DISCUSSÃO DE UMA METODOLOGIA PARA MAPEAMENTO … · do perímetro urbano do município de Jaguari, o qual está localizado na região centro-oeste do estado do Rio Grande do Sul,

A DIVERSIDADE DA GEOGRAFIA BRASILEIRA: ESCALAS E DIMENSÕES DA ANÁLISE E DA AÇÃO

DE 9 A 12 DE OUTUBRO

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DISCUSSÃO DE UMA METODOLOGIA PARA MAPEAMENTO DE ÁREAS VULNERÁVEIS À INUNDAÇÃO UTILIZANDO O SIG

BRUNO ZUCUNI PRINA1 ROMARIO TRENTIN2

Resumo: O objetivo geral desse trabalho é o de sistematizar uma metodologia para mapeamento

de áreas vulneráveis à inundação. Assim sendo, destaca-se a utilização do aplicativo ArcGIS®, o qual foi de grande importância para as etapas metodológicas dessa pesquisa, com a análise e a ponderação de todas (atribuição de notas e pesos) as bases cartográficas. Assim, houve a construção das bases cartográficas, por meio de imagens do Google Earth. Com o total de cinco bases cartográficas: as construções (casas), os pátios, os arruamentos, os passeios e a densidade de residências. Com isso, houve a atribuição de notas e pesos, com o intuito de ponderar todas as variáveis. Deve-se destacar que as ferramentas de Geoprocessamento foram úteis para a realização de todos os procedimentos metodológicos desse trabalho, e, dessa forma, pode-se construir uma metodologia sólida a respeito do mapeamento da vulnerabilidade.

Palavras-chave: Geoprocessamento; Jaguari; Áreas de risco.

Abstract: The main objective from paper is to systematize a methodology for mapping of areas

vulnerable to flooding.Therefore, we noted the importance of ArcGIS® application, which was of great importance to the methodology of this research, with analysis and the weighting of all (with the allocation of notes and weights) cartographic bases. So, the cartographic databases were built through Google Earth images. With the total five cartographic databases: buildings (houses) the courtyards, the streets, the sidewalks and the residential density. With that, were assigned notes and weights, in order to considering all the variables. With that, were assigned notes and weights, in order to considering all the variables. It should be noted that the tools of Geoprocessing were useful for performing all methodological procedures this paper, and, thus, it can be constructed a robust methodology about the vulnerability mapping.

Key-words: Geoprocessing; Jaguari; Risk areas.

1 - Acadêmico do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Santa Maria. E-mail

de contato: [email protected] 2 Docente do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Santa Maria. E-mail de

contato: [email protected]



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1 – Introdução

Entre os inúmeros acontecimentos que estão com maior destaque,

ultimamente, são referentes aos desastres naturais, com foco as inundações

urbanas. Tais acontecimentos são assuntos corriqueiros em meios informativos e

em trabalhos acadêmicos, e, com o perpassar do tempo, há um aumento na

tendência das problematizações oriundas aos referidos fatos.

Todo o processo é desencadeado pela questão da urbanização, pelo cenário

de reter menos água no solo e sobrecarregar os corpos hídricos por meio do

escoamento superficial. Tangenciando o mesmo fator, há a instalação da população,

em várias ocasiões, em áreas ambientalmente frágeis, caracterizadas como áreas

vulneráveis, além de suscetíveis. No que refere-se a denotada questão, sobreleva-

se a problemática existente da vulnerabilidade urbana, a qual acentua toda a

dinâmica de desastres que possuem a tendência de ocorrer.

Assim sendo, deve-se destacar que a vulnerabilidade é a variável que

sobrecarrega o grau de um desastre (CASTRO, 1998), sendo este o motivo de

mapeá-la. Essa variável, em conjunto a cartografia do perigo é o que contempla o

mapeamento do risco. Porém, um fato que deve ser analisado é que nem sempre as

áreas mais vulneráveis serão àquelas propensas ao risco, pois, é necessário que as

mesmas estejam englobadas em áreas suscetíveis (áreas propensas a ocorrência

de um determinado evento).

A partir desse entendimento Ayala-Carcedo (2000) complementa que a

vulnerabilidade é um fator que atrela a intensidade de um evento perigoso,

maximizando as problemáticas de origem do desastre.

Com isso, no referido trabalho adotar-se-á como definição de vulnerabilidade

similarmente ao exposto por Santos (2007), o qual ressalva que a vulnerabilidade,

para ser mapeada, necessita de uma análise referente ao grau de desenvolvimento

(pobreza) de uma determinada população. Com isso, tem-se a definição de

vulnerabilidade por meio da referida questão, ou seja, pela situação econômica da

população exposta a um evento perigoso.

Com isso, destaca-se a importância da realização do referido trabalho, uma

vez que a vulnerabilidade é um dos pilares para definir o risco, e, por essa razão,



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alerta-se a importância de mapeá-la, para que, em futuros trabalhos, o mapeamento

do risco possa ser almejado, aplicando, essa metodologia.

Uma das possíveis formas de minimizar as perdas devido a incidência dos

desastres naturais deve-se ao gerenciamento, o qual, está, na maioria das vezes,

ligado à administração pública, e, ainda às questões interligadas à população,

principalmente àquelas mais vulneráveis.

Todos os conceitos tratados nesse trabalho, referem-se as inundações, sendo

que, para a referida pesquisa, tem-se como área de trabalho o uma pequena parte

do perímetro urbano do município de Jaguari, o qual está localizado na região

centro-oeste do estado do Rio Grande do Sul, na microrregião de Santa Maria.

Sobre Jaguari, destaca-se, que dentro seus inúmeros registros históricos, há

o destaque a um grande evento, o qual ocorreu no ano de 1984, e, o mesmo,

proporcionou um cenário de perdas e de terror a comunidade local.

Após contextualizada algumas questões teórica necessárias ao entendimento

da temática dessa pesquisa, explicita-se que o objetivo geral desse trabalho é o de

sistematizar uma metodologia para mapeamento de áreas vulneráveis à inundação,

estabelecendo como área de estudo o município de Jaguari/RS, realizando um

ensaio metodológico para uma pequena área, localizada em um bairro suscetível a

inundação. Assim sendo, utilizar-se-á parte do bairro "Sagrado Coração de Jesus",

localizado a sudoeste da área urbana municipal. Com isso, o recorte espacial

utilizado faz menção a uma quadra, a qual está parcialmente popularizada, conforme

identificado na Figura 1.



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Figura 1 - Área de estudo para implementação da metodologia do trabalho.

2 – Metodologia

Antes de segmentar todos os procedimentos metodológicos envolvidos nesse

trabalho, há de citar os aplicativos utilizados para construção das bases

cartográficas, bem como para sistematizar as rotinas específicas de

desenvolvimento das etapas metodológicas do presente trabalho.

Assim sendo, destaca-se a utilização do aplicativo ArcGIS®, o qual teve como

objetivo realizar a criação, a análise e a ponderação de todas (atribuição de notas e

pesos) as bases cartográficas.

As bases cartográficas envolvidas nessa pesquisa foram obtidas, por meio da

vetorização manual, através de uma imagem do Google Earth®. Além disso,

menciona-se que foi realizado um cadastro in loco na área de estudo, a fim de

eliminar as dúvidas acerca das características dos usos da terra presentes na área

de estudo.



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Destaca-se que não é necessário possuir uma alta precisão dos dados, no

que tange ao mapeamento, uma vez que as bases cartográficas serão necessárias a

fim de estimar a vulnerabilidade, e, por essa razão, que utilizou-se uma imagem do

Google Earth®, a qual gera uma ambiguidade da possível precisão a ser obtida.

Porém, novamente, alerta-se, que a mesma foi utilizada com a finalidade visual (de

interpretação dos alvos) sem realizar estimativas de medidas e/ou cálculos de áreas.

Com isso, explicita-se, que, inicialmente, realizou-se o georreferenciamento

da imagem obtida por meio do Google Earth®, realizando, o referido processo, por

meio de pontos coletados com a tecnologia GNSS.

Realizando uma análise específica no que tange aos procedimentos

realizados nessa pesquisa, destaca-se que todas as análises referem-se a

construção de cinco bases cartográficas: as construções (casas), os pátios, os

arruamentos, os passeios e a densidade de residências. Com isso, tem-se a ideia,

que, após criar os referidos planos de informação, e, posteriormente sistematizá-los

em classes, os mesmos representarão a vulnerabilidade do local, tentando explicitar

o grau de pobreza de cada lugar.

Assim, haverá a atribuição de notas e pesos, a fim de ponderar todas as

variáveis desse estudo. Com isso, cada base cartográfica analisada dividir-se-á em

classes específicas, e, com pesos específicos.

Em síntese, tratar-se-ão os dados em dois grupos: o primeiro referente às

características do uso e ocupação da terra, e, o segundo referente a densidade de

construções.

Quanto ao uso e a ocupação, salienta-se os seguintes critérios: as

construções (casas) serão segmentadas em casas de construção de alvenaria,

mista, e de madeira, os pátios serão segmentados em: pavimentado, misto e não

pavimentado; os arruamentos, por sua vez, dividir-se-ão em pavimentado e não

pavimentação; os passeios serão segmentados em pavimentado, misto e não

pavimentado.

Essa etapa metodológica ocorreu em dois momentos, o primeiro com a

vetorização dos dados, e, a segunda com a análise quanto aos usos do solo

inseridos em cada uma das residências.



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Assim, com a utilização de um mosaico de imagens de satélite (do Google

Earth®), foram vetorizados todos os usos da terra necessários a discretização das

informações, sendo que, foi de fundamental importância a realização de um cadastro

das residências do município, a fim de comprovar os dados quantificados.

Tem-se a ideia, de que as condições das construções, dos passeios, pátios e

arruamento, representem o que, de fato é a vulnerabilidade das construções nessa

área, retratando as condições das famílias englobadas no determinado recorte

espacial. Destaca-se, que, dependendo das condições da área de estudo, deve-se

remodelar os dados, com as variáveis mais demonstrativas. Assim, nessa primeira

etapa, os dados foram organizados conforme a Tabela 1, os quais foram modelados

a fim de representar, da melhor forma possível a realidade local.

Tabela 1 - Quantificação dos dados referente ao uso e ocupação do solo.

Tipo Peso Especificação Nota

Residência 0,35

Alvenaria 4

Misto 7

Madeira 10

Pátio 0,30

Pavimentado 4

Misto 7

Não pavimentado 10

Rua 0,20 Pavimentado 7

Não pavimentado 10

Passeio 0,15

Pavimentado 4

Misto 7

Não pavimentado 10

A última etapa para essa análise consistiu na união dos dados da Tabela 1,

para cada residência, ou seja, cada imóvel possuiu, ao final, um índice quantitativo

acerca das condições do uso do solo. E, assim, os dados foram interpolados, por

meio do algoritmo "Natural Neighbor", e foram rotuladas em 3 classes: área com

baixa vulnerabilidade inicial, área com média vulnerabilidade inicial e área com alta

vulnerabilidade inicial.

Já, referente a densidade de construções, a mesma será segmentada em três

classes: alta densidade, média densidade e baixa densidade. O referido



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mapeamento ocorrerá através do algoritmo Kernel Density do ArcGIS®, tendo como

feições de entrada, informações pontuais de cada uma das residências

espacializadas na área de estudo.

Por fim, foram unidos os dados do uso e ocupação do solo junto aos de

densidade de construções sendo remodelados, com uma nova aplicação de pesos e

notas (Tabela 2), a fim de caracterizar a vulnerabilidade na área de estudo. Para

isso, os dados foram readaptados para apenas a área com urbanização, ou seja, os

"vazios urbanos" foram excluídos, uma vez que essas áreas não interferem no

mapeamento do perigo, muito menos no risco, pois, sem urbanização, não há um

risco direto quanto à incidência de inundações.

Tabela 2 - Pesos e Notas dos dados finais.

Tipo Peso Especificação Nota

Usos do solo (vulnerabilidade

inicial) 0,6

Baixa vulnerabilidade inicial 4

Média vulnerabilidade inicial 7

Alta vulnerabilidade inicial 10

Densidade de residências

0,4

Baixa densidade 4

Média densidade 7

Alta densidade 10

Assim, os dados de cada uma das bases cartográficas foram equacionados,

por meio da ferramenta Raster Calculator do ArcGIS®, e obteve-se a modelagem da

vulnerabilidade para a área de estudo, subdivididas em quatros classes de

vulnerabilidade.

3 – Resultados

A seguir, serão apresentados todos os resultados referentes a aplicação dos

procedimentos metodológicos, e, assim, inicialmente, destacar-se-á os dados

referentes a vetorização das informações na área de estudo, conforme identificado

na Figura 2.



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Figura 2 - Feições abrangentes na área de estudo.

Assim, excluíram-se os "pátios" que não possuíam residências, uma vez que

não caracterizam áreas vulneráveis, assim, faz-se necessário delimitar a área, que

de fato está urbanizada, que caracteriza a área que será estudada. Com o referido

mapeamento, obtiveram-se os dados dispostos na Figura 3.

Figura 3 - Dados de uso e ocupação do solo classificados.



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Após a atribuição dos pesos e notas para as informações de uso e ocupação

do solo, obteve-se a modelagem exposta na Figura 4. Já com a aplicação do

algoritmo Kernel Density gerou-se a modelagem para a densidade de construções,

conforme Figura 5.

Figura 4 - Vulnerabilidade inicial dividida em três classes, conforme informações de

uso e ocupação do solo.



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Figura 5 - Dados referente a densidade de construções.

Por fim, com o cruzamento das informações, junto a atribuição de notas e

pesos, obteve-se a modelagem exemplificada na Figura 6, a qual retrata os dados

finais referentes a vulnerabilidade na área de estudo, classificadas em: Baixíssima,

Baixa, Média e Alta vulnerabilidade.



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Figura 6 - Mapeamento final da vulnerabilidade na área de estudo.

A partir da implementação metodológico, mapeou-se, de forma integral, a

vulnerabilidade a inundação na área de estudo, registrando, dessa forma, 4,6% da

área como de alta vulnerabilidade, 34,6% como de média vulnerabilidade, 55,8%

como de baixa vulnerabilidade e 5,0% caracterizada como de baixíssima

vulnerabilidade.

4 – Conclusão

Deve-se destacar que as ferramentas de Geoprocessamento foram úteis para

a realização de todos os procedimentos metodológicos desse trabalho,

principalmente a questão de organizar os dados na estrutura de um SIG.

Muitas são as formas de mapear a vulnerabilidade, porém, poucas são as

metodologias sólidas referente ao assunto. Além, de toda a dificuldade de

implementar metodologias sólidas, ainda, há a grande preocupação de conseguir



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representar de forma adequada a variável em estudo, a qual é passível de muita

subjetividade.

A área de estudo foi escolhida a fim de demonstrar que os locais que não

possuem habitação (vazios urbanos) não são considerados como áreas vulneráveis,

uma vez que não desencadeiam áreas de perigo, muito menos de risco, por não

serem habitadas.

5 – Referências Bibliográficas

AYALA-CARCEDO, F. J. La ordenación del teriitorio en la prevención de

catástrofes naturales y tecnológicas. Bases para un procedimiento técnico-

administrativo de evaluación de riesgos para la población. Boletín de la A.G.E.

nº 30, 2000, p. 37-49, Instituto Geológico Y Minero de España.

CASTRO, A. L. C. de. Glossário de Defesa Civil: Estudos de riscos e medicina

de desastres. 2ª Edição, Revista e Ampliada. Ministério do Planejamento e

Orçamento - Secretaria Especial de Políticas Regionais - Departamento de Defesa

Civil. Brasília, 1998.

SANTOS, R. F. dos (org). Vulnerabilidade Ambiental: desastres naturais ou

fenômenos induzidos? Brasília: Ministério do Meio Ambiente, 2007.

6 – Agradecimentos

Agradecemos a CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível

Superior) pela concessão de bolsa de estudos ao primeiro autor.

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