Tamanho dos países foi distorcido para representar dados de carbono.
Quanto maior a responsabilidade nas emissões, maior fica o país.
FONTE;G1
Nele, o tradicional mapa mundi aparece de uma forma totalmente diferente. Os tamanhos dos países foram distorcidos para mostrar o peso relativo de cada um nas emissões globais de carbono e nas consequências do aquecimento global, de acordo com dados do Banco Mundial.
O objetivo é dimensionar a responsabilidade e a vulnerabilidade de cada um.
Assim, no quesito emissão de carbono atual, China, Índia, Japão, Estados Unidos e Europa ganham formas gigantes, porque são os maiores emissores. América do Sul e África têm formas menores. Já quando se analisa o acumulado de emissões desde 1850 (sendo que "a maior parte delas ainda continua no ar", segundo projeto), o peso da Ásia diminui e a responsabilidade recai sobre América do Norte e Europa.
Mapa
distorcido mostra o tamanho proporcional dos países de acordo com a
emissão de carbono desde 1850. (Foto: Reprodução / The Carbon Map)
VulnerabilidadePor outro lado, quando se avalia a vulnerabilidade às mudanças climáticas, a Ásia domina o mapa. A África também é apresentada com um tamanho relativo maior. Os outros continentes ficam bastante reduzidos. Os dados mostram o número de pessoas que podem ficar feridas, ser desalojadas ou precisar de ajuda de emergência devido a cheias, secas ou temperaturas extremas.
Em todas as variáveis, o Brasil é apresentado com um tamanho menor do que o real. Isto indica que nem sua responsabilidade nas emissões globais nem na vulnerabilidade são altas, em comparação com o resto do mundo.
No mapa, o usuário também pode escolher uma variável para colorir os países. Ao optar por emissão de CO2 por pessoa, por exemplo, as nações ficam mais escuras à medida que aumentam os valores.
De acordo com Duncan Clark, jornalista do jornal britânico Guardian e um dos idealizadores do projeto, existem três vantagens de apresentar os dados desta forma.
"Primeiro, a distorção do mapa mundi é uma boa maneira de compreender muitos números com apenas um olhar. Segundo, animar as distorções torna a interação com os dados divertida. Terceiro, é possível escolher a variável para colorir o mapa distorcido, o que ajuda a perceber relações", afirma Clark.
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