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1º Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e Comunicação na Construção

10º Simpósio Brasileiro de Gestão e Economia da Construção

8 a 10 de novembro de 2017 ‐ Fortaleza ‐ Ceará ‐ Brasil

MODELAGEM 5D E 6D PARA QUANTIFICAÇÃO DO ESTOQUE DE CARBONO E INVENTÁRIO DE ATIVOS VERDES

DANTAS FILHO, João Bosco P. (1); CARMO, Clayton T. (2); SILVA, Victor Hugo O. (3); BRITO, Stephany O. C. A. (4); MENEZES, Marcelo O. T. (5)

(1) Mestre em Engenharia Civil, IFCE, (85) 9.9168.0846, e-mail: [email protected] (2) Especialista em Gestão Ambiental Urbana, IFCE, e-mail: [email protected] (3) Técnico em Edificações, IFCE, e-mail:

[email protected] (4) Graduanda em Arquitetura e urbanismo, IFCE, e-mail: [email protected] (5) Doutor em Ecologia e Recursos Naturais, IFCE, e-mail:

[email protected]

RESUMO

Árvores, consideradas um ativo verde urbano, não se encontram nos registros de bens do acervo patrimonial no âmbito da Administração Pública, fato este que pode trazer problemas, tais como manejo inadequado, podas drásticas e supressões desnecessárias. O objetivo geral deste trabalho foi desenvolver uma nova abordagem para o controle patrimonial de ativos verdes associado a um ambiente virtual de modelagem 5D e 6D. O método de pesquisa utilizado foi o estudo de caso participante exploratório. Neste trabalho, o pesquisador colaborou diretamente com a equipe de administração responsável pela infraestrutura e manutenção. Ao todo 55 árvores foram modeladas, agrupadas em 10 espécies diferentes. A modelagem 3D do patrimônio arbóreo possibilitou a visualização do quantitativo de carbono sequestrado. Do ponto de vista operacional, os resultados indicaram que o planejamento da modelagem é decisivo para resultar em modelos 3D com as informações necessárias e evitar arquivos enormes sem necessidade. Além disso, a coleta de dados em campo precisou ser refinada para se adaptar às dificuldades encontradas. Como contribuição, apresenta-se uma nova abordagem para que projetos paisagísticos adicionem a estimativa dos benefícios ambientais no desenvolvimento de projetos.

Palavras-chave: Modelagem 5D, Modelagem 6D, Estoque de carbono, BIM, Landscape Information Modeling.

ABSTRACT

Trees, considered an urban green asset, are not found in the asset records of Public Administration, a fact that can cause problems, such as inadequate management, drastic pruning and unnecessary suppression. The overall objective of this work was to develop a new approach to control green assets associated with a virtual environment of 5D and 6D modeling. The research method used was the exploratory participant case study. In this paper, the researcher collaborated directly with the administration team responsible for the infrastructure and maintenance. In all, 55 trees were modeled, grouped into 10 different species. The 3D modeling of the tree patrimony allowed the visualization of the quantity of carbon sequestered. From the operational point of view, the results indicated that modeling planning is critical to result in 3D models with the necessary information and to avoid huge useless files. In addition, field data collection has been refined to adapt to the difficulties encountered. As a contribution, a new approach for landscape projects is added to the estimate of environmental benefits in project development.

Keywords: 5D modeling, 6D Modeling, Tree carbon stock, BIM, Landscape Information Modeling.

1 INTRODUÇÃO

No âmbito da Administração Pública Federal, todos os ativos, sejam bens móveis, imóveis ou em comodato, são passíveis de controle patrimonial (DSG, 2008). Observa-

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SIBRAGEC - SBTIC 2017 – de 8 a 10 de Novembro – FORTALEZA - CE

se que o mesmo não ocorre com as árvores. Dessa forma, elas não se encontram nos registros de bens do acervo patrimonial, não possuem tombamento, não são identificadas individualmente, não estão sob a responsabilidade de um servidor e, consequentemente, não figuram em nenhum inventário. Como consequência dessa ausência de controle das árvores, verifica-se um cenário onde não se pode definir com clareza o patrimônio arbóreo, podendo esta falta trazer problemas, tais como manejo inadequado, podas drásticas e supressões desnecessárias.

Árvores plantadas, zonas úmidas, parques, espaços verdes abertos, pastagens, bosques, bem como possíveis intervenções em edifícios que incorporem vegetação formam juntos uma rede de infraestrutura verde que fornece serviços e funções estratégicas da mesma forma que a tradicional infraestrutura cinza1(CULWICK; BOBBINS, 2016). Consideradas um ativo verde2 urbano, as árvores podem fornecer uma série de serviços ecossistêmicos, tais como captura de carbono, filtragem de ar, redução de efeitos de ilha de calor, redução de ruído, serviços recreativos e/ou culturais, e outros serviços indiretos, como o aumento da qualidade de vida (CULWICK; BOBBINS, 2016). Para quantificar os serviços ecossistêmicos, é necessário definir os aspectos específicos que estão sendo considerados e os fatores que o influenciam (DAVIES, 2017).

A Modelagem da Informação de Construção – Building Information Modelling (BIM) – está sendo aplicada ativamente na indústria da construção. Modelos nD incorporam vários aspectos das informações de projeto necessárias em cada estágio do ciclo de vida de uma construção (LEE et al., 2006). No entanto, BIM está na fase introdutória no campo do paisagismo (SEO; KIM; MOON, 2016). Intuitivamente entende-se que tratar os elementos do paisagismo sob a ótica de proprietários e ainda considerar esses elementos como ativos verdes permitem ampliar as aplicações neste campo e mensurar serviços ecossistêmicos que árvores são capazes de gerar para seus proprietários.

Como forma de promover valores ecossistêmicos e a valorização dos ativos verdes, este trabalho teve como objetivo geral desenvolver uma nova abordagem para controle patrimonial associado a um ambiente virtual de modelagem 5D e 6D. Os objetivos específicos são o levantamento de informações de ativos verdes, a modelagem 6D para criação do seu inventário e a extração automática de quantidades do estoque de carbono baseada em modelagem 5D. Dessa forma, delimita-se, neste trabalho, o foco em ativos verdes e no estoque de carbono em função da importância e da complexidade em lidar com o conjunto de variáveis necessárias.

2 FUNDAMENTAÇÃO

2.1 Modelagem 5D e 6D de informações de paisagismo

Modelagem de Informações de Construção (BIM) e Sistemas de Informação Geográfica (GIS), como seus nomes implicam, são modelos de informações em diferentes escalas que geralmente aparecem segregadas. Enquanto o GIS apoia o planejamento e a avaliação na escala urbana, BIM apoia a modelagem e a avaliação detalhadas na escala de edificações. A combinação entre sistemas BIM e GIS origina novos modelos muito apropriados para modelagem tridimensional interativa de espaços urbanos (GALEGO, 2014). Surge aí o novo paradigma do City Information Modeling (CIM) – em português, Modelagem da Informação da Cidade – estendendo o uso dos Sistemas de Informações

1 O conjunto de sistemas de engenharia feitos pelo homem que envolvem o uso de materiais de construção como concreto, tijolos e superfícies impermeáveis. 2 Todos os recursos ecológicos naturais e plantados de uma paisagem. Isto pode incluir árvores, zonas úmidas, parques, espaços verdes abertos, pastagens e bosques.

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Geográficas no planejamento urbano como ferramenta de apoio a decisão através de integração com o projeto assistido por computador (AMORIM, 2015).

Através da modelagem 5D, proprietários podem usar um modelo de informações de construção para obter estimativas de custos confiáveis e precisas através da extração automática de quantidades do modelo de construção (EASTMAN et al., 2013), ao passo que a Modelagem 6D pode ser entendida como a integração de BIM com gestão de operações e está relacionada à informação útil de ativos para processos de gerenciamento de instalações (PÄRN; EDWARDS; SING, 2017). Para Guillen et al. (2016), a gestão de operações está focada nos setores de infraestrutura e construção, enquanto que, para Ho (2016), o gerenciamento de ativos foca em otimizar o seu próprio uso.

A Modelagem 6D permite gerenciar ativos com ferramentas BIM para obter uma “visão geral" associada a uma avaliação de condição ao longo do tempo de cada ativo (EASTMAN et al., 2013). Ao descrever as plantas como objeto para o BIM, é necessário levar em conta todas as suas propriedades e atributos - tais como altura, perímetro de copa, perímetro de um tronco, classificação de gênero, família, entre outros (ZAJICKOVA; ACHTEN, 2013). Para a modelagem de informação de plantas de forma abrangente, é preciso modelar atributos gerais (família, gênero, espécie, cultivo, decídua) e atributos dinâmicos (altura das árvores, perímetro, perímetro do tronco) (ZAJICKOVA; ACHTEN, 2013).

2.2 Medição de Estoque de carbono

A implantação de projetos paisagísticos, além de embelezar o espaço e purificar o ar, também contribui com a captura de carbono, podendo ser usado em projetos para a obtenção de créditos carbono (GENGO; HENKES, 2013). Isso porque as árvores atuam como coletor de dióxido de carbono (CO2) ao fixá-lo durante a fotossíntese e ao armazenar o seu excesso como biomassa, portanto, as árvores retardam a acumulação de carbono atmosférico, um contribuinte para a mudança climática (DAVIES, 2017). Os meios mais práticos para estimar o carbono de florestas existentes são dados de inventário, uma vez que são coletados da forma necessária (BROWN, 2002).

3 MÉTODO

Define-se a estratégia de pesquisa deste trabalho como estudo de caso participante exploratório, com a finalidade de possibilitar a obtenção de resultados socialmente mais relevantes. A definição da unidade de análise é de fundamental importância para o desenvolvimento do estudo, devendo, conforme Yin (2001), ser um dos componentes presentes no projeto de pesquisa. Assim, a unidade de análise aqui é a infraestrutura verde urbana de um campus universitário de uma instituição de ensino superior. Sob a orientação de pesquisadores mestres e doutores, foi articulado um grupo de pesquisa e inovação com acadêmicos voluntários do ensino médio, graduação e pós-graduação numa iniciativa voluntária em pesquisa e inovação.

3.1 Coleta de dados

A coleta de dados foi realizada por meio de levantamento seguido de modelagem dos dados coletados em software BIM. O primeiro passo da coleta de dados foi a identificação das espécies por profissional com graduação em Ciências Biológicas e doutorado em Ecologia e Recursos Naturais. A partir dessa informação inicial, foi criado um tipo para cada espécie na família das árvores escolhidas para o desenvolvimento do modelo BIM. Para que o resultado do trabalho de coleta de dados fosse um modelo BIM, foram criados parâmetros compartilhados e adicionados ao projeto antes da coleta.

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Em seguida, deu-se o levantamento de informações (Figura 1) em campo para se obter a altura e o diâmetro do tronco na altura do peito (DAP), com as boas práticas para o levantamento de atributos físicos de vegetação da metodologia de Baró (2016). Para o levantamento da altura (Figura 1a), aplicou-se uma solução desenvolvida pelos pesquisadores que consistiu na realização de fotografias das árvores portando uma mira de topografia com altura conhecida, em seguida a foto digital foi escalonada em função da altura conhecida, permitindo a medição da altura da árvore em software de desenho assistido por computador. Realizou-se, em paralelo, a coleta de informações através de análise documental (Figura 1b) em bibliografia especializada em árvores brasileiras (LORENZI, 1992, 1998) e exóticas existentes no Brasil (LORENZI et al., 2003). As informações coletadas, seja em campo ou na análise documental, foram adicionadas ao modelo 3D em parâmetros criados especificamente para o registro de cada informação (Figuras 1c e 1d), possibilitando a criação do modelo 6D com informações disponíveis para gestão de operações. Considerando que as propriedades das árvores modeladas, tais como circunferência e altura, alteram-se ao longo do tempo, a metodologia poderá ser reproduzida a cada 5 ou 10 anos, a exemplo do censo de árvores de rua realizado na cidade de Nova York (NYC PARKS, 2016).

Figura 1 – Coleta de dados e modelagem de informações de árvores

Legenda: (a)Foto em escala 1:1 no Autodesk AutoCAD; (b)Referência bibliográfica da árvore (LORENZI et al., 2003); (c)Parâmetros de instância; (d)Parâmetros de tipo. Fonte: Elaborado pelos autores.

No trabalho de Gómez et al. (2014), observou-se uma solução de modelagem de atributos físicos de vegetação automatizada, onde a aplicação utilizada importa informações brutas sobre árvores a partir de bancos de dados como inventário de árvores. Sem dispor da tecnologia da referência bibliográfica, este trabalho realizou a modelagem manual pela equipe de pesquisa. Essa prática se justifica ainda pelo fato de não haver documentos de inventário arbóreo, sendo este um dos produtos finais da pesquisa realizada.

Apresenta-se, no Quadro 1, a divisão hierárquica das informações de tipo e de instância. Optou-se pela utilização de parâmetros compartilhados e parâmetros de projeto, para que o modelo tivesse flexibilidade e suportasse a necessidade de se criar parâmetros durante o desenvolvimento do trabalho, sem ter que, necessariamente, fazer alterações nas famílias. Dessa forma, grupos de parâmetros foram criados independentemente das famílias, permitindo que fossem aplicados aos tipos e às instâncias das árvores à medida que fossem identificados durante a coleta de dados, na análise da literatura e na modelagem.

d b

a

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Quadro 1 – Parâmetros compartilhados modelados

Parâmetros de Tipo Parâmetros de Instância

Nome comum, marca de tipo, nome científico, gênero, família, floração, frutificação, exótica/nativa, porte, altura comum, diâmetro comum, época de poda, densidade da madeira (g/cm³), foto de espécie

Circunferência do tronco, diâmetro do tronco na altura do peito, altura, raio da copa, volume, biomassa, carbono, código da instância, localização, matrícula, período, responsável, foto de instância

Fonte: Elaborado pelos autores

3.2 Quantificação de Estoque de carbono

O Estoque de Carbono é dado pela expressão:

2 ∗ 47,7 (1)

onde, CO2 = Carbono;

BM = Biomassa;

0,477= conteúdo de carbono em madeiras de angiospermas

Segundo Thomas e Martin (2012), o conteúdo de carbono em madeiras pode variar entre biomas e espécies, no caso de espécies tropicais, de 41,9% a 51,6%, sendo que os percentuais de angiospermas chegam 47,7%, enquanto as coníferas chegam a 50,8% (THOMAS; MARTIN, 2012). Para se obter a Biomassa, calculou-se o produto entre a Densidade Básica da madeira e o Volume da árvore, assim como no trabalho de Brown et al. (1995). As densidades das madeiras de cada espécie foram obtidas em um website (BROWN, 1997). O Volume da árvore é dado pelo produto de altura da árvore, “π” e raio ao quadrado.

3.3 Análise dos dados

A análise dos dados adota uma adaptação da Ferramenta de Modelagem de Informações de Paisagismo do Campus proposta por Gómez et al. (2014). Adotamos o agrupamento de diferentes perspectivas em um único quadro com dados extraídos automaticamente por meio da modelagem 5D. Na caracterização das árvores, foram verificadas as frequências de espécies, gêneros e famílias, pois é recomendado não exceder mais que 10% da mesma espécie, 20% de algum gênero e 20% de uma família botânica (SANTAMOUR JÚNIOR (2002), citado por MOURA; SANTOS, 2009).

4 RESULTADOS

4.1 Estudo de caso de modelagem do patrimônio arbóreo

Após a ideia primária do trabalho e a coleta das primeiras informações das árvores iniciou-se a modelagem das famílias das árvores que iriam receber os parâmetros para armazenar as informações necessárias. Nos primeiros testes das famílias recém-criadas no modelo 3D do campus, foram identificados pontos fracos nas famílias que demandaram um novo planejamento da modelagem. As primeiras famílias de árvores foram criadas seguindo o exemplo de famílias de pilares, onde a geometria da seção do pilar define uma família e os diferentes tamanhos definem tipos distintos. Dessa forma, criou-se uma família para cada espécie identificada em campo, onde se esperava que os tipos seriam criados a partir de informações de altura e diâmetro de tronco. Um dos pontos fracos dessa estratégia foi a geração de um arquivo de 300 Mb ao se carregar as 10

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famílias, sendo uma de cada espécie, e implantar as 53 árvores na localização identificada em campo. Outro ponto negativo foi que o conjunto de parâmetros escolhidos e modelados na família inicialmente não estavam fechados; à medida que os parâmetros eram coletados e a literatura era consultada, verificava-se a necessidade da criação de novos parâmetros. Isto gerou um retrabalho na medida que a família de cada espécie de árvore precisava ser modificada e carregada novamente para o arquivo principal.

A estratégia de modelagem precisou ser modificada para superar essas dificuldades alcançadas. Optou-se, então, por uma família única de árvores, na qual os tipos foram criados para cada espécie e as informações de altura e diâmetro passaram a ser de cada instância.

4.2 Modelagem do patrimônio arbóreo

O Quadro 2 apresenta a relação das equações com fórmulas criadas no software Autodesk Revit que precisam ter uma estrutura própria e simbologia funcional. Elas foram criadas em função das necessidades de modelagem e a partir de referência de web fórum (KLAUS MUNKHOLM et al., 2012). Observa-se que para se obter o carbono estocado em cada árvore, em ênfase no Quadro 2, são necessários parâmetros, onde alguns valores foram coletados em campo e outros são resultados de equações. A Circunferência do tronco, Altura e Densidade grama por centímetro cúbico foram obtidos na coleta de dados em campo e na literatura.

Quadro 2 – Fórmulas no Autodesk Revit

Nº Descrição Função no Revit (fx)

1 Diâmetro do Tronco Circunferência do tronco / pi()

2 Volume da arvore Altura * pi() * (Diâmetro do Tronco / 2) ^ 2

3 Densidade Básica Densidade grama por centímetro cubico * 1000 kg/m³

4 Biomassa Volume da arvore * Densidade Básica

5 Carbono Biomassa * 0.477


Na figura 2, apresentam-se diferentes perspectivas em um único quadro, onde é possível observar que: (1) as espécies jiriquiti e niim excedem mais que 10% do total (Fig. 3a); (2) não há um equilíbrio entre nativas e exóticas (Fig. 3b); (3) dois gêneros e duas famílias excedem 20% do total (Fig. 3c e Fig. 3d); (4) uma maioria de árvores maduras e uma minoria de árvores antigas (Fig. 3e); (5) poucas árvores com estoque de carbono entre 2 e 6 toneladas, enquanto que a maioria tem estoque de carbono menor que 1 tonelada e o total acumulado em, aproximadamente, 50 toneladas (Fig. 3f). O estudo demonstrou que a maioria das árvores são exóticas e estão distribuídas de forma concentrada em algumas áreas, tais como, estacionamento frontal e pátio próximo a piscina. O estado atual demanda planejamento de longo prazo por meio do qual se possa aumentar a biodiversidade, equilibrar o quantitativo entre nativas e exóticas e promover a ocorrência de árvores distribuídas de forma equilibrada nas áreas internas do campus.

O levantamento arbóreo realizado permitiu a plotagem de diferentes figuras com as informações dos parâmetros modelados e a localização dos ativos verdes. O exemplo da Figura 3, com a Vista em planta do modelo 6D com informações levantadas, apresenta a localização das espécies nativas e exóticas na planta baixa do campus do estudo de caso.

201


Figura 2 – Quadro de informações de paisagismo do campus


Figura 3 – Localização de espécies nativas e exóticas no campus

Legenda: Nativa Exótica

1. Cassia Speciosa; 2. Albizia polycephala; 3. Heliocarpus Americanus; 4. Liciana tomentosa; 5. Anacardium Occidentale; 6. Caelsapina sappan; 7. Syzygium Maleccese; 8. Mangifera indica; 9. Carolinea Princeps;

10. Azadirachta indica. Fonte: Elaborado pelos autores

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Esta pesquisa buscou levantar e modelar árvores para a quantificação de estoque de carbono e inventário de ativos verdes. A principal contribuição deste trabalho é promover

Jiriquiti

Niim

Jambo Acácia Oiti Cajueiro Albizia AlgodoeiroMangueira Munguba

0%

20%

40%

60%

% de espécies

6 49

Nativa Exótica

42%

25%

% GêneroAdenantheraAzadirachtaSyzygiumCassiaLicaniaAnacardiumAlbiziaHibiscusMangiferaPachira

51%25%

% FamíliaFabaceae

Meliaceae

Myrtaceae

Anacardiaceae

Chrysobalanaceae

Bombacaceae

Malvaceae

0%

20%

40%

0‐15 cm 16‐30 cm 31‐45 cm 46‐60 cm 61‐75 cm >75

Jovem Amadurecimento Madura Madura Antiga Antiga

‐ 10 20 30 40 50

‐ 1 2 3 4 5 6 7

Acumulado de

carbono (ton)

Carbono por

árvo

re (ton)

Carbono por árvore Acumulado de carbono

a

b c d

e

f

202


a proteção e a valorização da biodiversidade local na área delimitada por um campus de uma instituição de ensino superior.

O trabalho focou ainda na modelagem de árvores, tendo sido possível aplicar de forma prática e exploratória a modelagem de atributos gerais e dinâmicos defendidos por Zajickova e Achten (2013), bem como outros identificados como importantes pelo estudo de caso exploratório. Pode-se concluir que a modelagem das informações dos ativos verdes fornece uma visão geral das condições de cada ativo e possibilita a extração automática de quantidades do modelo de construção, conforme defendido por Eastman et al. (2013).

Os objetivos propostos por esse trabalho foram atingidos, contudo as informações dos ativos verdes necessitam ser complementadas com as palmeiras e as espécies ornamentais existentes no campus que, juntamente com as árvores, completam a infraestrutura verde do campus. Além disso, apesar da modelagem e da extração de estoque de carbono realizadas, são necessários trabalhos futuros para modelagem de outros serviços ecossistêmicos, bem como, à integração de sistemas de georreferenciamento e ao emprego de recursos tecnológicos para a coleta dos levantamentos de campo.

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ORIGEM DO ARTIGO

O presente artigo é originado de uma pesquisa de iniciação científica desenvolvida no Programa de Estudante Voluntário em Pesquisa e Inovação (PEVPI) da Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação (PRPI) do IFCE.

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APÊNDICE – TABELA DE QUANTITATIVO DE ATIVOS VERDES

Família Nome científico Nome Qde (un) Biomassa (kg) Carbono (kg)

Myrtaceae Syzygium jambos (L.) Alston Jambo 5 7.594,50 3.622,58

Bombacaceae Pachira aquatica Aubl. Munguba 1 55,08 26,27

Anacardiaceae Mangifera indica L. Mangueira 1 470,16 224,27

Chrysobalanaceae Licania tomentosa (Benth.) Fritsch Oiti 3 23.462,10 11.191,42

Malvaceae Hibiscus tiliaceus L. Algodoeiro 1 848,83 404,89

Fabaceae Cassia fistula L. Acácia 4 842,73 401,98

Meliaceae Azadirachta indica A. Juss. Niim 14 4.798,98 2.289,11

Anacardiaceae Anacardium occidentale L. Cajueiro 2 1.052,83 502,20

Fabaceae Albizia lebbeck (L.) Benth. Albizia 1 1.271,45 606,48

Fabaceae Adenanthera pavonina L. Jiriquiti 23 62.454,97 29.791,02

Total geral 55 102.851,62 49.060,22


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