Desmatamento na Amazônia Legal em 2019

Esta página apresenta uma análise completa dos dados de desmatamento na Amazônia Legal em 2019 utilizando a linguagem R, incluindo a geração e salvamento de gráficos de barras e pizza.

Dados de Desmatamento por Estado

Os dados representam a área desmatada em km² por estado da Amazônia Legal em 2019:

Estado	Sigla	Área Desmatada (km²)
Acre	AC	682
Amazonas	AM	1,434
Amapá	AP	32
Maranhão	MA	237
Mato Grosso	MT	1,702
Pará	PA	4,172
Rondônia	RO	1,257
Roraima	RR	590
Tocantins	TO	23

Total de desmatamento em 2019: 10,129 km²

Gráfico de Barras

Gráfico de Pizza

Análise Estatística e Visualização com R

O código abaixo realiza uma análise completa dos dados, gera e salva gráficos de barras e pizza em C:/Graficos_Desmatamento/ :

# ANÁLISE DE DESMATAMENTO NA AMAZÔNIA LEGAL - 2019
# Dados: Estados e área desmatada em km²

# Dados de desmatamento
estados <- c("AC", "AM", "AP", "MA", "MT", "PA", "RO", "RR", "TO")
nomes_completos <- c("Acre", "Amazonas", "Amapá", "Maranhão", "Mato Grosso", 
                    "Pará", "Rondônia", "Roraima", "Tocantins")
desmatamento <- c(682, 1434, 32, 237, 1702, 4172, 1257, 590, 23)

# Criar data frame
dados_desmatamento <- data.frame(
  Estado = estados,
  Estado_Completo = nomes_completos,
  Area_km2 = desmatamento
)

# Calcular percentuais
dados_desmatamento$Percentual <- round(dados_desmatamento$Area_km2 / sum(dados_desmatamento$Area_km2) * 100, 1)

# Ordenar por área desmatada (do maior para o menor)
dados_ordenados <- dados_desmatamento[order(dados_desmatamento$Area_km2, decreasing = TRUE), ]

# Definir diretório para salvar os gráficos (altere conforme necessário)
diretorio <- "C:/Graficos_Desmatamento/"
dir.create(diretorio, showWarnings = FALSE)

# 1. GRÁFICO DE BARRAS HORIZONTAL - SALVAR COMO PNG
cat("=== GERANDO E SALVANDO GRÁFICO DE BARRAS ===\n")

png(paste0(diretorio, "desmatamento_barras.png"), width = 1000, height = 700, res = 150)

# Configurar margens
par(mar = c(5, 10, 4, 4) + 0.1)

# Gráfico de barras horizontal
barras <- barplot(height = dados_ordenados$Area_km2,
        names.arg = paste0(dados_ordenados$Estado, " - ", dados_ordenados$Estado_Completo),
        horiz = TRUE,
        las = 1,
        col = terrain.colors(nrow(dados_ordenados), alpha = 0.7),
        border = "darkgray",
        main = "Desmatamento na Amazônia Legal por Estado (2019)",
        xlab = "Área Desmatada (km²)",
        cex.names = 0.8,
        xlim = c(0, max(dados_ordenados$Area_km2) * 1.15))

# Adicionar valores no final das barras
text(x = dados_ordenados$Area_km2, 
     y = barras,
     labels = paste0(dados_ordenados$Area_km2, " km² (", dados_ordenados$Percentual, "%)"),
     pos = 4,
     cex = 0.8,
     col = "darkblue")

# Adicionar linha de média
media <- mean(dados_ordenados$Area_km2)
abline(v = media, col = "red", lty = 2, lwd = 2)
text(x = media * 1.05, 
     y = max(barras) / 2,
     labels = paste0("Média: ", round(media, 1), " km²"),
     col = "red",
     cex = 0.9)

# Adicionar grid
grid(nx = NA, ny = NULL, col = "lightgray", lty = "dotted")

dev.off()
cat("Gráfico de barras salvo como 'desmatamento_barras.png'\n")

# 2. GRÁFICO DE PIZZA (SETORES) - SALVAR COMO PNG
cat("\n=== GERANDO E SALVANDO GRÁFICO DE PIZZA ===\n")

png(paste0(diretorio, "desmatamento_pizza.png"), width = 1000, height = 800, res = 150)

# Configurar layout para mostrar gráfico e legenda lado a lado
layout(matrix(c(1, 2), ncol = 2), widths = c(2, 1))

# Preparar dados para o gráfico de pizza
# Juntar estados com percentual muito baixo em "Outros"
limite_percentual <- 5  # Estados com menos de 5% serão agrupados
dados_agrupados <- dados_desmatamento
outros <- sum(dados_agrupados$Area_km2[dados_agrupados$Percentual < limite_percentual])
outros_percentual <- round(outros / sum(dados_agrupados$Area_km2) * 100, 1)

# Filtrar apenas estados com percentual significativo
dados_significativos <- dados_agrupados[dados_agrupados$Percentual >= limite_percentual, ]

# Adicionar categoria "Outros" se necessário
if (outros > 0) {
  outros_df <- data.frame(
    Estado = "OUT",
    Estado_Completo = "Outros",
    Area_km2 = outros,
    Percentual = outros_percentual
  )
  dados_significativos <- rbind(dados_significativos, outros_df)
}

# Ordenar por percentual para melhor visualização
dados_significativos <- dados_significativos[order(dados_significativos$Percentual, decreasing = TRUE), ]

# Criar rótulos para o gráfico de pizza
rotulos <- paste0(dados_significativos$Estado, " (", dados_significativos$Percentual, "%)")

# Gráfico de pizza
pie(dados_significativos$Area_km2,
    labels = rotulos,
    main = "Distribuição do Desmatamento na Amazônia Legal (2019)",
    col = rainbow(nrow(dados_significativos), alpha = 0.7),
    clockwise = TRUE,
    cex = 0.9,
    radius = 0.9)

# Legenda detalhada
par(mar = c(0, 0, 0, 0))
plot(1, type = "n", axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")
legend("center", 
       legend = paste0(dados_significativos$Estado_Completo, ": ", 
                      dados_significativos$Area_km2, " km²"),
       cex = 0.8,
       fill = rainbow(nrow(dados_significativos), alpha = 0.7),
       title = "Legenda Detalhada",
       title.adj = 0)

dev.off()
cat("Gráfico de pizza salvo como 'desmatamento_pizza.png'\n")

# Restaurar configurações padrão de plotagem
par(mfrow = c(1, 1), mar = c(5, 4, 4, 2) + 0.1)

# 3. GRÁFICO COMBINADO - BARRAS VERTICAIS - SALVAR COMO PDF
cat("\n=== GERANDO E SALVANDO GRÁFICO COMBINADO (PDF) ===\n")

pdf(paste0(diretorio, "desmatamento_combinado.pdf"), width = 10, height = 8)

# Configurar layout para 2 gráficos
layout(matrix(c(1, 2), nrow = 2, byrow = TRUE), heights = c(2, 1.5))

# Gráfico de barras verticais
barplot(dados_ordenados$Area_km2,
        names.arg = dados_ordenados$Estado,
        col = heat.colors(nrow(dados_ordenados), alpha = 0.7),
        main = "Desmatamento por Estado - Amazônia Legal (2019)",
        ylab = "Área Desmatada (km²)",
        ylim = c(0, max(dados_ordenados$Area_km2) * 1.1))

# Adicionar valores no topo das barras
text(x = 1:nrow(dados_ordenados) - 0.4, 
     y = dados_ordenados$Area_km2,
     labels = dados_ordenados$Area_km2,
     pos = 3,
     cex = 0.8,
     col = "darkred")

# Adicionar linha de média
abline(h = media, col = "blue", lty = 2, lwd = 2)
text(x = nrow(dados_ordenados) / 2, 
     y = media * 1.05,
     labels = paste0("Média: ", round(media, 1), " km²"),
     col = "blue",
     cex = 0.9)

# Gráfico de pizza simplificado
pie(dados_significativos$Area_km2,
    labels = rotulos,
    main = "Distribuição Percentual do Desmatamento",
    col = rainbow(nrow(dados_significativos), alpha = 0.7),
    clockwise = TRUE,
    cex = 0.8,
    radius = 0.8)

dev.off()
cat("Gráfico combinado salvo como 'desmatamento_combinado.pdf'\n")

# ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS
cat("\n=== ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS ===\n")
cat("Total desmatado:", sum(desmatamento), "km²\n")
cat("Média:", round(mean(desmatamento), 1), "km²\n")
cat("Mediana:", median(desmatamento), "km²\n")
cat("Desvio padrão:", round(sd(desmatamento), 1), "km²\n")
cat("Amplitude:", range(desmatamento)[2] - range(desmatamento)[1], "km²\n")
cat("Coeficiente de variação:", round(sd(desmatamento)/mean(desmatamento)*100, 1), "%\n")

cat("\n=== DISTRIBUIÇÃO POR ESTADO ===\n")
for(i in 1:nrow(dados_ordenados)) {
  cat(dados_ordenados$Estado[i], "(", dados_ordenados$Estado_Completo[i], "):", 
      dados_ordenados$Area_km2[i], "km² (", dados_ordenados$Percentual[i], "%)\n")
}

# TESTE DE NORMALIDADE
cat("\n=== TESTE DE NORMALIDADE (SHAPIRO-WILK) ===\n")
shapiro_test <- shapiro.test(desmatamento)
cat("Valor-p:", format.pval(shapiro_test$p.value, digits = 3), "\n")
if(shapiro_test$p.value < 0.05) {
    cat("Os dados NÃO seguem uma distribuição normal (p < 0.05)\n") } else { cat("Os dados seguem uma distribuição normal (p >= 0.05)\n")
}

# ANÁLISE DE CONCENTRAÇÃO
cat("\n=== ANÁLISE DE CONCENTRAÇÃO ===\n")
# Calcular percentual acumulado
dados_ordenados$Percentual_Acumulado <- cumsum(dados_ordenados$Percentual)
cat("Os 3 estados com maior desmatamento representam", 
    round(sum(dados_ordenados$Percentual[1:3]), 1), "% do total\n")
cat("O estado com maior desmatamento (", dados_ordenados$Estado_Completo[1], 
    ") representa sozinho", dados_ordenados$Percentual[1], "% do total\n")

# Salvar dados em CSV
write.csv(dados_desmatamento, paste0(diretorio, "dados_desmatamento.csv"), row.names = FALSE)
cat("\nDados salvos em 'dados_desmatamento.csv'\n")

cat("\n=== ANÁLISE CONCLUSIVA ===\n")
cat("Os gráficos e arquivos de dados foram salvos no diretório:", diretorio, "\n")
cat("Foram gerados 3 arquivos:\n")
cat("1. desmatamento_barras.png - Gráfico de barras horizontal\n")
cat("2. desmatamento_pizza.png - Gráfico de pizza com legenda\n")
cat("3. desmatamento_combinado.pdf - Gráficos combinados em PDF\n")
cat("4. dados_desmatamento.csv - Dados completos em CSV\n")

cat("\nPara alterar o diretório de salvamento, modifique a variável 'diretorio' no código.\n")

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# ANÁLISE DE DESMATAMENTO NA AMAZÔNIA LEGAL - 2019

# Dados: Estados e área desmatada em km²

# Dados de desmatamento

estados <- c("AC", "AM", "AP", "MA", "MT", "PA", "RO", "RR", "TO")

nomes_completos <- c("Acre", "Amazonas", "Amapá", "Maranhão", "Mato Grosso",

"Pará", "Rondônia", "Roraima", "Tocantins")

desmatamento <- c(682, 1434, 32, 237, 1702, 4172, 1257, 590, 23)

# Criar data frame

dados_desmatamento <- data.frame(

Estado = estados,

Estado_Completo = nomes_completos,

Area_km2 = desmatamento

)

# Calcular percentuais

dados_desmatamento$Percentual <- round(dados_desmatamento$Area_km2 / sum(dados_desmatamento$Area_km2) * 100, 1)

# Ordenar por área desmatada (do maior para o menor)

dados_ordenados <- dados_desmatamento[order(dados_desmatamento$Area_km2, decreasing = TRUE), ]

# Definir diretório para salvar os gráficos (altere conforme necessário)

diretorio <- "C:/Graficos_Desmatamento/"

dir.create(diretorio, showWarnings = FALSE)

# 1. GRÁFICO DE BARRAS HORIZONTAL - SALVAR COMO PNG

cat("=== GERANDO E SALVANDO GRÁFICO DE BARRAS ===\n")

png(paste0(diretorio, "desmatamento_barras.png"), width = 1000, height = 700, res = 150)

# Configurar margens

par(mar = c(5, 10, 4, 4) + 0.1)

# Gráfico de barras horizontal

barras <- barplot(height = dados_ordenados$Area_km2,

names.arg = paste0(dados_ordenados$Estado, " - ", dados_ordenados$Estado_Completo),

horiz = TRUE,

las = 1,

col = terrain.colors(nrow(dados_ordenados), alpha = 0.7),

border = "darkgray",

main = "Desmatamento na Amazônia Legal por Estado (2019)",

xlab = "Área Desmatada (km²)",

cex.names = 0.8,

xlim = c(0, max(dados_ordenados$Area_km2) * 1.15))

# Adicionar valores no final das barras

text(x = dados_ordenados$Area_km2,

y = barras,

labels = paste0(dados_ordenados$Area_km2, " km² (", dados_ordenados$Percentual, "%)"),

pos = 4,

cex = 0.8,

col = "darkblue")

# Adicionar linha de média

media <- mean(dados_ordenados$Area_km2)

abline(v = media, col = "red", lty = 2, lwd = 2)

text(x = media * 1.05,

y = max(barras) / 2,

labels = paste0("Média: ", round(media, 1), " km²"),

col = "red",

cex = 0.9)

# Adicionar grid

grid(nx = NA, ny = NULL, col = "lightgray", lty = "dotted")

dev.off()

cat("Gráfico de barras salvo como 'desmatamento_barras.png'\n")

# 2. GRÁFICO DE PIZZA (SETORES) - SALVAR COMO PNG

cat("\n=== GERANDO E SALVANDO GRÁFICO DE PIZZA ===\n")

png(paste0(diretorio, "desmatamento_pizza.png"), width = 1000, height = 800, res = 150)

# Configurar layout para mostrar gráfico e legenda lado a lado

layout(matrix(c(1, 2), ncol = 2), widths = c(2, 1))

# Preparar dados para o gráfico de pizza

# Juntar estados com percentual muito baixo em "Outros"

limite_percentual <- 5 # Estados com menos de 5% serão agrupados

dados_agrupados <- dados_desmatamento

outros <- sum(dados_agrupados$Area_km2[dados_agrupados$Percentual < limite_percentual])

outros_percentual <- round(outros / sum(dados_agrupados$Area_km2) * 100, 1)

# Filtrar apenas estados com percentual significativo

dados_significativos <- dados_agrupados[dados_agrupados$Percentual >= limite_percentual, ]

# Adicionar categoria "Outros" se necessário

if (outros > 0) {

outros_df <- data.frame(

Estado = "OUT",

Estado_Completo = "Outros",

Area_km2 = outros,

Percentual = outros_percentual

)

dados_significativos <- rbind(dados_significativos, outros_df)

}

# Ordenar por percentual para melhor visualização

dados_significativos <- dados_significativos[order(dados_significativos$Percentual, decreasing = TRUE), ]

# Criar rótulos para o gráfico de pizza

rotulos <- paste0(dados_significativos$Estado, " (", dados_significativos$Percentual, "%)")

# Gráfico de pizza

pie(dados_significativos$Area_km2,

labels = rotulos,

main = "Distribuição do Desmatamento na Amazônia Legal (2019)",

col = rainbow(nrow(dados_significativos), alpha = 0.7),

clockwise = TRUE,

cex = 0.9,

radius = 0.9)

# Legenda detalhada

par(mar = c(0, 0, 0, 0))

plot(1, type = "n", axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")

legend("center",

legend = paste0(dados_significativos$Estado_Completo, ": ",

dados_significativos$Area_km2, " km²"),

cex = 0.8,

fill = rainbow(nrow(dados_significativos), alpha = 0.7),

title = "Legenda Detalhada",

title.adj = 0)

dev.off()

cat("Gráfico de pizza salvo como 'desmatamento_pizza.png'\n")

# Restaurar configurações padrão de plotagem

par(mfrow = c(1, 1), mar = c(5, 4, 4, 2) + 0.1)

# 3. GRÁFICO COMBINADO - BARRAS VERTICAIS - SALVAR COMO PDF

cat("\n=== GERANDO E SALVANDO GRÁFICO COMBINADO (PDF) ===\n")

pdf(paste0(diretorio, "desmatamento_combinado.pdf"), width = 10, height = 8)

# Configurar layout para 2 gráficos

layout(matrix(c(1, 2), nrow = 2, byrow = TRUE), heights = c(2, 1.5))

# Gráfico de barras verticais

barplot(dados_ordenados$Area_km2,

names.arg = dados_ordenados$Estado,

col = heat.colors(nrow(dados_ordenados), alpha = 0.7),

main = "Desmatamento por Estado - Amazônia Legal (2019)",

ylab = "Área Desmatada (km²)",

ylim = c(0, max(dados_ordenados$Area_km2) * 1.1))

# Adicionar valores no topo das barras

text(x = 1:nrow(dados_ordenados) - 0.4,

y = dados_ordenados$Area_km2,

labels = dados_ordenados$Area_km2,

pos = 3,

cex = 0.8,

col = "darkred")

# Adicionar linha de média

abline(h = media, col = "blue", lty = 2, lwd = 2)

text(x = nrow(dados_ordenados) / 2,

y = media * 1.05,

labels = paste0("Média: ", round(media, 1), " km²"),

col = "blue",

cex = 0.9)

# Gráfico de pizza simplificado

pie(dados_significativos$Area_km2,

labels = rotulos,

main = "Distribuição Percentual do Desmatamento",

col = rainbow(nrow(dados_significativos), alpha = 0.7),

clockwise = TRUE,

cex = 0.8,

radius = 0.8)

dev.off()

cat("Gráfico combinado salvo como 'desmatamento_combinado.pdf'\n")

# ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS

cat("\n=== ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS ===\n")

cat("Total desmatado:", sum(desmatamento), "km²\n")

cat("Média:", round(mean(desmatamento), 1), "km²\n")

cat("Mediana:", median(desmatamento), "km²\n")

cat("Desvio padrão:", round(sd(desmatamento), 1), "km²\n")

cat("Amplitude:", range(desmatamento)[2] - range(desmatamento)[1], "km²\n")

cat("Coeficiente de variação:", round(sd(desmatamento)/mean(desmatamento)*100, 1), "%\n")

cat("\n=== DISTRIBUIÇÃO POR ESTADO ===\n")

for(i in 1:nrow(dados_ordenados)) {

cat(dados_ordenados$Estado[i], "(", dados_ordenados$Estado_Completo[i], "):",

dados_ordenados$Area_km2[i], "km² (", dados_ordenados$Percentual[i], "%)\n")

}

# TESTE DE NORMALIDADE

cat("\n=== TESTE DE NORMALIDADE (SHAPIRO-WILK) ===\n")

shapiro_test <- shapiro.test(desmatamento)

cat("Valor-p:", format.pval(shapiro_test$p.value, digits = 3), "\n")

if(shapiro_test$p.value < 0.05) {

cat("Os dados NÃO seguem uma distribuição normal (p < 0.05)\n") } else { cat("Os dados seguem uma distribuição normal (p >= 0.05)\n")

}

# ANÁLISE DE CONCENTRAÇÃO

cat("\n=== ANÁLISE DE CONCENTRAÇÃO ===\n")

# Calcular percentual acumulado

dados_ordenados$Percentual_Acumulado <- cumsum(dados_ordenados$Percentual)

cat("Os 3 estados com maior desmatamento representam",

round(sum(dados_ordenados$Percentual[1:3]), 1), "% do total\n")

cat("O estado com maior desmatamento (", dados_ordenados$Estado_Completo[1],

") representa sozinho", dados_ordenados$Percentual[1], "% do total\n")

# Salvar dados em CSV

write.csv(dados_desmatamento, paste0(diretorio, "dados_desmatamento.csv"), row.names = FALSE)

cat("\nDados salvos em 'dados_desmatamento.csv'\n")

cat("\n=== ANÁLISE CONCLUSIVA ===\n")

cat("Os gráficos e arquivos de dados foram salvos no diretório:", diretorio, "\n")

cat("Foram gerados 3 arquivos:\n")

cat("1. desmatamento_barras.png - Gráfico de barras horizontal\n")

cat("2. desmatamento_pizza.png - Gráfico de pizza com legenda\n")

cat("3. desmatamento_combinado.pdf - Gráficos combinados em PDF\n")

cat("4. dados_desmatamento.csv - Dados completos em CSV\n")

cat("\nPara alterar o diretório de salvamento, modifique a variável 'diretorio' no código.\n")

Instruções de Execução

Como executar este código R:

Copie todo o código R para um script no RStudio
Altere o diretório de salvamento na variável diretorio conforme necessário
Execute o código completo
Os gráficos serão salvos como arquivos PNG e PDF no diretório especificado
Os dados também serão salvos em um arquivo CSV para análise adicional

Observação: Certifique-se de que o diretório especificado existe e que você tem permissão de escrita.

Resultados Esperados

Arquivos Gerados

desmatamento_barras.png: Gráfico de barras horizontal com valores e percentuais
desmatamento_pizza.png: Gráfico de pizza com legenda detalhada
desmatamento_combinado.pdf: Gráficos combinados em formato vetorial
dados_desmatamento.csv: Dados completos para análise adicional

Análises Realizadas

Estatísticas descritivas completas
Teste de normalidade de Shapiro-Wilk
Análise de concentração do desmatamento
Cálculo de percentuais e rankings
Identificação de estados críticos

Conclusão

Este código R fornece uma análise completa do desmatamento na Amazônia Legal em 2019, com foco na geração e salvamento de visualizações profissionais.

Os gráficos gerados permitem identificar claramente a concentração do desmatamento em poucos estados, com o Pará respondendo por mais de 40% do total.

Os arquivos salvos podem ser utilizados em relatórios, apresentações e divulgações, contribuindo para a conscientização sobre o problema do desmatamento na região.