Suporte à decisão em remediação de áreas contaminadas com algoritmos de machine learning

doi:10.22167/2675-6528-202602835

Artigo

30 de setembro de 2026

Suporte à decisão em remediação de áreas contaminadas com algoritmos de machine learning

Suporte à Decisão em Remediação de Áreas Contaminadas com Algoritmos de Machine Learning

Deivid Lucas dos Santos Migueleti; Aimée Shirozono

DOI: 10.22167/2675-6528-202602835

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

A remediação de áreas contaminadas por hidrocarbonetos em aquíferos sujeitos a oscilações sazonais do nível d’água demanda instrumentos quantitativos para planejamento e otimização, cuja eficiência é limitada pelo trapeamento de derivados de petróleo. O trabalho demonstrou a aplicabilidade de modelos estatísticos de aprendizado de máquina na predição de séries temporais da carga hidráulica em uma área contaminada por querosene de aviação no polo petroquímico de Paulínia-SP, como evidência para suporte à decisão em remediação. Utilizaram-se registros mensais de carga hidráulica de poços de monitoramento e precipitação pluviométrica acumulada mensal de um período de 10 anos. A análise do comportamento da série temporal, a engenharia de variáveis e a análise de correlação auxiliaram na estimação de modelos SARIMA e SARIMAX. Modelos com capacidade preditiva adequada foram selecionados e ajustados com base em critérios de parcimônia e diagnóstico de resíduos. A modelagem de séries temporais com variáveis exógenas aprimorou o desempenho dos modelos em comparação com os modelos SARIMA. O modelo com precipitação acumulada em 3 meses apresentou um erro médio absoluto (MAE) de 0,1041 metros para previsão de 12 meses, considerado satisfatório. Isso constituiu uma prova de conceito relevante para apoiar o planejamento da remediação e o gerenciamento de longo prazo de áreas contaminadas por hidrocarbonetos.

Palavras-chave: Água subterrânea; Contaminação; LNAPL; Precipitação; Solo.

1. Introdução

A água subterrânea representa 99% das reservas de água doce do planeta, sendo um recurso estratégico fundamental para a adaptação climática das sociedades. Nesse contexto, políticas públicas voltadas para a proteção e recuperação de mananciais subterrâneos são de extrema relevância (UNESCO, 2022).

A contaminação do solo e da água subterrânea, entretanto, pode comprometer severamente o uso desse recurso vital. No Estado de São Paulo, o Sistema de Informações de Áreas Contaminadas e Reabilitadas (SIACR), mantido pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB), registrava, em outubro de 2025, 7.253 áreas contaminadas, das quais 4.846, aproximadamente 66,8%, estavam afetadas por combustíveis automotivos derivados de petróleo (CETESB, 2025).

Os derivados de petróleo presentes no meio subterrâneo em sua forma pura são conhecidos como LNAPL, sigla para Light Non Aqueous Phase Liquid, ou fase líquida não aquosa imiscível. Essas misturas complexas podem conter substâncias tóxicas, como benzeno e naftaleno, que contaminam a água subterrânea e representam riscos à saúde humana (Alden et al. 2024).

O processo de reabilitação de uma área contaminada envolve etapas de intervenção para mitigar ou reduzir os riscos de exposição a substâncias químicas de interesse (CETESB, 2017). As informações sobre a distribuição dos contaminantes e sua interação com o meio físico e os receptores são consolidadas no Modelo Conceitual Ambiental (MCA) (Alden et al. 2024).

As medidas de remediação utilizam tecnologias para tratar o meio atingido, removendo os contaminantes ou restringindo sua mobilidade (contenção) (CETESB, 2017). O Decreto Estadual de São Paulo número 59.263/2013 prioriza as medidas que promovem a remoção e redução da massa dos contaminantes (ALESP, 2013). As técnicas de remediação mais comuns para áreas contaminadas por derivados de petróleo baseiam-se na remoção hidráulica do LNAPL do aquífero, incluindo extração multifásica, bombeamento e tratamento, recuperação de fase livre e barreira hidráulica (ITRC, 2023; CETESB, 2017).

Apesar de sua ampla aplicação, a eficiência das técnicas de remoção hidráulica é limitada por diversos fatores e deve ser otimizada conforme o MCA da área é atualizado (ITRC, 2023). Um dos fenômenos que restringe a recuperação de LNAPL é o trapeamento, onde o LNAPL fica aprisionado nos poros do solo abaixo do nível d’água devido às diferenças nas forças capilares e tensão interfacial entre o óleo e a água (Isler et al. 2018; Teramoto et al., 2020). Este fenômeno foi observado por Pede (2009) em uma área do polo petroquímico de Paulínia.

Em regiões com regimes pluviométricos bem definidos, o trapeamento do LNAPL pode ser intensificado pela oscilação sazonal do nível d’água em resposta à precipitação (Teramoto et al., 2020). As mudanças climáticas e eventos extremos, como secas prolongadas e chuvas torrenciais, adicionam complexidade à gestão de áreas contaminadas (UNESCO, 2022). Precipitações muito abaixo da média intensificam o trapeamento, dificultando a remediação por métodos hidráulicos.

Embora modelos matemáticos e computacionais para simular e prever o nível d’água de aquíferos existam há tempo, sua aplicação é restrita devido à complexidade e à necessidade de recursos especializados. Pesquisas anteriores utilizaram Redes Neurais Artificiais, Máquinas de Vetor de Suporte e modelos estatísticos como ARMA e ARIMA para prever níveis d’água, alguns com capacidade de antecipar em até quatro meses (Tao et al., 2022; Nayak et al. 2006). Mais recentemente, modelos baseados na arquitetura Transformer demonstraram capacidade preditiva superior (Sun et al. 2024).

A necessidade de modelos de machine learning robustos e mais acessíveis, capazes de predizer o nível d’água, é evidente. Tais modelos, aliados ao conhecimento sobre a distribuição vertical do LNAPL, podem fornecer uma linha de evidência crucial para a tomada de decisão e negociação com órgãos ambientais sobre a descontinuidade dos esforços de remediação em áreas contaminadas onde o trapeamento do LNAPL ocorreu. O objetivo deste trabalho foi demonstrar a aplicabilidade de ao menos um modelo de aprendizado de máquina na predição de séries temporais do nível d’água em uma área contaminada por LNAPL como subsídio à tomada de decisão acerca da continuidade da remediação por meio de técnicas de remoção hidráulica.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa de natureza quantitativa, com abordagem metodológica focada na análise de séries temporais. O objetivo foi demonstrar a aplicabilidade de modelos de aprendizado de máquina na predição do nível d’água em uma área contaminada por LNAPL, fornecendo subsídio à tomada de decisão sobre a continuidade da remediação por técnicas hidráulicas. A pesquisa foi realizada em uma área contaminada por querosene de aviação no polo petroquímico de Paulínia, São Paulo, onde o vazamento foi estancado em 2006 e o fenômeno de trapeamento do LNAPL foi previamente observado por Pede (2009).

A unidade de análise consistiu em registros mensais de carga hidráulica de 118 poços de monitoramento (janeiro de 2013 a setembro de 2025) e 180 registros de precipitação pluviométrica acumulada mensal (janeiro de 2011 a dezembro de 2025). Os dados foram coletados de poços de monitoramento e de uma estação meteorológica de superfície na mesma planta industrial. A utilização desses dados, de propriedade da empresa, foi autorizada mediante termo de anuência. Os dados brutos foram inicialmente processados no Microsoft PowerBI Desktop para limpeza e tratamento, e a carga hidráulica foi calculada subtraindo-se o nível d’água da cota altimétrica da boca do tubo.

As etapas subsequentes de tratamento, preenchimento de informações faltantes e preparação dos dados foram conduzidas em linguagem Python, no ambiente Google Colaboratory (Google, 2026), utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Scikit-learn, Statsmodels e pmdarima. Para preencher lacunas nas séries temporais, empregou-se a função `interpolate` do Pandas. Para a estimação dos modelos, utilizou-se o período de janeiro de 2016 a setembro de 2025, excluindo-se o período da crise hídrica de 2014-2015. A partir das variáveis originais, calcularam-se seis variáveis de carga hidráulica defasadas (um a seis meses) e cinco variáveis de precipitação baseadas no Índice de Precipitação Padronizada (SPI) para escalas de um, dois, três, seis e doze meses, utilizando o pacote SPEI (Vonk, 2025), conforme McKee et al. (1993). Variáveis de precipitação acumulada foram criadas com a função `shift` do Pandas.

Realizou-se uma etapa de clusterização exploratória dos registros de carga hidráulica, empregando o algoritmo DBScan da biblioteca Scikit-Learn (Ester et al., 1996), após padronização dos valores com StandardScaler. Os parâmetros `eps` e `min_samples` do DBScan foram ajustados com base em um gráfico de k-vizinhos. A análise exploratória dos dados incluiu análises descritivas, gráficos de box-plot, gráficos de linha e barras, e uma matriz de correlação de Pearson, visualizada através de um mapa de calor gerado com o pacote Seaborn.

A decomposição da série temporal da carga hidráulica foi realizada utilizando a função `seasonal_decompose` da biblioteca Statsmodels (Hyndman e Athanasopoulos, 2021). A autocorrelação e autocorrelação parcial (FAC e FACP) foram avaliadas com as funções `plot_acf` e `plot_pacf` da mesma biblioteca. A estacionariedade da série temporal foi verificada por meio dos testes de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS), utilizando as funções `adfuller` e `kpss` do módulo `tsa` da biblioteca Statsmodels, ao nível de significância de cinco por cento (Morettin e Toloi, 2018). A série da carga hidráulica necessitou de duas diferenciações para atingir a estacionariedade.

Para a estimação dos modelos, utilizou-se a função `auto_arima` do pacote pmdarima, que minimiza os critérios de informação de Akaike (AIC) e Bayesiana (BIC) (Morettin e Toloi, 2018). Foram estimados modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA) e suas extensões sazonais (SARIMA), bem como modelos SARIMAX, que incorporam variáveis exógenas explicativas (Nelson, 1973). O ajuste dos modelos selecionados considerou apenas as variáveis exógenas com coeficientes estatisticamente significativos. O desempenho foi avaliado por predições da carga hidráulica para doze meses, utilizando as funções `get_forecast`, `predicted_mean` e `conf_int`. As métricas de erro utilizadas foram o Erro Médio Absoluto (MAE) e a Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) (Hyndman e Athanasopoulos, 2021).

O diagnóstico dos resíduos foi realizado para verificar sua representatividade, incluindo a geração de gráficos de resíduos padronizados, histogramas, Q-Q plots e correlogramas. A verificação formal das características dos resíduos incluiu o teste de Ljung-Box para autocorrelação, e os testes de Jarque-Bera, Shapiro-Wilk e Heteroskedasticity para aderência à normalidade e homoscedasticidade (Fávero e Belfiore, 2024).

3. Resultados e Discussão

A análise dos dados da área contaminada por querosene de aviação em Paulínia-SP revelou padrões hidrológicos e pluviométricos que influenciam diretamente o comportamento da carga hidráulica do aquífero, fornecendo subsídios essenciais para a aplicação de modelos preditivos. Inicialmente, a exploração dos registros de carga hidráulica dos poços de monitoramento permitiu identificar agrupamentos espaciais, embora a informação detalhada dos clusters não tenha sido incorporada nas análises subsequentes para focar no comportamento geral do nível d’água na área. A distribuição espacial dos poços de monitoramento, conforme observado, apresentou um agrupamento que seguia o sentido do fluxo da água subterrânea, de nordeste para sudoeste, com alguns poços classificados como “outliers” devido a medições discrepantes.

A série temporal da carga hidráulica, composta por 106 registros de nível d’água após interpolação de 9,40% dos dados faltantes, demonstrou uma mediana de 589,092 metros e uma média de 589,093 metros. A interpolação linear foi aplicada para preencher lacunas, uma limitação metodológica reconhecida, mas cujo impacto foi considerado limitado pela natureza da resposta do aquífero à precipitação e pela curta duração das falhas de medição. A distribuição mensal da carga hidráulica revelou um padrão sazonal claro, com picos nos meses de março e abril e mínimos em outubro e novembro, indicando a influência sazonal sobre o nível d’água.

A precipitação acumulada mensal, com 117 registros, apresentou uma mediana de 75,000 milímetros e média de 99,150 milímetros, com uma leve assimetria à direita. A distribuição mensal da precipitação confirmou o padrão sazonal esperado para a região, caracterizado por verões chuvosos e invernos secos. Essa sazonalidade é um fator crucial para entender a dinâmica da recarga do aquífero e, consequentemente, as oscilações da carga hidráulica, que são fundamentais para o planejamento da remediação de áreas contaminadas por LNAPL.

Correlação entre variáveis

A avaliação da correlação entre as variáveis originais e construídas, incluindo a carga hidráulica, precipitação pluviométrica mensal, variáveis defasadas da carga hidráulica e índices de precipitação padronizada (SPI), revelou relações significativas. Observou-se uma correlação de 41% entre os valores da carga hidráulica e o SPI de 6 meses (spi6), 41% com a precipitação acumulada em 2 meses (pluv_acum2) e 54% com a precipitação acumulada em 3 meses (pluv_acum3). Esses resultados são consistentes com a compreensão de que a resposta do aquífero à precipitação não é imediata, mas sim defasada, devido aos processos de infiltração e recarga da água no solo.

A análise das séries temporais da carga hidráulica em conjunto com a precipitação pluviométrica acumulada mensal, o SPI de 6 meses e a precipitação acumulada em 3 meses, demonstrou visualmente que a carga hidráulica tende a aumentar em períodos de maior precipitação, confirmando a relação de dependência. Essa observação é vital para a modelagem, pois a inclusão de variáveis exógenas que capturem essa defasagem temporal pode aprimorar significativamente a capacidade preditiva dos modelos, alinhando-se com a literatura que destaca a importância da precipitação na dinâmica de aquíferos (Teramoto et al., 2020).

Análise da decomposição da variável resposta

A decomposição da série temporal da carga hidráulica, realizada pelo método aditivo, permitiu identificar claramente a presença de componentes de tendência, sazonalidade e um resíduo. A tendência observada na carga hidráulica ao longo do tempo reflete mudanças de longo prazo no sistema hidrogeológico, enquanto a sazonalidade capta os padrões anuais de oscilação do nível d’água, fortemente influenciados pelo regime pluviométrico da região. A identificação desses componentes é um passo fundamental para a estimação de modelos de séries temporais, pois permite que os modelos capturem e expliquem esses padrões de comportamento (Hyndman e Athanasopoulos, 2021).

Os gráficos da Função de Autocorrelação (FAC) e da Função de Autocorrelação Parcial (FACP) da variável resposta confirmaram a existência de tendência e sazonalidade nos dados. Os picos na FACP indicaram que a série temporal da carga hidráulica pode ser modelada como um processo autorregressivo de ordem 2 ou 3. Essas informações foram cruciais para a escolha dos parâmetros iniciais da função `auto_arima` do pacote `pmdarima`, orientando a estrutura dos modelos SARIMA e SARIMAX a serem estimados.

Testes de estacionariedade da série temporal

A avaliação da estacionariedade da série temporal da carga hidráulica foi realizada por meio dos testes de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS), ao nível de significância de 5%. O teste ADF inicialmente indicou a não estacionariedade da série original, com um p-valor de 0,286026, que é superior ao nível de significância. Após uma diferenciação (d=1), o p-valor reduziu para 0,129114, ainda indicando não estacionariedade. Somente após duas diferenciações (d=2), o p-valor atingiu 7,300095e-13, confirmando a estacionariedade da série.

O teste KPSS, que assume a estacionariedade como hipótese nula, também corroborou a necessidade de diferenciação. Com um p-valor inicial de 0,100000, o teste não rejeitou a hipótese nula de estacionariedade, mas a combinação com o teste ADF e a análise gráfica da série diferenciada duas vezes, que mostrou um comportamento estável em torno da média, confirmou a adequação do parâmetro d=2 para a modelagem. A estacionariedade é um pré-requisito para a aplicação de modelos ARIMA e SARIMA, garantindo que a média e a variância da série sejam constantes ao longo do tempo (Morettin e Toloi, 2018).

Estimação e ajuste dos modelos

A estimação dos modelos SARIMA e SARIMAX foi realizada utilizando a função `auto_arima` do pacote `pmdarima`, buscando minimizar os critérios de informação de Akaike (AIC) e Bayesiano (BIC), que avaliam a parcimônia e a qualidade do ajuste do modelo. Inicialmente, modelos SARIMA, sem variáveis exógenas, foram estimados para comparação. O modelo SARIMA(1,2,0)(2,0,1)[12] apresentou um AIC de -15,377, enquanto o SARIMA(3,2,0)(2,0,0)[12] teve um AIC de -18,023, indicando um melhor ajuste.

A introdução de variáveis exógenas nos modelos SARIMAX demonstrou uma melhoria significativa no desempenho. O modelo SARIMAX(0,2,3)(2,0,0)[12], com todas as variáveis exógenas da Tabela 1, alcançou um AIC de -38,882, uma queda substancial em relação aos modelos SARIMA puros. No entanto, este modelo apresentou autocorrelação nos resíduos, conforme indicado pelo teste de Ljung-Box (p<0,05), o que sugere que nem todas as informações foram capturadas adequadamente.

A análise dos coeficientes dos modelos SARIMAX com todas as variáveis exógenas revelou que algumas variáveis SPI e `pluv_acum2in`, bem como certos termos autorregressivos e de médias móveis, não foram estatisticamente significativos. Essa observação pode ser atribuída à multicolinearidade entre as variáveis preditoras, um fenômeno comum em séries temporais (Fávero e Belfiore, 2024). Modelos com variáveis exógenas como `pluv_acum3` (precipitação acumulada nos 3 meses anteriores) e `spi1` (índice de precipitação padronizada de 1 mês) apresentaram os menores erros, o que é coerente com a resposta defasada do aquífero à precipitação.

O modelo SARIMAX(2,2,3)(2,0,1)[12] com a variável `pluv_acum3` destacou-se com um erro médio absoluto (MAE) de 0,1041 metros para uma previsão de 12 meses, considerado satisfatório para o objetivo do estudo. Outro modelo notável foi o SARIMAX(2,2,2)(2,0,0)[12] com `spi1`, que obteve um AIC de -52,144 e BIC de -31,066, indicando um ajuste robusto. A seleção final dos modelos para ajuste e diagnóstico de resíduos foi baseada nos critérios AIC, BIC e na estatística Ljung-Box, priorizando a parcimônia e a significância estatística dos coeficientes.

Diagnóstico dos resíduos

O diagnóstico dos resíduos dos modelos ajustados foi realizado para verificar sua representatividade, conforme preconizado por Morettin e Toloi (2018). A avaliação dos gráficos de dispersão dos resíduos padronizados de todos os modelos ajustados revelou uma distribuição aleatória em torno da média zero ao longo do tempo, indicando homoscedasticidade. Essa característica foi formalmente confirmada pela estatística Heteroskedasticity, que, segundo a documentação da biblioteca `Statsmodels`, é análoga ao teste de Goldfeld-Quandt, cuja hipótese nula é a não heterocedasticidade dos resíduos.

No entanto, os gráficos Quantil-Quantil indicaram que a distribuição dos resíduos em todos os modelos não aderiu totalmente à normalidade, possivelmente devido à presença de valores de cauda. Essa não aderência foi corroborada pelos testes estatísticos de Jarque-Bera e Shapiro-Wilk, que apresentaram p-valores inferiores a 0,05 para todos os modelos ajustados. Embora a não normalidade dos resíduos não invalide os modelos, ela pode ter implicações na determinação dos intervalos de confiança (Fávero e Belfiore, 2024). A transformação da variável dependente, como a transformação de Box-Cox, poderia mitigar esse problema, mas não foi explorada no presente trabalho.

Em síntese, os resultados demonstraram a aplicabilidade de modelos estatísticos de aprendizado de máquina na predição da carga hidráulica em uma área contaminada, com destaque para os modelos SARIMAX que incorporam variáveis exógenas de precipitação. A capacidade de prever o nível d’água com um erro médio absoluto de 0,1041 metros, utilizando a precipitação acumulada em 3 meses, representa uma prova de conceito robusta. Essa evidência quantitativa é crucial para apoiar o planejamento da remediação e o gerenciamento de longo prazo de áreas contaminadas por hidrocarbonetos, especialmente em contextos de trapeamento de LNAPL e oscilações sazonais do nível d’água.

4. Conclusão

O presente trabalho demonstrou a aplicabilidade de modelos de aprendizado de máquina na predição de séries temporais da carga hidráulica em uma área contaminada por querosene de aviação, fornecendo subsídio para a tomada de decisão acerca da continuidade da remediação por técnicas hidráulicas. Verificou-se que a carga hidráulica do aquífero exibe padrões sazonais claros e uma resposta defasada à precipitação pluviométrica. A estimação de modelos SARIMAX, que incorporaram variáveis exógenas de precipitação, aprimorou significativamente a capacidade preditiva em comparação com modelos SARIMA puros. Um modelo SARIMAX, utilizando a precipitação acumulada em três meses, alcançou um erro médio absoluto de 0,1041 metros para uma previsão de doze meses, o que se considera satisfatório. Este resultado estabeleceu uma prova de conceito robusta, oferecendo uma linha de evidência quantitativa crucial para o planejamento da remediação e o gerenciamento de longo prazo de áreas contaminadas por hidrocarbonetos, especialmente em cenários de trapeamento de LNAPL e oscilações sazonais do nível d’água.

Apesar da relevância dos achados, o estudo apresentou limitações, como a interpolação linear de 9,40% dos dados faltantes, cujo impacto na sensibilidade dos modelos não foi avaliado, e a não aderência total dos resíduos à normalidade, o que pode influenciar a determinação dos intervalos de confiança. Observou-se também a multicolinearidade entre algumas variáveis exógenas de SPI, que resultou em coeficientes não significativos para certas variáveis. Para estudos futuros, sugere-se aprofundar a investigação sobre a multicolinearidade e a utilização dos clusters identificados pelo algoritmo DBScan na estimação dos modelos. Recomenda-se ainda testar abordagens como o Método de Previsão Global e explorar modelos mais avançados, como LSTM, NeuralProphet e aqueles baseados em Transformers, para capturar não linearidades e aprimorar a capacidade preditiva em poços piezométricos específicos.

Referências Bibliográficas

Alden, D.F.; García-Rincón, J.; Rivett, M.O.; Wealthall, G.P.; Thomson, N.R. 2024. Complexities of Petroleum Hydrocarbon Contaminated Sites. p. 1-19. In: García-Rincón, J.; Gatsios, E.; Lenhard, R.J.; Atekwana, E.A.; Naidu, R. Advances in the Characterisation and Remediation of Sites Contaminated with Petroleum Hydrocarbons. Environmental Contamination Remediation and Management. Springer, Cham.

Companhia Ambiental do Estado de São Paulo [CET

Companhia Ambiental do Estado de São Paulo [CETESB], 2025. Sistema de Áreas Contaminadas e Reabilitadas. Relatório de Áreas Contaminadas e Reabilitadas no Estado de São Paulo. Disponível em: < https://sigam.ambiente.sp.gov.br/sigam3/Default.aspx?idPagina=17653>. Acesso em: 10 out. 2025.

Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura [UNESCO]. 2022. UN World Water Development Report 2022: Groundwater: Making the invisible visible. Disponível em: <https://www.unwater.org/publications/un-world-water-development-report-2022>. Acesso em: 12 out. 2025.

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

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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 […]