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Layara de Paula 
Sousa Santos 
Mestre em Engenharia Ambiental 
e Sanitária, Universidade Federal 
de Goiás (UFG). Doutoranda 
em Ciências Ambientais, UFG – 
Goiânia (GO), Brasil.

Klebber Teodomiro 
Martins Formiga 
Doutor em Engenharia Hidráulica e 
Saneamento, Escola de Engenharia 
de São Carlos, Universidade de 
São Paulo (USP) – São Carlos (SP). 
Professor assistente da Escola 
de Engenharia Civil e Ambiental, 
UFG. Programa de Pós-Graduação 
em Ciências Ambientais, UFG – 
Goiânia (GO), Brasil.

Nilson Clementino  
Ferreira 
Engenheiro Cartógrafo, 
Universidade Estadual Paulista 
“Júlio de Mesquita Filho” (UNESP). 
Doutor em Ciências Ambientais, 
UFG. Professor associado do 
Programa de Pós-Graduação 
em Ciências Ambientais, UFG – 
Goiânia (GO), Brasil.

Endereço para correspondência: 
Layara de Paula Sousa Santos – 
Universidade Federal de Goiás – 
Av. Esperança, s/n – Chácaras de 
Recreio Samambaia – CEP: 74690-900 
– Goiânia (GO), Brasil –  
E-mail: layara0912@hotmail.com

Recebido em: 04/12/2019 
Aceito em: 28/03/2020

RESUMO
Os indicadores socioambientais constituem uma base útil à tomada de 
decisões, porque permitem agregar informações consideradas importantes 
pelos gestores e pela comunidade. Este trabalho teve como objetivo 
correlacionar indicadores de vulnerabilidade socioambiental no estado 
de Goiás com o sistema de drenagem urbana. Os conjuntos de dados 
disponibilizados para as análises desenvolvidas nesta pesquisa referem-se aos 
resultados do Censo Demográfico 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia 
e Estatística. Para o desenvolvimento das métricas foi utilizada a técnica 
de análise fatorial exploratória. Com base nos três índices desenvolvidos 
— fragilidade ambiental, qualidade infraestrutural e qualidade social —, 
foi desenvolvido um final, que engloba todas as variáveis. Os resultados 
mostraram que setores com melhores sistemas de drenagem (maiores 
proporções de domicílios com bueiro/boca-de-lobo e meio-fio/guia) tendem 
a apresentar maiores indicadores de qualidade social e infraestrutural e 
menores valores de fragilidade ambiental.

Palavras-chave: análise fatorial exploratória; vulnerabilidade; estado 
de Goiás.

ABSTRACT
Social and environmental indicators provide a useful basis for decision-making 
because they allow the aggregation of information considered important by 
managers and the community. This study aimed to correlate indicators of 
social and environmental vulnerability in the state of Goiás with the urban 
drainage system. The data sets available for the analyses developed in this 
research refer to the results of the 2010 Demographic Census of the Brazilian 
Institute of Geography and Statistics. For the development of the metrics 
the Exploratory Factor Analysis technique was used. From the 3 indices 
developed: environmental fragility, infrastructural and social quality, an 
end was developed that encompasses all variables. The results showed that 
sectors with better drainage systems (larger proportions of households with 
manhole/lobe mouth and curb/guide) tend to have higher indicators of 
social and infrastructural quality and lower values  of environmental fragility.

Keywords: exploratory factor analysis; vulnerability; Goiás state.

DOI: 10.5327/Z2176-947820200638

CONSTRUÇÃO DE UM INDICADOR SOCIOAMBIENTAL  
E A RELAÇÃO COM O SISTEMA DE DRENAGEM URBANA

CONSTRUCTION OF A SOCIOENVIRONMENTAL INDICATOR  
AND THE RELATIONSHIP WITH THE URBAN DRAINAGE SYSTEM

http://orcid.org/0000-0001-9138-4916
http://orcid.org/0000-0003-1094-362X
http://orcid.org/0000-0001-8460-4052
mailto:layara0912@hotmail.com


Santos, L.P.S.; Formiga, K.T.M.; Ferreira, N.C.

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INTRODUÇÃO
As inundações urbanas podem causar perdas econô-
micas e sociais, o que ocasiona impactos em vários 
aspectos da cidade, variando desde risco à saúde até 
perdas públicas e privadas. O desenvolvimento de uma 
área urbana que impermeabiliza a superfície do solo 
tem um efeito significativo nesses processos, visto que 
aumenta a quantidade de escoamento superficial em 
relação à infiltração (BUTLER; DAVIES, 2011).

No Brasil, observa-se a busca por um sistema de dre-
nagem hidraulicamente eficiente, com foco na visão hi-
gienista. Para isso há a necessidade de criar estruturas 
de micro e macrodrenagem, no entanto nota-se que o 
resultado dessa abordagem provoca um distanciamen-
to entre planejamento e sustentabilidade dos sistemas 
de drenagem (SOUZA, 2013).

Em munícipios densamente urbanizados, como São 
Paulo (SP), Rio de Janeiro (RJ) e Belo Horizonte (MG), 
os córregos, rios e riachos desapareceram ou trans-
formaram-se em canais, foram tampados, transpostos 
por pontes ou canalizados. Há constantes construções 
de avenidas e marginais em áreas de várzeas, que são 
espaços úmidos e alagadiços impróprios para constru-
ção. Esse aspecto favorece a ocorrência de enchentes 
(ARRUDA, 2008).

O redesenho da drenagem ocorre principalmente em 
razão do aumento permanente das vazões produzidas 
a montante e também em função da degradação da 
qualidade da água dos rios. Há despejos que são lan-
çados sem tratamento nenhum. Com isso, observa-se 
a precariedade do saneamento agravada pela polui-
ção ambiental e pela ocupação irregular das margens 
(GANDARA, 2017).

Alguns autores, como Neves e Tucci (2011), Lee et al. 
(2017), El Hawary e Shaban (2018), apresentaram estu-
dos sobre qualidade da água do sistema de drenagem. 
As pesquisas demonstraram que a qualidade da água 
da rede pluvial depende de intensidade da precipita-
ção, distribuição espacial e temporal, período do ano, 
tipo de uso do solo e limpeza urbana. Dessa forma, fica 
evidente a relação entre sistema de drenagem e sanea-
mento básico.

A escolha do sistema de drenagem mais adequado 
pode ser realizada por meio da comparação de alter-
nativas de projeto. Essas análises podem ser feitas com 

base em indicadores. De acordo com Mitchell (1996), 
indicador é uma ferramenta que permite a obtenção 
de informações sobre determinada situação. O indica-
dor pode ser entendido como um parâmetro selecio-
nado e considerado isoladamente ou combinado com 
outros para refletir as condições do sistema analisado. 
De forma simplificada, índice é o valor agregado final 
de todo o procedimento de cálculo, no qual se utilizam, 
também, indicadores como variáveis que o compõem 
(SHIELDS; SOLAR; MARTIN, 2002). No caso desta pes-
quisa, a necessidade de estabelecer índices e indicado-
res relaciona-se à importância desses parâmetros como 
princípios técnicos para ordenamento do território.

O uso indevido do solo pode aumentar a vulnerabili-
dade dos indivíduos e das comunidades em relação 
às catástrofes naturais. Nesse âmbito, Bosco, Cardoso 
e Young (2019) avaliaram a vulnerabilidade socioam-
biental relativa à ocorrência de eventos geológicos, 
mais precisamente deslizamentos decorrentes de chu-
vas. Para isso, utilizaram indicadores construídos com 
base em variáveis socioeconômicas e ambientais.

Kolsky e Butler (2002) descreveram aspectos concei-
tuais e práticos de indicadores de desempenho de dre-
nagem. A pesquisa considerou abordagens práticas de 
desempenho, com base em experiências de campo na 
Índia. Assim, foram obtidas conclusões gerais sobre os 
indicadores de desempenho de drenagem, com foco no 
desafio de encontrar indicadores válidos, relativamen-
te fáceis de medir e úteis para o tomador de decisão.

Berggren (2008) analisou indicadores que podem ser 
utilizados para descrever e comparar os impactos ne-
gativos e auxiliar na escolha de medidas de adaptação 
dos sistemas de drenagem urbana. Os impactos foram 
analisados por meio de indicadores que consideraram 
o comportamento do sistema durante e após um even-
to. Dessa forma, obtiveram-se a descrição de desem-
penho, a capacidade excedida e as consequências do 
excesso de vazão.

Malta, Costa e Magrini (2017) propuseram um índice 
de vulnerabilidade socioambiental construído por meio 
de análise multicritério de apoio à decisão. Foi propos-
to um índice composto de 15 indicadores formulados 
com base em pesquisas e discussões com especialistas 
das áreas de sociologia, economia, planejamento urba-
no, meio ambiente, saúde e segurança.



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Observa-se que a avaliação ambiental da qualidade 
do sistema de drenagem urbana se consolidou como 
uma etapa importante no processo de planejamento, 
por conta da possibilidade de favorecer a formulação 
e a seleção de alternativas. Dessa forma, os indicado-
res podem ser utilizados, já que permitem o monitora-
mento das condições de vida de uma população.

O primeiro passo para construir indicadores é definir 
que tipo se deseja criar. Um dos procedimentos utiliza-
dos para transformar conceitos abstratos em indicado-
res consiste em elaborar índices. Para a construção de 
indicadores, o modelo utilizado deve ser capaz de es-
timar em que medida as correlações entre as variáveis 
observadas podem ser agrupadas em menor número 
de variáveis latentes. Depois, a fim de validá-lo inicial-
mente, o indicador criado pode ser ilustrado por meio 
de dados reais, com a obtenção de resultados satisfa-
tórios (FIGUEIREDO FILHO et al., 2013).

Nesse aspecto, o trabalho de Castro, Baptista e Cor-
deiro Netto (2004) teve como objetivo a proposição de 
indicadores para a avaliação do sistema de drenagem 
urbana. Para a validação, os indicadores foram aplica-
dos e verificados por meio de análises multicritério em 
três estudos de caso, incluindo sistemas clássicos, in-
termediários e alternativos. Nesse estudo, nem todos 
os aspectos analisados apresentaram caráter quanti-
tativo. Logo, alguns indicadores foram fundamentados 
em avaliações subjetivas. Os resultados mostraram-se 
potencialmente úteis como importante ferramenta de 
auxílio à tomada de decisão.

Alves (2006) teve como objetivo operacionalizar a ca-
tegoria vulnerabilidade socioambiental no município 
de São Paulo. Para isso, foram construídos indicadores 
para representar suas dimensões: risco ambiental, de-
gradação ambiental e vulnerabilidade social. Para cons-
truir o objeto de análise, o pesquisador operacionalizou 
a referida categoria por meio do mapa de vulnerabili-
dade social da população do munícipio estudado. 

Ojima e Mandarola Júnior (2010) realizaram uma pes-
quisa bibliográfica sobre construção de indicadores de 
sustentabilidade para ajudar a avaliar a vulnerabilidade. 
A finalidade do estudo foi possibilitar a identificação de 
lugares mais expostos a riscos, com o intuito de poten-
cializar a eficiência e o alcance de políticas públicas.

Benzerra et al. (2012) desenvolveram uma metodolo-
gia para apoiar a gestão sustentável dos sistemas de 

drenagem urbana. Os autores avaliaram o desempe-
nho do sistema por meio do método da média ponde-
rada para agregar indicadores ou critérios ponderados 
usando o processo de hierarquia analítica. A metodo-
logia foi aplicada a um estudo de caso real na Argélia. 
Os resultados obtidos forneceram informações úteis 
para aplicativos operacionais e possibilitaram também 
identificar os objetivos que requerem melhorias. 

Entre os autores que têm se dedicado a estudos de vul-
nerabilidade socioambiental, construção e validação 
de indicadores, encontram-se Guimarães et al. (2014), 
que formularam um indicador composto denominado 
de índice de vulnerabilidade socioambiental em locais 
propensos à ocorrência de inundações. Para a classi-
ficação dos municípios, os autores utilizaram procedi-
mentos de análise multivariada. A validação nesse caso 
foi verificada por meio do teste de Kaiser-Meyer-Olkin 
(KMO), o qual resultou numa avaliação de adequabili-
dade do método utilizado, considerando-se o conjunto 
de dados utilizados.

Nesse contexto, no fim da década de 1980 e na déca-
da de 1990, surgiu o uso de programas computacionais 
estatísticos para estudos de vulnerabilidade, com des-
taque para Cutter (1996), que se dedicou ao estudo da 
vulnerabilidade por meio da análise fatorial de diferen-
tes variáveis e indicadores, considerando as dimensões 
sociais, econômicas, políticas e culturais.

A análise fatorial tem como objetivo definir o relacio-
namento entre as variáveis de modo simples. Para isso, 
utiliza menor número de variáveis do que o número ini-
cial, de forma a reduzir a dimensionalidade de um con-
junto de variáveis por meio de suas intercorrelações 
(GUIMARÃES et al., 2014). Essa técnica foi utilizada em 
razão de sua adequação para a construção de índices e 
sua capacidade de reduzir um grande conjunto de da-
dos. Assim, facilitaram-se a construção e a consolida-
ção dos indicadores.

Esta pesquisa considerou a hipótese de que o desen-
volvimento sustentável, aliado ao sistema tradicional 
de drenagem urbana, deve acompanhar o processo 
de desenvolvimento da cidade, mantendo a funciona-
lidade. De acordo com Kemerich et al. (2013), o uso de 
indicadores constitui-se como instrumento relevante 
para gerenciar adequadamente as questões públicas, 
principalmente para obter diagnósticos e realizar mo-
nitoramentos ambientais.



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O objeto de estudo foi o estado de Goiás, caracteriza-
do pela ocorrência de alagamentos em diversas regiões 
da capital, o que se torna um problema iminente para 
a população. De acordo com Cardoso, Marcuzzo e Bar-
ros (2014), as regiões com maior volume de chuva no 
estado compreendem a região central do norte goiano 
e o município de Piracanjuba, no sudeste do estado. 
Nos estudos realizados por Machado et al. (2017), o re-
corte temporal da capital do estado de Goiás mostrou 
o aumento das áreas impermeabilizadas, dos processos 

erosivos lineares e o consequente aumento das áreas de 
inundações e alagamentos. Esses problemas urbanos e 
ambientais são decorrentes principalmente do aumen-
to populacional e da falta de planejamento urbano.

Considerando essa situação, este artigo teve como 
objetivo geral operacionalizar o conceito de vulnerabi-
lidade socioambiental, por meio da construção e da va-
lidação de um indicador, a fim de correlacioná-lo com o 
sistema de drenagem urbana.

METODOLOGIA 
Dados
Os conjuntos de dados disponibilizados para as análi-
ses desenvolvidas nesta pesquisa referem-se aos re-
sultados do censo demográfico 2010. Tendo em vista 
a grande quantidade de informações e bases apre-
sentada, de forma a facilitar o desenvolvimento dos 
indicadores, as informações foram filtradas e sumari-
zadas em menor número de variáveis mais relevantes 
para a criação dos indicadores. Além disso, elas foram 
subdivididas nas categorias sociais, ambientais e de 
infraestrutura. Com relação aos dados, destaca-se 
ainda que, dos 9.434 setores censitários, 178 (1,89%) 
apresentaram alguma informação ausente e foram re-
tirados da análise. 

O software utilizado nas análises foi o R (versão 3.6.0), 
pacote de análise estatística que incorpora testes, mo-
delos e análises estatísticas padrões, além de fornecer 
uma linguagem abrangente para gerenciar e manipular 
dados. Inicialmente, os pacotes utilizados para a prepa-

ração dos dados no software R, foram: library(tidyver-
se), library(data.table) e library(readxl). Após as mani-
pulações, percebeu-se que os arquivos apresentaram a 
mesma ordenação com relação aos setores censitários. 
Posteriormente, foi realizada a agregação de todos os 
conjuntos de dados gerados em um único arquivo para 
o desenvolvimento dos indicadores. 

Salienta-se que, para facilitar esse desenvolvimento, 
sobretudo pela metodologia de análise fatorial, as va-
riáveis foram subdivididas manualmente nas catego-
rias sociais, ambientais e de infraestrutura via critério 
dos pesquisadores. Mesmo com essa categorização 
ainda foi necessário retirar algumas variáveis da análi-
se para simplificar a elaboração dos indicadores. Os pa-
cotes estatísticos utilizados para a criação dos indica-
dores por meio da análise fatorial foram: library(data.
table), library(psych), library(Hmisc), library(tidyverse), 
library(psy), library(nFactors) e library(readxl).

Análise de dados
Para compreensão do conjunto de variáveis, fez-se a 
análise descritiva por meio de medidas de posição, ten-
dência central, dispersão e intervalo percentílico boots-
trap de 95% de confiança para média, sendo o méto-
do bootstrap muito utilizado para realizar inferências 
quando não se conhece a distribuição de probabilidade 
da variável de interesse (EFRON; TIBSHIRANI, 1993).

Para o desenvolvimento dos indicadores, optou-se por 
utilizar a técnica de análise fatorial exploratória. Em se-
guida, a técnica foi planejada com base em três etapas: 

• verificação da adequabilidade da base de dados; 

• determinação da técnica de extração (componentes 
principais); 

• tipo de rotação dos fatores (Varimax).

Para a criação de um indicador via análise fatorial, de-
vem-se verificar três questões básicas: dimensionali-
dade, confiabilidade e validade (HAIR et al., 2009). Es-
sas questões são definidas por: 

• Dimensionalidade: uma suposição inerente e exi-
gência essencial para a criação de um indicador, é 



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que os itens sejam unidimensionais, significando 
que eles estão fortemente associados um com o 
outro e representam o mesmo conceito.

• Confiabilidade: é a avaliação do grau de consistên-
cia entre múltiplas medidas de um índice ou uma 
variável. 

• Validade: é o grau em que uma escala ou um con-
junto de medidas representa com precisão o con-
ceito de interesse. Uma das formas mais aceitas se 
dá pela avaliação convergente, que avalia o grau em 
que duas medidas do mesmo conceito estão corre-
lacionadas.

Para checar a dimensionalidade de cada índice, foi 
utilizado o critério da análise paralela, elaborado por 
Horn (1965). Esse critério retorna o número de fatores 
que devem ser retidos em uma análise fatorial, ou seja, 
a quantidade de dimensões do construto, indicador. 
Na impossibilidade de utilizar a análise paralela, quan-
do os fatores são formados somente por duas variá-
veis, foi usado o critério de Kaiser (1958).

Na avaliação da validade convergente se empregou o 
critério da variância média extraída (AVE, da sigla em in-
glês average variance extracted), proposto por Fornell 
e Larcker (1981), que representa o percentual médio 
de variância compartilhada entre o construto latente e 
seus itens. Esse critério garante a validade convergente 
para valores de AVE acima de 50% (HENSELER; RINGLE; 
SINKOVICS, 2009), ou 40% no caso de pesquisas explo-
ratórias (NUNNALLY; BERNSTEIN, 1994). 

Para verificar a confiabilidade, foi utilizada a con-
fiabilidade composta (CC) (CHIN, 1998). De acordo 
com Tenenhaus et al. (2005), a CC deve apresentar 
valores acima de 0,70 para uma indicação de con-
fiabilidade do construto, ou valores acima de 0,60 
no caso de pesquisas exploratórias. A CC tem sido 
apresentada como um indicador de precisão mais 
robusto, quando comparado ao coeficiente alpha 
(CRONBACH, 1951), isso porque, no cômputo da CC, 
as cargas fatoriais dos itens são passíveis de varia-
ção, enquanto no coeficiente alpha as cargas dos 
itens são fixadas para serem iguais. Nesse sentido, a 
CC tende a apresentar indicadores mais robustos de 
precisão por não estar atrelada a esse pressuposto 
(VALENTINI; DAMÁSIO, 2016).

Para avaliar se a utilização da análise fatorial é ade-
quada aos dados, usou-se a medida de adequação da 
amostra KMO, que verifica a proporção da variância 
dos dados que pode ser considerada comum a todas as 
variáveis. Os valores dessa medida variam entre 0 e 1, 
e o uso da análise fatorial é adequado aos dados quan-
do o KMO for maior ou igual 0,50, considerando que, 
quanto mais próximo de 1, mais apropriada é a amos-
tra à aplicação da análise fatorial.

Para um índice ser validado via análise fatorial, espe-
ra-se que os construtos, indicadores, sejam unidimen-
sionais, que as cargas fatoriais sejam maiores que 0,50, 
em módulo, que a CC seja de pelo menos 0,70, sendo 
também aceito em pesquisas exploratórias o valor de 
0,60, que o KMO seja de pelo menos 0,50 e que a AVE 
seja maior que 0,40.

Para realizar a extração dos fatores, foi utilizada a téc-
nica de análise de componentes principais (ACP), que 
converte uma matriz de dados com N observações e 
p variáveis em um novo conjunto de p variáveis orto-
gonais, de modo que a primeira delas tenha a máxima 
variância possível (NAGAR; BASU, 2002). Em síntese, o 
método da ACP busca explicar a estrutura de variância 
e covariância de um vetor aleatório, mediante com-
binações lineares das variáveis originais, sendo essas 
combinações não correlacionadas entre si e denomina-
das de componentes principais (MINGOTI, 2005). 

Quando se considera somente a primeira componente, 
embora mais simples, geralmente se tem o problema 
de explicar apenas uma pequena parte da variabilida-
de. Já quando se consideram todas, consegue-se ex-
plicar 100% das variações. Dessa forma, considerando 
que, ao utilizar somente a primeira componente iria se 
perder parte da variabilidade dos dados, os indicado-
res foram criados sob a metodologia proposta por Na-
gar e Basu (2002), que calcula os indicadores sobre a 
média ponderada de todas as componentes principais 
obtidas na ACP, sendo os pesos as variâncias propor-
cionais de cada uma delas. Salienta-se ainda que foram 
selecionadas as variáveis com pesos significativamen-
te diferentes de 0 por meio do intervalo percentílico 
bootstrap, e os indicadores foram padronizados para 
uma escala de 0 a 1.

Com a finalidade de simplificar a estrutura dos dados, 
empregou-se o método de rotação Varimax, que tem o 
objetivo de minimizar o número de variáveis que apre-



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sentam alta carga em cada fator. De acordo com Reis 
(2001), Varimax é um método ortogonal cujo objetivo 
é maximizar a variação entre os pesos de cada compo-
nente principal.

Por fim, para verificar se o sistema de drenagem se re-
laciona com as características ambientais, sociais e de 
infraestrutura dos setores censitários, apresentaram-
-se as correlações entre os indicadores desenvolvidos 
e a proporção de domicílios particulares permanentes 
com bueiro/boca-de-lobo e a proporção de domicílios 

particulares permanentes com meio-fio/guia. Essas in-
formações estavam presentes no arquivo Entorno, po-
rém salienta-se que, como mencionado no arquivo de 
descrição dos conjuntos de dados, os setores em que 
não houve coleta das informações do entorno obtive-
ram valor zero em todas as colunas. Após a retirada 
desses setores, juntamente com os que apresentaram 
observações ausentes, obtiveram-se 7.101 setores 
para a análise do relacionamento do sistema de drena-
gem e dos indicadores.

RESULTADOS E DISCUSSÃO
Criação de indicadores via análise fatorial 

Indicador ambiental
A análise fatorial teve como objetivo verificar a neces-
sidade de exclusão de algum item que não estivesse 
contribuindo para a formação dos fatores, uma vez 
que itens com cargas fatoriais menores que 0,50, em 
módulo, devem ser eliminados dos construtos, pois, ao 
não contribuir de forma relevante para a sua formação, 
prejudicam o alcance das suposições básicas para vali-
dade e qualidade dos indicadores criados para repre-
sentar o conceito de interesse.

Com a avaliação de dimensionalidade, cargas fatoriais, 
validação convergente e confiabilidade, chegou-se ao 
indicador ambiental definido adiante, formado por três 
fatores de primeira ordem. Segundo a Tabela 1, todos 
os fatores que formam o indicador apresentaram carga 
fatorial superior a 0,50 e pesos positivos, ou seja, quan-
to maior o valor dos fatores, maior será o indicador.

Na Tabela 2, tem-se a análise fatorial dos fatores que 
formam o indicador ambiental. Nota-se que todas as 
cargas fatoriais foram superiores a 0,5 e todos os pesos 

foram positivos. Ou seja, quanto maior o valor das va-
riáveis que compõem o fator, maior ele será. 

Dado que todas as variáveis e todos os fatores apre-
sentaram pesos positivos, e considerando-se os signi-
ficados das variáveis na listagem a seguir, pode-se en-
tender esse indicador como de fragilidade ambiental. 
A descrição das variáveis encontra-se no Apêndice 1.

Na Tabela 3, apresenta-se a importância relativa de 
cada variável no indicador final de fragilidade ambien-
tal. Pode-se destacar que V26, V61 e V82 foram as va-
riáveis com maior importância relativa.

Por fim, a Tabela 4 apresenta as medidas de validade 
e qualidade dos fatores que formam o indicador e do 
próprio indicador final. Pode-se notar que:

• Tanto o indicador final como os fatores que formam 
o indicador apresentaram validação convergente 
(AVE > 0,4);

Tabela 1 – Análise fatorial: indicador ambiental.

Indicador Ambiental

Fatores de 1ª ordem CF Com. Peso

Fator 1 0,69 0,48 0,37

Fator 2 0,87 0,76 0,47

Fator 3 0,79 0,62 0,42
CF: carga fatorial; Com.: comunalidade.



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Fator de 1ª ordem Variáveis CF Com. Peso

Fator 1

V72 0,96 0,92 0,19

V75 0,98 0,96 0,20

V78 0,93 0,87 0,19

V42 0,93 0,87 0,19

V24 0,81 0,66 0,17

V43 0,59 0,35 0,12

V46 0,54 0,30 0,11

Fator 2

V82 0,90 0,81 0,42

V50 0,85 0,72 0,40

V74 0,77 0,59 0,36

Fator 3
V61 0,88 0,78 0,57

V26 0,88 0,78 0,57

Tabela 2 – Análise fatorial: fatores formadores do indicador ambiental.

CF: carga fatorial; Com.: comunalidade.

Variáveis Importância relativa

V72 4,92%

V75 5,02%

V78 4,78%

V42 4,79%

V24 4,18%

V43 3,02%

V46 2,79%

V82 13,25%

V50 12,49%

V74 11,30%

V61 16,73%

V26 16,73%

Tabela 3 – Importância relativa: fragilidade ambiental.



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• Tanto o indicador final como os fatores que for-
mam o indicador apresentaram CC acima de 0,60. 
Ou seja, apresentaram os níveis exigidos de confia-
bilidade;

• Os ajustes da análise fatorial foram adequados, 
uma vez que todos os KMOs foram maiores ou 
iguais a 0,50;

• Todos os construtos foram unidimensionais (dimen-
sionalidade), salientando-se que foi utilizado o cri-
tério da análise paralela no indicador ambiental e 
nos fatores 1 e 2. Já no fator 3 foi verificada a unidi-

mensionalidade via critério de Kaiser, visto que esse 
fator foi formado somente por dois itens.

Nesta pesquisa, observou-se que os resultados mostra-
ram que os setores censitários com alta vulnerabilidade 
ambiental possuem condições sociais significativamente 
piores e maior concentração de crianças e jovens quando 
comparados a setores com baixa e média vulnerabilidade 
ambiental. Isso pode acontecer, porque áreas de degrada-
ção e risco ambiental são acessíveis à população de baixa 
renda, em razão da desvalorização no mercado imobiliário.

Indicador de infraestrutura
Com a avaliação de dimensionalidade, cargas fatoriais, 
validação convergente e confiabilidade, chegou-se ao 
indicador infraestrutural, definido na Tabela 5, formado 
por três fatores de primeira ordem. Segundo a Tabela 5, 
todos os fatores que formam o indicador apresentaram 
carga fatorial superior a 0,50 e pesos positivos, ou seja, 
quanto maior o valor dos fatores, maior será o indicador.

Na Tabela 6, tem-se a análise fatorial dos fatores que 
formam o indicador infraestrutural. Nota-se que todas 
as cargas fatoriais foram superiores a 0,5 e todos os pe-

sos foram positivos. Ou seja, quanto maior o valor das 
variáveis que compõem o fator, maior ele será. 

Dado que todas as variáveis e todos os fatores apre-
sentaram pesos positivos, e considerando-se os signi-
ficados das variáveis apresentados no Apêndice 1, po-
demos entender esse indicador como um indicador de 
qualidade infraestrutural.

Na Tabela 7, apresenta-se a importância relativa de 
cada variável no indicador final de qualidade infraes-

Tabela 4 – Validação dos construtos: ambiental.

Construto Quant. de itens AVE CC KMO Dim.

Indicador Ambiental 3 0,62 0,75 0,60 1

Fator 1 7 0,70 0,91 0,76 1

Fator 2 3 0,71 0,81 0,65 1

Fator 3 2 0,78 0,80 0,50 1
AVE: variância extraída; CC: confiabilidade composta; KMO: adequação da amostra; Dim.: dimensionalidade.

Tabela 5 – Análise fatorial: indicador de infraestrutura.

Indicador infraestrutura

Fatores de 1ª ordem CF Com. Peso

Fator 1 0,85 0,72 0,51

Fator 2 0,64 0,41 0,39

Fator 3 0,72 0,51 0,44
CF: carga fatorial; Com.: comunalidade.



Indicador Socioambiental e o Sistema de Drenagem Urbana

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Fator de 1ª ordem Variáveis CF Com. Peso

Fator 1

V39 0,98 0,95 0,18

V62 0,98 0,95 0,18

V40 0,92 0,85 0,17

V70 0,97 0,94 0,18

V58 0,93 0,86 0,17

V23 0,91 0,83 0,17

Fator 2
V48 0,98 0,97 0,51

V47 0,98 0,97 0,51

Fator 3
V28 1,00 1,00 0,50

V63 1,00 1,00 0,50

Tabela 6 – Análise fatorial: fatores formadores do indicador de infraestrutura.

CF: carga fatorial; Com.: comunalidade.

Tabela 7 – Importância relativa: qualidade infraestrutural.

Variáveis Importância relativa (%)

V39 6,59

V62 6,59

V40 6,23

V70 6,55

V58 6,25

V23 6,14

V48 14,59

V47 14,59

V28 16,23

V63 16,23

trutural. Pode-se destacar que V63, V28, V47 e V48 fo-
ram as variáveis com maior importância relativa, pos-
suindo conjuntamente 61,64%.

Por fim, a Tabela 8 apresenta as medidas de validade 
e qualidade dos fatores que formam o indicador e do 
próprio indicador final. Pode-se destacar que:

• Tanto o indicador final como os fatores que formam 
o indicador apresentaram validação convergente 
(AVE > 0,4);

• Tanto o indicador final como os fatores que for-
mam o indicador apresentaram CC acima de 0,60. 
Ou seja, apresentaram os níveis exigidos de confia-
bilidade;

• Os ajustes da análise fatorial foram adequados, 
uma vez que todos os KMOs foram maiores ou 
iguais a 0,50;

• Todos os construtos foram unidimensionais (dimen-
sionalidade), salientando que foi utilizado o critério 



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da análise paralela no indicador de qualidade infraes-
trutural e no fator 1. Já nos demais fatores foi verifi-

cada a unidimensionalidade via critério de Kaiser, vis-
to que estes foram formados somente por dois itens.

Indicador social
Seguindo a mesma metodologia de avaliação de dimensio-
nalidade, cargas fatoriais, validação convergente e confiabi-
lidade, chegou-se ao indicador social definido a seguir, for-
mado por três fatores de primeira ordem. Segundo a Tabela 
9, todos os fatores que formam o indicador apresentaram 
carga fatorial, em módulo, superior a 0,50. Nota-se que o 
fator 3 apresentou peso negativo, ou seja, quanto maior for 
este, menor tende a ser o indicador social.

Na Tabela 10, tem-se a análise fatorial dos fatores que 
formam o indicador social. Nota-se que todas as cargas 
fatoriais, em módulo, foram superiores a 0,5. Além dis-
so, com exceção de V129 e V148, todas as demais va-
riáveis apresentaram pesos positivos.

Dados os pesos das variáveis e dos fatores, bem como 
os significados das variáveis apresentados no Apêndi-
ce 1, podemos considerar esse indicador um indicador 
de qualidade social.

Na Tabela 11, encontra-se a importância relativa de 
cada variável no indicador final de qualidade social. 

Pode-se destacar que V147, V128, V27 e V35 foram as 
variáveis com maior importância relativa, possuindo 
conjuntamente 65,15%.

Por fim, a Tabela 12 apresenta as medidas de validade 
e qualidade dos fatores que formam o indicador e do 
próprio indicador final. Pode-se destacar que:

• Tanto o indicador final como os fatores que formam 
o indicador apresentaram validação convergente 
(AVE > 0,4);

• Tanto o indicador final como os fatores que formam 
o indicador apresentaram CC acima de 0,60. Ou seja, 
apresentaram os níveis exigidos de confiabilidade;

• Os ajustes da análise fatorial foram adequados, 
uma vez que todos os KMOs foram maiores ou 
iguais a 0,50;

• Todos os construtos foram unidimensionais (dimen-
sionalidade), salientando que foi utilizado o critério 

Tabela 8 – Validação dos construtos: infraestrutura.

Construto Quant. de itens AVE CC KMO Dim.

Indicador Infraestrutura 3 0,55 0,70 0,55 1

Fator 1 6 0,90 0,97 0,86 1

Fator 2 2 0,97 0,97 0,50 1

Fator 3 2 1,00 1,00 0,50 1
AVE: variância extraída; CC: confiabilidade composta; KMO: adequação da amostra; Dim.: dimensionalidade.

Tabela 9 – Análise fatorial: indicador social.

Indicador social

Fatores de 1ª ordem CF Com. Peso

Fator 1 0,78 0,62 0,46

Fator 2 0,68 0,47 0,40

Fator 3 -0,78 0,62 -0,46
CF: carga fatorial; Com.: comunalidade.



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CF: carga fatorial; Com.: comunalidade.

Tabela 10 – Análise fatorial: fatores formadores do indicador social.

Fator de 1ª ordem Variáveis CF Com. Peso

Fator 1

V151 0,89 0,79 0,15

V130 0,90 0,81 0,16

V134 0,87 0,76 0,15

V133 0,81 0,66 0,14

V149 0,79 0,62 0,14

V19 0,65 0,42 0,11

V129 -0,85 0,73 -0,15

V148 -0,74 0,55 -0,13

V132 0,65 0,43 0,11

Fator 2
V35 0,92 0,84 0,54

V27 0,92 0,84 0,54

Fator 3 
V128 0,92 0,839 0,55

V147 0,92 0,839 0,55

Variáveis Importância relativa (%)

V151 4,32

V130 4,38

V134 4,24

V133 3,95

V149 3,84

V19 3,17

V129 4,16

V148 3,61

V132 3,18

V35 15,15

V27 15,15

V128 17,42

V147 17,42

Tabela 11 – Importância relativa: qualidade social.



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da análise paralela no indicador de qualidade social 
e no fator 1. Já nos demais fatores foi verificada a 
unidimensionalidade via critério de Kaiser, visto que 
estes foram formados somente por dois itens;

• Destaca-se que as medidas de validação e qualida-
de no indicador social e no fator 1 foram calculadas 
invertendo-se as cargas que apresentaram valores 
negativos.

Indicador final
Dados os três indicadores desenvolvidos via análise fa-
torial, fragilidade ambiental, qualidade infraestrutural 
e qualidade social, passa-se ao desenvolvimento de um 
indicador único que agrega esses três. 

Observa-se que os valores utilizados para a elaboração 
dos indicadores referem-se a 2000, mas possivelmente 
ocorreram mudanças na distribuição percentual da po-
pulação entre os grupos de vulnerabilidade ambiental. 

Na Tabela 13, tem-se as cargas fatoriais, as comunalida-
des, os pesos e a importância relativa dos indicadores 
que formam o indicador final. Nota-se que todos apre-
sentaram cargas fatoriais, em módulo, superiores a 0,5. 

Além disso, o indicador de fragilidade ambiental apresen-
ta peso negativo, ou seja, quanto maior ele for, menor 
tende a ser o indicador final. Os indicadores de qualidade 
infraestrutural e social apresentaram pesos positivos. 

Por fim, a Tabela 14 apresenta as medidas de validade 
e qualidade do indicador final. Pode-se destacar que:

• O indicador de qualidade geral apresentou valida-
ção convergente (AVE > 0,4) e CC acima de 0,6, ou 
seja, atingiu os níveis exigidos de confiabilidade;

• O ajuste da análise fatorial foi adequado, uma vez 
que o KMO foi maior que 0,50;

Construto Quantidade de itens AVE CC KMO Dim.

Indicador social 3 0,57 0,71 0,63 1

Fator 1 9 0,64 0,91 0,76 1

Fator 2 2 0,84 0,85 0,50 1

Fator 3 2 0,84 0,85 0,50 1

Tabela 12 – Validação dos construtos: social.

AVE: variância extraída; CC: confiabilidade composta; KMO: adequação da amostra; Dim.: dimensionalidade.

Tabela 13 – Análise fatorial: indicador final.

Indicador CF Com. Peso Importância relativa (%)

Environmental fragility -0,90 0,81 -0,38 33,81

Infrastructural quality 0,94 0,88 0,40 35,21

Qualidade social 0,82 0,68 0,35 30,98
CF: carga fatorial; Com.: comunalidade.

Tabela 14 – Validação do indicador de qualidade geral.

Quantidade de itens AVE CC KMO Dim.

3 0,79 0,86 0,67 1
AVE: variância extraída; CC: confiabilidade composta; KMO: adequação da amostra; Dim.: dimensionalidade.



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• O indicador final foi unidimensional, via critério da 
análise paralela;

• Destaca-se que as medidas de validação e qualida-
de foram calculadas invertendo-se a carga de fragili-
dade ambiental, visto que esta foi negativa.

Segundo Gall (2007), vários estudos na área de vulne-
rabilidade socioambiental foram feitos no Brasil, mas 
não existe um consenso sobre quais variáveis devem 
ser utilizadas. 

Licco (2013) destacou a necessidade de considerar fato-
res humanos em estudos de vulnerabilidade social e de 

desastres naturais, já que influenciam na severidade do 
desastre. Entre os fatores abordados pelo autor, são con-
siderados: riqueza, educação, governança, tecnologia, 
idade e gênero. De acordo com Licco (2013), a riqueza é 
importante pois pobres são menos capazes de pagar por 
moradias em locais com boa infraestrutura. A educação 
deve ser considerada porque indivíduos com maior ní-
vel educacional tendem a evitar ou reduzir impactos em 
comparação a indivíduos com níveis educacionais me-
nores. A governança pode contribuir para a promoção 
de políticas que reduzam vulnerabilidades. A tecnologia 
pode contribuir para a melhoria da capacidade de previ-
são de eventos. Por fim, idade e gênero devem ser con-
siderados porque crianças, idosos e mulheres tendem a 
ser mais vulneráveis por possuírem menos força física.

Relacionamento do sistema de drenagem e dos indicadores
Apresentam-se nesta seção as correlações entre os in-
dicadores desenvolvidos e a proporção de domicílios 
particulares permanentes com bueiro/boca-de-lobo e a 
proporção de domicílios particulares permanentes com 
meio-fio/guia. Destaca-se que, após a retirada dos seto-
res cuja informação do entorno não foi coletada, junta-
mente com os que apresentaram observações ausentes, 
se obtiveram 7.101 setores para a análise do relaciona-
mento do sistema de drenagem e dos indicadores.

Inicia-se com a Tabela 15, que apresenta a análise des-
critiva das variáveis que caracterizam o sistema de dre-
nagem. Nota-se, por exemplo, que a média com relação 

à proporção de domicílios particulares permanentes 
com meio-fio/guia foi maior que aquela relacionada 
à proporção de domicílios particulares permanentes 
com bueiro/boca-de-lobo.

Na Tabela 16, tem-se as correlações de Pearson entre 
as variáveis do sistema de drenagem e os indicadores 
obtidos via análise fatorial. Nota-se que os indicadores 
de qualidade apresentaram correlações positivas com 
as variáveis de drenagem. Já o indicador de fragilidade 
apresentou correlações negativas. Esse fato é coeren-
te com o significado dos indicadores e das variáveis do 
sistema de drenagem. 

Variável N Média DP Mín. 1ºQ 2ºQ 3ºQ Máx.

% de domicílios particulares 
permanentes com bueiro/boca-de-lobo 

7101 0,23 0,31 0,00 0,00 0,06 0,41 1,00

% de domicílios particulares 
permanentes com meio-fio/guia

7101 0,82 0,31 0,00 0,80 0,99 1,00 1,00

Tabela 15 – Análise descritiva do sistema de drenagem.

DP: desvio padrão; Mín: mínimo; Máx.: máximo.

Tabela 16 – Correlações entre os indicadores de análise fatorial e a presença de bueiro/boca-de-lobo e meio-fio/guia

-
Bueiro/ 

boca-de-lobo 
Meio-fio/guia

Frag. 
ambiental (AF)

Qual. 
infraest. (AF)

Qual. social 
(AF)

Bueiro/boca-de-lobo 1,00 0,37 -0,18 0,46 0,44

Meio-fio/guia 0,37 1,00 -0,42 0,50 0,44
Frag. ambiental: fragilidade ambiental; Qual. infraest.: qualidade infraestrutural; Qual. social: qualidade social; AF: análise fatorial.



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CONCLUSÃO
Os resultados apresentados nesta pesquisa mostraram que 
o método de análise fatorial exploratória é adequado para 
a criação de um indicador socioambiental. Possibilitaram a 
compreensão de que as condições ambientais podem ser 
analisadas como fragilidades, já que apresentaram peso 
negativo. Por outro lado, os indicadores social e de infraes-
trutura obtiveram pesos de 0,35 e 0,40, respectivamente. 
Isso mostra que quanto maior, melhor, por isso foram iden-
tificados como indicadores de qualidade geral.

Para verificar se o sistema de drenagem se relaciona 
com as características ambientais, sociais e de infraes-
trutura dos setores censitários, foram realizadas corre-
lações entre os indicadores desenvolvidos e a proporção 
de domicílios particulares permanentes com bueiro/
boca-de-lobo e a proporção de domicílios particulares 
permanentes com meio-fio/guia. Conclui-se que setores 
com melhores sistemas de drenagem (maiores propor-
ções de domicílios com bueiro/boca-de-lobo e meio-fio/
guia) tendem a apresentar maiores indicadores de qua-
lidade social e infraestrutural e menores valores de fra-
gilidade ambiental. Destaca-se ainda que as variáveis do 
sistema de drenagem apresentaram correlação positiva 
de 0,37 e todas as correlações foram significativas.

De modo geral, a construção e a validação desse indicador 
contribuíram para a compreensão da relação existente en-

tre os aspectos socioambientais e o sistema de drenagem 
urbana. Demonstraram que aspectos básicos relacionados 
ao manejo de águas pluviais precisam ser melhorados, já 
que, em média, apenas 23% dos domicílios particulares 
permanentes possuem boca-de-lobo, cujos dados de efi-
ciência, cabe ressaltar, ainda não estão disponíveis.

Ocorreram limitações para a operacionalização empíri-
ca da categoria vulnerabilidade socioambiental, que se 
devem ao fato de que a informação utilizada para me-
di-la está agregada por setor censitário. Essa agregação 
impede que a análise da vulnerabilidade seja feita na 
escala das famílias e dos domicílios. É necessário enfa-
tizar que não foi medida a vulnerabilidade do território, 
mas sim a da população residente naquele território.

O método de construção de indicadores proposto pode ser 
aplicado por meio de censos atuais e antigos, além de fazer 
uso de diferentes escalas de análise. Para aplicação em ou-
tras regiões, sugere-se a inclusão ou substituição de indica-
dores de acordo com a realidade da região a ser analisada.

Para trabalhos futuros, recomenda-se apresentar por 
meio de mapas os indicadores obtidos, de forma a 
visualizar como estes se distribuem entre os setores 
censitários, auxiliando consequentemente na identifi-
cação de zonas críticas.

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Indicador Socioambiental e o Sistema de Drenagem Urbana

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https://doi.org/10.4000/confins.12066
https://doi.org/10.1590/1413-812320141910.08282014
https://doi.org/10.1590/1413-812320141910.08282014
https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014
https://doi.org/10.1007/BF02289447
https://doi.org/10.1007/BF02289447
https://doi.org/10.1007/BF02289233


Santos, L.P.S.; Formiga, K.T.M.; Ferreira, N.C.

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https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2017.05.072
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2017.05.072
http://dx.doi.org/10.1590/1413-812320172212.25032017
http://dx.doi.org/10.1590/1413-812320172212.25032017
https://doi.org/10.1590/S1413-41522011000400003
https://doi.org/10.1590/S1413-41522011000400003
https://doi.org/10.1016/S1470-160X(02)00042-0
http://dx.doi.org/10.17565/gesta.v1i1.7105
https://doi.org/10.1016/j.csda.2004.03.005
https://doi.org/10.1590/0102-3772e322225


Indicador Socioambiental e o Sistema de Drenagem Urbana

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Apêndice 1 – Apresentação das variáveis ambientais, variáveis de infraestrutura e variáveis sociais

Código Descrição da variável

Apresentação das variáveis ambientais

V24
% de domicílios particulares permanentes com abastecimento de água de poço ou nascente na proprie-
dade em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V25
% de domicílios particulares permanentes com abastecimento de água da chuva armazenada em cisterna 
em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V26
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de abastecimento de água em relação à quan-
tidade de domicílios particulares permanentes

V29
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores ou sanitário e 
esgotamento sanitário via fossa séptica em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V30
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores ou sanitário e es-
gotamento sanitário via fossa rudimentar em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V31
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores ou sanitário e 
esgotamento sanitário via vala em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V32
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores ou sanitário e es-
gotamento sanitário via rio, lago ou mar em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V33
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores ou sanitário e es-
gotamento sanitário via outro escoadouro em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes 

V42
% de domicílios particulares permanentes com lixo queimado na propriedade em relação à quantidade de 
domicílios particulares permanentes

V43
% de domicílios particulares permanentes com lixo enterrado na propriedade em relação à quantidade de 
domicílios particulares permanentes

V44
% de domicílios particulares permanentes com lixo jogado em terreno baldio ou logradouro em relação à 
quantidade de domicílios particulares permanentes

V45
% de domicílios particulares permanentes com lixo jogado em rio, lago ou mar em relação à quantidade 
de domicílios particulares permanentes

V46
% de domicílios particulares permanentes com outro destino do lixo em relação à quantidade de domicí-
lios particulares permanentes

V50
% de domicílios particulares permanentes sem energia elétrica em relação à quantidade de domicílios 
particulares permanentes

V59
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado e abastecimento de água de poço ou nascen-
te na propriedade em relação à quantia de domicílios particulares permanentes

V60
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado e abastecimento de água de chuva armaze-
nada em cisterna em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V61
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado e outra forma de abastecimento de água em 
relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

Continua...



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Código Descrição da variável

V64
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado, banheiro de uso exclusivo dos moradores 
ou sanitário e esgotamento sanitário via fossa séptica em relação à quantidade de domicílios particulares 
permanentes

V65
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado, banheiro de uso exclusivo dos moradores ou 
sanitário e esgotamento sanitário via fossa rudimentar em relação à quantidade de domicílios particulares 
permanentes

V66
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado, banheiro de uso exclusivo dos moradores ou 
sanitário e esgotamento sanitário via vala em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V67
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado, banheiro de uso exclusivo dos moradores ou 
sanitário e esgotamento sanitário via rio, lago ou mar em relação à quantidade de domicílios particulares 
permanentes

V68
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado, banheiro ou sanitário e esgotamento sanitá-
rio via outro escoadouro em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V69
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado e sem banheiro de uso exclusivo dos morado-
res e nem sanitário em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V71
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo e abastecimento de água da 
rede geral em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V72
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo e abastecimento de água 
de poço ou nascente na propriedade em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V73
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo e abastecimento de água de 
chuva armazenada em cisterna em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V74
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo e outra forma de abasteci-
mento de água em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V75
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo e banheiro ou sanitário em 
relação à quantidade de domicílio particulares permanentes 

V76
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo, banheiro de uso exclusivo 
dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via rede geral de esgoto ou pluvial em relação à 
quantidade de domicílios particulares permanentes

V77
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo, banheiro de uso exclusivo 
dos moradores ou sanitários e esgotamento sanitário via fossa séptica em relação à quantidade de domi-
cílios particulares permanentes

V78
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo, banheiro de uso exclusivo 
dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via fossa rudimentar em relação à quantidade de 
domicílios particulares permanentes

V79
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo, banheiro de uso exclusivo 
dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via vala em relação à quantidade de domicílios par-
ticulares permanentes

Apêndice 1 – Continuação

Continua...



Indicador Socioambiental e o Sistema de Drenagem Urbana

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Código Descrição da variável

V80
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo, banheiro de uso exclusivo 
dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via rio, lago ou mar em relação à quantidade de do-
micílios particulares permanentes 

V81
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo, banheiro de uso exclusivo 
dos moradores ou sanitário e esgotamento sanitário via outro escoadouro em relação à quantidade de 
domicílios particulares permanentes

V82
% de domicílios particulares permanentes com outra forma de destino do lixo e sem banheiro de uso ex-
clusivo dos moradores e nem sanitários em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

Apresentação das variáveis de infraestrutura

V23
% de domicílios particulares permanentes com abastecimento de água da rede geral em relação à quanti-
dade de domicílios particulares permanentes

V28
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores ou sanitários e 
esgotamento sanitário via rede geral de esgoto ou pluvial em relação à quantidade de domicílios particu-
lares permanentes

V39
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado em relação à quantidade de domicílios par-
ticulares permanentes

V40
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado por serviço de limpeza em relação à quanti-
dade de domicílios particulares permanentes

V41
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado em caçamba de serviço de limpeza em rela-
ção à quantidade de domicílios particulares permanentes

V47
% de domicílios particulares permanentes com energia elétrica em relação à quantidade de domicílios 
particulares permanentes

V48
% de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia de distribuição em relação 
à quantidade de domicílios particulares permanentes

V49
% de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de outras fontes em relação à quantidade 
de domicílios particulares permanentes

V51
% de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia de distribuição e com me-
didor de uso exclusivo em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V52
% de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia de distribuição e com me-
didor comum a mais de um domicílio em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V53
% de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia de distribuição e sem me-
didor em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V58
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado e abastecimento de água da rede geral em 
relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V62
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado e banheiro de uso exclusivo dos moradores 
ou sanitário em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

Apêndice 1 – Continuação

Continua...



Santos, L.P.S.; Formiga, K.T.M.; Ferreira, N.C.

190
RBCIAMB | v.55 | n.2 | jun 2020 | 171-191  - ISSN 2176-9478

Código Descrição da variável

V63
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado, banheiro de uso exclusivo dos moradores ou 
sanitário e esgotamento sanitário via rede geral de esgoto ou pluvial em relação à quantidade de domicí-
lios particulares permanentes

V70
% de domicílios particulares permanentes com lixo coletado e banheiro em relação à quantidade de do-
micílios particulares permanentes

Apresentação das variáveis sociais

V3 Média do número de moradores em domicílios particulares permanentes

V9 Valor do rendimento nominal médio mensal das pessoas de 10 anos ou mais de idade (com e sem rendimento)

V10 Variância do rendimento nominal mensal das pessoas de 10 anos ou mais de idade (com e sem rendimento)

V11 Valor do rendimento nominal médio mensal das pessoas de 10 anos ou mais de idade (com rendimento)

V12 Variância do rendimento nominal mensal das pessoas de 10 anos ou mais de idade (com rendimento)

V17
% de domicílios particulares permanentes próprios e quitados em relação à quantidade de domicílios 
particulares permanentes

V18
% de domicílios particulares permanentes próprios em aquisição em relação à quantidade de domicílios 
particulares permanentes

V19
% de domicílios particulares permanentes alugados em relação à quantidade de domicílios particulares 
permanentes

V20
% de domicílios particulares permanentes cedidos por empregador em relação à quantidade de domicí-
lios particulares permanentes

V21
% de domicílios particulares permanentes cedidos de outra forma em relação à quantidade de domicílios 
particulares permanentes

V22
% de domicílios particulares permanentes em outra condição de ocupação (não são próprios, alugados e 
nem cedidos) em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V27
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores ou sanitários em 
relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V34
% de domicílios particulares permanentes sem banheiro de uso exclusivo dos moradores e nem sanitários 
em relação à quantidade de domicílios particulares permanentes

V35
% de domicílios particulares permanentes com banheiro de uso exclusivo dos moradores em relação à 
quantidade de domicílios particulares permanentes

V38
% de domicílios particulares permanentes sem banheiro de uso exclusivo dos moradores em relação à 
quantidade de domicílios particulares permanentes

V84
% de domicílios particulares permanentes com 5 moradores ou mais em relação à quantidade de domicí-
lios particulares permanentes

V128
% de domicílios particulares sem rendimento nominal mensal domiciliar per capita em relação à quanti-
dade de domicílios particulares

Continua...

Apêndice 1 – Continuação



Indicador Socioambiental e o Sistema de Drenagem Urbana

191
RBCIAMB | v.55 | n.2 | jun 2020 | 171-191  - ISSN 2176-9478

Código Descrição da variável

V129
% de domicílios particulares com rendimento nominal mensal domiciliar per capita de até 1 salário míni-
mo em relação à quantidade de domicílios particulares

V130
% de domicílios particulares com rendimento nominal mensal domiciliar per capita entre 1 e 5 salários 
mínimos em relação à quantidade de domicílios particulares

V131
% de domicílios particulares com rendimento nominal mensal domiciliar per capita de mais de 5 salários 
mínimos em relação à quantidade de domicílios particulares

V132 % de pessoas alfabetizadas com no máximo 34 anos de idade

V133 % de pessoas alfabetizadas com idade entre 35 e 49 anos de idade

V134 % de pessoas alfabetizadas com no mínimo 50 anos

V140 % de pessoas de até 10 anos de idade que tinham registro de nascimento

V141 % de pessoas de até 10 anos de idade que não tinham registro de nascimento

V142
% de pessoas de até 10 anos de idade que não sabiam se tinham registro de nascimento (inclusive sem 
declaração) 

V143 % de pessoas de até 18 anos

V146 % de pessoas de no mínimo 50 anos

V147 % de pessoas de 10 anos ou mais de idade sem rendimento nominal mensal

V148 % de pessoas de 10 anos ou mais de idade com rendimento nominal mensal de até 1 salário mínimo

V149 % de pessoas de 10 anos ou mais de idade com rendimento nominal mensal entre 1 e 5 salários mínimos

V150
% de pessoas de 10 anos ou mais de idade com rendimento nominal mensal de no mínimo 5 salários 
mínimos

V151 % de pessoas responsáveis que são alfabetizadas

Apêndice 1 – Continuação

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