Proposição de um método para subsidiar o prognóstico de custos de urbanização de conjuntos habitacionais horizontais com base em indicadores físicos.

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Inouye, Kelly Paiva
• 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: Conjuntos habitacionais; Cost forecasting; Human settlements; Indicators; Infra-estrutura urbana; Infrastructure; Loteamento; Urbanização (custos); Urbanization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3146/tde-20082009-161546/

Esta tese propõe um método que auxiliará o prognóstico de custos de urbanização para a implantação de conjuntos habitacionais horizontais, considerando-se que cada item que compõe estes custos pode ser colocado em função de indicadores quantitativos que, por sua vez, variam em função da influência de alguns fatores físicos relacionados à gleba ou às opções de projeto. O método foi desenvolvido baseado tanto em uma abordagem teórica (usando conhecimentos advindos dos estudos bibliográficos e das entrevistas com especialistas) quanto em estudo de casos (51 conjuntos habitacionais foram estudados e proveram os bancos de dados analisados). Neste texto, inicialmente, descreve-se a metodologia de pesquisa e os principais conceitos para a compreensão do tema. Em seguida, expõem-se as partes que compõem a urbanização de conjuntos habitacionais que foram analisadas e os indicadores propostos para as avaliarem. As principais características da gleba e dos projetos que influenciam cada indicador são, então, discutidas. Por fim, a validação do método proposto é apresentada. Vários apêndices foram elaborados com informações sobre: os itens da urbanização abordados na pesquisa; os indicadores propostos; e outros métodos que auxiliam o prognóstico de custos descritos na bibliografia. Os resultados do método proposto serão bastante úteis ao definirem relações entre diretrizes de projeto e seus custos. Assim, eles subsidiarão encontrar meios/diretrizes para reduzir custos e, por outro lado, permitirão prognosticar os custos gerados pelas diretrizes que se deve atender.