AVALIAÇÃO DE ALGUNS PROBLEMAS CONCEITUAIS E
METODOLÓGICOS EM ESTUDOS INTEGRATIVOS
Comissão Técnica: Sistemas de Informações Geográficas
Manoel do Couto Fernandes
Universidade Federal do Rio de Janeiro / IBGE
IGEO - Dep Geografia – Laboratório de Cartografia (GeoCart) / DERNA – Diretoria de Geociências Av Brig Trompowski SN - Cidade Universitária - Rio de Janeiro - RJ - 21941-590
Tel: (021)590-1308 R 39 - Fax: (021) 598-3280 - E-mail: manoel@igeo.ufrj.br
Paulo Márcio Leal de Menezes
Universidade Federal do Rio de Janeiro
IGEO - Dep Geografia – Laboratório de Cartografia (GeoCart) Av Brig Trompowski SN - Cidade Universitária - Rio de Janeiro - RJ - 21941-590 Tel: (021)590-1308 R 39 - Fax: (021) 598-3280 - E-mail: pmenezes@igeo.ufrj.br
RESUMO
Apesar de identificada a complexidade dos estudos integrados e os Sistemas de Informações Geográficas (SIG) como as melhores ferramentas para sua execução, existem algumas discussões ligadas à problemas conceituais e metodológicos. Assim, privilegiando avaliar algumas destas discussões o presente trabalho propõe um modelo de estrutura de análise integrativa, descrevendo e avaliando alguns métodos de análise existentes, levantando alguns questionamentos relevantes, como a multiescalaridade e a dimensionalidade das informações. O propósito deste artigo é de levantar algumas questões que fazem parte do temário de discussões da linha de pesquisas desenvolvidas no GEOCART, Laboratório de Cartografia da UFRJ.
ABSTRACT
Even though identified the complexity of integrated studies and the Geographical Informations Systems (GIS) like the best tools to be used, there is discussions linked to conceptuals and methodologicals aspects. Thus looking for to evaluate some of these discussions, this paper presents an integrative analysis structure model, describing and evaluating some existing methods. It questions some pertinent aspects as multiscalarity and dimensionality of the informations treated. The object of this paper is present some questions discussed in the researchs at GEOCART, Cartography Laboratory of Federal University of Rio de Janeiro.
1 INTRODUÇÃO
Nos últimos anos, cada vez mais, destaca-se no nosso cotidiano problemas relacionados às questões ambientais, os quais se manifestam em diferentes escalas e nas mais diversas formas, fomentando a discussão nos âmbitos acadêmico, científico, técnico, político e na própria sociedade para a busca de soluções rápidas pautadas em estudos que visem um planejamento e posterior gestão face aos problemas ambientais.
Frente a esta nova realidade os estudos integrativos, como os Zoneamentos de Qualidade Ambiental (ZOQA) e os Zoneamentos Ecológico-Econômico (ZEE), que buscam, de uma maneira geral, a integração de análises temáticas interdisciplinares,
visando criar diagnósticos as susceptibilidades ambiental-sócio-econômico, começam a ganhar destaque no tocante à análise de problemas ambientais.
Entretanto, os estudos de caráter integrativo por terem como primícia a análise do todo como uma categoria e uma principalidade são muito complexos, e por isso, devem ser conduzidos a luz de uma abordagem específica, utilizando uma unidade da paisagem que seja adequada em relação ao objetivo a ser alcançado. Além disso, a operacionalização destes necessita da adoção de métodos de análise e integração que atendam a complexa gama de inter-relações que são levadas em consideração (Fernandes, 1998). A partir deste contexto, surge inúmeros questionamentos sobre como devem ser desenvolvidos estes estudos, tanto em nível conceitual quanto metodológico.
Paralelamente a estas novas necessidades impostas aos estudos integrativos, fomentou-se o avanço tecnológico voltado para o trabalho com grande massa de dados, assim as técnicas de geoprocessamento tornam-se cada vez mais aprimorados para o suporte à criação, à manipulação e à consulta de dados espaciais. Face a estas características, vários autores como, Stow (1993), Forman (1995), Burrough e Mcdonnell (1998), Aspinall (1999), Cruz (2000), Menezes (2000), dentre outros, apontam o uso de técnicas de geoprocessamento, principalmente os Sistemas de Informações Geográficas (SIG), como ferramenta indispensável para análises integrativas. Neste sentido, atualmente, existe um consenso em relação à utilização destas técnicas desde avaliações simples até as mais complexas. Segundo Bonham-Carter (1996), o geoprocessamento é visto como um ramo do conhecimento intensamente aplicável às investigações ambientais.
Entretanto, a sua utilização traz uma série de potencialidades e limitações que são reflexos da vasta complexidade dos dados geográficos (físicos e sócio-econômicos) e dos próprios questionamentos conceituais e metodológicos impostos aos estudos integrativos.
Assim, privilegiando avaliar algumas destas discussões foram levantados no presente trabalho alguns questionamentos relevantes a qualquer análise deste tipo, como a multiescalaridade e a dimensionalidade das informações relevantes, e por fim foi proposto um modelo de estrutura de análise integrativa, descrevendo e avaliando alguns métodos de análise e integração existentes. Vale ressaltar, que o propósito deste artigo é de levantar algumas questões que fazem parte do temário de discussões da linha de pesquisas desenvolvidas no GEOCART.
2 POTENCIALIDADES E LIMITAÇÕES NO USO DE GEOPROCESSAMENTO EM ESTUDOS INTEGRATIVOS
A eficácia de um projeto de análise integrativa, como os de análise ambiental ou qualquer outro de cunho geográfico, pautado em técnicas de geoprocessamento, é diretamente dependente da criação de modelos conceituais que busquem representar ao máximo a realidade da paisagem a ser estudada.
Uma discussão sempre atual face a utilização de SIG é a construção de um modelo realista e acessível em relação ao mundo real, ultrapassando a mera idéia de usar o computador para desenhar mapas, tornando-se realmente uma poderosa ferramenta. Assim, o SIG deve ser encarado como uma técnica de processamento de informações retiradas do mundo real que sofrem, consequentemente, processos de abstração e simplificação (Bernhardsen, 1999) (fig. 1).
A cada processo de transformação dentro de um modelo de análise, desde a entrada até a saída, é embutido algum tipo de abstração ou simplificação que, se não bem avaliado irá interferir negativamente no resultado final do trabalho e na tomada de decisão.
Na verdade, o uso de técnicas de geoprocessamento na modelagem do mundo real apresenta uma série de potencialidades, mas também possui uma série de limitações, a medida que, este é baseado em uma representação generalizada da realidade, face a capacidade limitada e discreta da representação em sistemas computacionais.
Fig. 1 - Esquema de um modelo conceitual de análise (Modificado de Bernhardsen, 1999)
Em seguida, serão ressaltadas algumas destas limitações, dando enfoque ao problema da multiescalaridade das informações para análises integrativas e questões referentes a dimensionalidade destes. Posteriormente, serão descritos e avaliados alguns métodos de análise e integração, e de toda discussão feita será proposto um modelo de estrutura geral de análise integrativa.
2.1 MULTIESCALARIDADE DOS DADOS GEOGRÁFICOS EM ESTUDOS INTEGRATIVOS
Dentro das novas necessidades dos estudos integrativos, a escala de investigação também assume uma relativa importância, a medida que, não faz sentido o estudo regional ou o sintético por si só, isolado enquanto aplicação para a ciência, e sim estudos locais e gerais que sejam integrados para a estruturação do conhecimento de todas as ciências.
No âmbito da Geografia, estes estudos de caráter integrativo podem ser interpretados como uma volta ao pensamento da escola regional do século XIX, mas ao analisarmos mais profundamente ficam claras diferenças significativas, principalmente no que tange a valorização de fenômenos “externos” à região, os quais eram ocultados por esta escola, mas que atualmente no contexto da globalização, segundo Coelho Netto e Barbosa e Moura (1996), são de fundamental importância.
Face ao exposto acima, a multiescalaridade dos dados a serem utilizados assumem uma grande importância, visto que alguns elementos estruturais (físicos e sócio-econômicos) que compõem a paisagem, agem simultaneamente em diferentes escalas operacionais, que por sua vez, segundo Menezes e Coelho Netto (1999), irão influenciar no processo de inter-relacionamento, localização, padrão e na própria escala operacional do conjunto. Assim, para um determinado estudo tem-se que avaliar uma série de dados geográficos (físicos e sócio-econômicos) operantes em diferentes escalas, mas que atuam diretamente na definição de um quadro ambiental de uma dada realidade de análise. Como operacionalizar a integração destes dados em um sistema, garantindo a qualidade do produto final, é um desafio que se mostra pertinente.
A este quadro é somado a carência ou inexistência de informações deste tipo, que na maioria das vezes inviabiliza trabalhos mais apurados por falta de dados, ou maior detalhamento pela não representatividade destes. Por outro lado, a grande variabilidade de informações sobre uma mesma variável ambiental pode trazer uma complexidade não necessária ao desenvolvimento do trabalho, como o caso da variável geomorfológica onde geralmente são usados vários mapas, se traduzem em vários recortes e diversas classes quando cruzados entre si e/ou com outros mapas, como sugerido por Fernandes (1998). Portanto, configura-se a importância da seleção dos temas
abordados e dos métodos de obtenção, que tem que ser necessariamente avaliados de acordo com o objetivo que se queira alcançar.
Portanto, fica ressaltada a importância da escolha da escala a ser utilizada, a qual tem que ser bem avaliada de acordo com a multiescalaridade dos dados geográficos, que são relevantes na explicação da problemática em questão (Huggett, 1995) e a disponibilidade de informações, pois diferentes escalas de observação resultam em diferentes significados e percepções de uma mesma paisagem (Spirn, 1998) (fig. 2).
2.2 DIMENSIONALIDADE DO DADO GEOGRÁFICO
O dado geográfico pode possuir diferentes dimensionalidades, entretanto, no mundo real qualquer objeto apresenta-se tridimensionalmente, ou seja, possui sempre uma coordenada (x, y – para posição horizontal, e z – para posição vertical). Todavia, no processo de abstração e simplificação da realidade, que ocorre por limitações do geoprocessamento em SIG 2D (bidimensional), os dados ficam restritos apenas a duas coordenadas (x, y). Isso ocorre porque a maioria dos SIG convencionais tem sido desenvolvidos para aplicações em uma variedade de campos, e não especificamente orientados às necessidades das geociências. Bonham-Carter (1996) cita como exemplo que um SIG desenvolvido especificamente para trabalhos de cunho geológico, particularmente para o estudo de extrações minerais e exploração de petróleo, precisa ser tridimensional (3D).
Quando da utilização de SIG 3D cada objeto passa a ser caracterizado por sua localização no espaço com três coordenadas (x, y, z). Isso permite que dois ou mais objetos tenham a mesma posição horizontal (x, y), contanto que tenham diferentes coordenadas verticais (z), porém, em projetos onde os dados de objetos tem uma posição horizontal e apenas uma posição vertical os SIG 2D são adequados.
Esta característica pode se revelar como uma limitação apresentada por SIG 2D na integração de dados físicos, como dados geomorfológicos de subsuperfície e dados sócio-econômicos, como dados de renda da população que vive sobre esta subsuperfície. Entretanto, podem ser criadas alternativas para sanar este problema, como a apontada por Xavier da Silva (1995), avaliando que dados de mesma coordenada horizontal e diferentes posicionamentos verticais podem ser analisados em SIG 2D, bastando que se criem planos de informação corretamente georreferenciados para estes.
Entretanto, os SIG 2D e 3D possuem uma limitação que é a não consideração da rugosidade do espaço a ser analisado, mesmo trabalhando com dados 3D não levam em consideração a superfície como um contínuo dotado de relevo. Sendo assim, os temas e análises são trabalhados em superfície planimétrica
(projetada) e não em superfície real, o que pode mascarar alguns resultados obtidos, principalmente em áreas de relevo acidentado (fig. 3). Como exemplo, pode ser citado um estudo de desflorestamento em área montanhosa, onde a resultante de degradação pode ser diferente ao levarmos em consideração a área de superfície real, que tende ser maior do que a área planimétrica (projetada) plotada em uma carta topográfica. Um outro exemplo pode ser relacionado a dados sócio-econômicos, como a densidade populacional, que é resultado da proporção de número de habitantes por área. Esta pode ser menor que a
estimada, principalmente em áreas de grande declividade, como as de ocupação de favelas no maciço da Tijuca/RJ, se levarmos em consideração a área de superfície real. Várias análises integrativas também podem ganhar mais precisão, como por exemplo um "buffer" de área de domicílios queimando lixo em contato com uma mancha de gramínea (capim) na interpretação de potencialidade de ocorrências de incêndios.
Para efeito de comparação da diferença de análise pautada entre superfície real e planimétrica (projetada), foi realizado para este trabalho algumas Fig. 2 - Fenômenos geográficos operantes em diferentes escalas
Legenda:
Influência de vizinhos externos Influência de vizinhos internos Ordem de detalhamento da escala de observaçãomensurações levando-se em consideração a diferença destes dois tipos de estrutura na bacia de drenagem do
alto rio Cachoeira, localizada no maciço da Tijuca – RJ. Os resultados são apresentados na figura 4.
Superfície Planimétrica
Superfície
Real Diferença Diferença (%)
Comprimento dos
canais (m) 12776,2540 13342,4523 566,1983 4,24
Área (m2) 3353099,6560 3783884,8600 430785,2040 11,38
Densidade de
Drenagem (m/m2) 0,0038 0,0035 0,0003 8,06
Fig. 4 - Diferença de mensurações utilizando superfície real e planimétrica (projetada) na bacia do alto rio Cachoeira, maciço da Tijuca - RJ
Fig. 3 - Diferenciação de área de superfície real e planimétrica (Modificado de Ibge, 1997)
É importante salientar que uma análise refinada dos resultados não é o objetivo deste trabalho, mas sim apontar as diferenças de mensurações de áreas e distâncias que influenciam em alguns índices geomorfológicos, como a densidade de drenagem definida por Christofoletti (1974). Esta análise mais refinada é um dos objetivos da tese de doutorado do autor do trabalho. Ainda vale ressaltar que para a confecção da estrutura de superfície real (tridimensional) foram empregadas técnicas de Modelagem Digital de Terreno (MDT) baseada em Rede Irregular de Triângulos (TIN). Estas técnicas são amplamente discutidas por vários autores, como Felgueiras (1997), Berg et al. (2000) e Paes e Tavares (2000), entre outros, não cabendo aqui fazer uma ampla discussão sobre este assunto.
A solução dessa limitação dos SIG poderia trazer grandes avanços em várias áreas das ciências, principalmente na Geomorfologia, que trabalha justamente com a forma do relevo, trazendo leituras mais aprimoradas dos índices geomorfológicos tradicionais. Nesta mesma linha de raciocínio, outras
mensurações como capacidade do canal, discutida por Ebisemiju (1989) e Gregory et al. (1992) na análise de rede de canais urbanos, podem ganhar outra dimensão e refletirem mais precisamente a situação de uma determinada paisagem.
Inicialmente parece ser fácil solucionar este problema, pois alguns SIG possuem pacotes de análise 3D que realizam este tipo de cálculo, porém, quando da utilização de TIN, que segundo Berg et al. (2000) é a melhor técnica para criação de MDT, principalmente para áreas montanhosas, estes pacotes de análise 3D só fazem este cálculo quando a área de interesse é constituída por um conjunto de triângulos que formam o TIN, mas não são capazes quando esta condição não é satisfeita (fig. 5). Na busca da solução para este problema, Paes e Tavares (2000) sugerem a aplicação da integração numérica fazendo uso do método de Monte Carlo.
Sobre toda esta discussão, é de extrema importância ressaltar que uma limitação pertinente para se efetuar análises deste tipo é a carência de informações topográficas de grande escala.
ÁREA PASSÍVEL DE SER CALCULADA
ÁREA NÃO CALCULÁVEL EM PACOTES 3D
2.3 AVALIAÇÃO DE ALGUNS MÉTODOS DE ANÁLISE E INTEGRAÇÃO
A abstração da realidade através de modelos conceituais representativos deve ser feita sem que haja perda por simplificações excessivas e sem que a complexidade dos dados geográficos dificulte o processo de análise e integração. A construção eficaz destes modelos é essencial para o sucesso do projeto.
A utilização de SIG traz consigo uma gama de possibilidades em relação à utilização de diferentes métodos de seleção, cruzamento e análise de dados, os quais podem interferir no resultado final do trabalho. Uma das formas mais conhecidas de se criar bases integrativas utilizando Sistemas de Informações Geográficas, é pautada no estabelecimento de notas e pesos de importância e magnitude para cada variável em análise (elementos estruturais), de maneira mais ou menos indutiva, como a Matriz de Leopold (Leopold et al., 1971); Método de Sorensen (Sorensen, 1971); Método Battelle (Dee, 1972), dentre outros citados por Edmunds e Letey (1975). O primeiro apresenta-se como um dos precursores e o mais conhecido ensaio metodológico para estudos integrativos, porém contém alguns questionamentos: identificação apenas de problemas de primeira ordem, isto é, impactos diretos; não consideração da variável tempo e sugestão de uma série de disparidades em relação às notas atribuídas por vários especialistas, visto a subjetividade do critério de atribuição desta notas. No sentido de diminuir essas disparidades existe o método Delphis, mas que mesmo se utilizando de técnicas estatísticas para tentar criar um consenso sobre as notas, não o consegue efetivamente, pelo fato desses valores serem subjetivos e de sempre poder haver um pesquisador que discorde da nota estipulada, sendo assim os resultados podem não ser completamente aceitos, como ocorreu no trabalho de Garg e Harrison (1992), sobre degradação dos solos e riscos de erosão no sudeste da Espanha.
A utilização desta técnica apresentou uma grande evolução em termos estatísticos (Carrara et al., 1991), mas ela possui ainda como principal limitação a visão estática das variáveis em análise no espaço, no momento em que atribui um peso fixo para toda a área, não levando em conta que este peso pode variar de acordo com o inter-relacionamento com outras variáveis.
Uma outra alternativa de análise de dados, o método analítico-integrativo desenvolvido no Laboratório de Geo-hidroecologia - GEOHECO por Coelho Netto et al. (1993), e é aplicada por Rosas e Coelho Netto (1994), no estabelecimento dos domínios geo-hidroecológicos para a bacia do Alto do rio da Cachoeira. Este se baseia no cruzamento de uma série de mapas básicos, cujas categorias são selecionadas segundo os conhecimentos das interações relevantes ao problema. E ainda, estes podem ser simplificados por aglutinação de classes que possuam comportamento semelhante frente ao problema. Após a superposição por processos automáticos e utilizando esses conhecimentos
básicos, o pesquisador pode interferir no traçado final dos domínios estabelecidos, corrigindo rumos e verificando a ocorrência dos resultados obtidos anteriormente. Este método tem se mostrado muito eficiente, entretanto, torna-se trabalhoso e complicado a medida que aumenta a escala de análise ou o número de informações a serem manipuladas pelo técnico responsável.
Ainda em relação aos métodos de análise e integração, é importante lembrar que não existe um método fechado que seja perfeito, há sim uma série destes, muitos não apresentados aqui, e que devem ser escolhidos e aplicadas de acordo com as necessidades e possibilidades de cada projeto.
É importante ressaltar, que existem vários softwares que executam a função de SIG, porém, a estrutura e concepção dos métodos de análise, ou seja, o procedimento para a obtenção de uma análise para fins de estudos integrativos, como planejamentos ambientais, ou qualquer outro tipo, não é embutido nestes pacotes, e por isso devem ser montados a partir de todo um desenvolvimento prévio de modelos pelo usuário, baseado em pesquisas básicas. Neste sentido, Coelho Netto (1992) afirma que a investigação científica deve gerar um núcleo de conhecimentos básicos e teóricos que possibilitem a geração de modelos de previsões sobre as futuras direções e magnitudes das transformações do relevo, possibilitando a extrapolação das estimativas em diferentes escalas espaço-temporais, e que permitam prever os acontecimentos futuros em uma extensão da paisagem afetada em um ou mais de seus elementos, bióticos, abióticos, ou antrópicos.
Neste sentido, Chorley e Schumm (1984) discutem a necessidade de estudos particulares com o mesmo foco, que constituam bases fornecedoras de elementos para a formação de um arcabouço de conhecimentos aplicativos a esta visão global integradora, mantendo-se deste modo o vínculo com a escala maior como justificativa para estudos verticalizados, que também se fazem importantes. Nesta mesma linha de pensamento, Cunha e Guerra (1996) discutem a importância dos estudos de laboratório e de campo na compreensão da formação e evolução de processos erosivos, visando fomentar cada vez mais o entendimento do comportamento dos elementos responsáveis por estes processos.
Assim podemos definir que a operacionalização de um estudo integrativo pode ser pautada em uma estrutura apoiada, basicamente, em dois grandes eixos: o SIG, como ferramenta de execução, e os métodos de análise e integração, pautados em modelos fomentados por conhecimentos básicos acumulados e que levam em consideração uma série de questionamentos (fig. 6). A definição de uma estrutura não significa a montagem de um modelo fechado e ideal para qualquer paisagem, pois não existe uma uniformidade ambiental, ou seja, nenhuma paisagem possui elementos exatamente iguais a outra.
Logo, a montagem destas estruturas é variável emrelação ao eixo dos métodos de análise e integração, inviabilizando o uso indiscriminado de um modelo pré-existente para qualquer paisagem e problemática de interesse. Face ao exposto, os elementos estruturais que compõem a paisagem devem ser avaliados especificamente para cada unidade, pois podem ter respostas ou ordem de importâncias diferentes, como por exemplo a variável declividade, que é importante na deflagração de processos de movimentos de massa nas encostas do maciço da Tijuca (Fernandes, 1998 e Geoheco, 2000) e não é um elemento decisivo na ativação das grandes voçorocas da região do médio vale do rio Paraíba do Sul (Coelho Netto et al., 1990).
3 CONCLUSÕES
Cada vez mais, a utilização do geoprocessamento vem se firmando como um alicerce fundamental no suporte ao desenvolvimento de análises ambientais, frente às novas necessidades destas análises. Entretanto, a complexidade inerentes a estas vem fomentando uma série de discussões sobre as
características conceituais e operacionais dos estudos integrativos como um todo.
A grande capacidade de manipulação, armazenamento, obtenção de informações à distância, dentre outras vantagens oferecidas pelas técnicas de geoprocessamento, faz com que a operacionalização das análises integrativas seja, atualmente, totalmente direcionada para a utilização destas ferramentas, principalmente os SIG. Todavia, a não uniformidade ambiental dificulta a definição de modelos fechados, o que não exclui a definição de uma linha metodológica de análise, a qual nos dias atuais não é bem marcada, assim como, uma série de discussões sobre os procedimentos empregados para a integração de dados geográficos (físicos e sócio-econômicos).
Uma primeira barreira pode ser apontada face ao equacionamento da multiescalaridade dos dados ambientais que operam sobre uma mesma paisagem, além da dimensionalidade tridimensional que estes possuem e que muitas vezes não é contemplada em vários projetos.
Essas barreiras se apresentam como dificuldades que se agregam no conjunto de limitações de integração do dados geográficos. Soma-se a este Fig. 6 - Modelo de estrutura de operacionalização de estudo integrativo
conjunto as diferentes unidades de análise, das quais são extraídos os dados, e que servem para sistematizar o estudo proposto. A partir deste quadro surge inúmeras possibilidades, face às alternativas que as técnicas de geoprocessamento oferecem para superar estas limitações, de se desenvolver bases analíticas e integrativas. Entretanto, em qualquer projeto deve se ter em mente que os resultados são frutos de uma série de abstrações e simplificações, e por mais coerência que exista, tais resultados nunca transmitem a realidade integral de uma paisagem.
Por fim, é importante salientar, que o estado da arte das análises integrativas, operacionalizadas através de SIG, apresentam-se como uma temática que vem em franco desenvolvimento, mas necessitando de insights para o aprimoramento cada vez maior das análises ambientais, que são de vital importância para que haja um verdadeiro desenvolvimento sustentável, que são exigidos pelos questionamentos e tendências atuais.
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