Identificação e atribuição de pontos extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos do Sistema Nacional de Informações em Saneamento Básico do Brasil

Abstract

A pesquisa tem como objetivo identificar valores extremos (outliers) nos indicadores de resíduos sólidos IN006 - Despesa per capita com manejo de RSU (R$/hab), IN021 - Massa coletada per capita (kg/hab.dia), e IN032 - Massa recuperada per capita de materiais recicláveis (kg/hab.ano) do Sistema Nacional de Informações em Saneamento (SNIS) e avaliar possíveis causas para as discrepâncias identificadas. O estudo explora os principais indicadores de resíduos sólidos disponíveis no SNIS e apresenta uma revisão teórica sobre a detecção de outliers na literatura recente. Inicialmente, os indicadores foram analisados entre os anos de 2012 e 2021 para compreender a evolução temporal. Cinco técnicas de detecção de outliers foram testadas para comparação: IQR, representando abordagens estatísticas; DBSCAN, para métodos baseados em agrupamentos; LOF, para abordagens baseadas em densidade; KNN, no contexto de métodos baseados em distância; e Isolation Forest, representando técnicas de aprendizado de máquina. O método escolhido foi o IQR, devido à sua simplicidade e facilidade de reprodução em outros estudos. Os municípios foram agrupados por características como região geográfica, faixa populacional, IDHM, PIB per capita, turismo, uso de balança, coleta seletiva e natureza jurídica dos órgãos responsáveis, permitindo a identificação de padrões e tendências nos outliers. A análise dos três indicadores revelou que os municípios com até 30 mil habitantes, a região Nordeste, os municípios com IDHM médio (0,551 - 0,699), e aqueles com PIB per capita entre R$ 25.001 e R$ 50.000 se destacam pelo elevado número de outliers, indicando variabilidade significativa nos custos de manejo de resíduos e na massa de resíduos coletados. Além disso, a ausência de balanças para pesagem e a natureza jurídica dos órgãos municipais, especialmente nos casos de administração pública direta, estão fortemente associadas a uma maior incidência de outliers. Esses achados sugerem que desafios estruturais e operacionais, como a falta de padronização e infraestrutura adequada, desempenham um papel crucial na geração de valores extremos, impactando negativamente a eficiência e a uniformidade na gestão de resíduos sólidos urbanos.