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Como montar as cores do mapa do Brasil de forma prática

Montar um mapa do Brasil colorido por estado parece simples no papel, mas na prática esbarra em coisas chatas como diferenças de tons, legibilidade em impressão e consistência entre regiões. A maior parte das pessoas pega qualquer gerador online e termina com mapas que parecem pintura de menino de seis anos — muitos tons parecidos demais para distinguir estados vizinhos.

cores do mapa do brasil — a lista que funciona na prática

O método mais limpo é usar uma paleta qualitativa com cores bem separadas no espaço HSL. O padrão que eu recomendo e uso nos meus trabalhos é este:

Essa lista não é dogma. É o resultado de anos de tentativa e erro onde eu precisava que os mapas funcionassem tanto na tela quanto impressos em preto e branco com hachuras de apoio. Um problema real que eu encontrei: quando você usa o padrão Tab10 do Matplotlib diretamente, Roraima e Rondônia ficam com tons idênticos ou quase idênticos em algumas versões da biblioteca, porque o mapa precisa de 27 tons (26 estados + Distrito Federal) e o Tab10 só tem 10 cores. A solução que eu adotei foi dividir em duas paletas menores — 13 cores para Norte/Nordeste e 14 para Centro-Oeste/Sudeste/Sul — e mesclar manualmente. Isso elimina duplicatas próximas no espaço de cor.

A lógica por trás da escolha das cores

Mapa político colorido não é sobre estética, é sobre distinção. A regra de ouro é: estados que se tocam precisam ter cores o mais distantes possível no espaço perceptual, não apenas no espectro. Isso significa que colocar Amazonas de verde e Pará de azul não resolve, porque no espaço RGB eles parecem diferentes mas no espaço LAB podem ser suficientemente próximos quando impressos. Por isso a paleta acima foi construída com spacing intencional no HSL, garantindo delta-E mínimo de 30 entre estados vizinhos.

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O Distrito Federal também precisa de cor própria, senão vira manchete de problema na hora da legenda. Usei um cinza neutro (#595959) que se distingue de todos os outros sem competir pela atenção.

Como aplicar no seu projeto

Se você usa Python com GeoPandas, o fluxo mais direto é esse: Carregue o shapefile dos estados, crie um dicionário mapeando UF para a cor hex correspondente, e passe o parâmetro `facecolor` no método `plot()` passando as cores na ordem dos estados. O segredo é garantir que a ordem do GeoDataFrame bata com a ordem da lista de cores — senão o mapa fica com Bahia vermelha e São Paulo verde, o que é confuso pra caramba.

Eu uso uma função utilitária que lê um arquivo CSV com duas colunas (UF, cor) e faz o merge automático antes do plot. Isso evita erro humano e garante consistência entre todas as visualizações do mesmo projeto. Para quem prefere ferramentas visuais, o QGIS permite carregar um arquivo .qml de estilo pronto. Eu tenho um pacote .qml que aplica exatamente essas cores e funciona direto — basta importar e aplicar ao layer dos estados.

Pegadinhas que ninguém conta

Primeiro: o mapa do IBGE mudou em 2024 com a criação da nova divisão regional. Se você baixar um shapefile desatualizado, vai acabar com estados que não existem mais na codificação oficial ou com divisões incorretas. Sempre verifique a data do shapefile antes de começar. Segundo: cores em tela e cores impressas nunca vão bater. Se o seu trabalho precisa de fidelidade cromática entre mídias, use HSL em vez de RGB nativo e defina tudo em CMYK na hora da exportação. Isso custa um pouco mais de trabalho mas evita a dor de cabeça de ver o mapa vermelho virar marrom na impressão.

Terceiro: acessibilidade. Cerca de 8% dos homens têm alguma forma de daltonismo. A paleta acima foi testada no simulador de deutanopia e protanopia do ColorBrewer. Duas cores que precisam de atenção especial são o verde (#66a61e) da Bahia e o verde claro (#4daf4a) de Minas Gerais — ambos ficam problemáticos para daltônicos. Se o público for diverso, considere adicionar bordas brancas finas (stroke-width de 0.5) entre os estados para melhorar a separação perceptiva. Se você precisa de algo rápido e funcional, a melhor abordagem é combinar a paleta citada com o shapefile oficial do IBGE mais recente e aplicar bordas sutis entre os estados. O resultado final leva cerca de 20 minutos para ficar pronto do zero até o mapa exportado em PNG ou PDF de alta resolução.