ODS 13 – Ação Contra a Mudança Global do Clima

Pesquisadora: Estela Maria Souza Costa Neves

O estudo da relação entre população, biomas e sustentabilidade é essencial para subsidiar políticas públicas voltadas à adaptação climática no Brasil. Com base nos dados do Censo Demográfico 2022, este projeto propõe uma análise exploratória sobre vulnerabilidade ambiental e adaptação, considerando a distribuição espacial da população e as características dos biomas brasileiros – Amazônia, Cerrado, Caatinga, Mata Atlântica, Pantanal e Pampa. A pesquisa busca avançar na compreensão das questões socioambientais prioritárias da agenda governamental, identificando riscos ambientais, padrões de urbanização, acesso a serviços e ocupação territorial, além de apontar alternativas para a formulação de políticas públicas eficazes. A metodologia combina abordagens qualitativas e quantitativas, dividindo-se em quatro etapas principais: levantamento exploratório de variáveis censitárias e ambientais, qualificação da produção estatística e geoespacial, implementação do plano de trabalho e disseminação dos resultados. O estudo prevê o cruzamento de estatísticas oficiais, geoinformação e literatura acadêmica, além de diálogo com stakeholders para validação das análises. A expectativa é que os resultados contribuam para o fortalecimento das capacidades estatais na gestão de riscos e na formulação de estratégias de adaptação climática, promovendo uma abordagem integrada entre aspectos demográficos, espaciais e ambientais.

Questão norteadora: Qual é a contribuição do Censo 2022 para conhecimento das populações passíveis de serem consideradas vulneráveis desde a perspectiva da adaptação climática?

Palavras-chave: Adaptação Climática. Biomas. Distribuição Populacional. Sustentabilidade Ambiental. Riscos Ambientais.

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável:

Pesquisadora: Marta Irving

Colaboradores: Thais Moreno; Marcelo Lima; Renata Amorim; Yasmin Nasri

O projeto analisa de forma abrangente a dinâmica e os processos de governança socioambiental em áreas protegidas, explorando como a agenda da biodiversidade pode ser integrada com as demais políticas setoriais por meio de práticas inovadoras e intersetoriais. A pesquisa fundamenta-se na compreensão de território e territorialidade e no conceito de mosaico de Áreas Protegidas, identificando os municípios envolvidos como unidades essenciais para o desenvolvimento territorial sustentável. A partir da coleta e análise de dados qualitativos e quantitativos, o estudo evidencia que a efetiva integração das políticas públicas depende de uma governança colaborativa que promova a articulação entre agentes governamentais, organizações não governamentais e a sociedade civil. Nesse sentido, o projeto propõe a construção de uma linha de base que contemple o contexto das dinâmicas socioambientais, possibilitando a geração de subsídios aplicados à formulação e ao ajuste de estratégias de gestão em territórios protegidos. Ao abordar os múltiplos desafios decorrentes da sobreposição de interesses e da fragmentação das ações setoriais, o estudo destaca a importância de práticas de gestão adaptativa e de mecanismos institucionais que favoreçam a articulação intermunicipal e a implementação de políticas integradas. A pesquisa, portanto, contribui para a reflexão sobre os caminhos que podem ser seguidos para a consolidação de uma governança mais efetiva, capaz de harmonizar a conservação da biodiversidade com o desenvolvimento econômico e a justiça social, ressaltando, sobretudo, a necessidade de se construir um modelo de atuação que privilegie a cooperação e o planejamento estratégico compartilhado entre os diversos atores do cenário socioambiental.

Palavras-chave: Território. Governança. Áreas Protegidas. Desenvolvimento sustentável. Políticas públicas.

Questão norteadora: Como se expressa a dinâmica e a governança socioambiental no contexto de áreas protegidas e caminhos para a integração da agenda da biodiversidade com as demais políticas setoriais?

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável:

Pesquisadora: Paula Vivacqua Boarin

Com uma abordagem descritiva e exploratória, o projeto se concentra na promoção do trabalho decente em municípios brasileiros impactados pelas mudanças climáticas. O tema se associa ao Objetivo do Desenvolvimento Sustentável 8 – Trabalho Decente e Crescimento Econômico, da Agenda 2030 das Nações Unidas, que abarca a promoção do emprego produtivo e de qualidade, a ampliação da proteção social, o fortalecimento do diálogo social e o respeito aos direitos trabalhistas, em especial os fundamentais – liberdade sindical, à negociação coletiva, eliminação da discriminação e erradicação do trabalho forçado e infantil. A partir da seleção dos municípios, serão fornecidas caracterizações sociodemográfica e socioeconômica, lançando mão, sobretudo, dos dados dos censos demográficos de 2010 e 2022, antes de depois da criação da Agenda 2030. Os resultados permitirão análises sobre aspectos-chave como vulnerabilidade socioambiental, migração, emprego e renda. Eles subsidiarão, ainda, uma discussão sobre a mensuração do desenvolvimento sustentável com base em diferentes índices, a exemplo do Índice de Desenvolvimento Sustentável das Cidades (IDSC).

Palavras-chave: Agenda 2030. Censo Demográfico 2022. Mudanças Climáticas. Trabalho Decente.

Questão norteadora: Como se encontra a promoção do trabalho decente em municípios brasileiros fortemente afetados pelas mudanças climáticas? Como desdobramento, pretende-se identificar desafios subjacentes e, dessa forma, contribuir para a formulação de políticas públicas voltadas à adaptação?

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável:

Pesquisadores: Bianca Louzada Xavier Vasconcellos  e Georges Gérard Flexor

As desigualdades espaciais representam um fator determinante na estruturação das disparidades socioeconômicas no Brasil, refletindo padrões históricos de concentração produtiva e desigual distribuição de recursos. Este projeto propõe investigar como as transformações recentes na estrutura produtiva — em especial a desindustrialização prematura e a expansão do agronegócio — remodelaram o mapa socioeconômico brasileiro, aprofundando ou redefinindo padrões históricos de desigualdade. Ao integrar os dados do Censo Demográfico 2022 a indicadores setoriais – como complexidade econômica, valor adicionado bruto, exportações, salário médio etc.-, o estudo busca analisar a emergência de novos polos dinâmicos e o agravamento das vulnerabilidades territoriais, oferecendo evidências empíricas sobre as dinâmicas contemporâneas da desigualdade no país. Adotando uma abordagem metodológica que integra análise estatística, espacialização territorial e recorte produtivo setorial, o objetivo é mapear a evolução das desigualdades territoriais decorrentes da expansão do agronegócio e desindustrialização, identificando padrões, gargalos e oportunidades para o desenvolvimento regional. O projeto alinha-se aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), com especial atenção às metas de redução das desigualdades (ODS 10), fortalecimento da industrialização inclusiva (ODS 9) e promoção de cidades e comunidades sustentáveis (ODS 11), incorporando ainda a dimensão ambiental onde pertinente (ODS 13).

Palavras-chave: Desigualdades Espaciais. Estrutura Produtiva. Indicadores Socioeconômicos. Regionalização. Inclusão Regional.

Questão norteadora: De que maneira as desigualdades espaciais produtivas impactam as condições socioeconômicas nos territórios brasileiros, e como a distribuição assimétrica da desindustrialização/complexidade econômica regional e da produção agroexportadora, ao longo do século XXI, tem contribuído para a reprodução dessas disparidades, à luz dos dados do Censo Demográfico de 2022?

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável:

Pesquisador: Leonardo J. Melo

Este subprojeto tem como objetivo mobilizar os dados do Censo Demográfico 2022 para subsidiar estratégias integradas de inovação territorial e transição urbana na Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). Articulado ao escopo do Corredor Tecnológico proposto pelo Instituto Rio Metrópole, o projeto opera na interseção entre ciência de dados, planejamento urbano e políticas públicas orientadas à sustentabilidade, à equidade e à transformação digital do território.
A proposta parte do reconhecimento das cidades como espaços em transição — sujeitos a múltiplas pressões ambientais, sociais e tecnológicas — e adota uma abordagem orientada por evidências, capaz de produzir diagnósticos qualificados e apoiar a formulação de políticas públicas multiescalares. O foco recai sobre sete municípios estratégicos do Corredor (Rio de Janeiro, Niterói, São Gonçalo, Maricá, Duque de Caxias, Nova Iguaçu e Petrópolis), compreendidos como núcleos potenciais de inovação sistêmica e reconversão urbana. Entre os principais componentes do projeto estão: A análise espacial e socioeconômica com base em microdados do Censo 2022; A proposição de um Observatório Metropolitano Digital, com foco em inteligência territorial, dados abertos e monitoramento de indicadores-chave;
A articulação com agendas nacionais e internacionais, como o 5º CNCTI, o programa CCD da FAPESP e a Missão Europeia para Cidades Inteligentes e Climaticamente Neutras; A integração entre evidência estatística, capacidades institucionais e participação social como base para novas formas de governança metropolitana. O projeto busca não apenas produzir conhecimento técnico, mas também contribuir para a construção de pactos territoriais sustentáveis, fortalecendo a infraestrutura analítica e institucional necessária para uma metrópole mais justa, resiliente e orientada ao futuro.

Palavras-chave: Carbono Neutro. Urbanização Sustentável. Emissões. Planejamento Urbano. Resiliência Climática.

Questão norteadora:

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável:

Pesquisador: Fillipi Lúcio Nascimento da Silva

A cidade, enquanto artefato antrópico, é resultado de uma densa rede de relações socioespaciais, onde a configuração dos elementos naturais e construídos reflete o modo de vida de sua população e as dinâmicas que ali se desenvolvem. Sua forma, ao longo do tempo, é moldada por decisões políticas, econômicas e culturais, revelando uma paisagem em constante transformação. Cada rua, cada praça, cada edifício carrega marcas de um processo histórico, que é tanto material quanto simbólico. Esses traços revelam a natureza das interações que ocorrem nos espaços urbanos, bem como as condições que propiciam ou restringem essas interações. Compreender a cidade exige ir além da análise da forma física. É necessário captar as relações que estruturam o espaço e afetam a vida cotidiana: padrões de uso do solo, fluxos de pessoas e recursos, e os efeitos da infraestrutura (ou da sua ausência) sobre o convívio social. Planejar um desenvolvimento urbano sustentável depende desse tipo de compreensão. Em que pesem suas contribuições, os métodos e técnicas tradicionais da pesquisa urbana têm se mostrado progressivamente limitados diante da velocidade e da complexidade das transformações urbanas contemporâneas. A dificuldade em processar grandes volumes de dados, identificar correlações não evidentes e capturar a dinâmica cotidiana das cidades impõe a necessidade de novas abordagens analíticas e tecnológicas. É nesse cenário que emergem alternativas baseadas em inteligência artificial, capazes de lidar com a escala, a heterogeneidade e a atualização constante dos dados urbanos. Neste projeto, apresentamos uma solução que integra técnicas de deep learning a imagens do Google Street View para automatizar a geração de indicadores urbanísticos. Essa proposta viabiliza uma leitura mais precisa e em tempo quase real das condições do espaço urbano, não se limitando aos levantamentos realizados ao longo dos ciclos censitários. Utilizando redes neurais convolucionais e ferramentas de geoprocessamento, o modelo identifica e classifica os elementos infraestruturais delimitados na Pesquisa Urbanística do Entorno dos Domicílios, como a qualidade dos passeios, a presença de áreas verdes, a disponibilidade de iluminação artificial pública entre outros, a fim de compor o índice global de condições infraestruturais. A proposta busca, assim, contribuir para o aprimoramento do planejamento urbano, a melhor alocação de recursos e uma gestão mais inteligente e responsiva das cidades, alinhando inovação tecnológica às necessidades concretas da vida urbana.

Palavras-chave: Deep Learning. Inteligência Artificial. Geoprocessamento. Indicadores Urbanísticos. Monitoramento Urbano.

Questão norteadora: Como obter indicadores urbanísticos que reflitam de maneira ágil e precisa as rápidas transformações do ambiente urbano, superando a limitação dos dados decenais coletados pela Pesquisa Urbanística do Entorno dos Domicílios?

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável: