Uso do OMT G para Modelagem Ambiental do Sistema Manguezal da Ilha do Maranhão Frente o Aumento do Nível do Mar

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1 Uso do OMT G para Modelagem Ambiental do Sistema Manguezal da Ilha do Maranhão Frente o Aumento do Nível do Mar Márcio Vennan de Sousa Galeno¹, Jouglas Willians Castro Serrão¹, Iran Charles Pereira Belfort¹, Carlos Ronaldo do Nascimento Filho¹, Elilson Santos¹, Ramon Bezerra¹, André Luís Silva dos Santos¹ Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão IFMA Avenida Getúlio Vargas, 04, Monte Castelo São Luís MA, Brasil 1 {marciovennan,jouli1204,irancharles,elilson.java,ramonbezerra90}@gmail.com, ronaldofilhor@hotmail.com, andresantos@ifma.edu.br Abstract. The rising sea level is a typical effect of climate change in the mangrove swamp is particularly sensitive to this process. Climate change and possible changes to ecosystems, need to study and analysis of certain objects are of utmost importance for the socio-economic and environmental. But these represent real objects and phenomena in a computer system is quite complex. Thus, it is necessary to build an abstraction of geographic data for a simplified representation. The OMT-G is a modeling technique of geographic applications that can facilitate the representation capability of real-world objects for the computer. This study aims to present a modeling of the mangrove system of the island of Maranhao, based on the study by Bezerra (2014), who developed a conceptual model of the mangrove response pattern to the dynamic rise of the sea level. Resumo. A elevação do nível do mar é um efeito típico das mudanças climáticas em que o manguezal é particularmente sensível a este processo. Com as mudanças climáticas e as eventuais alterações dos ecossistemas a necessidade de estudo e análise de certos objetos são de extrema importância para o meio socioeconômico e ambiental. Porém representar tais objetos e fenômenos reais em um sistema informatizado é bastante complexo. Dessa forma, é necessário construir uma abstração de dados geográficos para obter uma representação simplificada. O OMT-G é uma técnica de modelagem de aplicações geográficas que pode facilitar a capacidade de representação de objetos do mundo real para o computacional. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma modelagem do sistema manguezal da ilha do Maranhão, tomando como base o estudo de Bezerra (2014), que desenvolveu um modelo conceitual do padrão de resposta do manguezal à dinâmica de elevação do nível do mar. 1. Introdução O manguezal é um sistema ecológico costeiro tropical, geralmente é encontrado em locais que haja encontro da água doce com água salgada, sendo o solo úmido, salgado, lodoso, pobre em oxigênio, mas muito rico em nutrientes [Correia e Sovierzoski 2005].

2 Entender o comportamento do manguezal frente a elevação do nível do mar é um grande desafio. Neste cenário, nota se a complexidade em realizar uma representação completa do entendimento de objetos e fenômenos do mundo real, sobretudo em um sistema informatizado. Deste modo, é preciso delimitar o escopo ao definir os conceitos do que se quer representar através de um modelo de dados conceitual. A modelagem é uma simplificação da realidade em modelos menores e de fácil estudo, os mesmos ajudam a visualizar o sistema como ele é, como é seu comportamento e quais as decisões têm que ser tomadas para quando houver a necessidade de aplicar o estudo [Martinez e Frozza 2014]. O OMT G que é um modelo de dados geográfico partindo das primitivas básicas da UML, e que introduz primitivas geográficas com o objetivo de aumentar a capacidade de representação semântica [ Davis e Laender 2014]. O presente trabalho teve como objetivo fazer uma modelagem usando o padrão OMT G a partir do modelo conceitual do padrão de resposta do manguezal à dinâmica de elevação do nível do mar criado por Bezerra (2011). Com o OMT G foi possível criar uma representação de um modelo de dados orientado a objetos para facilitar a implementação desse modelo, assim como o desenvolvimento de outras aplicações em cima do sistema manguezal da ilha do Maranhão. 2. OMT G O modelo OMT G é baseado em três conceitos principais: classes, relacionamentos e restrições de integridade espaciais. As classes e relacionamentos representam as primitivas básicas para a criação de um esquema estático de uma aplicação. A identificação de restrições de integridade espacial consiste na identificação de condições para garantir a integridade do banco de dados [Davis e Laender, 2014]. As classes representadas podem ser do tipo georreferenciada (Figura 1a) ou convencional (Figura 1b) exatamente como é simbolizada na UML. Uma classe georreferenciada representa um conjunto de objetos que têm alguma representação espacial associado ao mundo real. Um retângulo no canto esquerdo da classe indica a geometria da representação. As classes convencionais não possuem propriedades geográficas ou geométricas, são utilizadas para descrever objetos com propriedades, comportamento e se relacionam com objetos espaciais. Figura 1. Notação gráfica para as classes do modelo OMT G. Fonte: adaptado Davis e Laender (2014).

3 As primitivas geográficas são organizadas em dois grupos: Geo Objetos, que representa objetos discretos e estruturas em rede (topologia); e, Geo Campos, que representa dados distribuídos continuamente no espaço, como minerais e sementes sob o solo [Martinez e Frozza, 2014]. A Figura 2 mostra os tipos de classes do modelo OMT G. Figura 2. Representação de classes OMT G. Fonte: Matizez e Frozza (2014). 3. Elevação Do Nível Do Mar E A Dinâmica Do Manguezal Um dos impactos das mudanças climáticas que afetam o manguezal é a elevação do nível do mar. Por está localizado em áreas de influência de maré, o manguezal é particularmente vulnerável ao processo de elevação do nível do mar, apresentando, contudo, resistência e resiliência a este processo. [Bezerra 2014). Segundo Gilman, Ellison and Coleman (2007 apud Bezerra 2014) indicam três cenários gerais que definem o padrão de resposta do manguezal conforme as alterações do nível do mar (Figura 3): cenário de não elevação, retração e elevação do nível do mar. Tendo se em consideração uma escala local para períodos de décadas ou mais.

4 Figura 3. Cenários de padrões de reposta do manguezal conforme as alterações do nível do mar. Fonte: Bezerra (2014). Conforme a Figura 3 observa se que no cenário de não elevação do nível do mar (Figura 3a), não há alterações significativas na estrutura do ecossistema do manguezal. No cenário de retração (Figura 3b), há a possibilidade de o manguezal ocupar áreas que estavam submersas, e dependendo da topografia, expandir lateralmente ou em direção ao próprio canal do rio. E quando ocorre a elevação do nível do mar (Figura 3c) ocorre a inundação permanente e erosão de áreas ocupadas pelo manguezal e o deslocamento da área de influência das marés (AIM), ocasionando perdas de diversidade biológica em decorrência de alterações no hidroperíodo e na zonação pré existente das espécies vegetais do manguezal [Bezerra 214]. A partir desse cenário Bezerra (2014) propôs um modelo conceitual (Figura 04), denominado BR MANGUE, que apresenta os fluxos de padrões de resposta do manguezal frente à elevação do nível do mar. Figura 4. Modelo conceitual BR MANGUE considerando a elevação do nível do mar, dinâmica do manguezal, uso e ocupação do solo e restrições ambientais. Fonte: adaptado de Bezzera (2014). 4. Modelagem Do Sistema Manguezal Da Ilha Do Maranhão A modelagem geográfica do sistema manguezal da ilha de do Maranhão compreende a geração de um modelo orientado a objetos para facilitar a compreensão e a implementação do modelo conceitual BR MANGUE de Bezerra (2014) em várias linguagens de programação. O objetivo de uma modelagem é sistematizar o entendimento que é desenvolvido a respeito de objetos e fenômenos que serão representados em um sistema informatizado [Borges, Davis e Laender 2005]. Foi proposto por Bezerra (2014) uma abordagem metodológica para simular o padrão de resistência do manguezal a elevação do nível do mar, usando modelagem espacialmente explícita baseada em autômatos celulares, isto é, um sistema lógico que tem o conceito de célula como unidade fundamental (Figura 5). Para isso foi utilizado o método de rasterização de mapas através do software TerraView. Rasterizar é a tarefa de converter uma imagem vetorial em uma imagem raster (pixel ou pontos). A representação raster ou tesselação é caracterizada por uma matriz de células de tamanhos regulares, onde para cada célula é associado um conjunto de valores representando as características geográficas da região [Botelho 1995 apud

5 Albuquerque e Borges 2002, p. 5]. A Figura 05 apresenta um exemplo de rasterização do uso e ocupação do solo da ilha do Maranhão. Figura 5. Apresenta uma imagem rasterizada do uso e ocupação da ilha do maranhão. Fonte: Bezerra (2014) A partir da análise do cenário estudado e do modelo conceitual BR MANGUE, foi possível a extração de 18 entidades para a construção da modelagem orientada a objeto do sistema manguezal da ilha do Maranhão. São elas: IlhaDoMaranhao, Celula, UsoOcupacao, VegetacaoTerrestre, AreaAntropica, Manguezal, Mangue, Praia, Mar, Solo, MangueIndiscriminado, LeitodoCanal, Concrecionario, LatosSolo, Altimetria, Mare, BaixaMar, Preamar. Assim, foi possível criar uma abstração dos objetos e fenômenos para ajudar na compreensão do sistema de manguezal frente o aumento do nível do mar, resultando na modelagem ambiental apresentada na Figura 6. Figura 6. Modelagem do Sistema Manguezal da Ilha do Maranhão Frente o Aumento Nível do Mar. A classe IlhaDoMaranhao (Figura 6) representa na modelagem OMT G os dados

6 obtidos através de uma imagem da Ilha do Maranhão, isto é, o dado raster obtido do catálogo de imagens do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). Esta classe é definida pelo modelo OMT G como georreferenciada, descrevendo um conjunto de objetos que possuem representação espacial e estão associados a regiões da superfície da terra [Câmara 1995]. A partir desta classe baseiam se as demais classes básicas para a modelagem, como o mapeamento de uso e ocupação do solo (UsoOcupacao), o mapa de solos (Solo), altimetria (Altimetria), maré (Mare) e todas as outras classes derivadas destas. A classe célula representa uma das várias células que compõem o espaço celular, um conjunto de células de forma regular que cobrem o geo campo referente ao dado raster da Ilha de São Luís. Diante disso, considerou se o OMT G adequado para a tarefa de modelagem de banco de dados geográficos, pois através do suporte a múltiplas representações de objeto e relacionamentos espaciais há uma grande expressividade na representação gráfica aumentando a capacidade de codificação. Dessa forma, possibilitou se o aumento da capacita representativa do modelo real do espaço para um modelo computacional. 5. Conclusão O objeto resultante da modelagem feita com o auxílio do OMT G, o mapeamento das entidades envolvidas no estudo no formato de classes se faz útil quando possibilita que outros pesquisadores possam continuar a pesquisa implementando o modelo em uma linguagem que seja mais confortável para o mesmo, aumentando assim a velocidade de produção de novas implementações do mesmo modelo. Referências Albuquerque, K.; Borges, V. (2012) Curso de especialização em geoprocessamento, %20geografico.PDF. Julho. Borges, k. A. V.; DAVIS, C. A.; Laender, A. H. F (2005) Modelagem conceitual de dados geográficos, Curitiba, Paraná: MundoGEO. Bezerra, D. da S. (2014) Modelagem da Dinâmica do manguezal frente à elevação do nível do mar. São José dos Campos: INPE. Tese de doutorado. Câmara, G. (1995) Modelos, linguagens e arquiteturas para bancos de dados geográficos, São José dos Campos: INPE. Tese de doutorado. Correia, M. D. and Sovierzoski, H. H. (2005) Ecossistemas Marinhos, digitais cadernos tematicos/ecossistemas_marinhos_recifes_praias_e_manguezais.pdf, Setembro. Davis, C. A. and Laender, H. F (2014) Extensões ao Modelo OMT G para Produção de Esquemas Dinâmicos e de Apresentação, Belo Horizonte: INPE. Martinez, A. O. T.; Frozza, A. A (2016). OMT G Design: uma ferramenta para modelagem de dados espaciais, >, Agosto. Marengo, J. A. (2006) Mudanças Climáticas Globais e seus Efeitos sobre a Biodiversidade, Setembro.