Modelagem multinível longitudinal de fatores associados ao consumo de água em edifícios residenciais multifamiliares na cidade de Joinville

Abstract

O objetivo deste trabalho é identificar os fatores associados ao consumo de água per capita, em edificações multifamiliares na cidade de Joinville (região sul do Brasil), por meio de variáveis socioeconômicas, construtivas e ambientais, envolvendo questões climáticas e demográficas. Foi utilizada uma amostra de 89 edifícios com 3171 unidades habitacionais, distribuídos em 14 bairros. Os dados foram coletados no período de 2015 a 2022, e 8438 observações relacionadas às características da cidade de Joinville e dos edifícios foram utilizadas nessa análise. O modelo de regressão multinível longitudinal foi utilizado para identificar os fatores associados ao consumo de água per capita em três níveis, sendo o nível 1 associado ao tempo, nível 2 ao edifício e nível 3 ao bairro. O primeiro modelo analisado foi o modelo nulo, modelo sem variáveis explicativas. Nessa análise, verificou-se o quanto da variabilidade do consumo de água per capita é explicada por cada nível hierárquico. As variáveis significantes obtidas no modelo multinível foram: umidade relativa mínima; precipitação pluviométrica; aplicação da nova forma de cobrança do consumo de água - Tarifa Básica Operacional (TBO); período da COVID-19; inquilinos; idade do imóvel; quantidade média de moradores por apartamento; sistema alternativo de água; identificação de falta de água e identificação de vazamento. O comportamento das variáveis construtivas, ambientais e socioeconômicas no consumo de água nos períodos da COVID-19 e TBO foi analisado por meio do estudo de interações no modelo multinível. Os resultados apontaram que a umidade relativa mínima, porcentagem de inquilinos, idade do imóvel e a existência de sistema alternativo de água se mostraram significantes no consumo de água per capita com a aplicação da TBO. No período da COVID-19, as variáveis significantes foram idade do imóvel e o uso de sistema alternativo de água. No modelo de regressão multinível, observou-se a não normalidade dos resíduos e optou-se pelo uso do método estatístico multinível robusto para estimar os parâmetros no modelo. No modelo multinível robusto observou-se tendência de redução do consumo per capita de água com aumento da umidade relativa mínima, aumento da porcentagem de inquilinos, aumento da quantidade média de moradores por apartamento, uso do sistema alternativo de água, aplicação da TBO e o período da COVID-19. As variáveis nível de precipitação pluviométrica mensal, idade do imóvel, e vazamento apresentaram aumento no consumo per capita de água. Em relação à variável nível de precipitação pluviométrica mensal, fatores comportamentais como lavagem de roupas e limpeza interna da residência podem ser os incentivadores do aumento do consumo de água, pois há percepção de abundância desse recurso no período de maior índice pluviométrico. Verificou-se aumento do consumo de água ao longo dos anos na cidade de Joinville, e esse resultado aponta a importância de estratégias a longo prazo na redução do consumo de água. Em relação à sazonalidade mensal do consumo de água, observou-se sua redução no mês de dezembro. Nesse período do ano, o número de moradores é relativamente menor nas residências devido ao recesso escolar e férias coletivas. No estudo de interação no modelo multinível robusto, os resultados apontaram maior índice de redução do consumo de água per capita na variável número de moradores, tanto no período da COVID-19 quanto no período sem a TBO. Os resultados encontrados contribuem para o entendimento do consumo de água em edifícios multifamiliares em diferentes períodos e níveis hierárquicos, podendo ser úteis para governos locais no desenvolvimento de estratégias de redução do consumo de água.

Abstract: This study aims to identify the factors associated with per capita water consumption in multifamily buildings in the city of Joinville (southern Brazil) through socioeconomic, construction, and environmental variables involving climatic and demographic issues. A sample of 89 buildings with 3,171 housing units distributed across 14 neighborhoods was used. The data were collected from 2015 to 2022, and 8,438 observations related to the characteristics of the city of Joinville and the buildings were used in this analysis. The longitudinal multilevel regression model was used to identify factors associated with per capita water consumption at three levels, i.e. level 1 being associated with time, level 2 with the building, and level 3 with the neighborhood. The first model analyzed was the null model, a model without explanatory variables. In this analysis, it was verified how much of the variability in per capita water consumption is explained by each hierarchical level. The significant variables obtained in the multilevel model were minimum relative humidity; rainfall; application of the new form of charging for water consumption - Basic Operational Tariff (BOT); COVID-19 period; tenants; age of the property; average number of residents per apartment; alternative water system; identification of water shortages and identification of leaks. The behavior of construction, environmental, and socioeconomic variables in water consumption during the COVID-19 and BOT periods was analyzed by studying the interactions in the multilevel model. The results showed that the minimum relative humidity, percentage of tenants, age of the property, and the existence of an alternative water system were significant in per capita water consumption with the application of BOT. During the COVID-19 period, the significant variables were the age of the property and the use of an alternative water system. In the multilevel regression model, the non-normality of the residuals was observed, and it was decided that the robust multilevel statistical method would be used to estimate the parameters in the model. In the robust multilevel model, a trend towards a reduction in per capita water consumption was observed with an increase in minimum relative humidity, an increase in the percentage of tenants, an increase in the average number of residents per apartment, use of the alternative water system, application of BOT, and the COVID-19 period. The monthly rainfall level, property age, and leakage variables showed increased per capita water consumption. Regarding the variable level of monthly rainfall, behavioral factors such as washing clothes and cleaning the interior of the home can encourage water consumption, as there is a perceived abundance of this resource during the period of highest rainfall. Over the years, there has been an increase in water consumption in the city of Joinville, and this result highlights the importance of long-term strategies to reduce water consumption. Concerning the monthly seasonality of water consumption, a reduction was observed in December. During this period of the year, the number of residents is relatively smaller in the apartments due to the school break and holidays. The interaction study in the robust multilevel model showed a greater rate of reduction in per capita water consumption in the number of residents variable, both in the COVID-19 period and in the period without BOT. The results contribute to understanding water consumption in multifamily buildings in different periods and hierarchical levels. They may be helpful for local governments in developing strategies to reduce water consumption.