Mobilidade urbana e municípios saudáveis na AML: tendências entre as últimas duas décadas (2000 e 2010)

Urban mobility and healthy municipalities in LMA: Trends between the last two decades (2000 and 2010)

Mobilité urbaine et municipalitiés saines dans L’Aire Metropolitaine de Lisbonne: Tendances entre les deux dernières décennies (2000 et 2010)

Movilidad urbana y municipios saludables en la AML: tendencias entre las últimas dos décadas (2000 y 2010)

Ana Louro¹, Nuno Marques da Costa²

¹ Investigadora Associada, Centro de Estudos Geográficos, Instituto de Geografia e Ordenamento do Território, Universidade de Lisboa, Rua Branca Edmée Marques, 1600 -276, Lisboa, Portugal. E -mail: analouro@campus.ul.pt

² Professor Auxiliar e Investigador Efetivo, Centro de Estudos Geográficos, Instituto de Geografia e Ordenamento do Território, Universidade de Lisboa, Lisboa, Portugal. E -mail: nunocosta@campus.ul.pt

RESUMO

O tema “mobilidade urbana” tem sido amplamente discutido não apenas pela sua função na estruturação dos sistemas urbanos e no desenvolvimento das cidades, mas também pelos vários problemas que decorrem das suas dinâmicas. Estes têm questionado a persecução dos objetivos associados ao Movimento Cidades Saudáveis, a promoção e a melhoria da qualidade da saúde e do ambiente urbano, segundo as diretrizes da Organização Mundial de Saúde. Tendo a área Metropolitana de Lisboa como área de estudo, propõe-se compreender se os seus municípios apresentam tendências concordantes relativamente aos contributos da mobilidade urbana para municípios mais saudáveis e se as tendências são de convergência entre si. A metodologia baseia-se num quadro de indicadores representativo da temática abordada. Primeiramente, considerando dois períodos (um na década de 2000 e outro na década de 2010), recorrendo a medidas de dispersão, discute-se a existência ou não de tendências de convergência espacial entre os municípios metropolitanos; igualmente identificam-se contributos positivos das v árias dinâmicas associadas à mobilidade urbana para municípios mais saudáveis. Posteriormente, a aplicação de análise fatorial em componentes principais, seguida de an álise de clusters para o período recente, possibilita a identificação das diversas realidades encontradas no contexto metropolitano. Verificou-se assim a existência de uma generalizada tendência de convergência espacial entre os municípios, mas não é clara uma evolução positiva para municípios mais saudáveis. No período recente identificou-se uma maior semelhança entre os municípios da AML Norte (três grupos de municípios) e uma maior diversidade na AML Sul (seis grupos de municípios).

Palavras-chave: Movimento cidades saudáveis; municípios saudáveis; mobilidade urbana; sistema de apoio à decisão; diversidade territorial; área Metropolitana de Lisboa.

The theme of "urban mobility" has been widely discussed not only for its role in structuring urban systems and the development of cities, but also for the various problems arising from its dynamics. Such problems have jeopardized the pursuit of the goals associated with the Healthy Cities movement, promoting and improving quality of health and the urban environment according to World Health Organization guidelines. With the Lisbon Metropolitan Area as a study area, the objective of this paper is to understand if its municipalities show similar trends regarding the contributions of urban mobility to healthier municipalities, and if the trends are convergent among them. The methodology is based on an indicator board representative of the studied subject. Firstly, considering two periods (one in the 2000s and another in the 2010s), using dispersion measures we discuss the existence or not of tendencies of spatial convergence between metropolitan municipalities as well as to identify positive contributions of the various dynamics associated with urban mobility for healthier municipalities. Subsequently, the application of factorial analysis in main components followed by cluster analysis for the most recent period makes it possible to identify the different realities found in the metropolitan context. There were several spatial convergence tendencies but not a clear positive evolution for healthier municipalities in all indicators. For the recent period, a greater similarity between the municipalities of North LMA (three groups of municipalities) and a greater diversity in the South LMA (six groups of municipalities) were identified.

Keywords: Healthy cities movement; healthy municipalities; urban mobility; decision support system; territorial diversity; Lisbon Metropolitan Area.

RÉSUMÉ

Le thème de la "mobilité urbaine" a été largement débattu non seulement pour son rôle dans la structuration des systèmes urbains et du développement des villes, mais également pour les divers problèmes découlant de sa dynamique. Ces problèmes mettent en cause la poursuite des objectifs associés au mouvement Villes-Santé de promouvoir et amé liorer la qualité de la santé et de l'environnement urbain conformément aux directives de l'Organisation Mondiale de la Santé. Avec l’aire métropolitaine de Lisbonne comme cas d ’étude, il est proposé de comprendre si ses municipalités présentent des tendances similaires en ce qui concerne les contributions de la mobilité urbaine à des municipalité s plus saines et si ses tendances sont convergentes entre les municipalités. La méthodologie est basée sur un tableau d'indicateurs de la thématique en étude. Premièrement, en consid érant deux périodes (une dans la décennie de 2000 et une dans la décennie de 2010) et en utilisant des mesures de dispersion, nous discutons de l’existence de tendances de convergence spatiale entre les municipalités métropolitaines et nous identifions les contributions positives des diverses dynamiques de la mobilité urbaine vers des municipalités plus saines. Par la suite, l’ application d’une analyse factorielle en composantes principales suivie d’une analyse de clusters dans la période récente permet d’identifier les différentes réalité s rencontrées dans le contexte métropolitain. Nous vérifions une tendance générale à la convergence spatiale entre les municipalités, mais nous n’identifions pas clairement une évolution positive vers des municipalités plus saines. Au cours de la période récente, nous avons constaté une plus grande similitude entre les municipalités d’AML Nord (trois groupes de municipalités) et une plus grande diversité dans l`AML Sud (six groupes de municipalités).

Mots clés: Mouvementvilles-sante; municipalités saines; mobilité urbaine; système d'aide à la décision; diversité territoriale; Aire Métropolitaine de Lisbonne.

RESUMEN

El tema "movilidad urbana" ha sido ampliamente discutido no sólo por su función en la estructuración de los sistemas urbanos y en el desarrollo de las ciudades, sino también por los diversos problemas que resultan de sus dinámicas. Tales problemas han puesto en cuestión la persecución de los objetivos asociados al Movimiento Ciudades Saludables, la promoción y mejora de la calidad de la salud y del medio ambiente urbano de acuerdo con las directrices de la Organización Mundial de la Salud. Teniendo al área Metropolitana de Lisboa como área de estudio, se propone comprender si los municipios que la componen muestran tendencias similares con respecto a las contribuciones de la movilidad urbana para municipios más saludables, y si las tendencias son de convergencia entre los municipios. En primer lugar, considerando dos períodos (uno en la década de 2000 y otro en la década de 2010), recurriendo a medidas de dispersión se discute la existencia de tendencias de convergencia espacial entre los municipios metropolitanos; igualmente,se busca identificar contribuciones positivas de las varias dinámicas asociadas a la movilidad urbana hacia municipios más saludables. Posteriormente, la aplicación de análisis factorial en componentes principales, seguida de análisis de clusters para el período reciente, posibilita la identificación de las diversas realidades encontradas en el contexto metropolitano. Se verificó así la existencia de una tendencia generalizada de convergencia espacial entre los municipios, pero no es clara una evolución positiva para municipios más saludables. En el período reciente, se identificó una mayor semejanza entre los municipios de la AML Norte (tres grupos de municipios) y una mayor diversidad en la AML Sur (seis grupos de municipios).

I. INTRODUÇÃO

Os impactes da “mobilidade urbana” na saúde e qualidade de vida dos indivíduos têm sido amplamente discutidos (Duhl & Sanchez, 1999; Barton, Mitcham, Tsourou& Grant, 2003; Banister, 2005; Banister, 2010; Louro & Marques da Costa, 2017; Clos & Surinach, 2019), nomeadamente no âmbito do Movimento Cidades Saudáveis da Organização Mundial de Saúde (OMS) (WHO-Europe, 2010). Assim, surge o interesse em quantificar aspetos como as características dos sistemas de transporte, os comportamentos dos indivíduos e alguns determinantes da saúde (Glouberman et al., 2006; Badland et al., 2014; Dora et al., 2015; Giles-Corti et al., 2016; Stevenson et al., 2016; Litman, 2018). Tal promove a monitorização das tendências associadas aos objetivos comuns da mobilidade urbana e da saúde (Louro & Marques da Costa, 2017; Zietsman & Ramani, 2019), e à sinalização de territórios mais vulneráveis (Berry, Guillén & Hendi, 2014; Borsi & Metiu, 2015), suportando decisões políticas mais informadas através de um sistema comum de apoio à decisão (Campos, 2005; WHO-Europe, 2014; Marques da Costa, Marques da Costa, Abrantes & Louro, 2016).

Propõem-se três objetivos: 1) verificar se a evolução de um determinado conjunto de indicadores é concordante com o contributo da mobilidade urbana para municípios mais saudá veis; 2) compreender se os municípios da área Metropolitana de Lisboa (AML) apresentam tendências de convergência entre si e 3) apurar a diversidade de realidades no seio da AML. O procedimento metodol ógico recorreu à análise de medidas de dispersão para a discussão dos dois primeiros objetivos e à análise fatorial em componentes principais e análise de clusters para o terceiro objetivo, aplicado aos municípios da AML considerando dois momentos, um na década de 2000 e outro na década de 2010.

O artigo organiza-se em cinco partes. Na primeira parte discute-se o contributo da mobilidade urbana para territórios saudáveis, a segunda centra-se na metodologia e na terceira apresentam-se os resultados, discutidos na quarta parte. A última parte refere-se às principais conclusões.

II. MOBILIDADE URBANA PARA TERRITÓRIOS MAIS SAUDÁVEIS

O transporte tem assumido um papel central desde há muito, nos modelos do uso do solo e da forma urbana, nos diversos movimentos urbanos, e ainda nas orientações para o Desenvolvimento Sustentável que norteiam as políticas europeias desde a década de 1980 (Rodrigue, Comtois, & Slack, 2006; Pacione, 2009). A sua importância deve-se à simultaneidade das suas externalidades positivas e negativas (Marques da Costa, 2007; Louro, 2011; Marques da Costa, Fumega, & Louro, 2013; United Nations, 2016). Assim, os impactes da forma como nos deslocamos e do sistema de transportes tanto no indivíduo como na comunidade e, em última instância, ao nível global, têm colocado em causa não só a sustentabilidade dos modelos de mobilidade urbana mas também a saúde e qualidade de vida das populações (Louro, Marques da Costa, & Marques da Costa, 2019).

Numa derivação do reconhecido esquema dos determinantes de saúde de Whitehead e Dahlgren (1991), surge o esquema do Modelo Ecológico do Lugar ou Mapa da Saúde de Barton e Grant (2006) (fig. 1). Este conjuga sete esferas sequenciais, desde o indivíduo ao ecossistema global, dotadas de uma condição dinâmica na medida em que qualquer alteração numa das esferas pode causar impactes numa ou em várias outras esferas (WHO-Europe, 2010).

A mobilidade urbana é transversal às várias esferas. Por exemplo, na esfera 1) Saúde dos Indivíduos – destaca-se o efeito direto da sinistralidade viária na saúde e qualidade de vida, enquanto na esfera 2) Estilo de Vida – inclui-se a importância dos modos de deslocação ativos para um estilo de vida saudável, com impacto na prevenção de doen ças cardíacas, diabetes, obesidade e depressão. Na esfera 3) Comunidade – o transporte público reforça a coesão social a integração dos grupos sociais vulnerá veis. Na esfera 4) Economia Local – salienta-se a possibilidade de maior área de influência para procura de emprego, enquanto na esfera 5) Atividades – sublinha-se o maior acesso a habitaçã o de qualidade e custo acessível e melhor acesso a equipamentos coletivos, nomeadamente de saúde, Na esfera 6) Lugar – sobressaem características do ambiente urbano, nomeadamente a existência de percursos adaptados ou que promovam a mobilidade suave. Finalmente, na esfera 7) Biosfera – destaca-se a influência negativa da motorização na qualidade do ar, aumentando a propensão para problemas de asma e doenças cardiorrespiratórias, e o impacto no aquecimento global devido às emissões carbónicas.

Frumkin, Frank, e Jackson (2004) sublinham três princípios importantes. Primeiramente, consideram que modos de transporte ativos minimizam os impactos negativos de um estilo de vida sedentário. Em segundo lugar, sublinham a importância de um sistema de transporte seguro, minimizando os níveis de sinistralidade, bem como de um comportamento responsável de condutores e peões, evitando situa ções de risco associadas ao excesso de velocidade ou ao consumo de álcool ou substâncias ilícitas. Por fim, frisam o impacte negativo que determinadas opções de transporte causam ao ambiente como fonte de poluição atmosférica, sonora, hídrica e dos solos, com consequências para a saúde.

São diversos os trabalhos que pretendem quantificar aspetos da mobilidade urbana com impacte na saúde numa perspetiva abrangente (Rothenberg et al., 2015; Louro et al., 2017; Litman, 2018; Pineo et al., 2018), ao nível nacional (Massey University & ehinz, n.d.) e ao nível local ou regional (Salmon, Dawson, & Sauvé, 2014), bem como os que analisam tendências de converg ência ou divergência espacial entre várias unidades territoriais (Rodrígue-Pose, 2002; Salas & Sánchez, 2010; Beyzatlar & Yetkiner, 2017; Zietsman & Ramani, 2019). Uma proposta repartida em três fases é apresentada por Zietsman e Ramani (2019): 1) identificação dos indicadores representativos da mobilidade urbana com impacte na saúde, 2) quantificação dos indicadores, e 3) combinação dos indicadores numa análise compósita.

III. METODOLOGIA

Tendo por base os três eixos de Frumkin et al. (2004), as três fases metodológicas referenciadas por Zietsman e Ramani (2019) e a abordagem à cidade saudável e a sua rela ção com as políticas públicas de Marques da Costa (2016a), este artigo constitui o seguimento do trabalho “Indicadores de Transporte e Mobilidade Urbana para as Cidades Saudáveis – Caso da AML, Portugal” (Louro & Marques da Costa, 2017). Neste artigo propõe-se a quantificação de um conjunto de indicadores, considerando dois anos distintos, de forma a compreender as tend ências entre os vários municípios da AML e verificar se a evolução dos vários indicadores é concordante com os contributos da mobilidade urbana para municípios mais saud áveis.

O estudo tem como território de análise a AML por vários motivos: a sua importância aos níveis demográficos, económico e político; a existência de uma clara organização funcional metropolitana centro–periferia no que trata aos padrões de mobilidade associada à ocupação do território; e a existência de desigualdades intrametropolitanas (Matias Ferreira, Castro, Seixas, Pato e Silva, & Lopes, 2002; Melo & Vala, 2004; Nogueira, 2008; Pereira & Nunes da Silva, 2008; Fernandes, 2009; Seixas, Tulumello, Corvelo& Drago, 2015; Santos, 2014; Abrantes, 2016). No caso nacional, é ao nível municipal que se verifica maior disponibilidade estatística relativamente ao tema. Simultaneamente, é assumido pela coordenaçã o técnica da Rede Portuguesa de Municípios Saudáveis que a atuação dos seus membros (câmaras municipais) relativamente ao Projeto Cidades Saudáveis se dá ao nível municipal e não apenas centrado nas cidades (Louro, 2019). Assim os municípios da AML serão tidos como as unidades de análise.

IV. RESULTADOS

1. Convergências e divergências na mobilidade urbana para municípios saudáveis

As tendências de convergência ou divergência entre os municípios da AML foram analisadas de acordo com a evolução dos vários indicadores entre dois anos distintos (quadro I).

O eixo 1 “Transporte e Mobilidade Urbana” reúne indicadores relativos às deslocações pendulares e motorização (figs. 2 e 3). No que trata aos tempos de desloca ção, o valor metropolitano das deslocações de curta duração aumentou de 36% (2001) para 40% (2011), e convergiu com a aproximação entre os valores máximos (de 56% para 53% em Alcochete) e mínimos (de 30% na Amadora para 34% em Odivelas). Já a proporção de deslocações de maior duração registou um decréscimo (de 11% para 7%), tendo também convergido pelo decréscimo dos valores máximos (de 26% para 18% no Barreiro) e mínimos (de 5% para 3% em Lisboa).

O uso do automóvel para as deslocações pendulares aumentou entre 2001 e 2011 (de 43% para 54%), assistindo-se a uma tendência divergente na utilização automóvel pelo aumento dos valores máximo (de 54% para 72% em Mafra) e mínimo (31% para 42% no Barreiro). A proporção do uso de modos de transporte coletivo diminuiu de 35% (2001) para 28% (2011), decrescendo os valores m áximos (de 41% para 36% em Odivelas) e os valores mínimos (de 19% em Mafra para 14% no Montijo), revelando-se ligeiramente convergente. O valor metropolitano da proporção de deslocações pedonais diminuiu de 20% para 15%, tendência verificada nos valores máximos (de 27% para 21% na Moita) e nos mínimos (de 15% em Oeiras para 11% em Cascais). O número de veículos novos ligeiros de passageiros vendidos por 1000hab na AML diminuiu ligeiramente de 27 para 26 veículos (2007 e 2016), mantendo-se aproximados o valor máximo, 54‰ em Sintra e 56‰ em Lisboa, e mínimo, 10 ‰ em Mafra e 13‰ no Montijo. A taxa de motorização aumentou de 440 para 486 na AML (2006-2016), havendo uma ténue convergência entre municípios, tendo o valor máximo aumentado de 590 para 647 (ambos em Oeiras), e o valor mínimo de 332 para 394 (casos da Amadora e Barreiro, respetivamente).

No eixo 2 “Transporte, Saúde Pública e Civismo” destacam-se os indicadores da sinistralidade e criminalidade rodoviária (fig. 4). O total de vítimas de acidentes de viaçã o por 1000hab registou um ligeiríssimo decréscimo da média metropolitana entre 2007 e 2016 (de 4 para 3,9), sublinhando-se um considerável declínio do valor máximo (de 9,1 em 2007 para 5,9 em 2016, registados na Amadora e Lisboa, respetivamente), enquanto o valor mínimo se manteve nas 2,2 vítimas por 1000hab (Amadora em 2007 e Moita em 2016). O índice de gravidade dos acidentes de via ção com vítimas decresceu de 1,6 para 1,0 entre 2007 e 2016, resultando no decréscimo do valor máximo de 6,5 para 4,2 (ambos em Alcochete) e do valor mínimo de 0,6 para 0,4 (em Loures e na Amadora, respetivamente). O número de crimes por condução de veículo com taxa de álcool igual ou superior a 1,2 gramas por litro por cada 1000hab na AML manteve-se nos 1,7‰ (2007-2017). A convergência entre os municípios deu-se pelo decréscimo do valor máximo, de 3,4‰ (Mafra) para 2,9‰ (Lisboa), e do aumento do valor mínimo, de 0,2‰ (Alcochete) para 0,8‰ (Moita). Já o número de crimes por condução sem habilitação legal na AML decresceu, de 2,3‰ (2007) para 1,0‰ (2017), associado à considerável mudança no valor máximo, de 4,6‰ (Setúbal) para 2,1‰ (Palmela) e de uma ligeira redução do mínimo, de 0,8‰ (Barreiro) para 0,6‰ (Sintra).

No eixo 3 “Transporte, Saúde Pública e Ambiente” reúnem-se indicadores relativos a emissões carbónicas e ao consumo de combustível (fig. 5). O valor metropolitano relativo à emissão de CO₂ por 1000hab manteve-se semelhante em 2009 e 2012 (1509 e 1515,respetivamente). Ao nível municipal, o valor máximo situou-se em 2727t em 2009 e 2 465t/1000hab em 2012 (ambos em Palmela), enquanto o valor mínimo foi de 1337t em 2009 e 1263 t/1000hab em 2012. O consumo de combustível automóvel por habitante na AML registou um decréscimo, de 0,6 tep por habitante em 2006 para 0,4tep/hab em 2016, havendo uma ligeira convergência entre municípios com o decréscimo do valor máximo, de 1,8 para 1,1 tep/hab (2006-2016) (ambos em Alcochete), e um ligeiro aumento do mínimo, de 0,1 para 0,2 tep/hab (2006-2016) (em Odivelas e Moita, respetivamente).

2. Fatores principais e tipologia de municípios na AML

Considerando o período mais recente, a análise fatorial em componentes principais identificou cinco componentes (fig. 6), com uma explicação da variância total de 86,7%, e o reflexo territorial de cada uma das componentes (scores) na figura 7.

A primeira componente (29,8% de explicação da variância total) opõe os loadings positivos dos indicadores “deslocações pendulares até 15 minutos” (0,949), “deslocações pendulares na freguesia de residência” (0,921), “uso do automóvel na deslocação pendular” (0,682), “índice de gravidade dos acidentes de viação” (0,600) e “consumo de combustível automóvel por habitante” (0,545), aos loadings negativos do “uso de transporte coletivo na deslocação pendular ” (-0,937) e “densidade populacional” (-0,822). Destacam-se aqui Alcochete, Montijo e Sesimbra (score positivo elevado) que conjugam deslocações de pequena distância e curta dura ção, com a opção modal motorizada individual em áreas de baixa densidade, ao invés de Lisboa, Amadora, Odivelas e Loures (score negativo elevado), áreas de alta densidade e maior utilização do transporte coletivo.

A segunda componente (27,9% de explicação da variância total) reúne os indicadores com loadings positivos “proporção das entradas pendulares nos municípios” (0,893), “sinistralidade rodoviária” (0,789), “venda de veículos ligeiros de passageiros novos” (0,752), “taxa de criminalidade por condução sob efeito de álcool ” (0,749) e “taxa de motorização” (0,507), e “pendularização para outro município” (-0,843) com um loading negativo. Associando-se o poder de atra ção pendular com a utilização do automóvel e a externalidades negativas de sinistralidade e criminalidade rodoviárias, Lisboa surge com o score positivo mais elevado, seguido de Setúbal, Oeiras, Montijo e Cascais, por oposição à Moita, Odivelas, Seixal, V. F. Xira e Sintra.

A terceira componente (15,2% de explicação da variância total) destaca uma relação inversa entre a “taxa de motorização” (0,749) e “uso automóvel nas deslocações pendulares” (0,708) e a “deslocação pedonal” (-0,935) e “duração das deslocações pendulares superiores a 60 minutos” (-0,579). Os scores negativos no Barreiro, Moita, Alcochete, Almada e Setúbal, com menor utilização automóvel a favor do modo pedonal para deslocações de curta e média dura ção, contrapõem os scores mais positivos em Loures, Palmela, Cascais, Mafra e Oeiras, refletindo claramente a opção pelo automóvel.

A quarta componente (7,7% de explicação da variância total) combina a “taxa de criminalidade por condução sem habilitação legal” (0,804) e “emissões de dióxido de carbono produzidas pelo transporte” (0,835). Palmela, Barreiro, Loures e Seixal apresentam os scores positivos mais elevados, com comportamentos menos condizentes com o esperado para munic ípios saudáveis, opondo-se a Almada, Cascais, Sintra, Sesimbra e Mafra com os scores negativos mais elevados.

Por fim, a quinta componente (6,0% de explicação da variância total) relaciona inversamente o “índice de gravidade dos acidentes rodoviários” (0,632) com as “desloca ções pendulares superiores a 60 minutos” (-0,571), contrapondo Alcochete, Odivelas, Almada, V. F. Xira e Sintra, com os scores positivos mais elevados e o Barreiro, Cascais, Moita e Sesimbra, com os scores negativos mais altos.

Relativamente à análise de clusters, considerou-se a distância de ligação de 9 como a que melhor representa os vários grupos de municípios da AML, identificando-se oito clusters (fig. 8).

Na classe A encontram-se Almada, Sintra, V. F. Xira, Odivelas, Loures, Seixal e Amadora. Caracteriza-se por um score negativo nas componentes 1 e 2, com uma reduzida proporção de deslocaçõ es pendulares de curta duração e na freguesia de residência, elevada proporção de deslocações para outros municípios e um baixo nível de atração de empregados.

Na classe B apenas consta a Moita, com scores negativos elevados nas componentes 2 e 3, sendo a classe com maior proporção de deslocações pendulares pedonais, menor número de ve ículos novos vendidos por 1000hab, utilização pendular do automóvel e taxa de motorização. Apresenta ainda elevada proporção de deslocações pendulares de longa duração e para outros municípios e a menor atração de empregados.

A classe C integra o Montijo, Sesimbra e Setúbal, com um score positivo elevado na componente 1, sendo a classe com maior proporção de deslocações pendulares na freguesia e a segunda com maior proporção de deslocações de curta duração, reconhecendo-se uma elevada utilização automóvel para tais deslocações, e um elevado índice de gravidade dos acidentes rodoviários.

A classe D reúne Cascais, Mafra e Oeiras, e apresenta um score positivo elevado na componente 3, refletido na mais elevada utilização pendular do automóvel e taxa de motoriza ção, na menor proporção de deslocações pendulares por modo pedonal e a segunda menor proporção de deslocações acima dos 60 minutos.

A classe E representa o Barreiro com um score negativo muito elevado na componente 3, sendo a classe com menor uso automóvel para deslocações pendulares e menor taxa de motorizaçã o, contrapondo-se ao score positivo elevado na componente 4, pela elevada taxa de criminalidade por falta de habilitação legal de condução.

A classe F apenas inclui Alcochete com um score positivo alto na componente 1, pelas elevadas proporções de deslocações pendulares pedonais e de automóvel, e um score positivo muito elevado na componente 5 pelo elevado índice de gravidade dos acidentes rodoviários.

A classe G destaca Palmela com score positivo elevado na componente 3 devido à elevada taxa de motorização, e um score positivo muito elevado na componente 4, sendo a classe com maior volume de emissões de CO₂/1000hab. e a maior taxa de criminalidade por condução sem habilitação legal.

Por fim, a classe H é constituída apenas por Lisboa, refletindo a grande discrepância entre a capital e os restantes municípios. Ostenta um score negativo elevado na componente 1, sendo a classe com menor proporção de deslocações pendulares na freguesia de residência e deslocações inferiores a 15 minutos e, simultaneamente, a classe com maior proporçã o da utilização pendular do transporte público. O elevado rácio de vítimas de acidentes rodoviários por 1000hab é contrariado pelo reduzido índice de gravidade da sinistralidade rodoviária, justificado pelas velocidades mais reduzidas do trânsito urbano. Apresenta ainda um score positivo muito elevado na componente 2 pela função altamente polarizadora de emprego, sendo a classe com menor proporção de deslocações pendulares para outro município e uma elevada proporção de entradas por motivos de trabalho. Salienta-se ainda o papel do automóvel na elevada taxa de motorização e elevado rácio de veículos novos vendidos por 1000hab.

V. DISCUSSÃO

Pela leitura dos resultados, em 10 dos 16 indicadores verificou-se uma diminuição do valor metropolitano, 15 em 16 indicadores observaram uma diminuição da amplitude e 9 em 16 e 4 em 16 indicadores apresentam, respetivamente, um Coeficiente de Variação baixo ou médio para o período recente (quadro II). Em 9 dos 16 indicadores a tendência metropolitana está em linha com as orientações da mobilidade urbana para municípios mais saudáveis, nomeadamente pelo aumento da proporção de movimentos pendulares de curta duração, e diminui ção dos veículos ligeiros de passageiros novos vendidos por 1000hab, da sinistralidade rodoviária, da criminalidade rodoviária e do consumo de combustível automóvel por habitante. Em 7 dos 16 indicadores a tendência é contrária aos pressupostos para territórios mais saudáveis, dado o aumento da proporção de utilização automó vel para deslocações pendulares, taxa de motorização e emissões carbónicas do setor dos transportes por 1000hab, e a redução dos valores referentes à propor ção de deslocações pendulares dentro da freguesia de residência e com recurso a modos coletivos ou pedonal.

Já a análise da diversidade de realidades no contexto metropolitano identificou o grande isolamento de Lisboa relativamente às restantes, uma certa homogeneidade na AML Norte, repartida em dois grupos, e uma maior variedade na AML Sul pela identificação de cinco grupos, um associado à AML Norte, um grupo de municípios mais periférico a Lisboa e vários municípios isolados no arco ribeirinho.

Outros autores aplicaram análises em componentes principais para a AML essencialmente com indicadores sociodemográficos, habitacionais e dos movimentos pendulares, considerando as freguesias como unidades territoriais (Marques da Costa, 2004; Santos, 2014; Marques da Costa, 2016b). Os seus resultados justificam e complementam os resultados obtidos neste trabalho. A identificação da heterogeneidade de realidades intrametropolitanas é comum aos estudos. Marques da Costa (2004) identificou quatro tipologias de territórios: 1) ocupação compacta e deslocações pendulares de menor amplitude em Lisboa; 2) ocupação compacta e deslocações pendulares de maior amplitude nas periferias imediatas a Lisboa e eixos ferroviários de Sintra, Cascais e V. F. de Xira; 3) ocupação dispersa, dependência exterior de emprego e maior amplitude das deslocações pendulares em Oeiras, Cascais, Loures, V. F. de Xira, Sesimbra, Palmela e Arco Ribeirinho Sul; e 4) ocupação dispersa, menor dependência externa de emprego e menor amplitude das deslocações pendulares no Montijo, Alcochete, Palmela, V. F. de Xira, Mafra e Sintra. Santos (2014) relacionou 4 classes de tipologia socioterritorial aos seus padrões de mobilidade pendular: a classe “urbano antigo e em renovação” do centro histórico de Lisboa e “urbano qualificado” em Lisboa, Oeiras, Cascais e Almada apresentam um padrão pendular intramunicipal rápido, a classe “suburbano massificado” na adjacência a Lisboa e arco ribeirinho sul apresenta um padrão pendular intermunicipal lento e a classe “rural e suburbano recente ou desqualificado” nas periferias metropolitanas em Sintra, Mafra, Loures, Sesimbra, Setúbal, Palmela, Alcochete e Montijo apresentam um padrã o pendular essencialmente automobilizado e periférico. Em 2014, Marques da Costa apresentou quatro grupos de territórios: 1) forma urbana consolidada, coexistência de população envelhecida e baixo nível de instrução e população com melhores condições de instrução, emprego e mobilidade (linha de Sintra, Cascais e Mafra e freguesias periféricas de Sesimbra, Setúbal e Alcochete); 2) população jovem, de baixo rendimento e instrução e edificado em piores condições (centro de Lisboa, Amadora e Odivelas, arco ribeirinho sul, centros de Sesimbra e Setúbal); 3) população envelhecida coexistente com população mais qualificada e melhores condições de habitação (arco ribeirinho Norte de Oeiras, Cascais e grande parte de Lisboa); e 4) áreas de urbanização recente, com população ativa de instrução média ou superior e ligadas aos setores secundário e terciário e mobilidade baseada no automóvel (Sintra, Loures, V. F. de Xira, Montijo, Barreiro e Palmela).

A realidade encontrada reflete alguns fenómenos e fatores importantes. O primeiro, e apesar da descentralização do emprego e atividades nos últimos anos, ilustra como o modelo de pendulariza ção está ainda muito centrado em Lisboa, contrariando a escolha de municípios da coroa mais distante para residência por parte de uma população ativa mais jovem. Simultaneamente, verifica-se uma complexificação nas combinações origem – destino das deslocações pendulares, dado o aumento de volume de deslocações entre municípios perif éricos, suportadas no automóvel (Marques da Costa, 2007; Pereira & Nunes da Silva, 2008; Marques da Costa, 2016b; Louro, 2019). Este padrão reflete a externalidade negativa do modelo de urbaniza ção dispersa que caracteriza estes territórios (como Mafra, Alcochete, Palmela e Montijo) bem como das características da população e do emprego (Abrantes, 2006; Meirinhos, 2011).

O segundo aspeto a referir é a constatação de que a utilização de transporte público tem uma forte relação com a maior densidade de ocupação, o que, simultaneamente, corresponde a territórios mais consolidados onde a oferta de transporte público é mais consistente (Marques da Costa, 2007; Louro & Marques da Costa, 2016). A associação entre a densidade de ocupação e a mistura de usos e funções no território, permitindo acessos a bens, equipamentos e serviços de forma espacialmente diferenciada é assim associada à existência de territórios de oportunidade ou de vulnerabilidade com impacte para o desenvolvimento de territórios mais saudáveis (Nogueira & Remoaldo, 2013).

O terceiro elemento a ter em conta é a existência de municípios com alguma autonomia de emprego refletidos no peso das deslocações intrafreguesia e de curta duração sendo, nesses casos, possível fomentar a utilização dos modos ativos contribuindo para uma mobilidade saudável (Marques da Costa, 2004; Lopes, Cordovil, Moreno, Pires, Sardeira, & Neto, 2011; Louro, 2019).

Os resultados obtidos demonstram haver uma generalizada convergência entre os vários municípios da AML considerando os dois períodos em estudo bem como um comportamento relativamente próximo dos municípios, refletido no número de indicadores que apresentam coeficientes de variação baixo ou médio. Ainda assim, distinguem-se grupos de municípios dentro da AML. Neste caso, surgem diferentes padrões de proximidade em cada um dos cinco fatores da ACP, motivo pelo qual surge um número alargado de clusters para um número tão reduzido de municípios (8 clusters para 18 municípios). A contribuição dos vários indicadores é variável na medida em que nem todos evoluíram de acordo com os pressupostos da OMS para municí pios mais saudáveis. Alguns problemas tornam-se mais evidentes com o passar do tempo, tais como a intensidade do fluxo automóvel (Meirinhos, 2011; Cachado, Carmo, Ferreira, & Santos, 2017), o aumento da taxa de motorização especialmente nos municípios mais periféricos onde, simultaneamente, se verifica uma menor oferta de transporte coletivo (Marques da Costa, 2016), a desadequação entre a expansão urbana suportada na dispersão da rede rodoviária e a dificuldade e lentidão de adaptação da rede de transporte coletivo às novas condições de procura (Marques da Costa, 2016). Consequentemente, verifica-se, por exemplo, o aumento das emissões carbónicas, que tem vindo a ser associado ao aumento da temperatura ambiente e consequentes impactos na saúde (Nunes da Silva et al., 2014).

A metodologia utilizada revela-se coerente com os objetivos propostos no artigo, podendo esta ser utilizada, atualizada e replicada e ser incluída nas fases de diagnóstico, monitorização e avalia ção de instrumentos de mobilidade urbana, como os Planos de Mobilidade Urbana Sustentável, e ainda nos Projetos Cidades Saudáveis. Tanto as metodologias como os resultados são ainda dotados de utilidade para sistemas de apoio à decisão para municípios saudáveis (Filipe & Macário, 2011; Mourato, Ferreira, Santos, & Carmo, 2014; Monteiro, 2014; Marques da Costa et al ., 2016; Louro, 2019). Note-se que a AML já se encontra a desenvolver um sistema de informação e de decisão partilhados (SIDP-AML), onde se enquadram, entre outros, os grupos de trabalho da AML da Sa úde, Transportes e Energia (AML, 2019).

Contudo, identificam-se várias limitações neste estudo. Primeiramente, este abrange apenas indicadores resultado da influência de todos os fatores que enquadram o território e a comunidade, ficando por incluir indicadores de realização e especialmente indicadores de impacte.

Ao nível temático verificam-se limitações na inclusão de aspetos inovadores da mobilidade urbana (ex. partilha de viaturas, veículos elétricos), perceção relativa à qualidade do sistema de transporte e potencial de transferências modais (Marques da Costa, 2007; Oliveira & Cruz, 2008; Madruga, 2012; Ruxa, 2013; Vale, 2016; Louro, 2019), sistema de transporte p úblico (ex. cobertura da rede e frequências) (Louro & Marques da Costa, 2016), proporção de novos veículos elétricos ou movidos a combustíveis carbónica e energeticamente mais eficientes (Lopes, 2011; Barbosa, 2012; Nobre, Gouveia, & Coelho, 2012; Marques da Costa, 2016), custos do transporte para a saúde (Madruga, 2012; Marques da Costa, 2007), e interven ções em prol da mobilidade de pessoas com mobilidade reduzida (Apolo, 2010; Ribeiro Filho & Marques da Costa, 2013) ou mobilidade suave (Madruga, 2012; Ruxa, 2013). Outros temas devem ser considerados como indicadores de contexto pela forte influência que detêm, nomeadamente indicadores sociodemográficos, de emprego e atividades económicas e ainda representativos do ambiente físico, modelo urbano e ocupação dos solos (Nunes da Silva, 2004; Campos, 2005; Santana, Nogueira, & Santos, 2007; Nogueira, 2008; Pereira & Nunes da Silva, 2008; Meirinhos, 2011; Silva, 2011; Nogueira & Remoaldo, 2013; Loureiro, Silva, Almendra, & Santana 2015; Morgado, 2016).

Finalmente, uma outra limitação prende-se com o nível territorial (Matias Ferreira et al., 2002; Nogueira, 2008; Pereira & Nunes da Silva, 2008; Mourato et al., 2014). Neste caso, os indicadores em estudo aplicam-se ao nível municipal que, de forma agregada, permite obter a imagem da AML. Contudo, esta opção esconde diferenças intramunicipais relevantes. Por outro lado, alguns impactes apenas existem à escala metropolitana, menorizando a sua utilidade para as políticas municipais.

Tais limitações poderão ser minimizadas através de outras ferramentas, nomeadamente a informação produzida por sistemas de bilhética dos transportes, GPS de viaturas ou smartphones dos indivíduos (Cruz, Miranda, & Ribeiro, 2014; Queirós et al., 2016), e à criação de novos indicadores usando outras metodologias, nomeadamente análise multicritério (Campos, 2005), modelação geográfica (Silva, 2011); análise espacial (Filipe & Macário, 2011; Silva, 2011; Monteiro, 2014), cenarização (Freire & Gomes, 2010), e ACP considerando indicadores de contexto, outras escalas ou um número alargado de unidades territoriais (Marques da Costa, 2004; Santos, 2014; Marques da Costa, 2016b).

VI. CONCLUSÃO

O contributo da mobilidade urbana para territórios mais saudáveis é um tema amplamente discutido pela sua importância e complexidade. Este artigo pretendeu ilustrar tal contributo na AML, assumindo que esta é uma metrópole dotada de realidades territoriais heterogéneas. Entre as décadas 2000 e 2010, verificou-se uma generalizada convergência espacial entre os municípios da AML considerando os vários indicadores abordados. Este facto minimiza a heterogeneidade dos territórios, não só pela convergência espacial assinalada, mas resultado da escala territorial em estudo – o município – que “esbate” as realidades intramunicipais. Ainda assim, foi possível identificar grupos de municípios com comportamentos semelhantes, sublinhando-se uma maior homogeneidade entre os municípios da AML Norte, contrapondo com uma maior heterogeneidade dos municípios da AML Sul, e o isolamento da realidade de Lisboa em relação a todas as outras. Este padr ão reflete, em grande parte, os padrões socioeconómicos e a evolução da ocupação do solo muito distintos entre as duas margens da AML. Não é evidente uma evolu ção positiva generalizada dos indicadores de mobilidade urbana, verificando-se tendências contraproducentes à construção de municípios mais saudáveis. Exemplo disso é a identificação de um padrão de deslocações pendulares de maiores amplitudes e mais motorizado, e consequentes externalidades ambientais.

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Recebido: fevereiro 2019. Aceite: julho 2019.

NOTAS

ⁱ O indicador “Veículos ligeiros de passageiros novos vendidos por 1000hab.” apresenta simultaneamente impacte positivo e negativo da mobilidade urbana para os municípios saudáveis na medida em que o aumento do número de veículos ligeiros de passageirosnovos vendidos por 1000hab. representa um maior interesse por parte dos indivíduos quanto à aquisição de viatura própria(pressuposto contrário ao promovido atualmente no contexto do Desenvolvimento Urbano Sustentável), promovendo o potencial da sua utilização. Por outro lado, assume-se que os veículos recentes são energeticamente mais eficientes e menos poluentes.

ⁱⁱ A contabilização das vítimas tem por base o local onde ocorreu o acidente.

ⁱⁱⁱ Este indicador tem por base o local onde ocorreu o acidente.