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As cidades na pandemia: o papel do tamanho e da densidade urbana
Imagem: ruifo/Flickr.

As cidades na pandemia: o papel do tamanho e da densidade urbana

O tamanho e a densidade populacional urbana têm papéis ativos para acelerar a transmissão do novo vírus?

16 de junho de 2020

No momento da pandemia mais severa dos últimos 100 anos, alguns urbanistas, agentes públicos e futurólogos parecem correr ora para culpar as cidades e as densidades urbanas pela velocidade e escala das transmissões do novo coronavírus, ora para “salvá-las” ansiosamente de qualquer papel negativo. Nessas afirmações apressadas, vemos dados usados incorretamente e comparativos entre casos pontuais de cidades distintas como supostas “provas” de que densidades urbanas impactariam (ou não) na difusão do vírus. Opiniões passam como expertise e comparações sem real capacidade explicativa e suporte em evidências empíricas se multiplicam, contribuindo pouco, além de confundir e desinformar o público em geral.

Figura 1 — Cidades de diferentes regiões do mundo e suas densidades populacionais. 
(Fonte: Cities, Health and Well-Being. Urban Age Conference, London School of Economics, 2011)

Sob o ponto de vista da pesquisa científica, a posição deve ser clara: antes de afirmar uma certeza sobre o papel da cidade e das sua densidade na pandemia, precisamos entender cuidadosamente esse papel. Precisamos de dados extensos sobre um grande número de cidades, não apenas casos pontuais selecionados com risco de viés de confirmação, e precisamos de estudos estatísticos rigorosos. Em suma, precisamos encontrar as causalidades em jogo.

A primeira pergunta nesse sentido é: que fatores urbanos poderiam influenciar a escala e velocidade das transmissões do vírus? Essa pergunta nos leva a pensar em duas propriedades urbanas elementares: o tamanho e densidade das cidades. Ambas propriedades foram evocadas historicamente em epidemias e pandemias anteriores — e nos levam a mais perguntas. O tamanho das cidades tem algum papel na transmissão — digamos, cidades maiores tem um impacto maior? A alta densidade urbana acelera essa difusão?

Nossa pesquisa investiga se e o quanto o tamanho e a densidade populacional urbana têm papéis ativos na transmissão do novo vírus. Sabemos que cidades grandes e densas são máquinas de criatividade, economia, comunicação, estimulando o contato entre pessoas e oferecendo o suporte material para a difusão de qualquer entidade — de ideias a patógenos. 

Tamanho

Vejamos primeiramente a questão do tamanho das cidades. Evidências empíricas mostram que o tamanho da população urbana está relacionado com fenômenos muito importantes. Variáveis socioeconômicas como o PIB e renda escalam de forma super-linear quando cidades aumentam o tamanho da sua população — ou seja, escalam mais do que proporcionalmente. Por exemplo, se uma cidade tem o dobro da população que outra (100% mais população), seu PIB, renda média e o número de patentes registradas tendem a ser em torno de 115% superiores[1]. Pessoas falam mais ao celular e caminham mais rápido, mostrando que nossas interações se intensificam em cidades maiores[2].

Outros fatores urbanos, como estrutura e infraestrutura urbana, escalam de forma sub-linear (menos que proporcionalmente) com o número de habitantes. Isso quer dizer que, quando o tamanho da cidade aumenta, o número per capita destas quantidades, como a extensão das redes de ruas, tende a diminuir[3]. Os dois processos ocorrem por causa das extraordinárias propriedades das redes que estruturam as cidades e conectam lugares, nas quais nossos corpos, objetos e informação se movimentam e ganham eficiências quando adicionamos mais pessoas, edificações e lugares a elas, maximizando o uso das estruturas e infraestruturas físicas e intensificando o contato e a conectividade entre as pessoas.


O aumento nas interações, renda e PIB per capita ocorre por causa das extraordinárias propriedades das redes que estruturam as cidades.


Essa intensificação das interações gerada pelo aumento no tamanho da população teria consequências na pandemia? Nossa pesquisa em andamento investiga o número de casos e o número de vítimas pela Covid-19 no Brasil, em função do tamanho da população em todos os municípios brasileiros com mais de 100.000 habitantes — municípios suficientemente grandes para que o fenômeno da escala se faça sentir. Nossa amostra inclui 291 municípios. Usamos como dados os números da Covid-19 no período de 28 de março a 01 de junho de 2020.

Encontramos indícios empíricos de que cidades maiores são mais susceptíveis à pandemia: o efeito super-linear aparece no sentido de terem um maior número de casos per capita (figura 2)[4].

A consequência dessas relações de escala é que, em um contexto epidêmico, o aumento mais do que proporcional do número de interações em cidades maiores leva a aumento no risco per capita de transmissão do vírus.

Densidade

E a questão da densidade urbana? Como a densidade se relaciona ao número de casos da pandemia no Brasil? A densidade urbana também está no coração das cidades como compressores de interações sociais. Para investigar o papel da densidade, precisamos antes de mais nada diferenciar densidade populacional e densidade construída. A primeira é a relação entre população e área de território (digamos, o número de pessoas por quilômetro quadrado); a segunda é a relação entre área construída na forma de casas e edifícios e área de território. Esses dois tipos de densidades geralmente têm correlações altas, na média, mas é importante ser consistente ao usá-las. Nossa pesquisa usa densidade populacional.

Reza a teoria que o tamanho das cidades e densidade populacional urbana estariam relacionados. É um princípio clássico da economia urbana. Cidades maiores tenderiam a ter mais densidade populacional, uma expressão da atratividade e das forças centrípetas que levam à formação da cidade, algo conhecido desde Aristóteles como Synoikismos[5]. Tamanho e densidade seriam altamente correlacionados: falar de um seria falar de outro. 


Duas cidades com mesma população podem ter densidades muito diferentes, e vice-versa.


No entanto, cidades são sistemas complexos, o que significa que o mundo empírico pode pregar peças na teoria. A densidade pode não se comportar de forma linear em relação ao tamanho das populações. Há infinitas formas de distribuir uma população no espaço e muitas delas terão densidades distintas. Em outras palavras, duas cidades com mesma população podem ter densidades muito diferentes, e vice-versa — como mostram os casos emblemáticos de Atlanta, nos Estados Unidos e Barcelona, na Espanha, ambas com populações similares, mas áreas urbanas inteiramente distintas: Atlanta tem uma área mais de dez vezes superior (figura 3).


Figura 3 — Tamanhos da população semelhantes, diferentes densidades urbanas: os casos emblemáticos de Atlanta e Barcelona, na clássica comparação de Barteaud e Richardson (2004)[6]

Esses dois casos são famosos, mas olhar casos isolados pode levar a enganos. É preciso olhar muitos casos para verificar se esse princípio é real ou não. É o que estamos fazendo em nossa pesquisa, para identificar o papel do tamanho e o papel das densidades populacionais na pandemia.

Nossa análise adiciona precisão porque, diferente de outros trabalhos, usa a área urbanizada real em vez da área municipal total (que inclui a área rural dos municípios) como base territorial para calcular a densidade populacional urbana (figura 4). Utilizamos para isso um banco de dados específico para áreas urbanizadas desenvolvido pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) para 2015. O polígono das áreas urbanizadas é extraído a partir de imagens de satélite. Também usamos a contagem de população feita pelo IBGE para essas cidades em 2010 e projetada para 2015. Calculamos a densidade populacional urbana dividindo a população pela área urbanizada. Assim, temos uma boa ideia das densidades populacionais urbanas reais nos municípios brasileiros com mais de 100.000 habitantes.


Figura 4 — A diferença entre área municipal e a área urbanizada, seguindo fotos de satélite de São Paulo e Rio de Janeiro. Muitos trabalhos utilizam a área total do município e a soma das populações urbana e rural. Nosso método consegue focar apenas na área urbanizada e na população urbana. (Fonte: IBGE e autores)

A análise mostra que a associação entre tamanho e densidade populacional nessas cidades é menos profunda do que o princípio teórico sugere: a correlação de Pearson entre tamanho da população e densidade urbana é entre fraca e moderada[7]. A figura 5 mostra que muitas cidades com população similarmente pequena têm grande variação de densidades, por exemplo, o que difere do princípio da economia urbana sobre aglomeração. Se a correlação estatística entre a densidade populacional urbana e o tamanho da população fosse perfeita, os pontos que representam as cidades estariam alinhados na reta em vermelho.

Figura 5 — Confronto entre densidade populacional (eixo Y) e tamanho da população urbana (eixo X) para municípios com mais de 100.000 habitantes no Brasil. Vemos a tendência de correlação entre as variáveis, evidenciada pela reta em vermelho, e a grande dispersão das cidades ao longo dos eixos. (Fonte: Autores, dados IBGE)

Portanto, a densidade precisa realmente ser examinada como variável independente no problema da pandemia. Esse foi nosso passo seguinte na pesquisa. Podemos inicialmente relacionar o número de casos confirmados de Covid-19 ao tamanho e à densidade populacional nas 291 cidades brasileiras examinadas (figura 6). As cidades mais densas e mais populosas tendem a estar acima da reta que melhor se ajusta aos dados nos dois gráficos, tendendo a apresentar maior número de casos.

Uma análise estatística mais profunda, usando regressões múltiplas, aponta que tamanho e densidade populacionais urbanas têm impactos muito similares sobre o número de casos da Covid-19[8]. As estimativas indicam que um aumento de 10% na densidade e 10% na população leva a um aumento médio de 19,2% no número de casos confirmados de Covid-19[9]. De fato, ainda que se comportem de forma pouco linear entre si, as duas propriedades urbanas geram ganhos de conectividade em redes sociais presenciais, intensificando o contato no espaço e no tempo. E é exatamente a conectividade social que precisa ser contida no momento de epidemias e pandemias, por meio do distanciamento físico entre as pessoas, entre outras medidas[10].

Portanto, não se trata de demonizar a cidade. Nossas cidades estão fazendo o que sempre fizeram: gerar contato social. O enfrentamento da pandemia demanda limitar esse contato.

Nessa direção, nossa pesquisa vai analisar as taxas de contágio em cidades de diferentes tamanhos e densidades e as condições de seus sistemas de saúde, incluindo a oferta de leitos hospitalares e suporte médico. Um dos objetivos é desenhar medidas de isolamento social mais precisas para cada município, prevendo novas ondas e situações epidêmicas. Esse planejamento permitiria criar medidas mais eficientes para a redução de riscos e para a preservação da vida como prioridades absolutas, enquanto se define formas de manter as cadeias produtivas essenciais da economia das cidades. O objetivo é romper com o falso dilema de que saúde pública e economia são pólos contrários em uma pandemia. Não se trata de uma situação binária e estática, um jogo de soma zero onde a ênfase na saúde pública leve a danos irreparáveis na economia, mas de garantir a proteção à saúde pública e o suporte a sistemas médicos enquanto mantemos o funcionamento das redes materiais de subsistência que formam nossa economia.

Para tanto, precisamos entender como nossas cidades e suas propriedades moldam nossas redes de interação. Uma vez que tecnologias como as vacinas nos protejam — tecnologias criadas nas redes de conhecimento e interação urbana — podemos usufruir dos enormes benefícios que as cidades nos proporcionam. 

Finalmente, a precisão do modelo estatístico apresentado deve aumentar no tempo, porque nossas cidades passam por estágios diferentes na evolução da pandemia e têm ritmos de distintos de contaminação. Uma vez que a pandemia esteja superada, teremos um retrato dos papéis do tamanho e da densidade das nossas cidades mais próximos da realidade.

Notas

[1] J. Meirelles, C. R. Neto, F. F. Ferreira, F. L. Ribeiro, and C. R. Binder (2018) Evolution of urban scaling:  evidence from Brazil. Plos One, vol. 10, pp. 1–15, 2018. L. M. A. Bettencourt (2013) The origins of scaling in cities. Science, vol. 340, no. 6139, pp. 1438–41.

[2] Veja M. Schläpfer, L.M.A. Bettencourt, S. Grauwin, M. Raschke, R. Claxton, Z. Smoreda, G.B. West, C. Ratti (2014) The scaling of human interactions with city size. J. R. Soc. Interface 11: 20130789

[3] Veja: Meirelles et al. (2018) Op. Cit. Ribeiro, F. L., Meirelles, J., Netto, V. M., Neto, C. R., & Baronchelli, A. (2020). On the relation between transversal and longitudinal scaling in citiesPlos One, 15(5), e0233003.

[4] Compare com A. J. Stier, M. G. Berman, and L. M. A. Bettencourt (2020) COVID-19 attack rate increases with city size. ArXiv preprint.

[5] Veja E. W. Soja (2000), Postmetropolis: Critical studies of cities and regions.Oxford: Blackwell.

[6] Bertaud, A., & Richardson, H. W. (2004). Transit and density: Atlanta, the United States and western Europe. Urban Sprawl in Western Europe and the United States. London: Ashgate, 293-310.

[7] A correlação de Pearson encontrada entre tamanho de população urbana e densidade populacional urbana para as 291 cidades acima de 100.000 habitantes no Brasil é 0,377. Um teste de significância mostra que há menos de 5% de chance de que uma correlação dessa magnitude tenha aparecido por acaso.

[8] Testes de confiança foram aplicados satisfatoriamente e a significância dos resultados é superior a 95%. O modelo é capaz de predizer 55% dos casos para novas observações. Outros fatores influentes podem incluir políticas públicas, como diferentes medidas e taxas de isolamento nas cidades.

[9] A precisão deste modelo estatístico tende a aumentar no tempo, porque muitas cidades estão em estágios diferentes nessa evolução. Por exemplo, muitas cidades do interior dos estados brasileiros enfrentaram aumentos posteriores aos das capitais.

[10] Agradecemos a Renato Saboya por sua leitura e sugestões. As interpretações e limitações do texto são de responsabilidade dos autores.

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PODCAST #25 | Vida urbana em tempos de pandemia (com Vinicius M. Netto)

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  • Muito interessante a pesquisa e os dados apresentados. Faço algumas observações:
    1– A legenda da figura 6 está invertida;
    2- seria interessante buscar dados georeferenciados de contaminados, existem diversas densidades dentro de cidades grandes. Barra da tijuca e complexo do alemão, apesar de estarem na mesma cidade, são unidades urbanísticas completamente distintas. Seria interessante poder conparar;
    3 – Segundo especialistas, os meios de transporte são locais importantes de contágio. Assim, cidades com densidades semelhantes podem ter resultados diferentes em função da distribuição modal de viagens. Poderia ser um sub-recorte na pesquisa;
    4 – infelizmente somos um dos países que menos testa no mundo. Assim um dos principais dados de entrada da pesquisa pode estar prejudicado. Seria interessante replicar a metodologia com dados de países que testaram mais (Alemanha, Coreia do Sul, EUA), pra verificar se os resultados se aproximam dos brasileiros.

    Parabéns pela iniciativa, muito importante ver a produção de trabalhos relacionando forma urbana e combate a pandemia!

  • Parabéns pela pesquisa! Com certeza irá contribuir para o futuro planejamento das cidades.
    Como sugestão, duas variáveis que seriam interessantes para análise seriam a desigualdade social e a segregação socioespacial nessas cidades.