Espacios. Vol. 37 (Nº 31) Año 2016. Pág. 4

Índice de Potencialidade Socioeconômica, Produtiva e Ambiental da pesca marinha e estuarina na região sul do Espírito Santo (IPSPA-Sul)

Potential Index Socioeconomic, Environmental and Production of marine and estuarine fisheries in the southern region of the Espirito Santo (IPSPA -South)

Talita Seckim JULIO 1; Vanielle Aparecida do Patrocinio GOMES 2; Rodrigo Randow de FREITAS 3

Recibido: 03/06/16 • Aprobado: 12/07/2016


Conteúdo

1. Introdução

2. Materiais e métodos

3. Resultados e discussão

4. Conclusões

Referências

Anexos


RESUMO:

A pesca no Espírito Santo é de grande importância, mas não pode-se deixar de mencionar as dificuldades enfrentadas pelo setor. O objetivo foi propor um índice de potencialidade por meio de dados quantitativos coletados da Região Sul do Espírito Santo. Para isso, foi utilizado o Método AHP, além disso, utilizou-se o Cluster e o MDS para análises do grau de similaridade e a Matriz SWOT. Os resultados mostram que o município de Guarapari possui o maior índice de potencialidade para se desenvolver na pesca, enquanto Presidente Kennedy possui as maiores vulnerabilidades, consequentemente, o menor índice.
Palavras-chave: Método de Tomada de Decisão, Pesca, Potencialidade, Vulnerabilidade.

ABSTRACT:

Fishing in the Holy Spirit is of great importance, but one can not fail to mention the difficulties faced by the sector. The aim was to propose a potential index through collected quantitative data in the Southern Region of the Espirito Santo. For this, we used the AHP furthermore used the cluster analysis and MDS to the degree of similarity and SWOT matrix. The results showed that the city of Guarapari has the largest potential index to develop fisheries, as Presidente Kennedy has the largest vulnerability, hence the lower rate.
Keywords: Decision Making Method, Fishing, Potential, Vulnerability.

1. Introdução

A pesca é uma atividade realizada desde a pré-história, utilizada inicialmente para subsistência e com o decorrer dos tempos, passou a ser uma atividade econômica importante. Atualmente assegurando a subsistência de 10 à 12 por cento da população mundial (FAO, 2014).

Segundo Leite Jr. & Petrere Jr. (2006), foi a partir da década de 1950 que a pesca iniciou o seu crescimento, devido ao desenvolvimento da indústria pesqueira especializada e do alto valor econômico de algumas espécies. Já nas últimas décadas, a pesca vem sendo de grande relevância econômica, em inúmeras comunidades, regiões e países. Destacando-se até mesmo como principal atividade em localidades espalhadas pelo globo (Aragão & Dias Neto, 1988).

O Brasil não se destaca tanto nos rankings internacionais, mas a atividade pesqueira é antiga e muito praticada pela população que reside no litoral do país, consequentemente, é fonte de renda para considerável parcela da sociedade. Por exemplo, segundo o Plano Safra da Pesca e Aquicultura (2012/2013/2014), o país possui todas as condições de se transformar em um grande produtor de pescado para atender à crescente demanda nacional e mundial, já que possui cerca de 8 mil quilômetros de litoral e 8,2 bilhões de m³ de água doce, sendo assim a maior reserva do mundo (Brasil, 2012).

Apesar de existirem três tipos distintos de pesca no Brasil: amadora, artesanal e industrial, todas regulamentadas e assistidas pelo Ministério (Brasil, s/d), a pesca artesanal é uma das atividades econômicas mais tradicionais do Brasil.

Por exemplo, no litoral leste e central do Brasil predominam a pesca artesanal, nos quais existem um grande número de pescadores espalhados em pequenas comunidades. Especificamente quanto ao estado do Espírito Santo, pertencente a esta região geográfica, ele possui cerca de 411 km de costa e que são divididos entre 45 comunidades pesqueiras (Martins et al., 2009).

Indo além, segundo “O Guia Azul: Aquicultura e Pesca no Espírito Santo” (Paiva, 2012), devida as condições privilegiadas, o estado detém 72 comunidades pesqueiras, com 14 colônias, 60 associações de pescadores, um número aproximado de 3.500 embarcações, que produzem cerca de 13,9 mil toneladas por ano, que consequentemente geram mais de 14 mil empregos diretos e indiretos, dos quais cerca de 44% são ocupados por mulheres.

Neste contexto, o litoral da região sul do estado, alvo do presente estudo, é composto pelos municípios de Anchieta, Guarapari, Itapemirim, Marataízes, Piúma e Presidente Kennedy, que segundo Brasil (2010) somam 222.753 habitantes, que por sua vez possuem acesso às localidades pesqueiras facilitadas, devido sua proximidade as rodovias asfaltadas, além de apresentar, em geral, uma infraestrutura de serviços razoável em relação às demais regiões do estado (Fundação PROZEE/SEAP/IBAMA, 2005), e conta com indústrias que beneficiam o pescado (Paiva, 2012).

Com o exposto, o estudo foi realizado com o intuito de comparar os municípios do litoral sul do estado do Espírito Santo, utilizando o método Analytic Hierarchy Process (AHP), quanto ao potencial desenvolvimento da atividade pesqueira, e identificar suas potencialidades e vulnerabilidades.

Sendo assim, almeja-se propor e analisar os índices de potencialidade socioeconômica, produtiva e ambiental da atividade pesqueira da região sul do estado do Espírito Santo (IPSPA-Sul), a fim de realizar hierarquização dos municípios quando comparados à capacidade instalada e o potencial desenvolvimento em relação à atividade pesqueira, indicando possíveis melhorias.

2. Materiais e métodos

O estudo foi desenvolvido nas comunidades pesqueiras de seis municípios do sul do estado do Espírito Santo: Anchieta (20º 48’ 1’ S e 40º 30’ 05” O), Guarapari (20º 40’ 15” S e 40º 29’ 56” O), Itapemirim (21° 0’ 34” S e 40° 50’ 3” O), Marataízes (21º 02’ 36’’ S e 40º 49’ 28’ O), Piúma (20º 50’ 21,5’’ S e 40º 42’ 55,1” O) e Presidente Kennedy (21° 05' 56'' S e 41° 2' 48'' O). Essa região foi definida por suas características, como desenvolvimento, proximidade e posição geográfica no estado.

Figura 1: Municípios estudados.
Fonte: Google Earth®.

2.1. Método científico

O método AHP foi desenvolvido na década de 70 por Thomas Lorie Saaty (Saaty, 1980). O AHP deve ser executado por meio de comparação pares, sendo assim, a opinião dos especialistas é considerada por meio de comparações binárias dos fatores, a fim de formar uma escala de prioridades (Saaty, 2008).

Sendo assim, o método começa com a estruturação do problema, de forma hierarquizada, é definido também um objetivo, ou seja, o propósito geral do problema, depois são definidos os critérios e por fim as alternativas.

Para formar os níveis intermediários da estrutura foi elaborada uma planilha (Anexo A), onde dados quantitativos a respeito de cada município da região sul foram coletados, de acordo com bibliografias.

Para encontrar as prioridades, foram utilizados julgamentos de pesquisadores da área em relação aos indicadores, com a construção de matrizes e comparação par a par, seguindo a proposta do método. Para isso foi utilizada a Escala Numérica de Saaty, que segundo Vilas Boas (2006) representa a intensidade (pesos) dos julgamentos comparativos, em que as importâncias vão de 1 (igual importância) à 9 (importância absoluta), considerando apenas os números ímpares.

Assim, foi construída uma matriz de julgamentos, e após atribuído os pesos por cada julgador, foi calculada uma média dos mesmos para assim, obter os pesos relativos da comparação paritária entre indicadores.

Na consistência lógica, o ser humano possui habilidade para estabelecer relações entre objetos ou ideias de forma que sejam coerentes, para que haja um bom relacionamento e suas relações apresentem consistência. Sendo assim, o método AHP se propõe a calcular a Razão de Consistência (RC) dos julgamentos, que verifica se a condição de consistência dos julgamentos é RC ≤ 0,20, os valores acima deste foram descartados pelos autores, pois de acordo com Saaty (1980), os valores que não fossem satisfeitos poderiam ser julgados novamente ou descartados. Todos os cálculos destes testes foram realizados no Microsoft Excel® 2010.

Após concluir os testes de inconsistência, realizou-se uma análise para estabelecer a ordem prioritária dos municípios quanto ao potencial desenvolvimento na atividade pesqueira. As informações numéricas obtidas a respeito de cada indicador foram normalizadas e seus respectivos pesos relativos também foram normalizados.

Ao subir um nível da estrutura, os dados característicos para os subíndices se formaram a partir da média dos dados dos indicadores que os compõem, e o peso relativo adotado para cada um dos subíndices foi obtido por meio da soma dos pesos relativos dos seus respectivos indicadores. Para chegar ao IPSPA-Sul realizou-se a multiplicação dos dados quantitativos pelas importâncias normalizadas e somou os valores obtidos para cada município.

Para auxílio do estudo do método AHP, foi utilizado software estatístico Primer®, para que os resultados obtidos fossem agrupados por similaridade, possibilitando assim uma melhor visualização das proximidades dos municípios. Assim, foram realizadas as análises de agrupamento hierárquico por similaridade (Cluster) e a técnica não métrica de escalonamento multidimensional (MDS - Non Metric Multidimensional Scaling).

Dessa maneira, houve a interligação entre os municípios do agrupamento hierárquico, que através de suas associações geraram um dendrograma e um gráfico, tendo então os municípios com maiores semelhanças agrupados, ou seja, quanto menor for a distância entre os pontos, maior é a semelhança entre os municípios (Moita & Moita, 1998).

Com o resultado do método AHP, é possível a identificação dos problemas e potencialidades presentes em toda a região do sul do estado, que são mais detalhados através da elaboração da Matriz SWOT.

A matriz SWOT foi criada por Kenneth Andrews e Roland Cristensen, professores da Havard Business School, a análise estuda a competitividade de uma organização segundo quatro variáveis: Strengths (Forças), Weaknesses (Fraquezas), Oportunities (Oportunidades) e Threats (Ameaças) (Rodrigues et al., 2005).

3. Resultados e discussão

A partir do conceito do Método AHP apresentado, foi confeccionada a estrutura hierárquica, sendo no nível 1 o objetivo geral, nível 2 os subíndices, nível 3 os indicadores e no nível 4 as alternativas, como exposta na Figura 2.

Figura 2: Estrutura hierárquica de decisão do Método AHP.
Fonte: Elaborado pelos autores.

Após a definição da estrutura hierárquica, foi confeccionada a matriz de comparação, que foi preenchida por meio de 6 julgamentos distintos, que foram realizados por pessoas que trabalham na área, sendo que em cada matriz foi aplicado o teste de inconsistência, tendo assim apenas uma descartada por possuir Razão de Consistência superior a 20%. Para uma melhor visualização, a Tabela 1 representa a comparação paritária de um dos entrevistados e o seu teste de inconsistência na Tabela 2.

Tabela 1: Matriz de julgamentos/comparação dos indicadores.

Matriz de julgamentos/ comparação

1.1

1.2

1.3

1.4

2.1

3.1

3.2

4.1

4.2

4.3

4.4

4.5

1.1

1

1/7

1/7

1/5

5

3

1/7

1/5

1/3

3

1/3

1/3

1.2

7

1

3

3

3

3

1/5

1/3

1/3

3

3

1/3

1.3

7

1/3

1

3

3

3

1/5

1/3

1/3

3

3

1/3

1.4

5

1/3

1/3

1

3

3

1/5

1/3

1/3

3

3

1/3

2.1

1/5

1/3

1/3

1/3

1

1

1/7

1/5

1/3

1/3

1/3

1/5

3.1

1/3

1/3

1/3

1/3

1

1

1/7

1/5

1/3

1/3

1/3

1/5

3.2

7

5

5

5

7

7

1

3

5

5

5

5

4.1

5

3

3

3

5

5

1/3

1

5

5

5

1

4.2

3

3

3

3

3

3

1/5

1/5

1

3

1

1

4.3

1/3

1/3

1/3

1/3

3

3

1/5

1/5

1/3

1

1/3

1/3

4.4

3

1/3

1/3

1/3

3

3

1/5

1/5

1

3

1

1/3

4.5

3

3

3

3

5

5

1/5

1

1

3

3

1

Fonte: Elaborado pelo autores.

Tabela 2: Teste de inconsistência.

 

Autovetor

Autovetor normalizado (w)

Somatório das colunas (T)

λmáx (T.w)

IC

IR

RC

1.1

0,4906

0,0298

41,8667

1,2464

 

 

 

1.2

1,3535

0,0821

17,1429

1,4081

 

 

 

1.3

1,1270

0,0684

19,8095

1,3549

 

 

 

1.4

0,9125

0,0554

22,5333

1,2478

 

 

 

2.1

0,3283

0,0199

42,0000

0,8368

 

 

 

3.1

0,3426

0,0208

40,0000

0,8316

 

 

 

3.2

4,5579

0,2766

3,1619

0,8746

 

 

 

4.1

2,6854

0,1630

7,2000

1,1733

 

 

 

4.2

1,4515

0,0881

15,3333

1,3507

 

 

 

4.3

0,4838

0,0294

32,6667

0,9592

 

 

 

4.4

0,7647

0,0464

25,3333

1,1756

 

 

 

4.5

1,9807

0,1202

10,4000

1,2500

 

 

 

TOTAL

16,4786

1,0000

277,4476

13,7089

0,1554

1,54

0,1009

Fonte: Elaborado pelos autores.

Sendo assim, foi possível obter os pesos para cada indicador, através dos cálculos dos autovetores, em relação a cada alternativa (Lisboa & Waisman, 2003).

Consequentemente, os indicadores apresentaram pesos relativos individuais, que foram obtidos através da normalização de seus autovetores, de acordo com a média das 5 matrizes utilizadas, como observado na Tabela 3.

Tabela 3: Pesos relativos dos indicadores.

Indicadores

Pesos

    1. Infraestrutura do transporte

7,29%

    1. Infraestrutura da pesca

20,16%

    1. Infraestrutura do comércio do pescado

11,60%

    1. Estoque pesqueiro/desembarque

18,80%

2.1. Utilização das terras

1,32%

3.1. Demografia

4,17%

3.2. Condições sociais

8,90%

4.1. Gestão Pública Municipal

5,91%

    1. Instituições Públicas e Privadas

4,97%

    1. Infraestrutura de turismo e lazer

5,24%

    1. Atividades econômicas

6,92%

    1. Finanças públicas

4,72%

Fonte: Elaborado pelos autores.

Estes pesos individuais foram somados para se obter o peso de cada subíndice correspondente. Já os dados quantitativos dos indicadores foram alcançados pelas médias dos dados quantitativos dos seus respectivos indicadores.

Assim, foi possível a obtenção da ordem do grau de potencialidade dos municípios (IPSPA-Sul): Guarapari 26,49%, Anchieta 21,08%, Marataízes 17,91%, Piúma 14,60%, Itapemirim 13,62% e Presidente Kennedy 6,30%.

Também, como proposto, para uma melhor visualização da similaridade entre os municípios foram gerados dendrogramas e gráfico MDS (Figura 3). Através do dendrograma foi possível diagnosticar que os municípios Itapemirim e Marataízes possuem um grau de similaridade de 99,03%. Já Anchieta e Presidente Kennedy (na Figura 3 representado por PKennedy) são os que apresentam menor grau de similaridade, 60,60% e 71,9%, respectivamente, quando comparado os demais municípios.

Figura 3: (a) Dendrograma para visualização de similaridade; (b) gráfico MDS para os municípios do litoral sul do estado do Espírito Santo.
Fonte: Elaborado pelos autores.

Também, foram feitas análises de similaridades de todos os indicadores para cada um dos municípios, como pode ser observado nos Anexos B, C, D, E, F e G.

Após estas análises, conclui-se que o município de Guarapari é o que possui a maior grau potencialidade para o desenvolvimento da pesca e Presidente Kennedy o menor, levando em consideração os pesos das matrizes dos entrevistados em todas as etapas de análises. Um dos motivos no qual Guarapari ocupa este lugar é devido o percentual de representatividade, sem levar em consideração o peso relativo, no subíndice produtivo, 34,70%.

Com o exposto na Figura 3, os municípios de Itapemirim e Marataízes possuem alta similaridade devido à junção de alguns fatores, já que os dois municípios juntos empregam cerca de 41% do total de pescadores do Estado, além de possuírem cerca de 30% da frota do Espírito Santo (Teixeira et al., 2012).

Apesar da maioria dos indicadores possuírem um grau de similaridade muito grande quando comparados à pesca, como visto na Figura 4, com a atribuição dos pesos, faz com que um indicador sobressaia a outro, consequentemente influencia diretamente no grau de potencialidade obtido neste estudo.

Figura 4: (a) Dendrograma; (b) gráfico MDS dos indicadores analisados.
Fonte: Elaborado pelos autores.

O subíndice produtivo é dividido em 4 indicadores, dentro deles, a infraestrutura de pesca é o que possui maior peso relativo (20,16%), Tabela 3, o que influencia no resultado, já que para o julgamento destes pesos foi necessário coletar dados da região, como quantidades de fábricas de gelo, câmaras frias, estaleiros, dentre outros e segundo o Relatório do Macro Diagnóstico da Pesca Marítima do Estado do Espírito Santo (Fundação PROMAR, 2005), na região sul é Guarapari que possui a maior quantidade, no geral, deste tipo de infraestrutura, principalmente no número de embarcações pesqueiras registradas, 332, uma situação muito oposta a Presidente Kennedy, que possui apenas 6.

Além disso, Guarapari possui apenas uma colônia de pescadores (Espírito Santo, 2011a), o que facilita que sua infraestrutura consiga atender a demanda dos mesmos, e o pescado é muito procurado pelos visitantes e nativos para serem utilizados na culinária capixaba.

Presidente Kennedy já apresenta uma situação completamente contrária, segundo estudo realizado pelo Proater, Presidente Kennedy vem enfrentando dificuldades com a pesca, que ainda é de grande importância por fornecer renda a um número considerável de famílias, devido à inexistência de infraestrutura de amparo à pesca faz com que o pescado seja entregue para outras cidades (Espírito Santo, 2011b). Situação similar em encontrada na Ilha da Madeira – RJ, já que devido às dificuldades na infraestrutura como de abastecimento e comercialização, os pescadores são obrigados a vender seus produtos para comerciantes urbanos (Silva, 2011).

Com relação ao subíndice econômico, o município de Anchieta que ocupa a melhor posição, principalmente com relação aos indicadores de maior peso, como a gestão pública municipal, sendo a de Anchieta a maior da região, que levam em consideração a quantidade de funcionário por mil habitantes, que segundo o IBGE, o município possui 147,477, sendo este valor o maior da região (Brasil, 2014a).

A pesca, nesta região, gera diversos empregos tanto na sede quando nos distritos, destaca-se também na agropecuária, turismo, indústrias e comércio local (Espírito Santo, 2011c). Segundo o Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - INCAPER (2011), os setores agropecuários e pesqueiros são responsáveis pela geração de 5 mil ocupações, aproximadamente, sendo esta uma explicação para a pesca ser predominantemente artesanal. Por gerar tanto emprego, a pesca acaba contribuindo para o Produto Interno Bruto – PIB, que auxilia Anchieta a possuir o maior índice de participação com relação aos municípios estudados (Espírito Santo, 2010).

No que diz respeito ao subíndice ambiental, o destaque foi para Itapemirim, principalmente por ter a melhor utilização das terras da região estudada, que leva em consideração a densidade de ocupação do solo, que são julgados pelas áreas que são utilizadas para plantio florestal e agricultura (Brasil, 2006).

Em ambos os indicadores, demografia e condições sociais, do subíndice social, o município de Piúma ganha destaque. O Instituto Federal no Espírito Santo campus Piúma atualmente oferece os cursos de Processamento de Pescados, Engenharia de Pesca e Técnico integrado – Pesca, com o intuito de criar oportunidade para os brasileiros que trabalham neste setor (Brasil, 2014b). O curso de Técnico integrado – Pesca é oferecido também no Instituto Federal de Santa Catarina, desde 2006 (IFSC, s/d). Além disso, o Brasil tem investido no Projeto de Cooperação Técnica para o Intercâmbio de Experiências para a Formação Profissional e Técnica nas Áreas de Pesca e Aquicultura entre Brasil e México, que possui como principal objetivo a contribuição no desenvolvimento da formação profissional e tecnológica nas áreas de pesca e aquicultura em ambos os países (Brasil, 2015).

Uma apresentação realizada por meio da Matriz SWOT encontra-se na Figura 5, a seguir, sendo que segundo Chiavenato (2003), é necessária uma análise dos fatores externo e internos que deve ser explorado, enfrentado, melhorado ou abandonado/modificado.

Mesmo que uns municípios se destaquem com relação aos outros, a pesca no Brasil apesar de possuir um valor quantitativo muito importante necessita de melhorias, devido isto, segundo o Plano Safra da Pesca e Aquicultura 2012/2013/2014 (Brasil, 2012), o governo pretende aumentar a produção nacional e reduzir o desperdício no manuseio e armazenamento, que irá acarretar no aumento da renda.

Figura 5: Matriz SWOT dos municípios do Litoral Sul do Espírito Santo.

Fonte: Elaborado pelos autores.

4. Conclusões

Em virtude dos fatos mencionados, foi possível a identificação das potencialidades e vulnerabilidades de cada município da região sul do Espírito Santo, cada um com suas especificidades, consequentemente, a definição IPSPA - Sul, tendo Guarapari com maior destaque, e Presidente Kennedy como o último município.

Diversas dificuldades foram encontradas, já que foi necessária a atualização das tabelas dos indicadores, que por sua vez, tinham diversas subdivisões, dados esses que influenciavam de forma direta na obtenção do índice. A atualização foi realizada através de dados fornecidos por informações já publicadas, tendo como fonte, entre eles o IBGE, Instituto Jones dos Santos Neves, dentre outros, porém nem todos os dados são recentes, devida a falta de informações fornecidas.

Além disso, mapear a região sul do estado do Espírito Santo foi um grande desafio, devido a ampla diversidade que foi encontrada nos municípios, portanto, foram encontradas dificuldades para realizar as análises.

Devido à grande relevância mundial, por ser fonte de alimentos e geração de emprego, ressalta-se a importância da realização de melhorias no setor pesqueiro, já que todos os municípios possuem pontos que necessitam ajustes, para o desenvolvimento da pesca.

Sendo assim, é de suma importante à valorização do poder público para com este setor, desde o âmbito municipal até o federal, constituindo planos que auxiliem no incentivo permanente, consequentemente, este estudo auxiliará em subsídios para políticas públicas.

Como sugestão para trabalhos futuros, sugere-se uma análise separada de cada município, uma vez que, de modo geral não é possível detalhar individualmente cada um.

Referências

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Brasil (2010). Cidades@. Censo 2010. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, Brasil. Recuperado de http://www.cidades.ibge.gov.br/xtras/home.php?lang=

Brasil (2012). Plano Safra da Pesca e Aquicultura 2012/2013/2014. 28p. Recuperado de http://www.asbraer.org.br/arquivos/bibl/89-plano-safra-pesca-aquicultura.pdf

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Chiavenato, I. (2003). Introdução à teoria geral da administração. Rio de Janeiro, RJ: Manole.

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Espírito Santo (2011b). Programa de assistência técnica e extensão rural - Proater 2011 – 2013: Presidente Kennedy. Planejamento e programação de ações. 28p. Secretaria da agricultura, abastecimento, aquicultura e pesca / Instituto Capixaba de Pesquisas, Assistência Técnica de Expansão Rural. Recuperado de http://www.incaper.es.gov.br/proater/municipios/Caparao/Presidente_Kennedy.pdf Espírito Santo (2011c). Programa de assistência técnica e extensão rural - Proater 2011 – 2013: Anchieta. Planejamento e programação de ações. 24p. Secretaria da agricultura, abastecimento, aquicultura e pesca / Instituto Capixaba de Pesquisas, Assistência Técnica de Expansão Rural. Recuperado de http://www.incaper.es.gov.br/proater/municipios/Centro_cerrano/Anchieta.pdf

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irão João Leite. (Disse

rtação Mestrado em Economia - Departamento de Economia). Universidade de Brasília. Brasília.


Anexo A - Parte da planilha de dados quantitativos referentes aos municípios do litoral da Região Sul do Espírito Santo

 

1

1.1

1.1.1

1.1.1.1

1.1.1.2

1.1.1.3

1.1.1.4

1.1.2

1.2

1.2.1

SUBÍNDICE Produtivo

INDOCADOR Infraestrutura do transporte

CRITÉRIO Densidade da malha rodoviária (Km/Km²)

SUBCRITÉRIO Comprimento rodovias pavimentadas (Km)

SUBCRITÉRIO Comprimento rodovias duplicadas (Km)

SUBCRITÉRIO Comprimento rodovias não pavimentadas (Km)

SUBCRITÉRIO Área município (Km²)

CRITÉRIO Características do acesso ao recurso

INDICADOR Infraestrutura da Pesca

CRITÉRIO Fábrica de gelo

Anchieta

0,1943

0,1080

0,2160

88,41

0,00

0,00

409,226

0

0,2489

3

Guarapari

0,5492

0,1549

0,3098

105,10

28,35

50,75

594,487

0

0,5979

4

Itapemirim

0,2579

0,0914

0,1828

102,73

0,00

0,00

561,872

0

0,4239

4

Marataízes

0,2557

0,1532

0,3064

35,56

4,58

0,64

133,075

0

0,4685

4

Piúma

0,2375

0,0943

0,1886

14,11

0,00

0,00

74,832

0

0,575

9

Presidente Kennedy

0,0452

0,0490

0,0980

33,32

0,48

23,42

583,933

0

0,0833

0

 

Anexo B - Dendrograma e gráfico MDS para os indicadores do município de Anchieta


Anexo C - Dendrograma e gráfico MDS para os indicadores do município de Guarapari

Anexo D - Dendrograma e gráfico MDS para os indicadores do município de Itapemirim

Anexo E - Dendrograma e gráfico MDS para os indicadores do município de Marataízes

Anexo F - Dendrograma e gráfico MDS para os indicadores do município de Piúma

Anexo G - Dendrograma e gráfico MDS para os indicadores do município de Presidente Kennedy


1. Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Universitário Norte do Espírito Santo, Departamento de Engenharias e Tecnologia, Engenharia de Produção, Laboratório de Gestão Costeira: Aquicultura e Pesca (LGCap). Rodovia BR 101 Norte, Km 60, Bairro Litorâneo, CEP 29932-540, São Mateus, Espírito Santo, ES, Brasil. Email: talitaseckim@hotmail.com
2. Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Universitário Norte do Espírito Santo, Departamento de Engenharias e Tecnologia, Engenharia de Produção, Laboratório de Gestão Costeira: Aquicultura e Pesca (LGCap). Rodovia BR 101 Norte, Km 60, Bairro Litorâneo, CEP 29932-540, São Mateus, Espírito Santo, ES, Brasil. Email: vaniellea.gomes@hotmail.com
3. Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Universitário Norte do Espírito Santo, Departamento de Engenharias e Tecnologia, Engenharia de Produção, Laboratório de Gestão Costeira: Aquicultura e Pesca (LGCap). Rodovia BR 101 Norte, Km 60, Bairro Litorâneo, CEP 29932-540, São Mateus, Espírito Santo, ES, Brasil. Email: digorandow@gmail.com  (*corresponding author).


Revista Espacios. ISSN 0798 1015
Vol. 37 (Nº 31) Año 2016

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