Universidade Federal de São João del-Rei Programa de Pós-Graduação em Tecnologias para o Desenvolvimento Sustentável Campus Alto Paraopeba
SELEÇÃO E ESPACIALIZAÇÃO DE VARIÁVEIS INDICADORAS DE PRESSÃO SOCIOAMBIENTAL: O CASO DO MUNICÍPIO DE CONGONHAS - MG
Ouro Branco 2014
Fabrício Rezende Cândido
SELEÇÃO E ESPACIALIZAÇÃO DE VARIÁVEIS INDICADORAS DE PRESSÃO SOCIOAMBIENTAL: O CASO DO MUNICÍPIO DE CONGONHAS - MG
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação (stricto sensu) em Tecnologias para o Desenvolvimento Sustentável da Universidade Federal de São del-Rei - Campus Alto Paraopeba, como requisito parcial à obtenção do título de mestre.
Área de concentração: Estudos de Impactos e Avaliação de Sistemas Socioambientais.
Linha de pesquisa: Avaliação Socioambiental, Metodologias e Indicadores de Sustentabilidade.
Orientador: Prof. Dr. Rogério Antônio Picoli.
Ouro Branco 2014
Ficha Catalográfica Elaborada pelo Setor de Processamento Técnico da Divisão de Biblioteca da UFSJ
Cândido, Fabrício Rezende C217s Seleção e espacialização de variáveis indicadoras de pressão socioambiental : o caso do município de Congonhas ‐ MG [manuscrito] / Fabrício Rezende Cân dido . ‐ 2014. 75f. : il.
Orientador: Rogério Antônio Picoli.
Dissertação (mestrado) ‐ Universidade Federal de São João del‐Rei. Mestrado em Tecnologias para o Desenvolvimento Sustentável.
Referências: f. 76‐84.
1. Mapas temáticos ‐ Teses 2. Censo demográfico ‐ Teses 3. GEO Cidades ‐ Teses 4. Matriz PEIR ‐ Teses I. Picoli, Rogério Antônio (orientador) II. Universidade Federal de São João del‐ Rei. Mestrado em Tecnologias para o Desenvolvimento Sustentável III. Título CDU 314.145(815.1)
.
DEDICATÓRIA
Primeiramente, dedico este trabalho a Jesus, pela força, pela superação de todas as dificuldades, pelos momentos difíceis que serviram de aprendizado e crescimento, por não me faltar os recursos necessários no período em que mais precisei.
Em segundo lugar, agradeço o apoio incondicional da minha família (Valéria Luzia Rezende, José Ranulfo e Fabiana Rezende), pelas orações, e por estarem sempre ao meu lado; pelos ensinamentos que me tornaram uma pessoa melhor. Amo vocês...
A você Vóinha - Maria Malvina Rezende (in memorian), obrigado por ter me ajudado a concluir esta pesquisa. Nunca vou esquecer do seu amor e de sua preocupação comigo, aquela ajuda que você me deu quando fui para Ouro Branco, com certeza ajudou muito. Dedico esse trabalho a você. Saudades eternas...
A Tia Vaninha (Vânia de Fátima Rezende), obrigado pelo apoio, pelo amor incondicional, pelas palavras de incentivo, pelas orações, pelas visitas em Ouro Branco; tenha certeza que você contribui muito com este resultado... Obrigado!
AGRADECIMENTOS
Primeiramente, agradeço ao meu orientador, Prof. Dr. Rogério Picoli, pelos ensinamentos e pelo incentivo, desde o processo seletivo... Tenha certeza que aprendi muito com você. Agradeço incondicionalmente por ter incentivado e acreditado no meu potencial. Meu eterno agradecimento!!!
Não poderia deixar de agradecer ao Prof. Dr. Sálvio de Macedo Silva (Universidade Federal de São João del-Rei - Departamento de Ciências Administrativas e Contábeis - DECAC), que deu origem a esse sonho e contribui de forma significativa para que eu pudesse ingressar no mestrado. OBRIGADO...
Aos meus eternos amigos Ana, Rafaela, Chiquinho e Lucão, pela amizade, pelo carinho, e pela confiança... agradeço a Deus por ter conhecido uma família tão especial... Amo vocês.
Agradeço aos meus amigos José Paulo, Rafael e Irumara, pelo apoio nas disciplinas, pela amizade nos momentos difíceis; sem vocês, talvez não conseguisse concluir este mestrado... Obrigado.
RESUMO
O município de Congonhas - MG tem experimentado nas últimas décadas, uma rápida intensificação da exploração do seu potencial minerário, siderúrgico e logístico, consequentemente, elevados índices de imigração, migração entre cidades, crescimento e adensamentos populacionais. A dinâmica demográfica do município contraria os apontamentos da ONU-HABITAT, em relação à desaceleração do crescimento demográfico na América Latina, e a população continua crescendo de forma pendular, exigindo uma avaliação de sustentabilidade urbana e análise espacial da dinâmica demográfica. A matriz Pressão-Estado- Impacto-Resposta (PEIR), baseada na metodologia GEO Cidades, foi utilizada na seleção de variáveis georreferenciadas, oriundas de operações censitárias do Censo Demográfico 2010, capazes de representar os fatores de pressão socioambiental, associados à ocupação do território e à dinâmica demográfica. Utilizando-se de recursos e ferramentas do ArcGIS 10.1, as análises espaciais possibilitaram as localizações das dinâmicas e as intensidades dos fenômenos deletérios. A partir dos resultados, podemos concluir que o relevo é um fator determinante no processo histórico de ocupação, entretanto, é preciso estudar de forma mais detalhada, novos métodos de análise espacial, passíveis de aplicação na área de estudo, a fim de que se obtenha uma avaliação precisa das possibilidades e limitações, quanto a utilização de dados censitários socioambientais.
PALAVRAS-CHAVE: Mapas Temáticos. Censo Demográfico. GEO Cidades. Matriz PEIR.
ABSTRACT
In the last decades, the municipality of Congonhas - MG [State of Minas Gerais], has been experimenting fast intensification of the exploitation of its mining, metallurgic and logistic potential. Consequently, high rates of immigration, migration among cities, growth, and population densifications have been observed. The municipality’s demographic dynamics oppose to the notes from ONU-HABITAT, in relation to the deceleration of Latin America demographic growth, and the population keeps increasing in a pendulous way, demanding an evaluation of urban sustainability and an special analysis of the same demographic dynamics. The Pressure-State-Impact-Response (PEIR) matrix, based on the GEO Cities methodology, was used in the selection of geo-referenced variables, derived from census operations of the Demographic Census 2010, capable of representing the factors of socio-environmental pressure, associated with the occupation of the territory and with the demographic dynamics. By making use of the resources and tools of ArcGIS 10.1, the spatial analyses made it possible for the locations of the dynamics and the intensities of the deleterious phenomena. Taking the results as a starting point, it is possible to come to the conclusion that the relief is a determining factor in the historical process of occupation; however, it is necessary to study new methods of spatial analysis in a more detailed way. These methods could be susceptible of application in the area of study, so that an accurate evaluation of the possibilities and limitations can be obtained, as for the use of socio-environmental census data.
KEYWORDS: Thematic Maps, Demographic Census, GEO Cities, PEIR Matrix.
SIGLAS
ALMG - Assembleia Legislativa de Minas Gerais.
CEDEPLAR - Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional de Minas Gerais.
CODAP - Consórcio Público para o Desenvolvimento do Alto Paraopeba.
ESRI - Environmental Systems Research Institute.
GEO - Global Environment Outlook.
GIS - Geographical Information Systems.
GPS - Sistemas de Posicionamento Global.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.
IDHM - Índice de Desenvolvimento Humano Municipal.
INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
ONU-HABITAT - Programa das Nações Unidas para os Assentamentos Humanos.
PEIR - Pressão.Estado.Impacto.Resposta.
PNUD - Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento.
PNUMA - Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente.
RAI - Relatório Ambiental Integrado.
SIG - Sistemas de Informações Geográficas.
TABELAS
TABELA 1 - Projeções Populacionais Segundo Cenários de Emprego 2010 a 2025. 9
TABELA 2 - População Total, por Gênero, Rural/Urbana, e Taxa de Urbanização de Congonhas...... 42
LISTA DE QUADROS
QUADRO 1 - Variáveis Selecionadas na Base de Informações do Censo 2010...... 39
QUADRO 2 - Definição do Indicador de Pressão: Crescimento Populacional...... 41
QUADRO 3 - Definição do Indicador de Pressão: Índice de GINI da Desigualdade de Renda...... 44
QUADRO 4 - Definição do Indicador de Pressão: Superfície e População em Assentamentos Urbanos Formais e Informais...... 49
QUADRO 5 - Definição do Indicador de Pressão: Mudança de Solo não Urbano para Solo Urbano...... 57
QUADRO 6 - Definição do Indicador de Pressão: Redução da Cobertura Vegetal. . 58
QUADRO 7 - Definição do Indicador de Pressão: Consumo Anual de Energia, per capita...... 61
QUADRO 8 - Definição do Indicador de Pressão: Consumo de Água...... 63
QUADRO 9 - Definição do Indicador de Pressão: Disposição de Resíduos Sólidos. 66
QUADRO 10 - Definição do Indicador de Pressão: Volume Total de Águas Residuais Domésticas não Tratadas...... 68
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 - Mapa de Localização do Município de Congonhas...... 5
FIGURA 2 - Mapa de Declividade do Município de Congonhas...... 6
FIGURA 3 - Mapa da Rede Hidrográfica do Município de Congonhas...... 7
FIGURA 4 - Mapa da Estrutura Viária do Município de Congonhas...... 11
FIGURA 5 - Interação dos Componentes Urbano-ambientais da Matriz PEIR...... 18
FIGURA 6 - Fatores de Pressão Socioambiental e Indicadores Relacionados...... 20
FIGURA 7 - Estrutura do Geocódigo dos Setores Censitários na Malha Digital...... 25
FIGURA 8 - Fluxograma do Método de Geração dos Mapas Temáticos e Análise Espacial de Congonhas...... 32
FIGURA 9 - Mapa da Malha Digital dos Setores Censitários por Distrito do Município de Congonhas...... 33
FIGURA 10 - Mapa com a Proporção de Pessoas Alfabetizadas, de 5 ou Mais anos de Idade, do Município de Congonhas...... 45
FIGURA 11 - Mapa de Rendimento Domiciliar Mensal (R$), por Setor Censitário, do Município de Congonhas...... 47
FIGURA 12 - Mapa de Densidade Populacional (habitantes/km2) do Município de Congonhas...... 50
FIGURA 13 - Mapa de Densidade de Domicílios (domicílios/km2) do Município de Congonhas...... 54
FIGURA 14 - Mapa de Densidade Domiciliar (habitantes/domicílio) do Município de Congonhas...... 56
FIGURA 15 - Mapa da Cobertura Vegetal e Uso do Solo do Município de Congonhas...... 59
FIGURA 16 - Mapa da Cobertura Vegetal do Município de Congonhas...... 60
FIGURA 17 - Mapa de Domicílios com Acesso à Energia Elétrica do Município de Congonhas...... 62
FIGURA 18 - Mapa de Domicílios com Abastecimento de Água da Rede Geral de Distribuição do Município de Congonhas...... 64
FIGURA 19 - Mapa de Domicílios com Resíduos Sólidos Coletados no Município de Congonhas...... 67
FIGURA 20 - Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Rede Geral de Esgoto ou Pluvial no Município de Congonhas...... 69
FIGURA 21 - Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Fossa Rudimentar no Município de Congonhas...... 71
FIGURA 22 - Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário em Corpos Hídricos do Município de Congonhas...... 72
LISTA DE GRÁFICOS
GRÁFICO 1 - Taxa de Crescimento Populacional no Município de Congonhas - 1991 a 2014...... 42
GRÁFICO 2 - Taxa de Escolaridade da População de 25 ou Mais Anos de Idade no Município de Congonhas - 2010...... 43
GRÁFICO 3 - Frequência das Classes do Mapa com a Proporção de Pessoas Alfabetizadas, de 5 ou Mais Anos de Idade, do Município de Congonhas...... 46
GRÁFICO 4 - Frequência das Classes do Mapa de Rendimento Domiciliar Mensal (R$) do Município de Congonhas...... 48
GRÁFICO 5 - Frequência das Classes do Mapa de Densidade Populacional (habitantes/km²)...... 50
GRÁFICO 6 - Frequência das Classes do Mapa de Densidade de Domicílios (domicílios/km²)...... 54
GRÁFICO 7 - Frequência das Classes do Mapa de Densidade Domiciliar (habitantes/domicílio)...... 56
GRÁFICO 8 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Acesso à Energia Elétrica...... 62
GRÁFICO 9 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Abastecimento de Água da Rede Geral de Distribuição...... 65
GRÁFICO 10 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Resíduos Sólidos Coletados...... 67
GRÁFICO 11 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Rede Geral de Esgoto ou Pluvial...... 69
GRÁFICO 12 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Fossa Rudimentar...... 71
GRÁFICO 13 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário em Corpos Hídricos...... 72
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ...... 1
1.1 Considerações Gerais: Urbanização e Sustentabilidade ...... 1
1.2 Características Gerais do Município ...... 4
1.2.1 Localização Geográfica ...... 4
1.3 Conflitos e Crise Socioambiental ...... 8
1.4 Problema de Pesquisa ...... 12
1.5 Objetivo ...... 13
2. REFERENCIAIS TEÓRICO-CONCEITUAIS ...... 14
2.1 Avaliação da Sustentabilidade - Modelo GEO Cidades ...... 14
2.1.1 Componentes da Matriz PEIR ...... 15
2.1.2 Análises dos Fatores de Pressão Socioambiental ...... 18
2.1.3 Considerações Sobre a Metodologia GEO Cidades ...... 21
2.2 Base de Informações do IBGE ...... 22
2.3 Malha Digital dos Setores Censitários ...... 25
2.4 Geotecnologias ...... 26
2.5 Geoprocessamento ...... 26
2.6 Espacialização de Dados e Análise Espacial ...... 27
3. MÉTODOS E PROCEDIMENTOS ...... 29
3.1 Variáveis do Censo Demográfico 2010 ...... 29
3.2 Tratamento e Espacialização dos Dados ...... 30
3.3 Procedimentos de Geração dos Mapas Temáticos ...... 31
3.3.1 Representação Gráfica de Mapas Temáticos ...... 33
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ...... 38
4.1 Variáveis de Pressão Selecionadas ...... 38
4.2 Análise das Dinâmicas Urbanas ...... 39
4.2.1 Dinâmica Demográfica e Ocupação do Território ...... 40
4.3 Síntese da Pressão Socioambiental ...... 73
5. CONCLUSÃO ...... 75
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...... 76
APÊNDICE ...... 85
ANEXO ...... 98
1
1. INTRODUÇÃO
1.1 Considerações Gerais: Urbanização e Sustentabilidade
Baseada na matriz de Pressão.Estado.Impacto.Resposta (PEIR), nos termos propostos pela metodologia GEO Cidades, esta pesquisa analisa os fatores demográficos, econômicos e ocupação do território, associados à urbanização, que exercem pressão sobre o estado atual dos recursos naturais, no município de Congonhas. Utilizando dados censitários, sobre recortes territoriais intra-urbanos (setores censitários), as dimensões e fenômenos espaciais, são analisados através de mapas temáticos, capazes de representar a pressão exercida pela atividade humana sobre o meio ambiente, denominada de causas ou vetores de mudança, respondendo à pergunta principal desta pesquisa Por que isso ocorre?
Os crescentes problemas ocasionados pela urbanização vêm tornando a população vulnerável aos riscos associados à qualidade do meio ambiente urbano, sendo um desafio constante da população que reside em cidades, na busca por melhores oportunidades de emprego e renda, informação, recreação, acesso a bens e serviços, desencadeados principalmente, pelo crescimento populacional e dinâmicas demográficas complexas, que necessitam de uma compreensão entre os diferentes níveis de urbanização e sustentabilidade (PNUMA, 2004).
De acordo com o Programa das Nações Unidas para os Assentamentos Humanos (ONU-HABITAT), atualmente as taxas de urbanização no Brasil e nos países do Cone Sul (Argentina, Chile, Paraguai e Uruguai), são de aproximadamente 80%, podendo chegar a 90%, até 2020. Embora seja uma das regiões mais urbanizadas do mundo, as cidades nessa região apresentam baixa densidade demográfica, conforme aponta o relatório “Estado de las Ciudades de América Latina y el Caribe” (ONU-HABITAT, 2012, grifo nosso).
Atualmente, metade da população urbana reside em cidades com menos de 500 mil habitantes, e migrações entre cidades, se tornam cada vez mais complexas. Apesar de uma relativa desaceleração do crescimento demográfico, os mosaicos de área construída, nessa região, ainda estão em pleno processo de expansão, devido
2 aos empreendimentos residenciais, comerciais, industriais e assentamentos informais. Estima-se que, a velocidade de crescimento desses mosaicos, pode ser duas ou três vezes maior do que o crescimento populacional, reduzindo ainda mais a densidade demográfica nas áreas urbanas (ONU-HABITAT, 2012).
Esse fenômeno demográfico é particularmente acentuado nas regiões do Estado de Minas Gerais, que têm experimentado na última década, uma aceleração do crescimento econômico. O município de Congonhas não foge à regra, mas traz consigo o agravante de uma rápida intensificação da exploração do seu potencial minerário, siderúrgico e logístico. À medida que se elevam os investimentos produtivos na região, há um aumento da demanda por mão de obra, e consequente deslocamento de grandes contingentes de trabalhadores. Conforme constata Horta et al. (2012, p. 1-2, grifo nosso), “as oportunidades de emprego trouxeram inconvenientes sociais”, não só em Congonhas, no entanto, os municípios limítrofes são afetados diretamente pelos elevados índices de imigração de uma população que fixa residência, na maioria das vezes, em bairros da periferia e em alojamentos temporários.
Esse crescimento populacional, reflete no aumento da demanda por novos assentamentos humanos e, apenas em 2012, foram protocolados, junto à Secretaria Municipal de Gestão Urbana de Congonhas, seis projetos com pedidos para a criação de novos bairros, dos quais cinco foram aprovados. Portanto, os mosaicos de área construída continuam em processo de expansão, devido aos empreendimentos residenciais e industriais. Com isso, agravam-se e multiplicam-se os problemas e os conflitos econômicos, sociais e ambientais, afetando a qualidade de vida dos moradores. São essas dinâmicas, que justificam o interesse na avaliação da sustentabilidade intra-urbana em Congonhas.
A medida em que a cidade constitui um sistema, cujos elementos estão espacialmente distribuídos, informações acerca da localização e da distribuição espacial dos fatores que exercem pressão sobre o sistema urbano-ambiente, bem como a localização, a distribuição das vulnerabilidades e a intensidade dos efeitos deletérios, torna-se necessária uma avaliação de sustentabilidade urbana.
Apesar das limitações teóricas e práticas, a ideia de desenvolvimento
3 sustentável, tem sido empregada como uma forma de equacionamento e direcionamento para a solução de problemas complexos. Nesse sentido, a difusão geoprocessamento e das geotecnologias, tem contribuído para promoção do desenvolvimento sustentável. Particularmente, no que se refere ao espaço urbano, aos processos econômicos e socioambientais, “dificilmente serão compreendidos se não forem levadas em consideração suas dimensões espaciais” (CAMPAGNA, 2006, p. 6-7, grifo nosso).
A evolução das geotecnologias e o aperfeiçoamento contínuo dos métodos censitários contribuíram significativamente para o aumento de estudos em recortes territoriais intra-urbanos (setores censitários), à medida em que possibilitam a representação das dinâmicas e a identificação de padrões espaciais, associados a fenômenos demográficos e socioeconômicos ( UMBELINO, G.; MACEDO, D. 2008).
Em estudos urbanos e geodemográficos, o espaço intra-urbano está relacionado ao estudo do meio interno ou externo, neste caso, os elementos são os setores censitários. Como conceito, "o espaço intra-urbano não está necessariamente restrito a limites rígidos como divisões administrativas, municipais ou estaduais, podendo envolver um escopo maior ou menor que o município" (JAKOB, A. A. E., 2004, p. 118, grifo nosso).
No entanto, o emprego das geotecnologias não se restringe ao levantamento de dados genéricos, mas deve levar também a uma proficiente manipulação e interpretação, a partir de processamentos quantitativos, à medida em que esses dados estejam sobre uma base espacial, para que os fenômenos sejam analisados (ALMEIDA, C. M.; et al. 2007, p. 12).
Nesta pesquisa, recorrendo a ferramentas geotecnológicas, buscou-se associar a espacialização de variáveis indicadoras de pressão socioambiental, contidas no Censo Demográfico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), do ano 2010, com a perspectiva da avaliação integrada da sustentabilidade, baseada na matriz PEIR e nos termos propostos pela metodologia GEO Cidades.
Cabe ressaltar que, esta pesquisa apresenta possíveis limitações, como, a escassez de bibliografias e referências científicas quanto ao objeto de estudo, principalmente, em escala intra-urbana (setores censitários), utilizando variáveis
4 censitárias e geotecnologias, como ferramentas na espacialização de indicadores de pressão socioambiental. As bases de dados do censo 2010, em escala intra-urbana, foram publicadas em 2011 e, a metodologia, em 2013. As edições anteriores do censo, não disponibilizavam uma base como suporte a espacialização dos dados, bem como a delimitação dos setores, e as alterações dos métodos censitários do IBGE vem ocorrendo, seguindo normas internacionais, desde o ano de 2000.
É evidente que os dados e informações são recentes, e se tratando da escassez em bibliografias de referência, bem como, a contemporaneidade em estudos urbanos, é importante observar a relevância de uma pesquisa exploratória, em bases de dados dos órgãos municipais, estaduais e federais.
1.2 Características Gerais do Município
1.2.1 Localização Geográfica
Baseada na metodologia GEO Cidades e na matriz PEIR, a descrição dos aspectos físicos locais, que moldam o espaço urbano de Congonhas, incluem basicamente, informações sobre localização geográfica e caracterização do município, essenciais para a compreensão do processo de desenvolvimento urbano- ambiente.
Congonhas do Campo, como era denominada, foi elevada à categoria de município em 1938, constituída de dois distritos, Congonhas do Campo e Lobo Leite. Em 1943, o distrito de Alto Maranhão, que pertencia ao município de Conselheiro Lafaiete, passou a pertencer ao município de Congonhas do Campo. A partir de 1948, o município de Congonhas do Campo passou a denominar-se Congonhas (IBGE, 2014).
Situada na região Sudeste do Brasil, o município de Congonhas, está geograficamente localizado na mesorregião Metropolitana de Belo Horizonte e microrregião de Conselheiro Lafaiete, tendo como municípios limítrofes, Ouro Preto, Ouro Branco, Conselheiro Lafaiete, São Brás do Suaçuí, Jeceaba e Belo Vale (FIGURA 1). De acordo com o censo 2010 do IBGE, Congonhas possuía cerca de
5
48.519 habitantes, distribuídos nos distritos, Sede, Alto Maranhão e Lobo Leite, em uma área equivalente a 304.067 km2. (IBGE, 2011).
FIGURA 1 - Mapa de Localização do Município de Congonhas. FONTE: Base Cartográfica, IBGE, 2010.; Imagem Basemap, ESRI, 2014.
De acordo com o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) de Congonhas, em 2010, é de 0,753, considerado como alto - entre 0,7 e 0,799. Atualmente, o município ocupa a 488ª posição, em 2010, em relação aos 5.565 municípios do Brasil. No âmbito estadual, em relação aos 853 municípios do Estado de Minas Gerais, o município de Congonhas, ocupa a 36ª posição, sendo que 35 (4,10%) municípios possuem uma classificação melhor, e 818 (95,90%) municípios, estão em situação pior ou igual (PNUD, 2013).
O relevo de Congonhas, exerce influência direta na paisagem e na qualidade de vida da população (FIGURA 2). Praticamente, em metade da área do município, há restrições quanto a urbanização, em virtude do relevo forte ondulado e montanhoso, sobretudo, na região norte, onde predominam as atividades de extração mineral, onde também está localizada boa parte da cobertura vegetal do
6 município (PMC, 2012).
FIGURA 2 - Mapa de Declividade do Município de Congonhas. FONTE: Base Cartográfica, IBGE, 2010.; TOPODATA, INPE, 2011.
Quanto à hidrografia, o município está inserido na bacia hidrográfica do Rio São Francisco, da qual fazem parte a bacia do Rio Paraopeba e a sub-bacia de seu afluente, o Rio Maranhão. A maior parte do município de Congonhas é banhada pelo Rio Maranhão, que segue a direção sul-norte, passando pelo distrito Sede, onde estão as áreas urbanizadas (FIGURA 3), posteriormente, toma a direção oeste, indo desaguar no Rio Paraopeba. O Rio Paraopeba percorre a divisa do município na parte oeste. Esta hidrografia, com 100% do território municipal pertencente a bacia do Rio Paraopeba, apresenta sérios problemas de qualidade da água e doenças por veiculação hídrica, uma vez que a cidade ainda não possui sistema de tratamento de esgoto doméstico, problema agravado pela vulnerabilidade às inundações nos períodos de chuva (CIBAPAR, 2014).
7
FIGURA 3 - Mapa da Rede Hidrográfica do Município de Congonhas. FONTE: Base Cartográfica, IBGE, 2010.; Imagem Basemap, ESRI, 2014.
A economia do município é baseada, principalmente, na siderurgia e na extração de minério de ferro, transformando a região em um dos principais polos industriais do Estado de Minas Gerais. A exploração das jazidas de minério, com alta concentração de ferro, uma das principais do país, é responsável pelas altas taxas de emprego na região, e pela elevada arrecadação municipal do município de Congonhas (CODAP, 2010).
A área rural, constituída por propriedades de pequeno a médio porte, é baseada na agricultura familiar e pecuária de subsistência, no cultivo de milho, feijão e batata-inglesa, que geram valor econômico de pouca expressão ao município. Algumas propriedades possuem uso voltado para o lazer, como pesque-pague, sítios e chácaras (IBGE, 2011).
Outro componente importante da atividade econômica do município é o turismo religioso, impulsionado especialmente, pelas obras de Antônio Francisco
8
Lisboa, mais conhecido como Aleijadinho, que compõe o conjunto do Santuário de Bom Jesus de Matosinhos. A importância do acervo, que inclui o conjunto de esculturas dos doze profetas, conferiu ao município, o reconhecimento como Patrimônio da Humanidade pela Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura, atraindo turistas nacionais e internacionais (PMC, 2004).
1.3 Conflitos e Crise Socioambiental
Induzida pelo cenário econômico favorável na região, a dinâmica demográfica de Congonhas contraria os apontamentos da ONU-HABITAT (2012), em relação à desaceleração do crescimento demográfico na América Latina, e a população continua crescendo de forma pendular às projeções populacionais para a região do Alto Paraopeba, em Minas Gerais, considerando os municípios de Belo Vale, Congonhas, Conselheiro Lafaiete, Entre Rios de Minas, Jeceaba, Ouro Branco e São Brás do Suaçuí.
Como forma de mitigar os impactos demográficos e ambientais, da crescente movimentação econômica na região, o Consórcio Público para o Desenvolvimento do Alto Paraopeba (CODAP), reúne prefeituras dos municípios de Conselheiro Lafaiete, Congonhas, Ouro Branco, Belo Vale, Entre Rios de Minas, Jeceaba e São Brás do Suaçuí, com o objetivo de implantar políticas e investimentos públicos de desenvolvimento regional, em parceria com Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional de Minas Gerais (CEDEPLAR). Uma das alternativas propostas é simulações que projetam a população para a região, área ocupada, demandas socioeconômicas e de infraestrutura urbana, necessárias para suportar o crescimento, bem como a diversificação econômica (BARBIERI, A. F.; SANTOS, R. O. 2011).
Tendo em vista o crescimento econômico da região, de acordo com projeções populacionais, Congonhas obteria o maior crescimento, previsto no período entre 2010 e 2025, com 9,06% de crescimento (BARBIERI, A. F.; SANTOS, R. O. 2011). As projeções para este período foram baseadas no censo demográfico de 1991 e 2000 (TABELA 1), e apontavam para uma população de aproximadamente 45.198 e 46.935 habitantes, respectivamente. Entretanto, após o censo 2010, Congonhas já
9 possuía 48.519 habitantes, em 2013, a população era de aproximadamente 51.709 habitantes, e segundo o IBGE, em 2014, a população é de 52.280 habitantes (IBGE, 2014).
TABELA 1 - Projeções Populacionais Segundo Cenários de Emprego 2010 a 2025.
FONTE: adaptado de BARBIERI, A. F.; SANTOS, R. O., 2011, p. 26.
De acordo com a Assembleia Legislativa de Minas Gerais (ALMG), há uma coincidência de expressivos investimentos no setor minerário e siderúrgico de Congonhas, e também na região do Alto Paraopeba; no entanto, os municípios limítrofes são muito frágeis (São Brás do Suaçuí, Jeceaba, Entre Rios e Belo Vale), sem capacidade imediata de resposta ao crescimento e, a tendência é que tudo se concentre no município de Congonhas (ALMG, 2010).
Em contrapartida, tais investimentos vêm ocasionando impactos socioambientais e conflitos significativos com a comunidade de Congonhas, que se manifesta preocupada na busca por melhorias. Esse movimento tem atraindo a atenção da mídia, e principalmente das autoridades, que analisam a extensão e o avanço das atividades de mineração sobre o espaço urbano (ALMG, 2010).
A proximidade dos assentamentos humanos aos empreendimentos tem sua origem nos trabalhos de pesquisa (sondagem), de lavra (perfuração da rocha,
10 desmonte, escavação, carregamento e transporte), movimentação de equipamentos, bem como nas etapas de beneficiamento e de transporte da produção (FERREIRA, A. A. M. 2012). A gravidade da situação levou o Ministério Público a encomendar um estudo em 2012, para o diagnóstico e a identificação das fontes poluidoras, a fim de implantar medidas de mitigação dos impactos socioambientais.
A geração de empregos, a partir desses investimentos produtivos, tem aumentado o rendimento da população, atraindo pessoas de outras regiões, ampliando a imigração, mudanças demográficas e, consequentemente, o crescimento populacional. Conforme identificado por Barbieri e Santos (2011), cenários economicamente favoráveis como esse, resultam em geração de empregos e em alta migração (HORTA, C. R., et al. 2012).
Além do crescimento da população, e da demanda por novos assentamentos humanos no município, a ocorrência de desastres naturais nas últimas décadas deu início a ações do poder público local. O estudo elaborado pela Secretaria de Geologia, Mineração e Transformação Mineral, por meio do Serviço Geológico do Brasil, classificou 27 áreas com potencialidade de risco alto e muito alto para movimentos de massa e inundação, com aproximadamente 7.740 pessoas em situações de risco (PMC, 2012).
Um dos principais problemas enfrentados pela população é a qualidade do ar, alterada pelas emissões atmosféricas de atividades industriais e minerárias, provocando um aumento significativo na quantidade de materiais particulados na atmosfera (incluindo a emissão difusa, causada pelo vento e por veículos, que trafegam entre as minas e a cidade). As áreas mais afetadas localizam-se em bairros próximos às minerações e malha ferroviária - na área central da cidade, onde estão as estações de carregamento de minério em vagões e vias de acesso que cortam o município, como é o caso da BR-040, com enorme fluxo de veículos de transporte (FIGURA 4).
11
FIGURA 4 - Mapa da Estrutura Viária do Município de Congonhas. FONTE: Base Cartográfica, IBGE, 2010.; Imagem Basemap, ESRI, 2014.
Em relação a contaminação e alteração da dinâmica hídrica, o município vem enfrentando dificuldades quanto ao abastecimento e qualidade da água, em razão da localização e proximidade das jazidas de minério de ferro com os pontos de captação. Proximidade que tem gerado conflitos em decorrência da contaminação e utilização excessiva de corpos hídricos superficiais e subterrâneos nos processos produtivos das mineradoras (FERREIRA, A. A. M. 2012).
Os dados apresentados apontam para um cenário complexo, que exige uma avaliação de sustentabilidade intra-urbana no município de Congonhas, justificando, a necessidade de uma análise espacial da dinâmica demográfica, estruturada a partir de dados confiáveis e georreferenciados.
12
1.4 Problema de Pesquisa
O desafio para uma avaliação da sustentabilidade intra-urbana do município é a ausência de uma base de dados, atualizada e cientificamente validada. Após uma análise, foi constatado que os materiais disponíveis utilizavam uma base cartográfica da década de 90, não fornecendo cobertura adequada. Outra fragilidade identificada, foi a ausência de um mapa georreferenciado da malha urbana (ruas e bairros). Até onde se pôde pesquisar, não existiam informações precisas e validadas dos limites geográficos dos bairros. Embora cada secretaria adotasse uma sistemática de coleta de dados e diferentes critérios de regionalização, não houve uniformidade na relação específica de ruas e vias, pertencentes a cada bairro1.
Quando nos referimos à busca por uma base de dados espaciais, em nível dos bairros, percebemos que esta deficiência não é intrínseca à Congonhas. Segundo Bueno e D’antona (2012, p. 4, grifo nosso), “infelizmente, as divisões intra- municipais desse tipo são poucas: de um total de 5.565 municípios existentes em 2010, apenas 719 ou 13% apresentam divisão interna em bairros".
A avaliação de sustentabilidade urbana requer dados confiáveis e, uma análise mais rigorosa, possibilita a compreensão dos fenômenos, se considerarmos a escala intra-urbana, via espacialização de fatores de pressão, para isso, é necessária uma base de dados georreferenciados e recursos geotecnológicos.
Alguns estudos de avaliação de sustentabilidade intra-urbana têm adotado algumas variáveis do censo do IBGE, assim como a malha digital, possibilitando a espacialização dos dados por setores censitários e viabilizando a aplicação de métodos de análise espacial, com vista à avaliação integrada da sustentabilidade, baseada na matriz PEIR2.
1 Em uma etapa preliminar, o interesse da pesquisa se concentrava na busca por uma base de dados georreferenciados, em nível dos bairros de Congonhas. No entanto, as Secretarias Municipais de Obras, Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável, Planejamento e Saúde, não possuíam dados confiáveis; a única secretaria, na qual se encontravam alguns dados relacionados à pesquisa, para fins de análise espacial, foi a Secretaria de Gestão Urbana. Quanto aos órgãos estaduais, não foram encontrados dados geoespaciais de referência para esta pesquisa. 2 No Brasil, avaliações intra-urbanas semelhantes foram aplicadas em alguns municípios. Cf. BUENO, M. C. D.; D’ANTONA, A. O. (2012).; Cf. CONCEIÇÃO R. S.; DORNELLES, L. M. (2004).
13
1.5 Objetivo
O objetivo deste trabalho é a espacialização de dados censitários do município de Congonhas, relativos aos Censo Demográfico 2010, assim como a sua base de dados territorial, que da perspectiva de avaliação de sustentabilidade, pudessem ser analisados os fatores de pressão.
14
2. REFERENCIAIS TEÓRICO-CONCEITUAIS
2.1 Avaliação da Sustentabilidade - Modelo GEO Cidades
Existem diversos movimentos nacionais e internacionais na busca para medir a sustentabilidade. No âmbito nacional, podemos citar iniciativas como a do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), na publicação dos primeiros Indicadores de Desenvolvimento Sustentável do Brasil (IBGE, 2002).
As diferentes tentativas de se criar uma métrica e uma metodologia para a avaliação da sustentabilidade têm sido criticadas, de alguma maneira, por pesquisadores e especialistas. Isso não quer dizer que não possam ser aplicadas, ainda que seja necessário algum grau de aperfeiçoamento. A universalização de uma métrica e metodologia para a avaliação de sustentabilidade, ainda demandará tempo para a concretização. Apesar dessas limitações, as diferentes tentativas têm um papel relevante para a orientação de governos e organizações internacionais e, nesse sentido, “a existência de vários índices de sustentabilidade ambiental é uma oportunidade de ouro” (VEIGA, J. E., 2010, p. 183).
Veiga (2010) ressalta que os Indicadores de Desenvolvimento Sustentável do Brasil (IBGE, 2002), foram muito importantes para esse segmento, mesmo que a abordagem tenha sido mais direcionada ao tema desenvolvimento que da sustentabilidade, afirmando ainda que esse trabalho pioneiro, não pode ser subestimado, já que dados sobre temas ambientais não são tradicionalmente produzidos.
A avaliação integrada de sustentabilidade, proposta pelo Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA), feita nos moldes propostos pela metodologia Global Environment Outlook (GEO), conhecida como GEO Cidades, foi lançada especificamente para os governos locais, comunidade científica e tomadores de decisão da América Latina e Caribe, sendo referência na identificação de fatores de pressão, exercidos sobre o desenvolvimento urbano e o consequente impacto sobre o meio ambiente (PNUMA, 2004).
O objetivo da metodologia GEO Cidades é o entendimento da interação entre
15 o desenvolvimento urbano e o meio ambiente, subsidiando diversos segmentos, com informações atuais e confiáveis, reforçando a ligação entre os processos de desenvolvimento socioeconômico, gestão urbano-ambiental e decisão política (desenvolvimento sustentável).
Considerados como essenciais ao desenvolvimento sustentável, a metodologia GEO Cidades define indicadores como: "variáveis que resumem ou simplificam informações relevantes, tornam visíveis fenômenos de interesse, e quantificam, medem, e comunicam informações relevantes" (PNUMA, 2004, p. 149, grifo nosso).
Assim como o conceito de desenvolvimento sustentável, a literatura sobre indicadores é ampla, produzida principalmente, por órgãos governamentais e entidades de pesquisa. A metodologia GEO Cidades possui algumas vantagens se comparada a outras, como por exemplo, a validação científica, adoção de instituições mundiais, abrangência de diversas situações ambientais, e principalmente, por ser um dos métodos de avaliação urbano-ambiente mais disseminados no mundo.
2.1.1 Componentes da Matriz PEIR
A estrutura de análise da metodologia GEO, está baseada em uma matriz de indicadores, modelada segundo uma sequência de conexões lógico-causais, entre fatores os quais caracterizam a interação dos componentes urbano-ambientais da matriz Pressão-Estado-Impacto-Resposta (PEIR). A matriz busca respeitar os nexos causais e o vínculo lógico entre as dimensões da sustentabilidade, sendo o referencial na seleção dos indicadores utilizados na elaboração do Relatório GEO Cidades, os diagnósticos e as tendências dos principais fatores que afetam o meio ambiente. Na avaliação, são levados em conta os fatores demográficos, econômicos e ocupação do território, associados à urbanização, que exercem pressão sobre o estado atual dos recursos naturais, fatores que retratam os impactos causados e as respostas (reações), que são produzidas para enfrentar os problemas ambientais em cada localidade (PNUMA, 2004).
Como instrumento analítico, a matriz PEIR permite organizar e agrupar, de
16 maneira lógica, os fatores que incidem sobre o meio ambiente, os efeitos que as ações humanas produzem nos ecossistemas e recursos naturais, o impacto que isto gera na natureza e, na saúde e qualidade de vida das comunidades, assim como, as intervenções da sociedade e do poder público. Os componentes da matriz devem captar as diferentes formas de relacionamento entre o processo de urbanização e os seus efeitos sobre o meio ambiente (PNUMA, 2004).
Tais componentes da matriz de indicadores, são compreendidos como resultantes das respostas a quatro perguntas acerca do meio ambiente, válidas para qualquer escala territorial (PNUMA, 2004):
a) O que está ocorrendo com o meio ambiente?
b) Por que ocorre?
c) O que pode ser feito e o que está sendo feito?
d) O que acontecerá se nada for feito?
As respostas a essas perguntas permitem identificar os componentes ou os fatores fundamentais, associados a quatro processos básicos, que são objetos da análise dos relatórios GEO Cidades (PNUMA, 2004):
a) A dinâmica demográfica;
b) A dinâmica de ocupação territorial;
c) A dinâmica econômica;
d) A dinâmica social.
Os conjuntos dos fatores, considerados nesses processos, formam o que se chama de Relatório Ambiental Integrado (RAI), que possui a finalidade de produzir e comunicar informações pertinentes sobre as interações-chave entre o meio ambiente natural e a sociedade (PNUMA, 2004).
Dessa maneira, os componentes da matriz PEIR são classificados em:
a) Pressão: fatores representativos da pressão exercida pela atividade
17
humana sobre o meio ambiente, geralmente, denominada de causas ou vetores de mudança. O conhecimento dos fatores de pressão busca responder à pergunta “Por que isso ocorre?”.
b) Estado: as condições atuais do meio ambiente, resultantes e sujeitas aos fatores de pressão. As informações referentes ao estado respondem, por sua vez, à pergunta “O que está ocorrendo com o meio ambiente?”.
c) Impacto: os efeitos produzidos sobre os ecossistemas, a qualidade de vida e a economia urbana, resultantes da interação entre o estado atual e os fatores de pressão sobre o meio ambiente.
d) Resposta: os componentes da matriz que correspondem às ações governamentais, coletivas ou individuais, que aliviam ou previnem os impactos ambientais negativos, corrigem os danos ao meio ambiente, conservam os recursos naturais e que possam contribuir para a melhoria da qualidade de vida da população local. Podem ser preventivas ou paliativas. Os instrumentos desse componente respondem à pergunta “O que podemos fazer e o que estamos fazendo agora?”.
As respostas à pergunta “O que acontecerá se não atuarmos agora?” orientam a análise para as perspectivas futuras do meio ambiente local. A lógica subjacente à matriz PEIR, permite estabelecer as conexões lógicas entre diferentes fatores e projetar os desdobramentos futuros sobre as condições do meio ambiente, incluindo o exercício de análise das consequências, diante das possibilidades de ações atuais (cenários). Desse modo, a análise permite a formulação de um plano estratégico de ações, visando à correção dos rumos dos problemas ambientais de cada localidade (PNUMA, 2004).
18
A FIGURA 5 apresenta o diagrama com os principais elementos da matriz PEIR e sua inter-relação.
FIGURA 5 - Interação dos Componentes Urbano-ambientais da Matriz PEIR. FONTE: adaptado de PNUMA, 2004, p. 15.
2.1.2 Análises dos Fatores de Pressão Socioambiental
O entendimento das interações entre os componentes da matriz PEIR é extremamente complexo, em decorrência dos efeitos e das consequências da relação do urbano-ambiente. Segundo o PNUMA (2004, p. 27-28), a ocupação do
19 território é o resultado e a expressão material/ambiental da interação das dinâmicas demográfica e econômica, "ressaltando a necessidade de se destacar os seguintes fatores durante a análise":
a) A distribuição da população e das atividades no território;
b) A ocupação/produção de áreas vulneráveis;
c) Os usos do solo;
d) A construção/utilização da infraestrutura viária;
e) O consumo de água (fonte, volume, distribuição sócio-espacial, usos);
f) O acesso aos serviços de esgotamento sanitário (volume, distribuição sócio-espacial, tipos de tratamento);
g) A geração de resíduos sólidos (volume, tipo, disposição final, fontes principais);
h) As características do consumo de energia local (principais fontes, origem da energia, medição do consumo, etc.).
Como se pode observar, no que se refere à ocupação do território, essa metodologia, considera implicitamente como indicadores de pressão, variáveis que apontam para a localização geográfica e possibilidade de espacialização dos fenômenos.
A metodologia para elaboração de relatórios GEO Cidades sugere que, durante a análise de fatores de pressões atuais3, exercidas pela dinâmica demográfica, atividades econômicas e ocupação do território, cada fator de pressão esteja acompanhado e relacionado de seus respectivos indicadores (PNUMA, 2004). A FIGURA 6 apresenta os fatores de pressão socioambiental, juntamente do conjunto de indicadores relacionados, no entanto, a tipologia e a escolha dos indicadores variam conforme o objeto da avaliação.
3 Pressões atuais: conjunto das dinâmicas que estão atuando, no presente, para determinar o estado do meio ambiente (PNUMA, 2004. p. 20).
20
FIGURA 6 - Fatores de Pressão Socioambiental e Indicadores Relacionados. FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
Nesse sentido, a espacialização das variáveis, que atuam como fatores de pressões atuais, é o que torna possível análise e a compreensão dos fenômenos e processos que podem ser viabilizados ou aprofundados, com o apoio de ferramentas disponibilizadas pelas geotecnologias e pelo geoprocessamento, possibilitando a projeção de cenários por meio de um banco de dados estruturado em SIG,
21
2.1.3 Considerações Sobre a Metodologia GEO Cidades
A metodologia GEO Cidades possui um aspecto temporal na abordagem dos indicadores e suas forças motrizes, que moldam o estado urbano-ambiente (indicadores de pressão), e a relação lógica entre os impactos e as respostas tomadas, permitindo ao usuário a projeção de cenários, levando em consideração, as respostas e a eficiência das ações, colocadas em prática para mitigar as pressões. A identificação e análise dos impactos, pode ser considerada satisfatória, a médio e longo prazo, porém, há uma certa dificuldade na caracterização e correlação entre os indicadores da matriz PEIR.
Quanto à coleta de dados para a análise, é evidente a dificuldade na obtenção de informações estruturadas e atualizadas por parte de órgãos públicos, quando existem, os dados são obsoletos, sem validação científica, duplicidade de uma mesma informação produzida isoladamente pelas secretarias, impossibilitando comparações e análise de tendências; quanto aos projetos e ações locais, como o Plano Diretor de Desenvolvimento Municipal, a ausência dos resultados das ações também é um fator crítico, por não serem monitoradas.
Bossel (1999, p. 26) considera que estes tipos indicadores possuem algumas deficiências teórico-conceituais, quanto a operacionalidade e totalidade do sistema, ressaltando as especificidades e a área de interesse de seus autores, o que resulta em número maior de indicadores em uma área e praticamente nenhum em outras áreas importantes.
Um problema muito comum na aplicação dessa e outras metodologias, conforme mencionado, é a obtenção de dados, quando existem, o desafio é a escolha das variáveis que representam o fenômeno. Quando se refere à esta metodologia, Tayra e Ribeiro (2006, p. 88-89) explicam que:
[...] a metodologia GEO certamente deu maior consistência às escolhas específicas de cada espaço. Ela colabora no sentido de prover bases teóricas para a escolha, mas, sua adoção pura e simples pode esconder a necessidade de uma grande discussão a respeito de tais escolhas.
Diante de algumas limitações e potencialidades apresentadas sobre a metodologia GEO Cidades, Veiga (2009, p. 422) destaca que iniciativas como os
22
Indicadores de Desenvolvimento Sustentável do Brasil, produzidos pelo IBGE, ou o GEO Brasil, do PNUMA, "devem ser muito valorizadas, mas sobretudo como matéria-prima (base de dados) para a elaboração de indicadores com algum nível de agregação ou de síntese".
Portanto, apesar da heterogeneidade conceitual sobre indicadores, o diferencial da metodologia GEO Cidades é a sua adaptabilidade local, no entanto, assim como ocorre em outras metodologias, ela possui algumas limitações e críticas da comunidade técnica e científica, mas isto não significa que sua aplicação é inviável, tendo em vista a existência de um conjunto de dados utilizados pelo PNUMA na metodologia GEO e em demais avaliações ambientais integradas. O Explorador de Dados Ambientais4 (em inglês, Environmental Data Explorer) é um banco de dados on-line com mais de 500 indicadores metodologicamente validados, dados estatísticos globais, dados temáticos e geoespaciais, a fim de contribuir e disseminar o conhecimento em torno desta metodologia.
2.2 Base de Informações do IBGE
O censo demográfico do IBGE, realizado com um intervalo máximo de dez anos, recolhe dados sobre as características demográficas e socioeconômicas das cidades brasileiras. Segundo o IBGE, a base de dados do Censo Demográfico 2010 (2011, p. 1), “constitui a única fonte de referência para o conhecimento das condições de vida da população em todos os municípios do país e em seus recortes territoriais internos”. Os recortes territoriais internos, adotados pelo IBGE na elaboração do censo são: distritos, subdistritos, bairros e setores censitários. Essa classificação mantém a separação dos domicílios, segundo a localização em áreas urbanas ou rurais.
O Censo Demográfico 2010 é a principal fonte de dados desta pesquisa, e a metodologia utilizada pelo IBGE foi obtida, através da série Metodologia do Censo Demográfico 20105. O estudo dos aspectos metodológicos e critérios, que guiam a construção da base de dados e a definição da base territorial, são essenciais na
4 Explorador de Dados Ambientais (Environmental Data Explorer) utilizado pelo PNUMA na metodologia GEO. Disponível em:
23 espacialização e construção de mapas temáticos. Nesse sentido, o IBGE (2013, p. 351) define a base territorial nos seguintes termos:
[...] constitui-se de um sistema de informações cartográficas associadas a cadastros que mantêm, entre si, uma relação complementar que oferece ao usuário informações estatísticas e geoespaciais do território brasileiro e de sua dinâmica. A cada operação censitária, a base territorial é atualizada nos seus aspectos gráficos e cadastrais, a partir da utilização de novas tecnologias e sistemas desenvolvidos com a finalidade específica de manuseio de dados coletados e informações decorrentes para a armazenagem em bancos de dados estruturados para Sistemas de Informações Geográficas (SIG).
A base territorial dá sustentação espacial às atividades operacionais censitárias, pelas quais os dados, coletados em campo, são lançados diretamente na base territorial, por meio de ferramentas computacionais6.
Orientado pela crescente demanda por dados e ferramentas de gestão territorial, o IBGE disponibilizou as informações, em recortes territoriais desagregados, na escala das unidades territoriais de coleta, denominados setores censitários. Para efeitos da caracterização da base territorial do censo, segundo o IBGE (2011, p. 9), setor censitário é:
[...] a unidade territorial de controle cadastral da coleta, constituída por áreas contíguas, respeitando-se os limites da divisão político-administrativa, do quadro urbano e rural legal e de outras estruturas territoriais de interesse, além dos parâmetros de dimensão mais adequados à operação de coleta.
O setor censitário é a menor unidade territorial de coleta de dados do censo, na qual os dados de cada setor, quando agrupados em bancos de dados estruturados para SIG, possibilitam a construção de uma base territorial específica, tornando possível a espacialização de dados, a partir da base de informações do censo e a disponibilização de uma cobertura de todo o território. Desse modo, a base territorial atende a uma demanda por informações georreferenciadas ao nível
6 Devido ao volume excessivo de diretórios, obtivemos alguns direcionamentos junto aos departamentos do IBGE: Supervisão de Disseminação de Informações. Belo Horizonte - MG. Gerência de Atendimento, Centro de Documentação e Disseminação de Informações. Rio de Janeiro - RJ.
24 dos setores censitários, bem como as necessidades de atualização dos limites territoriais de municípios, distritos, subdistritos, bairros e a definição dos limites de novos setores censitários (IBGE, 2011).
Assim, a base territorial de um município, quando espacializada, a partir da malha digital dos setores censitários, evidencia que os mesmos são compostos por polígonos unificados, embora não possuam a mesma extensão.
As extensões territoriais dos setores censitários, são definidas em função de diversos fatores. Um dos critérios adotados pelo IBGE é a extensão territorial, a ser percorrida pelo recenseador7, não sendo maiores que 500 km2 e tempo de coleta de dados superior a 60 dias.
Embora o elemento determinante no dimensionamento e na extensão dos setores censitários sejam, principalmente, fatores quantitativos, tal critério não é tratado de forma inflexível pelo IBGE (IBGE, 2013, p. 379); outros fatores que são considerados, se referem às especificidades locais, como a geografia do terreno, o tempo de coleta, entre outros.
Em geral, o Censo Demográfico 2010, levou em consideração os seguintes critérios quantitativos:
. Setores urbanos com áreas urbanizadas: o critério adotado foi de 250 a 400 domicílios;
. Setores urbanos com áreas não urbanizadas: o critério adotado foi de 150 a 250 domicílios ou de 100 a 200 estabelecimentos agropecuários;
. Setores rurais: o critério adotado foi de 200 domicílios ou aproximadamente 150 estabelecimentos agropecuários; ou variação de 150 a 250 domicílios e de 100 a 200 estabelecimentos agropecuários.
Considerando que, quanto maior a população, menor o setor censitário, essas informações contribuem de forma significativa na definição do método de análise espacial, e também, na melhor compreensão dos fenômenos intra-urbanos.
7 Recenseador (a) é o responsável pela coleta de informações censitárias em domicílios urbanos e rurais, por meio do questionário básico e/ou da amostra.
25
2.3 Malha Digital dos Setores Censitários
Na base territorial, os setores censitários estão georreferenciados, seu conjunto compõe a Malha Digital de Setores Censitários - Censo Demográfico 20108. A partir dessa base territorial, são disponibilizadas as demais unidades territoriais: municípios, distritos, subdistritos e setores censitários.
Cada setor censitário possui um número de identificação, que o associa às informações da base territorial. Definida como chave ou geocódigo, essa identificação é composta por 15 dígitos (IBGE, 2011), formando um geocódigo estruturado da seguinte forma:
UFMMMMMDDSDSSSS
Unidade da Município Distrito Subdistrito Setor Federação
FIGURA 7 - Estrutura do Geocódigo dos Setores Censitários na Malha Digital. FONTE: IBGE, 2011.
A estrutura do geocódigo do setor censitário torna possível a adoção de SIG’s e outras geotecnologias, que necessitam de um único identificador, capaz de associar as características geográficas aos atributos da base de informações coletadas do censo.
O termo atributo se refere às propriedades de um determinado local, registradas em uma tabela de dados e associada às características individuais de um mapa. De forma simplificada, cada linha refere-se a uma única característica, e o encontro das duas extremidades desta linha formam o polígono e, é através dele que percebe-se a extensão espacial dos fenômenos em um mapa. As agências governamentais, em diversos países, fornecem uma série de atributos na forma de tabelas estatísticas, vinculadas a um conjunto de objetos, onde os dados são medidos e associados a um determinado local (SMITH, M. J.; et al. 2013).
Apesar de simples, a espacialização dos dados da base de informações do
8 Malha Digital de Setores Censitários - Censo Demográfico 2010. Disponível em:
26 censo, tomando como referência, a malha digital dos setores censitários, é um procedimento que exige a aplicação de SIG’s, métodos e procedimentos específicos.
2.4 Geotecnologias
A reprodução do território envolve um conjunto de processos, buscando o entendimento das relações urbano-ambiente, tornando indispensável, a procura por novos instrumentos e técnicas. Tais instrumentos são conhecidos como geotecnologias, ou seja, trata-se de novas tecnologias de representação e análise do território, contribuindo significativamente para o avanço no conhecimento científico do território urbano.
As geotecnologias estão profundamente ligadas à geração e qualidade dos dados, e incluem: Sistemas de Informações Geográficas (SIG), Cartografia Digital, Sensoriamento Remoto, Sistemas de Posicionamento Global (GPS), entre outras. No entanto, não devem ser confundidas com o geoprocessamento (XAVIER-DA- SILVA, 2009).
Dentre as geotecnologias, destacam-se os Sistemas de Informações Geográficas (SIG), uma tradução do inglês Geographical Information Systems (GIS), cuja característica é a integração com outras geotecnologias compatíveis, como a exemplo, a Cartografia Digital e dados de Sensoriamento Remoto (FITZ, P. R., 2008). Nesse sentido, o SIG é um sistema capaz de efetuar um conjunto de tratamentos computacionais de dados geográficos, dando um caráter interdisciplinar a esse tipo de sistema, utilizado para armazenar, analisar e manipular dados que representem objetos e fenômenos. Resumidamente, o que difere o SIG das demais geotecnologias de base computacional é a integração de dados geográficos, em seus diversos formatos, que integrados adequadamente, torna-se uma ferramenta essencial, devido a suas características, capaz de viabilizar análises de fenômenos espaciais.
2.5 Geoprocessamento
Operando sobre uma base de dados georreferenciados, o ponto central do
27 geoprocessamento é a transformação de dados em informação e em conhecimento, permitindo buscas seletivas em bancos de dados territoriais, construído e estruturado, a partir de variáveis (XAVIER-DA-SILVA, 2009).
O termo geoprocessamento é aplicado basicamente ao tratamento e análise de dados georreferenciados. Segundo Moura (2009, p. 2):
[...] nesse contexto, o geoprocessamento é uma importante ferramenta de gestão, pois é um conjunto de tecnologias para processamento da informação, cuja localização geográfica é uma característica inerente, indispensável para análise.
Embora conceitualmente distintos, os SIG’s estão intimamente ligados ao geoprocessamento, ou seja, a aplicação do SIG inicia-se no tratamento dos dados georreferenciados, transformando em informação e em conhecimento, possibilitando, assim, a localização sistemática ou eventual dos fenômenos, a abrangência das ocorrências e seus níveis de intensidade, em padrões de distribuição espacial. Portanto, o ponto central do geoprocessamento é a geração do conhecimento, dando origem às análises, métodos e discussões, a partir da espacialização de dados georreferenciados9.
2.6 Espacialização de Dados e Análise Espacial
A espacialização de dados demográficos é fundamental para que as informações sejam localizáveis, fornecendo elementos capazes de contribuir com o conhecimento do território. Uma ferramenta capaz de possibilitar a análise geográfica de fenômenos espaciais ou demográficos, é oferecida por meio de mapas temáticos, com objetivos específicos em sua elaboração, portanto, dependendo das análises a serem realizadas, serão necessários diferentes tipos de mapas vinculados a uma simbologia específica. Segundo Archela e Théry (2008, p. 3, grifo nosso) "o mapa temático deve cumprir sua função, ou seja, dizer o quê? onde é? como ocorre determinado fenômeno geográfico?".
Existem duas formas básicas de utilização de mapas temáticos, a pontual,
9 Para o aprofundamento das discussões relativas à geoprocessamento e espacialização de dados, Cf. BLASCHKE, T.; KUX, H. (2007).; Cf. LANG, S.; BLASCHKE, T. (2009).
28 isto é, a localização da informação por meio da representação por pontos, como domicílios, indústrias, monitoramento de qualidade da água, entre outras, e a zonal, representada por dados espacializados sobre determinada área ou polígono, como dados agrícolas e populacionais (FITZ, P. R., 2008).
Na construção de mapas temáticos, a representação espacial deve utilizar os mesmos sistemas cartográficos10 em suas camadas de informação, para que não ocorram alterações nas análises espaciais e nos resultados obtidos. A análise espacial, parte exatamente da compreensão dos fenômenos, a partir da distribuição de dados originados, principalmente pelos SIG’s. Esse tipo de análise, possibilita uma visualização espacial de variáveis dos fenômenos. Câmara et al. (2004, p. 02, grifo nosso) destacam que, incorporado o espaço, “a ênfase da análise espacial é mensurar propriedades e relacionamentos, levando em conta a localização espacial do fenômeno em estudo de forma explícita”.
Um dos métodos mais disseminados na análise espacial é a análise de área, na qual os dados estão associados a polígonos delimitados, como por exemplo, informações agregadas por zoneamento, resultando em análises de área por setores censitários, oriundos do censo demográfico. Segundo Câmara et al. (2004, p. 1), compostos por homogeneidade de dados, esse método é aplicado, quando “não se dispõe da localização exata dos eventos, mas de um valor por área”. A análise de área sugerida por Câmara et al. (2004) apresenta o aspecto quantitativo de mapas temáticos "quanto?", complementado as funções do mapa apresentadas por Archela e Théry (2008).
10 No Brasil, utiliza-se obrigatoriamente a partir de 2014 como referencial geodésico oficial, o Sistema de Referência Geocêntrico para as Américas - SIRGAS 2000, de acordo com o IBGE. Disponível em:
29
3. MÉTODOS E PROCEDIMENTOS
Utilizando-se a matriz PEIR de avaliação integrada de sustentabilidade, a identificação e seleção de variáveis indicadoras de pressão são oriundas da base de informações agregadas por setor censitário, do Censo Demográfico 2010, que pudessem ser utilizados como indicadores dos fatores de pressão, associados à ocupação do território e à dinâmica demográfica de Congonhas. Com base em ferramentas geotecnológicas, os dados de cada variável são espacializados sobre a malha digital dos setores censitários, possibilitando a localização e intensidade da dinâmica urbana do município de Congonhas, representadas em mapas temáticos, que são então analisados e discutidos.
3.1 Variáveis do Censo Demográfico 2010
A base de informações, gerada pelo censo, com as características dos domicílios e da população agregadas por setores censitários, constitui uma base de dados, denominada Base de Informações do Censo Demográfico 2010: Resultados do Universo por Setor Censitário11.
Essa base disponibiliza, num mesmo diretório de armazenamento, 26 planilhas com 1.062 variáveis correspondentes a cada setor censitário (Base_informacoes_setores2010_universo_MG), através da identificação do geocódigo.
As variáveis, que compõem a base de informações, são oriundas a dois tipos de questionários: o questionário básico e o questionário da amostra.
Segundo o IBGE, o questionário básico é composto por 37 perguntas, aplicadas em todos os domicílios, exceto, naqueles previamente selecionados, em que serão aplicados o questionário da amostra. As variáveis são relativas às características da população e dos domicílios, e incluem, por exemplo: sexo, idade, cor ou raça, educação, rendimento, abastecimento de água, esgotamento sanitário,
11 Base de Informações do Censo Demográfico 2010: Resultados do Universo por Setor Censitário. Disponível em:
30 existência de energia elétrica e destino do lixo (2013, p. 38). Nos domicílios selecionados para amostra, além do questionário básico, este é aplicado em específico, contendo 108 perguntas, relativas a outras características da população e dos domicílios, não presentes no questionário básico; além disso, o questionário busca coletar, em detalhes, outras informações sociais, econômicas e demográficas, tais como: automóveis, medidor de energia elétrica, religião, deficiência física, migração, estado civil, tempo de deslocamento, fecundidade, mortalidade, entre outras.
A seleção das variáveis para espacialização dos dados, considerou as seguintes definições quanto à natureza dos domicílios. Considera-se como domicílio particular aquele em que os moradores possuem qualquer grau de parentesco, além de empregados domésticos ou outras pessoas, que residam no domicílio, por outros motivos, mas não que possuem grau de parentesco. O domicílio particular permanente é aquele destinado exclusivamente à habitação, independentemente do número de moradores. Por outro lado, considera-se domicílio coletivo instituições e/ou estabelecimentos, como hotéis, motéis, pensões, penitenciárias, postos militares, asilos, orfanatos, hospitais e clínicas (com internação), alojamento de trabalhadores ou de estudantes, entre outros (IBGE, 2013).
3.2 Tratamento e Espacialização dos Dados
O SIG utilizado nesta pesquisa é o ArcGIS (versão 10.1). Os critérios que permearam esta escolha estão relacionados a diversos fatores; o primeiro se refere ao tipo de arquivo da malha digital dos setores censitários, disponibilizado pelo IBGE, com o formato shapefile (shp), o qual permite trabalhar com arquivos vetoriais, como polígono, linha e ponto. Ambos estarão relacionados com mais dois arquivos: um no formato dbf (nele estão contidos o banco de dados, como a tabela de atributos), e outro no formato shx (responsável por vincular o shp e o dbf); o segundo é a interface, a disponibilização de recursos e de ferramentas de análises necessárias às aplicações propostas pela pesquisa; o terceiro critério é o volume de publicações, que adotam o mesmo programa, como ferramenta para o desenvolvimento de pesquisas. O ArcGIS é produzido pela empresa Environmental
31
Systems Research Institute (ESRI)12, especializada em sistemas de armazenamento, manipulação, processamento de dados geográficos e mapeamento.
O ArcGIS possui várias extensões, e nesta pesquisa, foram empregados particularmente, o ArcCatalog e o ArcMap. O ArcCatalog é um gerenciador, no qual é criado ou modificado o arquivo no formato shapefile, com padrões cartográficos adequados, gerenciamento dos dados e modificação. O ArcMap é a principal extensão do ArcGIS, possibilitando o manuseio do shapefile, de forma simultânea aos dados e informações geográficas, como a produção, geração de mapas e análise espacial.
A utilização do ArcCatalog se refere à necessidade de uma visualização preliminar dos arquivos, a fim de confirmar o caminho ou endereço do disco, em que os dados serão gravados; basicamente, as mesmas funções do ArcCatalog são disponibilizadas no ArcMap, mesmo assim, é importante atestar a confiabilidade das informações, verificando o destino do arquivo em que os dados serão salvos.
3.3 Procedimentos de Geração dos Mapas Temáticos
A espacialização da malha dos setores censitários foi realizada no ArcMap, com a seleção por atributo, dos distritos e setores de Congonhas. Em seguida, foi criado um shapefile exclusivo (Dados_Congonhas), ou seja, extraíram-se os dados geográficos, com a delimitação dos distritos e setores. Automaticamente, esses dados geográficos (município, distritos e setores censitários) são vinculados a um banco de dados (arquivo no formato dbf - Dados_Congonhas). Posteriormente, as variáveis do censo foram inseridas, no banco de dados, associadas aos seus respectivos geocódigos. A área em km2 para cada setor censitário, foi calculada utilizando a função calculate geometry do ArcGIS. Posteriormente, as variáveis do censo e a área (km2) estão reunidas no mesmo banco de dados e tabela de atributos. A FIGURA 8 apresenta o fluxograma com os procedimentos adotados para a geração dos mapas temáticos.
12 Environmental Systems Research Institute (ESRI). Disponível em:
32
FIGURA 8 - Fluxograma do Método de Geração dos Mapas Temáticos e Análise Espacial de Congonhas. FONTE: o autor.
A FIGURA 9 apresenta a malha digital dos setores censitários do município de Congonhas, compondo assim, sua divisão intra-urbana, com 66 setores censitários e 3 distritos (Congonhas, Lobo Leite e Alto Maranhão). No distrito Congonhas, adota-se a nomenclatura Sede, composto por 49 setores censitários, Alto Maranhão 12 e Lobo Leite 5.
33
FIGURA 9 - Mapa da Malha Digital dos Setores Censitários por Distrito do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
3.3.1 Representação Gráfica de Mapas Temáticos
Por questões de ética, associadas à preservação da identidade e outros dados protegidos pelo direito à privacidade, em setores censitários, com menos de cinco domicílios particulares, o IBGE omite alguns dados, como medida de proteção aos selecionados para a aplicação dos questionários básico e da amostra. Por isso, as planilhas com variáveis onde as células estejam com “x”, enquadram-se no critério de omissão dos dados. Independente da omissão ou não dos dados, esse procedimento não interfere na malha digital dos setores censitários, na classificação dos dados, ou na subdivisão geográfica dos mesmos (IBGE, 2011).
Nesta pesquisa, o tratamento das tabelas, preparação dos dados para classificação e espacialização, levou em consideração, variáveis com dados “x” (omissão) e com “0” (zero), considerando-as como “ausência de dados”.
34
Os dados correspondentes às variáveis do setor censitário 311800715000005 (distrito Lobo Leite), não são mencionados na base de informações. Essa especificidade se apresenta em decorrência do setor não possuir domicílio ocupado. Na base de informações do censo, são considerados apenas os setores com domicílios particulares, ocupados ou coletivos, com morador. A existência desse setor censitário só foi detectada na malha dos setores censitários, através de um SIG. Para consulta, os APÊNDICES de A-M, demonstram que a sigla NDO (nenhum domicílio ocupado) será usada nos dados correspondentes às variáveis desse setor censitário.
Quanto a representação gráfica de mapas temáticos, os principais objetivos são a visualização e a localização, baseadas em informações cartográficas. Diferentemente dos topográficos, mapas com esta tipologia ainda não se estabeleceram por meio de convenções fixas, em decorrência das próprias variações temáticas e aspectos específicos de cada área de estudo, tornando necessária adaptações em diferentes situações (ARCHELA, R. S.; THÉRY, H. 2008).
Segundo Martinelli (2003), na cartografia temática, os mapas servirão de suporte para a localização dos componentes do tema, contendo informações cartográficas básicas, com expressões qualitativas ou quantitativas, para que não sejam apenas ilustrações junto ao texto geográfico. Neste contexto, o mapa temático é o resultado de uma visão mais dinâmica e representativa da complexidade do espaço urbano.
A metodologia GEO Cidades não apresenta nenhum modelo, referências ou critérios na elaboração de mapas temáticos, apenas sugere, que este tipo de espacialização deve ser considerada na aplicação da metodologia, não como uma regra absoluta, mas como um elemento relevante para a análise urbana.
É notório que existem problemas conceituais e definições estruturais, e a literatura sobre cartografia temática não estabelece um modelo específico quanto a elaboração desses mapas13, ressaltando apenas critérios básicos e aspectos
13 O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) não estabeleceram critérios por meio de convenções fixas, quanto a elaboração ou modelo de mapas temáticos.
35 referenciais que deverão compô-lo, como, fonte, escala gráfica e/ou métrica, orientação, autor, ano de elaboração, fonte de dados, título, legenda, e o próprio georreferenciamento das informações, através de referencial geodésico oficial utilizado no Brasil - SIRGAS 2000 (CARVALHO, I. F. 2005).
Quanto a análise espacial e classificação dos dados, os problemas conceituais e definições estruturais são recorrentes, exceto em áreas específicas do conhecimento, como a Ciência dos Solos, Geologia e Saúde pública, classificação digital de imagens de satélite para dados geofísicos, de acordo com as ondas de refletância do espectro. Tais áreas elaboraram normas técnicas específicas de representação em SIG, incluindo hipóteses sobre o comportamento espacial dos dados. De forma resumida, dados quantitativos do espaço urbano, não possuem um método de análise ou classificação de dados pré-estabelecido, sendo necessário a combinação de diferentes aplicações em decorrência do próprio espaço e finalidade da análise.
Pelo que foi visto há uma certa limitação na classificação e representação das variáveis no mapa temático. Ao fazer o uso do SIG na análise espacial, podemos estabelecer a estrutura do espaço, ao modelar o fenômeno em estudo, “mas dificilmente poderemos estabelecer a natureza dinâmica dos processos, sejam naturais ou sociais" (CÂMARA, G.; et al. 2004, grifo nosso).
A discussão apresentada reforça tanto o potencial, quanto as limitações da análise espacial intra-urbana e da cartografia temática, no entanto, a adoção de uma metodologia sólida contribui de forma significativa com os resultados. Se considerarmos o objeto de análise adotado nesta pesquisa, percebemos que o objetivo não está relacionado a comparação ou precisão dos métodos de classificação ou análise espacial, muito menos na combinação entre métodos geoestatísticos, e sim, na representação dos fenômenos espaciais. Se a análise estivesse dimensionada estritamente à densidade populacional e ao seu comportamento frente aos diferentes métodos geoestatísticos (regressão, desvio padrão, estimação de modelo contínuo de área, variação do fenômeno em relação à média regional, ou aos demais métodos geoestatísticos do ArcGIS) poderíamos então considerar indispensável o desenvolvimento de uma metodologia específica para este fim. Portanto, não há um único padrão ou método de análise espacial e
36 classificação de dados para cada aplicação ou finalidade. Ou seja, a geotecnologia não é uma ciência exata, e o tratamento estatístico dos dados pode resultar em uma representação geográfica aproximada, incorreta ou distorcida do mundo real.
Com base no conhecimento empírico, a localização dos fenômenos obtidos por meio da classificação e espacialização dos dados de Congonhas, evidenciam que os métodos adotados nesta pesquisa são satisfatórios para uma análise intra- urbana, e uma análise geoestatística mais detalhada necessita de dados pontuais, irregularmente distribuídos em uma área14. Loch (2006, p. 203) ressalta que as representações em mapas quantitativos ou estatísticos, em geral, utilizam de quatro a oito classes, podendo chegar a doze classes, o que não é recomendado, já que a utilização de muitas classes torna o fenômeno e análise incompreensíveis.
Em relação a classificação de dados em mapas temáticos quantitativos, embora a literatura não tenha estabelecido um número de classes, Archela e Théry (2008, p. 9) recomendam no máximo cinco classes na representação de um fenômeno. Segundo Krygier e Wood (2011, p. 155), para garantir que os leitores e usuários compreendam os padrões de distribuição dos dados, o ideal é que se utilize de quatro a oito classes, um valor superior, apresenta padrões mais complexos de distribuição dos dados e sombreamento das áreas. Quando se trabalha com dados quantitativos agregados em áreas, o primeiro passo é decidir o número de classes, no entanto, um número muito pequeno resulta em padrões distintos, por outro lado, um número muito alto de classes, na maioria das vezes, resulta em padrões complexos, difíceis de serem analisados. Portanto, o melhor método de classificação a ser adotado, depende primeiramente, da origem dos dados e da finalidade do mapa (KRYGIER, J.; WOOD, D. 2011). A biblioteca do ArcGIS15 disponibiliza os principais métodos de classificação padrão do ArcMap, junto de suas respectivas descrições, e recomenda no máximo cinco classes, em todos os métodos.
A classificação de dados através do método de Quebras Naturais - Jenks (em inglês, Natural Breaks - Jenks) é uma classificação padrão do ArcMap, recomendada para um conjunto de dados com distribuição heterogênea, baseado
14 Cf. BUENO, M. C. D.; D’ANTONA, A. O. (2012). 15 Biblioteca do ArcGIS 10.1. Disponível em:
37 em agrupamentos naturais, inerentes aos dados. As quebras dos dados são identificadas em grupos (classes) de valores próximos, maximizando os grupos com valores diferentes. Os limites das classes são definidos onde existem relativamente grandes diferenças nos valores dos dados. O método de Quebras Naturais é recomendado devido ao detalhamento na classificação e distribuição dos dados, baseado na análise de agrupamentos (em inglês, Cluster Analysis), não apresentando limitações ou erros consideráveis na análise espacial (KRYGIER, J.; WOOD, D. 2011).
Krygier e Wood (2011) consideram o método de Quebras Naturais como uma classificação padrão, por levar em consideração as características dos dados e sua distribuição, alertando para alguns métodos, como o de Quantis, que apresentam distorções no mapa. Compreender as vantagens e limitações de cada sistema de classificação é essencial, bem como a finalidade do mapa. Esses dois fatores contribuem na determinação da classificação mais adequada para a pesquisa, bem como a utilização de um histograma com a frequência das classes, o que contribui de forma significativa na interpretação dos dados.
Baseado nessa discussão, o método de Quebras Naturais foi adotado na classificação dos dados desta pesquisa, utilizando cinco classes para todos os mapas. Vale ressaltar que a legenda “ausência de dados” não é uma classe, e em cada mapa temático, para os setores censitários com variáveis de valor “0” (zero), foram criados um shapefile “ausência de dados”, sendo necessária sua espacialização e localização, e não foram inseridos na classificação dos dados. Ou seja, os valores entre 00-0,9 pertencem a nomenclatura “ausência de dados”, e na classificação dos dados para a legenda, os intervalos de classe consideram o valor mínimo 1 (um), ou o primeiro valor que constar na tabela de atributos do ArcMap, com as variáveis do censo selecionadas para esta pesquisa.
38
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 Variáveis de Pressão Selecionadas
Considerando que o Censo Demográfico 2010, é a primeira edição que possui uma base de informações agregadas por setores censitários urbanos e rurais, a seleção das variáveis na base de informações está condicionada a diversos fatores: primeiro, a espacialização de variáveis de pressões atuais em escala intra-urbana, exercidas pela dinâmica demográfica e ocupação do território, de acordo com a matriz PEIR, já que a metodologia GEO Cidades considera implicitamente a necessidade de espacialização, desde que estabelecido o limite de abrangência espacial da análise, assim como as variáveis consideradas, tendo em vista as prioridades da avaliação integrada, mantendo a noção de um sistema inter- relacionado; segundo, estão entre os principais problemas urbanos, desencadeadores de manifestações e vulnerabilidade ambiental-urbana, em países e regiões da América Latina e Caribe, segundo o PNUMA (2004); terceiro, são essenciais na análise espacial da dinâmica demográfica e na avaliação de sustentabilidade intra-urbana de Congonhas.
Portanto, o QUADRO 1 apresenta as variáveis de pressão selecionadas para esta pesquisa, dentre as 1.062 variáveis disponíveis na base de informações agregadas por setores censitários, urbanos e rurais, no entanto, o que as difere das demais é possibilidade de se relacionar as causas dos problemas ambientais urbanos, sobre as quais devem atuar as respostas do poder público e da sociedade, a fim de preservar ou melhorar o estado do meio ambiente urbano.
39
QUADRO 1 - Variáveis Selecionadas na Base de Informações do Censo 2010.
Planilha Variável Descrição da Variável
Domicilio01_MG V001 Domicílios particulares e domicílios coletivos
Domicílios particulares permanentes com abastecimento de água Domicilio01_MG V012 da rede geral
Domicílios particulares permanentes com banheiro de uso Domicilio01_MG V017 exclusivo dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via rede geral de esgoto ou pluvial
Domicílios particulares permanentes com banheiro de uso Domicilio01_MG V019 exclusivo dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via fossa rudimentar
Domicílios particulares permanentes, com banheiro de uso Domicilio01_MG V021 exclusivo dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via rio, lago ou mar
Domicilio01_MG V035 Domicílios particulares permanentes com lixo coletado
Domicilio01_MG V043 Domicílios particulares permanentes com energia elétrica
Domicilio02_MG V001 Moradores em domicílios particulares e domicílios coletivos
Pessoa01_MG V001 Pessoas alfabetizadas com 5 ou mais anos de idade
DomicilioRenda_MG V003 Total do rendimento nominal mensal dos domicílios particulares
FONTE: IBGE, 2011.
4.2 Análise das Dinâmicas Urbanas
Na busca por manter o marco conceitual da metodologia GEO Cidades, a seguir, são apresentadas definições para os fatores urbano-ambiente, descrições detalhadas dos indicadores fundamentais de pressão, justificando seu uso, sua importância e a forma adequada de medi-lo, apresentando na íntegra, outras informações relevantes (PNUMA, 2004, p. 35-52).
No entanto, conforme destacado anteriormente nesta pesquisa, a tipologia e a escolha de indicadores similares, que complementam o indicador principal, varia conforme o objeto de análise. Vale ressaltar que, não se pode inserir todos os
40 indicadores em um mesmo mapa temático, sendo a melhor alternativa, sua construção e análise espacial individualizada.
A metodologia GEO Cidades, sugere a proposição de novos indicadores, resultantes ou não, de uma combinação particular de indicadores já existentes, desde que possuam replicabilidade. Neste contexto, existe a categoria de indicadores locais, ou seja, são específicos, desagregado do indicador principal, e considerados necessários para compreender as características ambientais próprias de cada localidade.
4.2.1 Dinâmica Demográfica e Ocupação do Território
A ocupação do território é o resultado das transformações impostas à cidade, em razão da intensa dinâmica demográfica que tem caracterizado o município de Congonhas nas últimas décadas. O crescimento populacional e avanço da ocupação, resultando na expansão da área urbanizada rumo às regiões periféricas, têm como efeito a ocupação de áreas suscetíveis à inundação e movimentos de massa, reduzindo a cobertura vegetal e ameaçando os últimos remanescentes de recursos naturais do município. Estes fatores afetam consideravelmente a qualidade de vida no ambiente urbano.
O formato utilizado na representação do indicador de crescimento populacional, obtido através de gráficos, está baseado em dados censitários e estimativas populacionais para o município de Congonhas16.
Considerando que as pressões sobre o ambiente urbano acompanham o crescimento populacional (QUADRO 2), aumentando assim a demanda por recursos naturais, podemos então considerar que a expansão do município de Congonhas exerce forte pressão sobre os recursos naturais locais; não só pela expansão e intensificação das atividades industriais mencionadas anteriormente, mas também pelo crescimento populacional que se verifica no período entre 2000 e 2010. A taxa média de crescimento anual da população é de 1,63%, superior à média estadual e nacional. Na década anterior, de 1991 a 2000, a taxa média de crescimento anual foi
16 Não foi possível a representação espacial através de mapas temáticos quantitativos do indicador de crescimento populacional, devido à ausência de dados temporais por setor censitário.
41 de 1,73%. No Estado de Minas Gerais, estas taxas foram de 1,01% entre 2000 e 2010, e 1,01% entre 1991 e 2000. No Brasil, foram de 1,01% entre 2000 e 2010, e 1,02% entre 1991 e 2000 (PNUD, 2013).
QUADRO 2 - Definição do Indicador de Pressão: Crescimento Populacional.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
De acordo com o censo e estimativas populacionais para os municípios brasileiros, de 1991 a 2014, Congonhas obteve um acréscimo de 16.916 habitantes (GRÁFICO 1). Nas últimas duas décadas, a taxa de urbanização de Congonhas cresceu 16,76%, e em 2010 (TABELA 2) chegou a 97,36%; ou seja, praticamente todo o município é urbanizado (PNUD, 2013; IBGE, 2014).
A TABELA 2 apresenta dados dos últimos três censos demográficos de Congonhas. Em 2010, a população residente nas áreas urbanas chegou a aproximadamente 97,36%; deste total, cerca 81,62% estão no distrito Sede (39.696 habitantes) e apenas 2,64% na área rural (1.283 habitantes). Estes dados demonstram uma dinâmica muito acentuada quanto a redução da população rural, que entre 1991 a 2010, passou de 16,62% para 2,64%, respectivamente.
42
GRÁFICO 1 - Taxa de Crescimento Populacional do Município de Congonhas - 1991 a 2014. FONTE: IBGE, 2014.
TABELA 2 - População Total, por Gênero, Rural/Urbana, e Taxa de Urbanização de Congonhas.
FONTE: PNUD, 2013.
Como podemos observar, nas últimas duas décadas, as taxas de crescimento populacional em Congonhas são superiores às taxas de crescimento médio anual do
43
Estado de Minas Gerais e do Brasil. Este crescimento populacional foi impulsionado, principalmente, pela imigração e migração entre cidades, em decorrência das oportunidades de emprego no setor minerário e siderúrgico. Aparentemente, a população do município é pequena, mas se levarmos em consideração os fatores que limitam este crescimento, como as áreas de risco suscetíveis a inundações ou áreas com declividades superiores a 20%, inaptas à urbanização, juntamente da abrangência da rede hidrográfica na área urbana, o crescimento populacional torna- se então um dos fatores mais complexos a serem discutidos e analisados. Parte do problema decorre da dificuldade em mensurar as taxas de migração em imigração do município, haja vista que projeções populacionais já foram aplicadas para o município e região, e em todos os períodos, Congonhas ultrapassou as taxas previstas de crescimento populacional.
A incorporação de informações sobre as condições de vida da população é de grande importância para as respostas do poder público. Especificamente quanto ao nível de alfabetização, segundo o PNUD (2013), em Congonhas, a taxa de analfabetismo da população de 18 anos ou mais diminuiu 6,99% nas últimas duas décadas, e em 2010, cerca de 57,58% dos alunos entre 6 e 14 anos de idade cursavam o ensino fundamental. O GRÁFICO 2 apresenta a taxa de escolaridade da população de 25 ou mais anos de idade, em 2010.
GRÁFICO 2 - Taxa de Escolaridade da População de 25 ou Mais Anos de Idade no Município de Congonhas - 2010. FONTE: PNUD, 2013.
Conforme sugerido pela definição do indicador Índice de GINI, apresentado
44 no Quadro 3, as variáveis alfabetização e rendimento são componentes deste índice, no qual foram utilizados na representação deste indicador a variável total do rendimento nominal mensal (R$) e a proporção de pessoas alfabetizadas, através de mapas temáticos quantitativos.
QUADRO 3 - Definição do Indicador de Pressão: Índice de GINI da Desigualdade de Renda.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
Quanto a espacialização dos dados censitários relativos ao indicador alfabetização, a FIGURA 10 apresenta o mapa com a proporção de pessoas alfabetizadas (5 ou mais anos de idade), por setor censitário, revelando uma alta concentração de alfabetização no distrito Sede, ao centro e ao norte do município. Em alguns setores censitários periféricos, coincidentes com a taxas de distribuição e densidade de domicílios, ocorre também, uma forte disparidade entre as áreas mais afastadas (rurais) e as áreas mais próximas ao centro do distrito Sede (urbanas). Contudo, é necessário lembrar que, os limites territoriais dos setores censitários, embora seja guiado por critérios quantitativos, no que diz respeito a áreas de menor densidade populacional, outros critérios acabam prevalecendo, como por exemplo, o
45 tempo de coleta de dados, a topografia do terreno, a existência de vias de acesso, etc. A frequência das classes (GRÁFICO 3) apresenta maior incidência em valores superiores a 520 pessoas alfabetizadas, ao que podemos constatar que, a grande maioria dos setores censitários possuem níveis elevados de alfabetização.
FIGURA 10 - Mapa com a Proporção de Pessoas Alfabetizadas, de 5 ou Mais anos de Idade, do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
46
GRÁFICO 3 - Frequência das Classes do Mapa com a Proporção de Pessoas Alfabetizadas, de 5 ou Mais Anos de Idade, do Município de Congonhas. FONTE: o autor.
Considerando que, os setores periféricos apresentam um contingente menor de pessoas alfabetizadas, coincidentemente, são os mesmos que apresentam as menores densidades populacionais, de domicílio e domiciliar, portanto, pode-se concluir que a taxa de alfabetização é significativamente elevada, próxima da média geral para o município que, no censo de 2010, era de aproximadamente 88%. A variável alfabetização é também fortemente dependente do perfil da pirâmide etária, específica de cada setor censitário, tendo em vista que aquelas regiões, que apresentam relativamente às demais um maior número de crianças e de recém- nascidos e ou de idosos, tendem a apresentar uma taxa de alfabetização comparativamente menor, ou seja, esse indicador carrega uma grande inércia, em função do peso das gerações mais antigas e de menos escolaridade, no entanto, cabe lembrar que a variável é quantitativa, expressa em termos e números absolutos, e não relativos.
Quanto à geração de empregos e do aparente aumento na distribuição de renda da população, compreender estes padrões de distribuição espacial da população e de suas classes de rendimento é indispensável, em demandas sociais e ambientais, oriundas da dinâmica demográfica. A espacialização de dados censitários, apresenta o mapa rendimento domiciliar mensal (FIGURA 11), por setor censitário, revelando uma forte concentração de renda nos setores do distrito Sede, atentando para a alta concentração de renda no entorno da região central deste distrito.
47
Os setores censitários que apresentam os maiores rendimentos domiciliares, em grande parte, são os mesmos que apresentam os níveis de alfabetização mais elevados, e também são os que apresentam considerável densidade populacional e de domicílio, no entanto, não coincidem com os maiores níveis de densidade domiciliar. A frequência das classes no GRÁFICO 4, apresenta maior incidência entre valores de rendimento mensal entre R$ 1.164,68 a R$ 6.086,47, portanto, os setores censitários do distrito Sede possuem uma renda elevada, se comparada aos demais distritos - Lobo Leite e Alto Maranhão.
FIGURA 11 - Mapa de Rendimento Domiciliar Mensal (R$), por Setor Censitário, do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
48
GRÁFICO 4 - Frequência das Classes do Mapa de Rendimento Domiciliar Mensal (R$) do Município de Congonhas. FONTE: o autor.
Quanto a superfície e população em assentamentos urbanos - formais e informais, foram utilizados na representação deste indicador, primeiramente, o cálculo de área em km2 dos setores censitários (assentamentos urbanos), no entanto, nos moldes sugeridos no QUADRO 4, não é possível a distinção entre assentamentos formais ou informais; a representação espacial através de mapas quantitativos, levou em consideração o número de habitantes por km2, obtendo assim, o mapa de densidade populacional por setor censitário.
O indicador local de densidade populacional, é calculado a partir de uma variável censitária, total de moradores em domicílios particulares e domicílios coletivos; a representação espacial através de mapas temáticos quantitativos, levou em consideração o total de habitantes/km² por setor censitário, obtido da seguinte forma:
Equação 1
49
QUADRO 4 - Definição do Indicador de Pressão: Superfície e População em Assentamentos Urbanos Formais e Informais.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
O mapa de densidade populacional (FIGURA 12), apresenta de forma detalhada a distribuição espacial da população nos setores censitários, revelando as maiores densidades - acima de 1.757,34 hab./km², situadas no distrito Sede. Isso ocorre, principalmente, devido à localização de prédios residenciais, prédios para a oferta de serviços urbanos (comércio e transporte) e de serviços (unidades de ensino e unidades de saúde), além da concentração de espaços de esporte e lazer, espaços culturais, proximidade às principais de vias de acesso, e monumentos históricos e religiosos. A frequência das classes no GRÁFICO 5, apresenta maior incidência entre valores de 0,14 a 589,25 habitantes/km2, no entanto, é no distrito Sede que estão localizadas as maiores densidades, superiores a 5.269,00 habitantes/km2. Segundo o IBGE (2014), a densidade populacional do município de Congonhas é de 159,6 habitantes/km2.
50
FIGURA 12 - Mapa de Densidade Populacional (habitantes/km2) do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 5 - Frequência das Classes do Mapa de Densidade Populacional (habitantes/km²). FONTE: o autor.
O relevo e a hidrografia (FIGURA 2 e 3), são fatores determinantes da dinâmica populacional e dos fenômenos de adensamento na cidade de Congonhas. Classes de maior densidade populacional ocorrem em áreas com baixa declividade,
51 na parte central do distrito Sede e ao norte do município, e também ao longo do curso do Rio Maranhão.
A proximidade da ferrovia e rodovias, como a BR-040, o deslocamento das pessoas e o fluxo de mercadorias, trabalhadores e estudantes, através das vias de acesso aos municípios de Conselheiro Lafaiete, São Brás do Suaçuí (BR-383), Jeceaba (MG-155), Ouro Preto (MG-030) e Ouro Branco (MG-443), também são fatores que contribuem de forma significativa, para ambos os fenômenos de adensamento (FIGURA 4).
A densidade populacional é um fator demográfico e de ocupação do território, importante quando analisada sob o ponto de vista da pressão exercida sobre o ambiente urbano, devido ao número total de habitantes que ocupam uma determinada área e, quando essa combinação ocorre de forma desordenada, seja em função de assentamentos formais ou informais, em uma população crescente como ocorre em Congonhas, o resultado afeta diretamente a qualidade de vida da população em vários aspectos.
O conceito de adensamento em estudos urbanos é bastante polêmico. Se por um lado, a concentração da população reduz problemas de transporte, consumo de energia, acesso a serviços básicos e distribuição de infraestrutura, por outro, podemos citar como exemplo, o município de Congonhas, e os problemas desencadeados pelo crescimento populacional e o adensamento, como o aumento do consumo de água, da geração e da concentração dos resíduos, redução da cobertura vegetal, aumento da poluição sonora e visual, contatos sociais forçados, perda de privacidade, redução de áreas livre e de espaços de lazer, etc.
Neste contexto, é necessário estabelecer uma densidade populacional capaz de suportar a qualidade ambiental e a sustentabilidade das cidades, no entanto, a metodologia GEO Cidades não apresenta metas ou valores de referência para este indicador. Esta dificuldade em estabelecer um valor ideal ou de referência, principalmente em mapas temáticos, é oriunda às necessidades e especificidades de cada localidade, ou seja, uma densidade que possa ser aceitável. O que a torna mais complexa são interações sociais, ambientais e econômicas do meio urbano, somada a intensidade de uso do solo. Segundo Rodrigues (1986), a densidade ideal
52 está por ser descoberta e, provavelmente, nunca seja encontrada. Portanto, esta é uma questão que precisa ser analisada com maior profundidade, levando em consideração diversos aspectos.
Segundo Tonkin (2008), uma densidade populacional elevada em uma cidade, pode não ser considerada em outra, devido a várias dimensões inter- relacionadas, como por exemplo, a área construída, as terras disponíveis e serviços públicos. Mesmo com limitações na mensuração de componentes urbanos, a densidade sugerida, para diferentes características residenciais, é aproximadamente de 150-450 pessoas por hectare.
Os níveis de densidade populacional vêm sendo discutido por diversos pesquisadores, alguns defendem a densificação para se alcançar o desenvolvimento sustentável, como, a estrutura já instalada e a redução da necessidade de expansão urbana para áreas periféricas, redução em deslocamentos de veículos e transporte público, favorecendo o comércio local e o planejamento urbano, reduzindo assim os impactos ambientais.
O indicador de densidade populacional deve levar em consideração as formas de ocupação, acarretando na descaracterização dos demais indicadores da matriz PEIR, ou seja, não considerar o desmembramento da densidade populacional (densidade de domicílios e densidade domiciliar), compromete significativamente a representação e a análise espacial do município, pois a densidade por si só, não revela os aspectos que precisam ser analisados, como densidades em domicílios coletivos.
Seguindo a mesma metodologia, baseada em dados censitários, a incorporação de dois novos indicadores de pressão se faz necessária, densidade de domicílios e densidade domiciliar, levando em consideração a dinâmica urbana de Congonhas, bem como a sua interação com o meio ambiente, como forma de analisar estes fenômenos.
O indicador local, densidade de domicílios, é calculado a partir de uma variável censitária, total de domicílios particulares e domicílios coletivos; a representação espacial através de mapas temáticos quantitativos, levou em consideração o total de domicílios/km² por setor censitário, obtido da seguinte forma:
53
Equação 2
Quanto ao desmembramento da densidade populacional, o mapa de densidade de domicílios (domicílios/km²), por setor censitário (FIGURA 13), evidencia dois problemas básicos: o primeiro está relacionado a alta concentração de domicílios, na região central do distrito Sede, e ao longo do Rio Maranhão, o que torna a população e domicílios destes setores, suscetíveis a inundações. O segundo, refere-se a uma dispersão, no território, de focos de adensamento e de domicílios, relativamente afastados do centro do distrito Sede; tais fatores criam dificuldades para a oferta de infraestrutura e de serviços básicos, induzindo a especulação imobiliária, ao longo das vias que conectam os adensamentos, e em razão das dificuldades de acesso e de fiscalização, favorece o surgimento de assentamentos informais. A frequência das classes no GRÁFICO 6, apresenta maior incidência entre valores de 0,05 a 175,72 domicílios/km2, no entanto, é reincidente a concentração das maiores densidades no distrito Sede, superiores a 1.422,57 domicílios/km2.
54
FIGURA 13 - Mapa de Densidade de Domicílios (domicílios/km2) do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 6 - Frequência das Classes do Mapa de Densidade de Domicílios (domicílios/km²). FONTE: o autor.
O segundo indicador local, densidade domiciliar, é calculado a partir de duas variáveis censitárias, moradores em domicílios particulares e domicílios coletivos, e domicílios particulares e domicílios coletivos; a representação espacial através de
55 mapas temáticos quantitativos, levou em consideração, o total de habitantes/domicílio por setor censitário, obtido da seguinte forma:
Equação 3
As densidades residenciais, em geral, são utilizadas na infraestrutura urbana e no dimensionamento de serviços públicos (esgoto, luz, água, escolas, transporte coletivo, etc.). Quanto às pressões exercidas em Congonhas, o mapa de densidade domiciliar (FIGURA 14), apresenta o número de habitantes por domicílio nos setores censitários. A espacialização dos dados, reforça o problema apontado de uma distribuição de adensamentos, nas áreas periféricas e rurais, evidenciando também, tratar-se de moradores com renda domiciliar menor que os das regiões centrais. Um dos fatores que contribui para essa dispersão das moradias com maior número de habitantes por domicílios é, provavelmente, a existência de domicílios coletivos, como, repúblicas e alojamentos de trabalhadores, próximo às áreas industriais, de mineração e siderurgia. O município de Congonhas possui uma densidade domiciliar média, de aproximadamente 3,4 habitantes/domicílio, pouco mais elevada do que a média do Estado de Minas Gerais (<3,2), mas superior à média do Brasil (3,5), porém, a frequência das classes no GRÁFICO 7, tem maior incidência entre 3,3 a 4,0, ou seja, a maior parte dos setores censitários, apresentam densidades domiciliares elevadas, que estão associadas à pirâmide etária do município, e ao déficit habitacional, mas também à intensidade da imigração de trabalhadores. A frequência das classes no GRÁFICO 7, apresentam maior incidência entre valores de 3,3 a 4,0 habitantes/domicílios, ocorrendo de forma difusa em todos os distritos, porém, com maior concentração no distrito Sede.
56
FIGURA 14 - Mapa de Densidade Domiciliar (habitantes/domicílio) do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 7 - Frequência das Classes do Mapa de Densidade Domiciliar (habitantes/domicílio). FONTE: o autor.
Quanto ao indicador de mudança de solo não urbano para solo urbano e redução da cobertura vegetal, conforme sugerido no pelas definições do QUADRO 5 e 6, não foi possível a representação espacial por meio de mapas temáticos
57 quantitativos, devido à ausência de dados com esta magnitude e complexidade, capazes de representá-lo, como, a área (km2) incorporada à área urbana durante o último ano, comparada ao total da área urbana do município. O mesmo ocorre quanto a redução da cobertura vegetal, como a área (km2) de desflorestamento de vegetação nativa, em determinado período de tempo. Congonhas possui uma dinâmica urbana e industrial extremamente complexa, exigindo um monitoramento e trabalhos de pesquisa exaustivos e regulares, geralmente desenvolvidos por uma equipe técnica, destinada a trabalhos específicos e temporais, aplicados na classificação de imagens de satélite e na diferenciação da cobertura vegetal nativa ou de sistemas agrossilvipastoris.
QUADRO 5 - Definição do Indicador de Pressão: Mudança de Solo não Urbano para Solo Urbano.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
58
QUADRO 6 - Definição do Indicador de Pressão: Redução da Cobertura Vegetal.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
Cabe ressaltar, que esta pesquisa está baseada em indicadores de pressão, portanto, o mapa de cobertura vegetal e uso do solo de Congonhas (FIGURA 15 e 16), serão utilizadas para fins de representação espacial e discussão dos resultados, apesar de ser classificado como indicador de estado, estes mapas representam as condições atuais do ambiente, resultante das pressões atuais.
Segundo Costa (2012), o município de Congonhas possui cerca de 30% de sua área com cobertura vegetal, classificadas como, campo, campo rupestre, cerrado, eucalipto, e 19% de floresta estacional semidecidual, e as demais classes somam 12%. Conforme a FIGURA 15 e 16, podemos observar que boa parte do município é composto por áreas de mineração e áreas urbanizadas, ou áreas antropicamente consolidadas - sistemas agrossilvipastoris, motivos pela qual ocorreram os desflorestamentos, intensificados pela demanda de florestas plantadas (eucalipto), para o abastecimento de indústrias siderúrgicas da região, juntamente da demanda por novos assentamentos humanos e novos complexos industriais.
59
Portanto, os aspectos que caracterizam a dinâmica de ocupação territorial no município de Congonhas é a expansão das áreas urbanizadas, adensamentos populacionais e domiciliares, áreas de mineração, sistemas agrossilvipastoris, e consequentemente, o avanço sobre a cobertura vegetal.
FIGURA 15 - Mapa da Cobertura Vegetal e Uso do Solo do Município de Congonhas. FONTE: COSTA, A. M. et al., 2012, p. 175.
60
FIGURA 16 - Mapa da Cobertura Vegetal do Município de Congonhas. FONTE: COSTA, A. M. et al., 2012, p. 173.
É razoável pressupor que a área urbanizada tenha aumentado nos últimos anos, com base no crescimento da taxa de urbanização de Congonhas, que apenas em 2010, cresceu 16,76%, e esse aumento crescente, ilustra o potencial de pressões que esse tipo de uso tende a exercer em relação aos recursos ambientais, notadamente sobre os recursos hídricos (superficiais e subterrâneos). No caso da área ocupada por cobertura vegetal, com distribuição heterogênea, concentrando-se ao norte do município, justamente, onde estão localizadas as áreas de mineração, apresentando um crescimento relativo em direção às áreas urbanizadas.
O indicador de consumo anual de energia per capita, conforme sugerido no QUADRO 7, é representado por uma variável relacionada ao consumo de energia, devido à ausência de dados referentes a média anual de consumo. O indicador obtido através da variável censitária, total de domicílios particulares com acesso à energia elétrica de companhia distribuidora ou de outra fonte (eólica, solar, gerador, etc.), considera os possíveis formatos de representação expostos nesta
61 metodologia; a representação espacial através de mapas temáticos quantitativos, levou em consideração o total de domicílios com energia elétrica por setor censitário.
QUADRO 7 - Definição do Indicador de Pressão: Consumo Anual de Energia, per capita.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
Embora a definição e justificativa do indicador de consumo de energia, seja em detrimento da qualidade do ar e emissões atmosféricas em sua produção, a transmissão de energia pode ser associada à poluição visual, limitações ou interferências na arborização urbana, por outro lado, o maior consumo de energia pode implicar a necessidade de ampliação da rede de transmissão.
Quanto aos domicílios com acesso à energia elétrica no município de Congonhas (FIGURA 17), os setores que apresentam os maiores índices, estão localizados principalmente, às margens da estrutura viária (ferrovia e rodovias) e áreas urbanizadas, como, o distrito Sede e às margens da BR-040. A frequência das classes no GRÁFICO 8, apresentam maior incidência entre valores de 194 a 332
62 domicílios, no entanto, as classes de maior intensidade, estão localizadas no distrito Sede - entre 333 a 383.
FIGURA 17 - Mapa de Domicílios com Acesso à Energia Elétrica do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 8 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Acesso à Energia Elétrica. FONTE: o autor.
As taxas de domicílios com acesso à energia elétrica, no município de
63
Congonhas, aumentaram significativamente nas últimas décadas, no ano de 1991, cerca de 96,36% dos domicílios possuíam energia elétrica, em 2000, este percentual subiu para 99,36%, e em 2010, chegou a 99,81%.
Sobre o consumo de água, não foi possível seguir as definições estabelecidas no QUADRO 8, e o indicador local é representado por uma variável relacionada, devido à ausência de dados referentes a média anual de consumo (litros/dia/pessoa). Portanto, o indicador obtido através da variável censitária, total de domicílios com abastecimento de água da rede geral de distribuição, considera os possíveis formatos de representação expostos nesta metodologia, no entanto, o IBGE não informa os padrões de consumo deste recurso; a representação espacial através de mapas temáticos quantitativos, levou em consideração o total de domicílios com abastecimento de água da rede geral por setor censitário.
QUADRO 8 - Definição do Indicador de Pressão: Consumo de Água.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
Embora haja uma preocupação quanto aos mananciais, atualmente utilizados no abastecimento da população, um fator preocupante é sua proximidade junto as áreas de mineração. No entanto, as taxas de domicílios com abastecimento de água da rede geral de distribuição de Congonhas, chegaram a 88,78%, em 1991, e
64
96,58%, em 2000, e cerca de 95,04%, em 2010. Os setores censitários com maior número de domicílios com abastecimento de água da rede geral, estão localizados no distrito Sede, e divisas dos distritos de Lobo Leite e Alto Maranhão (FIGURA 18). A frequência das classes no GRÁFICO 9, apresenta maior incidência entre valores de 163 a 319 domicílios.
FIGURA 18 - Mapa de Domicílios com Abastecimento de Água da Rede Geral de Distribuição do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
65
GRÁFICO 9 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Abastecimento de Água da Rede Geral de Distribuição. FONTE: o autor.
A ausência de dados, referentes ao volume de resíduos gerados, nos moldes sugeridos pelo QUADRO 9 é recorrente, sendo este indicador representado por uma variável relacionada à disposição de resíduos sólidos. Portanto, o indicador obtido através da variável censitária, domicílios com resíduos sólidos coletados, considera os possíveis formatos de representação expostos nesta metodologia, no entanto, o IBGE não informa o volume gerado pela população; a representação espacial através de mapas temáticos quantitativos, levou em consideração o total de domicílios com resíduos sólidos coletados (serviço de limpeza público ou privado), por setor censitário.
66
QUADRO 9 - Definição do Indicador de Pressão: Disposição de Resíduos Sólidos.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
Em Congonhas, cerca de 98,88% dos domicílios possuem coleta de resíduos sólidos, valor superior ás últimas décadas, no ano de 2000, a taxa era de aproximadamente, 90,70%, em 1991, 64,25%; cabe ressaltar que estes valores correspondem às áreas urbanas, porém, se considerarmos que 97,36% do município, é composto por áreas urbanizadas, podemos pressupor que este não é um fator limitante quanto a coleta de resíduos domiciliares. A frequência das classes no GRÁFICO 10, apresentam uma distribuição regular em praticamente todas as classes.
67
FIGURA 19 - Mapa de Domicílios com Resíduos Sólidos Coletados no Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 10 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Resíduos Sólidos Coletados. FONTE: o autor.
A ausência de dados, referentes ao volume de águas residuais gerada pela população, é recorrente, conforme sugerido no QUADRO 10, sendo este indicador representado por três variáveis censitárias, relacionadas às águas residuais
68 domésticas não tratadas - domicílios com esgotamento sanitário via rede geral/pluvial, via fossa rudimentar (fossa negra, poço, buraco, etc.) e via rio, lago ou mar (lançado diretamente em corpos hídricos), considerando os possíveis formatos de representação expostos nesta metodologia, entretanto, o IBGE não informa o volume gerado pela população; a representação espacial através de mapas temáticos quantitativos, levou em consideração o total de domicílios e suas características quanto ao esgotamento sanitário por setor censitário.
QUADRO 10 - Definição do Indicador de Pressão: Volume Total de Águas Residuais Domésticas não Tratadas.
FONTE: adaptado de PNUMA, 2004.
De acordo com a FIGURA 20, os domicílios do município de Congonhas, com esgotamento sanitário via rede geral de esgoto ou pluvial, estão concentrados principalmente, no distrito Sede. A cidade ainda não possui sistema de tratamento de esgoto doméstico, sendo destinados ao Rio Maranhão e demais cursos da rede hidrográfica, problema que é agravado pela vulnerabilidade às inundações, nos períodos de chuva, além do impacto sanitário e ambiental; o sanitário está relacionado aos problemas de saúde pública, embora os dados censitários não revelem a interferência na qualidade de vida da população; o ambiental, se refere ao impacto nos recursos naturais, ou seja, podemos pressupor que, ao degradar os parâmetros de qualidade ambiental, a qualidade de vida e saúde da população são
69 afetadas diretamente. A frequência das classes no GRÁFICO 11, apresentam uma distribuição regular em praticamente todas as classes.
FIGURA 20 - Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Rede Geral de Esgoto ou Pluvial no Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 11 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Rede Geral de Esgoto ou Pluvial. FONTE: o autor.
70
A fossa rudimentar apresenta sérios problemas de contaminação em águas superficiais e subterrâneas, utilizada no abastecimento da população, aumentando o risco de doenças de veiculação hídrica. As possíveis causas de utilização deste sistema são variadas, como, população de baixa renda, ausência da rede geral ou pluvial durante a construção do domicílio, principalmente, em novos loteamentos, ou a dificuldade do poder público em levar a rede geral em loteamentos irregulares, localizados em áreas de preservação ambiental.
Na FIGURA 21 é apresentado o mapa com os setores censitários do município de Congonhas, com esgotamento sanitário via fossa rudimentar, como alternativa a destinação do esgoto sanitário. No distrito Sede, localizam-se dois setores censitários com maiores níveis de utilização deste sistema, no entanto, estes mesmos setores, não apresentam maior densidade de domicílios ou populacional, por outro lado, são setores com um dos maiores rendimentos mensais e pessoas alfabetizadas. Portanto, se levarmos em consideração que estes setores estão próximos a cursos d’água, destinados ao abastecimento da população, localizadas ao norte, podemos pressupor que estas áreas apresentam um risco eminente contaminação, não só de águas superficiais, mas também de águas subterrâneas. A frequência das classes no GRÁFICO 12, apresenta maior incidência entre valores de 1 a 28.
71
FIGURA 21 - Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Fossa Rudimentar no Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 12 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário Via Fossa Rudimentar. FONTE: o autor.
72
FIGURA 22 - Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário em Corpos Hídricos do Município de Congonhas. FONTE: IBGE, 2010.
GRÁFICO 13 - Frequência das Classes do Mapa de Domicílios com Esgotamento Sanitário em Corpos Hídricos. FONTE: o autor.
Na FIGURA 22 é apresentado o mapa com os setores censitários do município de Congonhas, com esgotamento sanitário em corpos hídricos. As áreas
73 com maior concentração de domicílios, com este tipo de esgotamento sanitário, estão localizadas às margens de cursos d’água, geralmente, nos locais em que a coleta de esgoto não se mostra presente, ocorre o lançamento das águas residuais diretamente em cursos d’água, causando a contaminação das águas superficiais e impactando a qualidade dos mananciais, além dos danos à fauna aquática e a possibilidade de transmissão de doenças por veiculação hídrica. A frequência das classes no GRÁFICO 13, apresenta maior incidência entre valores de 1 a 28.
4.3 Síntese da Pressão Socioambiental
Dentre os fatores de pressão socioambiental na cidade de Congonhas, destacam-se as dinâmicas demográficas relacionadas ao esgotamento sanitário, e quanto à ocupação do território, decorrem diretamente do processo acelerado de urbanização e padrões demográficos intrínsecos, como a densidade populacional e domiciliar, sobre padrões inaptos aos processos de ocupação - inundações e declividade, bem como a expansão das áreas de mineração, direcionadas às áreas mais urbanizadas, no entanto, fazem parte de uma conjunção que extrapola o nível de alcance da gestão local, situando-se em um âmbito socioeconômico muito amplo.
Quanto as tendências detectadas, baseadas em dados censitários, recursos geotecnológicos e análises espaciais, indicam níveis de adensamento muito próximos à rede hidrográfica, mananciais de abastecimento e remanescentes da cobertura vegetal, alterando o estado urbano-ambiente, ocasionando maior impacto e, submetendo os recursos naturais às pressões pontuais e difusas, bem como sua possível exaustão.
A cidade não é uma entidade estática, e sim, um centro dinâmico de crescimento e desenvolvimento coletivo, e mesmo sendo defendido por algumas linhas de pensamento, os adensamentos populacionais são bastante polêmicos, porém, é temerário tirar conclusões sobre a sustentabilidade de Congonhas, através dos resultados obtidos no presente momento, no entanto, para deduzirmos que a infraestrutura instalada e a redução da necessidade de expansão para áreas periféricas do município, mitigaria os impactos ambientais, necessitaríamos de indicadores locais de desempenho (Estado. Impacto. Resposta) mais significativos.
74
A síntese dos resultados e discussões, obtidas através de indicadores de pressão, evidenciam a extrema necessidade de projeção dos indicadores na matriz PEIR, mediante a cada um de seus indicadores e de seu conjunto integrado, contudo, esta pesquisa evidencia o impasse na obtenção de referências e dados em escala adequada às análises espaciais, capazes de relacioná-las com os níveis de sustentabilidade diretamente. Resumindo, sem inserir o conjunto de indicadores de pressão na matriz PEIR, relacionando-os com os indicadores de estado, respectivamente, as análises espaciais não representam diretamente níveis de sustentabilidade e, para chegar a essa informação, é necessário relacionar o indicador de pressão com o indicador de estado (na realidade, não possuímos todos os indicadores).
75
5. CONCLUSÃO
Devido a contemporaneidade em estudos urbanos desta natureza e, a escassez em bibliografias de referência, inúmeras foram as limitações enfrentadas. Notoriamente, os resultados permitiram o cumprimento dos objetivos desta pesquisa, demonstrando que variáveis de pressão socioambiental, oriundas de dados censitários georreferenciados, contribuem com a avaliação integrada de sustentabilidade urbana, bem como a espacialização e análise espacial de dados demográficos intra-urbanos, representando fatores de pressão, associados à ocupação do território e à dinâmica demográfica.
A partir das análises espaciais, podemos concluir que o relevo é um fator determinante no processo histórico de ocupação e, setores censitários próximos a áreas de mineração, rede hidrográfica e estrutura viária - classes de declividade <20%, apresentam uma dinâmica demográfica mais acentuada e diferenciada, se comparados aos demais setores, entretanto, é preciso estudar de forma mais detalhada, novos métodos de análise espacial, passíveis de aplicação na área de estudo, a fim de que se obtenha uma avaliação precisa das possibilidades e limitações na utilização de dados censitários, bem como a produção de novos dados socioambientais, compatíveis com a metodologia GEO Cidades, levando em consideração a existência do banco de dados construído nesta pesquisa.
Quanto à crise socioambiental e as tendências detectadas, podemos concluir que, fazem parte de uma conjunção que extrapola o nível de alcance desta pesquisa, situando-se em um âmbito socioeconômico muito amplo, no entanto, os resultados produzidos, possibilitam a localização e intensidade da dinâmica urbana, sobre as quais devem atuar as respostas do poder público e da sociedade, a fim de preservar ou melhorar o estado do meio ambiente urbano local.
76
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALMEIDA, C. M.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V. Geoinformação em Urbanismo: cidade real X cidade virtual. 1a ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2007, p. 12. ISBN: 978-858623-85-50.
ALVES, H. P. F. Análise da Vulnerabilidade Socioambiental em Cubatão - SP por Meio da Integração de Dados Sociodemográficos e Ambientais em Escala Intraurbana. Revista Brasileira de Estudos de População. São Paulo, vol. 30, n. 2, 2013. ISSN: 0102-3098. Disponível em:
ANAZAWA, T. M. et al. Análise dos Padrões de Ocupação Urbana em São Sebastião (SP), a Partir de Imagens CBERS 2B e LANDSAT 7. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 15. 2011. Curitiba. Anais... Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2012. p. 1004-1011. Disponível em:
ARCHELA, R. S.; THÉRY, H. Orientação Metodológica para Construção e Leitura de Mapas Temáticos. Confins - Revista Franco-Brasileira de Geografia, São Paulo, v. 3, p. 1-21, jul. 2008. ISSN: 1958-9212. Disponível em:
Assembleia Legislativa de Minas Gerais (ALMG). Audiência Pública: 1ª Reunião Especial da Comissão de Assuntos Municipais e Regionalização da 4ª Sessão Legislativa Ordinária da 16ª Legislatura. Belo Horizonte: Gerência Geral de Taquigrafia e Publicação, 2010. Disponível em:
BARBIERI, A. F.; SANTOS, R. O. Projeção Demográfica de Pequenas Áreas Integrada a Projeções Econômicas: um estudo de cenários de migração para a região do Alto Paraopeba, Minas Gerais. Revista Paranaense de Desenvolvimento, Curitiba, n.121, p.13-33, jul./dez. 2011. Disponível em:
77
BLASCHKE, T.; KUX, H. Sensoriamento Remoto e SIG Avançados - Novos Sistemas Sensores-Métodos Inovadores. Tradução: Hermann Kux. 2a ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2007. 303 p. Título original: Fernerkundung und GIS. ISBN: 978-85-86238-57-4.
BOSSEL, H. Indicators for Sustainable Development: Theory, Method, Applications. Manitoba: International Institute for Sustainable Development (IISD), 1999, 124 p. ISBN: 1-895536-13-8. Disponível em:
BREWER, C.; ColorBrewer: Color Advice for Cartography. Version (v2.0). Diponível em:
BUENO, M. C. D; D’ANTONA, A. O. Utilização de Grades Regulares para Análises Espaciais Intramunicipais de Variáveis Demográficas - testes para Limeira - SP, 2010. In: Encontro Nacional de Estudos Populacionais, 18. 2012. Águas de Lindóia. Anais... São Paulo: Associação Brasileira de Estudos Populacionais, 2012. 19 p. Disponível em:
CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V.; FUCKS, S. D.; CARVALHO, M. S. Análise Espacial e Geoprocessamento. In: Análise Espacial de Dados Geográficos. EMBRAPA, Brasília, 2004. ISBN: 85-7383-260-6. Disponível em:
CAMPAGNA, M. GIS for Sustainable Development. New York: Taylor & Francis Group, 2006. p. 3-19. ISBN: 978-0-8493-3051-3. Disponível em:
CARVALHO, I. F. Instrução Programada para Confecção de Mapas Coropléticos: Uma Análise Exploratória Utilizando-se MapInfo Professional 7.0. Dissertação de
78
Mestrado. Programa de Pós-Graduação em Geografia - Tratamento da Informação Espacial. Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2005. 118 p.
CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.; CRUZ, O. G.; CORREA, V. Análise de Dados de Área. In: Análise Espacial de Dados Geográficos. EMBRAPA, Brasília, 2004. ISBN: 85-7383-260-6. Disponível em:
CONCEIÇÃO R. S.; DORNELLES, L. M. A. Avaliação Integrada de Área Urbana Costeira com o Suporte do Geoprocessamento - estudo de caso: bairro do Leblon, Rio de Janeiro - RJ. In: Encontro Nacional de Estudos Populacionais, 14. 2004. Caxambu. Anais... Associação Brasileira de Estudos Populacionais, 2006, 21 p. Disponível em:
Consórcio Intermunicipal da Bacia Hidrográfica do Rio Paraopeba (CIBAPAR). Mapeamento das Bacias Hidrográficas. 2014. Disponível em:
COSTA, A. M. et al. Relatório de Atividades Realizadas pelo Projeto de Criação do Observatório Socioambiental de Congonhas durante o período 2011-2012, sob a coordenação do Núcleo de Estudos Sobre o Trabalho Humano da UFMG. Relatório GEO Cidades - Indicadores de Estado do Município de Congonhas. Instituto de Geociências. Universidade Federal de Minas Gerais. Congonhas, 2012. 214 p. Trabalho não publicado.
Environmental Systems Research Institute (ESRI). Basemaps: ArcGIS Online 10.1. Disponível em:
Environmental Systems Research Institute (ESRI). The New Geographers. New York, 2012. 54 p. Disponível em:
79
Environmental Systems Research Institute (ESRI). Understanding Earth. New York, 2012. 35 p. Disponível em:
Environmental Systems Research Institute (ESRI). What is GIS?. New York, 2012. 64 p. Disponível em:
FERREIRA, A. A. M. A Expansão da Mineração no Município de Congonhas (MG) e Implicações Socioambientais. Dissertação de Mestrado. Programa de Pós- graduação em Engenharia Mineral - Lavra de Minas. Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2012. 131 p.
FILHO, A. N. M. Utilizando Geoprocessamento para Mapeamento Geológico - Geotécnico Escala Regional no Município de Congonhas - MG. Monografia (Especialização em Geoprocessamento) - Instituto de Geociências, Universidade Federal de Minas, Belo Horizonte, 2010. 49 p. Disponível em:
FITZ, P. R. Geoprocessamento sem Complicação. 1ª ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2008. 160 p. ISBN: 978-85-86238-82-6.
HORTA, C. R. et al. Relatório de Atividades Realizadas pelo Projeto de Criação do Observatório Socioambiental de Congonhas durante o período 2011-2012, sob a coordenação do Núcleo de Estudos Sobre o Trabalho Humano da UFMG. O Observatório Socioambiental de Congonhas na ótica do Núcleo de Estudos Sobre o Trabalho Humano/NESTH - Metodologias Participativas, Pesquisa-ação, Prospecção, Imersão Participativa e Aplicação de “Survey”; Descobrindo a realidade do município através da análise sociológica e socioambiental. Universidade Federal de Minas Gerais. Congonhas, 2012. 214 p. Trabalho não publicado.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Base de informações do Censo Demográfico 2010: Resultados do Universo por setor censitário. 2011. Disponível em:
80
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Estimativas Populacionais para os Municípios Brasileiros. 1992 a 2014. Disponível em:
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). IBGE Cidades. 2014. Disponível em:
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Indicadores de Desenvolvimento Sustentável do Brasil. 2002. Disponível em:
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Metodologia do Censo Demográfico 2010. Rio de Janeiro: 2013. v. 41. 712 p. ISSN: 0101-2843. Disponível em:
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ensino e Documentação. 2014. . Disponível em: < http://www.inpe.br/> Acesso em: ago. 2014.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). TOPODATA. Banco de dados Geomorfométricos do Brasil. Modelo Digital de Elevação (MDE) - Resolução Espacial de 30 metros. 2014. Disponível em:
JAKOB, A. A. E. A Dinâmica Intra-urbana do Município de Santos Vista Sob o Prisma dos Censos Demográficos de 1991 e 2000. Revista Brasileira de Estudos de População, Rio de Janeiro v. 21, n. 1, p. 117-136, jan./jun. 2004. ISSN: 1980-5519. Disponível em:
81
JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Tradução: José Carlos Neves Epiphanio. 2ª ed. São José dos Campos: Parêntese, 2009. 598 p. Título original: Remote Sensing Of The Environment: An Earth Resource perspective. ISBN: 978-85-60507-06-1.
KRYGIER, J.; WOOD, D. Making Maps: A Visual Guide to Map Design for GIS. 2ª ed. New York: The Guilford Press, 2011. 256 p. ISBN: 978-1-60918-166-6.
LANG, S.; BLASCHKE, T. Análise da Paisagem com SIG. Tradução: Hermann Kux. 1ª ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2009. 424 p. Título original: Landschaftsanalyse mit GIS. ISBN: 978-85-86238-78-9.
LOCH, R. E. N. Cartografia, Representação, Comunicação e Visualização de Dados Espaciais. 1ª ed. Florianópolis: Editora da Universidade Federal de Santa Catarina, 2006, 313 p. I.S.B.N.: 9788532803443.
MARTINELLI, M. Mapas de Geografia e Cartografia Temática. São Paulo: Contexto. 2003. 112 p. ISBN: 857-24421-89.
MOURA, A. C. M. Geoprocessamento na Gestão do Patrimônio Histórico. Revista Fórum Patrimônio: Ambiente Construído e Patrimônio Sustentável, Belo Horizonte, v. 2, n. 1, 31 p. 2009. ISSN: 1982-9531. Disponível em:
MOURA, A. C. M. Tendências Recentes nos Estudos Urbanos e o Papel da Cartografia Temática. Caderno de Arquitetura e Urbanismo, Belo Horizonte, v. 1, n. 1, p. 23-25, abr. 1993.
Prefeitura Municipal de Congonhas (PMC). Plano Diretor do Município de Congonhas. Mapa Síntese: Distribuição de Atividades e Equipamentos. Secretaria Municipal de Gestão Urbana. Congonhas, no 15, jun. 2004. Escala 1:12.000.000.
Prefeitura Municipal de Congonhas (PMC). Plano Diretor do Município de Congonhas. Mapa Malha Urbana: Ocupação Urbana da Sede. Secretaria Municipal de Gestão Urbana. Congonhas, no 05, jun. 2004. Escala 1:12.000.000.
82
Prefeitura Municipal de Congonhas (PMC). Secretaria Municipal de Gestão Urbana. Ação Emergencial para Delimitação de Áreas em Alto e Muito Alto Risco a Enchentes e Movimentos de Massa. Serviço Geológico do Brasil. Congonhas, 2012. 33 p. Acesso em out. 2012. Trabalho não publicado.
Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD). Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. 2013. Disponível em:
Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA). Explorador de Dados Ambientais (Environmental Data Explorer) da Metodologia GEO. Disponível em:
Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA). Metodologia para a Elaboração de Relatórios GEO Cidades. v. 2. Lomas de Virreyes: 2004. 181 p. Disponível em:
Programa de las Naciones Unidas para los Asentamientos Humanos (ONU- HABITAT). Estado de Las Ciudades de América Latina El Caribe: Rumbo a Una Nueva Transición Urbana. Nairobi, 2012. ISBN: 978-92-1-133397-8. Disponível em:
Revista do Consórcio Público para o Desenvolvimento do Alto Paraopeba (CODAP). Alto Paraopeba: Um dos Maiores Polos de Desenvolvimento do País: Cenário de Uma Revolução. mai. 2010. 52 p. Disponível em:
RODRIGUES, F. M. Desenho Urbano: Cabeça, Campo e Prancheta. 1ª ed. São Paulo: Projeto, 1986. 166 p. ISBN13: 978-000170-33-15.
SANTOS, R. P. Introdução ao ArcGIS: conceitos e comandos. v. 2.1, 43 p. dez. 2009. Disponível em:
83
SMITH, M. J. et al. Geospatial Analysis: A Comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools. 4ª ed. 2013. Disponível em:
TAYRA, F.; RIBEIRO, H. Modelos de Indicadores de Sustentabilidade: síntese e avaliação crítica das principais experiências. Revista Saúde e Sociedade, São Paulo, v.15, n.1, p.84-95, jan./abr. 2006. ISSN: 1984-0470. Disponível em:
TONKIN, A. Sustainable Medium-density Housing: A Resource Book. Published by Development Action Group (DAG), South Africa. 2008. ISBN: 978-0-620-43026-5. 437 p. Disponível em:
UMBELINO, G.; MACEDO, D. Utilização de Sistemas de Informação Geográficos (SIG’s) na Validação de Informações Censitárias na Escala Intra-urbana. In: Encontro Nacional de Estudos Populacionais, 17. 2008. Caxambu. Anais... São Paulo: Associação Brasileira de Estudos Populacionais, 2008, 16 p. Disponível em:
United Nations Human Settlements Programme (UN-HABITAT). Strategic Urban Development Plan for Masaka Municipality. Nairobi, 2010. 70 p. ISBN: 978-92-1- 132031-2. Disponível em: < http://mirror.unhabitat.org/pmss/listItemDetails.aspx?publicationID=3030>. Acesso em: ago. 2012.
United Nations Human Settlements Programme (UN-HABITAT). Urban Patterns for a Green Economy Leveraging Density. Nairobi, 2012. 111 p. ISBN: 978-92-1-132463- 1. Disponível em:
United Nations Statistics Division (UNSD). Department of Economic and Social Affairs. Handbook on geographic information systems and digital mapping. New York, 2000. 205 p. (série F, no 79). ISBN 92-1-161-426-0. Disponível em:
84
VEIGA, J. E. Desenvolvimento Sustentável: O Desafio do Século XXI. Rio de Janeiro: Garamond, 2010. 220 p. ISBN: 85-7617-051-5.
VEIGA, J. E. Indicadores Socioambientais: Evolução e Perspectivas. Revista de Economia Política. São Paulo, vol. 29, n. 4, 2009. ISSN: 0101-3157. Disponível em:
XAVIER-DA-SILVA, J. O que é Geoprocessamento? Revista do CREA, Rio de Janeiro, nº 79, p. 42-44, out./nov. 2009. ISSN 1517-8021. Disponível em:
XAVIER-DA-SILVA, J.; ZAIDAN, R. T. Geoprocessamento e Análise Ambiental: aplicações. 3ª ed. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2009. 363 p. ISBN: 978-85-286- 1076-5.
85
APÊNDICE
86
APÊNDICE A - CARACTERÍSTICAS DOS DOMICÍLIOS E DENSIDADE POPULACIONAL POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicílios com Abastecimento Domicílios com Esgoto Densidade Populacional por Setores de Água por Setores Sanitário Via Rede Geral ou Censitários Censitários Pluvial Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Domicílios População Área (km2) DENS_POP 311800705000001 1 311800705 CONGONHAS 174 138 560 0,09569990000 5851,63 311800705000002 1 311800705 CONGONHAS 255 217 841 0,15961300000 5268,99 311800705000003 1 311800705 CONGONHAS 120 120 381 0,05430000000 7016,57 311800705000004 1 311800705 CONGONHAS 227 186 719 0,17822100000 4034,32 311800705000005 1 311800705 CONGONHAS 284 174 1003 0,11426900000 8777,53 311800705000006 1 311800705 CONGONHAS 311 305 1041 0,14065800000 7400,93 311800705000007 1 311800705 CONGONHAS 365 345 1254 0,31224500000 4016,08 311800705000008 1 311800705 CONGONHAS 282 271 954 0,08226810000 11596,2 311800705000009 1 311800705 CONGONHAS 330 328 1052 0,20022700000 5254,04 311800705000010 1 311800705 CONGONHAS 209 204 648 0,13470900000 4810,37 311800705000011 1 311800705 CONGONHAS 260 221 859 0,18973400000 4527,39 311800705000012 1 311800705 CONGONHAS 235 189 789 0,13706500000 5756,39 311800705000013 1 311800705 CONGONHAS 258 175 896 0,84486400000 1060,53 311800705000014 1 311800705 CONGONHAS 380 379 1320 0,26812800000 4923,02 311800705000015 1 311800705 CONGONHAS 317 314 1202 1,82106000000 660,06 311800705000016 1 311800705 CONGONHAS 120 120 399 0,04698400000 8492,25 311800705000017 1 311800705 CONGONHAS 265 260 974 0,08990120000 10834,12 311800705000018 1 311800705 CONGONHAS 256 219 878 0,15077300000 5823,32 311800705000019 1 311800705 CONGONHAS 377 369 1406 0,12497000000 11250,70 311800705000020 1 311800705 CONGONHAS 384 221 1340 4,12900000000 324,53 311800705000021 1 311800705 CONGONHAS 304 8 1177 0,33575200000 3505,56 311800705000022 1 311800705 CONGONHAS 210 154 688 0,23572200000 2918,69 311800705000023 1 311800705 CONGONHAS 306 216 982 0,12288800000 7991,02 311800705000024 1 311800705 CONGONHAS 319 316 1148 0,18772800000 6115,23 311800705000025 1 311800705 CONGONHAS 376 310 1375 0,27063900000 5080,57 311800705000026 1 311800705 CONGONHAS 375 368 1367 1,82778000000 747,90 311800705000027 1 311800705 CONGONHAS 186 143 755 1,58542000000 476,21 311800705000028 1 311800705 CONGONHAS 115 49 747 2,42801000000 307,66 311800705000029 1 311800705 CONGONHAS 347 322 1180 0,16555900000 7127,37
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
87
APÊNDICE B - CARACTERÍSTICAS DOS DOMICÍLIOS E DENSIDADE POPULACIONAL POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicílios com Abastecimento Domicílios com Esgoto Densidade Populacional por Setores de Água por Setores Sanitário Via Rede Geral ou Censitários Censitários Pluvial Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Domicílios População Área (km2) DENS_POP 311800705000030 1 311800705 CONGONHAS 329 331 1069 0,16574900000 6449,51 311800705000031 1 311800705 CONGONHAS 98 98 334 0,11039600000 3025,47 311800705000032 1 311800705 CONGONHAS 243 235 868 0,10874700000 7981,83 311800705000033 1 311800705 CONGONHAS 293 292 1025 0,69410500000 1476,72 311800705000034 1 311800705 CONGONHAS 224 176 758 0,43133500000 1757,33 311800705000035 1 311800705 CONGONHAS 185 176 812 0,89632700000 905,92 311800705000036 1 311800705 CONGONHAS 229 151 809 0,21168700000 3821,68 311800705000037 1 311800705 CONGONHAS 339 307 1189 1,47225000000 807,61 311800705000038 1 311800705 CONGONHAS 63 62 243 1,48259000000 163,90 311800705000039 1 311800705 CONGONHAS 214 188 1038 2,78046000000 373,32 311800705000040 1 311800705 CONGONHAS 162 133 806 1,36784000000 589,25 311800705000041 2 311800705 CONGONHAS 0 0 7 40,92050000000 0,17 311800705000042 8 311800705 CONGONHAS 5 10 109 16,40220000000 6,65 311800705000043 8 311800705 CONGONHAS 18 3 151 36,41890000000 4,15 311800705000044 1 311800705 CONGONHAS 232 228 751 0,10918100000 6878,49 311800705000045 1 311800705 CONGONHAS 285 76 975 0,76630800000 1272,33 311800705000046 1 311800705 CONGONHAS 278 277 963 0,25145400000 3829,73 311800705000047 8 311800705 CONGONHAS 3 2 286 7,32941000000 39,02 311800705000048 2 311800705 CONGONHAS 0 0 70 7,97058000000 8,78 311800705000049 2 311800705 CONGONHAS 0 0 44 22,69100000000 1,94 311800710000001 1 311800710 ALTO MARANHÃO 199 101 748 3,37073000000 221,91 311800710000002 3 311800710 ALTO MARANHÃO 313 205 1156 2,80073000000 412,75 311800710000003 3 311800710 ALTO MARANHÃO 275 112 934 1,45067000000 643,84 311800710000004 3 311800710 ALTO MARANHÃO 241 247 945 0,70293700000 1344,36 311800710000005 3 311800710 ALTO MARANHÃO 218 164 718 1,80583000000 397,60 311800710000006 8 311800710 ALTO MARANHÃO 1 0 77 14,82120000000 5,20 311800710000007 8 311800710 ALTO MARANHÃO 15 8 276 31,09260000000 8,88 311800710000008 8 311800710 ALTO MARANHÃO 1 0 88 33,20810000000 2,65 311800710000009 5 311800710 ALTO MARANHÃO 88 7 296 0,59290200000 499,24
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
88
APÊNDICE C - CARACTERÍSTICAS DOS DOMICÍLIOS E DENSIDADE POPULACIONAL POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicílios com Abastecimento Domicílios com Esgoto Densidade Populacional por Setores de Água por Setores Sanitário Via Rede Geral ou Censitários Censitários Pluvial Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Domicílios População Área (km2) DENS_POP 311800710000010 1 311800710 ALTO MARANHÃO 182 105 634 2,02909000000 312,46 311800710000011 3 311800710 ALTO MARANHÃO 38 36 226 1,78415000000 126,67 311800710000012 3 311800710 ALTO MARANHÃO 0 3 68 0,31948500000 212,84 311800715000001 1 311800715 LOBO LEITE 127 119 555 2,31562000000 239,68 311800715000002 3 311800715 LOBO LEITE 290 271 1098 1,46445000000 749,77 311800715000003 2 311800715 LOBO LEITE 0 0 6 43,91400000000 0,14 311800715000004 3 311800715 LOBO LEITE 0 0 452 0,59055000000 765,39 311800715000005 8 311800715 LOBO LEITE 0 0 0 2,65127000000 0,00
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
89
APÊNDICE D - CARACTERÍSTICAS DOS DOMICÍLIOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicílios com Esgoto Via Domicílios com Esgoto em Domicílios com Resíduos Domicílios com Acesso à Fossa Rudimentar Corpos Hídricos Coletados Energia Elétrica
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Domicílios Domicílios Domicílios 311800705000001 1 311800705 CONGONHAS 0 32 174 174 311800705000002 1 311800705 CONGONHAS 0 38 255 255 311800705000003 1 311800705 CONGONHAS 0 1 121 122 311800705000004 1 311800705 CONGONHAS 0 41 227 227 311800705000005 1 311800705 CONGONHAS 0 110 285 285 311800705000006 1 311800705 CONGONHAS 0 0 311 311 311800705000007 1 311800705 CONGONHAS 13 1 366 366 311800705000008 1 311800705 CONGONHAS 8 0 283 283 311800705000009 1 311800705 CONGONHAS 0 1 331 331 311800705000010 1 311800705 CONGONHAS 1 0 205 209 311800705000011 1 311800705 CONGONHAS 1 28 259 260 311800705000012 1 311800705 CONGONHAS 1 45 234 235 311800705000013 1 311800705 CONGONHAS 26 2 257 262 311800705000014 1 311800705 CONGONHAS 0 0 380 380 311800705000015 1 311800705 CONGONHAS 1 0 317 320 311800705000016 1 311800705 CONGONHAS 0 0 120 120 311800705000017 1 311800705 CONGONHAS 2 1 265 265 311800705000018 1 311800705 CONGONHAS 1 35 256 256 311800705000019 1 311800705 CONGONHAS 0 7 377 377 311800705000020 1 311800705 CONGONHAS 143 0 384 383 311800705000021 1 311800705 CONGONHAS 12 283 304 306 311800705000022 1 311800705 CONGONHAS 6 42 212 212 311800705000023 1 311800705 CONGONHAS 0 90 307 307 311800705000024 1 311800705 CONGONHAS 1 2 319 319 311800705000025 1 311800705 CONGONHAS 19 14 378 383 311800705000026 1 311800705 CONGONHAS 9 0 380 381 311800705000027 1 311800705 CONGONHAS 9 43 198 199 311800705000028 1 311800705 CONGONHAS 6 122 190 188 311800705000029 1 311800705 CONGONHAS 0 2 347 347
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”.
FONTE: o autor.
90
APÊNDICE E - CARACTERÍSTICAS DOS DOMICÍLIOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicílios com Esgoto Via Domicílios com Esgoto em Domicílios com Resíduos Domicílios com Acesso à Fossa Rudimentar Corpos Hídricos Coletados Energia Elétrica
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Domicílios Domicílios Domicílios 311800705000030 1 311800705 CONGONHAS 1 0 332 332 311800705000031 1 311800705 CONGONHAS 0 0 98 98 311800705000032 1 311800705 CONGONHAS 1 0 243 243 311800705000033 1 311800705 CONGONHAS 2 0 293 293 311800705000034 1 311800705 CONGONHAS 4 46 221 226 311800705000035 1 311800705 CONGONHAS 21 1 225 226 311800705000036 1 311800705 CONGONHAS 2 76 225 231 311800705000037 1 311800705 CONGONHAS 33 0 349 354 311800705000038 1 311800705 CONGONHAS 0 0 63 62 311800705000039 1 311800705 CONGONHAS 73 9 270 277 311800705000040 1 311800705 CONGONHAS 49 12 196 207 311800705000041 2 311800705 CONGONHAS 0 0 0 0 311800705000042 8 311800705 CONGONHAS 13 3 20 24 311800705000043 8 311800705 CONGONHAS 34 8 24 50 311800705000044 1 311800705 CONGONHAS 1 0 230 232 311800705000045 1 311800705 CONGONHAS 159 20 279 288 311800705000046 1 311800705 CONGONHAS 0 0 277 278 311800705000047 8 311800705 CONGONHAS 53 13 49 68 311800705000048 2 311800705 CONGONHAS 0 0 0 0 311800705000049 2 311800705 CONGONHAS 17 3 0 19 311800710000001 1 311800710 ALTO MARANHÃO 101 0 204 219 311800710000002 3 311800710 ALTO MARANHÃO 33 80 309 327 311800710000003 3 311800710 ALTO MARANHÃO 5 22 274 276 311800710000004 3 311800710 ALTO MARANHÃO 0 0 273 282 311800710000005 3 311800710 ALTO MARANHÃO 39 11 218 221 311800710000006 8 311800710 ALTO MARANHÃO 21 0 7 23 311800710000007 8 311800710 ALTO MARANHÃO 47 21 37 82 311800710000008 8 311800710 ALTO MARANHÃO 28 1 3 32 311800710000009 5 311800710 ALTO MARANHÃO 6 75 88 88
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”.
FONTE: o autor.
91
APÊNDICE F - CARACTERÍSTICAS DOS DOMICÍLIOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicílios com Esgoto Via Domicílios com Esgoto em Domicílios com Resíduos Domicílios com Acesso à Fossa Rudimentar Corpos Hídricos Coletados Energia Elétrica
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Domicílios Domicílios Domicílios 311800710000010 1 311800710 ALTO MARANHÃO 73 0 188 193 311800710000011 3 311800710 ALTO MARANHÃO 17 7 45 63 311800710000012 3 311800710 ALTO MARANHÃO 10 4 17 17 311800715000001 1 311800715 LOBO LEITE 13 28 160 160 311800715000002 3 311800715 LOBO LEITE 18 17 311 312 311800715000003 2 311800715 LOBO LEITE 0 0 0 0 311800715000004 3 311800715 LOBO LEITE 0 0 0 0 311800715000005 8 311800715 LOBO LEITE 0 0 0 0
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
92
APÊNDICE G - DENSIDADE DE DOMICÍLIOS E DENSIDADE DOMICILIAR POR SETOR CENSITÁRIO.
Densidade de Domicílios por Setores Censitários Densidade Domiciliar por Setores Censitários
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Área (km2) DENS_D_DOM População Domicílios DENS_DOMIC 311800705000001 1 311800705 CONGONHAS 174 0.09569990000 1818.18 560 174 3.2 311800705000002 1 311800705 CONGONHAS 255 0.15961300000 1597.61 841 255 3.3 311800705000003 1 311800705 CONGONHAS 123 0.05430000000 2265.19 381 123 3.1 311800705000004 1 311800705 CONGONHAS 227 0.17822100000 1273.70 719 227 3.2 311800705000005 1 311800705 CONGONHAS 286 0.11426900000 2502.87 1003 2863.5 311800705000006 1 311800705 CONGONHAS 311 0.14065800000 2211.04 1041 3113.3 311800705000007 1 311800705 CONGONHAS 366 0.31224500000 1172.16 1254 3663.4 311800705000008 1 311800705 CONGONHAS 284 0.08226810000 3452.13 954 284 3.4 311800705000009 1 311800705 CONGONHAS 331 0.20022700000 1653.12 1052 3313.2 311800705000010 1 311800705 CONGONHAS 210 0.13470900000 1558.92 648 210 3.1 311800705000011 1 311800705 CONGONHAS 260 0.18973400000 1370.34 859 260 3.3 311800705000012 1 311800705 CONGONHAS 235 0.13706500000 1714.52 789 235 3.4 311800705000013 1 311800705 CONGONHAS 264 0.84486400000 312.48 896 264 3.4 311800705000014 1 311800705 CONGONHAS 380 0.26812800000 1417.23 1320 3803.5 311800705000015 1 311800705 CONGONHAS 320 1.82106000000 175.72 1202 320 3.8 311800705000016 1 311800705 CONGONHAS 120 0.04698400000 2554.06 399 120 3.3 311800705000017 1 311800705 CONGONHAS 265 0.08990120000 2947.68 974 265 3.7 311800705000018 1 311800705 CONGONHAS 256 0.15077300000 1697.92 878 256 3.4 311800705000019 1 311800705 CONGONHAS 377 0.12497000000 3016.72 1406 3773.7 311800705000020 1 311800705 CONGONHAS 385 4.12900000000 93.24 1340 385 3.5 311800705000021 1 311800705 CONGONHAS 373 0.33575200000 1110.94 1177 3733.2 311800705000022 1 311800705 CONGONHAS 212 0.23572200000 899.36 688 212 3.2 311800705000023 1 311800705 CONGONHAS 307 0.12288800000 2498.21 982 307 3.2 311800705000024 1 311800705 CONGONHAS 320 0.18772800000 1704.59 1148 3203.6 311800705000025 1 311800705 CONGONHAS 385 0.27063900000 1422.56 1375 3853.6 311800705000026 1 311800705 CONGONHAS 382 1.82778000000 209.00 1367 382 3.6 311800705000027 1 311800705 CONGONHAS 199 1.58542000000 125.52 755 199 3.8 311800705000028 1 311800705 CONGONHAS 190 2.42801000000 78.25 747 190 3.9 311800705000029 1 311800705 CONGONHAS 348 0.16555900000 2101.97 1180 3483.4
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
93
APÊNDICE H - DENSIDADE DE DOMICÍLIOS E DENSIDADE DOMICILIAR POR SETOR CENSITÁRIO.
Densidade de Domicílios por Setores Censitários Densidade Domiciliar por Setores Censitários
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Área (km2) DENS_D_DOM População Domicílios DENS_DOMIC 311800705000030 1 311800705 CONGONHAS 332 0.16574900000 2003.03 1069 3323.2 311800705000031 1 311800705 CONGONHAS 98 0.11039600000 887.71 334 98 3.4 311800705000032 1 311800705 CONGONHAS 245 0.10874700000 2252.94 868 245 3.5 311800705000033 1 311800705 CONGONHAS 295 0.69410500000 425.01 1025 295 3.5 311800705000034 1 311800705 CONGONHAS 226 0.43133500000 523.95 758 226 3.4 311800705000035 1 311800705 CONGONHAS 226 0.89632700000 252.14 812 226 3.6 311800705000036 1 311800705 CONGONHAS 232 0.21168700000 1095.96 809 232 3.5 311800705000037 1 311800705 CONGONHAS 359 1.47225000000 243.84 1189 359 3.3 311800705000038 1 311800705 CONGONHAS 63 1.48259000000 42.49 243 63 3.9 311800705000039 1 311800705 CONGONHAS 282 2.78046000000 101.42 1038 282 3.7 311800705000040 1 311800705 CONGONHAS 207 1.36784000000 151.33 806 207 3.9 311800705000041 2 311800705 CONGONHAS 2 40.92050000000 0.05 7 2 3.5 311800705000042 8 311800705 CONGONHAS 30 16.40220000000 1.83 109 30 3.6 311800705000043 8 311800705 CONGONHAS 50 36.41890000000 1.37 151 50 3.0 311800705000044 1 311800705 CONGONHAS 232 0.10918100000 2124.91 751 232 3.2 311800705000045 1 311800705 CONGONHAS 288 0.76630800000 375.83 975 288 3.4 311800705000046 1 311800705 CONGONHAS 278 0.25145400000 1105.57 963 278 3.5 311800705000047 8 311800705 CONGONHAS 71 7.32941000000 9.69 286 71 4.0 311800705000048 2 311800705 CONGONHAS 20 7.97058000000 2.51 70 20 3.5 311800705000049 2 311800705 CONGONHAS 20 22.69100000000 0.88 44 20 2.2 311800710000001 1 311800710 ALTO MARANHÃO 220 3.37073000000 65.27 748 220 3.4 311800710000002 3 311800710 ALTO MARANHÃO 330 2.80073000000 117.83 11563303.5 311800710000003 3 311800710 ALTO MARANHÃO 276 1.45067000000 190.26 934 276 3.4 311800710000004 3 311800710 ALTO MARANHÃO 282 0.70293700000 401.17 945 282 3.4 311800710000005 3 311800710 ALTO MARANHÃO 221 1.80583000000 122.38 718 221 3.2 311800710000006 8 311800710 ALTO MARANHÃO 24 14.82120000000 1.62 77 24 3.2 311800710000007 8 311800710 ALTO MARANHÃO 83 31.09260000000 2.67 276 83 3.3 311800710000008 8 311800710 ALTO MARANHÃO 32 33.20810000000 0.96 88 32 2.8 311800710000009 5 311800710 ALTO MARANHÃO 88 0.59290200000 148.42 296 883.4
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
94
APÊNDICE I - DENSIDADE DE DOMICÍLIOS E DENSIDADE DOMICILIAR POR SETOR CENSITÁRIO.
Densidade de Domicílios por Setores Censitários Densidade Domiciliar por Setores Censitários
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito Domicílios Área (km2) DENS_D_DOM População Domicílios DENS_DOMIC 311800710000010 1 311800710 ALTO MARANHÃO 193 2.02909000000 95.12 634 193 3.3 311800710000011 3 311800710 ALTO MARANHÃO 63 1.78415000000 35.31 226 63 3.6 311800710000012 3 311800710 ALTO MARANHÃO 17 0.31948500000 53.21 68 17 4.0 311800715000001 1 311800715 LOBO LEITE 160 2.31562000000 69.10 555 160 3.5 311800715000002 3 311800715 LOBO LEITE 312 1.46445000000 213.05 1098 3123.5 311800715000003 2 311800715 LOBO LEITE 2 43.91400000000 0.05 6 2 3.0 311800715000004 3 311800715 LOBO LEITE 139 0.59055000000 235.37 452 139 3.3 311800715000005 8 311800715 LOBO LEITE 0 2.65127000000 0.00 0 0 0
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
95
APÊNDICE J - ALFABETIZAÇÃO E RENDIMENTO DOMICILIAR POR SETOR CENSITÁRIO.
Rendimento Domiciliar Mensal por Alfabetização por Setores Censitários Setores Censitários
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito PESS_ALFAB RENDA_MEN 311800705000001 1 311800705 CONGONHAS 519 4.013,77 311800705000002 1 311800705 CONGONHAS 794 11.493,88 311800705000003 1 311800705 CONGONHAS 351 465633 311800705000004 1 311800705 CONGONHAS 676 789260 311800705000005 1 311800705 CONGONHAS 870 531441 311800705000006 1 311800705 CONGONHAS 949 668169 311800705000007 1 311800705 CONGONHAS 1128 787163 311800705000008 1 311800705 CONGONHAS 856 735545 311800705000009 1 311800705 CONGONHAS 945 830565 311800705000010 1 311800705 CONGONHAS 611 582386 311800705000011 1 311800705 CONGONHAS 760 542657 311800705000012 1 311800705 CONGONHAS 708 412098 311800705000013 1 311800705 CONGONHAS 778 443085 311800705000014 1 311800705 CONGONHAS 1201 1048048 311800705000015 1 311800705 CONGONHAS 1079 548886 311800705000016 1 311800705 CONGONHAS 348 205895 311800705000017 1 311800705 CONGONHAS 874 442118 311800705000018 1 311800705 CONGONHAS 799 536067 311800705000019 1 311800705 CONGONHAS 1264 776579 311800705000020 1 311800705 CONGONHAS 1172 745081 311800705000021 1 311800705 CONGONHAS 1004 495164 311800705000022 1 311800705 CONGONHAS 607 383814 311800705000023 1 311800705 CONGONHAS 896 15.140,14 311800705000024 1 311800705 CONGONHAS 1022 571740 311800705000025 1 311800705 CONGONHAS 1135 587008 311800705000026 1 311800705 CONGONHAS 1199 447075 311800705000027 1 311800705 CONGONHAS 655 343290 311800705000028 1 311800705 CONGONHAS 581 216164 311800705000029 1 311800705 CONGONHAS 1088 751869
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
96
APÊNDICE L - ALFABETIZAÇÃO E RENDIMENTO DOMICILIAR POR SETOR CENSITÁRIO.
Rendimento Domiciliar Mensal por Alfabetização por Setores Censitários Setores Censitários
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito PESS_ALFAB RENDA_MEN 311800705000030 1 311800705 CONGONHAS 988 1138207 311800705000031 1 311800705 CONGONHAS 315 305800 311800705000032 1 311800705 CONGONHAS 736 261044 311800705000033 1 311800705 CONGONHAS 891 600203 311800705000034 1 311800705 CONGONHAS 676 399877 311800705000035 1 311800705 CONGONHAS 707 438411 311800705000036 1 311800705 CONGONHAS 711 374965 311800705000037 1 311800705 CONGONHAS 1051 680864 311800705000038 1 311800705 CONGONHAS 221 77346 311800705000039 1 311800705 CONGONHAS 854 363521 311800705000040 1 311800705 CONGONHAS 667 307422 311800705000041 2 311800705 CONGONHAS 7 0 311800705000042 8 311800705 CONGONHAS 94 49559 311800705000043 8 311800705 CONGONHAS 123 66718 311800705000044 1 311800705 CONGONHAS 686 586840 311800705000045 1 311800705 CONGONHAS 815 387195 311800705000046 1 311800705 CONGONHAS 887 1054485 311800705000047 8 311800705 CONGONHAS 234 100482 311800705000048 2 311800705 CONGONHAS 63 0 311800705000049 2 311800705 CONGONHAS 36 34203 311800710000001 1 311800710 ALTO MARANHÃO 674 426649 311800710000002 3 311800710 ALTO MARANHÃO 986 608647 311800710000003 3 311800710 ALTO MARANHÃO 815 429118 311800710000004 3 311800710 ALTO MARANHÃO 842 531993 311800710000005 3 311800710 ALTO MARANHÃO 625 311381 311800710000006 8 311800710 ALTO MARANHÃO 70 54250 311800710000007 8 311800710 ALTO MARANHÃO 242 116467 311800710000008 8 311800710 ALTO MARANHÃO 71 29500 311800710000009 5 311800710 ALTO MARANHÃO 264 94702
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
97
APÊNDICE M - ALFABETIZAÇÃO E RENDIMENTO DOMICILIAR POR SETOR CENSITÁRIO.
Rendimento Domiciliar Mensal por Alfabetização por Setores Censitários Setores Censitários
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito PESS_ALFAB RENDA_MEN 311800710000010 1 311800710 ALTO MARANHÃO 512 278135 311800710000011 3 311800710 ALTO MARANHÃO 192 90092 311800710000012 3 311800710 ALTO MARANHÃO 56 13311 311800715000001 1 311800715 LOBO LEITE 477 313189 311800715000002 3 311800715 LOBO LEITE 936 454623 311800715000003 2 311800715 LOBO LEITE 6 0 311800715000004 3 311800715 LOBO LEITE 398 0 311800715000005 8 311800715 LOBO LEITE 0 0
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” (omissão dos dados) e "NDO" (não possuíam domicílio ocupado), foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: o autor.
98
ANEXO
99
ANEXO A - DADOS BRUTOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicilio01_MG
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito V001 V012 V017 V019 V021 V035 V043 311800705000001 1 311800705 Congonhas 174 174 138 0 32 174 174 311800705000002 1 311800705 Congonhas 255 255 217 0 38 255 255 311800705000003 1 311800705 Congonhas 123 120 120 0 1 121 122 311800705000004 1 311800705 Congonhas 227 227 186 0 41 227 227 311800705000005 1 311800705 Congonhas 286 284 174 0 110 285 285 311800705000006 1 311800705 Congonhas 311 311 305 0 0 311 311 311800705000007 1 311800705 Congonhas 366 365 345 13 1 366 366 311800705000008 1 311800705 Congonhas 284 282 271 8 0 283 283 311800705000009 1 311800705 Congonhas 331 330 328 0 1 331 331 311800705000010 1 311800705 Congonhas 210 209 204 1 0 205 209 311800705000011 1 311800705 Congonhas 260 260 221 1 28 259 260 311800705000012 1 311800705 Congonhas 235 235 189 1 45 234 235 311800705000013 1 311800705 Congonhas 264 258 175 26 2 257 262 311800705000014 1 311800705 Congonhas 380 380 379 0 0 380 380 311800705000015 1 311800705 Congonhas 320 317 314 1 0 317 320 311800705000016 1 311800705 Congonhas 120 120 120 0 0 120 120 311800705000017 1 311800705 Congonhas 265 265 260 2 1 265 265 311800705000018 1 311800705 Congonhas 256 256 219 1 35 256 256 311800705000019 1 311800705 Congonhas 377 377 369 0 7 377 377 311800705000020 1 311800705 Congonhas 385 384 221 143 0 384 383 311800705000021 1 311800705 Congonhas 373 304 8 12 283 304 306 311800705000022 1 311800705 Congonhas 212 210 154 6 42 212 212 311800705000023 1 311800705 Congonhas 307 306 216 0 90 307 307 311800705000024 1 311800705 Congonhas 320 319 316 1 2 319 319 311800705000025 1 311800705 Congonhas 385 376 310 19 14 378 383 311800705000026 1 311800705 Congonhas 382 375 368 9 0 380 381 311800705000027 1 311800705 Congonhas 199 186 143 9 43 198 199 311800705000028 1 311800705 Congonhas 190 115 49 6 122 190 188 311800705000029 1 311800705 Congonhas 348 347 322 0 2 347 347 Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” se enquadram no critério de omissão dos dados. 2 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com "NDO" não possuíam domicílio ocupado na data de coleta do Censo Demográfico 2010. 3 - Todas as variáveis correspondentes aos setores censitários enquadradas nos critérios acima foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: IBGE, 2011.
100
ANEXO B - DADOS BRUTOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicilio01_MG
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito V001 V012 V017 V019 V021 V035 V043 311800705000030 1 311800705 Congonhas 332 329 331 1 0 332 332 311800705000031 1 311800705 Congonhas 98 98 98 0 0 98 98 311800705000032 1 311800705 Congonhas 245 243 235 1 0 243 243 311800705000033 1 311800705 Congonhas 295 293 292 2 0 293 293 311800705000034 1 311800705 Congonhas 226 224 176 4 46 221 226 311800705000035 1 311800705 Congonhas 226 185 176 21 1 225 226 311800705000036 1 311800705 Congonhas 232 229 151 2 76 225 231 311800705000037 1 311800705 Congonhas 359 339 307 33 0 349 354 311800705000038 1 311800705 Congonhas 63 63 62 0 0 63 62 311800705000039 1 311800705 Congonhas 282 214 188 73 9 270 277 311800705000040 1 311800705 Congonhas 207 162 133 49 12 196 207 311800705000041 2 311800705 Congonhas 2 X X X X X X 311800705000042 8 311800705 Congonhas 30 5 10 13 3 20 24 311800705000043 8 311800705 Congonhas 50 18 3 34 8 24 50 311800705000044 1 311800705 Congonhas 232 232 228 1 0 230 232 311800705000045 1 311800705 Congonhas 288 285 76 159 20 279 288 311800705000046 1 311800705 Congonhas 278 278 277 0 0 277 278 311800705000047 8 311800705 Congonhas 71 3 2 53 13 49 68 311800705000048 2 311800705 Congonhas 20 X X X X X X 311800705000049 2 311800705 Congonhas 20 0 0 17 3 0 19 311800710000001 1 311800710 Alto Maranhão 220 199 101 101 0 204 219 311800710000002 3 311800710 Alto Maranhão 330 313 205 33 80 309 327 311800710000003 3 311800710 Alto Maranhão 276 275 112 5 22 274 276 311800710000004 3 311800710 Alto Maranhão 282 241 247 0 0 273 282 311800710000005 3 311800710 Alto Maranhão 221 218 164 39 11 218 221 311800710000006 8 311800710 Alto Maranhão 24 1 0 21 0 7 23 311800710000007 8 311800710 Alto Maranhão 83 15 8 47 21 37 82 311800710000008 8 311800710 Alto Maranhão 32 1 0 28 1 3 32 311800710000009 5 311800710 Alto Maranhão 88 88 7 6 75 88 88 Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” se enquadram no critério de omissão dos dados. 2 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com "NDO" não possuíam domicílio ocupado na data de coleta do Censo Demográfico 2010. 3 - Todas as variáveis correspondentes aos setores censitários enquadradas nos critérios acima foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: IBGE, 2011.
101
ANEXO C - DADOS BRUTOS POR SETOR CENSITÁRIO.
FONTE: IBGE, 2011. .
102
ANEXO D - DADOS BRUTOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicilio02_MG Pessoa01_MG DomicilioRenda_MG
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito V001 V001 V003 311800705000001 1 311800705 Congonhas 560 519 401377 311800705000002 1 311800705 Congonhas 841 794 1149388 311800705000003 1 311800705 Congonhas 381 351 465633 311800705000004 1 311800705 Congonhas 719 676 789260 311800705000005 1 311800705 Congonhas 1003 870 531441 311800705000006 1 311800705 Congonhas 1041 949 668169 311800705000007 1 311800705 Congonhas 1254 1128 787163 311800705000008 1 311800705 Congonhas 954 856 735545 311800705000009 1 311800705 Congonhas 1052 945 830565 311800705000010 1 311800705 Congonhas 648 611 582386 311800705000011 1 311800705 Congonhas 859 760 542657 311800705000012 1 311800705 Congonhas 789 708 412098 311800705000013 1 311800705 Congonhas 896 778 443085 311800705000014 1 311800705 Congonhas 1320 1201 1048048 311800705000015 1 311800705 Congonhas 1202 1079 548886 311800705000016 1 311800705 Congonhas 399 348 205895 311800705000017 1 311800705 Congonhas 974 874 442118 311800705000018 1 311800705 Congonhas 878 799 536067 311800705000019 1 311800705 Congonhas 1406 1264 776579 311800705000020 1 311800705 Congonhas 1340 1172 745081 311800705000021 1 311800705 Congonhas 1177 1004 495164 311800705000022 1 311800705 Congonhas 688 607 383814 311800705000023 1 311800705 Congonhas 982 896 1514014 311800705000024 1 311800705 Congonhas 1148 1022 571740 311800705000025 1 311800705 Congonhas 1375 1135 587008 311800705000026 1 311800705 Congonhas 1367 1199 447075 311800705000027 1 311800705 Congonhas 755 655 343290 311800705000028 1 311800705 Congonhas 747 581 216164 Nota: 1 - As variáveis311800705000029 correspondentes aos setores censitários 1 que estão 311800705 preenchidas com “X” se Congonhasenquadram no critério de omissão dos 1180 dados. 1088 751869 2 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com "NDO" não possuíam domicílio ocupado na data de coleta do Censo Demográfico 2010. 3 - Todas as variáveis correspondentes aos setores censitários enquadradas nos critérios acima foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: IBGE, 2011.
103
ANEXO E - DADOS BRUTOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicilio02_MG Pessoa01_MG DomicilioRenda_MG
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito V001 V001 V003 311800705000030 1 311800705 Congonhas 1069 988 1138207 311800705000031 1 311800705 Congonhas 334 315 305800 311800705000032 1 311800705 Congonhas 868 736 261044 311800705000033 1 311800705 Congonhas 1025 891 600203 311800705000034 1 311800705 Congonhas 758 676 399877 311800705000035 1 311800705 Congonhas 812 707 438411 311800705000036 1 311800705 Congonhas 809 711 374965 311800705000037 1 311800705 Congonhas 1189 1051 680864 311800705000038 1 311800705 Congonhas 243 221 77346 311800705000039 1 311800705 Congonhas 1038 854 363521 311800705000040 1 311800705 Congonhas 806 667 307422 311800705000041 2 311800705 Congonhas 7 7 X 311800705000042 8 311800705 Congonhas 109 94 49559 311800705000043 8 311800705 Congonhas 151 123 66718 311800705000044 1 311800705 Congonhas 751 686 586840 311800705000045 1 311800705 Congonhas 975 815 387195 311800705000046 1 311800705 Congonhas 963 887 1054485 311800705000047 8 311800705 Congonhas 286 234 100482 311800705000048 2 311800705 Congonhas 70 63 X 311800705000049 2 311800705 Congonhas 44 36 34203 311800710000001 1 311800710 Alto Maranhão 748 674 426649 311800710000002 3 311800710 Alto Maranhão 1156 986 608647 311800710000003 3 311800710 Alto Maranhão 934 815 429118 311800710000004 3 311800710 Alto Maranhão 945 842 531993 311800710000005 3 311800710 Alto Maranhão 718 625 311381 311800710000006 8 311800710 Alto Maranhão 77 70 54250 311800710000007 8 311800710 Alto Maranhão 276 242 116467
Nota: 311800710000008 8 311800710 Alto Maranhão 88 71 29500 1 - As variáveis311800710000009 correspondentes aos setores censitários 5 que estão 311800710 preenchidas com “X” se Altoenquadram Maranhão no critério de omissão dos 296 dados. 264 94702 2 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com "NDO" não possuíam domicílio ocupado na data de coleta do Censo Demográfico 2010. 3 - Todas as variáveis correspondentes aos setores censitários enquadradas nos critérios acima foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: IBGE, 2011.
104
ANEXO F - DADOS BRUTOS POR SETOR CENSITÁRIO.
Domicilio02_MG Pessoa01_MG DomicilioRenda_MG
Cod_setor Situacao_setor Cod_distrito Nome_do_distrito V001 V001 V003 311800710000010 1 311800710 Alto Maranhão 634 512 278135 311800710000011 3 311800710 Alto Maranhão 226 192 90092 311800710000012 3 311800710 Alto Maranhão 68 56 13311 311800715000001 1 311800715 Lobo Leite 555 477 313189 311800715000002 3 311800715 Lobo Leite 1098 936 454623 311800715000003 2 311800715 Lobo Leite 6 6 X 311800715000004 3 311800715 Lobo Leite 452 398 X 311800715000005 8 311800715 Lobo Leite NDO NDO NDO
Nota: 1 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com “X” se enquadram no critério de omissão dos dados. 2 - As variáveis correspondentes aos setores censitários que estão preenchidas com "NDO" não possuíam domicílio ocupado na data de coleta do Censo Demográfico 2010. 3 - Todas as variáveis correspondentes aos setores censitários enquadradas nos critérios acima foram consideradas como “0” (zero). No tratamento dos dados considerou-se como “ausência de dados”. FONTE: IBGE, 2011.