Simulação espacial do potencial de universalização do esgotamento sanitário na Bacia Hidrográfica do Rio Cotia

A universalização do sistema de esgotamento sanitário (SES) é um desafio para o desenvolvimento socioambiental no Brasil, especialmente em áreas periféricas e rurais. O novo Marco Legal do Saneamento e o processo de desestatização da Sabesp anteciparam as metas para o Estado de São Paulo, de 2033 para 2029, com índices superiores a 90%. Neste contexto, esta tese avaliou o potencial de universalização na Bacia Hidrográfica do Rio Cotia (BHRC) por meio da simulação espacial das coberturas de coleta e tratamento de esgoto. Foi elaborado um banco de dados geoespacial integrando variáveis físicas, operacionais e socioeconômicas, considerando a situação de 2024 e projeções de cobertura para 2029, 2033, 2040 e anos posteriores. A modelagem utilizou modelos matemáticos – como redes neurais Multi-Layer Perceptron (MLP) e regressão logística – e cadeias de Markov, com validação estatística dos resultados. Também foi elaborada a caracterização do SES. As simulações indicaram cobertura universalizada do SES na BHRC, incluindo ligações existentes, áreas em expansão e novos empreendimentos. A caracterização do sistema mostrou que todo o esgoto da bacia é destinado à ETE Barueri; há 180 pontos de lançamento de ; a rede totaliza 738,9 km, com 87.954 ligações ativas e vazão média de 506 L/s; entre 2021 e 2024 ocorreram 584 desobstruções. Estima-se a necessidade de 710 km adicionais de rede para universalizar a coleta. Entre 2002 e 2024, a área urbana praticamente dobrou e a pastagem reduziu-se em cerca de 50%. A cobertura de coleta cresceu significativamente entre 2008 e 2024, enquanto o tratamento avançou de forma mais lenta. As variáveis mais influentes foram proximidade das redes coletoras e de água, densidade demográfica e consumo de água. A rede neural MLP teve melhor desempenho em longo prazo, e a regressão logística, em curto prazo. Para 2029, as coberturas previstas foram de 91,64% para coleta (ICC) e 81,33% para tratamento (ICT), superando as metas de 87% e 53%, respectivamente. O Índice de Redução de Lançamentos (IRL) apontou eliminação de 90% do esgoto não tratado até 2040, e o Índice de Atendimento Populacional (IAP) apresentou mais de 90% da população conectada à rede em 2029. As projeções até 2080 demonstraram a viabilidade da universalização, associada à expansão urbana e à alta precisão dos modelos. As discussões demonstram que a expansão do SES na BHRC reflete o padrão histórico de priorização das áreas urbanas consolidadas, sendo condicionada pelo crescimento urbano e por fatores externos ao controle da concessionária — como políticas públicas, financiamento e uso do solo —, além de limitações da modelagem que não contempla sistemas isolados, o que reforça a necessidade de integrar dimensões operacionais, urbanas e institucionais nas estratégias de universalização. Conclui-se que o modelo apresentou robustez nas simulações até o ano de 2080, a partir do qual ocorrem erros mais expressivos, destacando-se o bom desempenho do MLP em projeções de longo prazo. Verificou-se que a modelagem espacial permite antecipar o alcance das metas de universalização nas áreas urbanas e em favelas, enquanto nas áreas rurais esse avanço é limitado, configurando um desafio decorrente da maior distância e dispersão em relação ao SES existente. Recomenda-se a replicação da metodologia em outros locais com características sanitárias semelhantes.

Resumo (inglês)

The universalization of the wastewater system (WWS) is a strategic challenge for social and environmental development in Brazil, especially in peripheral and rural areas. The new Brazilian Sanitation Legal Framework and the privatization process of the São Paulo State Basic Sanitation Company (Sabesp) brought forward the state targets from 2033 to 2029, with coverage rates above 90%. In this context, this thesis evaluated the potential for universalization in the Cotia River Basin (BHRC) through spatial simulation of wastewater collection and treatment coverage. A geospatial database was developed, integrating physical, operational, and socioeconomic variables, considering the 2024 situation and projections for 2029, 2033, 2040, and subsequent years. The modeling employed mathematical models—such as neural networks, logistic regression, and Markov chains— with statistical validation of the results. A comprehensive characterization of WWS was also conducted. The simulations indicated universalized coverage in the BHRC, including existing connections, expansion areas, and new developments. The system characterization showed that all sewage from the basin is directed to the Barueri Wastewater Treatment Plant (WWTP); 180 untreated discharge points were identified; the network totals 738.9 km, with 87,954 active connections and an average effluent flow of 506 L/s; and 584 obstructions were recorded between 2021 and 2024. Approximately 710 km of additional network are required to achieve full collection coverage. Between 2002 and 2024, the urban area nearly doubled, while pasture decreased by about 50%. Collection coverage increased significantly from 2008 to 2024, whereas treatment expanded more slowly. The most influential variables were proximity to sewer and water networks, population density, and water consumption. The Multi-Layer Perceptron (MLP) neural network performed best in long-term projections, while logistic regression showed good performance in short-term forecasts. For 2029, the projected coverage reached 91.64% for collection (ICC) and 81.33% for treatment (ICT), surpassing the established targets of 87% and 53%, respectively. The Discharge Reduction Index (IRL) indicated a 90% reduction in untreated discharges by 2040, and the Population Service Index (IAP) showed that more than 90% of the BHRC population will be connected to the collection network by 2029. Projections up to 2080 demonstrated the feasibility of universalization, associated with urban expansion and high model accuracy. The discussions show that the expansion of the WWS in the BHRC reflects the historical pattern of prioritizing consolidated urban areas, being conditioned by urban growth and external factors beyond the concessionaire’s control—such as public policies, financing, and land use—along with modeling limitations that exclude isolated systems, highlighting the need to integrate operational, urban, and institutional dimensions in universalization strategies. The conclusions indicate that the model was robust up to the year 2080, beyond which more significant errors occur, with the MLP showing superior performance in long-term simulations. It was verified that spatial modeling allows anticipating universalization targets in urban and informal areas, whereas in rural regions progress is limited due to greater distance and dispersion from existing systems. Replication of the methodology is recommended in other places with similar sanitary characteristics.

Palavras-chave

Previsão, Geoprocessamento, Esgotos, Modelagem de dados, Métodos de simulação, Forecasting, Geoprocessing, Sewerage, Data modeling, Simulation methods

Idioma

Português

Citação

TONIOLO, Bruno Pereira. Simulação espacial do potencial de universalização do esgotamento sanitário na Bacia Hidrográfica do Rio Cotia. Orientador: Roberto Wagner Lourenço. 2025. 182 p. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais) - Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Sorocaba, 2025.