Cartografia e modelação de riscos naturais em ambiente SIG. Anabela M. Ramos

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1 Cartografia e modelação de riscos naturais em ambiente SIG Anabela M. Ramos

2 Sistema de Informação Geográfica Um Sistema de Informação Geográfica (SIG ou GIS - Geographic Information System, do acrónimo inglês) é um sistema de hardware, software, informação espacial e procedimentos computacionais que permite e facilita a análise, gestão ou representação do espaço e dos fenómenos que nele ocorrem.

3 Proto SIG (1854) Dr. John Snow em 1854 para situar a fonte causadora de um surto de cólera na zona do Soho em Londres. Esse proto SIG permitiu a Snow localizar com precisão um poço de água contaminado como fonte causadora do surto. Esta informação é controversa, visto que John Snow já tinha descoberto o poço antes da aplicação do mapa.

4 Cartografia e modelação em ambiente SIG Os mapas produzidos pelos SIG: - São importantes instrumentos de decisão, sobretudo quando a decisão tem impactos espaciais (por exemplo a escolha da localização de uma indústria, uma estrada ou um bairro). - O espaço é um bem finito e a decisão de como o usar deve ser feita com cuidados, pois é um bem de todos. - Se estivermos a basear essas decisões em mapas que nos induzem em erro, poderemos estar a cometer danos irreparáveis.

5 Em sentido muito restrito podemos dizer que os SIG podem ser vistos como um instrumento de produção de mapas onde às funções cartográficas foram adicionadas funções de análise. Sobrepõem-se diversos mapas temáticos e efetuam-se análises com base no cruzamento de informação. As ferramentas cartográficas são de enorme eficácia, pois através do computador podemos alterar rápida e facilmente as características dos mapas.

6 A quantidade de informação que se obtém a partir de um mapa produzido por um SIG é, geralmente, muito maior do que a que se obtém a partir de um mapa tradicional (de papel). O que, se por um lado é bom, por outro a dificuldade de análise também é maior. Os processos de análise que o utilizador deve utilizar tornam-se mais complexos.

7 Câmara (1996) define a modelação de dados como um conjunto de ferramentas conceptuais que caracterizam a realidade de uma forma que poderá ser representada. Nos SIG s a modelação define como a realidade geográfica será representada no computador.

8 Modelação segundo o paradigma dos quatro universos O processo de modelação é a forma de que se dispõe para traduzir o mundo real noutros domínios uma forma de fazer essa modelação é de acordo com o paradigma dos quatro universos (Gomes, 1995). Universo Conceptual Universo Mundo Real Interface Usuário Universo Representação Universo Implementação

9 Universo do mundo real Elementos de uma realidade a ser representada (espaço geográfico): tipos de solo, litologia, cadastros urbano e rural Universo conceptual ou matemático pode ser distinguido entre as grandes classes formais de dados geográficos, os dados contínuos e especializar em classes de dados mais comuns, os dados temáticos e cadastrais, modelos numéricos de terreno

10 Universo de representação As entidades formais definidas no universo conceptual são associadas a diferentes representações geométricas, que podem variar conforme a escala, a projeção cartográfica. Aqui distingue-se entre as representações matriciais e vetoriais.

11 Universo de Implementação É onde ocorre a realização da modelação dos dados através de linguagens de programação Uma das características da modelação em SIG s é a representação de informação espacial na forma numérica. Essa modelação é realizada utilizando ferramentas que descrevam e manipulem essa informação numérica: estatística espacial, álgebra de mapas, RNA, etc.

12 Para a intervenção numa base de dados geográficos é utilizada uma Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico (álgebra de mapas): É uma linguagem de consulta e manipulação espacial que realiza operações sobre dados geográficos dos tipos: Mapa temático, Modelo numérico de terreno, etc.. Tem como vantagem a possibilidade do investigador interagir e realizar a adaptações necessárias para as suas necessidades de investigação.

13 Operações Pontuais de Soma (modelo de soma algébrica) Método Qualitativo (Cunha e Dimuccio, 2002) Técnica utilizada geralmente para produção de mapas sínteses através da combinação de matrizes utilizando a LEGAL (Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico)

14 Exemplos de modelação de suscetibilidade e risco natural utilizando método qualitativo

15 Álgebra de mapas: ArcMap Spacial analyst Raster calculator (2*Litologia)+(2*Alinh amentos tectónicos)+(3*epicen tros)

16 FACTORES CONDICIONANTES Factores Atributos Ponderações Declives 0º - 5º 1 5º - 15º 2 15º - 20º 3 20º - 30º 4 30º - > 35º 5 Calcários micríticos de Serra de Aire; Calcários e Dolomitos de Montinhoso; Calcários de Vale da Serra 3 3 Litologia Calcários de Santarém e Almoster; Margas e calcários margosos de Zambujal; Tufos calcários; 2 2 Arenitos da Ota; Arenitos de Monsanto; Conglomerados; Terraços fluviais; Depósitos de Terraço; Aluviões; Formações detríticas diversas. 1 Falhas Forma de Vertente Ocupação do solo 50 m m m 1 >200 m 0 Côncava 2 Convexa 3 Rectilínea 1 Agrícola; Área Social 2 Florestal 1 Inculto Muito Baixo Baixo Moderad o Elevado Muito Elevado Área (%) 45,5 31,9 9,7 9,6 3,3 Nº casos (%) - 9,09 4,55 22,73 63,64

17 Factores Atributos Ponderações Declives Exposição vertentes Vertente Litologia FACTORES CONDICIONANTES 0º - 2º 1 2º - 5º 2 5º - 15º 3 15º - 25º 4 > 25º 5 N; NE; NW 3 de S; SE; SW 1 Plano Horizontal; E; W 2 Côncava 3 Convexa 2 Rectilínea 1 Calcários micriticos de Serra de Aire; Calcários e Dolomitos de Montinhoso; Calcários de Vale 1 da Serra Calcários de Santarém e Almoster; Margas e calcários margosos de Zambujal; Tufos Arenitos da Ota; Arenitos de Monsanto; Conglomerados; Formações detríticas Terraços 3 fluviais; Depósitos de Terraço; Aluviões 50 m m 2 Falhas tectónicas m 1 >200m 0 Alinhamentos Tectónicos 1 Agrícola 3 Florestal 1 Ocupação do solo 3 Inculto 2 Área Social 3 Muito Baixo Baixo Moderad o Elevado Muito Elevado Área (%) 10,29 23,71 39,76 15,87 10,34 Nº casos (%) - 2,63 15,79 31,58 50

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19 Analytical Hierarchical Process (AHP) Análise Hierárquica de Pares (Saaty, 1991) Método semi-quantitativo - Construção de Matrizes de Ponderação - Grupo de Peritos - Utilização da Razão de Consistência, para validação das matrizes

20 Cálculo da ponderação do critério declive através do método de comparação par a par Classes declives ( ) > Wi >30 1 2,00 4,00 6,00 9,00 0, ,50 1 2,00 4,00 7,00 0, ,25 0, , ,17 0,25 0,33 1 3,00 0, ,11 0,14 0,25 0,33 1 0,04 RC=0,03

21 Cálculo da ponderação do critério litologia, através do método de comparação par a par Litologia Margas Rochas arenosas soltas Rochas arenosas pouco consolidadas Rochas calcárias pouco consolidadas Rochas consolidadas Margas ,49 Rochas arenosas 0, ,27 soltas Rochas arenosas pouco consolidadas 0,25 0, ,14 Wi Rochas calcárias pouco consolidadas 0,20 0,20 0, ,07 Rochas consolidadas 0,13 0,17 0,20 0,33 1 0,04 RC=0,06

22 Cálculo da ponderação do critério uso do solo através do método de comparação par a par Uso do solo Aterros Áreas de Extração Agricultura Urbano Floresta Água Wi Aterros 1 2,00 3,00 2,00 3,00 9,00 0,32 Áreas de 0,50 1 3,00 2,00 3,00 9,00 0,25 Extração Agricultura 0,33 0,33 1 0,33 0,5 9 0,10 Urbano 0,50 0,50 3,00 1 3,00 9,00 0,20 Floresta 0,33 0,33 2,00 0,33 1 9,00 0,12 Água 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 1 0,02 RC=0,07

23 Cálculo da ponderação do critério forma das vertentes através do método de comparação par a par Forma das vertentes Côncavas Retilíneas Convexa s Planas Côncavas ,50 Retilíneas 0, ,31 Convexas 0,25 0, ,14 Planas 0,11 0,14 0,20 1 0,04 RC=0,05 Cálculo da ponderação do critério exposição das vertentes através do método de comparação par a par Exposição das vertentes NE-NW NE-SE SE-SW Wi NE-NW 1 0,5 0,33 0,52 NE-SE 2,00 1 0,5 0,27 SE-SW 3,00 2,00 1 0,21 RC=0,01 Wi

24 Cálculo da ponderação dos diferentes critérios através do método de comparação par a par. Critérios Declive Litologia Uso Solo Fraturação Forma Exposição Wi Declive ,40 Litologia 0,50 1 1, ,25 Uso Solo 0,33 0, ,12 Fraturação 0,20 0,20 0, ,07 Forma 0,20 0,20 0,17 0, ,05 Exposição 0,17 0,17 0,14 0,33 0,5 1 0,03 RC=0,07

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26 Redes neurais artificiais As RNA s foram criadas inspiradas no funcionamento do cérebro humano, e buscam, de forma geral, o desenvolvimento de um modelo de resolução de problemas complexos. Haykin (2001) define uma RNA como sendo um processador maciço e paralelamente distribuído, constituído por unidades de processamento simples, que têm propensão natural para armazenar conhecimento experimental, e aplicá-lo para resolver problemas. (Ver também: Hernandez, 2007; Dougherty, 2005; Cybenko, 1989 e Redes Neurais Artificiais (histórico) in Martines, 2010)

27 Estrutura básica de um neurónio artificial (Martines, 2010)

28 Estrutura de uma arquitetura de rede neural artificial (Martines, 2010)

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30 Comparação entre as três classes (Baixa Média-Elevada) de cada uma das diferentes modelações de susceptibilidade ÁREA EM Km2 DAS CLASSES DE SUSCEPTIBILIDADE metodologia: heurístico/qualitativa ÁREA EM Km2 DAS CLASSES DE SUSCEPTIBILIDADE metodologia: estatístico/semi-quantitativa 10,7 Km2 6,3 Km2 6,0 Km2 10,8 Km2 1,2 Km2 I - Baixa I - Média I - Elevada 0,8 Km2 II - Baixa II - Média II - Elevada ÁREA EM Km2 DAS CLASSES DE SUSCEPTIBILIDADE metodologia: estatistico/quantitativa-regressão múltipla ÁREA EM Km2 DAS CLASSES DE SUSCEPTIBILIDADE metodologia: Neural Network 5,5 Km2 10,4 Km2 10,9 Km2 7,1 Km2 1,5 Km2 III - Baixa III - Média III - Elevada 0,4 Km2 IV - Baixa IV - Média IV - Elevada

31 RELAÇÃO ENTRE O NÚMERO DE MOVIMENTOS/Km2 E CADA CLASSE DE SUSCEPTIBILIDADE NOS DIFERENTES MODELOS ELABORADOS Elevada III II I IV Média Baixa I II III IV III II I IV TIPO DE MODELAÇÃO I - heurístico/qualitativa II - estatístico/semi-quantitativa III - estatístico/quantitativa - regressão múltipla IV - Neural Network n. movimentos/km2

32 Forest fire events Burnt areas from 1990 to 2007 COIMBRA

33 Forest-fire susceptibility index (FFSI) map of the Central Portugal administrative area (Dimuccio et al., 2011) Método RNA Forest fire susceptibility index (FFSI) (very low) (low) (moderate) (high) (very high) COIMBRA

34 Análise sensitiva A análise sensitiva a modelos de suscetibilidade surge com o objetivo de aferir a importância relativa dos fatores de predisposição, permitindo distinguir entre os fatores que mais contribuem para melhorar a performance do modelo de suscetibilidade e aqueles que pouco acrescentam aos resultados finais (Zêzere et al., 2005; Piedade et al., 2010).

35 A análise sensitiva é aplicada com o objetivo de determinar a importância relativa dos diferentes fatores condicionantes utilizados na construção dos modelos de suscetibilidade (Zêzere et al., 2005)

36 (Zêzere et al., 2005) Taxas de sucesso dos modelos de avaliação da suscetibilidade aos deslizamentos obtidas com a utilização isolada de cada um dos fatores condicionantes de instabilidade.

37 (Zêzere et al., 2005) Variação da capacidade preditiva dos modelos de avaliação da suscetibilidade aos deslizamentos, em função do número de variáveis consideradas, para diferentes áreas de suscetibilidade máxima (correspondentes a 5%, 10%, 20%, 30% e 40% da área total).

38 O Software FELFLOW poderá constituir uma boa opção na modelação de áreas costeiras e avaliação da suscetibilidade de erosão costeira. Softwares de modelação Existem softwares específicos para a avaliação dos diferentes tipos de suscetibilidade e perigosidade: OpenQuake (open source platform for calculating seismic hazard) HEC-RAS na sua relação de processamento de dados geográficos com o software ArcGIS10 a partir da extensão HEC-GeoRAS para a avaliação da suscetibilidade a inundações. Validação in situ

39 ERROS DE PRODUÇÃO FREQUENTES De seguida apresentam-se alguns exemplos de mapas produzidos por SIGs onde se salientam alguns erros básicos ao nível das regras cartográficas. Todos os mapas aqui representados foram retirados de

40 Este mapa, produzido por um SIG, apresenta vários erros: A enorme variação de tons dentro da mesma cor. Isto torna o mapa extremamente confuso e ilegível. No mapa não há qualquer referência a localidades ou nomes de ruas, pelo que não se sabe a que área se reporta. Ainda no que respeita à legenda, é importante referir que há símbolos que aparecem no mapa que não são referenciados na legenda (nomeadamente as linhas pretas, umas mais finas e outras mais grossas, provavelmente divisões administrativas e estradas).

41 Aparecem com a mesma simbologia duas características de linhas de água. Num mapa, se há lugar para diferenciação de entidades, estas têm de ser representadas com símbolos diferentes. Aparecem polígonos definidos com linhas pretas que não se sabe o que são porque não estão identificadas. Uma vez mais não há qualquer menção a localidades, não se percebe a que região se refere o mapa.

42 É um mapa com uma área em branco, sem qualquer indicação de localidade, demasiado extensa, onde se encontra uma delimitação a preto que não se sabe o que é. Não apresenta escala gráfica, o que dificulta a leitura (a escala que apresenta é uma escala escrita de difícil leitura). Tem uma legenda que não tem todos os símbolos representados no mapa, tem símbolos que não aparecem no mapa (por exemplo, não está representado nenhum sismo de magnitude 7).

43 Não tem indicação de coordenadas nem enquadramento geográfico

44 CONSIDERAÇÕES GERAIS ACERCA DOS ERROS DE PRODUÇÃO Dos exemplos aqui apresentados, facilmente se conclui que as regras não respeitadas comprometem a leitura do mapa, o que pode ser crucial na comunicação, na transmissão de informação e, em última análise, na tomada de decisões. É pois importante que os arquitetos de SIG tomem consciência destes aspetos por forma a melhorarem os outputs cartográficos que produzem. Evidentemente que os erros dos mapas atrás apresentados foram da responsabilidade de quem os produziu e não "culpa" do software utilizado.

45 Os computadores e os seus programas são instrumentos potentes e valiosos porque nos poupam muito tempo de trabalho. Ao nível da cartografia essa poupança é incalculável, pois um mapa é algo moroso de se fazer. Só o facto de podermos guardar a informação e utilizá-la vezes sem conta sem termos de repetir o processo de inserir dados ou desenhar símbolos é uma vantagem sem igual. No entanto, é preciso ter algumas cautelas relativamente aos automatismos. Programas como o ArcMap permitem-nos fazer o cruzamento de informação com muita eficácia e produzir análises corretas com rapidez e eficiência. No entanto, a produção de layouts requer mais do que colocar os elementos automaticamente.

46 MANIPULAÇÃO DA INFORMAÇÃO NA CONSTRUÇÃO GRÁFICA E NO MANUSEAMENTO DOS DADOS Uma das maneiras de manipular informação é através das próprias características e técnicas de construção de mapas. A simplificação ou a generalização podem ser usados de maneira a que um determinado mapa realce uns aspetos em detrimento de outros. A simplificação do traçado de uma estrada pode levar-nos a optar por um percurso bastante mais sinuoso que outro. Um empreendimento turístico pode parecer muito atrativo se, no mapa de apresentação publicitária, se a generalização se fizer no sentido de omitir informação sobre os bairros de lata que o rodeiam. Quando em estatística se opta pelo método que favorece determinados resultados o intuito é manipular a informação. O exemplo que a seguir se apresenta é retirado do livro "How to lie with maps" (título bastante sugestivo) de Marc Monmonier (pp 41).

47 Uma das maneiras de manipular informação é através das próprias características e técnicas de construção de mapas. A simplificação ou a generalização podem ser usados de maneira a que um determinado mapa realce uns aspetos em detrimento de outros. A simplificação do traçado de uma estrada pode levar-nos a optar por um percurso bastante mais sinuoso que outro. Um empreendimento turístico pode parecer muito atrativo se, no mapa de apresentação publicitária, se a generalização se fizer no sentido de omitir informação sobre os bairros de lata que o rodeiam.

48 A formação cartográfica nunca poderá ser descurada na formação de um técnico de SIG. Quando os mapas são produzidos por alguém que apenas domina o programa de computador, corre-se o risco de não se atingirem os objetivos pretendidos. Obrigada pela vossa atenção!