Resumo Este trabalho demonstra que diferentes modelos configuracionais urbanos podem gerar resultados similares quando se alteram parâmetros de distância imputados nos processamentos. Assim, demonstra-se uma maneira alternativa de se regular modelos configuracionais para a compreensão de fenômenos urbanos: a utilização da distância como variável ajustável. Empiricamente, o fenômeno da distribuição de atividades econômicas urbanas é analisado linearmente comparando as suas localizações com os resultados obtidos pela aplicação de modelos configuracionais sobre redes espaciais urbanas. Para teste da hipótese, as atividades econômicas de três cidades são espacializadas, e, sobre a rede espacial formada por trechos de ruas dessas cidades, são aplicados modelos configuracionais urbanos com variação em seus raios de processamento. Os valores de centralidade resultantes do processamento de cada modelo são correlacionados à distribuição das atividades econômicas nas cidades por meio do coeficiente de correlação de Pearson (r). Resultados similares foram obtidos com a aplicação dos mesmos modelos configuracionais urbanos para um conjunto de diferentes cidades, alterando-se apenas a distância considerada no processamento dos modelos. Portanto, mostra-se mais importante ajustar o parâmetro distância do que descobrir qual modelo configuracional consegue descrever como o fenômeno da distribuição de atividades econômicas ocorre. Em outras palavras, dependendo de cada caso, existiriam distâncias que, associadas a determinados modelos, estariam mais ou menos correlacionadas com a maneira como as atividades econômicas se distribuem pela malha urbana. Dessa forma, este trabalho aponta que os modelos configuracionais podem ser ajustados em função de uma distância otimizada, aumentando a correlação com o fenômeno urbano estudado.

Abstract Different configurational urban models can generate similar outcomes by changing the distance parameter used in their processing. The use of distance as adjustable variable is an alternative way of regulating configurational models for understanding urban phenomena. The distribution of urban economic activities is linearly analyzed by comparing their locations with the output of a configurational spatial model for urban networks. To test the proposed hypothesis, the economic activities of three cities were spatialized and urban configurational models were applied on the spatial network of streets segments of these cities, varying the models’ processing radius (i.e., the distance parameter). The correlation between values of centrality resulting from each model processing and the distribution of economic activities in the cities were tested with the Pearson's correlation coefficient (r). Similar results were obtained by applying the same configurational urban models for a set of different cities, changing only the distance parameter. We concluded that it seems to be more important to set the distance parameter than to figure out which configurational model can describe how the phenomenon of distribution of economic activity takes place. That is, depending on each case, there would be distances that, associated with certain models, would be more or less correlated with the way economic activities are distributed throughout the urban fabric. Thus, configurational models can be adjusted by an optimized distance, increasing the correlation with the urban phenomenon studied.