Publicação: Aplicações de análises multivariadas às variáveis que compõem o índice mineiro de vulnerabilidade climática
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA, CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA::GEOGRAFIA REGIONAL::ANALISE REGIONAL, CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA::SANEAMENTO AMBIENTAL::QUALIDADE DO AR, DAS AGUAS E DO SOLO
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Resumo
Este estudo tem como objetivo interpretar as variáveis do Índice Mineiro de Vulnerabilidade Climática por meio da análise fatorial, buscando aprofundar a compreensão das vulnerabilidades climáticas nos municípios de Minas Gerais. As variáveis foram padronizadas e extraídas do site CLIMA GERAIS para garantir a eficácia das análises. A Análise Fatorial Confirmatória foi empregada para avaliar a adequação do modelo original do IMVC, enquanto a Análise Fatorial Exploratória (AFE) revelou fatores latentes que explicam uma porção significativa da variância dos dados, agrupando variáveis correlacionadas. A AFE conseguiu reduzir a dimensionalidade a quatro componentes principais, que explicam uma parte considerável da variância total, sugerindo que esses componentes representam de maneira eficiente a estrutura dos dados originais. Adicionalmente, a análise de agrupamentos foi utilizada para identificar padrões de vulnerabilidade entre os municípios, usando cinco grupos para classificação de acordo com o nível de vulnerabilidade do índice original. No entanto, observou-se uma discrepância significativa entre os resultados dos métodos estatísticos e a classificação inicial sugerida pelo IMVC. A validação dos resultados foi realizada por meio das correlações de Spearman e Kendall. Este estudo destaca a relevância de aplicar métodos estatísticos na identificação de padrões de vulnerabilidade em Minas Gerais e a necessidade de revisar os critérios de classificação do índice, visando a otimização das políticas públicas de adaptação climática e gestão de riscos.
Abstract
This study aims to interpret the variables of the Mineiro Climate Vulnerability Index
(IMVC) through factor analysis, seeking to deepen the understanding of climate
vulnerabilities in the municipalities of Minas Gerais. The variables were standardized and
extracted from the CLIMA GERAIS website to ensure the effectiveness of the analyses.
Confirmatory Factor Analysis (CFA) was employed to assess the adequacy of the original
IMVC model, while Exploratory Factor Analysis (EFA) revealed latent factors that
explain a significant portion of the data variance by grouping correlated variables. EFA
managed to reduce the dimensionality to four main components, which explain a
considerable part of the total variance, suggesting that these components efficiently
represent the structure of the original data. Additionally, cluster analysis was used to
identify vulnerability patterns among municipalities, using five groups to classify
according to the level of vulnerability of the original index. However, a significant
discrepancy was observed between the results of the statistical methods and the initial
classification suggested by the IMVC. The results were validated through Spearman and
Kendall correlations. This study highlights the relevance of applying statistical methods
to identify vulnerability patterns in Minas Gerais and the need to revise the classification
criteria of the index, aiming to optimize public policies for climate adaptation and risk
management.
Palavras-chave
Vulnerabilidade Climática, Climate Vulnerability, Análise Fatorial, Factor Analysis, Cluster, Cluster, Minas Gerais, Minas Gerais, Gestão de Riscos, Risk Managem, Variáveis ambientais, Environmental Variables, Qualidade ambiental, Environmental quality
Citação
SILVA, Raphael Sussia. Aplicações de análises multivariadas às variáveis que compõem o índice mineiro de vulnerabilidade climática. 2025. 100 f. Dissertação (Mestrado em Meio Ambiente e Qualidade Ambiental) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.5199.
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