Indicadores de Capacidade Adaptativa:

15. Índice de Desenvolvimento Humano Municipal:

O índice de Desenvolvimento Humano Municipal é uma medida comparativa usada para classificar o grau de "desenvolvimento humano" e para ajudar a classificar os municípios como desenvolvidos (desenvolvimento humano muito alto), em desenvolvimento (desenvolvimento humano médio e alto) e subdesenvolvidos (desenvolvimento humano baixo). Esta estatística é composta a partir de dados de expectativa de vida ao nascer, índice de educação e índice de renda.

Para o Brasil, este cálculo, em nível municipal, é elaborado a cada dez anos pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) e divulgado no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. No ano de 2013, foi divulgado no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2013), tendo como base os dados obtidos no Censo Demográfico do IBGE, realizado no ano de 2010.

Para Portugal não foi encontrado nenhum órgão oficial que produza os dados do IDH em nível de concelho. Por meio dos dados obtidos e da metodologia proposta pelo PNUD no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2013), calculou-se o IDHM, utilizando a esperança de vida, analfabetismo abandono escolar e produto interno bruto para os 32 municípios do estudo.

16. Investimentos em Educação e Cultura/Desporto (%):

Para o Brasil, utilizou-se a porcentagem do PIB investido em Educação e Cultura no município que foi calculada a partir dos dados disponibilizados pelo Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas, em seu site de banco de dados IPEADATA (2010a e 2010b), utilizando os dados do Censo Demográfico do ano de 2010. O cálculo foi elaborado da seguinte forma:

(17)

Onde:

= investimento em educação e cultura no município (em reais (R$)); (%) = investimento em educação e cultura no município em relação ao PIB municipal (em porcentagem);

= produto interno bruto municipal (em reais (R$)).

Para Portugal utilizou-se os dados das despesas em Educação, Cultura e Desporto, disponíveis no site da PORDATA, nomeadamente: Despesas das Câmaras Municipais em cultura e desporto em % do total de despesas.

17. População atendida por Programas de Assistência Social no município (%):

No Brasil, a porcentagem da população abrangida pelos programas de assistência social no município foi calculada a partir dos dados disponibilizados pelo Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas em seu site de banco de dados IPEADATA, na área do site que trata do tema assistência social. Todos os dados utilizados são referentes aos benefícios implementados até dezembro do ano de 2010.

Torna-se importante caracterizar os três principais tipos de programas sociais financiados pelo governo federal, são eles:

Programa Bolsa Família (PBF): o Programa Bolsa Família é um programa de transferência de renda com condicionalidades, focalizado em famílias pobres cadastradas em cada município e que é financiado pelo Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS). A série de dados utilizada apresenta o número de transferências de benefícios em dezembro 2010.

Benefício de Prestação Continuada (BPC) para deficientes e para idosos - número de benefícios em dezembro (2010): o Benefício de Prestação Continuada e Assistência Social (BPC) é uma transferência mensal de um salário mínimo à pessoa com deficiência ou idosa (65 anos ou mais) que tenha, em ambos os casos, renda familiar per capita menor que 1/4 do salário mínimo. O BPC foi previsto na Constituição de 1988 e regulamentado pela Lei Orgânica da Assistência Social (LOAS), de 1993. A série de dados utilizada apresenta o número de transferências do BPC para deficientes e idosos em dezembro do ano de 2010.

Renda Mensal Vitalícia (RMV) para deficientes e para idosos (número de benefícios em dezembro (2010)): a Renda Mensal Vitalícia (RMV), criada em 1974, é a transferência mensal de um salário mínimo a pessoas carentes idosas ou inválidas com pelo menos 12 meses de contribuição previdenciária. Desde 1996, o BPC vem substituindo progressivamente a Renda Mensal Vitalícia (RMV).

(18)

Onde:

= porcentagem da população atendida por programas sociais no município (em porcentagem);

= Programa Bolsa Família (em número de benefícios);

= Benefício de Prestação Continuada (em número de benefícios); = Renda Mensal Vitalícia Investimento (em número de benefícios); = População residente no município.

Para Portugal, foram levados em consideração os dados disponíveis no site do PORDATA, referentes a três programas de assistência social, são estes: Subsídio de bonificação por deficiência da Segurança Social (SubDef), Subsídio mensal vitalício da Segurança Social (SubMV), Rendimento Mínimo Garantido (RMG) e Rendimento Social de Inserção da Segurança Social (RSISS).

O cálculo para a composição foi elaborado da seguinte forma:

(19)

Onde:

= porcentagem da população atendida por Programas Sociais no município (em porcentagem);

= Subsídio de bonificação por deficiência da Segurança Social (em número de benefícios);

= Subsídio mensal vitalício da Segurança Social (em número de benefícios); = Rendimento Mínimo Garantido (em número de benefícios);

= Rendimento Social de Inserção da Segurança Social (em número de benefícios); = População residente no concelho.

18. Produto Interno Bruto Municipal per capita:

O Produto Interno Bruto Municipal per capita dos municípios foi obtido a partir dos dados disponibilizados pelo IPEADATA (2010a), referentes ao Censo do ano de 2010.

Para Portugal, foi utilizado os dados elaborados pelo Projecto Sistema de Previsão e Gestão de Seca (SPGS). Estes dados foram adaptados do nível de divisão administrativa “NUTS III” para concelho, tendo em vista que nenhum órgão oficial divulga dados de PIB em nível de concelho.

A metodologia de Bhattacharya e Dass (2007) propõe para os indicadores que não são dados em porcentagem, que se utilize um modelo de normalização comparativa de dados entre as entidades em estudo. Os dados devem ser alocados entre uma escala de 0 a 1, sendo o n° 1 o maior número do universo dos dados (limiar superior) e que se admita o n° 0 o menor número do universo dos dados (limiar inferior).

Para o Brasil optou-se por realizar uma análise comparativa entre os sete municípios. Obtendo-se assim o número (normalizado) correspondente do município em relação aos outros municípios. Para Portugal, os dados provenientes do SPGS também foram comparados entre os 32 concelhos que possuem alguma parte de sua área incluída na Bacia Hidrográfica do Rio Guadiana.

O cálculo da comparação foi elaborado da seguinte forma:

(20)

Onde:

= Produto Interno Bruto Per Capita normalizado (número entre 0 e 1); = Produto Interno Bruto Per Capita do município em estudo (em reais (R$)); =Menor Produto Interno Bruto Per Capita entre os sete municípios (em reais (R$));

= Maior Produto Interno Bruto Per Capita entre os sete municípios (em reais (R$)).

19. População aposentada no município (%):

Para o Brasil, a porcentagem da população aposentada no município foi calculada a partir dos dados disponibilizados pelo Ministério da Previdência Social (MPS) no ano de 2013 em seu site, no documento: Estatísticas Municipais 2000 a 2012.

Para Portugal a porcentagem da população aposentada por concelho foi calculada por meio dos dados disponíveis no site da PORDATA nomeadamente intitulado de Caixa Geral de Aposentações: reformados/aposentados e pensionistas (indivíduos), para os anos de 2001, 2004 e 2010. O cálculo foi feito seguindo o mesmo exemplo da Equação (21).

O cálculo foi elaborado da seguinte forma:

(21)

Onde:

= população residente no município que recebe benefícios emitidos pela previdência social (número de pessoas);

= população residente no município que recebe benefícios emitidos pela previdência social (em porcentagem);

= população total do município (número de pessoas).

20. Número de funcionários públicos (%)

A porcentagem de funcionários públicos no município foi calculada a partir dos dados disponibilizados pelo IBGE no SIDRA, referentes ao Censo Demográfico dos anos de 2000 e 2010.

Para Portugal, foram utilizados os dados disponíveis no site do PORDATA na internet, para os anos de 2000, 2009 e 2010 nomeadamente intitulado de Trabalhadores da Administração Pública Local: total e por sexo, para o cálculo também foi utilizado a Equação (22).

₍₂₂₎

Sendo:

= população residente no município que são funcionários públicos (número de pessoas);

(%) = população residente no município que são funcionários públicos (em porcentagem);

= população total do município (número de pessoas);

4.6 Classificação dos resultados

A classificação dos Indicadores e Índices foi elaborada a partir da relação entre os indicadores, os valores das variáveis envolvidas e os critérios referentes à coloração para a representação gráfica, com base na distribuição das classes, segundo classificação adotada por Coelho et al. (2011), Pires (2015) e Borges (2017).

No Quadro 7 é detalhada a representação para os Indicadores de Exposição, Sensibilidade. No Quadro 8 encontra-se expresso a classificação do indicador de Capacidade Adaptativa.

O Quadro 9 apresenta as classificações dos Índices de Vulnerabilidade à seca associados com a coloração para representação gráfica.

Quadro 7 - Classificação dos Indicadores de Exposição e Sensibilidade

Classificação

Valor do índice Classe 0,00 – 0,20 Muito baixa 0,21 – 0,40 Baixa 0,41 – 0,60 Média 0,61 – 0,80 Alta 0,81 – 1,00 Muito Alta

Quadro 8 – Classificação do Indicador de Capacidade Adaptativa

Classificação

Valor do índice Classe 0,00 – 0,20 Muito baixa 0,21 – 0,40 Baixa 0,41 – 0,60 Média 0,61 – 0,80 Alta 0,81 – 1,00 Muito Alta

Quadro 9 – Classificação do Índice de Vulnerabilidade

Classificação

Valor do índice Classe 0,000 – 0,125 Muito baixa 0,126 – 0,250 Baixa 0,251 – 0,375 Moderadamente Baixa 0,376 – 0,500 Média 0,501 – 0,625 Moderadamente Alta 0,625 – 0,750 Alta 0,751 – 1,00 Muito Alta

4.7 Lógica Fuzzy aplicada a indicadores de vulnerabilidade à seca

Atrelado aos avanços trazidos pela revolução técnico-científico-informacional, a aplicação da lógica fuzzy na integração de dados tem se mostrado uma ferramenta de suporte eficaz para a análise de riscos, vulnerabilidades e prevenção dos desastres, podendo assim auxiliar os gestores na tomada de decisão.

Pode-se dizer que, a utilização da lógica fuzzy é compartimentada em três operações básicas (Figura 17), são elas: (i) fuzzificação (passagem dos valores numéricos para variáveis linguísticas e atribuição dos conjuntos em funções de pertinência), (ii) inferência (análise lógica dos valores pelo bloco de regras fuzzy) e a (iii) desfuzzificação (recodificação dos valores lógicos em valores numéricos).

Figura 17 - Sistema Lógico Fuzzy

Fonte: adaptado de Cox (1995).