O SWeET e o AutoMSA encontram-se atualmente funcionando em plataformas e tecnologias diferentes. Enquanto o AutoMSA é executado no container OC4J, visualizado em Servlets Java e páginas JSP, com a base de dados armazenada no Oracle 9i; o SWeET funciona via PHP/MapServer e uma base de dados confeccionada no PostgreSQL/Postgis.
Em teoria, esses dois sistemas são também interoperáveis, pois os bancos de dados são projetados para reconhecerem uns aos outros, desde que sigam alguns “padrões de conversão de dados”, possibilitando assim, a comunicação entre eles. Sistemas Web funcionam da mesma maneira: uma página desenvolvida em Java ou em PHP pode acessar dados armazenados no Oracle e/ou PostgreSQL, desde que seja desenvolvida de maneira apropriada para acessar o SGBD desejado.
Atualmente, não existe uma “comunicação” entre o AutoMSA e o SWeET. É realmente necessário um estudo de caso que providencie essa interligação e proporcione ao
União de (a) e (b) Intersecção de (a) e (b) Diferença entre as
feições (a) e (b)
AutoMSA a possibilidade de acesso aos dados do SWeET, da mesma maneira que ele acessa o dados do SWIGG. Também seria válido para o SWeET essa interação, visto que ele poderia analisar as diferenças das sensibilidades de um ano pra outro, a partir de mapas SAO gerados pelo AutoMSA e armazenados em sua base de dados. Pela sua própria estrutura de apoio à tomada de decisões em questões ambientais, seria possível ao SWeET fazer um estudo espaço-temporal desses mapas de sensibilidade providenciados pelo AutoMSA.
Quanto ao SWeET, este pode ser considerado um sistema de apoio à tomada de decisão no que se refere à área de Guamaré, visto que permite exibir de forma automatizada todas as modificações espaço-temporais sofridas ou não pelas principais feições da área (manguezal, caatinga, salinas, pólo petrolífero, entre outros). Para os profissionais da área de monitoramento ambiental, esse é um sistema de extrema valia. Consultando-se o SWeET e analisando seus resultados, é possível se tomar providências de preservação ambiental, monitoramento e/ou remediação. Por exemplo, um manguezal muito deteriorado ao longo dos anos requer uma maior cautela em futuras atividades de carcinicultura e de campos salinos, pois estas já se caracterizam por degradar fortemente as regiões de mangue.
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6.1. CONCLUSÕES
No presente trabalho, dois sistemas computacionais (software) foram desenvolvidos com objetivos específicos e baseados em tecnologias de ponta. Estes sistemas lidam principalmente com informações espaço-temporais, com o intuito principal, mas não exclusivo, de subsidiar o monitoramento de áreas ambientais costeiras sensíveis e sob o impacto de atividades industriais como a exploração/transporte de petróleo e a carcinicultura, e da expansão agrícola e urbana. A esses sistemas foram dados os nomes de:
AutoMSA - Automação de Mapas de Sensibilidade Ambiental ao Derramamento de Óleo.
SWeET – Sistema Web Espaço-Temporal.
O AutoMSA tem como principal objetivo desenvolver mapas de sensibilidade ambiental ao derramamento de óleo de forma automática. A partir de dados inseridos pelo usuário ou do banco de dados ambientais georreferenciados e resgatados do sistema SWIGG, este desenvolvido por Souza (2004), cabe ao AutoMSA confeccionar o mapa SAO desejado pelo usuário com base nos dados inseridos. A principal vantagem do AutoMSA está na indicação atualizada da sensibilidade de um determinado trecho do litoral, especialmente quando dentro ou próximo de área de exploração petrolífera, servindo como indicador, por meio dos índices de sensibilidade do litoral, dos possíveis danos ambientais em caso de acidente com petróleo e seus derivados. O AutoMSA identifica todas as regiões afetadas caso ocorra algum derramamento de óleo.
O SWeET possui uma maior abrangência operacional. Enquanto o AutoMSA é voltado explicitamente ao monitoramento de áreas costeiras relacionadas às atividades da indústria do petróleo, pelo fato dos próprios mapas que ele confecciona, o SWeET pode ser utilizado para qualquer tipo de pesquisa que envolva o monitoramento ambiental e avaliação das modificações temporais ocorridas em determinados setores geográficos. O SWeET tem a
característica de armazenar todos os dados geográficos da área estudada. Nesse trabalho, foram armazenados dados do setor entre os municípios de São Bento do Norte e Macau, localizados na porção setentrional do Estado do Rio Grande do Norte. O SWeET possui um banco de dados espaço-temporal: é capaz de armazenar tabelas textuais (dados não- espaciais), mapas temáticos (de maneira espacial e temporal) e dados de sensoriamento remoto (fotografias digitais e imagens de satélite). É um banco eficiente de dados geográficos, no sentido de dar suporte aos que pretendem consultar e avaliar as informações coletadas da área de estudo. Ele foi projetado de tal maneira que a partir do local desejado (Galinhos, Guamaré, São Bento do Norte ou Macau), o sistema mostra ao usuário os dados que estão armazenados no BD. Sendo assim, o usuário pode visualizar tudo o que está armazenado, como tabelas, fotos, imagens de satélites, mapas temáticos, entre outros.
Contudo, a maior funcionalidade e talvez o principal diferencial do SWeET consiste no fato de que esse sistema realiza consultas espaço-temporais nos dados armazenados (sobretudo dos mapas temáticos). Este fato auxilia sobremaneira o processo de apoio à decisão quando se pretende avaliar/atuar na área de estudo. Por exemplo, caso se considere a quantificação da degradação em uma área de manguezal ao longo de 10 anos. Uma vez possuindo os mapas endmembers armazenados no banco de dados, o SWeET realiza essa operação e exibe ao usuário um mapa-resultante da mudança do manguezal ao longo das datas requeridas e, além disso, calcula quanto de área já foi devastada nesse período. Logo, o usuário consegue visualizar a situação do manguezal em forma de mapa e ainda toma conhecimento de quanto foi perdido ambientalmente. Ele apresenta um resultado qualitativo e quantitativo. Esse sistema auxilia aos profissionais da área de meio ambiente e aos tomadores de decisão a avaliar a situação do local desejado, para que providências sejam tomadas. Pode ser considerado um sistema de apoio à decisão pelo fato de subsidiar medidas operacionais em determinada área de estudo, após consulta e avaliação do seu desempenho.
Sendo assim, no desenvolvimento desses dois sistemas foi possível chegar a algumas relevantes conclusões:
MAPAS DE SENSIBILIDADE AMBIENTAL AO DERRAMAMENTO DE ÓLEO
Os dados primordiais na elaboração dos Mapas SAO, e que servem como parâmetros de inclusão no BDET, são: geomorfologia da área, grau de exposição à energia de ondas e marés, parâmetro esse definido através da altura de ondas e amplitude de maré; declividade do litoral, ressaltando principalmente a largura e inclinação do estirâncio e o tipo do substrato existente no local, enfatizando principalmente a mobilidade do sedimento, a penetração do óleo e a trafegabilidade do local.
Os dados listados no item anterior, após espacializados, permitiram confeccionar os mapas de sensibilidade para a área de Galinhos, nas épocas de Junho/2000 e Dezembro/2000 e na área de Guamaré, nos meses de Março, Junho, Setembro e Dezembro/2001. Este fato, o de confeccionar os mapas em meses diferentes (conforme a sazonalidade), teve o propósito de caracterizar a mudança no índice de sensibilidade do litoral nessas épocas.
Na área de Galinhos, houve uma sutil variação de sensibilidade: Em junho / 2000 a sensibilidade variou de 2 a 3, tendo como valor máximo o índice 10 em zonas de manguezais e planícies estuarinas e em Dezembro/2000 o índice de sensibilidade foi 4, também tendo como valor 10 as áreas de mangues e planícies estuarinas; para a área de Guamaré foram confeccionados quatro mapas ao longo do ano de 2001, algumas considerações podem ser feitas: o mês de março apresentou ISL 2, 3 e 10; em Junho foi possível identificar a vida biológica existente e devido a isso o ISL foi mais detalhado, apresentando valores como 2, 3, 6, 7 e 10. O mês de setembro mostrou-se semelhante ao mês de junho, apenas acrescentando o ISL 4 e o mês de dezembro mostrou índices de sensibilidade 2, 3, 4 e 10.
Em linhas gerais, a linha de costa de Galinhos mostrou-se bem mais sensível durante o mês de dezembro do que durante o mês de junho. Isso pode ser explicado porque em junho os dados hidrodinâmicos (altura de ondas e direção de correntes), apresentaram-se mais propícios para uma limpeza natural e afastamento do óleo da costa. Enquanto que, em Guamaré, o fato de se obter dados biológicos somente a partir de junho/2001, explica porque junho e setembro se mostraram mais sensíveis do que março. Além disso, o tamanho das ondas em março apresenta-se em alta escala (variando de 45 a 70 cm de altura). Quanto mais
alta a onda, mais rápida é a remoção natural do óleo. Comparando Dezembro com Junho e Setembro, o mês natalino se mostrou menos sensível também pelo fato do tamanho de suas ondas terem aumentado.
Estes fatos demonstram que as áreas costeiras na região Nordeste do Brasil, sob condições de mesomarés, com a atuação dos ventos alísios, faixas litorâneas constituídas por praias arenosas e planícies de marés, com formação de canais de marés, esporões arenosos e lagunas, freqüentemente recobertas por manguezais, têm suas condições ambientais de sensibilidade ao óleo alteradas conforme as variações sazonais, o que explica a necessidade de monitoramento contínuo desses setores e a preocupação na elaboração de Mapas SAO que incorporem as alterações contínuas das forçantes (ondas, marés, ventos e correntes).
Acontece um aumento da sensibilidade em direção ao norte, devido a uma amplitude de macromaré, onde ocorre uma variação de maré entre 6 e 12 metros.
AUTOMATIZADOR DE MAPAS DE SENSIBILIDADE AMBIENTAL AO DERRAMAMENTO DE ÓLEO - AutoMSA
O AutoMSA foi desenvolvido com padrões estratégicos similares ao SWIGG, utilizando-se como sistema gerenciador de banco de dados o Oracle 9i e sua extensão Oracle Spatial, que opera com dados espaciais.
Além disso, foram utilizadas as tecnologias do container Oracle OC4J, uma arquitetura apropriada ao desenvolvimento de sistemas computacionais; do visualizador Web MapViewer, próprio para exibir dados geográficos, e da tecnologia Oracle Intermedia, que trabalha com outros tipos de dados, como imagens de satélite, fotografias aéreas, mapas e documentos.
O desenvolvimento do AutoMSA também abrange as três fases da modelagem: conceitual, lógico e físico; esta abordagem auxiliou na compreensão dos dados e como eles seriam representados na máquina.
A automação do processo de confecção dos Mapas SAO no AutoMSA objetiva diminuir as tarefas manuais do usuário e deixar que o sistema processe as informações de entrada, gerando como resultado mapas indexados da linha de costa, que auxiliam na
contenção de limpeza e planejamento de contingência em caso de derramamento de óleo na faixa litorânea. Essa automação tende a produzir os mapas digitais com mais rapidez, confiança e precisão nos dados.
O AutoMSA também pode ser considerado um sistema de apoio à decisão, pois uma vez que se analisa seus resultados, é possível a tomada de providências no sentido de preservar as áreas mais sensíveis e proteger os recursos naturais que possam ser mais prejudicados em curto espaço de tempo.
MODELOS DE BANCOS DE DADOS ESPAÇO-TEMPORAIS
Após um estudo sobre os modelos conceituais existentes na atualidade, foi escolhido o modelo GeoFrame-T para ser utilizado nessa Tese de Doutoramento. Este modelo se caracteriza por organizar os dados em categorias e classes e “espacializar e temporalizar” esses dados através do uso de esteriótipos, que auxiliaram na representação espaço-temporal das informações.
No modelo conceitual usando o GeoFrame-T, os dados foram organizados por setores: para São Bento do Norte foram modelados dados hidrodinâmicos, meteorológicos, dunas e imagens de satélite; em Galinhos os dados inseridos foram os hidrodinâmicos, meteorológicos, fotografias aéreas e os mapas temáticos de Geologia e Geomorfologia. Nas áreas de Guamaré e Macau foram armazenados vários mapas temáticos, englobando Uso e ocupação do solo, Vulnerabilidade Ambiental e Natural, Variação da linha de costa, entre outros.
A transformação do modelo conceitual em lógico definiu como os dados deveriam ser inseridos no banco de dados: os dados de sensoriamento remoto (fotografias aéreas e imagens de satélite) foram armazenados na forma de arquivos e acessados através de links; os mapas temáticos foram representados de maneira espacial e relacionados a uma tabela de informações; além dos dados que não tiveram nenhuma representação espacial, como ondas, ventos, correntes e dunas, que foram modelados somente na forma de tabelas.
No nível físico – a implementação do banco de dados – foi utilizado o sistema gerenciador de banco de dados POSTGRESQL e sua extensão espacial POSTGIS. O
principal motivo de ter escolhido essas tecnologias foi o fato de serem software livres, de código aberto, de fácil compreensão e manipulação. Sendo assim, a própria manutenção do sistema será facilitada, por se tratar de uma tecnologia aberta. Além disso, as arquiteturas do POSTGRESQL e do POSTGIS são compatíveis com a especificação do Open Gis Consortium. Ambos foram satisfatórios no desenvolvimento de um banco de dados espacial e temporal.
SISTEMA WEB ESPAÇO-TEMPORAL - SWeET
O SWeET foi desenvolvido a partir de tecnologias de software livre: O SGBD PostgreSQL, com sua extensão espacial POSTGIS e o visualizador MapServer. O fato de ter usado software livres nesse sistema tornou o projeto altamente viável, visto que não foi necessário adquirir licenças comerciais (como acontece com o SGBD Oracle) e/ou contratar profissionais especializados para realizar a implementação. O uso de software não- proprietários permitiu uma liberdade maior no estágio de desenvolvimento atual, como também facilitará modificações futuras.
A utilização do servidor Apache, da união do PHP com Mapscript e das linguagens de consulta SQL e SQL Spatial possibilitou o desenvolvimento de um sistema enxuto, simples, de fácil manipulação e rápida compreensão. O SWeET tem todo o aparato tecnológico necessário para atender às demandas de projetos de monitoramento ambiental e ser disponível via Web.
O SWeET pode ser considerado uma adaptação mais amigável do SWIGG, com tecnologias mais simples e igualmente eficientes (o SGBD Oracle no SWIGG foi substituído pelo SGBD PostgreSQL/Postgis no SWeET) e uma manutenção e adaptações mais simplificadas, visto que é totalmente baseado em software livre, onde o acesso e aprendizado tornam-se mais acessíveis ao usuário e ao desenvolvedor.
Trata-se de um sistema capaz de acessar dados espaciais disponíveis em seu banco de dados, que permite a análise desses dados para épocas distintas e apresenta a evolução qualitativa e quantitativa de setores com a passagem do tempo. O resultado comparativo se apresenta na forma de mapa e também numérica, sobre o quanto foi perdido ou resgatado em
área em determinado setor. Essa simulação de situações que analisam o passado permite entender o presente e subsidia nas projeções de eventos futuros.
Essa estratégia de abordagem na modelagem do mundo real permitiu o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de auxiliar nas tomadas de decisões operacionais em questões cruciais que necessitam de informações confiáveis e válidas. O monitoramento ambiental de áreas sob risco decorrente das atividades da indústria do petróleo é um dos campos de pesquisa que pode se valer muito desses tipos de sistema.