Desenvolvimento de modelos preditivos para avaliação de paisagem sonora com base em levantamento na orla marítima da cidade Maceió-AL

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dc.contributor.advisor1Oiticica, Maria Lúcia Gondim da Rosa
dc.contributor.referee1Toledo, Alexandre Márcio
dc.contributor.referee2Cavalcante, Morgana Maria Pitta Duarte
dc.contributor.referee3Miranda, Erasmo Felipe Vergara
dc.contributor.referee4Michalski, Ranny Loureiro Xavier Nascimento
dc.creatorSantos, Jordana Teixeira da Silva Lima
dc.date.accessioned2025-07-08T11:58:52Z
dc.date.available2025-07-08T11:58:52Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractIn recent years, the field of soundscape studies has gained increasing prominence, driven by the need to transcend traditional approaches to urban environmental management that focus exclusively on noise control policies. Adopting a multidisciplinary perspective, the assessment of urban sound environments integrates both subjective variables, related to user perception and objective physical parameters inherent to the specific context and location. In this regard, the development of analytical tools capable of understanding and predicting perceptual responses to planning decisions through predictive modeling is essential. This doctoral thesis proposes a methodology for the evaluation of urban soundscapes based on the development of predictive models and their application in public spaces in the city of Maceió, Alagoas, Brazil, specifically along the seafront of the Ponta Verde and Pajuçara neighborhoods. The study adopts an applied research design, encompassing field data collection in accordance with the ISO 12913 normative series, including soundwalks, questionnaires, and acoustic measurements. A novel methodological approach is presented, involving the construction of a mixed questionnaire grounded in methods A and B of ISO/TS 12913-2, enriched with contextual and visual information. Furthermore, a procedure for acoustic environment characterization is proposed, aligned with ISO/TS 12913-3, and complemented by in-depth analyses of interrelations among perceptual and contextual factors. This is followed by correlation analyses and the identification of relevant indicators (empirical data) and descriptors (measures of perceptual response) for model development. The modeling framework comprises both linear predictive models (multiple linear regression) and nonlinear models (artificial neural networks – ANN). The ANN-based models demonstrated up to 35% greater predictive performance compared to linear models, with one model achieving a coefficient of determination (R²) of 0.98. The methodological advancements presented herein offer a significant contribution to the technological field of urban soundscape assessment, providing support for evidence-based decision-making by researchers and urban planners. This research expands the theoretical and practical horizons of soundscape studies by proposing innovative approaches for the characterization and predictive modeling of urban acoustic environments.
dc.description.resumoO campo de estudo em paisagem sonora vem ganhando força nos últimos anos, em função da necessidade de superar a abordagem do gerenciamento dos ambientes urbanos baseado apenas em políticas de controle do ruído. Por meio de abordagem multidisciplinar, a avaliação do ambiente sonoro urbano leva em consideração os inúmeros aspectos que envolvem variáveis subjetivas, relacionadas à percepção dos usuários, variáveis físicas, próprias do local e contexto. É imprescindível o desenvolvimento de ferramentas de análise capazes de compreender e prever os resultados perceptivos sonoros relacionados a determinada tomada de decisão no âmbito do planejamento urbano, por meio de modelos preditivos. A presente tese tem como objetivo desenvolver metodologia para avaliação de paisagens sonoras com base na elaboração de modelos preditivos e aplicação em espaços públicos urbanos da cidade de Maceió, Alagoas, Brasil, com recorte urbano correspondente à orla marítima dos bairros Ponta Verde e Pajuçara. O trabalho consiste em uma pesquisa aplicada, realizada por meio da coleta de dados em campo, conforme diretrizes da série normativa ISO 12913, aplicação de caminhadas sonoras, questionários e medições. A proposta inclui desenvolvimento de uma nova metodologia, com proposição de questionário misto, baseado nos métodos A e B da ISO/TS 12913-2, acrescido de informações de contexto e visuais. Propõem-se metodologia para caracterização dos ambientes acústicos, que leva em conta a ISO/TS 12913-3, com incremento de análises das interrelações entre os aspectos, seguido do estudo das correlações e avaliação da relevância para seleção de indicadores (informações coletadas) e descritores (medidas de como as pessoas percebem o ambiente acústico) no modelo. A modelagem segue o desenvolvimento de uma estrutura de análise, mediante a construção de modelos preditivos lineares (regressão múltipla linear) e não lineares (redes neurais artificiais - RNA). O desempenho dos modelos baseados em RNA apresentou um rendimento até 35% superior aos modelos lineares, destacando-se o alcance da métrica de qualidade de ajuste (R²) de 0,98 em um dos modelos. O desenvolvimento da metodologia de análise contribui significativamente para o campo tecnológico na avaliação de paisagens sonoras em espaços urbanos, visando apoiar o processo de tomada de decisões por pesquisadores e gestores. Esta pesquisa amplia o campo de estudo das paisagens sonoras, oferecendo novas perspectivas para a caracterização e modelagem preditiva das paisagens sonoras urbanas.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifal.edu.br/handle/123456789/1040
dc.language.isopt
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentCampus Palmeira dos Índios
dc.relation.referencesSantos, Jordana Teixeira da Silva Lima. Desenvolvimento de modelos preditivos para avaliação de paisagem sonora com base em levantamento na orla marítima da cidade de Maceió-AL / Jordana Teixeira da Silva Lima Santos. – 2025. 299 f. : il. color. Orientadora: Maria Lúcia Gondim da Rosa Oiticica. Tese (Doutorado em Arquitetura e Urbanismo) – Universidade Federal de Alagoas. Faculdade de Arquitetura e Urbanismo. Maceió, 2025.
dc.subjectPaisagem sonora
dc.subjectISO 12913
dc.subjectModelo preditivo
dc.subjectRegressão múltipla linear
dc.subjectRede neural artificial
dc.subjectOrla marítima
dc.subject.cnpqENGENHARIAS
dc.titleDesenvolvimento de modelos preditivos para avaliação de paisagem sonora com base em levantamento na orla marítima da cidade Maceió-AL
dc.typeTese

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