MAPA DE VULNERABILIDADE DA POPULAÇÃO DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO AOS IMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NAS ÁREAS SOCIAL, SAÚDE E AMBIENTE

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1 FEVEREIRO DE 2011 MAPA DE VULNERABILIDADE DA POPULAÇÃO DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO AOS IMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NAS ÁREAS SOCIAL, SAÚDE E AMBIENTE Coordenação Geral Martha Macedo de Lima Barata D.Sc. Coordenação Técnica Ulisses E. Cavalcanti Confalonieri D.Sc. CONTRATANTE REALIZAÇÃO i

2 MAPA DE VULNERABILIDADE DA POPULAÇÃO DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO AOS IMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NAS ÁREAS SOCIAL, SAÚDE E AMBIENTE RELATÓRIO 4 Versão final Coordenação Geral Martha Macedo de Lima Barata D.Sc. Coordenação Técnica Ulisses E. Cavalcanti Confalonieri D.Sc. Equipe Técnica Anna Carolina Lustosa de Lima - M.Sc. Diana Pinheiro Marinho - M.Sc. Giovannini Luigi - D.Sc. Gregório Carlos De Simone Isabela de Brito Ferreira Isabella Vitral Pinto - M.Sc. Analista de Sistemas Frederico de Oliveira Tosta - M.Sc. Revisora Técnica Heliana Vilela de Oliveira Silva - D.Sc. Apoio Técnico Andrea Santoro Valadares ii

3 SUMÁRIO Capítulo Introdução Municípios e macrorregiões do Estado do Rio e Janeiro Concepção metodológica 7 Capitulo 2 - Índice de Vulnerabilidade da Saúde - IVS Construção do IVS 11 Capitulo 3 - Índice de Vulnerabilidade Social da Família - IVSF Construção do IVSF 41 Capitulo 4 - Índice de Vulnerabilidade Ambiental - IVAm Indicador de Cobertura Vegetal - ICV Biodiversidade e resiliência das Florestas Ombrófila e Estacional Construção do ICV Indicador de Conservação da Biodiversidade - ICB Indicador da Linha da Costa Indicador de Eventos Hidrometeorológicos Extremos Construção do Indicador de Eventos Hidrometeorológicos Extremos Padronização do Índice de Vulnerabilidade Ambiental - IVAmp 84 Capitulo 5 - Índice de Vulnerabilidade Geral - IVG Construção do IVG 89 Capitulo 6 - Índice de Cenários Climáticos - ICC Variáveis climáticas Intervalos de tempo Cenários climáticos Cálculo das médias de temperatura e precipitação Interpolação dos dados Municipalização dos dados climáticos Anomalias climáticas Construção do ICC Índices municipais de cenários climáticos Capítulo 7 - Índice de Vulnerabilidade Municipal - IVM Construção do índice de Vulnerabilidade Municipal - IVM 114 Capítulo 8 Análise dos Resultados Cenários de Clima IVGp e IVMp-A1FI Capitulo 9 Conclusões 147 Glossário 149 Referências bibliográficas 155 Créditos 160 iii

4 LISTA DE FIGURAS 1.1 Municípios e macrorregiões do ERJ Modelo conceitual do Projeto de Vulnerabilidade para os municípios do ERJ Gráfico de dispersão com modelo de regressão linear (reta) para a taxa de incidência (por hab.) de dengue no município de Porto 14 Real, no período Indicador de dengue Indicador de dengue Macrorregiões do ERJ Indicador de leptospirose Indicador de leptospirose - Macrorregiões do ERJ Indicador de LTA Indicador de LTA - Macrorregiões do ERJ Indicador de diarréia Indicador de diarréia - Macrorregiões do ERJ Uso e cobertura do solo para do ERJ (ZEE/RJ) Delimitação das fitofisionomias florestais do ERJ Distribuição espacial potencial (canto superior esquerdo) e atual da Floresta Estacional no ERJ Distribuição espacial potencial (canto superior esquerdo) e atual da Floresta Ombrófila no ERJ Indicador de Cobertura Vegetal Indicador de Cobertura Vegetal Macrorregiões do ERJ Indicador de Conservação da Biodiversidade Indicador de Conservação da Biodiversidade - Macrorregiões do ERJ Indicador de Linha de Costa Indicador de Linha de Costa - Macrorregiões do ERJ Indicador de Eventos Climáticos Extremos Indicador de Eventos Climáticos Extremos - Macrorregiões do ERJ Malha de pontos (grid) de dados climáticos do modelo regionalizado ETA-HadCM3 sobre o ERJ Cenários de emissão de carbono Dados interpolados de temperatura para o ERJ (Janeiro de 1960) Anomalia de temperatura Cenário A1T Anomalia de temperatura Cenário A1FI Anomalia de precipitação Cenário A1T Anomalia de precipitação Cenário A1FI Índice de Cenário Climático A1T (ICCp-A1T) 122 iv

5 LISTA DE FIGURAS (cont.) 8.2 Índice de Cenário Climático A1FI (ICCp-A1FI) índice de Vulnerabilidade Geral (IVGp) Índice de Vulnerabilidade Ambiental (IVAmp) Índice de Vulnerabilidade Social da Família (IVSFp) Índice de Vulnerabilidade da Saúde (IVSp) IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Arraial do Cabo, São Pedro da Aldeia, Iguaba Grande, Armação dos Búzios e Cabo Frio IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Rio de Janeiro, Parati e Angra dos Reis IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Varre-Sai, Porciúncula, Cardoso Moreira, São Francisco do Itabapoana e São José de Ubá IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Rio de Janeiro e Campos dos Goytacazes IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Angra dos Reis, Duque de Caxias e Magé IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Maricá, Niterói e Porciúncula IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Parati, Araruama, Macaé e Rio Bonito IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Japeri, São Gonçalo, Macaé, Paracambi e Conceição de Macabu Índice de Vulnerabilidade Geral (IVGp) Índice Geral A1T (IGP-A1T) IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Porciúncula e Angra dos Reis IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Magé, Duque de Caxias, Cachoeiras de Macacu, Paracambi, Rio de Janeiro e Rio Bonito IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Magé, Angra dos Reis e Rio de Janeiro IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para São Pedro da Aldeia, Iguaba Grande e Itaocara IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Carapebus, Italva e Conceição de Macabu IVSp Macrorregiões do Estado do Rio de Janeiro IVAmp Macrorregiões do Estado do Rio de Janeiro IVSFp Macrorregiões do Estado do Rio de Janeiro IVGp Macrorregiões do Estado do Rio de Janeiro 146 v

6 LISTA DE QUADROS 1.1 Composição do Índice Geral de Vulnerabilidade dos municípios do ERJ Dimensões, componentes e variáveis do IVSF Índice de Ameaça e Endemismo das espécies Índice de Valor de Conservação para cada município do ERJ Dados de temperatura e precipitação para cada município do ERJ 98 vi

7 LISTA DE TABELAS 1.1 Municípios do ERJ por macrorregião e data de fundação Proporção de casos, incidência e tendência de doenças e proporção de óbitos por diarréia de crianças menores de cinco anos e respectiva 15 tendência, por município do ERJ 2.2 Distribuição de pesos do IVS Peso e somatório atribuído à proporção de casos, taxa de incidência, tendência da série história das morbidades, proporção de óbitos por diarréia de crianças menores que cinco anos e respectiva tendência, por 22 município do ERJ 2.4 Pesos padronizados das doenças que compõem o IVS, IVSp, por município do ERJ 3.1 Dimensões e médias do IVSF para o ERJ, ano IVSF e IVSFp por município Distribuição de pesos IVAm Proporção de área florestada por tipo de vegetação, área total florestada (%) e Indicador de Cobertura Vegetal Municípios formadores da linha de costa do ERJ (km) Eventos hidrometeorológicos extremos e vítimas fatais por municípios do ERJ Período Síntese dos eventos extremos, vítimas fatais, pesos e indicador Indicadores que compõem o IVAm e o IVAmp dos municípios do ERJ Componentes do IVG e o IVGp, por município do ERJ Anomalias de Precipitação (AP) e Anomalias de Temperatura (AT) esperadas, considerando os Cenários Climáticos A1T e A1FI Quartis observados para os valores de anomalias climáticas Pesos atribuídos às anomalias de precipitação e temperatura Pesos para Anomalia de Precipitação (AP), Anomalia de Temperatura (AT), ICC e ICCp para os Cenários Climáticos A1T e A1FI Índices e indicadores, por município do ERJ 117 vii

8 ACRÔNIMOS E SIGLAS CCST CIDE CPTEC INPE DSG ERJ FIOCRUZ IBGE IEF ICC INPE IPA IPCC IVAm IVM IVMp IVG IVS IVSF LTA PMAGS SEA-RJ SPSS SUS ZEE Centro de Ciências do Sistema Terrestre Fundação Centro de Informações e Dados do Rio de Janeiro Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Diretoria de Serviço Geográfico Estado do Rio de Janeiro Fundação Oswaldo Cruz Fundação Instituto de Geografia e Estatística Fundação Instituto Estadual de Florestas Índice de Cenários Climáticos Instituto Nacional de Pesquisa Espacial Índice Parasitario Anual Painel Intergovernamental de Mudança do Clima Índice de Vulnerabilidade Ambiental Índice de Vulnerabilidade Municipal Índice de Vulnerabilidade Municipal padronizado Índice de Vulnerabilidade Geral Índicede Vulnerabilidade da Saúde Índice de Vulnerabilidade Social da Família Leishmaniose Tegumentar Americana Programa de Mudanças Ambientais Globais e Saúde Secretaria de Estado do Ambiente do Rio de Janeiro Statistical Package for the Social Sciences Sistema Único de Saúde Zoneamento Ecológico Econômico viii

9 RESUMO Este relatório apresenta metodologia desenvolvida para sintetizar, em uma única medida, aspectos ambientais, sociais e de saúde humana sensíveis à variações climáticas (anomalias de precipitação e temperatura), associados a cenários futuros de mudança global do clima, considerando o período Esta medida resultou no Índice de Vulnerabilidade Municipal (IVM), que pretende subsidiar a incorporação dos riscos climáticos na formulação de políticas públicas no Estado do Rio de Janeiro (ERJ). Os municípios que integram o ERJ no contexto das macroregiões são apresentados no Capítulo 1, bem como a concepção metodológica deste estudo. O IVM possui duas métricas principais: o Índice de Vulnerabilidade Geral (IVG), que reflete a condição dos sistemas municipais sob risco de serem afetados pelo clima futuro, e o Índice de Cenários Climáticos (ICC). Por sua vez, o Índice de Vulnerabilidade Geral (IVG) municipal possui três métricas principais: o Índice de Vulnerabilidade da Saúde (IVS), o Índice e Vulnerabilidade Social da Família (IVSF) e o Índice de Vulnerabilidade Ambiental (IVAm), apresentados, respectivamente, nos Capítulos 2, 3 e 4, e o IVG, no Capítulo 5. O ICC sintetiza, no âmbito municipal, a diferença esperada de temperatura e precipitação, considerando os dados reais destas variáveis climáticas medidos entre 1960 e 1990 e os dados esperados para o período de 2010 a 2040, de acordo com cenários A1FI (high) e A1T (low) do modelo regionalizado ETA-CPTEC, com grade de 40 km, fornecidos pelo Centro de Ciências do Sistema Terrestre (CCST/INPE), cujo detalhamento consta do Capítulo 6. Ressalta-se que o IVM sintetiza, em um índice adimensional, aspectos multidimensionais, com base em um determinado modelo conceitual, e para tanto agregou tais informações em um indicador composto, que funciona como um redutor da complexidade e diversidade da realidade em análise, para facilitar a interpretação e síntese. Sua construção pressupõe a existência de dados e informações básicas, coletados de forma sistemática, bem como a definição clara dos atributos que se quer medir. A construção do IVM é apresentada no Capítulo 7. Uma análise dos resultados envolvendo o IVM e os cenários climáticos (IVM A1FI e o IVM A1T) consta no Capítulo 8, que é seguido das Conclusões (Capítulo 9). 1

10 CAPÍTULO INTRODUÇÃO Este é o quarto relatório técnico referente ao Projeto Vulnerabilidade Da População do Estado do Rio de Janeiro aos Impactos das Mudanças Climáticas nas Áreas Social, Saúde e Ambiente, que tem como objetivo a construção de uma metodologia para a identificação da vulnerabilidade dos municípios do Estado do Rio de Janeiro (ERJ) aos projetados efeitos regionais das mudanças climáticas. Contem a descrição detalhada e a metodologia utilizada para gerar o Índice de Vulnerabilidade Municipal (IVM), a partir de índices parciais. Este relatório apresenta, inicialmente, uma breve caracterização dos municípios e respectivas macrorregiões que compõem o ERJ. Em seguida, apresenta-se a concepção metodológica do índice, a metodologia utilizada para construir cada um dos índices que compõem o IVM e, por fim, a avaliação dos resultados alcançados. 1.2 MUNICÍPIOS E MACRORREGIÕES DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO O ERJ é composto, atualmente, por 92 municípios, dez dos quais (São José de Ubá, Macuco, Pinheiral, Porto Real, Tanguá, Carapebus, São Francisco de Itabapoana, Armação dos Búzios, Iguaba Grande e Seropédica) foram criados a partir de O último município a se emancipar foi Mesquita, em Uma vez que a Secretaria de Estado de Saúde e Defesa Civil do Rio de Janeiro iniciou a coleta de dados epidemiológicos e da população a partir de 1995, existe uma lacuna deste tipo de informação para os municípios criados a partir de 1997, os quais, contudo, foram incluídos no Censo Com relação a Mesquita, não há dados do Censo 2000, ao passo que a Secretaria de Estado de Saúde e Defesa Civil do Rio de Janeiro passou a fornecer dados de população e epidemiológicos somente a partir de Na Figura 1.1 e na Tabela 1.1 os municípios do ERJ são apresentados agregados por macrorregião. 2

11 3 Janeiro de 2011

12 Tabela 1.1 Municípios do ERJ por macrorregião e data de fundação MACRORREGIÃO MUNICÍPIO DATA DE FUNDAÇÃO Aperibé 10 de abril de 1993 Bom Jesus do Itabapoana 01 de janeiro de 1939 Cambuci 05 de novembro de 1991 Italva 12 de junho de 1986 Itaocara 28 de outubro de 1990 Noroeste Fluminense Itaperuna 10 de maio de 1889 Laje do Muriaé 07 de março de 1962 Miracema 03 de maio de 1935 Natividade 20 de junho de 1947 Porciúncula 21 de agosto de 1947 Santo Antônio de Pádua 02 de janeiro de 1982 São José de Ubá (1) 28 de dezembro de 1997 Varre-Sai 12 de janeiro de 1991 Bom Jardim 05 de março de 1929 Cantagalo 09 de março de 1814 Carmo 29 de maio de 1832 Cordeiro 31 de dezembro de 1943 Duas Barras 08 de maio de 1991 Macuco (1) 10 de setembro de 1997 Região Serrana Nova Friburgo 16 de maio de 1818 Petrópolis 16 de março de 1957 Santa Maria Madalena 08 de junho de 1961 São José do Vale do Rio Preto 15 de dezembro de 1989 São Sebastião do Alto 17 de abril de 1991 Sumidouro 10 de junho de 1890 Teresópolis 06 de julho de 1991 Trajano de Morais 25 de abril de 1991 Areal 10 de abril de 1993 Comendador Levy Gasparian 30 de junho de 1993 Engenheiro Paulo de Frontin 04 de outubro de 1958 Mendes 11 de julho de 1952 Centro-Sul Fluminense Miguel Pereira 25 de outubro de 1955 Paraíba do Sul 15 de janeiro de 1933 Paty do Alferes 15 de dezembro de 1989 Sapucaia 07 de dezembro de 1974 Três Rios 14 de dezembro de 1938 Vassouras 29 de setembro de

13 Tabela 1.1 (cont.) Municípios do ERJ por macrorregião e data de fundação MACRORREGIÃO MUNICÍPIO DATA DE FUNDAÇÃO Médio Paraíba Região Metropolitana Norte Fluminense Barra do Piraí 10 de março de 1890 Barra Mansa 03 de outubro de 1977 Itatiaia 01 de junho de 1989 Pinheiral (1) 13 de junho de 1997 Piraí 17 de outubro de 1937 Porto Real (1) 05 de novembro de 1997 Quatis 25 de novembro de 1993 Resende 29 de setembro de 1901 Rio Claro 15 de maio de 1949 Rio das Flores 17 de março de 1890 Valença 29 de setembro de 1857 Volta Redonda 17 de julho de 1954 Belford Roxo 03 de abril de 1993 Duque de Caxias 31 de dezembro de 1943 Guapimirim 25 de novembro de 1993 Itaboraí 22 de maio de 1833 Japeri 30 de julho de 1991 Magé 09 de junho de 1566 Mesquita (2) 25 de setembro de 1999 Nilópolis 21 de agosto de 1947 Niterói 22 de novembro de 1573 Nova Iguaçu 15 de janeiro de 1933 Paracambi 08 de agosto de 1960 Queimados 21 de dezembro de 1993 Rio de Janeiro 01 de março de 1565 São Gonçalo 22 de setembro de 1990 São João de Meriti 21 de agosto de 1947 Tanguá (1) 15 de novembro de 1997 Seropédica (1) 12 de outubro de 1997 Campos dos Goytacazes 28 de março de 1835 Carapebus (1) 13 de março de 1997 Cardoso Moreira 01 de março de 1993 Conceição de Macabu 15 de março de 1952 Macaé 25 de janeiro de 1814 Quissamã 04 de janeiro de 1989 São Fidélis 27 de setembro de 1781 São Francisco de Itabapoana (1) 18 de janeiro de 1997 São João da Barra 17 de junho de 1850 Maricá 26 de maio de

14 Tabela 1.1 (cont.) Municípios do ERJ por macrorregião e data de fundação MACRORREGIÃO MUNICÍPIO DATA DE FUNDAÇÃO Baixadas Litorâneas Costa Verde Araruama 22 de janeiro de 1890 Armação dos Búzios (1) 12 de novembro de 1997 Arraial do Cabo 13 de maio de 1986 Cabo Frio 13 de novembro de 1915 Cachoeiras de Macacu 15 de novembro de 1929 Casimiro de Abreu 15 de setembro de 1859 Iguaba Grande (1) 08 de junho de 1997 Maricá 26 de maio de 1814 Rio Bonito 07 de maio de 1946 Rio das Ostras 10 de abril de 1992 São Pedro da Aldeia 16 de maio de 1992 Saquarema 08 de maio de 1941 Silva Jardim 08 de maio de 1941 Angra dos Reis 06 de janeiro de 1835 Itaguaí 05 de julho de 1818 Mangaratiba 11 de novembro de 1892 Parati 28 de fevereiro de 1597 Fonte: IBGE (1) Município instalado em 1997 (2) Município instalado em

15 1.3 CONCEPÇÃO METODOLÓGICA Para a obtenção de uma métrica de vulnerabilidade municipal para fins comparativos, optou-se pelo desenvolvimento de um índice composto, também chamado de índice sintético ou agregado, por conter diferentes indicadores. Os índices compostos (IC) integram e resumem diferentes dimensões de um tema, proporcionando a comparabilidade entre as unidades de análise. Ao fornecerem uma imagem de contexto, os IC funcionam como redutores da complexidade e diversidade da realidade em análise, para facilitar a sua interpretação e síntese. São, portanto, representações simplificadas que buscam resumir aspectos multidimensionais em um índice adimensional, com base em um determinado modelo conceitual. O principal requisito formal para a construção dos IC é a existência de dados e informações básicas, coletados de forma sistemática. Também se faz necessária uma definição clara dos atributos a serem medidos. Este trabalho teve, como ponto de partida, a metodologia desenvolvida pelo Programa de Mudanças Ambientais Globais e Saúde Departamento de Ciências Biológicas Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca Fundação Oswaldo Cruz (PMAGS/DCB/ENSP/FIOCRUZ), em parceria com o Laboratório de Educação em Ambiente e Saúde, do Centro de Pesquisas René Rachou (FIOCRUZ, Belo Horizonte), para o mapeamento da vulnerabilidade socioambiental e de saúde do Brasil, a nível nacional e regional, aos possíveis efeitos da mudança climática global na saúde (Confalonieri et al., 2005, 2008, 2009). Baseou-se, também, em três estudos disponibilizados a esta equipe pela Secretaria de Estado e Ambiente do Rio de Janeiro (SEA/RJ) (ver Freitas, 2007; Neves et al., 2007; Nobre et al., 2008). A legislação brasileira recente sobre mudanças climáticas define vulnerabilidade como o Grau de suscetibilidade e incapacidade de um sistema, em função de sua sensibilidade, capacidade de adaptação e do caráter, magnitude e taxa de mudança e variação de clima a que está exposto, de lidar com os efeitos adversos da mudança do clima entre os quais a variabilidade climática e os eventos extremos (Lei n o , de 29/12/ Política Nacional sobre Mudança do Clima). A vulnerabilidade socioambiental aos impactos do clima é um fenômeno multidimensional e a sua representação, de forma sintética, por índices específicos, deve contemplar a inclusão de informações de diferentes setores, como os da saúde humana. Em termos operacionais, diferentes autores têm utilizado métricas de vulnerabilidade aos impactos da mudança climática, que incluem um conjunto amplo de informações e indicadores. Assim é que Moss et al. (2001) utilizaram variáveis de setores diferentes para o índice de vulnerabilidade, tais como infraestrutura, ecossistemas, capacidade econômica e saúde. 7

16 Outras avaliações de vulnerabilidade (ILRI/Teri, 2006) utilizaram indicadores parciais relativos ao capital natural (acesso a recursos); capital social (pobreza; governança), capital humano (saúde pública) e capital financeiro (renda). Brooks et al. (2005) apresentaram um conjunto abrangente de indicadores de vulnerabilidade e capacidade adaptativa ao clima, compostos por variáveis de diferentes naturezas. Dentre os oito grupos de variáveis contam saúde (ex. gastos, expectativa de vida, mortalidade, prevalência de infecções); educação (gastos, taxas de analfabetismo); geografia (ex. extensão da linha de costa); ecologia (percentual de cobertura florestal), além da infraestrutura, governança e tecnologias. Warrick (2000), de forma simplificada, propõe que avaliações de vulnerabilidade devem considerar a inter-relação entre sistemas naturais e humanos, que resultam em impactos biofísicos e econômicos. Nas dimensões biofísicas, incluem as variações do sistema climático. O que há de base comum nestas diferentes definições é que as variáveis e indicadores incluídos nas métricas devem capturar três características básicas da vulnerabilidade, a saber: exposição, sensibilidade e capacidade adaptativa (ou de resposta). Neste estudo, a estas três camadas foram agregadas informações sobre o fator de perigo (hazard), representado por anomalias de parâmetros climáticos, projetadas pelos cenários do INPE para as próximas décadas. Assim, o fator exposição está refletido nos componentes da vulnerabilidade ambiental. A sensibilidade está basicamente associada ao componente epidemiológico, ou seja, ao conjunto de agravos à saúde sensíveis à variação do clima. A capacidade adaptativa vincula-se, por sua vez, ao indicador de vulnerabilidade da família. O modelo conceitual subjacente a esta avaliação de vulnerabilidade está representado na Figura 1.2 8

17 IVM = Índice de Vulnerabilidade Municipal Fator de Perigo ( hazard ) Exposição + Sensibilidade + Capacidade adaptativa ICC = Índice de Cenários Climáticos IVSF = Índice de Vulnerabilidade Social da Família IVS = Índice de Vulnerabilidade da Saúde IVAm = Índice de Vulnerabilidade Ambiental IVG = Índice de Vulnerabilidade Geral Figura Modelo Conceitual do Projeto de Vulnerabilidade para os municípios do ERJ Fonte: Elaboração própria É importante destacar que, para uma visão mais abrangente da vulnerabilidade, foi incluída no indicador da vulnerabilidade ambiental a riqueza biológica do ERJ, susceptível de sofrer graves impactos (ou perdas) com a mudança do clima. Este aspecto relativo a perdas setoriais por impacto do clima tem sido enfatizado por diversos autores que trabalham com vulnerabilidade, tanto no nível conceitual, como no desenvolvimento de indicadores quantitativos (Brooks, 2003). O Índice de Vulnerabilidade Municipal do ERJ à mudança do clima teve como unidade de análise os 92 municípios (ver Tabela 1.1). Os resultados foram agregados em um índice, formado por componentes epidemiológicos, socioeconômicos, ambientais e climáticos, para cada uma das macrorregiões do Estado. Para a construção do Índice de Vulnerabilidade, foram utilizados dados secundários, obtidos na literatura científica e em instituições governamentais, para os componentes socioeconômico, ambiental e de saúde, e a esses agregaram-se as projeções de anomalias climáticas. Observa-se que a projeção da mudança do clima refletiu o fator de perigo projetado para o futuro e os demais componentes representaram o fator de vulnerabilidade atual. 9

18 Algumas variáveis originalmente elencadas para inclusão neste estudo foram descartadas, como é o caso da leishmaniose visceral, por ser uma doença rara no ERJ, ocorrendo de forma esporádica em poucos municípios, sem ter, portanto, valor discriminatório. No componente recursos hídricos, utilizou-se apenas a estatística de eventos hidrometeorológicos extremos, em virtude das situações de risco que provocam, como parte do indicador ambiental. Ressalta-se que a coleta dos dados foi efetuada tendo em vista a composição originalmente proposta para o Índice Geral de Vulnerabilidade dos Municípios, que reflete o diagrama conceitual representado na Figura 1.2. O Quadro 1.1 apresenta os seus componentes. Quadro 1.1 Composição do Índice de Vulnerabilidade dos Municipal do ERJ Índice de Vulnerabilidade da Saúde: Morbidades: o Dengue, o Leptospirose o Leishmaniose Tegumentar Americana Mortalidade por diarréia em menores de 5 anos Índices de Vulnerabilidade Índice de Vulnerabilidade Social da Família: Estrutura Familiar Acesso ao Conhecimento Acesso ao Trabalho Disponibilidade de Recursos (renda) Desenvolvimento Infanto-Juvenil Condições Habitacionais Índice de Vulnerabilidade Ambiental: Cobertura de vegetação nativa e em regeneração Conservação da biodiversidade Ocorrência de eventos hidrometeorológicos extremos e vítimas Área costeira Índice de Cenários Climáticos Fator de Perigo: Anomalias climáticas projetadas Fonte: Elaboração própria. 10

19 CAPÍTULO 2 INDICE DE VULNERABILIDADE DA SAÚDE - IVS O Índice de Vulnerabilidade da Saúde (IVS) da população dos municípios do ERJ, o primeiro componente do Índice de Vulnerabilidade Geral (IVG), sintetiza indicadores de morbidade e mortalidade relevantes no Estado, que são objeto de registro e análise pelo Sistema Único de Saúde (SUS). Foram selecionadas, para compor o IVS, quatro doenças presentes de forma endêmico-epidêmica no ERJ: dengue, leptospirose, leishmaniose tegumentar americana (LTA) e diarréia em menores de 5 anos de idade, que apresentam formas de transmissão e persistência relacionadas com o clima ou podem se dispersar espacialmente devido a processos migratórios desencadeados por fenômenos climáticos. Analisa-se a morbidade relativa às três endemias e a mortalidade oriunda de diarréia ocorrida em menores de 5 anos. 2.1 CONSTRUÇÃO DO IVS O cálculo do IVS passa por três etapas: Etapa 1 Avaliação de parâmetros de morbidade e mortalidade; Etapa 2 Atribuição de pesos; Etapa 3 Cálculo do IVSp. ETAPA 1 - Avaliação de parâmetros de morbidade e mortalidade Para cada município e cada uma das três doenças selecionadas avaliam-se três parâmetros: Número de casos; Taxa de incidência; e Tendência. Os parâmetros avaliados para a mortalidade por diarréia em menores de 5 anos para cada município foram: Número de óbitos; Taxa de mortalidade; e Tendência. 11

20 O número de casos notificados para cada morbidade e o número de óbitos por diarréia estão disponíveis no site do DATASUS 1. Os parâmetros número de casos e número de óbitos levam em consideração os dados disponíveis mais recentes para cada doença: ano 2008 para dengue, LTA e leptospirose; e ano 2007 para mortalidade por diarréia em menores de 5 anos. Na apresentação da proporção de casos, incidência e tendência de doenças e proporção de óbitos por diarréia de crianças menores de cinco anos e respectiva tendência (Tabela 2.1), tem-se as seguintes nomenclaturas: C representa a proporção (%) de casos ocorridos no município em relação ao total de casos ocorridos no Estado, em 2008, para cada uma das doenças consideradas; I é a taxa de incidência das doenças nos municípios por habitantes, para 2008; T é o coeficiente angular(inclinação da reta), obtido a partir da respectiva séries histórica, para a avaliação de tendência de cada uma das doenças e de óbitos considerados; O representa a proporção (%) de óbito por diarréia em menores de 5 anos do município, no ano de 2007; M é a taxa de mortalidade, em menores de 5 anos por diarréia, por habitantes, no ano de Quando da inexistência de registro de óbito por diarréia para crianças menores de cinco anos num município, não se avalia O e M para estes municípios e não se atribui peso para a respectiva mortalidade infantil (Tabela 2.1). Observa-se que, para determinar a tendência das taxas de incidência das doenças selecionadas e da mortalidade por diarréia em menores de 5 anos, optou-se por analisar toda a série histórica disponível. O período avaliado na análise de tendência variou entre doenças e municípios, segundo a disponibilidade de dados no DATASUS. Assim, a série de dados usada para a avaliação de tendências foi: Dengue: de para todos os municípios, exceto Mesquita, para o qual os registros disponíveis são do período Ressalta-se que, na análise de tendência temporal das taxas de incidência de dengue, os anos de 2001 e 2002 foram apontados no modelo como valores discrepantes em relação ao restante da série. Portanto, para uma melhor avaliação desta série, os dados desses anos foram descartados da análise para o cálculo da tendência. Leptospirose e Leishmaniose Tegumentar Americana: de para a maior parte dos municípios. Porém, para os municípios de Armação dos Búzios, Carapebus,

21 Iguaba Grande, Macuco, Pinheiral, Porto Real, São Francisco de Itabapoana, São José de Ubá, Seropédica e Tanguá os registros disponíveis são do período ; para Mesquita, o período avaliado foi A análise de tendência foi realizada em três passos: 1º Passo: ajuste de um gráfico de dispersão. Nesta etapa, procurou-se observar qual o tipo de relação que a taxa de incidência descreve em relação ao tempo e direciona a escolha do modelo a ser ajustado aos dados. 2º Passo: ajuste de um modelo polinomial de segunda ordem (equação de segundo grau). Este modelo, quando bem ajustado, indica que há, no período avaliado, mudança de tendência da morbidade. Nestes casos, o modelo de segunda ordem identifica o ponto de mudança de inclinação da curva. Este ponto é, então, utilizado como início para avaliação de tendência. 3º Passo: ajuste de um modelo de Regressão Linear (equação de primeiro grau). Este modelo foi ajustado com o objetivo de se determinar qual a tendência atual da morbidade. Para tanto, utilizaram-se os dados de toda a série histórica disponível, quando o modelo de segunda ordem não se ajustou, e apenas o final da série, utilizando como início o ponto determinado pelo passo anterior, quando o modelo de segunda ordem se ajustou. Quando significativo, ao nível de 95% de confiança, o coeficiente angular determinado por este ajuste foi considerado como o valor de tendência observado. Valores positivos indicam que a morbidade tem atingido um número maior de habitantes a cada ano (tendência crescente); valores negativos indicam que a taxa de incidência está reduzindo (tendência decrescente) e valores iguais a zero indicam que a série é inconclusiva com relação à tendência. Assumiu-se que, nestes casos, a incidência está estável. A Figura 2.1 ilustra um exemplo de município com tendência crescente para a incidência de dengue. O valor do coeficiente angular, das taxas de incidência e mortalidade, calculado para cada município (coluna T, Tabela 2.1) indica aumento (ou decrescimento) do número de casos novos, a cada ano, no município. Por exemplo, em Angra dos Reis, no período avaliado, ocorreu um aumento de, aproximadamente, 324 novos casos de dengue para cada habitantes por ano. Já a mortalidade por diarréia tem atingido cerca de 2 crianças a menos, a cada crianças na faixa etária de 0 a 5 anos, por ano. 13

22 Taxa de Incidência de Dengue (Porto Real) / hab Figura 2.1 Gráfico de dispersão com modelo de regressão linear (reta) para a taxa de incidência (por hab.) de dengue no município de Porto Real, no período Fonte: Elaborção própria, com base nos dados do DATASUS. 14

23 Tabela 2.1 Proporção de Casos, Incidência e Tendência de Doenças e Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores de Cinco Anos e respectiva Tendência, por Município do ERJ DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA 1 Proporção MUNICÍPIO de casos do município, ano 2008 C 1 I 2 T 3 C I T C I T O 4 M 5 T 2 Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano Proporção de casos do município, ano Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Angra dos Reis 4, ,8 324,10 0,38 0,61-0,48 16,28 8,53-2,28 0,00 0,00-2,25 Aperibé 6 0, ,6 0,00 0,38 10,62 0,47 0,00 0,00 0,00 Araruama 0, ,3 0,00 0,38 0,93 0,00 3,49 2,80 0,31 0,00 0,00 0,00 Areal 0,00 50,9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Armação dos Búzios 0,03 306,8 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-7,73 Arraial do Cabo 0,03 274,1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Barra do Piraí 0,21 521,0 0,00 0,75 1,95 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-4,13 Barra Mansa 0,29 410,8 0,00 2,64 3,97 0,00 2,33 1,13 0,25 0,00 0,00-1,86 Belford Roxo 3, ,2 0,00 0,75 0,40 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-2,47 Bom Jardim 0,00 15,3 0,83 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano Bom Jesus do Itabapoana 0,07 523,1 0,00 0,38 2,84 0,21 1,16 2,84 0,00 0,00 0,00 0,00 Cabo Frio 0,22 308,4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-4,71 Cachoeiras de Macacu 0,12 520,1 94,37 0,00 0,00 0,00 1,16 1,77 0,00 0,00 0,00-1,81 Cambuci 0,04 724,3 35,76 0,00 0,00-0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0, Campos dos Goytacazes 5, ,4 492,00 8,68 5,33 0,17 0,00 0,00 0,00 9,52 11,52-5,65 Cantagalo 0, ,5 727,80 0,00 0,00 0,00 2,33 9,76 0,00 0,00 0,00 0,00 Carapebus 6 0,03 728,3 35,84 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Cardoso Moreira 0, ,8 328,70 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Carmo 0, ,0 0,00 0,00 0,00 0,00 1,16 5,62 0,96 0,00 0,00 0,00 Casimiro de Abreu 0,04 369,0 0,00 0,00 0,00 0,00 1,16 3,35 0,00 0,00 0,00 0,00 15

24 Tabela 2.1 (cont.) Proporção de Casos, Incidência e Tendência de Doenças e Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores de Cinco Anos e respectiva Tendência, por Município do ERJ MUNICÍPIO DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA C 1 I 2 T 3 C I T C I T O 4 M 5 T 1 Proporção de casos do município, ano Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano Proporção de casos do município, ano Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Comendador Levy Gasparian 0, ,0 0,00 0,75 22,83 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Conceição de Macabu 0,08 926,6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,38 59,21 0,00 Cordeiro 0, ,3 617,50 0,00 0,00 0,00 1,16 5,05 0,00 0,00 0,00 0,00 Duas Barras 6 0,00 9,2 0,72 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Duque de Caxias 6, ,7 0,00 2,26 0,69-0,24 3,49 0,35 0,00 4,76 2,55-2,93 Engenheiro Paulo de Frontin 0,01 114,3 0,00 0,00 0,00 0,00 1,16 7,62 0,00 0,00 0,00 0,00 Guapimirim 0,11 554,6 30,75 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-1,29 0,00 0,00-4,94 Iguaba Grande 0, ,6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Itaboraí 1, ,2 80,37 1,89 2,22 0,14 0,00 0,00 0,00 2,38 5,01-1,76 Itaguaí 0, ,8 101,50 0,38 0,97 0,00 1,16 0,97 0,00 0,00 0,00-2,97 Italva 0,06 972,7 72,26 0,00 0,00 0,00 2,33 13,80 0,00 0,00 0,00 0,00 Itaocara 0,00 44,4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-4,58 Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano Itaperuna 0,24 618,2 0,00 1,51 4,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Itatiaia 0,07 476,9 30,26 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Japeri 0,38 959,5 0,00 0,38 1,00-0,26 2,33 2,00 0,00 4,76 20,35-3, Laje do Muriaé 0,01 200,1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,13 0,00 0,00 0,00 Macaé 0,28 377,1 49,97 1,13 1,59 0,12 0,00 0,00-0,15 4,76 14,57 0,00 Macuco 0, ,6 841,80 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Magé 1, ,5 76,33 0,75 0,83 0,00 1,16 0,42 0,00 4,76 9,00-1,86 Mangaratiba 0, ,5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-3,99 Maricá 0, ,4 84,14 3,02 6,71 0,00 2,33 1,68 0,00 0,00 0,00 0,00 16

25 Tabela 2.1 (cont.) Proporção de Casos, Incidência e Tendência de Doenças e Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores de Cinco anos e respectiva Tendência, por Município do ERJ MUNICÍPIOS DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA C 1 I 2 T 3 C I T C I T O 4 M 5 T 1 Proporção de casos do município, ano Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano Proporção de casos do município, ano Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Mendes 0, ,5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mesquita 0, ,7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Miguel Pereira 0,02 147,8 6,90 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Miracema 0,03 279,1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Natividade 0, ,0 372,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Nilópolis 0, ,1 0,00 0,38 0,63 0,00 0,00 0,00 0,00 2,38 9,04-3,48 Niterói 3, ,8 0,00 7,92 4,39 0,35 0,00 0,00 0,00 4,76 6,97-1,21 Nova Friburgo 0,10 148,1 8,40 2,26 3,36 0,00 4,65 2,24 0,12 0,00 0,00 0,00 Nova Iguaçu 7, ,5 0,00 4,15 1,29 0,00 0,00 0,00 0,00 4,76 2,59-2,26 Paracambi 0, ,6 114,10 0,00 0,00 0,00 1,16 2,24 0,00 2,38 31,58 0,00 Paraíba do Sul 0,03 174,3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,40 0,00 0,00-10,93 Parati 0, ,5 0,00 0,75 5,68 0,00 9,30 22,74-21,04 0,00 0,00 0,00 Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano Paty do Alferes 0,01 84,3 5,20 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-3,26 Petrópolis 0,09 76,4 4,70 7,92 6,71 0,49 0,00 0,00 0,00 4,76 8,81 0,00 Pinheiral 0,07 795,3 0,00 1,13 13,56 0,70 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0, Piraí 0,07 640,5 60,66 0,00 0,00 0,00 1,16 3,88 0,00 0,00 0,00 0,00 Porciúncula 0, ,1 333,90 4,15 60,35 4,40 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Porto Real 0,01 176,3 12,30 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Quatis 0,01 263,1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Queimados 0,33 607,1 0,00 0,00 0,00 0,00 1,16 0,73 0,10 0,00 0,00-3,68 Quissamã 0,06 771,4 57,74 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 17

26 Tabela 2.1 (cont.) Proporção de Casos, Incidência e Tendência de Doenças e Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores de Cinco Anos e respectiva Tendência, por Município do ERJ MUNICÍPIO DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA C 1 I 2 T 3 C I T C I T O 4 M 5 T 1 Proporção de casos do município, Resende 0,17 332,6 28,53 0,75 1,57 0,00 0,00 0,00 0,00 2,38 10,25 0,00 ano 2008 Rio 2 Bonito 0, ,0 83,48 1,51 7,33 0,86 4,65 7,33 0,00 0,00 0,00-2,84 Taxa de incidência por habitantes, ano Rio 2008 Claro 0,01 176,0 0,00 0,38 5,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Rio 3 Coeficiente das Flores 6 angular na avaliação 0,02 de Tendência 460,5 da 0,00 série histórica 0,38 (Dengue, 11, ; 1,45 LTA, ; 0,00 0,00 Leptospirose, 0, ; Mortalidade por Rio Diarréia, das Ostras ) 0,08 229,5 0,00 0,38 1,10 0,00 0,00 0,00 0,00 2,38 23,10 0,00 Rio 4 Proporção de Janeiro de óbitos por diarréia 50,60 do município, 2079,0 ano 88, ,42 1,14 0,00 22,09 0,31 0,00 33,33 3,26-0,92 Santa 5 Taxa Maria de mortalidade Madalena infantil (0,01 a 4 anos) 120,9 diarréia, 0,00 por , 0,00 ano 20070,00 0,00 1,16 9,30 0,00 0,00 0,00 0,00 Santo 1 Proporção Antônio de de Pádua casos do município, 0,15 898,0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30 0,00 0,00 0,00 São ano Fidélis ,10 660,6 39,23 0,75 5,12 0,00 2,33 5,12 0,00 0,00 0,00 0,00 Taxa de incidência por habitantes, São Francisco de Itabapoana 0,10 527,0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 ano 2008 São 3 Gonçalo 1,14 293,5 0,00 9,43 2,54 0,00 1,16 0,10 0,00 7,14 4,11-0,82 Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; São João da Barra 0, ,6 0,00 0,75 6,59 0,84 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano São João de Meriti 2, ,9 0,00 1,13 0,64-0,39 0,00 0,00 0,00 2,38 2,53-2,69 São José de Ubá 0,02 595,6 46,23 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 São José do Vale do Rio Preto 0,02 196,0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0, São Pedro da Aldeia 0,19 578,7 50,49 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 São Sebastião do Alto 0,01 177,8 0,00 0,00 0,00 0,00 1,16 11,11 0,00 0,00 0,00 0,00 Sapucaia 0,02 230,5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Saquarema 0,10 375,8 68,86 0,00 0,00 0,00 1,16 1,47-1,71 0,00 0,00-3,06 Seropédica 0, ,7 98,71 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 18

27 Tabela 2.1 (cont.) Proporção de Casos, Incidência e Tendência de Doenças e Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores de Cinco Anos e respectiva Tendência, por Município do ERJ MUNICÍPIO DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA C 1 I 2 T 3 C I T C I T O 4 M 5 T 1 Proporção de casos do município, ano Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Mortalidade por Diarréia, ) 4 Proporção de óbitos por diarréia do município, ano Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano Proporção de casos do município, ano Taxa de incidência por habitantes, ano Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Silva Jardim 0,04 451,3 20,92 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Sumidouro 0,00 72,3 3,97 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tanguá 0, ,7 68,72 0,75 6,64 0,00 0,00 0,00-0,72 0,00 0,00 0,00 Teresópolis 0,03 40,6 2,16 0,38 0,63 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-1,29 Trajano de Morais 6 0,00 10,1 2,80 0,00 0,00 0,00 3,49 30,20 0,00 Três Rios 0,05 175,6 0,00 0,00 0,00 0,00 1,16 1,32 0,00 0,00 0,00 0,00 Valença 0,05 178,7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-4,11 Varre-Sai 0,00 91,3 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Vassouras 0,08 579,0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-2,85 0,00 0,00 0,00 Volta Redonda 0,62 607,0 0,00 1,89 1,92 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00-1,55 Fonte: Elaboração própria a partir de dados do DATASUS. Notações: Mortalidade por Diarréia, ) 1 Proporção 4 Proporção de casos do de município, óbitos por ano 2008; diarréia do município, ano 2 Taxa 2007 de incidência por habitantes, ano 2008; 3 Coeficiente 5 angular na avaliação de tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Mortalidade por Diarréia, ); 4 Proporção Taxa de de óbitos mortalidade por diarréia do infantil município, (0 ano a 42007; anos) diarréia, por , ano 5 Taxa 2007 de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano 2007; 6 Não houve registro de mortalidade infantil (0 a 4 anos ) por diarréia no período estudado ( ), o que, entretanto, não significa ausência da mesma; C: proporção dos casos do município no ano de 2008 para as morbidades; I: taxa de incidência por habitantes das morbidades, ano 2008; T: coeficiente angular na avaliação de tendência da serie histórica de todas as doenças; O: proporção de óbito por diarréia do município, no ano de 2007; M: taxa de mortalidade em menores de 5 anos por diarréia, por habitantes, no ano de

28 ETAPA 2 - Atribuição de pesos Nesta etapa, foi calculada a distribuição do número de casos por município em relação ao total de casos do Estado e atribuídos pesos (Tabela 2.2). Os pesos foram escolhidos de forma a atribuir maior valor aos municípios com maior vulnerabilidade. Portanto, quanto maior a proporção de casos agrupados no município, maior será o peso atribuído a este. O mesmo raciocínio lógico foi utilizado para atribuir pesos aos parâmetros de incidência e tendência. As morbidades, em geral, apresentaram tendência crescente na taxa de incidência, porém, por apresentarem taxas heterogêneas de crescimento, foram divididas em crescente moderada ou crescente acentuada, sendo o ponto de corte definido de tal forma que, aproximadamente, 10% dos piores casos (taxas de crescimento mais aceleradas) fossem classificadas como tendência crescente acentuada. A mortalidade por diarréia apresentou, em geral, tendência decrescente, contudo também pode-se observar uma grande heterogeneidade nas taxas de decrescimento. Sendo assim, estas foram classificadas como decrescente moderada ou decrescente acentuada. Seu ponto de corte foi definido de tal forma que, aproximadamente, 10% dos melhores casos (taxas de decrescimento mais aceleradas) fossem classificadas como tendência decrescente acentuada. Após a atribuição de peso para os municípios, aqueles foram combinados com a proporção de casos, a incidência e a tendência de doenças, bem como a proporção de casos, a incidência e a respectiva tendência de óbito por diarréia de crianças com menos de 5 anos, por município. Os resultados desta etapa estão consolidados na Tabela 2.3. Conforme mencionado, observa-se que os municípios de Aperibé, Duas Barras, Carapebus, Rio das Flores e Trajano de Morais apresentam células vazias para diarréia em crianças menores que conco anos. Assim sendo, para esses municípios, o IVS foi calculado apenas com as informações referentes aos casos de morbidade registrados. 20

29 Dengue LTA Leptospirose Tabela 2.2 Distribuição de pesos do IVS DOENÇA VARIÁVEL CLASSE PESO Mortalidade Infantil por Diarréia *por habitantes Fonte: Elaboração própria. % casos no Estado Tendência Incidência* % casos no Estado Tendência Incidência* % casos no Estado Tendência Incidência* % casos no Estado Tendência Taxa de Mortalidade* < 0,50% 1 0,51 a 1,00% 2 1,01 a 3,00% 3 > 3,00% 4 Decrescente 1 Estável 2 Crescente moderada 3 Crescente acentuada 4 <100, ,0 a 500, ,1 a > < 0,50% 1 0,51 a 1,00% 2 1,01 a 3,00% 3 > 3,00% 4 Decrescente 1 Estável 2 Crescente moderada 3 Crescente acentuada ,01 a 1,00 2 1,01 a 5,00 3 > 5,00 4 < 0,50% 1 0,51 a 1,00% 2 1,01 a 3,00% 3 > 3,00% 4 Decrescente 1 Estável 2 Crescente moderada 3 Crescente acentuada ,01 a 1,00 2 1,01 a 5,00 3 > 5, ,01 a 2,50% 2 2,51 a 5,00% 3 > 5,00% 4 Decrescente acentuada 1 Decrescente moderada 2 Estável 3 Crescente ,01 a 10, ,01 a 25,00 3 >25,

30 Tabela 2.3 Peso e seu Somatório Atribuído à Proporção de Casos, Taxa de Incidência, Tendência da Série História das Morbidades, Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores que Cinco Anos e respectiva Tendência, por Município do ERJ MUNICÍPIO DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA C 1 I 2 T 3 Soma pesos C I T Soma pesos C I T Soma pesos O 4 M 5 T Soma pesos Angra dos Reis Aperibé Araruama Areal Armação dos Búzios Arraial do Cabo Barra do Piraí Barra Mansa Belford Roxo Bom Jardim Bom Jesus do Itabapoana Cabo Frio Cachoeiras de Macacu Cambuci Campos dos Goytacazes Cantagalo Carapebus Cardoso Moreira Carmo Comendador Levy Gasparian

31 Tabela 2.3 (cont.) Peso e seu Somatório Atribuído à Proporção de Casos, Taxa de Incidência, Tendência da Série História das Morbidades, Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores que Cinco Anos e Respectiva Tendência, por Município do ERJ DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA MUNICÍPIO C 1 I 2 T 3 Soma Soma Soma C I T C I T O 4 M 5 Soma T pesos pesos pesos pesos Conceição de Macabu Cordeiro Duas Barras Duque de Caxias Engenheiro Paulo de Frontin Guapimirim Iguaba Grande Itaboraí Itaguaí Italva Itaocara Itaperuna Itatiaia Japeri Laje do Muriaé Macaé Macuco Magé Mangaratiba Maricá Mendes Mesquita

32 Tabela 2.3 (cont.) Peso e seu Somatório Atribuído à Proporção de Casos, Taxa de Incidência, Tendência da Série História das Morbidades, Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores que Cinco Anos e Respectiva Tendência, por Município do ERJ DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA MUNICÍPIO C 1 I 2 T 3 Soma Soma Soma C I T C I T pesos pesos pesos O 4 M 5 T Miguel Pereira Miracema Natividade Nilópolis Niterói Nova Friburgo Nova Iguaçu Paracambi Paraíba do Sul Parati Paty do Alferes Petrópolis Pinheiral Piraí Porciúncula Porto Real Quatis Queimados Quissamã Resende Rio Bonito Rio Claro

33 Tabela 2.3 (cont.) Peso e seu Somatório Atribuído à Proporção de Casos, Taxa de Incidência, Tendência da Série História das Morbidades, Proporção de Óbitos por Diarréia de Crianças Menores que Cinco Anos e Respectiva Tendência, por Município do ERJ DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA MUNICÍPIO C 1 I 2 T 3 Soma Soma Soma C I T C I T O 4 M 5 T pesos pesos pesos Rio das Flores Rio das Ostras Rio de Janeiro Santa Maria Madalena Santo Antônio de Pádua São Fidélis São Francisco de Itabapoana São Gonçalo São João da Barra São João de Meriti São José de Ubá São José do Vale do Rio Preto São Pedro da Aldeia São Sebastião do Alto Sapucaia Saquarema Seropédica Silva Jardim Sumidouro Tanguá Teresópolis Trajano de Morais

34 Tabela 2.3 (cont.) Peso e seu Somatório Atribuído à Proporção de Casos, Taxa de Incidência, Tendência da Série História das Morbidades, Proporção de Óbitos e Taxa de Mortalidade Infantil (0 a 4 anos) para Diarréia e Tendência por Município do ERJ DENGUE LEPTOSPIROSE LTA DIARRÉIA MUNICÍPIO C 1 I 2 T 3 Soma Soma Soma C I T C I T O 4 M 5 T pesos pesos pesos Três Rios Valença Varre-Sai Vassouras Volta Redonda Fonte: Elaboração própria. Notações: 1 Pesos atribuídos à Proporção de casos do município, ano 2008; 2 Pesos atribuídos à Taxa de incidência por habitantes, ano 2008; 3 Pesos atribuídos ao Coeficiente angular na avaliação de Tendência da série histórica (Dengue, ; LTA, ; Leptospirose, ; Mortalidade por Diarréia, ) 4 Pesos atribuídos à Proporção de óbitos por diarréia do município, ano 2007; 5 Pesos atribuídos à Taxa de mortalidade infantil (0 a 4 anos) diarréia, por , ano 2007; C: pesos atribuídos à proporção de casos do município no ano de 2008 para as morbidades; I: pesos atribuídos à taxa de incidência por habitantes para o ano de 2008 das morbidades; T: pesos atribuídos ao coeficiente angular na avaliação de tendência da serie histórica de todas as doenças; O: pesos atribuídos à proporção de óbitos por diarréia do município no ano de 2007; M pesos atribuídos à taxa de mortalidade em menores de 5 anos por diarréia, por no ano de

35 ETAPA 3 - Cálculo do IVS O IVS foi calculado a partir da média aritmética da soma dos pesos de cada uma das doenças padronizadas. O valor do IVS foi calculado através da seguinte equação: (Equação 2.1) ETAPA 4 - Cálculo do IVSp O IVSp é representado por uma escala que varia de 0 a 1, na qual 0 é o valor atribuído ao município com menor vulnerabilidade e 1 ao município com maior vulnerabilidade. Os demais valores indicam a distância relativa entre o caso de menor vulnerabilidade (indicador = 0) e o de maior vulnerabilidade (indicador = 1) (Tabela 2.4). O IVSp foi calculado com base na Equação 2.2. (Equação 2.2) As Figuras 2.2 a 2.9 apresentam os indicadores para dengue, leptospirose, LTA e diarréia para os municípios do ERJ, bem como os respectivos índices para as macrorregiões. Por macrorregião, a dengue variou de 0,19 (Centro-Sul) a 0,63 (Costa Verde), com valores intermediários para a Região Metropolitana e Norte (Figura 2.3). Com relação a leptospirose, o menor índice esteve associado a Região Centro-Sul, ao passo que valores entre 0,21 e 0,37 pautaram as demais regiões. Sobre a LTA, a Costa Verde apresentou o maior índice (0,61), seguida pelas regiões Serrana e Baixadas Litorâneas (respectivamente, 0,53 e 0,44) (Figura 2.5). Nas demais macrorregiões, o índice variou de 0,21 a 0,34 (Figura 2.7). Por fim, o índice para diarréia foi maior na Região Metropolitana (0,54) e Norte Fluminese (o,56), ficando na mesma faixa de criticidade nas demais regiões, neste caso variando de 0,21 a 0,39 (Figura 2.9) 27

36 Tabela 2.4- Pesos padronizados das doenças que compõem o IVS, IVSp, por município do ERJ Município Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Angra dos Reis 1,00 0,11 0,86 0,17 0,53 0,648 Aperibé 0,38 0,56 0,14 0,36 0,388 Araruama 0,50 0,22 1,00 0,33 0,51 0,619 Areal 0,00 0,11 0,14 0,33 0,15 0,077 Armação dos Búzios 0,13 0,11 0,14 0,00 0,09 0,000 Arraial do Cabo 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,123 Barra do Piraí 0,25 0,44 0,14 0,17 0,25 0,231 Barra Mansa 0,13 0,56 0,86 0,17 0,43 0,489 Belford Roxo 0,75 0,33 0,14 0,17 0,35 0,374 Bom Jardim 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,123 Bom Jesus do Itabapoana 0,25 0,44 0,71 0,33 0,44 0,503 Cabo Frio 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,061 Cachoeiras de Macacu 0,38 0,11 0,71 0,17 0,34 0,365 Cambuci 0,38 0,00 0,14 0,33 0,21 0,174 Campos dos Goytacazes 1,00 0,89 0,14 0,83 0,72 0,917 Cantagalo 0,63 0,11 0,86 0,33 0,48 0,571 Carapebus 0,38 0,11 0,14 0,21 0,170 Cardoso Moreira 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,307 Carmo 0,38 0,11 1,00 0,33 0,45 0,531 Casimiro de Abreu 0,13 0,11 0,71 0,33 0,32 0,334 Comendador Levy Gasparian 0,38 0,56 0,14 0,33 0,35 0,379 Conceição de Macabu 0,25 0,11 0,14 1,00 0,38 0,415 Cordeiro 0,63 0,11 0,86 0,33 0,48 0,571 Duas Barras 0,13 0,11 0,14 0,13 0,047 Duque de Caxias 0,75 0,33 0,71 0,67 0,62 0,769 Engenheiro Paulo de Frontin 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,387 Guapimirim 0,38 0,11 0,00 0,17 0,16 0,101 Iguaba Grande 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,215 Itaboraí 0,75 0,67 0,14 0,50 0,51 0,620 28

37 Tabela 2.4 (cont.) - Pesos padronizados das doenças que compõem o IVS, IVSp, por município do ERJ Município Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Itaguaí 0,75 0,33 0,57 0,17 0,46 0,532 Italva 0,38 0,11 0,86 0,33 0,42 0,479 Itaocara 0,00 0,11 0,14 0,17 0,11 0,015 Itaperuna 0,25 0,56 0,14 0,33 0,32 0,333 Itatiaia 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,169 Japeri 0,25 0,11 0,71 0,83 0,48 0,564 Laje do Muriaé 0,13 0,11 0,43 0,33 0,25 0,228 Macaé 0,25 0,67 0,00 1,00 0,48 0,567 Macuco 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,307 Magé 0,75 0,33 0,57 0,67 0,58 0,717 Mangaratiba 0,38 0,11 0,14 0,17 0,20 0,154 Maricá 0,63 0,78 0,71 0,33 0,61 0,764 Mendes 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,215 Mesquita 0,50 0,11 0,14 0,33 0,27 0,261 Miguel Pereira 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,169 Miracema 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,123 Natividade 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,307 Nilópolis 0,50 0,22 0,14 0,50 0,34 0,364 Niterói 0,75 0,78 0,14 0,67 0,58 0,723 Nova Friburgo 0,25 0,56 1,00 0,33 0,53 0,649 Nova Iguaçu 0,75 0,67 0,14 0,67 0,56 0,682 Paracambi 0,63 0,11 0,71 1,00 0,61 0,764 Paraíba do Sul 0,13 0,11 0,29 0,00 0,13 0,053 Parati 0,38 0,56 0,86 0,33 0,53 0,643 Paty do Alferes 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,061 Petrópolis 0,13 0,89 0,14 0,83 0,50 0,594 Pinheiral 0,25 0,78 0,14 0,33 0,38 0,415 Piraí 0,38 0,11 0,71 0,33 0,38 0,426 Porciúncula 0,63 1,00 0,14 0,33 0,53 0,635 29

38 Figura 2.4 (cont.) - Pesos padronizados das doenças que compõem o IVS, IVSp, por município do ERJ Município Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Porto Real 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,169 Quatis 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,123 Queimados 0,25 0,11 0,71 0,17 0,31 0,318 Quissamã 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,215 Resende 0,25 0,44 0,14 0,83 0,42 0,477 Rio Bonito 0,50 0,78 1,00 0,17 0,61 0,762 Rio Claro 0,13 0,44 0,14 0,33 0,26 0,246 Rio das Flores 0,13 0,67 0,14 0,31 0,320 Rio das Ostras 0,13 0,33 0,14 0,83 0,36 0,389 Rio de Janeiro 0,88 0,67 0,71 0,83 0,77 1,000 Santa Maria Madalena 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,387 Santo Antônio de Pádua 0,25 0,11 0,29 0,33 0,25 0,222 São Fidélis 0,38 0,56 0,86 0,33 0,53 0,643 São Francisco de Itabapoana 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,169 São Gonçalo 0,38 0,67 0,57 0,83 0,61 0,763 São João da Barra 0,38 0,67 0,14 0,33 0,38 0,420 São João de Meriti 0,63 0,33 0,14 0,50 0,40 0,451 São José de Ubá 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,215 São José do Vale do Rio Preto 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,123 São Pedro da Aldeia 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,215 São Sebastião do Alto 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,387 Sapucaia 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,123 Saquarema 0,25 0,11 0,57 0,17 0,27 0,266 Seropédica 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,307 Silva Jardim 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,169 Sumidouro 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,123 Tanguá 0,50 0,56 0,00 0,33 0,35 0,373 Teresópolis 0,13 0,22 0,14 0,17 0,16 0,102 Trajano de Morais 0,13 0,11 1,00 0,41 0,468 30

39 Tabela 2.4 (cont.) - Pesos padronizados das doenças que compõem o IVS, IVSp, por município do ERJ Município Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Três Rios 0,13 0,11 0,71 0,33 0,32 0,334 Valença 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,061 Varre-Sai 0,00 0,11 0,14 0,33 0,15 0,077 Vassouras 0,25 0,11 0,00 0,33 0,17 0,116 Volta Redonda 0,38 0,56 0,14 0,17 0,31 0,318 Fonte: Elaboração própria. 31

40 FIGURA 2.2 INDICADOR DE DENGUE Janeiro de

41 FIGURA 2.3 INDICADOR DE DENGUE MACRORREGIÔES DO ERJ Janeiro de de

42 FIGURA 2.4 INDICADOR DE LEPTOSPIROSE Janeiro de

43 FIGURA 2.5 INDICADOR DE LEPTOSPIROSE MACRORREGIÔES DO ERJ Janeiro de

44 (LTA) FIGURA 2.6 INDICADOR DE LEISHMANIOSE TEGUMENTAR AMERICANA Janeiro de 2011 Janeiro de 2011 Janeiro de

45 FIGURA 2.7 INDICADOR DE LTA MACRORREGIÔES DO ERJ Janeiro de

46 FIGURA 2.8 INDICADOR DE DIARRÉIA Janeiro de 2011 Janeiro de

47 FIGURA 2.9 INDICADOR DE DIARRÉIA MACRORREGIÔES DO ERJ Janeiro de

48 CAPÍTULO 3 INDICE DE VULNERABILIDADE SOCIAL DA FAMÍLIA IVSF O Indice de Vulnerabilidade Social da Família (IVSF), o segundo componente do Índice de Vulnerabilidade Geral (IVG), organiza informações acerca das diferentes famílias que convivem no cenário social do ERJ, possibilitando a identificação de grupos sociais mais vulneráveis. Entende-se por vulnerabilidade social da família o conjunto de aspectos que transcende o indivíduo, abrangendo elementos coletivos, contextuais (Najar et al 2008). Considera-se que os grupos sociais mais vulneráveis, isto é, com menor capacidade de reagir a adversidades em geral, serão os que terão menor resiliência frente aos possíveis impactos das mudanças do clima, tais como excesso de chuvas, enchentes, ressacas e doenças. Família, segundo a definição do IBGE para efeito de censo, é uma categoria de agregação típica dos domicílios particulares e que pode significar um conjunto de pessoas que co-habitam um mesmo espaço, seguindo normas de convivência 2 e regras estabelecidas. São exemplos de família: (a) a pessoa que mora sozinha; (b) o conjunto de pessoas ligadas por laços de parentesco ou de dependência doméstica 3 ; (c) as pessoas ligadas por normas de convivência. Ainda segundo o IBGE, os componentes da família são: a pessoa responsável pela família; filhos ou enteados; pais ou sogros; netos e bisnetos; irmãos; outros parentes; agregados; pensionistas; empregados domésticos e parentes dos empregados domésticos. Ou seja, família é um conjunto de pessoas, ao passo que domicílio é a estrutura física onde habitam. Para efeito deste projeto, optou-se pelo uso da família como unidade analítica, pois trata-se da unidade de organização social básica, com capacidade para explicar uma série de fenômenos, que tem como variáveis mais importantes as questões sociais. Essa diferenciação parece fundamental para a discussão sobre família, já que podem conviver uma ou mais famílias num mesmo domicílio. Nesse sentido, a opção pela utilização dos dados do Censo permitiu uma diferenciação das famílias no interior dos domicílios. No caso de um estudo de vulnerabilidade, entende-se como uma unidade de agregação adequada para a estimativa da capacidade de resposta a variação dos eventos climáticos. Assim, em um determinado município que contenha percentual expressivo de famílias em pior situação, frente ao conjunto das seis dimensões aqui 2 Por normas de convivência, subentende-se as regras estabelecidas para a convivência de pessoas que residem no mesmo domicílio, mas que não estão ligadas por laços de parentesco ou de dependência doméstica. 3 Por dependência doméstica subentende-se a situação de subordinação dos empregados domésticos e dos agregados em relação à pessoa responsável pela família. 40

49 avaliadas, é razoável supor que tais famílias tenham menor resiliência às projetadas variações do clima. A vulnerabilidade não se distribui de forma homogênea e uniforme no espaço intra-urbano, da mesma forma que não se concentra em alguma área contígua definida, ou seja, a segregação social no espaço não é perfeita. Nem todos os assentamentos identificados como de baixa renda são ocupados apenas por pobres e nem todos os pobres ocupam áreas tidas como carentes. Essa constatação imediata para qualquer observador atento reflete, ao mesmo tempo, algumas das dificuldades clássicas para se definir, caracterizar e localizar as diversas situações de vulnerabilidade social. O objetivo principal do IVSF é a construção de um indicador que sintetize as dimensões relevantes da pobreza, com a possibilidade de agregação para qualquer grupo demográfico identificado como mais vulnerável, no nível de cada família. Assim, mesmo que o IVSF não expresse exatamente a configuração das famílias no ERJ contemporâneo, pode contribuir para uma reflexão mais específica sobre essa questão e agregar valor na configuração de propostas políticas. O uso desta metodologia visa a identificação de vulnerabilidades, não necessariamente entre os pobres, mas nas diferentes famílias, somando elementos para a análise das políticas públicas e para a configuração de estratégias de enfrentamentos das necessidades de saúde, compreendidas de forma abrangente. 3.1 CONSTRUÇÃO DO IVSF Para este projeto, o índice proposto e desenvolvido por Carvalho e colaboradores (2003) foi adaptado com a utilização de dados do Censo Demográfico 2000, do IBGE. Na presente adaptação, o IVSF é constituído por seis dimensões, 22 componentes e 53 indicadores (Quadro 3.1). Cumpre salientar que, para melhor entendimento deste relatório, foram efetuadas pequenas alterações na denominação de algumas dimensões de Carvalho et al. (2003). 41

50 Quadro 3.1 Dimensões, componentes e indicadores do IVSF DIMENSÕES COMPONENTES INDICADORES Estrutura Familiar 4 Acesso ao conhecimento Atenção e cuidado com crianças, adolescentes e jovens Presença do cônjuge Ausência de desvantagem física Ausência de desvantagem social Analfabetismo Escolaridade V1 - ausência de menores de um ano V2 - ausência de criança V3 - ausência de criança ou adolescente V4 - ausência de criança ou adolescente ou jovem V5 - responsável pela família é do sexo masculino V6 - responsável pela família é do sexo masculino e vive em presença do cônjuge V7 - ausência de pessoa com incapacidade visual na família V8 - ausência de pessoa com incapacidade auditiva na família V9 - ausência de pessoa com incapacidade para deambular na família V10 - ausência de pessoa com deficiências físicas na família V11 - ausência de pessoa com problemas mentais permanentes na família V12 - ausência de não-brancos na família V13 - família não mora em setor classificado como aglomerado subnormal V14 - responsável pela família reside na mesma cidade desde 1995 V15 - ausência de adulto com idade igual ou maior do que 75 anos. C1 responsável pela família sabe ler e escrever; C2 responsável pela família tem mais do que quatro anos de estudo C3 ausência de adulto (pessoa com 25 anos ou mais) analfabeto C4 responsável pela família tem pelo menos ensino fundamental completo ou I grau C5 responsável pela família tem pelo menos ensino médio ou II grau C6 responsável pela família com alguma educação superior C7 algum outro componente da família com alguma educação superior 4 Carvalho (2006) define esta dimensão como Ausência de Vulnerabilidade. 42

51 Quadro 3.1 (cont.) Dimensões, componentes e indicadores do IVSF Acesso ao trabalho Disponibilidade de recursos (renda) Desenvolvimento infanto-juvenil Disponibilidade de trabalho Qualidade do posto de trabalho Remuneração Pobreza Proteção contra o trabalho precoce Acesso à escola Progresso escolar Mortalidade de filhos T1 - responsável pela família trabalha com remuneração T2 - adultos (25 anos ou mais) trabalham com remuneração T3 - responsável pela família é contribuinte de previdência oficial T4 - responsável pela família não trabalha mais do que 10 horas/dia considerou-se semana de 5 dias de trabalho T5 - responsável pela família com total de rendimentos do trabalho principal superior a 1 salário-mínimo T6 - responsável pela família com total de rendimentos do trabalho principal superior a dois salários-mínimos T7 - responsável pela família com total de rendimentos do trabalho principal superior a três salários-mínimos R1 - renda familiar per capita superior à linha de pobreza regionalizada D1 - ausência de crianças entre 10 e 11 anos trabalhando D2 - ausência de crianças e adolescentes entre 10 e 17 anos trabalhando D3 - ausência de criança entre três a seis anos fora da escola D4 - ausência de criança/adolescente entre sete a 14 anos fora da escola D5 - ausência de criança/adolescente entre sete e 17 anos fora da escola D6 - criança/adolescente entre 10 e 14 anos tem mais do que quatro anos de estudo D7 - adolescente entre 15 e 17 anos tem mais do que quatro anos de estudo D8 - nenhuma mulher teve filho nascido morto D9 - total de filhos nascidos vivos que estavam vivos é igual ao total de filhos tidos 43

52 Condições habitacionais Quadro 3.1 (cont.) Dimensões, componentes e indicadores do IVSF Propriedade Densidade Abrigabilidade Acesso a serviço de abastecimento d água Acesso a serviço de esgotamento sanitário Acesso a serviço de coleta de lixo Acesso a serviço de energia elétrica Acesso a bens duráveis Fonte: Adaptado a partir de Carvalho et al. (2003); Haselbalg (2003). H1 - domicílio próprio H2 - domicílio próprio e terreno próprio H3 - até três moradores por dormitório H4 - existência de banheiro H5 - abastecimento adequado (rede geral e pelo menos um cômodo com canalização interna) H6 - esgotamento adequado (rede geral ou fossa séptica) H7 - destino do lixo adequado (lixo coletado por serviço de limpeza) H8 - existência de iluminação elétrica O cálculo do IVSF passa por três etapas: H9 - existência de rádio H10 - existência de rádio; e televisão H11 - existência de rádio; televisão; e geladeira ou freezer H12 - existência de rádio; televisão; geladeira ou freezer; e máquina de lavar roupa H13 - existência de rádio; televisão; geladeira ou freezer; máquina de lavar roupa; e linha telefônica instalada H14 - existência de rádio; televisão; geladeira ou freezer; máquina de lavar roupa; linha telefônica instalada; e microcomputador Etapa 1 Avaliação das famílias segundo as dimensões, componentes e indicadores; Etapa 2 Atribuição de pesos; e Etapa 3 Cálculo do IVSFp. 44 ETAPA 1 - Avaliação das famílias segundo as dimensões, componentes e indicadores Para a análise das famílias, foram consideradas as seguintes dimensões: estrutura familiar; acesso ao conhecimento; acesso ao trabalho; disponibilidade de recursos (renda); desenvolvimento infanto-juvenil; e condições habitacionais. A análise levou em consideração, também, os grupos já identificados, segundo Haselbalg (2003), Monteiro (2003), Silva & Haselbalg (1992) e Evans (1994), como mais vulneráveis: famílias onde as mulheres são chefes, famílias com presença de crianças e/ou idosos e chefes de família não-brancos. Adicionalmente, foi preservada a idéia original de perguntas feitas às famílias, cujas respostas são dicotomias codificadas no formato de sim ou não. Cada sim, foi computado positivamente, aumentando a pontuação na direção de um índice de desenvolvimento maior. Dessa forma, o IVSF pode variar livremente entre 0 (famílias mais vulneraveis) e 1 (menor vulnerablidade).

53 O IVSF considera os dados do Censo Demográfico 2000, para toda a população do ERJ. Para calcular os dados, foi utilizado o modelo estatístico do programa SPSS 11.5, de propriedade do PMAGS/FIOCRUZ. O indicador sintético de cada um dos 22 componentes é a média aritmética das variáveis utilizadas para representar cada componente. Foram escolhidos para pontos de corte os valores de 1/3 (0,33) e 2/3 (0,67), o que permite dividir a distribuição em três categorias com relação à sua vulnerabilidade social, classificando-as em mais vulnerável (< 0,33), vulnerabilidade intermediária (entre 0,33 e 0,67) e menor vulnerabilidade (> 0,67). A média do IVSF para o ERJ foi de 0,61 o que demonstra que, para a análise do valor do IVSF, o ERJ encontra-se em uma posição intermediária, isto é, com vulnerabilidade média. A idéia subjacente é a de que as desvantagens sociais podem expor as famílias a riscos, em caso de ocorrência de eventos climáticos extremos. Considerando apenas os fatores sociais, pode-se atribuir notas que apontam a vulnerabilidade dos municípios à eventos climáticos extremos. Na análise para o ERJ, as médias das dimensões do IVSF estão apresentadas na Tabela 3.1. Tabela 3.1 Dimensões e médias do IVSF para o ERJ, ano 2000 DIMENSÃO MÉDIA Estrutura Familiar 0,65 Acesso ao Conhecimento 0,52 Acesso ao Trabalho 0,48 Disponibilidade de Recursos (Renda) 0,42 Desenvolvimento Infanto-Juvenil 0,77 Condições Habitacionais 0,79 IVSF 0,61 Fonte: Elaboração própria, com base em dados do IBGE, ano de ETAPA 2 - Atribuição de pesos Após o processamento das informações, passou-se para segunda fase da construção do índice. Assim, foi atribuído o mesmo peso, conforme proposto por Carvalho et al. (2003), para todas as variáveis que o compõe. A atribuição dos pesos foi feita, como se segue: Igual peso para indicadores de uma mesma componente; Igual peso para cada componente de uma mesma dimensão, e Igual peso para cada uma das seis dimensões. 45

54 O índice padronizado de cada um dos componentes foi definido como sendo a média aritmética dos indicadores utilizados para representar essa componente, procedimento também aplicado para o índice sintético de cada dimensão (IVSF), que é a média aritmética dos índices sintéticos das seis dimensões que o compoe. ETAPA 3 - Cálculo do IVSFp O IVSF foi originalmente construído de forma a atribuir maior valor aos municípios de menor grau de vulnerabilidade e menor valor aos municípios com maior grau de vulnerabilidade. A fim de compatibilizar os valores dos diferentes índices que compõem o IVG, foi realizada a padronização do IVSF. Analogamente, a construção do índice sintético de cada dimensão é a média aritmética de seus respectivos componentes. O IVSF foi, então, calculado como sendo a média aritmética dos índices padronizados das seis dimensões que o compõem. Os valores calculados para o IVSF foram padronizados utilizando-se a seguinte equação: (Equação 3.1) O índice final varia de 0 a 1, sendo que 0 é o valor atribuído ao município com menor vulnerabilidade, e 1 ao município com maior vulnerabilidade. Os demais valores indicam a distância relativa entre a menor vulnerabllidade (índice = 0) e a maior vulnerabilidade (índice = 1). Por exemplo, Niterói obteve IVSF = 0,66 e São Francisco do Itabapoana, IVSF = 0,48, sendo estes o maior e menor valores observados, respectivamente. Neste caso, utilizando-se a equação de padronização, obtem-se IVSFp = 0,00, para Niterói e IVSp = 1,00, para São Francisco do Itabapoana. O IVSF e o IVSFp são apresentados, para os municípios do ERJ, na Tabela

55 Tabela 3.2 IVSF e IVSFp por município Município IVSF IVSFp Angra dos Reis 0,57 0,51 Aperibé 0,54 0,65 Araruama 0,55 0,61 Areal 0,56 0,52 Armação dos Búzios 0,60 0,32 Arraial do Cabo 0,60 0,35 Barra do Piraí 0,56 0,54 Barra Mansa 0,57 0,50 Belford Roxo 0,55 0,63 Bom Jardim 0,55 0,63 Bom Jesus do Itabapoana 0,54 0,69 Cabo Frio 0,57 0,47 Cachoeiras de Macacu 0,54 0,65 Cambuci 0,53 0,72 Campos dos Goytacazes 0,55 0,60 Cantagalo 0,55 0,60 Carapebus 0,55 0,64 Cardoso Moreira 0,50 0,91 Carmo 0,54 0,69 Casimiro de Abreu 0,56 0,54 Comendador Levy Gasparian 0,53 0,73 Conceição de Macabu 0,54 0,64 Cordeiro 0,57 0,47 Duas Barras 0,53 0,75 Duque de Caxias 0,56 0,56 Engenheiro Paulo de Frontin 0,55 0,60 Guapimirim 0,54 0,65 Iguaba Grande 0,58 0,46 Itaboraí 0,54 0,66 Itaguaí 0,56 0,55 Italva 0,53 0,75 Itaocara 0,55 0,62 Itaperuna 0,55 0,58 Itatiaia 0,59 0,40 Japeri 0,52 0,77 Laje do Muriaé 0,52 0,80 Macaé 0,61 0,29 Macuco 0,55 0,63 Magé 0,54 0,68 Mangaratiba 0,58 0,42 Maricá 0,58 0,45 Mendes 0,56 0,54 Mesquita Miguel Pereira 0,57 0,49 Miracema 0,54 0,69 Natividade 0,53 0,70 47

56 Tabela 3.2 (cont.) - IVSF e IVSFp por município Município IVSF IVSFp Nilópolis 0,59 0,38 Niterói 0,66 0,00 Nova Friburgo 0,60 0,34 Nova Iguaçu 0,57 0,52 Paracambi 0,53 0,72 Paraíba do Sul 0,54 0,69 Parati 0,57 0,48 Paty do Alferes 0,52 0,77 Petrópolis 0,60 0,35 Pinheiral 0,55 0,59 Piraí 0,56 0,56 Porciúncula 0,51 0,85 Porto Real 0,53 0,70 Quatis 0,56 0,57 Queimados 0,54 0,65 Quissamã 0,52 0,76 Resende 0,60 0,33 Rio Bonito 0,55 0,63 Rio Claro 0,53 0,73 Rio das Flores 0,53 0,71 Rio das Ostras 0,57 0,50 Rio de Janeiro 0,63 0,17 Santa Maria Madalena 0,54 0,69 Santo Antônio de Pádua 0,54 0,69 São Fidélis 0,52 0,78 São Francisco de Itabapoana 0,48 1,00 São Gonçalo 0,59 0,41 São João da Barra 0,52 0,77 São João de Meriti 0,57 0,51 São José de Ubá 0,49 0,92 São José do Vale do Rio Preto 0,54 0,67 São Pedro da Aldeia 0,57 0,51 São Sebastião do Alto 0,52 0,80 Sapucaia 0,53 0,73 Saquarema 0,55 0,63 48

57 Tabela 3.2 (cont.) - IVSF e IVSFp por município Município IVSF IVSFp Seropedica 0,55 0,62 Silva Jardim 0,52 0,78 Sumidouro 0,52 0,75 Tanguá 0,52 0,78 Teresópolis 0,58 0,45 Trajano de Morais 0,51 0,84 Três Rios 0,56 0,58 Valença 0,56 0,57 Varre-Sai 0,51 0,85 Vassouras 0,56 0,58 Volta Redonda 0,59 0,38 Fonte: Elaboração própria, a partir de dados do IBGE, CONSTRUÇÃO DO IVSF A dimensão Disponibilidade de Recurso, no componente Pobreza, tem por base a variável Renda Família Per Capita (R1), por ter apenas uma variável, o valor da dimensão é igual ao valor da variável. A dimensão Disponibilidade de Recurso é construída da seguinte forma: No banco de dados do Censo do IBGE, cada linha representa um indivíduo e há variável com informação sobre sua renda. Esses indivíduos são agregados de acordo com suas respectivas famílias. Então, cada linha passa a representar uma família. A variável Renda Família Per Capita (R1) considera a soma da renda dos indivíduos de uma mesma família, divida pelo número de componentes desse núcleo. A renda per capita de cada família foi codificada em: a. 0 = renda familiar per capita abaixo da linha de pobreza regionalizada; b. 1= renda familiar per capita acima da linha de pobreza regionalizada. A dimensão Disponibilidade de Recursos para o município é calculada, então, por meio do valor médio da variável R1 atribuído a cada família de um mesmo município. Assim, quanto melhor a condição econômica das famílias, mais próximo de 1 será o valor dessa dimensão. Foi considerado como linha de pobreza o valor de um salário mínimo da época (R$ 113,00). 49

58 CAPÍTULO 4 ÍNDICE DE VULNERABILIDADE AMBIENTAL - IVAm O Índice de Vulnerabilidade Ambiental (IVAm), o terceiro componente do IVG, inclui características de sistemas biofísicos vulneráveis aos efeitos do clima, bem como uma série histórica de eventos meteorológicos extremos, conforme registro da Defesa Civil. O IVAm é composto por: Indicador de Cobertura Vegetal; Indicador de Conservação da Biodiversidade; Indicador de Linha de Costeira; e Indicador de Eventos Hidrometeorológicos Extremos. A seguir, são apresentados os critérios utilizados para a coleta das informações, construção e agregação dos indicadores que compõem o IVAm. A Tabela 4.1 representa os pesos que foram utilizados, também, na construção do índice. 50

59 Tabela 4.1 Distribuição de pesos IVAm INDICADORES VARIÁVEL CLASSE PESO Cobertura Vegetal Conservação da Biodiversidade Eventos Extremos Linha de Costa Fonte: Elaboração própria. % área cobertura vegetal Tipo de vegetação Valor de conservação % de eventos extremos no município em relação ao ERJ % de eventos extremos com vítimas fatais no município Localização Extensão linha de costa (km) Área de manguezal (km 2 ) / extensão linha de costa (km) 0 0 0,1 a 25,0 1 25,1 a 50,0 2 50,1 a 75,0 3 > 75,0 4 Floresta Estacional secundária 1 Floresta Ombrófila secundária 2 Floresta Estacional primária 3 Floresta Ombrófila primária a a a a ,01 a 0,50 1 0,51 a 1,00 2 1,01 a 2,00 3 > 2, ,1 a 25,0 1 25,1 a 50,0 2 50,1 a 75,0 3 > 75,0 4 Não Costeiro 0 Costeiro < a 50 2 >50 3 > 2,00 1 1,01 a 2,00 2 0,01 a 1, INDICADOR DE COBERTURA VEGETAL - ICV O Indicador de Cobertura Vegetal (ICV) agrega a proporção da área do município ocupada por cobertura vegetal, incluindo os dois maiores conjuntos de fitofisionomias florestais primários e secundários do ERJ, quais sejam, a Floresta Ombrófila e a Floresta Estacional. 51

60 4.1.1 Biodiversidade e Resiliência das Florestas Ombrófila e Estacional A Mata Atlântica possui relevância estratégica para a conservação da biodiversidade em nível global, por se tratar de um bioma rico em espécies da flora e fauna, muitas das quais lhes são exclusivas (endêmicas) (Mittermeier et al., 2000). Neste cenário, o ERJ destaca-se por conter elevada biodiversidade para diversos grupos de fauna, o que é particularmente válido para borboletas (Brown & Freitas, 2000), lagartos (Vanzolini, 1988), aves (Wege & Long, 1995; Manne et al., 1999; Silva et al., 2004) e mamíferos (Costa et al., 2000). Toda essa biodiversidade, porém, concentra-se, primordialmente, em blocos de vegetação que se alinham da Costa Verde ao Parque Estadual do Desengano, na região Norte Fluminense, os quais integram a cadeia de montanhas da serra do Mar, bem como nos blocos de vegetação da Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ) e da Região da Serra da Mantiqueira (Rocha et al., 2003). Os blocos de vegetação do Norte Fluminense e da Serra da Mantiqueira são os únicos que abrigam formações estacionais (matas secas), em particular a floresta estacional semidecidual. Todos os demais possuem apenas matas ombrófilas (matas úmidas), em suas mais variadas manifestações. Rocha et al. (2009), ao analisarem a distribuição da diversidade da fauna no ERJ, concluíram que os maiores índices de ameaça e endemismo encontram-se em municípios que integram os blocos de vegetação da Serra da Mantiqueira (Itatiaia), da Região Sul Fluminense (Parati e Angra dos Reis), da Região Metropolitana do Rio de Janeiro (Rio de Janeiro), da Região Serrana Central (Nova Friburgo, Teresópolis, Silva Jardim e Cachoeiras de Macacu) e do Norte Fluminense (Santa Maria Madalena). Em comum, tais municípios abrigam, preponderantemente, remanescentes florestais de mata ombrófila, os quais se distribuem ao longo de gradientes altitudinais que podem variar de 0 a mais de m. A maior diversidade de espécies associada às matas ombrófilas, comparativamente às matas estacionais, pode também ser inferida pelos resultados obtidos em inventários de fauna conduzidos por diferentes especialistas no interior ou fora de unidades de conservação no ERJ. Entre os invertebrados terrestres, há registro de espécies endêmicas de formigas para a região de mata ombrófila (Itatiaia, Teresópolis e Duque de Caxias), de um maior número de espécies de borboletas em Itatiaia, Rio de Janeiro e Duque de Caxias, bem como da presença de espécies endêmicas e ameaçadas nos Parques Nacionais de Itatiaia e da Serra dos Órgãos (Santos et al., 2009). Entre os odonatos (libélulas), são conhecidas 308 espécies (cerca de 40% das espécies catalogadas para o Brasil), algumas das quais são endêmicas da serra de Itatiaia. Entre as abelhas, os parcos dados disponíveis sobre o grupo apontam áreas de endemismos associadas à serra da Bocaina, Ilha Grande e serra do Tinguá (Santos et al., 2009). 52

61 Com relação aos aracnídeos, grande parte das espécies endêmicas provêm de estudos conduzidos em municípios inseridos no âmbito da floresta ombrófila, a exemplo de Itatiaia, Duque de Caxias (Tinguá), Petrópolis, Teresópolis, Nova Friburgo, Guapimirim, Cachoeiras de Macacu, Casimiro de Abreu e Rio de Janeiro. Para os peixes continentais, os municípios de Maricá, Magé e Mangaratiba são os que apresentam os maiores índices de endemismo de espécies (Mazzoni et al., 2009). Em comum, estes municípios estão territorialmente inseridos na área de ocorrência da floresta ombrófila. As áreas chaves para efeito de conservação dos anfíbios são a serras de Itatiaia e dos Órgãos, pelo fato de haver grande concentração de espécies endêmicas. Outras áreas fundamentais para a conservação dos anfíbios são os remanescentes florestais dos maciços da Tijuca, Pedra Branca e Mendanha, do bloco de vegetação da Região Metropolitana do Rio de Janeiro, e a Costa Verde, onde ocorrem muitas espécies endêmicas (van Sluys, 2009). Para os répteis, uma das duas faixas principais que possuem maior concentração de espécies de répteis, tanto endêmicas, quanto ameaçadas, diz respeito àquela circunscrita às florestas densas que ocorrem desde a região de Parati e serra da Bocaina até as florestas da serra do Desengano. Entretanto, os maiores índices de valor de conservação estão associados aos municípios do Rio de Janeiro e Maricá (Rocha et al., 2009). No que diz respeito às aves, as áreas que se destacam como de maior concentração de endemismos e/ou de espécies ameaçadas de extinção, ou seja, com maiores índices de valor de conservação, são a região Serrana Central, a região da Costa Verde e a serra do Desengano (Alves et al., 2009), todas, portanto, inseridas no domínio das matas ombrófilas. Por outro lado, das 11 IBA (Important Bird Areas) definidas para o ERJ, 10 estão inseridas no âmbito das matas ombrófilas (Bencke et al., 2006). Por fim, o padrão de concentração de espécies endêmicas e ameaçadas das aves se repete para os mamíferos, acrescentando-se, neste caso, a região serrana de Itatiaia (Bergallo et al., 2009). Para a flora, a diversidade de espécies associada às matas úmidas e secas é notavelmente distinta, conforme ressalta Gentry (1988), cujos estudos indicam que a flora de florestas secas da Mata Atlântica, composta por cerca de 350 gêneros e 82 famílias é menos rica do que a de florestas úmidas, cujo número de famílias chega a 219. Lopes (2007) também concluiu que as matas secas apresentam um grupo menor de espécies e famílias de elevada importância ecológica, quando comparadas às matas úmidas, de modo que as matas secas podem ser caracterizadas como um subconjunto das florestas úmidas. Com relação aos processos associados à sucessão ecológica de florestas, o número de espécies de plantas, via de regra, é mais reduzido nas primeiras fases de sucessão (florestas secundárias), comparativamente a ambientes mais maduros 53

62 (Vaccaro, 1997). Nestes, a complexidade estrutural da vegetação também é maior, o que propicia a fixação de comunidades faunísticas igualmente mais diversas. Apesar dos maiores e mais expressivos remanescentes florestais do ERJ encontrarem-se no interior de unidades de conservação, a pressão antrópica sobre os mesmos é muito intensa. As ameaças mais significativas dizem respeito à expansão e favelização de grandes centros urbanos, caça e comércio ilegal de espécies da fauna, retirada de madeira e introdução de espécies exóticas, além do clássico processo de insularização das populações de animais e vegetais, em função da fragmentação de habitats (Rocha et al., 2003). Nesse sentido, um dos efeitos diretos da fragmentação é a redução da riqueza de espécies, no longo prazo (Castro Jr., 2001). Assim, para efeito do presente trabalho, será levada em consideração a extensão e tipologia da cobertura vegetal nativa em dois momentos: pretérita e atual. A distribuição pretérita (original) da vegetação segue o modelo elaborado pelo Projeto BRASIL (1983), na escala de 1: , ao passo que a distribuição atual se baseia no mapeamento do uso do solo e cobertura vegetal referente ao Zoneamento Ecológico Econômico do Rio de Janeiro - ZEE/RJ, concebido com o processamento de sete cenas do satélite Landsat5 (sensor TM; resolução espacial de 30 m), de agosto de 2007, na escala de 1: (Coelho Netto, 2008) 5 (Figura 4.1). As duas fitofisionomias do ERJ em termos de área mais representativas de ocorrência são, portanto, assim classificadas: Floresta Ombrófila Densa (primária e secundária); e Floresta Estacional (primária e secundária). Na medida em que o mapeamento da cobertura do solo do ZEE/RJ não contempla a diferenciação entre os dois maiores conjuntos de fitofisionomias florestais do ERJ, quais sejam, a Floresta Ombrófila e Floresta Estacional, recorreu-se à base cartográfica do PROBIO (Ano-base 2002, escala 1: ) para a sua delimitação (Figura 4.2). A sobreposição de ambas as bases cartográficas permitiu identificar os remanescentes florestais para cada fitofisionomia (Figuras 4.3 e 4.4), cujas diferentes classes de vegetação foram, então, quantificadas por município. Os dados quantitativos da vegetação remanescente por tipo e por município do ERJ foram usados para compor os números índices dos indicadores municipais. 5 Os dados planialtimétricos foram obtidos de mapeamentos efetuados pelo IBGE e Diretoria de Serviço Geográfico (DSG) na escala 1: e disponibilizados em 46 folhas atreladas ao sistema geodésico Córrego Alegre e seis ao sistema SAD/69. O mapeamento remonta à década de 70 para a maioria das folhas, com apenas algumas delas tendo sido realizadas no início dos anos 80. A partir destas cartas topográficas, o Instituto Estadual de Florestas (IEF) e a Fundação Centro de Informações e Dados do Rio de Janeiro (CIDE) fizeram agregações, respectivamente, na escala 1: e 1: , cujos resultados foram utilizados pela equipe de trabalho do ZEE-RJ. Por fim, foi utilizada base cartográfica da Fundação CIDE na escala 1: , adotada unicamente para apoio na elaboração de layouts de mapas temáticos. Recorreu-se, ainda, à base cartográfica do Programa Nacional da Diversidade Biológica - PROBIO (Ano-base 2002, escala 1: ). 54

63 Figura Uso e Cobertura do Solo do Estado do Rio de Janeiro (ZEE/RJ) Fonte: Coelho Neto (2008). Floresta Estacional Floresta Estacional Floresta Ombrófila Floresta Estacional Figura Delimitação das Fitofisionomias Florestais do Estado do Rio de Janeiro Fonte: PROBIO (2002). 55

64 Figura Distribuição Espacial Potencial (canto superior esquerdo) e atual da Floresta Estacional no Estado do Rio de Janeiro. Fontes: PROBIO (2002) e ZEE/RJ (2007). Figura Distribuição espacial potencial (canto superior esquerdo) e atual da Floresta Ombrófila no Estado do Rio de Janeiro. Fontes: PROBIO (2002) e ZEE/RJ (2007). Fonte: (ZEE/RJ, 2007) 56

65 4.1.2 Construção do ICV Para a construção dop Indicador de Cobertura Vegetal (ICV), foram considerados os seguintes tipos de vegetação: Floresta Ombrófila primária, Floresta Ombrófila secundária, Floresta Estacional primária e Floresta Estacional secundária. Para o calculo da proporção da área florestada, foi estabelecida a relação da área coberta pelo tipo de vegetação no município pela área total do município, conforme a seguinte equação: p ij a at ij j 100 Onde: p ij = proporção de área florestada pela vegetação i no município j; a ij = área coberta pela vegetação i no município j; e a tj = área total do município j. Para o cálculo do ICV, foram atribuídos pesos (ver Tabela 4.1), os quais projetam maior vulnerabilidade aos municípios com maior área florestada em relação ao seu respectivo território (p ij ). O ICV é a soma dos pesos das proporções de área coberta por tipo de vegetação, ponderada pelo peso atribuído a cada tipo de cobertura vegetal. A Tabela 4.2 apresenta, como exemplo, a proporção de área florestada por tipo de vegetação, a área total florestada e o ICV calculado para os municípios de Duas Barras e Rio Bonito. Com este exemplo, é possível observar que, embora ambos os municípios tenham valores equivalentes de área total florestada (34,7%), o ICV de Macaé é maior, o que se deve ao fato deste município possuir maior cobertura por floresta ombrófila primária, que tem maior peso, enquanto que em Duas Barras predomina a cobertura por floresta estacional primária. Os valores finais do ICV por município do ERJ são apresentados na Figura 4.5. Tabela 4.2 Exemplo: Proporção de área florestada por tipo de vegetação, área total florestada (%) e Indicador de Cobertura Vegetal Município Fl. Ombrófila Primária (%) Fl. Ombrófila Secundária (%) Fl. Estacional Primária (%) Fl. Estacional Secundária (%) Área Total Florestada (%) Indicador de Cob. Vegetal Duas Barras 3,1 0,3 29,2 2,1 34,7 0,64 Macaé 29,2 1,5 3,8 0,1 34,7 0,71 Fonte: Elaboração própria. 57

66 58 Com relação às macrorregiões, nota-se valor elevado do ICV para a Costa Verde (0,86) e, no outro extremo, encontra-se a macrorregião Noroeste Fluminense, que teve suas matas dizimidas ao longo de séculos. Valores intermediários foram observados nas macrorregiões Serrana e Centro-Sul (respectivamente, 0,47 e 0,44), e índicadores menores nas demais macrorregiões do Estado, que variaram de 0,29 a 0,39 (Figura 4.6)

67 FIGURA FIGURA FIGURA ÍNDICADOR ÍNDICADOR DE DE DE COBERTURA VEGETAL VEGETAL VEGETAL Janeiro de

68 FIGURA 4.6 ÍNDICADOR DE COBERTURA VEGETAL MACRORREGIÔES DO ERJ Janeiro de 2011 Janeiro de de

69 4.2 INDICADOR DE CONSERVAÇÃO DA BIODIVERSIDADE - ICB O Indicador de Conservação da Biodiversidade (ICB) é um indicador composto que corresponde ao Índice de Ameaça e Endemismo elaborado por Rocha et al. (2009), os quais levaram em consideração o grau de ameaça e/ou endemismo das espécies da fauna de vertebrados terrestres do ERJ (Quadros 4.1 e 4.2). O ICB permite apontar quais são os municípios com elevada ocorrência conjunta de espécies de vertebrados terrestres ameaçados e/ou endêmicos. Os valores mais elevados estão associados aos municípios que possuem áreas protegidas, o que se verifica, principalmente, nas serras dos Órgãos, Itatiaia, Desengano e da Bocaina. Os municípios com baixo ICB são os que apresentaram menor número de registros de espécies ameaçadas e/ou endêmicas, o que se deve a eventuais lacunas de conhecimento no que se refere à ocorrência e distribuição das espécies. Nesse sentido, dos 92 municípios, 12 não foram inventariados, pelo menos nos últimos 20 anos, muito provavelmente por não mais possuírem remanescentes florestais (a exemplo de Belford Roxo, Mesquita e Nilópolis), e/ou por se situarem distantes dos centros de ensino e pesquisa (como Aperibé, Quatis e Varre-Sai) (Rocha et al., 2009). Os municípios com maiores ICB foram considerados, neste estudo, como mais vulneráveis à ação das mudanças climáticas, em função do maior risco de perda de espécies (ver Figura 4.7). Com relação às macrorregiões, o ICB apresenta comportamento similar ao ICV, sendo que a Costa Verde, com 0,75, é a que apresenta o maior indicador dentre todas. A Noroeste Fluminese possui o menor indicador (0,15), ao passo que as demais macrorregiões variaram de 0,31 (Norte Fluminense) a 0,58 (Baixadas Litorâneas) (Figura 4.8). 61

70 Quadro 4.1 Indicador de Ameaça e Endemismo das Espécies Indicador de Ameaça e Endemismo das espécies: soma dos escores atribuídos a cada espécie, retratando o grau de ameaça (presença em listas de espécies ameaçadas) e endemismo de vertebrados terrestres Fórmula: (A*1) + (B*2) + (C*4) + (D*3) + (E*2) + (F*1) + (G*5) + (H*4) + (I*3) + (J*2) + (K*1) + (L*5) + (M*4) + (N*3) + (O*2) + (P*1) Onde: A - Espécie endêmica da Mata Atlântica B - Espécie endêmica no Estado do Rio de Janeiro C - Espécie ameaçada que consta na Lista do RJ como Provavelmente Extinta D - Espécie ameaçada que consta na Lista do RJ como Criticamente em Perigo E - Espécie ameaçada que consta na Lista do RJ como Em Perigo F - Espécie ameaçada que consta na Lista do RJ como Vulnerável G - Espécie ameaçada que consta na Lista Nacional como Extinta H - Espécie ameaçada que consta na Lista Nacional como Extinta na Natureza I - Espécie ameaçada que consta na Lista Nacional como Criticamente em Perigo J - Espécie ameaçada que consta na Lista Nacional como Em Perigo K - Espécie ameaçada que consta na Lista Nacional como Vulnerável L - Espécie ameaçada que consta na Lista da IUCN como Extinta M -Espécie ameaçada que consta na Lista da IUCN como Extinta na Natureza N - Espécie ameaçada que consta na Lista da IUCN como Criticamente em Perigo O - Espécie ameaçada que consta na Lista da IUCN como Em Perigo P - Espécie ameaçada que consta na Lista da IUCN como Vulnerável Fonte: Modificado de Rocha et al. (2009). Quadro 4.2 Indicador de Valor de Conservação de cada Município Indicador de Valor de Conservação de cada município: soma dos índices de ameaça e endemismo de todas as espécies com registro no município. Fórmula: (A*1) + (B*2) + (C*4) + (D*3) + (E*2) + (F*1) + (G*5) + (H*4) + (I*3) + (J*2) + (K*1) + (L*5) + (M*4) + (N*3) + (O*2) + (P*1) Onde: A - Total de espécies endêmicas da Mata Atlântica B - Total de espécies endêmicas no Estado do Rio de Janeiro C - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista do RJ como Provavelmente Extinta D - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista do RJ como Criticamente em Perigo E - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista do RJ como Em Perigo F - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista do RJ como Vulnerável G - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista Nacional como Extinta H - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista Nacional como Extinta na Natureza I - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista Nacional como Criticamente em Perigo J - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista Nacional como Em Perigo K - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista Nacional como Vulnerável L - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista da IUCN como Extinta M - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista da IUCN como Extinta na Natureza N - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista da IUCN como Criticamente em Perigo O - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista da IUCN como Em Perigo P - Total de espécies ameaçadas que constam na Lista da IUCN como Vulnerável Fonte: Modficado de Rocha et al. (2009). 62

71 FIGURA ÍNDICADOR DE DE CONSERVAÇÃO DA DA BIODIVERSIDADE Janeiro de

72 FIGURA FIGURA ÍNDICADOR INDICADOR DE DE CONSERVAÇÃO DA DA BIODIVERSIDADE MACRORREGIÕES DO DO ERJ ERJ Janeiro Janeiro de de

73 4.3 INDICADOR DA LINHA DE COSTA - ILC O Indicador da Linha de Costa (ILC) considerou informações relativas a parâmetros físicos/ecossistêmicos dos 26 municípios litorâneos, visando compará-los quanto à vulnerabilidade biofísica. A concepção metodológica para a formação do ILC leva em conta a localização do município, a extensão da linha de costa e a presença de manguezais, assim considerados: Extensão da linha de costa (km) estes dados foram obtidos na ferramenta de Sistemas de Informação Geográficas (SIG), disponível online no site do IBGE (Tabela 4.3); e Superfície remanescente de manguezais (km 2 ) Manguezais atuam como uma barreira física que protege a linha costeira de eventos atmosféricos e oceânicos extremos. A origem dos dados é a mesma da cobertura florestal, anteriormente descrita. Com estes parâmetros, foi construído o ILC: quanto maior a extensão da linha da costa, mais exposto está o município a eventos vindos do oceano/atmosfera. Por outro lado, uma maior extensão de manguezais reduz a vulnerabilidade a estes impactos, dado o seu efeito protetor relativo a fenômenos oceânicos extremos que atingem a linha de costa (Kathiresan & Rajendran, 2005). Os valores de ILC por município são apresentados na Figura 4.9 e, para as macrorregiões, na Figura

74 Tabela 4.3 Municípios formadores da Linha de Costa do ERJ (km) MUNICÍPIO LINHA DE COSTA (km) Parati 163,7 Angra dos Reis 123,57 Total 287,27 Mangaratiba 49,7 Itaguaí 18,94 Rio de Janeiro 117,99 Duque de Caxias 15,99 Magé 23,79 Guapimirim 7,34 Itaboraí 2,15 São Gonçalo 19,32 Niterói 41,85 Maricá 40,94 Saquarema 27,61 Araruama 7,8 Arraial do Cabo 49,9 Armação dos Búzios 42,41 Cabo Frio 31,31 Rio das Ostras 26,63 Casimiro de Abreu 4,52 Macaé 20,67 Carapebus 17,39 Quissamã 44,98 Campo dos Goytacazes 27,86 São João da Barra 34,98 São Francisco de Itabapoana 43,23 TOTAL 1.291,84 Fonte: IBGE. 66

75 FIGURA FIGURA ÍNDICADOR DA LINHA DE LINHA DE COSTA DE COSTA Janeiro Janeiro de de

76 FIGURA 4.10 INDICADOR DA LINHA DE COSTA MACRORREGIÕES DO ERJ Janeiro de

77 4.4 INDICADOR DE EVENTOS HIDROMETEOROLÓGICOS EXTREMOS Os dados sobre os eventos hidrometeorológicos extremos e mortalidade (provenientes desses eventos) foram obtidos junto à Divisão Geral da Defesa Civil (DGDEC) da Secretaria de Estado de Saúde e Defesa Civil do RJ (SESDEC/RJ) para os municipios do ERJ. Entretanto, a Defesa Civil Municipal do Rio de Janeiro classifica os seus eventos diferentemente da Defesa Civil do Estado, por considerar apenas aspectos relacionados à infraestrutura das edificações (e.g., rachaduras em muros, marquises, etc.), de modo que não são identificadas vítimas e causas dos problemas. Assim, para que o o município do Rio de Janeiro fosse incluído no indicador, foram buscados dados junto a base de dados do Jornal O Globo. Optou-se por utilizar os dados cedidos pela SESDC/RJ e pelo jornal O Globo por ser trazerem uma série ampla, e agora atualizada, já utilizada no relatório do Projeto de Estudo de Adaptação e Vulnerabilidade dos Recursos Hídricos do Estado do Rio de Janeiro às Mudanças Climáticas, produzido pelo IVIG/COPPE/UFRJ (Freitas, 2007). As séries de dados de eventos hidrometeorológicos extremos e seus impactos setoriais se referem ao período e trazem informações sobre danos materiais, financeiros, ambientais e humanos. saber: Para a formação do indicador específico, foram utilizadas duas séries de dados, a Número de eventos hidrometeorológicos extremos (n = 240); e Vítimas fatais decorrente dos eventos (n = 292). A relação total de eventos extremos, data de ocorrência e número de vítimas por município são apresentados na Tabela

78 Tabela Eventos Hidrometeorológicos Extremos e Vítimas Fatais por Municípios do ERJ Período MUNICÍPIOS DATA TIPOLOGIA TOTAL VÍTIMAS FATAIS Angra dos Reis Aperibé 03/02/2002 Desastres naturais relacionados com precipitações e com inundações 31/12/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 52 16/01/2004 Enchentes ou inundações graduais 0 06/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 17/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 29/11/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 10/12/2005 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Araruama 04/01/2007 Alagamentos 0 Areal 06/02/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 Barra do Piraí Barra Mansa Belford Roxo 27/01/2003 Desastres naturais relacionados com precipitações e com inundações 13/11/2008 Enxurradas ou inundações 0 21/02/2006 Enxurradas ou inundações bruscas 0 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 03/01/2000 Precipitações com inundações 0 23/12/2001 Precipitações com inundações bruscas 0 02/01/2000 Enchentes ou inundações graduais 1 23/02/2004 Enchentes ou inundações graduais 0 06/04/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 0 02/02/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 19/08/2006 Granizos 0 24/10/2007 Alagamentos 0 12/11/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 23/12/2001 Enxurradas ou inundações bruscas 0 29/11/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 31/12/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 2 Bom Jardim 04/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 Bom Jesus do Itabapoana Cachoeiras de Macacu 29/12/2006 Enchente ou inundações graduais 0 17/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 1 05/01/2009 Enchentes ou inundações graduais 1 06/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 15/01/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 0 01/03/2005 Enxurradas ou inundações bruscas 0 31/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 1 22/01/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 01/01/2004 Alagamentos 0 11/12/2005 Enxurradas ou inundações bruscas

79 Tabela 4.4 (cont.) - Eventos Hidrometeorológicos Extremos e Vitimas Fatais por Municípios do ERJ Período MUNICÍPIOS DATA TIPOLOGIA TOTAL VÍTIMAS FATAIS Cambuci Campos dos Goytacazes 05/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 18/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 15/01/2004 Tornados e trombas d águas 1 15/12/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 03/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 4 25/11/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 17/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 Cantagalo 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 Carapebus 18/11/2008 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Cardoso Moreira 04/03/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 04/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 17/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 1 Carmo 05/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Casemiro de Abreu 22/01/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 Comendador Levy Gasparian Conceição de Macabu 02/02/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 14/01/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 0 18/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 27/12/2001 Enxurradas ou inundações bruscas 0 22/01/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 0 Cordeiro 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 Duas Barras 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 Duque de Caxias Engenheiro Paulo de Frontin 29/11/2003 Alagamentos, escorregamentos e/ou deslizamentos 2 24/12/2001 Alagamentos/escorregamentos ou deslizamentos 6 18/04/2006 Enchentes ou inundações graduais 0 11/11/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 30/12/2009 Enchentes ou inundações graduais 1 25/12/2001 Escorregamentos ou deslizamentos 0 29/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 3 Iguaba Grande 05/03/2004 Precipitações com inundações 0 Itaboraí 12/02/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 Italva Itaocara 18/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 06/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 04/03/2005 Enchentes; alagamentos; deslizamentos 0 05/01/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 04/01/2007 Enchente ou inundações graduais 0 02/01/2004 Escorregamentos ou deslizamentos 0 71

80 Tabela 4.4 (cont.) - Eventos Hidrometeorológicos Extremos e Vitimas Fatais por Municípios do ERJ Período MUNICÍPIOS DATA TIPOLOGIA TOTAL VÍTIMAS FATAIS Itaperuna Itatiaia 03/01/ /03/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 11/04/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 17/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 12/01/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Desastre natural com o incremento das precipitações e inundações Japeri 24/12/2001 Enchente ou inundações graduais 0 Laje do Muriaé Macaé Macuco Magé Mangaratiba Mendes Mesquita 04/03/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 11/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 16/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 15/01/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 0 03/01/2007 Alagamentos 0 06/03/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 20/06/2005 Vendavais muito intensos ou ciclones extratropicais 0 11/01/2004 Alagamentos 0 13/03/2008 Corridas de massa 0 03/02/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 04/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 06/01/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 18/01/2003 Enxurradas / inundações bruscas (alagamentos; escorregamentos / deslizamentos; erosão fluvial / desbarranco rios) 24/12/2001 Alagamentos 0 24/03/2005 Alagamentos 0 29/11/2003 Alagamentos, enchente brusca e deslizamento 2 31/12/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 4 24/10/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 22/01/2008 Enxurradas ou inundações bruscas 0 24/12/2001 Enchentes ou inundações graduais 0 28/12/2001 Enchentes ou inundações graduais e escorregamentos ou deslizamentos 28/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 24/10/2007 Enchentes ou inundações graduais 1 27/11/2006 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Miguel Pereira 28/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas

81 Tabela 4.4 (cont.) - Eventos Hidrometeorológicos Extremos e Vitimas Fatais por Municípios do ERJ Período MUNICÍPIOS DATA TIPOLOGIA TOTAL VÍTIMAS FATAIS 04/01/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 17/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Miracema 23/12/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 22/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 21/01/2007 Escorregamento ou deslizamentos 0 09/02/2009 Corridas de massa 0 17/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 16/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Natividade 16/01/2003 Escorregamentos ou deslizamentos 0 07/01/2003 Escorregamentos ou deslizamentos 0 12/11/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 0 11/10/2007 Estiagens 0 Niterói 13/12/2005 Escorregamentos ou deslizamentos 1 Nova Friburgo 04/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 11 18/01/2005 Enxurradas ou inundações bruscas 1 Nova Iguaçu 27/11/2006 Enxurradas ou inundações bruscas 2 Paracambi 23/12/2001 Enxurradas ou inundações bruscas 2 28/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 26/01/2003 Chuvas/enchente/deslizamentos de encostas 0 Paraíba do Sul 12/02/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 31/12/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 Parati 10/01/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 19/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Paty do Alferes 29/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 28/10/2005 Granizo 0 21/12/2004 Alagamentos/enchentes/escorregamentos e deslizamentos/corridas de massa 0 02/01/2001 Enxurradas ou inundações bruscas 0 03/02/2008 Enxurradas ou inundações bruscas 11 Enxurradas ou inundações bruscas / escorregamentos e 11/01/ deslizamentos Petrópolis 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 3 24/12/2001 Enchentes com inundações graduais / escorregamentos e deslizamentos; / quedas e tombamentos de rochas 38 19/01/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 2 10/10/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 4 04/12/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 1 Pinheiral 28/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Piraí 23/12/2001 Alagamentos 0 29/01/2003 Escorregamentos ou deslizamentos 0 73

82 Tabela 4.4 (cont.) - Eventos Hidrometeorológicos Extremos e Vitimas Fatais por Municípios do ERJ Período MUNICÍPIOS DATA TIPOLOGIA TOTAL VÍTIMAS FATAIS Porciúncula Quatis Quissamã Resende Rio Bonito 04/03/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 10/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 18/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 12/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 12/11/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 26/12/2006 Vendavais ou tempestades 0 13/12/2005 Enchentes ou inundações graduais 0 29/01/2008 Enxurradas ou inundações bruscas 0 18/05/2001 Estiagens 0 02/01/2000 Desastre natural relacionados com incremento das precipitações e as inundações 18/01/2005 Enxurradas ou inundações bruscas 0 25/11/2008 Enxurradas ou inundações bruscas 2 21/01/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 Rio Claro 08/03/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 0 Rio das Flores Rio de Janeiro * 19/08/2006 Granizo 0 11/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 01/01/2000 Escorregamentos ou deslizamentos / enxurradas ou inundações bruscas 04/12/2000 Escorregamentos ou deslizamentos 0 28/03/2001 Enchentes ou inundações graduais 0 24/12/2001 Enchentes ou inundações graduais 20 25/12/2002 Escorregamentos ou deslizamentos 0 12/01/2003 Vendavais ou tempestades 0 18/10/2003 Escorregamentos ou deslizamentos 3 30/11/2003 Enchentes ou inundações graduais 0 06/03/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 1 25/10/2005 Escorregamentos ou deslizamentos / enchentes ou inundações graduais 01/01/2006 Escorregamentos ou deslizamentos 7 28/01/2006 Enchentes ou inundações graduais 13 29/01/2006 Enxurradas ou inundações bruscas 3 31/01/2006 Enxurradas ou inundações bruscas 3 13/06/2006 Escorregamentos ou deslizamentos / enxurradas ou inundações bruscas 08/10/2006 Escorregamentos ou deslizamentos 0 28/10/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 3 02/10/2008 Escorregamentos ou deslizamentos 1 14/03/2009 Enxurradas ou inundações bruscas

83 Tabela 4.4 (cont.) - Eventos Hidrometeorológicos Extremos e Vitimas Fatais por Municípios do ERJ Período MUNICÍPIO DATA TIPOLOGIA TOTAL VÍTIMAS FATAIS Rio de Janeiro * Santa Maria Madalena Santo Antonio de Pádua São Fidelis São Francisco de Itabapoana São Gonçalo São João da Barra São João de Meriti São José de Ubá São José do Vale do Rio Preto São Sebastião do Alto 20/10/2008 Enchentes ou inundações graduais 2 14/03/2009 Vendavais ou tempestades / enxurradas ou inundações bruscas / tornados e trombas d águas 14/03/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 1 17/12/2008 Enchentes ou inundações graduais 0 15/01/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 4 25/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 25/12/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 03/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 1 09/01/2008 Enxurradas ou inundações bruscas 0 04/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 01/01/2009 Alagamentos 0 18/01/2003 Enchentes ou inundações graduais 0 04/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 08/01/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 07/03/2005 Enchentes ou inundações graduais 1 20/04/2001 Estiagens 0 19/10/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 27/01/2006 Enxurradas ou inundações bruscas 1 26/09/2005 Escorregamentos ou deslizamentos 0 19/12/2008 Alagamentos 0 04/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 0 12/12/2005 Enxurradas ou inundações bruscas 0 12/02/2005 Vendavais muito intensos ou ciclones extra topicais 0 29/11/2003 Alagamentos 0 29/11/2003 Enchentes ou inundações graduais 0 31/12/2009 Escorregamentos ou deslizamentos 1 13/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 17/01/2004 Tornados e trombas d águas 0 05/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 1 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 Sapucaia 05/01/2007 Enchentes ou inundações graduais 1 Saquarema 15/05/2004 Vendavais ou tempestades 0 Seropédica 05/01/2006 Enchente ou inundações graduais 0 20/01/2006 Enchente ou inundações graduais

84 Tabela 4.4 (cont.) - Eventos Hidrometeorológicos Extremos e Vitimas Fatais por Municípios do ERJ Período MUNICÍPIO DATA TIPOLOGIA TOTAL VÍTIMAS FATAIS Silva Jardim 22/01/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 13/02/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 27/12/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 08/11/2005 Enxurradas ou inundações bruscas 0 08/11/2008 Vendavais ou tempestades 0 25/10/2009 Vendavais ou tempestades 0 Sumidouro 04/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 8 Tanguá Teresópolis Trajano de Morais Três Rios Valença Varre-Sai 21/01/2009 Enchentes ou inundações graduais 0 11/11/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 23/12/2001 Desastre natural relacionado com a geodinâmica terrestre 1 18/12/2002 Enxurradas ou inundações bruscas 0 21/12/2002 Escorregamentos ou deslizamentos 14 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 2 29/11/2006 Escorregamento ou deslizamento 3 25/12/2005 Enxurradas ou inundações bruscas 0 16/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 0 09/12/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 04/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 03/01/2000 Enchentes ou inundações graduais 0 14/01/2004 Enxurradas ou inundações bruscas 0 12/11/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 07/01/2007 Escorregamentos ou deslizamentos 0 17/01/2003 Enxurradas ou inundações bruscas 4 29/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 25/02/2008 Enxurradas ou inundações bruscas 0 11/11/2009 Enxurradas ou inundações bruscas 0 08/02/2008 Escorregamentos ou deslizamentos 0 05/01/2007 Enxurradas ou inundações bruscas 0 21/12/2003 Vendavais ou tempestades 0 Volta Redonda 14/06/2008 Granizo 0 Total Nº de eventos = Fonte: Secretaria de Estado de Saúde e Defesa Civil do RJ * Os dados refrentes ao município do Rio de Janeiro foram coletados na imprensa escrita (Jornal o Globo), por não estarem disponíveis na Secretaria de Estado de Saúde e Defesa Civil do RJ. 76

85 4.4.1 Construção do Indicador de Eventos Hidrometeorológicos Extremos A metodologia utilizada para a concepção deste indicador leva em conta a proporção de eventos extremos em cada município (p_evj) e a proporção de eventos extremos com vítimas fatais (p_vj), de acordo com as seguintes equações: p _ ev j ev j ev _ t 100 p _ v j v ev j j 100 Onde, p_ev j = proporção de eventos extremos no município; ev j = número de eventos extremos no município j; ev_t = total de eventos extremos no ERJ; p_v j = proporção de eventos extremos com vítimas fatais no município; e v j = número de eventos extremos com vítimas fatais no município j. Logo, quanto maior a proporção de eventos extremos do município em relação ao total de casos no ERJ (p_ev j ), maior a vulnerabilidade municipal. Quanto maior a proporção de eventos com vítimas fatais no município, também maior a vulnerabilidade do município quanto à ocorrência de eventos extremos. A Tabela 4.5 apresenta o número total de eventos extremos e com vítimas fatais; a proporcionalidade dos eventos com vítimas fatais e a proporcionalidade dos eventos no ERJ; os pesos atribuídos à ocorrência de vítimas fatais e os pesos dos eventos; o seu somatório é o valor do Indicador de Eventos Extremos por município. Os valores do Indicador de Evetos Hidrometeorológicos Extremos por município são apresentados na Figura 4.11 e, para as macrorregiões, na Figura

86 MUNICÍPIO Nº EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS Tabela 4.5 Síntese dos Eventos Extremos, Vitimas Fatais, Pesos e Indicador Nº TOTAL DE EVENTOS PROPORÇÃO DE EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS PROPORÇÃO DE EVENTOS NO ESTADO PESO VF* PESO EVENTOS SOMA INDICADOR EVENTOS EXTREMOS Angra dos Reis ,00 0, ,625 Aperibé 0 5 0,00 2, ,500 Araruama 0 1 0,00 0, ,125 Areal 0 1 0,00 0, ,125 Armação dos Búzios 0 0 0,00 0, ,000 Arraial do Cabo 0 0 0,00 0, ,000 Barra do Piraí 0 6 0,00 2, ,500 Barra Mansa ,00 2, ,625 Belford Roxo ,00 2, ,625 Bom Jesus de Itabapoana ,86 2, ,750 Bom Jardim 0 1 0,00 0, ,125 Cabo Frio 0 0 0,00 0, ,000 Cachoeiras de Macacu ,33 1, ,625 Cambuci ,33 1, ,625 Campos dos Goytacazes ,00 1, ,625 Cantagalo 0 1 0,00 0, ,125 Carapebus 0 1 0,00 0, ,125 Cardoso Moreira ,33 1, ,625 Carmo 0 1 0,00 0, ,125 Casimiro de Abreu 0 1 0,00 0, ,125 Comendador Levy Gasparian 0 3 0,00 1, ,375 Conceição de Macabu 0 2 0,00 0, ,250 Cordeiro 0 1 0,00 0, ,125 Duas Barras 0 1 0,00 0, ,125 78

87 MUNICÍPIO Tabela 4.5 (cont.) Síntese dos Eventos Extremos, Vitimas Fatais, Pesos e Indicador Nº EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS Nº TOTAL DE EVENTOS PROPORÇÃO DE EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS PROPORÇÃO DE EVENTOS NO ESTADO PESO VF* PESO EVENTOS SOMA INDICADOR EVENTOS EXTREMOS Duque de Caxias ,00 2, ,875 Engenheiro Paulo de Frontin ,00 0, ,625 Guapimirim 0 0 0,00 0, ,000 Iguaba 0 1 0,00 0, ,125 Itaboraí 0 1 0,00 0, ,125 Itaguaí 0 0 0,00 0, ,000 Italva 0 4 0,00 1, ,375 Itaocara 0 2 0,00 0, ,250 Itaperuna 0 4 0,00 1, ,375 Itatiaia 0 1 0,00 0, ,125 Japeri 0 1 0,00 0, ,125 Laje Muriaé 0 4 0,00 1, ,375 Macaé 0 3 0,00 1, ,375 Macuco 0 6 0,00 2, ,500 Magé ,00 1, ,750 Mangaratiba 0 2 0,00 0, ,250 Maricá 0 0 0,00 0, ,000 Mendes 0 3 0,00 1, ,375 Mesquita ,00 0, ,625 Miguel Pereira ,00 0, ,625 Miracema 0 5 0,00 2, ,500 Natividade 0 7 0,00 2, ,500 79

88 MUNICÍPIO Tabela 4.5 (cont.) Síntese dos Eventos Extremos, Vitimas Fatais, Pesos e Indicador Nº EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS Nº TOTAL DE EVENTOS PROPORÇÃO DE EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS PROPORÇÃO DE EVENTOS NO ESTADO PESO VF* PESO EVENTOS SOMA INDICADOR EVENTOS EXTREMOS Nilópolis 0 0 0,00 0, ,000 Niterói ,00 0, ,625 Nova Friburgo ,00 0, ,750 Nova Iguaçu ,00 0, ,625 Paracambi ,00 0, ,625 Paraíba do Sul 0 3 0,00 1, ,375 Parati 0 1 0,00 0, ,125 Paty do Alferes 0 3 0,00 1, ,375 Petrópolis ,78 3, ,000 Pinheiral 0 1 0,00 0, ,125 Piraí 0 2 0,00 0, ,250 Porciúncula 0 4 0,00 1, ,375 Porto Real 0 0 0,00 0, ,000 Quatis 0 2 0,00 0, ,250 Queimados 0 0 0,00 0, ,000 Quissamã 0 3 0,00 1, ,375 Resende ,00 0, ,625 Rio Bonito ,00 0, ,625 Rio Claro 0 1 0,00 0, ,125 Rio das Flores 0 2 0,00 0, ,250 Rio das Ostras 0 0 0,00 0, ,000 Rio de Janeiro ,67 8, ,875 Santa Maria Madalena ,00 0, ,625 Santo Antonio de Pádua ,33 1, ,625 80

89 MUNICÍPIO Tabela 4.5 (cont.) Síntese dos Eventos Extremos, Vitimas Fatais, Pesos e Indicador Nº EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS Nº TOTAL DE EVENTOS PROPORÇÃO DE EVENTOS COM VÍTIMAS FATAIS PROPORÇÃO DE EVENTOS NO ESTADO PESO VF* PESO EVENTOS SOMA INDICADOR EVENTOS EXTREMOS São Francisco de Itabapoana ,67 2, ,625 São Fidélis ,00 1, ,625 São Gonçalo ,33 1, ,625 São João da Barra 0 4 0,00 1, ,375 São João de Meriti ,33 1, ,625 São José de Ubá 0 2 0,00 0, ,250 São José do Vale do Rio Preto ,00 0, ,625 São Pedro da Aldeia 0 0 0,00 0, ,000 São Sebastião do Alto 0 1 0,00 0, ,125 Sapucaia ,00 0, ,625 Saquarema 0 1 0,00 0, ,125 Seropédica 0 2 0,00 0, ,250 Silva Jardim 0 6 0,00 2, ,500 Sumidouro ,00 0, ,625 Tanguá 0 2 0,00 0, ,250 Teresópolis ,00 2, ,000 Trajano de Morais 0 4 0,00 1, ,375 Três Rios 0 4 0,00 1, ,375 Valença ,00 2, ,625 Varre-Sai 0 2 0,00 0, ,250 Vassouras 0 0 0,00 0, ,000 Volta Redonda 0 1 0,00 0, ,125 VF* = Vitimas fatais Fonte: Elaboração própria. 81

90 FIGURA 4.11 ÍNDICADOR DE EVENTOS CLIMÁTICOS EXTREMOS Janeiro de

91 FIGURA 4.12 INDICADOR DE EVENTOS CLIMÁTICOS EXTREMOS MACRORREGIÕES DO ERJ Janeiro de

92 4.5 PADRONIZAÇÃO DO ÍNDICE DE VULNERABILIDADE AMBIENTAL - IVAmp No processo de construção de cada indicador do IVAm foram escolhidas variáveis informativas quanto à vulnerabilidade dos municípios, as quais foram categorizadas em níveis de menor ou maior vulnerabilidade. Cada categoria recebeu um peso específico (ver Tabela 4.1), sendo que a soma dos pesos corresponde ao valor final de cada um dos indicadores. Os sub-índices possuem escalas distintas e, portanto, para efeito de comparação, foram padronizados para a escala 0-1, utilizando a seguinte equação: (Equação 4.1) Desta forma, 0 é o valor atribuído ao município com menor vulnerabilidade e 1 ao município com maior vulnerabilidade. Os valores dos demais municípios indicam a distância relativa entre o menos vulnerável (indicador = 0) e o mais vulneravel (indicador = 1). O IVAm foi calculado pela média aritmética dos indicadores padronizados. Esta média foi, igualmente, padronizada, resultando num índice final com escala que varia de 0 a 1. Assim como nos demais índices, os municípios com índice 0 apresentam menor grau de vulnerabilidade ambiental, ao passo que os municípios com índice 1 apresentam maior vulnerabilidade ambiental. Para os demais municípios, valores próximos de 1 indicam alto grau de vulnerabilidade, enquanto que valores próximos de 0 apontam menor grau de vulnerabilidade, como apresentado na Tabela 4.6. Observa-se que a maior vulnerabilidade foi identificada em Angra dos Reis, ao passo que os municípios de Nilópolis e Queimados foram os que apresentaram a menor vulnerabilidade ambiental, segundo os critérios utilizados. 84

93 Tabela 4.6 Indicadores que compõem o IVAm e o IVAmp dos municípios do ERJ. MUNICÍPIO INDICADOR DE CONSERVAÇÃO INDICADOR DE EV_EXTREMOS INDICADOR DA LINHA DE COSTA INDICADOR DA COBERTURA VEGETAL Angra dos Reis 1,00 0,63 1,00 1,00 1,00 Aperibé 0,00 0,50 0,00 0,00 0,10 Araruama 0,50 0,13 0,86 0,14 0,43 Areal 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 Armação dos Búzios 0,25 0,00 1,00 0,14 0,36 Arraial do Cabo 0,50 0,00 1,00 0,00 0,39 Barra do Piraí 0,25 0,50 0,00 0,43 0,30 Barra Mansa 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 Belford Roxo 0,00 0,63 0,00 0,14 0,18 Bom Jardim 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 Bom Jesus do Itabapoana 0,25 0,75 0,00 0,00 0,25 Cabo Frio 0,50 0,00 0,86 0,14 0,39 Cachoeiras de Macacu 1,00 0,63 0,00 0,71 0,63 Cambuci 0,50 0,63 0,00 0,00 0,28 Campos dos Goytacazes 0,75 0,63 0,86 0,43 0,72 Cantagalo 0,75 0,13 0,00 0,00 0,21 Carapebus 0,25 0,13 0,71 0,21 0,33 Cardoso Moreira 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 Carmo 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 Casimiro de Abreu 0,75 0,13 0,71 0,43 0,54 Comendador Levy Gasparian 0,25 0,38 0,00 0,29 0,22 Conceição de Macabu 0,00 0,25 0,00 0,43 0,15 Cordeiro 0,25 0,13 0,00 0,00 0,07 IVAMp 85

94 Tabela 4.6 Indicadores que compõem o IVAm e o IVAmp dos municípios do ERJ. MUNICÍPIO INDICADOR DE CONSERVAÇÃO INDICADOR DE EV_EXTREMOS INDICADOR DA LINHA DE COSTA INDICADOR DA COBERTURA VEGETAL Duas Barras 0,25 0,13 0,00 0,64 0,25 Duque de Caxias 0,50 0,88 0,57 0,43 0,64 Engenheiro Paulo de Frontin 0,25 0,63 0,00 0,71 0,42 Guapimirim 0,75 0,00 0,43 0,43 0,42 Iguaba Grande 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 Itaboraí 0,25 0,13 0,43 0,14 0,23 Itaguaí 0,25 0,00 0,71 0,43 0,36 Italva 0,00 0,38 0,00 0,00 0,07 Itaocara 0,25 0,25 0,00 0,29 0,18 Itaperuna 0,25 0,38 0,00 0,00 0,14 Itatiaia 1,00 0,13 0,00 0,64 0,47 Japeri 0,25 0,13 0,00 0, Laje do Muriaé 0,00 0,38 0,00 0,00 0,07 Macaé 0,50 0,38 0,71 0,71 0,62 Macuco 0,25 0,50 0,00 0,21 0,24 Magé 0,75 0,75 0,71 0,71 0,80 Mangaratiba 0,75 0,25 0,86 1,00 0,78 Maricá 0,75 0,00 1,00 0,43 0,58 Mendes 0,25 0,38 0,00 0,71 0,34 Mesquita 0,00 0,63 0,00 0,43 0,26 Miguel Pereira 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 Miracema 0,25 0,50 0,00 0,00 0,17 Natividade 0,25 0,50 0,00 0,00 0,17 IVAMp 86

95 Tabela 4.6 Indicadores que compõem o IVAm e o IVAmp dos municípios do ERJ. MUNICÍPIO INDICADOR DE CONSERVAÇÃO INDICADOR DE EV_EXTREMOS INDICADOR DA LINHA DE COSTA INDICADOR DA COBERTURA VEGETAL IVAMp Nilópolis 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 Niterói 0,50 0,63 1,00 0,43 0,69 Nova Friburgo 1,00 0,75 0,00 1,00 0,75 Nova Iguaçu 0,75 0,63 0,00 0,71 0,56 Paracambi 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 Paraíba do Sul 0,25 0,38 0,00 0,43 0,26 Parati 1,00 0,13 1,00 1,00 0,86 Paty do Alferes 0,25 0,38 0,00 0,14 0,18 Petrópolis 0,75 1,00 0,00 0,71 0,67 Pinheiral 0,25 0,13 0,00 0,00 0,07 Piraí 0,50 0,25 0,00 0,71 0,38 Porciúncula 0,25 0,38 0,00 0,00 0,14 Porto Real 0,25 0,00 0,00 0,00 0,03 Quatis 0,00 0,25 0,00 0,29 0,11 Queimados 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 Quissamã 0,25 0,38 0,86 0,43 0,51 Resende 0,75 0,63 0,00 0,43 0,48 Rio Bonito 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 Rio Claro 0,25 0,13 0,00 1,00 0,35 Rio das Flores 0,50 0,25 0,00 0,43 0,30 Rio das Ostras 0,75 0,00 1,00 0,14 0,50 Rio de Janeiro 1,00 0,88 1,00 0,43 0,91 Santa Maria Madalena 1,00 0,63 0,00 0,71 0,63 87

96 Tabela 4.6 Indicadores que compõem o IVAm e o IVAmp dos municípios do ERJ. MUNICÍPIO INDICADOR DE CONSERVAÇÃO INDICADOR DE EV_EXTREMOS INDICADOR DA LINHA DE COSTA INDICADOR DA COBERTURA VEGETAL IVAMp Santo Antônio de Pádua 0,00 0,63 0,00 0,00 0,14 São Fidélis 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 São Francisco de Itabapoana 0,25 0,63 0,86 0,43 0,58 São Gonçalo 0,25 0,63 0,57 0,14 0,42 São João da Barra 0,25 0,38 0,86 0,00 0,38 São João de Meriti 0,25 0,63 0,00 0,00 0,21 São José de Ubá 0,00 0,25 0,00 0,00 0,03 São José do Vale do Rio Preto 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 São Pedro da Aldeia 0,25 0,00 0,00 0,14 0,07 São Sebastião do Alto 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 Sapucaia 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 Saquarema 0,50 0,13 1,00 0,43 0,55 Seropédica 0,25 0,25 0,00 0,14 0,14 Silva Jardim 1,00 0,50 0,00 0,43 0,51 Sumidouro 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 Tanguá 0,25 0,25 0,00 0,43 0,23 Teresópolis 1,00 1,00 0,00 0,71 0,74 Trajano de Morais 0,25 0,38 0,00 0,71 0,34 Três Rios 0,25 0,38 0,00 0,43 0,26 Valença 0,75 0,63 0,00 0,00 0,35 Varre-Sai 0,00 0,25 0,00 0,00 0,03 Vassouras 0,25 0,00 0,00 0,43 0,15 Volta Redonda 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 88

97 CAPÍTULO 5 ÍNDICE DE VULNERABILIDADE GERAL - IVG O Índice de Vulnerabilidade Geral (IVG) é um índice composto que agrega diferentes variáveis e associa a cada município do ERJ uma medida comparativa (valor numérico) com respeito a sua vulnerabilidade frente às mudanças climáticas esperadas nas próximas décadas. Municípios que apresentam maiores valores de IVG em relação aos demais municípios indicam maior necessidade de atenção sob o aspecto abordado neste estudo. O IVG, o primeiro componente do IVM, é formado por: Índice de Vulnerabilidade da Saúde padronizado IVSp; Índice de Vulnerabilidade Social da Família padronizado IVSFp; e Índice de Vulnerabilidade Ambiental padronizado IVAmp. Estes três índices foram desenvolvidos de forma a utilizar variáveis que representem o grau de vulnerabilidade setorial dos municípios do ERJ com relação aos aspectos de saúde, sócio-familiar e ambiental. 5.1 CONSTRUÇÃO DO IVG O IVG foi calculado para cada um dos municípios. ETAPA 1 - Cálculo do IVG Na primeira etapa, calcula-se o IVG, que é composto de tres índices (IVSp, IVSFp e IVAmp), e se calcula a média simples, pela seguinte equação: (Equação 5.1) IVG Saúde Família Ambiente ( IVS IVSF IVAm ) p p 3 p 89

98 Ex: Angra dos Reis IVG ETAPA 2 Padronização do IVG Na segunda etapa, padroniza-se o IVG, convertendo-o em IVGp (equação 5.2). (Equação 5.2) Ex: Angra dos Reis IVGp Os componentes e o resultado do cálculo do IVGp para todos os municípios são apresentados na Tabela

99 Tabela 5.1 Componentes do IVG e o IVGp, por município Municipios Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Valor_Cons Ev_Extremos Litoral Cob-Veg IVAmp IVSF IVSFp IVG IVGp Angra dos Reis 1,00 0,11 0,86 0,17 0,53 0,65 1,00 0,63 1,00 1,00 1,00 0,57 0,51 0,72 0,95 Aperibé 0,38 0,56 0,14 0,36 0,39 0,00 0,50 0,00 0,00 0,10 0,54 0,65 0,38 0,29 Araruama 0,50 0,22 1,00 0,33 0,51 0,62 0,50 0,13 0,86 0,14 0,43 0,55 0,61 0,55 0,62 Areal 0,00 0,11 0,14 0,33 0,15 0,08 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 0,56 0,52 0,26 0,07 Armação dos Búzios 0,13 0,11 0,14 0,00 0,09 0,00 0,25 0,00 1,00 0,14 0,36 0,60 0,32 0,23 0,00 Arraial do Cabo 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,50 0,00 1,00 0,00 0,39 0,60 0,35 0,29 0,12 Barra do Piraí 0,25 0,44 0,14 0,17 0,25 0,23 0,25 0,50 0,00 0,43 0,30 0,56 0,54 0,35 0,25 Barra Mansa 0,13 0,56 0,86 0,17 0,43 0,49 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,57 0,50 0,44 0,41 Belford Roxo 0,75 0,33 0,14 0,17 0,35 0,37 0,00 0,63 0,00 0,14 0,18 0,55 0,63 0,40 0,32 Bom Jardim 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 0,55 0,63 0,31 0,17 Bom Jesus do Itabapoana 0,25 0,44 0,71 0,33 0,44 0,50 0,25 0,75 0,00 0,00 0,25 0,54 0,69 0,48 0,49 Cabo Frio 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,06 0,50 0,00 0,86 0,14 0,39 0,57 0,47 0,31 0,16 Cachoeiras de Macacu 0,38 0,11 0,71 0,17 0,34 0,36 1,00 0,63 0,00 0,71 0,63 0,54 0,65 0,55 0,62 Cambuci 0,38 0,00 0,14 0,33 0,21 0,17 0,50 0,63 0,00 0,00 0,28 0,53 0,72 0,39 0,32 Campos dos Goytacazes 1,00 0,89 0,14 0,83 0,72 0,92 0,75 0,63 0,86 0,43 0,72 0,55 0,60 0,75 1,00 Cantagalo 0,63 0,11 0,86 0,33 0,48 0,57 0,75 0,13 0,00 0,00 0,21 0,55 0,60 0,46 0,45 Carapebus 0,38 0,11 0,14 0,21 0,17 0,25 0,13 0,71 0,21 0,33 0,55 0,64 0,38 0,29 Cardoso Moreira 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,50 0,91 0,52 0,56 Carmo 0,38 0,11 1,00 0,33 0,45 0,53 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,54 0,69 0,44 0,42 Casimiro de Abreu 0,13 0,11 0,71 0,33 0,32 0,33 0,75 0,13 0,71 0,43 0,54 0,56 0,54 0,47 0,47 Comendador Levy Gasparian 0,38 0,56 0,14 0,33 0,35 0,38 0,25 0,38 0,00 0,29 0,22 0,53 0,73 0,44 0,41 Conceição de Macabu 0,25 0,11 0,14 1,00 0,38 0,42 0,00 0,25 0,00 0,43 0,15 0,54 0,64 0,40 0,34 Cordeiro 0,63 0,11 0,86 0,33 0,48 0,57 0,25 0,13 0,00 0,00 0,07 0,57 0,47 0,37 0,27 Duas Barras 0,13 0,11 0,14 0,13 0,05 0,25 0,13 0,00 0,64 0,25 0,53 0,75 0,35 0,24 Duque de Caxias 0,75 0,33 0,71 0,67 0,62 0,77 0,50 0,88 0,57 0,43 0,64 0,56 0,56 0,66 0,82 Engenheiro Paulo de Frontin 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,39 0,25 0,63 0,00 0,71 0,42 0,55 0,60 0,47 0,46 Guapimirim 0,38 0,11 0,00 0,17 0,16 0,10 0,75 0,00 0,43 0,43 0,42 0,54 0,65 0,39 0,32 Iguaba Grande 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,58 0,46 0,26 0,07 Itaboraí 0,75 0,67 0,14 0,50 0,51 0,62 0,25 0,13 0,43 0,14 0,23 0,54 0,66 0,50 0,53 Itaguaí 0,75 0,33 0,57 0,17 0,46 0,53 0,25 0,00 0,71 0,43 0,36 0,56 0,55 0,48 0,49 91

100 Tabela 5.1 Componentes do IVG e o IVGp, por município Municipios Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Valor_Cons Ev_Extremos Litoral Cob-Veg IVAmp IVSF IVSFp IVG IVGp Italva 0,38 0,11 0,86 0,33 0,42 0,48 0,00 0,38 0,00 0,00 0,07 0,53 0,75 0,43 0,39 Itaocara 0,00 0,11 0,14 0,17 0,11 0,02 0,25 0,25 0,00 0,29 0,18 0,55 0,62 0,27 0,09 Itaperuna 0,25 0,56 0,14 0,33 0,32 0,33 0,25 0,38 0,00 0,00 0,14 0,55 0,58 0,35 0,24 Itatiaia 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 1,00 0,13 0,00 0,64 0,47 0,59 0,40 0,34 0,22 Japeri 0,25 0,11 0,71 0,83 0,48 0,56 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,52 0,77 0,48 0,49 Laje do Muriaé 0,13 0,11 0,43 0,33 0,25 0,23 0,00 0,38 0,00 0,00 0,07 0,52 0,80 0,36 0,26 Macaé 0,25 0,67 0,00 1,00 0,48 0,57 0,50 0,38 0,71 0,71 0,62 0,61 0,29 0,49 0,51 Macuco 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,50 0,00 0,21 0,24 0,55 0,63 0,39 0,32 Magé 0,75 0,33 0,57 0,67 0,58 0,72 0,75 0,75 0,71 0,71 0,80 0,54 0,68 0,73 0,97 Mangaratiba 0,38 0,11 0,14 0,17 0,20 0,15 0,75 0,25 0,86 1,00 0,78 0,58 0,42 0,45 0,43 Maricá 0,63 0,78 0,71 0,33 0,61 0,76 0,75 0,00 1,00 0,43 0,58 0,58 0,45 0,60 0,71 Mendes 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,38 0,00 0,71 0,34 0,56 0,54 0,37 0,27 Mesquita 0,50 0,11 0,14 0,33 0,27 0,26 0,00 0,63 0,00 0,43 0,26 0,26 0,07 Miguel Pereira 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 0,57 0,49 0,36 0,25 Miracema 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,50 0,00 0,00 0,17 0,54 0,69 0,33 0,20 Natividade 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,50 0,00 0,00 0,17 0,53 0,70 0,39 0,32 Nilópolis 0,50 0,22 0,14 0,50 0,34 0,36 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,59 0,38 0,25 0,04 Niterói 0,75 0,78 0,14 0,67 0,58 0,72 0,50 0,63 1,00 0,43 0,69 0,66 0,00 0,47 0,47 Nova Friburgo 0,25 0,56 1,00 0,33 0,53 0,65 1,00 0,75 0,00 1,00 0,75 0,60 0,34 0,58 0,68 Nova Iguaçu 0,75 0,67 0,14 0,67 0,56 0,68 0,75 0,63 0,00 0,71 0,56 0,57 0,52 0,59 0,69 Paracambi 0,63 0,11 0,71 1,00 0,61 0,76 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 0,53 0,72 0,63 0,77 Paraíba do Sul 0,13 0,11 0,29 0,00 0,13 0,05 0,25 0,38 0,00 0,43 0,26 0,54 0,69 0,34 0,21 Parati 0,38 0,56 0,86 0,33 0,53 0,64 1,00 0,13 1,00 1,00 0,86 0,57 0,48 0,66 0,84 Paty do Alferes 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,06 0,25 0,38 0,00 0,14 0,18 0,52 0,77 0,34 0,21 Petrópolis 0,13 0,89 0,14 0,83 0,50 0,59 0,75 1,00 0,00 0,71 0,67 0,60 0,35 0,54 0,60 Pinheiral 0,25 0,78 0,14 0,33 0,38 0,42 0,25 0,13 0,00 0,00 0,07 0,55 0,59 0,36 0,25 Piraí 0,38 0,11 0,71 0,33 0,38 0,43 0,50 0,25 0,00 0,71 0,38 0,56 0,56 0,46 0,44 Porciúncula 0,63 1,00 0,14 0,33 0,53 0,64 0,25 0,38 0,00 0,00 0,14 0,51 0,85 0,54 0,60 Porto Real 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 0,25 0,00 0,00 0,00 0,03 0,53 0,70 0,30 0,14 Quatis 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,00 0,25 0,00 0,29 0,11 0,56 0,57 0,27 0,08 Queimados 0,25 0,11 0,71 0,17 0,31 0,32 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,54 0,65 0,32 0,18 Quissamã 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,38 0,86 0,43 0,51 0,52 0,76 0,49 0,51 92

101 Tabela 5.1 Componentes do IVG e o IVGp, por município Municipios Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Valor_Cons Ev_Extremos Litoral Cob-Veg IVAmp IVSF IVSFp IVG IVGp Resende 0,25 0,44 0,14 0,83 0,42 0,48 0,75 0,63 0,00 0,43 0,48 0,60 0,33 0,43 0,39 Rio Bonito 0,50 0,78 1,00 0,17 0,61 0,76 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 0,55 0,63 0,60 0,72 Rio Claro 0,13 0,44 0,14 0,33 0,26 0,25 0,25 0,13 0,00 1,00 0,35 0,53 0,73 0,44 0,42 Rio das Flores 0,13 0,67 0,14 0,31 0,32 0,50 0,25 0,00 0,43 0,30 0,53 0,71 0,44 0,42 Rio das Ostras 0,13 0,33 0,14 0,83 0,36 0,39 0,75 0,00 1,00 0,14 0,50 0,57 0,50 0,46 0,45 Rio de Janeiro 0,88 0,67 0,71 0,83 0,77 1,00 1,00 0,88 1,00 0,43 0,91 0,63 0,17 0,69 0,90 Santa Maria Madalena 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,39 1,00 0,63 0,00 0,71 0,63 0,54 0,69 0,57 0,66 Santo Antônio de Pádua 0,25 0,11 0,29 0,33 0,25 0,22 0,00 0,63 0,00 0,00 0,14 0,54 0,69 0,35 0,24 São Fidélis 0,38 0,56 0,86 0,33 0,53 0,64 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,52 0,78 0,59 0,69 São Francisco de Itabapoana 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 0,25 0,63 0,86 0,43 0,58 0,48 1,00 0,58 0,68 São Gonçalo 0,38 0,67 0,57 0,83 0,61 0,76 0,25 0,63 0,57 0,14 0,42 0,59 0,41 0,53 0,58 São João da Barra 0,38 0,67 0,14 0,33 0,38 0,42 0,25 0,38 0,86 0,00 0,38 0,52 0,77 0,52 0,57 São João de Meriti 0,63 0,33 0,14 0,50 0,40 0,45 0,25 0,63 0,00 0,00 0,21 0,57 0,51 0,39 0,31 São José de Ubá 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,00 0,25 0,00 0,00 0,03 0,49 0,92 0,39 0,31 São José do Vale do Rio Preto 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,54 0,67 0,37 0,28 São Pedro da Aldeia 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,00 0,00 0,14 0,07 0,57 0,51 0,27 0,07 São Sebastião do Alto 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,39 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 0,52 0,80 0,46 0,44 Sapucaia 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,53 0,73 0,40 0,33 Saquarema 0,25 0,11 0,57 0,17 0,27 0,27 0,50 0,13 1,00 0,43 0,55 0,55 0,63 0,48 0,49 Seropédica 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,25 0,00 0,14 0,14 0,55 0,62 0,36 0,25 Silva Jardim 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 1,00 0,50 0,00 0,43 0,51 0,52 0,78 0,49 0,50 Sumidouro 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,52 0,75 0,40 0,34 Tanguá 0,50 0,56 0,00 0,33 0,35 0,37 0,25 0,25 0,00 0,43 0,23 0,52 0,78 0,46 0,44 Teresópolis 0,13 0,22 0,14 0,17 0,16 0,10 1,00 1,00 0,00 0,71 0,74 0,58 0,45 0,43 0,39 Trajano de Morais 0,13 0,11 1,00 0,41 0,47 0,25 0,38 0,00 0,71 0,34 0,51 0,84 0,55 0,62 Três Rios 0,13 0,11 0,71 0,33 0,32 0,33 0,25 0,38 0,00 0,43 0,26 0,56 0,58 0,39 0,32 Valença 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,06 0,75 0,63 0,00 0,00 0,35 0,56 0,57 0,33 0,20 Varre-Sai 0,00 0,11 0,14 0,33 0,15 0,08 0,00 0,25 0,00 0,00 0,03 0,51 0,85 0,32 0,18 Vassouras 0,25 0,11 0,00 0,33 0,17 0,12 0,25 0,00 0,00 0,43 0,15 0,56 0,58 0,28 0,11 Volta Redonda 0,38 0,56 0,14 0,17 0,31 0,32 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,59 0,38 0,27 0,08 Fonte: Elaboração própria 93

102 CAPÍTULO 6 ÍNDICE DE CENÁRIOS CLIMÁTICOS - ICC O Índice de Cenários Climáticos (ICC) sintetiza, para cada município, a diferença esperada (anomalias) de temperatura e precipitação, considerando o clima atual e projeções climáticas, baseadas no modelo climático regionalizado Eta-HadCM3, versões A1FI (high) e A1T (low). O modelo Eta-HadCM3 apresenta resolução horizontal de 40 km e 38 camadas na vertical (Figura 6.1) (para maiores detalhes, ver Chou et al., 2010). 6.1 VARIÁVEIS CLIMÁTICAS Para efeito de inserção do aspecto clima no indicador agregado de vulnerabilidade dos municípios do ERJ, foram utilizadas duas variáveis climáticas, a saber: Temperatura (TP2M Shelter temperature) (em grau Celsius - 0 C) e Precipitação (PREC Total 6 h Prec) (precipitação pluviométrica, em mm). Os dados foram disponibilizados pelo CCST/INPE. 6.2 INTERVALOS DE TEMPO Foram considerados dois intervalos de tempo (time slices) para cada variável: atual (baseline) e projetado (futuro). O período atual corresponde ao intervalo , ao passo que o período projetado corresponde a

103 Figura 6.1 Malha de pontos (grid) de dados climáticos do Modelo Regionalizado ETA-HadCM3 sobre o ERJ Fonte: IBGE, ETA-CCST/INPE 6.3 CENÁRIOS CLIMÁTICOS Os cenários climáticos da família A1 utilizados no presente trabalho descrevem um mundo futuro de crescimento econômico muito rápido, baseado na rápida introdução de tecnologias novas e mais eficientes, ao mesmo tempo em que a população global atinge um pico em meados do século e declina em seguida. As principais questões subjacentes são a convergência entre as regiões, a capacitação e o aumento das interações culturais e sociais, com uma redução das diferenças na renda per capita. A família de cenários A1 considera como temas mais relevantes a economia, a convergência cultural e a construção de capacitações. Nesse mundo, onde as pessoas buscam riquezas pessoais em detrimento de qualidade ambiental, desdobram-se três cenários com direções alternativas de mudanças no sistema energético, distinguindo-se pela ênfase tecnológica: intensiva no uso de combustíveis fósseis (A1FI fossil Intensive); fontes energéticas não-fósseis (A1T) ou equilíbrio entre todas as fontes (A1B). Neste caso, como equilíbrio pode-se entender a não dependência estrita de uma determinada fonte de energia e a aplicação de taxas similares de aperfeiçoamento tecnológico a todas as formas de oferta de energia e uso final (Bermann, 2007). Para efeito deste trabalho estão sendo avaliados apenas dois cenários extremos desta família, a saber, o A1FI e o A1T. 95

104 Bilhões de toneladas de carbono A Figura 6.2 apresenta a curva de emissão de carbono para os cenários, incluindo o A1T e A1FI. A1 A1FI A1T A2ASF B1 B2 MIniCAM B2 Is92a Figura 6.2 Cenários de emissão de carbono Fonte: adaptado de Massambani, CÁLCULO DAS MÉDIAS DE TEMPERATURA E PRECIPITAÇÃO Para cada intervalo de tempo (atual e projetado), foram calculadas as médias das variáveis temperatura e precipitação para cada um dos pontos da grade (grid), tendo em vista a necessidade de proceder à interpolação dos dados para atender aos objetivos do presente trabalho. Com relação à temperatura, a média foi calculada levando-se em consideração todos os valores disponibilizados para cada célula do grid. Dessa forma, para cada célula foi associado um valor médio distinto. Com relação à variável precipitação, procedeu-se à soma de todas as medições disponíveis para cada ponto do grid, por ano (1960, 1961, etc.) e, a seguir, foi calculada a média de todos os valores anuais obtidos para cada um dos intervalos (atual e futuro), que correspondeu à média pluviométrica anual. 6.5 INTERPOLAÇÃO DE DADOS Uma vez que os dados de temperatura e precipitação da família A1 são, originalmente, disponibilizados somente para alguns pontos do espaço (grid), há grandes extensões espaciais para as quais não há dado algum, o que inviabiliza qualquer análise que leve em consideração o território de um município. Em casos extremos, há municípios não contemplados sequer um ponto do grid. Dessa forma, faz-se necessário proceder-se à 96

105 interpolação de dados, de modo que uma maior superfície do ERJ seja contemplada com dados de temperatura e precipitação. Para a interpolação de dados, foi utilizada a função ASCII Reader do software ArcView v Inicialmente, os arquivos txt, que continham os valores (médias) de precipitação e temperatura, foram tratados utilizando-se o método Inverse Distance Weighted (IWD), com raio de procura variável, potência 2 e número de pontos igual a 12. O tamanho das células especificado para a visualização dos dados interpolados foi 0, Um exemplo de resultado da interpolação de dados pode ser visualizado na Figura Figura 6.3 Dados interpolados de temperatura para o ERJ (Janeiro de 1960). Fonte: Elaboração própria. 6.6 MUNICIPALIZAÇÃO DOS DADOS CLIMÁTICOS Para efeito do cálculo das variáveis climáticas para cada município, foi utilizada a função Grid Analyst do software ArcView v. 3.2, com auxílio do comando Extract Grid Value with Polygon. Neste caso, o polígono a que se refere o comando é o recorte geográfico de cada município, o qual é sobreposto à grade de dados interpolados, para extração dos valores subjacentes. Finalmente, através da função Statistic, foi calculada a média da temperatura e precipitação para cada município, com base no recorte geográfico especificado no passo anterior. 97

106 6.7 ANOMALIAS CLIMÁTICAS Para efeito da inserção da variável climática no cálculo da vulnerabilidade, foram utilizadas as diferenças entre os dados obtidos para cada município, referentes ao período atual e futuro, conforme descrito no Quadro 6.1. A diferença das médias das variáveis entre ambos os períodos denomina-se anomalia climática. Ressalta-se que, para o presente estudo, foi considerada a variação absoluta das anomalias climáticas, uma vez que está sendo construído um índice agregado que pretende identificar como a variação esperada do clima pode afetar a vulnerabilidade municipal. Portanto, não foi discriminada a relação direta de variação do clima e impacto na população, na respectiva saúde ou no ambiente do município. Quadro 6.1 Dados de Temperatura e Precipitação para cada Município do ERJ Fonte: Elaboração própria. 98

107 6.8 CONSTRUÇÃO DO ICC As variáveis consideradas para o calculo do ICC foram as anomalias de temperatura e precipitação. A anomalia é dada pela diferença observada entre a temperatura (ou precipitação) média observada no cenário base (baseline) e a média esperada em cada um dos cenários climáticos futuros avaliados. As anomalias climáticas mensuram a variação esperada nos valores de precipitação e temperatura, para cada um dos municípios do ERJ. Calculados desta forma, valores de anomalia climática positivos indicam aumento esperado nos níveis de precipitação e temperatura, enquanto que valores de anomalia negativos indicam redução esperada nos níveis de precipitação e temperatura, ao passo que valores de anomalia próximos ou iguais a zero indicam que os níveis de precipitação e temperatura projetados são próximos observados no período atual (baseline). Anomalias de temperatura e precipitação representam, em parte, o componente exposição às mudanças climáticas e são essenciais para informar as políticas sobre adaptação. Entende-se que, quanto maior a anomalia esperada, ou seja, quanto maior a diferença entre os valores esperados nos cenários A1FI e A1T com relação aos valores atuais, maior também será a demanda de resposta (capacidade adaptativa). Esta necessidade de resposta ocorre de forma independente da direção observada da anomalia (positiva ou negativa). Portanto, para o cálculo do ICC, foram consideradas as anomalias absolutas de precipitação e temperatura. O cálculo do ICC padronizado foi realizado em quatro etapas: Etapa 1: Distribuição das anomalias de precipitação e temperatura em quartis; Etapa 2: Atribuição de peso às anomalias esperadas nos quartis; Etapa 3: Cálculo do ICC municipal; e Etapa 4: Cálculo do ICC municipal padronizado. ETAPA 1 - Distribuição das anomalias de precipitação e temperatura em quartis As anomalias esperadas para cada cenário climático, por município, são apresentadas na Tabela

108 Tabela Anomalias de Precipitação (AP) e Anomalias de Temperatura (AT) esperadas, considerando os Cenários Climáticos A1T e A1FI A1T (low) A1FI (high) MUNICÍPIO AP AT AP AT Angra dos Reis 332,32 1,03-66,40 1,72 Aperibé 263,25 0,85-20,66 1,63 Araruama 296,22 0,97-64,30 1,53 Areal 164,13 0,86-51,27 1,75 Armação dos Búzios 332,02 0,97-36,28 1,64 Arraial do Cabo 330,43 0,34-24,29 1,39 Barra do Piraí 132,97 0,96-67,30 1,70 Barra Mansa 321,27 0,95-49,76 1,72 Belford Roxo 166,31 0,98-53,12 1,39 Bom Jardim 169,57 0,87-57,55 1,71 Bom Jesus do Itabapoana 290,56 0,95-82,09 1,69 Cabo Frio 314,11 0,97-42,10 1,46 Cachoeiras de Macacu 225,83 0,96-85,34 1,75 Cambuci 278,99 0,87-18,37 1,60 Campos dos Goytacazes 435,69 0,91 52,24 1,47 Cantagalo 243,42 0,85-22,71 1,65 Carapebus 380,97 0,90 10,57 1,46 Cardoso Moreira 438,92 0,91 61,73 1,51 Carmo 224,77 0,87-19,70 1,67 Casimiro de Abreu 280,19 0,94-54,50 1,57 Comendador Levy Gasparian 179,35 0,88-38,12 1,68 Conceição de Macabu 337,89 0,88-13,94 1,52 Cordeiro 191,74 0,87-43,41 1,68 Duas Barras 172,24 0,88-45,11 1,72 Duque de Caxias 243,49 0,98-82,63 2,13 Engenheiro Paulo de Frontin 242,13 0,97-81,63 1,70 Guapimirim 214,77 0,96-81,36 1,75 Iguaba Grande 310,82 0,98-56,29 1,46 Itaboraí 255,11 0,98-88,74 1,67 Itaguaí 342,09 1,02-77,70 1,62 Italva 340,99 0,89 10,45 1,57 Itaocara 267,76 0,83-17,67 1,62 Itaperuna 267,91 0,92-35,88 1,63 Itatiaia 132,16 0,91-17,86 1,80 Japeri 267,18 0,99-86,28 1,80 Laje do Muriaé 247,73 0,91-37,71 1,64 100

109 Tabela 6.1 (cont.) - Anomalias de Precipitação (AP) e Anomalias de Temperatura (AT) esperadas, considerando os Cenários Climáticos A1T e A1FI MUNICÍPIO A1T (low) A1FI (high) AP AT AP AT Macaé 102,58 0,44-30,92 1,56 Macuco 484,82 1,69-40,66 1,67 Magé 129,49 0,58-82,63 1,74 Mangaratiba 368,55 1,05-75,99 1,65 Maricá 300,20 1,00-96,44 1,54 Mendes 264,04 0,98-95,66 1,70 Mesquita 291,86 0,99-82,02 1,64 Miguel Pereira 230,32 0,96-77,33 1,72 Miracema 257,14 0,89-21,99 1,62 Natividade 234,44 0,95-64,85 1,67 Nilópolis 301,24 1,00-82,68 1,56 Niterói 307,21 0,99-108,98 1,57 Nova Friburgo 169,85 0,90-65,51 1,74 Nova Iguaçu 263,59 0,99-82,29 1,70 Paracambi 272,01 0,99-97,01 1,70 Paraíba do Sul 174,80 0,87-48,19 2,26 Parati 378,98 1,14-50,84 1,73 Paty do Alferes 198,78 0,91-61,57 1,72 Petrópolis 194,80 0,92-65,10 1,74 Pinheiral 211,99 0,97-68,90 1,70 Piraí 260,80 0,98-86,08 1,70 Porciúncula 212,81 0,89-84,15 1,75 Porto Real 153,83 0,94-33,67 1,73 Quatis 149,99 0,92-31,53 1,72 Queimados 282,65 0,99-83,87 1,67 Quissamã 444,96 0,93 28,49 1,40 Resende 140,46 0,92-22,86 1,77 Rio Bonito 266,68 0,98-90,17 1,67 Rio Claro 278,42 0,99-70,20 1,69 Rio das Flores 167,09 0,88-48,22 1,70 Rio das Ostras 317,54 0,93-27,02 1,49 Rio de Janeiro 337,49 1,02-84,02 1,59 Santa Maria Madalena 276,19 0,85-23,87 1,58 Santo Antônio de Pádua 257,19 0,87-20,72 1,63 101

110 Tabela 6.1 (cont.) - Anomalias de Precipitação (AP) e Anomalias de Temperatura (AT) esperadas, considerando os Cenários Climáticos A1T e A1FI MUNICÍPIO A1T (low) A1FI (high) AP AT AP AT São Fidelis 283,37 0,84-16,65 1,58 São Francisco de Itabapoana 506,92 0,97 65,98 1,45 São Gonçalo 275,15 0,98-96,16 1,62 São João da Barra 510,24 0,95 74,89 1,39 São João de Meriti 281,89 0,99-82,80 1,65 São José de Ubá 274,62 0,89-21,90 1,61 São José do Vale do Rio Preto 150,62 0,86-42,23 1,76 São Pedro da Aldeia 313,19 0,96-48,37 1,46 São Sebastião do Alto 255,40 0,84-23,60 1,62 Sapucaia 185,75 0,88-35,12 1,71 Saquarema 295,56 0,98-78,50 1,50 Seropédica 303,50 1,00-84,81 1,66 Silva Jardim 259,34 0,96-76,70 1,66 Sumidouro 160,48 0,89-55,61 1,75 Tanguá 269,76 0,98-88,96 1,63 Teresópolis 174,34 0,90-59,44 1,75 Trajano de Morais 189,99 0,86-50,44 1,66 Três Rios 166,93 0,88-42,17 1,73 Valença 144,85 0,92-51,59 1,89 Varre-Sai 218,20 0,91-78,39 1,75 Vassouras 198,76 0,92-64,79 1,71 Volta Redonda 176,00 0,96-54,59 1,71 Fonte: Elaboração própria 102

111 Os quartis são medidas estatísticas descritivas que separam o conjunto de dados em quatro partes: 25% dos dados são menores ou iguais ao 1º quartil, 25% dos dados estão distribuídos entre o 1º e o 2º quartil, 25% dos dados estão distribuídos entre o 2º e o 3º quartil e os restantes 25% dos dados são maiores ou iguais ao 3º quartil. A Tabela 6.2 apresenta os limites dos valores absolutos das anomalias de cada um dos quartis relativos aos cenários climáticos considerados. Tabela 6.2 Quartis Observados para os Valores de Anomalias Climáticas QUARTIL A1T (low) A1FI (high) AP AT AP AT 1º 191,31 0,88 35,69 1,58 2º 263,42 0,93 55,95 1,67 3º 301,81 0,98 81,42 1,72 Fonte: Elaboração prórpria. ETAPA 2 - Atribuição de peso às anomalias esperadas nos quartis Para o cálculo do ICC, atribuiu-se maior peso aos municípios objeto de maiores anomalias, o que significa que, quanto maior o valor, em módulo, da anomalia esperada, maior o respectivo peso. A Tabela 6.3 apresenta o critério de atribuição dos pesos. Tabela Pesos atribuídos às anomalias de precipitação e temperatura PESO ANOMALIA DE PRECIPITAÇÃO ANOMALIA DE TEMPERATURA 1 Menor que o 1º quartil Menor que o 1º quartil 2 Entre o 1º e o 2º quartil Entre o 1º e o 2º quartil 3 Entre o 2º e o 3º quartil Entre o 2º e o 3º quartil 4 Maior que o 3º quartil Maior que o 3º quartil Fonte: Elaboração própria. 103

112 ETAPA 3 - Cálculo do ICC municipal O ICC municipal corresponde à média dos pesos atribuídos às anomalias absolutas de precipitação e temperatura por município, considerando os dois cenários climáticos extremos da família A1: ICC-A1T o índice referente ao cenário que considera o uso de fontes energéticas não-fósseis (low); ICC-A1FI o índice referente ao cenário que considera o uso intensivo de fontes energéticas fósseis (high). ETAPA 4 - Cálculo do ICC municipal padronizado Os índices ICCp-A1T e ICCp-A1FI são os valores padronizados de ICC segundo a equação 6.1: (Equação 6.1) Como resultado, tem-se um índice com escala variando de 0 a 1, em que 0 é o valor atribuído ao município com menor vulnerabilidade e 1 ao município com maior vulnerabilidade. Os demais valores indicam a distância relativa entre o menos vulnerável (índice = 0) e o mais vulnerável (índice = 1). Assim, índices com valores iguais ou próximos de 0 são atribuídos aos municípios que deverão sofrer menos impactos das mudanças do clima em relação aos demais municípios do ERJ, sendo que valores iguais ou próximos de 1 indicam os municípios em que a capacidade adaptativa deverá ser maior. A Tabela 6.4 apresenta, para os diferentes municípios, os pesos atribuídos às anomalias de precipitação e temperatura para os cenários A1T e A1FI e os respectivos ICC e ICCp. 104

113 Tabela 6.4 Pesos para Anomalia de Precipitação (AP), Anomalia de Temperatura (AT), ICC e ICCp para os Cenários Climáticos A1T e A1FI MUNICÍPIO A1T (low) A1FI (high) AP AT ICC ICCp AP AT ICC ICCp Angra dos Reis 4 4 4,0 0, ,0 1,00 Aperibé 2 1 1,5 0, ,5 0,17 Araruama 3 3 3,0 0, ,0 0,67 Areal 1 1 1,0 0, ,0 0,00 Armação dos Búzios 4 3 3,5 0, ,0 0,00 Arraial do Cabo 4 1 2,5 0, ,0 0,17 Barra do Piraí 1 3 2,0 0, ,0 0,33 Barra Mansa 4 3 3,5 0, ,0 0,83 Belford Roxo 1 4 2,5 0, ,5 0,50 Bom Jardim 1 1 1,0 0, ,0 0,00 Bom Jesus do Itabapoana 3 3 3,0 0, ,5 0,67 Cabo Frio 4 3 3,5 0, ,5 0,83 Cachoeiras de Macacu 2 3 2,5 1, ,0 0,50 Cambuci 3 1 2,0 0, ,5 0,33 Campos dos Goytacazes 4 2 3,0 0, ,5 0,67 Cantagalo 2 1 1,5 0, ,5 0,17 Carapebus 4 2 3,0 0, ,0 0,67 Cardoso Moreira 4 2 3,0 0, ,0 0,67 Carmo 2 1 1,5 0, ,0 0,17 Casimiro de Abreu 3 3 3,0 0, ,5 0,67 Comendador Levy Gasparian 1 1 1,0 0, ,5 0,00 Conceição de Macabu 4 1 2,5 0, ,0 0,50 Cordeiro 2 1 1,5 0, ,5 0,17 Duas Barras 1 1 1,0 0, ,5 0,00 Duque de Caxias 2 3 2,5 1, ,0 0,50 Engenheiro Paulo de Frontin 2 3 2,5 0, ,5 0,50 Guapimirim 2 3 2,5 0, ,5 0,50 Iguaba Grande 4 3 3,5 0, ,0 0,83 Itaboraí 2 3 2,5 0, ,0 0,50 Itaguaí 4 4 4,0 0, ,5 1,00 Italva 4 2 3,0 0, ,0 0,67 Itaocara 3 1 2,0 0, ,5 0,33 Itaperuna 3 2 2,5 0, ,0 0,50 Itatiaia 1 2 1,5 0, ,5 0,17 Japeri 3 4 3,5 1, ,0 0,83 Laje do Muriaé 2 2 2,0 0, ,0 0,33 Macaé 1 1 1,0 0, ,0 0,00 Macuco 4 4 4,0 0, ,0 1,00 Magé 1 1 1,0 1, ,0 0,00 Mangaratiba 4 4 4,0 0, ,5 1,00 Maricá 3 4 3,5 0, ,5 0,83 Mendes 3 4 3,5 0, ,5 0,83 Mesquita 3 4 3,5 0, ,0 0,83 Miguel Pereira 2 3 2,5 0, ,5 0,50 Miracema 2 2 2,0 0, ,5 0,33 Natividade 2 3 2,5 0, ,0 0,50 105

114 Tabela 6.4 (cont.) Pesos para Anomalia de Precipitação (AP), Anomalia de Temperatura (AT), ICC e ICCp para os Cenários Climáticos A1T e A1FI 106 MUNICÍPIO A1T (low) A1FI (high) AP AT ICC ICCp AP AT ICC ICCp Nilópolis 3 4 3,5 0, ,5 0,83 Niterói 4 4 4,0 0, ,5 1,00 Nova Friburgo 1 2 1,5 0, ,5 0,17 Nova Iguaçu 3 4 3,5 0, ,5 0,83 Paracambi 3 4 3,5 0, ,5 0,83 Paraíba do Sul 1 1 1,0 0, ,0 0,00 Parati 4 4 4,0 0, ,0 1,00 Paty do Alferes 2 2 2,0 0, ,5 0,33 Petrópolis 2 2 2,0 0, ,5 0,33 Pinheiral 2 3 2,5 0, ,0 0,50 Piraí 2 4 3,0 0, ,5 0,67 Porciúncula 2 2 2,0 1, ,0 0,33 Porto Real 1 3 2,0 0, ,5 0,33 Quatis 1 2 1,5 0, ,0 0,17 Queimados 3 4 3,5 0, ,5 0,83 Quissamã 4 2 3,0 0, ,0 0,67 Resende 1 2 1,5 0, ,5 0,17 Rio Bonito 3 4 3,5 0, ,5 0,83 Rio Claro 3 4 3,5 0, ,0 0,83 Rio das Flores 1 2 1,5 0, ,5 0,17 Rio das Ostras 4 2 3,0 0, ,0 0,67 Rio de Janeiro 4 4 4,0 0, ,0 1,00 Santa Maria Madalena 3 1 2,0 0, ,0 0,33 Santo Antônio de Pádua 2 1 1,5 0, ,5 0,17 São Fidelis 3 1 2,0 0, ,0 0,33 São Francisco de Itabapoana 4 3 3,5 0, ,0 0,83 São Gonçalo 3 4 3,5 0, ,0 0,83 São João da Barra 4 3 3,5 0, ,0 0,83 São João de Meriti 3 4 3,5 0, ,0 0,83 São José de Ubá 3 2 2,5 0, ,5 0,50 São José do Vale do Rio Preto 1 1 1,0 0, ,0 0,00 São Pedro da Aldeia 4 3 3,5 0, ,5 0,83 São Sebastião do Alto 2 1 1,5 0, ,5 0,17 Sapucaia 1 1 1,0 0, ,0 0,00 Saquarema 3 4 3,5 0, ,0 0,83 Seropédica 4 4 4,0 0, ,0 1,00 Silva Jardim 2 3 2,5 0, ,5 0,50 Sumidouro 1 2 1,5 0, ,0 0,17 Tanguá 3 4 3,5 0, ,0 0,83 Teresópolis 1 2 1,5 0, ,5 0,17 Trajano de Morais 1 1 1,0 0, ,0 0,00 Três Rios 1 2 1,5 0, ,0 0,17 Valença 1 2 1,5 0, ,0 0,17 Varre-Sai 2 2 2,0 0, ,5 0,33 Vassouras 2 2 2,0 0, ,0 0,33 Volta Redonda 1 3 2,0 0, ,5 0,33 Fonte: Elaboração própria.

115 6.9 ÍNDICES MUNICIPAIS DE CENÁRIOS CLIMÁTICOS De acordo com as anomalias climáticas projetadas para o ERJ, considerando-se os cenários A1FI e AIT para o período , observa-se uma tendência de redução da precipitação e aumento da temperatura (Figuras 6.4 a 6.7). Há, entretanto, variações geográficas deste padrão, bem como diferenças relacionadas à intensidade das anomalias, de acordo com os cenários avaliados. Com relação à temperatura, em ambos os cenários há uma clara tendência de um aumento positivo das anomalias para todo o ERJ, mas de forma menos intensa, porém, nos municípios da Região Norte. No cenário A1T, as anomalias climáticas são, de uma forma geral, menos intensas, na maioria dos municípios. As variações de anomalias no cenário A1T enquadram-se no intervalo de 0,34 a 1,69 o C, ao passo que, no cenário A1FI, situam-se entre os extremos de 1,39 e 2,26 o C. Sobre a precipitação, somente no cenário A1T são registradas anomalias positivas, as quais se concentram em municípios da Região Norte. Nas demais regiões, são verificadas apenas anomalias negativas, indicando uma redução no volume de chuvas. No cenário A1FI, porém, desaparecem as anomalias positivas, mas mantém-se o padrão anterior, ou seja, as anomalias são mais severas em todas as regiões, com exceção da Região Norte, cujos valores aumentam, ainda que em menor proporção. No cenário A1FI, as anomalias de precipitação variam de 74,89 a 108,98 mm anuais, ao passo que, no cenário A1T, os extremos são 102,58 e 510,24 mm anuais. Os resultados obtidos com relação às anomalias climáticas para o ERJ estão em sintonia com aqueles disponibilizados por Nobre et al. (2008), que tratam das variações climáticas projetadas para o ERJ e seus efeitos sobre a biodiversidade. Vale ressaltar, porém, que comparações entre ambos os trabalhos devem ser seguidas de ressalvas, uma vez que os cenários utilizados por Nobre e equipe correspondem ao A2 e B2, ao passo que o período futuro levado em consideração para efeito da análise das anomalias climáticas corresponde a Por outro lado, Nobre e colegas utilizaram modelos de vegetação potencial, tendo como objetivo primário determinar possíveis alterações na distribuição das diferentes fitofisionomias presentes no ERJ, o que não foi objeto de estudo do presente trabalho. Assim, segundo Nobre e colegas (op. cit.), no cenário A2 haverá aumento generalizado de temperatura no ERJ, em um gradiente de maior para menor intensidade de leste para oeste. Por outro lado, foram projetadas anomalias negativas de precipitação para todo o Estado, sendo estas mais intensas na Região Centro Sul e menos intensas nas regiões Norte-Noroeste. Sob a ótica de redução generalizada da precipitação e aumento da temperatura, a Região Norte poderá registrar as transformações mais dramáticas na vegetação nativa, a despeito das anomalias climáticas, tanto de precipitação, quanto de temperatura, serem, de um modo geral, menores, comparativamente ao restante do Estado. Neste 107

116 caso, as matas semideciduais cederiam espaço para uma vegetação do tipo savânica, mais aberta (formação campestre) e menos rica em espécies de plantas. De fato, trata-se de uma região já naturalmente sujeita a déficits hídricos e na qual a redução e fragmentação da cobertura vegetal nativa é, mesmo nos dias atuais, ao extremo significativa. Ainda segundo Nobre et al. (2008), essa mesma direção de mudança também é projetada na Região das Baixadas Litorâneas, ao passo que nas Regiões Centro-Sul Fluminense e na do Médio Paraíba será possível observar uma mudança de floresta ombrófila para floresta estacional. Para as Regiões Noroeste e Serrana, entretanto, não foram registradas mudanças consensuais na vegetação nativa. 108

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121 CAPÍTULO 7 ÍNDICE DE VULNERABILIDADE MUNICIPAL - IVM Neste capítulo, é feita, inicialmente, uma discussão geral da distribuição dos valores dos índices pelo território do ERJ, com ênfase naqueles valores considerados extremos, tanto para os índices componentes (IVAmp; IVSFp; IVSp), como para aqueles considerados como índices integradores (IVGp; ICCp). Assim, na avaliação de vulnerabilidade municipal, foram agregados dados e informações da área ambiental, de saúde e social, além de projeções de clima, baseadas em cenários. Os dados foram, primariamente, analisados por cada município e, após, por macrorregiões. A composição setorial do Índice de Vulnerabilidade Municipal (IVM), produto sintético e final do trabalho, levou em conta setores reconhecidamente vulneráveis aos impactos do clima e que se relacionam, direta ou indiretamente, com a saúde da população humana. Em relação à saúde, foram trabalhados dados relativos a duas categorias principais de agravos que, historicamente, têm sido, em grande parte, determinados pela variabilidade e por manifestações extremas do clima: as doenças infecciosas endêmicas (ou doenças tropicais ) e acidentes/traumas relacionados à precipitação extrema. Estas duas categorias de agravos são também reconhecidas como tendo relação estreita com os parâmetros climáticos, pelo IPCC (Confalonieri et al, 2007). Alguns setores estudados, como é o caso dos ecossistemas naturais e sua diversidade biológica, apresentam relação com a saúde (ex. albergando focos de doenças infecciosas) e também devem ser vistos como tendo valor intrínseco, como propiciadores de serviços ambientais (ou serviços ecossistêmicos ) para a sociedade humana, contribuindo para o seu bem-estar e, em última instância, para a sua saúde. No que diz respeito aos valores e índices de anomalias de clima, a avaliação foi estabelecida para dois cenários (A1T e A1FI), mas a discussão/avaliação foi concentrada no cenário considerado pior, ou seja, aquele que trará maiores impactos, que é o A1FI uso intensivo de combustíveis fósseis. Isto foi feito para se ter uma melhor idéia dos problemas futuros a serem enfrentados pelo ERJ e, também, porque a trajetória recente de emissões globais de carbono e o fracasso em se obter acordos internacionais de redução de emissões apontam para a manutenção do atual ritmo do aquecimento do planeta. 113

122 7.1 CONSTRUÇÃO DO ÍNDICE DE VULNERABILIDADE MUNICIPAL - IVM O IVM proposto possui duas métricas principais: o IVG, que reflete a condição dos sistemas sob risco de serem afetados pelo clima futuro, e o ICC, que projeta as anomalias climáticas. Dessa forma, o IVM é um índice composto que agrega diferentes variáveis e associa a cada município do ERJ uma medida comparativa (valor numérico) com respeito a vulnerabilidade frente às mudanças climáticas esperadas nas próximas décadas, sob os cenários climáticos A1T e A1FI. Municípios que apresentam maiores valores de IVM, em relação aos demais municípios, indicam maior necessidade de atenção sob o aspecto abordado neste estudo. O Índice de Vulnerabilidade Geral ponderado (IVGp), a primeira componente do IVM, é formado por: Índice de Vulnerabilidade da Saúde padronizado IVSp; Índice de Vulnerabilidade Social da Família padronizado IVSFp; e Índice de Vulnerabilidade Ambiental padronizado IVAmp. Estes três índices foram desenvolvidos de forma a utilizar variáveis que representem o grau de vulnerabilidade setorial dos municípios do ERJ com relação aos aspectos de saúde, sócio-familiar e ambiental. Eles estão apresentados de forma detalhada nos Capítulos 2, 3 e 4 e o IVGp, no Capítulo 5. O Índice de Cenários Climáticos padronizado (ICCp), o segundo componente do IVM, incorpora informação sobre os cenários climáticos A1T e A1FI, e é apresentado detalhadamente no Capítulo 6. O IVM foi calculado para cada um dos municípios e cada um dos cenários climáticos escolhidos e seu resultado é apresentado na Tabela 7.1 (colunas IVMp-A1FI e IVMp-A1T). O cálculo passa por duas etapas: Etapa 1 Cálculo do IVM (realizado para os cenários A1FI e A1T); e Etapa 2 Cálculo do IVMp (realizado para os cenários A1FI e A1T). ETAPA 1 - Cálculo do IVM O IVM foi calculado a partir da soma do IVGp e do ICCp, segundo a equação 7.1. O IVM é o que combina as anomalias de temperatura e de precipitação esperadas nos cenários climáticos, referentes ao período , com os indicadores setoriais de vulnerabilidade presentes nos municípios. 114

123 (Equação 7.1) Clima IVM IVG p ICC p _ cenário Impacto mudanças climáticas Ex: IVM (Angra dos Reis) Cenário A1T Onde: IVGp = Índice de Vulnerabilidade Geral padronizado ICCp = Índice de Cenários Climáticos padronizado IVM = Índice Vulnerabilidade Municipal ETAPA 2 - Cálculo do IVMp A padronização dos índices usados na composição dos índices calculados (IVG e ICC) tem o objetivo tornar mais clara a distância relativa entre os valores, que passam a se situar entre os extremos 0 e 1. Desta forma, os índices são incorporados ao IVM com pesos equivalentes e possuem valores que podem ser diretamente comparados e interpretados. Com o objetivo de promover melhor a interpretação do IVM, este índice, também, será padronizado para a escala 0-1. Calculado desta forma, valores altos de IVMp (próximos de 1) indicam municípios nos quais, dada a maior vulnerabilidade, deverá haver maior demanda para o estabelecimento de estratégias adaptativas frente às mudanças climáticas, visando minorar os impactos. Valores intermediários de IVMp podem corresponder à duas situações: 1) municípios com alto grau de vulnerabilidade, mas nos quais a demanda de capacidade adaptativa poderá ser menor em face à menor expectativa de ocorrência de impactos climáticos; e 2) municípios de menor vulnerabilidade, mas que terão maior demanda de capacidade adaptativa às mudanças do clima. Valores inferiores de IVMp (próximos de 0) indicam os municípios que estão em situação mais confortável, pois correspondem àqueles de menor vulnerabilidade e que terão, também, menor necessidade de adaptação às mudanças climáticas, nos cenários avaliados. 115

124 O valor do IVM foi, então, padronizado (IVMp) como aprensentado na equação seguinte: (Equação 7.2) Índice Padronizado IVMp (Angra dos Reis) Onde: IVM = Índice Vulnerabilidade Municipal IVMp = Índice de Vulnerabilidade Municipal padronizado A Tabela 7.1 apresenta os valores de todos os indicadores e índices por município utilizados, incluindo os relativos ao IVM. Estes são nomeados pelos respectivos cenários (A1T e A1FI). 116

125 Tabela 7.1 Índices e Indicadores, por Município MUNICIPIOS Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Valor_Cons Ev_Extremos Litoral Cob-Veg IVAmp IVSF IVSFp IVG IVGp ICCp A1T ICCp A1FI Angra dos Reis 1,00 0,11 0,86 0,17 0,53 0,65 1,00 0,63 1,00 1,00 1,00 0,57 0,51 0,72 0,95 0,67 1,00 1,61 1,95 0,82 1,00 Aperibé 0,38 0,56 0,14 0,36 0,39 0,00 0,50 0,00 0,00 0,10 0,54 0,65 0,38 0,29 0,17 0,17 0,46 0,46 0,23 0,21 Araruama 0,50 0,22 1,00 0,33 0,51 0,62 0,50 0,13 0,86 0,14 0,43 0,55 0,61 0,55 0,62 0,33 0,67 0,96 1,29 0,48 0,65 Areal 0,00 0,11 0,14 0,33 0,15 0,08 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 0,56 0,52 0,26 0,07 0,67 0,00 0,74 0,07 0,37 0,00 Armação dos Búzios 0,13 0,11 0,14 0,00 0,09 0,00 0,25 0,00 1,00 0,14 0,36 0,60 0,32 0,23 0,00 0,00 0,83 0,00 0,83 0,00 0,41 Arraial do Cabo 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,50 0,00 1,00 0,00 0,39 0,60 0,35 0,29 0,12 0,17 0,50 0,28 0,62 0,14 0,29 Barra do Piraí 0,25 0,44 0,14 0,17 0,25 0,23 0,25 0,50 0,00 0,43 0,30 0,56 0,54 0,35 0,25 0,67 0,33 0,91 0,58 0,46 0,27 Barra Mansa 0,13 0,56 0,86 0,17 0,43 0,49 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,57 0,50 0,44 0,41 0,67 0,83 1,08 1,25 0,55 0,63 Belford Roxo 0,75 0,33 0,14 0,17 0,35 0,37 0,00 0,63 0,00 0,14 0,18 0,55 0,63 0,40 0,32 0,83 0,50 1,16 0,82 0,59 0,40 Bom Jardim 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 0,55 0,63 0,31 0,17 0,67 0,00 0,83 0,17 0,42 0,05 Bom Jesus do Itabapoana 0,25 0,44 0,71 0,33 0,44 0,50 0,25 0,75 0,00 0,00 0,25 0,54 0,69 0,48 0,49 0,33 0,67 0,82 1,15 0,42 0,58 Cabo Frio 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,06 0,50 0,00 0,86 0,14 0,39 0,57 0,47 0,31 0,16 0,17 0,83 0,32 0,99 0,16 0,49 Cachoeiras de Macacu 0,38 0,11 0,71 0,17 0,34 0,36 1,00 0,63 0,00 0,71 0,63 0,54 0,65 0,55 0,62 1,00 0,50 1,62 1,12 0,82 0,56 Cambuci 0,38 0,00 0,14 0,33 0,21 0,17 0,50 0,63 0,00 0,00 0,28 0,53 0,72 0,39 0,32 0,17 0,33 0,49 0,65 0,25 0,31 Campos dos Goytacazes 1,00 0,89 0,14 0,83 0,72 0,92 0,75 0,63 0,86 0,43 0,72 0,55 0,60 0,75 1,00 0,17 0,67 1,17 1,67 0,59 0,85 Cantagalo 0,63 0,11 0,86 0,33 0,48 0,57 0,75 0,13 0,00 0,00 0,21 0,55 0,60 0,46 0,45 0,17 0,17 0,61 0,61 0,31 0,29 Carapebus 0,38 0,11 0,14 0,21 0,17 0,25 0,13 0,71 0,21 0,33 0,55 0,64 0,38 0,29 0,00 0,67 0,29 0,96 0,15 0,47 Cardoso Moreira 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,50 0,91 0,52 0,56 0,33 0,67 0,89 1,23 0,45 0,62 Carmo 0,38 0,11 1,00 0,33 0,45 0,53 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,54 0,69 0,44 0,42 0,33 0,17 0,75 0,58 0,38 0,27 Casimiro de Abreu 0,13 0,11 0,71 0,33 0,32 0,33 0,75 0,13 0,71 0,43 0,54 0,56 0,54 0,47 0,47 0,17 0,67 0,64 1,14 0,32 0,57 Comendador Levy Gasparian 0,38 0,56 0,14 0,33 0,35 0,38 0,25 0,38 0,00 0,29 0,22 0,53 0,73 0,44 0,41 0,50 0,00 0,91 0,41 0,46 0,18 Conceição de Macabu 0,25 0,11 0,14 1,00 0,38 0,42 0,00 0,25 0,00 0,43 0,15 0,54 0,64 0,40 0,34 0,00 0,50 0,34 0,84 0,17 0,41 Cordeiro 0,63 0,11 0,86 0,33 0,48 0,57 0,25 0,13 0,00 0,00 0,07 0,57 0,47 0,37 0,27 0,50 0,17 0,77 0,44 0,39 0,20 Duas Barras 0,13 0,11 0,14 0,13 0,05 0,25 0,13 0,00 0,64 0,25 0,53 0,75 0,35 0,24 0,50 0,00 0,74 0,24 0,37 0,09 Duque de Caxias 0,75 0,33 0,71 0,67 0,62 0,77 0,50 0,88 0,57 0,43 0,64 0,56 0,56 0,66 0,82 1,00 0,50 1,82 1,32 0,93 0,67 Engenheiro Paulo de Frontin 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,39 0,25 0,63 0,00 0,71 0,42 0,55 0,60 0,47 0,46 0,83 0,50 1,30 0,96 0,66 0,48 Guapimirim 0,38 0,11 0,00 0,17 0,16 0,10 0,75 0,00 0,43 0,43 0,42 0,54 0,65 0,39 0,32 0,83 0,50 1,15 0,82 0,58 0,40 Iguaba Grande 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,58 0,46 0,26 0,07 0,33 0,83 0,40 0,90 0,20 0,44 Itaboraí 0,75 0,67 0,14 0,50 0,51 0,62 0,25 0,13 0,43 0,14 0,23 0,54 0,66 0,50 0,53 0,67 0,50 1,20 1,03 0,61 0,51 Itaguaí 0,75 0,33 0,57 0,17 0,46 0,53 0,25 0,00 0,71 0,43 0,36 0,56 0,55 0,48 0,49 0,50 1,00 0,99 1,49 0,50 0,76 IVM A1FI IVM A1T IVMp A1FI IVMp A1T 117

126 Tabela 7.1 Índices e Indicadores, por Município MUNICIPIOS Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Valor_Cons Ev_Extremos Litoral Cob-Veg IVAmp IVSF IVSFp IVG IVGp ICCp A1T ICCp A1FI Italva 0,38 0,11 0,86 0,33 0,42 0,48 0,00 0,38 0,00 0,00 0,07 0,53 0,75 0,43 0,39 0,00 0,67 0,39 1,06 0,20 0,53 Itaocara 0,00 0,11 0,14 0,17 0,11 0,02 0,25 0,25 0,00 0,29 0,18 0,55 0,62 0,27 0,09 0,17 0,33 0,26 0,42 0,13 0,19 Itaperuna 0,25 0,56 0,14 0,33 0,32 0,33 0,25 0,38 0,00 0,00 0,14 0,55 0,58 0,35 0,24 0,33 0,50 0,57 0,74 0,29 0,36 Itatiaia 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 1,00 0,13 0,00 0,64 0,47 0,59 0,40 0,34 0,22 0,50 0,17 0,72 0,39 0,37 0,17 Japeri 0,25 0,11 0,71 0,83 0,48 0,56 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,52 0,77 0,48 0,49 1,00 0,83 1,49 1,32 0,76 0,67 Laje do Muriaé 0,13 0,11 0,43 0,33 0,25 0,23 0,00 0,38 0,00 0,00 0,07 0,52 0,80 0,36 0,26 0,33 0,33 0,60 0,60 0,30 0,28 Macaé 0,25 0,67 0,00 1,00 0,48 0,57 0,50 0,38 0,71 0,71 0,62 0,61 0,29 0,49 0,51 0,00 0,00 0,51 0,51 0,26 0,24 Macuco 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,50 0,00 0,21 0,24 0,55 0,63 0,39 0,32 0,33 1,00 0,65 1,32 0,33 0,66 Magé 0,75 0,33 0,57 0,67 0,58 0,72 0,75 0,75 0,71 0,71 0,80 0,54 0,68 0,73 0,97 1,00 0,00 1,97 0,97 1,00 0,48 Mangaratiba 0,38 0,11 0,14 0,17 0,20 0,15 0,75 0,25 0,86 1,00 0,78 0,58 0,42 0,45 0,43 0,50 1,00 0,93 1,43 0,47 0,72 Maricá 0,63 0,78 0,71 0,33 0,61 0,76 0,75 0,00 1,00 0,43 0,58 0,58 0,45 0,60 0,71 0,50 0,83 1,21 1,55 0,62 0,79 Mendes 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,38 0,00 0,71 0,34 0,56 0,54 0,37 0,27 0,83 0,83 1,10 1,10 0,56 0,55 Mesquita 0,50 0,11 0,14 0,33 0,27 0,26 0,00 0,63 0,00 0,43 0,26 0,26 0,07 0,67 0,83 0,73 0,90 0,37 0,44 Miguel Pereira 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 0,57 0,49 0,36 0,25 0,83 0,50 1,08 0,75 0,55 0,36 Miracema 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,50 0,00 0,00 0,17 0,54 0,69 0,33 0,20 0,17 0,33 0,36 0,53 0,18 0,24 Natividade 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,50 0,00 0,00 0,17 0,53 0,70 0,39 0,32 0,67 0,50 0,99 0,82 0,50 0,40 Nilópolis 0,50 0,22 0,14 0,50 0,34 0,36 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,59 0,38 0,25 0,04 0,50 0,83 0,54 0,87 0,27 0,43 Niterói 0,75 0,78 0,14 0,67 0,58 0,72 0,50 0,63 1,00 0,43 0,69 0,66 0,00 0,47 0,47 0,50 1,00 0,97 1,47 0,49 0,75 Nova Friburgo 0,25 0,56 1,00 0,33 0,53 0,65 1,00 0,75 0,00 1,00 0,75 0,60 0,34 0,58 0,68 0,83 0,17 1,51 0,84 0,77 0,41 Nova Iguaçu 0,75 0,67 0,14 0,67 0,56 0,68 0,75 0,63 0,00 0,71 0,56 0,57 0,52 0,59 0,69 0,83 0,83 1,53 1,53 0,77 0,78 Paracambi 0,63 0,11 0,71 1,00 0,61 0,76 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 0,53 0,72 0,63 0,77 0,83 0,83 1,61 1,61 0,81 0,82 Paraíba do Sul 0,13 0,11 0,29 0,00 0,13 0,05 0,25 0,38 0,00 0,43 0,26 0,54 0,69 0,34 0,21 0,67 0,00 0,88 0,21 0,44 0,07 Parati 0,38 0,56 0,86 0,33 0,53 0,64 1,00 0,13 1,00 1,00 0,86 0,57 0,48 0,66 0,84 0,67 1,00 1,50 1,84 0,76 0,94 Paty do Alferes 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,06 0,25 0,38 0,00 0,14 0,18 0,52 0,77 0,34 0,21 0,83 0,33 1,05 0,55 0,53 0,25 Petrópolis 0,13 0,89 0,14 0,83 0,50 0,59 0,75 1,00 0,00 0,71 0,67 0,60 0,35 0,54 0,60 0,83 0,33 1,43 0,93 0,72 0,46 Pinheiral 0,25 0,78 0,14 0,33 0,38 0,42 0,25 0,13 0,00 0,00 0,07 0,55 0,59 0,36 0,25 0,67 0,50 0,91 0,75 0,46 0,36 Piraí 0,38 0,11 0,71 0,33 0,38 0,43 0,50 0,25 0,00 0,71 0,38 0,56 0,56 0,46 0,44 0,83 0,67 1,27 1,11 0,65 0,55 Porciúncula 0,63 1,00 0,14 0,33 0,53 0,64 0,25 0,38 0,00 0,00 0,14 0,51 0,85 0,54 0,60 1,00 0,33 1,60 0,94 0,81 0,46 Porto Real 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 0,25 0,00 0,00 0,00 0,03 0,53 0,70 0,30 0,14 0,50 0,33 0,64 0,47 0,32 0,22 Quatis 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,00 0,25 0,00 0,29 0,11 0,56 0,57 0,27 0,08 0,33 0,17 0,41 0,24 0,21 0,09 IVM A1FI IVM A1T IVMp A1FI IVMp A1T 118

127 Tabela 7.1 Índices e Indicadores, por Município MUNICIPIOS Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Valor_Cons Ev_Extremos Litoral Cob-Veg IVAmp IVSF IVSFp IVG IVGp ICCp A1T ICCp A1FI Queimados 0,25 0,11 0,71 0,17 0,31 0,32 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,54 0,65 0,32 0,18 0,83 0,83 1,01 1,01 0,51 0,50 Quissamã 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,38 0,86 0,43 0,51 0,52 0,76 0,49 0,51 0,00 0,67 0,51 1,18 0,26 0,59 Resende 0,25 0,44 0,14 0,83 0,42 0,48 0,75 0,63 0,00 0,43 0,48 0,60 0,33 0,43 0,39 0,50 0,17 0,89 0,56 0,45 0,26 Rio Bonito 0,50 0,78 1,00 0,17 0,61 0,76 0,50 0,63 0,00 0,43 0,41 0,55 0,63 0,60 0,72 0,83 0,83 1,55 1,55 0,79 0,79 Rio Claro 0,13 0,44 0,14 0,33 0,26 0,25 0,25 0,13 0,00 1,00 0,35 0,53 0,73 0,44 0,42 0,67 0,83 1,08 1,25 0,55 0,63 Rio das Flores 0,13 0,67 0,14 0,31 0,32 0,50 0,25 0,00 0,43 0,30 0,53 0,71 0,44 0,42 0,50 0,17 0,92 0,58 0,46 0,27 Rio das Ostras 0,13 0,33 0,14 0,83 0,36 0,39 0,75 0,00 1,00 0,14 0,50 0,57 0,50 0,46 0,45 0,00 0,67 0,45 1,12 0,23 0,56 Rio de Janeiro 0,88 0,67 0,71 0,83 0,77 1,00 1,00 0,88 1,00 0,43 0,91 0,63 0,17 0,69 0,90 0,67 1,00 1,57 1,90 0,79 0,97 Santa Maria Madalena 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,39 1,00 0,63 0,00 0,71 0,63 0,54 0,69 0,57 0,66 0,00 0,33 0,66 0,99 0,33 0,49 Santo Antônio de Pádua 0,25 0,11 0,29 0,33 0,25 0,22 0,00 0,63 0,00 0,00 0,14 0,54 0,69 0,35 0,24 0,17 0,17 0,40 0,40 0,20 0,18 São Fidélis 0,38 0,56 0,86 0,33 0,53 0,64 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,52 0,78 0,59 0,69 0,00 0,33 0,69 1,03 0,35 0,51 São Francisco de Itabapoana 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 0,25 0,63 0,86 0,43 0,58 0,48 1,00 0,58 0,68 0,33 0,83 1,02 1,52 0,52 0,77 São Gonçalo 0,38 0,67 0,57 0,83 0,61 0,76 0,25 0,63 0,57 0,14 0,42 0,59 0,41 0,53 0,58 0,67 0,83 1,25 1,41 0,63 0,72 São João da Barra 0,38 0,67 0,14 0,33 0,38 0,42 0,25 0,38 0,86 0,00 0,38 0,52 0,77 0,52 0,57 0,33 0,83 0,91 1,41 0,46 0,71 São João de Meriti 0,63 0,33 0,14 0,50 0,40 0,45 0,25 0,63 0,00 0,00 0,21 0,57 0,51 0,39 0,31 0,67 0,83 0,98 1,15 0,50 0,57 São José de Ubá 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,00 0,25 0,00 0,00 0,03 0,49 0,92 0,39 0,31 0,17 0,50 0,48 0,81 0,24 0,40 São José do Vale do Rio Preto 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,54 0,67 0,37 0,28 0,67 0,00 0,95 0,28 0,48 0,11 São Pedro da Aldeia 0,38 0,11 0,14 0,33 0,24 0,22 0,25 0,00 0,00 0,14 0,07 0,57 0,51 0,27 0,07 0,17 0,83 0,24 0,91 0,12 0,45 São Sebastião do Alto 0,13 0,11 0,86 0,33 0,36 0,39 0,25 0,13 0,00 0,43 0,19 0,52 0,80 0,46 0,44 0,17 0,17 0,61 0,61 0,31 0,29 Sapucaia 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,53 0,73 0,40 0,33 0,33 0,00 0,66 0,33 0,33 0,14 Saquarema 0,25 0,11 0,57 0,17 0,27 0,27 0,50 0,13 1,00 0,43 0,55 0,55 0,63 0,48 0,49 0,33 0,83 0,82 1,32 0,42 0,67 Seropédica 0,63 0,11 0,14 0,33 0,30 0,31 0,25 0,25 0,00 0,14 0,14 0,55 0,62 0,36 0,25 0,67 1,00 0,92 1,25 0,46 0,63 Silva Jardim 0,25 0,11 0,14 0,33 0,21 0,17 1,00 0,50 0,00 0,43 0,51 0,52 0,78 0,49 0,50 0,50 0,50 1,00 1,00 0,51 0,49 Sumidouro 0,13 0,11 0,14 0,33 0,18 0,12 0,25 0,63 0,00 0,43 0,33 0,52 0,75 0,40 0,34 0,67 0,17 1,00 0,50 0,51 0,23 Tanguá 0,50 0,56 0,00 0,33 0,35 0,37 0,25 0,25 0,00 0,43 0,23 0,52 0,78 0,46 0,44 0,67 0,83 1,11 1,28 0,56 0,64 Teresópolis 0,13 0,22 0,14 0,17 0,16 0,10 1,00 1,00 0,00 0,71 0,74 0,58 0,45 0,43 0,39 0,83 0,17 1,23 0,56 0,62 0,26 Trajano de Morais 0,13 0,11 1,00 0,41 0,47 0,25 0,38 0,00 0,71 0,34 0,51 0,84 0,55 0,62 0,33 0,00 0,95 0,62 0,48 0,29 Três Rios 0,13 0,11 0,71 0,33 0,32 0,33 0,25 0,38 0,00 0,43 0,26 0,56 0,58 0,39 0,32 0,67 0,17 0,98 0,48 0,50 0,22 Valença 0,13 0,11 0,14 0,17 0,14 0,06 0,75 0,63 0,00 0,00 0,35 0,56 0,57 0,33 0,20 0,67 0,17 0,86 0,36 0,44 0,16 Varre-Sai 0,00 0,11 0,14 0,33 0,15 0,08 0,00 0,25 0,00 0,00 0,03 0,51 0,85 0,32 0,18 0,83 0,33 1,01 0,51 0,51 0,24 IVM A1FI IVM A1T IVMp A1FI IVMp A1T 119

128 Tabela 7.1 Índices e Indicadores, por Município MUNICIPIOS Denguep Leptop LTAp Diarréiap IVS IVSp Valor_Cons Ev_Extremos Litoral Cob-Veg IVAmp IVSF IVSFp IVG IVGp ICCp A1T ICCp A1FI Vassouras 0,25 0,11 0,00 0,33 0,17 0,12 0,25 0,00 0,00 0,43 0,15 0,56 0,58 0,28 0,11 0,67 0,33 0,77 0,44 0,39 0,20 Volta Redonda 0,38 0,56 0,14 0,17 0,31 0,32 0,25 0,13 0,00 0,14 0,11 0,59 0,38 0,27 0,08 0,50 0,33 0,58 0,41 0,29 0,18 Fonte: Elaboração própria. IVM A1FI IVM A1T IVMp A1FI IVMp A1T 120

129 CAPÍTULO 8 ANÁLISE DOS RESULTADOS A avaliação dos resultados obtidos será, a seguir, apresentada, tendo como referência a construção do IVM, cujo objetivo é subsidiar a formulação de políticas públicas, visando a adaptação municipal e estadual aos impactos da mudança do clima. O IVM sintetiza aspectos ambientais, sociais e de saúde humana sensíveis à variabilidade climática, associada à cenários futuros de mudança global do clima, considerando os dados climáticos de e os projetados para o período CENÁRIOS DE CLIMA Sob o cenário A1FI, as projetadas anomalias de temperatura (ver Figura 6.5), o mesmo conjunto de municípios da Região Norte Fluminense e um grupo de municípios da parte leste da Baixada Litorânea apresentam os menores valores projetados de anomalias positivas de temperatura. Por outro lado, três municípios apresentam valores mais altos de anomalias (Valença, Paraíba do Sul e Duque de Caxias), enquanto que o restante do território do ERJ apresentou valores intermediários para aumentos futuros de temperatura, variando de 1,54 a 1,80 o C (com excessão a Seropédica, que apresentou variação de 1,39 o C). Ainda sob o mesmo cenário, as projetadas anomalias de precipitação foram negativas em todo o ERJ, com exceção de um grupo de seis municípios na Região Norte Fluminense (ver Figura 6.7). Valores intermediários de anomalias negativas foram observados na maioria dos municípios da Região Noroeste, em alguns da parte leste da Baixada Litorânea, na parte oeste da Região do Médio Paraíba e naqueles situados mais ao norte, na Região Centro-Sul. Houve uma concentração de valores mais elevados de anomalias negativas na Região Metropolitana e em municípios próximos. No cálculo do Índice de Cenário Climático (ICCp-A1FI) (Figura 8.1) verifica-se que, com exceção de dois municípios da Região Noroeste (Porciúncula e Varre-Sai), a maior parte dos índices altos para o ICC-A1FI se concentrou em municípios ao norte da Região Metropolitana, incluindo parte das Regiões Serrana e Baixadas Litorâneas e, em menor extensão, nas Regiões do Médio Paraíba e Centro-Sul. Chama a atenção um grupo de municípios com valor zero para temperatura, localizados no Norte Fluminense e em parte das Baixadas Litorâneas. O Índice de Cenário Climático A1T (ICCp-A1T) é apresentado na Figura

130 FIGURA ÍNDICE DE CENÁRIO CLIMÁTICO A1FI (ICCp-A1FI) FIGURA 8.1 ÍNDICE DE CENÁRIO CLIMÁTICO A1T (ICCp-A1T) Janeiro de

131 FIGURA ÍNDICE DE CENÁRIO CLIMÁTICO A1T (ICCp-A1T) Janeiro de

132 8.2 IVGp e IVMp-A1FI O IVGp (Figura 8.3), que é composto pelos índices relativos ao ambiente (IVAmp, Figura 8.4), Social da Família (IVSFp, Figura 8.5) e da Saúde (IVSp, Figura 8.6), apresentou os maiores valores (0,82 a 1,00) em seis municípios, de diferentes regiões: Parati, Angra dos Reis, Rio de Janeiro, Duque de Caxias, Magé e Campos dos Goytacazes. Em todos estes, o índice que menos influenciou o valor alto do IVGp foi o IVSFp, sendo o caso extremo o município do Rio de Janeiro, com IVSFp muito baixo (0,17), e os outros dois altos (IVSp = 1,0 e IVAmp = 0,91). Gráficos teia de aranha dão uma visão rápida da contribuição relativa dos indicadores para a formação do IVGp: Cinco municípios na parte oriental da Região da Baixada Litorânea (Arraial do Cabo, São Pedro da Aldeia, Iguaba Grande, Armação dos Búzios e Cabo Frio) tiveram os valores mais baixos do IVGp (Figura 8.7), assim como outros onze municípios, em diferentes regiões do ERJ; Os IVAmp mais altos foram verificados nos municípios do Rio de Janeiro, Parati e Angra dos Reis (Figura 8.8), seguidos por um grupo de municípios contíguos, distribuídos desde a Região Metropolitana até o Norte Fluminense; Embora não tenha sido verificado um padrão regional claro para os valores do IVSFp, os mais altos indicadores (0,84 a 1,00) estão nas Regiões Noroeste e Norte (Varre-Sai, Porciúncula, Cardoso Moreira, São Francisco do Itabapoama e São José de Ubá) (Figura 8.9) e Região Serrana (Trajano de Morais); Quanto ao IVSp, também não se constatou um padrão espacial claro para os valores mais altos, aparecendo, em primeiro lugar, os municípios do Rio de Janeiro (1,0) e Campos dos Goytacazes (0,92), seguidos por um grupo de municípios com valores variando entre 0,62 e 0,77 localizados em várias regiões, com exceção da Médio Paraíba e Centro-Sul; No Rio de Janeiro e em Campo dos Goytacazes (Figura 8.10), os componentes do IVSp com valores mais altos foram os relativos à dengue; no grupo de municípios com valores de IVSp de 0,62 a 0,77, o componente mais alto foi variável, tendo a dengue contribuído para IVSp mais altos em alguns (ex. Angra dos Reis, Duque de Caxias, Magé) (Figura 8.11) e a Leptospirose em outros (ex. Maricá, Niterói e Porciúncula) (Figura 8.12); A LTA foi mais importante em Parati, Araruama, Rio Bonito e Macaé (Figura 8.13), dentre outros, enquanto que a diarréia foi prevaleceu em municípios como Japeri, São Gonçalo, Macaé, Paracambi e Conceição de Macabu (Figura 8.14), independentemente dos valores finais de IVSp. Ainda, analisando-se os resultados da associação de valores de IVGp (ver Figura 8.15) com os do ICCp-A1FI, para a obtenção dos valores finais de IVMp-A1FI, após uma classificação dos valores em quartis (ver Tabela 6.2), observa-se: 124

133 Os municípios com os maiores índices de vulnerabilidade, em face ao cenário climático A1FI, representados pelo índice IVMp-A1FI com valores de 0,77 a 1,0, estão, em sua maioria, na Região Metropolitana ou próximos dela. As duas exceções são os municípios de Porciúncula (0,81) e Angra dos Reis (0,82) (Figuras 8.16 e 8.17); São notáveis, ainda, os valores altos para Magé (1,0), Duque de Caxias (0,93), Cachoeiras de Macacu (0,82), Paracambi (0,81), Rio de Janeiro e Rio Bonito (0,79) (Figura 8.18). A maior parte desses municípios com valores altos de IVMp-A1FI apresentou valores altos para o componente ICC-A1FI, que variou de 0,67 a 1,0, para o grupo de 10 municípios com maiores valores para o IVMp-A1FI; Eventualmente, foram observados também valores altos para o IVGp, como para Magé (1,0), Angra dos Reis (0,93) e Rio de Janeiro (0,88) (Figura 8.19); Com relação à distribuição dos mais baixos valores de IVMp-A1FI (0,0 a 0,20), encontrados, principalmente, em municípios do Noroeste Fluminense (Italva, Itaocara, Miracema e Santo Antônio de Paduá) e da Baixada Litorânea (Armação dos Búzios, Arraial do Cabo, Cabo Frio, Iguaba Grande e Rio das Ostras) e, ainda, no Norte Fluminense (Carapebus e Conceição de Macabu), vê-se que, para alguns, o que mais contribuiu para o baixo IGp-A1FI foi o IVGp baixo, variando de 0,06 a 0,08 (São Pedro da Aldeia, Iguaba Grande e Itaocara Figura 8.20) ou o ICC-A1FI baixo, com valor zero, como em Carapebus, Italva e Conceição de Macabu (Figura 8.21). Destaca-se o município de Armação dos Búzios, com valores zero para ambos os componentes. Em uma apreciação dos indicadores para as oito macrorregiões: A que apresentou o maior valor de IVSp (0,54) foi a Metropolitana, enquanto que o menor valor está associado a Centro-sul (0,19) (Figura 8.22); Já para o indicador de vulnerabilidade ambiental (IVAmp), a macrorregião Noroeste Fluminense apresentou menor vulnerabilidade (0,14), enquanto a Costa Verde (0,75) apresentou uma maior vulnerabilidade (Figura 8.23); No indicador da família (IVSFp), a Costa Verde apresentou uma menor vulnerabilidade (0,49), enquanto que as maiores valores foram para as macorregiões Noroeste (0,73) e Norte Fluminense (0,71) (Figura 8.24); Com isto, o IVGp com média regional mais alta (0,67) foi o da Costa Verde e o mais baixo foi o do Centro-sul (0,25) (Figura 8.25). O valor médio da métrica de anomalias do clima, para o cenário A1FI (ICCp- A1FI), variou de 0,12, na macrorregião Norte Fluminense, a 0,75, na Metropolitana. Os outros valores foram: 0,34, para as macrorregiões Noroeste e Baixadas Litorâneas; 0,48 para a Serrana; 0,52 para a do Médio Paraíba; 0,58, para a Costa Verde e 0,68, para a macrorregião Centro-Sul Fluminense (ver Figura 8.2). 125

134 126

135 127

136 128

137 129

138 130 Figura 8.7 IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Arraial do Cabo, São Pedro da Aldeia, Iguaba Grande, Armação dos Búzios e Cabo Frio

139 131 Figura IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Rio de Janeiro, Parati e Angra dos Reis

140 132 Figura 8.9 IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Varre-Sai, Porciúncula, Cardoso Moreira, São Francisco do Itabapoana e São José de Ubá

141 Figura 8.10 IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Rio de Janeiro e Campos dos Goytacazes Figura 8.11 IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Angra dos Reis, Duque de Caxias e Magé 133

142 Figura 8.12 IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Maricá, Niterói e Porciúncula Figura 8.13 IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Parati, Araruama, Macaé e Rio Bonito 134

143 135 Figura 8.14 IVSp, IVGp, IVSFp e IVAmp para Japeri, São Gonçalo, Macaé, Paracambi e Conceição de Macabu

144 FIGURA 8.15 Janeiro de

145 FIGURA 8.16 IVMp-A1FI IVMp-A1FI Janeiro de

146 138 Figura 8.17 IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Porciúncula e Angra dos Reis

147 139 Figura 8.18 IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Magé, Duque de Caxias, Cachoeiras de Macacu, Paracambi, Rio de Janeiro e Rio Bonito

148 140 Figura 8.19 IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Magé, Angra dos Reis e Rio de Janeiro

149 141 Figura 8.20 IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para São Pedro da Aldeia, Iguaba Grande e Itaocara

150 142 Figura 8.21 IVMp-A1FI, IVGp e ICC-A1FI para Carapebus, Italva e Conceição de Macabu

151 143

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