O Estudo de Impacto de Vizinhança (EIV): método de avaliação de impactos por meio de matrizes matemáticas.

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Barreiros, Mario Antonio Ferreira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Engineering; Environmental impacts; Impactos ambientais; Neighborhood impact assessment; Planejamento territorial urbano; Territorial planning; Urbanism
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3146/tde-27092017-102817/

O Estudo de Impacto de Vizinhança (EIV) é um dos instrumentos de política urbana previstos no Estatuto da Cidade - Lei Federal 10.257/2001. O EIV tornou-se obrigatório para a emissão de licenças ou autorizações para construção, ampliação ou funcionamento de empreendimentos e atividades. Esse instrumento está voltado para a avaliação das relações e inter-relações entre o empreendimento e seu entorno e busca identificar e avaliar os impactos que serão gerados por ele. Por ser um instrumento ainda pouco conhecido, sua elaboração ainda requer um aprofundamento maior, tanto por parte dos técnicos que tenham atribuição legal para realizá-lo, quanto pelos técnicos municipais com atribuição para analisá-los. O presente trabalho trata do desenvolvimento de novos métodos para a avaliação de impactos de vizinhança. O método desenvolvido neste estudo foi elaborado através do uso de matrizes de avaliação, desenvolvidas empiricamente desde 2002 e que foram aperfeiçoadas através da Matriz de Leopold (1971), da teoria do Enfoque Sistêmico, conforme definido por Churchman (1971) e, complementarmente, pelo método AHP, Analytic Hierarchy Process, criado por Saaty (1991). O método da utilização dessas matrizes para a elaboração de Estudos de Impacto de Vizinhança foi aplicado em estudos recentes, permitindo obter uma avaliação da utilidade da metodologia desenvolvida. As matrizes permitiram avaliações mais completas e aprofundadas. A utilização de critérios de avaliações numéricas permitiram avaliações mais objetivas, minimizando as subjetividades dos julgamentos. O que buscamos obter são resultados que possam ser comprovados, dentro de uma visão essencialmente científica.