Malha Espacial de Precariedade Viária Brasileira (Censo 2022 + Overture Maps)

Base de dados espacial contendo o cruzamento de variáveis de infraestrutura do Entorno do Censo Demográfico 2022 (IBGE) com a malha viária aberta do Overture Maps. O conjunto de dados cobre todos os 5.570 municípios brasileiros, mapeando a precariedade urbana em nível de logradouro através da construção de um Índice Composto de Precariedade que avalia: Ausência de calçadas Ausência de bueiros/bocas de lobo Ausência de iluminação pública Ausência de pavimentação Os dados estão particionados por Unidade da Federação (UF) no formato Apache Parquet (compressão ZSTD), otimizados para leitura lazy com Big Data. Esta base é o núcleo de dados do pacote R precviasBR. [ATUALIZAÇÃO - Versão 1.1.0] Nota Metodológica (Tratamento de Missing Values): A lógica de cruzamento espacial foi aprimorada nesta versão para refletir com exatidão os vazios censitários. Vias estritamente rurais, rodovias isoladas ou áreas desabitadas que não possuem questionário de entorno aplicado pelo IBGE agora recebem estritamente o valor NA (nulo) em seus indicadores, e não mais 0 (zero). Isso garante a integridade estatística da base, prevenindo que locais não recenseados sejam erroneamente interpretados por algoritmos como possuindo "0% de precariedade" (infraestrutura perfeita).本空间数据集整合了巴西地理与统计研究所（IBGE）2022年人口普查街区环境的基础设施变量与Overture Maps开放道路网数据。 本数据集覆盖巴西全部5570个市镇，通过构建综合基础设施匮乏指数（Índice Composto de Precariedade），以街巷为单元绘制城市基础设施不完善状况。该指数评估维度包括： - 无人行道 - 无雨水篦子/排水井 - 无公共照明设施 - 无路面铺装 数据按联邦单位（UF）进行分区存储，格式为采用ZSTD压缩的Apache Parquet，针对大数据场景下的懒加载读取进行了优化。本数据集是R语言包precviasBR的核心数据源。 【更新 - 版本1.1.0】 方法论说明（缺失值处理）： 本次版本优化了空间拼接逻辑，以精准反映普查空缺区域。此前，严格意义上的乡村道路、孤立公路或未被IBGE开展街区环境问卷调研的无人居住区，其指标曾被误赋值为0（零）；在本版本中，此类区域的指标将严格赋值为NA（空值），而非0。此举保障了数据集的统计完整性，避免未普查区域被算法错误解读为"0%基础设施匮乏（即完美基础设施）"。