Made available in DSpace on 2018-08-01T23:39:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11023_DISSERTACAO_Karina Travaglia - versao final 25 de maio de 2017.pdf: 976075 bytes, checksum: 9ef6def02187659ec3aebe8e729058c9 (MD5) Previous issue date: 2017-05-16 / O objetivo desta pesquisa foi investigar se a governança dos poderes executivo e legislativo dos municípios do Estado do Espírito Santo é influenciada pelas mesorregiões em que os municípios se encontram. Para tanto, foi realizado o teste qui-quadrado (χ²) para a identificação das possíveis associações entre os grupos das variáveis das mesorregiões e da governança pública dos poderes. Os resultados indicam que não há associação entre o estágio de governança das prefeituras capixabas e as mesorregiões onde elas se encontram. No entanto, foi identificada a associação entre o estágio de governança do poder legislativo e a mesorregião onde a câmara municipal se localiza, de forma que as mesorregiões central e sul do Estado do Espírito Santo apresentaram melhores resultados no que se refere ao estágio de governança quando comparadas às mesorregiões noroeste e litoral norte capixabas. Este resultado pode ser explicado pela identidade regional característica das mesorregiões e ainda por considerar que 73,82% da população do Estado do Espírito Santo esteja concentrada nas mesorregiões central e sul, o que pode contribuir para um melhor controle da sociedade no tocante à governança destas organizações. / The purpose of this research was to investigate whether the governance of the executive and legislative branches of the municipalities of the State of Espírito Santo is influenced by the mesoregions in which the municipalities meet. In respect to that, a chi-square test (χ²) was used to identify possible associations between groups of the mesoregion variables and public power governance. The results indicate that there is no association between the governance capacity of local administrations and the mesoregions where they are located. However, an association between the legislature governance capacity and the mesoregion in which the city council is located was identified. In this case, the central and southern mesoregions of the state of Espírito Santo presented better results in terms of governance stage in comparison to the northwest and north coast mesoregions. This result can be explained by the typical regional identity of the mesoregions and by considering that 73.82% of the State of Espírito Santo’s population is located in the central and southern mesoregions, which may contribute to improve governance control of these organizations by the society.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-08-14T11:21:36Z No. of bitstreams: 1 EDNALDO ARAÚJO MENDONÇA - TESE (PPGMet) 2016.pdf: 1733187 bytes, checksum: 7c11f6fa23906e5db555389fba46ef2c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-14T11:21:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EDNALDO ARAÚJO MENDONÇA - TESE (PPGMet) 2016.pdf: 1733187 bytes, checksum: 7c11f6fa23906e5db555389fba46ef2c (MD5) Previous issue date: 2016-06-28 / Este trabalho teve o objetivo de analisar as precipitações nas mesorregiões do estado de Pernambuco. Foram coletados dados pluviométricos correspondentes entre janeiro de 2000 e dezembro de 2015 das plataformas de coleta de dados meteorológicos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Dessa forma, determinaram-se os parâmetros,  e , da Distribuição: Gama, Lognormal e Weibull nos períodos semestrais de maiores e menores precipitações em cada mesorregião. Os dados foram testados através do Teste de Aderência Kolmogorov-Smirnov, em que, o resultado significativo foi de 0,05. Também se estimaram as ocorrências de prováveis precipitações acumuladas em percentis de 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 e 90%. Percebeu-se que em relação às precipitações acumuladas anuais, praticamente, os maiores valores atingidos foram os correspondentes aos anos de 2000 e 2011 para todas as mesorregiões. Já, para as precipitações médias mensais, aproximadamente, do mês de março a agosto foram os meses mais chuvosos em todas as mesorregiões. Nos histogramas, podem-se citar duas classes de frequência de maiores porcentagens, tais como, a (1 – 127 mm) para a Mesorregião Metropolitana do Recife e (0 – 47 mm) para a Mesorregião Sertão do São Francisco. Assim sendo, verificou-se a existência da variabilidade nas precipitações acumuladas entre as mesorregiões, como também, que as três Distribuições de Probabilidade, ajustaram-se aos dados de precipitação acumulada mensal para todas as mesorregiões. / This study aimed to analyze the rainfall in the mesoregions state of Pernambuco. They were collected corresponding rainfall data between January 2000 and December 2015 the meteorological data collection platforms of the National Institute for Space Research. Thus, we determined the parameters,  and , distribution: Gamma, lognormal and Weibull in semiannual longer periods and lower rainfall in each mesoregions. Data were tested using the Adhesion Test Kolmogorov-Smirnov test, where the mean score was 0.05. It is also estimated probable occurrences of accumulated precipitation percentiles 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 and 90%. It was noticed that in relation to the annual accumulated rainfall practically achieved the highest values were for the years 2000 and 2011 for all mesoregions. Already, to the average monthly rainfall, approximately the month from March to August are the wettest months in all mesoregions. In histograms, you can mention two frequency classes of higher percentages, such as the (1-127 mm) for the Metropolitan Mesoregion of Recife and (0-47 mm) for Mesoregion Hinterland San Francisco. Therefore, there was the existence of variability in the precipitation accumulated between the meso as well as, the three probability distributions, set the monthly cumulative rainfall data for all mesoregions.

Made available in DSpace on 2017-07-21T18:13:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ELIANE elementos pre textuais.pdf: 1311728 bytes, checksum: ea3eea2cea71cbb31bc1c24a99c63d6a (MD5) Previous issue date: 2010-11-05 / This work focuses on the main features on mesoregions´ agrarian structure and their transformations timeline. It was collected some data related to the agricultures, extraction, commerce, services and other activities developed within these mesoregions´ family and peasant farming context.In order to make an analysis, it was observed the differences between the southe st (SEMR) and central-eastern (CEMR) mesoregions.Southeast mesoregion is characterized by the family agricultures predominance in its agrarian system.On the other hand, the corporate or peasant farming is of a greater majority in the central-eastern mesoregion.These mesoregions have their historical-geographical processes linked to a wider regional context on one of the three larger areas Paraná, of named Traditional Paraná. One could notice that the two agrarian systems transformation timeline are unlike: the CEMR has show a noticeable integration to the agricultural modernization model, with the expansion of cultures pointed out sharply by the agro-industrial complex, such as soy and, more recently, the pinus tree; SEMR has been associated to the traditional food, as maize and bean, though it has been considerably putting together a key-cultures to the integrated agricultures model: the tobacco.In this mesoregion there has been similarly visible a considerable minor praedial movement, with a more reduced fragmentation of businesses and an outstanding reflection on the social-economic possibilities of them. / A pesquisa enfoca os principais aspectos sobre a estrutura agrária das mesorregiões e suas trajetórias de transformação. Levantaram-se dados relacionados à agricultura, extrativismo, comércio, serviços e demais atividades desenvolvidas no contexto da agricultura familiar e patronal dessas mesorregiões. Procurou-se analisar as diferenças observadas entre as mesorregiões Sudeste-MS e Centro-Oriental-MCO. A mesorregião Sudeste caracteriza-se pelo predomínio da agricultura familiar em sua estrutura agrária. Por outro lado, a agricultura empresarial ou patronal é mais significativa na mesorregião Centro-Oriental. Estas mesorregiões têm seus processos histórico-geográficos relacionados a um contexto regional mais amplo relativo a uma das três grandes regiões paranaenses, denominada de Paraná Tradicional. Pôde-se constatar que as trajetórias de transformação das duas estruturas agrárias são diversas: a MCO apresentou uma integração marcante ao modelo de modernização da agricultura, com a expansão de culturas fortemente marcada pelo complexo agroindustrial, como a soja e, mais recentemente, o pinus; a MS, manteve-se ligada aos produtos alimentares tradicionais, como milho e feijão, mas incorporou significativamente uma cultura chave para o modelo de agricultura integrada: o fumo. Nessa mesorregião, observou-se também forte movimento de minunfundização, com a fragmentação de estabelecimentos já bastante pequena, com reflexos marcantes nas possibilidades econômico-sociais destes estabelecimentos.

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:44:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 873142 bytes, checksum: 065ce01190ec045e51f6bd2f31bf6be7 (MD5) Previous issue date: 2013-05-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Several studies support the idea that electoral campaign costs play a decisive role on the election results. It is common in Brazil the use of pork barreling (works aimed at the public and resources that are used as clientelistic tools by politicians). The objective of this work is to analyze if the vote cost varies among important regions, states, meso regions and micro regions and if those variations are affected by social-economic features. This study uses the constant information from the TSE´s repository as its database as well as social-economic indexes from Brazilian meso and micro regions. The analyses were carried out for the candidates to state and federal representatives in the e 2010 elections. The results from the nonparametric tests show that Brazilian elections cannot be analyzed by considering the whole country because the vote costs means are statistically different among large regions and states. By the Spearman´s correlation coefficient it is concluded that those differences are not related to the electoral quotient. This study also concludes, by the log-linear regressions, that votes are more expensive in poorer micro regions, that is, the larger the economic inequalities in the region, the higher the value the candidate must spend to obtain votes. / Diversos estudos sustentam a ideia de que os gastos de campanha têm papel decisivo nos resultados eleitorais. No Brasil é comum o uso de obras públicas e de recursos por políticos como instrumentos clientelísticos (pork-barrelling). Objetivou-se com este trabalho analisar se o custo do voto varia nas grandes regiões, nos estados e nas microrregiões e se essas variações são afetadas por características socioeconômicas. As informações constantes no repositório do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) foram utilizadas como base de dados, além de indicadores socioeconômicos das mesorregiões e das microrregiões brasileiras. As análises foram feitas para os candidatos aos cargos de deputados federal, estadual e distrital no pleito de 2010. Os resultados obtidos por meio de testes não paramétricos indicaram que as eleições brasileiras não podem ser avaliadas considerando o Brasil como um todo, pois as médias dos custos por voto são estatisticamente diferentes entre as grandes regiões e entre os estados. Por meio do coeficiente de correlação de Spearman, concluiu-se que essas diferenças não estão relacionadas ao quociente eleitoral. O estudo também revelou, por meio de regressões loglineares, que os votos são mais caros em microrregiões mais pobres, isto é, quanto maior a desigualdade socioeconômica da região, maior tende a ser o valor que o candidato deve gastar para conquistar seus votos.

Submitted by Bruno Tebaldi de Queiroz Barbosa (btebaldi@deskpaper.com) on 2017-08-21T19:31:55Z No. of bitstreams: 4 0 Perc.mp4: 4753951 bytes, checksum: 9745789b7fc26007c3f3c6b277c41eaa (MD5) 2 Perc.mp4: 4744791 bytes, checksum: c5450c39d510518879431f5ac018ca09 (MD5) 4 Perc.mp4: 4703437 bytes, checksum: 627597ffbcb6f2dc43498d9a04327104 (MD5) Dissertacao Bruno Tebaldi - vfinal.pdf: 1863011 bytes, checksum: d24ac4b5e84a1980f2e4751b42e52392 (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2017-08-21T20:01:49Z (GMT) No. of bitstreams: 4 0 Perc.mp4: 4753951 bytes, checksum: 9745789b7fc26007c3f3c6b277c41eaa (MD5) 2 Perc.mp4: 4744791 bytes, checksum: c5450c39d510518879431f5ac018ca09 (MD5) 4 Perc.mp4: 4703437 bytes, checksum: 627597ffbcb6f2dc43498d9a04327104 (MD5) Dissertacao Bruno Tebaldi - vfinal.pdf: 1863011 bytes, checksum: d24ac4b5e84a1980f2e4751b42e52392 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T12:25:10Z (GMT). No. of bitstreams: 4 0 Perc.mp4: 4753951 bytes, checksum: 9745789b7fc26007c3f3c6b277c41eaa (MD5) 2 Perc.mp4: 4744791 bytes, checksum: c5450c39d510518879431f5ac018ca09 (MD5) 4 Perc.mp4: 4703437 bytes, checksum: 627597ffbcb6f2dc43498d9a04327104 (MD5) Dissertacao Bruno Tebaldi - vfinal.pdf: 1863011 bytes, checksum: d24ac4b5e84a1980f2e4751b42e52392 (MD5) Previous issue date: 2017-08-11 / The assessment of economic variables is an important part of regional macroeconomic analyses. However, increasing integration of the markets has led to greater financial and economic interdependence between regions. Therefore, this paper uses the global vector autoregressive (GVAR) methodology, which can tackle the curse of dimensionality. Focusing in the Brazilian labor market, it has two main objectives: firstly, establishing a model accounting for the interdependencies between regions. Secondly, estimate the regional elasticity of employment in respect to the economic activity of the country. To this end, it is applied the so-called GVAR technique, which considers the interdependencies between several regions and their temporal dynamics in a multivariate framework. The model is estimated at the Brazilian mesoregion level, with 137 distinct mesoregions. The final model proved to be stable with 128 regions, 2 cointegration relationship and, and 9 regions having 1 cointegration relation. Focusing on the classical major Brazilian regions (North, Northeast, Southeast, South, Central) it is estimated that the most sensitive region is the South followed by the Northeast and the South region, while the Northern and Central regions are mostly unaffected. A long-run relationship is also estimated indicating a natural growth of 694 thousand jobs per year in Brazil. / A avaliação das variáveis econômicas é uma parte importante das análises macroeconômicas regionais. No entanto, o aumento da integração dos mercados levou a uma maior interdependência financeira e econômica entre as regiões. Portanto, este artigo usa a metodologia de vetor autoregressivo global (GVAR), que pode enfrentar a maldição da dimensionalidade. Focando no mercado de trabalho brasileiro, tem dois objetivos principais: primeiro, estabelecer um modelo levando em conta as interdependências entre as regiões. Em segundo lugar, estimar a elasticidade regional do emprego em relação à atividade econômica do país. Para este fim, é aplicada a chamada técnica GVAR, que considera as interdependências entre várias regiões e suas dinâmicas temporais em uma estrutura multivariada. O modelo é estimado no nível mesorregional brasileiro, com 137 mesorregiões distintas. O modelo final mostrou-se estável com 128 regiões, 2 relações de cointegração e, e 9 regiões com 1 relação de cointegração. Concentrando-se nas principais regiões brasileiras clássicas (Norte, Nordeste, Sudeste, Sul, Central), estima-se que a região mais sensível é o Sul, seguido pela região Nordeste e Sul, enquanto as regiões Norte e Central não são afetadas. Uma relação de longo prazo também é estimada indicando um crescimento natural de 694 mil empregos por ano no Brasil.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2016-10-14T11:32:11Z No. of bitstreams: 2 Tese - Rafaella Belchior Brasil - 2016.pdf: 3346885 bytes, checksum: 46cfdaa90e4e257d9a46da08c200c0f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2016-10-14T20:04:31Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Rafaella Belchior Brasil - 2016.pdf: 3346885 bytes, checksum: 46cfdaa90e4e257d9a46da08c200c0f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-14T20:04:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Rafaella Belchior Brasil - 2016.pdf: 3346885 bytes, checksum: 46cfdaa90e4e257d9a46da08c200c0f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-09-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The dairy husbandry is one of the economic activities that most stands out in the state of Goiás; it plays an important role in food supply, generating employment and income for the population. The understanding of the use of tools that incorporate geographic attributes related to herd location and milk quality indicators can be explored in geostatistical terms for the analysis and identification of areas (territories) with similar spatial characteristics. Thus, studies to identify clusters, may indicate the establishment of regional differences and assist in cattle management in these regions. This study aimed to evaluate the chemical quality of refrigerated milk and the occurrence of clusters of chemical composition of refrigerated milk from the Mesoregions the state of Goiás in the rainy and dry periods during the years 2011 to 2014. We evaluated 17,393 data of milk chemical composition extracted from the database of the Milk Quality Laboratory /CPA/EVZ/UFG. We adjusted a Multiple Linear Regression to verify whether year, period, and mesoregion exerted influence on milk components and we used Wald test to verify the significance of the model coefficients. For the preparation of the spatial distribution maps of milk chemical composition, we used geostatistical resources which followed kriging data interpolation method. To identify clusters that represent the geographic information grouped into similar values, we used the GIS ArcGIS 10.1® with Cluster and Outlier Analysis tool (Anselin Local Moran's I) contained in the Spatial Statistic tool. The chemical composition of milk had seasonal and regional behavior, being relatively higher in the dry season (fall/winter) and denser in traditional dairy regions. In the period of lower humidity and temperature the percentages of fat, protein, TDE, and DDE were the most intense in the period of higher humidity and temperature. Lactose showed antagonistic behavior to other milk components in relation to seasonality; in the rainy season, the lactose content was higher. We found significant formation of clusters in the state, especially in the most productive regions. Spatial analysis of the dairy chain of Goiás showed milk production is concentrated mainly in the southern portion of the state, a fact that attests to the importance of industry production in this region. Seasonality of milk production is a major issue for the dairy sector as it affects milk production and composition, as well as the price paid to the producer. The progress achieved by the State still faces many challenges and obstacles to continue growing and developing; therefore, it is necessary and important to carry out further studies to guide the work of the entire chain, and the adopt of geoprocessing tools that can support policies for the dairy sector, including improving the efficiency of the activity. / A pecuária leiteira é uma das atividades econômicas que mais se destaca no Estado de Goiás, desempenha papel relevante no suprimento de alimentos, na geração de emprego e renda para a população. O entendimento sobre a utilização de ferramentas que incorporem os atributos geográficos relacionados à localização dos rebanhos e os indicadores de qualidade do leite, podem ser explorados em termos geoestatísticos para análise e identificação de áreas (territórios) com características espaciais semelhantes. Sendo assim, estudos para identificar clusters, ou seja, aglomerados, podem indicar o estabelecimento das diferenças regionais e auxiliar no manejo dos rebanhos dessas regiões. Objetivou-se avaliar a qualidade química do leite refrigerado e a ocorrência de clusters da composição química do leite refrigerado de Mesorregiões do Estado de Goiás nos períodos chuvoso e seco durante os anos de 2011 a 2014. Foram avaliados 17.393 dados da composição química do leite extraídos do banco de dados do Laboratório de Qualidade do Leite/CPA/EVZ/UFG. Para verificar se ano, época e Mesorregião exerciam influência sobre os componentes do leite foi ajustada uma Regressão Linear Múltipla, sendo o teste de Wald utilizado para verificar a significância dos coeficientes do modelo. Para elaboração dos mapas de distribuição espacial da composição química do leite foram utilizados recursos geoestatísticos, cujo princípio seguiu o método de interpolação de dados chamado de Krigagem. Para identificar os clusters, que representam as informações geográficas agrupadas em valores próximos, foi utilizado o SIG ArcGIS 10.1® com a ferramenta Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I), contida na ferramenta Spatial Statistic. A composição química do leite apresentou comportamento sazonal e regional, sendo relativamente superior no período seco (outono/inverno) e mais densa em bacias leiteiras tradicionais. No período de menor umidade e temperatura os percentuais de gordura, proteína, EST e ESD foram mais expressivos em relação ao período de maior umidade e temperatura. A lactose demonstrou comportamento antagônico aos demais componentes do leite em relação à sazonalidade, no período chuvoso o teor de lactose foi maior. Constatou-se formação de clusters significativos no Estado, com destaque para as regiões mais produtoras. A análise espacial da cadeia leiteira Goiana demonstrou que a produção de leite se concentra principalmente na porção Sul do Estado, fato este, que atesta a importância da produção setorial dessa região. A sazonalidade da produção de leite é tema de grande importância para o setor lácteo, pois afeta a produção e composição do leite, assim como o preço pago ao produtor. A evolução alcançada pelo Estado ainda encontra muitos desafios e obstáculos para continuar crescendo e se desenvolvendo, assim sendo, a necessidade e importância de mais estudos para nortear o trabalho de toda a cadeia, se mostra relevante e a adoção de ferramentas de geoprocessamento podem apoiar as políticas para o setor leiteiro, melhorando inclusive a eficiência da atividade.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:15:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daiane Marani Gotardo.pdf: 1455938 bytes, checksum: 301c37acdf35e73f40ba783a46fff021 (MD5) Previous issue date: 2016-12-01 / The spatial location of industries and the decision process for the industrial activities location are studied as an economic problem and according to the literature there are many factors that influence the choice for a location of an industrial firm, which often changes according to industrial segment. The empirical work about determinants of the industrial location usually vary by different levels and units of analysis, factors that impact the location decision change depending on the type of industry, and the availability of factors to be dynamic over time and space . Some issues are still being reformulated in different models because of this variability mentioned above, including for the Brazilian case which has been questioned if the agglomeration is really the dominant force in the location decision, if labour and land costs matter, if large markets are more efficient for Locating Industries, if different sectors with different technological intensities in fact are so different as its location choices and also if the transportation costs are still relevant. In this sense, the present paper sought to discover which are the most important factors for the industrial location in Brazil among many facts that has been shown in the literature, working on the premise that the industries establish a place based on the profit maximization. Therefore analyzing factors that influence the location of industries in Brazil is also to seek for indicators about the Brazilian future potential of growth regions, because in order to receive investments in the area from the industrial sector, one must present high levels of profitability. The analysis was done using the multinomial and multilevel logit model, by technological level of the industries for the Brazilian mesoregions. Having main results, the importance of the technology levels on the industrial location as well as the agglomeration economies was confirmed. / A localização espacial das indústrias, juntamente com o processo de decisão locacional das atividades industriais, é estudada como um problema econômico e, conforme a literatura, há inúmeros fatores capazes de influenciar a escolha do local de instalação de uma firma industrial, os quais na maioria das vezes diferem conforme o segmento da indústria. Os trabalhos empíricos sobre determinantes da localização industrial costumam variar amplamente em virtude de abordarem diferentes níveis e unidades de análise, de os fatores que impactam a decisão locacional mudarem conforme o tipo da indústria e, da disponibilidade de fatores ser dinâmica ao longo do tempo e espaço. Dada essa variabilidade, algumas questões básicas continuam sendo reformuladas em diferentes modelos, inclusive para o caso brasileiro: A aglomeração é de fato a força dominante na decisão locacional? Custos de trabalho e da terra importam? Grandes mercados são mais eficientes para a localização de indústrias? Diferentes setores, com diferentes intensidades tecnológicas, de fato são tão diferentes quanto as suas escolhas locacionais? Os custos de transporte ainda são relevantes? Nesse sentido, o presente estudo buscou averiguar quais os fatores mais importantes para a localização industrial no Brasil, dentre os muitos apontados pela literatura, partindo da premissa de que as indústrias definem um local com base na maximização do lucro. Analisar fatores que influenciam a localização das indústrias no Brasil é, portanto, buscar indicações sobre o potencial crescimento futuro das regiões brasileiras, pois, para que determinada região receba investimentos do setor industrial, deve apresentar níveis de lucratividade elevados. A análise foi feita por meio do modelo logit multinomial e multinível, por nível tecnológico das indústrias para as mesorregiões brasileiras. Como principais resultados, confirmou-se a importância dos níveis de tecnologia sobre a localização industrial, bem como das economias de aglomeração.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Environmental degradation presents itself as a major challenge for a variety of countries. This fact is due to the increased knowledge obtained regarding the changes that the global environment has suffered. This phenomenon can be understood as the destruction, damage or wearing that is generated in the environment by human activities and inherent to nature. In this sense, many of the changes originated from environmental degradation are consequences of agricultural activities, and in the Brazilian scenario, this issue also arises from livestock exploration, given the importance of this type of activity for the country. Environmental degradation can be measured by the creation of an Agricultural Environmental Degradation Index (IDAA). Due to the impacts of environmental degradation caused by livestock activities, there are changes occurring regarding the rural development of the localities, because the rural environment is in a reality closer to the occurrence of this phenomenon for this type of activity. Within the context of Rio Grande do Sul, there is a lack of studies that measure environmental degradation. In order to characterize the agricultural environmental degradation in Rio Grande do Sul and also fill this gap in the literature regarding the relationship between this phenomenon and other aspects of development of the regions, the research problem of this study can be summarized as follows: what is the pattern of agricultural environmental degradation of the cities from Rio Grande do Sul and how this phenomenon is impacted by factors of rural development in two distinct periods of time. Therefore, this study aimed to analyze the pattern of agricultural environmental degradation of the cities in the state of Rio Grande do Sul and see how this pattern is affected by the factors of rural development in these same cities in two different periods of time. In this sense, the methodology used was the Agricultural Environmental Degradation Index (IDAA) as a proxy for agricultural environmental degradation and the technique of factor analysis was used to find the determinants of rural development of cities in the state. In order to study the impact of these factors on agricultural environmental degradation of Rio Grande do Sul, a regression model with panel data was estimated by the method of Fixed Effects. The values of agricultural environmental degradation for the mesoregions of Rio Grande do Sul shown to be high for the two years studied, and the central-eastern mesoregion presented the greatest degradation averages, with IDAA values of 84.58% in 1996 and 85.16% in 2006.Referring to its scale, this mesoregion also showed the worst results, with 47.62% of its cities with degradation patterns with scales of degree above the average value in 1996 and 2006. Regarding the variation of agricultural environmental degradation in the two years surveyed, there is a small variation in the value of the index from one year to another, ie, only 0.02%.The factors of rural development found in Rio Grande do Sul were Conditions of Housing and Rural Education (F1), Structure and Performance of the Agricultural Sector (F2); Leverage and Correction of Rural Production (F3), Agricultural Production Area (F4); Rural Electricity (F5) and Economic and Financial Rural (F6).In the relationship between IDAA and the factors, all coefficients were statistically significant. F1, F3 and F5 presented a positive relationship with degradation, demonstrating that the more developed the regions are, in relation to these aspects, the greater the levels of degradation, which are justified, respectively, by the environmental dilemma of Rio Grande do Sul, because of the overuse of these practices and the irrational use of electrical resources. In the contrary, F2, F4 and F6 showed a negative relationship, justified, respectively, by agro-ecological assumptions, by concerns regarding environmental issues and the inverse relationship between degradation and the economic aspect. / A degradação ambiental apresenta-se como um grande desafio para uma diversidade de países. Isso é decorrente do maior conhecimento que se obtém sobre as transformações que o meio ambiente mundial vem sofrendo. Este fenômeno pode ser entendido como a destruição, deterioração ou desgaste que é gerado no meio ambiente a partir das atividades humanas e inerentes à natureza. Neste sentido, muitas das mudanças oriundas da degradação ambiental são consequências da atividade agropecuária, e, no cenário brasileiro, essa questão tem também grande parcela decorrente da exploração da agropecuária, em vista da importância desse tipo de atividade para o país. A degradação ambiental pode ser mensurada por meio da criação de um Índice de Degradação Ambiental Agropecuária (IDAA). Devido aos impactos da degradação ambiental oriundos das atividades agropecuárias, ocorrem alterações no desenvolvimento rural das localidades, pois o ambiente rural está em uma realidade mais próxima da ocorrência desse fenômeno por esse tipo de atividade. Dentro do contexto do Rio Grande do Sul, verifica-se a escassez de trabalhos que mensurem a degradação ambiental. A fim de caracterizar a degradação ambiental agropecuária no Rio Grande do Sul e ainda preencher a lacuna na literatura quanto à relação entre esse fenômeno e outros aspectos do desenvolvimento das regiões, o problema de pesquisa deste trabalho pode ser sintetizado da seguinte forma: qual o padrão de degradação ambiental agropecuário dos municípios gaúchos e como esse fenômeno é impactado pelos fatores de desenvolvimento rural em dois períodos distintos de tempo. Portanto, o objetivo geral deste trabalho foi o de analisar o padrão de degradação ambiental agropecuário dos municípios gaúchos e verificar como esse padrão é impactado pelos fatores de desenvolvimento rural desses mesmos municípios em dois períodos distintos de tempo. Neste sentido, foi utilizada a metodologia do Índice de Degradação Ambiental Agropecuária (IDAA) como proxy para a degradação ambiental agropecuária e a técnica de análise fatorial para encontrar os fatores determinantes do desenvolvimento rural dos municípios gaúchos. A fim de estudar o impacto desses fatores na degradação ambiental agropecuária do Rio Grande do Sul, foi estimado um modelo de regressão com dados em painel por meio do método de Efeitos Fixos. Os valores de degradação ambiental agropecuária para as mesorregiões gaúchas mostraram-se elevados para os dois anos estudados, e a mesorregião Centro Oriental apresentou as maiores médias de degradação, com valores de IDAA de 84,58% em 1996 e 85,16% em 2006. Referente à sua escala, essa mesorregião também apresentou os piores resultados, com 47,62% dos seus municípios com padrão de degradação com escalas de grau acima do valor médio em 1996 e em 2006. Com relação à variação da degradação ambiental agropecuária nos dois anospesquisados, nota-se uma pequena variação no valor do índice de um ano para o outro, isto é, de apenas 0,02%. Os fatores de desenvolvimento rural encontrados para o Rio Grande do Sul foram Condições de Moradia e Educação Rurais (F1); Estrutura e Desempenho do Setor Agropecuário (F2); Alavancagem e Corretivos da Produção Rural (F3); Área de Produção da Agropecuária (F4); Energia Elétrica Rural (F5); e Econômico e Financeiro Rural (F6). Nas relações entre o IDAA e os fatores, todos os coeficientes demonstraram significância estatística. Os fatores F1, F3 e F5 apresentaram relação positiva com a degradação, demonstrando que, quanto mais desenvolvidas as regiões nesses aspectos, maiores serão os níveis de degradação, justificados, respectivamente, pelo dilema ambiental do Rio Grande do Sul, pelo uso excessivo dessas práticas e pelo uso irracional dos recursos elétricos. De maneira contrária, os fatores F2, F4 e F6 apresentaram relação negativa, justificada, respectivamente, pelo pressuposto agroecológico, pela preocupação com as questões ambientais e pela relação inversa entre degradação e o aspecto econômico.