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SIG e Modelagem de Dados Iana Alexandra Alves Rufino Professor Adjunto – UFCG (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais)

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Apresentação em tema: "SIG e Modelagem de Dados Iana Alexandra Alves Rufino Professor Adjunto – UFCG (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais)"— Transcrição da apresentação:

1 SIG e Modelagem de Dados Iana Alexandra Alves Rufino Professor Adjunto – UFCG (Engenheira Civil, Mestre em Arquitetura, Doutora em Recursos Naturais)

2 SIG e Modelagem de Dados Parte I - Uma Metodologia para Modelagem de dados em SIG Parte II - Aplicação Prática da Metodologia Parte III – Exercício de modelagem

3 SIG e Modelagem de Dados As operações realizadas por um SIG devem produzir ganho de conhecimento/informação As operações realizadas por um SIG devem produzir ganho de conhecimento/informação Gerenciamento eficiente do conhecimento= Informação utilizável (ou útil) Gerenciamento eficiente do conhecimento= Informação utilizável (ou útil) Como utilizar de forma otimizada as Funções Básicas e Avançadas já existentes nos pacotes SIG? Como utilizar de forma otimizada as Funções Básicas e Avançadas já existentes nos pacotes SIG? Sistemas de Informação Geográfica SIG GANHO DE CONHECIMENTO

4 Abordagem Metodológica Abordagem Metodológica Aquisição de Conhecimento Aquisição de Conhecimento Levantamento dos Dados Existentes Levantamento dos Dados Existentes Aquisição do Conhecimento Especializado Aquisição do Conhecimento Especializado Sistematização do Processo Decisório Sistematização do Processo Decisório Fases: Inteligência/Projeto/Escolha Fases: Inteligência/Projeto/Escolha Modelagem Conceitual Modelagem Conceitual Modelagem Espacial Modelagem Espacial Pré-processamento Pré-processamento Desenvolvimento do Modelo Desenvolvimento do Modelo Implementação Implementação As três fases do processo de tomada de decisão segundo Simon (1960) Inteligência Projeto Escolha SIG e Modelagem de Dados

5 Inteligência Projeto Escolha SIG e Modelagem de Dados

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7 Promover a gestão integrada das águas superficiais e subterrâneas no bairro do Bessa (planície costeira) visando minimizar os impactos sociais, econômicos e ambientais causados pelos alagamentos freqüentes. Fase de Inteligência: Definição do problema Fase de Inteligência: Definição do problema Sistematização do Processo Decisório SIG e Modelagem de Dados

8 Fase de Projeto: Quais as alternativas? Fase de Projeto: Quais as alternativas? ALTERNATIVA A Estabelecer um diagnóstico do ponto de vista da susceptibilidade a alagamentos, identificando melhores áreas para ocupação (áreas com menor susceptibilidade a alagamentos) e avaliando as áreas já ocupadas segundo alguns critérios considerados (declividade, proximidade a corpos hídricos, etc.) ALTERNATIVA B Estimular a utilização de água subterrânea do freático para evitar o afloramento do lençol. Para tanto, foram sugeridas algumas simulações como a implantação de poços em algumas localizações (baseadas no conhecimento dos especialistas) e o bombeamento destes poços no período seco para a obtenção de um rebaixamento suficientemente grande para conter a recarga do período chuvoso. Sistematização do Processo Decisório ALTERNATIVA C ALTERNATIVA D Com vistas à urbanização crescente do bairro, garantir uma quantidade mínima de áreas de recarga para promover o equilíbrio ambiental. Como resultado podem ser sugeridas áreas verdes, ou possíveis alternativas tecnológicas de impermeabilização que considerem o equilíbrio ambiental. SIG e Modelagem de Dados

9 Fase de Escolha: Todas as alternativas propostas são viáveis? Qual a melhor ou as melhores? Fase de Escolha: Todas as alternativas propostas são viáveis? Qual a melhor ou as melhores? –Cada alternativa é então avaliada e analisada com relação às demais através de uma regra de decisão específica –Escolha propriamente dita: após a implementação do sistema (utilização dos recursos analíticos) –As preferências e julgamentos dos especialistas podem ser identificados ainda nesta fase anterior à implementação Sistematização do Processo Decisório SIG e Modelagem de Dados

10 O caso Bessa: Aspectos Físicos Tabuleiros Costeiros Planície Costeira CABEDELO JOÃO PESSOA SIG e Modelagem de Dados

11 O caso Bessa: Localização Bairro do Bessa SIG e Modelagem de Dados

12 O caso Bessa: Expansão Urbana SIG e Modelagem de Dados

13 O caso Bessa: Alagamentos Freqüentes Represamento da drenagem natural pela implantação da rede viária (Junho/2000) Alagamentos (Julho/2004) SIG e Modelagem de Dados

14 Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos A.1. Dentre os lotes já ocupados, identificar as áreas mais susceptíveis a alagamentos,considerando as seguintes hipóteses: - Lotes em áreas muito rasas, com baixos valores de declividade e muito próximos a corpos hídricos existentes possuem maior risco de alagamento - Lotes em áreas muito rasas, com baixos valores de declividade e muito próximos a corpos hídricos existentes possuem maior risco de alagamento - Lotes ocupados em ruas pavimentadas possuem pouco ou nenhum risco de alagamento SIG e Modelagem de Dados

15 Resolução Método de Interpolação

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18 Profundidade do Aqüífero NÍVEIS NÍVEIS MNT MNT Profundidade=MNT - NÍVEIS Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

19 Declividades Distância aos corpos hídricos graus Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

20 Vias de acesso Uso do Solo Lotes Ocupados em ruas não pavimentadas Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

21 PROFUNDIDADE DO AQÜÍFERO (grid) PROFUNDIDADE DO AQÜÍFERO (grid) LOTES OCUPADOS EM RUAS NÃO PAVIMENTADAS (grid) LOTES OCUPADOS EM RUAS NÃO PAVIMENTADAS (grid) DISTÂNCIAS AOS CORPOS HÍDRICOS (grid) DISTÂNCIAS AOS CORPOS HÍDRICOS (grid) DECLIVIDADE (grid) DECLIVIDADE (grid) Função de Adequação: Prof. Adeq. Função de Adequação: Dist.. Adeq. Função de Adequação: Decliv. Adeq. x peso Restrição: Analisar apenas nessa áreas ANÁLISE MULTICRITERIAL ESPACIAL LOTES OCUPADOS COM RISCO DE ALAGAMENTO (grid) LOTES OCUPADOS COM RISCO DE ALAGAMENTO (grid) Map Calculator: Maiores Valores LOTES OCUPADOS COM MAIOR RISCO DE ALAGAMENTO (grid) LOTES OCUPADOS COM MAIOR RISCO DE ALAGAMENTO (grid) Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

22 Análise Multicriterial Espacial: representação algébrica Combinação Ponderada: atribuição de pesos pela equipe de gestão Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos

23 Maiores valores do Plano de Informação resultante da análise multicriterial espacial

24 Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos A.2. Avaliar o risco de ilhas: lotes, ocupados ou não, cercados por áreas muito rasas SIG e Modelagem de Dados

25 Áreas com Profundidades menores que 3 m Lotes considerados ilhados Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

26 A.3. Restrições de ocupação baseadas na legislação vigente, considerar: - Corpos hídricos com mais de 10 e menos de 50 m de largura: preservação permanente - faixa marginal de 50 m. - Corpos hídricos com menos de 10 m de largura: preservação permanente - faixa marginal de 30 m. - Zonas de preservação permanente previstas (ZPP) no Plano Diretor Urbano Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

27 RestriçõesLegais Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

28 RestriçõesLegais Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

29 A.4. Dentre os lotes não ocupados, identificar as melhores áreas considerando: - As áreas de preservação permanente não devem ser ocupadas sob hipótese alguma; - Áreas mais distantes de corpos hídricos ou drenos existentes; - Maiores cotas de profundidade do aqüífero; - Declividades que não sejam muito baixas; - Distantes dos lotes ocupados com maior risco de alagamento; - Próximos a uma via de acesso pavimentada; Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

30 Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos Distâncias às vias de acesso Distâncias aos lotes ocupados com maior susceptibilidade a alagamentos SIG e Modelagem de Dados

31 Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados

32 Análise Multicriterial Espacial: representação algébrica Combinação Ponderada: atribuição de pesos pela equipe de gestão Melhores áreas para ocupação Lotes vazios sobrepostos às melhores áreas Resultado da análisemulticriterialespacial Alternativa A: Susceptibilidade a Alagamentos SIG e Modelagem de Dados


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