BRAIN - Cidades prioritárias para o controle das emissões atmosféricas no Estado de Santa Catarina - Brasil em 2020
<p>Esta base de dados contem arquivos em formato .csv com as estatísticas de número de violações dos padrões de qualidade do ar, número de pixels críticos, redução das emissões necessária e fontes majoritárias para cada Padrão de Qualidade do Ar da CONAMA 491/2018. Os arquivos também possuem os códigos IBGE e as geometrias das cidades para uso no QGIS ou Python. Você poderá encontrar as seguintes informações por cidades de SC:</p> <p>CD_MUN = código IBGE do município</p> <p>NM_MUN = nome do município</p> <p>SIGLA_UF = sigla do estado</p> <p>AREA_KM2 = área do município em km²</p> <p>CriticalPixels_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels que violaram o determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr]</p> <p>CriticalEvents_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de eventos que violaram o determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr] </p> <p>MeanEf_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = redução média das emissões nos pixels críticos para o atendimento do determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr] </p> <p>MinEf_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = redução mínima das emissões nos pixels críticos para o atendimento do determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr] </p> <p>MaxEf_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = redução máxima das emissões nos pixels críticos para o atendimento do determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr] </p> <p>MeanEmis_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = emissão média nos pixels críticos para o determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr] </p> <p>MinEmis_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = emissão mínima nos pixels críticos para o determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr] </p> <p>MaxEmis_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = emissão máxima nos pixels críticos para o determinado [PadrãoDeQualidadeDoAr]</p> <p>MajorAveVehicular_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as fontes veiculares são em média as maiores emissoras </p> <p>MajorAveFire_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as queimadas são em média as maiores emissoras </p> <p>MajorAveIndustrial_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as fontes industriais são em média as maiores emissoras </p> <p>MajorAveBiogenic_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as fontes biogênicas são em média as maiores emissoras </p> <p>MajorMaxVehicular_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as fontes veiculares são em as maiores emissoras em eventos isolados </p> <p>MajorMaxFire_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as queimadas são em as maiores emissoras em eventos isolados </p> <p>MajorMaxIndustrial_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as fontes insdustriais são em as maiores emissoras em eventos isolados </p> <p>MajorMaxBiogenic_[PadrãoDeQualidadeDoAr] = número de pixels críticos onde as fontes biogênicas são em as maiores emissoras em eventos isolados </p> <p>geometry = geometria do poligono da cidade para uso no QGIS ou Python</p> <p> </p> <p>Este projeto foi financiado pela FAPESC (2018TR499) em parceria com a Secretaria de Desenvolvimento Econômico e Instituto de Meio Ambiente do Estado de Santa Catarina. </p>
ShareScore
36/100
Overall dataset sharing score
Score breakdown
These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.
- Stewardship
- 4
- Harmonization
- 4
- Access
- 20
- Reuse readiness
- 8
- Engagement
- 0
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