Análise do perfil de motoristas e entregadores incluidos no banco de dados PNAD-Covid-19.

Nas páginas a seguir documento a rotina de análise dos dados quantitativos que fazem parte da minha tese, concernentes a poluição atmosférica - especificamente o material particulado fino [MP2,5 ug/m³] - e ao volume pluviométrico dos últimos 10 anos. Os dados sobre o regime de chuva advieram do Instituto Nacional de Meteorologia << https://portal.inmet.gov.br/ >>, ao passo que a série histórica da poluição atmosférica é fornecida pelo sistema Qualar, da CETESB << https://cetesb.sp.gov.br/ar/qualar/ >>.

Nas páginas a seguir documento a rotina de análise dos dados quantitativos que fazem parte da tese, concernentes a intensidade do esforço e poluição atmosférica. Especificamente o material particulado fino [MP2,5 ug/m³]. Os dados a seguir, portanto, advieram do monitor cardíaco Polar (H10, Kempele, Finlândia) e do monitor de poluição atmosférica portátil (Flow Plume Lab, Paris, França). Embora ambos possibilitem exportar os dados, há um desafio de sincronizá-los na mesma latitude e longitude, bem como no mesmo instante temporal, uma vez que a frequência de aquisição dos dois equipamentos diferem em ambos os critérios. Assim, foi preciso organizar o banco de dados considerando essas disparidades antes de processá-los no software de geoprocessamento QGIS (versão 3.20, Odense).

A proposta foi criar um indicador de desigualdade em termos de mobilidade; que no presente trabalho eu designo como "social speed". O conceito não é original, infelizmente. Foi cunhado por um geográfo australiano chamado Paul Tranter [https://www.researchgate.net/publication/303438453_Effective_speed_Cycling_because_it's_faster]; e consiste na adição do tempo de trabalho socialmente necessário para custear o modo de transporte utilizado nos deslocamentos cotidianos ao tempo de viagem. Portanto, a velocidade seria estimada dividindo a distância pelo tempo de deslocamento adicionado ao tempo de trabalho para custear o tipo de transporte acionado.