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UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS
ESCOLA DE ENGENHARIA CIVIL
CONTRIBUIÇÃO PARA DEFINIÇÃO DE ÁREA DE
INFLUÊNCIA PARA SISTEMA DE TRANSPORTE
FERROVIÁRIO DE CARGAS
FREDERICO SILVEIRA PEREIRA
ORIENTADOR: CRISTIANO FARIAS ALMEIDA
MONOGRAFIA DE CONCLUSÃO DE CURSO
GOIÂNIA – GO 2013
i
UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS
ESCOLA DE ENGENHARIA
CONTRIBUIÇÃO PARA DEFINIÇÃO DE ÁREA DE INFLUÊNCIA PARA SISTEMA DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO DE CARGAS
FREDERICO SILVEIRA PEREIRA
MONOGRAFIA DE CONCLUSÃO DE CURSO SUBMETIDA À ESCOLA DE ENGENHARIA CIVIL DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS, COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A CONCLUSÃO DO CURSO DE ENGENHARIA CIVIL BACHARELADO. APROVADA POR: _____________________________________________ CRISTIANO FARIAS ALMEIDA (UFG) (Orientador) _____________________________________________ JULIANA GOMES GULARTE (UFG) (Examinador Interno) _____________________________________________ MIGUEL ÂNGELO PRICINOTE (Examinador Externo) DATA: GOIÂNIA - GO, 29 DE NOVEMBRO DE 2013
ii
Ao fim desta grandiosa aventura, chamada graduação,
percebo que ainda há muito pela frente. Assim como a
derrota também existe a vitória e cada vitória deve ser
celebrada, por menor que ela possa parecer. Agradeço aos
amigos, aos meus familiares e principalmente ao meu
pai, Clovis Alves Pereira, e mãe, Elza Glauce da Silveira
Alves Pereira, pelo apoio e constância na minha vida.
"Se vi mais longe foi por estar de pé sobre ombros de
gigantes."
Sir Isaac Newton
iii
RESUMO
Este estudo visa contribuir para a definição do conceito de área de influência.
Partindo como base do raciocínio de que a área de influência abrange a região
que possui potencial de utilização do sistema de transporte tem-se o título e a
cerne do trabalho “Contribuição para definição de área de influência em
potencial para sistema de transporte ferroviário de cargas”. Para tanto, toma-se
o Modelo Gravitacional apresentado por Sir Isaac Newton como fonte de
inspiração para a criação de um Modelo Gravitacional proposto neste trabalho.
Neste modelo proposto, toma-se por variáveis a produção agrícola dos
municípios em torno dos terminais ferroviários, o volume exportado de grãos de
cada município, o valor monetário (R$) da produção e a distância entre o
município produtor e o terminal ferroviário. Este trabalho serve ao leitor duas
propostas de modelos gravitacionais e um roteiro de ações estratégicas para
definição da área de influência de sistemas de transporte ferroviário de cargas
com a finalidade de contribuir e servir como base para estudos futuros sobre a
temática “Definição da área de influência”.
Palavras-chave: Área de influência. Modelo gravitacional. Transporte
Ferroviário. Produção Agrícola.
iv
SUMÁRIO
CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO..................................................................................... 1
1.0 APRESENTAÇÃO .......................................................................................... 1
1.1 PROBLEMA ................................................................................................... 1
1.2 JUSTIFICATIVA ............................................................................................. 2
1.3 HIPÓTESE ..................................................................................................... 3
1.4 OBJETIVOS ................................................................................................... 4
1.5 METODOLOGIA ............................................................................................. 4
1.6 ESTRUTURA DA MONOGRAFIA .................................................................. 5
CAPÍTULO 2 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................ 7
2.1 INTRODUÇÃO .................................................................................................... 7
2.2 SISTEMAS DE TRANSPORTES, INDÚSTRIAS ADJACENTES E
DESENVOLVIMENTE REGIONAL ........................................................................... 7
2.3 TRANSPORTE E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO ................................ 9
2.4 ÁREA DE INFLUÊNCIA ............................................................................... 11
2.5 MODELO GRAVITACIONAL ....................................................................... 12
2.6 SISTEMA DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO DE CARGA ......................... 14
2.6.1 ESTAÇÃO, PÁTIO E TERMINAL FERROVIÁRIO DE CARGA ............ 16
CAPÍTULO 3 – AÇÕES ESTRATÉGICAS PARA DEFINIÇÃO DA ÁREA DE
INFLUÊNCIA DE SISTEMAS DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO DE CARGAS ...... 21
3.1 APRESENTAÇÃO ............................................................................................ 21
3.2 DEFINIÇÃO DAS AÇÕES ESTRATÉGICAS .................................................... 21
CAPÍTULO 4 – ESTUDO DE CASO: FERROVIA NORTE-SUL (FNS) ...................... 26
4.1 APRESENTAÇÃO ............................................................................................ 26
4.2 DEFINIÇÃO DO OBJETO – FERROVIA NORTE- SUL (FNS) ..................... 26
4.2.1 TRECHO CONSIDERADO PELO ESTUDO ............................................... 33
4.3 CARACTERIZAÇÃO DO TERMINAL FERROVIÁRIO DE CARGA ............. 33
v
4.4 IDENTIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS NA DEFINIÇÃO DA ÁREA DE
INFLUÊNCIA .......................................................................................................... 34
4.5 COLETA DE DADOS ................................................................................... 36
4.6 CRIAÇÃO DO BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO (BDG) ......................... 37
4.7 AVALIAÇÃO DOS DADOS ANALISADOS .................................................. 38
4.7 ÁREA FINAL ................................................................................................ 40
CAPÍTULO 5 – CONCLUSÕES.................................................................................. 43
5.0 APRESENTAÇÃO ........................................................................................ 43
5.1 QUANTO AOS OBJETIVOS ALCANÇADOS E CONTRIBUIÇÕES ............ 43
5.2 LIMITAÇÕES ............................................................................................... 43
5.3 RECOMENDAÇÕES E SUGESTÕES DE FUTUROS TRABALHOS ........... 43
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................... 45
1
CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO
1.0 APRESENTAÇÃO
O sistema de transporte de carga moderno busca transportar mercadorias de uma
zona para a outra de forma a atender as necessidades tanto da demanda atual, como
as peculiaridades que cada produto possui, seja o volume transportado, a necessidade
de refrigeração ou o tempo máximo de utilidade do mesmo (ex. produtos perecíveis ou
jornais e revistas). Para que estas necessidades sejam atendidas, pode-se utilizar
vários sistemas de transportes, os quais são caracterizados por diferentes modos
(Kawamoto, 1994).
Todos os modos de transporte de cargas sejam rodoviário, ferroviário, hidroviário,
aeroviário e dutoviário possuem suas próprias características técnicas, operacionais e
comerciais, o que proporcionam alterações positivas e negativas, em maior ou em
menor grau, no meio ambiente em que está inserido, afetando a maneira como se
processa o uso do solo (Rodrigue et al, 2006).
Um grande desafio para a área de engenharia de transportes é a determinação do
tamanho da área impactada pelo sistema de transporte nela implantada. Esta
dificuldade afeta negativamente a forma como se destinam ações políticas,
econômicas e sociais para as localidades carentes que poderiam usufruir de maneira
positiva da proximidade deste sistema.
Tentando solucionar tal problema apresentado acima, este estudo irá contribuir para a
definição da área de influência do sistema de transporte ferroviário de carga, caso
Ferrovia Norte-Sul, utilizando o modelo gravitacional alimentado com dados da
produção agrícola regional para classificação dos municípios.
Auxiliando a realização do trabalho será empregada a ferramenta computacional SIG
(Sistema de informação Geográfica). A revisão bibliográfica será feita com textos
multidisciplinares da área de geografia, ciências sociais, sistemas de transportes e
engenharia civil.
1.1 PROBLEMA
O homem possui uma estreita relação com o transporte, datando desde o começo da
história e permeando suas relações sociais, comerciais e políticas seja em ambiente
2
urbano seja em ambiente rural. Em cada ambiente, o sistema de transporte interfere
nos padrões de uso do solo e essa maneira se dará através de impactos e proporções
distintas em função das características locais apresentadas (Kawamoto, 1994).
No processo de planejamento dos transportes é importante identificar a relação íntima
entre o uso do solo e os sistemas de transportes já que o transporte influencia o uso
do solo e por sua vez o uso do solo influencia os sistemas de transportes, destacando,
assim, a sinergia existente entre ambos. Tal sinergia, remete a importância do uso do
solo onde determinado sistema de transporte é implantado, destacando a área
geográfica de atuação do sistema.
Neste contexto, identificar a extensão geográfica de influência do transporte no
ambiente, torna-se tarefa fundamental na busca da eficiência do processo de
planejamento de determinado sistema de transporte, na medida em que será possível
mensurar tais influências e conceber sistemas que refletem as especificidades do
ambiente no qual o mesmo será implantado.
Deste raciocínio veio a definição do problema: “Como identificar a inserção de uma
região dentro da área de influência de um sistema de transporte ferroviário de
cargas?”
1.2 JUSTIFICATIVA
Em seu livro Rodrigue et al (2006) ressaltam o valor do transporte dizendo que o
mesmo representa uma das atividades humanas mais importantes em todo o mundo.
Sendo um componente indispensável da economia e desempenha papel importante
nas relações espaciais entre localidades.
O transporte cria ligações valiosas entre as regiões e atividades econômicas, entre as
pessoas e o uso do solo. O mesmo é uma atividade multidimensional cuja importância
é histórica, social, política, ambiental e econômica.
Atualmente, as circunstâncias políticas, econômicas e sociais do Brasil são favoráveis
ao surgimento de projetos de pesquisas e desenvolvimento em diversas áreas do
conhecimento, principalmente na área de transportes, o qual é considerado vetor de
crescimento/desenvolvimento.
3
A crescente onda de investimentos e obras promovidas pelo PAC (Programa de
Aceleração do Crescimento) nas mais diversas áreas do transporte representam
medidas essenciais para o alavancamento econômico nacional. Focando também o
setor ferroviário, o qual foi negligenciado durante décadas, os investimentos atuais são
considerados importantes para o aprimoramento no deslocamento de commodities.
Além disso, a possibilidade de integração multimodal entre várias regiões do país
poderá impulsionar o crescimento socioeconômico equânime entre as várias regiões
do país, sendo o exemplo em questão a Ferrovia Norte-Sul.
Nesse contexto, contribuir para o desenvolvimento de um método para identificar
áreas inseridas na zona de influência do sistema de transporte ferroviário de cargas é
benéfico (Bruton,1979) tanto do ponto de vista econômico, quanto social e político
(Barros,2012).
Do ponto de vista econômico estas áreas podem ganhar incentivos fiscais para que as
indústrias venham a se instalar na região usufruindo também da proximidade com o
sistema ferroviário de transporte de cargas para escoamento da produção (Ministério
da Integração Nacional, 2004).
Do ponto de vista social e político o método pode auxiliar na identificação e
classificação de zonas carentes ou zonas com grande potencial de crescimento
vegetativo, crescimento da área urbana e crescimento do PIB local, destacando
regiões que precisam de aditivos, investimentos básicos ou regiões que possuem
potencial de contribuir de forma mais expressiva para a receita da união. Assim, esse
trabalho visa contribuir para a definição de área de influência de sistemas de
transporte ferroviário de carga.
1.3 HIPÓTESE
O aumento da produtividade agrícola no Brasil é crescente a cada ano como apontam
o Ipeadata, (online, 2013) em suas séries históricas de produção Agrícola e por
Rezende (2012) apud Scolari (2006). Também é verdade que estes aumentos de
produtividade agrícola está relacionado a variação de tendências e preferências do
mercado consumidor, refletido na relação entre oferta e demanda (Vasconcellos,
2002).
Sendo assim, parte-se da lógica que novas áreas rurais alteram / iniciam uma cultura
em virtude da implantação de uma ferrovia e as variáveis - volume e valor da produção
4
– estão relacionadas com aumento da produtividade. Em cima deste raciocínio se tem
a hipótese:
É possível definir áreas de influências de sistemas de transporte ferroviário de
cargas de modo a identificar a interação do sistema com o uso do solo usando a
Teoria Gravitacional e variáveis como o volume e o valor da produção agrícola
local.
1.4 OBJETIVOS
O objetivo geral desse trabalho é contribuir para definição de área de influência de
Sistemas Ferroviários de Carga utilizando a produção agrícola dos municípios onde tal
sistema será implantado. Como objetivos específicos, têm-se:
Caracterizar a produção agrícola dos municípios ao longo do trecho
selecionado da Ferrovia Norte-Sul;
Criar um banco de dados georreferenciado;
Analisar a influência dos terminais ferroviários de cargas na produção de
produtos agrícolas localizados nas proximidades da Ferrovia Norte-Sul.
1.5 METODOLOGIA
Para o desenvolvimento da pesquisa, a técnica utilizada será a documentação indireta,
por meio de pesquisa bibliográfica e documental. Além do procedimento técnico e em
caráter mais informal, agregam-se consultas exploratórias com profissionais
relacionados ao objeto da pesquisa, na busca por visões diferenciadas do assunto. Em
busca de atender aos objetivos propostos, bem com a confirmação da hipótese
adotada, a metodologia está constituída conforme as cinco etapas a seguir:
Etapa 1: Revisão Bibliográfica
Apresenta-se inicialmente o referencial teórico e a revisão da literatura, incluindo o
ferramental teórico-conceitual associando o sistema de transporte com a implantação
de indústrias agrícolas adjacentes ao sistema e a relação dos dois com o
desenvolvimento regional; a relação entre transporte e desenvolvimento econômico; e
como abordagem conceitual para a solução do problema o modelo gravitacional.
Etapa 2: Ações Estratégicas para a Definição da Área de Influência
Como ações estratégicas, deve-se inicialmente caracterizar a área próxima a ferrovia
a ser estudada; identificar os terminais de carga e os produtos movimentados dentro
do terminal; levantar a produção agrícola compatível com o tipo de produto
5
transportado pelo terminal; identificar as variáveis usadas na definição da área de
influência; aplicar o modelo gravitacional com os dados levantados; e por último,
analisar o resultado para checar se o município se enquadra ou não dentro da área de
influência do sistema ferroviário de transporte de cargas.
Etapa 3: Estudo de Caso
Nessa etapa é realizado um estudo de caso da Ferrovia Norte-Sul (FNS), localizada
no Corredor Centro-Norte, a fim de validar as ações definidas na Etapa 2, isto é, as
ações estratégicas .
Etapa 4: Analise dos Resultados
Nesta etapa, são demonstrados os resultados obtidos com o desenvolvimento das
ações propostas no Corredor Centro-Norte, resultando na identificação da área de
influência da Ferrovia Norte-Sul.
Etapa 5: Conclusões
Finalmente são descritas as principais conclusões obtidas com o desenvolvimento do
estudo, onde são apresentados: o alcance do objetivo, confirmação da hipótese,
limitações do trabalho, sugestões para futuros trabalhos sobre o tema.
1.6 ESTRUTURA DA MONOGRAFIA
Para facilitar o entendimento, este tópico sintetiza os capítulos que constituem o
trabalho. Com base no problema, na hipótese, nos objetivos e na metodologia
proposta, este trabalho, apresenta-se estruturado em cinco capítulos.
O Capítulo 1 contém a parte introdutória incluindo a descrição do problema,
justificativa do trabalho, hipótese, objetivos e metodologia empregada.
No Capítulo 2 é apresentada a revisão bibliográfica, além de descrever o modelo
teórico empregado para a solução do problema.
O Capitulo 3 apresenta as ações estratégicas para a definição da área de influência de
sistema ferroviário de carga, i.e., a metodologia proposta por este trabalho para
abordar o tema.
O Capítulo 4 apresenta o estudo de caso aplicado a Ferrovia Norte-Sul e as análises
realizadas com a aplicação das ações na Ferrovia Norte-Sul.
6
No capitulo 5 são apresentas as principais conclusões obtidas com o desenvolvimento
do trabalho. Inclui-se ainda a importância do trabalho, limitações, recomendações e
sugestões de futuros trabalhos na área de estudo.
7
CAPÍTULO 2 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 INTRODUÇÃO
Nesse capítulo são apresentadas as informações pertinentes à temática proposta,
captadas na fase de revisão bibliográfica. Foram identificados textos das áreas de
engenharia civil, geografia, transportes, além de textos de outras áreas que serviram
como base teórica para fundamentar o desenvolvimento do trabalho. Inicialmente são
descritas as principais relações entre sistemas de transportes e desenvolvimento
regional para em seguida apresentar a sinergia existente entre o transporte e o
desenvolvimento econômico. Na terceira parte são apresentados os principais
conceitos e exemplos de aplicação do modelo gravitacional. Finalmente são descritas
as caraterísticas do Sistema Ferroviário de Cargas.
2.2 SISTEMAS DE TRANSPORTES, INDÚSTRIAS ADJACENTES E
DESENVOLVIMENTE REGIONAL
O sistema de transporte integra e permite maior mobilidade e troca de mercadorias,
produtos e força de trabalho entre as regiões. Porém, é preciso tratar este assunto
com cautela. O próprio Ministério da Integração Nacional (2004) diz que há indícios de
que maior provisão de transportes pode favorecer desigualmente as regiões,
especialmente se as mais pobres não possuírem intensas economias de escala, ou
seja, o sistema de transporte deve integrar regiões que são complementares e não
substitutas, ou integrar regiões depois que as indústrias locais já tenham condições de
concorrer com as indústrias centrais.
Um aspecto importante a ser discutido é saber qual o grau de desenvolvimento
econômico de uma região e monitorar o crescimento econômico do mesmo.
Clemente e Higachi (2000) afirmam que o crescimento econômico refere-se ao
crescimento da produção e da renda. Lanzana (2004) e Souza (2005) entendem
crescimento econômico como o aumento contínuo da produção nacional, em termos
globais ou per capita.
Clemente e Higachi (2000) revelam que ao se analisar o desenvolvimento regional o
indicador mais utilizado para representá-lo é a renda per capita, com os indicadores de
distribuição de renda para complementar a informação. Ou seja, desenvolvimento
econômico refere-se à elevação do nível de vida da população (nível de renda da
sociedade). Vale ressaltar que se a elevação da renda não for superior ao crescimento
8
demográfico, toda a sociedade estará empobrecendo, e não seria pertinente falar em
desenvolvimento. Lanzana (2004) e Souza (2005) complementam a ideia afirmando
que além das mudanças dos níveis de produção nacional, deve-se levar em conta
mudanças qualitativas no modo de vida das pessoas, assim como a alocação de
recursos em diferentes setores da economia.
A questão sobre o grau de desenvolvimento econômico de uma região leva a
indagação: caso a região tenha um alto grau de desenvolvimento e crescimento
econômico, o desenvolvimento desta região tende a estimular o desenvolvimento das
regiões vizinhas ou, pelo contrário, constitui obstáculo para que estas também se
desenvolvam?
A hipótese de frenagem ou bloqueio admite que a região mais desenvolvida passa a
exercer forte polarização ou dominação sobre as demais, atraindo para si os recursos
de capital e a população mais jovem e empreendedora. Argumenta-se, por exemplo,
que os recursos financeiros captados pelos bancos, nas regiões atrasadas, encontram
aplicações mais rentáveis e seguras na região polo. Ou, ainda, que os jovens mais
educados e ambiciosos tendem a migrar para a região polo (Clemente e Higachi,
2000). Esta posição reafirma a hipótese apresentada pelo Ministério da Integração
Nacional apontada no primeiro parágrafo deste tópico.
No outro extremo, situa-se a teoria do Crescimento Regional que fornece resposta
positiva a essa questão. Atingindo certo nível de desenvolvimento, uma região
começaria a experimentar pressão crescente sobre a oferta interna de matérias primas
e se tornaria necessário importá-las das regiões vizinhas. Como resultado, capital e
recursos humanos qualificados migrariam para essas regiões, o que lhes
proporcionaria o impulso inicial para também se desenvolverem. Dessa forma, haveria
uma difusão ou espraiamento do desenvolvimento a partir da região mais
desenvolvida (Clemente e Higachi, 2000).
Esta teoria de Crescimento Regional foi utilizada como uma das três explicações
confrontadas pelo professor Donald A. Hay (1979) em sua pesquisa estatística e
econométrica sobre a distribuição espacial da indústria no Brasil, sendo as três teorias:
Teoria de Crescimento Regional, Teoria da Especialização (do Comércio Inter-regional
e Internacional) e Teoria da Localização Industrial.
9
Clemente e Higachi (2000) discutem os resultados da pesquisa do professor Donald A.
Hay (1979), segundo eles, a Teoria do Crescimento Regional falha na maioria dos
casos, a Teoria da Especialização não se adequa por causa das grandes distâncias e
elevados custos de transporte, enquanto a Teoria da Localização explica tanto a
relativa dispersão da indústria anterior à constituição do mercado nacional integrado,
quanto o processo de concentração que se acelera com o desenvolvimento rodoviário
a partir da década de 50.
Apesar de a Teoria da Localização ter obtido melhor avaliação, ela ainda possui sua
aplicação restrita a certos casos, pois a Teoria da Localização pretende explicar a
localização de empresas no espaço geográfico baseada no conceito de homo
economicus (redução do ser humano como elemento que apenas produz e consome),
sendo assim esta definição é insatisfatória para ser utilizada neste trabalho por fugir do
escopo da pesquisa.
2.3 TRANSPORTE E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO
Este trabalho pode auxiliar a ação do governo na identificação e em como introduzir
melhorias em áreas de transporte e intervenção, também denominadas AGI.
De acordo com o Ministério da Integração Nacional (2004) as AGIs compreenderiam
as diversas escalas territoriais, numa progressão do local ao nacional, de tal forma a
identificar tais pontos (áreas de transporte e intervenção) em níveis micro, meso e
macroespacial.
Exemplos típicos das AGI em nível microespacial seriam as interseções de políticas de
desenvolvimento local (voltado para a infraestrutura urbana e a estrutura produtiva,
como parques tecnológicos e arranjos produtivos locais) e as políticas setoriais
universais (como saúde, educação e segurança alimentar).
Em nível mesoespacial seriam as políticas cujo foco de intervenção é o espaço região,
que integra espaços locais contíguos nas esferas da produção, distribuição e
consumo. As interseções clássicas em nível mesoespacial são entre as políticas
industriais (cadeias e complexos produtivos espaciais), regional (complementaridade
produtiva intraregional e rede urbana regional) e de infraestrutura intermediária
(subsistema regional de transportes, saneamento de sub bacias hidrográficas, etc.).
10
Por fim, as interseções em nível macroespacial, que integram regiões contíguas em
escala subnacional acima de uma Unidade Federativa, são atinentes às políticas de
integração do território nacional visando à integração do mercado interno e sua
vinculação ao mercado subcontinental e global, como as políticas nacionais de
transporte de carga, de energia e telecomunicações (Ministério da Integração
Nacional, 2004).
Neste quadro, tem-se que a política nacional de transporte ferroviário de carga remete-
se ao conceito de área de transporte e intervenção por ser um investimento a nível
macroespacial além de ser um catalizador para trazer a prospecção de intervenções
ao nível meso e micro.
Complementando o raciocínio acima, não importa se o nível de investimento seja
macro, meso ou microespacial, pois o investimento em transporte somente reverterá
em desenvolvimento econômico se três condições existirem simultaneamente:
condições econômicas (1), condições de investimento (2) e condições político-
institucionais (3) (Araújo, 2006; Banister e Berechman, 2001). A Figura 2.1, sintetiza
um quadro geral combinando as três condições acima ao mesmo tempo que explica
estas interações entre os elementos e os resultados esperados.
Figura 2.1: Conjunto necessário de condições para o desenvolvimento econômico (Fonte: Araújo, 2006)
A figura 2.1 ilustra a combinação das três condições. Aplicando este conhecimento com o investimento em transporte, fica claro que o investimento em transporte só se transforma em desenvolvimento econômico se e somente se o suporte político agir
11
de maneira concomitante às condições econômicas (externas e internas) e sendo impulsionados por investimentos de forma eficiente. 2.4 ÁREA DE INFLUÊNCIA
O Estudo de Impacto Ambiental (EIA) da Unidade 3 da Central Nuclear Almirante
Álvaro Alberto, define área de influência como o território que sofre efeitos físicos,
bióticos e econômico-sociais provenientes da implantação e/ou operação de um
determinado empreendimento. Porém, existem definições mais específicas que são
usadas para cada caso de estudo.
Se o objeto for um centro urbano o Instituto Nacional de Estatística de Portugal (2004)
define a área de influência pelo território que se encontra funcionalmente dependente
daquele centro urbano, para um determinado número de funções. Neste sentido, as
áreas de influência diferem de acordo com as funções que estão sendo analisadas:
Funções de nível superior que são consideradas mais raras (por exemplo,
hospital geral) restringem o número de centros urbanos susceptíveis de
possuírem áreas de influência e definem áreas de influência de maior
dimensão;
Funções de nível inferior (por exemplo, mercado/mercearia) são consideradas
mais comuns/frequentes, tornando um número maior de centros urbanos
elegíveis e projetam áreas de influência, tendencialmente, de menores
dimensões.
No estudo de impactos ambientais, a área de influência costuma se subdividir em duas
tradicionais unidades espaciais de análise, a saber (OIKOS, 2002):
Área de Influência Direta (AID), território em que se dão majoritariamente as
transformações ambientais primárias (ou diretas) decorrentes do
empreendimento. Normalmente é definida como aquela onde as obras são
realizadas, envolvendo toda a faixa de domínio incluindo as áreas impactadas
e modificadas mesmo estando fora dela;
Área de Influência Indireta (AII), onde ocorrem os processos físicos, bióticos e
antrópicos espacialmente mais abrangentes (ou regionais) com os quais o
projeto estabelece interações principalmente através de efeitos secundários
(ou indiretos).
No Relatório de Impacto Ambiental, OIKOS (2002) aposta que a obra da Ferrovia
Norte-Sul implicará em um significativo aumento regional da atratividade de
12
investimentos, principalmente o agroindustrial, em uma área de aproximadamente
dois milhões de quilômetros quadrados envolvendo a totalidade dos estados de
Tocantins e Goiás, todo o Sul Maranhense e Sudoeste do Piauí, Leste Paraense e
Leste Mato-grossense.
Na tentativa de achar um método de calibração mais fina sobre a determinação de
uma área de influência para transporte ferroviário de cargas, este trabalho define
área de influência como:
Território potencialmente favorável à utilização do sistema ferroviário de
cargas para escoamento de produção agroindustrial.
2.5 MODELO GRAVITACIONAL
Os modelos gravitacionais usados na área de Engenharia de Transportes
normalmente adaptam o conceito de gravidade sugerido por Newton em 1686, em
modelos embasados em suposições com variáveis que são diretamente proporcionais
à atração e variáveis que são inversamente proporcionais a uma função de separação
espacial (Bruton, 1979).
O modelo gravitacional apesar de ser comumente expresso na forma de dividendo e
divisores (Equação 2.1), também pode ser encontrado na forma linearizada (Equação
2.2). A formula linearizada é especialmente útil para a calibração do modelo com a
aplicação da técnica de regressão linear. Se o modelo for não-linearizável, emprega-
se a regressão não-linear para a calibração.
(2.1)
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (2.2)
2.5.1. Exemplos de Modelos Gravitacionais Aplicados ao Transporte
Neste item são apresentados alguns exemplos de modelos gravitacionais elaborados
para a solução de problemas encontrados no setor de transporte,
Modelo gravitacional (Equação 2.3) usado na etapa de distribuição de viagens
dentro do processo tradicional de planejamento de transporte (Bruton, 1979).
(2.3)
13
Onde:
= número de viagens da zona i para a zoa j
= número total de viagens na zona i;
= número total de viagens atraídas para a zona j;
= fator de tempo de viagem obtido empiricamente para expressar o efeito da
separação espacial;
= fator de ajustamento para levar em conta os fatores econômicos e sociais que
influenciam o padrão de viagens, mas que não são inseridos no modelo.
Morais (2005) criou um modelo gravitacional (Equação 2.4), com o objetivo de
avaliar os impactos de dois acordos comerciais, o Mercosul e o Nafta, sobre
dois critérios de bem-estar, a criação e o desvio de comércio. Isso é feito
através da estimação de equações gravitacionais para dados em painel.
(2.4)
Onde:
é a exportação total do país i para o país j;
é a renda do país i;
é a renda do país j;
é a distância entre o país i e o país j.
Santos (2004) usou o modelo gravitacional para estudar empiricamente os
fluxos turísticos no Brasil. O autor relacionou de forma direta as forças repulsiva
e atrativa e de forma inversa a força de atrito (Equação 2.5). A forma da função
do fluxo turístico ficou descrita como:
(2.5)
Onde:
= fluxo turístico entre a origem “o” e o destino “d”.
= força repulsiva da origem “o”.
= força atrativa do destino “d” .
= força de atrito existente entre a origem “o” e o destino “d”
14
A tabela 2.1 apresenta os diferentes tipos de modelos gravitacionais e suas variáveis,
considerando entre outros aspectos, o nome(s) do autor(es), região onde se aplicou o
modelo, método investigativo e as principais variáveis constituintes.
Tabela 2.1: modelos gravitacionais apresentados na literatura com aplicação em sistemas de transportes e
geoeconômicos
Autores Região Método
Investigativo Principais Variáveis
Montoro Filho (1971) Brasil Regressão Linear
PIB real, frota de automóveis para
passageiros, tarifa aérea real e fluxo de
passageiros.
Curry (1972) Canadá Modelo
Gravitacional
Tempo de deslocamento, distância casa-
trabalho, renda.
Griffith e Jones (1980) 24 áreas urbanas
do Canadá
Modelo
Gravitacional
Tamanho das cidades – área; atividade
econômica, distância casa-trabalho.
McCallum (1995)
10 províncias canadenses e 50
estados norte-
americanos
Modelo
Gravitacional
Distância, distância ao quadrado, taxa de produção setor primário, taxa de
produção setor manufatureiro.
Witt e Witt (1995)
França,
Alemanha, Reino
Unido e EUA
Modelo
Gravitacional
Demanda de turismo, população, renda,
custo de viagem e custo de vida, preço
dos substitutos
Piani e Kume (2000) 44 países Modelo
Gravitacional
Soma do fluxo de exportações e
importações, PIB, PIB per capita,
distância absoluta, distância relativa, e
dummies.
Wagner et al (2002) Províncias
canadenses Efeitos Fixos
Exportações, número de imigrantes, PIB
per capita, idioma.
Anderson e Wincoop (2003) Canadá, EUA e
outros 22 países
Modelo
Gravitacional Fluxo de comércio, PIB e distância.
Combes et al (2005) 94 regiões francesas
Modelo
Gravitacional e Efeitos Fixos
Fluxos de comércio bilateral, produto
regional e salários, medidas bilaterais de custo de transporte e redes de negócios e
sociais.
Baier e Bergstrand (2007)
96 potenciais
parceiros
comerciais
Modelo
Gravitacional e
Efeitos Fixos
Fluxos de comércio, PIB per capita,
dummies de idioma e de vizinhança
Griffith (2007) Regiões Alemãs Modelo
Gravitacional Fluxos diários O-D, distância, população.
Grosche et al (2007) Alemanha e 28
países europeus
Modelo
Gravitacional
População, poder de paridade de compra,
PIB, distância geográfica, média do
tempo de viagem.
De La Mata et al (2009) 17 Regiões
Espanholas
Modelo
Gravitacional
Renda, população, valor adicionado bruto
do setor de turismo, distância, número de
migrantes.
A partir desta revisão de modelos gravitacionais foi possível desenvolver os modelos
empregados neste trabalho. Modelos estes apresentados no Capítulo 4 – Estudo de
Caso, no tópico 4.4 junto com as definições das variáveis selecionadas.
2.6 SISTEMA DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO DE CARGA
15
Leite (2010) apud Areias (1980) afirma que o objetivo do sistema ferroviário de cargas
é proporcionar serviços especializados e eficientes para o escoamento de grandes
volumes dos produtos provenientes tanto da agricultura quanto da indústria extrativa
e/ou de transformação, servindo para abastecer tanto o mercado interno como o
externo.
O sistema ferroviário pode servir para transportar mercadorias ou passageiros, o qual
é dividido em subsistemas (Calvo Poyo et al.,2005), a saber:
Infraestrutura: relacionada à plataforma de suporte da via.
Superestrutura ou via: constituída por trilhos, dormentes, lastro e sub lastro. A
Figura 2.2 mostra a vista em corte a superestrutura ou via de uma ferrovia.
Figura 2.2 Vista em corte da superestrutura de uma ferrovia. (Fonte: Souza, 2008).
Eletrificação: subsistema opcional, podendo ser substituído por sistemas de
tração a vapor ou a diesel. A Figura 2.3 apresenta uma rede catenária da ADIF
(empresa pública espanhola sob responsabilidade do Ministério Público do
Trabalho e Transporte).
Figura 2.3 rede catenária da ADIF ( fonte: ADIF, online, 2013)
Sistema de controle de tráfego: é constituído de modo a garantir a segurança da
circulação dos trens pela linha e evitar os riscos de acidente. Sistemas de
16
ajuda a condução, sistemas de bloqueio e sinalização estão inseridos dentro do
sistema de controle de tráfego. Exemplos de sinalizadores semafóricos e
luminosos usados no transporte ferroviário pode ser vista na Figura 2.4.
Figura 2.4. Sinalizadores semafóricos e luminosos usados no transporte ferroviário ( fonte: Carvalho, 2012)
Material móvel: conjunto de veículos que circulam sobre a via, podendo ser
material motor (locomotivas e unidades auto propulsoras) ou rebocado
(denominado de “carros” para transporte de passageiros ou de “vagões” para
transporte de cargas).
Além dos elementos supracitados existem os terminais. Delaprane (2007)
define os terminais como os pontos nos quais as cargas entram e saem de um
sistema de transporte, podemos enumerar suas principais atividades como:
transbordo das mercadorias para os meios complementares de dispersão e
concentração, realizar o tráfego de trens, o armazenamento temporário de
mercadorias e a transferência direta do vagão para o cliente.
Rives et al (1980) dizem que o TFC pode ser caracterizado por três setores ou
subsistemas: setor ferroviário, setor de transbordo e setor exterior. A explanação
completa de todos os setores do Transporte Ferroviário de Cargas foge ao escopo
deste trabalho, ficando a sugestão de leitura do material de Rives et al (1980) caso
necessitem de maiores informações.
2.6.1 ESTAÇÃO, PÁTIO E TERMINAL FERROVIÁRIO DE CARGA
17
As estações, pátios e terminais são instalações tão importantes como a própria via.
Neles que se realizam as atividades de recepção, transbordo e expedição de cargas e
o atendimento ao público (Carvalho, 2012).
Estação designa uma parada ou paragem, um local de permanência. São instalações
que identificam, geralmente, uma cidade ou vila ao longo da linha. O termo “Estação”
está normalmente associado à ideia de atendimento e acomodação de passageiros.
As estações podem ser classificadas em: abrigos; paradas; estações do tipo padrão;
estações específicas para passageiros; grandes estações centrais ou terminais;
estações de integração intermodais (Carvalho, 2012). Servindo como exemplo de
estação de trem a Figura 2.5 apresenta uma estação de passageiros do ICE,
Alemanha. O ICE (InterCity Express) é o trem mais popular da Alemanha e liga as
principais cidades, este trem de passageiros atinge velocidades de 320 Km/h.
Figura 2.5: estação do trem de alta velocidade ICE, Alemanha. (fonte: eurail, online, 2013)
Pátio corresponde ao conjunto de instalações ferroviárias e sistemas de feixes de
linhas, composta por um sistema de vias, em espaço delimitado, destinado à formação
ou desmembramento de trens, além de reparação e abastecimento de combustível,
lubrificantes, vistorias, formação de composição, estacionamento de vagões e outros
veículos etc. no qual, entretanto, a movimentação de vagões ou trens não obedece a
horários, mas a sinais e regras prescritas ou a instruções especiais (Carvalho, 2012).
Como exemplo de pátio ferroviário a Figura 2.6 apresenta o pátio de Ribeirão Preto.
18
Figura 2.6: Pátio ferroviário de Ribeirão Preto. ( fonte: Cavalcanti apud publicidade do governo Montoro, online, 2013)
Os pátios podem ser divididos em: pátios de cruzamentos (pátios destinados apenas
para cruzamento ou ultrapassagem de trens); pátios de triagem (permitem operações
de fracionamento e composições); pátios terminais (possuem maior movimento de
carga e descarga de mercadorias e/ou pessoas).
Os elementos que podem ser componentes de um pátio são: linhas; haste de
manobra; triângulo de reversão; giradores; edifícios corporativos; armazéns;
barracões; torre de comando e iluminação.
Já o terminal é definido em sentido amplo como qualquer ponto da via de transporte
ferroviário onde existam equipamentos e instalações para: carga e descarga de
mercadorias e passageiros; baldeação e triagem; armazenamento e manutenção;
reparação, abastecimento, lubrificação e vistoria dos veículos, sem que seja
necessário, de acordo com a modalidade a que serve, atender a todos os requisitos.
Exemplo de terminal ferroviário, tem-se o terminal de Boa Vista, Figura 2.7.
19
Figura 2.7: Terminal ferroviário de Boa Vista. (fonte: Campanhã, foto divulgação, online, 2013)
Os terminais diferenciam-se dos pátios, pela predominância de maior movimentação
de cargas e descargas, ou ambas. Sua posição não é, necessariamente, num ponto
final ou numa extremidade de linha ou ramal. Neste caso, a expressão “terminal” tem o
sentido de predominância de chegada ou saída de carga. A logística da organização
de terminais visa:
Redução do tempo de carga e descarga;
Aumento da produtividade das plataformas de carga e descarga;
Redução da ociosidade dos trabalhadores das plataformas;
Diminuição da ocorrência de avarias em embalagens e mercadorias;
Eliminação da possibilidade de extravio de cargas e mercadorias despachadas;
Melhoria dos armazéns de estocagem;
Racionalização da administração;
Prestação de atendimento eficiente ao usuário.
Além dos detalhes supracitados os terminais também podem servir de interface
intermodal, emissão de um documento para cada tipo de transporte, ou multimodal,
uma única documentação para vários meios de transporte.
A estrutura de apoio que existe nos terminais, pátios e estações é responsável pela
maior parte dos custos totais do transporte ferroviário (principalmente no transporte
ferroviário de cargas) e a eficiência da operação do sistema ferroviário fica atrelada à
adequação e funcionalidade destas estruturas de apoio (Carvalho, 2012). A
classificação de estações, terminais e pátios dependem de dois critérios:
20
Quanto à posição na via:
-Intermediários;
-De extremidades.
Quanto à função exercida:
-Para triagem ou classificação;
-Marítimos ou portuários;
-Para passageiros;
-Para mercadorias.
21
CAPÍTULO 3 – AÇÕES ESTRATÉGICAS PARA DEFINIÇÃO DA ÁREA DE
INFLUÊNCIA DE SISTEMAS DE TRANSPORTE FERROVIÁRIO DE CARGAS
3.1 APRESENTAÇÃO
Este capítulo apresenta as ações estratégicas elaboradas para a definição da área de
influência do sistema de transporte ferroviário de cargas. Tais ações foram
desenvolvidas com base no modelo gravitacional e demais temas constituintes da
revisão bibliográfica.
3.2 DEFINIÇÃO DAS AÇÕES ESTRATÉGICAS
A Figura 3.1 apresenta de maneira sucinta as ações desenvolvidas. Tal figura destaca
a importância da recursividade na metodologia, pois com o método interativo o usuário
terá maior segurança para a definição da área de influência.
Figura 3.1: Ações estratégicas para definição da área de influencia do Sistema de Transporte Ferroviário de Cargas.
Caracterização do Sistema de transporte
Inserido Dentro do Objeto de Estudo
Definição das variáveis para determinação da
área de estudo
Caracterização do Objeto de Estudo
Criação do banco de dados geográfico
Definição da área
Avaliação dos dados analisados
Área final
22
Ação 1: Caracterização do Sistema de transporte Inserido Dentro do Objeto de
Estudo
Nesta etapa, deve-se caracterizar o sistema de transporte inserido dentro da área de
estudo em uma visão macro, destacando:
nome da ferrovia;
breve descrição das empresas concessionárias;
breve relato histórico da ferrovia, mencionando fins econômicos, políticos e
sociais.
Ação 2: Definição das Variáveis para Determinação da Área de Influência
A definição das variáveis servirá para identificar os fatores que servirão de base para
classificação dos municípios através do modelo gravitacional. As variáveis serão
identificadas partindo por base da produção agrícola e a viabilidade de escoamento do
principal produto produzido e exportado.
São consideradas as produções voltadas à exportação e importação, que demandam
o transporte de grandes volumes, aproveitando ao máximo a eficiência energética da
ferrovia.
O método de identificação das culturas a serem consideradas no estudo é feito por
meio de Curva ABC, que é um método de classificação de informações, para que se
separem os itens de maior importância ou impacto, os quais são normalmente em
menor número.
Ação 3: Caracterização do Objeto de Estudo
Em tal ação é feita a caracterização do objeto de estudo, destacando os pontos
relevantes da ferrovia e dos municípios em questão. Sendo a ação 3 subdividida em
três atividades, a saber:
Subetapa 3.1: Caracterização da Infraestrutura de Transporte Ferroviário
No que diz respeito ao transporte ferroviário são coletadas informações relacionadas
às ferrovias existentes e em operação;
principais produtos transportados;
checagem da existência e localização dos Terminais e Estações ferroviárias;
23
caracterização dos principais terminais existentes, destacando às empresas
instaladas nos terminais e por consequência os produtos comercializados. Se possível
discretizando os volumes e o município de origem dos produtos;
Subetapa 3.2: Checagem de Intersecção
É preciso checar a existência de área com intersecção e transbordo de outras
ferrovias ou portos com o objeto de estudo, pois a existência do mesmo pode
aumentar significativamente o valor final da área determinada ou invalidar o processo
de determinação da área de influência, caso as ferrovias adjacentes atuem de forma a
blindar o transporte de grãos para as regiões de escoamento da produção para o
mercado externo.
Subetapa 3.3: Caracterização da Economia Regional
A caracterização da economia regional começará em primeira instancia com um buffer
de 100 km ao redor da ferrovia e cada interação seguinte deverá acrescentar mais 50
km ao buffer. Caso a checagem da subetapa 3.2 tenha resultados positivos, deve-se
acrescentar um buffer abrangendo todos os municípios da área da outra ferrovia que
possuam as variáveis definidas da etapa 2.
Dentre os itens que se deve usar para caracterizar cada município sendo necessários
para a geração do modelo:
tipos de produtos exportados e importados;
os respectivos volumes dos produtos exportados e importados;
(se possível) série histórica dos dois itens anteriores.
De forma a acrescentar informações complementares sobre o município:
PIB;
população;
PIB per capita;
Ação 4: Criação de um Banco de Dados Geográficos (BDG)
Utilizando um software de SIG (sistema de informação geográfica), é desenvolvido um
banco de dados com os dados obtidos nas etapas anteriores. Os dados e/ou
informações usadas na criação do BDG são georreferenciadas, isto é, assumem suas
posições geográficas reais, por isso, é possível representar espacialmente as
características geográficas da região em estudo, e servir como base a futuras análises
24
espaciais. Seguindo o modelo de banco de dados desenvolvido por Almeida (2008),
são adotados alguns procedimentos para a criação do BDG neste estudo, os quais
são descritos como:
estudo da disponibilidade e análise das informações geográficas a serem
inseridas na modelagem de dados. Entre tais informações, destacam-se as oriundas
da etapa de caracterização da infra-estrutura de transportes e da economia regional,
assim como da base digitalizada da região em estudo;
estruturação do BDG, a fim de organizar todas as informações disponíveis,
para que futuras análises possam ser executadas. Tal estruturação refere-se à
modelagem do banco de dados provenientes da caracterização, por meio da
indexação de tabelas, criação de mapas temáticos, organização dos dados em índices
e categorias de acordo com os tipos de informações, e a associação dos mapas
temáticos às categorias de forma a sistematizar e facilitar a recuperação dos dados
digitais;
georreferenciamento da base digitalizada, pois a análise da distribuição das
atividades no ambiente regional só será possível caso todas a informações do sistema
estejam localizadas espacialmente por meio de um sistema de coordenadas
geográficas.
Os mapas temáticos a serem criados são constituídos por:
linhas e pontos representando as ferrovias com suas respectivas
características físicas (atributos), previamente coletadas e analisadas na subetapa de
caracterização da infraestrutura de transporte ferroviário;
áreas (polígonos) representando os municípios produtores onde as atividades
econômicas são desenvolvidas, tanto quanto as informações (atributos) relacionadas
aos valores de produção e à quantidade produzida, também coletados na subetapa de
caracterização da economia regional.
Ação 5: Definição da Área de Influência
Etapa que irá definir a área propriamente dita. Análise da importância dos Municípios
através do modelo gravitacional. São dois os modelos gravitacionais propostos
considerando as variáveis
a) quantidade produzida, quantidade exportada e distancia dos municípios com o
terminal ferroviário de grãos;
b) valor da produção agrícola, razão entre a quantidade produzida e exportada e
distancia dos municípios com o terminal ferroviário de grãos;
25
Com o modelo gravitacional selecionado tem-se uma nova variável que caracterizará o
município através da “Força Gravitacional”, através do valor numérico representativo
do cálculo em cima das variáveis do modelo gravitacional adotado. O range mais
elevado de valores próximos à estações são os municípios dentro da área de
influência; os valores devem ir decrescendo na forma de quanto mais afastado da
estação, menores os valores.
Ação 6: Avaliação dos dados analisados e verificação se há ou não necessidade
de aumento da faixa selecionada para criação do banco de dados
Espera-se que os valores encontrados no modelo gravitacional estejam dentro de
determinadas faixas e se distribuam em linhas equipotenciais, o range mais elevado
de valores próximos à estações são os municípios dentro da área de influência e os
valores devem ir decrescendo quanto mais afasta-se da estação, caso os valores não
decresçam será preciso voltar a partir da subetapa 3.3 e repetir o processo.
26
CAPÍTULO 4 – ESTUDO DE CASO: FERROVIA NORTE-SUL (FNS)
4.1 APRESENTAÇÃO
Este capítulo apresenta o estudo de caso para definição da área de influência da
Ferrovia Norte-Sul (FNS), como forma de validar as ações estratégicas definidas no
Capítulo 3. Este capítulo é estruturado em xx seções.
4.2 DEFINIÇÃO DO OBJETO – FERROVIA NORTE- SUL (FNS)
A ferrovia Norte-Sul (Figura 4.1), concedida à Valec em janeiro de 1988, tinha
extensão inicial prevista de 1.638 km e, posteriormente, foi ampliada para 3.100 km,
com a inclusão dos trechos de Açailândia (MA) até Belém (PA) e entre Estrela D’Oeste
(SP) e Panorama (SP). O chamado Trecho Norte é formado por 720 km entre
Açailândia e Palmas (TO). O Trecho Sul, que possibilitará a conexão da região Norte
com o Sul do país, vai de Palmas, passando por Anápolis (GO), até Estrela D’Oeste.
Em 2007, a Valec subconcedeu à Vale S.A. o Trecho Norte, sendo que já se encontra
em operação o trecho entre Açailandia (MA) – Estreito (MA). Atualmente conta com
476 vagões e 6 locomotivas (CNT, 2011).
Figura 4.1: Mapa da Ferrovia Norte-Sul ( fonte: CNT, 2011).
27
Segundo Leite (2010), a Ferrovia Norte-Sul apresenta potencial de transporte
para exportação de produtos primários tais quais: minerais quais são minério de ferro,
minério de alumínio, caulim, estanho, bauxita, calcário e cromo; produção extrativa
vegetal são a lenha e madeira em tora; lavoura sazonal temos as culturas do algodão,
arroz, cana-de-açúcar, feijão, milho e soja; a lavoura permanente é composta pelas
culturas do café e da laranja; ainda se encontram produção pecuária significativa
composto pelas atividades avícola, bovina, suína e ovina.
Pelo relatório da ANTT (2011), por meio da Ferrovia Norte-Sul são
transportados derivados de petróleo e álcool, insumos da construção civil e da
indústria siderúrgica, minério de ferro, soja e farelo de soja. Somente em 2010,
segundo dados da ANTT, a FNS transportou 2 milhões de TUs, dos quais 92,4%
foram de soja.
O relatório da ANTT (2011) informa que a FNS foi concebida em bitola 1,60 m.
Segundo a VALEC (online, 2012) a situação atual em cada trecho da ferrovia
pode ser descrita como:
TRECHO: BARCARENA/PA - AÇAILÂNDIA/MA 480KM
A partir de Açailândia/MA, a FNS prosseguirá em direção ao Norte, até
Barcarena, no Estado do Pará, como definido na Lei nº 11.772, de 17 de setembro de
2008. Serão 480 km de extensão. Não existe cronograma para inicio das obras.
Investimento previsto R$ 3,70 milhões. A proposta deste trecho da ferrovia pode ser
observada na Figura 4.2.
Figura 4.2: Ferrovia Norte-Sul, trecho Barcarena (PA) – Açailândia (MA) (Valec,online, 2012).
28
TRECHO AÇAILÂNDIA (MA) – PALMAS (TO) 719 KM
O trecho entre Açailândia (MA) – Palmas(TO) compreende extensão de 719km,
descrito na tabela 4.1, destaca a extensão dos segmentos assim como a situação
atual da mesma.
Tabela 4.1: trecho Açailândia (MA) – Palmas (TO) (Valec, online, 2012).
Segmento Lote Extensão
(Km) Ação Situação Atual
Açailândia/MA - Aguiarnópolis/TO - 215
Subconcedido à Vale S.A.
Em operação comercial pela Vale
S.A.
Aguiarnópolis/TO s/n 38
Km 253,50/TO - Babaçulândia/TO s/n 58
Babaçulândia/TO - Córrego Gavião/TO
5 102
Córrego Gavião/TO - Riacho Fundo/ TO
6 51
Riacho Fundo/TO - Córrego Brejo Grande/TO
7 54
Córrego Brejo Grande/TO - Ribeirão Tabocão/TO
8 68
Ribeirão Tabocão/TO - Palmas/TO - Pátio de Porto Nacional/TO
O objetivo desta trecho da ferrovia é formar um importante corredor para
exportação de grãos, açúcar, carne, fertilizantes e combustíveis, e importação de
produtos industrializados, em razão do cenário de crescimento que se projeta para a
região Centro-Norte do Brasil. O mapa da Figura 4.3 mostra o trecho Açailândia –
Porto Nacional em destaque. O custo da obra foi de R$1,64 bilhão.
Figura 4.3: Ferrovia Norte-Sul, trecho Açailandia (MA)-Palmas (TO) (Valec,online, 2012).
29
TRECHO PALMAS (TO) – ANÁPOLIS (GO) 280KM
O trecho entre Palmas(TO) e Anápolis foi dividido em dois blocos de segmentos onde
a tabela 4.2 apresenta os dados entre Palmas (TO) – Urugaçu (GO) com 575 Km de
extensão, e a tabela 4.3 apresenta os dados entre Uruaçu (GO) – Anápolis (GO) de
extensão de 280 km.
Tabela 4.2: DADOS PALMAS(TO) - URUAÇU(GO) 575 km (Valec,online, 2012).
Segmento Lote Extensão
(Km) Ação
Situação
Atual
Palmas/TO - Córrego Jaboti/TO 12 99 Obra Em construção
Córrego Jaboti/TO - Córrego Cabeceira Grande/TO 13 109 Obra Em construção
Córrego Cabeceira Grande/TO - Córrego Chicote/TO 14 102 Obra Em construção
Córrego Chicote/TO - Rio Cana-Brava/GO 15 66 Obra Concluído
Rio Cana-Brava/GO - GO 244/GO 16 52 Obra Concluído
GO 244/GO - GO 239/GO 10 76 Obra Em construção
GO 239/GO - Uruaçu/GO 11 72 Obra Em construção
Tabela 4.3: DADOS URUAÇU(GO) - ANÁPOLIS(GO) 280 km (site Valec, online 2012)
Segmento Lote Extensão
(Km) Ação
Situação
Atual
Uruaçu/GO - Pátio Santa Izabel/GO 4 109 Obra Em construção
Pátio Santa Izabel/GO - Pátio Jaraguá/GO 3 71 Obra Concluído
Pátio Jaraguá/GO - Ouro Verde de Goiás/GO 2 52 Obra Em construção
Ouro Verde de Goiás/GO - Anápolis/GO s/n 40 Obra Concluído
Anápolis/GO - Porto Seco/GO 1 7 Obra Concluído
Anápolis/GO - Porto Seco/GO Túnel 2 380 m Obra Em construção
30
Legenda:
Concluído até Dezembro/2011
Conclusão até Setembro/2013
Tendo em vista a relevância do projeto, já estão sendo implantados nos
Estados de Goiás e Tocantins 42 plantas industriais de etanol e 20 usinas de
biodiesel, para consolidar o desenvolvimento do corredor Centro – Oeste.
Além disso, os 13 pátios multimodais que estão sendo construídos em pontos
estratégicos ao longo do percurso da Norte-Sul vão proporcionar a articulação entre o
sistema fluvial da Bacia Amazônica e o sistema ferroviário nacional e, reduzir o custo
dos transportes, o consumo de combustíveis, os pesados ônus de manutenção do
modo rodoviário e os índices de acidentes nas estradas. Os dois trechos estão
explicitados na figura 4.4.
Segundo a Valec (online, 2012), o valor total desta fase da obra, trecho de 855
km, investidos pelo PAC, é de R$ 3,82 bilhões.
Figura 4.4: Ferrovia Norte Sul, trecho Porto Nacional (TO) - Uruaçu (GO) – Anápolis(GO) (Valec,online, 2012).
TRECHO OURO VERDE(GO) - ESTRELA D'OESTE(SP) 681,6 KM O trecho entre Ouro Verde (GO) - Estrela D'Oeste(SP) é de 681,6 KM, descrito na
tabela 4.4, destaca a extensão dos segmentos assim como a situação atual da
mesma.
31
Tabela 4.3: Ouro Verde (GO) - Estrela D'Oeste(SP) . (Valec, online ,2012).
Segmento Lote Extensão
(Km) Ação
Situação
Atual
Ouro Verde de Goiás - GO 156/GO 1 111,7
Obra Em construção
GO 156/GO - Rio Verdão/GO 2 135,4
Rio Verdão/GO - Córrego Cachoeirinha/GO 3 144,2
Córrego Cachoeirinha/GO - Rio Arantes/MG 4 148,3
Rio Arantes/MG - Estrela d'Oeste/SP 5 142,0
A extensão da Ferrovia Norte – Sul até Estrela d´Oeste, Figura 4.5, permitirá
que o seu traçado cruze todo o estado de Goiás, passando por regiões produtoras de
grãos e de cana-de-açúcar, além de centros de outros produtos industrializados. O
investimento previsto é de R$ 2,33 bilhões. Previsão de finalização junho de 2014.
Figura 4.5: Ferrovia Norte Sul, trecho Ouro Verde (GO) – Estrela d’Óeste (SP) (Valec, online, 2012).
Trecho: Estrela d'Oeste/SP - Panorama/SP
De Estrela d’Oeste/SP, a FNS avança pelo oeste do estado de São Paulo até a
localidade de Panorama/SP, às margens de Rio Paraná, numa extensão de 220 km
(figura 4.6). Este prolongamento proporcionará nova alternativa de transporte para a
32
produção agroindustrial do oeste paulista e leste do estado de Mato Grosso do Sul.
Investimento previsto R$ 0,89 bilhão. Cronograma previsto para Abril de 2018.
Figura 4.6: Ferrovia Norte Sul, trecho Estrela d'Oeste(SP) – Panorama(SP) (Valec, online, 2012).
Trecho: Panorama/SP - Chapecó/SC - Rio Grande/RS
A partir de Panorama/SP, a FNS prosseguirá em direção ao sul, por uma
extensão de 1.620 km, cruzando os Estados do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande
do Sul até alcançar o Porto de Rio Grande, Figura 4.7. Esse trecho ferroviário irá
desenvolver a fronteira oeste do Brasil, principalmente nos Estados do Paraná e Santa
Catarina, de forma a propiciar a integração do sistema de transportes e consolidar os
arranjos produtivos da região. Investimento previsto de R$ 9 milhões (Valec, online
2012). Sem previsão de inicio das obras.
33
Figura 4.7: Ferrovia Norte Sul, Trecho: Panorama/SP - Chapecó/SC - Rio Grande/RS (Valec,online, 2012).
4.2.1 TRECHO CONSIDERADO NO ESTUDO
O primeiro trecho da Ferrovia Norte-Sul, entre Açailandia (MA) e Palmas (TO) com 720
Km, foi concluído pela VALEC em 2010. Em outubro de 2007, a Vale arrematou a
subconcessão desse trecho por R$ 1,47 bilhões pelo período de 30 anos
(VALEC,online, 2012). Estre trecho de 720 Km, entre Açailândia e Palmas é operado
pela FNS S.A., empresa do grupo Vale, e tem por objetivo formar um corredor logístico
para escoar as commodities agrícolas bem como outros itens do setor agroindustrial
(VALEC,online, 2012).
Este trabalho irá se ater somente ao trecho em operação entre Açailândia (MA) –
Estreito (MA) pois este trecho está construído e operante, de acordo com as
assessorias de impressa tanto da VALE como da VALEC.
4.3 CARACTERIZAÇÃO DO TERMINAL FERROVIÁRIO DE CARGA
O único terminal apontado neste trecho é o terminal de Porto Franco. Porém, segundo
a VALEC (online, 2012) o terminal ainda não está em pleno funcionamento. A Figura
4.8, apresenta as empresas que estão trabalhando dentro do terminal multimodal de
Porto Franco (VALEC,online, 2012).
34
Figura 4.8: Terminal multimodal do Porto Franco. (fonte: VALEC,online, 2012).
4.4 IDENTIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS NA DEFINIÇÃO DA ÁREA DE
INFLUÊNCIA
O objetivo da determinação das variáveis é o de buscar características que permitam
verificar a tendência dos municípios a vender seus produtos para os terminais
ferroviários com o objetivo de escoar a produção no transporte ferroviário de cargas.
No modelo sugere-se a adoção de um buffer inicial de 100 km e ir prosseguindo com o
aumento da área, adiantando o processo de ampliação do buffer este trabalho já
resolveu adotar de ponto de partida a análise em um buffer de 300Km da cidade onde
se localizava o terminal ferroviário na tentativa de validação dos modelos. O ponto de
referência do buffer foi considerado como a cidade do terminal ferroviário pois este é o
ponto onde ocorre a entrada e saída de mercadorias do transporte ferroviário de
cargas. Foram propostos dois modelos gravitacionais tomando por base os modelos
gravitacionais levantados na revisão bibliográfica, capítulo 2.5,:
Modelo 1: medir-se-ia a força gravitacional desta tendência de usar o
transporte ferroviário de carga usando os fatores da produção agrícola (“P”)
com a tendência de exportação do município (“k”) e dividindo pela distância
35
entre o centro geométrico do município produtor e o centro geométrico do
município que possuía o terminal ferroviário (“r”), Equação 4.1.
(4.1)
Modelo 2: medir-se-ia a força gravitacional desta tendência de usar o
transporte ferroviário de carga usando os valores em reais da produção
agrícola (“R”) com a tendência de exportação do município (“k”) e dividindo
pela distância entre o centro geométrico do município produtor e o centro
geométrico do município que possuía o terminal ferroviário (“r”), Equação 4.2.
(4.2)
Sendo:
é a força gravitacional do município considerando o modelo 1.
é a força gravitacional do município considerando o modelo 2.
P é a produção agrícola do município em toneladas.
k é o fator de tenência do município à exportação da produção agrícola definido
como a razão entre a exportação e a produção, conforme Equação 4.3.
(4.3)
E é o valor da exportação em toneladas da produção agrícola do município.
r é a distância entre o centro geométrico do município produtor e o centro geométrico
do município que possuí o terminal ferroviário.
Adotou-se o centro geométrico do município em detrimento da facilidade de obtenção
dos referidos pontos através da ferramenta SIG. Este expoente é de primeira ordem,
pois considerou-se que o fator determinante para o escoamento ou não da produção é
o preço do fretamento do produto até o terminal, que se dá com a utilização de
caminhões. Como o preço do fretamento é linearmente e diretamente proporcional à
distância, adotou-se coeficiente 1 para o coeficiente “r”.
Com os dados das forças gravitacionais do modelo 1 e do modelo 2, dividiram-se os
municípios em faixas, posteriormente foi analisado o comportamento e distribuição das
mesmas e validando com dados obtidos dos terminais sobre compra das commodities
36
agrícolas, foi possível determinar valores padrões para enquadrar ou não os
municípios dentro da área de influência da FNS.
Como apesar do trecho em estudo estar em operação não foram encontrados dados
consolidados de exportação dos municípios produtores para o terminal, terminal este
que também não está em pleno funcionamento, sendo assim não foi possível definir
valores padrões para classificar os municípios dentro ou fora da área de influência.
4.5 COLETA DE DADOS
Os dados de produção vegetal foram coletados através dos resultados apresentados
do Censo Agropecuário de 2006, segunda apuração, esta que substitui integralmente
a anterior, lançada em 2009. A seguir um breve relato sobre qual a origem do Censo
Agropecuário e qual seu objetivo:
O primeiro Censo Agropecuário foi realizado no ano de 1920, como parte
integrante do Recenseamento Geral. Na década de 30 não houve Censo por
motivo de ordem política e institucional. A partir de 1940 os censos foram
decenais até 1970. Posteriormente, a periodicidade passou a quinquenal,
realizada no início dos anos de final 1 e 6, e referida aos anos de final 0 e 5 ,
ou seja, 1975, 1980 e 1985. O Censo Agropecuário 1990 não foi realizado
devido a cortes orçamentários do governo. No Censo Agropecuário 1995-
1996, as informações foram referidas ao ano safra. O Censo Agropecuário
2006, assim como o anterior, foi realizado em conjunto com a Contagem da
População e a referência dos dados voltou a ser o ano civil.
A edição do Censo de 2006 caracterizou-se tanto pela inovação tecnológica
introduzida na etapa da operação de campo, com a substituição do
questionário em papel pelo questionário eletrônico desenvolvido em
computador de mão, o Personal Digital Assistant - PDA, quanto pelo
refinamento metodológico, especialmente no que diz respeito à reformulação
de seu conteúdo e à incorporação de novos conceitos, visando melhor captar
as transformações ocorridas nas atividades agropecuárias e no meio rural
desde a realização do Censo Agropecuário 1995-1996.
Objetivo
Produzir informações sobre a organização e a estrutura dos setores
agropecuário, florestal e aquícola do País. Os dados estruturais típicos
contemplam as características do estabelecimento e do produtor, pessoal
ocupado, utilização das terras, efetivos da pecuária, e produções vegetal e
animal, dentre outros variados aspectos.
Na edição de 2006, o objetivo foi ampliado devido à inclusão sobre questões
referentes às características do produtor, como sexo, tempo de direção do
estabelecimento, além de levantamento sobre a pluriatividade econômica do
produtor e membros de sua família, residentes no estabelecimento
agropecuário.
37
Os resultados do Censo Agropecuário estão em consonância com as
recomendações e os conceitos básicos consagrados pela Food and
Agriculture Organization of the United Nation - FAO (Organização da Nações
Unidas para a Agricultura e Alimentação), permitindo a comparabilidade
internacional dessas estatísticas.
As informações do Censo Agropecuário estão disponíveis no portal do IBGE,
nas publicações impressas com CD-ROM, no SIDRA - Sistema IBGE de Recuperação
Automática e no Banco de Metadados Estatísticos do IBGE:
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/agropecuaria/censoagro/200
6_segunda_apuracao/default_tab_munic_xls.shtm
http://www.metadados.ibge.gov.br/detalhePesquisa.aspx?cod=CA
4.6 CRIAÇÃO DO BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO (BDG)
O Censo Agropecuário apresenta dados do país inteiro e para a criação do banco de
dados extraiu-se:
valores da quantidade (toneladas) da produção agrícola de soja e milho
valores em reais (R$) da produção agrícola;
valores em quantidade (toneladas) da exportação agrícola
de todos os municípios situados à um buffer de 300 Km da cidade de Porto Fraco,
cidade esta onde se localizava o terminal do trecho estudado.
Havia a dúvida sobre qual a origem do buffer, adotar como centro o terminal ou o eixo
da ferrovia. Por fim adotou-se por considerar a origem do buffer como a localização do
terminal, pois este é o local de entrada e saída de mercadorias do sistema.
Os mapas temáticos criados são constituídos por:
pontos: representando o centro geométrico dos municípios, permitindo assim
calcular as distâncias entre o centro do buffer ( centro geométrico da cidade onde se
tem o terminal ) e os demais municípios considerados no estudo;
linhas: representando as ferrovias com suas respectivas características físicas
(atributos), previamente coletadas e analisadas na subetapa de caracterização da
infraestrutura de transporte ferroviário. Também usa-se o mapa temático em formato
de linha para representar as rodovias federais na região;
áreas (polígonos): representando os municípios produtores onde as atividades
econômicas são desenvolvidas, tanto quanto as informações (atributos) relacionadas
aos valores de produção e à quantidade produzida, também coletados na subetapa de
38
caracterização da economia regional. Também usa-se o mapa temático em formato de
área para representar o buffer e destacar os municípios dentro do mesmo.
Complementando as informações dos mapas temáticos criou-se dados tabulares, i.e.
tabelas, vinculados aos mapas contento os dados retirados do Censo Agropecuário e
outros dados provindos do IBGE, tais como população, IDH, Área, Nome do Município,
PIB e usando a capacidade de usar formulas e fazer cálculos do software aplicou-se
os dois modelos gravitacionais associando os resultados aos municípios, tanto na
tabela como no mapa.
4.7 AVALIAÇÃO DOS DADOS ANALISADOS
Em uma primeira análise se optou por fazer o estudo considerando a produção de soja
e de milho, já que estudos anteriores (Leite, 2010) apontaram estes produtos como as
principais commodities agrícolas da região.
Após uma breve análise dos dados percebeu-se que a produção agrícola de milho
dava-se principalmente para o abastecimento local, i.e. valores de exportação muito
inferiores aos valores de produção. Sendo assim optou-se por dar prosseguimento ao
trabalho considerando somente a produção de soja.
O anexo I apresenta os valores obtidos no IBGE sobre as características de produção
e exportação de soja dos municípios estudados.
A Figura 4.9 apresenta o mapa processado em SIG ( sistema de informação
geográfica) considerando o modelo 1, Equação 4.1.
39
Figura 4.9: Distribuição dos municípios usando o do modelo gravitacional 1 .
A Figura 4.10 apresenta o mapa processado em SIG (sistema de informação
geográfica) considerando o modelo 2.
40
Figura 4.10: Distribuição dos municípios usando o do modelo gravitacional 2 .
4.7 ÁREA FINAL
O trecho em estudo está em operação, de acordo com as informações cedidas pela
VALE e pela VALEC, porém não foram encontrados dados consolidados de
exportação dos municípios produtores para o terminal, sendo assim não foi possível
definir valores padrões para classificar os municípios dentro ou fora da área de
influência.
41
Dentre os dados apresentados na Figura 4.9 e Figura 4.10 espera-se que os dados da
Figura 4.10 sejam mais importantes ao se analisar a inserção ou não do município
dentro da área de influência, pois na Figura 4.10 leva-se em conta o valor em reais
(R$) da produção agrícola.
Os dados apresentados nas Figuras 4.9 e Figura 4.10 não apresentaram variações
significativas dentre os municípios, excetuando-se o município de Balsas, onde os
valores das forças medidas nos modelos ficaram muito acima da média. Com apenas
esta distribuição de dados não se pode afirmar sobre a tendência de se utilizar a
ferrovia norte sul para escoamento da produção agrícola para exportação.
As características da região corroboram para a não utilização do sistema ferroviário
para a exportação de commodities agrícolas, pois a estrada de ferro que liga a ferrovia
norte sul ao mar neste trecho é a Ferrovia Carajás, mundialmente conhecida pelo
transporte de minério de ferro. Senso assim é de esperar que haja uma tributação alta
para com as commodites agrícolas desestimulando o transporte destes produtos pela
Ferrovia Carajás. Estipula-se que a produção escoada para exportação se dá através
da rede rodoviária apresentada sobreposta aos municípios na Figura 4.11.
42
Figura 4.11: Sobreposição das rodovias federais sobre os elementos gráficos.
43
CAPÍTULO 5 – CONCLUSÕES
5.0 APRESENTAÇÃO
Este foi um trabalho desafiador e inovador em sua área, apesar das dificuldades e
contratempos foi possível começar o levantamento de uma teoria sobre o assunto.
Teoria esta que precisa ser analisada e melhorada por outros pesquisadores
considerando as características de outras ferrovias ou até mesmo outros meios de
transporte como hidrovias ou rodovias.
5.1 QUANTO AOS OBJETIVOS ALCANÇADOS E CONTRIBUIÇÕES
Fazendo mais do que um trabalho para criar uma metodologia para definição de uma
área de influência do transporte ferroviário de cargas e dando um primeiro passo para
o aprimoramento de estudos na área, tem-se aqui contido referenciais teóricos de
diversas áreas que destacam a importância do transporte e a interação do mesmo
com o uso do solo para que com as diretrizes corretas seja possível a elevação da
qualidade de vida da população, o aumento da economia e do capital monetário
investido e capital de giro nas regiões afetadas.
Este trabalho deve servir como base para trabalhos futuros, adotando ou refutando as
hipóteses adotadas, aprimorando as formulações e a metodologia aplicada.
5.2 LIMITAÇÕES DO TRABALHO
O trabalho encontra-se com limitações por conta da falta de dados disponíveis sobre
as cidades que fazem comércio com os terminais da ferrovia.
Não foram encontrados séries históricas bem detalhadas sobre a produção agrícola
dos municípios envolvidos no banco de dados do IBGE, inviabilizando a análise
temporal do aumento da produção agrícola.
Outra limitação foi a homogeneidade de dados obtidos com a aplicação dos dois
modelos gravitacionais, levando-nos a considerar que esta região não é muito afetada
pelo transporte ferroviário de cargas.
5.3 RECOMENDAÇÕES E SUGESTÕES PARA FUTUROS TRABALHOS
Recomenda-se tomar este trabalho como ponto de partida para aprender com os erros
e acertos do mesmo, testar a metodologia com ferrovias e terminais já consagrados
para poder conseguir criar uma tabela de valores a serem tomados como valores
padrões para servirem como indicadores de inserção ou não do município dentro da
área de influência.
44
Recomenda-se estudar uma maneira de normalizar os valores das forças
gravitacionais, mas para isto só será possível utilizando a validação de dados
calculados com os obtidos dos terminais operantes.
45
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WITT, S.; WITT, C. Forecasting tourism demand. A review of empirical research. International Journal of Forecasting, v. 11, n. 3, p. 447-475, 1995.
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 1-1
FID Shape ID AREA IDGEO MUNICIPIO IDH_19700 Polygon 1633 474,073242 150506 NOVO REPARTIMENTO 01 Polygon 68 659,571289 150034 AGUA AZUL DO NORTE 02 Polygon 69 69,068359 150553 PARAUAPEBAS 03 Polygon 1630 165,678711 150420 MARABA 0,324 Polygon 1632 903,811035 150370 ITUPIRANGA 0,345 Polygon 1611 784,475342 150840 XINGUARA 06 Polygon 1610 168,721436 150215 CANAA DOS CARAJAS 07 Polygon 1606 671,759766 150555 PAU D'ARCO 08 Polygon 1607 139,859863 150616 RIO MARIA 09 Polygon 1608 850,605957 150270 CONCEI€AO DO ARAGUAIA 0,310 Polygon 1502 592,232056 170600 COUTO DE MAGALHAES 0,311 Polygon 4116 430,750488 170900 GOIATINS 0,2812 Polygon 4130 252,300781 170384 CAMPOS LINDOS 013 Polygon 4132 165,254395 210950 RIACHAO 0,2914 Polygon 4131 625,316406 210140 BALSAS 0,2915 Polygon 1614 229,702271 171665 PEQUIZEIRO 016 Polygon 1618 674,852905 170305 BANDEIRANTES DO TOCANTINS 017 Polygon 4113 239,634644 171090 ITAPIRATINS 018 Polygon 3972 431,240234 171050 ITACAJA 0,2919 Polygon 4159 446,966797 211200 TASSO FRAGOSO 0,2420 Polygon 4160 935,526367 220890 RIBEIRO GON€ALVES 0,2521 Polygon 1505 875,948975 171110 ITAPORA DO TOCANTINS 0,3322 Polygon 1511 772,032104 171840 PRESIDENTE KENNEDY 0,2923 Polygon 1620 646,437012 170360 BRASILANDIA DO TOCANTINS 024 Polygon 4112 905,109985 172130 TUPIRATINS 025 Polygon 4080 392,018066 220920 SANTA FILOMENA 0,326 Polygon 4081 10,029297 220115 BAIXA GRANDE DO RIBEIRO 027 Polygon 4165 565,74707 221120 URU€UI 0,2428 Polygon 3976 203,018555 210050 ALTO PARNAIBA 0,2729 Polygon 3968 48,64209 171650 PEDRO AFONSO 0,3330 Polygon 1509 711,107971 172125 TUPIRAMA 031 Polygon 1510 277,421631 170930 GUARAI 0,3432 Polygon 1503 813,383179 170830 GOIANORTE 033 Polygon 1504 25,225342 171670 COLMEIA 0,3334 Polygon 1507 619,759216 170825 FORTALEZA DO TABOCAO 035 Polygon 1513 856,340942 171850 RECURSOLANDIA 036 Polygon 3974 818,339844 171240 LIZARDA 0,2837 Polygon 3967 383,484375 171875 RIO SONO 038 Polygon 3971 898,253784 170410 CENTENARIO 039 Polygon 3970 409,904053 171888 SANTA MARIA DO TOCANTINS 040 Polygon 3969 339,194458 170330 BOM JESUS DO TOCANTINS 041 Polygon 4660 556,853516 210317 CENTRO NOVO DO MARANHAO 042 Polygon 109 953,578613 150309 GOIANESIA DO PARA 043 Polygon 4654 290,48584 150293 DOM ELISEU 044 Polygon 4659 780,501465 210200 BOM JARDIM 0,2145 Polygon 4661 711,949829 211102 SAO JOAO DO CARU 046 Polygon 4111 282,400391 150618 RONDON DO PARA 047 Polygon 98 214,629883 210060 AMARANTE DO MARANHAO 0,2648 Polygon 101 737,582764 210232 BURITICUPU 049 Polygon 4250 169,966553 210047 ALTO ALEGRE DO PINDARE 050 Polygon 4789 327,885254 211000 SANTA LUZIA 0,2451 Polygon 4784 196,504883 210480 GRAJAU 0,2752 Polygon 4788 63,354004 210095 ARAME 053 Polygon 4794 675,35022 210810 PAULO RAMOS 0,1954 Polygon 4746 665,103516 210409 FORMOSA DA SERRA NEGRA 055 Polygon 4795 567,293335 210570 LAGO DA PEDRA 0,2356 Polygon 4628 264,674408 210207 BOM LUGAR 057 Polygon 4631 451,907715 210120 BACABAL 0,2858 Polygon 4162 658,140503 210410 FORTALEZA DOS NOGUEIRAS 0,2259 Polygon 4745 804,006104 210725 NOVA COLINAS 060 Polygon 4110 617,85376 150013 ABEL FIGUEIREDO 061 Polygon 97 941,617432 211180 SITIO NOVO 0,2962 Polygon 1631 286,828857 150277 CURIONOPOLIS 063 Polygon 1634 976,740479 150295 ELDORADO DOS CARAJAS 064 Polygon 1635 289,490479 150745 SAO GERALDO DO ARAGUAIA 065 Polygon 4108 724,38208 211153 SAO PEDRO DA AGUA BRANCA 066 Polygon 4109 284,349091 172030 SAO SEBASTIAO DO TOCANTINS 0,2767 Polygon 4752 269,713684 170380 BURITI DO TOCANTINS 068 Polygon 4135 61,360352 211105 SAO JOAO DO PARAISO 069 Polygon 1624 319,921875 150563 PI€ARRA 070 Polygon 4747 396,327759 170100 ANANAS 0,2971 Polygon 1636 987,956543 150549 PALESTINA DO PARA 072 Polygon 1640 164,108276 150175 BREJO GRANDE DO ARAGUAIA 073 Polygon 4751 299,069824 170220 ARAGUATINS 0,3374 Polygon 4758 83,560303 172120 TOCANTINOPOLIS 0,33
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 1-2
IDH_1980 IDH_1991 PIB_1970 PIB_1975 PIB_1980 PIB_1985 Prod Soja (ton)0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,6 0 0 0 0 00,64 0,56 40208 56001 135987 507869 00,43 0,41 2457 9380 16700 40285 00 0,62 0 0 0 128693 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,5 0 0 0 65796 00,54 0,5 7928 97045 292233 94676 00,44 0,49 2700 4127 6004 5334 00,32 0,43 3864 3693 9455 15530 14734,020 0 0 0 0 0 93722,850,38 0,42 10937 8680 16204 26760 69916,730,46 0,48 9062 12161 42066 47674 294540,640 0,5 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 16232,160,37 0,45 4632 5676 11118 11193 7298,40,43 0,38 1150 1898 1025 7937 152067,160,34 0,38 1546 3301 6034 4396 81426,770,47 0,5 978 5656 5319 12454 00,48 0,54 4155 6687 9016 5060 3690,290 0 0 0 0 0 15625,680 0 0 0 0 0 21780,32 0,41 1558 1770 -482 2704 38293,940 0 0 0 0 0 70853,340,37 0,41 3279 976 10100 8359 171048,960,42 0,5 2043 4519 8710 9257 40886,860,43 0,54 5328 5089 10677 10285 35362,980 0 0 0 0 0 16899,660,5 0,6 3041 13816 30606 14928 37256,70 0,53 0 0 0 0 00,46 0,55 4266 13308 28804 26672 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,36 0,47 2971 17084 6456 2891 00 0,48 0 0 0 5638 00 0 0 0 0 0 5926,260 0 0 0 0 0 3836,940 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,48 0 0 0 0 60310,33 0,33 15005 28516 30418 37766 00 0 0 0 0 0 00 0,56 0 0 0 147737 00,36 0,4 6768 11573 12622 18786 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,36 0,36 22591 71852 129722 103904 00,38 0,43 18311 24466 73908 59791 7135,260 0,37 0 0 0 0 00,31 0,35 12604 17677 23475 26032 00 0 0 0 0 0 00,31 0,35 23986 39195 46177 44758 00 0 0 0 0 0 00,44 0,44 69506 106409 141896 109730 00,36 0,42 5869 13523 10925 11444 12933,30 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,36 0,42 4093 23843 10271 19071 00 0,51 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,4 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,37 0,4 5250 9731 15034 7857 00 0,4 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,39 0,45 3663 2478 7222 12627 00 0 0 0 0 0 00 0,38 0 0 0 0 00,43 0,44 5952 7311 17464 10769 00,45 0,49 12842 14916 34010 26203 0
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 1-3
Exp Soja (ton) k_soja FG_soja_K_exp/d Prod Milho ... Exp. mMilho ton k_milho0 0 0 3069,65 195,57 0,060 0 0 315,93 115,67 0,370 0 0 2815 1029 0,370 0 0 16356 3059 0,190 0 0 592,55 142,77 0,240 0 0 6024,74 4252,5 0,710 0 0 1248,52 499,16 0,40 0 0 255 32,58 0,130 0 0 354,95 112,99 0,320 0 0 19683 7245 0,370 0 0 24,78 12 0,4814734,02 1 76 229,28 31,96 0,1492624,82 0,99 449 2222,37 2137 0,9669406,73 0,99 466 7996,17 7596,33 0,95294540,64 1 1307 15660,4 13682,7 0,870 0 0 70,61 5,33 0,080 0 0 47,22 13,21 0,2816232,16 1 69 485,67 428,3 0,887298,4 1 29 2708,98 2681,16 0,99151449,16 1 586 7819,2 7472 0,9679625 0,98 296 9222,16 9081,27 0,980 0 0 83,42 1,5 0,023690,29 1 14 61 54 0,8915625,68 1 62 1160,79 1080,66 0,932178 1 9 105,58 5,56 0,0538053,94 0,99 114 7390,13 4609,32 0,6265813,34 0,93 204 4971,69 4711,77 0,95171048,96 1 522 5007,23 3320,22 0,6640884,86 1 113 19196,7 19086,7 0,9935345,22 1 108 423,11 324,18 0,7715447,66 0,91 50 4743,32 383,7 0,0837056,7 0,99 125 129,45 117,3 0,910 0 0 251,28 53,45 0,210 0 0 117,8 12,2 0,10 0 0 0 0 00 0 0 27,97 6,45 0,230 0 0 0 0 00 0 0 217,76 4,38 0,025926,26 1 20 219,02 191,93 0,883836,94 1 14 23,29 0 00 0 0 0 0 00 0 0 1872,36 1103,04 0,590 0 0 324,96 81,13 0,256031 1 24 26043,2 23688 0,910 0 0 14767,5 11224,8 0,760 0 0 197,02 77,32 0,390 0 0 466,83 190,9 0,410 0 0 2409,98 965,39 0,40 0 0 25394,5 22883 0,90 0 0 99,79 23,02 0,230 0 0 35566,3 30271,7 0,857015,26 0,98 52 1684,52 647,66 0,380 0 0 28292 15062,3 0,530 0 0 405,69 74,65 0,180 0 0 1655,91 827,64 0,50 0 0 14800,9 6054,71 0,410 0 0 321,33 137,52 0,430 0 0 3369,1 1019,89 0,312333,3 0,95 90 4559,46 947,54 0,210 0 0 607,91 112,17 0,180 0 0 122,22 98,34 0,80 0 0 1242,88 396,35 0,320 0 0 99,7 76,32 0,770 0 0 242,02 64,56 0,270 0 0 3517,52 1987,71 0,570 0 0 85,05 51,2 0,60 0 0 87,12 24,14 0,280 0 0 62,55 18,86 0,30 0 0 956,27 342,55 0,360 0 0 265,13 37,26 0,140 0 0 119,67 42 0,350 0 0 236,98 62,88 0,270 0 0 619,55 340,83 0,550 0 0 3155,08 244,52 0,080 0 0 211,44 83,94 0,4
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 1-4
FG_milho Dist Mun e Prt_km Valor_ produção_ soja_R$1000 FG_soja_valor_k/d0 397,16 0 00 364,09 0 03 364,51 0 09 322,66 0 00 326,38 0 015 276,77 0 02 319,65 0 00 357,1 0 00 317,24 0 022 325,04 0 00 315,12 0 00 192,69 7266,31 37,6910 206,06 52813,2 253,1751 148,87 28589,3 190,5161 225,44 164528 729,50 291,83 0 00 235,59 0 02 233,91 6340,92 27,111 249,56 2592,9 10,3929 258,43 95998,5 369,8134 268,7 33337 121,280 288,25 0 00 270,03 1314,08 4,864 253 6375,95 25,190 246,32 951,3 3,8614 333,25 15203,7 45,3215 322,95 29670,8 85,3110 327,85 78449,6 239,2153 361,25 14607,8 40,421 328,33 14526,4 44,211 306,68 6486,24 19,330 295,36 19499,1 65,640 341,24 0 00 321,94 0 00 333,14 0 00 254,25 0 00 347,42 0 00 362,41 0 01 300,01 5986,94 19,950 279,98 1834,47 6,550 300,88 0 03 344,74 0 00 326,09 0 094 252,7 2450,84 9,6939 285,95 0 00 321,16 0 01 247,57 0 07 134,62 0 0106 215,43 0 00 300,31 0 0112 270,53 0 05 135,3 3023,55 21,9677 195,68 0 00 290,44 0 08 108,21 0 020 301,01 0 00 333,89 0 03 363,08 0 07 137,63 8794,25 60,891 132,34 0 00 206,9 0 06 65,94 0 00 268,8 0 00 229,55 0 011 173,2 0 00 188,61 0 00 177,17 0 00 153,83 0 011 32,5 0 00 202,33 0 00 114,34 0 00 139,66 0 02 154,24 0 02 132,62 0 02 41,19 0 0
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 2-1
FID Shape ID AREA IDGEO MUNICIPIO IDH_197075 Polygon 4134 424,838989 210900 PORTO FRANCO 0,3276 Polygon 1625 921,437012 170210 ARAGUAINA 0,3477 Polygon 4121 176,413208 171720 PIRAQUÒ 078 Polygon 4122 687,938049 171855 RIACHINHO 079 Polygon 4124 564,885681 170105 ANGICO 080 Polygon 4126 389,587219 171430 NAZARE 0,2981 Polygon 1621 726,088989 171488 NOVA OLINDA 082 Polygon 4114 468,482178 171570 PALMEIRANTE 083 Polygon 1609 461,539062 150304 FLORESTA DO ARAGUAIA 084 Polygon 1616 559,085815 170230 ARAPOEMA 0,2985 Polygon 1617 306,146484 171630 PAU D'ARCO 086 Polygon 1612 308,314941 150775 SAPUCAIA 087 Polygon 1615 934,392456 170320 BERNARDO SAYAO 088 Polygon 1619 848,328735 170550 COLINAS DO TOCANTINS 0,3589 Polygon 1613 483,230499 171180 JUARINA 090 Polygon 1622 686,328979 171886 SANTA FE DO ARAGUAIA 091 Polygon 1629 389,952881 172210 XAMBIOA 0,3292 Polygon 1623 249,419067 171395 MURICILANDIA 093 Polygon 1626 66,709839 170130 ARAGOMINAS 094 Polygon 1628 869,233276 170215 ARAGUANA 095 Polygon 1627 352,828766 170388 CARMOLANDIA 096 Polygon 4107 20,314697 150380 JACUNDA 0,3397 Polygon 4105 603,663086 150497 NOVA IPIXUNA 098 Polygon 4106 824,806641 150157 BOM JESUS DO TOCANTINS 099 Polygon 1639 484,42926 170740 ESPERANTINA 0100 Polygon 1637 397,870605 150715 SAO DOMINGOS DO ARAGUAIA 0101 Polygon 1638 299,500854 150750 SAO JOAO DO ARAGUAIA 0,21102 Polygon 4129 729,019287 210405 ESTREITO 0103 Polygon 4118 487,912598 210280 CAROLINA 0,34104 Polygon 4120 905,27124 170300 BABA€ULANDIA 0,28105 Polygon 4115 994,79834 170770 FILADELFIA 0,3106 Polygon 4117 114,893066 170307 BARRA DO OURO 0107 Polygon 4127 749,462463 171380 MOSQUITO 0108 Polygon 4123 557,896606 170650 DARCINOPOLIS 0109 Polygon 4119 388,375122 172208 WANDERLANDIA 0110 Polygon 4125 275,881683 172000 SANTA TEREZINHA DO TOCANTINS 0111 Polygon 4128 240,388824 170030 AGUIARNOPOLIS 0112 Polygon 4133 983,260254 211157 SAO PEDRO DOS CRENTES 0113 Polygon 4136 668,633423 210407 FEIRA NOVA DO MARANHAO 0114 Polygon 4771 431,704102 210005 A€AILANDIA 0115 Polygon 4769 476,836548 210325 CIDELANDIA 0116 Polygon 4770 735,551331 211085 SAO FRANCISCO DO BREJAO 0117 Polygon 99 57,276123 210550 JOAO LISBOA 0,22118 Polygon 4768 194,468384 211285 VILA NOVA DOS MARTIRIOS 0119 Polygon 4756 200,949509 171880 SAMPAIO 0120 Polygon 4765 532,479736 210530 IMPERATRIZ 0,3121 Polygon 4776 264,095459 211176 SENADOR LA ROCQUE 0122 Polygon 4773 439,61499 210700 MONTES ALTOS 0,25123 Polygon 4753 195,536011 170389 CARRASCO BONITO 0124 Polygon 4766 614,373657 210455 GOVERNADOR EDISON LOBAO 0125 Polygon 4767 336,094299 210375 DAVINOPOLIS 0126 Polygon 4762 738,62738 210955 RIBAMAR FIQUENE 0127 Polygon 4774 195,51123 210598 LAJEADO NOVO 0128 Polygon 4761 619,390137 210255 CAMPESTRE DO MARANHAO 0129 Polygon 4757 294,917511 171830 PRAIA NORTE 0130 Polygon 4764 407,880127 172020 SAO MIGUEL DO TOCANTINS 0131 Polygon 4754 106,701134 170290 AXIXA DO TOCANTINS 0,24132 Polygon 4763 271,712158 172080 SITIO NOVO DO TOCANTINS 0,24133 Polygon 4760 830,475891 171070 ITAGUATINS 0,26134 Polygon 4759 791,385559 171280 MAURILANDIA DO TOCANTINS 0135 Polygon 4750 441,043091 172010 SAO BENTO DO TOCANTINS 0136 Polygon 4748 353,397034 170382 CACHOEIRINHA 0137 Polygon 4749 280,540131 171245 LUZINOPOLIS 0138 Polygon 4755 395,704193 170255 AUGUSTINOPOLIS 0139 Polygon 4772 869,181702 210542 ITINGA DO MARANHAO 0140 Polygon 4775 341,483002 210235 BURITIRAMA 0141 Polygon 100 876,04248 210203 BOM JESUS DAS SELVAS 0142 Polygon 4656 396,238281 150550 PARAGOMINAS 0,32143 Polygon 4655 106,325684 150812 ULIANOPOLIS 0144 Polygon 4180 119,204468 210440 GON€ALVES DIAS 0,23145 Polygon 4787 962,837891 210160 BARRA DO CORDA 0,26146 Polygon 4804 672,277222 210460 GOVERNADOR EUGÒNIO BARROS 0,22147 Polygon 4778 522,96582 210670 MIRADOR 0,29148 Polygon 4785 988,091797 210408 FERNANDO FALCAO 0149 Polygon 4802 379,22699 210462 GOVERNADOR LUIZ ROCHA 0
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 2-2
IDH_1980 IDH_1991 PIB_1970 PIB_1975 PIB_1980 PIB_1985 Prod Soja (ton)0,4 0,46 7103 12300 26747 29155 28526,080,57 0,65 38447 76969 237792 168239 25223,960 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,43 0,42 3452 3964 4136 6545 00 0,49 0 0 0 4712 00 0 0 0 0 0 20308,460 0 0 0 0 0 00,46 0,51 5655 178451 34344 42460 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,49 0 0 0 0 00,56 0,61 7866 17698 33899 23194 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,51 0,53 4610 6376 40361 28151 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,53 0,49 953 2724 16496 47519 00 0 0 0 0 0 00 0,48 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,43 0,4 7852 28551 38692 58985 00 0,49 0 0 0 19017 00,48 0,47 21569 25718 43077 30299 27590,080,4 0,42 8038 8434 14231 9313 00,39 0,45 6273 12882 15981 13880 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 13750,740 0,48 0 0 0 3461 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,51 0 0 0 208994 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,34 0,38 16519 33916 41301 56274 00 0 0 0 0 0 00 0,32 0 0 0 0 00,55 0,56 77875 212859 585966 417093 00 0 0 0 0 0 00,37 0,42 5303 11182 14194 18850 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,4 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,36 0,38 1863 2502 8745 7545 00,36 0,41 1884 3031 6050 4261 00,43 0,41 6138 7031 8190 8045 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0,45 0 0 0 11460 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,62 0,51 8034 36121 231321 363422 276560 0 0 0 0 0 11013,50,34 0,44 11113 81267 16993 16942 00,37 0,38 51783 55931 95674 90635 00,33 0,33 11349 18756 14849 17360 00,33 0,38 10022 8353 11629 16204 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 2-3
Exp Soja (ton) k_soja FG_soja_K_exp/d Prod Milho ... Exp. mMilho ton k_milho28487,08 1 0 20421 6663 0,3324143,96 0,96 126 6068 715 0,120 0 0 652,3 7,14 0,010 0 0 144,48 18,81 0,130 0 0 81,57 7,08 0,090 0 0 1075,83 94,4 0,090 0 0 1298,08 136,01 0,119228,46 0,95 97 2219,71 239,91 0,110 0 0 1062,76 201,28 0,190 0 0 125,28 4,68 0,040 0 0 120,49 8,85 0,070 0 0 1413,86 654,6 0,460 0 0 76,78 22,42 0,290 0 0 210,56 57,88 0,270 0 0 240,48 42,54 0,180 0 0 0 0 00 0 0 67,87 10,46 0,150 0 0 0 0 00 0 0 36,03 1,8 0,050 0 0 9,98 9,04 0,90 0 0 1,43 0,8 0,560 0 0 154,8 151,2 0,980 0 0 1757,88 1256,37 0,710 0 0 309,9 111 0,360 0 0 86,67 26,47 0,310 0 0 271,25 69,05 0,250 0 0 7711,24 578,53 0,080 0 0 853,48 385,47 0,4527590,08 1 250 265,17 46,34 0,170 0 0 80,66 27,36 0,340 0 0 193,96 28,56 0,150 0 0 826,55 12 0,010 0 0 0 0 011609,34 0,84 151 3988,41 964,47 0,240 0 0 203,67 43,92 0,220 0 0 101,98 9,72 0,10 0 0 162,7 41,88 0,260 0 0 440,61 76,05 0,170 0 0 310,41 26,69 0,090 0 0 6584,1 5688,02 0,860 0 0 822,08 693,91 0,840 0 0 918,63 108 0,120 0 0 915,36 486,62 0,530 0 0 51,11 8,46 0,170 0 0 1377,17 4,2 00 0 0 26597 14417 0,540 0 0 2716,28 1283,55 0,470 0 0 928,37 125,17 0,130 0 0 15,83 2,1 0,130 0 0 173,67 155,83 0,90 0 0 357,89 316,2 0,880 0 0 288,06 82,93 0,290 0 0 969,18 575,34 0,590 0 0 782,05 280,23 0,360 0 0 115,42 23,29 0,20 0 0 56,31 12,6 0,220 0 0 1778,17 33,33 0,020 0 0 421,82 86,66 0,210 0 0 148,62 17,09 0,110 0 0 184,8 20,16 0,110 0 0 123,33 1,5 0,010 0 0 69,08 30,33 0,440 0 0 533,54 4,26 0,010 0 0 2324,61 56,08 0,020 0 0 4087,83 2197,5 0,540 0 0 508,5 64,85 0,130 0 0 27493,3 25147,5 0,9127645 1 79 99736 94157 0,9411003,2 1 39 6212,4 4901,46 0,790 0 0 432,86 194,57 0,450 0 0 5180,9 1115,7 0,220 0 0 462,32 374,37 0,810 0 0 1196,47 577,48 0,480 0 0 2294,14 13,02 0,010 0 0 1308,06 907,26 0,69
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 2-4
FG_milho Dist Mun e Prt_km Valor_ produção_ soja_R$1000 FG_soja_valor_k/d0 0 1 14 191,09 13060,9 65,390 122,28 0 00 104,16 0 00 82,04 0 01 66,44 0 01 189,84 0 01 197,34 10877 52,161 293,78 0 00 249,57 0 00 239,15 0 02 267,89 0 00 265,07 0 00 239,38 0 00 288,23 0 00 212,97 0 00 139,7 0 00 189,62 0 00 172,05 0 00 155,07 0 00 151,55 0 01 293,88 0 05 271,91 0 00 226,34 0 00 188,91 0 00 187,62 0 03 195,1 0 08 45,61 0 00 110,41 11381,7 102,990 117,62 0 00 141,37 0 00 154,78 0 00 56,92 0 013 76,84 6831,33 74,960 108,38 0 00 63,47 0 01 38,87 0 01 71,9 0 00 94,15 0 032 177,81 0 04 160,91 0 01 135,5 0 04 126,84 0 00 173,36 0 00 139,38 0 0121 118,87 0 012 104,31 0 02 57,56 0 00 147,29 0 02 73,21 0 04 85,7 0 02 47,61 0 014 42,17 0 012 23,1 0 00 118,61 0 00 101,67 0 00 103,93 0 01 99,89 0 00 80,34 0 00 59,43 0 00 96,05 0 00 78,94 0 00 73,74 0 00 125,73 0 011 201,54 0 01 86,82 0 0125 200,43 0 0268 351,27 11992,3 34,1217 283,57 4991,93 17,581 365,61 0 05 225,9 0 01 361,92 0 02 245,51 0 00 197,38 0 03 351,76 0 0
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 3-1
FID Shape ID AREA IDGEO MUNICIPIO IDH_1970150 Polygon 4585 693,915527 210420 FORTUNA 0,27151 Polygon 4781 52,833618 211190 SUCUPIRA DO NORTE 0,29152 Polygon 4798 572,141602 210350 COLINAS 0,3153 Polygon 4782 635,409302 210800 PASTOS BONS 0,31154 Polygon 4197 537,356995 210770 PARAIBANO 0,26155 Polygon 4783 968,048889 210730 NOVA IORQUE 0,28156 Polygon 4780 155,734375 220855 PORTO ALEGRE DO PIAUI 0157 Polygon 4166 9,326172 221063 SEBASTIAO LEAL 0158 Polygon 4163 543,31543 211160 SAO RAIMUNDO DAS MANGABEIRAS 0,27159 Polygon 4161 993,733398 210970 SAMBAIBA 0,25160 Polygon 4164 610,298584 210610 LORETO 0,24161 Polygon 4167 204,293457 211080 SAO FELIX DE BALSAS 0,29162 Polygon 4168 813,478882 210180 BENEDITO LEITE 0,27163 Polygon 4779 601,516602 220080 ANTONIO ALMEIDA 0,22164 Polygon 4777 877,250366 211065 SAO DOMINGOS DO AZEITAO 0165 Polygon 4177 759,219177 210380 DOM PEDRO 0,29166 Polygon 4790 90,748291 210535 ITAIPAVA DO GRAJAU 0167 Polygon 4793 861,023499 210596 LAGOA GRANDE DO MARANHAO 0168 Polygon 4801 805,05011 210910 PRESIDENTE DUTRA 0,28169 Polygon 4796 865,252197 211230 TUNTUM 0,26170 Polygon 4805 249,248108 211167 SAO ROBERTO 0171 Polygon 4792 359,312958 211163 SAO RAIMUNDO DO DOCA BEZERRA 0172 Polygon 4171 599,768555 210580 LAGO DO JUNCO 0,27173 Polygon 4786 161,332275 210547 JENIPAPO DOS VIEIRAS 0174 Polygon 4791 830,719849 210635 MARAJA DO SENA 0175 Polygon 4797 344,065735 210975 SANTA FILOMENA DO MARANHAO 0176 Polygon 4800 318,891235 211070 SAO DOMINGOS DO MARANHAO 0,28177 Polygon 4799 408,853729 210545 JATOBA 0178 Polygon 4803 362,395813 210470 GRA€A ARANHA 0,28179 Polygon 4178 476,896912 211030 SANTO ANTONIO DOS LOPES 0,23180 Polygon 4175 74,866821 211140 SAO LUIS GONZAGA DO MARANHAO 0,26181 Polygon 4173 530,776611 210820 PEDREIRAS 0,3182 Polygon 4808 509,883057 210890 PO€AO DE PEDRAS 0,23183 Polygon 4176 349,875336 211125 SAO JOSE DOS BASILIOS 0184 Polygon 4169 388,750458 210520 IGARAPE GRANDE 0,2185 Polygon 4172 260,877899 210193 BERNARDO DO MEARIM 0186 Polygon 4806 784,949829 210400 ESPERANTINOPOLIS 0,21187 Polygon 4807 690,15918 210560 JOSELANDIA 0,2188 Polygon 4170 119,551849 210594 LAGOA DOS RODRIGUES 0189 Polygon 4174 172,169815 211223 TRIZIDELA DO VALE 0190 Polygon 4257 274,886536 210850 PINDARE MIRIM 0,29191 Polygon 4256 332,037109 210990 SANTA INÒS 0,33192 Polygon 4255 135,9095 211227 TUFILANDIA 0193 Polygon 4253 218,557663 210040 ALTAMIRA DO MARANHAO 0,24194 Polygon 4258 722,461304 211300 VITORINO FREIRE 0,24195 Polygon 4254 234,275864 210215 BREJO DE AREIA 0
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 3-2
IDH_1980 IDH_1991 PIB_1970 PIB_1975 PIB_1980 PIB_1985 Prod Soja (ton)0,32 0,37 3108 9582 8911 15021 00,35 0,38 2964 5947 5700 8063 00,43 0,38 11086 19836 26160 38769 00,37 0,43 6358 12101 15783 15519 00,35 0,41 7294 12743 16105 21007 00,38 0,38 3017 4467 5263 10623 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 3584400,39 0,43 4615 5338 6451 10334 22054,360,37 0,44 2628 2224 1434 5222 8683,380,38 0,43 3428 3973 4982 7252 34785,280,29 0,42 1545 1928 2600 5053 00,36 0,4 3181 4578 6736 6688 00,26 0,36 1139 1664 2760 17075 00 0 0 0 0 0 739040,44 0,45 11566 12281 20050 10764 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,38 0,42 24249 28829 52613 46003 00,31 0,36 19781 24420 41340 49267 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,36 0,4 9099 17195 19126 15625 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,35 0,36 10458 14691 20145 24697 00 0 0 0 0 0 00,38 0,39 3246 3493 4700 4453 00,36 0,38 15722 19861 22862 14650 00,37 0,4 22139 28952 24036 26978 00,43 0,46 39363 45060 80193 85506 00,37 0,38 18630 20199 39212 25878 00 0 0 0 0 0 00,33 0,38 9239 10351 16339 15273 00 0 0 0 0 0 00,32 0,37 10939 40661 41389 36182 00,31 0,36 10650 33179 21017 13660 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00,38 0,41 13016 18067 26980 24423 00,5 0,49 23071 42450 94659 75241 00 0 0 0 0 0 00,34 0,36 9426 17314 24858 15872 00,36 0,39 24660 19191 25022 23355 00 0 0 0 0 0 0
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 3-3
Exp Soja (ton) k_soja FG_soja_K_exp/d Prod Milho ... Exp. mMilho ton k_milho0 0 0 2945,24 1885,41 0,640 0 0 101,11 39,44 0,390 0 0 9469,04 7227,35 0,760 0 0 1086,15 824,73 0,760 0 0 580,95 374,01 0,640 0 0 2728,02 1262,76 0,460 0 0 108,31 3,48 0,0335844 0,1 96 5286,44 5223,93 0,9922054,36 1 123 8245,1 6315,3 0,778563,38 0,99 40 1110,32 728,78 0,6634570,08 0,99 147 12397,4 12040,3 0,970 0 0 153,19 7,16 0,050 0 0 237,66 108,11 0,450 0 0 35,45 3,1 0,0971404 0,97 246 4359,29 2904,79 0,670 0 0 737,5 189,25 0,260 0 0 823,15 238,62 0,290 0 0 475,86 247,92 0,520 0 0 10710 6096 0,570 0 0 9735,72 4925,66 0,510 0 0 494,42 247,3 0,50 0 0 595,95 70,38 0,120 0 0 714,96 247,43 0,350 0 0 747,36 284,73 0,380 0 0 348,91 87,66 0,250 0 0 179,18 87,24 0,490 0 0 1312,59 1006 0,770 0 0 6422,43 6079,6 0,950 0 0 316,1 316,1 10 0 0 2058,86 1095,41 0,530 0 0 695,78 82,13 0,120 0 0 265,46 117,39 0,440 0 0 1000,3 589,3 0,590 0 0 790,8 423,98 0,540 0 0 646,32 54,96 0,090 0 0 1051,44 472,19 0,450 0 0 1529,17 649,46 0,420 0 0 1013,05 303,3 0,30 0 0 414,79 84,04 0,20 0 0 176,32 51,22 0,290 0 0 87,05 6,97 0,080 0 0 891,54 335,36 0,380 0 0 46,27 3 0,060 0 0 2796,07 683,25 0,240 0 0 5080,18 1863,54 0,370 0 0 159,41 32,81 0,21
ANEXO I - TABELA DE DADOS , Page 3-4
FG_milho Dist Mun e Prt_km Valor_ produção_ soja_R$1000 FG_soja_valor_k/d5 354,86 0 00 314,94 0 021 336,3 0 02 331,77 0 01 358,29 0 04 347,38 0 00 349,44 0 014 371,47 14894,4 4,0135 178,65 8574,76 47,973 213,82 3291,23 15,1751 235,16 14389,9 60,790 265,31 0 00 298,87 0 00 340,58 0 010 289,83 16646,3 55,471 336,97 0 01 227,21 0 01 272,32 0 019 320,76 0 017 283,14 0 01 282,69 0 00 268,04 0 01 328,21 0 01 196,6 0 00 250,91 0 00 297,51 0 03 321,78 0 019 325,48 0 01 337,58 0 03 344,89 0 00 355,92 0 00 344,33 0 02 313,02 0 01 322,23 0 00 321,13 0 01 332,89 0 02 306,32 0 01 305,58 0 00 325,1 0 00 343,91 0 00 352,61 0 01 339,22 0 00 333,96 0 02 310,49 0 06 329,72 0 00 319,33 0 0
![Apostila SHP - Gravitacional Reserv Sup_1_EXEMPLO[1]](https://img.document.onl/doc/110x75/5571f85249795991698d27a8/apostila-shp-gravitacional-reserv-sup1exemplo1.jpg)
