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XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 2006

1 ENEGEP 2006 ABEPRO

Sistema de informações gráficas georeferenciadas para estudos de localização de plantas de Biodiesel no Centro-Sul brasileiro

Car los Alber to Nunes Cosenza (COPPE-UFRJ) [email protected] j .br César das Neves (COPPE-UFRJ) [email protected] j .br

Fernando Rodr igues L ima (POLI-UFRJ) fr lima@ufr j .br Flávio Raposo de Almeida (POLI-UFRJ) [email protected]

Resumo

Este trabalho tem por finalidade apresentar métodos e resultados de um estudo de localização para sítios de produção de Biodiesel baseado em Lógica Fuzzy e operacionalizado em ambiente GIS (Georeferenced Information System). A região estudada compreende municípios dos estados da região centro-sul brasileira e áreas vizinhas. Os resultados foram obtidos através do confronto entre oferta e demanda de fatores de localização. Em seguida, foi feito o processamento das informações e obtida a hierarquia de municípios para assentamento de atividades de plantio, esmagamento e transesterificação. Em função destes resultados, algumas localidades previamente indicadas por especialistas foram verificadas quanto à pertinência para a implantação de projetos. Palavras-chave: Biodiesel; Geoprocessamento; Localização industrial.

1. Introdução

O Biodiesel consiste em uma alternativa para composição de uma nova matriz energética, pois apresenta resultados tanto no plano social e econômico quanto no político e ambiental.

O Brasil reúne condições competitivas de plantio (clima, solos, terras) para várias culturas de oleaginosas (soja, mamona, algodão, etc.), o que o torna auto-suficiente e um potencial fornecedor de Biodiesel para o mercado externo.

Devido às dimensões quase continentais apresentadas pelo país, as atividades requeridas para o ciclo de produção – plantio, esmagamento, transesterificação – terão de ser implementadas em função das especificidades de solo, clima, economia, logística, etc. Assim sendo, as alternativas viáveis para o assentamento das atividades devem ser estudadas e planejadas, levando em conta os aspectos geográficos, políticos, econômicos e sociais demandados por cada projeto. Devido a estas características de projeto, a abordagem do problema através de mapeamento, tabulações digitais e ferramentas computacionais gráficas é um método inovador e bastante útil na tomada de decisões.

O estudo aqui apresentado objetivou a localização das atividades do ciclo do Biodiesel, levando em conta indicadores de localização que definem o perfil de cada localidade e sua viabilidade para implantação de usinas de produção de Biodiesel e obtenção de seus insumos.

A avaliação dos resultados empregou técnicas para elaboração e prospecção de bases de dados associados a mapas temáticos digitais, e no futuro subsidiará decisões político-estratégicas para custeio, tributação e aplicação de recursos financeiros.

2. Caracter ização da metodologia

Para a pesquisa em localização de atividades produtivas em escala nacional ou regional é relevante dispor de um ferramental de análise que permita o georeferenciamento das informações e resultados, possibilitando editar e visualizar dados por meio de interfaces



gráficas: mapas temáticos contendo elementos geométricos associados a dados tabulares (Minami 2000a, 2000b).

O presente estudo desenvolveu ferramental para estas aplicações, processando em ambiente GIS (Georeferenced Information System) os dados relevantes para estudos de localização baseados no esquema detalhado a seguir (Figura 1).

Figura 1 – Diagrama esquemático da metologia adotada

O modelo de localização adotado foi baseado em uma metodologia que identificou fatores de localização (características relevantes e inerentes ao ciclo do Biodiesel). Em seguida analisou a oferta desses fatores em unidades do território e a demanda destes mesmos fatores pelas atividades que foram pesquisadas. A utilização da Lógica Fuzzy permitiu o confronto entre a matriz de oferta e a matriz de demanda, gerando um resultado matricial expresso através de uma matriz hierárquica de unidades territoriais x atividades pesquisadas.

A contribuição da pesquisa residiu na inserção e prospecção das diversas fontes de dados através da interface gráfica e do mapeamento digital, possibilitando a aplicação do modelo de localização desenvolvido.

A construção da base de dados para a inserção e prospecção das informações em ambiente georeferenciado é uma iniciativa pioneira, uma vez que a grande parte destes dados não se encontrava originalmente georeferenciada. A adoção do conceito de PGDB (Personal Geodatabase), uma tendência recente na área de geoprocessamento, permitiu a aquisição, controle e edição de dados tabulares em ambiente georeferenciado de forma dinâmica.

3. Desenvolvimento

O caso estudado constou da verificação de sítios da região Sul-Sudeste e áreas vizinhas, identificando quais seriam mais apropriados para o desenvolvimento de atividades vinculadas ao ciclo de produção do Biodiesel. Neste ciclo são destacadas as atividades de plantio, esmagamento e transesterificação, delineadas segundo algumas condicionantes que serão explicitadas a seguir:

− plantio, que poderão ser fomentadas a partir de culturas de oleaginosas já existentes (algodão, soja, dendê, amendoim, mamona), ou outras fontes de matéria-prima (óleo de arroz, banha animal, óleo de peixe), promovendo preferencialmente a inclusão da estrutura de agricultura familiar e médio porte já existente;

− de esmagamento dos grãos ou sementes da oleaginosa, que poderão ser de larga ou pequena escala, neste último caso para inclusão da agricultura familiar ou permuta de culturas existentes (ex.: fumo). O esmagamento gera como sub-produto o farelo, utilizando

Estudo do território

Estudo do ciclo do Biodiesel

Municípios

Fatores de Localização

Atividades

Perfil de Oferta

Perfil de Demanda

Análise Matemática Operador Fuzzy

Hierarquias de Localização



na mistura de rações, ou torta, utilizada na mistura de adubos orgânicos; − de transesterificação, que objetiva transformar o óleo esmagado em um éster que pode ser

adicionado ao óleo diesel mineral. A transesterificação gera como sub-produto a glicerina, de larga utilização na indústria de cosméticos. O processo pode ser efetivado a partir do etanol ou metanol, sendo que a usina projetada para trabalhar com metanol pode ser posteriormente adaptada para trabalhar com etanol. Estão sendo consideradas as usinas de transesterificação integradas (com planta de esmagamento anexa) ou não integradas (recebem o óleo de outras esmagadoras).

Os fatores importantes para localização destas atividades devem considerar a infra-estrutura de transportes e seus modais, o fornecimento de insumos e matérias-primas, o mercado do biodiesel e dos sub-produtos de seu ciclo, as condições econômicas do agronegócio e a inclusão social.

A área delimitada para o estudo compreende todos os municípios dos estados de Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná, São Paulo, e das mesoregiões mais meridionais de Minas Gerais (Sul / Sudoeste, Central, Oeste e Triângulo Mineiro / Alto Paranaíba) e de Goiás (Sul, Leste e Centro).

A princípio, os sítios de Rio Grande (RS), Ourinhos (SP), Dourados (MS) e Uberaba (MG) foram indicadas por indicações preliminares de especialistas, e em seguida tiveram seu desempenho verificado em função dos resultados obtidos pela aplicação de nossa metodologia. Esta implementação foi efetuada por meio de uma ferramenta informatizada, que utiliza georeferenciamento e algoritmo Fuzzy apropriado aos estudos de localização. As principais etapas desenvolvidas nesta metodologia foram:

− Pesquisa de dados (Internet, órgãos oficiais) − Tabulação de dados (banco de dados, planilha de cálculo) − Identificação dos fatores de localização (técnicas de apoio á tomada de decisão) − Elaboração da matriz de oferta (ambiente GIS) − Elaboração da matriz de demanda (planilha de cálculo) − Processamento do confronto oferta x demanda (software específico) − Análise de resultados (planilha de cálculo, ambiente GIS)

3.1. Pesquisa de dados

Foram pesquisadas informações sobre plantio de oleaginosas, processos de transesterificação, mercado consumidor de biodiesel e sub-produtos de seu ciclo, indicadores sociais e econômicos. Foi verificada a disponibilidade de bases georeferenciadas com divisão político-administrativa, mapas temáticos e sistemáticos e imagens de satélite. As fontes foram verificadas quanto à integridade do conteúdo e o grau de atualização de seus dados. Algumas informações foram obtidas diretamente e páginas eletrônicas de instituições de ensino e pesquisa e órgãos do governo (IBGE 2004).

3.2. Tabulação de dados

A base georeferenciada de estados, municípios e cidades adquirida junto ao IBGE foi convertida para PGDB (Figura 2), de modo a receber por associação de campo novas tabelas com informações discretizadas ao nível de código municipal. Diante da inexistência de código associado em grande parte das fontes não georeferenciadas, foram desenvolvidas rotinas informatizadas para obter automaticamente o código do município a partir da grafia de seu nome e identificação do estado.



Utilizando os dados de cidades georeferenciadas pelo IBGE foram localizados, identificados e quantificados os projetos de assentamento, os estabelecimentos de agricultura familiar, as bases distribuidoras de combustível, as usinas de álcool, os armazéns para estoque de sementes e bagas. Foram associados aos municípios da região estudada os indicadores de consumo de diesel, IDH (Índice de desenvolvimento humano), atividade industrial, atividade agropecuária. Foram identificados e hierarquizados os itens de representação gráfica de infra-estrutura de transporte: rodovias, hidrovias, ferrovias, portos, etc. Alguns itens desta infra-estrutura necessitaram de atualização, o que implicou em edição dos dados tabulares, digitalização de suas formas ou filtragem a partir de outras fontes (ex: hidrovias a partir de dados de hidrografia, rotas de escoamento a partir de rodovias e ferrovias, etc.).

Figura 2 – Descrição esquemática da tabulação de dados através de bases georeferenciadas já existentes

3.3. Identificação dos fatores de localização

Ao longo do desenvolvimento de projetos relacionados ao programa brasileiro do Biodiesel a base de dados elaborada foi sendo aprimorada, agregando sistematicamente o mapeamento da oferta de fatores de localização considerados relevantes para o tema. Os dados de “ input” (entrada) para este mapeamento de oferta no modelo locacional foram obtidos por “downloads” ou requisição às seguintes fontes e instituições oficiais: IBGE, EMBRAPA, ANP, MDA, MAPA, MME, INMET e ABIOVE. O estudo selecionou para este caso os fatores de localização abaixo listados, que estão relacionados com infra-estrutura, itens específicos das atividades do ciclo do biodiesel e variáveis sócio-econômicas:

− Transporte Rodoviário - Método: análise espacial. Fontes: GEIPOT 2001, ANTT2005, Guia 4 Rodas, CDBM/IBGE;

− Transporte Ferroviário - Método: análise espacial. Fontes: GEIPOT 2001, ANTF 2005, CDBM/IBGE;

− Transporte Hidroviário - Método: análise espacial. Fontes: GEIPOT 2001, ANTAQ 2005, CDBM/IBGE;

− Porto Exportador - Método: análise espacial. Fontes: GEIPOT 2001, ANTAQ 2005; − Produção de Etanol - Método: análise espacial. Fontes: MME; − Produção de Metanol - Método: análise espacial. Fontes: PETROBRAS; − Armazenamento de Oleaginosas - Método: análise espacial. Fonte: CONAB 2003; − Potencial de Óleo Vegetal - Método: análise estatística. Fontes: COPPE, SIDRA/IBGE

2003; − Esmagamento de Oleaginosa - Método: análise espacial. Fonte: ABIOVE 2005; − Mercado de Farelo para Ração - Método: análise estatística. Fontes: COPPE,

PPM/SIDRA/IBGE 2003; − Mercado para Adubo de Torta - Método: análise estatística Fonte: PAM/SIDRA/IBGE

2003;

BASE GEOREFERENCIADA, 5 ARQUIVOS

COMO RESULTADO DO GEOREFERENCIAMENTO

GERAÇÃO DO PGDB ARQUIVO ÚNICO

ASSOCIAÇÃO DE BASES DE DADOS ATRAVÉS DE CAMPOS COMUNS

BASE DE DADOS FINAL, GEOREFERENCIADA ATRAVÉS

DE ASSOCIAÇÃO DE UMA BASE DE DADOS GENÉRICA À UM PGDB



− Mercado de Diesel - Método: análise estatística. Fonte: BR Distribuidora 2003; − Distribuidoras de Diesel - Método: análise espacial. Fontes: BR Distribuidora 2003; − PIB Industrial - Método: análise estatística. Fonte: PIB/IBGE 2002; − PIB Agropecuário - Método: análise estatística. Fonte: PIB/IBGE 2002; − Agricultura Familiar - Método: análise estatística. Fontes: MDA, Censo Agrícola IBGE

1996; − IDH - Método: análise estatística. Fontes: ADH/IPEA 2000; − Intensidade de Pobreza - Método: análise estatística. Fonte: ADH/IPEA 2000

Vale registrar que os fatores podem ser classificados de acordo com sua demanda em específicos (ex: insumos e matérias-primas) e gerais (ex: infra-estrutura e logística). Desta forma, estes fatores podem impactar de forma diferenciada em cada uma das atividades estudadas, penalizando assim regiões onde fatores específicos não são encontrados em quantidade suficiente, e bonificando àquelas onde ocorram os conjuntos das melhores ofertas de fatores gerais.

3.4. Elaboração da matr iz de ofer ta

O mapeamento da oferta é uma sub-etapa que utiliza exaustivamente a interface gráfica digital, e foi executado a partir de uma nova base georeferenciada que foi elaborada em PGDB, obtida a partir da base tradicional (shapefile) de divisão político-administrativa gerada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística).

Este mapeamento foi elaborado analisando o espaço territorial a nível municipal, pois existem várias fontes disponíveis contendo informações neste nível. Como o IBGE adota um código numérico único para cada município, é possível fazer associações entre as tabelas comuns e as georeferenciadas, com base nos atributos deste campo de informação.

O processo de análise espacial dos mapas digitais é iterativo: a aplicação de operadores estatísticos (desvio-padrão, percentis) ou espaciais (pertinência, proximidade) gera dados para os campos de informação armazenarem o nível de oferta aferido para cada fator estudado (Lima e Cosenza 1999). Este dado tabular georeferenciado pode ser em seguida extraído da base de dados sob forma de uma matriz municípios x fatores > intensidade da oferta no município.

O programa para processamento do modelo de localização recebe a planilha com as graduações de oferta territorial e as interpreta em 4 (quatro) níveis (excelente, bom, regular e fraco). A graduação adotada para mensuração da oferta territorial dos fatores emprega valores de 0 a 10, pois os dados e critérios utilizados permitem aplicar este nível de detalhamento, enriquecendo a análise. O grau 0 (zero) foi atribuído aos municípios onde não há registro de ocorrência de determinado dado (algumas das bases oficiais utilizadas não incluíram o município), ou quando não há efetivamente a ocorrência do fator.

Para efeito de processamento do modelo foi adotada a correspondência entre os graus atribuídos e os conceitos de nível de oferta como excelente (graus 9 e 10), bom (graus 6,7 e 8), regular (graus (4 e 5) e fraco (graus 3, 2, 1 e 0). Os mapas apresentam em escala cromática os graus aferidos para a oferta em cada município da região estudada. Para a geração dos valores atribuídos na graduação da oferta foram empregados recursos de geoprocessamento:

− seleção e classificação dos municípios, empregando análise espacial (pertinência ou distância a cidades, portos, estradas, áreas de ocorrência, etc.);

− seleção e classificação dos municípios, empregando métodos estatísticos (“ jenks” ou



grupamentos naturais em função de grandes descontinuidades no conjunto de valores).

3.5. Elaboração da matr iz de demanda

A matriz de demanda é estabelecida em função dos requisitos e pesos individuais dos fatores, para cada uma das atividades consideradas, e tem a formato fatores x atividades > peso do fator para a atividade. Os pesos são atribuídos por meio de variáveis lingüísticas – crucial, importante, pouco importante, irrelevante – onde a oferta existente de um fator será confrontada com o nível requerido pela atividade, penalizando localizações pobres em fatores determinantes para o êxito da atividade estudada.

Conforme comentado, no item 3.3, em cada atividade pesquisada um mesmo fator pode ser considerado específico ou geral. Um fator é considerado específico para uma determinada atividade quando sua ausência ou baixa oferta compromete a localização da mesma, e um fator é considerado geral quando sua ausência ou baixa oferta produz um impacto menor na localização. A demanda também é classificada quanto a sua importância em 4 níveis: crucial, relevante, pouco relevante e inexpressiva.

Foram consideradas para o estudo as seguintes atividades:

− Esmagadora de pequeno porte (em torno de 10.000 t) – empreendimento voltado para absorver a produção local de oleaginosas de pequenos produtores, em áreas mais carentes e menos férteis;

− Esmagadora de grande porte (em torno de 100.000 t) – empreendimento voltado para utilização de processos industriais de larga escala, absorvendo produção de oleaginosas de áreas locais e vizinhas;

− Usina integrada de metanol – empreendimento voltado para utilização de rota metílica, abrangendo unidade de esmagamento de oleaginosas. Poderá ser revertida para rota etílica, caso necessário;

− Usina não integrada de metanol – empreendimento voltado para utilização de rota metílica, obtendo óleo de unidades de esmagamento de oleaginosas próximas. Poderá ser revertida para rota etílica, caso necessário;

− Usina integrada de etanol – empreendimento voltado para utilização de rota etílica, abrangendo unidade de esmagamento de oleaginosas;

− Usina não integrada de etanol – empreendimento voltado para utilização de rota etílica, obtendo óleo de unidades de esmagamento de oleaginosas próximas.

Embora os processos a base de etanol ainda estejam sendo pesquisados e aprimorados, mesmo não apresentando condições para imediata implementação foram incluídos no estudo.

3.6. Processamento ofer ta x demanda

As matrizes de oferta e demanda obtidas na etapa anterior são então processadas em software específico, através de um operador de lógica Fuzzy que estabelece as regras de cotejo entre intensidade de oferta e peso da demanda. O processamento da oferta e demanda gera como resultado uma matriz municípios x atividades > indicadores de localização que mostra o grau de adequação da cada atividade do ciclo de biodiesel para cada município. Este grau obtido estabelece um “ranking” , expresso em função da convergência para o valor numérico “1” . Valores maiores do que “1” indicam um excedente de oferta, valores menores indicam que pelo menos um fator de localização deixou de ser atendido de modo satisfatório, não recomendando a princípio a localização.



A verificação posterior dos mapas de oferta permite identificar fatores não atendidos, e assim elaborar estratégias para recuperação da localidade. O arranjo matricial dos resultados também permite a verificação de desempenho por local ou por atividade (ex: totalizando as colunas, obtêm-se o ranking de atendimento do território às atividades como um todo; totalizando as linhas, o ranking dos locais mais promissores).

3.7. Análise dos resultados

Após o processamento do modelo de localização, os dados referentes a cada um dos seis projetos foram georeferenciados e os resultados foram organizados em tabelas e mapas. Estes mapas foram então conforntados com os mapas de cada fator de localização considerado no estudo. Também foram avaliados os mapas que contém as localizações que se desejava confirmar no estudo de caso. Após sobrepor e anlisar todos estes mapas, foi gerado um resultado definitivo para a pesquisa, com o objetivo de observar a adequação destas localidades.

A ferramenta de georeferenciamento foi bastante utilizada neste aspecto de classificação e avaliação do melhor ponto para implementação de cada uma das seis atividades relacionadas ao ciclo do biodiesel. Também foram agregados dados por micro e meso região, de forma a verificar se a adequação também se extendia a outros níveis territoriais.

Figura 3 – Mapas dos resultados (localização). Da esquerda para a direita tem-se: Usina não integrada de Etanol, Usina não integrada de Metanol, Esmagadora de grande porte



Figura 4 – Mapas dos resultados (localização). Da esquerda para a direita e de cima para baixo tem-se: Usina integrada de Etanol, Esmagadora de pequeno porte, Usina integrada de Metanol

4. Conclusão

O emprego de interface gráfica digital foi decisivo para a verificação da integridade e consistência dos dados processados no estudo e de seus resultados. A utilização de cores e símbolos graduados na tematização dos mapas permitiu melhor distinguir e identificar os parâmetros qualitativos e quantitativos, possibilitando estabelecer correlações entre os diversos elementos que impactam na localização. O fato das convenções gráficas nos mapas expressarem os valores de inputs e outputs do modelo de localização conferiu enorme flexibilidade e dinâmica ao processo decisório.

A confirmação dos sítios estudados - Rio Grande (RS), Ourinhos (SP), Dourados (MS) e Uberaba (MG)- pode ser observada claramente nos mapas, (Figura 3), confirmando a adequação não só a nível de município, mas também de micro região geográfica. A aplicação da metodolgia em toda a área centro-sul e seu entorno permitiu uma visão geral da macro região, que ainda indicou um área promissora em Ponta Grossa (PR).

Referências

Attanasio, D., Master lli. Modelo di Assetto Territoriale e di Localizzazione Industriale. Bologna: Centro Studi Confindustria., 1974. Beltrão, N.E.M. Mamona: Árvore do Conhecimento e Sistemas de Produção para o Semi-Árido Brasileiro. ISSN 0100-6460. Em: Circular Técnica 070. Campina Grande: EMBRAPA-CNPA., 2003. Cosenza, C. A. A Industrial Location Model. Working paper. Cambridge: Martin Centre for Architctural and Urban Studies, Cambridge University, 1981. IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, Servidor de mapa, http://mapas.ibge.gov.br/website/, visitado em (08-02-2004). IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, SIDRA - Sistema IBGE de Recuperação Automática, http://www.sidra.ibge.gov.br/bda/acervo/acervo2.asp?e=v&p=PA&z=t&o=10, visitado em (10-02-2004). FUNDAÇÃO COPPETEC - Estudo de competitividade do biodiesel de soja em relação ao da mamona no nordeste – Relatórios 1, 2, 3 e 4 –Projeto MME/PNUD, 2005. Lima, F. R. & Cosenza, C.A. Aplicação de um Modelo de Hierarquização de Potenciais de Localização no Zoneamento Industrial Metropolitano: Metodologia para mensuração de Oferta e Demanda de Fatores Locacionais. V ICIE - International Congress Of Industrial Engineering e XIX ENEGEP - Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Rio de Janeiro: UFRJ., 1999. Lima, F. R. & Almeida, F. R. Sistemas de Informações Gráficas Georeferenciadas para Estudos de Localização. X Profundão - 10º Encontro de Engenharia de Produção da UFRJ. Rio de Janeiro: UFRJ., 2006. Minami, M. Using ArcMap. Readlands: Environmental Systems Research Institute, Inc., 2000. Minami, M. Editing in ArcMap. Readlands: Environmental Systems Research Institute, Inc., 2000

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