SEGREGAÇÃO RESIDENCIAL POR ÍNDICES DE DISSIMILARIDADE, ISOLAMENTO E EXPOSIÇÃO, COM INDICADOR RENDA, NO ESPAÇO URBANO DE SANTA MARIA - RS, POR GEOTECNOLOGIAS

• Main Author: Prado, Thayse Cristiane Severo do
• Other Authors: Mello Filho, José Américo de
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Santa Maria 2013
• Subjects: Índices de mensuração da segregação; Segregação residencial; Santa Maria; Espaço urbano; Geotecnologias; Urban space in Santa Maria; Residential segregation; Indexes measurement of segregation; Geotechnologies; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS
• Online Access: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/9569

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === The socioeconomic transformations that occurred in the 90s in Brazil resulted in the redefinition of a new spatial pattern in Brazilian cities. This new standard fragmented approaches physically different social groups, but keeps them socially distant. The residential segregation, separation of families belonging to different social groups, can be analyzed from the degree of clustering, exposure and spatial isolation of a social group in certain places of the urban space. In this sense, segregation measures are useful tools for the analysis of patterns, causes and consequences of this phenomenon. Thus the aim of this study was to identify and analyze the pattern of residential segregation existing in the Urban Space Santa Maria - RS, in 2010. In fulfilling this objective the study supports the referential theoretical, emphasizing the themes that involve residential segregation, its measurement and geotechnology; methodological philosophical determined Analytical and Hypothetical-Deductive, and technician determined by the use of geotechnology and quantitative techniques. From the assumptions and considerations raised formulated was possible to know the reality of the Urban Space in Santa Maria-RS, with respect to residential segregation, noting that although this process to focus on certain regions and sectors, there is physical proximity (integration) social classes, without which this translates into social proximity (interaction). And that in areas where there is greater integration, the same occurs with individuals of similar social classes. In this sense, the methodology proved effective in identifying areas segregated and economic groups that composed it. === As transformações socioeconômicas ocorridas nos anos 1990 no Brasil tiveram como consequência a redefinição de um novo padrão espacial nas cidades brasileiras. Esse novo padrão fragmentado aproxima fisicamente diferentes grupos sociais, porém os mantém distantes socialmente. A segregação residencial, a separação entre famílias pertencentes a distintos grupos sociais, pode ser analisada a partir do grau de agrupamento, exposição e isolamento espacial de um grupo social em determinados locais do espaço urbano. Neste sentido, medidas de segregação são ferramentas úteis para a análise de padrões, causas e consequências deste fenômeno. Assim, o objetivo deste trabalho foi identificar e analisar o padrão de segregação residencial vigente no Espaço Urbano de Santa Maria RS, no ano de 2010. No cumprimento deste objetivo, o estudo se ampara nos referenciais: teórico, ao enfatizar as temáticas que envolvem a segregação residencial, sua mensuração e as geotecnologias; metodológico-filosófico, pelo determinado Analítico e Hipotético-Dedutivo; e técnico, determinado pelo uso das geotecnologias e técnicas quantitativas. A partir dos pressupostos levantados e das considerações formuladas foi possível conhecer a realidade do Espaço Urbano de Santa Maria, RS, no que diz respeito à segregação residencial, verificando que apesar de este processo se concentrar em algumas regiões e setores, há proximidade física (integração) das classes sociais, sem que isto se traduza em proximidade social (interação). E que nas áreas onde há maior integração, a mesma ocorre com indivíduos de classes sociais semelhantes. Neste sentido, a metodologia aplicada por técnicas matemáticas e de geoprocessamento mostrou-se eficiente na identificação das áreas segregadas e dos grupos econômicos que a compõem.