Walkability variables: an empirical study in Rolândia - PR, Brazil

Abstract The built environment possessed determinants of more active lifestyles, related to social and cultural reality. Thus, relevant walkability variables in large cities and in developed countries may not be suitable for mid-sized Brazilian towns. Therefore, from a case study, the objective of this research was to evaluate the relevance of eight objective walkability variables: Residential Density; Retail Floor Area Ratio; Mixed Land Use (Entropy); Space Syntax - Integration and Choice; Land and Real Estate values in a case study of a mid-sized Brazilian town. From the geocoding of data from the Municipal Urban Mobility Plan, urban form variables were aggregated and tested in 1000 meter network buffers. Analyzes were performed using a machine learning approach, through the Random Forest algorithm, in relation to self-reported walking (meters walked per unit of area). Results indicated that the most relevant characteristics were: Entropy, Integration within a 2000 meter radius and Residential Density. Contributions include the possibility of subsidizing urban planning policies in adopting an evidence-based approach. Resumo O ambiente construído possui determinantes de estilos de vida mais ativos, relacionados com a realidade social e cultural. Assim, variáveis da caminhabilidade relevantes em grandes cidades e em países desenvolvidos podem não ser adequados para cidades médias brasileiras. Portanto, o objetivo desta pesquisa foi avaliar a relevância de oito variáveis objetivas da caminhabilidade objetiva: densidade residencial; taxa de ocupação de áreas comerciais; uso misto do solo (entropia); sintaxe espacial - integração e escolha e valores fundiários e imobiliários em um estudo de caso de uma cidade média brasileira. A partir da geocodificação de dados do Plano de Mobilidade Urbana, as variáveis da forma urbana foram agregadas e testadas em buffers de rede de 1000 metros. As análises foram realizadas por meio de uma abordagem de aprendizado de máquina, na utilização do algoritmo Random Forest, em relação à caminhada auto reportada (metros caminhados por unidade de área). Resultados indicaram as características mais relevantes: Entropia, Integração no raio de 2000 metros e Densidade Residencial. Contribuições incluem a possibilidade de subsidiar políticas de planejamento urbano na adoção de uma abordagem baseada em evidências.