Polygons

Acesso à rede geral de esgoto

Author

Ana Luisa Bodevan

Day 3 - Polygons

Challenge Classic: Create a map focused on area features (e.g., administrative regions, land use, boundaries). Use fills, patterns, and choropleth techniques.

Para um país que ocupa o décimo lugar no ranking de PIB nominal¹ o Brasil apresenta estatísticas assustadoras relacionadas ao desenvolvimento socioeconômico e acesso à necessidades básicas. Talvez uma das maiores evidências da gigantesca desigualdade de renda e serviços no país seja a situação do acesso ao saneamento básico. Dados do IBGE 2022 49 milhões de pessoas vivem em condições precárias de esgotamento sanitário², e 90 milhões não possuem acesso à coleta e tratamento de esgoto³.

Setup

Carregar bibliotecas

Code

library(pacman)
pacman :: p_load(tidyverse, dplyr, geobr, sidrar, sf, ggtext, showtext, ragg, viridis, ggthemes, cowplot)

Carregar dados

Code

esgoto_raw <- get_sidra(
  x = 6805,
  variable = 1000381,                     # percentual
  geo = "City",                           # municípios
  classific = "c11558",                   # tipo de esgotamento
  category = list("c11558" = 46290),      # Rede geral, rede pluvial ou fossa ligada à rede
  period = "2022"
)

br_muni <- read_municipality(code_muni = "all", year = 2022) # shapefile do brasil por mun

Limpeza

Code

esgoto <- esgoto_raw %>%
  select(
    code_muni = `Município (Código)`,
    municipio = Município,
    perc_rede_geral = Valor
  ) %>%
  mutate(
    code_muni = as.numeric(code_muni)
  )

br_mapa <- br_muni %>%
  left_join(esgoto, by = "code_muni")

br_mapa <- br_mapa %>%
  mutate(
    faixa = cut(
      perc_rede_geral,
      breaks = c(0, 33, 66, 100),
      labels = c("Baixo", "Médio", "Alto"),
      include.lowest = TRUE
    )
  )

Plot

Tipografia

Code

font_add_google("Montserrat", "mont")
showtext_auto()

Code

ggplot(br_mapa) +

  geom_sf(aes(fill = perc_rede_geral), color = NA, size = 0) +

  scale_fill_viridis_c(
    name = NULL,
    option = "D",
    direction = -1,
    na.value = "gray90"
  ) +

  labs(
    title = "Acesso à Rede Geral de Esgoto no Brasil (2022)",
    subtitle = "62.5% dos domícilios tem acesso à rede de esgoto, ainda assim,\n49 milhões utilizam recursos precários de esgotamento",
    caption = "#30DayMapChallenge — Day 4: Polygons\nSource: IBGE/SIDRA | Graphic: Ana Bodevan"
  ) +

  theme_map() +

  theme(
    text = element_text(family = "mont", size = rel(1)),
    plot.title = element_text(size = 20, face = "bold", hjust = 0.5),
    plot.subtitle = element_text(size = 16, hjust = 0.5, color = "gray30"),

    legend.position = c(0.15, 0.37),
    legend.key.width = unit(2.5, "cm"),
    legend.title = element_text(size = 10, face = "bold"),
    legend.text = element_text(size = 9),

    plot.caption = element_text(size = 8, color = "gray40", hjust = 0.5, lineheight = 1.3))

Footnotes

--- title: "Polygons" author: "Ana Luisa Bodevan" description: "Acesso à rede geral de esgoto" image: "03_polygons.png" execute: warning: false message: false eval: false format: html: code-tools: true code-fold: true --- # Day 3 - Polygons > Challenge Classic: Create a map focused on area features (e.g., administrative regions, land use, boundaries). Use fills, patterns, and choropleth techniques. Para um país que ocupa o décimo lugar no ranking de PIB nominal[^1] o Brasil apresenta estatísticas assustadoras relacionadas ao desenvolvimento socioeconômico e acesso à necessidades básicas. Talvez uma das maiores evidências da gigantesca desigualdade de renda e serviços no país seja a situação do acesso ao saneamento básico. Dados do IBGE 2022 49 milhões de pessoas vivem em condições precárias de esgotamento sanitário[^2], e 90 milhões não possuem acesso à coleta e tratamento de esgoto[^3]. [^1]: <https://www.poder360.com.br/poder-economia/brasil-mantem-se-como-a-10a-maior-economia-do-mundo/> [^2]: <https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-noticias/2012-agencia-de-noticias/noticias/39237-censo-2022-rede-de-esgoto-alcanca-62-5-da-populacao-mas-desigualdades-regionais-e-por-cor-e-raca-persistem> [^3]: <https://agenciabrasil.ebc.com.br/direitos-humanos/noticia/2025-08/estudo-aponta-estagnacao-no-saneamento-5-anos-apos-novo-marco-legal> ## Setup ### Carregar bibliotecas ```{r} library(pacman) pacman :: p_load(tidyverse, dplyr, geobr, sidrar, sf, ggtext, showtext, ragg, viridis, ggthemes, cowplot) ``` ### Carregar dados ```{r} esgoto_raw <- get_sidra( x = 6805, variable = 1000381, # percentual geo = "City", # municípios classific = "c11558", # tipo de esgotamento category = list("c11558" = 46290), # Rede geral, rede pluvial ou fossa ligada à rede period = "2022" ) br_muni <- read_municipality(code_muni = "all", year = 2022) # shapefile do brasil por mun ``` ## Limpeza ```{r} esgoto <- esgoto_raw %>% select( code_muni = `Município (Código)`, municipio = Município, perc_rede_geral = Valor ) %>% mutate( code_muni = as.numeric(code_muni) ) br_mapa <- br_muni %>% left_join(esgoto, by = "code_muni") br_mapa <- br_mapa %>% mutate( faixa = cut( perc_rede_geral, breaks = c(0, 33, 66, 100), labels = c("Baixo", "Médio", "Alto"), include.lowest = TRUE ) ) ``` ## Plot ### Tipografia ```{r} font_add_google("Montserrat", "mont") showtext_auto() ``` ```{r, fig.width=960/96, fig.height=672/96, dpi=96} ggplot(br_mapa) + geom_sf(aes(fill = perc_rede_geral), color = NA, size = 0) + scale_fill_viridis_c( name = NULL, option = "D", direction = -1, na.value = "gray90" ) + labs( title = "Acesso à Rede Geral de Esgoto no Brasil (2022)", subtitle = "62.5% dos domícilios tem acesso à rede de esgoto, ainda assim,\n49 milhões utilizam recursos precários de esgotamento", caption = "#30DayMapChallenge — Day 4: Polygons\nSource: IBGE/SIDRA | Graphic: Ana Bodevan" ) + theme_map() + theme( text = element_text(family = "mont", size = rel(1)), plot.title = element_text(size = 20, face = "bold", hjust = 0.5), plot.subtitle = element_text(size = 16, hjust = 0.5, color = "gray30"), legend.position = c(0.15, 0.37), legend.key.width = unit(2.5, "cm"), legend.title = element_text(size = 10, face = "bold"), legend.text = element_text(size = 9), plot.caption = element_text(size = 8, color = "gray40", hjust = 0.5, lineheight = 1.3)) ``` ![](03_polygons.png){fig-align="center" width="740"}