The climate risk for Brazilian agriculture in the context of search tools (big data)
DOI:
https://doi.org/10.14195/1647-7723_27-2_2Keywords:
Climate risk, agriculture, rural, big data.Abstract
This paper analyses the visibility of the climate risk issue linked to agriculture in Brazil through a big data search engine, an area of knowledge that studies large data sets, with wide use in virtual networks. A quantitative data survey of general and scientific publications, with a 10-year timeframe (between January 2009 and December 2018) using Google's online search tool (Google Trends, Google Search Brazil and Google Academic Brazil), and keywords, alone and combined (“climate”, “agricultural”, “rural”, “urban” and “city”). The results indicated that although the impacts and forecasts of climate risk for agriculture have strong consequences for the Brazilian economy, the number of publications focusing on these aspects was not extensive, especially compared with the amount that have an urban focus. This proved to be of greater social and scientific relevance to the field linked to climate risks. The use of big data as a diagnostic tool in the production and search for socially relevant information in virtual networks has proved to be an opportunity to identify gaps in social relevance and to better guide awareness strategies to meet the challenges of climate change. However, further studies involving comparison with other information browsers are needed.
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References
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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