Diagnóstico Climático dos Índices de Vulnerabilidades no Estado Sergipe
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.6.p4813-4820Keywords:
Indicadores Socioambientais, Populações Vulneráveis, Adaptações ClimáticasAbstract
A Vulnerabilidade Socioambiental leva em considerção os contextos climático, econômico e social de uma população, destacando os impactos da variabilidade climática como a influência do fenômeno ENSO em Sergipe. Assim, levando em conta a diferenciação espacial das vulnerabilidades nas cidades, ou seja, explicar porque determinados municípios se apresentam com maior susceptibilidade a riscos ambientais e sua associação com os índices do ENSO. O objetivo do estudo identifica os municípios sergipano mais vulneráveis e os principais riscos climáticos que os afetam, com vistas a subsidiar ações que reduzamos efeitos causados pela ocorrência de eventos extremos. Para tanto, aplicou-se o Índice de Vulnerabilidade Geral (IVG), com base em indicadores epidemiológico climático no período de 2008 a 2022 e o socioeconômico no decorrer do último censo do IBGE que foi realizado no ano de 2010, como também, a correlação das anomalias de precipitação com índices do ENSO. Os resultados mostram que quatro municípios apresentam alta no índice de vulnerabilidade geral (IVG), sendo que Aracaju apresentou o maior valor de IVG (0,44), o maior índice de vulnerabilidade epidemiológica (1,00) e índice de vulnerabilidade climática (0,23). O estudo permitiu constatar que há correlação negativa, porém significante da precipitação como ENSO.
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References
Brasil. (2005). Plano Plurianual de Governo-Ppa Programa Mudanças Climáticas. Análise da Vulnerabilidade da População Brasileira aos Impactos Sanitários das Mudanças climáticas. Brasília.
Confalonieri, U. E., Marinho, D. P., & Rodriguez, R. E. (2009). “Public Health Vulnerability to Climate Changein Brasil”. Climate Research, V. 40, P.175-186.
Cunha, D. A., Coelho, A. B., e Féres, J, G. (2005). Irrigation as an Adaptive Strategy to Climate Change: An Economic Perspective on Brasilian Agriculture Environment and Development Economics, 20(1): 57–79.
Curriero, F. C., Patz, J., Rose, J., & Lele, S. (2001). “The Association Between Extreme Precipitation and Waterborne Disease Outbreaks in the United States”, 1948-1994. Journal of Public Health, V.91, N.8, P.1194-1199.
da Rocha Júnior, R. L., Silva, F. D. S., Costa, R. L., Gomes, H. B., Herdies, D. L., Silva, V. P. R., Xavier, A. C. (2019). Analysis of the Space-Temporal Trends of Wet Conditions in the Different Rainy Seasons of Brazilian Northeast by Quantile Regression and Bootstrap Test. Geosciences, 9, 457.
da Rocha Júnior, R. L.; Cavalcante Pinto, D. D.; dos Santos Silva, F. D.; Gomes, H. B.; Barros Gomes, H.; Costa, R. L.; Santos Pereira, M. P.; Peña, M.; dos Santos Coelho, C. A.; Herdies, D. L. (2021). An Empirical Seasonal Rainfall Forecasting Model for the Northeast Region of Brazil. Water, 13, 1613. DOI: 10.3390/w13121613
Gonçalves, N. V., de Araujo, E. N., da Silva Sousa, J., Pereira, W. M., do Socorro Carvalho Miranda, C., & da Silvia Campos, P. S. (2016). “Distribuição Espaço Temporal da Leptospirose e fatores de Risco em Belém, Pará, Brasil”, V.21, N.12. Revista Ciência & Saúde Coletiva, P.3947-3955.
GLOH2O, high-resolution, bias-corrected weather data for the past, present, and future. Disponível em:<http://www.gloh2o.org/mswep/>.
Haddad, E. A. (2013). “Regional Economic Impactos Of Climate Anomalies in Brazil”. Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, 7(2): 19-33.
Her-tel, T. L. (2014). Agricultural Adaptation to Climate Change in Richand Poor Countries: Current Modeling Practice and Potential for Empirical Contri- Butions. Energy Economics. 46:562-575.
IBGE, Censo Demográfico 2010. Disponível Em: <http://www.censo2010.ibge.gov.br>.
IBGE, Censo Demográfico 2022. Disponível em: <http://www.censo2022.ibge.gov.br>.
INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Índice de Precipitação Padronizado (SPI). Disponível em: <https://clima1.cptec.inpe.br/spi/pt>. Acesso em: 01 maio 2024.
Kayano, M. T.; Andreoli, R. V. (2006). “Relationships between rainfall anomalies over northeastern Brazil and the El Niño–Southern Oscillation”. J. Geophys. Res. Space Phys, 111, 13101.
Marengo, J.A., Lincoln, M.A., Soares, W.R., Rodríguez, D.A., Camargo, H., Riveros, M.P., Pabló, A.D. (2013). “Two Contrasting Severe Seasonal Extremes in Tropical South America in 2012: Flood in Amazonia and Drought in Northeast Brazil”, Journal of Climate, 26: 9137-9153. DOI: 10.1175/JCLI-D-12-00642.1
Marengo, J. A.; Alves, L. M.; Alvalá, R. C. S.; Cunha, A. P.; Brito, S.; Moraes, O. L. L. (2018). Climatic characteristics of the 2010-2016 drought in the semiarid Northeast Brazil region. Anais da Academia Brasileira de Ciências, Rio de Janeiro, v. 90, n. 2 Suppl. 1, p. 1973-1985. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/0001-3765201720170206.
Mariano, Denis, A. et al (2018). Use of remote sensing indicators to assess effects of drought and human-induced land degradation on ecosystem health in Northeastern Brazil. Remote Sensing of Environment, [s. l.], v. 213, n. May, p. 129–143.
Molion, L. C. B.; Bernardo, S. O. (2002). “Uma revisão da dinâmica das chuvas no Nordeste Brasileiro”. Rev. Bras. Meteorol., 17: 1–10.
NOAA (National Oceanicand Atmospheric Administration), (2023). Disponível em: <https://stateoftheocean.osmc.noaa.gov/>.
Nobre, C. A.; Molion, L. C. B. (1988). The Climatology of Droughts and Drought Prediction. In Impacts of Climatic Variations on Agriculture. Volume 2: Assessements in Semi-Arid Regions; Parry, M.P., Carter, T.R., Konijn, N.T., Eds.; D. Reidel Pub. Co.: Dordrecht, The Netherlands, 94p.
Patz, J. A., Mc Geehin, M., Bernard, S., Ebi, K., Epstein, P., Grambsch, A., et al. (2000). The Potencial Health Impacts of Climate Variability and Change for the United States: Executive Summary of the Report of the Health Sector of the us National Assessment. Environmental Health Perspectives, V.108, N.4.P.367-376.
Pinto, J. D. (1985). Análise Têmporo-Espacial da Pluviosidade do Estado de Sergipe. Dissertação de Mestrado-USP.
Ripple, W. J. (2017). World Scientists “Warning to Humanity: A Second Notice”. Bio Science, 67(12):1026-1028.
Rodrigues, R. R.; Mc Phaden, M. J. (2014). “Why did the 2011-2012 La Niña cause a severe drought in the Brazilian Northeast?” Geophys. Res. Lett., 41, 1012–1018.
Santos, M., Vitorino, M., & Pimentel, M. A. (2017). “Vulnerabilidade e Mudanças Climáticas: Análise Socioambiental em uma Mesorregião da Amazônia”, V.12, N.5, Taubaté. Revista Ambiente e Água.
Serviço Geológico do Brasil. Disponível em: <https://www.sgb.gov.br/publique/gestao-territorial/prevencao-de-desastres/setorizacao-deriscos-geologicos---sergipe-4892.html>.
Spencer, R. W. Disponível em: http://www.drroyspencer.com/latest-global-temperatures/ acesso em 14/06/2016.
Tol, R. S. (2018). “The Economic Impacts of Climate Change”. Review of Environmental Economics and Policy, 12(1):4–25.
Travassos da Rosa, A. P., Vasconcelos, P. F., Travassos da Rosa, E. S., Rodrigues, S. G., Mondet, B., & Cruz, A. C. (2000). Dengue Epidemic in Belém, Pará, Brazil, 1996-97, V.6, N.3. Emerging Infectious Disease. Disponível em: <https://dx.doi.org/10.3201%2feid0603.000311>.
Uvo, C. B.; Repelli, C. A.; Zebiak, S. E.; Kushnir, Y. (1998). “The Relationships between Tropical Pacific and Atlantic SST and Northeast Brazil Monthly Precipitation”. J. Clim., 11, 551–562.
Walker, G.T. (1928). Ceará (Brazil) famines and the general air movement. Beitr. Phys. Frein. Atmosph. 14, 88–93.
Zebiak, S. E., (1993). “Air-Sea Interaction in the Equatorial Atlantic Region”, J. Climate, 6: 1567-1586, DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0442(1993)006<1567:AIITEA>2.0.CO;2
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