Lima Neto, Everaldo Marques dePaulo, Fernanda Vanilly de Lira2023-07-172023-07-172022-09-30PAULO, Fernanda Vanilly de Lira. Correlação espacial entre renda per capita, área construída e cobertura florestal urbana em Recife - PE. 2022. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Departamento de Ciência Florestal, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4754Visto que as cidades são sistemas socioecológicos complexos, é altamente importante estudar a interrelação entre indicadores socioeconômicos e naturais dentro do meio urbano. Os estudos que relacionam cobertura florestal urbana com renda encontraram uma relação positiva, porém a maioria se concentra em cidades de países desenvolvidos. Em contrapartida, países subdesenvolvidos tendem a apresentar um padrão irregular de ocupação do solo e desigualdades sociais. Desta forma, este trabalho tem por objetivo verificar se há correlação espacial entre a renda per capita, cobertura florestal e área construída na cidade do Recife, estado de Pernambuco, e, se houver, analisar se esta correlação é positiva ou negativa, com a finalidade de fornecer subsídios para um planejamento ambiental urbano mais justo do ponto de vista socioambiental. O mapa de cobertura do solo foi confeccionado pela Secretaria de Meio Ambiente e Sustentabilidade do Recife, utilizando um ortomosaico de 2013. Os bairros foram utilizados como unidade espacial básica e para os dados de renda, foi utilizado o produto interno bruto (PIB) per capita, em reais. Foram realizadas as seguintes análises: autocorrelação espacial global univariada, autocorrelação espacial local univariada, correlação espacial global bivariada e correlação espacial local bivariada. As variáveis testadas foram o percentual de cobertura florestal, percentual de área construída e valor em reais da renda per capita por bairro. A cidade do Recife apresentou uma cobertura de 1% de atividades agrícolas e aquícolas, 4,5% de água, 2,6% sem cobertura vegetal, 2,5% de área úmida, 49,6% de área construída, 37,6% de cobertura florestal e 2,1% de vegetação herbácea. O Índice de Moran para a autocorrelação espacial global univariada foram 0,339, 0,476 e 0,243 para área construída, cobertura florestal e renda, respectivamente. Para a autocorrelação espacial local univariada observou-se um aglomerado significativo de área construída HH nas regiões norte e central-norte, representando 31% dos bairros do Recife; um cluster LL (39%) formado por bairros com baixíssima cobertura florestal, e para renda per capita, existe um padrão de concentração na área central-norte da cidade (cluster HH), cercado por clusters LH e existência de clusters LL nas áreas noroeste, sudoeste e sul (periferias). Os índices de Moran para a correlação espacial global bivariada foram: cobertura florestal x renda (-0,119); cobertura florestal x área construída (-0,334); renda x área construída (0,100). Para a correlação espacial local bivariada foram encontrados clusters significativos para: cobertura florestal x renda (cluster LH 28% na região central-norte da cidade); cobertura florestal x área construída (cluster LH 29%, nas regiões central-norte e norte); renda x área construída (cluster LH 22% na região norte). Dessa forma, conclui-se que o município de Recife apresentou correlação negativa entre floresta e renda, floresta e área construída e correlação positiva entre renda e área construída, refletindo um padrão espacial que favorece populações de baixa renda quanto à proximidade com a cobertura florestal, porém esse favorecimento se deve majoritariamente à existência de remanescentes florestais que ao longo do processo histórico de urbanização da cidade foi sendo deslocado para as regiões periféricas.47 f.poropenAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.pt_BRFloresta urbanaCobertura vegetalAnálise espacial (Estatística)Correlação (Estatística)RendaJustiça ambientalbachelorThesisAtribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0)https://n2t.net/ark:/57462/001300000fjkp