ANÁLISE GEOESTATÍSTICA DOS CRIMES RELACIONADOS A MORTE: ESTUDO DE CASO PARA A CIDADE DE CURITIBA/PR JONATAS GIOVANI SILA AIMON 1 ROMARIO TRENTIN 2 BRUNO ZUCUNI PRINA 3 Resumo: O presente estudo foi realizado na cidade de Curitiba/PR, com o objetivo de analisar a espacialidade das ocorrências de crimes relativos a morte. A motivação para a realização da pesquisa foi dada pelo número elevado de homicídios no município, Curitiba foi a 44ª cidade mais violenta do mundo em 2014, de acordo com o levantamento anual da ONG mexicana Conselho Cidadão pela Seguridade Social Pública e Justiça Penal (CCSPJP). Foram analisados o quantitativo de vítimas de crimes relativos à morte, no período de janeiro a junho de 2014, aplicando-se a Krigagem Ordinária. Os resultados obtidos demonstraram uma forte relação espacial entre a baixa renda e o afastamento do centro urbano. A produção deste estudo pode ser utilizada para a delimitação de estratégias como: a localização de novas delegacias de polícia, rotas de monitoramento de polícia ostensiva ou estabelecimento de prioridades de investimento público. Palavras-chave: Homicídios, Krigagem, Geotecnologia. Abstract: This study was conducted in Curitiba/PR, with the main objective of analyzing the spatiality of the occurrence of crimes related death. The motivation for the research was provided by the high number of homicides in the city, Curitiba was the 44th most violent city in the world in 2014, according to the annual survey of Mexican ONG Citizen Council for Public Social Security and Criminal Justice (CCSPJP). The quantity of victims of crimes related to death were analyzed in the period from January to June 2014, applying the Ordinary Kriging. The results showed a strong spatial relationship between low income and the removal of the urban center. The production of this study can be used to delimit strategies such as the location of new police stations, police monitoring routes overt or establish public investment priorities. Key-words: Homicides, Kriging, GIS. 1 - Acadêmico do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Santa Maria. E-mail de contato: jg.aimon@hotmail.com. ² - Docente do programa de Pós-Graduação da Universidade Federal de Santa Maria. E-mail de contato: romario.trentin@gmail.com. ³ - Acadêmico do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Santa Maria. E-mail de contato: brunozprina@gmail.com. 5655
1 Introdução A geoestatística teve seu desenvolvimento na década de 60, devido à necessidade de uma metodologia para avaliar reservas recuperáveis em depósitos minerais (Goovaerts, 1997). Foi neste período que Georges Matheron em 1963, desenvolveu a teoria das variáveis regionalizadas e sua estimativa, culminando com a teoria da krigagem, baseado no trabalho pioneiro de métodos estatísticos de mestrado de Daniel Gerhardus Krige em 1951. A teoria fundamental da geoestatística é a esperança de que na média, as amostras próximas, no tempo e espaço, sejam mais similares entre si do que as que estiverem distantes (Issaaks & Srivastava, 1989). A aplicação da geoestatística possibilita analisar de forma diferenciada um conjunto de dados (LANDIM, 2006), explorando-se a espacialidade do fenômeno em estudo. Esta envolve uma série de conceitos e rotinas computacionais, que permitem visualizar a dependência espacial que certas variáveis ditas regionalizadas tendem a possuir. Assim, muitas áreas do conhecimento utilizam desta importante ferramenta, como: a geociências, ciências agrárias e matemáticas, para retratar a variabilidade da ocorrência dos fenômenos. Neste trabalho são abordados os crimes relativos a morte como: Homicídio Doloso, Roubo com Resultado Morte (Latrocínio), Lesão Corporal com Resultado Morte, analisando-se a espacialidade das ocorrências com base na Krigagem Ordinária. Nos últimos anos este número elevado de ocorrências, chamam atenção a administração e segurança pública, devido a proporção que estes casos tomaram, como revela o estudo da ONG Mexicana Conselho Cidadão pela Seguridade Social Pública e Justiça Penal (CCSPJP, 2014). Curitiba é citada como a 44ª cidade mais violenta do mundo no ano de 2014, de acordo com o levantamento anual. A lista é liderada pela cidade de San Pedro Sula, em Honduras, Curitiba está entre as 19 cidades brasileiras citadas no estudo, a taxa de homicídios de Curitiba em 2014 foi de 31,48 mortes a cada 100 mil habitantes (CCSPJP, 2014). 5656
2 Metodologia 2.1 Área de estudo A área de estudo está localizada entre as coordenadas UTM 665.800 m E, 7.197.000 m S e 685.000 m E, 7.161.000 m S (Fuso 22 J Sul), na região sul do Brasil, sendo o Município de Curitiba (Figura 1) pertencente ao estado do Paraná. O município possui segundo o Censo IBGE (2010) 1.751.907 habitantes e, área territorial 435.036 km². O critério de escolha do município como área de estudo foi o grande destaque, infelizmente no número de casos de homicídio a nível nacional, além de ser um dos poucos que possuem registros detalhados a nível quantitativo de bairros. Figura 1 Localização da área de estudo Município de Curitiba/PR. Organização: AIMON, 2015. 5657
2.2 Materiais Foram utilizados os dados do Relatório Estatístico Criminal Quantitativo de Vítimas de Crimes Relativos à Morte, no intervalo de janeiro a junho de 2014, publicado pela Coordenadoria de Análise e Planejamento Estratégico do Estado do Paraná. A delimitação dos bairros foi realizada, com base no shape de setores censitários do IBGE, posteriormente foram calculados os centroides utilizadas suas coordenadas para o processo de krigagem. 2.3 Métodos O desenvolvimento da pesquisa utilizou como base o método dedutivo, buscando-se ao longo da realização do estudo bases referências. A tabulação dos dados foi realizada com o auxílio do software MS EXCEL, posteriormente os dados foram manipulados utilizando-se o interpolador Krigagem Ordinária no software GS+, e a construção final dos mapas foram elaboradas no software ArcGIS 10.1. 3 Resultados e discussão 3 1 Análise Quantitativa A análise por meio dos procedimentos estatísticos, baseou-se na construção de gráficos e na estatística descritiva, que revelaram a baixa variação mensal do total de crimes associados a morte (desvio padrão de 7,14), sendo o mês de março um dos mais violentos de 2014 (60 ocorrências). Também foi possível observar os bairros mais violentos no primeiro semestre de 2014, podendo citar os bairros: Cidade Industrial (50), Sítio Cercado (39), Cajuru (27), Tatuquara (19), Pinheiro (16), apenas estes 5 bairros somados representam 46,5% do total registrado de homicídios no mesmo período. Ainda de acordo com os dados do Instituto de Pesquisa Planejamento Urbano de Curitiba (IPPUC), estes bairros concentram as SEHIS - Setores Especiais de Habitação de Interesse Social - cujas principais características são: baixa renda - mais de 90% dos domicílios têm renda média de até 3 salários mínimos, cerca de 5658
25% da população tem idade inferior a 14 anos e 0,4% dos domicílios não possuem banheiro. Tabela 1 Quantitativo de crimes relativos a morte no município de Curitiba, em destaque os bairros com maior ocorrência. Bairro J F M A M J Total Bairro J F M A M J Total Abranches 0 0 0 2 0 0 2 Jardim botânico 1 0 0 0 1 0 2 Água verde 0 0 0 0 0 0 0 Jardim das américas 1 0 0 0 0 0 1 Ahú 0 0 0 0 0 0 0 Jardim social 0 0 0 0 0 0 0 Alto boqueirão 1 2 1 0 1 1 6 Juvevê 0 0 0 0 0 0 0 Alto da glória 0 0 0 0 0 0 0 Lamenha pequena 0 0 0 0 0 0 0 Alto da rua xv 0 0 0 1 0 0 1 Lindóia 0 0 0 0 0 0 0 Atuba 6 0 0 1 0 0 7 Mercês 0 0 0 1 0 0 1 Augusta 0 0 1 0 0 0 1 Mossungue 0 0 0 0 0 0 0 Bacacheri 0 0 0 1 0 0 1 Novo mundo 1 0 2 2 1 2 8 Bairro alto 0 1 0 0 1 1 3 Orleans 0 0 1 0 1 0 2 Barreirinha 0 0 0 0 0 0 0 Parolin 0 3 0 1 1 0 5 Batel 0 0 0 0 0 0 0 Pilarzinho 0 0 2 0 0 0 2 Bigorrilho 0 0 0 0 0 0 0 Pinheirinho 2 5 2 2 2 3 16 Boa vista 0 0 0 0 0 0 0 Portão 1 0 0 4 0 0 5 Bom retiro 0 0 0 0 0 0 0 Prado velho 2 2 3 1 0 2 10 Boqueirão 3 2 0 0 1 1 7 Reboucas 0 0 1 0 2 1 4 Butiatuvinha 2 0 0 0 0 0 2 Riviera 0 0 0 0 0 1 1 Cabral 0 0 1 0 0 0 1 Santa cândida 0 2 1 2 1 0 6 Cachoeira 0 0 0 0 0 1 1 Santa felicidade 0 1 0 1 0 0 2 Cajuru 4 3 5 9 5 1 27 Santa quitéria 0 0 1 0 0 1 2 Campina do siqueira 0 0 0 0 0 0 0 Santo inácio 0 0 0 0 1 0 1 Campo comprido 0 1 1 1 1 0 4 São braz 0 1 2 0 1 0 4 Campo de santana 2 0 1 0 1 1 5 São francisco 0 0 1 0 0 0 1 Capão da imbuia 0 0 0 0 0 0 0 São joão 0 0 0 0 0 0 0 Capão raso 6 1 1 2 0 0 10 São lourenço 0 0 0 0 0 0 0 Cascatinha 0 0 0 0 0 0 0 São miguel 0 0 0 0 0 0 0 Caximba 1 1 1 0 2 0 5 Seminário 0 0 0 0 0 0 0 Centro 0 3 1 1 3 1 9 Sítio cercado 3 6 8 7 7 8 39 Centro cívico 0 0 0 0 0 0 0 Taboão 0 0 0 0 0 0 0 Cidade industrial 7 10 6 13 7 7 50 Tarumã 0 0 1 0 0 0 1 Cristo rei 0 0 1 0 0 0 1 Tatuquara 3 1 4 1 8 2 19 Fanny 0 0 0 0 0 0 0 Tingui 0 0 0 0 0 1 1 Fazendinha 0 0 0 1 0 1 2 Uberaba 4 3 3 0 2 2 14 Ganchinho 4 0 0 2 0 0 6 Umbará 1 2 3 0 0 1 7 Guabirotuba 1 0 0 1 0 1 3 Vila izabel 0 0 0 0 0 0 0 Guaíra 1 0 0 1 0 1 3 Vista alegre 0 0 0 0 0 0 0 Hauer 0 0 2 0 1 0 3 Xaxim 0 1 3 0 7 0 11 Hugo lange 0 0 0 0 0 0 0 Organização: AIMON, 2015. 5659
3 2 Análise Geoestatística Os índices e coeficientes obtidos na estatística descritiva serviram para nortear a etapa de modelagem dos semivariogramas, principalmente a variância da amostra, pois, o valor do patamar tende a ser próximo deste. A escolha do modelo de melhor ajuste deu-se principalmente através da análise da dependência espacial, e a estrutura apresentada pelo semivariograma. Os parâmetros obtidos pela análise variográfica encontram-se na Tabela 2. Tabela 2 Análise dos resultados dos semivariogramas isótropicos obtidos para os crimes relativos a morte no período de janeiro a junho 2014. Mês Modelo Co C+Co A R² SQR C/(C+Co) DE Janeiro Gaussiano 0,036 1,611 5611,845 0,962 0,052 0,978 Alta Fevereiro Gaussiano 0,001 1,423 3221,615 0,972 0,023 0,999 Alta Março Gaussiano 0,011 1,258 3775,871 0,980 0,014 0,991 Alta Abril Gaussiano 0,039 2,536 4347,448 0,950 0,205 0,985 Alta Maio Gaussiano 0,001 1,744 4382,089 0,987 0,032 0,999 Alta Junho Gaussiano 0,001 0,911 4486,012 0,994 0,003 0,999 Alta Organização: AIMON, 2015. O ajuste foi produzido através do método das discrepâncias (GUERRA, 1988), como ajuste a sentimento, alterando-se as distâncias e o número de passos para o cálculo das semivariâncias, buscando uma boa estruturação na zona de crescimento do semivariograma (Figura 2). Os valores para alcance encontrados, também foram satisfatórios comparando-se com a área de interesse. Segundo Andriotti (2003) quanto ao efeito pepita, deve-se buscar baixos valores, pois valores elevados de efeito pepita resultam em baixos pesos ao ponto central, o que acaba na maioria dos casos gerando mapas suavizados. Como principal critério para a escolha do modelo de ajuste para semivariogramas ultilizou-se a soma dos quadrados dos resíduos (SQR), pois o mesmo descreve melhor o ajuste do semivariograma, destacando-se o modelo Gaussiano com melhor ajuste para todos os meses de análise. 5660
Figura 2 Semivariogramas Isotrópicos obtidos para os crimes relativos a morte no período de janeiro a junho 2014. Organização: AIMON, 2015. Todos os semivariogramas apresentaram forte dependência espacial (>75%), segundo Zimback (2001). Os valores obtidos em relação ao amostrados apresentaram em ambos os casos um elevado coeficiente de determinação (R²), é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico, em relação aos valores observados. O R² varia entre 0 e 1, indicando em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é modelo, conseguentemente melhor se ajusta à amostra. 3 3 Mapas de isovalores A escala utilizada na amostragem para a determinação da dependência espacial foi adequada, não necessitando um maior adensamento de amostras. As variáveis apresentaram uma boa distribuição de valores sendo as transições das classes de valores gradual (SOARES, 2006) e não abrupta. Os mapas (Figura 3) revelam uma forte tendência de a região sul do município concentrar os maiores valores, com exceção para o mês de janeiro em que os valores são mais distribuídos entre os bairros Atuba (6), Capão Raso (6) e 5661
Cidade Industrial (7) que registram os maiores valores na zona periférica do município no período. Figura 3 Mapa de isovalores produzidos para os crimes relativos a morte no período de janeiro a junho 2014. Organização: AIMON, 2015. 5662
4 Conclusões Os objetivos da realização da pesquisa foram atingidos além do esperado, a dependência espacial apresentada e o baixo SQR, demonstram a viabilidade da aplicação do método de Krigagem para retratar variáveis pouco exploradas como a ocorrência de crimes. A aplicação do interpolador Krigagem Ordinária produziu um mapa de valores contínuos revelando a zonas com maior ocorrência, apresentando os bairros periféricos do município com histórico de ocorrências, denotando uma forte relação entre a baixa renda e o afastamento do centro urbano. A produção deste estudo pode ser utilizado, para a delimitação de estratégias como: a localização de novas delegacias de polícia, rotas de monitoramento de polícia ostensiva ou estabelecimento de prioridades de investimento público. Os resultados produzidos deverão ainda ser explorados, principalmente a variação anual destas ocorrências, bem como o cruzamento com outros planos de informação. Agradecimentos Os autores agradecem a CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) pela concessão de bolsa de estudos, e ao LAGEOLAM pelo apoio nos projetos de pesquisa. Referências Bibliográficas ANDRIOTTI, J. L. S. Fundamentos de estatística e geoestatística. Ed. Unisinos, 2003. 165p. CCSPJP, Conselho Cidadão pela Seguridade Social Pública e Justiça Penal. As 50 cidades mais violentas do mundo em 2014. http://www.seguridadjusticiaypaz.org.mx/, acesso em 02 de Abril de 2015. 5663
GOOVAERTS, P. Geoestatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press, 1997. New York, 483 p. GUERRA, P. A. G. Geoestatística operacional. Brasília: MME/ DNPM, 1988. 145p. ISAAKS, E.H., SRIVASTAVA, M. An introduction to applied geoestatistics. New York: Oxford Univ. Press, 1989. 600p. LANDIM, P.M.B. (2006). Sobre Geoestatística e mapas. Terra e Didática, 2(1): p.19-33, Disponível em <http://www.ige.unicamp.br/terraedidatica>. Acesso 5 outubro 2014. SOARES, A. Geoestatística para Ciências da Terra e do Ambiente. Portugal: Editora IST Press, 2006. 232p. ZIMBACK, C. R. L. Análise espacial de atributos químicos de solos para fins de mapeamento da fertilidade. FCA/UNESP: Botucatu, 2001. 114p. Tese Livre- Docência. 5664