Introdução

Estudos sobre os efeitos do ruído o reconheceram como questão de saúde pública e uma das formas de poluição que atinge o maior número de pessoas ^{1), (2), (3), (4), (5}. Entretanto, considerando a sua natureza física que se propaga sem provocar alterações permanentes, sua avaliação pode ser complexa e subjetiva, sobretudo quanto aos impactos sobre a saúde, que geralmente se manifestam de forma psicossomática e social ^{6), (7), (8), (9}.

Logo, integrar uma avaliação quantitativa, por meio de medições em campo, com uma abordagem baseada em entrevistas com a população, pode constituir uma alternativa para avaliação do ruído ambiental e de seus efeitos sobre a saúde ^{10), (11), (12), (13}.

As medições constituem uma análise objetiva, capaz de proporcionar indicadores quantitativos sobre a condição sonora ^{10), (14), (15), (16}. Por sua vez, as entrevistas possibilitam o diagnóstico participativo baseado na percepção da população exposta ao ruído ^{17), (18), (19), (20), (21), (22}.

Portanto, a avaliação do ruído ambiental torna-se importante para verificar a condição sonora, avaliar sua conformidade em relação aos padrões admissíveis, constatar evidências quanto aos seus impactos sobre a saúde e, desta forma, orientar quanto à necessidade de medidas de controle e prevenção ^{12), (15), (19), (20}. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho foi desenvolver um sistema de apoio à avaliação dos impactos da poluição sonora (SIPS) sobre a saúde da população, aplicado como estudo de caso no Município de Rio Claro, São Paulo, Brasil.

Materiais e métodos

Para o desenvolvimento do sistema (SIPS) foram considerados como variáveis de entrada o nível sonoro equivalente (L_eq ), o índice de ruído veicular (L_TNI ) e o diagnóstico participativo (D_p ). Por sua vez, a variável de saída consistiu no índice de impacto da poluição sonora sobre a saúde (I_PS ).

Para demonstrar o desempenho do sistema proposto, uma aplicação foi realizada usando-se dados coletados em 2007 na zona central de Rio Claro, um município de porte médio com 192 mil habitantes, situado a 173km da capital paulista (Prefeitura de Rio Claro. Síntese da leitura técnica do diagnóstico ambiental de Rio Claro, 2006. http://www.prefeiturarc.sp.gov.br/siterc2/iss/download.php, acessado em 16/Jan/2015; Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados. Perfil municipal. http://produtos.seade.gov.br/produtos/perfil/perfilMunEstado.php, acessado em 16/Jan/2015). Nessa área fica a sede do governo local e, embora exista um número expressivo de residências, é predominantemente ocupada por atividades comerciais, razão pela qual se enquadra como uma área de uso misto.

Desenvolvimento do modelo

Para tratar a imprecisão associada à leitura dos níveis de ruído (L_eq e L_TNI ), assim como a incerteza e a subjetividade inerentes às entrevistas com a população (D_p ), foi construído um sistema de inferência fuzzy (SIF), com o uso do software MatLab software (MathWorks, Natick, Estados Unidos).

Construído com base na consulta e conhecimento de especialistas, o SIF simula o raciocínio humano para apoiar decisões baseando-se em uma condição avaliada ^{23), (24}, tal como diagnósticos e monitoramentos na área de saúde ^{25), (26), (27), (28), (29), (30), (31}. Para isso, a construção do SIF envolve quatro etapas principais: a "fuzzificação"; a construção da base de regras; a inferência; e a "defuzzificação" ³².

A "fuzzificação" correspondeu à modelagem das variáveis de entrada e saída com o uso de conjuntos fuzzy, desenvolvida considerando valores de referência na literatura. Nesse sentido, a classificação linguística da variável L_eq foi baseada em Guedes et al. ³³, bem como no Nível Critério de Avaliação (NCA) da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) ³⁴ e, por sua vez, em Langdon & Scholes ³⁵ para o L_TNI .

O NCA na área de estudo corresponde a 60 dB(A) ³⁴ e, segundo Guedes et al. ³³ os locais podem ser considerados pouco ruidosos quando o L_eq é menor ou igual a 65 dB(A), ruidosos entre 65 e 75 dB(A) e muito ruidosos quando ultrapassa 75 dB(A).

Por sua vez, Langdon & Scholes ³⁵ definem que o grau de incômodo esperado é baixo para L_TNI menor que 65 dB(A), médio de 75 a 65 dB(A), alto entre 90 e 75 dB(A) e muito alto quando superior a 90 dB(A).

Na "fuzzificação" da variável D_p , o percentual de entrevistados que consideram que a poluição sonora tem afetado a sua saúde foi proposto como critério para definir os graus de percepção baixa, média e alta, cuja transição gradual entre classes foi baseada na margem de erro estimada pelo método de Krejcie & Morgan ³⁶, descrito adiante. Nesse sentido, para uma margem de erro de ±d, a região de incerteza foi definida em torno do limite (L) no intervalo [L-d, L+d].

Finalmente, a variável de saída foi proposta por meio de classes linguísticas relativas à significância do I_PS , sendo as quais, o grau de impacto: insignificante (I); pouco significativo (PS); significativo (S); muito significativo (MS); e extremamente significativo (ES).

Na sequência, a construção da base de regras foi desenvolvida por meio da consulta a especialistas, sendo considerada a opinião de um arquiteto urbanista com experiência em estudos de conforto ambiental, um físico e dois engenheiros com experiência em estudos de diagnóstico da poluição sonora. A inferência foi desenvolvida pelo método de Mamdani, que estabelece uma relação fuzzy R(v,u) que mapeia o grau de associação entre os parâmetros de entrada (v) e saída (u). No presente trabalho, a inferência ocorreu segundo regras que relacionam os critérios de avaliação (L_eq , L_TNI e D_p ) com antecedentes (A_j ) e a significância do impacto como consequentes (C_j ), como expresso na equação (1):

(1)

Por sua vez, a "defuzzificação" foi realizada pelo método do centroide, que estabelece uma compatibilidade φB(u) da saída (u) com o conceito modelado pelo conjunto fuzzy B, conforme a equação (2):

(2)

Na sequência, os valores "defuzzificados" foram linearmente normalizados para o intervalo [0, 10] com o uso da equação (3):

(3)

Em que: x, valor gerado na "defuzzificação"; x_min , menor valor gerado na "defuzzificação"; x_máx , maior valor gerado na "defuzzificação".

Nesse intervalo foi proposta uma escala para classificar a significância do I_PS na qual I: [0, 2[, PS: [2, 4[, S: [4, 6[, MS: [6, 8[ e ES: [8, 10].

Medições dos níveis sonoros

Os dados relativos às medições sonoras foram coletados no estudo de Mochizuki ⁵, com o uso de um medidor de pressão sonora digital da marca Instrutherm, modelo DEC-470, classe 2 (Instrutherm, São Paulo, Brasil), calibrado e ajustado para operar no circuito de ponderação dB(A), que melhor se ajusta à sensibilidade do ouvido humano.

O perímetro de amostragem foi delimitado pelas ruas 1 e 7 e avenidas 9 e 10, totalizando 54 quarteirões, no quais os pontos de medição foram situados nos cruzamentos entre ruas e avenidas, distribuídos regularmente em uma malha composta por 35 pontos (Figura 1).

Figura 1: Localização da área de estudo e distribuição dos pontos de medição dos níveis sonoros. Rio Claro, São Paulo, Brasil, 2007. 

Considerando os períodos críticos observados em outros estudos ³⁷, pré-testes foram realizados às quintas e sábados das 08 às 09h, 11 às 12h, 12 às 13h, 14:30 às 15:30h (apenas no sábado), 17 às 18h e das 18 às 19h. Com base nesse procedimento, o período selecionado foi entre às 12 e 13h do sábado, visando à avaliação na situação mais crítica observada nos pré-testes.

Foram evitadas medições sob a influência de fontes atípicas, isto é, de eventos ruidosos que não são característicos do local, tais como obras civis que são temporárias ou eventuais, além de fenômenos da natureza, como trovões e chuva forte. Na ausência dessas fontes, as medições foram realizadas em pontos afastados cerca de 1,2m do piso e no mínimo 2m de superfícies refletoras, mediante trinta leituras do nível de pressão sonora em intervalos de dez segundos em cada um dos pontos, sempre prevenindo o efeito de ventos sobre o microfone com o uso de protetor.

Esse procedimento foi realizado duas vezes não consecutivas em cada ponto de amostragem para atenuar atipicidades. Com base nessas medições, os indicadores avaliados foram o L_eq (A) e o L_TNI (A), dados pelas equações (4) e (5), respectivamente ^{35), (38), (39}:

(4)

Em que: L_eq (A), nível sonoro com energia equivalente à do período avaliado; f_i , frequência de leituras com intensidade L_i ; L_i , nível sonoro instantâneo, lido a cada intervalo de tempo, adotado como 10 segundos.

(5)

Em que: L_TNI (A), nível avaliado pelo índice de ruído veicular (traffic noise index); L₁₀ , nível sonoro superado em 10% do tempo avaliado; L₉₀ , nível sonoro superado em 90% do tempo avaliado.

Os resultados desses índices foram analisados e interpretados conforme a norma NBR 10.151 de 2000, destinada à avaliação do ruído em áreas habitadas visando ao conforto da comunidade ³⁴, assim como considerando parâmetros da literatura aplicada.

Diagnóstico participativo dos impactos sobre a saúde

Para a variável D_p foram considerados os dados coletados nos estudos de Bressane et al. ⁷, por meio de entrevistas com pessoas residentes na zonal central de Rio Claro, com o uso de formulários pré-elaborados, compostos de perguntas com respostas de múltipla escolha. No referido estudo ⁷, a amostragem necessária para uma margem de erro ±0,05 foi calculada pelo método estatístico apresentado por Krejcie & Morgan ³⁶, dado pela equação (6):

(6)

Em que: s, tamanho da amostra; X ², valor tabelado do qui-quadrado para 1 grau de liberdade, assumindo como 3,841; N , tamanho da população estudada; P, proporção da população (igual a 0,50 para maior variância); d, margem de erro tolerada.

Entretanto, como a área na qual foram realizadas as entrevistas é superior àquela em que as medições sonoras foram desenvolvidas, para a finalidade do presente estudo apenas uma proporção de amostras na área comum a ambas as análises (entrevistas e medições sonoras) foi considerada, totalizando 109 entrevistados. Considerando uma população estimada na área de aproximadamente 1.800 residentes, constata-se uma margem de erro de ±0,09.

Para alcançar o número de entrevistados, a amostragem foi realizada de forma que moradores de uma a cada cinco residências fossem abordados em um dos lados da via (rua/avenida), nas quadras definidas por sorteio. Na ausência de atendentes, casas adjacentes foram selecionadas e, quando necessário, o procedimento foi repetido no lado oposto da via.

O formulário foi composto de duas questões em relação ao perfil do participante (idade e sexo) e uma questão composta por cinco itens para análise da percepção dos entrevistados. "Considera que a poluição sonora tem prejudicado sua: (1) noite de sono ou períodos de descanso; (2) disposição ou desempenho físico; (3) condição ou bem-estar emocional; (4) concentração ou desempenho mental; e (5) audição ou comunicação?".

Resultados

Como resultado da consulta aos especialistas foi composta uma base com 36 regras conforme apresentado na Tabela 1.

Tabela 1: Composição da base de regras no sistema de inferência fuzzy (SIF). 

Por sua vez, o sistema de apoio à avaliação dos impactos da poluição sonora sobre a saúde resultou na arquitetura apresentada na Figura 2.

Figura 2: Modelagem dos dados de entrada: nível sonoro equivalente (L_eq ), índice de ruído de tráfego (L_TNI ) e diagnóstico participativo (D_p ) e; saída: impacto da poluição sonora sobre a saúde (I_PS ), por meio de conjuntos fuzzy. 

Nota-se que a modelagem das variáveis por meio de conjuntos fuzzy buscou uma transição gradual entre estados ou condições sonoras. Como exemplo, na variável L_eq (A) o NCA (60 dB) foi definido como limite do intervalo em que há plena pertinência no estado pouco ruidoso. A partir desse valor o nível sonoro começa a ter pertinência no estado ruidoso, definido em torno de 70 dB no intervalo ]60-80 dB[. Na sequência, o estado muito ruidoso, que passa a ser pertinente após o máximo da classe anterior (70 dB), torna-se certo para níveis sonoros com 80 dB ou superiores. Dessa forma, a pertinência de pontos amostrais em mais de uma classe é consequência da transição gradual, que é avaliada no processo de inferência fuzzy.

Por sua vez, o resultado das entrevistas com a população residente na área de estudo está apresentado na Tabela 2, na qual pode ser observada a proporção das respostas dadas a cada um dos cinco itens avaliados, por meio da qual constatou-se que, em média, 66,4% dos entrevistados consideram que a poluição sonora tem provocado algum impacto sobre a sua saúde.

Tabela 2: Distribuição das respostas ao diagnóstico participativo em relação aos impactos da poluição sonora sobre a saúde da população. Rio Claro, São Paulo, Brasil, 2007. 

As medições do nível sonoro nos 35 pontos de amostragem totalizaram 5 horas e 50 minutos de avaliação do ruído ambiental. O valor e a distribuição espacial do L_eq, L_TNI , bem como o resultado da análise integrada destes com o D_p por meio do SIF podem ser observados na Figura 3, que apresenta o mapa de impacto da poluição sonora sobre a saúde na área de estudo.

Figura 3: Distribuição dos níveis sonoros equivalentes (L_eq ), índice de ruído de tráfego (L_TNI ) e mapeamento do impacto da poluição sonora sobre a saúde (I_PS ). Rio Claro, São Paulo, Brasil, 2007. 

Discussão

Com base no resultado do L_eq constatou-se que em todos os pontos avaliados o limite de 60 dB(A), estabelecido pela legislação vigente para zonas de uso misto com vocação comercial e administrativa, foi ultrapassado. Contudo, a resposta da comunidade pode variar em função do valor excedido.

Gerges ⁴⁰ aponta que limites superados em cerca de 10 dB(A) comumente provocam queixas da população, e acima de 15 dB(A) podem causar respostas mais enérgicas, como ações comunitárias. Na área avaliada verificou-se que em 52,8% dos pontos o nível sonoro foi excedido de 5 a 10 dB(A) e em 36,1% entre 10 e 15 dB(A).

Considerando-se o L_eq (A), constata-se que 21 pontos (60%) apresentam nível sonoro no intervalo [60-70 dB[, que define pertinência parcial no estado pouco ruidoso, embora esta seja inferior em relação à pertinência no estado ruidoso a partir de 65 dB, o que ocorre com 18 entre os pontos neste intervalo. No intervalo [70-80 dB[, os 14 pontos restantes (40%) também apresentam pertinência parcial no estado ruidoso, mas entre estes, um tem pertinência maior no estado muito ruidoso.

Embora o L_eq corresponda ao parâmetro normativo aplicável à avaliação do ruído visando ao conforto da comunidade ³⁵, em zonas com um nível médio mais baixo o incômodo pode ser ainda maior em função das amplitudes de variação sonora, que ocorre quando a diferença entre L₁₀ e L₉₀, níveis superados em 10 e 90% do período avaliado, respectivamente, é mais significativa ⁴¹. Entre as principais causas dessa variação está o ruído do trafego veicular automotor, que foi avaliado segundo L_TNI .

Pelo resultado da análise do L_TNI , verifica-se que 7 (20%) dos pontos avaliados são totalmente pertinentes à condição de alto grau de incômodo, e outros 5 (14%) ao incômodo muito alto, sendo os demais com níveis sonoros em intervalos que definem regiões de transição. Nesse sentido, registram maior pertinência na condição de médio grau de incômodo 10 pontos (29%), alto grau de incômodo 12 pontos (34%) e muito alto grau de incômodo 1 ponto (3%).

Portanto, constata-se grande proporção de pontos com pertinência em condições de incômodo alto (54%) ou muito alto (17%), sendo verificados L_TNI superiores a 100 dB(A) em três cruzamentos (avenida 4 x rua 2, avenida 7 x rua 5 e avenida 7 x rua 7). Por sua vez, os pontos com os menores graus de incômodo estão localizados principalmente ao longo da avenida 2 e da rua 1. Nota-se que em certos cruzamentos avaliados como pouco ou medianamente ruidosos o grau de incômodo esperado foi avaliado como alto, ou até mesmo muito alto, pois nestes casos a grande variação dos níveis sonoros e a ocorrência de picos instantâneos muito elevados se tornaram os fatores de maior impacto sobre a população.

Durante as medições observou-se que a concentração de estabelecimentos comerciais e de prestação de serviços implica a circulação intensa de pessoas, tornando o tráfego veicular a principal fonte de ruído na área de estudo.

Como resultado das entrevistas, quando perguntados sobre a influência da poluição sonora sobre o sono e períodos de descanso, 70,6% das pessoas declararam que se sentem prejudicadas. A condição sonora ambiente é um dos mais importantes sincronizadores do sono, que pode torná-lo superficial ou mesmo interrompido, causando a perda de estágios restauradores, com prejuízos psicológicos, intelectuais, no humor e criatividade ^{42), (43), (44), (45}.

Embora em menor proporção, 39,4% acusaram efeitos sobre a sua disposição ou desempenho físico. A poluição sonora pode modificar movimentos rítmicos relacionados à respiração, aceleração cardíaca, fluxo e viscosidade do sangue, causando hipertensão e má oxigenação das células ^{3), (46), (47), (48}.

Com relação ao bem-estar emocional, 73,4% dos entrevistados indicaram o ruído excessivo como fator de estresse. Nesse sentido, estudos apontam que níveis sonoros excessivos podem induzir instabilidade emocional, propensão à hostilidade, intolerância e agressividade ^{3), (49), (50), (51), (52}.

Os efeitos da poluição sonora sobre a concentração ou desempenho mental foram percebidos por 71,5% dos entrevistados. Pesquisas têm demonstrado que o excesso de ruído ambiental altera a condutividade elétrica no cérebro, levando o indivíduo mais rapidamente à fadiga física e intelectual, que diminui a atividade motora, a capacidade de concentração e performance na realização de tarefas ^{53), (54), (55), (56}.

Os prejuízos sobre a audição e comunicação foram os mais percebidos, declarados por 77% dos entrevistados. O ruído ambiente pode prejudicar a comunicação, aumentando a probabilidade de erros e acidentes ^{57), (58}. Em níveis superiores pode causar estresse auditivo, a mudança temporária ou mesmo perda permanente de limiar auditivo ^{59), (60), (61}.

De acordo com a análise integrada por meio do SIPS, constatou-se que o impacto da poluição sonora sobre a saúde da população exposta pode ser considerado pouco significativo em um único ponto (rua 4 x avenida 1), significativo em 11 pontos (31,4%), muito significativo em 22 (62,9%) e extremamente significativo em 1 ponto, situado na avenida 4 e rua 2.

Assim, o sistema de apoio de avaliação (SIPS), por meio de um processo de inferência fuzzy, permitiu classificar os pontos avaliados quanto ao grau de significância do impacto e, desta forma, priorizar locais que exigem maior urgência na identificação das fontes de ruído e respectiva implementação de ações de controle.

A possibilidade de adequar os conjuntos fuzzy de acordo com as condições locais, tal como o NCA segundo o uso e ocupação do solo, bem como considerando a margem de erro no D_p , viabiliza a sua generalização para avaliar outras regiões.

Pelo exposto, acreditamos que os resultados alcançados com o SISP permitem considerá-lo uma ferramenta adequada à avaliação e respectiva gestão do ruído ambiental no meio urbano, visando a prevenir e controlar os impactos da poluição sonora sobre a saúde da população.