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Geotecnologias aplicadas na análise da vulnerabilidade social e ambiental: um estudo piloto em municípios do Estado de São Paulo

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5
GEOTECNOLOGIAS APLICADAS
NA ANÁLISE DA VULNERABILIDADE
SOCIAL E AMBIENTAL:
UM ESTUDO PILOTO EM MUNICÍPIOS
DO ESTADO DE SÃO PAULO
Maria Isabel Castreghini de Freitas1
Lúcio Cunha2
Introdução
No âmbito das geotecnologias, muitas são as alternativas para a
cartografia do potencial de ocorrência de eventos perigosos rela-
cionados com o ser humano e com o ambiente que permitem o
desen cadear de ações de planejamento, ordenamento do território
ou mesmo de gestão de impactos decorrentes de desastres ou catás-
trofes.
As ações, reflexões e resultados apresentados neste artigo têm
como base a pesquisa Geotecnologias aplicadas na análise da vulne-
rabilidade social e ambiental: um estudo metodológico comparativo
1. Professora livre-docente do Departamento de Planejamento Territorial e Geo-
processamento. Supervisora do Centro de Análise e Planejamento Ambiental
(Ceapla). Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE) – Universidade
Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”/campus de Rio Claro.
2. Centro de Estudos de Geografia e Ordenamento do Território (Cegot). Uni-
versidade de Coimbra (UC) – Coimbra, Portugal.
110 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
entre Portugal e Brasil, desenvolvida durante o Programa de Pós-
-Doutorado da autora no Centro de Estudos em Geografia e Orde-
namento do Território (Cegot) da Faculdade de Letras − Univer-
sidade de Coimbra, Portugal, entre 2011 e 2012, que foram em
parte divulgados nos artigos publicados por Freitas, Cunha & Ra-
mos (2012) e Freitas & Cunha (2012).
A autora buscou, com esse estudo, responder às seguintes
questões:
• em que medida o modelo adotado para a análise de vulne-
rabilidade na região Centro de Portugal, tomando por base
Mendes et al. (2009) e Cunha et al. (2011), pode ser adap-
tado para o contexto brasileiro, tendo como unidades de
estudo municípios do estado de São Paulo?;
a análise da vulnerabilidade socioambiental em nível mu-
nicipal, apoiada em dados censitários e em geotecnologias,
permite a definição de temas e áreas prioritárias para nor-
tear a ação da administração pública?
Nesse sentido, este artigo objetiva apresentar os resultados da
experiência de modelagem de dados socioeconômicos e ambientais
com vista à cartografia da vulnerabilidade socioambiental de vinte
municípios selecionados do estado de São Paulo usando como refe-
rência metodologia de análise da vulnerabilidade baseada em dados
censitários por meio de análise fatorial, cuja especialização se deu
por meio de um sistema de informação geográfica (SIG).
Esse objetivo se concretizou por meio das seguintes etapas de
trabalho:
revisão da literatura relacionada à conceituação de vulne-
rabilidade social, riscos naturais e tecnológicos, bem como
da metodologias adotadas para a elaboração de modelos de
vulnerabilidade social e obras relacionadas à representação
cartográfica de tais fenômenos no Brasil, em Portugal e em
outros países;
RISCOS E VULNERABILIDADES 111
levantamento de dados censitários visando definir os ín-
dices de vulnerabilidade para o Brasil e Portugal, bem
como as convergências e diferenças de vulnerabilidades
decorrentes de suas características socioeconômicas e am-
bientais;
• aplicação do modelo de vulnerabilidade social adotado
para a região Centro de Portugal no contexto brasileiro,
tendo como unidade de estudo o estado de São Paulo;
• manipulação em SIG dos dados decorrentes da análise es-
tatística e apresentação da classificação dos municípios
com base nos principais fatores relativos à vulnerabilidade
socioambiental, com vistas a ilustrar os cenários relativos
ao tema;
análise crítica dos procedimentos metodológicos e dos re-
sultados alcançados na quantificação e na representação
cartográfica da vulnerabilidade socioambiental, por meio
de cartografia digital, sistema de informação geográfica e
cartografia temática.
Conceitos de vulnerabilidade e seus indicadores
O Escritório das Nações Unidas para a Redução de Riscos de
Desastres tem sido referência na organização dos países membros
por meio de reuniões para diagnóstico e traçado de diretrizes para
melhor preparar a sociedade envolvida em situações de riscos. A
Estratégia Internacional para Redução de Desastres das Nações
Unidas (UN-ISDR), a partir de 2007, vem realizando reuniões glo-
bais a cada dois anos, de acordo com UN-ISDR (2009a), mos-
trando o aumento nas políticas para gerenciar riscos.
Tais organizações buscam compreender aspectos conceituais e
metodológicos, dentre os quais destaca-se o glossário que define vul-
nerabilidade como “o conjunto das características e circuns tâncias
de uma comunidade, de sistema, ou de bens que fazem-nos suscetí-
veis aos efeitos nocivos de um perigo” (UN-ISDR, 2009b, p.28).
112 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
No entendimento de Cutter (1996), vulnerabilidade é um con-
ceito complexo, do qual advêm dimensões sociais, econômicas,
políticas e culturais, cuja definição tem sido abordada também em
perspectivas epistemológicas muito diversas. Em trabalho recente,
Cutter (2012) define vulnerabilidade como “potencial para a
perda” (idem, p.60) e argumenta que a ciência da vulnerabilidade
se dedica à análise de fatores que influenciam as capacidades locais
para se preparar, responder e se recuperar de desastres, sempre
numa abordagem que integre sistemas sociais, naturais e arti-
ficiais.
Desde a década de 1990, Cutter (1996) considera que os indi-
cadores de vulnerabilidade podem ser relativos à vulnerabilidade
social, que engloba indicadores socioeconômicos, percepção e ca-
pa cidade de resposta ao risco por parte dos indivíduos, seja de for-
ma individual ou coletiva. Segundo a autora, complementarmente
a essa, tem-se a vulnerabilidade biofísica, que envolve a loca lização,
proximidade da ameaça, estrutura e características do território.
No artigo de Cutter (2012), tem-se o detalhamento da expe-
riência americana de quantificar a vulnerabilidade por meio do
Índi ce de Vulnerabilidade Social (SoVI®),3 tomando por base dados
censitários na escala do município. Nesse modelo, a avaliação
quantitativa das características que contribuem para uma classifi-
cação de vulnerabilidade aos riscos tem por base procedimentos
estatísticos para reduzir o número de variáveis a um conjunto
menor de fatores que descrevam a vulnerabilidade, tendo como
refe rência os trabalhos de Cutter (1996, 2003).
O modelo foi aplicado e reaplicado nos Estados Unidos,
usando censos atuais e antigos, fazendo uso de diferentes escalas de
análise, como condados, unidades censitárias e unidades territo-
riais, cujos resultados alcançados são apresentados de acordo com
os dados do censo de 2000, no qual o nível mais baixo de vulnerabi-
lidade social aparece na zona costeira oriental com destaque para
3. Social Vulnerability Index (SoVI®). Disponível em <http://webra.cas.sc. edu/
hvri/products/sovi.aspx>. Acesso em 25/6/2012.
RISCOS E VULNERABILIDADES 113
Boston, Washington D. C. e Nova York e nos conda dos da costa
da Califórnia, áreas consideradas ricas e sem níveis extremos de
popu lação envelhecida e feminina. Já os condados com alta vulne-
rabilidade aparecem, por exemplo, ao longo do rio Mississipi, re-
gião tradicionalmente pobre e com população predominantemente
afro-americana, com pouca oferta de emprego e baixos níveis de
esco laridade.
Para os estudo da vulnerabilidade socioambiental, Mendes et
al. (2009) e Cunha et al. (2011) se pautam pelos conceitos de criti-
cidade e capacidade de suporte do território. Os autores definem
criticidade como o conjunto de características individuais e com-
portamentais que podem contribuir para a ruptura do sistema, e
capacidade de suporte como o conjunto de infraestruturas territo-
riais que permitem à comunidade reagir em caso de desastre.
A metodologia usada para a análise da vulnerabilidade social
baseou-se em análise fatorial que incluiu aspectos sociais e ambien-
tais. A experiência dos autores na análise em escala nacional em
Portugal, seguida da análise regional, adotando alguns conselhos
na região Central, com análises no nível da freguesia, levou-os a
concluir que o modelo apresentou-se como consistente em dife-
rentes escalas, permitindo a definição de estratégias de mitigação
do risco e medidas de proteção civil adaptadas para os locais em
estudo (Mendes et al., 2009, p.81).
No cenário brasileiro, Fonseca Alves et al. (2010) tratam da
aplicação de um modelo de vulnerabilidade socioambiental, no
contexto das mudanças climáticas, para municípios do litoral pau-
lista. O trabalho apresenta resultados relativos à vulnerabilidade
socioambiental considerando variáveis socioeconômicas associadas
com os setores censitários de renda, escolaridade, atendimento pela
rede de esgotos, rede de água e coleta de resíduos sólidos, Índice
Paulista de Vulnerabilidade Social (IPVS) e variáveis ambientais
relativas à altimetria e declividade. Os resultados apre sentados
indi cam a adequação das condições de saneamento básico dos mu-
nicípios do litoral paulista no acesso à rede de água e coleta de resí-
duos sólidos, mas com problemas relacionados ao esgo to. Quanto à
114 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
escolaridade, os autores observam que, dentre as pessoas respon-
sáveis pelos domicílios, ocorre maior proporção de pessoas com
quatro a dez anos de estudo e, quanto à renda, com exceção do mu-
nicípio de Santos, os municípios concentram mais do que 30% de
pessoas com renda igual ou inferior a dois salários mínimos. O es-
tudo aponta, ainda, áreas de risco a deslizamento associadas com
um perfil socioeconômico de baixa renda e baixo nível de esco-
laridade. Porém, nesse contexto, também aparecem setores com
renda média ou alta e elevado grau de escola ridade. Nesses casos,
predominam instalações habitacionais em encostas com alta decli-
vidade, muitas vezes sem cobertura do solo, numa área altamente
irrigada devido à densa drenagem e presença de chuvas torren ciais
em certas épocas do ano, colocando em risco seus moradores, inde-
pendentemente da classe social.
Esta breve revisão de literatura mostra o potencial de metodo-
logias apoiadas em geotecnologias em estudos de vulnerabilidade
global ou local.
Caracterização dos municípios da
área de estudo no estado de São Paulo
Os vinte municípios do estado de São Paulo em estudo com-
põem as regiões metropolitanas de São Paulo e de Santos, regiões
administrativas de Sorocaba e Registro:
região metropolitana de São Paulo: Cotia, Embu, Embu-
-Guaçu, Itapecerica da Serra, Juquitiba, São Lourenço da
Serra e Vargem Grande Paulista (7 municípios);
• região metropolitana de Santos: Itanhaém, Mongaguá e
Peruíbe (3 municípios);
região administrativa de Sorocaba: Alumínio, Ibiúna,
Mai rinque, Piedade, São Roque, Salto do Pirapora, Soro-
caba, Votorantim (8 municípios);
RISCOS E VULNERABILIDADES 115
região administrativa de Registro: Itariri e Pedro de To-
ledo (2 municípios).
A localização da área de estudo é apresentada na Figura 1.
Figura 1 − Área de estudo no estado de São Paulo.
Fonte: Fundação Seade (2011) e IBGE (2007).
Os vinte municípios ocupam uma superfície territorial de
4.841 km2 e abrigam um total de 1.990.071 habitantes. Dentre os
aspectos socioeconômicos relativos aos municípios em estudo des-
taca-se Sorocaba, considerada a quinta cidade em desenvolvimento
econômico do estado de São Paulo, com produção industrial que
chega a mais de 120 países, atingindo um PIB de R$ 9,5 bilhões, de
acordo com Sorocaba (2012). Tem no setor industrial e comercial
suas principais atuações econômicas, com cerca de 1.700 indústrias
116 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
e mais de 15 mil pontos comerciais, fazendo parte do Complexo
Metropolitano Estendido da Cidade de São Paulo, o que a torna
uma das mais importantes cidades do estado e do Brasil.
Embu, ou Embu das Artes, é uma estância turística que faz
parte da região metropolitana de São Paulo e é o segundo município
mais populoso da área de estudo, com 243.496 habitantes e a mais
alta densidade demográfica da área de estudo (3.475 hab/km2).
Possui como principal setor econômico o setor terciário do co-
mércio e serviços: comércio especializado em antiguidades, mobi-
liário, artesanato, objetos de arte, voltado ao mercado turístico.
Além disso, possui atuação no setor primário, principalmente
agropecuária, além de indústrias predominantemente de transfor-
mação.
Cotia, com 206.775 habitantes, corresponde a uma área de ex-
pansão dos bairros do município de São Paulo e tem a economia
centrada no setor industrial: materiais elétricos, químicos, cerâ-
micos, brinquedos, dentre outros. A agricultura é voltada para cul-
turas anuais e fruticultura.
Os demais municípios em estudo têm um caráter predominan-
temente rural ou urbano-rural, com atuação e características decor-
rentes de sua localização geográfica, como é o caso das estâncias
balneárias Itanhaém, Mongaguá e Peruíbe, com ati vidades econô-
micas voltadas para o turismo.
Nas áreas da serra do Mar, os municípios de São Lourenço da
Serra, Ibiúna, Juquitiba, dentre outros, situados em área de pro-
teção de mananciais, são dotados de atrativos turísticos relacio-
nados com a natureza e esportes ecológicos.
Outros municípios, de menor população, possuem a economia
centrada na agricultura, especialmente culturas anuais, como mi-
lho, hortaliças, bem como frutas e flores, voltadas para o abas-
tecimento da capital, como é o caso de Vargem Grande Paulista.
Outros municípios possuem agricultura especializada em cultivos
típicos, como São Roque, cujos vinhedos abastecem a indústria de
vinhos e possibilitam atividades turísticas locais. O município
de Alumínio, que abriga a Companhia Brasileira de Alumínio
RISCOS E VULNERABILIDADES 117
(CBA) desde 1955, possui expressivo desenvolvimento e qualidade
de vida, embora com pequena dimensão demográfica.
Após a caracterização da área de estudo apresentam-se os pro-
cedimentos relativos ao desenvolvimento metodológico do estudo
de vulnerabilidade socioambiental.
Material e métodos
O material utilizado para o desenvolvimento da pesquisa cor-
respondeu aos dados socioeconômicos e ambientais obtidos dos
censos organizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatís-
tica (IBGE) em Brasil (2011), dados locais e regionais coletados da
Fundação Seade, no estado de São Paulo. Documentos cartográ-
ficos foram obtidos por meio do IBGE em Brasil (2007).
Os programas computacionais adotados na pesquisa são o Sis-
tema de Informação Geográfica (SIG) ArcGIS4 e o programa esta-
tístico SPSS,5 com vasta aplicação nos estudos sociais e ambientais.
A metodologia adotada para a análise da vulnerabilidade ba-
seou-se em técnicas estatísticas de análise fatorial, que incluiu as-
pectos econômicos, sociais e ambientais estudados por meio de
programa de análise estatística para as Ciências Sociais, o SPSS
R.18, associado ao Sistema de Informação Geográfica (SIG)
ArcGIS 9.3.
Dentre os procedimentos metodológicos da pesquisa des-
tacam-se:
a) levantamento bibliográfico e dos trabalhos de pesquisa de-
senvolvidos e publicados no Brasil e em Portugal sobre as
principais abordagens acerca da vulnerabilidade social aos
riscos naturais e tecnológicos;
4. ArcGIS R.9.3. Fabricante: Esri.
5. Statistical Package for the Social Sciences (IBM SPSS Statistics 18). Fabri-
cante: IBM.
118 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
b) levantamento de documentação cartográfica correspon-
dente aos mapas e cartas topográficas e temáticas da área
de estudo nos órgãos oficiais e institutos de pesquisa;
c) definição da área de estudo, que correspondeu a um con-
junto de vinte municípios no estado de São Paulo;
d) levantamento de dados censitários da Fundação Seade e
Fundação IBGE para a seleção de variáveis relativas à po-
pulação, socioeconomia e meio ambiente dos muni cípios
em estudo;
e) definição e classificação das variáveis correspondentes aos
níveis de criticidade e da capacidade de suporte do sistema
territorial do estado de São Paulo. As principais categorias
para análise foram: demografia, economia, educação, jus-
tiça, saúde, habitação, apoio social e investimento am-
biental, proteção civil, dentre outras;
f) normalização das variáveis fazendo uso de análise fatorial,
especificamente análise dos componentes principais (ACP),
por meio do programa estatístico SPSS. Essa metodologia
baseia-se nos estudos de Cutter (1996, 2003), Mendes et
al. (2009) e Cunha et al. (2011). Nesse estudo, a vulnerabi-
lidade social resulta do produto da criticidade com a capa-
cidade de suporte, deter minadas através de uma soma
ponderada dos principais fatores, ponderação baseada na
percentagem da variância explicada, no nível do muni-
cípio;
g) Análise fatorial6 executada no SPSS, por meio do método
de extração análise por componentes principais, rotação
Varimax com normalização Kaiser;
6. Nesse caso, adotamos para um número reduzido de casos (vinte municípios),
um elevado número de variáveis (quarenta), o que é pouco adequado a uma
análise fatorial, tendo em conta o comportamento das variáveis em termos de
norma lidade, linearidade e homocedasticidade. No entanto, optamos por esta
técnica de análise estatística, com o intuito de sintetizar informação estatística
sobre a sociedade e o ambiente dispersa por um conjunto tão variado de parâ-
RISCOS E VULNERABILIDADES 119
h) representação espacial dos principais fatores da criti-
cidade, capacidade de suporte e vulnerabilidade socio-
ambiental da área de estudo, por meio de classificação de
mapas no SIG ArcGIS;
i) análise dos resultados obtidos para os municípios selecio-
nados para o estado de São Paulo.
Análise da criticidade
Para a análise da criticidade realizou-se um levantamento dos
dados censitários dos aspectos da vida da população, na busca de
características dos municípios que dessem indicativos de sua vul-
nerabilidade socioambiental.
Tabela 1 − Grupos de variáveis relativas à criticidade
Grupos de variáveis Explicativas
Economia e condição de vida 2
População 8
Saúde e proteção social 1
Condição de alojamento e dos edifícios 2
Educação 3
Território e ambiente
Justiça 2
Total 18
Fonte: Freitas, 2012.
Foram inicialmente selecionadas 75 variáveis, de acordo com
os grupos indicados na Tabela 1. Numa série de três execuções do
programa estatístico SPSS, após a análise da matriz de correlação
metros, diante da indisponibilidade de outra técnica que tivesse semelhante
desempenho.
120 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
entre as variáveis, foi possível a redução, para evitar redundâncias,
para 64 variáveis, num primeiro momento, até se chegar às qua-
renta variáveis que compuseram o modelo aqui apresentado. Na
Tabela 1 pode observar-se o número de variáveis explicativas para
cada um dos grupos de variáveis selecionadas.
Da execução do modelo de análise fatorial resultaram 18 variá-
veis explicativas das quais foi possível selecionar cinco fatores que
detêm 67% da variância acumulada, considerando-se os 20 municí-
pios em estudo. As comunalidades das variáveis foram todas supe-
riores a 0,78.
De posse de tais dados, realizou-se a exportação para o ArcGIS
dos resultados relativos aos cinco fatores mais significativos para
cada município em estudo, realizando-se sua espacialização tendo
como referência os limites dos municípios fornecidos pelo IBGE.7
A criticidade foi calculada com ponderação baseada na per-
centagem da variância explicada pelos fatores. Após o cálculo da
criticidade, realizou-se a representação temática de seus resultados
por meio da clas sificação em cinco grupos, aplicando-se numa pri-
meira aproximação o classificador Natural Breaks (Jenks), seguido
de classificação manual, para pequenos ajustes visando melhorar a
distribuição dos conselhos por classe.
A Tabela 2 apresenta os principais fatores e suas variáveis ex-
plicativas para criticidade na área de estudo do estado de São Paulo.
Na análise dos fatores relativos à criticidade, observa-se que o
fator 1, que explica 22% da variância, está relacionado com a demo-
grafia e investimento no campo, dando indicativo do predomínio
de população jovem dos municípios, por meio de variáveis nega-
tivas para a população com mais de 65 anos e para o envelhecimento
da população e da taxa de natalidade, que aparece com valor posi-
tivo. O menor investimento no campo aparece na porcentagem de
7. A malha municipal dos municípios brasileiros no formato do ArcGIS (shape)
foi obtida em <ftp://geoftp.ibge.gov.br/mapas/malhas_digitais/municipio
_2007/Malha_Municipal_Digital_2007_2500/Disseminacao_2007/>.
Acesso em 27/7/2011.
RISCOS E VULNERABILIDADES 121
valor adicionado ao PIB da agropecuária, que apresenta valor nega-
tivo. Deve-se destacar que o êxodo rural é situação presente nessa
região do estado de São Paulo, decorrente da grande concentração
de população nas cidades, fenômeno marcante nas últimas décadas.
Tabela 2 − Fatores e variáveis dominantes para criticidade
Fator Descrição do fator Variáveis dominantes
1
Demografia e
investimento no
campo
Envelhecimento da população (−)
Taxa de natalidade (+)
Valor adicionado do PIB à agropecuária (−)
2Violência urbana e
saúde
Furtos consumados (+)
Tráfico de drogas (+)
Ocorrências de crimes (+)
Morte por aids (+)
3Condição de vida e
educação
Presença de crianças e adolescentes (+)
Incidência de pobreza (+)
Evasão escolar (+)
4Educação, demografia
e violência
Reprovação escolar (+)
Taxa de fecundidade (+)
Mortalidade por agressão (+)
5Condição de vida nas
áreas urbanas
Taxa de crescimento populacional (+)
Existência de áreas de risco com moradias (+)
Fonte: Freitas, 2012.
O fator 2, que responde por 16% da variância total, diz respeito
à violência urbana e saúde, dando destaque para as ocorrências de
furtos consumados e crimes. Associada à violência está a mortali-
dade por Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (sida ou aids).
Em síntese, observa-se que, enquanto o fator 1 enfatiza os aspectos
relacionados com a população e o menor investimento no campo, o
fator 2 reflete questões relacionadas com a violência.
O fator 3, que explica 14% da variância dos municípios em es-
tudo, trata da condição de vida e educação, relativamente à pre-
sença de população jovem, com 14 anos ou menos, incidência de
122 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
pobreza e evasão escolar no ensino fundamental e médio, todas va-
riáveis com valores positivos.
O fator 4, que explica aproximadamente 8% da variância, diz
respeito à educação, demografia e violência, ao enfatizar a taxa
de reprovação escolar, a taxa de fecundidade e a mortalidade por
agressão. O fator 5, com 9% de variância, trata da condição de vida
nas áreas urbanas, expressa nos valores negativos da taxa de cresci-
mento populacional e na existência de áreas de risco com moradias.
Análise da capacidade de suporte
Em procedimento análogo, realizou-se o estudo da capacidade
de suporte dos vinte municípios, levantando-se os dados censitá-
rios que indicassem o nível de infraestruturas territoriais que per-
mite a reação das comunidades em caso de desastre associado a
risco natural ou tecnológico.
Tabela 3 − Grupos de variáveis relativas à capacidade de suporte
Grupos Explicativas
Condição dos alojamentos e edifícios 6
Infraestrutura para monitoramento
territorial e ambiental 2
Condições econômicas 4
Condição de vida da população 1
Condições agrícolas
Infraestrutura em saúde 4
Total 17
Fonte: Freitas, 2012.
Foram selecionadas 54 variáveis, sendo que, após duas exe-
cuções do programa estatístico SPSS, foi possível a redução para 45
variáveis, até se chegar às 38 variáveis que compuseram o modelo.
RISCOS E VULNERABILIDADES 123
A eliminação de variáveis ocorreu por critérios análogos aos apre-
sentados para a criticidade.
A Tabela 3 apresenta o número de variáveis explicativas para
cada um dos grupos de variáveis selecionadas, no caso da capa-
cidade de suporte.
Da execução do modelo de análise fatorial resultaram 17 variá-
veis explicativas, das quais foi possível selecionar cinco fatores que
detêm 68% da variância acumulada, considerando-se os vinte mu-
ni cípios em estudo. As comunalidades das variáveis foram sempre
superiores a 0,706, o que aponta para o seu significativo contributo
para a formação dos fatores.
De forma análoga à criticidade, o cálculo da capacidade de su-
porte (CS) foi realizado com base em ponderação de acordo com a
porcentagem da variância explicada pelos fatores. Após tais proce-
dimentos, realizou-se sua representação temática no ArcGIS.
Tabela 4 − Fatores e variáveis dominantes para capacidade de suporte
Fator Descrição do fator Variáveis dominantes
1
Transformações econômicas e
habitacionais na passagem do
meio rural para o urbano
Valor adicionado ao PIB (−)
Agropecuário (−)
Domicílios rurais (−)
Taxa de urbanização (+)
População residente urbana (+)
2Condições de alojamento e
infraestrutura em saúde
Porcentagem de domicílios em apartamentos
(+)
Médicos e dentistas com registro (+)
3Economia e condições de
alojamento
Porcentagem do Produto Interno Bruto (PIB)
adicionado à indústria (+) e o PIB per capita
(+)
Domicílios com espaço suficiente (+)
4Infraestrutura em saúde e
pobreza
Domicílios coletivos (+)
Leitos hospitalares (+)
Existência de favelas (+)
5 Condições de alojamento Domicílios particulares não ocupados (vagos)
(+)
Fonte: Freitas, 2012.
124 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
A Tabela 4 apresenta os principais fatores e suas variáveis ex-
plicativas para a capacidade de suporte na área de estudo da região
Centro de Portugal.
Quanto à capacidade de suporte, observa-se que as principais
variáveis explicativas do fator 1, que concentram 21% da variância,
estão relacionadas com as transformações econômicas e habitacio-
nais na passagem do do meio rural para o urbano, dando indicação
da diminuição dos investimentos econômicos relacionadas às ati-
vidades agropecuárias na área de estudo e também da diminuição
dos domicílios rurais, em contraponto com o aumento da taxa de
urbanização das cidades.
O fator 2, que responde por 15% da variância total, diz respeito
às condições de alojamento e infraestrutura em saúde e, destacando
a ampliação de domicílios em apartamentos, a presença de médicos
e dentistas. Em síntese, observa-se que o fator 1 enfatiza a capa-
cidade de suporte em relação às transformações na passagem do
meio rural para o urbano, tanto em termos econômicos quanto ha-
bitacionais, enquanto o fator 2 destaca as condições de alojamento e
saúde nas cidades.
O fator 3, que explica 13% da variância, trata da economia e
condições de alojamento, permitindo inferências sobre a melhora
das condições econômicas (aumento do PIB) e das habitações no
setor em estudo.
O fator 4, que explica aproximadamente 10% da variância, diz
respeito à infraestrutura em saúde, com o número de leitos hospi-
talares, fundamentais em ocorrências de eventos perigosos, assim
como a presença de domicílios coletivos e de favelas na região. É
evidente aqui o contraste da realidade de nossas cidades, que, em-
bora tenham melhorado em condições econômicas e de infraes-
trutura para as camadas mais desprovidas da população, ainda
enfrentam sérios problemas decorrentes da concentração popula-
cional e da pobreza.
O fator 5, que explica 8% da variância, aponta a presença de
domicílios vagos, que podem indicar tanto a especulação imo-
biliária quanto o abandono e desvalorização das áreas centrais das
RISCOS E VULNERABILIDADES 125
cidades, aspectos que demandam estudos mais aprofundados do
tema.
Vulnerabilidade socioambiental
De posse dos dados relativos à criticidade e à capacidade de su-
porte, realizou-se o cálculo da vulnerabilidade socioambiental dos
20 municípios tendo em conta a expressão 1:
VS = C × CS (1)
Sendo:
VS = vulnerabilidade socioambiental
C = criticidade
CS = capacidade de suporte
De acordo com as classes definidas para a criticidade e para a
capacidade de suporte, realizou-se o produto entre esses dois mapas
no ArcGIS, definindo-se a legenda final para a vulnerabilidade so-
cioambiental com cinco classes, definidas como muito baixa, baixa,
média, elevada e muito elevada vulnerabilidade.
A Figura 2 apresenta a representação espacial dos resultados
obtidos no que se refere à vulnerabilidade socioambiental dos vinte
municípios em estudo no estado de São Paulo.
Os resultados indicam como principais fatores de vulnerabili-
dade socioambiental as condições relativas ao menor desenvol-
vimento econômico e às limitadas condições de infraestrutura e
ambiental ante as situações de risco. Os municípios com vulnerabi-
lidade elevada ou muito elevada aparecem no interior, como é o
caso de Ibiúna, Embu-Guaçu, Juquitiba, São Roque, Piedade e
Salto de Pirapora. Destacam-se os municípios que estão na região
serrana, de economia predominantemente relacionada ao turismo
rural, como Ibiúna, Embu-Guaçu, Juquitiba e Piedade. No outro
extremo, a muito baixa ou baixa vulnerabilidade decorre das boas
condições econômicas relacionadas ao turismo em estâncias bal-
126 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
neárias como Mongaguá, Itanhaém e Peruíbe, ou ao turismo ecoló-
gico e rural, como é o caso de São Lourenço da Serra. Possuem
evidência também cidades com desenvolvimento industrial e ex-
trativismo mineral, como é o caso de Sorocaba e Alumínio. Deve-se
enfatizar, ainda, a infraestrutura em saúde de Sorocaba, polo re-
gional quando se considera o atendimento médico especializado,
com bom desempenho em termos de vulnerabilidade, mesmo com
os altos índices de violência urbana, variável de destaque na análise
da criticidade.
Considerações finais
A pesquisa realizada indica que o modelo adotado para a aná-
lise de vulnerabilidade na região Centro de Portugal pode ser adap-
tado para o contexto brasileiro.
Os resultados obtidos indicam como principais fatores de vul-
nerabilidade socioambiental aqueles associados à economia e à vio-
lência urbana, indicando os municípios com maior ou menor
potencial de exposição. Nos municípios em estudo, aparecem os
contrastes sociais nos itens relativos à violência, deficiências na
educação e nas taxas de pobreza, coerentes com o conhecimento
geográfico e socioeconômico que se tem da área de estudo.
A análise fatorial e a espacialização utilizando programas com-
putacionais de análise estatística e SIG permitiram agilidade na
obten ção de uma visão integrada e de síntese das realidades muni-
cipais, evidenciando os seus principais problemas socioambientais
e destacando municípios com maior vulnerabilidade.
O estudo permitiu a definição de temas e municípios de maior
vulnerabilidade, podendo tornar-se subsídio para a definição de
áreas prioritárias para nortear a ação da administração pública
quando da ocorrência de eventos perigosos, dando ao adminis-
trador público a possibilidade de organizar ações preventivas e mi-
tigadoras.
RISCOS E VULNERABILIDADES 127
Figura 2 − Vulnerabilidade socioambiental dos vinte municípios do estado
de São Paulo.
Fonte: Fundação Seade (2011) e IBGE (2007).
128 MAGDA ADELAIDE LOMBARDO • MARIA ISABEL C. DE FREITAS
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Article
Full-text available
This paper presents a new model of analysis of social vulnerability to natural and technological hazards. The index used in this analysis allows us to structure vulnerability assessment in two dimensions: the vulnerabilities of populations and communities (criticality), and territorial vulnerability (support capacity), which reflect the biophysical exposure or vulnerability, social resilience, and infrastructural support capacity. This new social vulnerability index is applied within the territorial system of mainland Portugal, based on the municipal and sub-municipal scale, considering the social resilience of individuals, groups, and communities to extreme events.The obtained results highlight the decisive role of the used scale in the analysis of processes related to social vulnerability. We suggest that mapping the more vulnerable areas and groups, as well as identifying triggering factors, can be a relevant contribution for land-use development and planning programs designed to mitigate territorial risks and vulnerabilities.
Article
Objective. County-level socioeconomic and demographic data were used to construct an index of social vulnerability to environmental hazards, called the Social Vulnerability Index (SoVI) for the United States based on 1990 data. Methods. Using a factor analytic approach, 42 variables were reduced to 11 independent factors that accounted for about 76 percent of the variance. These factors were placed in an additive model to compute a summary score-the Social Vulnerability Index. Results. There are some distinct spatial patterns in the SoVI, with the most vulnerable counties clustered in metropolitan counties in the east, south Texas, and the Mississippi Delta region. Conclusion. Those factors that contribute to the overall score often are different for each county, underscoring the interactive nature of social vulnerability-some components increase vulnerability; others moderate the effects.
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