Resumo Executivo

Paula Alves Tomaz; José Erasmo Silva

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Este estudo incorporou indicadores ambientais, socioeconômicos e demográficos para analisar a insegurança hídrica no Crato, Ceará. O objetivo foi construir modelos preditivos e verificar se fatores sociais ou ambientais contribuem mais para o uso de fontes de água não seguras. A insegurança hídrica é um desafio global que vai além da escassez física, incluindo barreiras de acesso, qualidade e custo, afetando desproporcionalmente os mais vulneráveis. Em regiões semiáridas como o Nordeste brasileiro, esses desafios são exacerbados por longos períodos de estiagem e alta variabilidade pluviométrica, impactando a disponibilidade hídrica e a vida de milhões de pessoas (Nobre et al., 2016). A complexidade do fenômeno exige abordagens que integrem as dimensões sociais e econômicas que moldam a experiência de insegurança hídrica no nível domiciliar.

A literatura científica aborda a insegurança hídrica de forma segmentada. Estudos ambientais focam em dados de pluviometria e disponibilidade hídrica em bacias hidrográficas, fornecendo um panorama macro (Marengo et al., 2016). Políticas públicas frequentemente associam a segurança hídrica a grandes infraestruturas, negligenciando o acesso real no nível familiar (Brasil, 2019). Estudos baseados em inquéritos domiciliares oferecem uma visão micro, mas com dificuldade de escala (Tomaz et al., 2023). Esta pesquisa se posiciona na intersecção dessas abordagens para preencher uma lacuna metodológica, analisando conjuntamente dados geoespaciais ambientais, obtidos por sensoriamento remoto, e dados socioeconômicos detalhados de censos demográficos.

A integração desses dados é tecnicamente complexa, mas a combinação de dados de sensoriamento remoto, que capturam características como cobertura vegetal e relevo, com dados censitários, que descrevem as condições de vida, oferece um panorama mais completo da insegurança hídrica. Conforme defendido por Greenwood et al. (2024), dados geoespaciais complementam e enriquecem as informações de pesquisas domiciliares, permitindo a construção de modelos mais robustos e geograficamente explícitos. Essa abordagem integrada é fundamental para entender como a interação entre o ambiente e a estrutura social influencia o acesso à água.

Para operacionalizar a análise, a insegurança hídrica foi aproximada pela classificação das fontes de água utilizadas pelos domicílios, seguindo a metodologia do Programa Conjunto de Monitorização (JMP) da OMS e UNICEF. A classificação distingue “fontes de água melhoradas”, com potencial para fornecer água segura, daquelas “não melhoradas”, mais vulneráveis à contaminação. Utilizando essa classificação como variável dependente, investigou-se quais fatores socioeconômicos e ambientais estão associados à dependência de fontes precárias. A hipótese central é que, embora as condições ambientais estabeleçam o contexto da disponibilidade hídrica, os fatores socioeconômicos, como renda e estrutura demográfica, são os principais determinantes do acesso efetivo a fontes de água seguras.

Para testar essa hipótese, utilizaram-se a análise de correlação e a regressão linear múltipla. A correlação explorou as relações bivariadas entre as fontes de água e os indicadores socioambientais, enquanto a regressão múltipla construiu modelos preditivos para avaliar o impacto simultâneo de múltiplas variáveis, identificando os preditores mais significativos (Fávero; Belfiore, 2017). A abordagem quantitativa e integrada busca gerar evidências para subsidiar políticas públicas mais eficazes, capazes de abordar tanto as vulnerabilidades sociais quanto as pressões ambientais que perpetuam a insegurança hídrica.

A pesquisa foi conduzida no município do Crato, na região do Cariri, Ceará. Com aproximadamente 131 mil habitantes, o município está no semiárido, mas se beneficia de condições pluviométricas mais favoráveis e da presença de aquíferos. No entanto, essa aparente abundância hídrica coexiste com desafios de acesso e gestão, agravados pelo uso e ocupação do solo, expansão urbana desordenada e desmatamento. A diversidade de fontes de água utilizadas pela população, desde a rede pública até poços e cisternas, evidencia que a disponibilidade de água na região não se traduz universalmente em segurança hídrica para todos os domicílios.

A metodologia baseou-se na análise de dados secundários. Os dados socioeconômicos e demográficos foram extraídos do censo de 2010 (IBGE), usando setores censitários como unidade de análise. As variáveis incluíram faixas de rendimento per capita, presença de crianças e proporção de domicílios chefiados por mulheres. A variável dependente foi a classificação da fonte de água como “melhorada” (rede geral) ou “não melhorada” (poço, nascente, cisterna, outras), conforme critérios do JMP. Os dados ambientais foram obtidos por sensoriamento remoto. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) foi calculado para quantificar a cobertura vegetal, e a hipsometria (altitude) foi extraída de um Modelo Digital de Elevação, pois o relevo influencia a hidrologia.

O processamento geoespacial foi realizado no software QGIS e a análise estatística em ambientes como Python ou R. A análise quantitativa iniciou-se com a correlação de Pearson para medir a associação linear entre as variáveis. A principal ferramenta foi a regressão linear múltipla, usada para modelar a relação entre as variáveis e predizer o tipo de fonte de água. Conforme Marôco (2018), a validade do modelo exige a verificação de premissas. Foram realizados testes diagnósticos para avaliar a normalidade dos resíduos (Kolmogorov-Smirnov), multicolinearidade (Fator de Inflação da Variância – FIV), homocedasticidade (Breusch-Pagan) e independência dos resíduos (Durbin-Watson).

A seleção das variáveis foi guiada pela teoria e pela análise exploratória. A literatura aponta a baixa renda como fator de vulnerabilidade (Jepson, Tomaz, 2022; Shah et al., 2023) e a infraestrutura como solução primária (Brasil, 2019). A contribuição deste estudo reside na inclusão das variáveis ambientais (NDVI e hipsometria) para testar seu efeito direto no acesso à água domiciliar, uma abordagem promissora (Greenwood et al., 2024). A análise integrada investigou se as características do ambiente físico exercem influência tão significativa quanto as condições socioeconômicas na determinação da segurança hídrica.

A análise descritiva revelou que, no Crato, 85% dos domicílios eram abastecidos pela rede geral (“fonte melhorada”), enquanto 15% dependiam de fontes “não melhoradas”, como poços ou nascentes (4,8%), cisternas (0,34%) e outras (9,54%). A espacialização dos dados mostrou um padrão geográfico claro: a concentração de fontes melhoradas ocorre nas áreas urbanas, enquanto as áreas rurais concentram a maior proporção de fontes não melhoradas. Este padrão sugere uma forte associação entre infraestrutura, urbanização e acesso a água segura.

A análise de correlação de Pearson indicou que todas as variáveis testadas apresentaram correlações estatisticamente significativas (p < 0,05) com o tipo de fonte de água. O acesso a uma “fonte de água melhorada” mostrou correlação positiva com domicílios de maior renda (1/2 a 1 salário mínimo per capita) e com aqueles chefiados por mulheres. Em contrapartida, apresentou correlação negativa forte com domicílios de baixa renda, NDVI e hipsometria. O padrão inverso foi observado para a “fonte de água não melhorada”, que se correlacionou positivamente com a pobreza, a presença de crianças entre 2 e 10 anos, e com maiores valores de NDVI e altitude. Esses resultados sugerem que a vulnerabilidade social e características ambientais, possivelmente associadas à ruralidade, determinam o acesso a fontes precárias.

A regressão linear múltipla permitiu uma avaliação mais refinada. Dois modelos foram testados, um para cada tipo de fonte de água. Diferentemente da correlação, a regressão revelou que as variáveis “porcentagem de domicílios com rendimento per capita de 1/2 a 1 salário” e o “NDVI” não apresentaram significância estatística. No entanto, para o modelo que previa o uso de “fonte de água não melhorada”, a variável socioeconômica mais impactante foi a “porcentagem de domicílios com rendimento per capita de 0 a 1/2 salário”, com um coeficiente padronizado positivo e altamente significativo (β = 0.647, p < 0.001). Este é o achado central do estudo, confirmando que a baixa renda é o mais forte previsor da dependência de fontes de água inseguras.

A variável ambiental “hipsometria” também se mostrou um preditor significativo e positivo para o uso de “fonte de água não melhorada” (β = 0.241, p < 0.001), indicando que, com o aumento da altitude, maior a probabilidade de uso de fontes não seguras. Este resultado pode ser um proxy para a localização rural; terrenos mais elevados têm menor cobertura da rede de abastecimento, forçando os moradores a recorrerem a poços. As variáveis demográficas (presença de crianças e domicílios chefiados por mulheres) apresentaram um impacto negativo na previsão de fontes não melhoradas, sugerindo que esses domicílios têm menor probabilidade de usar fontes precárias, um resultado que contrasta com parte da literatura (Boateng et al., 2018; Tsai et al., 2016).

A discussão reforça a primazia dos fatores socioeconômicos sobre os ambientais na predição da insegurança hídrica. O forte impacto da baixa renda está alinhado com a literatura que demonstra como a pobreza limita a capacidade das famílias de pagar por serviços de água de qualidade (Tomaz, Jepson, Santos, 2020; Shah et al., 2023). A segurança hídrica está, portanto, intrinsecamente ligada à justiça social. O resultado para a hipsometria, embora ambiental, reforça essa interpretação, pois a altitude parece capturar o efeito da marginalização geográfica e da exclusão de serviços públicos que caracterizam áreas rurais.

O fato de o NDVI não ter sido um preditor significativo na regressão sugere que seu efeito sobre o acesso à água domiciliar é mais indireto ou complexo do que o modelo linear capturou. A vegetação é fundamental para a recarga de aquíferos, mas seu impacto na escolha da fonte de água pode ser mediado por outros fatores, como a governança local dos recursos hídricos. Como sugerido por Greenwood et al. (2024), a integração de dados ambientais é crucial, mas a seleção das variáveis e a escala de análise devem ser cuidadosamente consideradas.

Os resultados contraintuitivos sobre domicílios chefiados por mulheres e com crianças, que se associaram a um melhor acesso à água, merecem análise. A hipótese de que esses perfis são mais prevalentes em áreas urbanas com melhor infraestrutura é plausível. Isso destaca a importância do contexto e a necessidade de evitar generalizações. O resultado pode revelar a influência de uma variável omitida mais forte, como a dicotomia urbano-rural. Pesquisas futuras poderiam explorar essa interação de forma mais explícita.

Em suma, os resultados demonstram que, no Crato, as vulnerabilidades que levam à insegurança hídrica são predominantemente de ordem social e econômica. Embora o ambiente físico estabeleça as condições para a disponibilidade de água, são as estruturas sociais, a distribuição de renda e o alcance da infraestrutura pública que determinam quem tem acesso a uma fonte de água segura. Esta conclusão implica que intervenções focadas exclusivamente em soluções de infraestrutura ou gestão ambiental, sem abordar as desigualdades socioeconômicas, terão sucesso limitado em garantir a segurança hídrica para todos.

Este estudo demonstrou a viabilidade do uso de dados secundários para analisar a insegurança hídrica. A abordagem caracterizou o acesso à água no Crato, identificando que 15% da população, principalmente em áreas rurais, depende de fontes não melhoradas. A análise de regressão confirmou que os fatores sociais, notadamente a baixa renda, são preditores mais fortes do uso de fontes inseguras do que as variáveis ambientais testadas. A altitude do relevo mostrou-se significativa provavelmente por atuar como um indicador da localização rural e da falta de infraestrutura. As análises evidenciaram que as dimensões sociais da desigualdade são mais determinantes para o acesso à água do que as características do ambiente natural no contexto analisado.

As limitações da pesquisa devem ser reconhecidas. A não significância do NDVI sugere a necessidade de incorporar mais variáveis ambientais, como dados de pluviometria e temperatura. A violação de algumas premissas da regressão e a possível influência de variáveis omitidas, como a classificação explícita de domicílios urbanos e rurais, indicam que modelos estatísticos mais avançados poderiam ser explorados. A escala de análise, restrita a um município, limita a generalização dos resultados. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que os fatores socioeconômicos, especialmente a renda, são previsores mais robustos para o tipo de fonte de água utilizada pelos domicílios do que as variáveis ambientais de vegetação e relevo no contexto analisado.

Referências:
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Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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