ODS 11 – Cidades e Comunidades Sustentáveis

Pesquisador: Luiz Antonio Chaves de Farias

A crescente demanda por projeções demográficas em diferentes níveis geográficos, como municípios, distritos, bairros e setores censitários, tem impulsionado governos e empresas a buscarem metodologias mais precisas para planejamento estratégico e formulação de políticas públicas. No entanto, a complexidade de estimar populações para pequenas áreas impõe desafios consideráveis, uma vez que eventos raros e erros nos insumos podem distorcer as dinâmicas demográficas. Nesse cenário, a técnica AiBi surge como uma alternativa eficaz para estimativas populacionais, mas sua aplicação exige ajustes metodológicos e revisão conceitual para garantir maior confiabilidade. A divulgação dos dados do Censo Demográfico 2022, aliada aos resultados do Censo de 2010, possibilita uma análise crítica das técnicas de projeção, permitindo avaliar seus limites e potencialidades na escala intramunicipal. Além disso, diferentes métodos, desde abordagens matemáticas simples até modelos estatísticos complexos, são empregados para estimar o crescimento populacional, cada um com vantagens e restrições dependendo do contexto e da disponibilidade de dados. Assim, a pesquisa busca aprimorar a comparabilidade das malhas censitárias e validar metodologias mais robustas para projeções populacionais e domiciliares de longo prazo, contribuindo para um planejamento mais preciso e eficiente.

Questão norteadora: Como o aperfeiçoamento das técnicas de projeção populacional para pequenas áreas, em face da divulgação dos dados do Censo Demográfico 2022, contribui para o melhor norteamento das políticas públicas territoriais?

Palavras-chave: Projeções Demográficas. Pequenas Áreas. Métodos Estatísticos. Malhas Censitárias. Planejamento Urbano.

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:

Pesquisadores: Raphael Villela Almeida

O Brasil passou por importantes mudanças sociais e territoriais ao longo do último intervalo intercensitário. A realidade revelada pelos dados preliminares do Censo Demográfico de 2022 sugere que a transição demográfica acelerou-se, graças à persistência da queda fecundidade e ao aumento da longevidade, a despeito do choque de mortalidade provocado pela COVID-19. O nível de escolaridade da população aumentou, e esta passou a autodeclarar-se menos como de cor/raça branca e mais como pretos, pardos, indígenas ou quilombolas. O território tornou-se ainda mais urbano, com maior crescimento das cidades de porte médio (entre 100 e 500 mil hab.) frente aos municípios de grande porte ou que são capitais de UF. O acesso ao saneamento básico foi ampliado, embora ainda permaneça em patamar distante da universalização. O número médio de moradores por domicílio manteve a tendência histórica de redução, mas com expressivo aumento do contingente de domicílios frente ao crescimento da população. Ainda assim houve aumento do percentual da população que reside em áreas definidas como favelas e comunidades urbanas. Analisar como esta nova realidade se desagrega, ou decompõe, em diferentes níveis geográficos e recortes territoriais de análise é importante por três motivos principais, os quais se desdobram nos objetivos deste projeto. Primeiro e mais importante, para mapear a realidade brasileira utilizando outros recortes territoriais para além da divisão política-administrativa oficial do território nacional com particular interesse na divisão por biomas e bacias hidrográficas, ou ainda no entorno de áreas sensíveis ou de importância ecológica (ODS 11, Meta 11.4). Segundo, apoiar o mapeamento de populações ou grupos sociais vulneráveis em áreas de risco ou com maior suscetibilidade a desastres ambientais e para subsidiar a elaboração de estratégias de mitigação e resiliência (ODS 11, Meta 11.5). Terceiro, mapear a dinâmica da urbanização, de expansão urbana, do acesso aos recursos urbanos básicos, e de como se estabelece a relação população-ambiente nestes contextos (ODS 11, 11.3). A utilização das informações oriundas da malha de setores censitários é primordial para a execução desta pesquisa. Os setores censitários (ou census tracts, em inglês) correspondem a menor área ou nível geográfico de desagregação das informações censitárias. Estas informações, todavia, são também desagregáveis por situação resumida (áreas urbana ou rural), as quais estão detalhadas em oito categorias, e por tipo, sendo que esta última conta com 10 categorias, entre as quais estão as áreas definidas como favelas ou comunidades urbanas. Cada setor possui um geocódigo que lhe é único ao nível nacional, o qual é construído a partir da agregação do geocódigo dos demais níveis territoriais, como do Subdistrito, Distrito, Município, UF e Grande Região no qual este setor está inserido, permitindo a compatibilização com a divisão política-administrativa oficial. Além disso, o uso de métodos e técnicas de geoprocessamento e análise espacial permite a compatibilização da malha de setores censitários com outros níveis geográficos e de divisão do território (ou simplesmente de outras geometrias espaciais) em que dados e informações estatísticas estão disponíveis.

Palavras-chave: Transformações Territoriais. Urbanização. População-ambiente. Vulnerabilidades. Desenvolvimento Regional.

Questão norteadora: Analisar como a nova realidade brasileira, revelada pelo Censo Demográfico de 2022, se expressa e se desagrega em diferentes escalas geográficas e recortes territoriais de análise.

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável:

Pesquisadora: Camila da Silva Vieira

As transformações político-econômicas das últimas décadas, marcadas pelo avanço tecnológico, a financeirização do capital e a consolidação do capitalismo globalizado, trouxeram consigo não apenas ganhos materiais e acesso ampliado a bens e serviços, mas também evidenciaram e, em muitos casos, intensificaram as desigualdades socioespaciais. No Brasil, essas disparidades se manifestam de maneira acentuada no território fluminense, onde fatores históricos, econômicos e sociais contribuem para a perpetuação de assimetrias no acesso a direitos básicos. Diante desse cenário, a Agenda 2030 da ONU emerge como uma tentativa de reorientação das políticas de desenvolvimento, promovendo uma abordagem pluridimensional que integra aspectos econômicos, sociais, ambientais e políticos, visando à construção de sociedades mais justas e sustentáveis. No contexto brasileiro, o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 10 (ODS 10) – Redução das Desigualdades – apresenta-se como um eixo central para a efetivação desses princípios, especialmente em um país historicamente marcado por profundas desigualdades estruturais. Contudo, a efetividade desse compromisso depende não apenas da adesão dos governos e instituições, mas também de mecanismos que possibilitem a mensuração e o acompanhamento das ações implementadas. Considerando esse desafio, o presente estudo busca analisar a realidade socioespacial do estado do Rio de Janeiro sob a ótica dos três últimos Censos Demográficos do IBGE, confrontando esses dados com as metas do ODS 10 e a estrutura de monitoramento do Relatório Luz de 2023 e 2024. A partir desse diagnóstico, pretende-se propor formas mais precisas de mensuração, construindo uma tipologia de baixo, médio e alto potencial de atendimento das metas de redução das desigualdades, assim como identificar os principais obstáculos para o alcance das mesmas e compreender como políticas públicas podem ser mais efetivas na mitigação dessas disparidades. A importância desse estudo reside não apenas na necessidade de avaliação e aprimoramento das estratégias já existentes, mas também na busca por metodologias inovadoras que possibilitem um uso mais eficiente dos dados censitários e geoespaciais, ampliando sua acessibilidade e aplicabilidade para gestores públicos, pesquisadores e a sociedade civil. Dessa forma, a pesquisa pretende contribuir para o fortalecimento das políticas de inclusão social, fornecendo subsídios para a formulação de estratégias mais eficazes no combate às desigualdades e na construção de um modelo de desenvolvimento verdadeiramente sustentável e democrático.

Palavras-chave: Desigualdades Regionais. Rio de Janeiro. Políticas Públicas. Análise Socioespacial. Censos Demográficos. Agenda 2030.

Questão norteadora: De que forma a mensuração do potencial de atendimento às metas de redução das desigualdades nos municípios fluminenses pode ajudar na formulação de políticas públicas mais efetivas e estratégias mais eficazes no combate às desigualdades e na construção de um modelo de desenvolvimento mais sustentável e democrático?

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: