APOSTILA Estatistica e Indicadores Ambientais

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Autor
Prof. Lorrane de Andrade Pereira
Indaial – 2024
1a Edição
Estatística 
e Indicadores 
Ambientais
Copyright © UNIASSELVI 2024
Elaboração:
Prof. Lorrane de Andrade Pereira
Revisão, Diagramação e Produção:
Equipe Desenvolvimento de Conteúdos EdTech
Centro Universitário Leonardo da Vinci – UNIASSELVI
Ficha catalográfica elaborada pela equipe Conteúdos EdTech UNIASSELVI
Apresentação
Seja bem-vindo(a) à disciplina de Estatística e Indicadores Ambientais. Aqui, 
vamos estudar que, por meio de análises estatísticas, é possível identificar tendên-
cias, padrões e anomalias dentro da área ambiental, o que possibilita avaliar a efi-
cácia de políticas públicas, gestão e tomada de decisões. Esta disciplina é essencial 
para a compreensão e a melhoria das práticas ambientais, utilizando ferramentas 
estatísticas para fornecer insights valiosos na gestão sustentável.
Na Unidade 1, abordaremos os indicadores ambientais, que são eventos 
simples que nos permitem saber o que está acontecendo nos diferentes ambien-
tes circundantes (do entorno). Dentro desse tema, veremos conceitos históricos e 
os diferentes tipos de indicadores ambientais dentro do modelo Pressão-Estado-
-Resposta (PER), o qual se baseia na ideia de que as atividades humanas exercem 
pressões sobre os sistemas ambientais e acabam alterando o estado dos recursos 
naturais em um determinado espaço/tempo. Nessa unidade, aprenderemos sobre 
a aplicação de pontos importantes sobre os critérios de seleção e áreas de abor-
dagem. Traremos um olhar reflexivo sobre a necessidade do desenvolvimento de 
novos indicadores ambientais e de sustentabilidade, a fim de melhorar a qualidade 
de vida e o desempenho econômico.
Em seguida, na Unidade 2, estudaremos sobre a estatística descritiva e a es-
tatística aplicada. Abordaremos seus principais conceitos, definições e tipos dentro 
dessa área, que servirão de base para construção e análise dos indicadores. Vere-
mos que os métodos de seleção de indicadores variam entre modelos estatísticos e 
causais, bem como processos participativos. Dada à sua complexidade, a medição 
ambiental precisa ser realizada por meio de uma abordagem menos complicada, 
envolvendo uma grande variedade de indicadores.
Por fim, na Unidade 3, aprenderemos sobre planejamento e gestão de dados 
ambientais. Estudaremos as normas, as legislações e os padrões de qualidade e 
monitoramento ambiental. Após termos estudado isoladamente o que são os in-
dicadores ambientais e os conceitos e técnicas estatísticas, conciliaremos esses 
aprendizados e estudaremos a estatística de dados ambientais. Abordaremos a im-
portância do planejamento, da gestão e do biomonitoramento ambiental, além da 
aplicação da estatística na construção de indicadores ambientais para tomada de 
decisões de forma eficiente. Seu empenho, seu esforço e sua dedicação na com-
preensão dos conteúdos desta disciplina possibilitarão que você se torne um gestor 
com boas competências e habilidades para uma administração ambiental respon-
sável e de qualidade.
Bons estudos!
SUMÁRIO
UNIDADE 1 - INDICADORES AMBIENTAIS ..............................................................7
TÓPICO 1 - TIPOS DE INDICADORES AMBIENTAIS ............................................. 9
RESUMO DO TÓPICO 1 .............................................................................................. 17
AUTOATIVIDADE ........................................................................................................ 18
TÓPICO 2 - ÍNDICES E PARÂMETROS ..................................................................20
RESUMO DO TÓPICO 2 ............................................................................................28
AUTOATIVIDADE ........................................................................................................29
TÓPICO 3 - RECURSOS E BIODIVERSIDADE .......................................................31
LEITURA COMPLEMENTAR .....................................................................................43
RESUMO DO TÓPICO 3 ............................................................................................48
AUTOATIVIDADE ........................................................................................................49
REFERÊNCIAS ...........................................................................................................52
UNIDADE 2 - ESTATÍSTICA DESCRITIVA E APLICADA .....................................54
TÓPICO 1 - ANÁLISES ESTATÍSTICAS ..................................................................56
RESUMO DO TÓPICO 1 .............................................................................................65
AUTOATIVIDADE ........................................................................................................66
TÓPICO 2 - ESTATÍSTICA DESCRITIVA .................................................................68
RESUMO DO TÓPICO 2 ............................................................................................ 79
AUTOATIVIDADE ........................................................................................................80
TÓPICO 3 - ESTATÍSTICA APLICADA ....................................................................82
LEITURA COMPLEMENTAR .....................................................................................92
RESUMO DO TÓPICO 3 ............................................................................................ 97
AUTOATIVIDADE ........................................................................................................98
REFERÊNCIAS ..........................................................................................................101
UNIDADE 3 - PLANEJAMENTO E GESTÃO DE DADOS AMBIENTAIS.......... 102
TÓPICO 1 - NORMAS, LEGISLAÇÕES E PADRÃO DE QUALIDADE .............. 104
RESUMO DO TÓPICO 1 ............................................................................................114
AUTOATIVIDADE ....................................................................................................... 115
TÓPICO 2 - MONITORAMENTO AMBIENTAL .....................................................118
RESUMO DO TÓPICO 2 ...........................................................................................127
AUTOATIVIDADE ...................................................................................................... 128
TÓPICO 3 - ESTATÍSTICA DE DADOS AMBIENTAIS ......................................... 131
LEITURA COMPLEMENTAR ................................................................................... 140
RESUMO DO TÓPICO 3 .......................................................................................... 144
AUTOATIVIDADE ...................................................................................................... 145
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 148
UNIDADE 1
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
A partir do estudo desta unidade, você deverá ser capaz de:
• conhecer os conceitos e o histórico dos indicadores ambientais, que vão 
desde o surgimento do termo, na década de 1980 até a consolidação 
de modelos como o Pressão-Estado-Resposta (PER), construído pela 
Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE);
• distinguir os diferentes tipos de indicadores ambientais dentro do modelo 
PER, tais como: indicadores de pressão, que avaliam a qualidade do 
ambiente; indicadores de estado, que medem as pressões das atividades 
humanas; e indicadores de resposta, que refletem a resposta da sociedade;
• aplicar pontos importantes sobre critérios de seleção e áreas de 
abordagem, que vão desde a criação de um quadro claro e objetivo para 
alinhamento e planejamento até o desenvolvimento de ferramentas de 
análise e visualização para as áreas de abordagem;
• ter a capacidade de refletir sobre a necessidade do desenvolvimento de 
novos indicadores ambientais e deabrangente e equilibrada da gestão de resíduos no Brasil.
Além das limitações descritas, o quadro oferece novas oportunidades para 
a gestão de resíduos, permitindo a medição das respostas das políticas públicas 
e fornecendo feedback aos gestores, aos decisores, aos políticos e à sociedade. 
O quadro pode potencialmente ser aplicado a outras escalas (municipal, regional, 
continental), exigindo dados precisos e comparáveis sobre resíduos e a adaptação 
de indicadores de sustentabilidade aos contextos locais. A integração da legislação 
e dos indicadores sobre resíduos de vários níveis governamentais no quadro do 
DPSIR pode aumentar a sua abrangência e relevância, proporcionando uma visão 
holística das práticas adotadas. No entanto, podem surgir desafios decorrentes de 
inconsistências nas leis, na disponibilidade de dados e nas diferentes prioridades 
entre as entidades públicas. Isto requer esforços cuidadosos de coordenação e ali-
nhamento para garantir a integração e interpretação eficazes de diversas fontes de 
dados sobre resíduos dentro do quadro. Mais pesquisas são necessárias para testar 
47
e validar a aplicabilidade da estrutura descrita. Isto pode ser alcançado aplicando a 
metodologia a diversas escalas e estudos de caso no Brasil e em outros países para 
avaliar sua eficácia na análise da dinâmica da gestão de resíduos, identificando os 
principais impulsionadores e pressões, avaliando os impactos ambientais e socioe-
conômicos e informando as respostas políticas. Além disso, envolver especialistas 
em gestão de resíduos e partes interessadas através de workshops ou grupos fo-
cais para discutir o quadro DPSIR poderia fornecer outro caminho para validação e 
potencialmente melhorar a metodologia.
Fonte: SANTOS, E.; FONSECA, F.; SANTIAGO, A.; RODRIGUES, D. Sustainability Indi-
cators Model Applied to Waste Management in Brazil Using the DPSIR Framework. 
Sustainability, Basileia-Suíça, v. 16, n. 5, p. 2192, 2024. https://www.mdpi.
com/2071-1050/16/5/2192. Acesso em: 29 maio. 2024. 
48
RESUMO DO TÓPICO 3
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que a biodiversidade e os recursos naturais são parte integrante do capital natu-
ral, pois a biodiversidade, que inclui espécies, ecossistemas e diversidade gené-
tica, fornece serviços ecossistêmicos inestimáveis; junto dos recursos, desem-
penha um papel essencial na manutenção dos sistemas de apoio e da qualidade 
de vida.
•	 Que a perda de biodiversidade é uma preocupação a nível nacional e global, pois 
reduz a resiliência dos ecossistemas e aumenta a vulnerabilidade a ameaças, 
como os impactos negativos das alterações climáticas. Porém, a sustentabilida-
de melhora a nossa qualidade de vida, protege o nosso ecossistema e conserva 
os recursos naturais para as gerações futuras.
•	 Que, embora existam vários trabalhos sobre as respostas às alterações climá-
ticas, poucos são os trabalhos de avaliação da capacidade de indicador das di-
ferentes respostas biológicas às alterações climáticas, perda da biodiversidade 
e disponibilidade dos recursos naturais. Essa lacuna de pesquisa limita nossa 
compreensão sobre os impactos das mudanças ambientais.
•	 Que qualquer novo desenvolvimento de potenciais indicadores ambientais deve, 
primeiro, considerar os méritos dos indicadores existentes e as melhorias es-
peradas com o novo indicador. Pois a seleção de novos indicadores ambientais 
apropriados, tais como os efeitos da gestão da Terra nos serviços ecossistêmi-
cos, é essencial.
•	 Que a sustentabilidade, a qualidade de vida e o desempenho econômico am-
biental exigem a reforma e a eliminação de subsídios prejudiciais ao ambiente e 
o reforço do papel dos impostos e encargos relacionados com a biodiversidade, 
bem como de outros instrumentos econômicos, pois ecossistemas saudáveis 
sustentam a manutenção da saúde nas comunidades humanas.
49
AUTOATIVIDADE
1. Segundo Kumar (2020), o objetivo de uma avaliação de impacto ambiental 
é determinar, antes da implementação, os impactos ambientais de uma 
ação proposta para que as consequências não intencionais possam ser 
reduzidas ou eliminadas, em um processo para identificar, compreender, 
avaliar e prever o impacto de certas ações humanas no meio ambiente. 
Sobre o impacto das atividades humanas, assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As atividades humanas, como a desflorestação, a mineração 
e a agricultura industrial causaram a poluição do ar, da água e do 
solo, a redução da qualidade do ar e da água e um risco aumenta-
do de problemas de saúde.
b. ( ) As alterações climáticas são o único fator importante que 
contribui para o esgotamento dos recursos naturais e para a qua-
lidade de vida humana.
c. ( ) As atividades humanas não têm influência na redução da 
qualidade do ar e da água e riscos de problemas de saúde, as 
influências soa somente ambientais.
d. ( ) O crescimento populacional contribui para o crescimento dos 
recursos naturais e da qualidade ambiental.
2. A comunidade internacional está preocupada com algumas mudanças 
ambientais e a disponibilidade dos recursos naturais. As alterações cli-
máticas, a desertificação, a destruição das florestas tropicais, a erosão 
dos ecossistemas costeiros, a perda de recursos do solo, a pesca exces-
siva, a extinção de espécies e a perda de biodiversidade são todos fatores 
que contribuem para essa preocupação. Muitos comentadores afirmam 
que esses problemas constituem o impacto cumulativo e contínuo da 
humanidade no ambiente, alterando profundamente a superfície da Terra 
(Azam; Khan; Ali, 2023). Com base nas definições dos recursos naturais, 
analise as sentenças a seguir:
I. Os recursos naturais são vitais para a sobrevivência de todos os 
seres vivos, e o ambiente nos fornece ar, água e solo limpos para 
a produção de alimentos. 
II. Os recursos naturais são as matérias-primas e fontes de ener-
gia que utilizamos, como petróleo, metais, solo, areia, vento, água 
etc. 
III. Os recursos naturais são geralmente divididos em três categorias: 
recursos variáveis, recursos permanentes e recursos infinitos. 
50
AUTOATIVIDADE
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
3. Existem poucos estudos empíricos sobre ações de sustentabilidade por-
tuária e poucos relatórios sobre experiências reais de portos e comunida-
des de cidades portuárias. No que diz respeito à aplicação de indicado-
res, questiona-se como o fosso entre portos e comunidades se relaciona 
com a dificuldade de obtenção de informação portuária. Além disso, os 
decisores portuários são muitas vezes movidos por lucros econômicos 
de curto prazo e não pelo planeamento do desenvolvimento sustentável 
(Franco et al., 2021). Com base nos princípios relacionados a sustentabi-
lidade, qualidade de vida e desempenho econômico, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A fim de permitir o crescimento econômico ao longo do último século, 
a economia mundial tem dependido de um acesso relativamente barato 
a recursos renováveis.
( ) A sustentabilidade não tem capacidade de melhorar a nossa quali-
dade de vida, nem proteger o nosso ecossistema e conserva os recursos 
naturais.
( ) Os recursos renováveis não são uma base para uma qualidade de 
vida, muito menos de desempenho econômico, os recursos não renová-
veis que são.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
4. O ambiente está em equilíbrio dinâmico com seus elementos. Qualquer 
alteração significativa num elemento perturba este equilíbrio e, depen-
dendo da qualidade e intensidade da ação desestabilizadora, o ambiente 
recupera o seu equilíbrio ou atinge um novo equilíbrio dinâmico ao longo 
51
AUTOATIVIDADE
do tempo. Considere o seguinte: em uma floresta densa, cortar alguns 
galhos de árvores perturba o equilíbrio, mas issonão é percebido, pois o 
equilíbrio é restaurado em pouco tempo. Diante destas afirmativas, dis-
serte um pouco sobre a biodiversidade e os serviços ecossistêmicos bem 
como sua perda.
5. Ao longo do último século, as alterações climáticas resultaram em au-
mento na temperatura média da Terra e no surgimento de mudanças 
espacialmente heterogêneas. A precipitação, o vento e os padrões cli-
máticos extremos também mudaram significativamente. Estas mudan-
ças suscitaram um interesse considerável nos potenciais impactos das 
alterações climáticas. Neste contexto, disserte como devem ser os indi-
cadores ambientais sãs alterações climáticas. 
52
REFERÊNCIAS
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tion expenditures in France. Environmental Science and Pollution Research, 
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-Estado-Resposta (PER) na Bacia Hidrográfica do Alto Iguaçu, PR. Ra’EGA, Curiti-
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DE JESUS, M. S.; SILVA, M. G.; TAVARES, M. S.; SILVA, L. G. O. C.; SANTOS, R. E. M.; 
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FRANCO, L. S.; DOLIVEIRA, S. L. D; FRANCO, A. C.; SOARES, S. Portos sustentáveis 
e os indicadores de desempenho ambiental, econômico e social para o desenvol-
vimento da comunidade local: uma revisão sistemática. MIX Sustentável, Floria-
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JATAV, S. S.; NAIK, K. Medindo a sustentabilidade agrícola da Índia: uma aplicação 
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2024.
53
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indicators: development, measurement and use. Paris: OECD, 1994.
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M.; STEIN, R. T.; OLIVEIRA, C. R. Ecologia e análises ambientais. Porto Alegre: 
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SALGADO, M.; VIEIRA, A. C.; TORRES, A.; OLIVEIRA, M. D. Selecting indicators to 
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STEIN, R. T. Avaliação de impactos ambientais. Porto Alegre: Gru-
po A, 2018. E-book. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/#/
books/9788595023451/. Acesso em: 16 mai. 2024.
UNIDADE 2
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
A partir do estudo desta unidade, você deverá ser capaz de:
• compreender os principais conceitos e definições referentes à área 
da estatística, desde a estatística básica até a estatística descritiva e 
aplicada. A análise estatística é o processo de coleta e análise de dados 
empregado para identificar padrões e tendências, eliminar preconceitos e 
informar a tomada de decisões;
• conhecer os diferentes tipos de metodologias utilizadas dentro da 
estatística descritiva e da estatística aplicada, que são as medidas de 
tendência central (média, mediana e moda) e as medidas de dispersão 
(intervalo, variância e desvio padrão). Tais medidas são fundamentais 
para a análise de dados em diversas áreas do conhecimento;
• desenvolver raciocínio estatístico aplicado a problemas em estudos 
ambientais. Isso inclui a construção de dados relacionados ao clima, 
disponibilidade de recursos naturais, biodiversidade, poluição, desma-
tamento e outros aspectos ambientais;
ESTATÍSTICA 
DESCRITIVA E 
APLICADA
PLANO DE ESTUDOS
A cada tópico desta unidade, você encontrará autoatividades com o objetivo 
de reforçar o conteúdo apresentado.
 
TÓPICO 1 – ANÁLISES ESTATÍSTICAS
TÓPICO 2 – ESTATÍSTICA DESCRITIVA
TÓPICO 3 – ESTATÍSTICA APLICADA
• conhecer algumas técnicas e ferramentas estatísticas aplicadas à 
construção de indicadores em geral, por meio do Estudo de Impacto 
Ambiental (EIA), do Sistema de Gestão Ambiental (SGA), da Análise 
do Ciclo de Vida (ACV) e de alguns programas estatísticos, técnicas 
essenciais para a avaliação e o monitoramento de processos ambientais 
e sustentáveis.
56
1 INTRODUÇÃO 
A estatística é, essencialmente, uma ciência que envolve a coleta, a inter-
pretação e a validação de dados (Ali; Bhaskar, 2016). A análise de dados estatísticos 
consiste em executar várias operações estatísticas, sendol uma abordagem quan-
titativa para quantificar informações. Os dados quantitativos incluem, principal-
mente, informações descritivas, como dados de pesquisas e observações. A análise 
estatística, também conhecida como estatística, envolve a coleta e a interpretação 
de dados para identificar padrões, eliminar vieses e embasar a tomada de decisões 
(Morettin, 2023). Essa prática é fundamental na área de inteligência de negócios, na 
qual dados de negócios e tendências são revisados.
Diversos setores podem se beneficiar da análise estatística de várias manei-
ras. Ela poder ser empregada, por exemplo, para determinar quais linhas de produ-
tos têm melhor desempenho, identificar membros da equipe de vendas com baixo 
rendimento e compreender como desempenho de vendas varia entre diferentes 
regiões. Além disso, a análise estatística pode ser aplicada à medição de variáveis 
TÓPICO 1
ANÁLISES 
ESTATÍSTICAS
57
ambientais (Glaz; Yeater, 2020; Castanheira, 2023). Ferramentas estatísticas tam-
bém são valiosas para a modelagem preditiva. Em vez de fornecer apenas previsões 
simples de tendências, essas ferramentas permitem que as empresas explorem in-
sights mais profundos, considerando diversos fatores externos (Ali; Bhaskar, 2016; 
Glaz; Yeater, 2020).
É importante que o pesquisador conheça os métodos estatísticos básicos 
usados na pesquisa. Isso ajudará a obter resultados válidos e confiáveis, pois o uso 
inadequado de técnicas estatísticas pode causar erros e prejudicar a relevância 
do trabalho (Glaz; Yeater, 2020). Estatísticas deficientes podem levar a pesquisas 
inadequadas, e pesquisas inadequadas podem resultar em práticas antiéticas (Ali; 
Bhaskar, 2016). Portanto, é crucial ter um conhecimento adequado em estatística e 
utilizar testes estatísticos apropriados. Uma sólida compreensão dos métodos esta-
tísticos fundamentais contribuirá significativamente para aprimorar o planejamento 
de pesquisas e produzir pesquisas médicas de alta qualidade, que podem funda-
mentar diretrizes baseadas em evidências. 
2 CONCEITOS FUNDAMENTAIS E DEFINIÇÕES 
Os princípios básicos da estatística incluem medidas de tendência central e 
medidas de dispersão. As medidas de tendência central mais comuns são a média, 
a mediana e a moda. A média representa a soma de todos os valores observados 
dividida pelo número de medições no conjunto de dados. Já a mediana é o valor 
central encontrado quando as observações são colocadas em ordem. Essas medi-
das nos ajudam a entender a variabilidade dos dados e identificar as observações 
mais comuns no conjuntode dados. A identificação do valor central permite que 
outros valores sejam comparados a ele, mostrando a dispersão ou o agrupamento 
da amostra, o que é conhecido como dispersão ou distribuição.
58
Figura 1 – Dados estatísticos
Fonte: https://elements.envato.com/pt-br/analysis-data-sheet-29LQAH6. Acesso em: 02 de junho 
de 2024.
Já as medidas de dispersão envolvem a variância e o desvio padrão (Moret-
tin, 2023). A variância é uma medida da dispersão dos dados em uma distribuição. 
O desvio padrão, por sua vez, quantifica essa dispersão em relação à média; o qua-
drado do desvio padrão é igual à variância. A estatística matemática envolve a apli-
cação de conceitos matemáticos à análise estatística. Originalmente, a estatística 
era considerada uma ciência nacional, voltada para a coleta e análise de fatos sobre 
um país, incluindo economia, forças armadas e população (Morettin, 2023).
Existem, de modo geral, dois tipos de estatísticas: estatística descritiva e 
estatística inferencial (em alguns casos, também conhecida como estatística apli-
cada). Seguem algumas terminologias importantes.
• Dados: fundamentalmente, dados são informações. Contudo, o termo 
“dados” geralmente se refere a arquivos digitais criados e organizados 
para análise. Os dados podem ser divididos em: 
 ○ dados agregados: um resumo estatístico dos dados, o que signi-
fica que os dados foram analisados de alguma forma;
59
 ○ microdados: dados de respostas individuais obtidos em inquéri-
tos e censos — são pontos de dados diretamente observados ou 
recolhidos a partir de unidades específicas de observação. Tam-
bém chamados de dados brutos. 
• Pontos de dados: os dados são diferenciados. Refere-se a um único 
ponto de dados.
• Indicador: muitas vezes usado como sinônimo de estatística, são va-
riáveis que descrevem o ambiente socioeconômico de uma sociedade, 
como renda per capita, taxa de desemprego e mediana de anos de es-
colaridade.
• Estatísticas: números, como contagens ou porcentagens, que des-
crevem alguma característica ou estado de uma variável, ou seja, um 
resumo numérico dos dados analisados de alguma forma.
• Variável: qualquer constatação que pode mudar (Morettin, 2023). Os 
exemplos incluem qualquer coisa que possa ser medida, como o núme-
ro de operações madeireiras no Alabama. Existem diferentes níveis de 
variáveis (Quadro 1).
Quadro 1 – Os quatro níveis de medição
Tipo Representa Operações Tendência 
central
Nominal Categoria Contar Modo
Ordinal Classificação e 
ordem Adicionar Mediana
Intervalo Entidades com 
espaçamento igual Multiplicar Significar
Razão Entidades com 
zero verdadeiro
Trigonométrico, ex-
ponencial e outros Média geométrica
Fonte: adaptado de https://dev.to/iamdeb25/basic-concepts-and-definitions-in-statistics-2p07. 
Acesso em: 03 de junho de 2024.
• Bancos de dados: é uma coleção organizada de dados projetada para 
permitir pesquisa e recuperação eficientes por meio de consultas. Esses 
sistemas são fundamentais para armazenar informações de maneira 
estruturada, facilitando o acesso e a manipulação de grandes volumes 
de dados de forma rápida e precisa. Utilizados em diversas aplicações, 
desde sistemas de gerenciamento empresarial até plataformas de redes 
60
sociais, os bancos de dados são essenciais para a organização e a aná-
lise de informações críticas em tempo real. A seguir, vejamos exemplos 
de dados utilizados em Estatística: 
 ○ dados quantitativos/variáveis quantitativas: informações 
que podem ser numericamente processadas.
 ○ dados qualitativos/variáveis qualitativas: informações relati-
vas à qualidade de algo. Os dados qualitativos podem ser recolhi-
dos por meio de investigação etnográfica, observação participante, 
entrevistas abertas etc. Alguns elementos dos resultados obtidos 
com pesquisa qualitativa podem ser tratados numericamente.
 ○ dados de série temporal: quaisquer dados organizados em or-
dem temporal.
 ○ dados longitudinais: dados coletados repetidamente ao longo 
do tempo, sempre com o mesmo grupo de entrevistados.
 ○ dados discretos: dados numéricos com um número limitado de 
valores possíveis (ex.: 1,2,3,4,5).
 ○ dados contínuos: dados com um número infinito de valores pos-
síveis.
 ○ nominal: os dados nominais não têm ordem e fornecem apenas no-
mes ou rótulos para diversas categorias (ex.: amarelo, branco, rosa).
 ○ ordinal: os dados ordinais possuem uma ordem, mas os intervalos 
entre as medições não são significativos (ex.: baixo, médio, alto).
 ○ alcance: os dados de alcance apresentam lacunas significativas 
entre as medições, mas nenhum ponto de partida verdadeiro (ex.: 
escala Fahrenheit).
 ○ escala: os dados de escala têm o mais alto nível de medição. As 
proporções e os intervalos entre as medições fazem sentido por-
que existe um ponto de partida (ex.: escala de temperatura Kelvin). 
Esses dados são cruciais para a precisão e a validade das análises 
científicas e técnicas, permitindo comparações e cálculos exatos 
em diversas áreas de estudo.
2.1 POPULAÇÃO E AMOSTRA
População inclui todos os elementos do conjunto de dados e termos men-
suráveis da população, como média e desvio padrão, conhecidos como parâme-
tros. População se refere a todo o grupo de pessoas, objetos, eventos analisados. 
Existem diferentes tipos de populações, como população finita, população infinita, 
população existente e população hipotética.
61
Figura 2 – Exemplo de população 
Fonte: https://elements.envato.com/pt-br/concept-or-composition-of-world-population-day-JJ-
T6E6L. Acesso em: 04 de junho de 2024.
Já a amostra faz parte da população; inclui uma ou duas observações ex-
traídas da população. A característica que pode ser medida da amostra é chamada 
de estatística. O processo de seleção de amostras da população é conhecido como 
amostragem. Por exemplo: alguns alunos da turma são a amostra da população, 
que seria a turma inteira (Morettin, 2023). Esse processo é dividido em dois tipos: 
amostragem probabilística e amostragem não probabilística.
2.2 AMOSTRAGEM
A amostragem estatística envolve a extração aleatória de observações de 
uma distribuição populacional. Muitas vezes, desconhecemos a natureza exata 
dessa distribuição, o que nos impede de usar fórmulas padrão para gerar estima-
tivas estatísticas. No entanto, se assumirmos que a distribuição amostral reflete 
a distribuição populacional com precisão, podemos obter estimativas descritivas, 
como média, erro padrão e intervalo de confiança (Castanheira, 2023). Repetindo 
a amostragem várias vezes, reduzimos o erro amostral e melhoramos a qualidade 
das estimativas. Embora essa suposição possa parecer um ato de fé para muitos, 
62
o método bootstrap (uma ferramenta para desenvolvimento em HTML, CSS e JS) 
pode fornecer estimativas surpreendentemente precisas, desde que a amostragem 
seja cuidadosa, verdadeiramente aleatória e tenha um tamanho razoável.
2.3 VARIÁVEIS E FREQUÊNCIA
Uma variável pode ser definida como qualquer característica que pode ser 
medida ou contada, seja em termos numéricos ou quantitativos. Também podemos 
chamá-la de “elemento de dados” (Morettin, 2023). Exemplos de variáveis incluem 
idade, sexo, receitas e despesas comerciais, local de nascimento, despesas de ca-
pital, notas escolares, cor dos olhos e tipo de veículo. O termo “variável” reflete sua 
capacidade de variar entre unidades de dados em uma população e de mudar de 
valor ao longo do tempo. Por exemplo, o rendimento é uma variável que difere entre 
as unidades de dados em uma população (ou seja, as pessoas ou empresas estu-
dadas não têm o mesmo rendimento), além de poder variar ao longo do tempo para 
cada unidade de dados (ou seja, o desempenho pode aumentar ou diminuir).
As variáveis discretas e variáveis contínuas são dois tipos de variáveis nu-
méricas. A principal diferença entre elas é que as variáveis discretas representam 
valores inteiros contáveis, enquanto as variáveis contínuas são medidas e podem 
assumir um número infinito de valoresdentro de um intervalo (Morettin, 2023). Vale 
ressaltar que, em alguns casos, tratamos variáveis contínuas como se fossem dis-
cretas. A idade é um bom exemplo disso: tecnicamente, a idade é uma variável 
contínua, pois pode assumir valores fracionados (como 11,0005 anos ou 23,91312 
anos); no entanto, em geral, estamos interessados apenas nas idades das pessoas 
medidas em anos, tratando a idade como uma variável discreta.
A frequência pode ser definida como um valor que corresponde ao número 
de vezes que ocorre em um conjunto de dados. Uma distribuição de frequência é o 
padrão de frequência de uma variável. É o número de vezes que cada valor de uma 
variável aparece em um conjunto de dados. Existem dois tipos principais de distri-
buição de frequência. As distribuições de frequência não agrupadas correspondem 
ao número de observações de cada valor de uma variável; esse tipo de distribuição 
de frequência pode ser usado para variáveis categóricas. Já as distribuições de 
frequência agrupadas se referem ao número de observações de cada intervalo de 
classe de uma variável. Os intervalos de classe são grupos ordenados de valores de 
uma variável; esse tipo de distribuição de frequência pode ser usado para variáveis 
quantitativas. 
63
3 REPRESENTAÇÕES (TABELAS E GRÁFICOS)
Tabelas e gráficos são representações visuais, sendo usados para organi-
zar informações e mostrar padrões e relacionamentos (Morettin, 2023). Os gráficos 
exibem as informações representando-as como formas. Pesquisadores e cientistas 
costumam usar tabelas e gráficos para relatar suas descobertas. São instrumentos 
frequentemente usados para apoiar um argumento ou ponto de vista em jornais, 
artigos de revistas e na televisão. Tabelas e gráficos podem ser ferramentas úteis 
para ajudar as pessoas a tomarem decisões. 
Na sua forma mais simples, uma tabela é um conjunto de linhas e colunas 
com dados. No topo de cada coluna, há um cabeçalho que define ou identifica o 
conteúdo dessa coluna (e geralmente indica a unidade de medida). Na extremi-
dade esquerda da tabela, estão os títulos das linhas, que definem ou identificam o 
conteúdo dessa linha. Tal como acontece com outros tipos de gráficos, você deve 
consultar a tabela no texto imediatamente antes da tabela. 
Não espere que os leitores descubram tudo sozinhos: você também deve 
explicar o significado geral dos dados da tabela. Se a tabela inteira não couber no 
texto no local que foi pensada, continue com o texto e insira a tabela o mais próxi-
mo possível. Simplifique os dados da tabela com a quantidade de dados que ilustre 
seu ponto de vista — sem distorcer esses dados, é claro. Não coloque a palavra ou 
abreviatura da unidade de medida em cada célula de uma coluna. Por exemplo: 
em uma coluna de medidas, todas em milímetros, não coloque “mm” após cada 
número. Coloque a abreviatura entre parênteses no cabeçalho da coluna ou linha. 
Números alinhados à direita ou números decimais em colunas. Se essa convenção 
não for respeitada, pode ser difícil compreender rapidamente o tamanho dos núme-
ros. Existem muitos tipos de gráficos que são utilizados para demostrar diferentes 
resultados e variáveis; sendo assim, a escolha do gráfico ideal vai depender do que 
se pretende demostrar (Castanheira, 2023). 
64
Figura 3 – Diferentes tipos de gráficos 
Fonte: https://elements.envato.com/pt-br/comparison-chart-infographics-design-2AXSNW4. Acesso 
em: 04 de junho de 2024.
Como aprendemos neste tópico, a estatística é uma ferramenta eficiente 
aplicada a diversas áreas, incluindo a construção de indicadores ambientais. Para 
isso, são necessários instrumentos analíticos que possam ser constituídos de fór-
mulas, softwares e diferentes gráficos e tabelas. Dentro do tópico 2, abordaremos 
com mais detalhes os diferentes tipos de gráficos. 
65
RESUMO DO TÓPICO 1
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que a análise estatística (ou só estatística) é o processo de coleta e análise de 
dados para identificar padrões e tendências, eliminar preconceitos e informar a 
tomada de decisões, ela envolve o uso de várias técnicas, as quais são funda-
mentais para obter insights precisos e confiáveis em diversos campos de pesqui-
sa e aplicação prática.
•	 Que diversos setores podem usar a análise estatística a seu favor de várias ma-
neiras, incluindo a determinação das linhas de produtos com melhor desempe-
nho e até mesmo medições de vareáveis ambientais. Essas aplicações permitem 
otimizar processos, melhorar a eficiência e tomar decisões mais informadas e 
estratégicas. 
•	 Que os princípios básicos das estatísticas incluem medidas de tendência central 
e medidas de dispersão. Isso inclui uma lista de terminologias que vão desde as 
mais simples até as mais complexas, como variáveis e frequência. Essas termi-
nologias são essenciais para entender e aplicar corretamente os conceitos esta-
tísticos em análises e pesquisas.
•	 Que uma população inclui todos os elementos do conjunto de dados e termos 
mensuráveis da população, como média e desvio padrão, conhecidos como pa-
râmetros, enquanto uma amostra faz parte da população e inclui uma ou mais 
observações extraídas dela. Entender a diferença entre população e amostra é 
fundamental para generalizar conclusões estatísticas com precisão.
•	 As tabelas e os gráficos são representações visuais usadas para organizar in-
formações e mostrar padrões e relacionamentos. Os diferentes tipos de gráficos 
exibem essas informações representando-as como formas, facilitando a inter-
pretação e a comunicação dos dados de maneira eficaz.
66
AUTOATIVIDADE
1. A análise de dados estatísticos é o processo de execução de várias ope-
rações estatísticas. É um tipo de pesquisa quantitativa que busca quan-
tificar dados, sendo uma ciência que envolve coleta de dados, interpre-
tação de dados e, finalmente, validação de dados. Os dados quantitativos 
envolvem, principalmente, dados descritivos. Considerando esse contex-
to, assinale a alternativa CORRETA que apresenta esses dados:
a. ( ) Dados de inquéritos e dados observacionais.
b. ( ) Dados quantitativos e dados qualitativos.
c. ( ) Dados de inquérito e dados preditivos.
d. ( ) Pesquisa operacional e dados qualitativos.
2. De acordo com Sarka e Sarka (2021), uma variável é um componente es-
sencial de qualquer dado estatístico, sendo uma característica única de 
um membro de uma determinada amostra ou população; pode diferir em 
número ou quantidade de outro membro da mesma amostra ou popula-
ção. Com base nessa definição de variável, analise as sentenças a seguir:
SARKA, D; SARKA, D. Descriptive statistics. Advanced Analytics with 
Transact-SQL: Exploring Hidden Patterns and Rules in Your Data. [s.l.]: 
Apress, 2021. p. 3-29.
I. Uma variável também pode ser chamada de elemento de ima-
gens, pois podem ser exemplificadas por formas regulares.
II. Os exemplos de variáveis incluem idade, sexo, receitas e despe-
sas comerciais, local de nascimento, despesas de capital, notas 
escolares e outros.
III. Os exemplos incluem qualquer coisa que não possa ser medida, 
como o número de operações madeireiras no Alabama.
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
67
AUTOATIVIDADE
3. Compreender a diferença entre uma população e uma amostra é fun-
damental para métodos de pesquisa em todas as áreas. Enquanto a 
população abrange todos os indivíduos, itens ou observações estuda-
das, a amostra representa um subconjunto selecionado para análise. O 
reconhecimento dessa diferença permite que os investigadores façam 
inferências significativas sobre a população maior com base nas caracte-
rísticas da amostra. De acordo com os princípios de população e amostra, 
classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) A característica da amostra que pode ser medida é chamada de censo. 
( ) Os tipos depopulação são: população finita, população infinita, popu-
lação existente e população hipotética.
( ) A amostra não tem relação com a população, inclui apenas observa-
ções parecidas dela.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
4. Os gráficos são imagens ou recursos visuais criados e expostos, sendo 
usados para comunicar informações, transmitir ideias ou melhorar o apelo 
visual de várias formas de mídia. Esses recursos podem ser ferramentas 
úteis para ajudar as pessoas a tomarem decisões e podem tanto abordar 
assuntos simples, como o valor de uma mercadoria, quanto desastres 
ambientais e impactos globais. Disserte um pouco sobre os gráficos de 
linha e de barras.
5. Segundo Ali e Bhaskar (2016), os métodos estatísticos envolvidos na con-
dução de um estudo incluem planejamento, desenho, coleta de dados, 
análise, interpretação significativa e comunicação dos resultados da pes-
quisa. A análise estatística dá sentido a números sem sentido, dando vida 
a dados sem vida. Diante desse contexto, descreva pelo menos quatro 
terminologias importantes na análise estatística.
68
TÓPICO 2
ESTATÍSTICA 
DESCRITIVA
1 INTRODUÇÃO
Os dados coletados são resumidos e explicados por meio da estatística des-
critiva (Sarka; Sarka, 2021). Essa abordagem envolve a organização, a representa-
ção e explicação de um conjunto de dados com uso de tabelas, gráficos e medidas 
resumidas (Morettin, 2023). As formas comuns de resumir e apresentar dados in-
cluem histogramas, gráficos de pizza, gráficos de barras e gráficos de dispersão. 
A estatística descritiva é exatamente isso: descritiva, ou seja, não busca ir 
além dos dados coletados (Castanheira, 2023). Por outro lado, a inferência estatís-
tica lida com proposições estatísticas. Alguns exemplos comuns de proposições 
estatísticas incluem:
• estimativa: um valor específico mais próximo de algum parâmetro de 
interesse;
• intervalo de confiança: um intervalo é construído usando um conjun-
to de dados extraído de uma população que contém o valor verdadeiro 
de um parâmetro, com probabilidade de estar em um nível de confiança 
especificado quando tais conjuntos de dados são amostrados repetida-
mente e é definido como um intervalo confiável. Em outras palavras, o 
69
intervalo de confiança é uma medida de quão bem o modelo prevê os 
dados reais registrados. Por exemplo, um conjunto de valores que con-
tém um nível de confiança posterior de 95% é chamado de intervalo de 
confiança. Essa é uma forma de padronizar os intervalos de confiança. 
Quando você lê um estudo com nível de confiança de 95%, ele se refere 
a um intervalo confiável.
Os métodos estatísticos envolvidos na condução de um estudo incluem pla-
nejamento, desenho, coleta de dados, análise, interpretação significativa e relatório 
dos resultados da pesquisa (Morettin, 2023). A análise estatística dá sentido a nú-
meros sem sentido, dando vida a dados sem vida. Os resultados e as conclusões só 
podem ser considerados corretos se forem utilizados testes estatísticos apropriados. 
2 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL
Uma medida de tendência central é um valor único que tenta descrever um 
conjunto de dados, identificando a localização central dentro desse conjunto de 
dados (Morettin, 2023). Portanto, às vezes, as medidas de tendência central são 
chamadas de medidas de localização central (Figura 4). Também são classificadas 
como estatísticas resumidas. A média é, provavelmente, a medida de tendência 
central com a qual você está mais familiarizado, mas existem outras, como a me-
diana e a moda (Sarka; Sarka, 2021).
Figura 4 – Medida de localização central (meio)
Fonte: https://br.freepik.com/psd-gratuitas/desenho-decorativo-de-divisor-de-linhas_158210048.
htm#fromView=search&page=1&position=3&uuid=f36ab6a0-0786-4884-a580-9981d12f3bed. 
Acesso em: 04 de junho de 2024.
2.1 MÉDIA ARITMÉTICA
A média é a medida de tendência central mais popular e conhecida. Ela pode 
ser usada tanto com dados discretos quanto contínuos, embora seja mais comum 
em dados contínuos (consulte nosso guia sobre tipos de variáveis para entender 
70
os diferentes tipos). A média é calculada somando todos os valores do conjunto de 
dados e dividindo essa soma pelo número total de valores (Sarka; Sarka, 2021).
O valor médio é essencialmente um modelo representativo do seu conjunto 
de dados. No entanto, é importante observar que a média nem sempre corresponde 
a um valor real observado nos dados (Dos Santos et al., 2020; Sarka; Sarka, 2021). 
Apesar disso, uma de suas propriedades importantes é minimizar o erro na previsão 
de qualquer valor do conjunto de dados. Em outras palavras, a média é o valor que 
minimiza a soma dos erros entre cada valor e a média. Além disso, a média inclui to-
dos os valores do conjunto de dados no cálculo, sendo a única medida de tendência 
central em que a soma dos desvios de cada valor em relação à média é sempre zero.
2.2 MEDIANA 
A mediana é o resultado médio de um conjunto de dados ordenados por 
tamanho (Figura 5). A mediana é menos afetada por valores discrepantes e da-
dos distorcidos (Sarka; Sarka, 2021). Cinquenta por cento das observações em uma 
distribuição têm pontuações iguais ou inferiores à média; portanto, a mediana é o 
percentil 50. A média também é chamada de posição média. É fácil calcular a me-
diana: se o número de observações for ímpar, então (n + 1)/ segunda observação 
(no conjunto ordenado) é a mediana. Quando o número total de observações é par, 
é dado pela média das observações n/2 e (n/2 + 1).
Figura 5 – Conjunto de tamanhos de curvas
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-premium/icone-de-grafico-de-diagrama-isometrico-do-ico-
ne-vetorial-de-grafico-de-diagrama-para-web-design-isolado-em-fundo-branco_70940355.ht-
m#fromView=search&page=1&position=51&uuid=fb6714b3-5fbf-442f-85a7-a480e0dde0b3. Acesso 
em: 04 de junho de 2024.
71
2.3 MODA
A moda é definida como o valor que ocorre com mais frequência nos dados 
(Figura 6). Alguns conjuntos de dados não têm moda porque cada valor aparece 
apenas uma vez (Sarka; Sarka, 2021). Por outro lado, alguns conjuntos de dados 
podem ter várias modas, o que ocorre quando o conjunto de dados contém dois ou 
mais valores de frequência iguais e maiores que qualquer outro valor. A moda rara-
mente é usada como estatística resumida, exceto para descrever uma distribuição 
bimodal (dois valores modais), na qual o pico mais alto é chamado de modo principal 
e o pico mais curto é chamado de modo menor.
Figura 6 – Exemplo de moda (números repetidos)
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-premium/numeros-sem-costura-padrao-brilhante_30531628.
htm#fromView=search&page=1&position=15&uuid=31d89e28-3cf8-401e-9041-b372cc2aac5a. 
Acesso em: 04 de junho de 2024.
3 MEDIDAS DE DISPERSÃO 
As medidas de dispersão são números reais não negativos que ajudam a 
avaliar a dispersão dos dados sobre o valor central. Essas medições ajudam a deter-
minar o quanto os dados fornecidos são amplificados ou reduzidos. Existem cinco 
métodos mais comumente usados para medir a dispersão: intervalo, variância, des-
72
vio padrão, desvio médio e intervalo interquartil. O uso mais importante das medi-
das de dispersão é que elas ajudam você a entender a distribuição dos seus dados. 
À medida que os dados se tornam mais diversificados, o valor da medida de disper-
são aumenta (Sarka; Sarka, 2021).
3.1 VARIÂNCIA 
A variância é definida como uma medida da dispersão de um conjunto de 
dados em relação à sua média (Lobo, 2024). A variância é representada pelo símbolo 
σ 2; em outras palavras, também podemos dizer que a variância é a média das dife-
renças quadradas da média. A raiz quadrada da variância é o desvio padrão (DP ou 
σ), que ajuda a determinar a estabilidade dos retornos ao longo do tempo.
A variância de um grupo de dados possui várias propriedades: cada termo na 
fórmula é elevado ao quadrado e a média é calculada, resultandosempre em 
um valor não negativo. Portanto, a variância pode ser positiva ou zero, mas 
nunca negativa. Ela é medida em unidades quadradas. Exemplo: se as alturas 
dos alunos estiverem em cm, a variância será em cm².
ATENÇÃO
3.2 DESVIO PADRÃO
A extensão em que nosso conjunto de dados varia em relação à média dos 
dados é medida como o desvio padrão (Morettin, 2023). Portanto, definimos o des-
vio padrão como a distribuição de uma estatística em relação à média ou à posição 
média. Usamos o símbolo σ para representar o desvio padrão dos dados. Embora 
o desvio padrão seja a raiz quadrada da variância, a variância é a diferença média 
quadrada de cada ponto de dados em relação à média.
As várias propriedades da variação do grupo de dados são: o desvio padrão, 
que é a raiz quadrada da variância de um determinado conjunto de dados. 
Também é chamado de desvio quadrático médio.
NOTA
73
O desvio padrão é uma quantidade não negativa, ou seja, sempre tem valor 
positivo ou zero. Se todos os valores do conjunto de dados forem semelhantes, o 
valor do desvio padrão será próximo de zero. Porém, se os valores no conjunto de 
dados forem muito diferentes entre si, o desvio padrão terá um valor positivo alto 
(Sarka; Sarka, 2021). 
Existem duas fórmulas para o desvio padrão: desvio padrão populacional e 
desvio padrão da amostra.
IMPORTANTE
3.3 TIPOS DE GRÁFICOS
Existem inúmeros tipos de gráficos, tais como: gráfico de colunas; gráfico de 
barras; gráfico de pizza; gráfico de linha; gráfico de área; gráfico de dispersão; pic-
tograma; fluxograma gráfico; gráfico de bolhas; gráfico de medidor Venn empilhado; 
gráfico de mosaico; gráfico em cascata; mapa de calor; gráfico de funil; diagrama de 
pareto; gráfico de barras empilhadas de caixa Gantt; gráfico de radar; entre outros 
(Sarka; Sarka, 2021). 
Figura 7 – Gráfico de barras
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-premium/um-grafico-de-barras-com-a-palavra-negocios-no-
-meio_46953105.htm#fromView=search&page=1&position=18&uuid=6ec01d08-b9a4-4f3e-8f3a-
-5d3cd1801308. Acesso em: 04 de junho de 2024. 
74
Em gráficos de barras (Figura 7) e em gráficos de linhas (Figura 8), lembre-
-se de indicar o que os eixos x e y representam. Um poço pode render milhões de 
dólares; demais segmentos, cinco anos ou da década de 1960 até o presente. Grá-
ficos de barras, gráficos de linhas e gráficos de pizza geralmente usam cores, som-
breamentos ou estilos de linha especiais (sólidos ou pontilhados) (Morettin, 2023; 
Sarka; Sarka, 2021). Certifique-se de indicar o que isso significa; traduza-os em uma 
legenda em um local não utilizado da tabela. Gráficos de linha (Figura 8), esses são 
usados para mostrar mudanças ao longo do tempo. Por exemplo, um gráfico de li-
nhas é adequado para ilustrar alterações de preços ao longo de vários meses, taxas 
de produção diárias nas últimas duas semanas etc. Tal como acontece com todos 
os gráficos, inclua uma figura, um número e um título.
Figura 8 – Gráfico de linha
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/modelo-de-grafico-infografico_763939.htm#from-
View=search&page=1&position=4&uuid=1b48ac11-7387-445c-997d-582cab061974. Acesso em: 04 
de junho de 2024.
75
Esses elementos são essenciais para a interpretação correta dos dados 
apresentados. Além disso, assegure-se de que os eixos estejam claramente rotula-
dos, indicando as unidades de medida utilizadas. Não se deve esquecer de adicionar 
uma legenda autoexplicativa e indicativa de cada elemento apresentado, principal-
mente se houver múltiplas linhas representando diferentes conjuntos de dados.
• Concentre-se em uma cor para um gráfico de barras;
• Cores fortes são ótimas para destacar um ponto importante dos dados;
• As barras devem ser mais largas que o espaço em branco entre elas;
• Escreva os rótulos horizontalmente para melhor legibilidade;
• Classifique as categorias em ordem alfabética ou por valor para consis-
tência.
INTERESSANTE
Um gráfico métrico (Figura 9), também conhecido como gráfico medidor, é 
um tipo de gráfico avançado que mostra se os valores dos dados caem em uma 
escala de aceitável (bom) ou inaceitável (ruim). Você pode criar, por exemplo, um 
gráfico de medição para mostrar os números reais de vendas e usar suas metas de 
vendas trimestrais como limite. Nem todos os gráficos são capazes de exibir dados 
dessa forma. 
Figura 9 – Gráficos métricos
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/graficos-estatisticos-infografico_776499.htm#from-
View=search&page=1&position=2&uuid=9bf2cb9e-bbfd-4dc6-b3db-c87b823e7655. Acesso em: 04 
de junho de 2024.
O gráfico de pizza (Figura 10), também conhecido como “gráfico de setores”, 
recebe esse nome porque se assemelha a uma pizza, ou seja, tem formato circular. 
Esses gráficos são utilizados para representar valores globais com base no conceito 
76
de proporção. São amplamente empregados em diversas áreas, podendo represen-
tar informações relacionadas a finanças, meio ambiente, saúde e outros temas.
Figura 10 – Gráfico de pizza
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-premium/icone-de-grafico-de-barras-do-grafico-de-piz-
za_50472461.htm#fromView=search&page=1&position=40&uuid=2e3dfe38-1fc9-4576-8a15-c9c-
f52597e8f. Acesso em: 04 de junho de 2024.
É importante se certificar de que cada setor esteja claramente identificado 
com rótulos ou uma legenda, facilitando a compreensão das proporções. Além dis-
so, é recomendável utilizar cores distintas para cada setor, aumentando a clareza 
visual. É importante também incluir uma figura, um número e um título para cada 
gráfico, garantindo uma apresentação completa e informativa.
Elementos importantes em um diagrama:
• Título: indica as informações apresentadas.
• Fonte: origem dos dados e ano de publicação.
• Números: cruciais para comparações, representando valores ou tempo.
• Legendas: ajudam na leitura, usando cores para destacar dados ou pe-
ríodos. 
INTERESSANTE
 
77
4 APLICAÇÕES DA ESTATÍSTICA DESCRITIVA 
A estatística descritiva é fundamental para resumir e explicar conjuntos de 
dados de maneira significativa. Ela nos ajuda a compreender as principais caracte-
rísticas dos dados, identificar padrões e tendências, além de obter insights valiosos. 
As estatísticas descritivas servem como base para análises mais aprofundadas, to-
mada de decisões e comunicação de resultados (Morettin, 2023).
A estatística descritiva é usada para resumir e apresentar dados de forma 
concisa e significativa, sendo comumente adotada em vários campos, como pes-
quisa, negócios, economia, ciências sociais e medicina. A estatística descritiva aju-
da pesquisadores e analistas a descreverem a tendência central (média, mediana, 
moda), a variância (intervalo, variância, desvio padrão) e a forma da distribuição de 
um conjunto de dados (Sarka; Sarka, 2021). Também inclui uma representação grá-
fica dos dados para auxiliar na sua visualização e compreensão. Veja alguns exem-
plos:
a. pontuações do exame: suponha que você tenha os pontos de 20 alu-
nos em um exame: 85, 90, 75, 92, 88, 79, 83, 95, 87, 91, 78, 86, 89, 94, 
82, 80, 84, 93, 88, 81. Para calcular estatísticas descritivas, siga os se-
guintes passos:
 ○ média: some todas as pontuações e dívida pelo número de pon-
tuações. Média = (85 + 90 + 75 + 92 + 88 + 79 + 83 + 95 + 87 + 91 
+ 78 + 86 + 89 + 94 + 82 + 80 + 84 + 93 + 88 + 81) / 20 = 1770/20 
= 88,5
 ○ mediana: organize as pontuações em ordem crescente e encon-
tre o valor médio. Mediana = 86 (valor médio)
 ○ moda: identifique as pontuações que aparecem com mais frequ-
ência. Moda = 88
 ○ intervalo: calcule a diferença entre as pontuações mais altas e 
mais baixas. Faixa = 95 - 75 = 20
 ○ variância: calcule a média das diferenças quadradas da média. 
Variância = [(85-88,5) ^ 2 + (90-88,5) ^ 2 + ... + (81-88,5) ^ 2] / 20 
= 33,25
 ○ desvio padrão: calcule a raiz quadrada da variância. Desvio Pa-
drão = √33,25 = 5,77
78
b. renda mensal: considerando uma população amostral de 50 indivídu-
os e suas rendas mensais, calculeas estatísticas descritivas:$ 2.500, $ 
3.000, $ 3.200, $ 4.000, $ 2.800, $ 3.500, $ 4.500, $ 3.200, $ 3.800, $ 
3.500, $ 2.800, $ 4.200, $ 3.900, $ 3.600, $ 3.000, $ 2.700, $ 2.900, 00, 
$ 3.500, $ 3.200, $ 3.600, $ 4.300, $ 4.100, $ 3.800, $ 3.600, $ 2.500, $ 
4.200, $ 4.200, $ 3.400, $ 3.300, $ 3.800, $ 3.900, $ 3.500, $ 2.800, $ 
4.100, $ 3.200, $ 3.600, $ 4.000, $ 3.700, $ 3.000, $ 3.100, $ 2.900, 00, $ 
3.800, $ 4.000, $ 3.300, $ 3.100, $ 3.200, $ 4.200, $ 3.400.
 ○ média: some todas as rendas e dívida pelo número de rendas. Mé-
dia = ($ 2.500 + $ 3.000 + ... + $ 3.400) / 50 = $ 166.200 / 50 = $ 
3.324
 ○ mediana: organize os rendimentos em ordem crescente e encon-
tre o valor médio. Mediana = $ 3.400 (valor médio)
 ○ faixa: calcule a diferença entre os rendimentos mais altos e mais 
baixos. Faixa = US$ 4.500 - US$ 2.500 = US$ 2.000
 ○ variância: calcule a média das diferenças quadradas da mé-
dia. Variação = [($2.500-$3.324)^2 + ($3.000-$3.324)^2 + ... + 
($3.400-$3.324)^2] / 50 = $221.684.000 / 50 = $4.433.680
 ○ desvio padrão: calcule a raiz quadrada da variância. Desvio Pa-
drão = √$ 4.433.680 = $ 2.105,18
Os cálculos fornecem estatísticas descritivas que resumem a tendência 
central, a dispersão e a forma dos dados. A estatística descritiva é como tirar uma 
foto dos nossos dados, oferecendo um resumo conciso e fácil de entender do que 
está acontecendo (Sarka; Sarka, 2021). Por exemplo: imagine que o gerente de um 
restaurante fast-food deseja saber quanto tempo os clientes esperam na fila duran-
te o almoço; para isso, ele analisa os dados da semana e resume as informações, 
seja em números ou gráficos.
A estatística inferencial, por sua vez, vai além. Ela utiliza uma amostra repre-
sentativa de dados de uma população para fazer suposições ou inferências sobre 
toda a população. Isso é especialmente útil quando não é possível observar todos 
os membros da população (Castanheira, 2023). Por exemplo: considere que você 
deseja descobrir o diâmetro de todos os pregos fabricados. Medir cada um individu-
almente seria inviável, certo? No entanto, você pode selecionar uma amostra alea-
tória de pregos, medir seus diâmetros e usar essas informações para tirar conclu-
sões sobre toda a produção de pregos. Assim, a estatística inferencial nos permite 
extrapolar resultados com base em dados amostrais.
79
RESUMO DO TÓPICO 2
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que a estatística descritiva se refere a um conjunto de métodos usados para 
resumir e descrever as principais características de um conjunto de dados, como 
sua tendência central, variabilidade e distribuição. Dessa forma, as medidas de 
tendência central também são chamadas de medidas de localização central.
•	 Que as estatísticas descritivas, apesar de simples, são uma parte extremamente 
importante de qualquer análise quantitativa de dados, pois as medidas de ten-
dência central incluem a média, a mediana e a moda, enquanto a assimetria indi-
ca se um conjunto de dados se inclina para um lado ou para outro; já as medidas 
de dispersão incluem intervalo, variância e desvio padrão.
•	 Que variância e desvio padrão são medidas importantes usadas para encontrar 
o significado de um grande conjunto de dados. As diferentes fórmulas para vari-
ância e desvio padrão são altamente utilizadas em estatística para determinar as 
tendências de vários valores, o que é fundamental para compreender a consis-
tência e as tendências dos dados.
•	 Que a estatística descritiva nos auxilia a entender o que atualmente está pre-
sente nos dados; entretanto, a estatística inferencial, por meio de amostra, nos 
auxilia a fazer suposições acerca de uma população maior, sendo importantes 
por permitir resumir e explicar seus dados de uma forma significativa.
80
AUTOATIVIDADE
1. Com base nas análises estatística, os diversos setores podem usar vá-
rias maneiras a seu favor, incluindo a determinação das linhas de produ-
tos com melhor desempenho, a identificação do pessoal de vendas com 
baixo desempenho, a compreensão de como o desempenho das vendas 
varia entre as regiões e até mesmo medições de vareáveis ambientais. 
Nesse contexto, assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) A estatística descritiva organiza, representa e explica um 
conjunto de dados.
b. ( ) As conclusões da inferência estatística são analogias estatís-
ticas de base.
c. ( ) As análises frequências são as menos utilizadas na modelagem.
d. ( ) Ferramentas de análise modal podem ajudar na modelagem 
prestativa.
2. De acordo com Morettin (2023), as definições e as terminologias esta-
tísticas básicas mais comuns que você encontrará são médias, moda e 
mediana, que são conhecidas como medidas de tendência central. Im-
portante também é a forma de uma distribuição, pois nos diz algo sobre 
como os dados estão distribuídos em torno da média ou mediana. Com 
base nas medidas de tendência central, analise as sentenças a seguir:
MORETTIN, P. A. Estatística básica. Curitiba: SRV Editora LTDA, 
2023. E-book. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/#/
books/9788571441484/. Acesso em: 16 maio 2024.
I. As medidas de tendência central são chamadas de medidas lon-
gitudinais.
II. As medidas de tendência central são às vezes chamadas de me-
didas de localização central.
III. As medidas de tendência central são chamadas de medidas de 
localização mediatária. 
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
81
AUTOATIVIDADE
3. Os diferentes tipos gráficos se referema imagens visuais ou designs cria-
dos ou exibidos em uma tela ou impressos em mídia física. Os gráficos 
são usados para transmitir informações, comunicar ideias ou melhorar o 
apelo visual de diversas formas de mídia. Nas áreas de tecnologia, com-
putação, programação e comunicações, os gráficos desempenham um 
papel vital em interfaces de usuário, arte digital, jogos, web design e mui-
to mais. De acordo com os diferentes tipos de gráficos, classifique V para 
as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Gráficos de pizza são usados para mostrar mudanças ao longo do 
tempo.
( ) Um gráfico métrico também é conhecido como gráfico de peso ou 
basal.
( ) O gráfico de pizza também é chamado de gráfico de setor.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
4. Segundo Dos Santos et al. (2020), a variabilidade dos elementos do solo 
foi estudada estatisticamente utilizando técnicas de modelagem am-
biental. Isso pode se tornar uma ferramenta importante no desenvolvi-
mento de projetos relacionados a métodos de interpolação e métodos 
estatísticos para verificar correlações entre propriedades do solo. Diante 
desse estudo, descreva um pouco sobre as medidas de dispersão.
5. Os exemplos dentro da estatística descritiva incluem medidas de ten-
dência central, como média, mediana e moda, que fornecem informações 
sobre valores típicos em um conjunto de dados. Medidas de dispersão, 
como intervalo, variância e desvio padrão, descrevem a distribuição ou 
dispersão dos dados. A estatística descritiva também pode incluir técni-
cas gráficas, como histogramas e gráficos de dispersão para representar 
os dados visualmente. Nesse contexto, disserte sobre as diferenças entre 
mediana e moda, dando exemplos.
82
TÓPICO 3
ESTATÍSTICA 
APLICADA
1 INTRODUÇÃO 
A estatística aplicada é o alicerce fundamental da análise de dados, de-
sempenhando um papel essencial na compreensão e na interpretação de grandes 
volumes de informações. A prática da estatística aplicada envolve a coleta, a or-
ganização e a análise de dados para identificar e definir necessidades específicas 
nos negócios (Castanheira, 2023). No ambiente de trabalho moderno, caracteriza-
do pela presença constante de big data (conjuntos massivos e complexos de da-
dos), há uma demanda crescentepor profissionais qualificados, como estatísticos, 
analistas de dados e cientistas de dados. Esses especialistas são valorizados por 
suas habilidades em estatística aplicada, que lhes permitem organizar, interpretar 
e utilizar dados para resolver problemas práticos e oferecer insights valiosos para a 
tomada de decisões.
83
No atual ambiente de trabalho, a presença de big data cria um cenário onde 
a capacidade de analisar e interpretar grandes volumes de dados é mais crucial 
do que nunca. Profissionais com conhecimento em estatística aplicada são essen-
ciais para transformar dados brutos em informações úteis, auxiliando as empresas 
a tomarem decisões informadas e estratégicas. O estudo da estatística aplicada 
prepara os profissionais para diversas carreiras, incluindo estatísticos, cientistas 
de dados, analistas de dados, entre outras. Esses especialistas são treinados para 
buscar soluções concretas para problemas do mundo real, utilizando métodos es-
tatísticos rigorosos, análises detalhadas e uma forte ênfase em dados reais (Casta-
nheira, 2023).
Além disso, a estatística aplicada é frequentemente considerada a base da 
ciência de dados, uma disciplina cada vez mais relevante em um mundo em que a 
quantidade de dados gerados cresce exponencialmente. Os profissionais de esta-
tística aplicada desempenham um papel crucial ao aplicarem técnicas estatísticas 
avançadas para proporcionar insights significativos dos dados, contribuindo para a 
resolução de problemas complexos e a inovação em diversas áreas. Eles utilizam 
uma variedade de métodos estatísticos para analisar dados, identificar padrões, 
prever tendências e tomar decisões fundamentadas, sempre com o objetivo de en-
frentar desafios do mundo real por meio de soluções baseadas em dados concretos 
e verificáveis (Castanheira, 2023).
2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA E VARIÁVEIS
A frequência (f) de um determinado valor é o número de vezes que esse 
valor ocorre nos dados. A distribuição de uma variável é um padrão de frequências, 
ou seja, o conjunto de todos os valores possíveis e das frequências associadas a 
esses valores. Uma distribuição de frequência é descrita como uma tabela ou um 
gráfico de frequência. As distribuições de frequência podem mostrar o número real 
de observações ou a porcentagem de observações em cada banda. Neste último 
caso, a distribuição é chamada de distribuição de frequência relativa. As tabelas de 
distribuição de frequência podem ser usadas para variáveis categóricas e numéri-
cas. Variáveis contínuas só podem ser usadas com escopo de classe.
84
Figura 11 – Distribuição
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-premium/consultor-de-negocios-analisando-dados-financeiros-
-que-denotam-o-andamento-dos-trabalhos-da-empresa_18072956.htm#fromView=search&pa-
ge=1&position=14&uuid=fcaad9b1-cd55-450f-805b-2ce584cf8841. Acesso em: 04 de junho de 2024.
2.1 DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA COM E SEM IN-
TERVALOS DE CLASSES
Se uma variável assume muitos valores, é mais fácil representar e manipular 
os dados agrupando os valores em intervalos de classes. Variáveis contínuas têm 
maior probabilidade de serem representadas em intervalos de classe, enquanto va-
riáveis discretas podem ou não ser agrupadas em intervalos de classe. Para ilustrar, 
suponhamos que definimos a faixa etária para um estudo com jovens, ao mesmo 
tempo que a possibilitamos a inclusão de alguns idosos no nosso objeto de es-
tudo. A frequência de um intervalo de classe é o número de observações que se 
enquadram em um determinado intervalo predeterminado. Assim, por exemplo, se 
20 pessoas de 5 a 9 anos aparecem nos dados do nosso estudo, a frequência para 
a faixa etária de 5 a 9 anos é 20. 
85
A estatística pura se concentra em números, na matemática e no próprio pro-
blema. As estatísticas aplicadas são “estatísticas em ação”, usadas para re-
solver problemas do mundo real. As estatísticas são úteis na prática, mas as 
aplicadas focam mais nos benefícios práticos.
NOTA
Os pontos finais de um intervalo de classe são os valores mais baixos e mais 
altos que uma variável pode assumir. Assim, os intervalos em nosso estudo são: de 
0 a 4 anos, de 5 a 9 anos, de 10 a 14 anos, de 15 a 19 anos, de 20 a 24 anos e 25 anos 
ou mais. As arestas do primeiro intervalo são 0 e 4, se a variável for discreta, e 0 e 
4.999 se a variável for contínua. O final do intervalo das demais aulas será determi-
nado da mesma forma. A largura do intervalo de classe é a diferença entre o limite 
inferior de um intervalo e o limite inferior do intervalo seguinte. Assim, se os interva-
los contínuos em nosso estudo são de 0 a 4, 5 a 9 etc., a largura dos primeiros cinco 
intervalos é 5, e o último intervalo é aberto, pois nenhum ponto final é atribuído. As 
matrizes também podem ser escritas de 0 a menos de 5, de 5 a menos de 10, de 10 
a menos de 15, 15 a menos de 20, de 20 a menos de 25 e de 25 para cima.
Às vezes não é possível que um pesquisador meça facilmente os elementos 
de uma série ou conjunto de dados. Para tornar os dados simples e fáceis de ler e 
analisar, os elementos da série são colocados em uma faixa de valores ou limites. 
Em outras palavras, primeiramente, um determinado conjunto de dados é classi-
ficado em diferentes classes, com um intervalo denominado intervalo de classe. 
Cada elemento de uma determinada série é comparado a um intervalo de classes 
usando barras numéricas. 
A quantidade de itens que aparecem no intervalo ou no intervalo de classe 
específico é exibida em frequência em relação ao intervalo de classe específico ao 
qual o item pertence. Por exemplo: as notas de uma turma de 20 alunos são 11, 27, 
18, 14, 28, 18, 2, 22, 11, 24, 22, 11, 8, 20, 25, 28, 30, 12, 11, 8. Obtenha uma tabela de 
distribuição de frequência para isso. Solução: a faixa de notas dos alunos é de 2 a 
28, considerando as notas de 0 a 5, de 5 a 10, de 10 a 15, de 15 a 20, de 20 a 25 e de 
25 a 30. 
86
2.2 VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E CONTÍNUAS 
Uma variável aleatória contínua possui duas características principais: o 
conjunto de seus valores possíveis é incontável; e o cálculo da probabilidade de 
seu valor pertence a um determinado intervalo, integrando uma função denomina-
da função de densidade de probabilidade. Uma variável aleatória X é considerada 
contínua se, e somente se, a probabilidade pertencente a um intervalo a, b puder 
ser expressa como uma integral. Portanto, a função integral é chamada de função 
densidade de probabilidade de X.
Uma variável contínua é uma variável que tem o poder de assumir qualquer 
valor dentro de um intervalo, pois assume um número infinito de valores possíveis 
dentro de um determinado intervalo. Como os valores possíveis para uma variável 
contínua são infinitos, medimos variáveis contínuas, ao invés de contar, muitas ve-
zes usando um dispositivo de medição como uma régua ou cronômetro. Variáveis 
contínuas incluem todos os valores fracionários ou decimais em um intervalo. Veja 
as principais diferenças em relação às variáveis discretas encontradas até o mo-
mento: 
• as principais características de uma variável discreta é o que conjunto 
de valores que pode assumir (o chamado suporte) é contável;
• qualquer valor pertencente ao suporte tem probabilidade zero de ser 
observado;
• os valores pertencentes ao apoio têm probabilidade estritamente posi-
tiva de serem observados. Por outro lado, as principais características 
de uma variável aleatória contínua são é que o conjunto de valores que 
pode assumir é inumerável; 
• sua distribuição de probabilidade é descrita por uma função de proba-
bilidade de massa, que atribui uma probabilidade a cada valor único da 
portadora;
• a sua distribuição de probabilidade é descrita por uma função de densi-
dade de probabilidade, que atribui probabilidades a intervalos de valores.
3 DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES
Uma distribuição de frequência descreve uma amostra ou um conjunto es-
pecífico de dados. Ela representa quantas vezes cada valor possível de uma variávelaparece no conjunto de dados. A frequência de um valor em uma amostra é deter-
minada pela probabilidade de sua ocorrência. A probabilidade é um número entre 0 
87
e 1, indicando a chance de algo acontecer: 0 significa impossibilidade, enquanto 1 
significa certeza. Assim, quanto maior a probabilidade de um valor, maior será sua 
frequência na amostra. De forma mais precisa, a probabilidade de um valor é sua 
frequência relativa em uma amostra infinitamente grande. No entanto, amostras 
infinitamente grandes são impraticáveis na realidade, tornando as distribuições de 
probabilidade apenas teóricas.
Essas distribuições são versões idealizadas destinadas a descrever a popu-
lação da qual a amostra é extraída. As distribuições de probabilidade são usadas 
para representar variáveis reais em populações, como o lançamento de moedas ou 
o peso dos ovos de galinha. Além disso, elas desempenham um papel importan-
te em testes de hipóteses para determinar valores de probabilidade (p). Comparar 
distribuições de probabilidade é uma tarefa comum e essencial em aprendizado de 
máquina e estatística.
A maneira mais frequente de comparar um par de medidas de probabilidade 
do Borel é calcular uma métrica entre elas. As métricas mais comuns são a métrica 
de Wasserstein e a métrica de variância total. Outro método comum é calcular uma 
divergência entre as distribuições. Nesse caso, quase todas as divergências conhe-
cidas, como Kullback-Leibler, Jensen-Shannon, Rényi e outras, são casos especiais 
de p. No entanto, essas métricas e divergências só podem ser determinadas quan-
do o par de medidas de probabilidade está em espaços de mesma dimensão (Cai; 
Lim, 2022).
3.1 TEOREMA DE BAYES E DA PROBABILIDADE TOTAL
O teorema de Bayes é uma fórmula matemática simples usada para calcular 
probabilidades condicionais. Tem um lugar importante nas abordagens subjetivistas 
ou bayesianas da epistemologia, da estatística e da lógica indutiva. Os subjetivistas 
acreditam que as crenças racionais são governadas pelas leis da probabilidade e 
dependem fortemente de probabilidades condicionais nas suas teorias de evidên-
cia e seus modelos de aprendizagem empírica. 
O teorema de Bayes é central para esses esforços, tendo em vista que sim-
plifica o cálculo de probabilidades condicionais e esclarece características impor-
tantes da posição subjetivista. Na verdade, a ideia central do teorema — assumindo 
que é possível confirmar a sua veracidade a partir de qualquer conjunto de dados 
— é a pedra angular de todas as metodologias subjetivistas. O teorema de Bayes é 
uma igualdade simples que vem da afirmação de que prob (A e B) = prob (B e A):
88
O teorema da probabilidade total é útil para calcular a probabilidade de ocor-
rência de um evento, que é o produto das probabilidades desse evento nas dife-
rentes partições do espaço amostral. Assumimos, aqui, que o espaço amostral S é 
dividido em diferentes partições [E 1, E 2, E 3, ....E n ] tais que [E 1 U E2 UE 3, ....UE n 
] = S, e a probabilidade de ocorrência de um evento A é a soma das probabilidades 
de ocorrência desse evento nas diferentes partições do espaço amostral. 
3.2 DISTRIBUIÇÃO DE BINOMIAL E POISSON
Na distribuição de probabilidade binomial, o número de “sucessos” em uma 
sequência de n tentativas, cada vez que uma pergunta sim ou não é feita, tem 
o resultado booleano estimado representado como sucesso/sim/verdadeiro/um 
(probabilidade p) ou falência/não/falso/zero (probabilidade q = 1 − p). Um úni-
co teste de aprovação/reprovação também é chamado de teste de Bernoulli ou 
experimento de Bernoulli, e uma série de resultados é chamada de teste de Ber-
noulli. Para n = 1, ou seja, um único experimento, a distribuição binomial é uma 
distribuição de Bernoulli. A distribuição binomial é a base do famoso teste bino-
mial de significância estatística.
Uma distribuição de Poisson é uma distribuição de probabilidade discreta, 
o que significa que fornece a probabilidade de um resultado discreto (ou seja, con-
tável). Para distribuições de Poisson, o resultado discreto é o número de vezes que 
um evento ocorre, representado por k. Você pode usar uma distribuição de Pois-
son para prever ou explicar o número de eventos que ocorrem em um intervalo de 
tempo ou espaço. Os “eventos” podem variar de doenças a aquisições de clientes e 
quedas de meteoros. O intervalo pode ser um período específico ou espaço, como 
10 dias ou cinco centímetros quadrados. 
Você pode usar uma distribuição de Poisson se os eventos individuais ocor-
rerem de forma aleatória e independente. Em outras palavras, a probabilidade de 
um evento não afeta a probabilidade de outro evento. Conheça o número médio de 
eventos que ocorrem em um intervalo de tempo ou espaço. Esse número é deno-
minado λ (lambda) e é considerado constante.
89
4 APLICAÇÕES E PROGRAMAS 
A estatística é uma disciplina científica antiga, mas suas aplicações nunca 
foram tão relevantes. A estatística é um ramo da matemática que trata da coleta, 
da análise, da interpretação e da apresentação de dados. O aumento do poder do 
computador teve um impacto significativo na popularização da prática da ciência 
estatística. Com novas tecnologias, como a internet, começamos a coletar dados 
de diversas fontes, como logs de servidores da internet, registros de transações da 
internet, feeds de tweets, mídias sociais e todos os tipos de sensores. 
À medida que o acesso ao big data aumenta, há necessidade de profissio-
nais com conhecimento em estatística aplicada que possam visualizar e analisar 
dados, entendê-los e usá-los para resolver problemas complexos do mundo real 
(Zorić, 2021). A estatística aplicada é a base da análise de dados, e a prática da es-
tatística aplicada envolve a análise de dados para ajudar a definir as necessidades 
organizacionais. Hoje podemos encontrar estatísticas aplicadas em diversas áreas. 
Considere esses exemplos de inúmeras maneiras úteis de aplicar estatísticas:
• estudando a eficácia de novos medicamentos (Chatfield, 2018);
• influenciando políticas públicas;
• entendendo os riscos e recompensas do investimento financeiro;
• prevendo potenciais resultados de campanhas políticas;
• fazendo pesquisa de mercado para coletar hábitos de compras on-line;
• determinando tendências do mercado de ações;
• melhorando os processos de fabricação;
• investigando mudanças climáticas e disponibilidade dos recursos natu-
rais (Glaz; Yeater, 2020);
• estudando desastres ecológicos e biodiversidade (Dos Santos et al., 
2020).
90
Figura 12 – Programa estatístico
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-premium/mulher-jovem-a-usar-um-portatil-num-
-cafe_100473589.htm#fromView=search&page=1&position=6&uuid=0c30bcb2-1cb-
4-4414-bb4a-834839801852. Acesso em: 04 de junho de 2024.
Existem muitas ferramentas para analisar dados estatísticos, algumas sim-
ples, outras complicadas, e muitas vezes são muito específicas para determinados 
fins. As análises básicas podem ser facilmente calculadas, enquanto os métodos 
mais avançados requerem um conhecimento sólido de estatísticas avançadas e 
softwares de computador especializados. Existem pacotes de software de compu-
tador amplamente disponíveis que permitem que técnicas estatísticas sejam imple-
mentadas de maneira relativamente simples. O software estatístico pode analisar 
dados atuais e passados para encontrar tendências e prever padrões, descobrir re-
lações ocultas entre variáveis, visualizar interações entre dados e identificar fatores 
importantes para responder a questões e problemas mais difíceis (Zorić, 2021). Va-
mos dar uma olhada geral em alguns dos programas de estatística mais populares:
• SPSS Statistics é o pacote de software estatístico mais amplamente uti-
lizado para pesquisas do comportamento humano; 
• MatLab é uma plataforma de programação e computação numérica am-
plamente utilizada por engenheiros e cientistas para analisar conjuntos 
de dados complexos de diversas áreas, desenvolver algoritmos e criar 
modelos;
•R é um software estatístico de código aberto amplamente utilizado em 
diversos campos de pesquisa; 
91
• Statistical Analysis Software (SAS) é uma plataforma de análise esta-
tística que oferece opções de uso da GUI ou criação de scripts para 
análises mais avançadas; 
• Microsoft Excel oferece uma ampla variedade de ferramentas para visu-
alização de dados e estatísticas simples (Zorić, 2021).
A avaliação de impacto ambiental (AIA) é essencial para o planejamento e a 
prevenção de danos ambientais. Geralmente associada a políticas públicas e pro-
cessos de tomada de decisão, como o licenciamento ambiental, essa avaliação visa 
prever os impactos ambientais de projetos específicos durante sua implementação 
e operação. Portanto, compreender todas as etapas de uma campanha é funda-
mental para uma previsão precisa.
A AIA pode identificar formas de reduzir os impactos negativos e aumentar 
os impactos positivos, adaptar os projetos às circunstâncias locais e fornecer pre-
visões e opções aos decisores. Para auxiliar na AIA, existem três ferramentas mui-
to importantes: Estudo de Impacto Ambiental (EIA), Sistema de Gestão Ambiental 
(SGA) e Análise de Ciclo de Vida (ACV).
Um EIA é um estudo aprofundado que identifica e avalia os impactos e de-
lineia as áreas que serão afetadas por esses impactos; portanto, é uma ferramenta 
importante para a avaliação de impacto ambiental. Um SGA é o conjunto de políti-
cas, procedimentos e práticas de uma empresa que visa equilibrar suas atividades 
produtivas e econômicas, minimizar seu impacto no meio ambiente, fazer uso ra-
cional dos recursos naturais e melhorar seu desempenho. Por fim, com a ACV, além 
da interação necessária com fornecedores e consumidores finais, é possível avaliar 
as formas mais eficazes de reduzir o impacto de um produto de forma a minimizar 
impactos além das unidades produtivas da empresa.
Para ampliar seu conhecimento, vamos seguir para a leitura complementar 
a seguir, na qual você vai conferir o artigo científico “Avaliação de Impactos Am-
bientais do Desastre de Brumadinho-MG pela Proposição de Valores de Referência”. 
Esse estudo analisa os impactos decorrentes do desastre e propõe valores de refe-
rência para avaliação. Acesse e explore novas perspectivas sobre gestão ambiental! 
92
LEITURA COMPLEMENTAR
 AVALIAÇÃO DE IMPACTOS AMBIENTAIS DO 
DESASTRE DE BRUMADINHO-MG PELA 
PROPOSIÇÃO DE VALORES DE REFERÊNCIA
Fernanda Bento Rosa Gomes
Pedro Barreiros Silva de Souza Fagundes
Samuel Rodrigues Castro
Celso Bandeira de Melo Ribeiro
 
Os recursos superficiais são caracterizados pela variabilidade nos seus as-
pectos físico-químicos e dinâmicos fortemente influenciados pela atividade huma-
na. Neste sentido, existe um interesse crescente em estabelecer valores de refe-
rência (VR) para parâmetros de qualidade da água, como ferramenta para avaliar 
alterações de qualidade resultantes de intervenções humanas. O presente estudo 
propõe um VR para os parâmetros físico-químicos do Rio Paraopeba, através de 
uma abordagem metodológica estatisticamente robusta, utilizando dados de moni-
toramento de 2008 a 2018. 
O objetivo foi estimar a magnitude dos impactos causados pelo rompimento 
da Barragem B1, em 2019, com base em análise comparativa entre dados validados 
de RV e dados pós-falha, bem como análises gráficas, estatísticas e temporais, com 
nível de confiança de 95%. Foram estimados VR de 0,26 mg.L-1 para ferro dissolvi-
do, 0,17 mg.L-1 para manganês total e 39,7 NTU para turbidez, indicando a presença 
significativa de ferro e manganês na geoquímica natural da região. Após o desastre, 
foram reportados altos percentuais de dados sobre o VR proposto e os valores má-
ximos estabelecidos pela legislação (mais de 74%). 
Uma tendência temporal de diminuição da turbidez e alterações estatis-
ticamente significativas na concentração total de manganês e na turbidez ficou 
evidente na estação de monitoramento imediatamente a jusante da ruptura em 
comparação com as demais estações avaliadas, indicando a sedimentabilidade e 
deposição de detritos no canal. A extração de recursos naturais não renováveis da 
crosta terrestre torna a mineração uma atividade de alto impacto e insustentável. 
Contudo, é uma atividade de importância ímpar, porque fornece matéria-prima para 
outros sectores da economia, tão essenciais ao desenvolvimento. 
93
Segundo o Instituto Brasileiro de Mineração, o Brasil é o terceiro maior pro-
dutor de minério de ferro do mundo, com os estados de Minas Gerais (MG) e Pará 
(PA) contribuindo com a maior parte dessa produção, 71% e 26% respectivamente. 
Além disso, o estado de Minas Gerais se destaca como o principal estado minerador, 
pois é responsável por cerca de 53% da produção nacional de minérios metálicos e 
29% de outros tipos de minerais. A atividade minerária ocorre em mais de 400 muni-
cípios de Minas Gerais, e 40 das 100 maiores minas brasileiras estão localizadas no 
estado. Portanto, a indústria extrativa de Minas Gerais é de importância estratégica 
para o Brasil e para o próprio estado. 
De acordo com os dados do Cadastro de Barragens para elaboração do Rela-
tório de Segurança de Barragens 2017 (AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS -ANA, 2017), 
B1 foi classificado como de alto potencial de poluição e baixo risco de rompimento. 
Porém, em 25 de janeiro de 2019, a estrutura desabou. Cerca de 11,7 milhões de m³ 
de detritos percorreram 8,5 km até chegar ao rio Paraopeba, estendendo-se por 
mais de 300 km de extensão, em direção ao rio São Francisco, causando impac-
to significativo no ecossistema afetado. Conforme relataram outros cientistas, os 
valores-guia são usados pelos órgãos ambientais para tomar decisões sobre áreas 
com suspeita de contaminação. Nesse sentido, a literatura apresenta estudos que 
mostram o estabelecimento de listas orientadoras com valores de referência (VR), 
alarme e intervenção, como etapa preliminar para ações de controle de qualidade, 
prevenção da poluição, diagnóstico de áreas suspeitas de contaminação e controle 
de áreas contaminadas em matrizes diferentes. Considerando o exposto, o presen-
te estudo baseou-se no processamento de dados secundários e tem como objetivo 
caracterizar a qualidade da água do Rio Paraopeba após o rompimento da barragem 
B1, além de propor os valores de referência (VR) para os parâmetros físico-químicos 
(ferro dissolvido, manganês total e turbidez) que podem servir de base para eviden-
ciar impactos e alterações antrópicas, além dos impactos da mineração.
As exportações de produtos minerais estão amplamente representadas em 
Minas Gerais, contribuindo para os superávits comerciais obtidos no país nos últi-
mos anos. Apesar da geração de riqueza e do crescimento económico, a indústria 
extrativa mineral está entre as atividades antrópicas que mais causam problemas 
socioeconômicos e ambientais. as influências. Para os parâmetros de ferro dissol-
vido e turbidez, os VRs calculados foram mais sensíveis à detecção de impactos no 
corpo hídrico, em comparação aos padrões estabelecidos pela legislação vigente. 
Nesse sentido, para o parâmetro ferro houve aproximadamente 5% mais amostras 
fora do limite estabelecido pelo VR (0,26 mg.L-1) em comparação ao quadro VM 
(0,30 mg.L-1). Para a turbidez a diferença foi ainda maior, cerca de 10% a mais de 
94
amostras não atingiram o limite estabelecido pelo VR (39,7 UNT) em comparação ao 
padrão VM (100,0 UNT). As águas superficiais são mais sensíveis às intervenções 
antrópicas, porém, a LR estimada para esses parâmetros foi inferior à LR estabe-
lecida na legislação nacional e estadual vigente, o que demonstra sensibilidade ao 
impacto estimado.
Graças aos planos de monitoramento, o estabelecimento de valores de re-
ferência e padrões de qualidade torna-se estratégico para identificar impactos e 
perturbações no estado de equilíbrio e estabilidade do meio ambiente. Assim, a 
proposta de VR para o rio Paraopeba, utilizando metodologia com confiabilidade 
estatística e séries temporais robustas,sustentabilidade e tomar decisões com 
base na melhoria da qualidade de vida, na disponibilidade dos recursos e 
no desempenho econômico.
INDICADORES 
AMBIENTAIS
PLANO DE ESTUDOS
A cada tópico desta unidade, você encontrará autoatividades com o objetivo 
de reforçar o conteúdo apresentado.
 
TÓPICO 1 – TIPOS DE INDICADORES AMBIENTAIS 
TÓPICO 2 – ÍNDICES E PARÂMETROS
TÓPICO 3 – RECURSOS E BIODIVERSIDADE
9
1 INTRODUÇÃO 
Os indicadores ambientais são eventos simples que nos permitem compre-
ender o que está acontecendo em diferentes ambientes. Devido à sua complexida-
de, a medição ambiental deve ser realizada com uma abordagem menos dispen-
diosa e complexa possível, utilizando uma ampla variedade de indicadores (Reis; 
Oliveira; Giudicelli, 2020). 
Por exemplo, para medir a presença de um agente patogênico (causador 
de doenças) na água potável e garantir a segurança do abastecimento de água, 
é necessária uma grande bateria de materiais e métodos caros. Em alguns casos, 
esses métodos não são necessários; em outros, são praticamente impossíveis e 
economicamente inviáveis. Na maioria dos casos, esses agentes patogênicos são 
encontrados em números reduzidos e requerem uma etapa de concentração, o que 
aumenta o fardo econômico — especialmente porque é necessário fazer milhares 
de testes desse tipo todos os anos —, podendo chegar até mesmo ao fracasso eco-
nômico. Por outro lado, para pessoas saudáveis, qual é o significado epidemiológico 
de uma partícula viral/bacteriana em 1000 L?
O sistema de indicadores facilita a nossa vida e é uma questão de escolha, 
tanto em termos econômicos quanto científicos. Os indicadores microbiológicos da 
TÓPICO 1
TIPOS DE 
INDICADORES 
AMBIENTAIS
10
qualidade da água, por exemplo, sanitária foram introduzidos no final do século XIX. 
Em 1885, Percy e Grace Frankland introduziram o primeiro exame bacteriológico 
de rotina da água de Londres, usando meio de gelatina sólido de Robert Koch para 
fazer a enumeração bacteriana. No mesmo ano, Escherich descreveu Bacillus coli, 
agora chamado Escherichia coli, como uma bactéria típica das fezes de bebês ama-
mentados. Desde o início do século XX, Bacillus coli foi utilizado como indicador no 
Reino Unido de possível contaminação da água por fezes.
Já na década de 1980, as bactérias Klebsiella pneumoniae e Klebsiella rhi-
noscleromatis foram descritas como características das fezes humanas. Nos anos 
90, um cientista teve a ideia de que era necessário caracterizar os microrganismos 
presentes na água para alertar sobre um possível perigo para a saúde. Hoje, essas 
bactérias são utilizadas como indicadores comuns de poluição da água — apesar 
das suas muitas desvantagens.
 Outro exemplo de um indicador importante que abriu caminho para a com-
preensão das alterações climáticas é o aumento da temperatura ao longo do tempo, 
o que conhecemos como aquecimento global. Medir a temperatura é fácil e algo fei-
to há mais de 100 anos. Utilizando como indicador a frequência de suas anomalias, 
pode-se concluir que há uma mudança fundamental na temperatura global (Stein, 
2018). 
Ambos os exemplos mostram a utilização de parâmetros simples, rápidos e 
econômicos, que têm um potencial real para indicar, com uma certa percentagem 
de precisão, que o nosso ambiente está poluído ou que está a causar um problema 
(Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020). A Sociedade Internacional de Indicadores Ambien-
tais (ISEI) — do inglês International Society of Environmental Indicators) — é uma 
rede internacional de acadêmicos que apoia e promove o desenvolvimento e o uso 
de indicadores ambientais biológicos, químicos e físicos em avaliações ambientais 
e na gestão ambiental (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020). 
2 MODELO PER: PRESSÃO-ESTADO-RESPOSTA 
Os indicadores de sustentabilidade são necessários para fornecer alguns 
sinais que nos permitam saber para onde estamos indo. Entre os indicadores de 
sustentabilidade, os de interação são cruciais (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020). No 
contexto da gestão da biodiversidade, os indicadores de interação questionam as 
ligações entre as preocupações de conservação, a atividade econômica e o bem-
-estar social (Da Costa Rodrigues et al., 2021; De Jesus et al., 2021).
11
Figura 1 – Sustentabilidade
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/salve-o-conceito-de-planeta-com-pessoas-cuidan-
do-da-terra_7824979.htm#fromView=search&page=1&position=0&uuid=fa3bcb04-7370-4ea4-9b-
97-1b3e09a3b682. Acesso em 16 jun. 2024.
Entre as organizações que desenvolveram indicadores de interação, está a 
Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), com seu 
quadro bem-sucedido e sem precedentes de Resposta à Pressão do Estado (RPE), 
também conhecido por PSR, do inglês Response State Pressure (OCDE, 1994; De 
Jesus et al., 2021). Indicadores como o Impacto da Liderança Estadual (DPSIR), da 
Agência Europeia do Meio Ambiente, a Capacidade de Resposta da Liderança Esta-
dual (DSR), da Comissão de Desenvolvimento Sustentável, e a Avaliação do Status 
de Pressão (PSURC), da Convenção sobre Toda a Diversidade Biológica, derivam do 
quadro original da OCDE.
Os indicadores ambientais são componentes críticos dos esforços de monito-
ramento global. O ISEI trabalha com cientistas em países em desenvolvimento 
para integrar melhor esses indicadores nos seus esforços de avaliação e mo-
nitoramento, descrevendo sua formação e desenvolvimento.
IMPORTANTE
12
Os indicadores PER visam avaliar as pressões da atividade humana sobre 
os estados ambientais e fornecer respostas políticas para alcançar um “estado de-
sejado” (Figura 2). Conforme explicado por Da Costa Rodrigues et al. (2021), esses 
indicadores são concebidos para monitorar: i) a escala ou a extensão da ameaça 
representada (pressão); ii) o impacto na biodiversidade (estado); e iii) o progresso 
na redução da ameaça, mensurado de acordo com as intervenções políticas ou de 
gestão (resposta).
Figura 2 – A estrutura do modelo Pressão-Estado-Resposta (PER)
Pressão Estado Resposta
Informação
Lixo e
poluição
Recursos
Informação
Decisão 
e ação
Decisão e ação
Estado do ambiente 
e dos recursos naturais
Agentes econômicos
e ambientais
Atividades Humanas
• Energia
• Transporte
• Indústria
• Agricultura
• Outros
• Ar
• Água
• Terra
• Recursos vivos
• Administrações
• Lares
• Empresas
• Nacional
• Internacional
Fonte: OECD (1994, p. 6)
Essa abordagem foi expandida às dimensões sociais, institucionais e econô-
micas. No entanto, alguns trabalhos recentes mostraram que os indicadores de pres-
são e resposta não são adequados nem suficientemente claros para compreender 
e gerir as interações na esfera social e econômica. Portanto, esses indicadores são 
utilizados, principalmente, nos relatórios de organizações ambientais, pois o sistema 
de indicadores PSR fornece uma ferramenta útil e simples para formalizar problemas 
ambientais devido à sua estrutura intuitiva: pressão humana sobre o meio ambiente 
e respostas políticas para adoção de soluções (Da Costa Rodrigues et al., 2021). Os 
programas de ciência ambiental também adotaram o quadro PSR para desenvolver 
indicadores de interoperabilidade. Em geral, o quadro PSR é utilizado como uma fer-
ramenta de painel para especialistas — com exceção de poucos estudos.
13
Desde a publicação do primeiro relatório da OCDE sobre indicadores PER, 
vários críticos destacaram as limitações teóricas desse quadro. Em particular, os 
desafios associados às relações de causa e efeito entre as três caixas do quadro 
PER sugerem que ele tende a simplificar interações sociais e ecológicas com-
plexas. Quando um grupo de trabalho desenvolve indicadores do PER em uma 
área específica, tende-se a destacar as limitações desse quadro sem aprofundar a 
análise. Sendo assim, é necessário identificar indicadores tradicionais de pressão, 
condição e resposta no domínio da gestão da biodiversidade e recolher evidên-
cias empíricas para avaliar a sua importância para os gestores de parques (Reis;permitiu calcular limites próximos a 75% 
percentual, medida adotada em metodologia de referência para avaliação de valo-
res de qualidade. Como traçadores do impacto causado pela ruptura de B1 foram 
considerados os parâmetros ferro dissolvido, manganês total e turbidez, com VR 
estimado em 0,26 mg.L-1, 0,17 mg L-1 e 39,7 UNT, respectivamente. 
Algumas medições podem representar todos os valores de fundo e, portan-
to, permitem-nos propor valores de referência. A escolha de uma medida depende 
da sua comutabilidade, da facilidade com que é calculada e da sua adaptação ao 
processo em que foi utilizada, ou seja, da sua capacidade de distinguir falsos po-
sitivos com uma confiança estatística definida. O limite de confiança (LSC95) é um 
número que, em um nível de confiança de 95%, é maior que a concentração popu-
lacional média (INDIANA DEPARTMENT OF ENVIRONMENTAL MANAGEMENT -IDEM, 
2010). A escolha do LSC95 como VR é muito útil para comparar valores de fundo de 
diferentes áreas, pois é uma medida de tendência central e, portanto, para dados 
que seguem uma distribuição estatística definida, expressa o limite superior da faixa 
em que se encontra é localizado é medido e calculado a média, que é a quantidade 
mais provável do parâmetro de interesse em um aquífero.
Analisando os dados obtidos na análise das amostras colhidas após a rup-
tura, constatou-se que, para o parâmetro ferro, analisado na fração dissolvida, não 
há nenhum. RMRH-Rev. Min. Gravando. Hidra., Belo Horizonte, v.1, n.1, p. 1-20. Janei-
ro/junho. Em 2020.11, foram evidentes diferenças significativas entre os resultados 
médios reportados para diferentes estações de monitorização pós-desastre, com 
um nível de confiança de 95%. Este fato também foi observado na comparação 
entre estações a jusante e a montante (Kruskal Wallis - valor de p > 0,05). Porém, 
numa análise conjunta, com a média reportada para os dados das estações a jusan-
te da descontinuidade, BP068, BP072 e BP082; Considerando o período de 120 dias 
após a ruptura de B1, houve tendência crescente, conforme resultado ratificado 
95
pelo teste de Theil-Sen com 95% de confiança (FIGURA 1a). Este fato provavelmente 
se deve ao aumento progressivo da fração de ferro solúvel com a ingestão de re-
síduos. Para o parâmetro manganês total, o teste acima mencionado não mostrou 
evidência suficiente de tendência. De acordo com a Informação nº. 1º do IGAM, da-
dos históricos de monitoramento no rio Paraopeba (1997 – 2018) mostram valores 
médios de turbidez de 84,25 NTU, a 20 km de distância. a jusante do desastre. A 
medição realizada pela COPASA no dia seguinte ao rompimento da B1, em 26.01.19, 
19 km a jusante do acidente, deu turbidez igual a 63.700 UNT. Avaliação datada de 
28.01.19 apresentou queda significativa no valor, com turbidez igual a 7200 NTU. Na 
estação de monitoramento IGAM BP068, no dia 26.01.19, o valor de turbidez foi igual 
a 34.500 UNT, valor máximo reportado. esse parâmetro no banco de dados exami-
nado neste estudo. Na medição de 28.01.19 para a mesma estação, o valor apurado 
foi de 3.826 UNT. A tendência de diminuição significativa da turbidez ao longo do 
tempo, para as estações a jusante da descontinuidade (BP068, BP072 e BP082), 
foi destacada pelo teste de estabilidade temporal Theil-Sen, conforme mostrado 
na Figura 1 (b), resultado relacionado a a possível deposição e/ou sedimentação de 
material em suspensão, chegado pelos rejeitos, no fundo da calha do rio Paraopeba. 
O ferro, o manganês e os metais pesados que podem provir das atividades mineiras 
representam um risco significativo de poluição porque não se degradam e perma-
necem solúveis em água ou precipitam como sedimentos de fundo.
Figura 1 – Análise de estabilidade temporal. Legenda: (a) Ferro dissolvido(b) Turbidez
A análise das amostras coletadas após o desastre apresentou resultados 
que foram além da RV proposta, mostrando que a metodologia adotada se mostrou 
sensível ao impacto estimado. Por fim, acreditamos que o presente estudo abre 
perspectivas para novas análises, levando em consideração: 1) um maior número 
de dados, coletados em outras estações de monitoramento, também localizadas ao 
96
longo do rio Paraopeba; 2) maior número de parâmetros físico-químicos indicativos 
de qualidade; 3) outros estimadores e limitações para estabelecimento de valores 
de referência; 4) além de adotar métodos para tratamento de dados censurados. É 
também possível avaliar o impacto da sazonalidade e do uso e ocupação do territó-
rio no entorno do curso de água estudado. Nesse sentido, tal abordagem pode levar 
a uma avaliação crítica dos sistemas de monitoramento de RV propostos e aumen-
tados, bem como caracterizar os impactos e desastres resultantes de atividades 
antrópicas.
GOMES, F. B. R. et al. Avaliação de impactos ambientais do desastre de Brumadi-
nho-MG pela proposição de valores de referência. Revista Mineira de Recursos 
Hídricos, v.1, n.1, 2020. Fonte: https://periodicos.meioambiente.mg.gov.br/NM/
article/view/185. Acesso em: 04 jun. 2024. 
97
RESUMO DO TÓPICO 3
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que a estatística aplicada é a base da ciência de dados, na qual os profissio-
nais de estatística aplicada buscam soluções concretas para problemas reais por 
meio de métodos estatísticos, análises e ênfase em dados do mundo real, sendo 
pensada como estatísticas em ação ou uso de estatísticas para trazer soluções. 
•	 Que, dentro da estatística aplicada, a distribuição de uma variável é um padrão 
de frequências, sendo o conjunto de todos os valores possíveis e das frequências 
associadas a esses valores. Uma distribuição de frequência é descrita como uma 
tabela ou um gráfico de frequência.
•	 Que uma variável aleatória contínua possui características principais, como o 
conjunto de seus possíveis valores ser incontável e o cálculo da probabilidade de 
seu valor pertencer a um determinado intervalo, integrando uma função deno-
minada função de densidade de probabilidade.
•	 Que comparar distribuições de probabilidade é uma tarefa necessária e onipre-
sente em aprendizado de máquina e estatística. As distribuições de probabilida-
de são usadas para descrever populações de variáveis reais, podendo ser utiliza-
dos diferentes teoremas, como teorema da probabilidade e de Bayes, bem como 
outros tipos de distribuição.
•	 Que, diante das novas tecnologias, como a internet, é possível coletar dados de 
diversas fontes. À medida que o acesso ao big data aumenta, aumenta a há ne-
cessidade de profissionais com conhecimento em estatística aplicada que pos-
sam visualizar e analisar dados, entendê-los e usá-los para resolver problemas 
complexos do mundo real, utilizando diversas ferramentas tecnológicas, como 
sites e programas.
98
AUTOATIVIDADE
1. De acordo com Chatfield (2018), a estatística é vista como preocupada, 
principalmente, com a teoria, a prática da teoria e a correspondência de 
dados. São discutidas as oscilações entre visões estatísticas ricas em 
dados e modelos ricos em dados, bem como os aspectos que impedem a 
comunicação entre estatísticos e cientistas ou tecnólogos, em particular 
a atenção insuficiente dada pelos estatísticos aos problemas de combi-
nação da informação de múltiplos conjuntos de dados. Sobre a distribui-
ção de probabilidades dentro da área estatística, assinale a alternativa 
CORRETA:
CHATFIELD, C. Statistics for technology: a course in applied statistics. 
Routledge, 2018. 
a. ( ) A maneira mais comum de comparar um par de medidas de 
probabilidade de Clark é calcular uma métrica entre elas.
b. ( ) A idealizadas de distribuições de frequência destinadas a 
descrever a população da qual a probabilidade é extraída, e amos-
tra excluída.
c. ( ) Comparar distribuições de probabilidade é uma tarefa neces-
sária e onipresente em aprendizado de máquina e estatística.
d. ( ) As distribuições de probabilidade são usadas para descrever 
lugares de variáveis reais, como os países e regiões culturais.
2. O teorema de Bayes é umafórmula matemática simples utilizada para 
calcular probabilidades condicionais, enquanto o teorema da probabilida-
de total é útil para calcular a probabilidade de ocorrência de um evento, 
que é o produto das probabilidades desse evento nas diferentes parti-
ções do espaço amostral. Com base nas definições do Teorema de Bayes, 
analise as sentenças a seguir:
I. O Teorema de Bayes é central para esses esforços porque simpli-
fica o cálculo de probabilidades condicionais.
II. O Teorema de Bayes não tem a capacidade de esclarecer carac-
terísticas importantes da posição subjetivista.
III. O Teorema de Bayes tem um lugar importante nas abordagens 
subjetivistas ou bayesianas da epistemologia, da estatística e da 
lógica indutiva.
99
AUTOATIVIDADE
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
3. Segundo Castanheira (2023), com raízes na análise de dados, o estudo 
da estatística aplicada prepara profissionais para carreiras como estatís-
ticos, cientistas de dados, analistas de dados e muito mais. A estatística 
aplicada é a base da ciência de dados, e seus profissionais buscam solu-
ções concretas para problemas reais por meio de métodos estatísticos, 
análises e ênfase em dados do mundo real. De acordo com os princípios 
da estatística aplicada, classifique V para as sentenças verdadeiras e F 
para as falsas:
CASTANHEIRA, N. P. Estatística aplicada a todos os níveis. Editora 
Intersaberes, 2023. 
( ) Os profissionais de estatística aplicada buscam soluções concretas 
para problemas reais por meio de métodos estatísticos.
( ) A estatística aplicada se concentra, principalmente, em números, 
matemática e no próprio problema. 
( ) As estatísticas aplicadas podem ser pensadas como “estatísticas em 
ação” ou o uso de estatísticas para resolver problemas do mundo real.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
4. De acordo com Zorić (2021), existem muitas ferramentas para analisar 
dados estatísticos, algumas simples, outras complicadas e, muitas vezes, 
muito específicas para determinados fins. As análises básicas podem ser 
facilmente calculadas, enquanto os métodos mais avançados requerem 
100
AUTOATIVIDADE
um conhecimento sólido de estatísticas avançadas e software de com-
putador especializado. Disserte sobre esses programas de estatística.
5. Existem diferentes formas de realizar análises estatísticas; se uma variá-
vel assume muitos valores, é mais fácil representar e manipular os dados 
agrupando os valores em intervalos de classes. Variáveis contínuas têm 
maior probabilidade de serem representadas em intervalos de classe, en-
quanto variáveis discretas podem ou não ser agrupadas em intervalos de 
classe. No contexto de variáveis aleatórias e contínuas, discorre sobre os 
princípios dentro de cada uma dessas variáveis.
101
REFERÊNCIAS
ALI, Z.; BHASKAR, S. B. Basic statistical tools in research and data analysis. Indian 
journal of anaesthesia, [s.l.], v. 60, n. 9, p. 662-669, 2016.
CAI, Y.; LIM, L-H. Distances between probability distributions of different dimen-
sions. IEEE Transactions on Information Theory, [s.l], v. 68, n. 6, p. 4020-4031, 
2022.
CASTANHEIRA, N. P. Estatística aplicada a todos os níveis. Curitiba: Intersabe-
res, 2023.
CHATFIELD, C. Statistics for technology: a course in applied statistics. Lon-
dres: Routledge, 2018.
DOS SANTOS, J. J.; ROCHA, W. J. S. F.; BAPTISTA, G. M. M.; SOUZA, D. T. M.; SILVA, 
A. B.; SANTOS, S. M. S. Modelagem Geoestatística de Elementos Maiores dos Solos 
de Feira de Santana-Ba Brasil. Physis Terrae-Revista Ibero-Afro-Americana 
de Geografia Física e Ambiente, Porto, v. 2, n. 1, p. 63-86, 2020.
GLAZ, B.; YEATER, K. M. Applied statistics in agricultural, biological, and envi-
ronmental sciences. Nova Jersey: John Wiley & Sons, 2020.
LOBO, L. H. Valor em risco (VaR) = conceito, cálculo e aplicações. Linkedin, 2024. 
Disponível em: https://www.linkedin.com/pulse/valor-em-risco-var-conceito-c%-
C3%A1lculo-e-aplica%C3%A7%C3%B5es-luiz-henrique-lobo-7eryf/. Acesso em: 09 
set. 2024.
MORETTIN, P. A. Estatística básica. São José dos Campos-SP: SRV Edito-
ra LTDA, 2023. E-book. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/#/
books/9788571441484/. Acesso em: 16 mai. 2024.
SARKA, D; SARKA, D. Descriptive statistics. Advanced Analytics with Trans-
act-SQL: Exploring Hidden Patterns and Rules in Your Data. [s.l]: Apress, 2021. p. 
3-29.
ZORIĆ, A B. Applied Statistics: Basic Principles and Application. International 
journal of innovation and economic development, Washington, v. 7, n. 3, p. 27-
33, 2021.
UNIDADE 3
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
A partir do estudo desta unidade, você deverá ser capaz de:
• compreender a importância do planejamento, da gestão e do 
monitoramento ambiental nos diferentes âmbitos e entender a Análise do 
Ciclo de Vida (ACV) como uma avaliação de impacto que estuda os efeitos 
finais do produto na saúde humana, no funcionamento do ecossistema e 
no esgotamento dos recursos naturais;
• conhecer as normas, as legislações e a qualidade ambiental como 
instrumentos políticos juridicamente vinculativos e concebidos para 
garantir a preservação ambiental e corrigir ou mitigar os impactos 
ambientais. Bem como diferenciar os impactos ambientais exercidos pelo 
ser humano, e entender que a certificação ambiental como um método 
usado para monitorar e melhorar as práticas ambientais;
PLANEJAMENTO E 
GESTÃO DE DADOS 
AMBIENTAIS
PLANO DE ESTUDOS
A cada tópico desta unidade, você encontrará autoatividades com o objetivo 
de reforçar o conteúdo apresentado.
TÓPICO 1 – NORMAS, LEGISLAÇÕES E PADRÃO DE QUALIDADE 
TÓPICO 2 – MONITORAMENTO AMBIENTAL 
TÓPICO 3 – ESTATÍSTICA DE DADOS AMBIENTAIS 
• subsidiar medidas no âmbito do planejamento e da gestão ambiental, 
a fim de medir e monitorar a qualidade ambiental, utilizando também 
o biomonitoramento referente à medição de substâncias químicas em 
fluidos e tecidos corporais, de modo a compilar todos os dados para 
aplicação de estatística na construção de indicadores ambientais para 
tomada de decisões;
• propor a utilização de ferramentas e softwares estatísticos para 
o manejo de dados ambientais e a referenciação de indicadores, 
trabalhando de forma aliada aos avanços tecnológicos que melhoraram 
a precisão, a velocidade e o alcance do monitoramento ambiental, por 
meio de inovações como detecção remota, drones e análise de dados 
de inteligência artificial.
104
1 INTRODUÇÃO 
As normas, as legislações e a qualidade ambiental são instrumentos políti-
cos juridicamente vinculativos, concebidos para corrigir os impactos ambientais de 
fontes de emissões difusas, como o tráfego rodoviário e a agricultura (Treml; Mar-
chesan; Bazzanella, 2021). Os padrões de qualidade ambiental podem especificar, 
por exemplo, a concentração máxima permitida de uma substância no ar, no solo 
ou na água. Esses padrões podem ser implementados em todo o país ou em áreas 
geográficas específicas, como condados ou cidades.
O ponto de partida para os padrões de qualidade ambiental pode ser a com-
preensão da tolerância dos seres humanos e do ambiente natural. As normas tam-
bém podem ser vistas como ferramentas políticas para alcançar metas de qualida-
de ambiental a longo prazo. A maioria dos padrões de qualidade ambiental se baseia 
em diferentes requisitos nacionais ou estaduais. Por exemplo: as autoridades hídri-
cas suecas têm autoridade para publicar normas de qualidade ambiental para os 
ambientes aquáticos do país (Stein, 2018).
TÓPICO 1
NORMAS, 
LEGISLAÇÕES 
E PADRÃO DE 
QUALIDADE 
105
No Brasil, o objetivo das leis ambientais é proteger o meio ambiente e mini-
mizar as consequências do comportamento destrutivo. Essas leis são fiscalizadas 
por órgãos ambientais nacionais, estaduaisou municipais, os quais estabelecem 
regulamentos e infrações em caso de descumprimento da lei. A proteção ambiental 
é um princípio expresso na Constituição Federal de 1988 e em seus dispositivos. O 
artigo 225 estabelece que o reconhecimento do direito a um ambiente saudável é 
uma extensão do direito à vida, tanto em termos da existência física humana e da 
saúde quanto em termos da dignidade dessa existência, medida pela qualidade de 
vida (Treml; Marchesan; Bazzanella, 2021). Esse reconhecimento impõe, às autori-
dades públicas e às comunidades, a responsabilidade pela proteção ambiental.
As principais leis ambientais brasileiras são fundamentais para a proteção 
do meio ambiente e a promoção do desenvolvimento sustentável. Elas estabele-
cem diretrizes e regulamentos que abrangem a preservação de recursos naturais, o 
controle da poluição, a gestão de resíduos e a punição de infrações ambientais. Es-
sas leis formam a base do sistema jurídico ambiental no Brasil, orientando políticas 
públicas e ações de empresas e cidadãos. São elas:
• lei n. 6.938/1981 – Lei da Política Nacional do Meio Ambiente;
• lei n. 11.445/2007 – Política Nacional de Saneamento Básico;
• lei n. 9.605/1998 – Lei dos Crimes Ambientais;
• lei n. 7.802/1989 – Lei dos Agrotóxicos;
• lei n. 12.365/2010 – Lei da Política Nacional de Resíduos Sólidos;
• lei n. 9.433/1997 – Lei dos Recursos Hídricos;
• lei n. 12.651/2012 – Novo Código Florestal Brasileiro.
2 IMPACTOS AMBIENTAIS
As normas melhoram a proteção ambiental e orientam a tomada de deci-
sões, estabelecendo resultados claros para as atividades regulamentadas pela nova 
lei. Os padrões desenvolvidos de acordo com as novas leis ambientais nacionais 
abrangem: Assunto de Importância Ambiental Nacional (MNES); ações restaurativas 
e contribuições restaurativas; planejamento do território; participação e consulta 
comunitária; envolvimento e participação das Primeiras Nações na tomada de deci-
sões; e dados e informações (Stein, 2018; ONU, 2023).
106
Um relatório intitulado Estado do Direito Ambiental fornece uma avaliação 
abrangente dos desenvolvimentos, recolhendo e analisando dados de um 
inquérito a 193 Estados-membros da ONU sobre as suas leis, instituições, 
envolvimento cívico, direitos e justiça (ONU, 2023).
INTERESSANTE
Esse relatório faz quatro recomendações: 
1. Normalização e monitorização de indicadores ambientais do Estado de 
direito para permitir que os governos, as organizações internacionais 
e a sociedade civil acompanhem o progresso, identifiquem desafios e 
definam prioridades; 
2. Desenvolvimento de diretrizes para o cumprimento do direito ambiental 
em emergências e catástrofes, incluindo conflitos e pandemias; 
3. Integração da justiça social nas instituições ambientais, tendo devida-
mente em conta os impactos desproporcionais sobre certas popula-
ções, utilizando estratégias proativas para integrar a justiça social na 
governação ambiental e exigindo que as empresas privadas e a ONU 
considerem a justiça ambiental no seu trabalho; 
4. Criação de uma interface entre tecnologia e política, incluindo a colabo-
ração sistemática entre o setor tecnológico e os decisores políticos am-
bientais e as agências responsáveis pela aplicação da lei (ONU, 2023).
Os impactos ambientais são alterações no ambiente natural ou construído, 
resultantes diretamente de uma atividade, e que podem ter efeitos negativos no 
ar, na terra, na água, nos peixes, na vida selvagem e nos habitantes do ecossiste-
ma (Figura 1). A contaminação ou a destruição resultante de uma ação que pode 
ter consequências a curto ou longo prazo é considerada um impacto ambiental 
(Stein, 2018). 
107
Figura 1 – Impactos ambientais
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/ilustracao-com-poluicoes-na-terra_6907492.htm#-
fromView=search&page=1&position=0&uuid=a0d3cc45-6257-4831-986d-4f57c38b4633. Acesso 
em: 09 de junho de 2024.
A maioria dos impactos ambientais negativos também tem uma ligação di-
reta com a saúde pública e a qualidade de vida. Por isso, é importante manter o 
padrão de qualidade. O estado de saúde ambiental de uma sociedade está intima-
mente relacionado à sua organização social e econômica. O enorme aumento de 
produtos químicos sintéticos desde a Segunda Guerra Mundial mudou drastica-
mente o ambiente, levando a um aumento de vários tipos de câncer e outras doen-
ças (Reis et al., 2020).
108
Figura 2 – Padrão de qualidade ambiental
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/close-up-da-colecao-de-sinalizacao-ambien-
tal_12976401.htm#fromView=search&page=1&position=0&uuid=f95bb215-213f-4072-93fe-43bd-
c543a0cc. Acesso em: 09 de junho de 2024.
Algumas reduções bem-sucedidas nos níveis de poluição foram atribuídas 
a regulamentações mais rigorosas, incluindo os níveis de monóxido de carbono e 
a redução mais recente de partículas finas (Figura 3). As influências ambientais na 
saúde são uma grande preocupação de reformadores sociais, progressistas da saú-
de e movimentos sociais.
109
Figura 3 – Poluição do ar
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/mulher-usando-mascara-facial-contra-poluicao-por-
-co2_72617930.htm#fromView=search&page=1&position=2&uuid=010e284e-30bb-45ef-a1cf-
-00d1a228a320. Acesso em: 09 de junho de 2024.
 
Os riscos e desastres ambientais reais e potenciais se tornaram uma parte 
importante do ambiente cultural de muitas sociedades. Desde a década de 1970, 
a ação de cidadãos preocupados levou a um importante movimento social de ati-
vismo contra resíduos tóxicos, tendo desempenhado um papel importante na vida 
pública, contemplando desde a população até o meio ambiente.
Figura 4 – Organização social e econômica
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/conceito-csr-plano-organico-ilustrado_13442184.ht-
m#fromView=search&page=1&position=1&uuid=157a5ca9-b85a-4b2c-a3ae-c45710bcf1c0. Acesso 
em: 09 de junho de 2024. 
110
Alguns dos impactos ambientais (negativos) mais comuns são: poluição do 
ar atmosférico, poluição da água (mares, rios, águas subterrâneas), poluição do solo, 
geração de resíduos, danos aos ecossistemas, perda de biodiversidade, entre outros 
(Stein, 2018). Todas as atividades realizadas pelo homem têm impacto no ecossis-
tema. Algumas causam efeitos irreversíveis no meio ambiente, como poluição am-
biental, extinção de espécies, esgotamento de recursos e destruição de habitats. 
Além disso, à medida que a população humana aumenta, os recursos naturais se 
esgotam. Melhorar a sustentabilidade do desenvolvimento humano se torna cada 
vez mais urgente, e é essencial medir, minimizar e compensar esses impactos (De 
Jesus et al., 2021).
Figura 5 – Poluição da água
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/poluicao-da-agua-com-sacos-de-plastico-no-ocea-
no_5874539.htm#fromView=search&page=1&position=1&uuid=9454f124-4f97-497d-81b8-395a-
decc83d7. Acesso em: 09 de junho de 2024.
3 ANÁLISE DO CICLO DE VIDA 
A análise do ciclo de vida (ACV) determina o impacto ambiental associado a 
um determinado produto. Nessa análise, os pesquisadores fazem um inventário dos 
recursos utilizados e dos poluentes gerados durante a produção e a utilização do 
produto. A partir daí, uma avaliação de impacto avalia os efeitos finais do produto na 
111
saúde humana, no funcionamento do ecossistema e no esgotamento dos recursos 
naturais. A padronização dos métodos de ACV visa manter a flexibilidade e garantir 
a consistência e clareza dos relatórios. A ACV foi aplicada a vários biocombustíveis, 
incluindo o etanol de milho, para avaliar os efeitos líquidos dos biocombustíveis no 
uso do petróleo, nas mudanças climáticas, na qualidade do ar e na água, e outras 
categorias de impacto (Jason, 2024).
Figura 6 – Exemplo de estudo de análise do ciclo de vida (ACV)
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/conjunto-de-trabalho-de-cientistas_7431218.htm#-
fromView=search&page=1&position=4&uuid=c2f0bac0-a87f-477a-8a30-14f60889c7d9. Acesso em: 
09 de junho de 2024.
Diferentes organizações desenvolverammétodos de Análise do Ciclo de Vida 
(ACV), cada uma utilizando uma abordagem analítica diferente para essa atividade 
complexa. Independentemente da abordagem, muitas dificuldades gerais desafiam 
a ACV, incluindo a má qualidade dos dados, razões ou procedimentos inadequados 
para estabelecer limites analíticos e os diferentes valores inerentes à comparação 
de fatores ambientais sem uma base objetiva e quantitativa. 
A atual seleção de produtos sujeitos à ACV é caótica; alguns produtos são 
examinados de perto, enquanto outros são completamente negligenciados (Jason, 
2024). A comparação dos métodos de ACV existentes fornece informações sobre a 
estrutura conceitual utilizada pelos pesquisadores. O Código de Boas Práticas para 
112
ACV é atualmente consagrado como o modelo processual mais reconhecido. O Có-
digo divide a ACV em quatro elementos distintos: 1) escopo; 2) compilação de dados 
quantitativos sobre a importância direta e indireta das emissões de materiais/ener-
gia e resíduos; 3) avaliação de impacto e 4) avaliação de melhorias.
4 CERTIFICAÇÃO AMBIENTAL 
Atualmente, a sustentabilidade é uma tendência importante no desenvolvi-
mento empresarial. Como resultado, cada vez mais empresas estão tomando cons-
ciência de como as suas atividades empresariais afetam o ambiente. É por isso que 
tentam tomar decisões informadas para reduzir a sua pegada de carbono. Avançar 
em direção a mais sustentabilidade nas operações comerciais traz muitos benefí-
cios. Por essa razão, a certificação ambiental é um método usado para monitorar 
e melhorar as práticas ambientais. Essas práticas são revisadas anualmente para 
garantir que a empresa mantenha suas operações ecologicamente corretas (Heras-
-saizarbitoria; Boiral; Díaz De Junguitu, 2020). 
Figura 7 – Sustentabilidade
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/tela-digital-com-ambiente-dia_12976397.htm#from-
View=search&page=1&position=14&uuid=e1276a48-f220-4787-900d-1e8eed48c652. Acesso em: 09 
de junho de 2024.
113
O avaliador audita suas atividades, políticas e iniciativas ambientais para 
mostrar que as afirmações da sua empresa sobre suas práticas sustentáveis são 
válidas, que a empresa atende aos critérios estabelecidos pelo processo de ava-
liação e que os padrões da empresa para práticas ambientais atendem a padrões 
industriais e regulamentos. Esses avaliadores verificam se o negócio utiliza práticas 
ecologicamente corretas de forma sustentável. A equipe de avaliação terceirizada 
também pode definir um conjunto de critérios e usá-los como medida para o seu 
negócio. Caso seu negócio atenda a esses critérios, o avaliador concede o certifica-
do ambiental (Heras-saizarbitoria; Boiral; Díaz De Junguitu, 2020).
A certificação pode ser usada como prova de que sua empresa utiliza práticas 
e processos comerciais ecológicos.
NOTA
A gestão dos processos ambientais, frequentemente, faz parte da estraté-
gia de responsabilidade social corporativa (RSE). À medida que os clientes buscam 
mitigar o impacto ambiental de seus projetos, inevitavelmente, seu foco se voltará 
para a cadeia de fornecimento (Eis; Oliveira; Giudicelli, 2020). Clientes ecologica-
mente conscientes procurarão empreiteiros que trabalhem para aprimorar sua sus-
tentabilidade e reduzir seu impacto ambiental, de modo a apoiar suas iniciativas. À 
medida que as decisões sustentáveis aumentam, mais clientes buscam empreen-
dedores capazes de demonstrar suas credenciais ambientais.
114
RESUMO DO TÓPICO 1
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que normas, legislações e qualidade ambiental são instrumentos políticos juridi-
camente vinculativos concebidos para corrigir os impactos ambientais em todas 
as esferas. Sendo assim, os padrões de qualidade ambiental podem especificar a 
concentração máxima permitida de uma substância no ar, no solo ou na água e, 
dessa forma, garantir que algumas leis e normas sejam cumpridas. 
•	 Que os impactos ambientais são alterações no meio ambiente, sejam adversas 
ou benéficas, resultantes das atividades, dos produtos ou dos serviços de uma 
instalação. Ou seja, são o efeito que as ações das pessoas têm sobre o meio 
ambiente. Os principais impactos preocupantes são os negativos, que incluem a 
contaminação do solo e da água, poluição do ar, desmatamento e perda da bio-
diversidade.
•	 Que a Análise do Ciclo de Vida (ACV) determina o impacto ambiental associado 
a um determinado produto e que os pesquisadores fazem, nessa análise, um 
inventário dos recursos utilizados e dos poluentes gerados durante a produção e 
a utilização do produto. A partir disso, uma avaliação de impacto estuda os efei-
tos finais do produto na saúde humana, no funcionamento do ecossistema e no 
esgotamento dos recursos naturais.
•	 Que, por certificação ambiental, entende-se o método usado para monitorar e 
melhorar as práticas ambientais. Essas práticas são revisadas anualmente para 
garantir que a empresa mantenha suas operações ecologicamente corretas, em 
que o avaliador audita as atividades, as políticas e as iniciativas ambientais da 
empresa para afirmar que as práticas sustentáveis são válidas, que a empresa 
atende aos critérios estabelecidos pelo processo de avaliação e que os padrões 
da empresa para práticas ambientais atendem a seus padrões industriais e regu-
lamentos. 
115
AUTOATIVIDADE
1. Com base na padronização dos métodos de análise do ciclo de vida (ACV), 
que visa manter a flexibilidade e garantir a consistência e a clareza dos 
relatórios, o ACV foi aplicado a vários biocombustíveis, incluindo o etanol 
de milho, para avaliar os efeitos líquidos dos biocombustíveis no uso do 
petróleo, nas mudanças climáticas, na qualidade do ar, na água e outras 
categorias de impacto (Jason, 2024). Sobre essas grandes áreas de apli-
cação do ACV, assinale a alternativa CORRETA:
JASON, H. Life Cycle Analysis of Biofuels. Encyclopedia of Biodiversity 
(Second Edition), Academic Press, p. 627–630, 2024.
a. ( ) Uma ACV avalia os efeitos finais do produto na saúde hu-
mana, no funcionamento do ecossistema e no esgotamento dos 
recursos naturais.
b. ( ) Uma ACV avalia os efeitos apenas no funcionamento do ecos-
sistema e no esgotamento dos recursos naturais.
c. ( ) Uma avaliação de impacto avalia particularmente a perda da 
biodiversidade causada pela falta de recursos naturais.
d. ( ) Uma avaliação de impacto avalia os efeitos finais do produto 
apenas na saúde humana.
2. Segundo a Organização das Nações Unidas (2023), o relatório Estado do 
Direito Ambiental: acompanhando o progresso e traçando direções futu-
ras forneceu uma avaliação abrangente dos avanços desde o lançamento 
do Primeiro Relatório Global sobre o Estado do Direito Ambiental, em 2019. 
Com base nesse relatório, analise as sentenças a seguir:
ORGANIZAÇÃO DAS NAÇÕES UNIDAS (ONU). Estado de Direito Ambien-
tal: acompanhando o progresso e traçando futuras direções. UNEP, 2023. 
Disponível em: https://www.unep.org/pt-br/resources/publicacoes/
estado-de-direito-ambiental-acompanhando-o-progresso-e-tracan-
do-futuras#:~:text=Por%20meio%20da%20coleta%20e%20da%20an%-
C3%A1lise%20de,o%20progresso%20no%20enfrentamento%20da%20
tripla%20crise%20planet%C3%A1ria. Acesso em: 09 set. 2024.
I. Recolheu e analisou dados de inquérito a 193 Estados-membros 
da ONU sobre as suas leis, instituições, envolvimento cívico, direi-
tos e justiça
II. Recolheu e analisou dados de um inquérito a 193 países da ONU, 
exceto os Países Baixos, pois os dados eram discrepantes para 
comparações.
116
AUTOATIVIDADE
III. Destaca a norma de direito ambiental mais difundida em todos os 
países e traça o progresso ao longo do tempo.
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
3. Desde a década de 1970, a ação de cidadãos preocupados com o meio 
ambiente criou um importante movimento social de ativismo contra os 
resíduos tóxicos, tendodesempenhado um papel importante na vida pú-
blica. Esses resíduos aumentaram consideravelmente desde a Segunda 
Guerra Mundial, levando a um aumento de vários tipos de cancro e outras 
doenças (Reis et al., 2020). Considerando os impactos ambientais negati-
vos, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
REIS, A. C. et al. Ecologia e análises ambientais. Grupo A, 2020. E-book. 
ISBN 9786556900414. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.
br/#/books/9786556900414/. Acesso em: 16 mai. 2024.
( ) A poluição do ar atmosférico é considerada um impacto ambiental 
negativo.
( ) A poluição do solo não é um impacto ambiental negativo, pelo fato de 
o solo se regenerar.
( ) Todas as atividades realizadas pelo homem têm impacto no ecossis-
tema.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
117
AUTOATIVIDADE
4. De acordo Heras-saizarbitoria et al. (2020), cada vez mais empresas estão 
tomando consciência de como as suas atividades empresariais afetam o 
ambiente. É por isso que tentam tomar decisões informadas para reduzir 
a sua pegada de carbono. Avançar em direção a mais sustentabilidade 
nas operações comerciais traz muitos benefícios. Nesse sentido, disserte 
um pouco sobre a certificação ambiental.
HERAS-SAIZARBITORIA, I.; BOIRAL, O.; DÍAZ DE JUNGUITU, A. Environ-
mental management certification and environmental performance: Gree-
ning or greenwashing? Business Strategy and the Environment, [s.l.], 
v. 29, n. 6, p. 2829-2841, 2020.
5. No Brasil, o objetivo das leis ambientais é proteger o meio ambiente e 
minimizar as consequências do comportamento destrutivo. Essas leis 
são fiscalizadas por órgãos ambientais nacionais, estaduais ou munici-
pais. Essas agências estabelecem regulamentos e infrações em caso de 
descumprimento da lei. Considerando o contexto de leis ambientais bra-
sileiras, cite alguns exemplos de leis.
118
TÓPICO 2
MONITORAMENTO 
AMBIENTAL 
1 INTRODUÇÃO
O monitoramento ambiental é uma ferramenta para avaliar as condições e 
as tendências ambientais, apoiar o desenvolvimento e a implementação de políti-
cas, bem como gerar informações para relatórios a decisores políticos nacionais, 
fóruns internacionais e o público em geral. Na última década, apenas alguns países 
da Europa e da Ásia Central conseguiram manter atividades de monitorização. 
Em muitas cidades da sub-região, a monitorização da poluição atmosféri-
ca urbana é insuficiente. Além disso, a monitorização dos resíduos sólidos é fraca, 
e as emissões industriais não são bem monitorizadas, o que reduz a eficácia de 
instrumentos políticos, como impostos sobre emissões e multas. A monitorização 
transfronteiriça da poluição atmosférica também precisa ser reforçada. Além disso, 
muitos países carecem de uma abordagem nacional unificada para diferentes áreas 
de monitorização, e seus sistemas de classificação, frequentemente, não estão ali-
nhados às normas internacionais.
119
As autoridades e os departamentos relevantes têm buscado estratégias 
mais eficazes para melhorar o desenvolvimento sustentável e abordar o comporta-
mento empresarial em relação à limpeza ecológica. Recentemente, foi proposto um 
novo sistema inovador de gestão ambiental, cujo cerne é o monitoramento ambien-
tal, que enfatiza a descentralização. Em outras palavras, o novo sistema de gestão 
ambiental busca conceder autoridade da gestão ambiental a diferentes níveis de 
governo (Zhang; Wang; Wang, 2023). 
Os defensores da descentralização da gestão ambiental acreditam que 
isso pode ajudar os governos locais a elaborarem regulamentações mais rigorosas 
e direcionadas para aprimorar o ambiente local. Além disso, sugerem que a des-
centralização do poder de supervisão ambiental não reduzirá significativamente a 
intensidade da supervisão local nem afetará a aplicação da lei. No entanto, essa 
descentralização pode ter impactos negativos na regulação e na monitorização am-
biental. 
Foi comprovado, por exemplo, que ela aumentará o impacto negativo da re-
gulamentação ambiental na eficiência energética dos fatores verdes. Na China, por 
exemplo, a abordagem descentralizada do monitoramento ambiental levou à fal-
sificação de dados por parte de alguns governos locais, devido a fatores objetivos, 
como avaliação de desempenho. Portanto, a China não pode garantir autenticidade, 
integridade, rigor científico ou objetividade dos dados de monitorização ambiental 
(Zhang; Wang; Wang, 2023).
2 BIOMONITORAMENTO
Biomonitoramento se refere à medição de substâncias químicas em fluidos 
e tecidos corporais, como sangue, urina, leite materno, saliva e cabelo. A medição 
dos níveis de poluentes em crianças pode fornecer informações diretas sobre sua 
exposição aos poluentes ambientais. As medições em mulheres que podem estar 
grávidas ou amamentando também fornecem informações sobre exposições que 
podem afetar a concepção e o desenvolvimento fetal ou infantil (Stein, 2018; Li; 
Pal; Kannan, 2021). O biomonitoramento estima a quantidade de uma substância 
química absorvida pelo corpo a partir de todas as vias de exposição, como ingestão 
de água potável e inalação de ar. Assim, acabar por fornecer assim uma estimativa 
cumulativa da carga química transportada pelo corpo, às vezes chamada de carga 
corporal.
120
Figura 8 – Biomonitoramento
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/especialista-em-ciencia-usando-computador-para-pes-
quisa-de-dna_17084865.htm#fromView=search&page=1&position=6&uuid=2ad12fff-918f-47df-
-9ca5-50779bd469d3. Acesso em: 09 de junho de 2024. 
O biomonitoramento permite identificar diferenças de exposição entre di-
ferentes grupos dentro de uma população e determinar mudanças na exposição 
ao longo do tempo. Frequentemente, esse método é um importante componente 
de estudos epidemiológicos que buscam determinar se a exposição química está 
associada a efeitos adversos à saúde em seres humanos.
Os estudos sobre a exposição da população em geral aos compostos or-
gânicos voláteis (COVs) têm se concentrado principalmente em fumantes. Essas 
pesquisas relataram os efeitos da idade, do sexo, da raça/etnia, entre outros fato-
res. Populações ocupacionalmente expostas apresentaram concentrações signifi-
cativamente mais elevadas de metabólitos urinários de COVs do que a população 
em geral. Além disso, vários estudos demonstraram associações entre esses me-
tabólitos urinários e doenças como eczema, câncer de pulmão, inflamação das vias 
aéreas e perda da função pulmonar (Li; Pal; Kannan, 2021).
121
Figura 9 – Identificação por biomonitoramento
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-premium/vista-lateral-de-uma-mulher-segurando-uma-came-
ra_101495405.htm#fromView=search&page=1&position=9&uuid=27733875-5c6d-4147-a639-3f0e-
addcdf37. Acesso em: 17 de junho de 2024.
O biomonitoramento é uma técnica importante para avaliar os efeitos nega-
tivos do O3 na vegetação. Algumas espécies de plantas são utilizadas nesse proces-
so para monitorar os efeitos de poluentes atmosféricos, sendo designadas como 
plantas bioindicadoras. Essas plantas apresentam respostas características e são 
utilizadas para detectar a ocorrência de níveis fitotóxicos de poluição por O3, o que é 
considerado um método custo-efetivo. Muitos estudos pilotos foram realizados em 
todo o mundo com espécies bioindicadoras.
O biomonitoramento fornece uma metodologia para documentar danos di-
retos às folhas, independentemente da medição direta da absorção de O3. Além 
disso, os marcadores celulares induzidos por ajustes fisiológicos, incluindo explosão 
oxidativa, respostas semelhantes a hipersensibilidade, respostas de defesa e se-
nescência celular acelerada, podem preceder sintomas evidentes de danos. Deve-
-se considerar que o método de padronização do biomonitoramento deve ser muito 
sensível para que sejam desenvolvidos padrões de qualidade do ar, a fim de prevenir 
efeitos nocivos à saúde das plantas e do ecossistema (Wang et al.,2022).
122
Além disso, as influências climáticas e a interação entre as condições am-
bientais e as plantas sujeitas ao biomonitoramento devem ser consideradas críticas, 
uma vez que a intensidade dos danos de O3 às plantas e, portanto, podem influen-
ciar o processo de biomonitoramento. Sendo assim, concluímos que os estudos 
de biomonitoramento fornecem informações significativas que complementam os 
sistemas de monitoramento ambiental de O3 e ajudam a levantar questões políticas 
de O3 relacionadas à proteção de culturas e vegetação.
Segundo Li et al. (2021), alguns metabólitos de COV presentes na urina podem 
ser usados como biomarcadores de doenças em humanos; portanto, novos 
estudos nessa área precisam ser realizados.
ESTUDOS FUTUROS
3 PRINCIPAIS MÉTODOS, TÉCNICAS E TECNOLO-
GIAS DE MONITORAMENTO AMBIENTAL
Os principais métodos utilizados no monitoramento ambiental incluem sen-
soriamento remoto, amostragem da qualidade do ar e da água, análise de solo, le-
vantamentos de biodiversidade e uso de bioindicadores (Wang et al., 2022). Esses 
métodos são usados para avaliar a saúde do ecossistema e o impacto da atividade 
humana no meio ambiente. Os avanços tecnológicos podem melhorar a precisão, a 
velocidade e o alcance do monitoramento ambiental. Inovações como detecção re-
mota, drones e análise de dados de inteligência artificial podem facilitar um acom-
panhamento mais abrangente e em tempo real das mudanças ecológicas, permi-
tindo decisões de gestão ambiental mais rápidas e informadas. 
Uma parte importante de qualquer atividade de monitoramento ambiental é o 
tipo de equipamento ou ferramentas utilizadas no processo. Existem muitos 
tipos de instrumentos utilizados no monitoramento ambiental em diferentes 
etapas. 
NOTA
123
Vejamos alguns exemplos de ferramentas ou equipamentos utilizados no 
monitoramento ambiental. Para fazer monitoramento, temos sensores de monito-
ramento de ar, registradores de dados, medidor de nível de ruído, sensores de teste 
de água, medidores de qualidade do ar interno, monitores de gases de combustão 
e outros. Para fazer amostragem, contamos com amostrador automático e amos-
trador de grande capacidade. Como ferramentas de laboratório, podemos usar ter-
mostatos, analisadores diversos, balanças, evaporadores, contadores de partículas, 
medidores de pH, refratômetros e outros. Por fim, para registrar os dados, utilizamos 
um registrador de dados em tempo real para receber e armazenar dados ambientais 
em tempo real. 
Figura 10 – Termostato
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-premium/temperatura- de-economia-de-energia-termostato-
-domestico-a-19-graus-celsius_34998886.htm#fromView=search&page =1&position=12&uuid=b-
d6bf4df-1b6a-4d4a-ad77-61ced09c67e4. Acesso em: 09 de junho de 2024.
Os dois principais elementos dos sensores químicos são o transdutor e a 
camada ativa, que, juntos, permitem que transformemos a concentração do analito 
num sinal físico mensurável, então disponível para processamento e análise. Nesse 
sentido, a gama de abordagens de transdução inclui sensores ópticos, sensores 
de resistência química e impedância, sensores de transistor/diodo (eletrônicos), 
sensores anemométricos, sensores de cristal piezoelétricos [como os baseados em 
microbalanças de cristal de quartzo (QCM) ou ondas acústicas de superfície (SAW) 
dispositivos], sensores calorimétricos/termométricos (Milone et al., 2023). 
No entanto, nos últimos anos, é o campo dos materiais ativos que tem visto 
uma inovação particularmente forte com o surgimento de novos materiais (e com-
124
binações) para alcançar sensibilidade ultra alta e especificações e estabilidade me-
lhoradas. Isso leva a uma abordagem de desempenho reduzido de metodologias 
como espectrometria de massa, espectrometria de mobilidade iônica, cromatogra-
fia gasosa e espectroscopia infravermelha, permitindo, assim, capacidades de apli-
cação sem precedentes.
Esses avanços também abriram outras possibilidades de aplicação, como 
monitoramento ambiental, monitoramento de alimentos e análise do hálito. A de-
tecção inteligente de gases é um campo emergente que deve se tornar parte do 
nosso cotidiano, atendendo às necessidades domésticas e industriais, além de ex-
plorar o paradigma da internet. Sensores em miniatura para avaliar a poluição am-
biental em tempo real são essenciais, especialmente se considerarmos os novos 
estilos de vida e a contínua urbanização e industrialização em diferentes regiões 
do mundo. Além disso, os avanços futuros podem levar à criação de ferramentas 
de diagnóstico precoce não invasivas para combater doenças graves em estágios 
iniciais, a exemplo do câncer de pulmão (Milone et al., 2023).
Nos últimos anos, várias tecnologias físicas, químicas e biotecnológicas têm 
sido utilizadas para remover, da água e do solo, a contaminação por metais pe-
sados. Cada uma dessas tecnologias tem vantagens e limitações específicas. No 
entanto, até o momento, nenhum método é universalmente eficaz para remover 
todos os metais pesados. A combinação de diferentes tecnologias pode aumentar a 
eficiência e fornecer um método razoável para prevenir a contaminação por metais 
pesados e monitorar fontes de poluição antropogênica em nível intergovernamental 
e transfronteiriço. O desenvolvimento de tecnologias de processamento de metais 
pesados em grande escala trará benefícios significativos para a saúde humana, o 
meio ambiente e a economia (Wang et al., 2022).
Além disso, a nanotecnologia é muito importante na biorremediação, es-
pecialmente na remoção de metais pesados, resíduos sólidos, solo contaminado e 
águas residuais. Os nanomateriais (NM) ajudam a reduzir a toxicidade dos metais 
pesados para os microrganismos. Existem seis categorias principais de nanomate-
riais: as nanopartículas metálicas, as nanopartículas de carbono, as nanopartículas 
de óxido metálico, as nanopartículas poliméricas, os nanocompósitos e os biona-
nomateriais. Os tratamentos biotecnológicos, quando combinados com métodos 
físicos e químicos, têm se mostrado eficazes na remoção de metais pesados em 
sistemas de tratamento de águas residuais; essas técnicas incluem imobilização e 
modificações nanotecnológicas. Além disso, a adição de endurecedores, como algi-
125
nato de sódio ou alumínio, pode melhorar a eficácia e a resistência mecânica desses 
sistemas biotecnológicos de reparo.
4 USO DE BIOMARCADORES NA AVALIAÇÃO DE 
IMPACTOS AMBIENTAIS
Os biomarcadores (ou marcadores biológicos) são ferramentas úteis para 
compreender a natureza e a extensão da exposição humana e dos riscos decorrentes 
de substâncias tóxicas ambientais. Os biomarcadores são classificados em três ca-
tegorias básicas: exposição, efeito ou sensibilidade. Um marcador de exposição é o 
produto da interação entre uma célula ou molécula alvo e uma substância estranha. 
Esses marcadores podem ser utilizados para determinar a dose biologica-
mente eficaz necessária para causar uma alteração fisiológica específica num or-
ganismo. Um marcador de efeito é uma alteração bioquímica ou fisiológica em um 
organismo que pode prever a ocorrência de efeitos adversos à saúde em decorrên-
cia de uma determinada exposição (Stein, 2018; Wang et al., 2022). Finalmente, os 
marcadores de susceptibilidade atuam como indicadores da propensão natural ou 
adquirida do organismo para experimentar um efeito adverso à saúde.
Figura 11 – Biomarcadores
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/ilustracao-do-conceito-de-biotecnologia_12893213.ht-
m#fromView=search&page=1&position=3&uuid=b2a13f34-15a8-40b9-9363-70b4f98f4ca7. Acesso 
em: 09 de junho de 2024.
126
 Esses marcadores já são usados para detectar várias doenças, sendo uma 
grande promessa para uma melhor compreensão dos mecanismos das doenças. 
Além disso, os biomarcadores podem ser utilizados para criar uma base mais ra-
cional para a extrapolação quantitativa do risco entre espécies, bem como obter 
estimativas mais precisas do tempo crítico de exposição. 
Tais marcadores tambémpodem ser úteis na identificação de exposições 
potencialmente prejudiciais antes do início dos efeitos adversos à saúde. Os bio-
marcadores constituem uma ferramenta valiosa para a avaliação da exposição, pois 
têm, em conta, a exposição de todas as vias e integram a exposição de todas es-
sas fontes. Têm o potencial de produzir melhores estimativas de risco do que os 
atuais protocolos de monitorização e modelização. O efeito da poluição ambiental 
ao ecossistema é um pouco mais difícil de demonstrar. Embora a poluição possa 
produzir estresse ao nível do ecossistema, a resposta observada é latente e tão 
distante da exposição inicial que a causalidade é quase impossível de estabelecer. 
Até agora, a avaliação dos riscos se baseou em modelos que utilizam dados 
sobre a toxicidade e as propriedades físicas dos produtos químicos. Essa aborda-
gem se mostrou ineficaz ao nível do ecossistema, por causa da complexidade dos 
poluentes presentes no ambiente e da variabilidade da sensibilidade das muitas 
espécies. A utilização de respostas biológicas (biomarcadores) em organismos pre-
sentes num ambiente poluído é uma abordagem que tem sido excelente. Sabe-se 
que os produtos químicos causam respostas biológicas mensuráveis e caracterís-
ticas em organismos expostos; portanto, essa evidência pode estabelecer uma li-
gação entre a exposição e o efeito. Aliados ao uso de novos equipamentos e ferra-
mentas tecnológicas, os estudos com biomarcadores têm avançado cada vez mais 
(Milone et al., 2023).
Os biomarcadores de plantas e de solo fornecem informações sobre o ar-
mazenamento, o envelhecimento e a mobilização de diferentes reservatórios de 
carbono orgânico terrestre ao longo do continuum terrestre-aquático (Wang et al., 
2022). A datação por cera vegetal é uma poderosa ferramenta para estudar a rela-
ção entre o clima e o ciclo do carbono do final do quaternário, bem como a análise 
de múltiplos biomarcadores de fogo fornece uma perspectiva holística sobre a di-
nâmica do fogo, podendo revelar o histórico de temperatura, fonte de combustível 
e condições de queima (De Jesus et al., 2020).
127
RESUMO DO TÓPICO 2
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que o monitoramento ambiental ajuda a proteger a biodiversidade, identifican-
do alterações e ameaças aos ecossistemas, permitindo esforços de conserva-
ção direcionados. Auxilia a acompanhar tendências nas populações de espécies, 
avaliar a saúde do habitat e informar decisões políticas destinadas a conservar a 
diversidade natural e promover a sustentabilidade a longo prazo.
•	 Que enquanto o biomonitoramento pode identificar diferenças na exposição en-
tre diferentes grupos dentro de uma população, assim como determinar mudan-
ças na exposição da população ao longo do tempo, é um importante compo-
nente de estudos epidemiológicos que visam determinar se a exposição química 
está associada a efeitos adversos à saúde em humanos.
•	 Que os métodos utilizados no monitoramento ambiental — sensoriamento remo-
to, amostragem de qualidade em diferentes âmbitos, levantamento de biodiver-
sidade e uso de bioindicadores — e os avanços tecnológicos têm a capacidade 
de melhorar a precisão, a velocidade e o alcance do monitoramento ambiental. 
Isso pode ser feito por meio de inovações como detecção remota, drones e análi-
se de dados de inteligência artificial no acompanhamento mais abrangente e em 
tempo real das mudanças ecológicas.
•	 Que os biomarcadores (marcadores biológicos) são ferramentas úteis para com-
preender a natureza e a extensão da exposição humana e dos riscos decorrentes 
de substâncias tóxicas ambientais. Eles já são utilizados para detectar várias do-
enças e são uma grande promessa para uma melhor compreensão dos mecanis-
mos das doenças. Essas ferramentas são fundamentais não apenas na medicina 
diagnóstica, mas também na pesquisa científica e no desenvolvimento de novos 
tratamentos.
128
AUTOATIVIDADE
1. Os biomarcadores (ou marcadores biológicos) podem ser utilizados para 
criar uma base mais racional para a extrapolação quantitativa do risco 
entre espécies, bem como para obter estimativas mais precisas do tempo 
crítico de exposição, sabendo que os produtos químicos causam respos-
tas biológicas mensuráveis e características em organismos expostos. 
Sobre os biomarcadores, assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) Melhoram a precisão, a velocidade e o alcance do monitora-
mento ambiental, por meio de inovações como a detecção remo-
ta.
b. ( ) São uma ferramenta valiosa para a avaliação da exposição, 
pois têm em conta a exposição de todas as vias e integram a ex-
posição de todas as fontes.
c. ( ) Leis mais vigorosas sobre coleta de espécies no âmbito do 
biomonitoramento em prol de avaliar sua biodiversidade.
d. ( ) São uma ferramenta opcional para avaliar a exposição ao sol, 
pois têm em conta a exposição da pele e integram a exposição 
das radiações.
2. De acordo com Li et al. (2021), alguns metabólitos de compostos orgâni-
cos voláteis (COV) presentes na urina podem ser usados como biomarca-
dores de doenças em humanos, ao passo que o monitoramento ambiental 
é uma ferramenta para avaliar as condições e as tendências ambientais, 
apoiar o desenvolvimento e a implementação de políticas e desenvolver 
informações para reportar aos decisores políticos nacionais, aos fóruns 
internacionais e ao público. Com base nessas definições, analise as sen-
tenças a seguir sobre as áreas de monitorização:
LI, A. J.; PAL, V. K.; KANNAN, K. A review of environmental occurrence, 
toxicity, biotransformation and biomonitoring of volatile organic com-
pounds. Environmental Chemistry and Ecotoxicology, v. 3, p. 91-116, 
2021.
I. A monitorização dos resíduos sólidos é fraca e as emissões indus-
triais não são bem monitorizadas.
II. A monitorização da poluição atmosférica urbana é insuficiente em 
muitas cidades da sub-região.
III. A monitorização do solo não é necessária, pois o solo tem capaci-
dade de regeneração, de modo que não é afetado. 
129
AUTOATIVIDADE
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
3. Os sistemas de bioindicadores são essenciais no monitoramento de po-
luentes em todo o mundo, uma vez que o impacto das mudanças ambien-
tais pode ser monitorado com o comportamento reativo dos organismos. 
Os metais pesados e os poluentes orgânicos afetam a reprodução, a mor-
talidade e a atividade metabólica normal dos organismos. Sobre o biomoni-
toramento, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) As plantas são incapazes de atuar como bioindicadores pelo fato de 
serem organismos fixos. 
( ) O biomonitoramento é uma técnica importante para avaliar os efeitos 
negativos do O3 na vegetação.
( ) Frequentemente, o biomonitoramento é um componente importante 
de estudos epidemiológicos.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – V.
d. ( ) F – F – V.
4. Segundo Milone et al. (2023), os métodos utilizados no monitoramento 
ambiental têm se inovado com o uso da tecnologia, viabilizando melhorar 
a precisão, a velocidade e o alcance do monitoramento ambiental. Como 
exemplo, temos detecção remota, drones e análise de dados de inteligên-
cia artificial em um acompanhamento mais abrangente e em tempo real 
das mudanças ecológicas. Considerando esse contexto, disserte sobre 
os exemplos de tecnologia no monitoramento ambiental.
MILONE, A et al. Advances in materials and technologies for gas sensing 
from environmental and food monitoring to breath analysis. Advanced 
Sustainable Systems, v. 7, n. 2, p. 2200083, 2023.
130
AUTOATIVIDADE
5. Os registos geológicos abrangem uma vasta gama de estados climáticos 
que podem ajudar a explorar a resposta do clima regional e dos ecos-
sistemas terrestres a forças externas. No entanto, as gravações instru-
mentais ao vivopassaram a ser realidade apenas nos últimos séculos. 
Em relação a tempos mais distantes, os investigadores têm de confiar 
em indicadores biológicos, químicos ou físicos indiretos preservados no 
registo sedimentar. Nesse contexto, cite alguns exemplos de ferramentas 
ou equipamentos utilizados no monitoramento.
131
TÓPICO 3
ESTATÍSTICA 
DE DADOS 
AMBIENTAIS 
1 INTRODUÇÃO 
O objetivo da estatística de dados ambientais é fornecer informações sobre 
o meio ambiente, suas mudanças mais significativas ao longo do tempo e entre lu-
gares e os principais fatores que o influenciam. O âmbito das estatísticas ambientais 
abrange aspectos biofísicos do ambiente e aspectos dos sistemas socioeconômi-
cos, pois eles afetam diretamente o ambiente e com ele interagem, em temas como 
água, ar, clima, biodiversidade, uso da terra, florestas, ecossistemas marinhos, po-
luição, energia, solo, resíduos, eventos extremos e desastres (De Jesus et al., 2021). 
A estatística ambiental é um campo interdisciplinar com complexidades es-
pecíficas. O desenvolvimento de programas de estatísticas ambientais é heterogê-
neo entre países, mas foram feitos progressos claros nos últimos 15 anos, especial-
132
mente nos países em desenvolvimento. A procura por estatísticas ambientais está 
crescendo rapidamente em todo o mundo. A produção de estatísticas ambientais 
requer conhecimentos técnicos combinados sobre questões ambientais, compe-
tências e tópicos estatísticos de coordenação institucional (Stein, 2018). Por defi-
nição, as estatísticas ambientais são multidisciplinares e transversais, abrangendo 
secções e múltiplos intervenientes. 
De modo geral, as instituições que produzem dados ambientais são utiliza-
doras de estatísticas ambientais. A procura adicional por dados ambientais provém 
das empresas e da indústria, dos cientistas, dos meios de comunicação social e do 
público em geral (De Jesus et al., 2021). Transformar a informação ambiental em 
estatísticas ambientais oficiais requer a cooperação e a coordenação de um número 
significativo de intervenientes e instituições com liderança forte, capacidade e re-
cursos para facilitar processos multifatoriais (Reis et al., 2018). 
2 IMPORTÂNCIA E APLICAÇÃO DA ESTATÍSTICA 
EM ESTUDOS AMBIENTAIS
Mitigar ou até mesmo corrigir os impactos ambientais são medidas neces-
sárias em escala global. Melhorar o desempenho das estações de tratamento de 
águas residuais, por exemplo, depende de saber quando, onde e por que os pro-
blemas ocorrem (Vavrova, 2020). O tempo de reconhecimento pode ser acelerado 
com a representação gráfica de dados com estatísticas simples que melhoram a 
observação dos padrões de dados. 
Essas estatísticas incluem: processamento aritmético e logarítmico de da-
dos brutos e médias móveis; médias móveis ponderadas exponencialmente; dife-
renças de uma média; e somas cumulativas de diferenças de uma média. As médias 
móveis ponderadas exponencialmente são particularmente adequadas para mos-
trar a importância relativa dos dados passados e presentes em termos de impacto 
ambiental (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020). A escolha do método de tratamento es-
tatístico é importante para obter o máximo de informação dos dados recolhidos.
133
Figura 12 – Dados ambientais
Fonte: https://www.freepik.com/premium-photo/double-exposure-woman-hands-working-compu-
ter-world-map-hologram-drawing-top-view-international-business-concept_126449397.htm#-
fromView=search&page=1&position=8&uuid=65c19d84-a17c-4d7e-8265-52eafb9c44ca. Acesso em: 
09 de junho de 2024.
O impacto ambiental de diferentes casos — diferentes configurações de 
frentes de onda em combinação com diferentes condições de forçamento ambien-
tal — pode ser previsto por modelagem numérica. O resultado para cada caso é um 
conjunto de valores de classe para os parâmetros físicos atribuídos a cada célu-
la. Os biótopos registrados no campo durante a recolha de dados de base podem 
ser comparados com os previstos pelo modelo, o que permite calibrar o modelo de 
acordo com a situação atual e estimar facilmente o tipo e a magnitude das mudan-
ças para cada caso calculado.
Na pesquisa de Stein (2018), para localizar o campo na área de estudo, foram 
mapeados um total de seis biótopos. A precisão preditiva do modelo (neste caso, foi 
utilizado o Delft 3D) para a situação de um quebra-mar sem ondas foi de 65%. Para 
a situação das ondas, o modelo especifica 69% dos biótopos registados. Como es-
perado, para a situação de controle sem quebra-mares, com relativamente poucos 
biótopos, o modelo alcançou uma precisão elevada de 97%, embora ela caísse para 
76% se fosse modelada a situação com ondas. 
134
É de extrema importância orientar a formulação de programas de estatísticas 
ambientais em países nas fases iniciais de desenvolvimento!
ATENÇÃO
A natureza hierárquica da classificação BioMar significa que o modelo tam-
bém pode ser usado para prever biótopos complexos, o próximo nível na hierar-
quia. Estes primeiros testes com o modelo são encorajadores e o modelo ainda está 
sendo refinado para desenvolver uma ferramenta que preveja com mais precisão a 
evolução da identidade do habitat e a extensão após a adição da onda.
Os fenômenos ambientais ocorrem em uma determinada área territorial, e 
a sequência de seu aparecimento e seus impactos se distribui nos territórios. Por 
outras palavras, alguns ecossistemas (rios, florestas, montanhas e oceanos, por 
exemplo) são partilhados por diferentes regiões e países. As alterações climáticas 
estão ocorrendo em escala global, embora as suas causas e respostas estejam dis-
tribuídas de forma desigual entre os países. Por isso, é importante mapear, por meio 
de monitoramento e estatísticas, as formas de produção, consumo e eliminação de 
resíduos, que são muito diferentes se observarmos países em desenvolvimento e 
países desenvolvidos. 
As variáveis ambientais flutuam significativamente, dependendo da sua lo-
calização geográfica, estando, por sua vez, associada a diferentes locais climáti-
cos e, consequentemente, a diferentes condições climáticas e ecossistêmicas e a 
pressões antropogênicas. Assim, os indicadores espaciais ou os específicos de cada 
território são mais úteis do que os indicadores agregados ou as médias nacionais 
(Vavrova, 2020).
Os cientistas que se dedicam ao estudo do meio ambiente recolhem gran-
des quantidades de dados sobre uma variedade de fatores ambientais, tais como 
níveis de poluição, padrões climáticos, biodiversidade e alterações de habitat. As 
estatísticas ajudam a organizar, resumir e analisar esses dados para identificar pa-
drões, tendências e relacionamentos (Vavrova, 2020; Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020). 
Frequentemente, esses cientistas formulam hipóteses sobre as relações entre as 
diferentes variáveis do ambiente. 
135
A estatística fornece ferramentas para testar essas hipóteses rigorosamente, 
ajudando a determinar se os padrões observados são estatisticamente significati-
vos ou simplesmente o resultado do acaso. São fundamentais para avaliar os riscos 
ambientais associados a atividades tão diversas, como processos industriais, elimi-
nação de resíduos e alterações climáticas. Ao quantificar riscos e incertezas, os deci-
sores podem indicar quais ações devem ser priorizadas para que potenciais ameaças 
ambientais sejam mitigadas. Por fim, governos, legisladores e agências ambientais 
confiam na análise estatística para tomar decisões informadas sobre políticas, regu-
lamentos e gestão de recursos ambientais. Os modelos estatísticos podem ajudar, 
portanto, a prever o impacto provável de várias intervenções no ambiente.
3 SOFTWARES ESTATÍSTICOS APLICADOS NA 
CONSTRUÇÃO DE INDICADORES AMBIENTAIS
Os programas de monitoramento ambiental geram grandes quantidades de 
dados ao longo do tempo. Métodos estatísticos são usados para analisar esses da-
dos e acompanhar mudanças nos indicadores ambientais, avaliar a eficácia dos es-
forços de conservação e medir o progresso em direção às metas ambientais.A estatística é usada na análise espacial para estudar a distribuição de va-
riáveis ambientais em áreas geográficas. Técnicas como autocorrelação espacial, 
interpolação espacial e sistemas de informação geográfica (SIG) ajudam a compre-
ender padrões espaciais e a tomar decisões informadas sobre uso da terra, conser-
vação dos recursos e gestão de desastres. Os modelos estatísticos são usados para 
prever as condições ambientais futuras com base em dados e tendências históri-
cas, como os efeitos das alterações climáticas, o risco de extinção de espécies, a 
ocorrência de desastres naturais e outros fenómenos ambientais (Vavrova, 2020).
Em atividades agrícolas, lidar com as épocas de culturas e colheitas, de apli-
cações químicas, de irrigação e o tipo de culturas plantadas requer conhecimento 
de estatísticas ambientais. As atividades florestais de um país — tais como projetos 
agrícolas, florestais e de reflorestação — demandam, assim, informação estatísti-
ca. Podemos ver, então, que a aplicação de estatísticas é importante nas ciências 
ambientais para um monitoramento eficaz e inovador das variáveis ambientais ao 
longo do tempo. A falta de dados suficientes é um grande problema e pode resultar 
em erros ao final da análise estatística, razão pela qual é muito importante conhecer 
a verdadeira distribuição dos dados observados. 
136
Dado um pequeno conjunto de dados, é muito difícil detectar distribuições 
corretamente. Portanto, a razão entre a média e a cauda de um mesmo conjunto de 
dados é considerada para a análise, de modo que o cálculo da frequência relativa 
dos valores extremos e dos valores p teóricos do valor é essencial. Como os valores 
p externos não dependem de momentos, podem ser facilmente aplicados a situa-
ções em que os momentos não são essenciais ou onde não existem.
Figura 13 – Dados
Fonte: https://www.freepik.com/premium-ai-image/visual-renewable-energy-policy-report-with-
-charts-graphs-analysis_287862671.htm#fromView=search&page=1&position=21&uuid=65c19d-
84-a17c-4d7e-8265-52eafb9c44ca. Acesso em: 02 ago. 2024.
A análise fatorial exploratória é uma técnica estatística usada para reduzir os 
dados a um conjunto menor de variáveis resumidas e descobrir a estrutura teórica 
subjacente dos fenômenos. É utilizada para identificar a estrutura do relacionamen-
to entre a variável e o respondente. A análise fatorial exploratória pode ser realiza-
da usando os dois métodos: i) análise fatorial tipo R, usada quando os fatores são 
calculados a partir da matriz de correlação; e ii) a análise fatorial tipo Q, quando os 
fatores são calculados por um indivíduo entrevistado. 
137
Quanto aos determinantes, existem duas maneiras de determinar o fator: i) 
método de análise fatorial de componentes principais, usado quando precisamos 
determinar o número mínimo de fatores e explicar a parte máxima da variância na 
variável original; e ii) análise fatorial comum, utilizada quando os pesquisadores não 
conhecem a natureza do fator a ser extraído e a variância do erro padrão (Farouk et 
al., 2024).
Existem pacotes de computador (softwares e outras ferramentas) ampla-
mente disponíveis para implementar técnicas estatísticas forma eficiente aos dados 
ambientais. Os softwares estatísticos podem analisar dados atuais e passados para 
encontrar tendências e prever padrões, descobrir relações ocultas entre variáveis, 
visualizar interações de dados e identificar fatores importantes para responder até 
mesmo a questões e problemas mais desafiadores. Vejamos alguns dos pacotes de 
software de estatística mais conhecidos.
A modelagem de equações estruturais (SEM) é uma técnica multivariada 
baseada em hipóteses, tendo como base um modelo estrutural que representa uma 
hipótese sobre as relações causais entre diversas variáveis. O principal problema 
da prática da modelagem de equações estruturais de “primeira geração” é tentar 
obter um modelo “adequado”. Ou seja, na prática convencional, se um modelo não 
se enquadra em um critério estatístico (por exemplo, o teste da razão de verossimi-
lhança do qui-quadrado), então outras medidas conceitualmente contraditórias são 
geralmente relatadas. Além disso, não é incomum encontrar múltiplas modificações 
feitas num modelo fraco para ajustá-lo aos dados, muitas vezes complementadas 
por justificações post hoc sobre como a modificação se ajusta ao quadro teórico 
original.
SPSS Statistics (Estatísticas SPSS - Statistical Package for the Social Scien-
ces) pode ser traduzido para o português como Pacote Estatístico para Ciências So-
ciais e consiste em um pacote de software estatístico mais utilizado para pesquisas 
do comportamento humano. O SPSS oferece um conjunto robusto de recursos que 
permite compilar facilmente estatísticas descritivas, análises paramétricas e não 
paramétricas, bem como representações gráficas de resultados por meio da inter-
face gráfica do usuário (GUI). O SPSS Statistics permite compreender rapidamente 
conjuntos de dados grandes e complexos e procedimentos estatísticos avançados, 
com alta precisão e qualidade na tomada de decisões (Farouk et al., 2024).
R é um pacote de software estatístico de código aberto amplamente utili-
zado em vários campos de pesquisa. As caixas de ferramentas estão disponíveis 
138
para uma grande variedade de aplicações, o que pode simplificar vários aspectos do 
processamento de dados. R fornece uma ampla variedade de técnicas estatísticas 
(modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries tem-
porais, classificação, agrupamento) e gráficas, sendo altamente extensível. É um 
software muito poderoso, mas requer um certo grau de codificação.
MatLab é uma plataforma de programação e computação numérica muito 
utilizada por engenheiros e cientistas para analisar conjuntos de dados complexos 
de diversas áreas, desenvolver algoritmos e criar modelos. Oferece uma enorme fle-
xibilidade por ter uma grande quantidade de caixas de ferramentas; como R, requer 
um certo grau de codificação.
O Microsoft Excel oferece uma ampla variedade de ferramentas para visu-
alização de dados e estatísticas simples. É simples gerar métricas resumidas, grá-
ficos e figuras personalizáveis, tornando-se uma ferramenta útil para muitos que 
desejam ver o básico de seus dados. Existe um complemento de análise de dados 
do Excel poderoso e flexível (XLSTAT) que permite que os usuários analisem, perso-
nalizem e compartilhem resultados no Microsoft Excel (Zorić, 2021).
Temos também Statistical Analysis Software (SAS), ou Software de Análise 
Estatística, que é uma plataforma de análise estatística que oferece opções de uso 
da GUI ou de criação de scripts para análises mais avançadas. Ele fornece um con-
junto abrangente de ferramentas para necessidades estatísticas especializadas e 
empresariais, desde análise de variância e regressão linear até inferência bayesiana 
e seleção de modelos de alto desempenho para dados massivos. Assim como R e 
MatLab, a codificação pode ser um ajuste difícil para aqueles que não estão acostu-
mados com essa abordagem. 
O Minitab é um software estatístico poderoso que oferece uma enorme va-
riedade de ferramentas estatísticas básicas e bastante avançadas para análise de 
dados (Zorić, 2021). Os comandos podem ser executados por GUI e script coman-
dos, tornando-o acessível tanto para iniciantes quanto para usuários que desejam 
realizar análises mais complexas.
Verificamos, assim, a importância do desenvolvimento de indicadores de 
desempenho precisos, adaptados a diversos projetos de construção que se con-
centram, principalmente, na construção de instalações de água. Os indicadores de 
desempenho identificados oferecem conhecimentos significativos para decisores 
políticos, profissionais e investigadores, além de fornecerem uma base sólida para o 
139
avanço do conhecimento no domínio da gestão ambiental. Os resultados mostram 
que todos os três construtos básicos têm um impacto positivo na implementação 
eficaz de tais programas.Esse é o primeiro estudo a modelar a relação entre indica-
dores de desempenho de projetos hídricos (Farouk et al., 2024).
Os indicadores de desempenho identificados fornecem informações impor-
tantes aos decisores políticos, profissionais e investigadores e fornecem uma 
base sólida para melhorar o conhecimento no domínio da gestão ambiental 
(Farouk et al., 2024).
INTERESSANTE
Descubra como a redução dos indicadores ambientais pode transformar o 
nosso futuro! O artigo “Indicadores ambientais como instrumento de avaliação da 
sustentabilidade em cidades inteligentes” oferece uma leitura valiosa sobre indica-
dores ambientais e soluções de avaliação. Faça essa leitura completar para enten-
der e aprender ainda mais sobre o que pode ser aplicado nos estudos de indicado-
res ambientais de sustentabilidade nas cidades. Envolva-se, informe-se e faça a 
diferença!
140
INDICADORES AMBIENTAIS COMO 
INSTRUMENTO DE AVALIAÇÃO DA 
SUSTENTABILIDADE EM CIDADES INTELIGENTES
Paula Regina Zarelli
Alice Beatriz Patekoski Santos Neto
Guilherme Eduardo Fernandes
Larissa De Freitas Silva
Objetivo: As Cidades Inteligentes visam gerar uma infraestrutura digital, no 
intuito de estimular processos inovadores no governo e nas empresas, atrelando 
qualidade ambiental e desenvolvimento, com utilização de indicadores ambientais. 
Portanto, este estudo objetiva identificar os indicadores ambientais como instru-
mento de avaliação da sustentabilidade para cidades inteligentes. Design/Meto-
dologia/Abordagem: O método aplicado foi a revisão sistemática de literatura em 
conjunto com análise bibliométrica. A busca resultou em 194 artigos, em três bases 
de dados internacionais, publicados entre os anos de 1974 e 2018. Após aplica-
ção de filtragem por tema, alinhamento de título, alinhamento de resumo e critérios 
de inclusão, foram analisados 11 artigos finais. Nestes estudos, foram identificados 
39 indicadores ambientais que podem ser utilizados como referência em cidades 
inteligentes. Resultados: Os resultados demonstram, sobretudo, a importância da 
temática abordada, como sugestão de instrumento para avaliação no referido con-
texto. 
Com o desenvolvimento industrial, tecnológico e o exponencial crescimen-
to populacional há uma necessidade de ações que visam a sustentabilidade das 
cidades, uma vez que esta estava sempre associada aos impactos das atividades 
humanas, tendo em vista uma perspectiva ambiental, de coesão social e de desen-
volvimento econômico, que afeta as gerações atuais e futuras, sendo fundida ao 
desenvolvimento sustentável (BOFF, 2017; GUIMARÃES; FEICHAS, 1998). A susten-
tabilidade é o termo utilizado em vários estudos como parte funcional de cidades 
inteligentes - smart cities - para que possam funcionar de forma efetiva. Os indica-
dores ambientais têm reflexo na qualidade de vida, e alguns deles contribuem para 
a maioria dos problemas socioeconômicos que aflige a maioria da população do 
planeta, como, a desigualdade social e econômica, doenças, fome e pobreza, oca-
LEITURA COMPLEMENTAR
141
sionando um desequilíbrio no tripé da sustentabilidade (MALHEIROS et al., 2004). A 
criação de projetos para smart cities proporciona a restauração do equilíbrio am-
biental, com a utilização desses indicadores ambientais, melhorando o cenário local 
(GIFFINGER et al., 2007). Neste contexto, os indicadores ambientais exercem a fun-
ção de advertir à comunidade sobre riscos e tendências do desenvolvimento com 
a utilização desenfreada dos recursos naturais, demonstrando uma concepção do 
que acontecerá no futuro (GUIMARÃES; FEICHAS, 1998), onde é possível visualizar 
o destino, acompanhando todo o trajeto e corrigindo os erros (LEMOS, 2013).O pre-
sente estudo tem como objetivo identificar quais são os indicadores ambientais que 
podem ser utilizados como instrumentos da avaliação da sustentabilidade em cida-
des inteligentes, com base em artigos já publicados. Os métodos aplicados foram 
análise bibliométrica e revisão sistemática de literatura, com a finalidade de levantar 
estudos recentes sobre o tema na exposição dos indicadores ambientais.
Indicador é uma ferramenta que permite a obtenção de informações sobre 
uma específica realidade (MITCHELL, 1996). Este pode ser um dado individual ou 
um agregado de informações. Um bom indicador deve conter os seguintes atribu-
tos: simples de entender; quantificação estatística e lógica coerente; e comunicar 
eficientemente o estado do fenômeno observado (MUELLER et al., 1997). Os indica-
dores ambientais auxiliam na definição da origem e tamanho dos problemas am-
bientais, apontando metas que geram a solução destes, demonstrando o progresso 
através da utilização dessas metas. Têm grande importância no gerenciamento am-
biental porque tornam o processo mais fácil e eficiente (ZANELLA et al., 2004). Os 
indicadores estão relacionados ao dimensionamento real de um problema ambien-
tal, uma vez que demonstram o estado atual do meio ambiente, com a finalidade de 
fundamentar a tomada de decisão em níveis local, regional e nacional. 
Estes indicadores devem dar respostas sobre mudanças nos padrões de 
consumo e de produção, e de que forma se alinham aos princípios do desenvolvi-
mento em bases sustentáveis. (MALHEIROS et al., 2004). A OECD (Organization for 
Economic Cooperation and Development) criou um modelo para classificação dos 
indicadores com agrupamento destes a partir de temas, como: mudança climática, 
diminuição da camada de ozônio, eutrofização, acidificação, contaminação tóxica, 
qualidade ambiental urbana, biodiversidade, paisagens culturais, resíduos, recursos 
hídricos, recursos florestais, recursos pesqueiros, degradação do solo (desertifica-
ção e erosão) e indicadores gerais. Posteriormente, com o objetivo de melhor in-
tegrar os aspectos ambientais com as políticas setoriais, dividiu-se os indicadores 
também em setores como transporte, energia e agricultura (OECD, 1998). Alguns 
aspectos ambientais, como, quantidade de matéria orgânica, qualidade da água, 
142
qualidade do ar, qualidade do solo, entre outros, podem ser medidos de formas di-
ferentes. Para conferência destes parâmetros utiliza-se do indicador que mostrará 
a possível causa, consequência ou previsão que podem ser realizadas através do 
conhecimento do mesmo (MARZALL, 1999). 
A Agenda 21 da Conferência das Nações Unidas Sobre Meio Ambiente e De-
senvolvimento, no capítulo 40, trata dos indicadores ambientais que classificam a 
sustentabilidade e o desenvolvimento sustentável de um local. Este capítulo indica 
os objetivos de um indicador e menciona que devem ser de base sólida para a toma-
da de decisões em todos os níveis, contribuindo para sustentabilidade autorregula-
da entre meio-ambiente e desenvolvimento. Por serem abrangentes, os indicadores 
ambientais são utilizados como indicadores de desenvolvimento sustentável, mas 
nem todos os problemas ambientais são considerados importantes ao desenvolvi-
mento (WALZ, 2000). Para elaboração de indicadores, um conjunto de observações, 
dados e conhecimentos deve ser ordenado e condensado em informação chave. Os 
indicadores são agrupados formando um sistema que serve como base para a ava-
liação do estado atual e do desenvolvimento do sistema analisado. Os indicadores 
ambientais são caracterizados por um maior nível de agregação quando comparado 
a um sistema de relatório ambiental (WALZ, 2000).
Cidades inteligentes ou smart cities vêm do termo “cidades digitais” utilizado 
em 1990. Essas “cidades digitais” surgiram com objetivo de gerar uma infraestrutura 
digital em espaços, visando estimular processos inovadores no governo, nas em-
presas e no comércio (LEMOS, 2013). Segundo Dameri (2013), uma cidade inteligen-
te é uma área geográfica bem definida, na qual as tecnologias como tecnologia de 
informação e comunicação, logística, produção de energia, entre outras, cooperam 
para criação de benefícios para cidadãos em termos de bem-estar, inclusão e par-
ticipação, qualidade ambiental e desenvolvimentoOliveira; Giudicelli, 2020).
Para construir indicadores PSR, é necessário definir um estado desejado ou 
referência. Identificar o estado satisfatório da biodiversidade é uma tarefa de-
licada, pois envolve diversas escalas ecológicas, desde o nível genético até o 
da paisagem, incluindo a biosfera. 
IMPORTANTE
Em qualquer caso, é possível compreender essa variedade de escalas gra-
ças a todos os indicadores de estado: o número de espécies incluídas na lista ver-
melha ou endêmica, o tamanho da população, a heterogeneidade dos habitats, a 
diversidade das plantas agrícolas e outros. Esses indicadores são muito úteis, mas 
é importante notar que podem surgir conflitos entre esses parâmetros, dificultando 
a tomada de decisões. Portanto, a análise cuidadosa de cada indicador é essencial 
para equilibrar as necessidades ecológicas com os objetivos socioeconômicos.
3 INDICADORES DE ESTADO AMBIENTAL OU INDI-
CADORES DE CONDIÇÃO 
Os indicadores de estado — também conhecidos como indicadores de con-
dição — se referem a condições ambientais ou de qualidade relacionadas a aspec-
tos como a qualidade do ar, corpos hídricos danificados por descarte inadequado de 
resíduos e áreas de terreno degradadas pelo mesmo motivo. Os habitats de Ushant, 
por exemplo, são hoje mais heterogêneos do que há 50 anos. Em meados da dé-
cada de 1950, a paisagem de Ushant consistia apenas em prados abertos; nos 50 
anos seguintes, a invasão de terras em pousio (descanso dado a uma terra culti-
vada) se tornou uma fonte de heterogeneidade do habitat (Figura 3). A fragmenta-
14
ção e a perda de habitat decorrentes da invasão dessas terras reduziu a população 
de muitas espécies de aves terrestres e causou a extinção de outras. Contudo, ao 
mesmo tempo, novas espécies chegaram (Jatav; Naik, 2023). No entanto, os gesto-
res dos parques regionais consideram esse processo uma perda de biodiversidade.
Figura 3 – Terra pousio
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/vista-de-um-campo-agricola-em-uma-area-rural-captu-
rada-em-um-dia-ensolarado_10612804.htm#fromView=search&page=1&position=3&uuid=44c9f1b-
6-96ba-4930-835c-8016f5c5ea5c. Acesso em: 27 de maio de 2024.
Na verdade, tais percepções ocorrem porque a maioria das novas espécies 
são muito comuns, generalistas e oportunistas, enquanto as espécies ameaçadas 
são propícias para paisagens abertas; frequentemente têm uma distribuição mais 
limitada e são consideradas excepcionais. O próximo passo na construção dos indi-
cadores PER é identificar as pressões que impulsionam a dinâmica atual (Da Costa 
Rodrigues et al., 2021).
Na verdade, nos países desenvolvidos do Norte, a perda de habitats abertos 
devido a mudanças nas práticas agrícolas é frequentemente vista como um 
ataque à biodiversidade. 
INTERESSANTE
15
4 INDICADORES DE RESPOSTA
Ações destinadas a prevenir impactos ambientais negativos, corrigir ou miti-
gar danos ambientais ou proteger os recursos naturais são essenciais. Portanto, as 
respostas podem incluir ações regulatórias, padrões e legislações como subsídios 
para melhorar o problema dos resíduos sólidos da cidade. Nesse caso, a adoção de 
um plano abrangente de gestão de resíduos sólidos pode ser uma resposta na ten-
tativa de resolver o problema dos resíduos sólidos (Stein, 2018).
A porcentagem de áreas protegidas, o número total de espécies protegidas 
e os gastos com a conservação da natureza são os indicadores de resposta mais 
comuns. Devido à facilidade de documentação e à definição clara de respostas e 
políticas, sua utilização é generalizada. Respostas novas e mais ambiciosas, como 
medidas agroambientais ou rotulagem ecológica, ainda não foram amplamente re-
presentadas — embora esse tema esteja em discussão. Tais medidas podem forne-
cer uma resposta adequada ao turismo sustentável, mas não abordam o problema 
da invasão de terras áridas (Jatav; Naik, 2023).
5 INDICADORES DE PERFORMANCES
Referem-se ao impacto nas condições ambientais, na saúde humana, na 
qualidade de vida, na economia urbana, nos ecossistemas, entre outros. Por exem-
plo: a destinação de resíduos sólidos em aterros causa múltiplos impactos na qua-
lidade ambiental, envolvendo, entre outros aspectos, a incidência de doenças na 
população do entorno do aterro. Avaliar o impacto de tais pressões sobre a biodiver-
sidade é difícil porque os parâmetros ecológicos, sociais e econômicos não evoluem 
na mesma velocidade. Em termos de dinâmica ecológica, os campos de cultivo, por 
exemplo, tornam-se prados após 1 ou 2 anos (Jatav; Naik, 2023).
A resiliência das populações de aves comedoras de sementes diminuiu ao lon-
go de duas últimas décadas. A colonização de novas espécies leva ao aumento da 
riqueza de espécies no curto prazo; no entanto, em um futuro próximo, o desapareci-
mento de aves comedoras de sementes e o possível desaparecimento de habitats de 
pastagens abertas com suas consequências para outras espécies de aves, bem como 
novas interações entre espécies, poderão levar a uma diminuição na riqueza de espé-
cies. Além disso, as mudanças na atividade econômica são muito rápidas, podendo 
surgir, por exemplo, novas oportunidades de negócios relacionadas com o turismo. 
Enquanto isso, as instituições sociais são particularmente lentas a mudar, como os 
direitos de acesso e utilização (Jatav; Naik, 2023; Da Costa Rodrigues et al., 2021).
16
Portanto, parece difícil estimar o efeito líquido médio a longo prazo dos im-
pactos humanos na reorganização real do sistema social e ecológico. Por essa 
razão, esse tipo de indicador precisa ser constantemente aplicado, principal-
mente em cenários ameaçados.
IMPORTANTE
17
RESUMO DO TÓPICO 1
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que os indicadores ambientais são eventos apresentados em estatísticas que 
representam ou resumem algum aspecto do estado do meio ambiente, dos re-
cursos naturais e das atividades humanas relacionadas. Um parâmetro que defi-
ne um aspecto específico de um sistema ou modelo.
•	 Que existem diferentes tipos de indicadores ambientais dentro do modelo Pres-
são-Estado-Resposta (PER), o qual se baseia na ideia de que as atividades hu-
manas exercem pressões sobre os sistemas ambientais e acabam alterando o 
estado dos recursos naturais em um determinado espaço/tempo.
•	 Que os indicadores são necessários para fornecer alguns sinais que nos permi-
tam saber para onde estamos indo. Esses indicadores são utilizados, principal-
mente, nos relatórios de organizações ambientais, pois o sistema de indicadores 
PER fornece uma ferramenta útil e simples para formalizar problemas ambien-
tais.
•	 Que, para construir indicadores PER, é necessário definir um estado desejado ou 
referência, bem como identificar o estado satisfatório da biodiversidade. Essa é 
uma tarefa delicada, pois envolve diversas escalas ecológicas, desde o nível ge-
nético até o da paisagem, incluindo a biosfera.
18
AUTOATIVIDADE
1. A partir da publicação do primeiro relatório da OCDE (1994) sobre indi-
cadores de PER, vários críticos destacaram as limitações teóricas desse 
modelo. Algumas se destacam, como os desafios associados ao estabe-
lecimento de relações de causa e efeito entre as três caixas do modelo. 
Diante desse contexto, assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) O efeito entre as três caixas do modelo PER sugerem que tal mo-
delo tende a simplificar interações sociais e ecológicas complexas.
b. ( ) Para construir indicadores PER, não é necessário definir um 
estado desejado ou referência; é possível seguir diretamente.
c. ( ) O efeito entre as duas caixas do modelo PER sugerem defi-
nir um estado desejado para tonar as interações mais complexas 
possível.
d. ( ) O efeito entre as três caixas do modelo PER sugerem que tal 
modelo tende a tornar complexas as interações sociais e ecológi-
cas simples.
2. Como indicadores ambientais, consideram-se eventos simples que nos 
permitem saber o que está acontecendo nos diferentes ambientes cir-
cundantes. Os indicadores ambientais são componentes críticos dos es-inteligente. 
Essas cidades inteligentes são governadas por um grupo bem definido, 
capaz de declarar as regras e políticas para o governo e o desenvolvimento. São 
constituídas por processos informatizados que possuem sensibilidade a tudo que 
é produzido e consumido no ambiente, distribuindo muitas informações em tempo 
real. Com essas informações têm-se um referencial e um norte quanto à tomada 
de decisões, tornando as atividades urbanas mais eficientes e sustentáveis (LE-
MOS, 2013).Giffinger et al. (2007) afirmam que “smart cities” possuem desempenho 
baseado na combinação doações e atividades de cidadãos independentes e cons-
cientes. Os autores citam seis dimensões demonstram e verificam a inteligência 
dessas cidades: Smart Economy (Economia Inteligente), Smart People (População 
143
Inteligente), Smart Governance (Governança Inteligente), Smart Mobility (Mobilidade 
Inteligente), Smart Environment(Meio Ambiente Inteligente) e Smart Living (Vida In-
teligente). Essas dimensões estão atribuídas ao desenvolvimento em vários setores 
de uma cidade correlacionando o social, econômico, ambiental e político. Isso ga-
rante, saúde, bem-estar e segurança ao cidadão, transparência quanto às políticas 
desenvolvidas e aos recursos utilizados, dessa forma o desenvolvimento tecnoló-
gico ocorre sem prejuízo ambiental. A maioria das cidades inteligentes estão loca-
lizadas em países desenvolvidos, no Brasil, em 2014 foi realizada a implantação do 
primeiro projeto de “smart city” em Búzios, no Rio de Janeiro (FORTES, 2014).
Com base nos artigos analisados, foi possível encontrar 39 indicadores am-
bientais que podem ser utilizados como instrumentos de sustentabilidade para as 
cidades inteligentes. Com destaque para “Water Quality” presente em nove artigos 
e para “Waste Management” e “Emissions of Greenhouse Gases” presentes em oito 
artigos. A gestão de resíduos se faz necessária e se mostra como uma importante 
estratégia de preservação do meio ambiente (GOUVEIA, 2012). Visando a imple-
mentação de uma gestão adequada de resíduos o uso de tecnologias limpas se faz 
essencial, tendo como meta reduzir na fonte geradora o fluxo de resíduos (NUNES-
MAIA, 2002). A combinação dos indicadores citados pode contribuir com a susten-
tabilidade em cidades inteligentes, somados à reciclagem (recycling), preservação 
de ambientes e paisagens (preservation of environments and landscapes), limpezas 
de ruas e áreas públicas (cleaning streets and public areas) proteção de patrimônio 
cultural (protection ofcultural heritage), poluição do solo (ground pollution), con-
sumo e esgotamento de ozônio (of ozone depleting), uso de defensivos agrícolas 
(fertilizers use of agricultural pesticides) extensão de florestas.
Fonte: ZARELLI, P. R. et al. Indicadores Ambientais como Instrumento de Avaliação 
da Sustentabilidade em Cidades Inteligentes. International Journal of Knowl-
edge Engineering and Management, v. 8, n. 22, p. 19-19, 2019. Disponível em: 
https://periodicos.ufsc.br/index.php/ijkem/article/view/81615/46304. Acesso em: 
3 set. 2024. 
144
RESUMO DO TÓPICO 3
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que é importante mapear, por meio de monitoramento e estatísticas, as formas 
de produção, consumo e eliminação de resíduos, que são muito diferentes nos 
países em desenvolvimento e nos países desenvolvidos. As variáveis ambientais 
flutuam significativamente, dependendo da localização geográfica, a qual, por 
sua vez, está associada a diferentes locais climáticos e, que consequentemente, 
a diferentes condições climáticas e ecossistêmicas e a pressões antropogênicas. 
•	 Que a aplicação das análises estatísticas é fundamental nos estudos ambientais, 
permitindo que os investigadores e os decisores políticos compreendam dados 
ambientais complexos, tirarem conclusões significativas e tomem medidas para 
preservar, mitigar ou até mesmo, em alguns casos, corrigir os impactos ambien-
tais. Essas possibilidades são ainda mais ampliadas por meio das diferentes fer-
ramentas e técnicas avançadas dentro das análises ambientais.
•	 Que, atualmente, existem vários softwares e outras ferramentas amplamente 
disponíveis para implementar técnicas estatísticas aos dados ambientais de uma 
forma eficiente. Os softwares estatísticos podem analisar dados atuais e passa-
dos para encontrar tendências e prever padrões, descobrir relações ocultas entre 
variáveis, visualizar interações de dados e identificar fatores importantes para 
responder, até mesmo, a questões e problemas mais desafiadores.
•	 Que a modelagem de equações estruturais (SEM), GIS, SPSS e outros softwares 
têm sido ferramentas importantes na construção de indicadores ambientais, al-
cançando maior rapidez e precisão nos dados, permitindo compreender, de for-
ma rápida, conjuntos de dados grandes e complexos, assim como procedimen-
tos estatísticos avançados, assegurando alta precisão e qualidade na tomada de 
decisões.
145
AUTOATIVIDADE
1. A procura adicional por dados ambientais vem das empresas, da indústria, 
dos cientistas, dos meios de comunicação social e do público em geral. 
Assim, as características interdisciplinares e interinstitucionais das estatís-
ticas ambientais e a diversidade de produtores e usuários de dados exigem 
cooperação entre instituições, profissionais e especialistas de diferentes 
áreas. Sobre análise espacial para estudar a distribuição de variáveis am-
bientais em áreas geográficas, assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) Técnicas como autocorrelação espacial, interpolação espacial 
e sistemas de informação geográfica (GIS) ajudam a compreender 
padrões espaciais e a tomar decisões informadas sobre o uso da 
terra, conservação e gestão de desastres.
b. ( ) Estes modelos não conseguem a prever os efeitos das altera-
ções climáticas, o risco de extinção de espécies, são apenas um 
conjunto para ilustração.
c. ( ) Métodos estatísticos (GIS) são usados para analisar apenas 
qualidade da água esses dados para acompanhar mudanças nos 
indicadores ambientais de dados especiais não são os mais reco-
mendáveis.
d. ( ) Técnicas como autocorrelação espacial, mitigação espacial 
e sistemas de informação espacial (SIE) ajudam a compreender 
padrões espaciais e a tomar decisões imediatas.
2. O âmbito da estatística de dados ambientais abrange aspectos biofísicos 
do ambiente, bem como aspectos dos sistemas socioeconômicos, que 
afetam diretamente o ambiente e com ele interagem, tais como água, 
ar, clima, biodiversidade, uso da terra, florestas, ecossistemas marinhos, 
poluição, energia, solo resíduos, acesso à água, eventos extremos e de-
sastres (De Jesus et al., 2021). Com base nessas definições, analise as 
sentenças a seguir sobre os objetivos da estatística de dados ambientais:
DE JESUS, M. S. et al. Métodos de avaliação de impactos ambientais: uma 
revisão bibliográfica. Brazilian Journal of Development, v. 7, n. 4, p. 
38039-38070, 2021.
I. Procuram fornecer informações sobre o meio ambiente e suas 
mudanças mais importantes.
II. Procuram fornecer um panorama geral imediato, com tempo cur-
to naquele determinado evento.
III. Procuram fornecer as informações ao longo do tempo e entre lu-
gares, e os principais fatores que o influenciam.
146
AUTOATIVIDADE
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
3. De acordo com Vavrova (2020), os cientistas dedicados ao estudo do meio 
ambiente recolhem grandes quantidades de dados sobre uma variedade 
de fatores ambientais, como níveis de poluição, padrões climáticos, bio-
diversidade e alterações de habitat. As estatísticas ajudam a organizar, 
resumir e analisar esses dados para identificar padrões, tendências e 
relacionamentos. De acordo com essa afirmativa, classifique V para as 
sentenças verdadeiras e F para as falsas:
VAVROVA, K. Environmental indicators. In: SHS Web of Conferences. 
EDP Sciences,2020. p. 01070.
( ) Os governos, os legisladores e as agências ambientais confiam na 
análise estatística para tomar decisões informadas sobre políticas, regu-
lamentos e gestão de recursos ambientais.
( ) O âmbito das estatísticas ambientais abrange aspectos biofísicos do 
ambiente, bem como aspectos dos sistemas socioeconômicos, que afe-
tam diretamente o ambiente e com ele interagem.
( ) A procura por estatísticas ambientais está em queda em todo o mun-
do, mas o uso das redes sociais para tal está crescendo rapidamente em 
todos os lugares.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – V – F.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
4. A utilização de técnicas estatísticas para a compreensão de diversos fe-
nômenos ambientais tem sido explicada em diversos estudos que exami-
naram diversas ferramentas estatísticas, como modelos probabilísticos 
147
AUTOATIVIDADE
e estáticos, coleta de dados, análise de dados e estatística inferencial. 
Além disso, foram discutidos os princípios e métodos aplicáveis a uma 
ampla gama de problemas ambientais e o avanço das ferramentas tec-
nológicas. Nesse contexto, cite alguns exemplos de softwares aplicados 
a análise de dados ambientais.
5. A ciência ambiental é uma abordagem integrada e multidisciplinar que 
estuda o meio ambiente e as soluções para problemas ambientais. No 
cenário atual, o meio ambiente se tornou um tema da agenda global, o 
que aumentou seu alcance e importância. No desenvolvimento das dife-
rentes fases da civilização, o homem foi acompanhado pelo ambiente e 
pelas estatísticas. Desde os primeiros dias, descobriu-se que eles esta-
vam conscientemente acostumados com o meio ambiente e, sem saber, 
brincavam com as estatísticas. Considerando esse contexto, disserte um 
pouco sobre a importância da aplicação da estatística no tratamento de 
dados ambientais.
148
REFERÊNCIAS
DE JESUS, M. S et al. Métodos de avaliação de impactos ambientais: uma revisão 
bibliográfica. Brazilian Journal of Development, São José dos Pinhais-PR, v. 7, 
n. 4, p. 38039-38070, 2021.
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ISBN 9786556900414. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/#/
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149
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po A, 2018. E-book. Disponível em: https://app.minhabiblioteca.com.br/#/
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TREML, K. S.; MARCHESAN, J.; BAZZANELLA, S. L. Considerações históricas, jurí-
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VAVROVA, K. Environmental indicators. In: SHS Web of Conferences. Londres: 
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ZORIĆ, A B. Applied Statistics: Basic Principles and Application. International 
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ZHANG, D.; WANG, J.; WANG, Y. Greening through centralization of environmental 
monitoring? Energy Economics, [s.l.], v. 123, p. 106753, 2023.forços de monitoramento em todo o mundo. Com base nessas definições, 
analise as sentenças a seguir:
I. A temperatura se tornou um importante indicador, abrindo cami-
nho para a compreensão das alterações climáticas; o seu aumento 
passou a ser calculado como um indicador de aquecimento global. 
II. Devido à sua simplicidade, a medição ambiental deve ser realiza-
da com uma abordagem mais dispendiosa e complexa, utilizando 
uma ampla variedade de indicadores.
III. Medir a temperatura é fácil; dessa forma, utilizando como indica-
dor a frequência de suas anomalias, pode-se concluir que há uma 
mudança fundamental na temperatura global.
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
19
AUTOATIVIDADE
3. Os indicadores correspondem a vários graus de relevância política e 
prioridades políticas em diferentes países; para obter o seu significado 
completo, devem ser interpretados caso a caso e complementados com 
informações específicas do país (Fakher; Ahmed, 2023). De acordo com 
os diferentes tipos de indicadores, classifique V para as sentenças verda-
deiras e F para as falsas:
( ) Os indicadores de resposta são ações destinadas a prevenir impactos 
ambientais negativos, corrigir ou mitigar danos ambientais ou proteger os 
recursos naturais.
( ) Os indicadores de estado se referem ao impacto nas condições am-
bientais, na saúde humana, na qualidade de vida, na economia urbana e 
nos ecossistemas.
( ) Os indicadores de estado são condições ambientais ou de qualidade 
relacionadas a aspectos como qualidade do ar, corpos hídricos danifica-
dos por descarte inadequado de resíduos e outros.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
4. Há muitos anos, a Comissão para o Desenvolvimento Sustentável afirmou 
a necessidade de avaliar as interações entre os parâmetros ambientais, 
demográficos, sociais e de desenvolvimento em diferentes setores. Sa-
bemos que depois, dessa criação, diferentes tipos de indicadores come-
çaram a ser utilizados em parâmetros. Diante disso, disserte um pouco 
sobre os indicadores de estado ou condição e aborde pelo menos um tipo 
de exemplo.
5. Entre as organizações que desenvolveram indicadores de interação, está 
a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), 
com o seu quadro bem-sucedido e sem precedentes do modelo Respos-
ta à Pressão do Estado (RPE). Nesse contexto, disserte sobre o que esse 
modelo se propõe a fazer.
20
TÓPICO 2
ÍNDICES E 
PARÂMETROS
1 INTRODUÇÃO
Um parâmetro é uma quantidade que define um aspecto específico de um 
sistema ou modelo. Parâmetros são utilizados para descrever e caracterizar um 
sistema, processo ou função. São valores fixos que ajudam a definir o comporta-
mento e as características do sistema. Em estatística, os parâmetros descrevem 
as características de uma população. Em uma distribuição normal, por exemplo, os 
parâmetros são a média e o desvio padrão, já em um modelo de regressão linear, os 
parâmetros são os coeficientes das variáveis independentes (De Jesus, 2021).
Os parâmetros diferem das variáveis: enquanto o valor de uma variável pode 
mudar e assumir diferentes valores, os parâmetros normalmente são valores fixos 
que definem as propriedades do sistema ou modelo. Já o índice é uma ferramenta 
projetada para simplificar uma grande quantidade de dados à sua forma mais bá-
sica, mantendo, ao mesmo tempo, as características essenciais para responder às 
questões pertinentes (De Jesus, 2021).
21
Resumindo: um índice foi projetado para ser simples. É claro que, no processo 
de simplificação, algumas informações são perdidas. Mas se o índice for bem 
concebido, a informação em falta não distorcerá seriamente a interpretação.
NOTA
Os índices também são definidos como limites quantitativos dos indicado-
res. Nesse contexto, a quantificação se refere — mas não está limitada — a uma 
determinada quantidade ou concentração que pode ser o valor máximo ou mínimo 
permitido (Stein, 2018). Os índices são uma medida de proteção para as pessoas ou 
para suas fontes diretas de alimentação e água, sendo desenvolvidos para proteger 
a natureza no curto prazo. Um índice ambiental é a combinação de múltiplas fontes 
de informação sobre um sistema ambiental a partir de atributos com potenciais 
variados desse sistema (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020).
No contexto de indicadores ambientais, tanto os índices quanto os parâme-
tros fornecem informações sobre o estado ou condição do ecossistema. Os prin-
cipais atributos dos indicadores ecológicos são a combinação de diversos fatores 
ambientais em um único valor, indicando a qualidade do meio ambiente. Os indi-
cadores ecológicos são muito importantes na avaliação de políticas relacionadas 
à sustentabilidade ambiental. Eles contribuem para a avaliação da elaboração de 
políticas ao fornecer, aos decisores políticos e ao público em geral, informações 
relevantes sobre o estado atual e as tendências do ambiente. Esses indicadores 
são mensuráveis, integrativos, ecológica e socialmente relevantes, interpretáveis 
e preditivos. São coletados em escalas geográficas e temporais apropriadas e são 
capazes de detectar tendências futuras (Stein, 2018).
2 ÁREAS DE ABORDAGEM
Os indicadores utilizados para avaliar a saúde dos ecossistemas se enqua-
dram em três categorias: físicos, químicos ou biológicos (Figura 4). Os indicadores 
físicos e químicos são medidas dos componentes físicos e químicos de um ecos-
sistema, enquanto os indicadores biológicos se referem a um organismo, uma es-
pécie ou uma comunidade cujas características indicam a presença de condições 
ambientais específicas (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020). 
22
Figura 4 – Ecossistema em categorias
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-premium/digitalizacao-no-processo-agricola-concept-vec-
tor-design-agricultura-inteligente-por-satelite-agricultura_40075045.htm#fromView=search&pa-
ge=1&position=14&uuid=93f53016-1d53-49c0-ad69-d7107e888f54. Acesso em: 13 de junho de 2024.
Existem muitos indicadores para cada tipo de ecossistema. Uma questão 
importante ao selecionar métricas para um programa é o grande número de me-
dições que podem ser usadas como métricas. Normalmente, os indicadores repre-
sentam mudanças nas condições ao longo do tempo ou dentro de uma área geo-
gráfica e, em alguns casos, uma combinação dos dois. Indicadores que comparam 
as condições ao longo do tempo, como a análise de tendências, são úteis para ilus-
trar fatores como eventos extremos, mudanças sazonais e respostas a ações de 
gestão (De Jesus, 2021). Os ecossistemas devem estar em estado estacionário ou 
internamente estável. Todas essas informações podem ser observadas por diferen-
tes representações visuais, incluindo escalas gráficas (Figura 5).
23
Figura 5 – Escalas gráficas
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-premium/vetor-de-linha-de-diagrama-de-icone-de-contor-
no-de-barra-de-grafico-grafico_33824318.htm#fromView=search&page=1&position=8&uuid=ce-
1fb521-9853-4c3e-851c-86bde4404ced. Acesso em: 30 de maio de 2024.
Os indicadores ecológicos são utilizados, por exemplo, para a classificação 
trófica aquática (níveis da cadeia alimentar) em todo o mundo. Um índice de estado 
trófico (IET) que consiste em seis indicadores físicos, químicos e biológicos — ni-
trogênio total (TN), demanda química de oxigênio (DQO), fósforo total (TP), con-
centração de clorofila-a (Chl-a), profundidade do disco de Secchi (SD) e biomassa 
fitoplanctônica (CA) — foi construído para descrever o estado de eutrofização do 
ambiente lacustre. Um índice variando de 0 a 100 sobre o grau de eutrofização foi 
desenvolvido para indicar sete níveis tropicais diferentes no ambiente lacustre.
3 COLETA DE DADOS E DETERMINAÇÃO DE INDI-
CADORES 
Os métodos de seleção deindicadores variam de modelos estatísticos e cau-
sais a revisões sistemáticas e processos participativos. A utilização de processos par-
ticipativos na investigação em saúde e ambiente é importante devido à complexidade 
dos conceitos (Stein, 2018). Como exemplo, para selecionar dimensões e indicadores 
relevantes para a avaliação da saúde ambiental em Lisboa, com base em evidências, 
dados e opiniões de várias partes interessadas e especialistas em saúde, foi concebi-
da uma metodologia de três fases (Salgado et al., 2020) (Figura 6). 
24
Figura 6 – Principais dimensões e indicadores
Estágios
1. Evidências e coleta de dados
2. Análise e avaliação de 
evidências de dados
Revisão sistemática da literatura e busca em português
Entrevistas semiestruturadas 
Web-Delphi
Re�namento das dimensões e indicadores 
3. Validação
Atividades
Fonte: Salgado et al. (2020, p. 3).
Caso já exista um sistema de registro de coleta de dados, essa informação 
pode ser suficiente para definir o primeiro conjunto de indicadores. Normalmente, 
essa é quase sempre uma tarefa difícil, que deve ser realizada pela maioria dos 
órgãos. O primeiro grupo de indicadores deverá permitir determinar o plano de mo-
nitoramento e os dados necessários para a construção de novos indicadores. Para 
a coleta de dados e a determinação de indicadores, é necessário adotar alguns cri-
térios particulares que veremos a seguir.
3.1 DETERMINAÇÃO DE CRITÉRIOS PARA COLETA DE 
DADOS PARA CRIAÇÃO DE INDICADORES AMBIENTAIS
1. Desenvolver um quadro conceitual (claro e flexível) que permita o 
uso de diferentes abordagens para analisar o processo de desen-
volvimento: componentes do desenvolvimento sustentável (ambien-
tal, social, econômico); questões de sustentabilidade (por exemplo, uso 
da terra, dinâmica econômica e social e eventos naturais); categorias 
de indicadores (pressão, condição, impacto e reação). O quadro deve 
também permitir a análise a diferentes níveis (regional, nacional, local).
25
Figura 7 – Quadro conceitual
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/diagrama-para-o-sucesso_969442.htm#fromView=search&pa-
ge=1&position=2&uuid=7a529750-7b1f-44e5-ac8e-534b775e3dc7. Acesso em: 30 de maio de 2024.
2. Selecionar os indicadores e explorar as ferramentas de análise: 
utilize um conjunto claro de critérios de seleção (por exemplo, fiabilida-
de, relevância, causalidade, mensurabilidade e escala de dados). Inclui 
diferentes ferramentas de análise: índices para visualizar cenários a ní-
veis agregados (por exemplo regional ou nacional); indicadores básicos 
para analisar as informações obtidas do índice, a fim de identificar vín-
culos causais, dinâmicas e impactos; indicadores adicionais para me-
lhorar ainda mais a análise para a tomada de decisões (específicos para 
cada país, área ou projeto).
3. Criar uma rede consultiva criando uma rede de parceiros, facili-
tando um processo consultivo, como workshops, visitas, capa-
citação e formação: discussão e harmonização do quadro, questões 
para monitorização, índices e indicadores e planos de trabalho; identifi-
car competências, necessidades, processos, mandatos, responsabilida-
des, utilizações e interesses; trocar informações e dados.
4. Pesquisar dados e desenvolver bancos de dados: identificar e me-
lhorar a produção, a disponibilidade e a utilização de dados e infor-
mações. Isso inclui a utilização de dados e informações existentes e a 
identificação de casos em que faltam as informações necessárias (De 
Jesus, 2021).
26
Evite ser irrealista! Observe quais dados existem e utilize-os de forma criativa 
ao desenvolver índices e indicadores!
IMPORTANTE
5. Desenvolver ferramentas de análise e visualização de causalida-
de: desenvolver competências de análise e visualização de informa-
ções disponíveis; utilizar ferramentas como modelos de uso da terra e 
sistemas de informação geográfica para preencher lacunas críticas de 
informação; permitir análise de relações causais com a utilização de di-
ferentes tipos e fontes de informação; visualizar os resultados de forma 
amigável (mapas, tabelas, figuras, animações, séries temporais e mode-
los de cenários).
6. Aplicar a abordagem de estudo de caso para identificar os pon-
tos fortes e fracos do quadro proposto e dos conjuntos de indi-
cadores e testar a sua utilidade: identificar necessidades, lacunas 
ou desinformações novas ou diferentes, bem como necessidades para 
uma divulgação e utilização mais amplas. Os estudos de caso fornecem 
exemplos de como a informação gerada pode ser utilizada em diferen-
tes níveis (regional, nacional, local ou setorial) e diferentes dimensões 
(política, administrativa ou ecológica) (De Jesus, 2021).
4 EXEMPLOS DE INDICADORES
Os indicadores ambientais listados mais comuns são: 
• indicador de poluição atmosférica: emissões de compostos orgâni-
cos voláteis não metano (COVNM); emissões de precursores de ozônio; 
emissões de amônia (NH3); emissões de óxidos de nitrogênio (NOX); ul-
trapassagem dos valores limites de qualidade do ar em áreas urbanas; 
emissões de dióxido de enxofre (SO2) e outros (De Jesus, 2021);
• indicador de integridade dos ecossistemas e de bens e serviços 
ecossistêmicos: qualidade da água doce; índice trófico marinho dos 
mares; nutrientes em águas de transição, costeiras e marinhas; frag-
mentação de áreas naturais e seminaturais; 
27
• Uso sustentável; biodiversidade; produção e consumo de 
substâncias que destroem a camada de ozono: tendências das 
emissões de gases com efeito de estufa; poluição atmosférica; geleiras; 
excesso de neve; progressos na consecução dos objetivos em matéria 
de emissões de gases com efeito de estufa; tempestades; extremos de 
precipitação; concentrações atmosféricas de gases com efeito de estu-
fa entre outros (Stein, 2018). 
Você sabia que existe uma hierarquia de indicadores? Alguns grupos traba-
lham utilizando essas métricas, divididos em administrativo e ambiental.
Administrativo
Nível 1: uso de recursos e atividades de órgãos governamentais e grupos 
ambientais, como licenças e concessões, para incentivar ações que dimi-
nuam ou previnam a poluição.
Nível 2: medidas adotadas pelas entidades em resposta às ações de Nível 
1 para reduzir a entrada de poluentes no ar, na água ou no solo.
Ambiental
Nível 3: quantidade real de poluentes emitidos pelas fontes.
Nível 4: níveis de poluentes detectados nas comunidades locais.
nível 5: alterações químicas ou biológicas em alguns poluentes, como a 
concentração de toxinas na cadeia alimentar.
nível 6: indicador ou condição final desejada.
NOTA
O ambiente e o desenvolvimento não são desafios separados. Na verdade, 
eles estão intimamente ligados. O desenvolvimento não pode continuar se o am-
biente e os recursos naturais se deteriorarem, assim como o ambiente não pode ser 
protegido se o crescimento econômico ignorar os custos da destruição ambiental. 
Ou seja, cada elemento depende um do outro e, juntos, todos formam o que conhe-
cemos por ambiente.
28
RESUMO DO TÓPICO 2
Neste tópico, você aprendeu:
•	 Que um parâmetro é uma quantidade que define um aspecto específico de um 
sistema ou modelo, e um índice é uma ferramenta projetada para reduzir uma 
grande quantidade de dados à sua forma mais simples. Isso facilita a compara-
ção ou avaliação de diferentes conjuntos de dados.
•	 Que ambos (parâmetros e índices) são usados para fornecer informações sobre 
o estado ou a condição do ecossistema. Dessa forma, os principais atributos dos 
indicadores ecológicos são a combinação de diversos fatores ambientais em um 
único valor que indica a qualidade do meio ambiente.
•	 Que os indicadores contribuem para a avaliação da elaboração de políticas ao 
fornecerem informações relevantes sobre o estado atual e as tendências do am-
biente. Esses indicadores são mensuráveis, integrativos, ecológica e socialmen-
te relevantes, interpretáveis e preditivos.
•	 Que, para chegar a esses indicadores que servirão para tomadas de decisões, 
são necessários métodos de seleçãode indicadores que variam de modelos es-
tatísticos e causais a revisões sistemáticas e processos participativos. Dessa for-
ma, são estabelecidos protocolos de coleta e critérios de seleção de informações 
para a construção de índices e indicares. 
•	 Que os indicadores utilizados para avaliar a saúde dos ecossistemas estão dividi-
dos em três categorias: física, química ou biológica. Tais categorias devem estar 
dentro dos limites normais e devem ajudar a manter o equilíbrio. Ainda, podem 
ser aplicadas em diferentes áreas de abordagem, como biodiversidade, saúde, 
ambiente entre outras mais ou menos especificas.
29
AUTOATIVIDADE
1. Com base na ciência da computação e no aprendizado de máquina, os 
parâmetros são frequentemente usados para definir as configurações 
de um algoritmo ou modelo. Por exemplo, em uma rede neural, os parâ-
metros são os pesos e as tendências aprendidas durante o treinamento. 
Sobre os parâmetros, assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) Os parâmetros são diferentes das variáveis, pois o valor de 
uma variável pode mudar.
b. ( ) Os parâmetros normalmente são valores flexíveis que definem 
as propriedades do sistema.
c. ( ) Os parâmetros são os coeficientes dos indicadores dependen-
tes interpostos a índices.
d. ( ) Os parâmetros são a mesma coisa que as variáveis, já que o 
valor de uma variável não pode mudar.
2. De acordo com Salgado et al. (2020), a saúde ambiental é influenciada por 
interações complexas entre a saúde e o ambiente construído e natural, 
com poucas pesquisas sobre suas especificidades em ambientes urba-
nos. A utilização de indicadores apropriados para monitorizar e avaliar 
é essencial para informar intervenções baseadas em evidências a nível 
local. Com base na determinação de critérios para coleta de dados para 
criação de indicadores ambientais, analise as sentenças a seguir:
I. Selecionar os indicadores e explorar as ferramentas de análise, 
bem como utilizar um conjunto claro de critérios de seleção.  
II. Desenvolver indicadores apenas com base em uma predição, mas 
catastrófica, sem critérios de seleção.
III. Uma das primeiras etapas é desenvolver um quadro conceitual 
(claro e flexível) que permita diferentes abordagens para analisar 
o processo de desenvolvimento..
Assinale a alternativa CORRETA:
a. ( ) As sentenças I e II estão corretas.
b. ( ) Somente a sentença II está correta.
c. ( ) As sentenças I e III estão corretas.
d. ( ) Somente a sentença III está correta.
30
AUTOATIVIDADE
3. Normalmente, os indicadores representam mudanças nas condições ao 
longo do tempo ou dentro de uma área geográfica e, em alguns casos, 
uma combinação dos dois. Atualmente, existem vários indicadores para 
cada tipo de ecossistema. De acordo com as áreas de abordagem, classi-
fique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Os componentes físicos, químicos e biológicos do sistema devem 
estar dentro dos limites normais e devem ajudar a manter o equilíbrio.
( ) Os indicadores físico-químicos são medidas dos componentes bioló-
gicos e químicos de um ecossistema.
( ) Se os componentes forem empurrados para fora de sua faixa normal-
mente, eles indicarão se o sistema está desequilibrado ou insalubre.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a. ( ) V – F – F.
b. ( ) V – F – V.
c. ( ) F – V – F.
d. ( ) F – F – V.
4. A gestão baseada em indicadores ambientais permite que os gestores to-
memdecisões baseadas em evidências, avaliem as estratégias adotadas 
para controlar os impactos ambientais e implementem ações que otimi-
zem os recursos. Graças aos indicadores ambientais, é possível demons-
trar aos clientes, fornecedores e investidores a eficiência dos processos e 
os níveis de impacto ambiental. Nesse contexto, destaque alguns exem-
plos de indicadores ambientais.
5. A metodologia de avaliação de indicadores examina a relação causal en-
tre a atual situação fiscal ambiental e as atuais tendências ambientais. 
A introdução eficaz de impostos ambientais com base numa estratégia 
ambiental pode, eventualmente, conduzir a muitos efeitos desejados em 
diversos países (Vavokra, 2020). No contexto de coleta e determinação 
de indicadores, descreva uma de suas primeiras etapas essenciais.
31
TÓPICO 3
RECURSOS E 
BIODIVERSIDADE
1 INTRODUÇÃO 
Biodiversidade vem de “diversidade biológica” e se refere à variedade de vida 
existente na Terra em todos os níveis, desde os genes até os complexos ecossis-
temas; também pode se referir a processos evolutivos, ecológicos e culturais que 
sustentam a vida. Enquanto os recursos naturais são as matérias-primas e fontes 
de energia que utilizamos, como gasolina, metais, solo, areia, vento e água etc., 
são recursos naturais, itens manufaturados, como plástico, papel alumínio, tecidos, 
microchips, eletricidade e cimento, não são recursos naturais, mas certamente de-
rivam deles (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020).
A biodiversidade e os serviços ecossistêmicos são parte integrante do capi-
tal natural. A biodiversidade, que inclui espécies, ecossistemas e diversidade gené-
tica, fornece serviços ecossistêmicos inestimáveis, incluindo matérias-primas para 
muitos setores da economia. Ela desempenha um papel essencial na manutenção 
dos sistemas de apoio à vida e da qualidade de vida. A perda de biodiversidade é 
uma preocupação fundamental a nível nacional e global, uma vez que ela reduz a 
resiliência dos ecossistemas e aumenta a vulnerabilidade a ameaças, a exemplo 
dos impactos negativos das alterações climáticas. 
As pressões sobre a biodiversidade podem ser: físicas, como alteração e 
fragmentação de habitats devido a alterações na utilização dos solos e do mar; 
32
químicas, como poluição tóxica, acidificação, derrames de petróleo e outras formas 
de poluição humana; ou biológicas, como modificação da dinâmica populacional e 
da estrutura das espécies em decorrência de espécies exóticas invasoras ou uso 
comercial de recursos da vida selvagem. Outros fatores relevantes nesse tema al-
terações climáticas e as condições meteorológicas (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020).
Os recursos naturais são geralmente divididos em três categorias: recursos 
renováveis permanentes; recursos renováveis intermediários; e recursos não 
renováveis. Além disso, podemos dividir os recursos renováveis em categorias 
permanentes e intermediárias (Huo; Peng, 2023).
ATENÇÃO
O principal desafio é garantir a conservação eficaz e a utilização sustentável 
da biodiversidade. Isso inclui aumentar o nível de proteção de espécies, habitats e 
ecossistemas terrestres e aquáticos, incluindo os oceanos. As estratégias incluem: 
eliminação da exploração ilegal e do comércio de espécies ameaçadas; eliminação 
da pesca ilegal, não declarada e não regulamentada; implementação de combi-
nações políticas ambiciosas (abordagens regulatórias, instrumentos económicos e 
outras mendidas informativas e voluntárias); e integração das preocupações com a 
biodiversidade nas políticas econômicas e setoriais (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020).
A preservação e a restauração da biodiversidade também exigem a reforma 
e a eliminação de subsídios prejudiciais ao ambiente, o reforço do papel dos im-
postos, taxas e encargos relacionados com a biodiversidade, bem como de outros 
instrumentos económicos, como pagamentos por serviços ecossistêmicos, biodi-
versidade e licenças comerciais (como quotas transferíveis para pesca).
2 MUDANÇAS CLIMÁTICAS, RESÍDUOS E DISPONI-
BILIDADE DOS RECURSOS NATURAIS
As alterações climáticas estão tendo um impacto cada vez mais significativo 
na atividade econômica e financeira em todo o mundo, e esses impactos deverão 
se tornar mais pronunciados ao longo do tempo. Os relatórios apresentam as evi-
dências mais recentes sobre as alterações climáticas e, pela primeira vez, analisam 
a probabilidade de os atuais eventos climáticos extremos serem consistentes com 
um mundo que não está a aquecer. 
33
Figura 8 – Impactos das mudanças climáticasFonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/colagem-de-conceito-de-mudanca-climatica_19332541.
htm#fromView=search&page=1&position=2&uuid=fb81ab47-8398-45da-9630-bb09e3a7639b. 
Acesso em: 30 de maio de 2024.
Azam, Khan e Ali (2023) relatam que o aquecimento global não é claro e 
que, desde os anos 50, diversas mudanças observadas não têm precedentes ao 
longo de décadas ou milénios. As alterações climáticas contribuem para perda da 
biodiversidade; porém, como vimos anteriormente, a biodiversidade é de extrema 
relevância no ecossistema. 
34
Figura 9 – Biodiversidade
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/queda-volumetrica-com-um-ecossistema-dentro-da-
-ia-generativa_39206355.htm#fromView=search&page=1&position=2&uuid=f4b36043-a4c-
5-4598-9f98-f947cd26330d. Acesso em: 30 de maio de 2024.
As recentes alterações climáticas resultaram em um aumento de 0,8°C na 
temperatura média da Terra ao longo do último século e no surgimento de mudan-
ças espacialmente heterogêneas (Figura 10). A precipitação, o vento e os padrões 
climáticos extremos também mudaram significativamente. Essas mudanças susci-
taram um interesse considerável pelos potenciais impactos das alterações climáti-
cas (e de outras componentes das alterações globais) em todos os seres vivos. 
Por essa razão, os indicadores ambientais das alterações climáticas devem 
ser fáceis de aplicar, consistentes no tempo e no espaço, fiáveis e informativos. Os 
impactos biológicos das alterações climáticas são avaliados com a ajuda de indica-
dores ambientais, tais como alterações fenológicas (ciclos) e de distribuição (Reis; 
Oliveira; Giudicelli, 2020).
35
Figura 10 – Aumento da temperatura média da Terra
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/ilustracao-do-conceito-de-aquecimento-glo-
bal_22873962.htm#fromView=search&page=1&position=21&uuid=91e96a02-df5a-45dd-b0c1-28f-
7ce6ee92e. Acesso em: 13 de junho de 2024.
Os indicadores de mudança na distribuição incluem a mudança no limite de 
distribuição, mais ao norte, de borboletas e pássaros. O esgotamento dos recursos 
naturais e a qualidade ambiental são questões globais importantes. Os recursos 
naturais são vitais para a sobrevivência de todos os seres vivos, e o ambiente nos 
fornece ar, água e solo limpos para a produção de alimentos (Figura 11). No entan-
to, esses recursos estão se esgotando em um ritmo alarmante devido a múltiplos 
fatores, incluindo atividades humanas insustentáveis, alterações climáticas e cres-
cimento populacional.
36
Figura 11 – Recursos naturais vitais
Fonte: https://br.freepik.com/vetores-gratis/paisagem-plana-e-geometrica-primavera_843679.ht-
m#fromView=search&page=1&position=2&uuid=5ff62172-982b-4660-8740-691e85b980eb. Acesso 
em: 30 de maio de 2024.
À medida que a utilização de energia aumenta, torna-se mais difícil satis-
fazer as nossas necessidades energéticas sem depender de importações. As im-
portações de energia podem contribuir para o crescimento econômico; no entanto, 
se não forem geridas adequadamente, podem prejudicar o ambiente. Além disso, 
podem ser caras, levando a preços mais elevados da energia, o que é difícil para 
muitas famílias. Ao mesmo tempo, o crescimento econômico dependente das im-
portações de energia pode ser prejudicado pelo esgotamento dos recursos naturais 
(Azam; Khan; Ali, 2023). De fato, à medida que esses recursos se esgotarem, as ne-
cessidades energéticas se tornarão cada vez mais difíceis de satisfazer. Isso pode 
levar ao declínio econômico e ao aumento da pressão sobre os recursos, degradan-
do a qualidade do ambiente.
À medida que a população aumenta e os avanços tecnológicos trazem esti-
los de vida mais modernos, dependemos cada vez mais dos recursos natu-
rais para satisfazer as nossas necessidades energéticas. Isso levou ao rápi-
do esgotamento desses recursos e a um declínio significativo na qualidade 
ambiental. 
INTERESSANTE
37
O uso insustentável dos recursos naturais levou ao seu esgotamento e cau-
sou danos ambientais significativos. A sobre-exploração de recursos como flores-
tas, minerais e água levou à poluição, à perda de biodiversidade e à erosão do solo 
(Azam; Khan; Ali, 2023). Além disso, as atividades humanas, como a desflorestação 
(Figura 12), a mineração e a agricultura industrial causaram a poluição do ar, da água 
e do solo e a redução da qualidade do ar e da água, representando um risco aumen-
tado de problemas de saúde. 
Figura 12 – Desflorestação
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-premium/foto-real-do-conceito-de-desflorestamento-perigos-
-aumentar-a-conscientizacao-sobre-os-impactos-do-desflorestacao-no_191206009.htm#from-
View=search&page=1&position=2&uuid=342a4f2f-6ae7-4436-a2d4-994b8bcae4b8. Acesso em: 30 
de maio de 2024.
O aumento das temperaturas, os fenômenos meteorológicos extremos e as 
mudanças nos padrões de precipitação levaram à redução da disponibilidade de 
água, à erosão do solo e à seca. Além disso, as alterações climáticas levaram ao 
aumento do nível do mar, à diminuição da produtividade dos oceanos e ao aumen-
to dos desastres naturais, como inundações e furacões (Figura 13). Todos esses 
fatores têm tido um impacto significativo no ambiente, provocando alterações na 
composição do ecossistema, conduzindo à diminuição da qualidade da água e à 
poluição atmosférica.
38
Figura 13 – Desastres naturais
Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/tornado-extremo-perto-de-casas_72628598.htm#from-
View=search&page=1&position=14&uuid=937f52b0-83e1-4f64-8dcb-8ef5c24366a2. Acesso em: 30 
de maio de 2024.
O crescimento populacional também contribui para o declínio dos recursos 
naturais e da qualidade ambiental. À medida que aumenta o número de pessoas 
que vivem no planeta, aumenta a procura por recursos naturais, levando a mais 
extração e degradação ambiental. Além disso, o crescimento populacional causou 
superlotação e falta de saneamento, levando ao aumento da poluição do ar e da 
água e à diminuição da fertilidade do solo (Reis; Oliveira; Giudicelli, 2020).
3 SUSTENTABILIDADE, QUALIDADE DE VIDA E DE-
SEMPENHO ECONÔMICO 
A fim de permitir o crescimento econômico ao longo do último século, a eco-
nomia mundial tem dependido de um acesso relativamente barato a recursos re-
nováveis, como as florestas, e a recursos não renováveis e, portanto, finitos, como 
o petróleo e os minerais. O crescimento infinito em um mundo finito não é possível; 
portanto, em algum momento, a natureza limitada dos recursos começará a impor 
limites ao crescimento econômico. Muitos recursos florestais estão ameaçados pela 
sobre-exploração, fragmentação, degradação da qualidade ambiental e conversão 
39
para outros usos da terra (Kumar, 2020). As principais pressões vêm das atividades 
humanas, incluindo a expansão agrícola, o desenvolvimento de infraestruturas de 
transporte, a silvicultura insustentável, a poluição atmosférica, as alterações climá-
ticas e a queima deliberada de florestas.
A procura por madeira para cumprir as metas de energias renováveis de-
sempenha um papel importante na exploração comercial das florestas. As matas 
estão distribuídas de forma desigual; alguns dos países mais florestados possuem 
a maior parte dos recursos florestais do mundo. Desde a década de 90, a área de 
florestas e bosques permaneceu estável ou aumentou ligeiramente na maioria dos 
países da OCDE, mas diminuiu globalmente. Isso se deve, em parte, ao desmata-
mento contínuo em países tropicais, muitas vezes para fornecer terras para agricul-
tura e pastagem ou para corte.
A maioria dos países da OCDE demonstra uma utilização sustentável dos seus 
recursos florestais. Nas florestas disponíveis para fornecimento de madeira, 
a maioria não abusa dos seus recursos florestais, mantendo a intensidade de 
uso abaixo de 100%. 
INTERESSANTE
No entanto, existem diferenças significativas entre os países e dentro dos 
próprios países. Desde a década de 1990, a intensidade do uso das florestas au-
mentou, principalmente na maioria dos países para os quais existem tendênciasde 
longo prazo. Isso se deve em parte ao uso de madeira como biomassa energética 
(Azam; Khan; Ali, 2023).
A atividade econômica e o crescimento global dependem de uma oferta 
prontamente disponível e acessível de recursos essenciais. No entanto, a maioria 
dos recursos não renováveis — que atualmente constituem a componente domi-
nante da produção de energia e da capacidade industrial — estão se tornando cada 
vez mais escassos à medida que a demanda aumenta em decorrência do desenvol-
vimento econômico e do crescimento da população (Huo; Peng, 2023). 
O problema da disponibilidade de certos recursos é complexo. Na realidade, 
o número exato de anos restantes para extração economicamente viável de cada 
recurso dependerá de uma série de fatores. Primeiro, à medida que o preço do re-
40
curso aumenta, recursos anteriormente não rentáveis se tornam economicamente 
viáveis, graças ao aumento do investimento em tecnologias de extração ou em áre-
as difíceis de explorar que se tornam financeiramente viáveis (como a perfuração 
em águas profundas).
Em segundo lugar, avanços tecnológicos ou políticos (como um limite global 
para emissões de carbono) podem reduzir a demanda ao permitir a transfe-
rência de recursos. Em terceiro lugar, o crescimento econômico e a atividade 
mudarão os padrões de consumo ao longo do tempo.
ESTUDOS FUTUROS
A sustentabilidade melhora a nossa qualidade de vida, protege o nosso 
ecossistema e conserva os recursos naturais para as gerações futuras. No mundo 
dos negócios, está relacionada à abordagem holística de uma organização, consi-
derando tudo, desde a produção até a logística e o atendimento ao cliente. Ser ver-
de e sustentável não é bom apenas para os negócios; também maximiza os bene-
fícios de uma abordagem ambiental de longo prazo. Independentemente de quem 
somos, onde vivemos ou do que fazemos, todos temos uma obrigação moral para 
com os outros, para com as nossas gerações futuras e para com outras espécies, 
de preservar o planeta (Azam; Khan; Ali, 2023).
As nossas escolhas e ações atuais têm um grande impacto a longo prazo 
nas gerações futuras. Praticar a sustentabilidade garante que façamos escolhas 
éticas que assegurem um futuro seguro e habitável para todos. Se esgotarmos os 
recursos da Terra, as gerações futuras ficarão sem opções. Por exemplo, se sobre-
pescarmos nos nossos oceanos, corremos o risco não só de esgotar as populações 
de peixes, mas também de comprometer todos os organismos da cadeia alimentar 
associados a esses peixes (Huo; Peng, 2023).
A ação sustentável ajuda a trazer mudanças reais à sociedade. O compro-
misso com a sustentabilidade reduzirá a pegada de carbono e a quantidade de toxi-
nas liberadas no ambiente, garantindo a segurança ambiental. Quando nos concen-
tramos na sustentabilidade, o mundo inteiro se beneficia e pode viver em condições 
mais limpas e saudáveis (Huo; Peng, 2023). O incentivo à conservação dos recursos 
naturais precisa estar incorporado não apenas nos padrões e na marca da empresa, 
mas também nos seus colaboradores e seus familiares (Kumar, 2020).
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4 PERSPECTIVA DO DESENVOLVIMENTO DE NOVOS 
INDICADORES AMBIENTAIS
O desempenho ambiental pode ser avaliado em relação às metas nacionais 
e às metas e compromissos internacionais. A biodiversidade também é parte inte-
grante da Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável no âmbito do objetivo 
15, “proteger, restaurar e promover o uso sustentável dos ecossistemas terrestres, 
a gestão florestal sustentável, combater a desertificação, deter e reverter a degra-
dação da terra e travar a perda de biodiversidade” e do objetivo 14, “utilizar de forma 
sustentável os oceanos, os mares e os recursos marinhos para o desenvolvimento 
sustentável’’ (ODS, 2024, online). 
Cobertura do solo: tipologia, áreas urbanizadas, e mudanças na vegetação.
Recursos florestais: área florestal e uso.
Espécies ameaçadas e áreas protegidas: percentual de espécies ameaçadas 
e gestão de áreas protegidas.
Imposto sobre a biodiversidade: receitas e estrutura tributária.
ATENÇÃO
Nos últimos 30 anos, a utilização de variáveis como indicadores de estresse 
melhorou muito com os avanços na tecnologia informática, incluindo armazena-
mento de dados, imagens de detecção remota, GIS, GPS e muitos outros desen-
volvimentos. A análise da qualidade ainda se baseia em pressupostos claros, num 
desenho experimental sólido, na aplicação de técnicas apropriadas, no exame cui-
dadoso dos dados e na utilização de modelos ou testes estatísticos apropriados. 
Os indicadores do estado ambiental variam frequentemente desde medi-
ções individuais (como o pH ou o estado da população de espécies ameaçadas) até 
medições mais complexas que combinam dados de muitas espécies ou fenômenos 
em índices ambientais (Huo; Peng, 2023). Indicadores ambientais informativos não 
são incomuns, e isso se aplica às muitas medidas disponíveis de cobertura e uso da 
terra e da paisagem. A seleção de indicadores ambientais apropriados, tais como os 
efeitos da gestão da terra nos serviços ecossistêmicos, é essencial.
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Ecossistemas saudáveis sustentam a manutenção da saúde nas comunida-
des humanas
INTERESSANTE
Além disso, como muitas dessas variáveis estão altamente correlacionadas, 
a margem de erro na interpretação dos indicadores ambientais é muitas vezes sig-
nificativa. Portanto, alguns investigadores sugerem que qualquer novo desenvolvi-
mento de potenciais indicadores ambientais deve, primeiro, considerar os méritos 
dos indicadores existentes e as melhorias esperadas com o novo indicador. Atual-
mente, os indicadores são utilizados principalmente para avaliar o estado do am-
biente, como sinais de alerta precoce de problemas ecológicos. 
Um ecossistema saudável está livre de fatores de risco. Todos os ecossiste-
mas saudáveis são economicamente viáveis (Kumar, 2020). Confira o artigo científi-
co “No Brasil: utilizando o Framework DPSIR” e descubra novas perspectivas sobre a 
gestão ambiental. Esse artigo aborda a aplicação do Framework DPSIR no contexto 
brasileiro e analisa suas implicações na formulação de políticas públicas. Acesse e 
amplie seu conhecimento!
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MODELO DE INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE 
APLICADO À GESTÃO DE RESÍDUOS NO BRASIL 
UTILIZANDO O FRAMEWORK DPSIR 
Eduardo Santos 
Fernanda Fonseca 
Aníbal Santiago
Daniel Rodrigues
Os resíduos gerados pelas atividades humanas têm uma ampla gama de 
implicações ambientais, sociais e econômicas. Os indicadores de sustentabilidade 
fornecem informações sobre a dinâmica humano-ambiente, detectando mudan-
ças ambientais ao longo do tempo com base em parâmetros pré-estabelecidos. 
Eles poderiam ser usados para medir o desempenho e a eficiência das práticas de 
gestão de resíduos, desde a fase de coleta de resíduos até a geração de emissões 
de gases de efeito estufa, em diferentes níveis espaciais, desde a escala local até 
a escala nacional. A aplicação de indicadores de resíduos abrange diversas dimen-
sões e é crucial para o monitoramento e avaliação de políticas públicas. A gestão 
de resíduos é uma questão crítica a nível mundial, mas coloca desafios únicos nos 
países em desenvolvimento devido a fatores como o crescimento populacional e 
da urbanização, recursos e infraestruturas limitados, falta de conhecimentos lo-
cais e quadros regulamentares inadequados, entre outros. No Brasil, a situação da 
gestão de resíduos sólidos exige maior atenção. O território brasileiro compreende 
5.570 municípios, 27 unidades da federação e cinco macrorregiões. Dados recentes 
mostram que os resíduos sólidos urbanos (RSU) coletados gerados no Brasil são de 
cerca de 76 milhões de toneladas, posicionando o país como o quarto maior gerador 
de resíduos. Destes RSU, cerca de 2% são reciclados e cerca de 40% são enviados 
para locais impróprios, incluindo lixões a céu aberto, prática que tem sido fonte de 
problemas de saúde e ambientais. As estimativas do período de 2016 a 2021 suge-
rem que os problemas de saúde associados à deposição deresíduos nestes locais 
inadequados custam 1,8 mil milhões de dólares. Além disso, estima-se que os re-
síduos sólidos do Brasil respondam por 16% (mais de três milhões de toneladas) do 
total de emissões de metano provenientes do lixo em decomposição e produzam 
o equivalente a mais de 47 milhões de toneladas de CO 2. Além disso, a eliminação 
LEITURA COMPLEMENTAR
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inadequada de resíduos recicláveis em aterros resulta numa perda anual estimada 
em aproximadamente 2,5 mil milhões de dólares.
No Brasil, a gestão de resíduos é supervisionada principalmente pelo setor 
público, com as políticas governamentais desempenhando um papel significativo 
na definição das práticas de gestão de resíduos. Foram estabelecidos quadros re-
gulamentares e foram fornecidos incentivos para enfrentar os desafios da gestão 
de resíduos. Notavelmente, a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), publi-
cada em 2010, é a estrutura mais abrangente, enfatizando a redução de resíduos, 
programas de reciclagem e o fechamento de lixões a céu aberto. De acordo com 
esta lei federal, os municípios são obrigados a desenvolver planos de gestão de 
resíduos sólidos para acessar recursos financeiros do governo federal. No entanto, 
foram feitos progressos limitados na abordagem destas questões-chave. Devido 
à insuficiência de instrumentos políticos, 40% dos resíduos sólidos urbanos ainda 
são direcionados para sistemas de disposição final proibidos por lei, e apenas 24% 
dos municípios brasileiros implementaram a coleta seletiva, o que pode ajudar a 
explicar a baixa taxa de reciclagem do país (2%). Em abril de 2022, o governo brasi-
leiro promulgou o Plano Nacional de Resíduos Sólidos (Decreto nº 11.043), definindo 
novas metas para a gestão de resíduos sólidos no Brasil nos próximos 20 anos, que 
incluem, por exemplo, aumentar as taxas de reciclagem em até 48% até 2040. e 
fechar os quase 2.600 lixões e aterros não controlados em operação no Brasil.
Nos últimos anos, as pesquisas sobre gestão de resíduos no Brasil aumenta-
ram, impulsionadas pela necessidade urgente de enfrentar os desafios ambientais 
e otimizar a utilização de recursos. Grande parte da literatura sobre gestão de resí-
duos no Brasil está focada em RSU, refletindo os desafios substanciais enfrentados 
pelos municípios no cumprimento dos requisitos descritos na PNRS de 2010. Outros 
temas menos explorados na literatura incluem a gestão de tipos específicos de re-
síduos, como lixo eletrônico e resíduos de construção e demolição, caracterização 
de resíduos no Brasil, os impactos da pandemia de COVID-19 pandemia na geração 
de resíduos sólidos no país percepções públicas, conscientização e atitudes dos 
moradores em relação às práticas de gestão de resíduos em cidades brasileiras es-
pecíficas e estudos bibliométricos sobre o impacto da PNRS na produção científica 
brasileira.
Outras questões incluem lacunas no fornecimento de dados, baixa trans-
parência, atividades realizadas por entidades informais que não são totalmente 
capturadas em dados oficiais e muitas entidades carecem de infraestrutura ade-
quada, conhecimento técnico e fundos para coleta e gestão de dados. Estes pro-
45
blemas resultam na falta de dados fiáveis sobre resíduos, dificultando a compilação 
de conjuntos de dados consistentes, principalmente a nível nacional, e limitando a 
aplicação de indicadores de sustentabilidade ao sector dos resíduos. Por exemplo, 
devido à indisponibilidade de dados sobre resíduos em três cidades brasileiras. A 
dificuldade de utilização de indicadores sustentáveis na área de resíduos reforça a 
importância do desenvolvimento de modelos de avaliação criativos e sensíveis que 
incorporem indicadores confiáveis para países como o Brasil. Nesse contexto, o pre-
sente estudo descreve uma estrutura abrangente de indicadores de sustentabili-
dade que incorpora aspectos qualitativos e quantitativos para melhorar a gestão de 
resíduos no Brasil. Os indicadores foram provenientes de documentos publicados 
por instituições governamentais brasileiras. O quadro proposto baseia-se no méto-
do Força motriz DPSIR, que tem sido amplamente utilizado no domínio da gestão de 
resíduos. A estrutura descrita neste estudo tem quatro objetivos principais. O pri-
meiro objetivo é identificar indicadores práticos e relevantes incluídos nas políticas 
públicas brasileiras relacionadas à gestão de resíduos, juntamente com seus res-
pectivos domínios de intervenção. O segundo objetivo é abordar a dispersão regio-
nal e institucional dos dados sobre resíduos, compilando a informação num quadro 
único. O terceiro objetivo visa dotar as instituições públicas de uma ferramenta que 
lhes permita selecionar, avaliar e implementar indicadores de sustentabilidade, me-
lhorando e racionalizando assim as práticas de gestão de resíduos rumo à susten-
tabilidade. Finalmente, o quarto objetivo é abordar a falta de estudos de informação 
sobre resíduos nos países em desenvolvimento, particularmente no Brasil. Assim, o 
estudo atende não apenas a objetivos teóricos relacionados à compilação de dados 
que visam preencher lacunas na literatura, mas também oferece contribuições prá-
ticas que podem auxiliar as instituições públicas na adoção de políticas de resíduos 
mais eficientes.
Neste estudo, foi apresentado um framework DPSIR para identificar e clas-
sificar indicadores de sustentabilidade relacionados à gestão de resíduos nas po-
líticas públicas brasileiras. A estrutura foi desenvolvida por meio de um processo 
metodológico rigoroso, que envolveu a seleção e pontuação de indicadores de sus-
tentabilidade a partir de pesquisas legislativas realizadas em diversas entidades pú-
blicas brasileiras. Com base nos inquéritos realizados, foram identificados um total 
de 151 indicadores, juntamente com 283 objetivos, metas e obrigações em matéria 
de resíduos, principalmente relacionados com resíduos urbanos. A avaliação reve-
lou que 70% dos indicadores identificados cumpriam os critérios de qualidade defi-
nidos pela AEA e foram classificados como úteis para a gestão de resíduos. Através 
da distribuição pelas componentes do DPSIR, foram identificados 66 indicadores 
práticos e relevantes. Estes indicadores, que podem potencialmente ser utilizados 
46
para monitorizar políticas públicas nacionais relacionadas com a gestão de resídu-
os, abrangem vários domínios, incluindo saneamento, produção e consumo susten-
táveis, alterações climáticas, energia, economia, saúde pública e demografia.
Para melhorar a qualidade dos dados sobre resíduos no Brasil, entre outras 
medidas, será necessário implementar protocolos padronizados de coleta de dados, 
adotar sistemas de informação interoperáveis que permitam o compartilhamento 
em tempo real de dados sobre resíduos entre diferentes níveis de governo e apoiar 
os municípios na coleta e publicação regular desperdiçar dados.
Este estudo apresenta algumas limitações que devem ser destacadas. Nos-
sas conclusões baseiam-se principalmente na pesquisa realizada na legislação 
brasileira. Basear-se apenas em documentos governamentais pode introduzir pre-
conceitos, refletindo potencialmente perspectivas ou agendas políticas específicas. 
Além disso, a pesquisa legislativa realizada pode não capturar todos os documentos 
legais relevantes ou representar totalmente a complexidade das práticas de gestão 
de resíduos em diferentes regiões e entidades no Brasil. Além disso, a definição de 
indicadores no âmbito do quadro DPSIR, especialmente para componentes como 
Força Motriz e Pressão vs. Estado e Impacto, pode ser complexa, conduzindo a po-
tenciais inconsistências ou interpretações erradas. Estas limitações poderiam ser 
abordadas através da incorporação de fontes de dados complementares, como as 
de organizações não governamentais e publicações científicas, envolvendo as par-
tes interessadas no processo utilizando dados de ferramentas TIC, entre outros. 
A utilização dessas fontes complementares poderia potencialmente garantir uma 
compreensão mais