Elaboração de uma metodologia baseada em redes neurais artificiais para o zoneamento ecológico-econômico em bacias hidrográficas - Arantes, Leticia Tondato [UNESP] (2023)
Modificações no uso do solo vêm ocorrendo de forma contínua e desordenada nas últimas décadas, onde essas constantes alterações resultam em uma série de efeitos deletérios ao meio ambiente e à vida humana. Nesse contexto, as bacias hidrográficas têm sido utilizadas em estudos voltados ao ordenamento territorial, como é caso do Zoneamento Ecológico-Econômico (ZEE), o qual visa assegurar a qualidade ambiental dos solos e recursos hídricos, bem como o desenvolvimento sustentável alinhado com melhorias na condição de vida da população por meio do gerenciamento do uso do solo. Diante do exposto, esse estudo visa contribuir com uma proposta metodológica para o ordenamento territorial nos moldes do ZEE, de forma que o processo de análise e aquisição de dados ocorra de forma mais rápida e simplificada. Sendo assim, esse estudo tem como objetivo avaliar a capacidade de uma Rede Neural Artificial (RNA) denominada método Self-Organizing Map (SOM) na elaboração do ZEE na Bacia Hidrográfica do Rio Sorocabuçu (BHRS), localizada no centro oeste do Estado de São Paulo. Para tal, um conjunto de parâmetros que envolvem o eixo físico, socioambiental, morfométrico e da paisagem foram elaborados com apoio de ferramentas de geoprocessamento, sendo estes, Índice de Transformação Antrópica (ITA), Índice de Integridade de Mata Ciliar (IIMC), Indicador do Potencial de Poluição Difusa (IPPD), Equação Universal de Perda de Solos (EUPS), Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) e, por fim, Índice de Sustentabilidade do Relevo (ISR). Com base nessas variáveis foi elaborado o Índice de Vulnerabilidade Socioambiental (IVSA) por meio da média aritmética dos indicadores para formar o referido índice, o que auxiliou na identificação das sub-bacias com maior vulnerabilidade. Por fim, foi elaborada uma proposta de ZEE com base em uma metodologia simplificada (álgebra de mapas) visando estabelecimento de zonas de manejo para BHRS, bem como servir de base para a avalição do desempenho da RNA-SOM. Com base nos parâmetros mencionados, foram realizados alguns experimentos visando selecionar um conjunto de variáveis e arquitetura da RNA que apresentassem maior desempenho na obtenção das zonas de manejo. Para isso, foram organizados três grupos com variabilidade em termos de quantidade e tipo de variável em cada um deles visando avaliar a capacidade e desempenho da rede. Os resultados demonstraram que três sub-bacias hidrográficas (1, 2 e 3) apresentam características e condições que favorecem a uma maior vulnerabilidade socioambiental, decorrentes principalmente de baixos valores de conservação das matas, somado ao uso destinado ao desenvolvimento de atividades agrícolas e área urbanizada, em função das boas condições físicas, corroborando com esse resultado. Com base nos conjuntos dos parâmetros foram delimitadas um total de 8 zonas para a BHRS sendo: Zona Agrícola, Zona Antrópica Urbana, Zona Antrópica Rural, Zona de Mata, Zona de Preservação de Alta Vulnerabilidade, Zona de Preservação de Baixa Vulnerabilidade Zona de Recuperação de Alta Vulnerabilidade e Zona de Recuperação de Baixa Vulnerabilidade. Os resultados obtidos com o uso da RNA-SOM mostraram-se adequados para a obtenção das respectivas zonas de manejo, de forma rápida e eficaz, mesmo com um menor número de variáveis de entrada e uso de dados brutos quando comparado ao mapa ZEE obtido por álgebra de mapas. Assim, a RNA-SOM surge como uma metodologia promissora visando simplificar o processo de elaboração do ZEE, contribuindo para avanços no processo de elaboração e tomada de decisões acerca desse tema. Finalmente, pretende-se por meio do mapa de zoneamento ecológico-econômico da BHRS, contribuir com a geração de informações e elementos norteadores para o monitoramento e análise, viabilizando a formulação de políticas públicas adequadas com maior precisão e consistência para o ordenamento territorial, visando o desenvolvimento sustentável.