Impacto das mudanças climáticas no Brasil: modelagem para a previsão de deslocamentos no sudeste brasileiro

doi:10.22167/2675-6528-202602701

Artigo

30 de setembro de 2026

Impacto das mudanças climáticas no Brasil: modelagem para a previsão de deslocamentos no sudeste brasileiro

Impacto das Mudanças Climáticas no Brasil: Modelagem para a Previsão de Deslocamentos no Sudeste Brasileiro

Anne Caroline Charles Braga; Andressa Porto Castro

DOI: 10.22167/2675-6528-202602701

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

As mudanças climáticas intensificaram a frequência e severidade dos eventos climáticos extremos, aumentando significativamente seus impactos sociais, incluindo os deslocamentos populacionais internos. O estudo analisou a ocorrência mensal de deslocamentos internos na região sudeste do Brasil entre 2013 e 2024, avaliando a relação entre variáveis meteorológicas e deslocamentos forçados para identificar padrões e desenvolver um modelo preditivo para dados de contagem. Integraram-se dados públicos do Internal Displacement Monitoring Center (IDMC) e do Instituto Nacional de Meteorologia. A análise foi realizada em Python, combinando estatística exploratória e modelos lineares generalizados para dados de contagem, incluindo modelos Poisson, Binomial Negativo, Binomial Negativo com Inflação de Zeros e Hurdle. Os dados revelaram forte assimetria, excesso de zeros, superdispersão e sazonalidade, com associação positiva entre precipitação e deslocamentos, e relação não linear com a temperatura. Entre os modelos testados, o modelo Hurdle sem sazonalidade apresentou o melhor equilíbrio entre ajuste, estabilidade e parcimônia. A precipitação foi a variável de maior influência na magnitude dos deslocamentos, enquanto a temperatura impactou a probabilidade de sua ocorrência, com um comportamento não linear. Concluiu-se que modelos de contagem, que representam superdispersão, excesso de zeros e estrutura temporal, são ferramentas eficazes para a previsão de deslocamentos climáticos. Os achados fornecem subsídios quantitativos para o aprimoramento de estratégias de monitoramento, prevenção e resposta a desastres, além de apoiar a formulação de políticas públicas de adaptação climática.

Palavras-chave: dados de contagem; desastres climáticos; deslocamentos internos; eventos raros.

1. Introdução

A crise climática tem sido objeto de ampla discussão nas últimas décadas, impulsionada pela intensificação dos eventos extremos e pela dificuldade de mitigação de seus efeitos. Com o crescente reconhecimento de seus impactos, ela vem extrapolando o campo da preocupação ambiental e assumindo relevância no cenário mundial no que pode ser caracterizado como um movimento de securitização do clima, processo em que determinadas questões políticas são discursivamente enquadradas como questões de segurança que podem vir a demandar ações excepcionais (Buzan et al., 1998).

Eventos como o aumento do nível do mar, secas, enchentes e tempestades intensificadas são fenômenos que têm potencial para transformar profundamente as condições de vida. Por isso, a crise climática, associada a fatores econômicos, políticos e sociais, passou a ser descrita como um multiplicador de riscos (Zickgraf, 2020). O aumento na frequência com que os desastres naturais têm ocorrido e o discurso securitizador adotado em relação ao assunto, consequentemente, levam a um aumento do interesse pelo tema em si (Pelling et al., 2002; Sulaiman e Aledo, 2016).

Apesar do potencial devastador dos desastres naturais por si mesmos, eles não devem ser tratados de forma isolada, mas sim conectados com vulnerabilidades pré-existentes e normalizadas no dia a dia, como a pobreza estrutural e a urbanização precária (Blaikie et al., 2004). Essa perspectiva é corroborada por estudos que identificam como os eventos climáticos extremos agravam a insegurança alimentar, a propagação de doenças e as desigualdades sociais (Bellizzi et al., 2023). Do ponto de vista econômico, os desastres afetam negativamente o crescimento, a produtividade, competitividade e a formação de capital humano, especialmente em países considerados em desenvolvimento (Klomp e Valckx, 2014). Essa interseção entre riscos ambientais e fragilidades socioeconômicas reforça a necessidade de estudos que subsidiem políticas públicas eficazes e estratégias de adaptação territorial.

O presente estudo tem como foco um dos efeitos da crise climática e de eventos associados a ela que tem ganhado atenção crescente na agenda humanitária e econômica internacional: o deslocamento forçado de indivíduos. Segundo relatório publicado em 2024 pelo Centro de Monitoramento de Deslocamentos Internos (IDMC), dentre os 46,9 milhões de deslocamentos internos registrados ao redor do mundo em 2023, 56% tiveram desastres naturais como causa principal, número que excede o de deslocamentos provocados por conflitos armados e repressão (Internal Displacement Monitoring Center, 2024).

No Brasil, os impactos são particularmente expressivos. Em 2022, as enchentes que afetaram o território nacional levaram mais de 700 mil pessoas a deixar suas residências, o que posicionou o país como líder em número de deslocamentos internos por desastres naturais na América do Sul e a ocupar a sexta colocação em nível mundial (Organização das Nações Unidas, 2024; Internal Displacement Monitoring Center, 2024). Corroborando as observações dos estudos publicados por Blaikie et al. (2004) e Sulaiman e Aledo (2016) sobre a ocorrência de desastres e as características socioeconômicas locais, Ribeiro et al. (2022) concluem que os municípios brasileiros com maior incidência de desastres tendem a apresentar baixos níveis de escolaridade, infraestrutura precária e altos índices de pobreza.

Por essas razões, o caso do Brasil torna-se um interessante foco de estudo para que se compreenda melhor os padrões dos desastres e dos deslocamentos que surgem como consequência deles. A região Sudeste, formada pelos estados de Minas Gerais, São Paulo, Rio de Janeiro e Espírito Santo, ocupa 924.558,342 km² do território nacional (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2025) e apresenta uma das maiores diversidades climáticas do país (Neto, 2005). Com mais de 84 milhões de habitantes (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2023), esta região é frequentemente acometida por fortes chuvas, alagamentos, enxurradas e movimentos de massa que afetam um grande número de cidades. Em virtude dessas condições, há uma demanda significativa por estratégias que possam contribuir com uma melhora da capacidade adaptativa dos estados e municípios da região.

Considerando o contexto apresentado e os impactos socioeconômicos significativos associados a ele, o presente trabalho utiliza registros climáticos e de deslocamentos ocorridos entre 2013 e 2024 no Brasil, mais especificamente nos estados do Rio de Janeiro, Minas Gerais, Espírito Santo e São Paulo, para que se possa responder à seguinte pergunta de pesquisa: quantos deslocamentos internos causados por eventos climáticos ocorrem mensalmente no sudeste brasileiro? A partir da integração de dados meteorológicos e registros de deslocamentos, o estudo busca analisar o comportamento dos deslocamentos ocorridos entre 2013 e 2024, identificar padrões, e propor uma abordagem preditiva através do desenvolvimento e avaliação de modelos estatísticos que contribuam para o planejamento e a gestão de riscos associados a eventos extremos.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa de natureza quantitativa, com abordagem metodológica baseada em estatística exploratória e modelagem preditiva. O objetivo central foi analisar o comportamento dos deslocamentos internos causados por eventos climáticos extremos na região Sudeste do Brasil, identificar padrões temporais e desenvolver modelos estatísticos para previsão. A pesquisa concentrou-se nos registros ocorridos entre os anos de 2013 e 2024.

A unidade de análise consistiu nos deslocamentos internos mensais registrados nos estados de Minas Gerais, São Paulo, Rio de Janeiro e Espírito Santo. A coleta de dados foi realizada por meio de consulta a bancos de dados públicos. O primeiro conjunto de dados, referente aos deslocamentos, foi obtido no site do Internal Displacement Monitoring Center (IDMC), uma instituição que monitora casos de deslocamentos internos globalmente.

O banco de dados do IDMC forneceu informações sobre o número de deslocamentos internos causados por desastres climáticos no Brasil. Para este estudo, adotou-se a definição de deslocamento interno como o movimento involuntário ou forçado de uma pessoa dentro das fronteiras nacionais de seu país de residência habitual (Internal Displacement Monitoring Center, 2025). Inicialmente, o banco continha 867 observações de deslocamentos registrados entre 2008 e 2024 em todo o território brasileiro.

O segundo conjunto de dados, de natureza meteorológica, foi acessado no site do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Este banco disponibilizou registros diários de temperatura máxima, em graus Celsius, e do nível de precipitação total, em milímetros, para os quatro estados da região Sudeste. Foram utilizados apenas dados provenientes de estações meteorológicas convencionais, após a identificação e tratamento de registros inconsistentes, como temperaturas excessivamente elevadas.

A etapa de limpeza e pré-processamento dos dados do IDMC envolveu a filtragem para incluir apenas deslocamentos provocados por eventos climáticos a partir de 2013. Colunas sem registros, redundantes ou não relevantes, como “Country” e “ISO3”, foram eliminadas. A coluna “evento” foi subdividida para criar uma coluna “estado”, permitindo a seleção exclusiva dos deslocamentos ocorridos na região Sudeste.

Os registros de deslocamentos, originalmente por ocorrência de evento, foram reamostrados para uma frequência mensal utilizando o método “resample” da biblioteca Pandas. Isso permitiu somar os valores de cada mês e atribuir zero aos meses sem registros, alinhando os dados à exposição temporal desejada para a pergunta de pesquisa sobre deslocamentos mensais.

Similarmente, os dados meteorológicos diários do INMET foram reamostrados para granularidade mensal, calculando-se a soma da precipitação e a média das temperaturas máximas. As quatro tabelas resultantes, uma para cada estado, foram unidas em um único dataframe. Posteriormente, os conjuntos de dados de deslocamento e meteorológicos foram integrados em um banco de dados final.

Devido à ausência de dados meteorológicos para o Espírito Santo nos meses de setembro, outubro, novembro e dezembro de 2024, esses meses foram removidos do conjunto de dados completo. Essa medida garantiu a correspondência entre os dados de deslocamento, temperatura e precipitação para todos os estados, resultando em um painel estado-mês balanceado com 140 observações por unidade federativa.

Todo o processo de extração, tratamento, análise exploratória, visualização e modelagem dos dados foi conduzido na linguagem Python, utilizando o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) PyCharm. As bibliotecas de código aberto empregadas incluíram Pandas v.2.1.4, Numpy v.1.26.4, Matplotlib v.3.8.0, Seaborn v.0.13.2, Statsmodels 0.14.0, Statstests 1.0.7 e SciPy 1.11.4.

A análise exploratória de dados (EDA) foi realizada para investigar o conjunto de dados, identificar padrões, estruturas subjacentes e avaliar pressupostos para a escolha do modelo (Heckert e Filliben, 2003). A variável dependente definida foi o número de deslocamentos internos, caracterizada por valores inteiros e não negativos, o que direcionou a escolha por modelos de contagem.

Na fase de modelagem, foram estimados modelos lineares generalizados (GLM) para dados de contagem. Inicialmente, um modelo Poisson foi desenvolvido como parâmetro de referência. Em seguida, foram estimados modelos mais adequados à distribuição dos dados de deslocamentos, incluindo o Binomial Negativo, Binomial Negativo com Inflação de Zeros (ZINB) e Hurdle.

Cada um desses modelos foi desenvolvido considerando as variáveis preditoras precipitação e temperatura. Para a precipitação, optou-se pela transformação logarítmica para representar associações não lineares e reduzir a influência de valores extremos. Para a temperatura, incluíram-se termos linear e quadrático, previamente centralizados, para capturar a curva observada nos dados e reduzir a colinearidade.

A comparação entre os modelos estimados foi baseada nos critérios de log-verossimilhança e no Critério de Informação de Akaike (AIC), que avaliam o ajuste do modelo e a parcimônia. O modelo Hurdle sem sazonalidade foi selecionado como o mais robusto, apresentando convergência completa e estabilidade numérica, justificando sua escolha como modelo final para a interpretação dos resultados.

3. Resultados e Discussão

A análise dos deslocamentos internos na região Sudeste do Brasil entre 2013 e 2024 revelou padrões complexos e uma forte associação com variáveis meteorológicas, indicando a necessidade de abordagens estatísticas robustas para sua previsão. Os dados de deslocamentos apresentaram características notáveis, como forte assimetria à direita, excesso de zeros e superdispersão, que são típicas de eventos raros e de alta magnitude. Essas particularidades foram cruciais para a seleção e avaliação dos modelos preditivos, orientando a escolha por métodos mais flexíveis do que os modelos de regressão linear tradicionais.

Análise Exploratória

A fase de análise exploratória de dados forneceu um entendimento aprofundado da natureza da variável dependente, os deslocamentos internos. As estatísticas descritivas revelaram uma média de 996 deslocamentos, com um desvio-padrão de 6.360,04, indicando uma heterogeneidade substancial entre os eventos. A variância, que atingiu aproximadamente 4,05 x 10^7, resultou em uma razão variância/média de cerca de 40.612, um valor significativamente superior ao esperado para uma distribuição de Poisson, confirmando a presença de superdispersão nos dados. Além disso, 75% das observações registraram zero deslocamentos, evidenciando uma inflação de zeros que demandou modelos específicos.

A distribuição da variável de deslocamentos mostrou-se extremamente assimétrica à direita, com a maioria das observações concentrada em valores próximos de zero e a ocorrência de poucos eventos extremos, que foram responsáveis por deslocamentos superiores a 100 mil pessoas. Esse comportamento é característico de fenômenos de cauda longa, onde a severidade de eventos raros tem um impacto desproporcional na média. A elevada heterogeneidade e a inflação de zeros foram fatores determinantes para a inadequação de modelos como o Poisson, que pressupõe equidispersão, e justificaram a exploração de modelos Binomial Negativo e Hurdle.

A distribuição geográfica dos desastres climáticos na região Sudeste entre 2013 e 2024 também foi investigada. Foram registrados 182 eventos, com Minas Gerais concentrando a maior parte (35,71%, com 65 eventos), seguido por Espírito Santo (23,63%, com 43 eventos), Rio de Janeiro (23,08%, com 42 eventos) e São Paulo (17,58%, com 32 eventos). Essa distribuição heterogênea sugere que fatores geográficos e climáticos específicos de cada estado, como a elevada heterogeneidade fisiográfica de Minas Gerais, contribuem para a suscetibilidade a eventos hidrológicos extremos, conforme apontado por Reboita et al. (2015) e Pazini et al. (2020).

As tempestades foram identificadas como o principal tipo de desastre, representando aproximadamente 60 ocorrências, um número que superou a soma de enchentes, movimentos de massa, incêndios florestais e eventos de temperatura extrema. Este achado reforça que os deslocamentos internos no Sudeste são predominantemente desencadeados por processos hidrometeorológicos. A análise da frequência de ocorrência dos desastres em comparação com o número de deslocamentos que eles provocam revelou que, embora as tempestades sejam as mais frequentes, a magnitude dos deslocamentos que elas geram pode variar amplamente, com alguns episódios resultando em mais de 100 mil pessoas deslocadas.

Os movimentos de massa, apesar de sua baixa frequência (aproximadamente seis eventos), demonstraram um elevado potencial para produzir deslocamentos expressivos, com alta variabilidade na magnitude. Essa observação, juntamente com a análise da escala logarítmica dos deslocamentos, que evidencia a concentração da maior parte dos deslocamentos em poucos eventos extremos, reforça a ideia de que a severidade do evento tem maior influência sobre os deslocamentos do que sua frequência absoluta. Isso sublinha a importância de considerar variáveis relacionadas à intensidade das chuvas e à vulnerabilidade territorial na modelagem estatística.

A investigação da sazonalidade nos dados confirmou um padrão temporal claro, onde os níveis de precipitação e a média de deslocamentos tendem a aumentar significativamente no período correspondente ao verão no hemisfério sul, entre dezembro e março. Janeiro, por exemplo, apresentou uma média de deslocamentos superior a 5.000, cerca de 50 vezes maior do que os valores observados nos meses secos de junho a setembro. A precipitação média mensal também ultrapassou 2.800 mm em dezembro e janeiro, contrastando com menos de 400 mm no inverno, uma diferença superior a 600%.

Esse elevado sincronismo temporal entre precipitação e deslocamentos sugere uma forte associação e justifica a inclusão de funções seno e cosseno na modelagem para capturar oscilações periódicas anuais, reduzindo vieses associados à dependência temporal dos dados. A estratificação descritiva da precipitação e temperatura em quartis revelou que a precipitação tem uma associação positiva e progressiva com a média de deslocamentos, aumentando de aproximadamente 200 para 2.200 deslocamentos entre o primeiro e o quarto quartil, um aumento superior a 1.000%. Este resultado é consistente com a literatura que associa eventos de precipitação intensa a maiores riscos de enchentes e deslizamentos (IPCC, 2022).

Em contrapartida, a temperatura apresentou um comportamento não-monotônico, com a média de deslocamentos aumentando até o terceiro quartil (aproximadamente 2.400 deslocamentos) e, em seguida, diminuindo no quarto quartil (aproximadamente 1.100 deslocamentos). Essa relação não linear da temperatura com os deslocamentos indicou a necessidade de especificações mais flexíveis no modelo, como a inclusão de um termo quadrático, para evitar vieses na estimação de seu efeito, conforme sugerido por Schuster et al. (2022). Embora a análise por quartis seja exploratória, ela foi fundamental para guiar a escolha das variáveis e suas transformações na modelagem.

Modelagem dos Dados

A etapa de modelagem dos dados iniciou-se com a estimação de um modelo Poisson como base, apesar das características dos dados indicarem sua inadequação. O teste de superdispersão de Cameron e Trivedi (1990) confirmou a superdispersão com um p-valor de 0.009 para o parâmetro alfa, demonstrando que o modelo Poisson não era adequado para representar a estrutura de dispersão da variável resposta. Em seguida, foi estimado um modelo Binomial Negativo, que apresentou resultados mais estáveis e um ajuste superior ao Poisson, com uma redução significativa no Critério de Informação de Akaike (AIC).

Considerando a elevada inflação de zeros nos dados, foram testados modelos Binomial Negativo com Inflação de Zeros (ZINB). Embora o ZINB tenha mostrado um melhor ajuste em termos de AIC e o teste de Vuong (1989) tenha indicado a presença de inflação de zeros, o modelo não convergiu e produziu muitos valores vazios, comprometendo sua confiabilidade e interpretabilidade. A inclusão de variáveis de sazonalidade (sin12 e cos12) no modelo ZINB sazonal melhorou o ajuste e a interpretabilidade dos erros padrão e p-valores, mas a não convergência persistiu, indicando instabilidade.

Por fim, foram estimados modelos Hurdle, que separam o processo de geração de zeros do processo de contagem. O modelo Hurdle sem sazonalidade convergiu em ambas as etapas e obteve um ajuste que gerou o segundo melhor valor de log-verossimilhança e AIC entre todos os modelos testados. A versão sazonal do modelo Hurdle apresentou os melhores valores de log-verossimilhança e AIC, mas sua convergência foi apenas parcial, o que exigiu cautela na interpretação. A comparação das métricas de ajuste, estabilidade e parcimônia entre os modelos levou à escolha do modelo Hurdle sem sazonalidade como a especificação mais adequada para a interpretação dos resultados.

O modelo Hurdle selecionado demonstrou ser estatisticamente adequado para representar a dinâmica dos deslocamentos, evidenciado pela convergência completa de suas duas partes e por um teste de razão de verossimilhança significativo (p-valor inferior a 0.05). Este resultado indica que o conjunto de variáveis explicativas contribui de forma relevante para a explicação dos deslocamentos internos. O parâmetro alfa, também estatisticamente significativo, confirmou a superdispersão dos dados, reforçando a pertinência da escolha de um modelo mais flexível que acomoda essa característica.

Os resultados do modelo Hurdle revelaram que as variáveis preditoras exercem efeitos distintos nos componentes binário e de contagem. No componente binário, que modela a probabilidade de ocorrência de deslocamentos, a temperatura centralizada (temp_c) e seu termo quadrático (temp_c2) foram estatisticamente significativos, indicando uma influência não linear da temperatura na probabilidade de um evento ocorrer. Já a precipitação logarítmica (log_precipitação) não foi estatisticamente significativa neste componente. No componente de contagem, que modela a magnitude dos deslocamentos quando estes ocorrem, a precipitação logarítmica (log_precipitação) foi a variável de maior influência, com um coeficiente positivo e estatisticamente significativo (0.645, p=0.001), enquanto os termos da temperatura não foram significativos.

Essa distinção nos efeitos das variáveis valida a escolha do modelo Hurdle, que permite analisar separadamente a ocorrência e a intensidade dos deslocamentos. A precipitação, portanto, é o fator mais relevante para determinar a magnitude dos deslocamentos uma vez que um evento climático ocorre, enquanto a temperatura, com seu comportamento não linear, influencia principalmente a probabilidade de que tais eventos resultem em deslocamentos. Esses achados fornecem uma base quantitativa para o desenvolvimento de sistemas de alerta precoce e para o aprimoramento de estratégias de monitoramento e resposta a desastres.

Em síntese, a pesquisa identificou que os deslocamentos internos na região Sudeste do Brasil são fenômenos complexos, caracterizados por superdispersão, inflação de zeros e forte sazonalidade, predominantemente desencadeados por tempestades e eventos hidrometeorológicos. O modelo Hurdle sem sazonalidade, ao equilibrar ajuste, estabilidade e parcimônia, demonstrou ser uma ferramenta eficaz para prever tanto a probabilidade quanto a magnitude desses deslocamentos, com a precipitação influenciando a magnitude e a temperatura, de forma não linear, a probabilidade de ocorrência. Esses resultados são cruciais para o planejamento e a gestão de riscos associados a eventos climáticos extremos, subsidiando políticas públicas de adaptação e aprimorando a capacidade de resposta a desastres.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar a ocorrência mensal de deslocamentos internos na região Sudeste do Brasil entre 2013 e 2024, identificando padrões e desenvolvendo uma abordagem preditiva por meio de modelos estatísticos. Verificou-se que os dados de deslocamentos apresentaram características de forte assimetria, excesso de zeros e superdispersão, além de uma clara sazonalidade, com maior incidência de eventos no período de verão. A análise revelou que as tempestades foram o principal tipo de desastre, e que a severidade dos eventos, mais do que sua frequência, influenciou a magnitude dos deslocamentos. Observou-se uma associação positiva e progressiva entre a precipitação e a magnitude dos deslocamentos, enquanto a temperatura demonstrou uma relação não linear com a probabilidade de sua ocorrência. Entre os modelos testados, o modelo Hurdle sem sazonalidade foi selecionado como o mais robusto, equilibrando ajuste, estabilidade e parcimônia, e demonstrou ser estatisticamente adequado para representar a dinâmica complexa dos deslocamentos.

A principal contribuição deste trabalho reside no fornecimento de subsídios quantitativos para o aprimoramento de sistemas de alerta precoce, estratégias de monitoramento, prevenção e resposta a desastres, além de apoiar a formulação de políticas públicas de adaptação climática. Contudo, o estudo enfrentou limitações relacionadas à dimensão e à qualidade dos dados, incluindo a subnotificação de eventos climáticos e a falta de padronização dos registros. Para estudos futuros, recomenda-se fortalecer o monitoramento contínuo e aprimorar a qualidade dos bancos de dados. Sugere-se também a ampliação da resolução espacial da análise para o nível municipal e a incorporação de variáveis sociodemográficas e territoriais, como densidade populacional, Índice de Desenvolvimento Humano, relevo e uso do solo, em modelos espaço-temporais e técnicas de aprendizado de máquina, visando aprimorar o desempenho preditivo e a construção de sistemas de apoio à decisão para a gestão integrada de riscos.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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Desafios e Possibilidades do Primeiro Ano Escolar de Crianças com Tea para o Trabalho Docente

A inserção de crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA) na Educação Infantil apresenta desafios significativos, dada a dificuldade de adaptação em novos ambientes e a intensidade de estímulos. O objetivo foi analisar a atuação docente na Educação Infantil no processo de escolarização inicial de crianças com TEA. Realizou-se um estudo de caso, utilizando a entrevista narrativa como técnica de produção de dados. Os resultados revelaram que a atuação docente caracterizou-se por práticas de mediação e afeto, com a flexibilização da rotina e o uso de recursos lúdicos como estratégias essenciais para o desenvolvimento e organização sensorial da criança. Destacou-se também a importância da profissional de apoio escolar para o êxito do trabalho pedagógico. O desenvolvimento integral da criança foi promovido por meio de ações docentes intencionais que priorizaram a adaptação ambiental, o fortalecimento de vínculos e o atendimento às necessidades específicas do TEA. Como contribuição, elaborou-se um guia de estratégias pedagógicas voltado ao acolhimento de crianças com TEA em creches públicas.

Palavras-chave: Educação Infantil; Inclusão Escolar; Narrativas Docentes; Práticas Pedagógicas Inclusivas; Transtorno do Espectro Autista.

22 de outubro de 2026

Jornada do Consumidor na Decisão de Compra de Infoprodutos no Ambiente Digital

A expansão do comércio eletrônico e a transformação tecnológica impulsionaram a necessidade de compreender o comportamento do consumidor de infoprodutos, cuja experiência percebida tornou-se crucial para o desenvolvimento profissional. O estudo objetivou analisar os fatores que influenciaram a decisão de compra de infoprodutos no ambiente digital, considerando as etapas da jornada do consumidor. Realizou-se uma pesquisa aplicada, quantitativa e descritiva, por meio de um levantamento de campo com 100 consumidores da Serra Gaúcha. A coleta de dados ocorreu via questionário estruturado, utilizando amostragem não probabilística. Os resultados revelaram um público qualificado e com forte comportamento “mobile-first”. Constatou-se que a disponibilidade de informações detalhadas e a aprovação social foram os principais gatilhos de atração na fase de pré-compra. Nas etapas transacionais e posteriores, a minimização de atritos operacionais, a agilidade do acesso imediato e a segurança sistêmica mostraram-se cruciais para a conversão e satisfação, embora lacunas na eficiência do suporte humano tenham sido identificadas. A retenção fundamentou-se na confiança gerada por experiências anteriores positivas, superando o fator preço. Concluiu-se que a jornada do consumidor de infoprodutos opera como um sistema integrado, exigindo alinhamento entre infraestrutura tecnológica, curadoria de conteúdo e humanização do suporte para assegurar o engajamento.

Palavras-chave: Comércio eletrônico; Comportamento do consumidor; Experiência do consumidor; Fidelização; Negócios virtuais.

22 de outubro de 2026

Riscos Psicossociais e Saúde Mental no Trabalho em uma Instituição Bancária

A saúde mental no ambiente de trabalho é um tema de crescente relevância, impactando o desenvolvimento profissional e o bem-estar dos colaboradores. Um estudo foi realizado para identificar aspectos e situações que podem influenciar os níveis de absenteísmo em uma instituição bancária. A pesquisa envolveu 108 participantes e utilizou um questionário estruturado, baseado na versão curta do COPSOQ II de Gonçalves (2021), que continha 45 questões fechadas em escala Likert e duas perguntas abertas. Os dados foram coletados por meio de plataforma online e analisados com abordagem descritiva e quantitativa. Os resultados revelaram um cenário que indicou a necessidade de ajustes na distribuição das atividades e na percepção dos gestores sobre comportamentos e sinais de transtornos. Foram identificadas evidências importantes nas respostas abertas dos participantes. Concluiu-se que o estudo contribuiu para a promoção da percepção de um ambiente seguro para a saúde mental na organização.

Palavras-chave: Afastamentos por transtornos; Desenvolvimento profissional; Liderança operacional; Licença médica; Saúde mental.

22 de outubro de 2026

Observatório Digital da Amazônia: Ciência de Dados Aplicada à Análise de Indicadores Sociais, Econômicos, Ambientais e de Saúde

O estado do Amazonas enfrentou desafios históricos na consolidação do Sistema Único de Saúde (SUS), decorrentes de barreiras geográficas, desigualdades socioeconômicas e limitações estruturais. Descreveu-se, neste estudo, o desenvolvimento e a implementação de um geoportal de informações em saúde, concebido para apoiar o monitoramento, a avaliação e o planejamento no contexto amazônico. Adotou-se uma abordagem de estudo de caso descritivo, baseada em análise documental e dados secundários, abrangendo o mapeamento de funcionalidades, a infraestrutura técnica e as etapas de validação da ferramenta. O Portal foi desenvolvido com tecnologias abertas e integrou múltiplas bases de dados nacionais, oferecendo dashboards interativos, mapas temáticos e repositório digital de documentos. Entre os resultados, destacaram-se a visualização georreferenciada de indicadores-chave, a possibilidade de análises comparativas temporais e a utilização da plataforma na revisão de planos de saúde e no redirecionamento de ações estratégicas. O portal pode representar um avanço na governança digital e na gestão baseada em evidências, com potencial de replicabilidade para outros territórios de alta complexidade, desde que acompanhada de investimentos em infraestrutura tecnológica, capacitação profissional e articulação interinstitucional.

Palavras-chave: Amazônia; Avaliação em Saúde; Saúde Digital; Sistemas de Informação em Saúde.

22 de outubro de 2026

Aprendizado Contínuo como Fator de Crescimento Organizacional na Percepção dos Colaboradores

O impacto do aprendizado contínuo e da gestão do conhecimento no crescimento das organizações foi estudado em um cenário de globalização e constantes mudanças. O objetivo do estudo foi analisar a percepção dos colaboradores sobre a cultura de aprendizagem e sua importância para o desenvolvimento pessoal e profissional. Os dados foram obtidos por meio de uma pesquisa anônima, de abordagem quantitativa, utilizando um formulário com questões do tipo “survey” aplicado a 87 profissionais dos setores de tecnologia, saúde, educação, comércio e serviços. Os resultados indicaram que os colaboradores possuíam uma percepção positiva sobre a contribuição do aprendizado contínuo para o crescimento pessoal e organizacional, reconhecendo seus benefícios para o desenvolvimento de novas habilidades, inovação e competitividade. Contudo, observou-se que o incentivo à troca de conhecimento interno e a oferta de treinamentos práticos ainda apresentavam médias moderadas de concordância. Concluiu-se que o aprendizado contínuo contribui significativamente para o desenvolvimento individual e organizacional, sugerindo que as empresas devem desenvolver políticas estratégicas de aprendizado direcionado para novas habilidades, visando maior vantagem competitiva e inovação.

Palavras-chave: Aprendizagem contínua; Autodesenvolvimento; Crescimento organizacional; Gestão do conhecimento; Inovação.

22 de outubro de 2026

Regressão Estatística em Microrredes para Estimativa de Desempenho Operacional: Caso Campusgrid

Um modelo de regressão estatística múltipla foi proposto para estimar o desempenho operacional da microrrede CampusGrid da UNICAMP, com base em grandezas elétricas internas. A microrrede integra geração fotovoltaica, baterias e um gerador a gás. Dados do sistema de gerenciamento de energia foram coletados em intervalos de cinco minutos durante um mês. O Índice de Confiabilidade Operacional, definido como a razão entre energia atendida e demandada, foi estabelecido como variável dependente. O modelo foi ajustado para o modo de operação ilhado, avaliando o impacto da demanda, estado de carga, geração solar e energia suprida. Os resultados revelaram elevado poder explicativo, indicando que a confiabilidade operacional depende da interação entre suprimento e demanda. Observou-se que o período noturno concentrou a maior taxa de atendimento parcial, atribuída à redução da geração solar. Concluiu-se que a regressão múltipla oferece uma estrutura interpretável e útil para o monitoramento de microrredes e o apoio a estratégias de controle.

Palavras-chave: Armazenamento em baterias; Geração fotovoltaica; Índice de Confiabilidade; Operação ilhada; Sistema de Gerenciamento de Energia.

22 de outubro de 2026

Previsão da Inadimplência Agregada no Sistema Financeiro Brasileiro por Modelo Sarimax com Variáveis Macroeconômicas

A inadimplência agregada no sistema financeiro brasileiro é um indicador crucial de risco de crédito, cuja previsão é regulamentada pelas Resoluções CMN n.° 4.557/2017 e 4.966/2021 para a mensuração prospectiva de perdas esperadas. Modelou-se e previu-se a inadimplência agregada por meio do modelo SARIMAX, projetando sua trajetória até dezembro de 2026 sob cenários otimista, base e pessimista. Utilizaram-se 164 observações mensais (julho/2012 a fevereiro/2026) e variáveis macroeconômicas como desemprego, Selic, IPCA, IBC-Br e endividamento das famílias. A especificação com variáveis contemporâneas foi selecionada com base em critérios de informação e estabilidade dos coeficientes, e o diagnóstico dos resíduos confirmou adequação estatística, com MAPE de 3,12%. A inadimplência histórica variou entre 4,33% e 7,64%. A estimação identificou o desemprego (β = 0,2534; p < 0,001) e a Selic (β = 0,2128; p < 0,001) como principais determinantes positivos, com forte persistência temporal (AR(1) = 0,8965). A Selic exibiu correlação crescente com a inadimplência (r = 0,62 no lag 12), enquanto o desemprego demonstrou efeito contemporâneo (r = 0,33). As projeções indicaram inadimplência entre 6,30% e 7,98% em dezembro de 2026, com uma amplitude de 1,68 ponto percentual, evidenciando implicações diretas para o dimensionamento de provisões nas instituições financeiras. Palavras-chave: Desemprego; Modelagem preditiva; Política monetária; Provisão de perdas; Séries temporais.

22 de outubro de 2026

Fatores de Engajamento das Partes Interessadas na Transferência Internacional de Tecnologia para um Hospital Público

Este estudo descreveu os fatores críticos percebidos para o engajamento das partes interessadas na transferência internacional de tecnologia em um hospital público, com foco no planejamento. O objetivo foi descrever esses fatores condicionantes, conforme a percepção de profissionais. Realizou-se um estudo de caso único, aplicando um questionário a 25 profissionais e utilizando análise de conteúdo, complementada por tabulações descritivas. Os principais obstáculos identificados foram resistência à mudança (72%), financiamento (64%), falta de comunicação (60%) e burocracia (40%). Apenas 28% dos respondentes reconheceram a existência de ferramentas adequadas para gestão de stakeholders, enquanto 48% negaram e 24% não souberam informar. Cruzamentos exploratórios indicaram variações na avaliação de influência conforme o tempo de atuação, mas não estabeleceram relações causais. A falta de engajamento foi associada a atrasos, baixa adesão, desperdício de recursos, falhas de comunicação, comprometimento da absorção de conhecimento e riscos à segurança do paciente. As conclusões restringiram-se às percepções do grupo pesquisado e fundamentaram recomendações preliminares para comunicação e coordenação intersetorial.

Palavras-chave: Estudo de caso; Gestão de projetos; Inovação em saúde; Partes interessadas; Setor público.

Economia

19 de outubro de 2026

Fim da escala 6×1: o que os números permitem concluir?

Após promulgação do fim da escala 6×1, debate sobre a jornada menor passa à implementação e exige distinguir benefícios sociais de custos econômicos O fim da escala 6×1 passou da discussão legislativa para uma mudança constitucional no Brasil. Em 16 de outubro de 2026, o Congresso Nacional promulgou a emenda constitucional nº 141/2026, originada da Proposta […]

Inteligência Artificial

16 de outubro de 2026

Por que estudar se existe IA?

Quando respostas se tornam fáceis, aprender passa a significar mais do que chegar até elas Por que eu preciso aprender isso se posso perguntar para uma inteligência artificial? Esse tipo de pergunta acompanha a educação há décadas. Por que aprender uma operação se existe calculadora? Por que memorizar uma informação se ela pode ser encontrada […]

Gestão Tributária

15 de outubro de 2026

Pink tax e o gênero do preço

Como os diferentes tratamentos mercadológicos a homens e mulheres são incorporados pela tributação do consumo Imagine uma prateleira na qual duas lâminas de barbear da mesma marca e destinadas à mesma finalidade estão expostas lado a lado: uma tem embalagem escura e promete força, precisão e eficiência; a outra vem em tons de rosa ou […]

Saúde

13 de outubro de 2026

O elo perdido da transformação da saúde

Por que inovar não basta para provocar mudanças nas organizações e nos sistemas de saúde A transformação digital consolidou-se como prioridade estratégica para os sistemas de saúde em todo o mundo. Prontuários eletrônicos, inteligência artificial, telemedicina, monitoramento remoto e análise de dados passaram a integrar a agenda estratégica de governos e organizações de saúde. Paradoxalmente, […]

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]