GEOPROCESSAMENTO NA CONSTRUÇÃO DO ÍNDICE DE BEM-ESTAR SOCIAL (IBES)

Thaís Lima do Amaral; Júlia Nyland do Amaral Ribeiro

doi:10.12957/tamoios.2024.79539

Authors

Thaís Lima do Amaral Instituto Federal do Rio Grande do Sul https://orcid.org/0000-0002-8853-3375
Júlia Nyland do Amaral Ribeiro Universidade Federal do Rio Grande (FURG) https://orcid.org/0000-0003-2257-7575

DOI:

https://doi.org/10.12957/tamoios.2024.79539

Abstract

The Urban Green Space (UGS) generate benefits to population. Therefore, to understand its distribution in Rio Grande – RS, the Social Well-Being Index (SWBI) was constructed. It considers the number of residents of a locality, the number of the UGS and their typology. With identification of the UGS, it is possible to calculate one closest to an urban census tract and number of people closest to each one. Also, the Green Areas Index (GAI) was calculated, ratio between m² of UGS in locality and resident population. Differently, the SWBI is product between the GAI and the sum of the amount of UGS of a certain type, multiplied by its respective weight, defined between 1 and 5, in order of: area without attractions, with attractions, sports, square and mixed. Thus, it was found that the UGS closest to residents is less distant from 9,780 people and square is type that is least distant. From the SWBI, localities lacking UGS were identified and alson number of inhabitants served by each one. In addition, to recognizing the UGS that should be a priority of public management, since most locations have a lower GAI than that recommended by the World Health Organization.

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Author Biographies

Thaís Lima do Amaral, Instituto Federal do Rio Grande do Sul

Técnica em Geoprocessamento pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), Campus Rio Grande. Graduanda em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG). No IFRS, atuou como bolsista interna nos anos de 2019 e 2020/2021 no Programa de extensão Geosaúde. Durante os anos de 2021 e 2022 foi estagiária da Secretaria Municipal de Saúde (SMS) do Rio Grande, na Prefeitura Municipal do Rio Grande, exercendo a função de colaboradora no mesmo programa extensionista. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Ciências Exatas e da Terra.

Júlia Nyland do Amaral Ribeiro, Universidade Federal do Rio Grande (FURG)

Graduada em Oceanologia pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG, 2015), técnica em Geoprocessamento pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) do campus Rio Grande (2014), mestra em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS, 2018) e doutora em Geografia pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC, 2023). Atualmente, sou professora substituta no curso Tecnólogo em Gestão Ambiental da FURG, integrante do Grupo de Pesquisa Gestão Marinha e Costeira Ecossistêmica (GMC-Eco) e do Grupo de Pesquisa em Conexões Sustentáveis (FURG). Além de ser pesquisadora nos projetos "Ventos de LIBRA Avaliação do Potencial Eólico do Bloco de Libra e de Alternativas de Provimento de Energia a partir da Fonte Eólica Offshore" e "e-COO - Cooperativismo de Plataforma: Inovação e Tecnologia social para o fortalecimento da agricultura familiar da Região geográfica imediata de Pelotas". Entre 2019 e 2021, estive no cargo de professora substituta no curso técnico em Geoprocessamento do IFRS campus Rio Grande. Além disso, atuo na área da Gestão com Base Ecossistêmica e Serviços Ecossistêmicos, por meio da aplicação de modelos ecossistêmicos, bem como em análises espaciais ao planejamento ambiental, com domínio em QGIS, ArcGIS, InVEST e Terrset, técnicas de sensoriamento remoto e processamento digital de imagens.