Aplicação do Procedimento ASUPRO Baseado em Sistemas de Informação Geográfica na Avaliação da Sustentabilidade de Regiões

Resumo

Avaliar as relações sociais, econômicas e ambientais é um passo importante para apoiar decisões em direção ao desenvolvimento sustentável. Essas decisões são baseadas em modelos de avaliação e representadas através de indicadores. No entanto, a falta de critérios na escolha desses indicadores decorre pela falta de um modelo conceitual de sustentabilidade que suporte cientificamente essas escolhas. Neste sentido, este trabalho avalia a sustentabilidade de regiões com aplicação do procedimento de avaliação da sustentabilidade de sistema de produção (ASUPRO) baseado em sistemas de informação geográfica (SIG). O ASUPRO é estruturado com base no modelo PDCA (planejar, fazer, verificar e agir), e no modelo dos cinco setores (5SenSU) para escolha dos indicadores, incluindo a filosofia de programação por metas como análise multicritério. O uso do SIG permite fazer uma abordadgem topdown através de imagens de satélites e extrair dados para calcular os indicadores ambientais. Para avaliar a sustentabilidade na região do MATOPIBA, o ASUPRO combinado com o SIG é aplicado considerando os anos 1990, 2000, 2010 e 2018, que representam períodos antes e após a ocupação do agronegócio. O Indicador Global de Sustentabilidade (WSI) mostra melhor desempenho em 2010 (3.15), comparado com 2000 (3.86), 2018 (4.03) e 1990 (4.45), indicando que o menor WSI representa maior sustentabilidade. Ações para melhorar o WSI em 2018 são sugeridas pela análise de sensibilidade, seguindo a hierarquia de reduzir o índice de GINI (30%), GWP (25%), Perda da biodiversidade, Conflitos de Terra, Perda de solo + floresta (30%), e aumentar Renda/capita, PIB/capita e eMergia (30%), IDHM e Empregos (10%). Essas ações resultam em uma eficiência de 63%, reduzindo o valor do WSI 2018 para 1.48. Além da avaliação da sustentabilidade da região do MATOBIBA, esse trabalho também contribui com a proposição do uso sinérgico do ASUPRO e SIG. O uso do SIG permite obter uma série de dados brutos que tornam possível calcular os indicadores para alimentar o modelo 5SenSu. A proposta do uso de imagens noturnas como um proxy para estimativa da emergia não renovável da natureza (N) e da economia (F) mostrou-se com grande potencial quando avaliando regiões, onde a disponibilidade de dados é escassa.