-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathindex.Rmd
121 lines (85 loc) · 5.2 KB
/
index.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
---
title: "Estimativas Populacionais Brasil"
output:
html_document:
code_folding: hide
theme: spacelab
runtime: shiny
---
O Brasil é um país continental, com uma população estimada de 213 milhões de habitantes, em um território de 8,5 milhões de Km².
De grandes aglomerados populacionais, como Brasília e São Paulo, até a Floresta Amazônica, temos grandes diferenças na distribuição populacional ao longo de todo o território. Para entendermos melhor estas diferenças, construí este **notebook** utilizando [RMarkdown](https://rmarkdown.rstudio.com) e [RStudio](https://www.rstudio.com).
**Este notebook está disponível em meu [GitHub](https://github.com/epklein/EstimativasPopulacionais-Brasil)**.
Os dados utilizados são oficiais do IBGE, disponíveis nos seguintes links:
- Estimativas populacionais de 2021: https://www.ibge.gov.br/estatisticas-novoportal/sociais/populacao/9103-estimativas-de-populacao.html
- Área territorial do Brasil, Regiões e Unidades Federativas: https://ww2.ibge.gov.br/home/geociencias/areaterritorial/principal.shtm
```{r setup, echo=FALSE}
# os dados foram importados anteriormente pelo arquivo Import.R
# carga dos dados já importados
load(file="ibge.RData")
# Para visualizar os dados vamos utilizar a biblioteca ggplot2
library(ggplot2)
```
# Dados populacionais e demográficos do Brasil
A tabela a seguir, com a consolidação dos dados do IBGE, exibe a População e Área de cada uma das Unidades da Federação.
```{r}
# data.frame das unidades federativas do país
dfFedUnits
```
A próxima tabela exibe População e Área consolidados pelas Regiões Brasileiras, o que nos permitirá traçar os contrastes.
```{r}
# data.frame das regiões do país
dfRegions <- aggregate(list(Population=dfFedUnits$Population,
Area=dfFedUnits$Area),
list(Region=dfFedUnits$Region),
sum)
dfRegions
```
# Estimativas populacionais e demográficas
Como a população brasileira está distribuída ao longo dos seus 26 estados e Distrito Federal? Vejamos o seguinte gráfico:
```{r, fig.width=10, warning=FALSE}
# colunas ordenadas e filtradas para fins de plotagem de população
dfFedUnits$UnitOrdPop <- factor(dfFedUnits$Unit,
levels=dfFedUnits$Unit[order(dfFedUnits$Population)],
ordered=TRUE)
dfFedUnits$UnitNamePopPlot <- as.character(dfFedUnits$Unit)
dfFedUnits$UnitNamePopPlot[which(dfFedUnits$Population < 2.5E+6)] <- NA
ggplot(data=dfFedUnits,
aes(x=Region, weights=Population / 1E+6)) +
geom_bar(aes(fill=UnitOrdPop), color="Black") +
geom_text(aes(x=Region, y=Population / 1E+6, group=UnitOrdPop, label=UnitNamePopPlot),
position = position_stack(vjust = 0.5), size=3.3) +
guides(fill=FALSE) +
xlab("Região do Brasil") +
ylab("Milhões de habitantes")
```
A região Sudeste, e principalmente o estado de São Paulo, destoam com as maiores concentrações. O Nordeste segue logo atrás com grandes populações. Com exceção do Pará, a região Norte tem as menores populações.
O contraste entre regiões é ainda maior quando se compara estes resultados com as áreas das regiões e Unidades Federativas, conforme o gráfico abaixo:
```{r, fig.width=10, warning=FALSE}
# colunas ordenadas e filtradas para fins de plotagem de área territorial
dfFedUnits$UnitOrdArea <- factor(dfFedUnits$Unit,
levels=dfFedUnits$Unit[order(dfFedUnits$Area)],
ordered=TRUE)
dfFedUnits$UnitNameAreaPlot <- as.character(dfFedUnits$Unit)
dfFedUnits$UnitNameAreaPlot[which(dfFedUnits$Area < 1E+5)] <- NA
ggplot(data=dfFedUnits,
aes(x=Region, weights=Area / 1E+3)) +
geom_bar(aes(fill=UnitOrdArea), color="Black") +
geom_text(aes(x=Region, y=Area / 1E+3, group=UnitOrdArea, label=UnitNameAreaPlot),
position = position_stack(vjust = 0.5), size=3.3) +
guides(fill=FALSE) +
xlab("Região do Brasil") +
ylab("Área (mil Km²)")
```
Enquanto a grande população da região Sudeste se concentra em menos de 1 milhão de Km² do território, a imensidão de território dos estados do Norte, seguidos do Centro-Oeste, destacam-se pela baixa concentração de população.
Confira os extremos no próximo gráfico, que indica a densidade demográfica das cinco regiões do Brasil. No Sudeste temos quase 97 habitantes por Km², enquanto que no Norte temos cerca de 5 habitantes por Km² apenas.
```{r, fig.width=10, warning=FALSE}
ggplot(data=dfRegions, aes(x=Region)) +
geom_col(aes(y=Population/Area, fill=Region)) +
geom_text(aes(x=Region, y=Population / Area, label=round(Population / Area, 2)),
size=3.3, vjust=-1) +
guides(fill=FALSE) +
ylim(0, 100) +
xlab("Região do Brasil") + ylab("Densidade demográfica (Hab/Km²)")
```
Ainda em extremos, de um lado temos o Distrito Federal com 525 habitantes por Km², maior densidade demográfica do país, enquanto que do outro lado temos Roraima e o Amazonas com menos de 3 habitantes por Km². Que grande diferença!
Outra curiosidade, se o Brasil tivesse ao longo do seu território a mesma densidade demográfica da região Sudeste, então teríamos uma população de 800 milhões de brasileiros!