Se por um lado os esforços no sentido de “acabar com a seca” …wiki.dpi.inpe.br/lib/exe/fetch.php?media=ser300:monografia... · Hilton Luís Ferraz da Silveira 1. INTRODUÇÃO:

AVALIAÇÃO MULTICRITERIAL NA DETERMINAÇÃO DE ÁREAS

PRIORITÁRIAS PARA A INSTALAÇÃO DE BARRAGENS SUBTERRÂNEAS.

Hilton Luís Ferraz da Silveira

1. INTRODUÇÃO:

As discussões sobre a secas no semiárido nordestino ocorrem desde os

primórdios do processo de colonização do Brasil. Com o avanço da ciência,

principalmente com a segunda revolução industrial (1850 – 1870), e a respectiva

incorporação de novas tecnologias na área das ciências agrárias, o debate sobre

o processo de estiagem foi norteado pelo “combate à seca”. Neste sentido surge,

em 1902, a Inspetoria de Obras Contra as Secas – IOCS transformado mais

tarde no Departamento Nacional de Obras Contra as Secas – DNOCS. Tal

discurso permeou o imaginário popular e político durante quase todo o século

XX, e foi responsável pela construção de grandes açudes e projetos de irrigação.

A importação de tecnologias “salvadoras” que prometiam resolver a questão da

seca do Nordeste também marcaram o período agravando, em alguns casos, a

fragilidade de um ecossistema bastante complexo.

Se por um lado os esforços no sentido de “acabar com a seca” resultaram

em ações desastrosas, por outro permitiram o avanço no conhecimento dos

processos e das características naturais da região. Surge então, no último quarto

do Século XX, o entendimento dos períodos de estiagem como uma

característica natural que não deve ser combatida, mas convivida. Desta forma,

nasce nos meios técnicos e acadêmicos a ideia da “convivência com a seca”

que, mais tarde, aderiu ao conceito de “segurança alimentar”, principalmente

pela atuação do sociólogo Herbert José de Sousa.

Uma das muitas tecnologias que visam a garantia da segurança alimentar

e o convívio com a seca é o da Barragem Subterrânea (BS) que consiste no

armazenamento de parte da agua da chuva no solo, por meio da implementação

de uma parede impermeabilizante no sentido transversal da vertente impedindo,

assim, parte do escoamento subsuperficial da agua (MELO et al. 2011). Cria-se,

desta forma, uma área de influência da barragem, de cerca de um hectare, cujo

solo manterá sua umidade por um tempo mais prolongado, inclusive nos

períodos de estiagem mais severa. Como salientou Silva et al. (2010) as BSs

tem contribuído para o melhor convívio das famílias sertanejas com o Semiárido,

por proporcionar o acesso à água para a exploração agropecuária, diminuindo

os riscos da agricultura dependente de chuva.

Embora tal tecnologia tenha obtido bons resultados nos últimos anos,

inclusive na severa seca de 2011/2012, sua implementação deve seguir critérios

rígidos a fim de se evitar a degradação do solo pela erosão, eutrofização ou

salinização. Além disso, o diminuto tamanho das BSs cria a dificuldade de se

localizar as áreas com condições adequadas para sua implementação,

aumentando em muito os custos de viagens de campo e de prospecção dos

solos. Um sistema que indicasse a localização de regiões com melhores

condições para a instalação das BSs auxiliaria na racionalização dos custos e o

tempo de sua implementação.

A avaliação multicriterial é uma das técnicas empregadas para a tomada

de decisão que foram incorporadas aos SIGs. Essa integração foi considerada

um avanço em relação ao procedimento convencional de cruzamento de planos

de informação para a determinação de áreas de risco e prioritárias. Nesse

contexto, a avaliação multicriterial é considerada um processo que combina e

transforma dados espaciais (planos de informação de entrada) em mapas finais

para a tomada de decisão, ressaltando-se que as regras de decisão definem as

relações entre os dados de entrada e os mapas finais. Desta forma, o objetivo

deste trabalho é a elaboração de um mapa de suscetibilidade para a instalação

de barragens subterrâneas, para a região de Arapiraca em Alagoas, utilizando a

avaliação multicriterial (Média Ponderada Ordenada - MPO) e a técnica

participatória em ambiente SIG.

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 Abordagem Multicriterial

A partir da década de 60, com o desenvolvimento das técnicas de análise de custo-benefício, passou-se a considerar outros aspectos da realidade, isto é, passou-se a considerar alguns problemas de natureza qualitativa, adicionando variáveis relacionadas à preservação ambiental, fatores sociais, etc. No entanto, essas análises de custo-benefício traduziam cada aspecto sob análise do valor financeiro, e no final todos os aspectos eram comparados por um único critério, de modo a constituir-se como uma técnica mono critérios de apoio à decisão (SCHMIDT, 1995). Além disso, como salientou Brilhante & Caldas (1999), nas análises de custo-benefício os fatores ambientais geralmente são completamente desconsiderados, face aos fatores de ordem econômica.

O divisor de águas que marcou o desenvolvimento substancial das analises multicriteriais foi conferência de Outubro de 1972 na Universidade da Carolina do Sul, Organizada por James L. Cochrane e Milan Zeleny, onde começou a tomar forma e a se organizar uma comunidade científica, antes dispersa, interessada pelo domínio do multicritério (BANA E COSTA, 1993a apud SCHMIDT, 1995).

As análises multicriteriais são subsídios para processo de tomada de decisão, que Eastman (2001) definiu como escolha entre alternativas que podem representar diferentes cursos de ações. Este processo de decisão é baseado na medição e avaliação de um ou mais critérios, onde os critérios podem ser de dois tipos: fatores, que realçam ou diminuem a adequação de uma alternativa, sendo comumente medida em escalas contínuas; e restrições, que limitam as alternativas sob consideração, expressa geralmente sob forma de mapas boleanos (EASTMAN, 2001).

Como métodos da avaliação multicriterial que vêm sendo utilizados na integração dos diferentes critérios pode-se citar o Booleano; o do Ponto Ideal; o da Combinação Linear Ponderada; o da Análise de Concordância e mais recentemente o da Média Ponderada Ordenada (MALCZEWSKI, 2000). Dentre esses métodos a Combinação Linear Ponderada (MALCZEWSKI, 1996; EASTMAN, 1993) e a Média Ponderada Ordenada (MALCZEWSKI, 1999; EASTMAN, 2001; MALCZEWSKI, 2004) têm sido empregadas em substituição à lógica boolena na determinação de áreas de suscetíveis, de risco e prioritárias, uma vez que, segundo Soares (2005), a técnica boleana e seus operadores True ou False não permitem ponderação entre classes, dificultando a apresentação de critérios que sejam bem conformados com a complexidade do mundo.

A avaliação multicriterial é uma das técnicas empregada para a tomada de decisão que foi incorporada aos SIGs. Essa integração foi considerada um avanço em relação ao procedimento convencional de cruzamento de planos de informação para a determinação de área de risco e prioritárias (EASTMAN, 2001; MALCZEWSKI, 1999). Nesse contexto, a abordagem multicriterial é considerada como um processo que combina e transforma dados espaciais (planos de informação de entrada) em mapas finais para a tomada de decisão, sendo as regras de decisão é que definem as relações entre os dados de entrada e os mapas finais (MALCZEWSKI, 1999). Estes processos de decisão visam atender um ou mais objetivos, e são suportados tendo como base a avaliação de diversos critérios, que podem ser fatores ou restrições e podem se referir tanto a atributos do indivíduo como ao conjunto todo de decisão, onde os fatores irão realçar ou diminuir a suscetibilidade de uma alternativa específica para uma atividade ou objetivo, e as restrições podem ser entendidas como categorias restritivas das alternativas (fatores), excluindo áreas e limitando espacialmente a distribuição das possibilidades de escolha (EASTMAN, 2001).

Segundo Malczewski (2004), essa avaliação envolve a utilização de dados georreferenciados, os conceitos dos tomadores de decisão e a manipulação desses dados e conceitos com base em regras de decisão específicas. Para esse autor duas considerações são, dessa forma, de extrema importância para sua utilização: (i) a capacidade do SIG de adquirir, armazenar, recuperar, manipular e analisar os dados georreferenciados e (ii) a capacidade de combinar esses dados e os conceitos dos tomadores de decisão em alternativas de decisões.

2.1.1 Média Ponderada Ordenada

A Média Ponderada Ordenada (MPO), técnica introduzida por Yager (1988), e envolve a aplicação de dois grupos de pesos: os de fatores e os pesos de ordenação, além da definição do próprio conjunto de fatores. O primeiro relaciona-se à importância do fator no processo de tomada de decisão, de modo que os fatores considerados mais importantes recebem maiores pesos de fatores.

O segundo grupo de pesos não estão associados aos critérios, mas sim à ordem que lhes é atribuída depois da aplicação da técnica da Combinação Linear

Ponderada (ZAMBON et al. 2005). Dessa forma, os pesos de ordenação controlam o modo como o operador (Média Ponderada Ordenada) agrega os fatores, no continuum entre os extremos (AND e OR) (EASTMAN, 2001). Darós & Carrión (2006) afirmam que uma questão importante dos operadores MPO é o passo da reordenação, onde um agregado xi não está associado a um peso particular Wj, sendo que o peso está associado com uma posição ordenada j particular dos critérios, de modo que esta ordenação induz a não linearidade no processo de agregação. Dessa forma, explica Vettorazzi (2006) os critérios recebem pesos com base em sua ordem de ranqueamento em vez de suas qualidades inerentes. Vettorazzi (2006) exemplifica o processo da MPO da seguinte forma:

“Podemos decidir aplicar pesos de 0,5, 0,3 e 0,2 a um conjunto de fatores A, B e C, com base em sua ordem de ranqueamento BAC (do mais baixo para o mais alto), a combinação ponderada seria 0,5B + 0,3A + 0,2C. Entretanto, se para outro local os fatores fossem ranqueados CBA, a combinação ponderada seria 0,5C + 0,3B + 0,2A.” (Vettorazzi, 2006; pp. 91)

Para se fazer a caracterização da operação em MPO, são usados dois parâmetros, Risco e Compensação, mostrado abaixo.

1

1

1

2

n

nOin

oCompensaçã i

;

e

i

Oiinn

Risco1

Sendo:

n = número total de fatores;

i = ordem do fator e;

Oi = peso do fator para o fator de ordem i.

Se a maior parte dos pesos de ordenação for assinalada à esquerda, à direita ou ao centro (Figura 1), isto irá determinar a posição na dimensão de risco assumido no processo de tomada de decisão (MALCZEWSKI, 1999).

Figura 1 - Espaço de estratégia para a tomada de decisão, adaptado de

Eastman (2001)

3. MATERIAIS E METODO

3.1 Materiais

3.1.1 Área de estudo

A microrregião de Arapiraca ocupa a porção central do Estado de Alagoas

(Figura 2), entre os paralelos 10°04’17”S e 9°31’56”S e os meridianos

36°58’11”W e 36°20’33” W e é composta pelos municípios de Arapiraca, Campo

Grande, Coité do Nóia, Craíbas, Feira Grande, Girau do Ponciano, Lagoa da

Canoa, Limoeiro de Anádia, São Sebastião e Taquarana totalizando uma área

territorial de 2.466 km² ou cerca de 8,9% do Estado.

Figura 2 – Localização da área de estudo do Estado de Alagoas.

Climaticamente, a região é uma área de transição entre a região úmida

litorânea e a região semiárida. A maior parte de seu território (a leste) está

inserida na classificação As’ de Köppen, ou seja, tropical e quente com chuvas

de outono/inverno e precipitação pluviométrica entre 1.000 mm a 1.500 mm

(BARROS et al. 2012). Já sua porção oeste, apresenta condições semiáridas,

com clima BSh, isto é, seco e quente, com precipitação pluviométrica média

anual entre 600 mm a 900 mm (BARROS et al. 2013).

É possível observar, no trabalho de Araújo Filho et al. (2013), que a

distribuição dos solos respeita esta característica climática, uma vez que

encontramos nas porções orientais do território solos mais desenvolvidos,

predominando os Latossolos e os Argissolos. Ao se deslocar para o oeste,

verificamos o aparecimento de uma maior quantidade de solos típicos da região

semiárida, como os Neossolos Regolíticos e os Neossolos Litólicos, além dos

Planossolos.

3.1.2 Bases cartográficas e de dados

As bases cartográficas digitais utilizadas neste trabalho foram produzidas

ou compilados por Santos et al. (2013) por ocasião do Zoneamento

Agroecológico de Alagoas (ZAAL) na escala 1:100.000. Foram utilizados os

seguintes planos de informação do ZAAL de mapa de solos, altimetria segundo

SRTM, precipitação média anual e limites municipais.

Figura 3 – Bases digitais utilizadas neste trabalho: a) mapa de solos; b) altimetria

segundo SRTM; c) precipitação média anual, e; d) limites municipais.

Para o cálculo do IDH, utilizou-se o elaborado por PNUD (2013) referente

ao ano de 2010 e incorporado à malha municipal disponibilizado por Santos et

al. (2013). Também foi utilizado o banco de dados e de perfis de solos

coletados e compilados no ZAAL por Santos et al. (2013).

3.2 Método

Para este trabalho, tendo em vista a grande complexidade dos agentes

envolvidos no escorregamento de encostas, faz-se necessária à utilização de

uma ferramenta robusta capaz de congregar todos os fatores considerados. O

método escolhido foi da Média Ponderada Ordenada, que Valente e Vettorazzi

(2005) definiram como uma metodologia flexível e fácil de ser implementada,

além de possibilitar a interação de conhecimentos (pesquisadores, analistas etc)

no processo de tomada de decisão.

a

c

b

d

3.2.1 Definição dos critérios

Na definição dos critérios (fatores e restrições) empregou-se a Técnica

Participatória (EASTMAN, 2001), por meio da consulta a especialistas das áreas

de conservação de ecossistemas, de geoprocessamento, de geotécnica, de

climatologia e de conservação dos solos, além de uma revisão bibliográfica,

tendo em vista a realidade local e a disponibilidade de material cartográfico.

3.2.1.1 Restrições

Para Eastman (2001), restrições limitam as alternativas sob consideração,

de modo a constituir-se como um mapa booleano (lógico) onde as áreas

excluídas possuem identificadores false (0) e áreas consideradas com

identificadores true (1).

3.2.1.2 Fatores

Fatores, como definiu Eastman (2001), são critérios que aumentam ou

diminuem a adequação de uma alternativa específica de uma decisão. Dessa

forma foram escolhidos seis fatores considerados relevantes na escolha de

áreas para a alocação de Barragens Subterrâneas.

3.2.1.2.2 Profundidade dos solos

A profundidade do solo é muito importante para a determinação do volume

de agua a ser captado. Entretanto, solos demasiadamente profundos podem ter

custos de construção elevados ou serem inviáveis em função baixa capacidade

de retenção de agua. Silva et al. (2010) recomenda solos com profundidades

entre 1 a 3,5 metros, admitindo uma profundidade máxima de 4 metros.

Nos mapas pedológicos, diversos tipos de solos podem estar associados

de modo a formar uma única unidade de mapeamento. Desta forma, a

profundidade de cada tipo de solo foi ponderada em função de sua proporção na

unidade de mapeamento. Os solos demasiadamente rasos ou profundos

receberam um menor valor de suscetibilidade, enquanto solos com

profundidades próximos a dois metros receberam maiores notas. A o valor obtido

por cada unidade de mapeamento poderia ir de 0 (uma unidade completamente

formada pelos chamados Tipos de terreno, como depósitos de areia ou

afloramento rochosos) até 10 (uma unidade completamente ocupada por solos

de profundidade entre 1 e 3,5m) pode ser vista na Tabela 1.

O ranqueamento dos escores obtidos por cada unidade de mapeamento

foi então normalizado para uma escala de 0 a 255 níveis por meio de uma função

linear, conforme Figura 4a.

Tabela 1 – valores de ranqueamento das unidades de mapeamento de solos

(Unimap) para a profundidade.

Unimap Nivel Unimap Nivel Unimap Nivel Unimap Nivel

GXe4 3.8 PAd40 5.5 PVe1 6 RRde2 3.6

LAd6 6.6 PAd41 6 PVe2 4.95 SXe18 2.4

LAd8 6.4 PAd46 4.5 RLe1 1.8 SXe2 4.8

LAe 6 PAd6 6 RLe13 2.2 SXe24 2

LVAd1 6.35 PAd8 6.2 RLe15 2.1 SXe5 1.65

LVAd2 6.4 PAde2 6.4 RLe32 0.6 SXe6 2.4

LVAd4 5.65 PAde4 5.1 RLe5 2.2 SXe7 2.3

LVAd5 6 PVAd12 5.8 RLed10 0.7 SXe8 2.4

LVe1 7 PVAd20 4.4 RLed11 1.9 TCo1 2.4

LVe2 5.8 PVAd23 6 RLed5 2.75 TCo2 2.4

LVe3 5.9 PVAd26 6.35 RLed7 1.5 TT2 0

PACd1 6 PVAe2 5.25 RLed8 1.45 TT3 0

PAd10 6.2 PVde 6 RQo1 4.1

3.2.1.2.3 Textura dos solos

A textura é um dos fatores mais importantes a serem considerados pois

denota a porosidade do solo e, consequentemente a quantidade de agua que

pode ser armazenado por volume quadrático. Solos arenosos possuem maior

porosidade e maior capacidade de absorver a agua das chuvas. Entretanto,

solos arenosos também possuem baixa capacidade de retenção, o que se traduz

numa maior percolação da agua para camadas mais profundas.


(Unimap) para a textura.


GXe4 1.5 PAd40 2.75 PVe1 2 RRde2 4.6

LAd6 2.6 PAd41 2.8 PVe2 3.35 SXe18 3

LAd8 1.6 PAd46 1.5 RLe1 2.2 SXe2 3.85

LAe 3.4 PAd6 4 RLe13 4.15 SXe24 2.5

LVAd1 1.3 PAd8 1.8 RLe15 3.85 SXe5 3.2

LVAd2 2.1 PAde2 3.6 RLe32 3 SXe6 4.5

LVAd4 3.6 PAde4 2.05 RLe5 2.05 SXe7 2.35

LVAd5 3.4 PVAd12 1.8 RLed10 2.1 SXe8 4.3

LVe1 3 PVAd20 1.6 RLed11 5 TCo1 4.3

LVe2 1 PVAd23 4 RLed5 3 TCo2 2

LVe3 2.9 PVAd26 3 RLed7 1.7 TT2 0


PAd10 3 PVde 2 RQo1 4.2

A Tabela 2 mostra o escore total obtido por cada unidade de mapeamento,

onde a textura de cada solo componente foi ponderada em função de sua

proporção na unidade de mapeamento. Solos com textura média receberam

valor igual a 5, enquanto que solos com textura arenosa ou argilosa receberam

valores iguais a 1, seguindo a recomendação de importância determinada por

Silva et al (2010).

A Figura 4b mostra o mapa de fator normalizado para a textura.

3.2.1.2.4 Salinidade

A salinização dos solos da região semiárido e a consequente desertificação

está entre os principais problemas ambientais do semiárido brasileiro. A pouca

profundidade da cobertura pedológica e o a baixa precipitação aliada a elevada

evaporação favorecem a migração dos sais das rochas para as camadas

superficiais do solo.

Desta forma, é muito importante o controle rígido com o manejo dos solos

com alto risco de salinização. Para este projeto, cada unidade de mapeamento

teve a presença ou não dos caráteres salinos, sálico, sódico e solódicos

mensurada conforme a Tabela 3. Os caráteres sálico e salino se caracterizam

pela presença de sais mais solúveis em agua fria que o sulfato de cálcio indicada

por condutividade elétrica do extrato de saturação entre 4 dS m-1 e7 dS m-1 para

o caráter salino e com saturação maior que 7 dS m-1 para o caráter sálico

(EMBRAPA, 2013). Já a os caráteres sódico e solódico possuem a característica

de possuírem saturação por sódio (100 Na+/T) variando de 6% a 15% para o

caráter sódico e maior que 15% para o caráter solódico (EMBRAPA, 2013).


(Unimap) para a salinidade.


GXe4 1.75 PAd40 5 PVe1 5 RRde2 5

LAd6 5 PAd41 5 PVe2 3.25 SXe18 1.5

LAd8 5 PAd46 5 RLe1 5 SXe2 3

LAe 5 PAd6 5 RLe13 3.25 SXe24 2.5

LVAd1 5 PAd8 5 RLe15 3.75 SXe5 2.75

LVAd2 5 PAde2 5 RLe32 5 SXe6 2.5

LVAd4 3.75 PAde4 5 RLe5 5 SXe7 5

LVAd5 5 PVAd12 5 RLed10 5 SXe8 1.5

LVe1 5 PVAd20 5 RLed11 5 TCo1 3.5

LVe2 5 PVAd23 5 RLed5 5 TCo2 5

LVe3 4 PVAd26 5 RLed7 5 TT2 5


PAd10 5 PVde 5 RQo1 3.5

Desta forma, cada solo associado a uma unidade de mapeamento teve

recebeu uma nota de 0 ou 1 quando da presença ou ausência dos caráteres

supracitados. Após o ponderamento pela proporção dentro da unidade de

mapeamento, o polígono de solo recebeu a pontuação mostrada na sendo,

posteriormente, normalizado por uma função linear para uma escala de 0 a 255

niveis (Figura 4c).

3.2.1.2.4 Declividade do terreno

O fator de declividade está intimamente ligado ao manejo do solo a fim de

se evitar a erosão. Solos com maiores declividades tornaram-se por isso menos

aptos à receber a tecnologia da barragem subterrânea. Desta forma, um mapa

de fator de declividade foi obtido a partir do calculo de declividade do terreno

utilizando-se os dados do SRTM. Foi aplicado, para o mapa de declividade do

terreno, uma função linear inversa a fim de normalizar os dados na escala de 0

a 255 níveis e pode ser visto na Figura 4d.

3.2.1.2.5 Precipitação anual

A precipitação tem grande importância ao se escolher as áreas com maior

risco climático para as populações. A menor pluviosidade acarreta em maior

deficiência hídrica, restringindo as culturas com aptidão favorável ao plantio.

Desta forma, menores taxas de precipitação foram associadas a maiores

graus de suscetibilidade, uma vez que estão associados a uma maior

dependência da precipitação, conforme Figura 4e.

3.2.1.2.6 IDH Renda

Para Silva et al. (2010) a água representa o grande desafio para quem vive

do Semiárido, sobretudo para aqueles que produzem alimentos para

subsistência e a barragem subterrânea é uma das tecnologias de captação de

água de chuva que tem contribuído para o melhor convívio das famílias

sertanejas com o Semiárido, por proporcionar o acesso à água para a exploração

agropecuária, diminuindo os riscos da agricultura dependente de chuva.

Ainda, segundo Silva et al (2010), as BSs fazem parte do Programa Uma

Terra e Duas Águas (P1 +2), como uma das opções de captação de água para

produção de alimentos. Esse programa está sendo implantado, em todo

semiárido do Brasil, pela Articulação no Semiárido Brasileiro (ASA), por meio de

suas organizações e financiado com recursos do Ministério do Desenvolvimento

Social e Combate a Fome (MDS), Codevasf, Fundação Banco do Brasil,

Ministério do Desenvolvimento Agrário (MDA), Petrobras e Cooperação

Espanhola.

Figura 4 – Mapas de fatores normalizados: a) profundidade do solo; b)

textura do solo; c) salinidade do solo; d) declividade do terreno; e) precipitação,

e; f) IDH-Renda

a) b)

c) d)

e) f)

Desta forma, há a necessidade de se racionalizar os recursos de modo a

concentrar esforços nas localidades mais fragilizadas socialmente. Para tanto,

utilizou-se o parâmetro de renda componente do Índice de Desenvolvimento

Humano Municipal (IDHM) produzido pelo PNUD (2013) para o ano de 2010.

O mapa municipal de IDH foi então normalizado por meio de uma função

linear inversa, de modo que os maiores valores da variável IDHM-Renda fossem

associados a menores valores de suscetibilidade, conforme Figura 4f, numa

escala de 0 a 255 níveis.

3.2.2 Definição dos pesos dos critérios

A pesagem dos fatores nas abordagens multicritérios foi feita por meio da Matriz pareada proposta por Saaty (1977), sendo utilizada com sucesso por diversos autores como Valente (2005), Valente e Vettorazzi (2005), Valente e Vettorazzi (2005b), Vettorazzi (2006).

Na matriz de comparação pareada, os valores de pesos são dados tendo como base uma escala de nove pontos (Figura 5) que relaciona valores qualitativos a valores quantitativos, possibilitando assim a comparação matemática entre os fatores.

Figura 5 – Escala contínua para a elaboração da matriz de comparação

pareada.

A comparação entre os fatores e o peso de cada um pode ser visto na Tabela 4.

Tabela 4 – Matriz de comparação pareada entre os fatores definidos para a

avaliação multicritérios.

F1 F2 F3 F4 F5 F6 Pesos

F1 1 0,121

F2 1,6 1 0,201

F3 1,3 0,8 1 0,162

F4 2,0 1,2 1,5 1 0,220

F5 1,7 1,0 1,2 0,8 1 0,200 F6 0,7 0,4 0,5 0,7 0,4 1 0,096

Taxa de Consistência (TC) = 0,01 1,000 Sendo: F1 = IDH-Renda; F2 = Textura do solo; F3 = Declividade do terreno; F4 =

Ocorrência de salinidade; F5 = Profundidade do solo, e; F6 = Precipitação.

4. RESULTADO E DISCUSSÃO

Como resultado foram gerados diversos cenários para entender como os

pesos de ordenação controlam a posição dos mapas dentro do triângulo da

decisão. Os mapas mostrados na Figura 6 receberam seus pesos de ordenação

de maneira concentrada nos extremos, de modo que o mapa da Figura 6a

associa seus fatores por meio do operador lógico OU, enquanto o mapa da

Figura 6b associa seus fatores por meio do operador lógico E.

Figura 6 – Mapa da suscetibilidade correspondente a: a) risco mínimo e

nenhuma compensação, e; b) risco máximo nenhuma compensação.

Tabela 5 – Respectivos pesos de ordenação dos mapas apresentados

Mapa Pesos de ordenação

PO1 PO2 PO3 PO4 PO5 PO6

Figura 6a 1 0 0 0 0 0 Figura 6b 0 0 0 0 0 1 Figura 7 0,1666 0,1666 0,1666 0,1666 0,1666 0,1666

Figura 8 0,1 0,1 0,1 0,15 0,25 0,30 Figura 9 0,30 0,25 0,15 0,1 0,1 0,1

Assumindo riscos intermediários foi obtido, preliminarmente, um mapa da

suscetibilidade por meio do uso de pesos de ordenação iguais e é mostrado na

Figura 7. Possui risco médio e alta compensação e é o correspondente ao que

seria obtido por meio da Combinação Linear Ponderada (CLP). A CLP é, dentro

do de estratégia para a tomada de decisão a posição intermediária entre os

operadores lógicos OU e E.

Temos então, com os três mapas apresentados, os três vértices do

triângulo correspondente ao espaço de estratégia para a tomada de decisão.

Entre os vértices correspondentes ao operador lógico OU e a CLP e entre a CLP

e o operador lógico E obtivemos os mapas da Figura 8 e da Figura 9

respectivamente.

a) b)

Figura 7 – Mapa da suscetibilidade obtido por meio da Combinação Linear

Ponderada com risco médio e alta compensação.

Figura 8 – Mapa da suscetibilidade obtido por meio da Média Ponderada

Ordenada com risco baixo e média compensação.

N

N

Figura 9 – Mapa da suscetibilidade obtido por meio da Média Ponderada

Ordenada com risco alto e média compensação.

Nos cenários de baixo risco, é possível notar a inclusão de uma grande

parcela da área de estudo como possuindo elevado grau de suscetibilidade,

eliminando basicamente os solos de baixíssima aptidão associados a altas

declividades. Em todos os outros mapas, notamos a forte presença dos fatores

associados aos solos, uma vez que este concentrou mais de 60% dos pesos dos

fatores. Em todos os mapas de cenário apresentados, com algum grau de risco,

notamos a tendência dos maiores graus de aptidão estarem na porção central

do mapa. Isto se dá em função da variação, no sentido Leste-Oeste, dos

atributos considerados nos fatores, ocasionando uma mútua compensação.

Nas mudanças ocorridas entre os três últimos mapas, os fatores salinidade

e textura foram os grandes atores, tanto pelo fato de possuírem os maiores

pesos de fatores (0,220 e 0,201, respectivamente) quanto pelo fato de estarem

altamente correlacionados, apresentando-se como fatores bastante

semelhantes.

5. CONCLUSÕES

Com base nos resultados e discussões, pode-se concluir que a abordagem

multicriterial utilizando a Média Ordenada Ponderada permite criar um modelo

generalista, com a construção de cenários pessimistas e otimistas para o

N

reajuste das áreas de suscetibilidade, oferecendo maior flexibilidade ao tomador

de decisão.

REFERENCIAS

ARAÚJO FILHO, J. C.; et al. Levantamento de reconhecimento de baixa e média

intensidade dos solos do Estado de Alagoas In: SANTOS, J. C. P. DOS; et al.

Zoneamento agroecológico de Alagoas. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2013

BARROS, A. H. C.; VAREJÃO-SILVA, M. A.; TABOSA, J. N. Aptidão Climática

do Estado de Alagoas para Culturas Agrícolas In: SANTOS, J. C. P. DOS; et al.

Zoneamento agroecológico de Alagoas. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2013

BRILHANTE, O. M.; CALDAS, L. Q. DE A. (coords.) Gestão e Avaliação de

Risco em Saúde Ambiental. Rio de Janeiro: Editora Fiocruz, 1999, 155 pp.

DARÓS, L. C.; CARRIÓN, L. V. La agregación de información para la toma de

decisiones en la empresa. In: XIV Jornadas de ASEPUMA. Badajoz:

Associación española de professores universitarios de matemática para la

economía y la empresa. 21 e 22 de setembro, 2015, Disponível em:

<http://www.uv.es/asepuma/XIV/comunica/62NUEVA.pdf> Acesso em 10 set

2006.

EASTMAN, J. R.; Decision strategy analysis. In: Idrisi 32 release 2: Guide to

GIS and image processing, v.2, p.1–22. Clark University, Worcester, 2001.

EASTMAN, J. R.; KYEM, P. A. K.; TOLEDANO, J. GIS and decision making.

Genebra: UNITAR, 1993. 112p. (Explorations in geographic information system

technology)

EMBRAPA Embrapa. Sistema brasileiro de classificação de solos. 3. ed.

Brasília: Embrapa, 2013. 353 p.

LIBARDI, P. L. III – Agua no solo. In: LIER, Q. DE J. VAN. Física do solo. Viçosa:

Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2010.

MELO, R. F. DE; ANJOS, J. B. DOS; PEREIRA, L. A.; BRITO, L. T. DE L.; SILVA,

M. S. L. DA ; Barragem Subterrânea. Instruções Técnicas da Embrapa

Semiárido. Petrolina: Embrapa Semiárido, Dezembro de 2011.

PNUD Atlas do Desenvolvimento Humano nos Municípios. Disponível em

<http://www.atlasbrasil.org.br/2013/pt/o_atlas/idhm/> Acesso em 26 mai 2016,

2013

SCHMIDT, A. M. A. Processo de Apoio à Tomada de Decisão: Abordagens

AHP e Macbeth, dissertação de mestrado, EPS/UFSC, Florianópolis –SC, 1995

SAATY, Thomas L. A scaling method for priorities in hierarchical structures.

Journal Of Mathematical Psychology, [s.l.], v. 15, n. 3, p.234-281, jun. 1977.

Elsevier BV. http://dx.doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5..

SILVA, M. S. L. DA; PARAHYBA, R. DA B. V.; OLIVEIRA NETO, M. B. DE;

LEITE, A. P.; SANTOS, J. C. P. DOS; CUNHA, T. J. F.; MOREIRA, M. M.;

FERREIRA, G. B.; ANJOS, J. B. DOS; MELO, R. F. DE; Potencialidades de

classes de solos e critério para locação de barragens subterrâneas no Semiárido

do Nordeste brasileiro. Circular técnica. Recife: Embrapa Solos, vol 45, Dez

2010

SOARES, D. M. Geoprocessamento como ferramenta de análise do risco ao

carreamento de sólidos para o rio Paraibuna em Juiz de Fora – MG. In: Anais

XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia, 16-21 abril

2005, INPE, p. 2375-2382, 2005.

VALENTE, R. de O. A.; VETTORAZZI, C.A. Comparação entre métodos de

avaliação multicriterial, em ambiente SIG, para conservação e a preservação

florestal. Scientia Forestalis. Piracicaba: IPEF, nº 69, p 51 – 61, 2005.

VALENTE, R. O. A.; Definição de áreas prioritárias para conservação e

preservação florestal por meio da abordagem multicriterial em ambiente

SIG. Tese (Doutorado) - ESALQ/USP, Piracicaba, 2005.

VALENTE, R. O. A.; VETTORAZZI, C. A. A abordagem multicriterial na definição

de áreas prioritárias para conservação e preservação florestal. In: Anais XII

Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia: INPE, 16-21 abril,

p. 1681-1683, 2005.

VETTORAZZI, C. A. Avaliação multicritérios, em ambiente SIG, na definição

de áreas prioritárias à restauração florestal visando à conserva de recursos

hídricos. 2006. 151f. Tese (Livre Docência na Especialidade/Disciplina

Topografia) - Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" USP, Piracicaba,

2006.

YAGER, R. R. On ordered weighted averaging aggregation operators in

multicriteria decisionmaking IEEE Systems, Man, and Cybernetics. New York:

IEEE, V18, n. 1, p 183-190, 1988.

ZAMBON, K. L.; CARNEIRO, A. A. F. M.; SILVA, A. N. R. Análise de decisão

multicritério na localização de usinas termoelétricas utilizando SIG. Pesquisa

Operacional, Maio/Ago, vol.25, no.2, p.183-199, 2005.

Documents

Se por um lado os esforços no sentido de “acabar com a seca” …wiki.dpi.inpe.br/lib/exe/fetch.php?media=ser300:monografia... · Hilton Luís Ferraz da Silveira 1. INTRODUÇÃO: