O risco climático na agricultura do Brasil no contexto de ferramentas de busca (big data)

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14195/1647-7723_27-2_2

Palavras-chave:

Risco climático, agricultura, rural, big data.

Resumo

Este artigo analisa a visibilidade do tema de risco climático, ligado à agricultura, no Brasil através de ferramenta de busca do big data, uma área do conhecimento que estuda grandes conjuntos de dados, com amplo uso nas redes virtuais. Foi realizado levantamento quantitativo de publicações gerais e científicas, com um recorte temporal de 10 anos (entre janeiro de 2009 e dezembro de 2018), a partir da ferramenta de busca online do Google (Google Trends, Google Busca Brasil e Google Acadêmico Brasil) e palavras-chave, isoladas e combinadas (“clima”, “agrícola”, “rural”, “urbano” e “cidade”). Os resultados indicaram que, apesar de os impactos e os prognósticos do risco climático na agricultura terem fortes consequências sobre a economia brasileira, não foi encontrado volume considerável de publicações com esse enfoque, ainda mais se comparado ao volume gerado com enfoque no urbano, que demonstrou ter maior pertinência social e científica do campo ligado aos riscos climáticos. O uso de big data como uma ferramenta de diagnóstico sobre a produção e a busca de informações de relevância social nas redes virtuais mostrou-se ser uma oportunidade para identificar lacunas de pertinência social e orientar melhor estratégias de sensibilização e conscientização para o enfrentamento dos desafios das mudanças climáticas. Contudo, são necessários estudos complementares, comparando com outros buscadores de informação.

 

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Referências

BANCO MUNDIAL (2019). World Bank Open Data. Disponível em: https://data.worldbank.org/?type=shaded (acesso em: 22 de fevereiro de 2019).

CEPEA - CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA. Participação do PIB do Agronegócio. Disponível em: https://www.cepea.esalq.usp.br/br/pib-do-agronegocio-brasileiro.aspx (acesso em: 16 de janeiro de 2020).

CEPED-UFSC – CENTRO UNIVERSITÁRIO DE ESTUDOS E PESQUISAS SOBRE DESASTRES / UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA (2011). Atlas brasileiro de desastres naturais 1991 a 2010, Volume Brasil. Florianópolis, UFSC-CEPED.

Dasgupta, P., Morton, J., Dodman, D., Karapinar, B., Meza, F., Rivera-Ferre, M. G., Vincent, K. E. (2014). Rural areas. Em: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Field, C.B. et al. (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 613-657.

De Moraes, T. P. B., Santos, R. M. (2018). Tendências de Buscas no Google por Temas de Políticas Públicas e Eleições no Brasil (2004-2013). Revista Sul-Americana de Ciência Política, 4(1): 123-142.

EMBRAPA - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (2018). Visão 2030: o futuro da agricultura brasileira. Brasília, DF: Embrapa.

Faghmous, J. H., Kumar, V. (2014). A big data guide to understanding climate change: The case for theory-guided data science. Big data, 2(3): 155-163.

Ford, J. D., Tilleard, S. E., Berrang-Ford, L., Araos, M., Biesbroek, R., Lesnikowski, A. C., MacDonald, G. K, Chen Chen, A.H., Bizikova, L. (2016). Opinion: Big data has big potential for applications to climate change adaptation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(39): 10729-10732.

IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E Estatística (2017). Classificação e Caracterização dos Espaçoos Rurais e Urbanos do Brasil: uma Primeira Aproximação. Coordenação e Geografia. Rio de Janeiro: IBGE, 84 p.

IPCC - PAINEL INTERGOVERNAMENTAL SOBRE MUDANÇAS CLIMÁTICAS (2014). Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC, Geneva, Switzerland, 151 p.

IPCC - PAINEL INTERGOVERNAMENTAL SOBRE MUDANÇAS CLIMÁTICAS (2019). Summary for Policymakers. In: Climate Change and Land: an IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems [P.R. Shukla, J. Skea, E. Calvo Buendia, V. Masson-Delmotte, H.- O. Pörtner, D. C. Roberts, P. Zhai, R. Slade, S. Connors, R. van Diemen, M. Ferrat, E. Haughey, S. Luz, S. Neogi, M. Pathak, J. Petzold, J. Portugal Pereira, P. Vyas, E. Huntley, K. Kissick, M. Belkacemi, J. Malley, (eds.)].

Junior, W. T. L. (2012). Big data, Jornalismo Computacional e Data Journalism: estrutura, pensamento e prática profissional na Web de dados. Estudos em Comunicação, (12): 207-222.

Koo, L. (2014). Resenha do livro Big data. Signos do Consumo 6.1, 144-146.

MAPA - MINISTÉRIO DA AGRICULTURA, PECUÁRIA E ABASTECIMENTO (2017). Disponível em: http://www.agricultura.gov.br/noticias/mapa-disponibiliza-ferramenta-de-risco-climatico (acesso em: 20 Agosto de 2018).

Mora, C., Spirandelli, D., Franklin, E.C., Lynham, J., Kantar, M.B., Miles, W., Smith, C.Z., Freel, K., Moy, J., Louis, L.V. Barba, E.W. (2018). Broad threat to humanity from cumulative climate hazards intensified by greenhouse gas emissions. Nature Climate Change, (9): 1-10.

Moraes, G. (2013). Sistema de Gestão de Riscos - Estudos de Análise de Riscos ‘’Offshore e Onshore’’, vol. 2, 640 p.

Necchi, L. C. C., de Castro França, L. M., Santini, J. C. L. (2009). IPTU X ITR: conflito entre os critérios espaciais. Revista do Direito Público, 4(1): 125-139.

Preis, T., Moat, H. S., Bishop, S. R., Treleaven, P., & Stanley, H. E. (2013) Quantifying the Digital Traces of Hurricane Sandy on Flickr. Scientific Reports (3), 3141.

Pinto, J. M., Botrel, T. A., Machado, E. C. (2000). Uso de dióxido de carbono na agricultura. Ciência Rural, 30(5), 919-925.

Ramos Ribeiro, R. R., Sulaiman, S. N. (2019): O risco climático no Brasil: agricultura, rural e clima no contexto de big data. In: Ibero-African-American Risk Symposium, Proceedings of the Third Ibero-African-American Risk Symposium: Risks and Society: From Space Appropriation to the Creation of Territories at Risk, 17 of 20 June of 2019, in Uberlândia, Minas Gerais: UFU/IG, ISSN: 2674-5542, (3): 364-369.

Soriano, E., Valencio, N. F. L. S. (2010). Riscos relacionados às barragens no contexto de mudanças climáticas: processo de vulnerabilização de assentamentos humanos a jusante do AHE Itaipu Binacional, Brasil. VI Seminário Latino Americano de Geografia Física, Universidade de Coimbra.

Souza, R. R., Almeida, M. B., Baracho, R. M. A. (2013). Ciência da informação em transformação: Big data, nuvens, redes sociais e Web Semântica. Ciência da Informação, 42(2).

Taurion, C. (2013). Big data. Brasport, ISBN 978.85-7452-608-9, p. 184.

UNITED NATIONS GLOBAL PULSE (2012). Big data for development: Challenges & opportunities. United Nations, New York, 47 p.

Walter, L. C., Streck, N. A., Rosa, T. H., Ferraz, S. E. T., Cera, J. C. (2014). Mudanças Climáticas e seus efeitos no rendimento de arroz irrigado no Rio Grande do Sul. Pesq. Agropec. Bras., Brasília, 49(12): 915-924.

Wandscheer, E. A. R., da Silva Dutra, E. J., Fontoura, L. F. M. (2012). A relação entre o rural e o urbano: transformações e dinâmicas na formação espaço-temporal de canguçu ehorizontal, Rio Grande Do Sul, Brasil. Geografia (Londrina), 21(1): 163-183.

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Publicado

2020-09-10