Região Sudeste do Brasil: expansão urbana das capitais

 

Luiz Henrique Almeida Gusmão

Msc. Desenvolvimento e Meio Ambiente Urbano (UNAMA)

Geógrafo e Lic. em Geografia (UFPA)

Mapas em Geral, Treinamentos,

Banco de dados, SHPs e Kmls

Contato: [55] (91) 98306-5306 (WhatsApp)

Email: luizgusmao.geo@gmail.com

#Região Sudeste do Brasil: expansão urbana das capitais

A Região Sudeste do país é constituída pelos estados de São Paulo, Rio de Janeiro, Minas Gerais e Espírito Santo cujas populações totalizam mais de 89 milhões de habitantes (IBGE, 2021). É a região mais populosa do país, a frente das outras quatro (Nordeste, Sul, Norte e Centro-Oeste).

É onde se encontram as maiores aglomerações populacionais do país, com destaque para São Paulo/SP (12,3 milhões), Rio de Janeiro/RJ (6,7 milhões) e Belo Horizonte/MG (2,5 milhões). Apenas a cidade de Vitória, capital do Espírito Santo, não é uma metrópole, cuja população é de 369 mil habitantes (IBGE, 2021). 

Mas afinal, o quanto as capitais dos estados do Sudeste cresceram ao longo das últimas décadas? mais especificamente entre 1985 e 2020?, já que a população reside principalmente nas áreas urbanas.

Com base nos mapas de uso e cobertura da terra do Brasil oriundos do Projeto Mapbiomas, uma série de cartogramas animados foram confeccionados para visualizarmos e discutirmos as mudanças entre 1985 e 2020.

# Rio de Janeiro/RJ

Em pouco mais de três décadas, a expansão urbana foi significativa nas áreas periféricas da Zona Oeste e Sul da cidade. Locais como Santa Cruz, Paciência, Bangu, Campo Grande e Guaratiba foram aqueles com perdas consideráveis de áreas agropecuárias e, em menor escala, florestas.

Na região Central e no Norte da cidade, as mudanças foram mais tímidas, já que eram áreas de ocupação humana mais antigas.

A zona Sul da cidade também teve dinâmica de uso mais tímida se compararmos com a zona Oeste. Contudo, é notório a perda de cobertura vegetal em bairros como Jacarepaguá e Vargem Grande, por exemplo.

A área urbana do Rio de Janeiro passou de 53.200 ha para 66.824 ha, crescendo 25,60% em 35 anos.

# São Paulo/SP

Em 35 anos, a expansão urbana ocorreu sobretudo na região Norte e Leste da cidade com amplos desmatamentos. A região de Anhanguera, Jaraguá, Brasilândia, Perus, Limão, Casa Verde, Santana, Vila Guilherme, Mandaqui, Tucuruvi e Pirituba, no Norte, foram aquelas com maiores perdas de vegetação.

Na zona Leste não foi muito diferente, onde as regiões de São Mateus, São Rafael, Cidade Tiradentes, Guaianases, Itaquera, Iguatemi e outras também tiveram reduções consideráveis de vegetação. 

Na zona central de São Paulo, a área urbana já estava consolidada desde 1985, o que indica processos de ocupação mais remotos e reflete diretamente no maior adensamento populacional.

Na zona Sul, o avanço da cidade ocorreu especialmente ao longo dos rios e represas dos distritos de Parelheiros, Capela do Socorro, Cidade Ademar, Santo Amaro, M' Boi Mirim e outros.

Por outro lado, as regiões do extremo sul e norte da capital paulista são aquelas com maior massa florestal, onde a ocupação humana é rarefeita. A área urbana de São Paulo aumentou de 80.879 ha para 91.709 ha, ou 13,4% entre 1985 e 2020, inferior ao Rio de Janeiro.

# Belo Horizonte/MG

Na capital de Minas Gerais, a área urbana se espraiou com maior força na zona Norte, Nordeste e em Venda Nova, de forma oposta as demais regiões, onde a ocupação já era consolidada. 

No intervalo de 35 anos, grandes extensões de florestas e outras vegetações típicas da cidade prevaleceram no extremo sul (Barreiros) e leste (regiões Centro-Sul e Leste) da cidade, condição oposta aos locais mais dinâmicos da capital.

Entre 1985 e 2020, a área urbanizada passou de 24.158 ha para exatos 27.509 ha, ou seja, expansão de 13,8%, valor semelhante de São Paulo.

# Vitória/ES

Em pouco mais de três décadas, a expansão urbana foi mais acelerada na porção nordeste e norte em detrimento da área central e sul. Relativas áreas agropecuárias e de florestas sucederam ao avanço da ocupação humana por meio de habitações, comércios e pequenas indústrias.

A ocupação nas margens dos rio Santa Maria é histórica, com exceção do litoral norte, onde a densidade de vegetação nativa é enorme.

Nos últimos 35 anos, a área urbanizada de Vitória passou de 3.745 ha para 4.599 ha, ou 22,8%, valor esse apenas inferior ao da capital carioca.

#Conclusões

A área urbanizada da capital de todos os estados do Sudeste cresceu nas últimas décadas.

A cidade do Rio de Janeiro foi aquela com maior expansão urbana (25,6%), seguida por Vitória (22,8%), Belo Horizonte (13,8%) e São Paulo (13,4%).

A área urbana do Rio de Janeiro foi aquela com expansão mais pulverizada e em vários sentidos, principalmente a Oeste.

A cidade de São Paulo, por sua vez, cresceu mais na zona norte, sul e leste.

Nas quatro cidades, a área central já era bastante ocupada antes de 1985.

As maiores áreas urbanas em ordem são: São Paulo (91.709 ha), Rio de Janeiro (66.824 ha), Belo Horizonte (27.509 ha) e Vitória (4.599 ha).

A perda florestal é visível em todas as capitais, mas no Rio de Janeiro e em São Paulo, as proporções foram maiores.

Os mapas animados ou cartogramas são excelentes recursos para visualizar a expansão urbana, bem como outras temáticas como estudos de uso e cobertura da terra.

Os cartogramas animados podem ser solicitados para darem apoio em apresentações de estudo.

Fonte dos mapas: Mapbiomas

Mapas Exploratórios: Análise de Dados

Luiz Henrique Almeida Gusmão

Geógrafo e Lic. em Geografia (UFPA)

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Banco de dados, SHPs e Kmls

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#Mapas Exploratórios: Análise de Dados

Arte: Luiz Henrique A. Gusmão

Frequentemente muitos profissionais buscam representar dados mapas. As vezes, é necessário que todos os dados estejam presentes no mapa para entendermos o contexto sobre aquele assunto, mas também podemos ver uma simplificação ou síntese deles.

Esse debate está relacionado a duas ideias: "mapas para ler" e "mapas para ver". Embora sempre se veja um mapa, o termo "mapa para ler" significa que você ficará mais tempo lendo todos os códigos e informações do material para poder compreender o significado. Na maioria das vezes há um volume muito grande de dados no produto final.

Esse tipo de mapa é essencial, principalmente para compor relatórios de EIA/RIMA ou zoneamento ambiental por exemplo, todavia muitos profissionais querem expressar com maior fluidez uma mensagem através de um mapa e aí entra o "mapa para ver".

O "mapa para ver" está relacionado a compreensão quase instantânea da mensagem, ou seja, você compreenderá mais rapidamente o significado que o mapa quer passar. Normalmente a quantidade de informações é menor.

Embora simples, dependendo da quantidade de dados que você dispõe, a tarefa de transmitir uma mensagem direta pode parecer difícil. Nesse sentido, não é interessante destacar dezenas de dados em forma de pontos, linhas e polígonos, mas filtrar as informações mais relevantes.

As vezes para alcançar um "mapa para ver" é necessário realizar algum processamento estatístico. Na concepção do geógrafo Eduardo Girardi, o mapa exploratório pode servir para testar hipóteses, ver rupturas, padrões e tendências no espaço (GIRARDI, 2016). Por isso a relevância da simplificação ou generalização da informação a fim de facilitar a comunicação entre o mapa ou a figura com o público.

Os mapas exploratórios requerem processamento para que sejam confeccionados e podem ser enquadrados como "mapas para ver". Abaixo vamos destacar dois exemplos para compreendermos.



Caso 1: Principais áreas turísticas naturais da cidade de Salinópolis, localizado no Pará

Com a posse de uma tabela (Figura 1) que destaca a pontuação de atratividade dos lugares turísticos naturais de Salinópolis, queremos criar uma figura que sintetize as principais áreas.

Figura 1. Organização dos dados dos pontos turísticos naturais por área do município de Salinópolis

Fonte dos dados: PARATUR (2011)
Elaboração e adaptação: LUIZ HENRIQUE ALMEIDA GUSMÃO

Como o município de Salinópolis é muito grande, selecionamos apenas a parte urbana (Filtro 1). Há 13 pontos turísticos na cidade, porém iremos agregá-los conforme a proximidade geográfica (Filtro 2) e a atratividade turística (Filtro 3) estabelecida pela PARATUR/PA. O resultado vemos na figura abaixo com o fundo do Google Earth.

Figura 2. Grau de atratividade turística natural de Salinópolis/PA

Fonte dos dados: PARATUR (2011)

Elaboração: LUIZ HENRIQUE ALMEIDA GUSMÃO

PROIBIDO A CÓPIA PARCIAL OU TOTAL DESSA FIGURA

A figura é bem objetiva, identificando a ilha do Atalaia como a principal área turística natural de Salinópolis, seguida pelo centro da cidade, as Ilhas no Oceano, o Maçarico, o Cuiarana e a Rodovia. Para chegarmos nesse produto, somamos os valores de atratividade de cada ponto turístico (natural) por trecho. 

Logo em seguida, destacamos em "maior", "médio" e "menor", de acordo com o total. As vezes pode ser conveniente retirar os valores, dependendo do interesse e conhecimento do seu público-alvo.

Caso 2: Índice de Desenvolvimento Humano e Taxa de Homicídios por unidade da federação do Brasil

No segundo exemplo, queremos destacar o índice de desenvolvimento humano com a taxa de homicídios por UF do Brasil. Para isso iremos utilizar os mesmos critérios do PNUD - IDHM (2017): 0-0,499 (muito baixo), 0,500-0,599 (baixo), 0,600-0,699 (médio), 0,700-0,799 (alto) e 0,800-1 (muito alto).

Já para a taxa de homicídios (por 100 mil habitantes), levaremos em consideração os dados do Atlas da Violência (2019) com dados de 2017, com os seguintes intervalos: máximo (>60), muito alto (50-59), alto (49-41), médio (38-30), baixo (29-20) e muito baixo (20-10). 

Nesse sentido, agruparemos as unidades da federação em tipos conforme a associação entre desenvolvimento humano e homicídio, através de uma média aritmética, cujos intervalos possuem os seguintes pesos.

Figura 3. Organização dos dados do IDH e da taxa de homicídios

Fonte: Classificação do IDH (PNUD); Classificação da taxa de homicídio (Autor, 2019)

Dessa forma, quanto maior o "peso" final, melhor será a condição da UF e vice-versa. Em outras palavras, quanto mais próximo da classe A (melhor o desenvolvimento humano e menor a chance de ir à óbito) e quanto mais próximo da classe F (pior a condição de vida e maior a chance de ir à óbito).

Em alguns casos, as UFs podem ter o IDH médio, no entanto a taxa de homicídio muito baixa ou baixa favorece a melhor condição de vida.  Grande parte das UFs teve um posicionamento diferenciado em decorrência da taxa de homicídio, já que a maioria possui IDH considerado alto. As classes foram divididas entre A e G, de acordo com a pontuação (Mapa 1).

Mapa 1. Estágio de Desenvolvimento Humano e homicídio (2017)

Fonte dos dados: IPEA e PNUD/ONU (2017)

Elaboração: LUIZ HENRIQUE ALMEIDA GUSMÃO
PROIBIDO A CÓPIA PARCIAL OU TOTAL DESSE MAPA

O mapa acima retrata as unidades da federação do Brasil conforme a qualidade de vida, que aqui ocorreu através da associação entre IDH e Taxa de homicídios para o ano de 2017. 

Os estados de São Paulo e Santa Catarina possuem as melhores condições nesses quesitos, cujo IDH é muito alto e a taxa de homicídio é considerado muito baixa (no panorama do Brasil).

Logo em seguida, nas classes B e C, destacam-se: RS, PR, MS, MG, DF e PI. O Piauí, apesar do IDH médio, possui taxa de homicídio muito baixa. Na classe intermediária (D), destacam-se: RO, MT, TO, RJ, ES e PB. 

Na classe E, destacam-se alguns estados da Amazônia, MA, BA e GO. Já nas classes mais baixas, os estados considerados com os piores índices de desenvolvimento humano com as maiores taxas de homicídio: PE, SE, RN, AL, CE, PA e AC.

Embora seja necessário ler cada classe para compreender todo o contexto, é rápido quando associamos as UFs em cores. É sempre bom lembrar que os mapas devem nos levar a novos questionamentos para pensarmos em novas ideias, buscando gerar conhecimento a respeito daquela temática.

Então, gostou do conteúdo? Você costuma interpretar os seus dados para extrair o máximo de informação ou gerar conhecimento? Compartilhe conosco a sua experiência!

EM MAPAS: A desigualdade social em São Paulo

🌎Luiz Henrique Almeida Gusmão

Geógrafo e Lic. em Geografia (UFPA)

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1. EM MAPAS: A desigualdade social de São Paulo

O município de São Paulo é o mais populoso do Brasil com mais de 12 milhões de pessoas, onde não é muito difícil de enxergar as desigualdades sociais gritantes no seu território. Para ressaltar essa realidade, reunimos alguns dados por Prefeitura Regional do Atlas do Desenvolvimento Humano - PNUD e destacamos em mapas, os melhores e as piores regiões de São Paulo em três aspectos.

A primeira variável refere-se a expectativa de vida, onde as 6 melhores regionais são: Pinheiros (81,7 anos), Vila Mariana (81,3 anos), Santo Amaro (80,5 anos), Lapa (80,4), Sé (80,3 anos) e Butantã (79,7 anos), localizados no centro-oeste da capital paulistana (Mapa 1).

Elaborador: Luiz Henrique A. Gusmão (2019)

Fonte: PNUD (2010)

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Já em relação as 6 piores regionais, destacam-se: M' Boi Mirim e Perus (73,7 anos), Itaim Paulista (73,4 anos), Guaianases (73,3 anos), Cidade Tiradentes (72,8 anos) e Parelheiros (71,5 anos), todos na periferia da cidade, distantes entre 6 e 30 km do centro.

A segunda variável: percentual de pessoas com mais de 18 anos que não concluíram o ensino fundamental e estão em ocupação informal, os distritos quase se repetem e possuem o mesmo padrão espacial. Entre aqueles com as taxas mais baixas, destacam-se: Pinheiros e Vila Mariana (6,4%), Sé (11,3%), Lapa (11,7%), Santo Amaro (12,6%) e Santana/Tucuruvi (15,6%), visto no mapa 02 abaixo:

Elaborador: Luiz Henrique A. Gusmão (2019)

Fonte: PNUD (2010)

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Conforme o mapa, as regionais mais desfavorecidas estão concentradas no extremo leste, destacando-se: Cidade Tiradentes (28,3%), São Miguel Paulista (29%), Itaim Paulista (29,1%), São Matheus e Guaianases (31,1%) e somente Parelheiros (34,7%) no sul, novamente todos muito distantes do centro. 

Por último, o dado sobre a população que já finalizou ou está cursando o ensino superior mostra a grande diferença entre as regionais de São Paulo (PNUD, 2010). No mapa 03, é possível ver que as áreas mais bem posicionadas estão novamente no centro de São Paulo, onde as taxas variam entre 40% e 70% nessa condição.

Elaborador: Luiz Henrique A. Gusmão (2019)

Fonte: PNUD (2010)

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As melhores regionais nesse quesito foram: Pinheiros (70%), seguido por Vila Mariana (67%), Lapa (54%), Santo Amaro (53%), Sé (41%) e Santana/Tucuruvi (39,9%), concentrados na porção leste e sul.


2. Conclusões


Os mapas ressaltaram a desigualdade social em São Paulo sob a perspectiva da esperança de vida e educação.  As melhores condições de vida pertencem as regionais do centro paulistano, especialmente Pinheiros e Vila Mariana, ao passo que as regionais distantes do centro e principalmente da porção leste possuem as piores condições de vida. Os mapas usados nessa postagem ressaltam situações extremas em São Paulo (os melhores e os piores), assim como a importância dos mesmos em pesquisas sobre segregação, demografia e outros temas que podem ser trabalhados.

Gostou dos mapas? Saiba como obtê-los aqui Mapas Acadêmicos.


3. Serviço de Cartografia e Geoprocessamento

Shapefiles e Kmls das Prefeituras Regionais de São Paulo

Luiz Henrique Almeida Gusmão

Geógrafo e Lic. em Geografia (UFPA)

Mapas em Geral, Treinamentos,

Banco de dados, SHPs e Kmls

Contato: [55] (91) 98306-5306 (WhatsApp)

Emails: henrique.ufpa@hotmail.com

gusmao.geotecnologias@gmail.com

1. Shapefiles e Kmls das Prefeituas Regionais de São Paulo

O shapefile (.shp) é um formato vetorial amplamente utilizado no setor de Geotecnologias no mundo inteiro, sendo suportado por inúmeros programas de Geoprocessamento como o ArcGis, QuantumGis, Arcinfo, GVSig, entre outros. 

O Kml (Keyhole Markup Language) é um formato com conteúdo geográfico que pode ser visualizado no software Google Earth Profissional, portanto, analisado em imagens de satélites.

Nesse caso, você pode encomendar o shapefile ou o kml dos subdistritos administrativos e/ou das prefeituras regionais do município de São Paulo. Nos arquivos constam as seguintes informações:

• 96 Distritos Administrativos
• 32 Prefeituras Regionais

Figura 1. Shapefile dos 96 Distritos Administrativos de São Paulo com nome das Prefeituras Regionais incluso

Fonte dos dados: Processamento a partir dos dados da Prefeitura de São Paulo

Figura 2. Kml dos 96 Distritos Administrativos de São Paulo com nome das Prefeituras Regionais incluso

Fonte dos dados: Processamento a partir dos dados da Prefeitura de São Paulo

Figura 3. Shapefile das 32 Prefeituras Regionais de São Paulo 

Fonte dos dados: Processamento a partir dos dados da Prefeitura de São Paulo

Figura 4. Kml das 32 Prefeituras Regionais de São Paulo 

Fonte dos dados: Processamento a partir dos dados da Prefeitura de São Paulo

Caso necessite de um base digital específica de São Paulo, basta entrar em contato para verificarmos as possibilidades e o tempo para a conclusão do trabalho. Confeccionamos mapas de bairros, distritos e prefeituras com ruas, conforme a demanda.