo com o Instituto Mauro Borges de Estatísticas e Estudos Socioeconômicos (IMB, 2012), os segmentos populacionais de baixa renda ocupam as áreas periféricas da cidade, onde há terrenos mais acessíveis, viáveis sob o ponto de vista do processo de uso e ocupação do solo e ainda facilitados por políticas públicas de habitação popular, mas desprovidos de infraestrutura e serviços básicos.

No entanto, não se pode desconsiderar a crescente parcela da população com altos rendimentos que procura residir na periferia em busca de níveis de vida mais elevados, ocupando os condomínios horizontais (IMB, 2012). A viabilização de novos empreendimentos habitacionais é resultado da sinergia entre proprietários de glebas e empresas imobiliárias, e acontece desassociada das indicações dos Planos Diretores Municipais. Posteriormente, os governos municipais redefinem o arcabouço legislativo para que as ações do setor privado sejam legitimadas (SOUZA; BITOUN, 2015).

Tal situação também caracteriza a Região Metropolitana de Goiânia (RMG), composta por 20 municípios, localizada no estado de Goiás. De acordo com o Observatório das Metrópoles (2011), o crescimento da população na região tem acontecido, principalmente, por meio dos municípios do entorno, cujas taxas de crescimento populacional tem sido maiores que a taxa do munícipio polo (Goiânia). No entanto, as migrações para RMG acontecem a partir da atração exercida por Goiânia, de forma que as pessoas se instalam nos municípios do entorno, mas buscam trabalho, educação e saúde na capital.

As distâncias entre os municípios constituintes da RMG e os deslocamentos pendulares gerados por tal situação de interdependência tem contribuído para o aumento significativo de emissão de dióxido de carbono (CO₂) na região por parte dos veículos motorizados, principalmente os motorizados individuais. Segundo o Sistema de Estimativas de Emissões de Gases de Efeito Estufa (2015), a emissão de gases do efeito estufa no Estado de Goiás no setor de energia subiu para 17% do total de emissões do estado e, desse total, 68,1% é emitido pelo setor de transporte, o que inclui a emissão de gases por causa do aumento de deslocamentos na região.

Diante disso, torna-se necessário repensar as estratégias de ocupação do território na RMG e desenvolver mecanismos para alterar a necessidade de tantos deslocamentos pendulares realizados entre municípios, principalmente motorizados, e, dentre estes, os motorizados individuais. Neste contexto, e levando em consideração a significativa ocupação de áreas em Senador Canedo (Município da RMG) por habitações que geram deslocamentos pendulares para a capital, a pesquisa na qual se baseia este artigo tem o objetivo de identificar e quantificar os impactos que a dispersão urbana entre o Município de Senador Canedo e Goiânia provoca na emissão de CO₂ na região atualmente e comparar esse cenário a dois cenários mais favoráveis, em que parte dos deslocamentos motorizados individuais é transferida para o modo motorizado coletivo e parte das viagens por automóveis é eliminada em função do aumento de passageiros por veículos.

Para isso, são utilizados dados das linhas de ônibus da Companhia de Transportes Coletivos de Goiânia (CMCT, 2016), estudos do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (2011) e Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2016a) que fornecem subsídios para o cálculo de emissões de CO₂ na situação atual (2016) e nos cenários favoráveis. O resultado possibilita identificar as emissões de CO₂, referentes à utilização de modos de transporte motorizados; os impactos que a expansão urbana de Senador Canedo, em um contexto de espraiamento urbano e deslocamentos pendulares entre a capital e o referido município, provoca na região e contribui para que este estudo possa se expandir para a Região Metropolitana de Goiânia.

2 Referencial teórico

2.1O espraiamento urbano, modos de deslocamentos e emissão de poluentes

O espraiamento urbano pode ser definido como uma forma de ocupação urbana de baixa densidade, em que o desenvolvimento urbano é orientado para o automóvel, em contrapartida à ideia de Smart growth ou crescimento inteligente, em português, termo utilizado para designar políticas que resultam em desenvolvimento de comunidades compactas, mistas e multimodais (LITMAN, 2016).

Os impactos causados pela ocupação dispersa no território são diversos e alcançam as dimensões econômica, social e ambiental, como ilustrado na figura 1:

Fig. 1: Impactos do espraiamento urbano. Fonte: Adaptado de Litman (2016).

A necessidade de ocupação compacta do território aliada a densidades adequadas é destacada pela Conferência Habitat III, Conferência das Nações Unidas sobre Habitação e Desenvolvimento Urbano Sustentável que aconteceu em Quito, Equador, em 2016. A partir da promoção da compacidade, policentrismo, densidade, conectividade e usos mistos, as entidades responsáveis almejam evitar a expansão urbana, diminuir os desafios da mobilidade e diminuir a necessidade e custos de prestação de serviços per capita (UNITED NATIONS, 2016).

A ocupação dispersa do território, o tempo de viagem e a falta de infraestrutura, como prioridade nas vias, contribuem para a falta de qualidade do transporte coletivo e induz à migração de usuários para o transporte motorizado individual (MINISTÉRIO DAS CIDADES, 2015). A diminuição das distâncias entre as atividades, como proposto na conferência Habitat III, reduz a necessidade de viagens motorizadas individuais e a consequente poluição do ar, já que o aumento das emissões de gases do efeito estufa no setor de transporte deriva, em grande parte, do crescente e contínuo aumento de veículos particulares (MINISTÉRIO DAS CIDADES, 2008), os quais emitem mais CO₂per capita que os modos coletivos: 0,1268 kg de CO₂/km por pessoa em automóveis contra 0,0160 kg de CO₂/km por pessoa em ônibus, segundo o IPEA (2011).

Segundo o Ministério das Cidades (2008), um esforço completo para redução das emissões envolve cada uma das variáveis mostradas na figura 2: comportamento, projeto e tecnologia. O componente divisão modal da variável comportamento, que pode ser expressa pelo número de veículos, está relacionado a todos os fatores que envolvem a satisfação do usuário (preço, conforto, conveniência, segurança e proteção). A melhora na qualidade do transporte coletivo atrai usuários do carro para o transporte coletivo. O planejamento urbano do uso do solo e das redes de transportes influenciam o número de viagens e a distância percorrida, assim como a tecnologia influencia na qualidade e eficiência dos combustíveis.

Fig. 2: Equação generalizada de emissões que registra os componentes constituintes das fontes de emissão. Fonte: Adaptado de Ministério das Cidades (2008).

2.2Região Metropolitana de Goiânia e os deslocamentos pendulares

A Região Metropolitana de Goiânia foi instituída pela Lei Complementar Estadual nº 27 de 1999. Em 2004 e 2005, essa lei foi alterada e, atualmente, apresenta a constituição estabelecida e alterada pela Lei Complementar 78, de 2010, a qual estabelece que a RMG é constituída por 20 municípios (SECRETARIA, 2016). A figura 3 mostra estes municípios e a evolução da constituição da RMG de 1999 a 2010.

Fig. 3: Região Metropolitana de Goiânia: Alterações na composição dos municípios, 1999-2010. Fonte: Secretaria de Meio Ambiente, Recursos Hídricos, Infraestrutura, Cidades e Assuntos Metropolitanos (2016).

Segundo o Observatório das Metrópoles (2011), a taxa média de crescimento da população na RMG vem se mantendo em 3% desde 1980 e a maioria dos outros municípios apresenta taxas elevadas de crescimento superiores às taxas do município polo (Goiânia). Enquanto o peso populacional do núcleo metropolitano tem diminuído (de 62,7% para 59,9% da população metropolitana), o peso populacional da periferia tem aumentado (de 37,3% para 40,1% da população da metrópole). As maiores taxas de crescimento foram observadas em Goianira (6,17%); Senador Canedo (4,74%) e Santo Antônio de Goiás (4,21%).

Dessa forma, Goiânia se configura como cidade metropolitana que atrai o fluxo imigratório, no entanto, fatores sociais e econômicos determinam que grande parte desse fluxo se instale nos municípios de seu entorno. A partir destes municípios, o fluxo busca trabalho, equipamentos de saúde e educação em Goiânia (OBSERVATÓRIO DAS METRÓPOLES, 2011). O fluxo de pessoas em direção à capital caracteriza os deslocamentos pendulares que comprometem os deslocamentos de toda a região. A tabela 1 mostra o número de deslocamentos pendulares na RMG.

Tab. 1: Municípios da RM de Goiânia: estimativa da população e movimentação pendular acima de 15% do total de habitantes. Fonte: Adaptado do IPEA (2015). Dados retirados do IBGE (2010) e IMB (2012).

A divisão modal para a RMG (figura 4) mostra que, dentre as pessoas que se deslocam pelo motivo trabalho, a grande maioria utiliza os modos motorizados individuais (carros e motos - 54,5%), (INSTITUTO VERUS E FÓRUM DE MOBILIDADE, 2013).

Fig. 4: Divisão modal motivo trabalho para a RMG. Fonte: Adaptado de Instituto Verus e Fórum de Mobilidade (2013).

3 Procedimento de análise

Para alcançar os objetivos propostos, as seguintes etapas são necessárias:

Identificação da área de estudo: a área de estudo foi escolhida a partir da análise dos dados retirados do IPEA (2015) e IBGE (2016a). A delimitação da área de estudo e a evolução da mancha urbana na região para o espaço temporal 2000-2016 são mostradas por meio de mapa, para demonstrar o crescimento da população residente no município.

Análise quantitativa e comparativa: a identificação dos impactos que o espraiamento urbano e os deslocamentos pendulares provocam nas emissões de dióxido de carbono (CO₂) é realizada a partir da análise da quantidade de emissões diárias atuais desse poluente na atmosfera. A mesma análise é feita em relação aos cenários mais favoráveis. Assim, para efeito dessa etapa, é necessário:

a) identificar o número de viagens pendulares diárias entre Goiânia e Senador Canedo por meio dos dados do IBGE (2016a), os quais mostram o número de pessoas que se deslocavam entre Senador Canedo e Goiânia, diariamente, em 2016. Esses dados são utilizados para identificar a Situação Atual, pois são os dados mais recentes sobre o fluxo de pessoas entre Goiânia e Senador Canedo. São contabilizadas somente as viagens para o motivo trabalho, já que só existe a divisão modal recente para este motivo, como explicado no próximo item;

b) caracterizar as viagens segundo o modo de transporte utilizado (divisão modal). Como a RMG não apresenta uma recente pesquisa de origem e destino, são utilizados os dados do Instituto Verus e do Fórum de Mobilidade (2013), como ilustrado na figura 4;

c) encontrar a distância entre os dois municípios. Nesse caso, a distância foi escolhida em função do percurso realizado por ônibus, pois é necessário utilizar a mesma distância para os três modos avaliados neste estudo e o modo de viagem por ônibus é o modo menos flexível;

d) calcular as emissões de CO₂ para os 3 modos motorizados utilizados na RMG para o deslocamento de passageiros: automóvel, motocicleta e ônibus. Tal cálculo é realizado com base nos estudos do IPEA (2011). Neste estudo, para o cálculo das emissões dos automóveis, considerou-se um mix de uso de 47% de álcool e 53% de gasolina C, obtido no anuário da Agência Nacional do Petróleo (ANP). Para motocicletas, foi considerado o mix de 22% de álcool x 78% de gasolina no combustível utilizado. Foram consideradas as emissões totais de 0,28 kg de CO₂/km (gasolina) e 0,056 kg de CO₂/Km (álcool). Para o cálculo do fator de emissão de CO₂ de cada veículo, utilizou-se a fórmula:

Fvei = ∑ fri_comb(i)x emissões(i) (1)

Sendo, Fvei = fator de emissão final do veículo considerado

fri_comb(i) = percentual de mistura do combustível i

emissões(i) = emissões quilométricas do combustível i

Para os veículos movidos a diesel, considerou-se a taxa de emissão em torno de 3,2 kg de CO₂/l de diesel. A tabela 2 traz o resumo dos cálculos feitos para descobrir as emissões de CO₂ por quilômetro por modo. Os resultados, na coluna “Emissões quilométricas kg de CO2/km (B/A)”, são utilizados para o cálculo das emissões nesse artigo.

Tab. 2: Rendimento quilométrico e emissões de CO_2. Fonte: Adaptado do IPEA (2011).

e) identificar o número de emissões de CO₂ que compõem o Cenário Favorável 1. Para isso, o procedimento realizado nas etapas de a à d é repetido, com alteração apenas na etapa b, em que a divisão modal para motivo trabalho na RMG é alterada, transferindo-se parte das viagens motorizadas individuais para o modo coletivo.

f) identificar o número de emissões de CO₂ que compõem o Cenário Favorável 2. Para isso, além das alterações realizadas para o Cenário Favorável 1, parte das viagens realizadas por automóvel é eliminada por meio do aumento de passageiros por veículo.

g) comparar a Situação Atual com os Cenários Favoráveis.

4 Aplicação do procedimento

4.1Área de estudo

A população residente no município de Senador Canedo é de 102.947 pessoas, segundo o IBGE (2016b). Com 248,291km² (IBGE, 2015), Senador Canedo situa-se na RMG, abriga o maior polo Petroquímico do Centro-Oeste brasileiro e possui acesso aos principais centros de distribuição de passageiros, cargas e comercialização (PREFEITURA, 2016).

De acordo com o IBGE (2016a), 21.014 pessoas se deslocavam entre Senador Canedo e Goiânia apenas para o motivo trabalho no ano de 2016. Desse total, 19.702 pessoas saíam de Senador Canedo para Goiânia e 1.312 pessoas saíam de Goiânia para Senador Canedo. Tais fatos, aliados à quantidade de loteamentos aprovados na região (46 parcelamentos aprovados entre 2008 e 2015 e mais 5 posteriores a essa data) contribuem para o aumento da conurbação entre Goiânia e Senador Canedo (IPEA, 2015).

Em 2000, a população total do município era de 53.105 habitantes, dos quais 50.442 eram habitantes da região urbana. A densidade demográfica para o ano 2000 era de 216,88 hab./km². Em 2010, a densidade demográfica era de 344,27 habitantes por km². Neste ano, a população do município era de 84.443 habitantes, dos quais 84.111 residiam na área urbana. Já em 2016, a densidade demográfica (atual) é de 414,62 hab./km² (IMB, 2016). A figura 5 mostra a evolução da mancha urbana nos anos 2000, 2010 e 2016.

Fig. 5: Evolução da mancha urbana de Senador Canedo. Fonte: Elaborado com dados do SIEG (2016a; 2016b), sobre imagem Google Earth (2016).

4.2Análise quantitativa e comparativa

Ao considerar a divisão modal motivo trabalho para RMG (figura 4) na Situação Atual, e considerando-se o valor total de pessoas que realizam deslocamentos pendulares entre Goiânia e Senador Canedo para o motivo trabalho (21.014, em 2016), apresenta-se a Figura 6, na qual é possível analisar os números de pessoas que se deslocam e os modos, relacionados à Situação Atual. Nesta pesquisa, somente os modos motorizados são considerados devido à escala metropolitana, que exige deslocamentos de grande extensão, dificilmente percorridos por modos não motorizados, os quais são importantes em maiores escalas, mas não constituem o foco deste trabalho. É por esta razão que, na figura 6, 2.837 deslocamentos não são considerados, já que eles são referentes a deslocamentos realizados por outros modais.

Fig. 6: Número de pessoas que se deslocam por determinado modo e respectivo percentual (divisão modal) na Situação Atual. Fonte: As autoras.

Para este estudo, considera-se que uma pessoa realiza um deslocamento pendular, correspondente a duas viagens (viagem gerada = viagem produzida mais viagem atraída), ou seja, cada viagem gerada corresponde à somatória da ida e volta, assumindo-se que a pessoa utiliza o mesmo modo de transporte para seu deslocamento de ida e de retorno.

A distância entre Senador Canedo e Goiânia é calculada a partir do percurso realizado pela linha de ônibus 283, que sai do Terminal Senador Canedo com destino ao Terminal da Bíblia, em Goiânia, e vice-versa, percorrendo 53,75 km ao todo, considerando ida e volta. Essa linha foi escolhida porque realiza o percurso por meio de ônibus convencional, que é o tipo de ônibus utilizado para o cálculo das emissões de CO₂ pelo IPEA (2011). Dessa forma, os valores referentes à emissão de CO₂ por modo de transporte na Situação Atual estão resumidos na tabela 3, segundo o estudo do IPEA (2011):

Tab. 3: Emissões relativas de CO₂ por modo de transporte para viagem entre Senador Canedo e Goiânia – Situação Atual. Fonte: Elaboração própria com dados do IPEA (2011), IBGE (2016a) e CMTC (2016).

A análise da tabela 3 demonstra a elevada quantidade de CO₂ (57.799,67 kg) emitida pelos deslocamentos realizados para o motivo trabalho, diariamente, entre Senador Canedo e Goiânia. A maior parte das emissões é realizada pelos automóveis (37.770,57 kg), valor quase 8 vezes maior que o total de CO₂ produzido pelas viagens realizadas por ônibus (4.769,53 kg). Essa diferença fica ainda mais perceptível quando são analisados os valores de emissões de CO₂ por passageiro em uma viagem.

Um cenário mais favorável, em que a quantidade de emissões de CO₂ entre Goiânia e Senador Canedo por dia é menor, pode ser alcançado por meio da diminuição das viagens realizadas por automóveis e motos (maiores emissores de CO₂) e aumento das viagens realizadas por transporte público (menor emissor de CO₂). Na prática, segundo a Associação Nacional de Transportes Públicos (ANTP, 2016), não há cidade em que um modo de deslocamento seja responsável por todas as viagens e nem há casos em que um modo não seja usado: a participação de um modo qualquer nunca é inferior a 5% e nunca é superior a 50% do total de deslocamentos.

Para o Cenário Favorável 1, propõe-se a alteração da porcentagem de viagens realizadas por ônibus, motocicletas e automóveis, da seguinte forma:

Fig. 7: Número de pessoas que se deslocam por determinado modo e respectivo percentual (divisão modal) na Situação Atual e Cenário Favorável 1. Fonte: As autoras.

A porcentagem de deslocamentos realizados por motos, nesta simulação, foi reduzida ao máximo porque o usuário da motocicleta é, em sua grande maioria, aquele que deixou de usar o transporte coletivo, seja pela economia do tempo de viagem, seja pelo custo desta viagem, mesmo diante dos elevados riscos e elevados índices de emissão de poluentes (VASCONCELLOS, 2008). Dessa forma, esta simulação tenta devolver ao transporte coletivo o seu usuário, o que também é um fator positivo para redução de acidentes, já que grande parte deles acontece com motocicletas. A tabela 4 mostra o resumo dos resultados obtidos referentes à emissão de CO₂ por modo de transporte:

Tab. 4: Emissões relativas de CO₂ por modo de transporte para viagem entre Senador Canedo e Goiânia – Cenário Favorável 1. Fonte: Elaboração própria com dados do IPEA (2011), IBGE (2016a) e CMTC (2016).

A análise da tabela 4 demonstra que a redução no número de viagens diárias pelo modo motocicleta diminui significativamente a quantidade de emissões de CO₂ para este modo. A redução da porcentagem de deslocamentos de motos e automóveis é mais significativa que o respectivo aumento dessa porcentagem no modo transporte coletivo, de forma que as emissões diárias totais de CO₂ diminuíram de 57.799,67 kg para 45.206,01 kg.

Tal redução de emissões pode ser ainda mais significativa com a diminuição do número de viagens por automóvel, por meio do aumento de passageiros dentro de cada veículo (de 2 para 5), o que conforma o Cenário Favorável 2 deste estudo. A tabela 5 mostra o resumo dos resultados obtidos para este cenário:

Tab. 5: Emissões relativas de CO₂ por modo de transporte para viagem entre Senador Canedo e Goiânia – Cenário Favorável 2. Fonte: Elaboração própria com dados do IPEA (2011), IBGE (2016a) e CMTC (2016).

A análise da tabela 5 demonstra que o aumento na quantidade de passageiros por automóvel, diminuindo o número de viagens para esse modo e mantendo a quantidade de viagens e passageiros para os outros modos conforme o cenário anterior, permite a redução de 20.280,22 kg nas emissões de CO₂. A redução de emissões totais também é significativa, como pode ser observado na tabela 6:

Tab. 6: Comparação entre a Situação Atual e os Cenários Favoráveis 1 e 2 para emissões relativas de CO₂ por modo de transporte em viagem entre Senador Canedo e Goiânia. Fonte: As autoras.

Como pode ser observada na tabela 6, a transferência de 18% dos deslocamentos da RMG que eram realizados por automóveis e motos para o transporte coletivo, somada à alteração do número de passageiros por automóvel por viagem, reduz a emissão de CO₂ por dia de 57.799,67 kg para 24.925,79 kg, ou seja, 32.873,88 kg de CO₂ deixam de ser emitidos diariamente, o que corresponde a uma diminuição de 56,88% em relação ao cenário atual.

Dessa forma, conclui-se que a transferência de viagens de modais motorizados particulares para modais menos poluentes e públicos e o aumento do número de passageiros por automóvel pode diminuir de maneira significativa a emissão de CO₂.

5 Discussão e considerações finais

Por meio do procedimento desenvolvido e aplicado, foi possível explorar o impacto que a expansão urbana em Senador Canedo e os deslocamentos pendulares para Goiânia provocam na emissão de CO₂ da região. A partir da análise da situação atual, é possível afirmar que a grande distância e o número de deslocamentos motorizados entre os dois municípios provocam um alto valor de emissão de CO₂ na atmosfera. A identificação da emissão de dióxido de carbono por modo de transporte demonstrou que os valores mais altos de emissão do referido poluente são advindos dos modos automóvel e motocicleta. Esse resultado é corroborado pelo IPEA (2011), que afirma a predominância da emissão de poluentes globais pelos modos motorizados individuais.

A identificação dos cenários favoráveis demonstrou a possibilidade de diminuição das emissões de dióxido de carbono por meio da alteração no comportamento das viagens, alterando o modo pelo qual as pessoas se deslocam e o fator de ocupação, como demonstrado na figura 2, pelo Ministério das Cidades (2008). Para isso, o Ministério das Cidades (2015) propõe políticas de restrição aos deslocamentos motorizados individuais e, ao mesmo tempo, políticas de atração para os modos coletivos. As políticas de restrição para automóveis e motocicletas se baseiam na diminuição de estacionamentos ou aumento de taxas para estacionar, aumento de tarifas e impostos sobre os veículos, limitação de áreas para circulação, pedágios, etc. As políticas de atração para o transporte público coletivo envolvem incentivos por parte do governo, transferências de recursos financeiros advindos de veículos motorizados individuais, como impostos e taxas, aumento da frota e qualidade do serviço.

Outra possibilidade, como demonstra a figura 2, é diminuir a distância a ser vencida pelos deslocamentos. Nesse caso, é importante que as políticas públicas não reforcem o modelo centro-periferia de expansão das cidades, não aprovando loteamentos em áreas periféricas distantes dos locais de trabalho/estudo e tornando áreas centrais mais acessíveis à população de baixa renda. Para isso acontecer de forma efetiva, o planejamento urbano deve acontecer em escala metropolitana, como prevê o Estatuto da Metrópole (BRASIL, 2015) e em conjunto com os planos de mobilidade da região. Dessa forma, é possível limitar a expansão urbana e delimitar os locais em que o crescimento urbano não causa impactos ambientais, econômicos e sociais. Paralelamente, o fortalecimento da economia local dos municípios geradores de deslocamentos pendulares pode diminuir a quantidade de viagens intermunicipais necessárias e utilizar o ganho econômico para fortalecer o transporte coletivo e uso de modais não motorizados dentro dos próprios municípios.

As análises apresentadas por este trabalho ficaram limitadas às informações existentes sobre a mobilidade urbana na RMG. A última pesquisa origem e destino realizada para a RMG é referente ao ano 2000 e não corresponde mais à realidade atual. Por isso, a pesquisa ficou limitada aos deslocamentos para o motivo trabalho, uma vez que só existe a divisão modal para o ano de 2013 especificamente para as viagens realizadas para este motivo. No entanto, levando em consideração a predominância dos deslocamentos pendulares para o motivo trabalho na RMG, como pôde ser observado na tabela 1, a validade deste estudo pode ser considerada relevante.

Assim, mesmo com as limitações e dificuldades encontradas, a análise quantitativa e comparativa adotada neste trabalho para o cálculo de emissões de CO₂ em regiões de ocupação urbana dispersa pode ser ampliada e aplicada para a toda RMG, assim como para outras regiões metropolitanas do país, de forma que seja possível elaborar outros Cenários e contribuir com diagnósticos, prognósticos e propostas para os Planos Diretores, Planos de Mobilidade Metropolitanos, Planos de Energia e Redução de Emissão de Poluentes.

1 Introduction

The world is going through a period of rapid urbanization. According to the United Nations (2011), population growth projections are 80% rural to 80% urban between 1950 and 2050. Such increase occurs mainly in developing countries, where about 2.2 billion new urban dwellers between 2015 and 2050. Cities ways to accommodate new inhabitants can bring consequences in environmental, economic and social. For this reason, urban development policies could maximize benefits and minimize adverse growth costs (Litman, 2016).

In general, dispersed occupation territorial generates several negative impacts for urban development. According to Litman (2016), the increase of urbanized land reduces agricultural and natural land, which reduces agricultural and ecological production. A dispersed location of activities can: generate high costs for the provision of public infrastructure and services; reduce accessibility and increase travel distances, that promotes the use of automobile and upsurge traffic congestion on roads. Moreover, it needs more land for roads; boost amount of global pollutants emitted.

In Brazil, the intense urbanization has created situations of interdependence between cities, which the municipal boundaries don’t correspond to the borders of economic, social and cultural relations (Ministério das Cidades, 2015). According to the Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA, 2010), a center-periphery relationship of cities marks this process, called metropolization. Downtown concentrates people, investments, activities, and power, but most population lives in remote peripheral areas, in areas devoid of urbanity, opportunities, and possibilities. The dislocation by regular journeys between work/study sites and dwelling places generates commuting (Cunha, 2006). Consequently, all modes of transportation occur and require a provision of infrastructure and services that go beyond the capacity of local pre-locations (Ministério das Cidades, 2015).

These segregated spaces that form Brazilian metropolis were woven by actions of several agents, accordingly to real estate speculation that expresses in various ways: by lands' retention due to the effect of the real estate sector or by State actions that implement the infrastructure and services in central areas. As a consequence, it increases the price of land and values it (Guimarães, 2016). According to Instituto Mauro Borges de Estatísticas e Estudos Socioeconômicos (IMB, 2012), low-income segments occupy as peripheral areas of the city, which lands are more accessible and viable from use and occupation land process point of view, but there are no infrastructure and essential services.

However, it cannot disregard the growing share of the high-income population groups that seeks to reside in peripheral areas and to improve living standard, occupying gated communities (IMB, 2012). The feasibility of new housing developments is a result of the synergy between landowners and real estate companies. It carries out the disclosure of the indications of the Municipal Master Plans. Subsequently, municipality governments redefine the legislative framework to legitimized private sector actions (Souza and Bitoun, 2015).

This situation features as a Metropolitan Region of Goiânia (RMG) that is composed of 20 municipalities. According to Observatório das Metrópoles (2011), this region's populating process occurred mainly through the boundary cities, which population growth rates were higher than the municipal pole (Goiânia). However, the migrations to RMG happen by Goiânia's attractions, i.e. people settle in neighboring municipalities, but seek work, education, and health in the capital.

Distances between the municipalities from RMG and the commuting generated by their interdependence have contributed to the significant increase in the carbon dioxide (CO2) emission in the region due to automobile usages, especially individual vehicles. According to Greenhouse Gas Emissions Estimate System (SEEG, 2015), greenhouse gases emissions increased around 17% in the energy sector of Goias State. From all gases emissions in the region, 68,1% are issued by transportation sector due to displacement in RMG.

Thus, it is necessary to rethink occupation strategies of the territory in the RMG and develop mechanisms to change some needs between municipalities due to commuting, mainly individual vehicles. In this context, the significant occupation of areas in Senador Canedo (Municipality of RMG) by dwellings generates commuting to the capital (Goiânia). This research aims to identify and quantify the CO2 emissions in displacements caused by urban expansion between Goiânia and Senador Canedo. It will be compared current scenario to two more favorable situations concerning carbon dioxide emissions, i.e. part of the individually motorized displacements is transferred to the collective vehicle's mode, and part of the trips by automobiles is eliminated by increasing of passengers per vehicle.

Thus, data from bus lines of Goiania Collective Transport Company (CMTC, 2016), IPEA studies (IPEA, 2011) and Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2016a) are used, which provide subsidies for the calculation of CO2 emission in the current situation (2016) and favorable scenarios. Results make it possible to identify: CO2 emissions related to the use of motorized transport modes; impacts of the urban expansion of Senador Canedo, in a context of spreading urban and commuting between the capital and the mentioned municipality; and this methodology can be applied to analyses all RMG.

2 Theoretical referential

2.1 Urban dispersion, displacement modes and pollutants emission

The Urban dispersion can be defined as an urban form of low-density occupation in which urban development is geared towards the automobile. This definition is opposite to the idea of smart growth, a term employed to design policies that result in the development of compact, mixed and multimodal communities (Litman, 2016).

The impacts caused by the dispersed occupation are diverse, and it depends on economic, social and environmental dimensions, as shown in Figure 1:

Fig. 1: Impacts of urban form dispersion. Source: Adapted from Litman (2016).

Compact occupation is necessary to the allied territory at appropriate densities, and it is highlighted by the Habitat III Conference, United Nations Conference on Housing and Sustainable Urban Development, held in Quito, Ecuador, in 2016. Due to the promotion of ideas as a compact city, polycentrism, density, connectivity and mixed uses, responsible entities aim to avoid urban sprawl, to reduce mobility challenges and the need for and costs of providing per capita services (United Nations, 2016).

The dispersed occupation of cities, the travel time and the lack of infrastructure, as a priority in the roads, contribute to the lack of quality of collective transport and induce the migration of users to individual motorized transportation (Ministério das Cidades, 2015). To reducing distances between activities, as proposed by the Habitat III Conference, reduces some needs for personal motorized journeys and consequently, CO2 emission by transportation, seen that the increase in greenhouse gas emissions in the transport sector comes from individual’s vehicles (Ministério das Cidades, 2008). Cars emissions are 0.1278 kg of CO2 / km per person, while buses emissions are 0.0160 kg of CO2 / km per person (IPEA, 2011).

According to Ministério das Cidades (2008), a complete effort to reduce emissions involves each of the variables shown in Figure 2: behavior, design, and technology. The component of a modal split of behavior variable, which can be expressed by the number of vehicles, is related to all factors that involve user satisfaction (price, comfort, convenience, safety, and protection). The improvement of transit quality attracts users of the car to change transportation mode. Urban land use planning and transport networks can influence the number of trips, and the distance traveled. As well, the technology affects the quality and efficiency of fuels.

Fig. 2: Generalized emission equation that records the constituent components of emission sources. Source: Adapted from Ministério das Cidades (2008).

2.2 Metropolitan Region of Goiânia and pendulum migration

The Metropolitan Region of Goiania (RMG) was established by the State Complementary Law No. 27 of 1999. In 2004 and 2005, this law was amended and currently presents the constitution established and amended by Complementary Law 78, of 2010, which establishes that RMG consists of 20 municipalities (Secretaria, 2016). Figure 3 shows these municipalities and the evolution of the RMG constitution from 1999 to 2010.

Fig. 3: Metropolitan Region of Goiania: Changes in municipality composition, 1999-2010. Source: Secretaria (2016).

According to Observatório das Metrópoles (2011), the average growth rate of the population in RMG has been maintained at 3% since 1980, and the most of other municipalities have high levels of growth greater than those of Goiania city. While a weight of population in the metropolitan core has declined (from 62.7% to 59.9% of the metropolitan population), a weight of peripheral population has increased (from 37.3% to 40.1% of the metropolis population). The highest population growth rates were observed in Goianira (6.17%); Senador Canedo (4.74%) and Santo Antônio de Goiás (4.21%).

Thus, Goiânia is configured as a metropolitan city attracting immigrant flows. However, social and economic factors determine that the application flow installs in boundaries municipalities. From these municipalities, flows of displacement are due to work, health and education equipment in Goiânia (Observatório das Metrópoles, 2011). People flows towards the capital characterizes the commuting that involves the displacements of the whole region. Table 1 shows the number of commuting in the RMG.

Tab. 1: Municipalities of RMG: population estimate and commuting above 15% of total population. Source: Adapted from IPEA (2015), IBGE (2010) and IMB (2012).

The modal split for RMG (Fig. 4) shows that the vast majority uses the individual motorized model (cars and motorcycles - 54.5%) among the people who travel for work reasons (Instituto Verus e Fórum de Mobilidade, 2013).

Fig. 4: Modal split motif work for RMG. Source: Adapted from Instituto Verus e Fórum de Mobilidade (2013).

3 Procedure of analysis

The following procedures are needed to achieve the proposed objectives.

Identification of the study area: the study area was chosen based on data from IPEA (2015) and IBGE (2016a). The delimitation of the studied area and the evolution of the urban scene in the region for the period 2000-2016 are shown by map to demonstrate the growth of the resident population in the municipality.

As a quantitative and comparative analysis, the identification of impacts that the urban dispersion and pendulum migration cause in the CO2 emission is realized from the analysis of the amount of daily discharge of this pollutant in the atmosphere. The same analysis is done by relation to the most favorable scenarios. Thus, it is necessary the following steps:

a) to identify the number of daily commuting between Goiânia and Senador Canedo through IBGE data (2016a), which show the number of people traveling between Senador Canedo and Goiânia daily in 2016. These data are used for Identify the Current Situation, as they are the most recent data on the flow of people between Goiânia and Senador Canedo. Only trips for the work motive are counted, since there is only the recent modal split for this reason, as explained in the next item;

b) to characterize the trips according to transport mode used (modal split). As RMG does not present a recent origin and destination survey, we used data from the Verus Institute and the Mobility Forum (2013), as shown in Figure 4;

c) to find the distance between the two municipalities. In this case, the distance was chosen according to the route performed by buses because this is the least flexible traveling mode among others. We used the same distance for the three evaluated modes.

d) to calculate the CO2 emissions for the three motorized modes employed in RMG for the displacement of passengers: automobile, motorcycle, and bus. This calculation refers to IPEA (2011) studies. In this study, a fuel mix of 47% ethanol and 53% C gasoline, obtained from the Agência Nacional do Petróleo (ANP) yearbook, was used to calculate car emissions. For motorcycles, we considered the fuel mix of 22% alcohol x 78% of gasoline used. Total emissions of 0.28 kg of CO2 / km (gasoline) and 0.056 kg of CO2 / km (alcohol) were considered. The CO2 emission factor of each vehicle was calculated applying the following formula:

Fvei = ∑ fri_comb(i)x emissions(i) (1)

In that, Fvei = Final Emissions Factor of vehicle considered

fri_comb(i) = Percental of fuel mix i

emissões(i) = Emissions by fuel kilometers i

For diesel-powered vehicles, the emission rate was around 3.2 kg of CO2 / l of diesel. Table 2 gives a summary of the calculations made to find CO2 emissions per kilometer per mode. The results, in the column "Kilometer emissions kg CO2 / km (B / A)", are used to calculate emissions in this survey.

Tab. 2: Kilometer yield and CO2 emissions. Source: Adapted from IPEA (2011).

e) to identify the number of CO2 emissions that make up the Favorable Scenario 1. For this, the procedure performed in steps “a” to “d” is repeated, with change only in step b, where the modal split for work in the RMG is changed transferring a part of individually motorized trips to the collective mode.

f) to identify the number of CO2 emissions that make up the Favorable Scenario 2. For this, in addition to the changes made to the Favorable Scenario 1, part of the trips made by car are eliminated by increasing passengers per vehicle.

g) to compare the Current Situation with Favorable Scenarios

4 Procedure application

4.1 Study area

The population of Senador Canedo municipality is 102,947 inhabitants (IBGE, 2016b). Senador Canedo has 248,291km² (IBGE, 2015). It is located in the RMG and home the largest Petrochemical Center in Central-West Brazil and has access to the primary distribution centers for passengers, cargo, and commercialization (Prefeitura, 2016).

Around 21,014 people moved between Senador Canedo and Goiânia only for work purpose in 2016. Of this total, 19,702 people left Senador Canedo for Goiânia, and 1,312 people left Goiânia for Senador Canedo (IBGE, 2016a). These facts combined with the number of approved subdivision of land in the region (46 plots approved between 2008 and 2015 and five after that date) contribute to the increase of the agglomeration between Goiânia and Senador Canedo (IPEA, 2015).

In 2000, the total population of the municipality was 53,105 inhabitants, of whom 50,442 lived in the urban area. The population density for the year 2000 was 216.88 inhabitants / km². In 2010, the population density was 344.27 inhabitants per km². This year, the municipality population was 84,443 inhabitants, of whom 84,111 lived in the urban area. As of 2016, the current population density is 414.62 in hab. / Km² (IMB, 2016). Figure 5 shows the evolution of the urban sprawl in the years 2000, 2010 and 2016.

Fig. 5: Evolution of urban sprawl Senator Canedo. Source: Prepared with the State System data Geoinformation (SGEI, 2016th; 2016b) on Google Earth image (2016).

4.2 Quantitative and comparative analysis

To considering the modal split motive work to RMG (Fig. 4) and the amount of people who perform commuting between Goiania and Senator Canedo for work reason (21.014, 2016), Figure 6 shows numbers of people moving and methods related to the Current Situation. In this research, only motorized modes are considered due to the metropolitan scale. Non-motorized modes were not considered in this study because it is complicated to travel in long displacements by this mode. Thus, 2837 displacements are not considered since they are for displacements carried out by other modes in Figure 6.

Fig. 6: Number of people moving by a certain mode and their percentage (modal split) in the Current Situation. Source: Authors.

In this study, it was considered that a commute corresponds to two trips (travel generated = travel produced plus trip attracted). Thus, each trip corresponds to the sum of the round trip, assuming that the person uses the same mode of transport for its outward and return travel.

The distance between Senador Canedo and Goiânia is calculated from the route taken by bus line 283, which leaves the Senador Canedo Terminal to the Bible Terminal in Goiânia, and vice versa. The bus travels 53.75 km in all, considering Round trip. This line was chosen because it runs the route through conventional buses, which is the type of bus used to calculate CO2 emissions by IPEA (2011). Therefore, the values referring to CO2 emission per mode of transport in the Current Situation are summarized in Table 3, according to the IPEA study (2011):

Tab 3: Relative CO2 emissions by mode of transport for travel between Senador Canedo and Goiânia - Current Situation. Source: Elaborated by authors with data from IPEA (2011), IBGE (2016a) and CMTC (2016).

Table 3 shows the high amount of CO2 (57,799.67 kg) emitted by the displacements performed daily for work reasons, between Senador Canedo and Goiânia. Most of the emissions are produced by automobiles (37,770.57 kg), which is almost eight times higher than the total CO2 generated by bus trips (4,769.53 kg). This difference is even more noticeable when the carbon dioxide emissions per passenger are analyzed in a journey.

The most favorable scenario, there is the lower amount of CO2 emissions between Goiânia and Senador Canedo per day, can be achieved through a decrease in trips made by cars and motorcycles (higher CO2 emitters) and an increase in trips made by transit (the lowest emitter of CO2). In practice, according to Associação Nacional de Transportes Coletivos (ANTP, 2016), there is no city in which only one mode of travel is responsible for all travels. Also, there are no cases in which one mode is not used: participation in any mode never less than 5% and never exceeds 50% of total displacements.

To favorable Scenario 1, it is proposed to change the percentage of trips performed by transit (bus), motorcycles and automobiles, as follows:

Fig. 7: Number of people moving by a certain mode and their percentage (modal split) in the Current Situation and Favorable Scenario 1. Source: Elaborated by authors with data from IPEA (2011), IBGE (2016a) and CMTC (2016).

In this simulation, the percentage of motorcycles trips was reduced to the minimum. In most cases, motorcyclists stopped using transit either to save travel time or to down the trip cost, even facing high risks and elevated levels of pollutant emissions (Vasconcellos, 2008). In this way, this simulation tries to return transit of its user, which is also a positive factor to reduce accidents, since most of them happen with motorcycles. Table 4 shows the summary of the results obtained for CO2 emission by mode of transport:

Tab. 4: Relative emissions of CO2 by mode of transport for travel between Senador Canedo and Goiânia - Favorable Scenario I. Source: Elaborated by authors with data from IPEA (2011), IBGE (2016a) and CMTC (2016).

The reduction in the number of daily trips by motorcycle mode significantly decreases the amount of CO2 emissions for this mode. The decrease in the percentage of motorcycle and motor vehicle displacements is more significant than the corresponding percentage increase in transit, so that total daily CO2 emissions dropped from 57,799.67 kg to 45,206.01 kg.

This mitigation in CO2 emissions can be even more significant with the reduction of the number of travels per car, through the increase of passengers within each vehicle (from 2 to 5), which conforms to Favorable Scenario 2 of this study. Table 5 summarize the results obtained for this scenario.

Tab. 5: Relative emissions of CO2 by mode of transport for travel between Senador Canedo and Goiânia - Favorable Scenario II. Source: Elaborated by authors with data from IPEA (2011), IBGE (2016a) and CMTC (2016).

Table 5 shows Favorable Scenario II, in which the increase in the number of passengers per car, decreasing the number of travels to that mode and maintaining the amount of travel and passengers to the other modes according to the previous scenario, allows a reduction of 20,280.22 kg in CO2 emissions. A reduction in total emissions is also important, as can be seen in Table 6.

Tab. 6: Comparison between the Current Situation and Favorable Scenarios 1 and 2 for related CO2 emissions by mode of transport traveling between Senador Canedo and Goiânia. Source: Elaborated by authors with data from IPEA (2011), IBGE (2016a) and CMTC (2016).

The transfer of 18% of the RMG displacements that were carried out by automobiles and motorcycles for public transport, together with the change in the number of passengers per car per trip. It reduces the CO2 emission per day of 57,799.67 kg to 24,925.79 kg, that is, 32,873.88 kg of CO2 ceased to be emitted daily, which corresponds to a decrease of 56.88% concerning the current scenario (Tab. 6).

By this way, the emission of CO2 can be reduced, if travel from private motorized modes were transferred to less polluting as public modes or increased the number of passengers per car.

Discussion and final considerations

Through the developed and applied procedure, it was possible to explore the impact that the urban sprawl of Senador Canedo and the commute to Goiânia provoke in the CO2 emission of the region. From the analysis of the current situation, it is possible to watch a great distance, and the number of motorized displacements between the two municipalities provokes a high value of emission of CO2 in the atmosphere. Identification of the carbon dioxide emission by the mode of transport has shown that the highest emission values of the above are known by the motor and motorcycle engines. This result is corroborated by IPEA (2011), which affirms a predominance of global pollutant emission by individually motorized modes.

The identification of favorable scenarios has demonstrated the possibility of a reduction in carbon dioxide emissions through changes in travel behavior, changing the way people move and the occupancy factor, as shown in Figure 2 (Ministério das Cidades, 2008). Thus, the Ministério das Cidades (2015) proposes policies restricting individual motorized movements and, at the same time, policies of attraction to collective modes. Policies of automobiles and motorcycles restriction are based on strategies as parking lots reduction or the increase of parking rates, increase of tariffs and taxes on vehicles, limitation of areas for traffic, tolls, etc. Policies for transit attraction involve incentives from the government, transfers of financial resources from individual motor vehicles such as taxes and fees, fleet increase, and quality of service.

Another possibility is to decrease the distance to be overcome by the displacements. In this case, it is important that public policies or center-periphery models of cities' expansion can be revised to not approve subdivisions in remote areas away from work/study sites and to convert central areas more accessible to the low-income population. For this to happen efficiently, urban planning must occur on a metropolitan scale and in conjunction with the mobility plans of the region, as provided for in the Estatuto da Metrópole (Brasil, 2015). In this way, it is possible to limit urban expansion and to delimit the places where urban growth does not cause environmental, economic and social impacts. At the same time, strengthening the local economy of municipalities generating displacements can reduce the amount of inter-municipal travel required and use the financial gain to enhance transit and the use of non-motorized modes in the municipalities themselves.

Analyzes presented by this work were limited to the existing information on urban mobility in the RMG. The last origin and destination survey for the RMG refers to the year 2000 and does not correspond to the current reality. Therefore, the research was limited to the displacements for work reasons, since there is only the modal split for the year 2013 specifically for the trip made for this reason. However, considering the predominance of the commuting displacements for the motif work in the RMG, as could be observed in Table 1, the validity of this study can be considered relevant.

In conclusion, the quantitative and comparative analysis adopted in this work for the calculation of CO2 emissions in regions of dispersed urban occupation can be extended and applied to the entire RMG as well as to other metropolitan areas of the country, despite limitations and difficulties of methodology. Thus, it is possible to elaborate other Scenarios and contribute with diagnoses, prognoses, and proposals for the Master Plans, Metropolitan Mobility Plans, Energy Plans and Reduction of Emissions of Pollutants.