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Ferramenta de apoio à decisão na gestão de
sistemas de drenagem pluvial
Caso de estudo da Cascais Próxima
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Civil
Orientador: Prof. Doutor Vítor Faria e Sousa
Orientador: Engº Francisco Jorge Banha Roussado
Mariana Pablo dos Inocentes
Novembro 2017
Júri
Presidente: Prof. Doutor Albano Luís Rebelo da Silva das Neves e Sousa
Orientador: Engº Francisco Jorge Banha Roussado
Vogal: Prof. Doutora Maria Cristina de Oliveira Matos Silva
Coorientador: Eng. Francisco Roussado
I
Agradecimentos Apesar de ser um trabalho individual, a realização da minha dissertação de mestrado teria sido
consideravelmente mais difícil, se não até impossível, se não fosse pela ajuda e apoio que
recebi.
Não posso por isso deixar de agradecer profundamente a todos.
Em primeiro lugar aos meus pais por me proporcionarem o privilégio de entrar no curso da
minha escolha e todas as condições que me permitiram conclui-lo. Aos meus irmãos Duarte e
Francisco por me terem apoiado por vezes sem terem perceção que o estavam a fazer. Ao
professor Vítor Sousa agradeço todas as correções, criticas e sugestões, todo o tempo
dedicado, paciência e compreensão. Ao engenheiro Francisco Roussado pelas informações
que me passou e que sem as quais não teria conseguido completar este desafio. Ao
engenheiro Nuno Almeida, à engenheira Íris Gouveia e a todos os colaboradores da Cascais
Próxima que me receberam da melhor forma possível e sempre me ajudaram em todos os
aspetos. Aos meus colegas Cláudio e Mendes que partilharam esta jornada comigo, incluindo
todas as dificuldades e dúvidas e sempre tiveram paciência para me aconselhar e ajudar a
tomar decisões. Um agradecimento especial à minha amiga Mariana que mesmo sem ter
qualquer conhecimento acerca do tema demonstrou sempre interesse, ouviu as minhas
queixas e sempre deu os melhores conselhos. Por fim, agradeço a todos os familiares e
amigos que à sua maneira tornaram este trabalho um bocadinho mais fácil, tenha sido fazendo
companhia em dias passados a trabalhar, ouvindo desabafos, dando conselhos ou
simplesmente estando presentes.
III
Resumo As infraestruturas de águas pluviais, apesar da sua importância para a sociedade, são
comumente negligenciadas até ocorrerem falhas que resultem em ações de reabilitação difíceis
e dispendiosas. A sua complexidade, falta de visibilidade, por se encontrarem enterradas, o
carácter monopolista do setor e a escassez de fundos existentes levou à sua degradação
parcial, encontrando-se, frequentemente em condição física deficiente. Adicionalmente, a
abordagem reativa de gestão de ativos utilizada no passado deixou uma acumulação de
necessidade de trabalhos de reparação e renovação.
Assim sendo, e de forma a lidar com o aumento dos custos, as altas expetativas dos clientes e
os requisitos regulamentares cada vez mais restritos, as entidades gestoras de sistemas de
drenagem devem implementar sistemas de gestão de ativos de infraestruturas, recorrendo ao
uso de ferramentas de apoio na tomada de decisão para planear atividades de operação e
manutenção, de forma a assegurarem o cumprimento dos níveis de serviço.
Desta forma, e dado o valor patrimonial destas infraestruturas, o programa de gestão de ativos
aplicado deve fornecer ferramentas proactivas de previsão para antecipar falhas nos sistemas
de drenagem, avaliar os riscos associados com a falha e fornecer estratégias de priorização de
intervenção, recorrendo a investimentos aceitáveis.
A presente dissertação foca-se assim no desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à
decisão que auxilie na definição de prioridades de intervenção em redes de drenagem pluvial
em ambiente urbano.
A ferramenta foi desenvolvida seguindo uma abordagem baseada no risco, avaliando-o a três
níveis, entupimento, colapso e falha. A sua elaboração baseou-se numa abordagem de decisão
multicritério de cariz pericial.
Pretende-se que possa contribuir num âmbito mais alargado para a gestão de ativos em
sistemas de drenagem pluvial, reduzindo o número de ocorrências de falhas e custos
associados a reparações de emergência. Neste âmbito, efetuou-se a aplicação da ferramenta,
desenvolvendo-se uma análise de risco a um conjunto de coletores selecionados, pertencentes
ao sistema de drenagem pluvial da responsabilidade da Cascais Próxima e propondo-se
ferramentas e abordagens para operacionalizar a metodologia.
Palavras-chave: Gestão de ativos, abordagem proativa, risco, tomada de decisão, processo
hierárquico analítico
V
Abstract Stormwater infrastructures, despite their importance to a society, are often neglected until a
failure that resultes in difficult and expensive rehabilitation actions happens. Its complexity, lack
of visibility, for being buried, the monopolistic character of the sector and the scarcity of existing
funds led to its partial degradation, resulting in poor physical condition. In addition, the reactive
asset management approach used has left an accumulation of need for repair and renovation
works.
In order to cope with the rising costs, high customer expectations and increasingly restricted
regulatory requirements, drainage system managers must implement infrastructure asset
management systems, using decision-making tools to plan operation and maintenance activities
in order to ensure compliance with service levels.
Thus, given the asset value of these infrastructures, the applied asset management program
should provide proactive forecasting tools to anticipate failures in the drainage systems, assess
the associated risks of failure, and provide intervention prioritization strategies, using acceptable
investments.
The present dissertation focuses on the development of a decision making tool that helps in the
definition of intervention priorities in urban drainage networks.
The tool was developed following a risk-based approach, classifying it in three levels, clogging,
collapse and failure. Its elaboration was based on a multi-criteria approach of expert opinion. It
is intended to contribute to a broader scope for asset management in stormwater drainage
systems, reducing the number of failures and costs associated with emergency repairs. In this
context, the tool was applied and a risk analysis was developed for a set of selected sewers of
the Cascais Próxima drainage system and tools and approaches to operationalize the
methodology were proposed.
Key-words: Asset management, proactive approach, risk, decision making, analytic hierarchy
process
VII
Simbologia mm - Milímetro
m – Metro
km - Kilómetro
% - Percentagem
PP – Polipropileno corrugado
PVC – Policloreto de vinilo
IP – Itinerário principal
IC – Itinerário complementar
R - Reabilitação
OM - Operação e manutenção
PR – Verosimilhança de falha relacionada com reabilitação
POM - Verosimilhança de falha relacionada com operação e manutenção
Pfalha - Verosimilhança de falha
QR – Consequência de falha relacionada com reabilitação
QOM - Consequência de falha relacionada com operação e manutenção
Qfalha – Consequência de falha
SIG – Sistema de informação geográfica
LO – Lista de operações
IX
Índice
1 Introdução .............................................................................................................................. 1
1.1 Enquadramento geral .................................................................................................... 1
1.2 Âmbito e objetivos ......................................................................................................... 2
1.3 Organização .................................................................................................................. 3
2 Estado da arte ....................................................................................................................... 5
2.1 Considerações gerais .................................................................................................... 5
2.2 Gestão de ativos físicos ................................................................................................ 6
2.2.1 Considerações gerais ............................................................................................ 6
2.2.2 Gestão de ativos em sistemas de drenagem de águas pluviais ......................... 10
2.2.3 Estratégias de intervenção .................................................................................. 12
2.3 Gestão do risco ........................................................................................................... 14
2.3.1 Considerações gerais .......................................................................................... 14
2.3.2 Quantificação da verosimilhança de falha........................................................... 17
2.3.3 Quantificação da consequência de falha ............................................................ 19
2.4 Tomada de decisão ..................................................................................................... 21
2.4.1 Considerações Gerais ......................................................................................... 21
2.4.2 Priorização de ativos ........................................................................................... 23
3 Ferramenta de apoio à tomada de decisão ........................................................................ 25
3.1 Considerações gerais .................................................................................................. 25
3.2 Metodologia para desenvolvimento da ferramenta ..................................................... 26
3.3 Definição dos fatores e parâmetros do risco de verosimilhança de falha ................... 28
3.3.1 Características do sistema .................................................................................. 29
3.3.2 Características da envolvente ............................................................................. 33
3.4 Definição dos fatores e parâmetros do risco das consequências de falha ................. 34
X
3.4.1 Características do sistema .................................................................................. 35
3.4.2 Características da envolvente ............................................................................. 36
3.4.3 Proximidade a vias de comunicação ................................................................... 37
3.4.4 Natureza predominante da atividade humana .................................................... 38
3.4.5 Condicionantes à intervenção ............................................................................. 38
3.5 Definição de pesos ...................................................................................................... 40
3.6 Classificação dos coletores ......................................................................................... 49
4 Caso de estudo ................................................................................................................... 53
4.1 Considerações gerais .................................................................................................. 53
4.2 Aplicação da ferramenta ............................................................................................. 54
4.2.1 Troços em estudo ................................................................................................ 54
4.2.2 Recolha de dados ................................................................................................ 55
4.2.3 Análise de dados ................................................................................................. 56
4.3 Análise e discussão dos resultados ............................................................................ 59
4.3.1 Quantificação de verosimilhança de falha........................................................... 59
4.3.2 Quantificação de consequência de falha ............................................................ 59
4.3.3 Quantificação de níveis de risco ......................................................................... 62
4.3.4 Análise geral da rede........................................................................................... 65
4.4 Comparação com outras metodologias....................................................................... 66
5 Considerações finais ........................................................................................................... 69
5.1 Aspetos relevantes e conclusões ................................................................................ 69
5.2 Limitações ................................................................................................................... 69
5.3 Recomendações e desenvolvimentos futuros ............................................................ 70
Anexo A – Inquérito .................................................................................................................... ii
Anexo B – Atribuição de pesos ao fatores ................................................................................ vi
Anexo C - Atribuição de pesos aos parâmetros ...................................................................... viii
Anexo D – Caracterização dos troços analisados .................................................................... x
Anexo E – Classificação de nível de risco dos coletores ........................................................ xvi
XI
Índice de Figuras Figura 2.1 - Esquema das etapas de gestão de infraestruturas (McDonald e Zhao, 2001) ......... 6
Figura 2.2 - Evolução da gestão de ativos (Jones et al, 2014) ..................................................... 8
Figura 2.3 - Modelo do processo de gestão do risco (ISO 31000:2009) .................................... 16
Figura 3.1 - Pesos dos fatores com influência na verosimilhança de falha ................................ 42
Figura 3.2 - Pesos dos fatores com influência nas consequências de falha .............................. 42
Figura 4.1 - Camada da rede de águas pluviais do Concelho de Cascais apresentada em SIG
..................................................................................................................................................... 53
Figura 4.2 - Mapa de localização das escolas e das ribeiras do Concelho de Cascais ............. 56
Figura 4.3 - Exemplo de área de estudo analisada em SIG contendo camada de rede pluvial,
altimetria e hierarquia viária ........................................................................................................ 57
Figura 4.4 - Percentagem de coletores caracterizados segundo cada categoria ....................... 60
Figura 4.5 - Percentagem de coletores caracterizados segundo cada categoria ....................... 61
Figura 4.6 - Classificação de nível de risco de entupimento ...................................................... 62
Figura 4.7 - Classificação de nível de risco de entupimento por zona de estudo ...................... 63
Figura 4.8 - Classificação de nível de risco de colapso .............................................................. 63
Figura 4.9 - Classificação de nível de risco de colapso por zona de estudo .............................. 64
Figura 4.10 - Classificação de nível de risco de falha ................................................................ 64
Figura 4.11 - Classificação de nível de risco de falha por zona de estudo ................................ 65
XIII
Índice de Tabelas Tabela 2.1 - Fatores de risco definidos pelos diversos autores estudados ................................ 18
Tabela 3.1 - Matriz de risco adotada para quantificação do nível de risco ................................. 26
Tabela 3.2 – Interrelação entre pesos dos fatores, parâmetros e categorias ............................ 28
Tabela 3.3 - Escala de Likert ....................................................................................................... 41
Tabela 3.4 - Caracterização dos sujeitos inquiridos ................................................................... 41
Tabela 3.5 - Pesos dos parâmetros de verosimilhança de falha ................................................ 43
Tabela 3.6 - Pesos dos parâmetros de consequências de falha ................................................ 43
Tabela 3.7 - Pesos das categorias de verosimilhança de falha .................................................. 45
Tabela 3.8 - Pesos das categorias de consequências de falha .................................................. 47
Tabela 3.9 - Metodologia multicritério desenvolvida no âmbito desta dissertação ..................... 49
Tabela 3.10 - Conversão dos valores determinados através da aplicação das Equações 1, 2 e 3
numa escala de 1 a 5 .................................................................................................................. 51
Tabela 4.1 - Caracterização das zonas de estudo no âmbito desta dissertação ....................... 55
Tabela 4.2 - Número de ocorrências registadas ......................................................................... 65
Tabela 4.3 - Distribuição de percentagens correspondentes a cada operação ......................... 65
Tabela 4.4 - Critérios de risco (Neto, 2015) ................................................................................ 68
Tabela 4.5 - Pesos dos fatores nesta dissertação e considerados por Neto (2015) .................. 68
1
1 Introdução
1.1 Enquadramento geral
Antigas civilizações como egípcios, gregos e romanos, reconheciam a importância do saneamento e
da sua relação com a saúde, e por isso cuidavam das suas águas (NBR 10844), verificando-se que
as primeiras obras direcionadas para a drenagem urbana remontam a 5000 anos atrás (Cosme J. S.,
2006). Contudo, durante a idade média a consciencialização relativamente à importância destas
infraestruturas diminuiu e até meados da Idade Moderna as obras de drenagem não foram
consideradas fundamentais ao desenvolvimento e ordenamento de centros urbanos (Cosme J. S.,
2006). Como tal, a nível europeu, os sistemas de drenagem no conceito atual remontam pelo menos
ao século XIII. Em Portugal, destaca-se a rede da Baixa Pombalina em Lisboa, construída na
sequência do terramoto de 1755 e ainda em funcionamento nos dias de hoje como coletor unitário
(Almeida e Cardoso, 2010). Segundo a Organização Mundial de Saúde, em 2000, os sistemas de
drenagem nos países desenvolvidos, serviam aproximadamente 90% da população.
No presente, as infraestruturas de águas pluviais, apesar de fundamentais para a qualidade de vida,
são frequentemente negligenciadas devido à sua falta de visibilidade por se encontrarem enterradas,
até ocorrerem falhas catastróficas, resultando em ações de reabilitação difíceis e dispendiosas.
(WEF-ASCE,1994). Estas infraestruturas diferenciam-se das demais quanto às metodologias de
reabilitação devido aos seguintes aspetos (Alegre et al, 2012; Almeida e Cardoso, 2010):
Estão isentas dos mecanismos de mercado incentivadores de melhorias de eficiência por se
tratar de monopólios naturais, para além de não se aplicarem regras de mercado no que se
refere à concorrência e à forma de avaliação do valor do património.
São construídas maioritariamente enterradas, o que dificulta a avaliação de condição.
São um exemplo paradigmático pois, apesar de se tratar de um serviço público essencial, são
negligenciadas por serem assumidas como óbvias pelas populações.
Comportam-se como um sistema e não como um somatório de componentes.
Historicamente, a reabilitação de infraestruturas é feita pela reparação de falhas em detrimento de se
ambicionar a sua prevenção, o que pode não ser economicamente viável nem melhorar a condição
geral de desempenho do sistema (Boulos, 2009; Wirahadikusumah et al, 1998).
Assim, ao utilizar-se uma manutenção reativa, em que é necessário que ocorra o estrago antes de
serem tomadas medidas, os coletores a ser reabilitados são selecionados de acordo com critérios de
emergência. Apresenta-se em alternativa uma estratégia proactiva. Nesta, o serviço determina a
necessidade de manutenção ao ter em conta o estado dos coletores e ao aferir a sua degradação
(Sægrov et al, 1999; Rostum, 2000).
2
Com a existência de recursos limitados, a capacidade de evitar falhas e otimizar o uso dos fundos
disponíveis para uma manutenção preventiva, recorrendo-se a modelos de previsão, é a melhor
opção para a gestão de sistemas de drenagem. A estratégia preventiva requer um bom conhecimento
das características do sistema, incluindo fatores de deterioração e registo de falhas. Ou seja, o
recurso a uma base de dados computorizada, de preferência na forma de um sistema de informação
geográfica (Rostum, 2000).
O envelhecimento das infraestruturas associado à falta de aplicação de uma gestão de ativos
proactiva resulta em reparações de emergência dispendiosas, custos de operação elevados e
redução do nível de serviço. Constatou-se que uma gestão reativa não é sustentável devido aos altos
custos de reparações de emergência e devido ao aumento de pressão por parte dos utilizadores e
das regulamentações (Fenner, 2000; Moteleb, 2010). Consequentemente, verifica-se que nos últimos
40 anos tem ocorrido uma evolução para estratégias mais modernas, que veem a manutenção como
uma função que acrescenta valor (Petersdorff, 2013).
Em zonas urbanas com grandes redes de drenagem, a sustentabilidade das infraestruturas beneficia
grandemente da implementação destes sistemas de gestão de ativos, para assegurar o seu bom
funcionamento ao menor custo possível. A eficiência de uma gestão de ativos de infraestruturas é
largamente dependente do uso de ferramentas de apoio na tomada de decisão para planear
atividades de operação e manutenção que incluam métodos para aferição e reabilitação (Sousa,
2007; Zhao et al, 2001).
1.2 Âmbito e objetivos
A presente dissertação incide sobre a temática da gestão de ativos físicos, concretamente na gestão
de redes de sistemas de drenagem pluviais, com informação de risco. Para tal, foram considerados
os referenciais normativos internacionais referentes ao tema abordado, especificamente as famílias
de normas ISO 55000:2014, acerca da gestão de ativos físicos, e ISO 31000:2009, relativa à gestão
do risco. As abordagens baseadas no risco estabelecem as prioridades de intervenção considerando
a probabilidade de ocorrência de falha e a consequência resultante dessa falha, permitindo
diferenciar em termos de prioridade componentes que apresentem a mesma condição em termos de
degradação física
Devido à importância indiscutível das infraestruturas de drenagem de águas, pretende-se demonstrar
a urgência na implementação de estratégias de gestão do risco pelas entidades gestoras. Desta
forma, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à
decisão que auxilie na definição de prioridades de intervenção em redes de drenagem pluvial em
ambiente urbano.
A ferramenta será desenvolvida seguindo uma abordagem baseada no risco, avaliando-o a três níveis
(entupimento, colapso e falha) aplicável em cenários de escassez de informação, especialmente no
que concerne à condição dos coletores. A ferramenta congrega contribuições documentais, obtidas
3
da pesquisa bibliográfica efetuada, e periciais, através de inquéritos a técnicos envolvidos na gestão
do sistema de drenagem de águas pluviais do Concelho de Cascais. A ferramenta de apoio à decisão
desenvolvida auxilia na priorização dos coletores a intervir com base no risco de entupimento,
colapso e falha. Adotou-se uma abordagem multicritério que permite ponderar características do
sistema e da envolvente na avaliação do risco.
Apesar do formalismo generalizável da abordagem adotada para desenvolver a ferramenta, esta foi
calibrada e aplicada para efeitos de demonstração ao sistema de drenagem de águas pluviais do
Concelho de Cascais. Como tal, se até para o caso de estudo usado a ferramenta pode ser
melhorada, para outros sistemas será necessário ajustar os parâmetros, as categorias e os pesos a
cada contexto específico. À partida, os fatores considerados são suficientemente gerais para serem
transversais à maioria dos sistemas.
1.3 Organização
A presente dissertação é constituída por cinco capítulos.
O primeiro capítulo contém uma breve introdução ao tema e ao trabalho que será desenvolvido bem
como a exposição dos âmbitos e objetivos pretendidos com a realização do trabalho e a organização
adotada. No capítulo 2 é feita uma revisão bibliográfica correspondente aos principais temas
abordados, sendo estes a gestão de ativos físicos, explorando a sua evolução conceptual e normativa
e fazendo a sua aplicação específica aos sistemas de drenagem, gestão do risco e tomada de
decisão. No capítulo 3 apresenta-se a formulação de uma ferramenta de apoio à tomada de decisão
em sistemas de drenagem de águas pluviais, com informação de risco. Neste capítulo expõem-se
todas as metodologias e assunções utilizadas no processo de formulação da ferramenta em questão.
O capítulo 4 corresponde à aplicação da ferramenta elaborada num caso de estudo concreto,
tratando-se de uma parte do sistema de drenagem de águas pluviais pertencente ao concelho de
Cascais e gerido pela Cascais Próxima, E.M., S.A., sendo ainda feita uma comparação com uma
ferramenta desenvolvida no âmbito de outro trabalho e uma proposta de intervenção elaborada com
base numa análise financeira. Por fim, o capítulo 5 contém as conclusões deduzidas com a execução
da dissertação e algumas sugestões de possíveis trabalhos futuros.
5
2 Estado da arte
2.1 Considerações gerais
Os sistemas de drenagem urbana representam um património público construído significativo,
correspondendo a um investimento avultado, realizado no passado e a realizar no futuro para
assegurar a continuidade do serviço que prestam. Adicionalmente, fornecem um serviço fundamental
à sociedade em termos de saúde, bem-estar e preservação do ambiente, pelo que é essencial a sua
conservação eficaz e eficiente num contexto cada vez mais exigente em termos de requisitos de
desempenho e disponibilidade de recursos. (Almeida e Cardoso, 2010; Alegre et al, 2012)
Apesar da importância destes sistemas para as populações, a sua presença é geralmente identificada
apenas em caso de desempenho deficiente. De forma a manter e melhorar o nível de desempenho
dos sistemas de drenagem de águas, devem-se implementar estratégias de gestão de ativos físicos e
recorrer às tecnologias adequadas para inspecionar, controlar e, sempre que necessário, planear
atempadamente operações de manutenção e reabilitação (Saegrov et al, 1999).
Neste sentido, os gestores de infraestruturas de águas residuais domésticas e pluviais tomam
decisões diariamente com o intuito de reduzir a probabilidade de ocorrência de falhas associadas a
grandes custos. Este processo de gestão baseado no risco está muitas vezes já impregnado e
baseia-se em anos de experiência e conhecimento acumulado sobre o sistema. No entanto, tendo em
consideração o contexto cada vez mais exigente e complexo da gestão dos sistemas de drenagem
urbana, é recomendada a adoção de abordagens sistémicas, formais e baseadas em evidências em
detrimento de abordagens exclusivamente periciais. Tal visa e implica a otimização das atividades
operacionais, especificamente a limpeza e inspeção que constituem um requisito para avaliar a
condição dos componentes e determinar as necessidades de reabilitação, e o desenvolvimento de
ferramentas de apoio à decisão. Desta forma, promove-se uma rentabilização e maximização das
infraestruturas já construídas, utilizando de modo racional os recursos disponíveis e estabelecendo
prioridades de intervenção, assegurando a sua sustentabilidade a médio e longo prazo (Sousa, 2007;
Lovely, 2010; Almeida e Cardoso, 2010).
Verifica-se que ao se antecipar os riscos associados com a falha de ativos, as empresas podem
planear operações economicamente viáveis de manutenção, reparação e substituição e assim
minimizar o custo total ao longo do ciclo de vida das infraestruturas (Vanier, 2001).
Tais operações englobam-se numa gestão de natureza reativa que pelo carácter monopolista das
infraestruturas de drenagem de águas residuais urbanas, a falta de visibilidade dos componentes que
as constituem e a escassez de fundos tem sido aplicada recorrentemente. Para alterar este
paradigma e evoluir para uma gestão proactiva, os decisores necessitam de ferramentas de apoio à
priorização e tomada de decisão que salvaguardem o desempenho hidráulico, estrutural, ambiental e
6
operacional e respeitem as restrições financeiras, níveis de serviço impostos e requisitos
regulamentares (Moteleb, 2010; Alegre et al, 2012; GAO 2004; Vanier, 2001).
De acordo com The Institute of Asset Management (2011), a tomada de decisão baseada na gestão
do risco é um elemento vital subjacente a uma aplicação de sucesso de gestão de ativos físicos
(Figura 2.1). O objetivo é determinar a combinação ótima, efetuando uma avaliação da exposição ao
risco, impactos indiretos ou intangíveis e efeitos a longo termo. Consequentemente, tal requer que se
entendam várias técnicas de quantificação, incluindo como avaliar o risco, as complexidades reais de
deterioração de ativos, confiança na engenharia e métodos de cálculo financeiro. De forma a
considerar estas complexidades de uma maneira disciplinada e compreensível, não apenas por ativo
independente, mas como um sistema de fatores interdependentes, são necessárias ferramentas
sofisticadas e experiência de interpretação da informação obtida (Petersdorff, 2013).
Figura 2.1 - Esquema das etapas de gestão de infraestruturas (McDonald e Zhao, 2001)
2.2 Gestão de ativos físicos
2.2.1 Considerações gerais
A gestão de ativos pode ser definida, de acordo com a OECD (2001), como “um processo sistemático
de manutenção, modernização, e utilização dos ativos operacionais, combinando princípios de
engenharia com a prática de negócios e lógica económica, fornecendo ferramentas para facilitar uma
abordagem mais organizada e flexível de modo a tomar as decisões necessárias para alcançar as
7
expectativas do público". Gestão de ativos usa uma combinação de práticas financeiras, económicas,
de engenharia e outras aplicadas a ativos físicos com o objetivo de fornecer um certo nível de serviço
imposto da forma mais eficaz em termos de custo-benefício (IIMM, 2006). A gestão de ativos avalia o
inventário de ativos, a sua condição, idade, histórico de serviço, vida útil estimada e criticidade e
prioriza os ativos baseando-se no fator risco a este associado e nos custos de substituição ou
reabilitação (Moteleb, 2010).
Fundamentalmente, a gestão de ativos inclui a aplicação sistemática de ferramentas analíticas tais
como análise do custo do ciclo de vida e metodologias de avaliação de risco (GAO, 2004; Moteleb,
2010).
As tarefas básicas para desenvolver um sistema de gestão de infraestruturas incluem (Hudson et al,
1997):
Identificar e registar elementos da infraestrutura (base de dados de inventário).
Avaliar a condição dos elementos da estrutura.
Prever níveis de condição futuros usando informação disponível.
Identificar potenciais perdas resultantes de falhas.
Priorizar elementos de infraestruturas baseando-se em procedimentos de avaliação de risco.
O desenvolvimento destes sistemas está, tipicamente, restringido aos recursos disponíveis. Assim, a
sua alocação deve ser efetuada de forma eficaz às áreas corretas, ou seja, aos ativos críticos. A
gestão de ativos pode ser tida como uma abordagem estratégica de alocação ótima de recursos para
a gestão, operação, manutenção e conservação de ativos (Petersdorff, 2013).
Devido à escassez de recursos deve-se optar pela alternativa mais económica. No entanto, é de
notar que ser mais económico significa apresentar “o menor custo ao longo do ciclo de vida” e não “o
menor investimento” (Assis, 2013).
Neste contexto, e com o reconhecimento da necessidade de otimizar a relação entre custo, risco e
desempenho durante todo o ciclo de vida do ativo, e fazê-lo de uma forma sustentável, criaram-se
normas de gestão de ativos, como a PAS-55 e a ISO 55000 (Figura 2.2) (Petersdorff, 2013).
8
Figura 2.2 - Evolução da gestão de ativos (Jones et al, 2014)
A Publicly Available Specification 55, PAS 55, foi definida pelo Institute of Asset Management
juntamente com a British Standards Organisation e em colaboração com outras organizações em
2004, como uma especificação normalizada para a gestão otimizada de ativos físicos e
infraestruturas. A norma foi revista e atualizada em 2008 (Petersdorff, 2013).
A especificação PAS 55 (2010) define gestão de ativos como “atividades sistemáticas e coordenadas
através das quais a organização efetua uma gestão ótima e sustentável dos ativos e sistemas de
ativos, do seu desempenho, risco e custos ao longo do seu ciclo de vida por forma a atingir o plano
estratégico proposto”. A norma encontra-se subdividida em duas partes:
PAS 55-1 – fornece recomendações para estabelecer, documentar, implementar, manter e
melhorar continuamente um sistema de gestão de ativos.
PAS 55-2 – contém as diretrizes para a implementação da PAS 55-1.
De acordo com este documento, uma estratégia de gestão de ativos deve seguir uma abordagem
baseada na gestão do risco, o que significa que se deve planear as suas atividades dando prioridade
aos ativos determinados como críticos
Por aprovação da International Organisation for Standardisation (ISO), a série de normas
internacionais ISO 55000 foi desenvolvida com base na PAS-55. Esta norma é composta por três
documentos:
ISO 55000 - fornece uma visão geral dos benefícios, princípios, conceitos e terminologia
relacionada com ativos, gestão de ativos e sistemas de gestão de ativos.
ISO 55001 - especifica os requisitos de estabelecimento, implementação, manutenção e
melhoramento do sistema.
9
ISO 55002 - fornece orientação para a aplicação de um sistema de gestão de ativos de
acordo com os requisitos da ISO 55001.
A adoção desta família de normas auxilia as organizações a atingir os seus objetivos através de uma
gestão eficaz e eficiente dos seus ativos. A aplicação de um sistema de gestão de ativos assegura
que essas metas possam ser atingidas de forma consistente e sustentável ao longo do tempo (ISO
55000, 2014).
Um dos pontos essenciais defendidos pela norma ISO 55000 é que o seu planeamento seja
construído com base em dados e informações corretas. É necessário que se faça uma descrição
correta do estado do sistema para que as decisões acerca da priorização de oportunidades de
melhoramento sejam devidamente informadas. Um processo de análise de confiança requer recolha
de dados com uma frequência que seja regular o suficiente para que se consigam identificar
alterações relevantes. Mitchell (2007) realça a importância de se estabelecer objetivos claros,
específicos e quantitativos e de os medir e monitorizar de forma adequada. No entanto, Woodhouse
(2007) nota a dificuldade de ser reconhecida esta necessidade de se recolher informação de
qualidade e de a manter atualizada apesar dos custos inerentes. Mesmo quando se aplica um
sistema de gestão em que está definido que a informação deve ser recolhida e como deve ser usada,
pode ser extremamente difícil persuadir os responsáveis por recolher a informação bruta e a fazê-lo
de forma consistente e exata. Pode ser complicado motivar os trabalhadores a cumprir ordens para
indicar que item falhou, porquê e qual o resultado dessa falha se estes não entenderem o valor dessa
informação. Adicionalmente, se houver uma cultura de culpabilização haverá uma distorção de dados
inerente (Petersdorff, 2013; Korving et al, 2007).
É importante que os dados de falhas recolhidos estejam todos no mesmo formato. Em primeiro lugar,
tal permite a cooperação entre departamentos ou entidades de gestão diferentes ao nível
operacional, tornando a troca de informação mais fácil e económica. Outra vantagem é a
possibilidade de comparar desempenhos entre diferentes sistemas de drenagem, sendo mais fácil
identificar alterações no desempenho dos componentes do sistema (Korving et al, 2007).
A implementação da gestão de ativos sofre da oposição de muitas barreiras, o que dificulta a sua
influência e sustentabilidade. Uma destas barreiras é exatamente a falta de perceção dos benefícios
da gestão de ativos a todos os níveis da organização (Petersdorff, 2013).
Ainda assim, devem ser tidos em conta os benefícios da implementação da gestão de ativos que
segundo a ISO 55000 e Grigg (2003) incluem:
Melhoria do desempenho financeiro.
Decisões fundamentadas de investimento em ativos.
Gestão do risco.
Melhoria de serviços e/ou produtos
Demonstração de responsabilidade social.
10
Demonstração de conformidade.
Aumento da reputação.
Melhoria da sustentabilidade da organização.
Melhoria da eficácia e eficiência.
Gerir capital de programas de melhoramento e de práticas de operações e manutenção de
forma mais eficaz.
Conseguir aprovação e financiamento para melhoramentos.
Reduzir custos ao eliminar falhas inesperadas e multas regulamentares.
Melhorar o nível de serviço.
Melhorar o serviço ao cliente e a publicidade.
Considera-se assim que a gestão de ativos traduz os objetivos de uma organização em decisões
relacionadas com os seus ativos, planos e atividades, recorrendo a uma estratégia baseada no risco
(ISO 5500, 2014).
2.2.2 Gestão de ativos em sistemas de drenagem de águas pluviais
Os sistemas de drenagem de águas pluviais são constituídos maioritariamente por coletores, que
incluem tubagens e câmaras de visita, elementos acessórios como sarjetas e sumidouros, instalações
complementares como bacias de retenção, instalações de tratamento e dispositivos de descarga final
(Alegre et al, 2012; Almeida e Cardoso, 2010).
Em sistemas de drenagem a gestão técnica dos ativos físicos compreende o cerne operacional das
atividades de gestão, tendo um papel decisivo na aquisição, operação, manutenção e reabilitação
eficazes das infraestruturas (Sousa, 2007).
Assim, a implementação de gestão de ativos a sistemas de drenagem aplica-se devido a vários
fatores, incluindo: regulamentações cada vez mais rigorosas, envelhecimento das infraestruturas,
expectativas mais altas dos consumidores, exigências sociais, económicas e ambientais e
preocupação com a relação custo-benefício (Urquhart, 2007; Moteleb, 2010).
Para implementar planos de gestão de ativos em sistemas de drenagem devem-se analisar registos
de informação de desempenho relevante, incluindo ocorrências de inundações, intervenções de
desobstrução, colapso de coletores, falhas de estações elevatórias, acidentes com pessoal, danos
em coletores, inspeções CCTV, reclamações de utilizadores, análise do comportamento hidráulico e
monitorização (Almeida e Cardoso, 2010).
No entanto, apesar da existência de informações e de bases de dados ser essencial para o
planeamento de atividades de gestão de ativos no sector das águas, há várias razões possíveis para
a dificuldade em obter dados corretos relacionados com o inventário dos ativos, bem como a sua
condição ou previsão de condição futura, incluindo o facto de as infraestruturas de drenagem serem
geralmente construídas ao longo de séculos preservando-se informações limitadas ou até
11
inexistentes. Outro problema são as inconsistências nos relatórios e a falta de normalização na
documentação dos atributos relevantes e da condição dos coletores (Moteleb, 2010; Vanier 2001;
GAO, 2004; Ana et al., 2009).
A eficiência da gestão de ativos de uma infraestrutura está estritamente dependente do uso de uma
ferramenta de suporte à tomada de decisão para o planeamento de ações de operação e
manutenção (Sousa, 2007).
Tais atividades de manutenção de sistemas de drenagem de águas incluem (Almeida e Cardoso,
2010):
Limpeza preventiva de coletores de forma a manter o funcionamento sem perturbações em
zonas suscetíveis, como a deposição de sedimentos, intrusão de raízes e acumulação de
depósitos de gordura.
Limpeza reativa de coletores, causada na maioria das vezes por obstruções devido a
obstáculos, depósitos de sedimentos, intrusão de raízes e acumulação de depósitos de
gordura.
Conservação do equipamento eletromecânico com o intuito de manter o bom funcionamento
dos equipamentos, tais como bombas.
Execução de ações pontuais de reparação de forma a corrigir ligeiras ocasiões de
degradação dos componentes e assim garantir o normal funcionamento do sistema.
Verifica-se que a maioria das estratégias de implementação de gestão de ativos foca-se na
reabilitação proactiva de coletores críticos. Esta abordagem é recomendada, baseando-se na
conclusão feita por Fenner and Sweeting (1999), de que as falhas nestes coletores representam a
maior parte dos custos de reparação. Considera-se que falha é definida como a incapacidade de um
sistema ou de um componente em completar a tarefa incumbida de acordo com um certo padrão,
definido pelo utilizador (Korving et al, 2007).
Segundo Allouche e Freure (2002), as intervenções de emergência nas redes de drenagem de águas
residuais podem custar até mais 50% do que a mesma operação em condições normais, pelo que a
identificação e reabilitação antecipada das secções críticas permite otimizar a gestão de recursos.
Para esse propósito, foram desenvolvidos diversos modelos para auxiliar na decisão relativa à
reabilitação. O mais simples foi desenvolvido pelo Water Research Center e consiste na pontuação
dos defeitos observados durante a inspeção de coletores. Desenvolveram-se modelos integrados
mais complexos com o propósito de otimizar as soluções levando em consideração restrições
hidráulicas, ambientais, sociais e económicas no processo de decisão. São exemplos destes
modelos: Burgess model, MARESS, APOGEE, Aflak model, PIPES, RERAUVIS e CARE-S (Sousa,
2007).
12
O sistema CARE‑S, desenvolvido no âmbito do projeto CARE-S, Computer Aided Rehabilitation of
Sewer Networks, foi desenvolvido por um conjunto de instituições maioritariamente europeias, de
entre as quais fez parte o Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC). É atualmente uma
referência no que diz respeito a sistemas computacionais integrados para apoio à reabilitação de
sistemas de águas residuais e pluviais. O projeto tem como finalidade desenvolver um sistema de
apoio à decisão que permita ao gestor de sistemas de drenagem determinar onde, quando e como
reabilitar os referidos sistemas. Fornece ferramentas de apoio à tomada de decisão para a
reabilitação e substituição de coletores. O produto final concretiza-se numa aplicação computacional
(Almeida e Cardoso, 2010).
O projeto prende-se com a proposta de análise integrada que inclui atividades de avaliação do
desempenho do sistema, análise do histórico de falhas do sistema e previsão do número de futuras
ocorrências, avaliação da importância relativa de cada coletor e planeamento das intervenções de
reabilitação e comparação do impacto de alternativas distintas (Almeida e Cardoso, 2010).
AWARE-P, “Advanced Water Asset Rehabilitation” em Portugal, constitui uma evolução do protótipo
CARE-S, já mencionado, e do CARE-W (Computer Aided Rehabilitation of Water Networks), incluindo
as funcionalidades mais relevantes destes sistemas, atendendo à experiência adquirida e às
especificações do país. O projeto foi coordenado pelo LNEC e conta com a participação da ERSAR e
do IST, entre outros parceiros. Pretende fornecer às entidades gestoras a implementação de um
conjunto de ferramentas de auxílio à tomada de decisão, no âmbito da gestão de ativos físicos em
sistemas urbanos de água.
Foram elaborados, no seguimento deste projeto, pelo LNEC em parceria com a ERSAR, dois guias
técnicos de gestão de ativos, um dos quais é dedicado à gestão de ativos de infraestruturas de águas
residuais e pluviais e outro direcionado ao abastecimento de água (Almeida e Cardoso, 2010).
2.2.3 Estratégias de intervenção
As intervenções a realizar nos sistemas de drenagem de águas pluviais, no contexto da gestão de
ativos físicos podem ser de dois tipos (Neto, 2015):
Operação e manutenção (O&M).
Reabilitação.
Os trabalhos de operação e manutenção consistem em ações de rotina com o objetivo de manter o
bom funcionamento dos sistemas sem que seja necessária a introdução de novos materiais e
componentes para o manter operacional (NP EN 752-1, 1999). Estes incluem atividades periódicas,
como sendo limpezas e inspeções, e procedimentos operacionais em situações correntes e
excecionais (Sousa, 2012).
13
De acordo com a Norma NP EN 752-1 (1999), a reabilitação consiste no conjunto de todas as
medidas de intervenção física para repor ou melhorar o desempenho de um sistema de drenagem
urbana. Permite prolongar o tempo de vida útil das infraestruturas, a partir da altura em que o
desempenho do sistema ou dos seus componentes não seja mantido através da manutenção, ou que
tal exija grande complexidade e custos. Não dispensa a garantia da satisfação dos requisitos
hidráulicos, ambientais, estruturais, funcionais e sociais através de intervenções de reparação,
renovação ou substituição.
A Norma NP EN 752-5 (2000) define as técnicas de intervenção como sendo (Carvalho, 2011):
Reparação: ações com o intuito de reparar anomalias localizadas.
Renovação: intervenções respeitantes à totalidade ou parte de um sistema, obtendo-se um
melhoramento do seu desempenho.
Substituição: construção de um novo coletor em substituição de um já existente, podendo ser
colocado no seu alinhamento ou não.
Estas atividades, executadas no âmbito da gestão de ativos, são classificadas em função do princípio
que lhes está subjacente. Desta forma distingue-se (Mehle et al. 2001; Almeida e Cardoso, 2010):
Estratégia reativa.
Estratégia proactiva.
Uma estratégia reativa caracteriza-se por uma postura em que se assume que só se executa algum
tipo de intervenções posteriormente ao funcionamento do sistema ser comprometido ou interrompido,
o que geralmente obriga a atuações rápidas de emergência (Almeida e Cardoso, 2010).
A adoção de uma estratégia proactiva consiste na aplicação de uma abordagem planeada com o
intuito de evitar que a degradação de desempenho de um sistema ultrapasse níveis estabelecidos,
com o objetivo de repor os níveis de desempenho ou ultrapassa-los em caso de novas exigências.
Atua no sentido de aumentar a vida útil, sendo o conceito de vida útil definido por Abreu e Lucas
(2003) como o tempo após a instalação durante o qual se cumpre um desempenho de acordo com as
exigências determinadas, sem necessidade de intervenções (Almeida e Cardoso, 2010).
Sousa (2012) considera que as intervenções proactivas podem ser implementadas segundo três
estratégias:
Baseadas na prevenção (ou baseadas na idade).
Através de inspeções (ou baseadas na condição).
Baseadas na previsão (ou baseadas na reabilitação).
Devido às limitações de recursos, na maioria dos casos assume-se uma postura reativa. No entanto,
os custos reais podem, neste caso, estar escondidos ao ponto de parecerem invisíveis aos olhos
14
dos gestores que vejam a tentativa de evitar a ocorrência de falhas como uma despesa extra. Mitchell
(2007) sugere que os custos para este tipo de manutenção são tipicamente duas a quatro vezes
superiores aos decorrentes de estratégias de redução do risco de ocorrência de falha, sendo que
estes valores podem ser bastante superiores quando há danos de vidas humanas ou ambientais.
Verifica-se que são potenciados não só os impactos económicos associados aos elevados custos de
execução de correções rápidas, como também as consequências negativas a nível social e ambiental
(Ariaratnam et al., 2001; Almeida e Cardoso, 2010).
Este tipo de atitude pode ser adequado em casos em que a ocorrência de falha de um elemento
possa ser reparado e que a falha não cause efeitos prejudiciais no sistema, por exemplo,
relativamente a elementos não críticos com longos tempos de vida útil. Adicionalmente, apesar de se
tentar prevenir a falha do sistema, não é viável a execução de inspeções periódicas a toda a rede e
irão sempre ocorrer falhas estocásticas, que vão requerer que se utilize uma estratégia que inclua
operações de manutenção corretiva (Petersdorff, 2013).
No entanto, cada vez mais a reabilitação de sistemas de drenagem segundo uma atitude proactiva
está a receber atenção pois permite à entidade gestora planear atempadamente inspeções e ações
de reabilitação de zonas criticas antes de ocorrerem situações de emergência, evitando elevados
custos de recuperação (Ariaratnam et al. 1998; Baars, 2008). A adoção desta abordagem é essencial
para que a alocação dos recursos seja otimizada e para que os sistemas sejam conduzidos de forma
sustentável (Veigas, 2007; Alegre e Covas, 2010). Os benefícios das abordagens preventivas têm
vindo a ser reconhecidos face às crescentes exigências relativas a aspetos técnicos, de saúde
pública, de segurança, ambientais, económico-financeiros e sociais (Almeida e Cardoso, 2010).
Sousa (2012) defende que independentemente da estratégia adotada, a conceção, planeamento e
operacionalização das intervenções visam satisfazer os requisitos estabelecidos em termos
hidráulicos, ambientais, estruturais e operacionais, estando associados custos económicos,
ambientais e sociais, que as entidades gestoras pretendem rentabilizar, quer em termos monetários,
quer em termos de qualidade de serviço.
2.3 Gestão do risco
2.3.1 Considerações gerais
Todas as atividades desenvolvidas por uma organização, de qualquer tipo e dimensão, têm riscos
associados que devem ser geridos. O risco representa o efeito que todas as incertezas causadas por
fatores e influências internos e externos têm na concretização dos objetivos da organização. Assim, a
tomada de decisão pode ser apoiada pelo processo de gestão do risco. (Almeida e Cardoso, 2010;
ISO 31000, 2009).
A existência de riscos à segurança, saúde e ao meio ambiente estende-se a todos os segmentos de
mercado. Estes devem ser identificados e solucionados com procedimentos de gestão do risco
15
adequados. Assim, a ISO 31000 foi desenvolvida com o intuito de permitir às organizações incorporar
padrões e processos de alto nível para avaliar e eliminar riscos em todas as suas operações. Dada a
especificidade de cada sector ou aplicação particular da gestão do risco, esta norma inclui o
“estabelecimento do contexto” como a atividade inicial do processo genérico da gestão do risco. O
estabelecimento do contexto permite apreender os objetivos específicos da organização, o ambiente
em que os pretende atingir, as suas partes interessadas e a diversidade dos critérios de risco.
Esta norma fornece princípios, abordagens e processos de gestão do risco. Não é destinada a
nenhum segmento ou setor específico, podendo ser utilizada por qualquer organização
independentemente da sua dimensão e aplicada a qualquer tipo de risco e em diferentes atividades e
operações. Estabelece um conjunto de princípios a ser cumpridos para tornar eficaz a gestão do
risco. Recomenda que as organizações desenvolvam, implementem e melhorem continuamente uma
estrutura com o objetivo de integrar o processo para gerir o risco na governação, estratégia e
planeamento, gestão, processos de reporte, políticas, valores e cultura.
A utilização da ISO 31000 auxilia as organizações a aumentar a probabilidade de atingirem os seus
objetivos, melhorar a identificação de oportunidades de risco e a alocação e utilização eficiente de
recursos para o tratamento do risco.
No entanto, a ISO 31000 não pode ser utilizada para efeitos de certificação, em vez disso fornece
orientação para auditorias internas e externas.
Apesar da ISO 31000 fornecer orientações genéricas, não é pretendido uniformizar o processo de
gestão do risco entre as organizações. A conceção e implementação de planos e estruturação de
gestão do risco devem ter em consideração as necessidades variáveis de cada organização
específica, em particular os seus objetivos, contexto, estrutura, operações, processos, funções,
projetos, serviços, ativos e práticas específicas utilizadas.
É pretendido que a ISO 31000 seja utilizada para harmonizar os processos de gestão do risco em
normas existentes e futuras. Fornece uma abordagem comum no suporte a normas referentes a
riscos e setores específicos, não as substituindo.
16
Figura 2.3 - Modelo do processo de gestão do risco (ISO 31000:2009)
A norma define apreciação do risco como um processo global dividido em (Figura 2.3):
Identificação do risco: Processo de pesquisa, de reconhecimento e de descrição dos riscos.
Análise do risco: Processo destinado a compreender a natureza do risco e a determinar o
nível do risco.
Avaliação do risco: Processo de comparação dos resultados da análise do risco com os
critérios do risco para determinar se o risco e/ou a respetiva magnitude é aceitável ou
tolerável (ISO 31000, 2009).
Assim, no cerne da implementação da gestão do risco é necessário determinar o nível de risco,
sendo este medido pela magnitude de um risco, ou combinação de riscos, expresso em termos de
combinação da verosimilhança de falha e das consequências associadas a essa falha para um
determinado ativo (ISO 31000, 2009; Moteleb, 2010; Johansen, 2007; Jabiri et al. (2006); Petersdorff,
2013).
No presente trabalho o risco será definido como: Risco = Verosimilhança de falha X Consequência de
Falha de coletores, definição dada pela norma Australiana/Neo-Zelandeza de gestão do risco que
determina o risco como a possibilidade de algo acontecer que tenha um impacto nos objetivos e que
seja medido em termos da combinação entre a verosimilhança e consequências dos acontecimentos
(AS/NZS 4360:2004).
Neste contexto, e de forma a descrever a importância relativa de coletores, a gestão do risco de
ativos de qualquer infraestrutura deve combinar os valores de verosimilhança de falha e de
consequência de falha de forma a priorizar os elementos das infraestruturas em termos de risco uma
vez que a sua consideração independente não é suficiente pois coletores com valores de
17
verosimilhança de falha podem revelar uma grande variação em termos de consequências, e vice-
versa (Salman, 2010).
2.3.2 Quantificação da verosimilhança de falha
A aplicação de um plano de gestão de ativos fornece uma estratégia de manutenção proactiva
reduzindo o risco de falha ao estender o tempo de vida útil do ativo (Ana et al., 2009; Saegrov et al.,
1999).
De forma a determinar a verosimilhança de falha de qualquer ativo é necessário em primeiro lugar
determinar como pode falhar em termos de modos de falha. Quando categorizando o modo de falha
de um ativo existem pelo menos quatro modos de falha a considerar, comuns a todos os ativos
(Lovely, 2010):
Condição.
Idade.
Capacidade.
Nível de serviço.
A determinação da verosimilhança de falha requer uma extensa análise de dados relativos a
informação cadastral, de avaliação da condição e registos de intervenções de reparação ou de
substituição de coletores. Para tal, pode ser baseada em ferramentas de previsão, histórico de falhas
e relatórios de CCTV. Estudos realizados neste âmbito levaram ao desenvolvimento de modelos de
deterioração (Syachrani et al., 2013; Moteleb, 2010).
A verosimilhança de falha de coletores é influenciada por diversos fatores. De acordo com Moteleb
(2010) a falha de coletores é um evento probabilístico que é dependente da idade mas também de
diversos outros fatores.
Uma análise de literatura revela que os fatores considerados variam de acordo com os diversos
autores (Tabela 2.1).
18
Tabela 2.1 - Fatores de risco definidos pelos diversos autores estudados
Salm
an (
20
10)
Hin
tz e
t a
l.(2
007)
Mote
leb
(201
0)
Halfaw
y e
t al (2
008
)
Nirm
alk
um
ar
(201
1)
WR
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200
1)
WE
F/A
SC
E (
200
9)
Mc D
ona
l and Z
hao (
200
1)
Sousa (
200
7)
Neto
(2
015)
Idade dos coletores X X X
Profundidade dos coletores X X X X X X X
Diâmetro dos coletores X X X X X X X
Material dos coletores X X X X X
Inclinação dos coletores X
Localização geral dos coletores
X X X X
Coletores com problemas de acesso
X X X X X
Condições do terreno onde se localizam os coletores
X X X X X
Coletores localizados em zonas com risco de desabamento
X X
Coletores localizados junto de zonas ambientalmente sensíveis (cursos de água)
X X X X X
Coletores localizados em zonas turísticas
X X
Coletor localizado em zonas de lazer
X X X
Coletor localizado em zonas comerciais
X X X
Coletores localizado sob zona ferroviária
X X X
Coletores localizados sob estradas
X X X X
X
Distância dos coletores a edifícios e pontes
X X
Coletores localizados junto a outras infraestruturas
X X X X
19
Salm
an (
20
10)
Hin
tz e
t a
l.(2
007)
Mote
leb
(201
0)
Halfaw
y e
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)
Nirm
alk
um
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(201
1)
WR
c (
200
1)
WE
F/A
SC
E (
200
9)
Mc D
ona
l and Z
hao (
200
1)
Sousa (
200
7)
Neto
(2
015)
Coletores nas proximidades de escolas e hospitais
X X X X
Número de conexões laterais do coletores
X X
Localização do troço (número de secção)
X
Função dos coletores (unitários ou separativos)
X X
Nível de serviço prestado pelos coletores e número de queixas efetuadas pelos utilizadores
X
Apesar de alguns autores considerarem a idade como um fator correlacionado fortemente com a
deterioração estrutural, de acordo com Moteleb (2010) isoladamente este fator não consegue explicar
a falha de coletores que ainda não atingiram o seu tempo de vida útil.
No entanto, com o avançar da idade dos ativos físicos a probabilidade destes falharem aumenta.
Apesar de não existirem formas de determinar precisamente quando tal acontecerá podem-se aplicar
probabilidades baseadas na experiência e em dados históricos disponíveis para se prever quando um
ativo físico irá falhar (Lovely, 2010).
Uma das características que mais influencia o potencial de falha de um coletor é a sua condição
física, avaliada em função da combinação de vários fatores, como tal a maioria das metodologias
baseiam-se neste elemento para quantificar a verosimilhança de falha (Neto, 2015).
2.3.3 Quantificação da consequência de falha
De acordo com Sekar (2011) as consequências de falha determinam o impacto causado pela falha de
coletores de águas pluviais. Estas podem levar a perdas, sendo quantificadas em custos diretos e
indiretos, bem como em impactos ambientais e sociais.
Os custos indiretos de falha de coletores incluem, mas não estão limitados a, interrupção de serviços,
atrasos no tráfego, especialmente se o coletor estiver localizado por baixo de uma via com grande
20
volume de tráfego, coimas regulamentares, danos ambientais e problemas de saúde pública (Salman,
2010).
Relativamente aos impactos económicos, ou custos diretos, de falha de coletores estes incluem
custos de reparação e substituição, coimas regulamentares, indemnizações das partes afetadas e
danos nos restantes elementos da rede de drenagem. Os custos de reparação e substituição
aumentam com o aumento da profundidade e dimensão dos coletores. A existência de estruturas nas
proximidades do coletor a ser reparado pode também aumentar os custos devido à possível
necessidade de implementação de medidas de prevenção em caso de danificação da estrutura.
Coletores localizados por baixo de vias ou de edifícios apresentam problemas de acessibilidade que
podem impedir o uso de métodos convencionais de aberturas de valas e de substituição (Salman,
2010).
Os impactos socias de falha de coletores de drenagem incluem potenciais problemas de saúde,
inconvenientes resultantes da interrupção do serviço, atrasos no tráfego e acidentes. A magnitude
dos impactos sociais aumenta com o aumento do número de afetados pela falha de um coletor, por
exemplo, uma falha que resulte na interrupção do serviço em infraestruturas como hospitais e escolas
tem um maior impacto social comparativamente a uma habitação familiar (Salman, 2010).
A determinação de consequências de falha de coletores de drenagem de águas pluviais é um
processo complexo devido aos seus impactos multidimensionais. A natureza intangível dos impactos
sociais e ambientais da falha de um coletor complica ainda mais a avaliação precisa das
consequências de falha. No entanto, com os avanços verificados em SIG e outros sistemas de
informação, o cálculo das consequências de falha está-se a tornar cada vez menos moroso (Moteleb,
2010; Salman, 2010).
De forma a quantificar as consequências de falha seria adequado atribuir custos às reparações
consequentes de falhas. No entanto, esta abordagem é na maioria das vezes impraticável. Por essa
razão é usual desenvolverem-se índices de consequência de falha de forma a fazer comparações e
identificar as áreas que enfrentarão um maior impacto em caso de falha. Ou seja, se o objetivo
primário da identificação do valor das consequências de falha de coletores de drenagem for comparar
e classificar o impacto de cada coletor em vez de estimar o valor exato de custo de falha, pode-se
aplicar uma abordagem alternativa em que se efetua uma medida relativa de criticidade atribuída a
cada coletor baseando-se em fatores pré-determinados. Sistemas de classificação ponderados, que
fazem parte da família de métodos de tomada de decisão multicritério, fornecem uma solução para a
avaliação de consequências de falha de sistemas de drenagem (Salman, 2010; Lovely, 2010).
Salman (2010) apresenta os seguintes passos a seguir pelo decisor de forma a determinar as
consequências gerais de falha de cada coletor:
Identificar os fatores que se acredita têm impactos económicos, sociais e ambientais.
Classificar comparativamente os fatores com base na sua importância.
21
Atribuir pesos numéricos que exprimam a importância de cada fator baseando-se na escala
predeterminada.
Criar uma lista de coletores para os quais os fatores e respetivos pesos identificados
previamente são aplicáveis. Nesta etapa deve-se excluir coletores com falta de informação.
Se a inclusão de um fator levar à exclusão de uma extensa quantidade de pontos de
informação, deve-se considerar a exclusão desse mesmo fator.
Avaliar cada coletor em relação a cada fator e atribuir um valor de desempenho com base
numa escala predeterminada.
Calcular o valor geral de consequência de falha utilizando uma equação de soma ponderada.
Analisar os resultados para verificar a adequabilidade dos pesos dos fatores e valores de
desempenho.
No seguimento desta avaliação, são utilizados valores numéricos para representar o grau de impacto
causado pela ocorrência de falha. Esta classificação permite que se faça a comparação entre a
gravidade relativa do impacto de falha de diferentes coletores. Um ativo que cause consequências
mais severas é inerentemente mais crítico para a operação do sistema do que outro com uma baixa
classificação de consequência de falha, desta forma, a classificação de consequência de falha pode
ser utilizada para a determinação dos ativos críticos (Lovely, 2010; Zhao et al, 2001).
WEF/ASCE (2009) classifica coletores em três grupos de criticidade:
Categoria A: Coletores com altos custos de falha e grandes impactos na saúde humana e no
ambiente.
Categoria B: Coletores com impactos e custos inferiores aos da categoria A, no entanto a
prevenção de falha ainda é vantajosa em termos de custos.
Categoria C: Coletores não críticos. Custo e impacto da falha é mínimo.
2.4 Tomada de decisão
2.4.1 Considerações Gerais
Segundo Sousa (2007) a implementação da gestão de ativos beneficia grandemente a
sustentabilidade das infraestruturas de sistemas de drenagem em áreas urbanas. Por sua vez, dada
a complexidade das infraestruturas modernas, a eficiência da gestão de ativos depende
consideravelmente do uso de ferramentas de apoio à tomada de decisão em diversos aspetos,
nomeadamente no planeamento de atividades de operação e manutenção.
De acordo com Roy & Bouyssou (1993) o auxílio à tomada de decisão é definido como a atividade
que ajuda na obtenção de respostas às questões que constituem um processo de decisão.
Sendo que na gestão de ativos físicos são tomadas decisões constantemente, é essencial que as
decisões relacionadas com ativos críticos sejam tomadas não apenas com base em discussões e
22
experiência adquirida mas empregando técnicas determinadas e métodos definidos claramente
(Petersdorff, 2013).
De forma a tomar essas decisões é preciso conhecer o problema, a necessidade e o propósito da
decisão, critérios de decisão, os seus subcritérios, partes interessadas e grupos afetados e as ações
alternativas possíveis. De seguida, tenta-se determinar as melhores alternativas, ou no caso de
alocação de recursos em escassez, estabelecem-se prioridades para as alternativas de alocação de
percentagens dos recursos disponíveis (Saaty, 2008).
No contexto da tomada de decisão, através da compreensão da criticidade e do risco a ela associado,
as implicações da ocorrência de falha podem ser entendidas devidamente e geridas de forma
otimizada (Petersdorff, 2013).
A cláusula 4.3.3.2 da PAS 55-2 corrobora tal conceito com a seguinte afirmação: “As organizações
devem adotar métodos de otimização robustos, apropriados à criticidade e complexidade das
decisões a ser tomadas, e garantir assunções consistentes em relação à importância dos fatores
contributivos.”
Para além de modelos explícitos, o discernimento humano é necessário para garantir uma tomada de
decisão adequada. Neilson et al. (2008) nota que diversas vezes ferramentas sofisticadas que retiram
completamente o julgamento humano do processo de tomada de decisão tornam-se abstratas e
levam os operadores a aceitar soluções sem as questionar devidamente (Petersdorff, 2013).
No entanto, praticamente sempre que uma decisão é tomada é utilizado um modelo que auxilia o
decisor. Os modelos utilizados podem ser tão simples como o decisor apenas ponderar diferentes
cenários, ou podem ser avançados, incluindo cálculos matemáticos, simulações e análises
quantitativas, que usem técnicas sofisticadas e ferramentas que fornecem informação extensa acerca
de uma situação ao decisor (Petersdorff, 2013).
A modelação é severamente constrangida por limitações de complexidade (Starfield et al 1993),
sendo que, de forma a conseguir modelar com sucesso pode ser necessário fazer simplificações
válidas (Petersdorff, 2013). Esta necessidade de simplificação da realidade reforça a necessidade de
validar os modelos desenvolvidos. A validação de um modelo, de acordo com Kleijnen (1995)
consiste em determinar se um modelo conceptual é uma descrição adequada do sistema a ser
estudado. Validação é correntemente considerada como o nível ao qual o modelo representa
fielmente o sistema (Petersdorff, 2013). No entanto, Robinson (2004) argumenta que faz muito mais
sentido prático que se exija que o modelo capture fielmente o comportamento do sistema apenas na
extensão pretendida pelos objetivos do estudo de simulação.
O impacto causado pela falha de sistemas de drenagem de águas residuais e pluviais depende de
vários fatores, sendo que cada caso é único. A tomada de decisão acerca da reabilitação dos
mesmos deve ter em consideração dois fatores, o impacto causado pela falha de um determinado
coletor e a sua condição. O impacto da falha baseia-se na verosimilhança de falha e na gravidade
23
das consequências resultantes. A classificação comparativa do impacto de falha é utilizado em
conjunto com a classificação da condição de forma a providenciar uma forma lógica e sistemática que
permita determinar prioridades para inspeções futuras e eventuais ações de reabilitação de coletores
(Zhao et al, 2001).
2.4.2 Priorização de ativos
O elevado valor patrimonial das infraestruturas que constituem os sistemas de drenagem de águas
pluviais, os avultados investimentos em jogo e a escassez de recursos disponíveis para a sua
reabilitação levam à necessidade de estabelecer prioridades quanto à aplicação desses recursos
devidamente em projetos. Desta forma, pretende-se atingir uma rentabilização e maximização das
infraestruturas já construídas, assegurando a sua sustentabilidade económica e financeira, a médio e
longo prazo. Este desafio revela-se bastante complexo devido ao conflito de interesses entre as
entidades envolvidas como políticos, acionistas, técnicos e clientes finais. Da perspetiva técnica,
elabora-se um mapa de infraestruturas com a classificação de zonas segundo o risco, estabelecendo-
se para isso o risco associado a cada troço de coletor. Utilizam-se estes mapas para priorizar as
ações de inspeção aos coletores, inspecionando-se em primeiro lugar os de maior risco, caso
nenhuma outra informação o impeça (Gomes, 2013; Almeida e Cardoso, 2010).
De acordo com Lovely (2010) e o WRc (2001), um ativo pode ser identificado como critico ou não
crítico de acordo com as consequências que podem ocorrer com a sua falha, ou seja, os ativos que
em caso de falha podem provocar consequências mais prejudiciais e com maior significância são
considerados como ativos críticos. No entanto, Veigas (2007) defende que ativos críticos são aqueles
com maior importância na capacidade de fornecer o serviço prestado, todos os que apresentam
grande importância estratégica e dos quais depende o bom funcionamento do sistema. Verifica-se
ainda que para Syachrani et al. (2013) a criticidade de um ativo depende não só da verosimilhança de
ocorrência de falha mas também da potencial magnitude do impacto causado, sendo considerados
como ativos críticos os que apresentam relação mais desfavorável entre as consequências e a
verosimilhança de falha, que se traduz no maior risco de falha. Considera-se na elaboração da
presente dissertação a definição apresentada por Syachrani et al. (2013).
25
3 Ferramenta de apoio à tomada de decisão
3.1 Considerações gerais
Com a crescente complexidade e envelhecimento das infraestruturas de drenagem pluvial, a par do
aumento dos requisitos de desempenho dos sistemas decorrentes de alterações de contexto diversas
(e.g., alterações climáticas; meios urbanos mais complexos e sensíveis), as abordagens de gestão
reativas têm vindo a ser substituídas pelas pró-ativas. Com o aumento de restrições de recursos e
tendo em consideração a incerteza inerente à gestão destas infraestruturas, as abordagens pró-ativas
têm evoluído de abordagens baseadas na idade, para baseadas na condição e, mais recentemente,
para as baseadas no risco.
A metodologia, bem como a sua aplicação para desenvolver a ferramenta de apoio à decisão na
gestão de sistemas de drenagem pluvial, foi concebida tendo em conta o contexto particular da
Cascais Próxima, E.M., S.A..
A Cascais Próxima, constituída em 1999, é uma empresa municipal cujo capital é detido na totalidade
pelo Município de Cascais desde 2002. A sua missão consiste em compatibilizar a atividade de
intervenção urbana com os interesses estratégicos do Município, não descurando a qualidade dos
seus serviços e a procura por uma melhoria continua, dignidade e conforto crescentes das condições
de vida das populações do conselho. Engloba, no seu objetivo social, a gestão integrada da
mobilidade no concelho de Cascais, sendo que para tal efetua a prestação de vários serviços, desde
a construção e manutenção de infraestruturas e equipamentos urbanos, elaboração de projetos de
arquitetura e engenharia até lançamento, execução e fiscalização de empreitadas de obras
municipais.
No âmbito das suas responsabilidades, a Cascais Próxima assume a gestão do sistema de drenagem
pluvial do concelho de Cascais. Atualmente, a gestão do sistema de drenagem pluvial segue uma
política de ação reativa, sendo as intervenções despoletadas por ocorrências associadas a pedidos
de reparações por parte da Cascais Próxima ou da Câmara Municipal. No seguimento da ocorrência
elabora-se um relatório de obra associado à mesma, apresentando uma folha de cálculo e contendo
toda a informação relativa às atividades efetuadas. A resposta dada corresponde a uma operação de
inspeção levada a cabo por dois veículos, sendo que um procede a uma inspeção por CCTV, e o
outro efetua a intervenção adequada à natureza da ocorrência reportada, seja ela entupimento ou
colapso do coletor. Após a primeira intervenção volta-se a inspecionar, novamente com recurso a
CCTV, para verificar se o trabalho foi bem efetuado. Se necessário procede-se novamente à
realização da operação adequada. Este processo repete-se até se verificar que o coletor ficou
totalmente reparado.
A Cascais Próxima é uma empresa com um corpo jovem e que “herdou” um sistema existente.
Apesar de ter vindo a intervir regularmente na rede desde a sua criação, existem limitações
26
importantes de informação sobre o sistema (cadastro, condição), pelo que a ferramenta foi concebida
tendo em conta este contexto particular.
3.2 Metodologia para desenvolvimento da ferramenta
A ferramenta que se propõe visa contribuir para a implementação de uma abordagem pró-ativa na
gestão dos componentes das infraestruturas de drenagem pluvial, nomeadamente os coletores,
mediante a sua priorização em termos da necessidade relativa de intervenção em função do risco de
falha. A ferramenta foi desenvolvida partindo de um contexto de escassez de informação, cenário que
se verifica em muitos municípios do país, pelo que a avaliação do risco é semi-quantitativa e a análise
da verosimilhança e consequência de falha pericial, complementada com contribuições documentais
e bibliográficas. A metodologia para o desenvolvimento da ferramenta envolveu definir:
A escala do nível de risco dos troços de rede de drenagem pluvial.
O método para avaliar a verosimilhança de falha dos troços de rede de drenagem pluvial.
O método para avaliar a consequência da falha dos troços de rede de drenagem pluvial.
A escala do nível de risco foi definida com base numa matriz do risco semi-quantitativa. Esta
ferramenta permite combinar num formato matricial a verosimilhança (usualmente quantificada como
probabilidade) com a magnitude das consequências da falha, proporcionando uma visualização fácil
dos diferentes níveis de risco considerados. As matrizes do risco mais correntes são de 3 por 3 ou 5
por 5, correspondentes a utilizar escalas de 3 ou 5 categorias para definir a verosimilhança e as
consequências. No âmbito da presente dissertação considerou-se uma matriz do risco de 5 por 5 com
4 níveis de risco (Tabela 3.1).
Tabela 3.1 - Matriz de risco adotada para quantificação do nível de risco
Consequências de falha
1 2 3 4 5
Vero
sim
ilh
an
ça d
e
falh
a
1 Risco reduzido Risco reduzido Risco médio Risco médio Risco médio
2 Risco reduzido Risco médio Risco médio Risco elevado Risco elevado
3 Risco médio Risco médio Risco elevado Risco elevado Risco elevado
4 Risco médio Risco elevado Risco elevado Risco elevado Risco muito elevado
5 Risco médio Risco elevado Risco elevado Risco muito elevado
Risco muito elevado
O método para avaliar a verosimilhança de falha bem como das consequências de falha é idêntico.
Em ambos os casos recorreu-se a uma abordagem de decisão multicritério de cariz pericial, na qual
são classificados um conjunto de indicadores caracterizadores da verosimilhança e das
consequências de falha, recorrendo ao uso do programa Excel. Os indicadores e a sua importância
relativa foram obtidos através da realização de inquéritos, tendo envolvido as seguintes etapas
principais:
27
Identificação de fatores e parâmetros do risco.
Definição de categorias.
Determinação de pesos.
A primeira etapa consistiu na identificação dos fatores e parâmetros com influência na verosimilhança
e nas consequências de falha. Neste âmbito, foram consideradas separadamente as intervenções de
operação e manutenção, concretamente limpeza, e as intervenções de reabilitação, nomeadamente a
colocação de revestimentos interiores pontuais ou contínuos ou a substituição do componente.
Assim, define-se um entupimento como a falha relacionada com operação e manutenção do sistema
(O&M), correspondente a uma deficiência funcional, e um colapso como a falha mais representativa
para reabilitação (R), correspondente a uma deficiência física. Note-se que as falhas referidas
correspondem aos casos limites, existindo diferentes níveis de obstrução até à ocorrência de um
entupimento e variadas anomalias (e.g., fendas, fissuras, deformações) percursoras do colapso.
O nível de risco dos troços de coletor foi definido exclusivamente em função do risco associado ao
coletor, tendo-se assumido que o risco de falha do coletor seria idêntico ao da câmara de visita de
montante em cada troço. Esta opção cria conjuntos únicos de coletor-câmara de visita, na medida em
que numa rede ramificada podem existir vários coletores com a mesma câmara de visita de jusante,
mas câmara de visita a montante é única para cada coletor. A operacionalização da ferramenta
obrigou a que os fatores e parâmetros fossem avaliados de forma descontínua por categorias
representativas de “peso” idêntico para a verosimilhança ou consequência de falha.
Na última etapa, foram atribuídos pesos aos fatores de risco, aos respetivos parâmetros e às diversas
categorias, representativos da sua importância relativa para a verosimilhança e consequência de
falha. Na atribuição dos pesos dos fatores recorreu-se ao processo hierárquico analítico, enquanto
para os parâmetros e categorias os pesos foram determinados diretamente, impondo apenas que a
sua soma fosse unitária. Esta opção prendeu-se com a morosidade de construir as matrizes de
comparação par-a-par necessárias no processo analítico hierárquico.
Após a definição dos fatores, parâmetros e categorias, bem como dos respetivos pesos, recorreu-se
à Equação 1 para determinar a classificação de cada coletor em relação à verosimilhança de falha e
às consequências de falha para o caso de entupimento e de colapso, separadamente.
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎çã𝑜 =∑[𝐾𝑛 × [∑(𝑃𝑛𝑚 × 𝑎𝑛𝑚𝑖)]] (1)
Tem-se que cada fator se divide em diversos parâmetros e cada parâmetro é definido pela categoria
que caracteriza a situação em que se encontra o coletor a ser avaliado. Assim, para a aplicação da
Equação 1 utilizam-se os valores correspondentes aos pesos definidos, sendo que “K” corresponde
ao peso de cada fator, “P” define o peso de cada parâmetro e “a” traduz o peso de cada categoria. A
Tabela 3.2 pretende ilustrar como os valores dos pesos estão interrelacionados, uma vez que de
28
entre os “n” fatores, cada um se divide em “m” parâmetros e por sua vez cada parâmetro pode ser
definido por uma das “i” categorias.
Tabela 3.2 – Interrelação entre pesos dos fatores, parâmetros e categorias
K1 … Kn
P11 P1m … Pn1 Pnm
a111 a11i a1m1 a1mi … an11 an1i anm1 anmi
A aplicação da ferramenta elaborada, ainda que tendo sido formulada para redes de coletores de
drenagem de águas pluviais, não está limitada a estes ativos. No entanto, pode ser necessário o
ajuste ou modificação de indicadores ou de ponderações de forma a atender às especificidades de
cada sistema em particular. Adicionalmente, salienta-se que as significativas melhorias em termos de
informação registadas nas últimas décadas, designadamente decorrentes da generalização dos
sistemas SIG como ferramentas de cadastro e a possibilidade de avaliação da condição dos
componentes enterrados que a vulgarização de técnicas como a inspeção por CCTV (Closed Circuit
Television) possibilitaram, permitirá aumentar a sofisticação da ferramenta no futuro.
3.3 Definição dos fatores e parâmetros do risco de verosimilhança de falha
A verosimilhança de falha dos coletores foi associada a propriedades físicas, operacionais e
ambientais através de parâmetros determinados no seguimento da análise de literatura efetuada e
com o auxílio de técnicos da Cascais Próxima. Os parâmetros foram agrupados em dois fatores em
função da sua origem, designadamente os parâmetros associados às “Características do sistema” e
às “Características da envolvente”.
Os parâmetros incluídos nos inquéritos foram selecionados com base na análise da literatura, tendo
sido solicitado aos técnicos sugestões de parâmetros adicionais considerados pertinentes e
identificação de parâmetros existentes considerados irrelevantes para o contexto particular em que a
ferramenta foi desenvolvida. Neste processo, foi identificado como um parâmetro de relevância para a
avaliação da verosimilhança de falha que se considerasse a localização relativa do troço em questão
na rede, ou seja, se este se localiza no início da rede ou mais próximo do meio recetor. Tal
consideração pode ser pertinente na realização de trabalhos futuros.
Tendo em consideração a diversidade de situações que podem existir num sistema de drenagem e o
contexto de escassez de informação para o qual a ferramenta foi desenvolvida, revelou-se
impraticável avaliar os parâmetros de forma contínua. Como tal, a distinção da probabilidade de
ocorrência de falha foi efetuada por categorias representativas das diferentes situações em que os
coletores se encontram, assumindo-se igual probabilidade de falha dos coletores dentro da mesma
categoria. Desta forma, definiram-se pelo menos duas categorias para cada parâmetro, sendo que
29
uma representa uma situação em que não há agravamento da probabilidade de falha, relativamente à
probabilidade de falha de referência, e outra em que há um aumento desta probabilidade.
A probabilidade de falha de referência é um valor que pode variar de sistema para sistema
dependendo das características de cada um. Como tal, a metodologia pretende avaliar a diferença de
probabilidade e não a probabilidade de falha em si. A nível internacional, é usual a referência a vidas
úteis dos coletores entre 50 a 100 anos, a que correspondem probabilidades de falha de 1% a 2% por
ano. No entanto, existem inúmeros exemplos tanto de coletores com idades superiores a 100 anos
ainda em perfeitas condições (e.g., coletores na Baixa Pombalina, em Lisboa) como de coletores com
idades inferiores a 50 anos fortemente degradados (e.g., vários troços da rede de drenagem de
Alcanena).
3.3.1 Características do sistema
No que concerne às características do componente do sistema, mais precisamente do coletor,
identificaram-se os seguintes parâmetros caracterizadores:
Diâmetro.
Profundidade.
Idade.
Material.
Inclinação.
Número de conexões laterais.
Condição do terreno/ tipo de solo.
Número de ocorrências no passado.
Considera-se como primeira característica do sistema o diâmetro dos coletores. Dependendo do
material utilizado, existe um grande leque de diâmetros disponíveis que podem variar entre 100 mm e
1200 mm, no caso analisado. A revisão bibliográfica efetuada indicou e os técnicos da Cascais
Próxima atestam, em teoria seria esperado que os diâmetros de menor dimensão tivessem uma
maior tendência a sofrerem obstruções e simultaneamente serem mais suscetíveis a ruturas.
Contudo, verifica-se que, na prática, não é nos menores diâmetros que ocorrem o maior número de
obstruções, mas sim entre os 300mm e os 600mm. No caso particular do sistema de drenagem
pluvial do município de Cascais existe uma situação específica associada a falhas mais frequentes
decorrente da substituição de antigas sarjetas superficiais de pedra por sumidouros modernos
mantendo, no entanto, a estrutura interior sem que esta sofra nenhuma reabilitação. Esta situação
leva à ocorrência de entupimentos com maior regularidade. Os diâmetros de coletores tipicamente
utilizados nestas situações são de 300mm. Já os coletores de maiores diâmetros tendem a
apresentar menores taxas de falha. Esta situação pode ser explicada pela sua construção coincidir,
usualmente, com empreitadas de maior valor, mais recentes e constituírem trechos chave nas redes.
Consequentemente, nestes casos tende a haver mais recursos para garantir e controlar a qualidade
na sua construção. Definiram-se quatro categorias que correspondem a diferentes gamas de
30
diâmetros correspondentes aos utilizados no caso de estudo considerado e que se assemelham aos
usados por outros autores:
<300mm
≤ 300 - 600mm <
≤ 600 – 1000 mm<
≥ 1000mm
A profundidade a que se encontra instalado o coletor terá influência na verosimilhança de falha
devido às cargas que nele atuam. Os coletores são solicitados por cargas variáveis decorrentes de
sobrecargas superficiais, nomeadamente a passagem de veículos pesados, e cargas permanentes
resultantes do peso do solo. As cargas variáveis são mais influentes no caso dos coletores mais
superficiais, enquanto as cargas permanentes ganham maior preponderância nos coletores mais
profundos. De um modo geral, e no caso do sistema de drenagem pluvial do município de Cascais
em particular, as primeiras são mais relevantes. Desta forma, definiram-se as três seguintes
categorias, com diferentes probabilidades de falha, que correspondem a três intervalos de
profundidade:
1 – 2 m ≤
< 2 – 3 m ≤
< 3 – 6 m
A idade é um parâmetro indireto no sentido em que traduz o maior ou menor tempo de exposição do
coletor aos agentes de degradação e, consequentemente, a maior ou menor degradação. A influência
da idade na verosimilhança de falha é frequentemente traduzida através do tempo de vida útil do
ativo. Contudo, este último depende não apenas da idade, mas também das características da
envolvente e do coletor, nomeadamente o material e a qualidade/tecnologia construtiva. A idade pode
permitir prever satisfatoriamente processos de degradação graduais, mas os coletores podem
também falhar devido a eventos pontuais ou acelerados com pouca relação com a idade (e.g., uma
carga superficial excecionalmente elevada; alteração da estabilidade do terreno devido a uma obra
subterrânea nas proximidades do coletor). Uma vez que em diferentes épocas se utilizaram diferentes
materiais e métodos construtivos, a influência da idade na verosimilhança de falha foi associada à
época construtiva. No caso do município de Cascais, verificou-se que os coletores construídos
durante os anos 80 e 90 são os que sofrem mais falhas. Neste período houve uma grande expansão
de construção a um ritmo acelerado, o que poderá ter levado a práticas construtivas menos rigorosas.
Até aos anos 50 faziam-se caneiros ao ar livre que transportavam as águas da chuva. Hoje em dia
esses caneiros foram tapados, mas mantém-se a construção inicial, sendo por isso o segundo
período identificado com maior ocorrência de falhas. O período correspondente aos anos 60 e 70
apresenta-se como a categoria seguinte em termos da verosimilhança de falha. Por fim, o período
que apresenta menor ocorrência de falhas é a partir dos anos 2000. Contudo, estes coletores sendo
mais recentes podem ainda não ter começado a manifestar as falhas, mas com o aumento do
conhecimento sobre o comportamento dos materiais dos coletores e com a crescente normalização e
31
fiscalização das empreitadas, seria expectável uma melhoria do desempenho dos coletores. Assim,
definiram-se as seguintes categorias para a avaliação da idade como parâmetro caracterizador do
sistema:
Até anos 50
Anos 60 e 70
Anos 80 e 90
Depois de 2000
O material constituinte do coletor é também uma característica de relevância a ter em conta na
análise apresentada, uma vez que coletores feitos de diferentes materiais têm mecanismos de falha
diferentes e tempos de vida útil distintos. Verifica-se que na rede em análise se encontram
maioritariamente coletores de betão e de polipropileno corrugado (PP). É utilizado policloreto de vinilo
(PVC) na construção de ramais de ligação. Coletores feitos de betão armado são raramente
utilizados, tal como os de ferro. Encontram-se ainda coletores de grés e de fibrocimento na rede. Os
materiais cimentícios, como o betão e o fibrocimento, bem como os cerâmicos, ou seja, o grés,
apresentam elevada fragilidade, sofrendo por isso mais fraturas comparativamente com os materiais
plásticos. Cerca de 90% das fraturas ocorrem em coletores de betão. Definiram-se assim duas
categorias distintas, sendo que não se considerou necessário incluir o betão armado e o ferro pois a
sua existência na rede é rara ou mesmo inexistente:
Materiais cimentícios e cerâmicos, onde se incluem coletores construídos em betão,
fibrocimento ou grés.
Materiais plásticos, referente a coletores feitos em polipropileno corrugado ou policloreto de
vinilo.
De referir que os materiais utilizados são relacionados com a época construtiva e, portanto, com a
idade dos coletores. Por um lado, as tubagens poliméricas só foram desenvolvidas e a sua utilização
vulgarizada mais recentemente. Por outro, existe a tendência para preferir determinadas tubagens em
detrimento de outras por fases temporais em função de fatores como o custo, disponibilidade, a moda
ou experiência.
O valor de inclinação, ou declive, do coletor relaciona-se com a probabilidade de ocorrência de falha
uma vez que tem influência na velocidade de escoamento e, consequentemente na tensão de
arrastamento. Assim, para o mesmo diâmetro, a velocidade de escoamento aumenta com a
inclinação, diminuindo a probabilidade de ocorrência de entupimentos. Coletores mais inclinados
tendem a apresentar melhor condição hidráulica. Existem situações em que, limitações da topografia
ou a existência de obstáculos exigem a implantação de coletores com declives inferiores a 1%, sendo
que o “Regulamento Geral dos Sistemas Públicos e Prediais de Distribuição de Água e de Drenagem
de Águas Residuais” indica como valor mínimo 0,3% de inclinação. Nestes casos, as dificuldades de
execução e/ou eventuais assentamentos dos coletores podem resultar em zonas com inclinações
nulas ou mesmo negativas. Seguidamente tem-se o conjunto de coletores que apresentam entre 1%
32
e 4% de inclinação e que correspondem a cerca de 80% da rede de drenagem. Entre os 4% e os
10% de inclinação verificam-se algumas ocorrências de falhas. Para valores acima de 10% a
ocorrência de falhas é rara, sendo que, o regulamento referido estabelece 15% de declive máximo.
Desta forma definiram-se as seguintes categorias:
1% <
≤ 1 – 4 % <
≤ 4 – 10% <
≤ 10 – 15%
O número de conexões de um coletor terá também influência na verosimilhança de ocorrência de
falha uma vez que numa situação em que as ligações são feitas diretamente no coletor, em oposição
a serem feitas através da câmara de visita, o coletor torna-se mais frágil pois a sua estabilidade é
afetada. Tal facto é especialmente problemático em coletores de betão ou grés antigos. As juntas
inevitavelmente criadas constituem pontos fracos mais susceptíveis à entrada de raízes, afluências
ou exfluências que arrastem os finos dos solos e desestabilizem os coletores, entre outras possíveis
ocorrências. Tem-se como situação menos problemática que não exista nenhuma conexão lateral.
Uma vez que quanto maior for o número de conexões, maior será a probabilidade de ocorrência de
falha, consideram-se quatro cenários distintos em que se varia o número de conexões existentes:
+3
2
1
0
Verifica-se que a condição do terreno onde se insere um coletor tem influência na sua maior ou
menor aptidão a sofrer falhas. Tal justifica-se pois em zonas impermeáveis a água não é absorvida
pelo solo, sendo encaminhada na totalidade para o sistema de drenagem, o que resulta em maior
propensão à ocorrência de falha. Por outro lado, nos solos permeáveis existe sempre alguma
absorção por parte do terreno. Neste contexto definiram-se dois cenários:
Terreno permeável.
Terreno impermeável.
O número de falhas ocorridas no passado ou histórico de falhas é um fator importante para prever
falhas futuras. Tal pode ser justificado por operações de reparação mal executadas, tais como
pressões decorrentes do reenchimento dos coletores após operações de correção ou movimentos de
solo causados por escavações, enchimento ou movimento de veículos pesados. O facto de os
coletores instalados no mesmo local apresentarem geralmente a mesma idade, material, método
construtivo utilizado, estando ainda sujeitos às mesmas condições de corrosão externas e internas
sugere que num local onde uma parte do coletor falha, haja tendência a ocorrerem mais falhas. A
ocorrência de falha é mensurada pela sua periodicidade, definindo-se assim o caso menos
problemático de não haver registo de nenhuma ocorrência, situação mais provável em coletores
33
recentes, em oposição a ocorrerem várias falhas no mesmo ano. Consideram-se quatro situações
relativas a este subfactor com diferentes impactos na probabilidade de ocorrência de falha:
Mais de 3 ocorrências por ano, registo de ocorrências em média mais de três vezes por ano.
2 ocorrências por ano, registo de ocorrências em média duas vezes por ano.
1 ocorrência por ano, registo de ocorrências em média uma vez por ano.
0 ocorrências, não há registo de nenhuma ocorrência.
3.3.2 Características da envolvente
A influência das características da envolvente no desempenho dos coletores foi agrupada em dois
parâmetros:
Ações à superfície ou nas imediações.
Atividades e ocupação à superfície.
As ações à superfície, nomeadamente a intensidade e natureza do tráfego automóvel, afetam os
coletores. Este parâmetro relaciona-se com a profundidade do coletor, na medida em que este será
tanto mais afetado quanto mais superficial for a sua implantação. Na ausência de estudos de tráfego
detalhados, relacionou-se a Acão superficial decorrente do tráfego com a hierarquia da rede
rodoviária do concelho de Cascais, que se encontra organizada nos seguintes níveis:
Nível 1 – Rede supraconcelhia.
Nível 2 – Rede estruturante e de distribuição principal.
Nível 3 – Rede de distribuição secundária.
Nível 4 – Rede de distribuição local ou de proximidade.
Nível 5 – Acesso local.
Os níveis hierárquicos da rede rodoviária correspondem a intensidades de tráfego decrescentes, pelo
que o agravamento da verosimilhança de falha será menor nas vias de nível 5, visto que nestas a
circulação de veículos pesados é pouco provável e a ocorrer será pontual e efetuada a velocidades
relativamente menores. De acordo com a informação pericial recolhida, as vias que constituem a rede
estruturante e de distribuição são as que apresentam maior potencial de afetar o sistema de
drenagem pluvial. O racional para esta situação prende-se com a elevada intensidade de tráfego
pesado que estas vias apresentam sem que, frequentemente, tenham sido concebidas para tal. As
vias de nível 1, apesar de receberem também uma grande intensidade de veículos pesados, foram
concebidas e construídas tendo em consideração essa situação. Adicionalmente, tendem a ter uma
manutenção mais regular, o que resulta em menores ações sobre os componentes da rede de
drenagem pluvial.
No âmbito das ações nas imediações, considerou-se que obras realizadas no subsolo das
imediações dos coletores analisados pudessem ter influência na ocorrência de falha, decorrente da
potencial alteração de equilíbrio de tensões no terreno. No entanto, ao analisar esta questão com os
técnicos da Cascais Próxima optou-se por omitir este parâmetro. Para além das dúvidas por parte
34
dos técnicos relativamente à relevância desta questão, verificou-se que a informação disponível não
permitia a sua operacionalização na ferramenta.
Desta forma, estando este parâmetro apenas relacionado com o nível hierárquico da rede rodoviária,
foram definidas as seguintes categorias:
Nível 1, correspondente a um coletor localizado numa zona de rede supraconcelhia.
Nível 2, correspondente a um coletor localizado numa zona de rede estruturante e de
distribuição principal.
Nível 3, correspondente a um coletor localizado numa zona de rede de distribuição
secundária.
Nível 4, correspondente a um coletor localizado numa zona de rede de distribuição local ou
de proximidade.
Nível 5, correspondente a um coletor localizado numa zona de acesso local.
Dentro das atividades e ocupação à superfície potencialmente relevantes para a verosimilhança de
falha dos coletores do sistema de drenagem pluvial, destacam-se a presença de certos tipos de
vegetação e a existência de terrenos rústicos. A presença de árvores de grande porte, ou outro tipo
de vegetação com raízes de grandes dimensões, pode contribuir para o aumento da verosimilhança
de falha, tanto em termos de colapsos como de entupimentos, quando há intrusão das raízes nos
coletores. Os terrenos rústicos podem constituir fontes importantes de detritos (e.g. areias) que ao
serem arrastadas para o sistema de drenagem durante os eventos pluviométricos aumentam a
probabilidade de ocorrência de entupimentos ou a redução da capacidade de vazão do sistema.
Consideram-se assim três categorias representativas de situações possíveis:
A de maior impacto, denominada como “Impacto elevado”, consiste em verificarem-se os dois
casos anteriores, ou seja, um coletor encontrar-se numa zona com presença de árvores de
grande porte e, simultaneamente, areias e detritos.
Como situação de menor impacto refere-se a não ocorrência de nenhuma das duas
situações, ou seja, a situação é “Não aplicável”.
O cenário de “Impacto médio” em que se verifica a ocorrência de apenas uma das situações
descritas.
3.4 Definição dos fatores e parâmetros do risco das consequências de falha
De forma a avaliar as consequências de falha de coletores utilizaram-se parâmetros relacionados
com características sociais, ambientais, operacionais e relacionados com a complexidade de
renovação. A determinação destes parâmetros foi também feita através da pesquisa bibliográfica e
com o auxílio de técnicos da Cascais Próxima. Assim, agruparam-se os parâmetros em cinco fatores
distintos, nomeadamente, “Características do sistema”, “Características da envolvente”, “Proximidade
a vias de comunicação”, “Natureza predominante da atividade humana” e “Condicionantes à
intervenção”.
35
Tal como no subcapítulo anterior, e pelas mesmas condicionantes, a distinção das consequências de
falha foi feita de forma descontínua, com recurso a categorias que visam representar as diferentes
situações em que se poderão encontrar os coletores analisados, sendo atribuído o mesmo grau de
gravidade a coletores dentro da mesma categoria.
3.4.1 Características do sistema
As características do sistema relevantes para as consequências de falha incluem:
Diâmetro.
Profundidade.
Número de conexões laterais.
Condição do terreno/ tipo de solo.
O diâmetro, juntamente com a inclinação, está diretamente relacionado com a capacidade hidráulica
dos coletores e, consequentemente, a área que drenam. Especialmente quando localizados em
zonas mais planas, a falha de coletores de maiores dimensões apresenta um potencial superior para
afetar as estruturas e infraestruturas envolventes e com maior severidade. Embora dependam
também da topografia, as consequências associadas a inundações decorrentes do colapso ou
entupimento de coletores aumentam com diâmetro do coletor. Adicionalmente, no caso de colapso,
os danos resultantes e a extensão das reparações aumentam com o diâmetro do coletor. Neste
sentido, definiram-se os mesmos intervalos que foram determinados para o caso de verosimilhança
de falha, atribuindo-se maior gravidade ao intervalo que inclui diâmetros superiores e menor
gravidade aos coletores menores:
<300 mm
≤ 300 – 600 mm <
≤ 600 – 1000 mm <
≥ 1000 mm
Considera-se que a profundidade é também uma característica do sistema relevante para a avaliação
das consequências de falha. No caso de rotura, o aumento da profundidade do coletor pode, por um
lado, aumentar a área afetada e, por outro, tornar as intervenções de reparação mais complexas. A
maior complexidade de reparação pode implicar custos acrescidos e maior duração das intervenções.
Este segundo aspeto pode aumentar a probabilidade de ocorrerem inundações. Utilizam-se os
mesmos intervalos definidos relativamente à verosimilhança de falha para a diferenciação do impacto
da profundidade nas consequências de falha, atribuindo-se maior peso às maiores profundidades e
respetivamente menor peso às profundidades inferiores:
1 – 2 m ≤
< 2 – 3 m ≤
< 3 – 6 m
36
Determina-se que o número de conexões laterais tem também influência no agravamento das
consequências de falha que ocorrem em sistemas de drenagem de águas pluviais. Quanto mais
conexões forem estabelecidas maior será o impacto causado uma vez que maior número de
utilizadores será servido e consequentemente maior será o caudal transportado. Consideraram-se
mais uma vez os intervalos determinados relativamente a este mesmo parâmetro e à sua influência
na verosimilhança de falha:
+3
2
1
0
Identifica-se como última característica do sistema a condição do terreno. Avalia-se este parâmetro
através da permeabilidade do terreno. Em situações de terreno permeável, qualquer inundação que
ocorra causará danos de menor dimensão pois a água terá capacidade de se infiltrar no terreno. Em
oposição, tratando-se de um terreno impermeável não haverá nenhuma opção de saída de água,
ficando esta em acumulação. Adicionalmente a quantidade de trabalhos de reparação da envolvente
(e.g. reparação do pavimento) a efetuar será superior em caso de terreno impermeável. Foram assim
definidas as mesmas categorias que anteriormente:
Terreno permeável.
Terreno impermeável.
3.4.2 Características da envolvente
Definiram-se como parâmetros de importância relativamente às características da envolvente os
seguintes:
Densidade da ocupação
Zonas ambientalmente sensíveis
A densidade de ocupação humana representa um dos parâmetros relativos às características da
envolvente com influência na gravidade das consequências decorrentes da falha de um coletor. A
ocorrência de uma obstrução ou colapso pode provocar inundações que causem danos nas
infraestruturas envolventes. Os danos numa infraestrutura em particular dependerão das
características da mesma, mas analisando a uma escala maior a extensão total dos danos tenderá a
aumentar com a densidade de ocupação da zona afetada. Estes danos serão tão maiores quanto
mais intensa for a ocupação na zona em questão. Assim, definiram-se dois níveis de impacto,
constituindo dois cenários distintos.
O cenário de impacto reduzido inclui coletores localizados em zonas rurais. Nesta situação, o
impacto considera-se reduzido uma vez que na existência de poucas infraestruturas os danos
que possam ocorrer serão pouco relevantes.
37
O cenário de impacto elevado corresponde às zonas urbanas em que a ocorrência de uma
falha causará danos consideráveis e prejuízos que podem atingir grandes quantias
Uma vez que o conselho de Cascais se encontra no litoral, fazendo parte do seu território várias
ribeiras que nascem na serra de Sintra e desaguam no mar, considera-se que a ocorrência de falhas
em coletores próximos de zonas ambientalmente sensíveis é uma questão relevante na quantificação
da gravidade de consequências de falha. O funcionamento deficiente do sistema de drenagem pode
resultar na contaminação de linhas de água ou outras zonas sensíveis. Neste contexto definiram-se
três categorias distintas:
“Impacto elevado” corresponde à situação de uma falha ocorrer em zona costeira. As zonas
próximas do mar levam à ocorrência de consequências mais gravosas pois é nesta zona que
a rede finaliza e por isso é aqui que se encontram os maiores diâmetros, maior caudal e
maiores profundidades. Considera-se que um coletor se encontra próximo da linha de costa
se estiver num raio de 50m, correspondente à zona de domínio hídrico.
“Impacto médio” consiste na hipótese da falha decorrer na proximidade de uma ribeira,
considerando-se também a zona de domínio hídrico que neste caso corresponde a 10m.
“Não aplicável” caso a falha ocorra numa zona que não se inclui em nenhuma das situações
descritas.
3.4.3 Proximidade a vias de comunicação
A proximidade a vias de comunicação distingue-se através do tipo de rede apresentada, podendo
encontrar-se no conselho de Cascais as seguintes:
Rede viária principal, rede rodoviária nacional (IP's e IC's) e rede nacional de autoestradas.
Rede viária secundária, estradas municipais.
Rede ferroviária.
Outros, outros tipos de vias possíveis, tais como vias de circulação pedonal e ciclovias
Uma vez que as vias de comunicação são elementos fundamentais nas sociedades desenvolvidas,
qualquer ocorrência de falha num coletor próximo destas causará perturbações ao seu normal
funcionamento. A gravidade dessas consequências dependerá do tipo de via afetado. Desta forma,
uma vez que a classificação dos parâmetros já tem em conta a importância relativa de cada um, as
categorias definidas apenas distinguirão se os coletores se encontram ou não na situação em
questão. Ou seja, cada subfactor terá duas categorias possíveis, “Aplicável” ou “Não aplicável”. A
distinção entre os diferentes tipos de via foi feita tendo em consideração que quanto maior for o
número de pessoas prejudicadas por uma falha, maior serão os impactos gerados. Neste contexto
tem-se que diferentes vias apresentam diferentes níveis de consequências de falha em função da sua
importância e dos volumes de tráfego correspondentes.
38
3.4.4 Natureza predominante da atividade humana
O fator em análise distingue os seguintes parâmetros referentes à natureza predominante da
atividade humana na zona potencialmente afetada pela falha do sistema de drenagem:
Residencial.
Comercial e serviços.
Industrial.
Educacional (escolas e creches).
Saúde (hospital e centros de saúde).
Turística e lazer.
Tal como já mencionado, a ocorrência de falhas no sistema de drenagem de águas pluviais provocará
danos nas infraestruturas existentes nas proximidades do coletor em questão. Desta forma, a
ocorrência de uma falha terá influência nas atividades diárias das populações sendo que a gravidade
das consequências vai depender da natureza das atividades e serviços a ocorrer nessas
infraestruturas. A importância deste critério prende-se com a possibilidade das falhas ocorridas
puderem implicar a suspensão forçada de atividades, provocando prejuízos consideráveis. Uma vez
que na definição dos pesos de cada parâmetro também já se distinguiu a diferença de gravidade dos
diferentes tipos de atividade humana, nesta etapa de definição de categorias, cada parâmetro será
apenas dividido entre “Aplicável” ou “Não aplicável”.
3.4.5 Condicionantes à intervenção
Na ocorrência de uma falha em coletores de drenagem de águas pluviais é necessário que estes
sejam reparados com a maior brevidade possível de forma a minimizar os danos causados. Desta
forma, todos os impedimentos que existam a estas operações devem ser contabilizados na avaliação
das consequências de falha. Neste contexto, o fator em questão tem como objetivo aferir o impacto
provocado por uma falha em função da localização do coletor, especificamente avaliando a existência
ou não de condicionantes ao acesso ao terreno. Este critério revela-se importante uma vez que a
ocorrência de uma falha num local de difícil acesso pode condicionar significativamente a execução
de atividades de reparação, causando problemas como o impedimento de utilização de maquinaria
pesada. Adicionalmente, numa situação de falha o fator tempo é crucial, uma vez que quanto mais
demorada for a execução de uma reparação, maiores serão os danos causados. Qualquer
impedimento ao início das atividades necessárias levará a um agravamento das consequências.
Assim, estabeleceram-se os parâmetros seguintes:
Proximidade de linhas de água.
Risco de desabamento (taludes).
Dificuldades de acesso (físicas – rede viária e topografia; humanas – incompatibilidade com
proprietários).
39
A ocorrência de uma falha num coletor próximo de uma linha de água, por se tratar de uma zona
ambientalmente sensível, leva a que se tenham de ter cuidados especiais na execução das
reparações necessárias. Os cuidados em questão podem incluir que se tenha em atenção os detritos
e outros resíduos poluentes gerados durante as operações de reparação que poderão contaminar as
linhas de água caso sejam transportados até elas. Adicionalmente, estas localizações podem causar
restrições à operação de maquinaria pesada. A área em estudo, especificamente, encontra-se à beira
mar, tendo bastante terreno de costa, e inclui também diversas ribeiras o que leva a que se tenha
este parâmetro como relevante na avaliação da gravidade de consequências de falha. Verifica-se que
uma ocorrência na proximidade da costa terá mais condicionantes ao seu acesso em comparação
com ribeiras. Neste contexto definiram-se três categorias possíveis diferenciadas pela proximidade ou
não de linhas de água:
“Impacto elevado”, caracteriza falhas na proximidade costeira. Considera-se que um coletor
se encontra próximo da linha de costa se estiver num raio de 50m, correspondente à zona de
domínio hídrico.
“Impacto médio”, tem-se uma situação de falha de coletor na proximidade de uma ribeira,
considerando-se também a zona de domínio hídrico que neste caso corresponde a 10m.
“Não aplicável”, caso o coletor avaliado não se encontre na proximidade de nenhuma linha de
água.
A localização do coletor afetado em termos de possibilidade de risco de desabamento é também um
parâmetro a ter em conta na avaliação da gravidade de consequências de falha. É de notar que, para
além das questões relativas a atividades de intervenção, em situação de colapso de um coletor
localizado em zona com risco de deslizamento podem ocorrer mobilizações de solo, tendo como
consequências não só a degradação do sustento da rede imediatamente a jusante e montante do
troço em questão, mas influenciando também todas as atividades e infraestruturas existentes na
envolvente. Distinguiram-se, relativamente ao parâmetro em questão, duas categorias de forma a
distinguir as várias situações em que se podem encontrar os coletores de uma rede de águas
pluviais:
“Aplicável”, caso o coletor se encontre numa zona com risco de desabamento definindo-se
que um terreno corre esse risco se se verificarem declives extremamente fortes, superiores a
quarenta graus. Este valor foi determinado com base na pesquisa bibliográfica efetuada.
“Não aplicável”, na situação contrária.
Como último parâmetro referente às condicionantes de intervenção tem-se as dificuldades de acesso.
Este critério justifica-se pois o impacto causado por uma falha será significativamente superior caso
haja impedimentos às atividades de reparação, uma vez que se demorará certamente mais tempo a
iniciar as operações necessárias, causando mais danos na envolvente. Podem-se verificar restrições
ao acesso a coletores por razões físicas ou por razões humanas. Em relação às restrições por razões
físicas estas podem ser causadas pelo tipo de rede viária que se encontra, ou seja, contempla-se a
possibilidade de ser necessário fazer reparações em troços que se localizam em ruas em que o
40
acesso é dificultado. No mesmo sentido, a dificuldade de acesso pode ser causada pela topografia do
terreno. Relativamente às restrições humanas considera-se a situação em que o troço da rede passa
por terreno privado em que há incompatibilidade com o proprietário. O impedimento de entrada aos
técnicos responsáveis pelas atividades de operação e manutenção faz com que exista um total
desconhecimento de certos troços da rede, o que dificulta a realização das atividades necessárias.
Definiram-se assim duas categorias referentes a este parâmetro, “Aplicável” e “Não aplicável”. Não se
considera provável que ocorram mais do que uma dessas restrições em simultâneo e por essa razão
não foram definidos mais cenários. Assim, no cenário denominado “Aplicável” considera-se a
ocorrência de pelo menos uma das seguintes situações:
Troço de rede localizado em local de dificuldade física de acesso.
Existência de incompatibilidades entre os proprietários dos terrenos e as entidades gestoras,
de tal modo que seja posta em causa a condição de vários segmentos da rede.
3.5 Definição de pesos
Para atribuir uma classificação relativa ao nível de risco dos coletores, em função da verosimilhança
de falha e do nível de consequências que uma falha pode potenciar, a ferramenta recorre à
classificação dos fatores, parâmetros e respetivas categorias através da atribuição de pesos.
Uma vez que os diferentes parâmetros analisados têm diferentes impactos no desempenho dos
sistemas de drenagem de águas pluviais é necessário atribuir ponderações pertinentes de forma a
estabelecer prioridades de intervenção.
Recorreu-se a métodos distintos para atribuir pesos aos fatores, aos parâmetros e às categorias.
Nomeadamente, a atribuição de pesos aos fatores de risco foi feita recorrendo ao processo analítico
hierárquico, enquanto para os parâmetros os pesos foram determinados diretamente, impondo
apenas que a sua soma fosse unitária.
Numa primeira fase, atribuíram-se pesos aos fatores, de acordo com os resultados dos inquéritos
realizados e com recurso ao processo analítico hierárquico. O processo analítico hierárquico,
introduzido por Thomas Saaty (1980), é uma ferramenta eficaz para lidar com tomadas de decisão
complexas e pode auxiliar o decisor a estabelecer prioridades e tomar a melhor decisão. Ao reduzir
decisões complexas a uma série de comparações em pares, e depois sintetizar os resultados, o
processo ajuda na captura dos aspetos subjetivos e objetivos da decisão.
O referido inquérito, apresentado em anexo, está dividido em duas partes, uma correspondente aos
fatores de risco relativamente à probabilidade de ocorrência de falha, admitindo que a condição é
desconhecida – não foi efetuada qualquer inspeção ao coletor, e uma segunda parte correspondente
aos fatores de risco relativamente à severidade das consequências de falha – admitindo que a falha
ocorre. Foi pedido aos inquiridos que em primeiro lugar avaliassem a importância relativa dos fatores
principais, utilizando para tal uma escala de Likert, apresentada na Tabela 3.3, relativamente a ambas
41
as partes, verosimilhança e ocorrência de falha. Seguidamente, foi solicitado que ordenassem os “n”
parâmetros, que constituem cada fator, entre si, atribuindo o valor de “1” ao subfactor de maior
importância e “n” ao de menor. Esta tarefa foi realizada relativamente a ambas as partes e
distinguindo operações de manutenção e de reabilitação.
Tabela 3.3 - Escala de Likert
Escala Importância
1/9 Extremamente inferior
1/7 Muito inferior
1/5 Inferior
1/3 Moderadamente inferior
1 Igual
3 Moderadamente superior
5 Superior
7 Muito Superior
9 Extremamente superior
Pode-se usar os valores ½, ¼, 1/6, 2, 4 e 6 para representar pontos intermédios de importância
relativa.
Na Tabela 3.4 apresenta-se a caracterização dos sujeitos inquiridos, todos colaboradores da Cascais
Próxima.
Tabela 3.4 - Caracterização dos sujeitos inquiridos
Código Formação Cargo Anos de
experiência
E1 Engenheiro civil e mestre em estruturas/construção
Chefe de Divisão de Gestão de Infraestruturas de Águas Pluviais
10
E2 Engenheiro civil e mestre em recuperação e conservação do património construído
Diretor do Departamento de Intervenção no Espaço Público e Regeneração Urbana
12
E3 Mestre em engenharia geológica e de minas
Engenheira de fiscalização e gestão de obra
2
E4 Engenheiro civil Engenheiro do Departamento de
Intervenção no Espaço Público e Regeneração Urbana
20
T1 12º ano na área de informática como programador
Assistente operacional da Subunidade de Intervenção em Espaço Público
14
T2 Técnico Profissional de Construção Civil
Chefe de Equipa da Divisão de Gestão de Infraestruturas de Águas Pluviais
10
Os valores adotados correspondentes aos pesos dos fatores, tando de verosimilhança de falha como
de consequências, foram determinados através das seguintes etapas:
42
Determinação de um valor de importância relativa para cada relação entre fatores, resultante
de uma análise dos resultados obtidos através dos inquéritos, recorrendo às operações de
média, moda e mediana.
Aplicação do processo analítico hierárquico.
Atribuição de pesos de acordo com a importância relativa determinada de cada fator.
Na Figura 3.1 e Figura 3.2 e apresentam-se os valores determinados dos pesos correspondentes a
cada fator de verosimilhança de falha e de consequência de falha, respetivamente. No Anexo B
apresentam-se todos os cálculos efetuados.
Figura 3.1 - Pesos dos fatores com influência na verosimilhança de falha
Figura 3.2 - Pesos dos fatores com influência nas consequências de falha
25
0
75
Características do sistema:
Características daenvolvente:
6
22
10
30
32
Características do sistema
Características da envolvente
Proximidade a vias decomunicação
Natureza predominante daatividade humana
Condicionantes à intervenção
43
Para a atribuição dos pesos correspondentes aos parâmetros recorreu-se também aos resultados dos
inquéritos efetuados. No entanto, a classificação foi feita de forma distinta. Adotou-se a seguinte
metodologia:
Determinação da classificação relativa entre parâmetros, dentro do mesmo fator, de acordo
com as respostas obtidas nos inquéritos e recorrendo às operações de média, moda e
mediana.
Atribuição de pesos ponderados a cada parâmetro, para que a soma dos pesos
correspondentes a cada fator fosse igual a 100.
Na Tabela 3.5 e Tabela 3.6 apresentam-se os pesos de cada parâmetro relativamente à
verosimilhança de falha e consequências de falha, respetivamente, e diferenciando operações de
manutenção e de reabilitação. Encontra-se no anexo B todos os cálculos explicativos.
Tabela 3.5 - Pesos dos parâmetros de verosimilhança de falha
Parâmetros Pesos (O&M) Pesos (R)
Características do sistema:
- diâmetro 15 12
- profundidade 6 8
- idade 8 13
- material 10 15
- inclinação 17 6
- número de conexões laterais 13 10
- condição do terreno/tipo de solo 12 17
- número de ocorrências no passado 19 19
Características da envolvente:
- ações à superfícies (intensidade do tráfego normal e pesado) ou nas imediações (obras importantes no subsolo)
43 43
- atividades e ocupação à superfície (presença de árvores de grande porte – raízes profundas; presença de areias e outros detritos)
57 57
Tabela 3.6 - Pesos dos parâmetros de consequências de falha
Parâmetros Pesos (O&M) Pesos (R)
Características do sistema:
- diâmetro 40 10
- profundidade 30 30
- número de conexões laterais 20 40
- condição do terreno/tipo de solo 10 20
Características da envolvente:
- densidade da ocupação (rural, urbana, presença de caves) 57 57
- zonas ambientalmente sensíveis (proximidade da costa)
43 43
44
Parâmetros Pesos (O&M) Pesos (R)
Proximidade a vias de comunicação:
- Rede viária principal 40 40
- Rede viária secundária 30 30
- Rede ferroviária 20 20
- Outros 10 10
Natureza predominante da atividade humana:
- residencial 20 16
- comercial e serviços 16 18
- industrial 13 13
- educacional (escolas e creches) 18 20
- saúde (hospital e centros de saúde) 22 22
- turística e lazer 11 11
Condicionantes à intervenção:
- proximidade de linhas de água 22 33
- risco de desabamento (taludes) 44 44
- dificuldades de acesso (físicas – rede viária e topografia; humanas – incompatibilidade com proprietários)
33 22
Por fim procedeu-se à atribuição de pesos às diversas categorias definidas para cada parâmetro.
Devido à diferença de impacto causada pelas situações em que o coletor se encontra deve haver
diferenciação entre os pesos atribuídos. A categorias que apresentem maior impacto na
verosimilhança ou nas consequências de falha devem ser atribuídos pesos superiores. Em oposição,
às categorias com menor relevância em ambas as situações devem corresponder pesos inferiores. A
Tabela 3.7 e Tabela 3.8 apresentam os valores correspondentes a cada cenário.
45
Tabela 3.7 - Pesos das categorias de verosimilhança de falha
Fatores Parâmetros Categorias Descrição da situação em que se encontra o coletor
Peso
Cara
cte
rísticas d
o s
iste
ma:
- diâmetro <300mm
-
75
≤ 300 - 600mm <
100
≤ 600 – 1000 mm <
45
≥ 1000mm 15
- profundidade 1 – 2 m ≤
-
100
< 2 – 3 m ≤ 65
< 3 – 6 m 25
- idade Até anos 50
-
75
Anos 60 e 70 45
Anos 80 e 90 100
Depois de 2000
25
- material Cimentícios e cerâmicos
Coletores construídos em betão, fibrocimento ou grés.
100
Plásticos Coletores construídos em PP ou PVC.
15
- inclinação 0 – 1% <
-
100
≤ 1 – 4 % < 85
≤ 4 – 10% < 25
≤ 10 – 15% 5
- número de conexões laterais
+3
-
100
2 70
1 35
0 0
- condição do terreno/tipo de solo
Impermeável Coletor localizado em zona com terreno impermeável.
100
Permeável Coletor localizado em zona com terreno permeável.
50
- número de ocorrências no passado
Mais de 3 ocorrências por ano
Registo de ocorrências em média três ou mais vezes por ano.
100
2 ocorrências por ano
Registo de ocorrências em média duas vezes por ano.
75
1 ocorrência por ano
Registo de ocorrências em média uma vez por ano.
25
0 ocorrências Não há registo de nenhuma ocorrência.
0
46
Fatores Parâmetros Categorias Descrição da situação em que se encontra o coletor
Peso
Cara
cte
rísticas d
a e
nvolv
ente
: - ações à superfície (intensidade do tráfego normal e pesado) ou nas imediações (obras importantes no subsolo)
Nível 1 Coletor localizado numa zona de rede supraconcelhia
40
Nível 2
Coletor localizado numa zona de rede estruturante e de distribuição principal
100
Nível 3 Coletor localizado numa zona de rede de distribuição secundária
85
Nível 4 Coletor localizado numa zona de rede de distribuição local ou de proximidade
65
Nível 5 Coletor localizado numa zona de acesso local
10
- atividades e ocupação à superfície (presença de árvores de grande porte – raízes profundas; presença de areias
e outros detritos)
Impacto elevado
Coletor localizado em zona com presença de árvores de grande porte e existência de areias ou outros atritos
100
Impacto médio
Coletor localizado em zona com presença de árvores de grande porte ou existência de areias ou outros atritos
60
Não aplicável
Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
0
47
Tabela 3.8 - Pesos das categorias de consequências de falha
Fatores Parâmetros Categorias Descrição da situação em que se encontra o coletor
Pesos C
ara
cte
rísticas d
o s
iste
ma:
- diâmetro <300mm
-
25
≤ 300 - 600mm <
50
≤ 600 – 1000 mm <
75
≥ 1000mm 100
- profundidade 2 m ≤
-
25
< 2 – 3 m ≤ 50
< 3 – 6 m 100
- número de conexões laterais
+3
-
100
2 70
1 35
0 10
- condição do terreno/tipo de solo
Impermeável Coletor localizado em zona com terreno impermeável.
100
Permeável Coletor localizado em zona com terreno permeável.
50
Cara
cte
rísticas d
a e
nvolv
ente
:
- densidade da ocupação (rural, urbana)
Impacto elevado
Coletor localizado em zona urbana 100
Impacto reduzido
Coletor localizado em zona rural 45
- zonas ambientalmente sensíveis (proximidade da costa)
Impacto elevado
Coletor localizado na proximidade de zonas costeiras.
100
Impacto médio Coletor localizado na proximidade de zonas ribeirinhas.
60
Não aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
Pro
xim
idade
a v
ias d
e c
om
unic
ação:
- Rede viária principal Aplicável Coletor localizado na proximidade de uma rede viária principal
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- Rede viária secundária Aplicável Coletor localizado na proximidade de uma rede viária secundária
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- Rede ferroviária Aplicável Coletor localizado na proximidade de uma rede ferroviária
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- Outros Aplicável Coletor localizado na proximidade de outra via de comunicação
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
48
Natu
reza p
redom
inante
da
ativid
ade
hum
ana:
- residencial Aplicável Coletor localizado numa zona residencial.
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- comercial e serviços Aplicável Coletor localizado numa zona comercial e de serviços.
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- industrial Aplicável Coletor localizado numa zona industrial.
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- educacional (escolas e creches)
Aplicável Coletor localizado numa zona educacional.
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- saúde (hospital e centros de saúde)
Aplicável Coletor localizado numa zona de saúde.
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- turística e lazer Aplicável Coletor localizado numa zona turística e de lazer.
100
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
Condic
ionan
tes à
inte
rvenção:
- proximidade de linhas de água
Impacto Elevado
Coletor localizado na proximidade de zonas costeiras.
100
Impacto Médio Coletor localizado na proximidade de zonas ribeirinhas.
60
Não Aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- risco de desabamento (taludes)
Aplicável Coletor localizado numa zona em risco de desabamento.
100
Não aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas.
10
- dificuldades de acesso (físicas – rede viária e topografia; humanas – incompatibilidade com proprietários)
Aplicável Coletor localizado numa zona com dificuldade de acesso. 100
Não aplicável Coletor não se localiza junto às zonas descritas nas restantes alternativas. 10
49
3.6 Classificação dos coletores
De forma a classificar os coletores de acordo com a verosimilhança de falha e com as consequências
de falha, a ferramenta proposta apresenta uma abordagem através de um sistema de classificação
por pesos.
Utiliza-se, para tal, a Equação 1, recorrendo-se à Tabela 3.9. Tem-se que “n” representa o número de
fatores identificados, “m” o número de parâmetros em que cada fator de divide e “i” o número de
categorias possíveis, referentes a cada parâmetro. A111 a Anmi representam o conjunto de categorias
correspondentes a cada parâmetro, F11 a Fnm, sendo que estes se referem aos fatores principais, C1 a
Cn. Por sua vez, K1 a Kn representa os pesos atribuídos aos fatores principais. P11 a Pnm corresponde
ao peso de cada parâmetro e a111 a amni representa o peso de cada categoria correspondente.
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎çã𝑜 =∑[𝐾𝑛 × [∑(𝑃𝑛𝑚 × 𝑎𝑛𝑚𝑖)]] (1)
Tabela 3.9 - Metodologia multicritério desenvolvida no âmbito desta dissertação
Fator Peso do fator Parâmetro Peso do
parâmetro Categoria
Peso da categoria
C1 K1
F11 P11
A111 a111
A112 a112
… …
A11i a11i
F12 P12
A121 a121
A122 a122
… …
A12i a12i
… … … …
F1m P1m
A1m1 a1m1
A1m2 a1m2
… …
A1mi a1mi
C2 K2
F21 P21
A211 a211
A212 a212
… …
A21i a21i
F22 P22
A221 a221
A222 a222
… …
A22i a22i
50
Fator Peso do fator Parâmetro Peso do
parâmetro Categoria
Peso da categoria
… … … …
F2m P2m
A2m1 a2m1
A2m2 a2m2
… …
A2mi a2mi
… … … … … …
Cn Kn
Fn1 Pn1
An11 an11
An12 an12
… …
An1i an1i
Fn2 Pn2
An21 an21
An22 an22
… …
An2i an2i
… … … …
Fnm Pnm
Anm1 anm1
Anm2 anm2
… …
Anmi anmi
Utiliza-se esta metodologia para ambos os casos de operação e manutenção e reabilitação
separadamente, obtendo-se assim uma classificação relativa à probabilidade de entupimento,
probabilidade de colapso, consequência de entupimento e consequência de colapso.
Após a obtenção destes valores os coletores são classificados segundo três avaliações do risco:
Risco de colapso
Risco de entupimento
Risco de falha
A avaliação do risco de colapso e de entupimento é feita de igual forma. Em primeiro lugar converte-
se a classificação obtida pela Equação 1 numa classe de risco, segundo a Tabela 3.10, numa escala
de 1 a 5. Seguidamente classifica-se o risco associado a cada coletor de acordo com a Tabela 3.1.
Utiliza-se, logicamente, os valores de probabilidade de ocorrência de falha relacionada com
reabilitação (PR) e consequência da mesma (QR) para o risco de colapso e os valores de
verosimilhança de falha correspondente a intervenções de operação e manutenção (POM) e respetiva
consequência de falha (QOM) para o risco de entupimento. Relativamente à verosimilhança de falha
tem-se que coletores classificados com nível 5 são os que revelam maior probabilidade de falhar ao
contrário dos que apresentarem nível 1, sendo estes os que têm menor probabilidade de sofrer
51
falhas. Da mesma forma, coletores classificados com nível 5 apresentam apetência a causar danos
de maiores dimensões, em oposição, os coletores classificados como nível 1 representam troços cujo
efeito da sua falha não é significativo. De forma a determinar o risco de falha é necessário concluir
apenas um valor para a verosimilhança de falha e outro para as consequências de falha, englobando
a situação de entupimento e de fratura em cada caso, e fazer a combinação de ambos.
Da Equação 2 determina-se a probabilidade total de ocorrência de falha (Pfalha), sendo que POM
representa ao valor obtido referente à probabilidade de ocorrência de falha relacionada com a
operação e manutenção e PR é relativa a falhas relacionadas com a reabilitação. A Equação 3 é
relativa às consequências de falha, sendo em tudo equivalente à equação anterior.
𝑃𝑓𝑎𝑙ℎ𝑎 = 1 − ((1 − 𝑃𝑂𝑀)𝑥(1 − 𝑃𝑅)) (2)
𝑄𝑓𝑎𝑙ℎ𝑎 =
𝑃𝑂𝑀 × 𝑄𝑂𝑀 + 𝑃𝑅 × 𝑄𝑅𝑃𝑓𝑎𝑙ℎ𝑎
(3)
Tendo-se obtido o valor de verosimilhança e de consequência de falha no geral, segue-se o mesmo
procedimento que foi utilizado para o risco de colapso e de entupimento, para a classificação do risco.
Tabela 3.10 - Conversão dos valores determinados através da aplicação das Equações 1, 2 e 3 numa escala de 1 a 5
Classificação obtida pelas Equações 1, 2 e 3 Classificação final do coletor
[0,0;0,2[ 1
[0,2;0,4[ 2
[0,4;0,6[ 3
[0,6;0,8[ 4
[0,8;1,0] 5
A possibilidade de analisar separadamente o nível de risco de colapso e de entupimento ou em
conjunto, representado pelo nível de risco de falha, permite ao decisor optar pela alternativa que
melhor se adequa a cada situação específica. A classificação do risco de falha pode ser utilizada para
se obter uma visão geral da rede harmonizada num único indicador, no entanto é operacionalmente
menos útil pois não permite relacionar diretamente com o tipo de intervenção necessária.
53
4 Caso de estudo
4.1 Considerações gerais
O caso de estudo visa demonstrar a aplicação da ferramenta proposta a troços do sistema de
drenagem de águas pluviais do Concelho de Cascais (Figura 4.1). Tem-se que o sistema de
drenagem de águas residuais do Concelho de Cascais é separativo. Na prática é provável que seja
pseudo-separativo devido a ser frequente a existência de ligações erradas (ramais domésticos
ligados ao sistema de drenagem pluvial e ramais pluviais ligados ao sistema de drenagem doméstico)
nos sistemas de drenagem de águas residuais em Portugal e um pouco por todo o mundo.
Atualmente, a informação cadastral encontra-se dispersa, incompleta e desatualizada em algumas
zonas devido às constantes intervenções na rede o que impede a recolha de dados fidedignos sobre
o sistema de drenagem de águas pluviais do Concelho de Cascais. Face a estas limitações, recorreu-
se a diferentes fontes de informação, incluindo documentais (sistema SIG) e periciais (técnicos da
Cascais Próxima e da Câmara Municipal de Cascais).
Figura 4.1 - Camada da rede de águas pluviais do Concelho de Cascais apresentada em SIG
Da recolha e análise de informação realizada, o sistema tem um desenvolvimento de cerca de
490 km e o coletor mais antigo encontrado data de 1944, no entanto é possível que existam coletores
mais antigos. De acordo com o atual regulamento municipal, não são permitidos coletores de
diâmetro inferior a 400mm em betão ou 315mm em PVC, informação fornecida pelos técnicos da
Câmara Municipal de Cascais. Os ramais de ligação dos sumidouros aos coletores deverão ser em
diâmetro mínimo de 250mm. O maior coletor de que há registo tem 4000 mm de diâmetro. Os
54
materiais predominantes das tubagens são o betão (coletores mais antigos) e a polipropileno
corrugado (coletores mais recentes).
4.2 Aplicação da ferramenta
A aplicação da ferramenta proposta envolveu três etapas principais, designadamente:
Seleção dos troços a analisar.
Recolha de dados sobre os troços selecionados.
Análise dos dados recolhidos.
A aplicação da ferramenta proposta foi operacionalizada em Excel reunindo a informação recolhida e
classificando automaticamente os coletores em termos do risco de colapso, entupimento e falha.
4.2.1 Troços em estudo
Dadas as diferenças das fontes e formatos em que a informação necessária para implementar a
ferramenta estava disponível, houve necessidade de limitar o âmbito desta dissertação à
demonstração da aplicação da ferramenta e não à análise exaustiva de todo o sistema.
Tendo em consideração as limitações de informação sobre o sistema de drenagem de águas pluviais
do Concelho de Cascais, procurou-se selecionar troços que permitissem testar a ferramenta a
situações reais distintas em conjunto com os técnicos da Cascais Próxima. Assim, definiram-se doze
áreas de estudo, sendo que cada uma inclui um conjunto entre quatro a dezassete troços de
coletores. Estas áreas foram definidas consoante a informação disponível e tentando abranger
diferentes tipologias de localização, retratando da melhor forma a rede de drenagem, uma vez que a
verosimilhança e as consequências de falha são influenciadas pela localização.
A escolha dos troços analisados baseou-se, numa primeira fase, num relatório compreendido por
uma coletânea de inspeções realizadas pela Cascais Próxima com identificação da localização dos
troços e algumas das suas características físicas.
No sentido de aumentar o leque de situações analisadas, procurando abranger o mais possível os
fatores e parâmetros considerados na ferramenta proposta, definiram-se zonas de estudo adicionais
necessárias a um estudo completo. Devido a erros e lacunas nos registos, alguns dos troços
definidos inicialmente acabaram por ser excluídos da análise. Usou-se como critério que um troço
seria excluído da análise caso apresentasse 2 ou mais dados em falta.
Na Tabela 4.1 encontra-se uma caracterização de cada uma das zonas estudadas que totalizam os
110 coletores analisados.
55
Tabela 4.1 - Caracterização das zonas de estudo no âmbito desta dissertação
Área de estudo
Nº coletores
Comprimento total
(m) Freguesia Localidade Rua principal
Zona 1 10 351,06 Alcabideche Alcabideche Estrada das Tojas
Zona 2 8 238,58 U.F. Cascais e Estoril
Estoril Avenida do Ultramar
Zona 3 6 261,73 U.F. Cascais e Estoril
Cascais Avenida Marechal Carmona
Zona 4 9 432,82 U.F. Cascais e Estoril
Fontaínhas Rua das Fontaínhas
Zona 5 17 209,83 Alcabideche Pai do Vento Rua Marquês do Soveral
Zona 6 5 100,32 U.F. Cascais e Estoril
Cascais Paredão Praia das Moitas
Zona 7 15 345,20 U.F. Cascais e Estoril
Cascais Avenida Dom Pedro I
Zona 8 6 229,21 U.F. Cascais e Estoril
Guincho Rua da Areia
Zona 9 11 386,06 U.F. Cascais e Estoril
Birre Rua das Papoilas
Zona 10 9 212,05 U.F. Cascais e Estoril
Aldeia de Juzo Estrada da Malveira da Serra
Zona 11 4 143,77 São Domingos de Rana
Caparide Rua do Campo
Zona 12 10 206,12 São Domingos de Rana
São Domingos de Rana
Rua da Nova Aliança
4.2.2 Recolha de dados
As informações relativas às características da rede de drenagem de águas pluviais necessárias à
elaboração da ferramenta apresentada foram fornecidas em grande parte pela Cascais Próxima,
E.M., S.A..
As fontes de informação e respetivos dados recolhidos foram:
- Acesso à aplicação SIG da Câmara Municipal de Cascais, através do site “geocascais.cm-
cascais.pt/”, para exportação de informação cadastral refente à:
Localização e características físicas (diâmetro, material, profundidade, inclinação,
comprimento, número de conexões laterais) da rede de águas pluviais, incluindo caixas de
visita e tubagens.
Localização das ribeiras e construções existentes (Figura 4.2).
Traçado da rede hierárquica de trânsito.
Altimetria do terreno.
56
- Lista de Operações contendo base de dados em formato Excel das operações efetuadas nos
últimos quatro anos.
- Acesso ao Google Earth para a identificação das características dos elementos e das áreas de
interesse em estudo quando esta informação não estava disponível na aplicação SIG..
Relativamente à aplicação SIG utilizada, esta trata-se de uma plataforma profissional para utilização
exclusiva da Câmara Municipal de Cascais. O seu acesso é restrito e por essa razão foi consultada
apenas com a supervisão de técnicos da Cascais Próxima. A referida aplicação trata-se de um
visualizador SIG que apenas permite a consulta de informação cadastral e a sua exportação em
formato Excel. Não sendo possível analisar a informação e, por exemplo, criar novas camadas para
cruzamento de dados, as suas funcionalidades tornam-se limitadas.
Figura 4.2 - Mapa de localização das escolas e das ribeiras do Concelho de Cascais
4.2.3 Análise de dados
Recorreu-se a abordagens distintas, específicas para a análise de cada parâmetro em função da sua
natureza, segundo as quais foram calculadas as classificações de risco de cada coletor.
Em relação ao diâmetro, profundidade, idade, material, inclinação, número de conexões laterais,
ações à superfície e risco de desabamento, recorreu-se à informação cadastral encontrada no SIG da
Câmara Municipal de Cascais (Figura 4.3).
Relativamente à idade dos coletores considerou-se a data indicada como “Aprovação em reunião de
câmara”. No entanto verificou-se que grande parte dos coletores não apresentava esta informação.
57
Não existindo outra forma prática de obter a informação e de forma a não reduzir drasticamente a
amostra analisada definiu-se que nos casos em que faltava informação acerca da idade do coletor se
considerava a categoria relativa a coletores construídos durante os anos 60 e 70, por se tratar da
situação de impacto médio.
Na generalidade dos casos a informação acerca de cada coletor foi exportada, em formato utilizado
para exibir dados geográficos no SIG, diretamente para uma folha de cálculo em Excel. Foi o caso do
diâmetro, idade, material e inclinação.
Para a profundidade foi necessário efetuar o simples cálculo de diferença entre a cota da tampa da
caixa de entrada e a cota de entrada do coletor em questão. Estas informações foram também
obtidas no SIG.
O número de conexões laterais foi determinado pela análise da configuração da rede, também no SIG
da Câmara Municipal de Cascais, observando se se verificavam ligações diretas entre coletores, não
sendo feitas através de caixas de visita.
De forma a determinar as ações à superfície fez-se o cruzamento entre a informação contida na
camada correspondente à rede de águas pluviais e a hierarquia viária, verificando desta forma qual o
nível da via em que se encontra cada coletor.
Figura 4.3 - Exemplo de área de estudo analisada em SIG contendo camada de rede pluvial, altimetria e hierarquia viária
O risco de desabamento foi avaliado pela análise da camada de altimetria em SIG, calculando
posteriormente a inclinação máxima verificada no local onde se encontra o coletor analisado, tendo
em conta a escala apresentada.
58
A condição do terreno, as atividades e ocupação à superfície, densidade de ocupação, proximidade a
zonas ambientalmente sensíveis, proximidade a vias de comunicação, natureza predominante da
atividade humana e dificuldade de acesso foram determinadas através da análise da área em
questão no Google Earth. A metodologia utilizada foi igual para todos estes subfactores, exceto no
que diz respeito à proximidade a zonas ambientalmente sensíveis, especificamente para a
proximidade a ribeiras. Neste caso, recorreu-se ao SIG, analisando a camada referente à localização
de ribeiras para verificar a proximidade destas aos coletores estudados. Dada a impossibilidade de
analisar automaticamente a informação no SIG, foi necessário proceder à medição manual da
distância entre as ribeiras e os coletores em plantas impressas. Assim sendo, efetuou-se a impressão
das áreas na proximidade de linhas de água, ou seja, linhas de costa e ribeiras, e fez-se uma
medição geométrica, utilizando material de desenho, para determinar quais os coletores que se
encontravam dentro da área definida como domínio hídrico. Para os restantes fatores analisados
recorrendo ao Google Earth, nomeadamente, a condição do terreno, as atividades e ocupação à
superfície, densidade de ocupação, proximidade a vias de comunicação, natureza predominante da
atividade humana e dificuldade de acesso, a sua avaliação foi feita apenas observando a área em
que se encontra cada coletor e as características que a definem.
O número de ocorrências no passado foi determinado através da análise do registo de intervenções
efetuadas que se encontram na “Lista de operações - LO” da Cascais Próxima. Todas as operações
na rede de drenagem de águas pluviais surgem de uma reclamação, tendo-se assumido que o
número de intervenções daí decorrentes corresponde ao número de falhas de que se tem
conhecimento. A pesquisa das intervenções foi efetuada pelo nome da rua onde se localiza o troço de
coletor em análise, uma vez que as operações não estão definidas por Id de coletor. Existindo,
frequentemente, vários troços de coletor por rua, este procedimento pode resultar numa
sobreavaliação do número de ocorrências no troço de coletor em análise.
Concluída a caraterização dos troços de coletor, aplicou-se a metodologia proposta. Para isso
categorizaram-se os troços de coletor selecionados de acordo com os parâmetros e fatores definidos
nos capítulos 3.3 e 3.4 e atribuíram-se os pesos correspondentes de acordo com o capítulo 3.5.
Posteriormente, com base nas Equações 2 e 3 e na Tabela 3.1 e Tabela 3.10 foram calculados para
cada coletor três níveis de condição, um correspondente ao colapso, outro relativo ao entupimento e
um último considerando o risco de falha global. Todo este processo foi automatizado em Excel, sendo
a categorização de cada parâmetro e os respetivos pesos obtidos a partir das características dos
troços de coletor e os cálculos dos níveis risco efetuados com base nos pesos respetivos. Pela
Equação 1, obteve-se, para cada troço, dois valores de verosimilhança de falha e dois valores de
consequência de falha, correspondentes às situações de Operação e Manutenção (O&M) e de
Reabilitação (R). Para o cálculo do risco de entupimento e colapso foram utilizados esses valores na
Tabela 3.1. Por sua vez, no que diz respeito ao risco de falha, recorreu-se às Equações 2 e 3 para
obter o valor final de classificação de cada coletor quanto à verosimilhança de falha e para a
consequência de falha e recorreu-se igualmente à Tabela 3.1 para obter uma classificação do coletor
59
No Anexo D encontram-se as tabelas que contêm todos os valores correspondentes às
características dos coletores analisados.
4.3 Análise e discussão dos resultados
Efetuou-se uma análise dos resultados obtidos com a aplicação da ferramenta de forma a obter-se
uma melhor perceção do estado da rede. Para tal analisaram-se separadamente os seguintes
aspetos:
Quantificação da verosimilhança de falha.
Quantificação das consequências de falha.
Quantificação do risco de entupimento, colapso e falha.
4.3.1 Quantificação de verosimilhança de falha
Após a caracterização dos coletores definidos e de forma a poder-se averiguar quais as
características mais comuns e as menos, encontra-se na Figura 4.4 a distribuição da quantidade de
coletores, em forma de percentagem, descritos em função de cada categoria. Verifica-se que nem
todas as categorias foram caracterizadas na análise. Tal significa que, de todos os troços estudados
nenhum se enquadra na situação definida. As categorias que não foram caracterizadas são as
seguintes:
Coletores com 1, 2 ou 3 conexões laterais.
No entanto, apesar de no conjunto de coletores analisados não se encontrar nenhum coletor com
estas características não significa que não existam na rede estudada.
4.3.2 Quantificação de consequência de falha
De forma idêntica ao apresentado relativamente à verosimilhança de falha, encontra-se representada
na Figura 4.5 a quantidade de coletores descritos em função de cada parâmetro definido em relação
às consequências de falha. Relativamente às características do sistema, tendo-se definido
parâmetros iguais bem como categorias iguais, a quantidade de coletores é a mesma que a verificada
em relação à verosimilhança de falha.
Verifica-se também a existência de situações em que não se avaliou nenhum coletor com as
características descritas, tendo sido elas:
Coletores com 1, 2 ou 3 conexões laterais.
Coletores localizados em zonas em risco de desabamento.
60
Figura 4.4 - Percentagem de coletores caracterizados segundo cada categoria
19,1
60,9
8,2
11,8
64,5
29,1
6,4
12,7
17,3
12,7
57,3
88,2
11,8
5,5
2,7
0,9
90,9
0,0
0,0
0,0
100,0
93,6
6,4
22,7
7,3
18,2
51,8
0,9
20,0
10,0
3,6
65,5
11,8
72,7
15,5
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0
<300mm
≤ 300 - 600mm <
≤ 600 – 1000 mm <
≥ 1000mm
1 – 2 m ≤
< 2 – 3 m ≤
< 3 – 6 m
Até anos 50
Anos 60 e 70
Anos 80 e 90
Depois de 2000
Cimentícios e cerâmicos
Plásticos
0 – 1% <
≤ 1 – 4 % <
≤ 4 – 10% <
≤ 10 – 15%
3
2
1
0
Impermeável
Permeável
3 ou mais ocorrências por ano
2 ocorrências por ano
1 ocorrência por ano
0 ocorrências
Nível 1
Nível 2
Nível 3
Nível 4
Nível 5
Impacto elevado
Impacto médio
Não aplicável
Diâ
me
tro
Pro
fun
did
ade
Idad
eM
ate
rial
Incl
inaç
ãoN
úm
ero
de
con
exõ
es la
tera
is
Co
nd
ição
do
terr
eno
/tip
o d
eso
lo
Nú
mer
o d
eo
corr
ênci
as n
op
assa
do
Açõ
es à
su
pe
rfíc
ies
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ten
sid
ade
do
trá
fego
no
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ou
nas
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Ati
vid
ades
e
ocu
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árvo
res
de
gran
de
po
rte
–ra
ízes
p
rofu
nd
as;
pre
sen
ça d
e ar
eias
61
Figura 4.5 - Percentagem de coletores caracterizados segundo cada categoria
19,1
60,9
8,2
11,8
64,5
29,1
6,4
0,0
0,0
0,0
100,0
93,6
6,4
91,8
8,2
4,5
10,0
85,5
0,9
99,1
95,5
0,9
3,6
96,4
4,5
95,5
54,5
45,5
20,9
79,1
8,2
91,8
5,5
94,5
8,2
91,8
10,0
90,0
4,5
10,0
85,5
0,0
100,0
1,8
98,2
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0
<300mm
≤ 300 - 600mm <
≤ 600 – 1000 mm <
≥ 1000mm
2 m ≤
< 2 – 3 m ≤
< 3 – 6 m
3
2
1
0
Impermeável
Permeável
Impacto elevado
Impacto reduzido
Impacto elevado
Impacto médio
Não aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Aplicável
Não Aplicável
Impacto Elevado
Impacto Médio
Não Aplicável
Aplicável
Não aplicável
Aplicável
Não aplicável
Diâ
me
tro
Pro
fun
did
ad
e
Nº
de
con
exõ
esla
tera
is
Co
nd
ição
do
terr
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ária
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ida
de
de
linh
as d
eág
ua
Ris
cod
ed
esa
ba
men
to
Dif
icu
ld
ades
de
aces
so
62
4.3.3 Quantificação de níveis de risco
De forma a avaliar-se a quantificação dos níveis de risco de entupimento, colapso e de falha,
recorreu-se aos resultados da aplicação do procedimento apresentado no subcapítulo 3.6. No Anexo
E apresentam-se esses resultados e os seus detalhes.
Relativamente ao risco de entupimento de acordo com a Figura 4.6 verifica-se que cerca de metade,
precisamente 48%, dos coletores analisados apresenta risco médio. Apesar de não se encontrar
nenhuma situação de nível de risco muito elevado, a percentagem de coletores que apresentam risco
elevado é bastante significativa, constituindo 38% da totalidade da amostra.
Na Figura 4.7 apresenta-se a percentagem de coletores classificados com risco de entupimento
reduzido, médio, elevado e muito elevado, de acordo com a zona de estudo em que se encontram.
Verifica-se que as Zonas 8 e 10 são as que se revelam mais críticas tendo todos os seu coletores
risco elevado. Por outro lado a zona 12 consiste na zona menos problemática uma vez que a maioria
dos coletores apresenta risco reduzido.
Figura 4.6 - Classificação de nível de risco de entupimento
14%
48%
38%
0%
Risco Reduzido
Risco Médio
Risco Elevado
Risco Muito Elevado
63
Figura 4.7 - Classificação de nível de risco de entupimento por zona de estudo
Em relação ao risco de colapso observa-se na Figura 4.8 que a percentagem de coletores
classificados com risco médio e risco elevado é semelhante, sendo respectivamente 44% e 42%. Tal
como no caso da avaliação do risco de entupimento também não se encontra nenhuma situação de
risco muito elevado no conjunto de coletores definidos.
De acordo com a Figura 4.9, analisando a distribuição por zonas, verifica-se que os resultados são
similares aos obtidos no caso anterior, destacando-se também a zona 8 e a zona 10 por serem
totalmente constituídas por coletores classificados com nível elevado e a zona a zona 12 por a maior
parte dos seus coletores apresentar risco reduzido.
Figura 4.8 - Classificação de nível de risco de colapso
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Zona1
Zona2
Zona3
Zona4
Zona5
Zona6
Zona7
Zona8
Zona9
Zona10
Zona11
Zona12
Risco muito elevado
Risco elevado
Risco médio
Risco reduzido
14%
44%
42%
0%
Risco reduzido
Risco médio
Risco elevado
Risco muito elevado
64
Figura 4.9 - Classificação de nível de risco de colapso por zona de estudo
Analisando o risco conjunto de entupimento e de colapso, ou seja, risco de falha, obteve-se os
resultados apresentados na Figura 4.10 e Figura 4.11. Verifica-se que a maioria dos coletores
avaliados apresenta nível de risco elevado, concretamente 86%, não existindo nenhuma situação de
risco reduzido nem de risco muito elevado. A distribuição por zonas será também bastante uniforme,
sendo que a maior parte das zonas apresenta apenas coletores com risco de falha elevado.
Figura 4.10 - Classificação de nível de risco de falha
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Zona1
Zona2
Zona3
Zona4
Zona5
Zona6
Zona7
Zona8
Zona9
Zona10
Zona11
Zona12
Risco muito elevado
Risco elevado
Risco médio
Risco reduzido
0%14%
86%
0%
Risco reduzido
Risco médio
Risco elevado
Risco muito elevado
65
Figura 4.11 - Classificação de nível de risco de falha por zona de estudo
4.3.4 Análise geral da rede
Foi sugerido por parte dos técnicos da Cascais Próxima, E.M., S.A., que se fizesse uma análise de
ocorrências para determinar as ponderações de entupimentos e de colapsos e assim ter uma melhor
perceção da incidência dos dois tipos de falha considerada.
Para tal recorreu-se à “Lista de Operações – LO” que consiste numa base de dados de todas as
operações, composta por campos relevantes à caracterização de cada operação, como data, valor,
tipo de operação e localização. Nesta encontram-se atividades correspondentes aos últimos quatro
anos. No passado o registo de falhas não era uma prioridade e por isso nem todas as ocorrências se
encontram devidamente documentadas, não podendo ser analisadas no contexto pretendido. Ainda
assim, avaliou-se um conjunto de 381 ocorrências, distinguidas entre “Desobstrução”, “Limpeza” e
“Reparação”, como se verifica na Tabela 4.2.
Tabela 4.2 - Número de ocorrências registadas
Desobstrução Limpeza Reparação Total
39 332 10 381
Apesar de cada ocorrência estar identificada, por vezes a atividade a que está associada não é a
correta. Verificou-se que 5% das operações de “Limpeza” incluem desobstruções e 20% das
atividades descritas como “Desobstrução” correspondem na realidade a reparações. Esta informação
foi facultada pelos técnicos da Cascais Próxima. Na Tabela 4.3 apresenta-se a percentagem de
operações reais.
Tabela 4.3 - Distribuição de percentagens correspondentes a cada operação
Limpeza Desobstrução Reparação
Apenas limpeza limpeza+desobstrução Desobstrução Reparação 100%
95% 5% 80% 20%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Zona1
Zona2
Zona3
Zona4
Zona5
Zona6
Zona7
Zona8
Zona9
Zona10
Zona11
Zona12
Risco muito elevado
Risco elevado
Risco médio
Risco reduzido
66
Assim sendo, calculou-se o número total de ocorrência de entupimentos fazendo o somatório de 5%
das operações de limpeza com 80% das desobstruções. Da mesma forma, os colapsos calcularam-
se adicionando 20% das desobstruções às operações de reparação.
Determinou-se assim que da totalidade de ocorrências documentadas, cerca de 70% correspondem a
entupimentos e 30% a colapsos.
Assumindo-se como valor de referência que num ano se verificam cerca de 96 ocorrências,
correspondente a 381 ocorrências em 4 anos, de acordo com as ponderações calculadas pode-se
estimar que na rede em análise ocorram cerca de 67 entupimentos e 29 colapsos anualmente. Tal
traduz-se em que haja 1 entupimento a cada 7,4km e 1 colapso por cada 17,2km. Assim sendo, na
tentativa de evitar a ocorrência dessas falhas, deve-se fazer operações de manutenção em cerca de
2km de rede relativamente a entupimentos e de aproximadamente 860m no que respeita a colapsos.
Assumindo que as falhas ocorrerão em coletores diferentes, tal perfaz um total de 2,86km que devem
ser alvo de limpezas, inspeções e reparações, por ano.
A nível internacional, é usual a referência a vidas úteis dos coletores entre 50 a 100 anos, a que
correspondem probabilidades de falha de 1% a 2% por ano. Tal indica que a rede em análise, tendo
no seu total cerca de 490km, deve sofrer operações de manutenção e reparação num comprimento
entre 4,9km e 9,8m, anualmente. Estes valores são superiores aos obtidos no parágrafo anterior o
que indica que se trata de estimativas pessimistas em relação ao que ocorre na rede. Assim, se as
operações de manutenção forem feitas segundo estes valores, a tentativa de evitar a ocorrência de
falhas de acordo com os dados de ocorrências está garantida.
Apesar dos valores estimados terem sido calculados especificamente para a rede de Cascais, podem
no entanto ser utilizados como valores de referência na análise de outras redes de drenagem de
águas pluviais.
4.4 Comparação com outras metodologias
O presente trabalho apresenta uma metodologia para a priorização de atividades de manutenção com
base na quantificação da verosimilhança de ocorrência de falha e das respetivas consequências. Tal
como já se referiu, apesar de ter sido elaborada especificamente para a rede de drenagem de águas
pluviais do concelho de Cascais, a ferramenta elaborada pode ser aplicada a outros casos, mediante
a realização das alterações necessárias. Da mesma forma, podem ser aplicadas outras metodologias
já existentes a este caso específico. Pode ainda ser feita uma comparação da importância dada aos
diferentes critérios considerados no presente caso e noutros trabalhos elaborados.
O trabalho desenvolvido por Neto (2015) foca-se no desenvolvimento de uma ferramenta de análise
de consequências provocadas por falhas estruturais e funcionais em coletores de drenagem de águas
residuais. Neste âmbito, foi desenvolvida uma análise de risco a um conjunto de coletores
selecionados, pertencentes ao sistema de drenagem da SANEST- Saneamento da Costa do Estoril,
67
S.A., empresa responsável pela construção, gestão e exploração do Sistema Multimunicipal de
Saneamento da Costa do Estoril
Para a quantificação do risco, da mesma forma que no presente trabalho, Neto (2015) avalia a
verosimilhança de falha e as consequências de falha. Relativamente à análise das consequências de
falha o modelo de avaliação é idêntico em ambos os casos. Neto (2015) recorre a uma abordagem de
decisão multicritério, através de um sistema de classificação por pesos, na qual são avaliados um
número finito de indicadores de risco em função das várias situações em que os coletores se podem
encontrar.
No entanto, relativamente à quantificação da verosimilhança de falha, enquanto no trabalho
apresentado se utiliza uma metodologia idêntica à adotada para a análise das consequências de
falha, Neto (2015) recorre a um método distinto. O referido método baseia-se na metodologia
proposta por Gomes (2013) que sugere que a avaliação e quantificação da verosimilhança de falha
em coletores seja efetuada com recurso à informação relativa à condição dos coletores, obtida
através das inspeções realizadas, numa escala de 1 a 5. Esta metodologia propõe uma abordagem
que permite converter a codificação referente ao registo de anomalias detetadas durante as
inspeções segundo a Norma Europeia EN13508-2, na codificação adotada pelo protocolo WRc,
possibilitando a classificação quantitativa das anomalias detetadas, recorrendo para isso a pesos e
valores padrão. Adicionalmente, através da classificação dessas anomalias, o WRc permite
estabelecer uma classificação da condição dos coletores, com vista à formulação de conclusões
relativas à análise da verosimilhança de falha.
Relativamente aos métodos de quantificação da gravidade das consequências de falha, sendo estes
idênticos e tendo-se recorrido em ambos os casos a informação totalmente pericial, pode-se fazer
uma comparação entre os dois e avaliar a diferença de importância dada a cada fator.
A primeira diferença entre as duas metodologias consiste em se ter feito a diferenciação entre falha
como sendo um entupimento ou um colapso no presente trabalho ao contrário de Neto (2015).
No trabalho de Neto (2015), definiram-se oito critérios que apenas se distinguem por provocarem
impactos diretos, indiretos ou como sendo fatores de agravamento (Tabela 4.4). No presente trabalho
abordou-se esta questão de uma forma um pouco diferente, agrupando-se os critérios em fatores
abrangentes. Desta forma, neste caso cada fator tem um peso relativo e cada parâmetro tem também
uma ponderação associada. Os valores definidos foram já apresentados no subcapítulo 3.5.
68
Tabela 4.4 - Critérios de risco (Neto, 2015)
Impactos diretos Diâmetro dos coletores
Profundidade dos coletores
Impactos indiretos Impacto provocado na circulação
Impacto provocado nas atividades das populações
Impacto provocado no meio recetor
Impacto provocado nas infraestruturas
Fatores de agravamento Coletores localizados em zonas com problemas de acesso
Coletores localizados em áreas onde existe incompatibilidade de entidade gestora com o proprietário do terreno.
Pode-se estabelecer um paralelismo relativamente à forma de agrupamento dos critérios em ambos
os casos. Relativamente aos “Impactos diretos” este relacionam-se com as “Características do
sistema” consideradas no presente caso, sendo que se abordaram maior número de critérios. Os
“Impactos indiretos” assemelham-se às “Características da envolvente”, “Proximidade a vias de
comunicação” e “Natureza predominante de atividade humana”. Em relação aos “Fatores de
agravamento” estes são idênticos às “Condicionantes à intervenção”.
Ao estabelecer-se uma comparação entre os pesos atribuídos em ambos os casos, de acordo com o
paralelismo acima apresentado, verificou-se que em ambos os casos os “Impactos indiretos”, e os
fatores equivalentes considerados no presente trabalho, são os que têm mais influência na gravidade
das consequências de falha. No entanto, a importância dada aos “Impactos diretos” e aos “Fatores de
agravamento” é inversa em ambos os casos. Tal demonstra que as opiniões de peritos nem sempre
são consensuais e podem ser diferentes consoante o sistema em análise. Na Tabela 4.5 apresenta-
se em resumo os pesos atribuídos aos fatores de risco em ambos os casos considerados, utilizado
para proceder à comparação estabelecida.
Tabela 4.5 - Pesos dos fatores nesta dissertação e considerados por Neto (2015)
Fatores considerados no presente trabalho
Pesos Fatores considerados por
Neto (2015) Pesos
Características do sistema: 6 6 Impactos diretos 34
Características da envolvente: 22
62 Impactos indiretos 57 Proximidade a vias de comunicação: 10
Natureza predominante da atividade humana:
30
Condicionantes à intervenção: 32 32 Fatores de agravamento 9
69
5 Considerações finais
5.1 Aspetos relevantes e conclusões
Os sistemas de drenagem de águas pluviais são ativos físicos urbanos de extrema importância e
bastante dispendiosos. Por essa razão e por prestarem um serviço fundamental à sociedade em
termos de saúde, bem-estar e preservação do ambiente é essencial a sua conservação. No entanto a
escassez de recursos disponíveis para a reabilitação leva à necessidade de estabelecer prioridades
quanto à sua aplicação em projetos.
A execução de ações de manutenção em sistemas de drenagem urbana tem vindo a evoluir de uma
estratégia reativa, em que se realizam intervenções apenas quando existe uma falha, para uma
estratégia proactiva, em que se pretende manter o bom funcionamento do sistema ao realizarem-se
atividades de manutenção periodicamente. De acordo com a ISO 55000 é essencial que se controle o
desempenho dos ativos e a sua gestão e que tal se faça com base no risco, em planeamentos
fundamentados e em processos de tomada de decisão.
A presente dissertação foi elaborada recorrendo à análise acerca do tema, com o intuito de elaborar
uma ferramenta de apoio à tomada de decisão que auxilie na definição de prioridades de intervenção
em redes de drenagem pluvial em ambiente urbano. A abordagem seguida deve ser baseada no risco
e aplicável em cenários de escassez de informação, principalmente no que diz respeito à condição
dos coletores. A ferramenta de apoio à decisão desenvolvida auxilia na priorização dos coletores a
intervir com base numa avaliação do risco de entupimento, colapso e falha. Pretende-se que a
referida ferramenta possa contribuir num âmbito mais alargado para a gestão de ativos em sistemas
de drenagem pluvial.
É de notar que a ferramenta desenvolvida pode ser aplicada a qualquer sistema de drenagem, tendo
em atenção que poderá ser necessário efetuar ajustes ou modificações em função das características
especificas do sistema.
5.2 Limitações
Ao desenvolver-se o presente trabalho surgiram várias condicionantes e restrições. No entanto o
reconhecimento dessas limitações, bem como as potenciais falhas e lacunas encontradas, é uma
parte essencial a qualquer estudo.
Neste caso específico, a ferramenta é dependente da quantidade e da qualidade da informação
disponível. Na sua ausência, foi necessário fazer suposições e considerar hipóteses, o que em certo
modo pode condicionar o nível de robustez dos resultados.
70
A base de dados referente ao sistema de drenagem de Cascais sofre de uma deficiência documental
especialmente nos anos anteriores à sua gestão ser feita pela Cascais Próxima. Têm sido feitos
grandes progressos neste aspeto. No entanto, ainda se verificam registos incompletos, em que é
possível que apenas parte das falhas ocorridas tenham sido documentadas, e falta de
pormenorização cadastral. Assim sendo, deve ser tido em conta, que a ferramenta apresentada e
todos os resultados obtidos foram baseados nesses valores e estão sujeitos a esses erros.
Verificou-se ainda que a maior parte da bibliografia encontrada é referente a coletores de águas
residuais, encontrando-se pouca informação relativa de coletores pluviais. Por essa razão, e por se
tratar de sistemas com inúmeras semelhanças, foram considerados em várias situações como
idênticos.
É de salientar que o parâmetro definido com “Condição do terreno/tipo de solo”, relativo ao fator
“Características do sistema” poderá ter sido classificado erradamente. A questão da permeabilidade
do solo não deverá ser limitativa uma vez que tal será tido em conta no dimensionamento dos
coletores. Em vez disso, a natureza do tipo de solo existente, nomeadamente a sua sensibilidade à
absorção de água e consequente alteração de volume poderá ter influência na verossimilhança de
falha. No entanto, tal apenas foi detetado depois do estudo ter sido concluído e a sua alteração
implicaria a reformulação de todo o trabalho executado, o que não seria aceitável.
5.3 Recomendações e desenvolvimentos futuros
O sucesso da ferramenta elaborada depende da quantidade de informação disponível para a análise.
Salienta-se que quanto maior for a quantidade de dados disponíveis sobre a envolvente espacial dos
ativos, maior deverá ser a informação incluída na análise, traduzindo-se na obtenção de resultados
mais exatos. As análises sobre as envolvências dos ativos devem ser executadas de forma rigorosa
para que as avaliações dos impactos sejam fidedignas.
Relativamente à identificação dos cenários que traduzem os coletores analisados a ferramenta
propõe algumas abordagens de leitura visual que podem induzir a erros e levar a que se tirem
conclusões incorretas. De forma a mitigar tais incertezas, decorrentes destas leituras, sugere-se o
desenvolvimento de aplicações automatizadas para identificar os cenários definidos.
Durante a realização da presente dissertação identificaram-se temas que poderiam ser alvo de
estudos futuros de forma a completar o trabalho elaborado. Desta forma, recomenda-se o
desenvolvimento dos seguintes temas:
Análise de custos, diretos e indiretos, associados aos estragos causados por falhas, segundo
perspetivas sociais, ambientais e económicas. É essencial que qualquer entidade gestora que
aplique um sistema de gestão do risco seja capaz de estabelecer uma comparação entre os
custos de falha e os respetivos custos de reparação. Desta forma, futuros trabalhos devem-se
71
focar no desenvolvimento de uma ferramenta capaz de fazer uma estimativa dos custos
causados por estragos e, simultaneamente, incluindo medidas de correção.
Execução de um planeamento de inspeções de forma a obter registos da condição dos
coletores. Por falta de material disponível, a análise da verosimilhança de falha não se
baseou, como seria aconselhado, em registos de condição dos ativos. De forma a colmatar
este lapso, deveriam ser feitas inspeções CCTV que permitissem elaborar uma base de
dados composta por relatórios de inspeção, acerca da condição dos coletores. Este trabalho
poderia ser alargado à obtenção de informação em falta acerca das características dos
coletores, como por exemplo, a data da sua construção, essencial à aplicação da ferramenta
elaborada. Os registos relativos à informação cadastral, inspeções e atividades de operação
e manutenção e de reabilitação devem ser todos no mesmo formato de forma a permitir o
cruzamento de dados, essencial a uma gestão de ativos eficiente.
Desenvolvimento de procedimentos de quantificação do nível de risco específicos para outros
tipos de componentes dos sistemas de drenagem urbana, uma vez que os restantes
componentes destes sistemas, a par dos coletores analisados neste caso, são igualmente
aptos a serem alvos de uma abordagem de gestão do risco.
Planeamento de atividade de operação e manutenção e de reabilitação. Uma vez
estabelecidos os ativos críticos do sistema, neste caso, coletores, deve-se efetuar um
planeamento anual de intervenções no contexto da aplicação de uma estratégia proactiva.
Para além de possíveis estudos considera-se que seria proveitoso que se fomentasse a interligação
entre a Câmara Municipal de Cascais, responsável pela decisão estratégica relativa à reparação do
sistema de drenagem, e a Cascais Próxima, encarregue dos aspetos técnicos da mesma. Assim
poder-se-á melhorar a eficiência dos meios de intervenção e consequentemente alcançar uma melhor
gestão da rede.
73
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ii
Anexo A – Inquérito
No âmbito da realização da minha dissertação para obtenção do grau de mestre em
Engenharia Civil, vinha por este meio solicitar a colaboração na identificação de fatores com
influência na definição de prioridade de atividades de operação, manutenção e reabilitação do
sistema de drenagem de águas pluviais.
Na definição da prioridade pressupõe-se, no âmbito do presente estudo, a opção por uma
abordagem baseada no risco, o que implica avaliar a probabilidade de ocorrer uma falha e o
impacto no caso da falha ocorrer. Entende-se como falha entupimentos, estando estes
relacionados com a operação e manutenção do sistema (O&M), e colapsos e fraturas,
relacionados com a reabilitação (R).
Nos quadros seguintes listam-se possíveis fatores e subfactores de agravamento da
probabilidade de ocorrência (Quadro 1) e das consequências da ocorrência de uma falha
(Quadro 3). Solicita-se em primeiro lugar o preenchimento da importância relativa dos fatores
principais nos Quadros 2 e 4 usando uma escala de Likert. De seguida solicita-se a ordenação
dos subfactores entre si do mais importante (1) para o menos importante (n), nos Quadros 1 e
3. Em anexo encontrará um exemplo de preenchimento dos Quadros 1 e 2, de forma a melhor
demonstrar o que é pretendido.
Quadro 1 - Fatores de risco relativamente à probabilidade de ocorrência de falha (admitindo que a
condição é desconhecida – não foi efetuada qualquer inspeção ao coletor)
Quadro 2 – Importância relativa dos fatores de risco principais relativamente à probabilidade de
ocorrência
Características do sistema Características da envolvente
Características do sistema 1
-
Características da envolvente
1
Fatores O&M R
Características do sistema:
- diâmetro
- profundidade
- idade
- material
- inclinação
- número de conexões laterais
- condição do terreno/tipo de solo
- número de ocorrências no passado
Características da envolvente:
- ações à superfícies (intensidade do tráfego normal e pesado) ou nas imediações (obras importantes no subsolo)
- atividades e ocupação à superfície (presença de árvores de grande porte – raízes profundas; presença de areias e outros detritos)
iii
Caso considere que existe algum fator relevante que não esteja listado, por favor liste-o e
classifique-o abaixo.
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
Quadro 3 - Fatores de risco relativamente à severidade das consequências da falha (admitindo que a
falha ocorre)
Fatores O&M R
Características do sistema:
- diâmetro
- profundidade
- número de conexões laterais
- condição do terreno/tipo de solo
Características da envolvente:
- densidade da ocupação (rural, urbana, presença de caves)
- zonas ambientalmente sensíveis (proximidade da costa)
Proximidade a vias de comunicação:
- Rede viária principal
- Rede viária secundária
- Rede ferroviária
- Outros
Natureza predominante da atividade humana:
- residencial
- comercial e serviços
- industrial
- educacional (escolas e creches)
- saúde (hospital e centros de saúde)
- turística e lazer
Condicionantes à intervenção:
- proximidade de linhas de água
- risco de desabamento (taludes)
- dificuldades de acesso (físicas – rede viária e topografia; humanas – incompatibilidade com proprietários)
iv
Quadro 4 – Importância relativa dos fatores de risco principais relativamente à severidade das
consequências de falha
Car
acte
ríst
icas
do
si
ste
ma
Car
acte
ríst
icas
da
envo
lven
te
Pro
xim
idad
e a
vias
de
com
un
icaç
ão
Nat
ure
za
pre
do
min
ante
da
ativ
idad
e h
um
ana
Co
nd
icio
nan
tes
à in
terv
ençã
o
Características do sistema
1 - - - -
Características da envolvente
1 - - -
Proximidade a vias de comunicação
1 - -
Natureza predominante da atividade humana
1 -
Condicionantes à intervenção
1
Caso considere que existe algum fator relevante que não esteja listado, por favor liste-o e
classifique-o abaixo.
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
Quadro 5 – Escala de Likert
Escala Importância
1/9 Extremamente inferior
1/7 Muito inferior
1/5 Inferior
1/3 Moderadamente inferior
1 Igual
3 Moderadamente superior
5 Superior
7 Muito Superior
9 Extremamente superior Pode usar os valores ½, ¼, 1/6, 2, 4 e 6 para representar pontos intermédios de
importância relativa.
Agradeço desde já a colaboração.
Com os melhores cumprimentos
Mariana Inocentes
v
Anexo Quadro 6 – Exemplo de preenchimento do Quadro 1
Quadro 7 – Exemplo de preenchimento do Quadro 2
Características do sistema Características da envolvente
Características do sistema 1 -
Características da envolvente 2 1
O valor atribuído “2” significa que as características da envolvente são duas vezes mais
importantes do que as características do sistema. Da mesma forma, se fosse atribuído o valor
“0.5” significaria que a importância das características da envolvente seria metade da
importância das características do sistema.
Fatores O&M R
Características do sistema:
- diâmetro 2 8
- profundidade 8 7
- idade 6 1
- material 3 5
- inclinação 1 6
- número de conexões laterais 4 4
- condição do terreno/tipo de solo 7 3
- número de ocorrências no passado 5 2
Características da envolvente:
- ações à superfícies (intensidade do tráfego normal e pesado) ou nas imediações (obras importantes no subsolo)
2
1
- atividades e ocupação à superfície (presença de árvores de grande porte – raízes profundas; presença de areias e outros detritos)
1 2
vi
E1E2
E3E4
T1T2
Mo
da
Mé
dia
Me
dia
na
Val
or
ado
pta
do
Pro
bab
ilid
ade
C.E
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53
33
33
3,4
33
Con
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cia
sC
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C.S
35
32
91/
33,
003,
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P.V
- C
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33
1/3
27
33,
003,
073,
003
P.V
- C
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51
1/5
1/3
11/
31,
000,
570,
331/
3
N.H
- C
.S1/
39
31/
37
5-
4,87
5,00
5
N.H
- C
.E1/
53
1/5
1/5
73
3,00
2,68
3,00
3
N.H
- P
.V1
31/
51/
55
33,
002,
283,
003
C.I
- C
.S2
33
29
33,
004,
003,
004
C.I
- C
.E1/
21/
31/
51
53
-1,
911,
001
C.I
- P
.V4
13
29
5-
4,00
3,00
4
C.I
- N
.H4
1/5
32
13
-1,
842,
002
Car
acte
ríst
icas
do
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tem
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Car
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icas
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ade
hu
man
aN
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Co
nd
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nan
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terv
en
ção
C.I
Anexo B – Atribuição de pesos ao fatores
vii
Car
acte
ríst
icas
do
sist
em
a
Car
acte
ríst
icas
da
en
volv
en
te
Mé
dia
no
rmal
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aP
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Car
acte
ríst
icas
do
sis
tem
a0,
250,
250,
2525
Car
acte
ríst
icas
da
en
volv
en
te0,
750,
750,
7575
Mat
riz
no
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a re
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mil
han
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Car
acte
ríst
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do
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Car
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ríst
icas
da
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e a
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acte
ríst
icas
do
sis
tem
a0,
060,
040,
030,
050,
080,
055
Car
acte
ríst
icas
da
en
volv
en
te0,
240,
180,
260,
090,
330,
2222
Pro
xim
idad
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via
s d
e
com
un
icaç
ão0,
180,
060,
090,
090,
080,
1010
Nat
ure
za p
red
om
inan
te d
a
ativ
idad
e h
um
ana
0,29
0,54
0,26
0,26
0,17
0,30
30
Co
nd
icio
nan
tes
à in
terv
en
ção
0,24
0,18
0,35
0,52
0,33
0,32
32
Mat
riz
no
rmal
izad
a re
lati
va à
s co
nse
qu
ên
cias
de
fal
ha
viii
Anexo C - Atribuição de pesos aos parâmetros
ProbabilidadeCaracterísticas do sistema: Moda Média Mediana Valor adotado
- diâmetro 3 3 2 2 8 8 3 4,3 3 3
- profundidade 8 6 8 8 2 7 8 6,5 7,5 8
- idade 2 7 6 3 7 5 7 5,0 5,5 7
- material 4 8 5 4 6 4 4 5,2 4,5 6
- inclinação 6 2 1 1 2 3 2 2,5 2 2
- número de conexões laterais 7 5 3 6 4 1 - 4,3 4,5 4
- condição do terreno/tipo de solo 5 4 7 7 3 2 7 4,7 4,5 5
- número de ocorrências no passado 1 1 4 5 1 6 1 3,0 2,5 1
Características da envolvente:
- ações à superfícies ou nas imediações 2 2 2 2 1 2 2 1,8 2 2
- atividades e ocupação à superfície 1 1 1 1 2 1 1 1,2 1 1
ConsequênciasCaracterísticas do sistema:
- diâmetro 1 2 1 2 2 4 2 2,0 2 1
- profundidade 2 3 4 1 1 3 3 2,3 2,5 2
- número de conexões laterais 4 1 2 3 3 2 2 2,5 2,5 3
- condição do terreno/tipo de solo 3 4 3 4 4 1 4 3,2 3,5 4
Características da envolvente:
- densidade da ocupação (rural, urbana, presença de caves) 1 1 1 1 1 1 1 1,0 1 1
- zonas ambientalmente sensíveis (proximidade da costa) 2 2 2 2 1 2 2 1,8 2 2
Proximidade a vias de comunicação:
- Rede viária principal 2 1 1 1 1 1 1 1,2 1 1
- Rede viária secundária 1 3 2 3 2 2 2 2,2 2 2
- Rede ferroviária 3 2 3 2 3 3 3 2,7 3 3
- Outros 4 4 4 4 4 4 4 4,0 4 4
Natureza predominante da atividade humana:
- residencial 5 3 2 2 1 4 2 2,8 2,5 2
- comercial e serviços 4 4 4 5 2 3 4 3,7 4 4
- industrial 3 5 5 4 6 2 5 4,2 4,5 5
- educacional (escolas e creches) 1 2 3 3 3 5 3 2,8 3 3
- saúde (hospital e centros de saúde) 2 1 1 1 4 1 1 1,7 1 1
- turística e lazer 6 6 6 6 5 6 6 5,8 6 6
Condicionantes à intervenção:
- proximidade de linhas de água 3 2 3 2 3 3 3 2,7 3 3
- risco de desabamento (taludes) 2 1 1 1 1 2 1 1,3 1 1
- dificuldades de acesso 1 3 2 3 2 1 1 2,0 2 2
O&M
E1 T1 T2E2 E3 E4
ix
ProbabilidadeCaracterísticas do sistema: Moda Média Mediana Valor adotado
- diâmetro 6 4 7 8 1 5 - 5,2 5,5 5
- profundidade 8 6 6 2 2 7 6 5,2 6 7
- idade 3 5 1 3 8 4 3 4,0 3,5 4
- material 2 3 4 4 7 3 3 3,8 3,5 3
- inclinação 7 7 3 7 3 8 7 5,8 7 8
- número de conexões laterais 5 8 5 6 4 6 5 5,7 5,5 6
- condição do terreno/tipo de solo 4 2 1 1 5 2 2 2,5 2 2
- número de ocorrências no passado 1 1 2 5 6 1 1 2,7 1,5 1
Características da envolvente:
- ações à superfícies ou nas imediações 2 2 2 2 2 2 2 2,0 2 2
- atividades e ocupação à superfície 1 1 1 1 1 1 1 1,0 1 1
ConsequênciasCaracterísticas do sistema:
- diâmetro 1 3 4 2 2 4 4 2,7 2,5 4
- profundidade 2 1 3 1 4 2 2 2,2 2 2
- número de conexões laterais 4 2 1 3 1 3 1 2,3 2,5 1
- condição do terreno/tipo de solo 3 4 2 4 3 1 3 2,8 3 3
Características da envolvente:
- densidade da ocupação (rural, urbana, presença de caves) 1 1 1 1 2 1 1 1,2 1 1
- zonas ambientalmente sensíveis (proximidade da costa) 2 2 2 2 1 2 2 1,8 2 2
Proximidade a vias de comunicação:
- Rede viária principal 2 1 1 1 1 2 1 1,3 1 1
- Rede viária secundária 1 3 2 3 2 1 1 2,0 2 2
- Rede ferroviária 3 2 3 2 3 3 3 2,7 3 3
- Outros 4 4 4 4 4 4 4,0 4 4
Natureza predominante da atividade humana:
- residencial 5 3 2 2 4 5 5 3,5 3,5 4
- comercial e serviços 4 4 4 5 5 2 4 4,0 4 3
- industrial 3 5 5 4 6 3 3 4,3 4,5 5
- educacional (escolas e creches) 1 2 3 3 3 4 3 2,7 3 2
- saúde (hospital e centros de saúde) 2 1 1 1 2 1 1 1,3 1 1
- turística e lazer 6 6 6 6 1 6 6 5,2 6 6
Condicionantes à intervenção:
- proximidade de linhas de água 3 2 3 2 1 1 3 2,0 2 2
- risco de desabamento (taludes) 2 1 1 1 2 2 2 1,5 1,5 1
- dificuldades de acesso 1 3 2 3 3 3 3 2,5 3 3
Reabilitação
E1 T1 T2E2 E3 E4
x
Área
Id
Distância entre caixas
Comprimento
Diâmetro
Profundidade
Idade
Material
Inclinação
Número de conexões
laterais
Condição do
terreno/tipo de solo
Número de
ocorrências no
passado
Ações à superfícies
(intensidade do
tráfego normal e
pesado)
Atividades e
ocupação à superfície
(presença de árvores,
areias e outros
detritos)
Zona 1
35828846
40,1
09
40,1
1800
2,1
02010
Betã
o s
imple
s0,3
52
0P
erm
eáve
l0
2Im
pacto
médio
35828879
42,0
02
42,0
0800
2,1
42010
Betã
o s
imple
s0,4
74
0P
erm
eáve
l0
2Im
pacto
médio
35828912
11,5
54
11,5
6315
1,5
2-
Polic
lore
to d
e v
inilo
3,1
90
0Im
perm
eáve
l2/a
no
5Im
pacto
médio
35892134
52,7
01
52,7
3300
1,3
6-
Betã
o s
imple
s3,1
46
0P
erm
eáve
l2/a
no
5Im
pacto
médio
35828868
9,5
01
9,5
0800
2,1
12010
Betã
o s
imple
s0,3
24
0P
erm
eáve
l0
2Im
pacto
médio
35828901
20,6
35
20,6
5315
1,2
5-
Polic
lore
to d
e v
inilo
3,7
14
0Im
perm
eáve
l2/a
no
5Im
pacto
médio
35828934
44,2
98
44,3
3315
1,8
3-
Polic
lore
to d
e v
inilo
4,0
68
0Im
perm
eáve
l2/a
no
5Im
pacto
médio
35828857
34,1
32
34,1
3800
2,0
02010
Betã
o s
imple
s0,7
21
0P
erm
eáve
l0
2Im
pacto
médio
35828890
53,0
83
53,0
9800
2,1
42010
Betã
o s
imple
s0,9
47
0Im
perm
eáve
l0
2Im
pacto
médio
35828923
42,9
53
42,9
5315
1,9
8-
Polic
lore
to d
e v
inilo
0,7
75
0Im
perm
eáve
l2/a
no
5Im
pacto
médio
Zona 2
35905685
20,2
47
290,6
4300
2,0
9-
Betã
o s
imple
s1,4
32
0Im
perm
eáve
l3/a
no
3Im
pacto
médio
35867912
37,1
05
601,1
3300
1,4
0-
Betã
o s
imple
s1,6
17
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35905707
26,9
42
460,6
9300
2,0
1-
Betã
o s
imple
s1,7
07
0Im
perm
eáve
l3/a
no
3Im
pacto
médio
35867956
41,0
14
41,0
2500
1,3
4-
Betã
o s
imple
s0,7
31
0Im
perm
eáve
l4/a
no
5Im
pacto
ele
vado
35905696
40,7
68
521,7
9300
2,1
0-
Betã
o s
imple
s1,2
76
0Im
perm
eáve
l3/a
no
3Im
pacto
médio
35905729
1,3
27
759,7
8200
1,4
4-
Polic
lore
to d
e v
inilo
57,2
55
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35905740
32,9
99
461,1
9300
2,0
3-
Betã
o s
imple
s1,3
94
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
35906598
37,9
59
37,9
6500
1,8
7-
Betã
o s
imple
s0,1
58
0Im
perm
eáve
l4/a
no
5Im
pacto
ele
vado
Zona 3
35785961
14,5
03
220,4
9400
1,2
91953
Betã
o s
imple
s1,5
17
0Im
perm
eáve
l0
4Im
pacto
médio
35785917
20,8
56
1710,1
1300
1,8
31952
Betã
o s
imple
s8,1
99
0Im
perm
eáve
l3/a
no
4Im
pacto
médio
35785950
12,2
81
530,1
9200
1,0
01964
Betã
o s
imple
s4,3
16
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35785939
26,1
78
1360,2
0300
2,0
31952
Betã
o s
imple
s5,1
95
0Im
perm
eáve
l3/a
no
4N
ão a
plic
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l
35785928
26,5
16
390,9
5300
2,0
31952
Betã
o s
imple
s1,4
71
0Im
perm
eáve
l3/a
no
4N
ão a
plic
áve
l
35786016
160,1
13
19319,9
0300
1,7
61955
Betã
o s
imple
s12,0
66
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
Zona 4
35863952
27,9
530,8
3200
1,1
22012
Betã
o s
imple
s9,0
67
0Im
perm
eáve
l0
3Im
pacto
médio
35863930
17,7
64
940,0
61500
2,1
91967
Betã
o s
imple
s1,0
89
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
35863908
39,6
81
1160,5
51500
1,9
61967
Betã
o s
imple
s1,1
63
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
35784443
36,6
41
2000,2
0300
1,2
31967
Betã
o s
imple
s0,7
25
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
35784432
31,6
29
900,4
0300
1,0
41967
Betã
o s
imple
s8,9
17
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
35898968
20,3
34
290,6
7300
1,4
41970
Betã
o s
imple
s5,6
18
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35863754
25,2
32
780,3
3250
1,8
71970
Betã
o s
imple
s4,1
67
0Im
perm
eáve
l3/a
no
3Im
pacto
médio
35863941
19,3
03
550,2
81500
2,5
91967
Betã
o s
imple
s0,8
98
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
35863919
47,9
4831,2
21500
2,0
91967
Betã
o s
imple
s1,4
38
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
Car
acte
ríst
icas
da
en
volv
en
te:
Car
acte
ríst
icas
do
sis
tem
a:
Vero
sim
ilhança d
e falh
a
Anexo D – Caracterização dos troços analisados
xi
Zona 5
35906081
10,8
03
270,1
8200
1,2
3-
Betã
o s
imple
s1,9
00
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865734
25,9
28
590,6
9200
0,9
5-
Betã
o s
imple
s5,2
91
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
35865822
16,2
39
350,3
3300
1,1
7-
Betã
o s
imple
s2,9
23
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865811
29,3
7440,9
4300
1,2
3-
Betã
o s
imple
s5,4
58
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865657
16,9
21
400,3
7200
1,1
9-
Betã
o s
imple
s2,8
45
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
35865668
25,2
76
880,4
7250
1,0
1-
Betã
o s
imple
s1,4
26
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865767
23,5
63
450,6
7300
1,2
41963
Betã
o s
imple
s3,0
91
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865690
18,1
04
470,3
3200
1,1
1-
Betã
o s
imple
s2,8
49
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
35865833
20,2
92
1839,9
9300
1,4
3-
Betã
o s
imple
s1,7
31
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
35865679
38,5
58
421,6
6200
1,0
6-
Betã
o s
imple
s2,4
99
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35906070
18,0
53
210,7
3200
1,2
8-
Betã
o s
imple
s2,2
76
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865723
33,0
92
33,0
9300
1,3
1-
Betã
o s
imple
s2,1
55
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865701
10,3
18
920,1
1200
1,0
0-
Betã
o s
imple
s1,4
98
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865712
31,1
52
1750,4
0300
1,1
3-
Betã
o s
imple
s2,3
64
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865756
24,4
76
1020,2
1300
1,2
4-
Betã
o s
imple
s3,4
82
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
35906092
21,1
721,1
7200
1,0
7-
Betã
o s
imple
s1,9
10
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35865745
12,5
17
180,4
3300
1,2
8-
Betã
o s
imple
s2,5
96
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
Zona 6
35903632
17,6
35
230,6
4800
3,7
31949
Betã
o s
imple
s1,3
04
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35903764
2,4
83
500,0
1200
1,8
4-
Betã
o s
imple
s20,1
37
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35838812
19,0
76
250,8
1400
4,6
8-
Polic
lore
to d
e v
inilo
1,3
11
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
35838834
57,0
33
1551,2
1400
1,5
9-
Polic
lore
to d
e v
inilo
2,7
18
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35838801
4,0
01
400,0
0400
1,8
1-
Polic
lore
to d
e v
inilo
9,9
97
0Im
perm
eáve
l3/a
no
5Im
pacto
médio
Zona 7
35904882
9,2
77
110,4
2600
2,6
01952
Betã
o s
imple
s1,1
86
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35839516
22,8
17
1530,2
8700
2,0
81952
Betã
o s
imple
s6,7
06
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35839538
43,7
42
43,7
4500
2,9
21999
Betã
o s
imple
s0,6
63
0Im
perm
eáve
l4/a
no
2Im
pacto
médio
35839549
28,7
23
381,0
91000
3,0
81999
Betã
o s
imple
s1,3
23
0Im
perm
eáve
l4/a
no
2Im
pacto
médio
35839527
42,5
38
42,5
41000
2,8
91999
Betã
o s
imple
s0,9
87
0Im
perm
eáve
l4/a
no
2Im
pacto
médio
35839615
12,2
08
690,1
0400
1,9
01999
Betã
o s
imple
s5,6
52
0Im
perm
eáve
l4/a
no
2Im
pacto
médio
35839560
43,7
75
541,9
51000
3,1
51999
Betã
o s
imple
s1,2
34
0Im
perm
eáve
l4/a
no
2Im
pacto
médio
35904871
24,0
68
1230,1
1200
1,3
91952
Polic
lore
to d
e v
inilo
5,1
10
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35839626
9,4
09
9,4
11000
2,0
71999
Betã
o s
imple
s0,0
00
0Im
perm
eáve
l4/a
no
2Im
pacto
médio
35904893
6,9
66
1579,9
7200
1,1
01952
Polic
lore
to d
e v
inilo
22,6
81
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35904860
13,3
23
310,3
1200
1,2
21952
Polic
lore
to d
e v
inilo
2,3
27
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35839505
18,7
91240,0
9700
2,8
91952
Betã
o s
imple
s6,5
99
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35904706
15,4
71310,0
9200
1,8
91952
Betã
o s
imple
s8,4
68
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35839571
11,3
35
11,3
41000
2,4
41999
Betã
o s
imple
s0,7
06
0Im
perm
eáve
l0
2Im
pacto
médio
35839604
42,3
35
1630,4
5400
1,5
81999
Betã
o s
imple
s3,8
50
0Im
perm
eáve
l4/a
no
2Im
pacto
médio
Zona 8
35821717
38,9
26
38,9
31000
2,0
81980
Betã
o s
imple
s3,5
45
0Im
perm
eáve
l2/a
no
3Im
pacto
ele
vado
35821706
47,6
98
47,7
01000
2,1
71980
Betã
o s
imple
s1,9
29
0Im
perm
eáve
l2/a
no
3Im
pacto
ele
vado
35878546
42,9
642,9
61000
2,2
01980
Betã
o s
imple
s1,9
09
0Im
perm
eáve
l2/a
no
3Im
pacto
ele
vado
35878535
50,5
84
50,5
81000
2,6
41980
Betã
o s
imple
s2,8
86
0Im
perm
eáve
l1/a
no
3Im
pacto
ele
vado
35892211
17,7
27
17,7
3200
1,1
02005
Polic
lore
to d
e v
inilo
3,6
10
0Im
perm
eáve
l1/a
no
3Im
pacto
ele
vado
35822080
31,2
36
31,2
4300
1,2
82005
Betã
o s
imple
s1,1
21
0Im
perm
eáve
l1/a
no
3Im
pacto
ele
vado
Zona 9
35857275
39,9
32
39,9
3300
3,0
21996
Betã
o s
imple
s0,7
26
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
35857374
22,1
24
1440,2
2300
2,9
61970
Betã
o s
imple
s6,5
09
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35857286
48,2
94
48,3
0300
3,1
31996
Betã
o s
imple
s0,9
94
0Im
perm
eáve
l1/a
no
5Im
pacto
médio
35896128
43,5
3070,1
0300
1,3
01970
Betã
o s
imple
s7,0
57
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
ele
vado
35857297
36,5
91
850,8
0400
3,3
01970
Betã
o s
imple
s2,3
23
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35835490
32,2
75
32,2
8300
1,8
81970
Betã
o s
imple
s0,9
92
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
ele
vado
35896117
49,4
01
2720,4
7300
1,3
41970
Betã
o s
imple
s5,5
06
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
ele
vado
35835479
18,1
51
18,1
5300
1,8
01970
Betã
o s
imple
s0,8
26
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
ele
vado
35896106
30,3
71
640,6
4500
1,5
01970
Betã
o s
imple
s2,1
07
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
ele
vado
35856236
37,8
33
37,8
3400
2,3
61970
Betã
o s
imple
s0,6
87
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35892728
27,2
45
2210,0
1400
1,4
61970
Betã
o s
imple
s8,1
11
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
xii
Zona 1
035897216
6,0
12
510,0
3500
1,3
3-
Polic
lore
to d
e v
inilo
8,4
83
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897139
35,9
18
800,7
0500
1,9
2-
Betã
o s
imple
s2,2
27
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897172
24,1
81
830,2
4500
0,6
0-
Betã
o s
imple
s3,4
32
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897205
3,7
83
800,0
0200
0,8
1-
Betã
o s
imple
s21,1
47
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897128
40,3
36
621,2
8500
2,3
2-
Betã
o s
imple
s1,5
37
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897161
14,6
13
14,6
1500
1,8
9-
Betã
o s
imple
s0,8
90
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897117
18,2
51
430,3
8300
2,2
0-
Betã
o s
imple
s2,3
56
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897150
54,9
63
1271,3
8500
1,9
0-
Betã
o s
imple
s2,3
11
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
35897183
13,8
17
850,1
3200
0,6
0-
Betã
o s
imple
s6,1
52
0Im
perm
eáve
l1/a
no
2Im
pacto
médio
Zona 1
135840099
25,3
38
800,3
2300
1,6
5-
Betã
o s
imple
s3,1
57
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35826547
38,9
05
3000,2
2300
2,6
01944
Betã
o s
imple
s7,7
11
0P
erm
eáve
l0
1Im
pacto
médio
35840110
34,5
34
1700,4
6300
2,0
0-
Betã
o s
imple
s4,9
23
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35840121
44,6
77
3650,3
8300
2,3
5-
Betã
o s
imple
s8,1
70
0P
erm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
Zona 1
235773737
24,3
56
291,1
0300
1,8
8-
Betã
o s
imple
s1,1
91
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35828340
28,1
42
1440,3
0300
1,8
0-
Betã
o s
imple
s5,1
17
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35890957
9,8
8330,1
4300
2,1
6-
Betã
o s
imple
s3,3
40
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35773726
29,8
38
29,8
4300
1,9
2-
Betã
o s
imple
s0,9
38
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35773759
6,5
27
250,0
7300
1,7
6-
Betã
o s
imple
s3,8
30
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35890946
25,2
61
360,8
5300
2,0
1-
Betã
o s
imple
s1,4
25
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35890913
26,4
11
26,4
1300
1,5
5-
Betã
o s
imple
s0,0
00
0Im
perm
eáve
l0
5Im
pacto
médio
35828329
21,0
28
360,6
1300
1,9
4-
Betã
o s
imple
s1,7
12
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35773748
15,6
97
250,5
5300
1,8
3-
Betã
o s
imple
s1,5
93
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
35890902
18,9
21
18,9
2300
1,5
2-
Betã
o s
imple
s0,7
93
0Im
perm
eáve
l0
5N
ão a
plic
áve
l
xiii
Área
Id
Profundidade
Número de conexões
laterais
Condição do
terreno/tipo de solo
Densidade da
ocupação
Zonas
ambientalmente
sensíveis
Rede viária principal
Rede viária
secundária
Rede ferroviária
Outros
Residencial
Comercial e serviços
Industrial
Educacional
Saúde
Turística e lazer
Proximidade de
linhas de água
Risco de
desabamento
Dificuldades de
acesso
Zona 1
35828846
2,1
00
Perm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828879
2,1
40
Perm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828912
1,5
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35892134
1,3
60
Perm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828868
2,1
10
Perm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828901
1,2
50
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828934
1,8
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828857
2,0
00
Perm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828890
2,1
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828923
1,9
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 2
35905685
2,0
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35867912
1,4
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35905707
2,0
10
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35867956
1,3
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35905696
2,1
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35905729
1,4
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35905740
2,0
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35906598
1,8
70
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 3
35785961
1,2
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
xN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35785917
1,8
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
xN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35785950
1,0
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
xN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35785939
2,0
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
xN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35785928
2,0
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
xN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35786016
1,7
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lx
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 4
35863952
1,1
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35863930
2,1
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35863908
1,9
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35784443
1,2
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35784432
1,0
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35898968
1,4
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35863754
1,8
70
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35863941
2,5
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35863919
2,0
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Consequência
s d
e falh
a
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tem
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min
ante
da
ativ
idad
e h
um
ana:
Co
nd
icio
nan
tes
à in
terv
en
ção
:
xiv
Zona 5
35906081
1,2
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865734
0,9
50
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865822
1,1
70
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865811
1,2
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865657
1,1
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865668
1,0
10
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865767
1,2
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865690
1,1
10
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865833
1,4
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865679
1,0
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35906070
1,2
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865723
1,3
10
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865701
1,0
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865712
1,1
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865756
1,2
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35906092
1,0
70
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35865745
1,2
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 6
35903632
3,7
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
ele
vado
XX
Impacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35903764
1,8
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
ele
vado
XX
Impacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35838812
4,6
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
ele
vado
XX
Impacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35838834
1,5
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
ele
vado
XX
Impacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35838801
1,8
10
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
ele
vado
XX
Impacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 7
35904882
2,6
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839516
2,0
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839538
2,9
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839549
3,0
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839527
2,8
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839615
1,9
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839560
3,1
50
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35904871
1,3
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839626
2,0
70
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35904893
1,1
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35904860
1,2
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839505
2,8
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35904706
1,8
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839571
2,4
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35839604
1,5
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 8
35821717
2,0
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35821706
2,1
70
Imperm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35878546
2,2
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35878535
2,6
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35892211
1,1
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35822080
1,2
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
reduzid
oN
ão a
plic
áve
lX
XX
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 9
35857275
3,0
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35857374
2,9
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35857286
3,1
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35896128
1,3
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35857297
3,3
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35835490
1,8
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35896117
1,3
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35835479
1,8
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35896106
1,5
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35856236
2,3
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35892728
1,4
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Impacto
médio
XX
Impacto
médio
Não a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
xv
Zona 1
035897216
1,3
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897139
1,9
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897172
0,6
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897205
0,8
10
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897128
2,3
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897161
1,8
90
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897117
2,2
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897150
1,9
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35897183
0,6
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
Zona 1
135840099
1,6
50
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35826547
2,6
00
Perm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lA
plic
áve
l
35840110
2,0
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35840121
2,3
50
Perm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lA
plic
áve
l
Zona 1
235773737
1,8
80
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828340
1,8
00
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35890957
2,1
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35773726
1,9
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35773759
1,7
60
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35890946
2,0
10
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35890913
1,5
50
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35828329
1,9
40
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35773748
1,8
30
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
35890902
1,5
20
Imperm
eáve
lIm
pacto
ele
vado
Não a
plic
áve
lX
XN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
lN
ão a
plic
áve
l
xvi
Anexo E – Classificação de nível de risco dos coletores
Área Id POM Classificação POM QOM Classificação QOM Risco
Zona 1 35828846 0,693 4 0,250 2 Elevado
35828879 0,693 4 0,319 2 Elevado
35828912 0,452 3 0,311 2 Médio
35892134 0,449 3 0,233 2 Médio
35828868 0,693 4 0,319 2 Elevado
35828901 0,452 3 0,311 2 Médio
35828934 0,426 3 0,311 2 Médio
35828857 0,698 4 0,245 2 Elevado
35828890 0,708 4 0,322 2 Elevado
35828923 0,458 3 0,311 2 Médio
Zona 2 35905685 0,678 4 0,310 2 Elevado
35867912 0,394 2 0,335 2 Médio
35905707 0,678 4 0,310 2 Elevado
35867956 0,622 4 0,311 2 Elevado
35905696 0,678 4 0,310 2 Elevado
35905729 0,373 2 0,305 2 Médio
35905740 0,436 3 0,339 2 Médio
35906598 0,622 4 0,311 2 Elevado
Zona 3 35785961 0,591 3 0,300 2 Médio
35785917 0,629 4 0,294 2 Elevado
35785950 0,398 2 0,294 2 Médio
35785939 0,367 2 0,299 2 Médio
35785928 0,367 2 0,299 2 Médio
35786016 0,404 3 0,305 2 Médio
Zona 4 35863952 0,636 4 0,348 2 Elevado
35863930 0,418 3 0,371 2 Médio
35863908 0,423 3 0,323 2 Médio
35784443 0,446 3 0,305 2 Médio
35784432 0,446 3 0,305 2 Médio
35898968 0,153 1 0,305 2 Reduzido
35863754 0,698 4 0,305 2 Elevado
35863941 0,418 3 0,371 2 Médio
35863919 0,418 3 0,371 2 Médio
Zona 5 35906081 0,394 2 0,300 2 Médio
35865734 0,406 3 0,305 2 Médio
35865822 0,394 2 0,354 2 Médio
35865811 0,394 2 0,354 2 Médio
35865657 0,406 3 0,305 2 Médio
35865668 0,394 2 0,305 2 Médio
35865767 0,398 2 0,305 2 Médio
35865690 0,406 3 0,305 2 Médio
35865833 0,406 3 0,354 2 Médio
35865679 0,394 2 0,305 2 Médio
35906070 0,394 2 0,300 2 Médio
35865723 0,394 2 0,305 2 Médio
35865701 0,394 2 0,305 2 Médio
35865712 0,394 2 0,305 2 Médio
35865756 0,406 3 0,305 2 Médio
35906092 0,394 2 0,300 2 Médio
35865745 0,406 3 0,305 2 Médio
Zona 6 35903632 0,382 2 0,459 3 Médio
35903764 0,394 2 0,443 3 Médio
35838812 0,418 3 0,440 3 Elevado
35838834 0,382 2 0,426 3 Médio
35838801 0,430 3 0,426 3 elevado
Classificação Risco Entupimento
xvii
Zona 7 35904882 0,152 1 0,305 2 Reduzido
35839516 0,388 2 0,322 2 Médio
35839538 0,751 4 0,305 2 Elevado
35839549 0,724 4 0,320 2 Elevado
35839527 0,730 4 0,311 2 Elevado
35839615 0,756 4 0,300 2 Elevado
35839560 0,724 4 0,320 2 Elevado
35904871 0,126 1 0,294 2 Reduzido
35839626 0,730 4 0,311 2 Elevado
35904893 0,126 1 0,294 2 Reduzido
35904860 0,126 1 0,294 2 Reduzido
35839505 0,388 2 0,322 2 Médio
35904706 0,148 1 0,294 2 Reduzido
35839571 0,683 4 0,311 2 Elevado
35839604 0,756 4 0,300 2 Elevado
Zona 8 35821717 0,841 5 0,237 2 Elevado
35821706 0,841 5 0,237 2 Elevado
35878546 0,841 5 0,237 2 Elevado
35878535 0,817 5 0,237 2 Elevado
35892211 0,798 4 0,221 2 Elevado
35822080 0,819 5 0,221 2 Elevado
Zona 9 35857275 0,410 3 0,401 3 Elevado
35857374 0,404 3 0,392 2 Médio
35857286 0,410 3 0,401 3 Elevado
35896128 0,580 3 0,388 2 Médio
35857297 0,407 3 0,407 3 Elevado
35835490 0,580 3 0,388 2 Médio
35896117 0,580 3 0,388 2 Médio
35835479 0,580 3 0,388 2 Médio
35896106 0,589 3 0,394 2 Médio
35856236 0,413 3 0,398 2 Médio
35892728 0,418 3 0,394 2 Médio
Zona 10 35897216 0,684 4 0,292 2 Elevado
35897139 0,706 4 0,292 2 Elevado
35897172 0,706 4 0,292 2 Elevado
35897205 0,696 4 0,286 2 Elevado
35897128 0,700 4 0,297 2 Elevado
35897161 0,706 4 0,292 2 Elevado
35897117 0,691 4 0,291 2 Elevado
35897150 0,706 4 0,292 2 Elevado
35897183 0,696 4 0,286 2 Elevado
Zona 11 35840099 0,394 2 0,305 2 Médio
35826547 0,481 3 0,411 3 Elevado
35840110 0,394 2 0,305 2 Médio
35840121 0,374 2 0,402 3 Médio
Zona 12 35773737 0,138 1 0,311 2 Reduzido
35828340 0,138 1 0,311 2 Reduzido
35890957 0,132 1 0,315 2 Reduzido
35773726 0,138 1 0,311 2 Reduzido
35773759 0,138 1 0,311 2 Reduzido
35890946 0,132 1 0,315 2 Reduzido
35890913 0,394 2 0,305 2 Médio
35828329 0,138 1 0,311 2 Reduzido
35773748 0,138 1 0,311 2 Reduzido
35890902 0,138 1 0,311 2 Reduzido
xviii
Área Id PR Classificação PR QR Classificação QR Risco
Zona 1 35828846 0,687 4 0,209 2 Elevado
35828879 0,687 4 0,278 2 Elevado
35828912 0,443 3 0,278 2 Médio
35892134 0,447 3 0,201 2 Médio
35828868 0,687 4 0,278 2 Elevado
35828901 0,443 3 0,278 2 Médio
35828934 0,434 3 0,278 2 Médio
35828857 0,694 4 0,204 2 Elevado
35828890 0,709 4 0,284 2 Elevado
35828923 0,446 3 0,278 2 Médio
Zona 2 35905685 0,703 4 0,281 2 Elevado
35867912 0,420 3 0,306 2 Médio
35905707 0,703 4 0,281 2 Elevado
35867956 0,646 4 0,278 2 Elevado
35905696 0,703 4 0,281 2 Elevado
35905729 0,388 2 0,276 2 Médio
35905740 0,461 3 0,311 2 Médio
35906598 0,646 4 0,278 2 Elevado
Zona 3 35785961 0,621 4 0,283 2 Elevado
35785917 0,661 4 0,282 2 Elevado
35785950 0,427 3 0,282 2 Médio
35785939 0,398 2 0,286 2 Médio
35785928 0,398 2 0,286 2 Médio
35786016 0,436 3 0,276 2 Médio
Zona 4 35863952 0,662 4 0,325 2 Elevado
35863930 0,449 3 0,334 2 Médio
35863908 0,456 3 0,281 2 Médio
35784443 0,474 3 0,276 2 Médio
35784432 0,474 3 0,276 2 Médio
35898968 0,188 1 0,276 2 Reduzido
35863754 0,734 4 0,276 2 Elevado
35863941 0,449 3 0,334 2 Médio
35863919 0,449 3 0,334 2 Médio
Zona 5 35906081 0,420 3 0,287 2 Médio
35865734 0,432 3 0,276 2 Médio
35865822 0,420 3 0,330 2 Médio
35865811 0,420 3 0,330 2 Médio
35865657 0,432 3 0,276 2 Médio
35865668 0,420 3 0,276 2 Médio
35865767 0,427 3 0,276 2 Médio
35865690 0,432 3 0,276 2 Médio
35865833 0,432 3 0,330 2 Médio
35865679 0,420 3 0,276 2 Médio
35906070 0,420 3 0,287 2 Médio
35865723 0,420 3 0,276 2 Médio
35865701 0,420 3 0,276 2 Médio
35865712 0,420 3 0,276 2 Médio
35865756 0,432 3 0,276 2 Médio
35906092 0,420 3 0,287 2 Médio
35865745 0,432 3 0,276 2 Médio
Zona 6 35903632 0,412 3 0,469 3 Elevado
35903764 0,420 3 0,462 3 Elevado
35838812 0,428 3 0,449 3 Elevado
35838834 0,396 2 0,436 3 Médio
35838801 0,443 3 0,436 3 Elevado
Classificação Risco Colapso
xix
Zona 7 35904882 0,180 1 0,288 2 Reduzido
35839516 0,420 3 0,284 2 Médio
35839538 0,783 4 0,288 2 Elevado
35839549 0,758 4 0,298 2 Elevado
35839527 0,766 4 0,289 2 Elevado
35839615 0,790 4 0,283 2 Elevado
35839560 0,758 4 0,298 2 Elevado
35904871 0,148 1 0,282 2 Reduzido
35839626 0,766 4 0,289 2 Elevado
35904893 0,148 1 0,282 2 Reduzido
35904860 0,148 1 0,282 2 Reduzido
35839505 0,420 3 0,284 2 Médio
35904706 0,180 1 0,282 2 Reduzido
35839571 0,719 4 0,289 2 Elevado
35839604 0,790 4 0,283 2 Elevado
Zona 8 35821717 0,877 5 0,210 2 Elevado
35821706 0,877 5 0,210 2 Elevado
35878546 0,877 5 0,210 2 Elevado
35878535 0,853 5 0,210 2 Elevado
35892211 0,813 5 0,203 2 Elevado
35822080 0,845 5 0,203 2 Elevado
Zona 9 35857275 0,441 3 0,390 2 Médio
35857374 0,438 3 0,381 2 Médio
35857286 0,441 3 0,390 2 Médio
35896128 0,616 4 0,376 2 Elevado
35857297 0,437 3 0,391 2 Médio
35835490 0,616 4 0,376 2 Elevado
35896117 0,616 4 0,376 2 Elevado
35835479 0,616 4 0,376 2 Elevado
35896106 0,623 4 0,378 2 Elevado
35856236 0,445 3 0,382 2 Médio
35892728 0,452 3 0,378 2 Médio
Zona 10 35897216 0,698 4 0,270 2 Elevado
35897139 0,730 4 0,270 2 Elevado
35897172 0,730 4 0,270 2 Elevado
35897205 0,722 4 0,268 2 Elevado
35897128 0,723 4 0,274 2 Elevado
35897161 0,730 4 0,270 2 Elevado
35897117 0,715 4 0,273 2 Elevado
35897150 0,730 4 0,270 2 Elevado
35897183 0,722 4 0,268 2 Elevado
Zona 11 35840099 0,420 3 0,276 2 Médio
35826547 0,505 3 0,287 2 Médio
35840110 0,420 3 0,276 2 Médio
35840121 0,392 2 0,278 2 Médio
Zona 12 35773737 0,164 1 0,293 2 Reduzido
35828340 0,164 1 0,293 2 Reduzido
35890957 0,157 1 0,297 2 Reduzido
35773726 0,164 1 0,293 2 Reduzido
35773759 0,164 1 0,293 2 Reduzido
35890946 0,157 1 0,297 2 Reduzido
35890913 0,420 3 0,276 2 Médio
35828329 0,164 1 0,293 2 Reduzido
35773748 0,164 1 0,293 2 Reduzido
35890902 0,164 1 0,293 2 Reduzido
xx
Área Id POM PR PFalha Classificação P QOM QR QFalha Classificação Q Risco
Zona 1 35828846 0,693 0,687 0,904 5 0,250 0,209 0,350 2 Elevado
35828879 0,693 0,687 0,904 5 0,319 0,278 0,456 3 Elevado
35828912 0,452 0,443 0,695 4 0,311 0,278 0,374 2 Elevado
35892134 0,449 0,447 0,695 4 0,233 0,201 0,276 2 Elevado
35828868 0,693 0,687 0,904 5 0,319 0,278 0,456 3 Elevado
35828901 0,452 0,443 0,695 4 0,311 0,278 0,374 2 Elevado
35828934 0,426 0,434 0,675 4 0,311 0,278 0,369 2 Elevado
35828857 0,698 0,694 0,908 5 0,245 0,204 0,345 2 Elevado
35828890 0,708 0,709 0,915 5 0,322 0,284 0,469 3 Elevado
35828923 0,458 0,446 0,700 4 0,311 0,278 0,375 2 Elevado
Zona 2 35905685 0,678 0,703 0,904 5 0,310 0,281 0,439 3 Elevado
35867912 0,394 0,420 0,649 4 0,335 0,306 0,402 3 Elevado
35905707 0,678 0,703 0,904 5 0,310 0,281 0,439 3 Elevado
35867956 0,622 0,646 0,866 5 0,311 0,278 0,420 3 Elevado
35905696 0,678 0,703 0,904 5 0,310 0,281 0,439 3 Elevado
35905729 0,373 0,388 0,616 4 0,305 0,276 0,359 2 Elevado
35905740 0,436 0,461 0,696 4 0,339 0,311 0,409 3 Elevado
35906598 0,622 0,646 0,866 5 0,311 0,278 0,420 3 Elevado
Zona 3 35785961 0,591 0,621 0,845 5 0,300 0,283 0,418 3 Elevado
35785917 0,629 0,661 0,874 5 0,294 0,282 0,414 3 Elevado
35785950 0,398 0,427 0,655 4 0,294 0,282 0,363 2 Elevado
35785939 0,367 0,398 0,619 4 0,299 0,286 0,353 2 Elevado
35785928 0,367 0,398 0,619 4 0,299 0,286 0,353 2 Elevado
35786016 0,404 0,436 0,664 4 0,305 0,276 0,367 2 Elevado
Zona 4 35863952 0,636 0,662 0,877 5 0,348 0,325 0,498 3 Elevado
35863930 0,418 0,449 0,679 4 0,371 0,334 0,439 3 Elevado
35863908 0,423 0,456 0,686 4 0,323 0,281 0,377 2 Elevado
35784443 0,446 0,474 0,708 4 0,305 0,276 0,368 2 Elevado
35784432 0,446 0,474 0,708 4 0,305 0,276 0,368 2 Elevado
35898968 0,153 0,188 0,312 2 0,305 0,276 0,316 2 Médio
35863754 0,698 0,734 0,920 5 0,305 0,276 0,440 3 Elevado
35863941 0,418 0,449 0,679 4 0,371 0,334 0,439 3 Elevado
35863919 0,418 0,449 0,679 4 0,371 0,334 0,439 3 Elevado
Zona 5 35906081 0,394 0,420 0,649 4 0,300 0,287 0,368 2 Elevado
35865734 0,406 0,432 0,663 4 0,305 0,276 0,367 2 Elevado
35865822 0,394 0,420 0,649 4 0,354 0,330 0,429 3 Elevado
35865811 0,394 0,420 0,649 4 0,354 0,330 0,429 3 Elevado
35865657 0,406 0,432 0,663 4 0,305 0,276 0,367 2 Elevado
35865668 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35865767 0,398 0,427 0,655 4 0,305 0,276 0,366 2 Elevado
35865690 0,406 0,432 0,663 4 0,305 0,276 0,367 2 Elevado
35865833 0,406 0,432 0,663 4 0,354 0,330 0,432 3 Elevado
35865679 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35906070 0,394 0,420 0,649 4 0,300 0,287 0,368 2 Elevado
35865723 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35865701 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35865712 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35865756 0,406 0,432 0,663 4 0,305 0,276 0,367 2 Elevado
35906092 0,394 0,420 0,649 4 0,300 0,287 0,368 2 Elevado
35865745 0,406 0,432 0,663 4 0,305 0,276 0,367 2 Elevado
Zona 6 35903632 0,382 0,412 0,637 4 0,459 0,469 0,579 3 Elevado
35903764 0,394 0,420 0,649 4 0,443 0,462 0,568 3 Elevado
35838812 0,418 0,428 0,667 4 0,440 0,449 0,551 3 Elevado
35838834 0,382 0,396 0,627 4 0,426 0,436 0,535 3 Elevado
35838801 0,430 0,443 0,682 4 0,426 0,436 0,539 3 Elevado
Classificação Risco Falha
xxi
Zona 7 35904882 0,152 0,180 0,305 2 0,305 0,288 0,322 2 Médio
35839516 0,388 0,420 0,645 4 0,322 0,284 0,378 2 Elevado
35839538 0,751 0,783 0,946 5 0,305 0,288 0,467 3 Elevado
35839549 0,724 0,758 0,933 5 0,320 0,298 0,477 3 Elevado
35839527 0,730 0,766 0,937 5 0,311 0,289 0,466 3 Elevado
35839615 0,756 0,790 0,949 5 0,300 0,283 0,462 3 Elevado
35839560 0,724 0,758 0,933 5 0,320 0,298 0,477 3 Elevado
35904871 0,126 0,148 0,256 2 0,294 0,282 0,309 2 Médio
35839626 0,730 0,766 0,937 5 0,311 0,289 0,466 3 Elevado
35904893 0,126 0,148 0,256 2 0,294 0,282 0,309 2 Médio
35904860 0,126 0,148 0,256 2 0,294 0,282 0,309 2 Médio
35839505 0,388 0,420 0,645 4 0,322 0,284 0,378 2 Elevado
35904706 0,148 0,180 0,301 2 0,294 0,282 0,313 2 Médio
35839571 0,683 0,719 0,911 5 0,311 0,289 0,461 3 Elevado
35839604 0,756 0,790 0,949 5 0,300 0,283 0,462 3 Elevado
Zona 8 35821717 0,841 0,877 0,980 5 0,237 0,210 0,384 2 Elevado
35821706 0,841 0,877 0,980 5 0,237 0,210 0,384 2 Elevado
35878546 0,841 0,877 0,980 5 0,237 0,210 0,384 2 Elevado
35878535 0,817 0,853 0,973 5 0,237 0,210 0,384 2 Elevado
35892211 0,798 0,813 0,962 5 0,221 0,203 0,355 2 Elevado
35822080 0,819 0,845 0,972 5 0,221 0,203 0,363 2 Elevado
Zona 9 35857275 0,410 0,441 0,670 4 0,401 0,390 0,502 3 Elevado
35857374 0,404 0,438 0,665 4 0,392 0,381 0,489 3 Elevado
35857286 0,410 0,441 0,670 4 0,401 0,390 0,502 3 Elevado
35896128 0,580 0,616 0,839 5 0,388 0,376 0,545 3 Elevado
35857297 0,407 0,437 0,666 4 0,407 0,391 0,506 3 Elevado
35835490 0,580 0,616 0,839 5 0,388 0,376 0,545 3 Elevado
35896117 0,580 0,616 0,839 5 0,388 0,376 0,545 3 Elevado
35835479 0,580 0,616 0,839 5 0,388 0,376 0,545 3 Elevado
35896106 0,589 0,623 0,845 5 0,394 0,378 0,553 3 Elevado
35856236 0,413 0,445 0,674 4 0,398 0,382 0,496 3 Elevado
35892728 0,418 0,452 0,681 4 0,394 0,378 0,493 3 Elevado
Zona 10 35897216 0,684 0,698 0,905 5 0,292 0,270 0,429 3 Elevado
35897139 0,706 0,730 0,920 5 0,292 0,270 0,438 3 Elevado
35897172 0,706 0,730 0,920 5 0,292 0,270 0,438 3 Elevado
35897205 0,696 0,722 0,916 5 0,286 0,268 0,429 3 Elevado
35897128 0,700 0,723 0,917 5 0,297 0,274 0,443 3 Elevado
35897161 0,706 0,730 0,920 5 0,292 0,270 0,438 3 Elevado
35897117 0,691 0,715 0,912 5 0,291 0,273 0,434 3 Elevado
35897150 0,706 0,730 0,920 5 0,292 0,270 0,438 3 Elevado
35897183 0,696 0,722 0,916 5 0,286 0,268 0,429 3 Elevado
Zona 11 35840099 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35826547 0,481 0,505 0,743 4 0,411 0,287 0,461 3 Elevado
35840110 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35840121 0,374 0,392 0,619 4 0,402 0,278 0,418 3 Elevado
Zona 12 35773737 0,138 0,164 0,279 2 0,311 0,293 0,325 2 Médio
35828340 0,138 0,164 0,279 2 0,311 0,293 0,325 2 Médio
35890957 0,132 0,157 0,268 2 0,315 0,297 0,329 2 Médio
35773726 0,138 0,164 0,279 2 0,311 0,293 0,325 2 Médio
35773759 0,138 0,164 0,279 2 0,311 0,293 0,325 2 Médio
35890946 0,132 0,157 0,268 2 0,315 0,297 0,329 2 Médio
35890913 0,394 0,420 0,649 4 0,305 0,276 0,364 2 Elevado
35828329 0,138 0,164 0,279 2 0,311 0,293 0,325 2 Médio
35773748 0,138 0,164 0,279 2 0,311 0,293 0,325 2 Médio
35890902 0,138 0,164 0,279 2 0,311 0,293 0,325 2 Médio