Published July 10, 2026 | Version v1

Dicionário e Resumo do Banco de Dados Preditor – Recorte São Paulo (SP)

  • 1. Universidade Federal do ABC (UFABC)

Description

Dicionário e Resumo do Banco de Dados Preditor – Recorte São Paulo (SP)

Este conjunto de dados contém o recorte territorial do banco de dados preditor consolidado para o município de São Paulo (no formato GeoPackage: 04_final_consolidado_31_completo_sp.gpkg) e seu respectivo dicionário e resumo de variáveis (no formato Excel: Dicionário Modelo SP.xlsx).

O banco de dados é estruturado em uma grade celular regular de alta resolução com células de 50 metros por 50 metros (50m x 50m). Cada célula de 2.500 m² representa uma unidade territorial urbana que agrega variáveis morfológicas urbanas, informações socioeconômicas e escores resultantes de um modelo de aprendizado de máquina (Machine Learning) preditor de assentamentos informais/precários.

1. Visão Geral do Recorte de São Paulo (SP)

  • Total de feições (células de análise): 388.536
  • Dimensão das células: 50m x 50m (2.500 m² por célula)
  • Área urbana total analisada: Aproximadamente 971,34 km² (composta pela união das células da grade dentro do município)
  • Total de variáveis analisadas: 111 variáveis originais no GeoPackage, sendo 109 colunas ativas com dados (não-nulos) para São Paulo.
  • Qualidade do preenchimento: Excelente cobertura. Das 109 variáveis ativas, 108 apresentam 100% de cobertura espacial para o município de São Paulo. A única variável com preenchimento parcial é a ranking_candidato (com 93,42% de cobertura).

2. Categorias de Variáveis no Banco de Dados

As variáveis presentes no banco de dados preditor de São Paulo dividem-se nos seguintes blocos temáticos:

  • A. Variáveis de Localização e Resolução Territorial: Identificam as células geograficamente e associam os recortes às divisões oficiais (ex: ID, id_rg2017_cd_mun, id_rg2017_mun_nome, id_100m, id_200m, id_grid_1km).
  • B. Métricas de Classificação do Modelo Preditor: Valores resultantes da aplicação do modelo de inteligência artificial sobre o território (ex: prob_fcu, rank_class, ranking_total, ranking_candidato).
  • C. Variáveis de Importância (Feature Importance): O modelo registra quais fatores foram os mais determinantes para a classificação de cada polígono específico (ex: top1_feat a top16_feat, top1_score a top16_score, top1_val a top16_val).
  • D. Variáveis Socioeconômicas e de Infraestrutura (Censo IBGE): Indicadores estatísticos herdados dos setores censitários do IBGE (ex: ibge_mediapopc, ibge_mediadomc, m_ibge_renddppo, p_ibge_esginade, p_ibge_lixoinade, p_ibge_naocalca, p_ibge_naoilupub).
  • E. Variáveis Morfológicas Urbanas (GBA): Métricas físicas de ocupação do solo e edificações (ex: gba_num_edif, gba_edif_por_ha, idade_ocupacao_menor).

3. Agradecimentos e Financiamento

Este estudo foi desenvolvido no âmbito do Centro de Estudos da Favela (CEFAVELA) (projeto FAPESP nº 2022/12259-8).

  • A.M.F.J. agradece à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pela bolsa de pós-doutorado vinculada a este projeto (processo 2025/03115-0).
  • G.M.S. agradece à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pela bolsa de Treinamento Técnico (TT/FAS) vinculada a este projeto (processo 2025/24201-2).

4. Como Citar (How to Cite)

ABNT:
SILVA, Gabriel Marques da; FREITAS JUNIOR, Adirson Maciel de; FEITOSA, Flávia da Fonseca. Dicionário e Resumo do Banco de Dados Preditor – Recorte São Paulo (SP). Zenodo, 2026. DOI: 10.5281/zenodo.21268382.

APA:
Silva, G. M., Freitas Junior, A. M., & Feitosa, F. F. (2026). Dicionário e Resumo do Banco de Dados Preditor – Recorte São Paulo (SP). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21268382

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