Projeto Final Curso de Análise de Dados em Python - Zênite Serena - Desmatamento e Agropecuária no Brasil
Projeto final apresentado ao final do bootcamp "Python: Fundamentos e Análise de Dados" da {reprograma}, realizado no segundo semestre de 2023. O projeto foi realizado ao longo das semanas 17 e 18 do curso.
A crise climática representa o maior desafio já enfrentado pela humanidade. Trata-se de um problema multifacetado, mas com alguns determinantes centrais: o aquecimento global causado pela emissão de gases do efeito estufa (sobretudo o dióxido de carbono, CO2), o desmatamento de florestas nativas, o aumento do nível do mar devido ao derretimento das calotas polares e a subsequente queda em biodiversidade que estes problemas acarretam.
O desmatamento é a segunda maior fonte antropogênica de gases do efeito estufa (Pendrill et al., 2019), então este foi o foco da nossa análise: a relação entre desmatamento e produção agropecuária no Brasil.
A análise envolveu o tratamento de dados relacionados a desmatamento, produção de alimentos e atividades econômicas no Brasil, com o objetivo de gerar visualizações que dessem dimensões para o problema a ser enfrentado.
Para isso, partimos de dados disponíveis em revistas científicas relacionando o desmatamento à produção de alimentos, que apontaram o Brasil como grande desmatador a nível mundial. Os dados também apontaram que a produção agropecuária é uma grande responsável pelo desmatamento e produção de CO2. A produção de colheitas comerciais também tem um papel importante no problema.
Posteriormente, utilizamos dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) para olhar para o papel econômico da produção agropecuária. Atualmente, a produção de soja - uma das principais colheitas comerciais - é em sua maioria voltada à exportação. Produtos relacionados a culturas não perenes e processamento de carne também têm relevância neste contexto.
Os dados do IBGE também apontam para o crescimento na produção de cana-de-açúcar, soja e carne bovina.
Ao todo, trabalhamos com 9 bases de dados e geramos 8 bases após o tratamento.
Os bancos de dados retirados do site ourworldindata.org necessitaram de pouco tratamento, dado que estavam disponibilizados já tratados, assim como acompanhados de visualizações em gráficos, de modo que o trabalho da primeira parte do exercício consistiu basicamente no ranqueamento de valores, seleção de linhas, remoção de colunas, arredondamento de valores e tradução de colunas para o português. Após esse leve tratamento, plotamos gráficos que se assemelham àqueles disponíveis no site, então frisamos que o exercício consiste mais na prática no uso de funções da biblioteca matplotlib do que propriamente na criação de gráficos inéditos.
Para a segunda parte da análise, feita a partir de dados do IBGE, foi necessário mais tratamento de dados, visto que os bancos de dados não estavam tão apropriados para o que pretendíamos fazer. Foram necessários o tratamento de dados nulos ou NaN, a transposição de linhas e colunas, a remoção de colunas e linhas, a renomeação de colunas, a modificação do tipo de dados, arredondamento de valores, remoção de dados string e slicing para criação de subsets.
Foram utilizadas as bibliotecas Pandas e Matplotlib.
As visualizações explicitam a dimensão do problema a ser enfrentado quando falamos de mudança climática. Se um dos determinantes centrais desta mudança é a emissão de CO2 que resulta no aquecimento global, e sendo o desmatamento a segunda maior fonte antropogênica de gases do efeito estufa, é inegável que a economia do nosso país contribui para o problema, com seu foco na produção agropecuária para exportação.
É um desafio multifacetado e com inúmeros desdobramentos, mas um possível primeiro passo para o enfrentamento é o reconhecimento das suas principais causas, para que seja possível efetuar mudanças significativas no rumo que se tem tomado até aqui.
Na pasta 'dashboard' é possível encontrar o arquivo do dashboard em extensão .twbx assim como imagens dos dashboards em .png.
"Deforestation and Forest Loss"
"Cutting down forests: what are the drivers of deforestation?"
"Is our appetite for soy driving deforestation in the Amazon?"
Sistema IBGE de Recuperação Automática - SIDRA - Acervo
Sistema IBGE de Recuperação Automática - SIDRA - Tabelas específicas
Ministério da indústria, comércio exterior e serviços (Comex Stat - Exportação e Importação Geral)
"Complexo da Soja: Análise dos dados nacionais e internacionais" (2019)