A exposição da população vulnerável socialmente aos eventos climáticos extremos no Brasil no período de 2000 e 2010

Abstract

Os eventos climáticos extremos estão cada vez mais frequentes e intensos. Esses eventos associados ao mal planejamento das cidades e a vulnerabilidade da população se tornam um fator decisivo na ocorrência de desastres. O presente trabalho tem como objetivo analisar como a população vulnerável socialmente é exposta aos eventos climáticos extremos no Brasil, através de uma análise associativa dos eventos climáticos extremos e indicadores socioeconômicos de Índice de Vulnerabilidade Social, Índice de Gini e Índice de Desenvolvimento Humano Municipal por meio de estatísticas descritivas e o modelo de diferença em diferenças. Os resultados demonstram o crescimento dos eventos climáticos em 280% quando comparados 2000 a 2010, a melhora dos índices socioeconômicos no Brasil e como a variação de IDHM, IVS e Índice de Gini per capita é explicada pelos eventos climáticos extremos. O método de diferenças-em-diferenças observou que as variáveis explicativas incluídas no modelo explicam 36,9% da variação no IDHM, reduzindo em 0,37% do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal. As variáveis também explicam 19% da variação do IVS, resultando em um aumento do IVS em 1,27% e explicam 13,1% da variação do Índice de Gini per capita, aumentando o Índice de Gini em 0,95% ao longo do tempo.

Extreme weather events are becoming more frequent and intense. These events associated with poor planning of cities and the vulnerability of the population become a decisive factor in the occurrence of disasters. This work aims to analyze how the socially vulnerable population is exposed to extreme weather events in Brazil, through an associative analysis of extreme weather events and socioeconomic indicators of Social Vulnerability Index, Gini Index and Municipal Human Development Index through descriptive statistics and the difference-in-differences model. The results show the growth of climate events by 280% when comparing 2000 to 2010, the improvement of socioeconomic indices in Brazil and how the variation of HDI, SVI and Gini Index per capita is explained by extreme weather events. The difference-in-differences method observed that the explanatory variables included in the model explain 36.9% of the variation in the HDI, reducing the Municipal Human Development Index by 0.37%. The variables also explain 19% of the variation in the SVI, resulting in an increase in the SVI by 1.27%, and explain 13.1% of the variation in the per capita Gini Index, increasing the Gini Index by 0.95% over time.