# baixa os dados sociodemográficos do AOP
dados_fortaleza <- aopdata::read_population(
city = "Fortaleza",
year = 2010,
geometry = TRUE,
showProgress = FALSE
)7 Dados de população e socioeconômicos
Os dados de distribuição espacial da população e de suas características em termos de renda per capita, cor, sexo e idade, provenientes do Censo 2010 e agregados pelo projeto AOP, podem ser baixados com a função read_population(). A função requer que um valor seja passado para o parâmetro city, utilizado para indicar a cidade cujos dados devem ser baixados. Para baixar os dados com as informações espaciais de cada célula da grade, o parâmetro geometry deve receber o valor TRUE (por padrão, esse valor é FALSE, fazendo com que a geometria das células não seja baixada).
No exemplo a seguir, mostramos como baixar os dados populacionais e socioeconômicos de Fortaleza:
A tabela baixada inclui o ano de referência do censo demográfico, dados de identificação do hexágono e do município e dados socioeconômicos em colunas cujos nomes estão codificados:
names(dados_fortaleza) [1] "year" "id_hex" "abbrev_muni" "name_muni" "code_muni"
[6] "P001" "P002" "P003" "P004" "P005"
[11] "P006" "P007" "P010" "P011" "P012"
[16] "P013" "P014" "P015" "P016" "R001"
[21] "R002" "R003" "geometry" A Tabela 7.1 apresenta a descrição de cada uma das colunas da tabela, bem como observações sobre alguns de seus valores. Essa descrição também pode ser consultada na documentação da função, rodando em uma sessão do R o comando ?read_population.
| Coluna | Descrição | Observação |
|---|---|---|
| year | Ano de referência | |
| id_hex | Identificador único do hexágono | |
| abbrev_muni | Sigla de três letras do município | |
| name_muni | Nome do município | |
| code_muni | Código de sete dígitos do IBGE do município | |
| P001 | Quantidade total de pessoas | |
| P002 | Quantidade de pessoas brancas | |
| P003 | Quantidade de pessoas negras | |
| P004 | Quantidade de pessoas indígenas | |
| P005 | Quantidade de pessoas de cor amarela | |
| P006 | Quantidade de homens | |
| P007 | Quantidade de mulheres | |
| P010 | Quantidade de pessoas de 0 a 5 anos | |
| P011 | Quantidade de pessoas de 6 a 14 anos | |
| P012 | Quantidade de pessoas de 15 a 18 anos | |
| P013 | Quantidade de pessoas de 19 a 24 anos | |
| P014 | Quantidade de pessoas de 25 a 39 anos | |
| P015 | Quantidade de pessoas de 40 a 69 anos | |
| P016 | Quantidade de pessoas de 70 anos ou mais | |
| R001 | Renda per capita média | Valores de 2010 (em R$) |
| R002 | Quintil de renda | Valores de 1 (mais pobres) a 5 (mais ricos) |
| R003 | Decil de renda | Valores de 1 (mais pobres) a 10 (mais ricos) |
| geometry | Geometria espacial |
As subseções a seguir mostram exemplos de visualizações desses dados em forma de mapas.
7.1 Mapa de população total
No código a seguir, carregamos bibliotecas de visualização de dados e configuramos o mapa. Com um comando, podemos visualizar a distribuição espacial da população de Fortaleza. A Figura 7.1 mostra um mapa coroplético no qual a cor de cada célula da grade espacial é preenchida com base na quantidade total de pessoas que ali residem (variável P001).
library(patchwork)
library(ggplot2)
ggplot(subset(dados_fortaleza, P001 > 0)) +
geom_sf(aes(fill = P001), color = NA, alpha = 0.8) +
scale_fill_distiller(palette = "YlOrRd", direction = 1) +
labs(fill = "Contagem\npopulacional") +
theme_void()
7.2 Mapa de população por cor
Além da informação sobre a população total em cada célula, os dados também informam a contagem populacional por classificações de cor (variáveis P002 a P005), sexo (variáveis P006 e P007) e faixa etária (variáveis P010 a P016) em cada unidade espacial. O código a seguir ilustra como é simples calcular a proporção de pessoas negras e brancas em cada hexágono e visualizar essas proporções em um mapa.
pop_negra <- ggplot(subset(dados_fortaleza, P001 > 0)) +
geom_sf(aes(fill = P003 / P001), color = NA, alpha = 0.8) +
scale_fill_distiller(
name = NULL,
palette = "RdPu",
direction = 1,
labels = scales::percent,
limits = c(0, 1)
) +
labs(title = "Proporção de pessoas negras") +
theme_void()
pop_branca <- ggplot(subset(dados_fortaleza, P001 > 0)) +
geom_sf(aes(fill = P002 / P001), color = NA, alpha = 0.8) +
scale_fill_distiller(
name = NULL,
palette = "YlGnBu",
direction = 1,
labels = scales::percent,
limits = c(0, 1)
) +
labs(title = "Proporção de pessoas brancas") +
theme_void()
pop_negra + pop_branca
7.3 Mapa de população por renda
Por fim, os dados também trazem informações sobre a renda per capita média de cada hexágono (R001) e sua classificação em termos de quintil (R002) e decil de renda (R003). Com esses dados, podemos visualizar a distribuição espacial dos níveis de renda na cidade.
renda <- ggplot(subset(dados_fortaleza, P001 > 0)) +
geom_sf(aes(fill = R001), color = NA, alpha = 0.8) +
scale_fill_distiller(name = NULL, palette = "YlOrRd", direction = 1) +
labs(title = "Renda per capita média (R$)") +
theme_void()
decis <- ggplot(subset(dados_fortaleza, !is.na(R002))) +
geom_sf(aes(fill = factor(R003)), color = NA, alpha = 0.8) +
scale_fill_brewer(name = NULL, palette = "RdBu") +
labs(title = "Decis de renda per capita") +
theme_void() +
theme(legend.key.size = unit(0.3, "cm"))
renda + decis