Marcos Roberto Gonzaga 2. Flávio Henrique Miranda de Araujo Freire 3. Fidel Ernesto Castro Morales 4. Resumo

Uma proposa meodológca para projeções de pequenas áreas: esaísca bayesana espacal aplcada ao faor dferencal de crescmeno do Méodo de Duchesne 1 Marcos Robero Gonzaga 2 Flávo Henrque Mranda de Araujo Frere 3 Fdel Erneso Casro Morales 4 Resumo ese rabalho, apresenamos uma abordagem meodológca para projeções populaconas em pequenas áreas baseada em écncas demográfcas e de esaísca bayesana espacal. O méodo proposo ncorpora a dsrbução espacal da área maor que compreende as áreas menores de neresse e possbla uma suavzação das fluuações excessvas no cálculo dos faores dferencas de crescmeno das coores pelo Méodo de Duchesne. Ulzando bases de dados que esão dsponíves publcamene, foram produzdas projeções populaconas por sexo dade para os muncípos do Esado do Ro Grande do ore Brasl - no período de 2010 a 2030. Os resulados das projeções, ulzando o méodo de Duchesne sem qualquer ajuse nos faores dferencas de crescmeno mosram-se sasfaóros, porém, com grande varação nas axas médas anuas de crescmeno, resulando em perdas ou ganhos excessvos no volume da população de alguns muncípos. A ncorporação da confguração espacal das áreas vznhas ou homogêneas, com a meodologa proposa para ajuse do faor de crescmeno populaconal do Méodo de Relação das Coores, produzu esmavas mas conssenes por grupos de dade, na medda em que reduzu sgnfcavamene a varabldade no cálculo dos faores dferencas de crescmeno enre muncípos vznhos. 1 Trabalho apresenado no VI Congresso da Assocação Lanoamercana de População, realzado em Lma- Perú, de 12 a 1 de agoso de 2014. 2 Deparameno de Demografa e Cêncas Auaras e Programa de Pós-Graduação em Demografa da Unversdade Federal do Ro Grande do ore (mrcs.robero@gmal.com). 3 Deparameno de Demografa e Cêncas Auaras do Programa de Pós-Graduação em Demografa da Unversdade Federal do Ro Grande do ore (UFR)- fhfrere@cce.ufrn.br 4 Deparameno de Esaísca da Unversdade Federal do Ro Grande do ore (UFR)- fdel@cce.ufrn.br.

1. Inrodução Desde a segunda meade do século passado, o comporameno demográfco no Brasl esá expermenando mporane desesablzação que opera dferencadamene no empo e no espaço. Esa afrmação, que é verdadera para as Undades Federavas, nensfca-se quando as áreas geográfcas dmnuem em amanho, ornando anda mas complexa a esmação e projeção de axas demográfcas. O conhecmeno do conngene populaconal no curo ou longo prazo, em nível cada vez mas desagregado, só é possível com base em projeções populaconas, que se ornam, porano, de grande vala para o delneameno de polícas públcas. Par-passu a essa demanda, cresce a busca e aplcação de meodologas e écncas que vablzam esse po de projeção. Ademas, o po, a qualdade e o nível de desagregação dos dados dsponíves para aplcação das écncas é um dos prncpas desafos nese campo de pesqusa, sobreudo quando o neresse é a projeção de áreas menores como muncípos. Com dferenes níves de pressuposos, sofscação e de desagregação dos dados báscos, exsem dversas écncas para projeção populaconal de pequenas áreas (Waldvogel, 1998; Rao, 2001; Smh, Tayman e Swanson, 2001; Jannuzz, 2006). Os méodos radconalmene ulzados para esmar e projear população em pequenas áreas esão cenrados nas endêncas hsórcas do crescmeno populaconal, na relação que algumas varáves socoeconômcas poderam er com o número de habanes de deermnada área ou, quando possível, nas rês componenes que regem oda a dnâmca demográfca local (Tayman and Swanson, 2001). Esses méodos radconas não ncorporam um aspeco mporane em projeções populaconas de pequenas áreas: a confguração e correlação espacal da área em esudo. Um méodo demográfco comumene aplcado para projeções em pequenas áreas é o de exrapolação populaconal por coores aravés de razões de sobrevvênca nercensáras proposo por Duchesne (1989), ambém conhecdo como Méodo de Relação de Coores, que em a vanagem de levar em cona a esruura eára da população e algumas mudanças nas varáves demográfcas, como a moraldade e a mgração em uma deermnada coore eára. Assm, a prncpal vanagem desse méodo é a possbldade de projeção populaconal por dade e sexo para áreas pequenas que, ao ulzar a relação de sobrevvênca de uma coore, ncorpora pare da lógca que rege a dnâmca demográfca. Uma das lmações do méodo refere-se à manuenção de faores dferencas de crescmeno das coores, observados enre dos censos, que devem ser mandos consanes aé o horzone de projeção. Uma vez que esses faores dferencas de crescmeno das coores são calculados dreamene das nformações censáras enre dos censos, observa-se, frequenemene, a ocorrênca de valores exremos (dscrepanes) em deermnados grupos de dade, produzndo resulados pouco razoáves em ermos de esruura eára e do volume da população para o horzone de projeção. A solução apresenada por Duchesne (1989) sera algum po de ajuse ou suavzação para reduzr possíves varabldades excessvas nesses faores. ese rabalho, propõe-se a ulzação de écncas de esaísca bayesana que ncorporam a dsrbução espacal das áreas vznhas ou homogêneas e reduzem as fluuações excessvas no cálculo dos faores dferencas de crescmeno do Méodo de Duchesne. Como resulado, a ncorporação da confguração espacal das áreas vznhas ou homogêneas, na aplcação do méodo de Duchesne, melhorou a qualdade esmavas das projeções por grupos de dade e sexo.

2. Dados e Méodos 2.1. Dados Os dados báscos ulzados para aplcação do méodo de Relação das Coores foram: a) populações muncpas, por grupos qunquenas de dade e sexo, observadas nos Censos Demográfcos de 2000 e 2010, dsponíves no se do Insuo Braslero de Geografa e Esaíscas (IBGE) e b) projeções populaconas por períodos qunquenas, dade e sexo, para as undades da federação, enre 2010 e 2030. É mporane ulzar projeções populaconas das undades da federação realzadas com base no méodo das coores componenes, que ncorpora os cenáros fuuros do crescmeno populaconal esabelecdos sob a óca das eoras demográfcas e endêncas esperadas de mudanças no padrão eáro das axas específcas de fecunddade e moraldade e dos fluxos mgraóros. Eses são aspecos operaconas que noream as projeções populaconas para as undades da federação realzadas pelo IBGE. 2.2. O méodo de relação das coores de Duchesne O méodo proposo por Duchesne (1989), conhecdo como Méodo de Relação de Coores, requer como dado básco a composção da população por sexo e grupos qunquenas de dade para as áreas menores e projeções de população referenes à área maor que abrange essas áreas menores. Uma das prncpas vanagens do méodo é a ncorporação da esruura eára da população e de algumas mudanças nas varáves demográfcas, além de assegurar a coerênca enre a soma das projeções das áreas menores e as projeções já realzadas para a área maor. As projeções que são convenenemene realzadas por anos qunquenas, sexo e grupos qunquenas de dade para cada área menor, são operaconalzadas aravés dos segunes algormos: ) A população da área menor enre 0 e anos de dade no ano + é esmada por: + o, +, +, = B Pb Kb (1) onde, +;, + B é o oal de nascmenos ocorrdos na área menor (muncípos) enre os anos e b P, + é a relação de sobrevvênca ao nascmeno dos nascdos vvos do qunquêno na área maor (UF) no período, +; K, b é o quocene enre as relações de sobrevvênca ao nascmeno da área menor em relação à área maor, observado no período aneror -,. ) A população da área menor no grupo eáro x+, x+10 anos no ano + é esmada por: +, +, + + = x x CRx K x (2) www.bge.gov.br

onde, x é a população ncal do grupo eáro x, x+ anos da área menor no ano ;, + x CR é a relação de sobrevvênca na projeção da área maor correspondene ao grupo eáro x, x+ anos no ano, que alcança os grupos eáros x+, x+10 anos no ano +; K, + x é o coefcene enre as relações de sobrevvênca da área menor em relação à área maor, correspondenes ao grupo eáro x, x+ anos no ano e que alcança os grupos eáros x+, x+10, no ano +. ) A população da área menor no úlmo grupo eáro x+ϖ (nervalo abero) no ano + é esmada por: +, +, + x + + ω = x+ ϖ CRx+ ϖ K x+ ϖ (3) onde os ermos x + ϖ, CR, + x+ ϖ e, + K x+ ϖ são smlares àqueles da equação (2). as equações (2) e (3) é razoável supor que a relação de sobrevvênca raduzda pelo, + x+ parâmero CR ϖ ncorpora o efeo conjuno da moraldade e da mgração da área maor. Por esse movo o Méodo de Relação de Coores proposo por Duchesne pode ser chamado, anda, de Méodo da Razão Inercensára de Sobrevvênca. Quano ao crescmeno das áreas menores (muncípos), é razoável supor, anda, que o crescmeno expermenado por cada área menor, enre dos censos, dfere do crescmeno da, +, + x+ área maor (nese caso, a UF). Assm, a função dos parâmeros K x e K ϖ, nas equações (2) e (3), respecvamene, é ncorporar, no modelo, um coefcene dferencal de crescmeno de cada coore em um deermnado muncípo em relação ao crescmeno da UF. Com as devdas adequações para o úlmo nervalo eáro (nervalo abero), esse coefcene dferencal de crescmeno (ou, smplesmene, quocene enre as relações de sobrevvênca da área maor e suas áreas menores), pode ser obdo por: + x+, + x K x = + Rx+ Rx (4) onde, x e R x são, respecvamene, as populações da área menor e da área maor no + + grupo eáro x, x+, observadas no censo populaconal do ano ; x+ e Rx + são, respecvamene, as populações da área menor e da área maor no grupo eáro x+, x+10 anos observadas no censo populaconal do ano +.

2.3. Operaconalzação do Méodo de Duchesne ese rabalho, o coefcene dferencal de crescmeno (K) é esmado com base nas nformações dos censos de 2000 e 2010. Enreano, para esmação do coefcene K dado pela Equação (4), sera necessáro que o nervalo de empo enre prmero e o segundo censo fosse de anos, haja vsa que esamos neressados em projeções por períodos qunquenas enre 2010 e 2030. ese caso, Duchesne (1989) propõe uma mudança no cálculo de K com o objevo de ncorporar o efeo do dferencal de crescmeno para um nervalo nercensáro de anos. Dese modo, na Equação apresenamos a relação que deermna o faor dferencal de crescmeno (K) para um período de anos, com base nas nformações de censos decenas. 1 1 + 10 2 + 10 2 x+ x+ 10 x x + 10 + 10 Rx+ Rx+ 10, + Rx Rx K x = () Enreano, exsem ouros obsáculos para esmação do coefcene K. O prmero refere-se à esmação de K para o grupo eáro 0 a 4 anos. Como o nervalo enre os dos censos é de 10 anos, não é possível esmar o faor K para o grupo eáro de 0 a 4 anos, uma vez que não há nformação de coore para ese grupo eáro no prmero censo. A solução apresenada por Duchesne (1989) é arbur ao grupo eáro de 0 a 4 anos o mesmo faor esmado para o grupo eáro de a 9 anos, sob pressuposo de semelhança no dferencal de crescmeno deses dos grupos de dade. Desaca-se, anda, um segundo obsáculo na esmação dos coefcenes da equação (). Uma vez que o coefcene K, nesa equação, é calculado dreamene das nformações censáras com nervalo de empo de 10 anos, a ocorrênca de fluxos mgraóros de relava magnude pode ocasonar valores exremos de K em deermnados grupos de dade, produzndo resulados pouco razoáves em ermos de esruura eára e do volume da população para o horzone de projeção. Para uma solução parcal do problema, Duchesne (1989) sugere algum po de suavzação para reduzr possíves varabldades excessvas nos valores de K na equação (). ese rabalho, propomos a aplcação écncas de esaísca bayesana espacal para suavzar possíves fluuações no valor de K. A deermnação das áreas vznhas por ser conduzda de maneras dferencadas. um prmero momeno, opamos por adoar um créro de vznha puramene geográfca, adoando como vznhos os muncípos de uma mesma mesorregão. + 2 2.4. Um esmador bayesano empírco para o ajuse do faor K O faor K da equação () para uma área menor pode ser deermnado como segue: K + x + = (6) ESP

+ onde Rx ESP = + x é a população esperada da área menor no grupo eáro x, x+anos Rx no ano +, sob a hpóese de que a razão de sobrevvênca da coore enre e +na área + menor seja a mesma da área maor no mesmo período. Observa-se que x + é uma conagem e podemos raá-lo, esocascamene, como uma varável aleaóra com dsrbução de Posson: x + + ~ posson(esp. θ ) (7) onde, θ é o rsco da população da coore ser maor ou menor que o esperado sob a hpóese de que a área menor possua a mesma razão de sobrevvênca que a área maor. Com sso, emse que a méda condconal de + x + + + é E ( x θ ) = ESP θ esmador de máxma-verossmlhança para θ é exaamene. Tem-se, anda, que o K + x + =. ESP Segundo o arcabouço eórco de Marshall (1991), o esmador bayesano empírco para K é dado por: θˆ ( K mˆ ) = mˆ + cˆ. (8) onde, n = 1 = n = 1 + x + mˆ (9) sendo que n é o número oal de áreas menores. A razão m será 1 se a população por sexo e grupos de dade nas áreas menores verem a mesma razão de sobrevvênca da grande área no mesmo grupo eáro. Já o faor ĉ em (8) represena o faor de conração que é dado por: ESP ĉ Â = (10) mˆ Â + ESP onde, Â = s 2 mˆ n = 1 x ESP T é a razão enre a varânca do esmador θ e a varânca de K.

s 2 n = 1 x.( K mˆ ) 2 = é a varânca de K ponderada pelo amanho do grupo eáro na T pequena área e n T =. = 1 x 3. Resulados O méodo de relação das coores fo aplcado para se conduzr uma projeção populaconal por sexo e grupos qunquenas de dade para odos os muncípos do Esado do Ro Grande do ore-r (Brasl) do ano de 2010 (úlmo censo demográfco) ao ano de 2030, ou seja, um horzone de 20 anos de projeção. ese caso, consderou-se como grande área o oal da população do esado por sexo e dade. Por sua vez, as pequenas áreas foram composas pelas populações por sexo dade de odos os muncípos que compõe o R. Os faores de crescmeno da equação () foram deermnados para odos os muncípos do Ro Grande do ore ulzando-se os dados de população observada, por sexo e dade, dos Censos Demográfcos de 2000 e 2010. Para o muncípo de Jundá, que fo crado no período enre os dos censos, devdo a um processo de emancpação, o faor ulzado fo o mesmo do muncípo de orgem. As projeções populaconas do Esado do Ro Grande do ore, por sexo, dade e anos qunquenas enre 2010 e 2030 foram obdas no se do IBGE (2014). Com base nessas projeções populaconas para a grande área e nos faores de crescmeno calculados para as pequenas áreas, fo possível a aplcação do Méodo de Relação das Coores. o geral, os resulados das projeções muncpas por sexo e dade mosraram-se sasfaóros, porém, com grande varação nas axas médas anuas de crescmeno, resulando em perdas ou ganhos excessvos no volume da população de alguns muncípos. Para reduzr a dscrepânca excessva nas axas medas anuas de crescmeno populaconal de alguns muncípos, produzda pelos faores dferencas de crescmeno do Méodo de Duchesne (K), calculados sem qualquer ajuse, aplcou-se o esmador bayesano empírco para produzr uma suavzação desses faores. a Fgura 1 são apresenadas as esruuras eáras, observada em 2010 e projeadas para 2030, com e sem o ajuse dos faores K, das populações dos 167 muncípos do Ro Grande do ore, nclundo a população do própro R. Embora o conjuno de esruuras eáras para 2030, com e sem o ajuse do faor K, sejam parecdas, ao ncorporarmos nos cálculos dos faores dferencas de crescmeno (K) do Méodo de Duchesne a confguração espacal das áreas vznhas ou homogêneas, conforme meodologa descra na seção 2.4, obvemos esmavas mas conssenes por grupos de dade e enre muncípos na medda em que verfcamos uma redução sgnfcava na varabldade desses faores enre muncípos vznhos. Os resulados das projeções para população oal de cada muncípo por sexo e anos qunquenas de projeção são mosrados na Tabela 1 em anexo.

Fgura 1: Composções eáras das populações dos 167 muncípos do Ro Grande do ore, Brasl, 2010-2030. Fone: IBGE (2000, 2010) a Tabela 2 são apresenadas algumas esaíscas descrvas para as axas médas anuas de crescmeno populaconal, por sexo, do conjuno de 167 muncípos. oam-se caraceríscas smlares enre as dsrbuções das axas médas anuas de crescmeno de homens e mulheres, haja vsa que ambas as dsrbuções apresenam mesma esruura de varabldade. Consderando-se as esmavas obdas sem o ajuse nos faores dferencas de crescmeno (colunas para K sem ajuse), verfca-se a ocorrênca de muncípos com axas de crescmeno muo baxas e negavas ou muo alas e posvas (ano para homens quano para mulheres).

Pelos valores de mínmo e máxmo, noa-se a ocorrênca de muncípo com axa de crescmeno da população masculna da ordem de 4,47% ao ano e de crescmeno da população femnna da ordem de 4,62% (muncípo de Parnamrm). Ou seja, axas de crescmeno excessvamene alas fazendo com que a população do muncípo quase rplque seu amanho num período de 20 anos. Por ouro lado, ambém verfcam-se axas médas anuas de crescmeno da ordem de -6,30% e -,9% para a população masculna e femnna, respecvamene, no muncípo de Severano Melo, fazendo com que a população dese muncípo reduzsse drascamene seu volume no período de projeção. A suação se agrava se analsarmos a dsrbução das axas médas anuas de crescmeno por grupos qunquenas de dade nos 167 muncípos. ese caso, verfcou-se grupos de dade crescendo à axas médas anuas superores a 9% ao ano ou decrescendo à axas médas anuas nferores a -10% ao ano. As populações acma de 60 anos, na grande maora dos muncípos, cresceram à axas posvas e elevadas, resulado que corrobora com os aumenos de longevdade e processo de envelhecmeno populaconal verfcados em muos muncípos do Esado. Desaca-se o muncípo de Severano Melo que apresenou axas médas anuas de crescmeno consderavelmene negavas em muos grupos de dade. Por sua vez, as axas negavas se concenraram nas prmeras dades em quase odos os muncípos, efeo de médo/longo prazo da queda generalzada da fecunddade. Resulados pouco razoáves referem-se a aumenos ou reduções excessvas de população nos grupos eáros nermedáros, como ocorrdo em muos muncípos. Tabela 2: Esaíscas descrvas para as axas médas anuas de crescmeno populaconal nos 167 muncípos do Ro Grande do ore, Brasl, 2010-2030. Esaíscas Fone: IBGE (2000, 2010) K sem ajuse Homens Mulheres K ajusado Homens Mulheres Méda 0,0666 0,0107 0,207 0,1833 Desvo padrão 1,2873 1,2679 0,8648 0,8661 Varânca da amosra 1,672 1,6076 0,7479 0,701 Mínmo -6,2929 -,9497-4,228-4,0278 Máxmo 4,4694 4,6200 4,372 4,490 º Muncípos 167 167 167 167 Ao ulzarmos o esmador bayesano empírco para suavzação dos faores dferencas de crescmeno, observamos uma redução sgnfcava na esruura de varabldade das axas médas anuas de crescmeno enre os muncípos e enre os grupos de dade. Os resulados das esaíscas descrvas para as axas médas anuas de crescmeno são mosrados nas duas úlmas colunas da Tabela 1 (K ajusado). Comparando-se as esmavas dessas duas columas com as respecvas esmavas para K sem ajuse, verfca-se que o procedmeno de suavzação dos faores dferencas de crescmeno pelo méodo bayesano empírco reduzu consderavelmene a varabldade nas axas médas anuas de crescmeno enre os 167

muncípos do Ro Grande do ore. Os valores mas dscrepanes para as axas de crescmeno foram de cerca de -4,2% e 4,4% ao ano para os homens e de -4,0% e 4,% ao ano para as mulheres. As axas mas elevadas e mas baxas connuam sendo para os muncípos de Parnamrm e Severano Melo, respecvamene. 4. Conclusão e Dscussão ese rabalho propomos écncas esaíscas bayesanas para suavzar possíves fluuações aleaóras nos valores dos coefcenes dferencas de crescmeno do méodo de Relação das Coores. o que dz respeo às projeções de pequenas áreas, verfcou-se que a ncorporação da confguração espacal de vznhança ou áreas homogêneas, quando do cálculo dos faores dferencas de crescmeno para poseror aplcação do méodo de Duchesne, produzu uma melhora nas esmavas no sendo de que esablzou-se parcalmene as dsorções verfcadas na esruura eára das axas médas anuas de crescmeno ou decrescmeno enre os muncípos. Consequenemene, converam-se, parcalmene, crescmenos ou decrescmenos excessvos na população oal desses muncípos. Para avalação dos erros de projeção, a próxma eapa dese rabalho consse na ulzação dos dados dos censos demográfcos de 1991 e 2000 para o cálculo dos faores dferencas de crescmeno, com e sem o ajuse proposo pelo esmador bayesano empírco. Dessa forma, será possível comparar as populações projeadas por sexo e dade para o ano 2010 com aquelas obdas pelo censo demográfco no mesmo ano. um ercero momeno, mas que ulzar um créro puramene geográfco podemos consderar caraceríscas socodemográfcas para defnr as áreas homogêneas quando da aplcação da écnca bayesana. Bblografa Duchesne, Lous (1986). Proyeccones de poblacon por sexo e edad para areas nermedas e menores: meodo 'relaon de cohores'. In: Gramados, m. P. (com). Meodos para proyeccones subnaconales de poblacon. Bogoá: CELADE, 71-126. Jannuzz, Paulo Marno (2006). Projeções populaconas para pequenas áreas: méodo e aplcações. Ro de Janero: Escola aconal de Cêncas Esaíscas. Lee, Peer M. (1997). Bayesan sascs: an nroducon. ew York: John Wley & Sons Inc. Marshall, R (1991). Mappng dsease and moraly raes usng emprcal bayes esmaors. Appled Sascs, Vol. 40, º 2, p. 283-294. Rao, J..K (2003). Small area esmaon. Hoboken: Wley. Smh, Sanley K.; Tayman, Jeff e Swanson, Dsvd A. (2001). Sae and local populaon projecons: mehodology and analyss. ew York: Kluwer.

Waldvogel, Bernadee Cunha (1998). Técncas de projeção populaconal para planejameno regonal. Belo Horzone: UFMG/ CEPDEPLAR (Esudos Cedeplar 01). Insuo Braslero de Geografa e Esaísca (2014). Projeção da população das undades da federação por sexo e dade para o período 2000/2030. Dsponível em: hp://www.bge.gov.br/home/esasca/populacao/projecao_da_populacao/2013/defaul.shm, acesso de mao de 2014. Agradecmenos Ao Conselho aconal de Desenvolvmeno Cenífco e Tecnológco (CPq) pelo fnancameno desa pesqusa por meo da Chamada Unversal - MCTI/CPq º 14/2013.

Tabela 2: População observada e projeada por sexo e anos qunquenas e muncípos do Ro Grande do ore, Brasl, 2010-2030. Regão Homens Mulheres Censo 2010 201 2020 202 2030 r Censo 2010 201 2020 202 2030 r 24 - Ro Grande do ore 1.8.8 1.69.769 1.769.91 1.833.378 1.88.912 0,97 1.630.326 1.746.406 1.828.697 1.900.948 1.961.668 0,929 2400109 - Acar - R.393.484.380.236.042-0,336.706.702.89.430.221-0,443 2400208 - Açu - R 26.310 28.138 28.721 28.991 28.92 0,47 27.280 28.676 29.290 29.72 29.497 0,391 2400307 - Afonso Bezerra - R.490.44.373.16 4.926-0,41.436.374.177 4.944 4.678-0,749 2400406 - Água ova - R 1.488 1.96 1.642 1.673 1.688 0,631 1.11 1.9 1.640 1.670 1.684 0,43 24000 - Alexandra - R 6.68 6.61 6.423 6.160.8-0,641 6.937 6.876 6.680 6.433 6.136-0,611 2400604 - Almno Afonso - R 2.12 2.22 2.437 2.336 2.220-0,616 2.391 2.337 2.238 2.126 2.001-0,886 2400703 - Alo do Rodrgues - R 6.208 7.048 7.636 8.181 8.662 1,680 6.186 7.012 7.700 8.349 8.930 1,83 2400802 - Angcos - R.689.798.699.62.38-0,274.934.931.810.641.427-0,44 2400901 - Anôno Marns - R 3.1 3.8 3.31 3.461 3.364-0,219 3.437 3.46 3.424 3.38 3.23-0,274 2401008 - Apod - R 17.474 17.971 17.73 17.314 16.727-0,218 17.491 17.789 17.666 17.342 16.834-0,191 2401107 - Area Branca - R 12.422 13.33 13.684 13.889 13.942 0,79 13.06 13.846 14.298 14.89 14.706 0,97 2401206 - Arês - R 6.4 6.870 7.001 7.081 7.096 0,474 6.66 7.016 7.288 7.492 7.62 0,71 240130 - Auguso Severo - R 4.737 4.863 4.80 4.716 4.91-0,17 4.61 4.662 4.604 4.10 4.381-0,260 2401404 - Baía Formosa - R 4.36 4.609 4.637 4.614 4.47 0,204 4.27 4.430 4.47 4.441 4.379 0,120 240143 - Baraúna - R 12.366 13.868 14.84 1.731 16.44 1,438 12.017 13.32 14.303 1.193 1.92 1,418 240103 - Barcelona - R 2.031 2.010 1.941 1.873 1.798-0,607 1.943 1.941 1.904 1.87 1.799-0,386 2401602 - Beno Fernandes - R 2.64 2.733 2.730 2.719 2.693 0,090 2.04 2.91 2.613 2.621 2.613 0,214 240161 - Bodó - R 1.269 1.260 1.204 1.141 1.073-0,834 1.174 1.19 1.116 1.063 1.007-0,768 2401701 - Bom Jesus - R 4.741 4.94 4.970 4.964 4.920 0,18 4.769 4.929 4.979 4.996 4.970 0,207 2401800 - Brejnho - R.841 6.163 6.27 6.30 6.303 0,381.822 6.124 6.287 6.396 6.442 0,08 240189 - Caçara do ore - R 3.143 3.234 3.173 3.096 2.998-0,237 2.921 2.90 2.903 2.839 2.72-0,298 2401909 - Caçara do Ro do Veno - R 1.64 1.777 1.837 1.877 1.901 0,697 1.676 1.781 1.81 1.903 1.937 0,728 2402006 - Cacó - R 30.43 32.76 33.613 34.072 34.132 0,7 32.28 34.027 34.70 3.037 34.890 0,31 240210 - Campo Redondo - R.136.424.41.626.670 0,496.199.440.63.64.679 0,443 2402204 - Canguareama - R 1.89 16.684 17.033 17.222 17.224 0,00 1.80 16.376 16.702 16.889 16.911 0,411 2402303 - Caraúbas - R 9.628 9.911 9.82 9.60 9.393-0,123 10.073 10.298 10.297 10.184 9.971-0,01 2402402 - Carnaúba dos Danas - R 3.739 4.029 4.167 4.264 4.312 0,71 3.739 3.92 4.07 4.17 4.188 0,69 240201 - Carnaubas - R 4.927.412.698.934 6.112 1,083 4.90.2.476.649.76 0,810 2402600 - Ceará-Mrm - R 33.999 3.471 3.371 34.96 34.211 0,031 34.672 3.888 36.10 3.971 3.436 0,109 2402709 - Cerro Corá - R.496.8.418.244.041-0,432.499.461.304.117 4.903-0,72 2402808 - Coronel Ezequel - R 2.76 2.792 2.734 2.68 2.67-0,370 2.678 2.669 2.602 2.20 2.423-0,499 2402907 - Coronel João Pessoa - R 2.38 2.414 2.364 2.30 2.238-0,318 2.423 2.427 2.379 2.319 2.24-0,381 2403004 - Cruzea - R 3.928 4.000 3.920 3.811 3.670-0,339 4.08 4.082 3.998 3.880 3.727-0,47 2403103 - Curras ovos - R 20.491 21.307 21.269 21.023 20.61 0,017 22.41 22.978 23.021 22.808 22.337-0,017 2403202 - Douor Severano - R 3.213 3.244 3.166 3.074 2.98-0,412 3.323 3.331 3.270 3.191 3.08-0,371 240321 - Parnamrm - R 97.610 127.33 17.104 190.87 229.08 4,37 106.160 137.199 171.314 210.67 2.784 4,49 2403301 - Encano - R 2.82 2.711 2.742 2.77 2.749 0,31 2.68 2.769 2.794 2.794 2.771 0,18 2403400 - Equador - R 2.981 3.042 2.990 2.918 2.824-0,269 2.884 2.922 2.899 2.86 2.789-0,167 240309 - Espíro Sano - R.38.309.074 4.819 4.3-0,811.19.142 4.994 4.82 4.629-0,7 2403608 - Exremoz - R 12.28 13.797 14.74 1.94 16.270 1,41 12.47 13.693 14.79 1.33 1.982 1,246 2403707 - Felpe Guerra - R 2.88 2.991 2.983 2.942 2.873-0,021 2.883 2.961 2.969 2.940 2.877-0,010 240376 - Fernando Pedroza - R 1.46 1.36 1.3 1.60 1.2 0,289 1.407 1.43 1.46 1.46 1.42 0,16 2403806 - Florâna - R 4.18 4.626 4.63 4.464 4.320-0,223 4.496 4.12 4.432 4.313 4.13-0,396 240390 - Francsco Danas - R 1.46 1.479 1.444 1.400 1.344-0,429 1.427 1.429 1.401 1.362 1.313-0,414 2404002 - Fruuoso Gomes - R 2.084 2.073 1.996 1.907 1.808-0,709 2.176 2.143 2.067 1.978 1.87-0,741 2404101 - Galnhos - R 1.123 1.229 1.286 1.332 1.364 0,978 1.03 1.142 1.203 1.24 1.291 1,022 connua...

Regão Homens Mulheres Censo 2010 201 2020 202 2030 r Censo 2010 201 2020 202 2030 r 2404200 - Goannha - R 11.287 12.676 13.88 14.424 1.143 1,480 11.372 12.673 13.696 14.632 1.442 1,41 2404309 - Governador Dx-Sep Rosado - R 6.36 6.614 6.603 6.17 6.370 0,011 6.098 6.24 6.28 6.194 6.062-0,030 2404408 - Grossos - R 4.790.203.413.8.644 0,824 4.661 4.941.101.19.229 0,76 240407 - Guamaré - R 6.270 7.640 8.860 10.19 11.499 3,079 6.234 7.497 8.720 10.020 11.36 3,044 2404606 - Ielmo Marnho - R 6.321 6.84 7.122 7.339 7.491 0,83.946 6.333 6.70 6.766 6.908 0,73 240470 - Ipanguaçu - R 7.03 7.61 7.763 7.902 7.92 0,602 6.913 7.384 7.60 7.81 7.961 0,708 2404804 - Ipuera - R 1.044 1.088 1.094 1.089 1.076 0,147 1.04 1.089 1.113 1.120 1.11 0,321 240483 - Iajá - R 3.69 3.802 3.86 3.873 3.840 0,367 3.416 3.76 3.629 3.64 3.613 0,280 2404903 - Iaú - R 2.78 2.881 2.890 2.866 2.81 0,102 2.841 2.900 2.896 2.864 2.802-0,069 240009 - Jaçanã - R 3.960 4.048 4.001 3.931 3.838-0,16 4.019 4.072 4.040 3.976 3.878-0,179 240108 - Jandaíra - R 3.39 3.69 3.707 3.697 3.661 0,169 3.316 3.447 3.486 3.02 3.484 0,248 240207 - Janduís - R 2.666 2.64 2.3 2.419 2.289-0,760 2.716 2.687 2.91 2.484 2.36-0,691 240306 - Januáro Ccco - R 4.671 4.997.142.23.327 0,69 4.409 4.661 4.811 4.930.007 0,638 24040 - Jap - R 2.82 2.711 2.13 2.32 2.146-1,366 2.738 2.88 2.40 2.234 2.069-1,391 24004 - Jardm de Angcos - R 1.363 1.364 1.317 1.26 1.209-0,97 1.263 1.274 1.2 1.228 1.191-0,29 240603 - Jardm de Pranhas - R 6.763 7.229 7.423 7.6 7.611 0,92 6.830 7.24 7.01 7.670 7.747 0,632 240702 - Jardm do Serdó - R.912 6.08 6.009.888.70-0,178 6.28 6.308 6.263 6.141.92-0,20 240801 - João Câmara - R 16.162 16.926 17.007 16.961 16.770 0,18 16.316 16.90 17.00 17.033 16.844 0,19 240900 - João Das - R 1.289 1.320 1.310 1.292 1.264-0,100 1.330 1.3 1.348 1.332 1.304-0,099 2406007 - José da Penha - R 2.838 2.848 2.779 2.696 2.600-0,436 3.066 3.066 3.004 2.920 2.820-0,418 2406106 - Jucuruu - R 8.919 9.172 9.099 8.946 8.710-0,119 8.880 8.999 8.923 8.766 8.17-0,209 24061 - Jundá - R 1.890 1.946 1.93 1.918 1.893 0,009 1.718 1.764 1.769 1.76 1.748 0,088 240620 - Lagoa d'ana - R 3.14 3.291 3.310 3.311 3.290 0,211 3.120 3.247 3.299 3.330 3.334 0,332 2406304 - Lagoa de Pedras - R 3.90 3.70 3.687 3.67 3.609 0,026 3.44 3.30 3.20 3.00 3.48 0,00 2406403 - Lagoa de Velhos - R 1.376 1.411 1.386 1.32 1.311-0,241 1.311 1.310 1.278 1.243 1.202-0,433 240602 - Lagoa ova - R 6.97 7.480 7.686 7.844 7.943 0,62 7.113 7.9 7.897 8.137 8.303 0,776 2406601 - Lagoa Salgada - R 3.827 4.008 4.036 4.037 4.008 0,231 3.798 3.93 4.012 4.040 4.030 0,298 2406700 - Lajes - R.196.04.614.686.710 0,473.24.467.6.617.611 0,330 2406809 - Lajes Pnadas - R 2.362 2.417 2.398 2.363 2.312-0,106 2.279 2.31 2.310 2.286 2.242-0,082 2406908 - Lucréca - R 1.841 1.960 2.002 2.02 2.027 0,483 1.817 1.894 1.928 1.94 1.940 0,329 240700 - Luís Gomes - R 4.77 4.901 4.83 4.777 4.666-0,096 4.927 4.976 4.906 4.809 4.680-0,26 2407104 - Macaíba - R 34.671 39.348 42.616 4.646 48.317 1,673 3.299 39.467 42.832 4.932 48.646 1,616 2407203 - Macau - R 14.270 1.410 1.901 16.207 16.331 0,677 14.873 1.703 16.10 16.410 16.478 0,14 240722 - Major Sales - R 1.762 1.87 1.924 1.966 1.992 0,617 1.801 1.908 1.970 2.017 2.046 0,640 2407302 - Marcelno Vera - R 4.090 4.126 4.019 3.891 3.740-0,446 4.233 4.176 4.030 3.866 3.678-0,700 2407401 - Marns - R 4.068 4.238 4.263 4.23 4.198 0,18 4.20 4.260 4.233 4.180 4.094-0,134 240700 - Maxaranguape - R.391 6.019 6.430 6.829 7.189 1,449.139.681 6.090 6.479 6.814 1,421 2407609 - Messas Targno - R 2.133 2.263 2.300 2.31 2.308 0,394 2.08 2.190 2.236 2.29 2.2 0,394 2407708 - Monanhas - R.704.80.276 4.973 4.66-1,001.796.660.40.148 4.881-0,86 2407807 - Mone Alegre - R 10.34 10.781 10.820 10.786 10.66 0,12 10.494 10.937 11.107 11.179 11.147 0,302 2407906 - Mone das Gameleras - R 1.162 1.16 1.108 1.09 1.007-0,713 1.11 1.106 1.072 1.034 989-0,96 2408003 - Mossoró - R 126.1 142.297 12.02 160.313 166.908 1,394 134.963 148.013 17.87 16.619 171.838 1,21 2408102 - aal - R 380.164 413.736 428.90 438.109 442.383 0,761 428.26 4.733 472.647 483.871 489.14 0,667 2408201 - ísa Floresa - R 12.374 13.881 14.88 1.714 16.402 1,419 11.92 12.641 13.384 14.021 14.08 1,128 2408300 - ova Cruz - R 17.620 18.183 18.038 17.767 17.38-0,07 18.12 18.38 18.160 17.821 17.332-0,223 2408409 - Olho-d'Água do Borges - R 2.223 2.221 2.14 2.09 1.96-0,61 2.096 2.072 2.01 1.937 1.84-0,636 240808 - Ouro Branco - R 2.367 2.400 2.36 2.296 2.217-0,327 2.360 2.377 2.33 2.308 2.240-0,260 connua...

Regão Homens Mulheres Censo 2010 201 2020 202 2030 r Censo 2010 201 2020 202 2030 r 2408607 - Paraná - R 2.0 2.128 2.121 2.102 2.070 0,03 1.92 1.972 1.973 1.963 1.939 0,03 2408706 - Paraú - R 1.937 1.937 1.872 1.793 1.706-0,633 1.948 1.926 1.867 1.793 1.709-0,63 240880 - Paraznho - R 2.43 2.8 2.66 2.61 2.39 0,173 2.433 2.1 2.36 2.42 2.32 0,199 2408904 - Parelhas - R 10.024 10.411 10.418 10.343 10.162 0,068 10.46 10.714 10.734 10.67 10.1 0,024 240893 - Ro do Fogo - R.176.40.386.332.228 0,00 4.972.102.077.021 4.916-0,07 2409100 - Passa e Fca - R.43 6.327 6.964 7.603 8.226 1,994.630 6.373 7.049 7.709 8.341 1,984 2409209 - Passagem - R 1.463 1.3 1.0 1.0 1.37 0,24 1.41 1.08 1.37 1.0 1.49 0,326 2409308 - Pau - R.92 6.20 6.232 6.202 6.106 0,11 6.121 6.276 6.282 6.224 6.094-0,022 2409332 - Sana Mara - R 2.437 2.661 2.788 2.896 2.980 1,010 2.363 2.63 2.701 2.820 2.914 1,04 2409407 - Pau dos Ferros - R 13.98 14.6 1.098 1.382 1.497 0,66 14.319 1.0 1.43 1.639 1.660 0,449 240906 - Pedra Grande - R 1.784 1.72 1.662 1.68 1.470-0,964 1.764 1.724 1.649 1.72 1.487-0,81 240960 - Pedra Prea - R 1.349 1.329 1.26 1.200 1.134-0,861 1.260 1.234 1.188 1.138 1.08-0,741 2409704 - Pedro Avelno - R 3.716 3.84 3.34 3.109 2.876-1,272 3.08 3.302 3.03 2.823 2.601-1,483 2409803 - Pedro Velho - R 7.212 7.363 7.241 7.08 6.886-0,231 7.012 7.111 7.033 6.908 6.73-0,202 2409902 - Pendêncas - R 6.734 7.394 7.781 8.104 8.34 1,083 6.789 7.316 7.672 7.94 8.1 0,921 2410009 - Plões - R 1.740 1.81 1.893 1.922 1.931 0,22 1.73 1.824 1.87 1.912 1.92 0,19 2410108 - Poço Branco - R 7.109 7.76 7.73 7.876 7.926 0,4 6.90 7.316 7.12 7.61 7.716 0,2 2410207 - Poralegre - R 3.608 3.746 3.70 3.729 3.679 0,097 3.762 3.866 3.892 3.888 3.8 0,123 241026 - Poro do Mangue - R 2.70 3.079 3.291 3.480 3.63 1,404 2.07 2.774 2.979 3.161 3.307 1,394 2410306 - Presdene Juscelno - R 4.0 4.880.078.266.423 0,931 4.339 4.708 4.99.192.384 1,084 241040 - Pureza - R 4.309 4.643 4.807 4.949.0 0,801 4.18 4.464 4.626 4.76 4.866 0,78 241004 - Rafael Fernandes - R 2.342 2.48 2.493 2.09 2.0 0,338 2.382 2.498 2.2 2.77 2.80 0,400 2410603 - Rafael Godero - R 1.46 1.64 1.32 1.492 1.440-0,34 1.38 1.73 1.69 1.48 1.14-0,077 2410702 - Racho da Cruz - R 1.628 1.71 1.80 1.844 1.870 0,69 1.60 1.68 1.718 1.761 1.790 0,689 2410801 - Racho de Sanana - R 2.087 2.104 2.047 1.982 1.911-0,440 2.097 2.082 2.024 1.94 1.872-0,67 2410900 - Rachuelo - R 3.84 3.874 4.036 4.179 4.299 0,914 3.34 3.811 4.017 4.198 4.343 1,03 2411007 - Rodolfo Fernandes - R 2.187 2.21 2.18 2.08 1.996-0,4 2.261 2.272 2.231 2.168 2.086-0,401 241106 - Tbau - R 1.89 1.997 2.04 2.096 2.112 0,640 1.8 1.989 2.06 2.124 2.17 0,79 2411106 - Ruy Barbosa - R 1.846 1.89 1.810 1.70 1.683-0,461 1.773 1.742 1.681 1.61 1.43-0,691 241120 - Sana Cruz - R 17.89 19.006 19.67 20.184 20.08 0,771 18.47 19.612 20.31 20.839 21.13 0,684 2411403 - Sanana do Maos - R 6.908 6.83 6.066.49.029-1,7 6.98 6.87 6.094.89.076-1,83 2411429 - Sanana do Serdó - R 1.274 1.339 1.3 1.38 1.346 0,27 1.268 1.309 1.324 1.323 1.309 0,19 241102 - Sano Anôno - R 11.174 11.762 11.911 11.973 11.932 0,329 11.200 11.671 11.870 11.97 11.923 0,313 2411601 - São Beno do ore - R 1.34 1.484 1.387 1.29 1.20-1,198 1.464 1.423 1.349 1.276 1.199-0,993 2411700 - São Beno do Trarí - R 1.94 2.108 2.187 2.29 2.31 0,84 1.983 2.10 2.180 2.24 2.290 0,723 2411809 - São Fernando - R 1.746 1.826 1.839 1.830 1.801 0,1 1.674 1.728 1.74 1.739 1.711 0,109 2411908 - São Francsco do Oese - R 1.96 2.082 2.132 2.163 2.172 0,26 1.942 2.040 2.092 2.119 2.120 0,440 241200 - São Gonçalo do Amarane - R 43.484 49.467 3.479 7.083 60.130 1,634 44.82 0.118 4.22 7.928 60.999 1,2 2412104 - São João do Sabug - R 2.939 3.022 3.007 2.962 2.896-0,074 3.018 3.080 3.077 3.040 2.969-0,081 2412203 - São José de Mpbu - R 19.991 21.360 21.823 22.079 22.11 0,06 20.089 21.134 21.627 21.904 21.947 0,443 2412302 - São José do Campesre - R 6.189 6.3 6.290 6.180 6.023-0,136 6.23 6.289 6.196 6.066.894-0,29 2412401 - São José do Serdó - R 2.133 2.290 2.36 2.414 2.438 0,670 2.123 2.241 2.312 2.3 2.368 0,48 241200 - São Mguel - R 10.60 11.220 11.377 11.464 11.49 0,367 11.671 12.039 12.123 12.107 11.976 0,129 24129 - São Mguel do Gososo - R 4.0 4.768 4.862 4.937 4.973 0,49 4.233 4.06 4.663 4.790 4.87 0,709 2412609 - São Paulo do Poeng - R 7.874 8.41 8.740 8.963 9.112 0,733 8.076 8.47 8.839 9.062 9.200 0,63 2412708 - São Pedro - R 3.192 3.113 2.932 2.747 2.9-1,101 3.086 2.968 2.793 2.616 2.431-1,186 2412807 - São Rafael - R 4.13 4.208 4.127 4.016 3.876-0,34 4.00 3.987 3.899 3.779 3.629-0,493 connua...

Regão Homens Mulheres Censo 2010 201 2020 202 2030 r Censo 2010 201 2020 202 2030 r 2412906 - São Tomé - R.469.01.369.206.013-0,434.427.372.238.073 4.872-0,38 2413003 - São Vcene - R 2.961 3.106 3.142 3.11 3.132 0,280 3.102 3.23 3.308 3.34 3.347 0,381 2413102 - Senador Eló de Souza - R 2.879 3.013 3.043 3.06 3.046 0,283 2.799 2.899 2.941 2.962 2.962 0,284 2413201 - Senador Georgno Avelno - R 1.960 2.121 2.184 2.232 2.27 0,707 1.998 2.139 2.221 2.287 2.32 0,762 2413300 - Serra de São Beno - R 2.883 2.90 2.833 2.72 2.66-0,409 2.901 2.869 2.773 2.672 2.64-0,616 241339 - Serra do Mel - R.431.966 6.271 6.41 6.747 1,090 4.939.400.708.971 6.170 1,119 2413409 - Serra egra do ore - R 3.924 4.07 4.032 3.971 3.869-0,071 3.896 3.980 3.96 3.911 3.810-0,111 241308 - Serrnha - R 3.474 3.362 3.147 2.93 2.730-1,198 3.1 3.027 2.840 2.63 2.468-1,220 24137 - Serrnha dos Pnos - R 2.307 2.401 2.412 2.399 2.366 0,127 2.261 2.341 2.371 2.374 2.31 0,19 2413607 - Severano Melo - R 2.881 2.347 1.874 1.07 1.214-4,228 2.90 2.364 1.91 1.61 1.276-4,028 2413706 - Sío ovo - R 2.7 2.703 2.770 2.82 2.89 0,60 2.498 2.91 2.634 2.666 2.679 0,31 241380 - Tabolero Grande - R 1.186 1.268 1.297 1.314 1.316 0,21 1.147 1.213 1.248 1.270 1.276 0,33 2413904 - Tapu - R 6.17 6.209 6.024.814.73-0,497.773.782.646.477.272-0,43 2414001 - Tangará - R 7.212 7.761 8.006 8.198 8.316 0,714 7.072 7.29 7.818 8.01 8.213 0,71 2414100 - Tenene Ananas - R.009.3.02.603.644 0,99 4.941.163.246.270.23 0,290 241419 - Tenene Laurenno Cruz - R 2.770 3.002 3.094 3.168 3.221 0,76 2.683 2.917 3.074 3.208 3.304 1,04 2414209 - Tbau do Sul - R.802 6.907 7.82 8.791 9.70 2,629.674 6.717 7.710 8.78 9.808 2,774 2414308 - Tmbaúba dos Basas - R 1.11 1.194 1.198 1.191 1.174 0,099 1.16 1.191 1.204 1.203 1.189 0,141 2414407 - Touros - R 16.186 17.021 17.117 17.061 16.842 0,199 1.11 1.86 1.99 1.0 1.269 0,039 241446 - Trunfo Poguar - R 1.783 1.773 1.693 1.610 1.22-0,789 1.612 1.94 1.33 1.463 1.386-0,74 241406 - Umarzal - R.29.282.101 4.887 4.643-0,621.46.392.21 4.99 4.736-0,713 241460 - Upanema - R 6.762 7.327 7.614 7.84 8.007 0,848 6.321 6.816 7.10 7.429 7.633 0,948 2414704 - Várzea - R 2.639 2.724 2.722 2.702 2.662 0,044 2.633 2.679 2.677 2.662 2.626-0,012 241473 - Venha-Ver - R 1.96 2.094 2.136 2.166 2.177 0,13 1.884 1.968 2.001 2.021 2.021 0,31 2414803 - Vera Cruz - R.392 6.028 6.463 6.863 7.218 1,469.403.983 6.473 6.936 7.348 1,49 2414902 - Vçosa - R 811 849 84 81 843 0,193 817 84 871 878 876 0,348 241008 - Vla Flor - R 1.471 1.89 1.642 1.679 1.701 0,731 1.423 1.02 1.44 1.72 1.87 0,0 oa: r = axa méda anual de crescmeno enre 2010 e 2030. Fone: IBGE (2000, 2010)