Apresentação1 (2)

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Sistema de Informações Geográficas – PV123
Alunos: Carolina Santos Melo
	 Elias Sá
	 Túlio Machado Humberto Guimarães
Professor: Dr. Márcio Augusto Reolon Schmidt
Universidade Federal de Uberlândia
Faculdade de Engenharia Civil
Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil
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Artigos selecionados
Análise da vulnerabilidade ambiental de um fragmento florestal urbano na Amazônia: Parque estadual Sumaúma;
Definição de áreas prioritárias para a recuperação florestal visando conectividade entre fragmentos análise multicriterial;
Comparação entre métodos de avaliação multicriterial, em ambiente SIG, para a conservação e a preservação florestal.
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Introdução
As sociedades e paisagens nas quais estão inseridas apresentam-se em constante transformação devido a mudanças demográficas, sociais e econômicas.
Estas mudanças causam impactos (em grande maioria negativos) para todo ecossistema. Fato que leva a busca de mecanismos de controle e planejamento da transformação do espaço.
Nas ultimas décadas, tivemos um crescimento desordenado do espaço urbano e como consequência a paisagem das cidades vem se modificando constantemente, áreas cobertas por vegetação vem sofrendo ocupações espontâneas (invasões), ou ocupadas por empreendimentos imobiliários.
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Figura 1 - O crescimento de Manaus. À esquerda no ano de 1985 e à direita em 1999. Fonte: <http://www.oeco.org.br/reportagens/27833-um-grande-laboratorio-sob-ameaca-do-crescimento-urbano>. Acessado em 10 de junho de 2016.
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Introdução
A fragmentação florestal de origem antrópica tem sido uma das principais causas de alteração, tanto na estrutura como nos processos de diferentes paisagens, onde se caracteriza pelo aumento no isolamento dos fragmentos, diminuição em seus tamanhos e aumento da suscetibilidade a distúrbios externos.
Estes efeitos promovem a redução da biodiversidade, da estabilidade dos ecossistemas e sua capacidade de resiliência frente a distúrbios.
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Introdução
A alternativa que se coloca é recuperar os fragmentos e interliga-los com corredores e sistemas agroflorestais de alto fluxo de biodiversidade.
Estas interligações permite que as ações sejam direcionadas, pela determinação das áreas mais vulneráveis.
A integração do processo de tomada de decisão, no que se refere a “o que e onde conservar ou preservar”, com o Sistema de Informações Geográficas (SIG) tem facilitado o planejamento, a otimização e o sucesso das ações de conservação e de preservação florestal. 
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Sistemas de Informações Geográficas (SIG)
Uma característica da maioria dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) é a sua capacidade de suporte a decisão.
Os SIGs permitem combinar uma série de dados para obter informações que auxiliam no planejamento ambiental.
Figura 2 – Elementos que compõem o SIG (Fonte: APFC, 2000) 
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Análise Multicriterial
A análise de multicritérios é uma ferramenta matemática que permite comparar diferentes alternativas (ou cenários), fundamentada em vários critérios, com o objetivo de direcionar os tomadores de decisão para uma escolha ponderada (Roy, 1996).
A abordagem multicriterial e sua interação com o SIG foi um avanço significativo em relação ao processo convencional de cruzamento de planos de informação para a priorização de áreas.
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Análise Multicriterial
No planejamento ambiental a análise multicriterial pode ser aplicada em:
definição de áreas mais adequadas para instalação de empreendimentos;
análise de risco ambiental;
análise de sensibilidade ambiental;
planejamento de uso das terras.
Vários métodos de interação dos fatores com bases na abordagem multidirecional podem ser utilizados, destacaremos o Método de Combinação Linear Ponderada (CLP), Processo de Análise Hierárquica (AHP) e o Método Ponderada Ordenada (MPO). 
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Combinação Linear Ponderada (CLP)
O método CLP é um dos métodos mais utilizados por ser de fácil implementação em ambiente SIG e de fácil entendimento para os tomadores de decisão.
Utiliza operações de álgebra de mapas e modelagem cartográfica;
Exemplos de usos: adequação do uso do solo, seleção e priorização de áreas florestais.
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Combinação Linear Ponderada (CLP)
As principais vantagens do método CLP são a representação contínua da paisagem e a possibilidade dos fatores receberem pesos, de acordo com a importância que possuem para o objetivo do trabalho (Chen et al., 2001 apud Antonello, 2008).
Os fatores são padronizados para uma escala numérica comum, recebem pesos e são combinados por meio de uma média ponderada.
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Combinação Linear Ponderada (CLP)
Exemplo de escala contínua usada na comparação entre os fatores:
1/9
1/7
1/5
1/3
1
3
5
7
9
Extremamente
Muito
Fortemente
Moderadamente
Igualmente
Moderadamente
Fortemente
Muito
Extremamente
Menos importante 
Mais importante 
 Fonte: Adaptado Eastman (2001)
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Processo de Análise Hierárquica (AHP)
Permite aos tomadores de decisão trabalhar com problemas que envolvem considerações de múltiplos critérios simultaneamente.
O método AHP possibilita comparar elementos de decisão quantitativos e qualitativos.
O problema de decisão é composto em níveis hierárquicos, sendo que, no topo da hierarquia encontra-se o objetivo final, num nível abaixo estão os atributos (critérios), os quais podem ser subdivididos em atributos de menor complexidade e na base hierárquica encontram-se as alternativas propostas na forma de cenários.
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Processo de Análise Hierárquica (AHP)
Figura 3 – Representação hierárquica do método AHP (Freitas, 2015) 
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Processo de Análise Hierárquica (AHP)
A atribuição de pesos aos critérios é feita construindo-se uma matriz das importâncias relativas de cada critério. Por exemplo, usando uma escala de 1 a 9, onde 1 representa igual valor entre os critérios e 9 alto grau de favoritismo de um em relação ao outro.
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Média Ponderada Ordenada (MPO)
Método que tem-se a flexibilidade de assumir soluções que variam desde totalmente aversas a riscos (AND), a totalmente arriscadas (OR).
AND – Um local deve atender a todos os critérios para ser incluído no conjunto de decisões;
OR – Um local será incluído no conjunto de decisões se pelo menos um critério for atendido.
Diferencia-se da Combinação Linear Ponderada, principalmente de um segundo grupo de pesos, denominados de pesos de ordenação. 
Os pesos de fatores nesse método são chamados de pesos de compensação.
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Média Ponderada Ordenada (MPO)
Figura 4 – Espaço de estratégia para tomada de decisão (Eastman, 2001) 
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Estudos de Caso
Nos artigos trabalhados, foram abordados aspectos ambientais através de análises multicriteriais.
Em todos os casos foram identificados áreas vulneráveis onde as paisagens veem sendo alteradas por diversos fatores.
A identificação de áreas e ações prioritárias é o primeiro passo para a elaboração de estratégias para a conservação da diversidade biológica, pois permitem ordenar os esforços e recursos disponíveis para conservação e subsidiar a elaboração de políticas públicas de ordenamento territorial.
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A manutenção de fragmentos florestais urbanos é de extrema importância, uma vez que suas condições ecológicas estão associadas aos índices de poluição do ar, conforto térmico e refúgio para fauna e flora.
Mapas de vulnerabilidade ambiental podem apresentar parâmetros que devem ser respeitados para não ocorrerem alterações que afetem espécies da fauna e a flora.
Estudos de Caso
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Parque Estadual Sumaúma
Localização: Manaus (AM);
Área: 52 ha;
Inserido no bairro Cidade Nova, bairro mais populoso de Manaus.
Figura 5 – Localização do Parque Estadual Sumaúma. Fonte: Google Maps. 
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Parque Estadual Sumaúma
O uso e cobertura da terra e seu entorno (300m) foram mapeados a partir da interpretação visual das imagens QuickBird e checagem das informações em campo.
Para mapeamento da cobertura vegetal foram utilizados critérios fisionômicos-ecológicos adaptados do IBGE.
Trilhas e estradas foram mapeados com uso de GPS.
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Parque Estadual Sumaúma
Para análise de relevo foi gerado um Modelo Digital de Elevação (MDE) a partir da interpolação das curvas de nível, utilizando a Rede Irregular de Triangulação (TIN) e o interpolador linear que gerou o mapa de declividade;
Foram identificadas e mapeadas as áreas de preservação permanente (APP) a partir dos mapas de declividade e hidrografia.
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Parque Estadual Sumaúma
Para identificar os diferentes níveis e locais de vulnerabilidade ambiental, foi empregada a técnica do Processo Analítico Hierárquico (AHP) disponível no SPRING;
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Parque Estadual Sumaúma
Nível 1: Estabelecido o objetivo da análise hierárquica.
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Parque Estadual Sumaúma
Nível 2: Variáveis que determinam o grau de vulnerabilidade ambiental do parque.
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Parque Estadual Sumaúma
Nível 3: Detalhamento das variáveis do nível 2.
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Parque Estadual Sumaúma
Figura 6 – a) Carta imagem do Parque Estadual Sumaúma com pontos de visitados nos trabalhos de campo; b) Mapa de distância do limite do Parque; c) Mapa de distância das trilhas do Parque; d) Mapa de declividades do Parque. 
A B C D
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Parque Estadual Sumaúma
O SPRING calculou a média ponderada entre as variáveis e indicou os diferentes graus de vulnerabilidade ambiental do parque.
Como resultado, obteve-se a seguinte tabela:
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Parque Estadual Sumaúma
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Figura 7 – Mapa da vulnerabilidade ambiental do Parque Estadual Sumaúma, AM.
Parque Estadual Sumaúma
As áreas de maior vulnerabilidade estão concentradas principalmente nas bordas ou locais de intersecção entre bordas e trilhas e em áreas com declividade igual ou superior a 45º;
O fato de estar inserida em um bairro mais populoso da cidade explica os elevados níveis de vulnerabilidade ambiental do parque.
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Parque Estadual Sumaúma
Os locais com declividades mais acentuadas são potencialmente vulneráveis, onde a possível retirada da cobertura vegetal poderá provocar a instalação de processos erosivos e movimento de massas do solo.
As análises realizadas permitiram concluir que aproximadamente 40% do Parque encontra-se nos níveis mais altos de vulnerabilidade ambiental.
Esperasse que os resultados obtidos nessa pesquisa possa servir como instrumento de apoio as questões de planejamento e gestão da unidade de conservação, bem como para outros fragmentos florestais.
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Bacia do Rio Capivara (SP)
Localização: Botucatu (SP);
Área: 22.216 ha;
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Figura 8 – Mapa da vulnerabilidade localização da Bacia do Rio Capivara (SP). Fonte: ANAP, 2015.
Bacia do Rio Capivara (SP)
Este estudo teve por objetivo definir áreas prioritárias para favorecer a conectividade entre os fragmentos florestais na bacia do rio Capivara (SP), visando a restauração florestal;
Neste trabalho foi utilizado a análise multicritério Método da Combinação Linear Ponderada (CLP);
Para realizar a análise, definiu-se como parâmetros os seguintes critérios: solos, rede hidrográfica, fragmentos florestais.
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Bacia do Rio Capivara (SP)
Para a análise de solo, foi reclassificado o mapa de solos, sendo que cada classe foi associado ao valor correspondente de erodibilidade (Fator K).
Tabela 1 – Valores de erodibilidade para classes de solos
* Adaptado segundo a Embrapa (2006)
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Bacia do Rio Capivara (SP)
O plano de informação de redes de drenagem, foi gerado pela digitalização dos cursos d’água e represas a partir de cartas planialtimétricas em escala 1:10000;
Produziu-se o mapa de distância aos corpos d’água a partir do plano de informação da rede hidrográfica.
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Bacia do Rio Capivara (SP)
Para a geração deste plano de informação foi extraído do mapa de uso e cobertura do solo os fragmentos de floresta nativa;
Com esse mapa foram priorizadas as uniões entre os fragmentos de florestas, independentemente de seus tamanhos a partir do plano de informação fragmentos de florestas gerou-se um mapa com distâncias entre os fragmentos.
Foram considerados como restrições as áreas de ocupação antrópica, florestas nativas e corpos d’água.
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Bacia do Rio Capivara (SP)
Figura 9 – a) Fator proximidade da cobertura florestal; b) Fator proximidade da drenagem; c) Fator erodibilidade do solo; d) Restrições. 
A B C D
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Bacia do Rio Capivara (SP)
O mapa de critérios gerado nos mostra áreas com maior prioridade para a implementação de projetos de recomposição ou restauração florestal, visando a conexão de fragmentos florestais.
No mapa gerado pela CLP, especificamente para as áreas classificadas como prioridade alta e muito alta, pode-se perceber nitidamente a influência do fator proximidade entre os fragmentos, porque é o fator que foi atribuído maior peso.
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Bacia do Rio Capivara (SP)
Figura 10 – Mapa de áreas prioritárias a restauração florestal geradas pelo método da Combinação Linear Ponderada. 
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Bacia do Rio Capivara (SP)
Após a reclassificação dos valores foi possível calcular suas respectivas áreas.
Tabela 2 – Valores das áreas para os cinco níveis de prioridade
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Localização: Centro-leste do Estado de São Paulo;
Área: 170.000 ha;
Culturas agrícolas, representa 44% do uso do solo;
Floresta nativa representa 11%.
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Figura 11 – Localização da Bacia do Rio Corumbataí. Fonte: Atlas Ambiental.
Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Este trabalho teve como objetivo fazer a comparação entre os métodos Combinação Linear Ponderada (CLP) e Média Ponderada Ordenada (MPO);
Os critérios avaliados foram: 
1) Proximidade e dimensão dos fragmentos florestais; 
2) Proximidade a cobertura florestal; 
3) Proximidade a rede hidrográfica; 
4) Distância aos centros urbanos; 
5) Distância a malha viária; 
6) Vulnerabilidade a erosão.
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Para a combinação dos mapas de fatores por meio da Combinação Linear Ponderada (CLP) foi necessário definir, previamente, os pesos de compensação dos fatores, que expressão a ordem de importância dos fatores nos processos de decisão;
Para a elaboração da matriz de comparação os fatores foram comparados, dois a dois, utilizando como referencia a escala contínua de nove pontos e classificados segundo a importância relativa entre eles. 
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Tabela 3 – Matriz de comparação pareada entre fatores e pesos de compensação
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Figura 12 – Áreas prioritárias através da CLP
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Para a Média Ponderada Ordenada, a determinação dos pesos de ordenação foi considerado o risco (R) assumido no processo de tomadas de decisão, utilizando os parâmetros AND e OR.
Tabela 4 – Pesos de ordenação para a matriz de comparação pareada
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Figura 13 – Áreas prioritárias através da MPO
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Observa-se apenas 31% de coincidência entre pontos amostrados nos dois mapas de prioridades;
O mapa de prioridades resultantes da Combinação Linear Ponderada, possibilitou a identificação de uma grande região prioritária (classe de alta prioridade);
O mapa resultante da Média Ponderada Ordenada possibilitou o maior detalhamento da região quanto a priorização de áreas para a conservação e preservação florestal.
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Bacia do Rio Corumbataí (SP)
Prioridade
CLP
MPO
Muito alta
18%
21%
Alta
53%
26%
Média
26%
34%
Baixa
3%
19%
Tabela 5 – Comparação entre os métodos analisados
Na Tabela 5 segue a comparação dos métodos analisados, indicando a porcentagem de priorização da área da bacia do rio Corumbataí (SP).
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Conclusão
O método da Média Ponderada Ordenada possibilita a melhor definição de áreas prioritárias para a conservação e a preservação florestal do que o método da Combinação Linear Ponderada;
O método da Combinação Linear Ponderada não possibilita inserir a
importância relativa (ranqueamento) dos fatores, apresentando soluções generalizadas e nem sempre coerentes com a realidade;
O método da Combinação Linear Ponderada pode ser considerado uma variação do método da Média Ponderada Ordenada;
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Conclusão
• A melhor definição de áreas prioritárias do método da Média Ponderada Ordenada está relacionada aos pesos de ordenação, que controlam a maneira como os fatores são agregados e o nível de compensação entre eles;
• O método da Média Ponderada Ordenada é flexível, fácil de ser implementado e possibilita a interação de conhecimentos (pesquisadores, analistas etc.) e características da paisagem no processo de tomada de decisão.
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Referências
CAVALCANTE, D. G.; et al. Análise da vulnerabilidade ambiental de um fragmento florestal urbano na Amazônia: Parque Estadual Sumaúma. Revista Sociedade e Natureza 22 (2), Uberlândia, 2010. p. 391-403.
NOSSACK, F. A.; et al. Definição de áreas prioritárias para recuperação florestal visando conectividade entre fragmentos: Análise multicriterial. XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Anais. Curitiba, 2011. p. 4062-4069.
VETTORAZZI, C. A.; VALENTE, R. O. A.; Comparison between methods of multi-criteria evaluation, in a GIS environment, aiming at forest conservation and preservation. Scientia Forestalis. n. 69. p. 51-61.
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