Stratification de la condamnation : vers la banalisation et l’intériorisation

O Grupo I de Cenários se propôs a avaliar o efeito das estimativas de composição gravimétrica na geração de RSRS do Espírito Santo e no resultado financeiro da rede de catadores proposta, tanto no cenário atual quanto no futuro.

Os Cenários A e B ilustraram um quadro atual de geração de resíduos. Já os Cenários C e D, estimam a geração média no período 2016-2035.

Pela Figura 43, observa-se que há a formação regional de municípios que encaminham seus RSRS às Centrais mais próximas nos Cenários A e B. Tal fato demonstra a tendência do modelo em abrir Centrais, comuns aos municípios mais próximos entre si. Isso representa um menor custo de transporte para a rede logística durante a movimentação de resíduos das OC para as Centrais.

A Figura 44 mostra que o aumento dos RSRS nos municípios, nos Cenários C e D, faz com que um número maior de municípios enviem para mais de uma Central, de forma que seja mais econômico para a Rede. Além disso, exige que o modelo aumente a capacidade de algumas delas. O município de Laranja da Terra preencheu dados no SNIS 2014, mas foi o único que não apresentou dados de recuperação de papel/papelão, plástico, metal e vidro.

Como a solução é obtida ponderando todos os geradores, com o fim de minimizar a Função Objetivo, observa-se que alguns municípios enviam seus RSRS para mais de uma Central.

O modelo permite o transporte de cargas com tipologias diferentes, ou seja, o deslocamento desassociado de papel, plástico, metal e vidro. Isto permite elevar o nível de ocupação das Centrais abertas, sendo mais econômico deslocar apenas um caminhão com alta carga de um município com grande geração do que deslocar vários caminhões com baixa carga de pequenos municípios geradores.

Frações de um ou mais tipos de resíduos de municípios com grande geração são suficientes para complementar a capacidade máxima das Centrais abertas que recebem de pequenos municípios. Em todos os quatros Cenários deste Grupo I se percebe que alguns municípios não enviam para Centrais geograficamente mais próximas, especialmente os da Região Metropolitana. Grande parte dos RSRS destes municípios são enviados para Centrais em níveis inferiores de proximidade, pois a maior geração devido à aglomeração populacional faz com que haja uma demanda maior de capacidade, muitas vezes limitada para as Centrais mais próximas. Destaca-se, por exemplo, o caso de Cariacica, no Cenário B, que envia boa parte dos RSRS para Centrais no interior do Estado, por ser o município mais a oeste dos grandes geradores da Região Metropolitana, facilitando o transporte dos caminhões.

Figura 43. CTARRS abertas: regionalização de municípios nos Cenários A e B.

A venda de RSRS, de forma geral, foi priorizada para as empresas que pagam melhor de forma a aumentar a Receita da Rede, sendo estas as de médio e grande porte. No entanto, nos Cenários C e D, os de maior geração, micro e pequenas Empresas foram incluídas, uma vez que a alta geração excedeu a capacidade das de médio e grande porte. Outro ponto em destaque é que a composição gravimétrica do SNIS associada à projeção de geração no Cenário D levou a um excedente de papel/papelão, superando a capacidade de absorção por parte das empresas. Em virtude disso, a média geral de desvio de recicláveis foi 12,8% menor, uma vez que este montante torna-se rejeito por não encontrar um mercado consumidor.

Todos os cenários mostraram um resultado otimista quanto ao estabelecimento de uma RL reversa de OC economicamente sustentável, necessária para a oferta de RSRS para o mercado. Embora os parâmetros de entrada do modelo no Cenário B sejam iguais aos do Cenário A, diferenciando-se apenas pela composição gravimétrica, o Resultado Financeiro foi 62% maior no Cenário A.

O Cenário D, por sua vez, possui uma estimativa de geração de resíduos apenas 0,8% menor em relação ao Cenário C. No entanto, a diferença entre as parcelas de RSRS é considerável: o Cenário D estimou uma geração maior de papel/papelão em 60,7% e de metais em 6,7%, e estimou uma geração menor de plásticos em 49,9% e de vidros em 69,1%. Como consequência desta diferença de composição gravimétrica, a Receita foi 16,8% menor implicando em um Resultado Financeiro cerca de 30,2% inferior, mesmo com custos de transporte 0,5% superiores e custos de instalação e operação 0,6% e 1,2% inferiores, respectivamente, em relação ao Cenário C.

Esta diferença ocorreu porque a quantidade de plásticos estimada, material de maior valor agregado principalmente em empresas de grande porte, foi bem inferior nos Cenários B e D que utilizaram a composição gravimétrica do SNIS em 2014.

Para Rezende et al. (2013), o planejamento da Gestão dos RSU deve começar por uma classificação e quantificação dos resíduos gerados, sendo necessário estimar a quantidade total e por habitante, realizar a análise da composição gravimétrica e composição física (percentual de cada componente em

relação ao peso total dos resíduos), e calcular o peso específico. Esta avaliação permite escolher a melhor destinação para cada tipo ou grupo de resíduos, possibilitando, desta forma, a segregação dos resíduos e rejeitos na fonte geradora, definindo-se um sistema de logística reversa posteriormente.

A estimativa de RSRS a partir de uma composição gravimétrica que não representa os RSU de uma população pode ser suficiente para inviabilizar economicamente programas ou projetos de logística reversa, ou ainda induzir a erros estratégicos de mercado para empreendimentos de reciclagem, uma vez que pouca quantidade disponível de determinado RSRS reduz sua capacidade de ser reutilizado e reintroduzido como parte de um processo de recuperação, podendo passar a ser visto como rejeito e ser enviado para aterros sanitários, como afirmaram Veolia (2006), AIDIS (2010) e Bezerra (2014).

De maneira geral, a análise dos resultados do modelo requerem cuidado para a tomada de decisão no planejamento da RL. O modelo utiliza uma distância Euclidiana corrigida como variável, diferente da distância real sobretudo para regiões de relevo acentuado. A condição das estradas também pesaria na escolha de envio de cargas para uma ou outra Central, entretanto esta variável não é considerada no modelo. Adaptações do modelo e adaptações construtivas das Centrais de forma que suas capacidades não fiquem restritas às limitações de área devem ser estudadas para um arranjo ainda mais aperfeiçoado da rede logística.