Tecnologia Científica

Previsão das necessidades de água urbanas
A pesquisa usa dados do Zillow e do censo combinados com aprendizado de máquina para identificar o consumo residencial de água com base nas características das moradias. A abordagem pode ajudar as cidades a entender melhor o uso da água
Por Michelle Horton - 19/11/2020


A porta de entrada para um uso mais informado da água e melhor planejamento urbano em sua cidade já pode ser marcada em seu computador. Um novo estudo da Universidade de Stanford identifica o uso residencial da água e as tendências de conservação, analisando as informações sobre moradias disponíveis no proeminente site imobiliário Zillow.


Vista aérea de um bairro residencial em Redwood City, Califórnia, com
a baía de San Francisco visível ao fundo. (Crédito da imagem:
iStockphoto / Andrei Stanescu)

A pesquisa , publicada em 18 de novembro na Environmental Research Letters , é a primeira a demonstrar como novas plataformas de dados imobiliários podem ser usadas para fornecer informações valiosas sobre o uso da água para moradias urbanas e planejamento de infraestrutura, gestão de secas e sustentabilidade.

“Os padrões de desenvolvimento em evolução podem ser a chave para nosso sucesso em nos tornarmos mais sábios em relação à água e construir uma segurança hídrica de longo prazo”, disse a autora sênior do estudo Newsha Ajami , diretora de política hídrica urbana do programa Water in the West de Stanford   . “A criação de cidades resilientes à água em um clima em mudança está intimamente ligada a como podemos nos tornar mais eficientes na forma como usamos a água à medida que nossa população cresce.”

Estima-se que até 68 por cento da população mundial residirá em áreas urbanas ou suburbanas até 2050. Embora o crescimento da cidade seja uma tendência consistente, os tipos de residências sendo construídas e as configurações dos bairros são menos uniformes, levando a formas variadas de as pessoas usam água dentro e fora de suas casas. As pessoas que vivem nessas comunidades também têm comportamentos diferentes de uso da água com base em fatores como idade, etnia, educação e renda. No entanto, ao planejar mudanças na infraestrutura, os tomadores de decisão levam em consideração apenas a população, o crescimento econômico e o orçamento, resultando em um quadro incompleto da demanda futura. Isso, por sua vez, pode levar a mudanças na infraestrutura, como a substituição de canos antigos, o desenvolvimento de fontes adicionais de abastecimento de água ou a construção de instalações de tratamento de águas residuais,

Coletando os dados

O Zillow e outros sites imobiliários reúnem e publicam registros coletados de diferentes agências locais e municipais. Esses sites também podem ser atualizados pelos proprietários, tornando-os fontes ricas de informações que, de outra forma, podem ser difíceis e oportunas de obter. Os pesquisadores de Stanford usaram dados de Zillow para coletar informações de residências unifamiliares, incluindo tamanho do lote, valor da casa e número de quartos em Redwood City, Califórnia, uma cidade de rápido crescimento e diversificada economicamente com vários estilos de casas, lotes e bairros. Em seguida, eles extraíram informações demográficas do US Census Bureau para a cidade, analisando fatores que incluíam o tamanho médio da família e a renda, juntamente com a porcentagem ocupada por locatários, não familiares, com educação superior e idosos.

Combinando os dados do Zillow e do censo e, em seguida, aplicando métodos de aprendizado de máquina, os pesquisadores conseguiram identificar cinco agrupamentos de comunidades, ou clusters. Eles então compararam os dados de faturamento de diferentes grupos do departamento de obras públicas da cidade para identificar tendências de uso de água e padrões sazonais de 2007 a 2017 e taxas de conservação durante a seca histórica da Califórnia de 2014 a 2017.

“Com nossos métodos incorporando dados da Zillow, fomos capazes de desenvolver agrupamentos comunitários mais precisos, além de simplesmente agrupar clientes com base na renda e outras qualidades socioeconômicas. Essa visão mais granular resultou em algumas descobertas inesperadas e forneceu uma visão melhor sobre as comunidades com eficiência hídrica ”, disse o autor principal Kim Quesnel , um pós-doutorado no Bill Lane Center para o Oeste americano durante a realização da pesquisa.

Comparando o consumo

Eles descobriram que os dois grupos de renda mais baixa obtiveram pontuação média no uso de água, apesar de terem um número maior de pessoas morando em cada casa. O grupo de renda média tinha alto uso de água ao ar livre, mas classificado como baixo no uso de água no inverno, sinalizando eletrodomésticos internos eficientes - como torneiras e vasos sanitários de baixo fluxo e alta eficiência - tornando-os um alvo ideal para recursos de conservação ao ar livre, como conversão de verde espaços ou atualização para controladores de irrigação inteligentes ou baseados no clima.

Os dois grupos de renda mais alta, caracterizados por proprietários com alto nível de escolaridade que viviam em casas comparativamente maiores, eram os mais diferentes. Um cluster - residentes mais jovens em lotes menores com casas mais novas em empreendimentos densos e compactos - teve o menor uso de água de toda a cidade. O outro agrupamento de alta renda consistindo em casas antigas construídas em lotes maiores com menos pessoas acabou sendo o maior consumidor de água. A descoberta vai contra a maioria das pesquisas anteriores que relacionam renda e uso da água, e sugere que mudar a forma como as comunidades são construídas e desenvolvidas também pode mudar os padrões de uso da água, mesmo para os clientes mais ricos.

Todos os grupos apresentaram altas taxas de conservação de água durante a seca. Os grupos com a maior quantidade de economia (até 37 por cento durante o pico de consciência da seca) foram os dois consumidores mais sedentos (os grupos de alta renda, grande lote e média renda) demonstrando alto potencial para conservação de água externa. Os grupos com menor consumo normal de água também conseguiram reduzir, mas foram mais limitados em suas economias. Entender essas limitações pode informar como os formuladores de políticas e planejadores da cidade visam os clientes ao implementar restrições de água ou oferecer incentivos, como descontos durante a seca.

Esta pesquisa estabelece a estrutura para a integração de big data no planejamento urbano, fornecendo expectativas de uso de água mais precisas para diferentes configurações da comunidade. Estudos adicionais podem incluir o exame de como os dados de plataformas imobiliárias online emergentes podem ser usados ​​para desenvolver classificações de uso de água em bairros em cidades, condados ou mesmo estados. Uma área adicional de interesse para os pesquisadores é examinar como o consumo de água está ligado aos padrões de desenvolvimento em outros tipos de áreas residenciais, por exemplo, em cidades densas.

“Fontes de dados emergentes e acessíveis estão nos dando a chance de desenvolver uma compreensão mais informada dos padrões e comportamentos de uso da água”, disse Ajami. “Se repensarmos a maneira como construímos as cidades do futuro e projetamos a infraestrutura, teremos a oportunidade de um acesso mais justo e acessível à água em várias comunidades.”

 

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