Impactos sociais e efeitos cumulativos decorrentes de grandes projetos de desenvolvimento: aplicação de rede de impactos e sobreposição de mapas em estudo de caso para o Litoral Norte Paulista - Utsunomiya, Renata (2014)
A prática de Avaliação de Impacto (AI) mostra-se consolidada como elemento de suporte ao processo decisório ao redor do planeta. No entanto, apresenta uma série de limitações relacionadas à inclusão dos impactos sociais e efeitos cumulativos como objeto de análise, que se mostram mais intensas no contexto da implantação de grandes projetos de desenvolvimento. No Estado de São Paulo, a região do Litoral Norte se destaca pela perspectiva de intensificação dos processos de desenvolvimento econômico a partir da implantação de projetos ligados à exploração de óleo e gás e seus empreendimentos derivados. Ainda que as mudanças de caráter socioambiental venham sendo analisadas em estudos ambientais estratégicos e estudos de impactos ambientais de projetos, planos diretores municipais, dentre outros instrumentos, verifica-se uma lacuna em termos de seus aspectos cumulativos que, associada ao baixo grau de integração entre os instrumentos de planejamento aplicados na região, tem limitado a sua capacidade de influenciar as decisões tomadas. Nesse contexto, a presente pesquisa se utiliza de métodos de Avaliação de Impactos para a verificação de impactos sociais e seus efeitos cumulativos sobre o Litoral Norte paulista, considerando a implantação de projetos já em andamento e sua compatibilização com os cenários de desenvolvimento esperados para a região. De modo específico, foram aplicados os métodos da Rede de Impactos para identificação da relação de causalidade entre impactos sociais diretos e indiretos e verificação de sua cumulatividade, e da Sobreposição de Mapas para agregação de dados geográficos e visualização de sua distribuição espacial. A metodologia adotada favoreceu a identificação de impactos sociais indiretos, assim como a compreensão de sua cumulatividade sobre diferentes receptores e também sobre a área de estudo, mostrando-se útil para a inserção da dimensão social na AI voltada para grandes projetos de desenvolvimento.