Contexto
O SEEG (Sistema de Estimativa de Emissões de Gases de Efeito Estufa) do Observatório do Clima é um dos datasets ambientais mais completos do Brasil. Trabalhar com ele é um exercício de exploração responsável: o tema é grande, complexo, e qualquer simplificação visual carrega risco.
Problema
Construir uma análise exploratória que respeite a complexidade do dataset e produza visualizações que comuniquem padrões claros sem distorcer. Onde estão concentradas as emissões? Em que setores? Qual a evolução temporal?
Abordagem
- Auditoria do dataset: granularidade por estado, setor, gás, ano.
- Agregações por dimensão: temporal, geográfica, setorial.
- Comparações entre estados: total absoluto e per capita.
- Visualizações com Plotly: gráficos interativos para exploração não-linear.
Achados-chave
O que os dados mostram
- Mudança de uso da terra domina a matriz de emissões brasileira, fenômeno distinto de países industrializados.
- Agropecuária é o segundo maior setor, com pegada significativa de metano.
- Variação interanual relacionada a desmatamento: picos coincidem com janelas históricas conhecidas.
- Energia, resíduos e indústria juntos pesam menos que cada um dos dois primeiros isoladamente, contraintuitivo para quem vê pelo viés de país europeu.
Conclusões
A matriz brasileira de emissões é estrutural: discutir GEE no Brasil sem discutir uso da terra é discutir o problema errado. O dado deixa isso explícito.
Stack
Aprendizados
Visualizar 30 anos de dados em um gráfico exige escolher bem o que mostrar. Eixos com escalas diferentes, legendas curtas, anotações apenas onde uma decisão histórica explica o salto. Menos é mais, mas "menos" só funciona quando você sabe o que está omitindo e por quê.
Plotly foi a escolha certa para um dataset deste tamanho: interatividade transforma exploração em diálogo. O leitor escolhe a janela temporal, filtra por setor, e descobre o que quer descobrir.