
Abrir o painel de Sorocaba → · Sobre o projeto
Repositório:
residuos-informalidade-rms· CivisBR · referência: Região Metropolitana de Sorocaba (RMS)
Painel vivo e open-source que mostra, por município brasileiro, para onde vai o resíduo sólido urbano e quem fica de fora da cadeia formal — e projeta o impacto de uma operação de coleta de orgânicos + bioconversão por BSF (mosca soldado-negro). Estático, hospedável no GitHub Pages.
Vem pré-configurado para a Região Metropolitana de Sorocaba (RMS — 27 municípios), mas é extensível a qualquer cidade do país editando um arquivo de configuração.
uv sync
uv run obs build --region rms # gera site/data.json (offline, determinístico)
uv run pytest -q # testes
cd site && python -m http.server # abra http://localhost:8000
Abrir
site/index.htmldireto porfile://bloqueia ofetchdodata.json. Use um servidor local (linha acima) ou o GitHub Pages.
Edite config/regions.yml (campos obrigatórios: nome por região; nome + uf por município):
minha_regiao:
nome: "Região do Vale do Paraíba"
uf: SP
municipios:
- { nome: "São José dos Campos", uf: SP }
- { nome: "Jacareí", uf: SP }
uv run obs refresh-ibge --region minha_regiao
Resolve código IBGE e população (Censo 2022) para cada município e salva em config/municipios.csv.
uv run obs refresh-snis --region minha_regiao
Baixa indicadores de RSU do portal SNIS-RS e salva em data/raw/snis/snis_minha_regiao.csv.
uv run obs build --region minha_regiao
Aviso honesto: informalidade e RAIS ficam
pendentepara regiões fora da RMS (Região Metropolitana de Sorocaba) — os dados de Censo 2022 e RAIS 2023 estão pré-carregados apenas para os 27 municípios da RMS. Um painel com resíduos reais e informalidadependenteé um painel válido — nunca inventamos número.
config/ (regiões, municípios, coeficientes) → pipeline/ (Polars: fontes →
transform → modelo → render) → site/data.json → painel estático em site/.
Stack: Python + Polars, uv, HTML/CSS/JS vanilla. Sem framework, sem build step no front.
Os números de catadores informais são subcontados pelas bases oficiais — trate-os como piso. Calibre os coeficientes do modelo com gravimetria e dados locais antes de publicar qualquer projeção externamente.
MIT.