AVALIAÇÃO DA APTIDÃO DE ÁREAS PARA A INSTALAÇÃO DE ATERRO … · ATERRO SANITÁRIO COM O USO...
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CENTRO UNIVERSITÁRIO UNIVATES CURSO DE ENGENHARIA AMBIENTAL AVALIAÇÃO DA APTIDÃO DE ÁREAS PARA A INSTALAÇÃO DE ATERRO SANITÁRIO COM O USO DE FERRAMENTAS DE APOIO À DECISÃO POR MÚLTIPLOS CRITÉRIOS Viviane Born Lajeado, novembro de 2013
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CENTRO UNIVERSITÁRIO UNIVATES
CURSO DE ENGENHARIA AMBIENTAL
AVALIAÇÃO DA APTIDÃO DE ÁREAS PARA A INSTALAÇÃO DE
ATERRO SANITÁRIO COM O USO DE FERRAMENTAS DE APOIO À
DECISÃO POR MÚLTIPLOS CRITÉRIOS
Viviane Born
Lajeado, novembro de 2013
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Viviane Born
AVALIAÇÃO DA APTIDÃO DE ÁREAS PARA A INSTALAÇÃO DE
ATERRO SANITÁRIO COM O USO DE FERRAMENTAS DE APOIO À
DECISÃO POR MÚLTIPLOS CRITÉRIOS
Monografia apresentada na disciplina de
Trabalho de Conclusão de Curso II, na linha de
formação específica em Engenharia Ambiental,
do Centro Universitário UNIVATES, como parte
da exigência para a obtenção do título de
Bacharel em Engenharia Ambiental.
Orientador: Prof. Ms. Rafael Rodrigo Eckhardt
Lajeado, novembro de 2013
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Viviane Born
AVALIAÇÃO DA APTIDÃO DE ÁREAS PARA A INSTALAÇÃO DE
ATERRO SANITÁRIO COM O USO DE FERRAMENTAS DE APOIO À
DECISÃO POR MÚLTIPLOS CRITÉRIOS
A banca examinadora abaixo aprova a Monografia apresentada ao Programa de
Graduação em Engenharia Ambiental, do Centro Universitário UNIVATES, como
parte da exigência para a obtenção do grau de Bacharela em Engenharia Ambiental,
na área de Meio Ambiente:
Prof. Ms. Rafael Rodrigo Eckhardt – Orientador
UNIVATES
Prof. Ms. Gisele Cemin
UCS
Prof. Ms. Guilherme Garcia de Oliveira
UNIVATES
Lajeado, novembro de 2013
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Dedico este trabalho especialmente à
minha família, meu exemplo e minha
proteção, por todo o amor, carinho,
compreensão, incentivo e confiança, que
me tornaram a pessoa que hoje sou.
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AGRADECIMENTOS
Agradeço aos meus pais, Ditmar e Lucrécia, pelos ensinamentos, exemplo
que são na minha vida e por toda a paciência nos meus erros. À minha irmã
Morgana, por ter sido meu apoio e incentivo incondicional. E também a todo o
restante das famílias: os Born, os Bender, os Marques, os Schneider, os Figueiredo,
os Bisolo, os Beuren e os Martinelli, que mesmo não estando sempre tão próximos
fisicamente torcem e vibram com cada conquista minha.
Ao meu namorado Alessandro, pelo amor, companheirismo e paciência
infinitos. Por me surpreender sempre. Pelo exemplo de amor à profissão de
Engenheiro e Professor. Essa vitória também é tua.
Às minhas muito mais que colegas de trabalho, amigas Marisa e Letícia, que
fazem os meus dias de Univates pra lá de especiais, os melhores. À professora Edí,
pelas lições de vida, ensinamentos e por não medir esforços para me auxiliar a
pleitear o campo de estágio curricular. Muito obrigada.
Aos amigos que fiz ao longo do curso, colegas especiais, pela amizade e
pelos momentos que passamos juntos. Em especial, à minha prima Gabriele –
‘Bizuzu', sem ela algumas dificuldades teriam sido muito maiores do que de fato
foram e algumas aulas não teriam sido tão divertidas. E à Sofia, pelo apoio,
serenidade e vibrações positivas, sempre. Indispensável e companheira na
implementação do TCC I – foste maravilhosa.
Aos professores da graduação, pela dedicação em ensinar, conhecimento
este que contribuiu para minha formação profissional e pessoal.
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Ao meu orientador Prof. Ms. Rafael Rodrigo Eckhardt, por despertar em mim
o interesse pelo Geoprocessamento, por incentivar-me a buscar o meu melhor, por
acreditar em mim. Pelos ensinamentos, orientações, confiança e tranquilidade. Pelo
exemplo de pessoa e profissional que é.
Aos Professores Ms. Gisele Cemin e Guilherme Garcia de Oliveira, pela
disponibilidade e aprendizado oportunizados.
Por fim, aos meus amigos, pelo carinho e por contribuir direta ou
indiretamente para que esse trabalho fosse realizado e o sonho de concluir a
graduação se concretizasse.
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RESUMO
Um dos problemas enfrentados na atualidade pelas administrações municipais é a questão vinculada à disposição final dos resíduos sólidos urbanos, situação que se agrava com o crescimento da população e o consumo de produtos e mercadorias, aspectos que geram um aumento da produção de resíduos. A crescente urbanização tem reduzido o número de áreas adequadas em termos ambientais e econômicos para a instalação de aterros sanitários, local apropriado para a disposição dos resíduos sólidos. Assim, esta monografia tem como objetivo avaliar a aptidão de áreas para a instalação de aterro sanitário nos municípios de Estrela, Lajeado e Teutônia com o uso de sistemas de informações geográficas – SIG, através da utilização de rotinas de apoio à decisão por múltiplos critérios, bem como verificar se os aterros sanitários instalados nos referidos municípios encontram-se em áreas de alta, média ou baixa aptidão. Uma análise criteriosa desses espaços territoriais é importante para garantir a minimização dos impactos ambientais provenientes desse tipo de empreendimento e otimizar os benefícios econômicos. A metodologia deste estudo consistiu no estabelecimento dos critérios de restrição, dos fatores de aptidão, a padronização em uma unidade comum, comparação pareada dos fatores e agregação dos fatores e restrições. Enquanto que as restrições limitam a análise a regiões geográficas específicas, originando mapas booleanos com classificação de apto – não-apto, nas análises baseadas no conceito de classificação contínua (fuzzy) as variáveis são classificadas num escore de aptidão que mantém a área original de análise, não eliminando nenhuma porção do território. O resultado é o mapa de aptidão para a instalação de aterro sanitário, que revelou 45,54km² de áreas com alta aptidão nos 3 municípios, sendo que ocorrem 98 áreas com mais de 10 hectares. Os aterros dos municípios de Estrela e Lajeado estão localizados em áreas de alta aptidão, enquanto que o aterro sanitário de Teutônia, encontra-se em área de restrição, mas adjacente a 2 áreas com alta aptidão. A conclusão do estudo caracteriza os sistemas de informações geográficas, assim como a metodologia de análise por múltiplos critérios de apoio à decisão, conferem rapidez, baixo custo e precisão nos dados analisados para se definir áreas adequadas à implantação de aterros sanitários, que podem vir a ser aplicadas em outros municípios, facilitando desta maneira a disposição final adequada dos resíduos sólidos urbanos. Palavras – chave: Resíduos sólidos urbanos. Sistemas de informações geográficas. MCE.
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ABSTRACT
One of the problems faced today by the municipal administrations is the question linked to the disposal of solid waste, a situation that is aggravated by population growth and consumption of goods and merchandise, aspects that generate an increase in waste production. Increasing urbanization has reduced the number of suitable environmental and economical areas to install landfill, appropriate location for the disposal of solid waste. Thus, this thesis aimed to evaluate the suitability of areas to the installation of landfill in the municipalities of Estrela, Lajeado and Teutônia with the use of geographic information systems – GIS, through the use of routines to support multiple decision criteria, and verify that the landfill installed in those counties are in areas of high, medium or low fitness. A careful analysis of these territorial areas is important to ensure the minimization of environmental impacts from this type of enterprise and optimize the economic benefits. The methodology of this study was to establish the criteria for restriction factors of aptitude, standardizing on a common unit, pairwise comparison of factors and aggregation of factors and constraints. While the restrictions limits the analysis to specific geographic regions, yielding Boolean maps with classification of fit - non-fit, in the analyzes based on the concept of continuous rating (fuzzy) variables are classified in a fitness score that keeps the original analysis area, non eliminating any portion of the territory. The result is a map of suitability for installation of landfill, which revealed 45,54km² of areas with high fitness in 3 municipalities, with the occurrence of 98 areas with more than 10 hectares. Municipal landfills of Estrela and Lajeado are located in high aptitude areas, while Teutônia landfill is in a restriction area, but adjacent with two high aptitude areas. The conclusion characterizes the geographic information systems as well as the methodology of analysis by multiple criteria decision support, provide fast, low cost and accuracy in the data analyzed to define areas suitable for the establishment of sanitary landfills, that may be applied in other municipalities, thus facilitating the final disposal of solid waste. Keywords: Solid waste. Geographic information systems. MCE
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LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Destinação final dos resíduos sólidos coletados no Brasil: Inadequado x
Adequado .................................................................................................................. 21
Figura 2 – Destinação fnal dos resíduos sólidos urbanos coletados no Brasil (t/dia) 22
Figura 3 – Componentes de SIG ............................................................................... 34
Figura 4 – Princípio básico de funcionamento do sensoriamento remoto ................. 37
Figura 5 – Localização dos municípios de Estrela, Lajeado e Teutônia-RS .............. 50
Figura 6 – Esboço dos atuais aterros sanitários dos municípios em estudo ............. 54
Figura 7 – Fluxograma das etapas do trabalho ......................................................... 55
Figura 8 – Mapa restrição cursos hídricos................................................................. 57
Figura 9 – Mapa restrição estradas ........................................................................... 58
Figura 10 – Mapa restrição manchas urbanas ......................................................... 59
Figura 11 – Mapa temático declividade ..................................................................... 60
Figura 12 – Mapa temático solos .............................................................................. 61
Figura 13 – Mapa temático geologia ......................................................................... 62
Figura 14 – Mapa temático usos do solo ................................................................... 63
Figura 15 – Mapa temático estradas ......................................................................... 64
Figura 16 – Mapa temático rios ................................................................................. 65
Figura 17 – Mapa temático manchas urbanas .......................................................... 66
Figura 18 – Mapa padronização fator declividade ..................................................... 68
Figura 19 – Mapa padronização fator solos .............................................................. 70
Figura 20 – Mapa padronização fator geologia ......................................................... 71
Figura 21 – Mapa padronização fator usos do solo ................................................... 73
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Figura 22 – Função linear padronização fator distância das estradas ...................... 74
Figura 23 – Mapa padronização fator distância das estradas ................................... 74
Figura 24 – Função linear padronização fator distância dos rios ............................. 75
Figura 25 – Mapa padronização fator distância dos rios ........................................... 75
Figura 26 – Função linear padronização fator distância das manchas urbanas ........ 76
Figura 27 – Mapa padronização fator distância das manchas urbanas..................... 76
Figura 28 – Matriz de comparação pareada dos 7 fatores ........................................ 78
Figura 29 – Rotina de avaliação por múltiplos critérios ............................................. 79
Figura 30 – Mapa de aptidão para instalação de aterros sanitários .......................... 83
Figura 31 – Mapa de aptidão em classes para instalação de aterros sanitários ....... 84
Figura 32 – Mapa com áreas de alta aptidão com mais de 10 hectares ................... 85
Figura 33 – Mapa da classificação das áreas com mais de 10 hectares ................... 86
Figura 34 – Mapa de aptidão em classes com localização dos aterros sanitários .... 87
Figura 35 – Detalhe das áreas em que estão instalados os aterros de Estrela (A),
Lajeado (B) e Teutônia (C), respectivamente ............................................................ 88
Figura 36 – Área de alta aptidão com mais de 10ha localizada em Teutônia ............ 88
Figura 37 – Usos do solo na área visitada ................................................................ 89
Figura 38 – Árvores de médio porte presentes no local visitado ............................... 89
Figura 39 – Solo avermelhado, característico da formação de basalto ..................... 90
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LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Quantidade de resíduos sólidos gerados no Brasil .................................. 20
Tabela 2 – Número de municípios brasileiros por destinação adotada ..................... 22
Tabela 3 – Diferenças significativas entre os paradigmas Construtivista e
Racionalista ............................................................................................................... 45
Tabela 4 – Valores de aptidão do fator declividade ................................................... 68
Tabela 5 – Valores de aptidão do fator solo ............................................................... 69
Tabela 6 – Valores de aptidão do fator geologia ........................................................ 71
Tabela 7 – Valores de aptidão do fator usos do solo ................................................. 72
Tabela 8 – Matriz de comparação pareada dos 7 fatores padronizados analisados . 81
Tabela 9 – Pesos de cada fator resultantes da matriz de comparação pareada ....... 81
Tabela 10 – Classes de aptidão para a instalação de aterros sanitários ................... 84
Tabela 11 – Classificação das áreas com mais de 10 hectares ................................ 86
Tabela 12 – Aptidão dos aterros e área visitada em relação a cada fator ................. 91
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................... 14
2 OBJETIVOS ........................................................................................................... 18
2.1 Objetivo geral .................................................................................................... 18
2.2 Objetivos específicos........................................................................................ 18
3 REFERENCIAL TEÓRICO ..................................................................................... 19
3.1 Resíduos Sólidos Urbanos ............................................................................... 19
3.2 Geotecnologias ................................................................................................. 24
3.2.1 Geoprocessamento ........................................................................................ 25
3.2.2 Sistemas de Informações Geográficas – SIG .............................................. 30
3.2.3 Sensoriamento Remoto ................................................................................. 37
3.2.4 Ferramentas de Apoio à Decisão .................................................................. 40
3.2.4.1 Análise por Múltiplos Critérios ....................................................................... 44
4 METODOLOGIA .................................................................................................... 50
4.1 Área de Estudo .................................................................................................. 50
4.2 Materiais ............................................................................................................. 54
4.3 Procedimentos Metodológicos ........................................................................ 55
4.3.1 Estabelecimento dos critérios de restrição ................................................. 56
4.3.2 Estabelecimento dos critérios de aptidão .................................................... 60
4.3.2.1 Padronização ou normalização dos fatores ................................................... 66
4.3.2.2 Comparação ponderada dos fatores ............................................................. 76
4.3.2.3 Agregação dos fatores e restrições ............................................................... 78
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5 RESULTADOS E DISCUSSÕES ........................................................................... 80
6 CONCLUSÃO ........................................................................................................ 93
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 95
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1 INTRODUÇÃO
Os resíduos sólidos urbanos são definidos por Pereira Neto (1999), como um
conjunto variado de inúmeros objetos uma vez utilizados pelas atividades humanas
e que são descartados por não representarem mais nenhuma utilidade para aquele
que pertenciam. Em resumo, são os resíduos resultantes das atividades cotidianas
do homem (sociais, residenciais, comerciais e industriais, dentre outras) que vem
aumentando o consumo de bens descartáveis (ENSINAS, 2003), representando a
sua destinação adequada um dos principais desafios enfrentados pelos municípios.
A necessidade de se realizar o manejo e o gerenciamento adequados dos
resíduos sólidos é um desafio, visto que 17,7% dos resíduos coletados no Brasil
ainda são depositados a céu aberto, nos conhecidos lixões e 24,2% são destinados
a aterros controlados, locais estes que não possuem o conjunto de sistemas e
medidas para proteção do meio ambiente contra os danos e degradações,
representando 75 mil toneladas diárias ainda com destinação inadequada. Porém,
significativos 58,1% dos resíduos coletados são destinados corretamente a aterros
sanitários (ABRELPE, 2012).
A busca por alternativas tecnológicas adequadas de disposição final quanto
aos segmentos ambiental, sociocultural, político, econômico e financeiro é uma
prioridade (CASTILHOS, 2003), constituindo-se os aterros sanitários na alternativa
técnica mais aceita na atualidade como forma de disposição final dos rejeitos das
atividades humanas.
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Segundo Hamada (2003), os aterros sanitários compreendem uma forma
segura de disposição dos resíduos, seja pela especificação em locais apropriados,
como pela implementação de sistemas de impermeabilização, drenagem, cobertura
diária e final e tratamento dos efluentes líquidos e gasosos gerados. Porém, a
disponibilidade de áreas para a disposição de resíduos está cada vez mais escassa,
em função da crescente urbanização e devido à taxa crescente de geração de
resíduos sólidos, demandando a seleção de locais de uma forma cada vez mais
exata e criteriosa (TSUHAKO, 2004).
A disposição final dos resíduos sólidos em áreas inadequadas e realizada
sem conhecimento detalhado do local ocasiona sérios problemas ambientais e
sociais. De acordo com Tsuhako (2004), o local ideal à implantação de um aterro
sanitário deve reunir condições técnicas, econômicas e ambientais com vistas a
evitar ou minimizar impactos negativos ao meio ambiente e à sociedade.
Para Tchobanoglous, Theisen e Vigil (1993), do ponto de vista técnico, para a
escolha da área de implementação de aterros sanitários, deve-se levar em
consideração fatores relacionados a condições do solo e topografia, condições
climatológicas, hidrologia de águas superficiais, condições geológicas, distância do
meio urbano, entre outros.
Nesse contexto, através dos sistemas de informações geográficas (SIG), com
os quais os dados podem ser inseridos, armazenados, analisados, visualizados e
disseminados (BATTY, 2007), nos últimos 20 anos, o foco da representação de
cidades e regiões moveu-se quase inteiramente para o âmbito digital. O SIG é aceito
como sendo uma tecnologia que possui o ferramental necessário para realizar
análises com dados espaciais e oferece, ao ser implementado, alternativas para o
entendimento da ocupação e utilização do meio físico, compondo o chamado
universo da Geotecnologia (SILVA, 1999). Constitui-se em uma importante
ferramenta de apoio à decisão, por permitir a manipulação de grandes volumes de
dados, a integração de imagens, e possuir potencial para realizar grande diversidade
de análises com eficiência a um baixo custo e num curto espaço de tempo.
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As ferramentas de apoio à decisão caracterizam-se pela capacidade de
analisar problemas complexos, incorporando critérios tanto quantitativos como
qualitativos, e que, muitas vezes, são conflitantes entre si. A Metodologia Multicritério
de Apoio à Decisão (MCDA – Multicriteria Decision Aid), especialmente, consiste em
uma alternativa para encontrar soluções viáveis e compatíveis com os diversos
interesses do decisor (BANA; COSTA, 1992), o qual modela um problema de
decisão a partir de uma estrutura partilhada pelos intervenientes do processo.
Ensslin et al. (2001) citam que métodos de apoio à decisão por múltiplos
critérios que utilizam o paradigma científico construtivista, consideram mais de um
aspecto e, portanto, avaliam ações segundo um conjunto de critérios. Cada critério é
uma função matemática que mede a performance das ações potenciais em relação
a um determinado aspecto.
A avaliação de áreas aptas à instalação de um aterro sanitário significa uma
decisão entre as possibilidades existentes, com base em alguns critérios. Estes
critérios, conforme a teoria da decisão, representam uma base mensurável e
avaliável para uma decisão, e constituem um fator ou restrição. Enquanto que as
restrições limitam a análise a regiões geográficas específicas, originando mapas
booleanos com classificação de apto – não-apto, nas análises baseadas no conceito
de classificação contínua (fuzzy) as variáveis são classificadas num escore de
aptidão que mantém a área original de análise, não eliminando nenhuma porção
(WEBER e HASENACK, 2000).
Diante do exposto, este trabalho visa analisar, através das ferramentas acima
descritas, as áreas territoriais dos municípios de Estrela, Lajeado e Teutônia,
situados no Vale do Taquari, RS, com o objetivo de identificar os espaços mais aptos
à instalação de um aterro sanitário, bem como verificar se o local que se encontram
aqueles atualmente instalados estão localizados nas áreas mais adequadas, ou seja,
de alta aptidão.
Os municípios de Estrela, Lajeado e Teutônia estão situados no Vale do
Taquari, localizado na região Central do Rio Grande do Sul, a uma distância média
de 110 km da capital do Estado, Porto Alegre. Os resíduos coletados nos municípios
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mencionados são encaminhados ao centro de triagem e aterro sanitário instalados
em cada um destes municípios.
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2 OBJETIVOS
2.1 Objetivo geral
A presente monografia tem como objetivo analisar, através da utilização de
ferramentas de apoio à decisão por múltiplos critérios, o território dos municípios de
Estrela, Lajeado e Teutônia, situados no Vale do Taquari, RS, com o objetivo de
identificar as áreas aptas à instalação de um aterro sanitário, bem como verificar se
os locais onde se encontram os aterros sanitários instalados dos referidos
municípios estão em áreas adequadas.
2.2 Objetivos específicos
O objetivo geral foi alcançado através do desenvolvimento dos objetivos
específicos elencados a seguir:
Organizar mapas de geologia, solos, recursos hídricos, estradas,
declividade, distância de áreas urbanas, uso e cobertura do solo;
Estabelecer os critérios para identificar a aptidão das áreas analisadas;
Determinar a aptidão da área de estudo com vistas à instalação de
aterros sanitários;
Avaliar se os aterros sanitários instalados estão localizados em áreas
de alta aptidão.
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3 REFERENCIAL TEÓRICO
3.1 Resíduos Sólidos Urbanos
Uma das atividades do saneamento ambiental, que envolve a coleta e o
tratamento de esgoto, o abastecimento de água potável, o manejo de água pluvial e
dos resíduos sólidos, é aquela que contempla a gestão e o gerenciamento integrado
de resíduos sólidos urbanos (GIRSU), tendo por objetivo principal propiciar a
melhoria ou a manutenção da saúde pública e do meio ambiente. O termo gestão é
utilizado para definir decisões, ações e procedimentos adotados em nível
estratégico, enquanto gerenciamento visa à operação do sistema de limpeza urbana.
A Lei n° 12.305, de 2 de agosto de 2010, que institui a Política Nacional de
Resíduos Sólidos, define os resíduos sólidos da seguinte forma:
Material, substância, objeto ou bem descartado resultante de atividades humanas em sociedade, a cuja destinação final se procede, se propõe proceder ou se está obrigado a proceder, nos estados sólido ou semissólido, bem como gases contidos em recipientes e líquidos cujas particularidades tornem inviável o seu lançamento na rede pública de esgotos ou em corpos d’ água, ou exijam para isso soluções técnica ou economicamente inviáveis em face da melhor tecnologia disponível (BRASIL, 2010).
Essa definição torna evidente a diversidade e complexidade que envolve a
questão pertinente aos resíduos sólidos. De forma geral, os resíduos sólidos de
origem urbana (RSU) compreendem aqueles produzidos pelas inúmeras atividades
desenvolvidas em áreas com aglomerações humanas do município. Normalmente,
os resíduos de origem domiciliar e aqueles com características similares, como os
comerciais e os resíduos da limpeza pública, são encaminhados para a disposição
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em aterros sob responsabilidade do poder municipal. Ressalta-se que o
gerenciamento de resíduos de origem não domiciliar, como é, por exemplo, o caso
dos resíduos de serviço de saúde ou da construção civil, são igualmente de
responsabilidade do gerador, estando sujeitos à legislação específica vigente.
A Tabela 1 apresenta a quantidade de resíduos sólidos urbanos gerada no
país. Os dados apresentados revelam um aumento de 0,8% no índice de geração
per capita de RSU e um acréscimo de 1,8% na quantidade total gerada. Tais índices
superam o crescimento da população urbana registrado de 2010 para 2011, que foi
de 0,9% (ABRELPE, 2012).
Tabela 1 – Quantidade de resíduos sólidos gerados no Brasil
Região
2010 2011
RSU Gerado (t/dia)/ Índice (Kg/hab/dia)
População Urbana (hab)
RSU Gerado (t/dia)
Índice (Kg/hab/dia)
Norte Nordeste Centro-Oeste Sudeste Sul
12.920 / 1,108 50.045 / 1,289 15.539 / 1,245 96.134 / 1,288 20.452 / 0,879
11.833.104 39.154.163 12.655.100 75.252.119 23.424.082
13.658 50.962 15.824 97.293 20.777
1,154 1,302 1,250 1,293 0,887
Total Brasil 195.090 / 1,213 162.318.568 198.514 1,223
Fonte: Adaptado de ABRELPE (2012).
Para que o gerenciamento dos resíduos sólidos urbanos seja integrado, deve
englobar etapas articuladas entre si, desde a não geração até a disposição final,
com atividades compatíveis com as dos demais sistemas do saneamento ambiental,
sendo essencial a participação ativa e cooperativa do governo, iniciativa privada e
sociedade civil organizada.
O depósito de resíduos sólidos a céu aberto, também chamado de vazadouro
ou lixão, é uma forma de disposição desordenada, sem compactação ou cobertura
dos resíduos, o que propicia a poluição do solo, ar e água, bem como a proliferação
de vetores de doenças. Por sua vez, o aterro controlado tem como único cuidado a
cobertura periódica dos resíduos com camada de solo. Tais formas de destinação
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final ocorrem devido à falta de capacitação técnico-administrativa, baixa dotação
orçamentária municipal, pouca conscientização da população quanto aos problemas
ambientais ou mesmo falta de estrutura organizacional das instituições públicas
envolvidas com a questão nos municípios, o que acaba refletindo na inexistência ou
inadequação do sistema de gerenciamento de resíduos.
Conforme pode ser visualizado na Figura 1, em termos percentuais houve
uma discreta evolução na destinação final ambientalmente adequada de RSU, em
comparação ao ano de 2010. No entanto, em termos quantitativos, a destinação
inadequada cresceu 1,4%, o que representa 23,3 milhões de toneladas de RSU
dispostos em lixões e aterros controlados (ABRELPE, 2012).
Figura 1 – Destinação final dos resíduos sólidos coletados no Brasil: Inadequado x
Adequado
Fonte: Adaptado de ABRELPE (2012).
Nesse sentido, a busca de alternativas tecnológicas de disposição final
adequadas quanto às dimensões ambiental, sociocultural, política, econômica e
financeira é uma prioridade. Nesses termos, enquadram-se os aterros sanitários,
como alternativa técnica aceita atualmente como forma de disposição final.
A definição técnica para aterro sanitário é apresentada pela NBR 8.419 da
Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT, 1992), como sendo uma técnica
de disposição de resíduos sólidos urbanos no solo, não causando danos à saúde
pública e minimizando os impactos ambientais. Este método utiliza princípios de
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engenharia para confinar os resíduos sólidos a menor área e volume possíveis,
cobrindo-os com uma camada de terra periodicamente.
Para se ter uma ideia real do cenário brasileiro, os resultados da Pesquisa
Nacional de Saneamento Básico (IBGE, 2012) apontam os aterros sanitários como o
destino final dos resíduos sólidos em 58,1% dos municípios brasileiros, conforme
Figura 2 e Tabela 2.
Figura 2 – Destinação final dos resíduos sólidos urbanos coletados no Brasil (t/dia)
Fonte: Adaptado de ABRELPE (2012).
Tabela 2 – Número de municípios brasileiros por destinação adotada
Destinação Final 2011 – Regiões e Brasil
Norte Nordeste Centro-Oeste
Sudeste Sul Brasil
Aterro Sanitário Aterro Controlado Lixão
88 109 252
446 502 846
154 148 164
808 640 220
698 365 125
2.194 1.764 1.607
Total Brasil
449
1.794
466
1.668
1.188
5.565
Fonte: Adaptado de ABRELPE (2012).
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Quanto à destinação dos resíduos sólidos exclusivamente urbanos, dos 70
municípios do Rio Grande do Sul que responderam o questionário ao Sistema
Nacional de Saneamento – SNIS (2009) 54,29% tem a disposição dos resíduos
sólidos urbanos em aterro sanitário, 31,43% em aterro controlado e 14% em lixão no
Rio grande do Sul (CHAVES, 2012).
No Vale do Taquari, uma coleta de dados exploratória realizada pelo grupo de
pesquisa Práticas Ambientais e Redes Sociais: investigações das realidades dos
resíduos sólidos domésticos no Vale do Taquari/RS, entre abril e agosto de 2007,
nos 36 municípios da região, apontou que apenas 10 adotam coleta seletiva. Do
total, 61,1% dos municípios não possuem aterro, 19,4% o possuem, 11,1% têm
aterro controlado e 8,3% dos municípios dizem que possuem aterro sanitário e
controlado (CASARIL et al., 2009).
O entendimento da problemática e o gerenciamento dos resíduos sólidos
urbanos estão numa instância bem mais complexa do que apenas na utilização de
tecnologias. É preciso pensar na origem do problema, fazer uma reflexão não sobre
o resíduo em si, no aspecto material, mas também quanto ao seu significado
simbólico, seu papel e sua contextualização cultural, além das relações históricas
estabelecidas pela sociedade com os seus rejeitos.
Outra dificuldade do cenário brasileiro é que as áreas disponíveis para a
destinação final dos resíduos sólidos apresentam-se cada vez mais escassas, uma
vez que devem ser atendidos critérios de ordem social, econômica e principalmente,
ambiental. Contudo, o que pode ser verificado é que a administração municipal,
incumbida do gerenciamento dos resíduos sólidos urbanos, geralmente opta pelas
áreas que possuem menor valor econômico, porém nem sempre adequadas sob
ponto de vista ambiental.
Nesse sentido, a complexidade inerente a este tipo de análise vem sendo
facilitada com o auxílio das geotecnologias, ferramentas computacionais, como
softwares SIG (Sistemas de Informações Geográficas), os quais fornecem suporte
para discriminar áreas potenciais para instalação de aterros sanitários, de maneira
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mais rápida e eficiente e viabilizam o estudo referente à aptidão de aterros sanitários
já instalados.
3.2 Geotecnologias
Em função de se tratar de um tema ainda recente, o termo geotecnologias
apresenta várias definições na comunidade científica (FONSECA, 2008). Guerra e
Marçal (2006) definem as geotecnologias como um conjunto de recursos
tecnológicos (Sistemas de Informações Geográficas – SIG, geoprocessamento,
cartografia digital, sensoriamento remoto, Sistema de Posicionamento Global –
GPS), com o intuito principal de coletar, processar, analisar e visualizar informações
com referência geográfica, através do processamento digital de imagens de
satélites, elaboração de bancos de dados georreferenciados, quantificação de
fenômenos naturais, além de outras análises, proporcionando uma visão mais
ampliada do ambiente.
Nas últimas duas décadas, o campo do conhecimento que envolve as
geotecnologias experimenta um crescimento técnico-científico significativo, sendo
amplamente divulgado e aceito pelos órgãos governamentais e pelas empresas
como subsídio para tomada de decisão e planejamento estratégico (BOLFE, 2006).
As geotecnologias utilizadas para estudos ambientais consistem num
importante grupo de ferramentas que ampara diversas demandas do planejamento e
da gestão territorial. A habilidade de análise espacial de ambientes urbanos
possibilita o melhor conhecimento do uso do solo e oferece uma maior capacidade
de avaliar, planejar e gerenciar a dinâmica dos municípios. Deste modo, as
geotecnologias apresentaram-se ao longo do tempo como uma ferramenta eficaz
também na análise, planejamento e implantação de soluções com relação à
destinação final dos resíduos sólidos urbanos (MORAES; FERREIRA; OLIVEIRA,
2010).
Apesar da sustentabilidade ambiental, promovida em diferentes contextos da
sociedade, ter possibilitado a maior cobrança por parte dos diferentes setores da
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sociedade civil, em solucionar problemas pertinentes ao gerenciamento dos resíduos
sólidos (SAMIZAVA et al., 2008), ainda é preciso avançar muito no que tange à
tomada de decisões por parte do poder público, quanto à disposição final dos
resíduos sólidos (MORAES; FERREIRA; OLIVEIRA, 2010).
3.2.1 Geoprocessamento
Para Couto (2009), a obtenção de informações sobre a distribuição geográfica
de fenômenos e objetos constitui atividade importante na organização da sociedade.
A análise através da combinação e do cruzamento de diversos dados em ambiente
computacional, informações estas inicialmente contidas apenas em mapas e
documentos em papel impresso, foi possibilitada pelo progresso da informática, na
segunda metade do século XX, dando início à prática do geoprocessamento. Esta
técnica é caracterizada por Câmara, Davis e Monteiro (2001) como uma área do
conhecimento que faz uso de procedimentos matemáticos e computacionais no
manuseio de informações geográficas, influenciando em Cartografia, Análise de
Recursos Naturais, Transportes, Comunicações, Energia e Planejamento Urbano e
Regional. Os Sistemas de Informações Geográficas (SIG), caracterizados como
ferramentas computacionais do geoprocessamento, possibilitam análises complexas
ao integrarem dados de diversas fontes e possibilitarem a criação de bancos de
dados georreferenciados. Além disso, permitem a automatização da produção de
documentos cartográficos.
O termo geoprocessamento pode ser desagregado em geo (terra – superfície
– espaço) e processamento (de informações – informática). Assim, pode ser definido
como ramo da ciência que estuda o processamento de informações
georreferenciadas através da utilização de aplicativos (normalmente SIGs),
equipamentos (computadores e periféricos), dados de diversas fontes e profissionais
especializados. Este conjunto deve permitir a manipulação, avaliação e geração de
produtos (geralmente cartográficos), relacionados principalmente à localização de
informações sobre a superfície da terra (PIROLI, 2010).
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Segundo Câmara (2007), o geoprocessamento é uma tecnologia
multidisciplinar, que permite a convergência de diferentes disciplinas científicas para
o estudo de fenômenos ambientais e urbanos, para as quais o espaço é uma
linguagem comum. Para o mesmo autor, se a variável “onde” é importante para o
negócio pretendido, então é o geoprocessamento a ferramenta de trabalho a ser
utilizada, principalmente em se tratando da dimensão continental do Brasil, em que
há uma grande carência de informações adequadas para a tomada de decisões
sobre os problemas urbanos, rurais e ambientais.
Com o objetivo de reduzir os custos de produção e manutenção de mapas,
nos anos 50, nos Estados Unidos e na Inglaterra, ocorreram as primeiras tentativas
de automatizar uma porção do processamento de dados, porém em função da
precariedade da informática na época e a especificidade das aplicações
desenvolvidas não se pode classificar estes processos como “sistemas de
informação”. Os primeiros SIGs surgiram na década de 60, no Canadá, compondo
um programa governamental para criação de um inventário de recursos naturais,
contudo a sua capacidade de armazenamento e a velocidade de processamento
eram muito baixas. Nos anos 70 surgem os primeiros sistemas comerciais de CAD
(Computer Aided Design, ou projeto assistido por computador), que contribuem para
a melhora das condições de produção de desenhos e plantas para engenharia e que
serviram de referência para os primeiros sistemas de cartografia automatizada. A
década de 80 representa o momento quando a tecnologia de sistemas de
informações geográficas inicia um período de acelerado crescimento que dura até os
dias de hoje (CÂMARA; DAVIS; MONTEIRO, 2001).
A introdução do geoprocessamento no Brasil inicia-se a partir do esforço de
divulgação e formação de pessoal feito pelo prof. Jorge Xavier da Silva (UFRJ), no
início dos anos 80. A vinda ao Brasil, em 1982, do Dr. Roger Tomlinson, responsável
pela criação do primeiro SIG (o Canadian Geographical Information System),
incentivou o aparecimento de vários grupos interessados em desenvolver tecnologia,
entre os quais Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e o Instituto Nacional
de Pesquisas Espaciais (INPE) (CÂMARA; DAVIS; MONTEIRO, 2001).
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Piroli (2010) descreve os principais componentes do geoprocessamento como
sendo:
Informática: a evolução da informática possibilitou o desenvolvimento
das geotecnologias e permitiu o trabalho com grandes volumes de dados nos
ambientes computacionais, necessários nos projetos desenvolvidos em
geoprocessamento. A informática divide-se em hardware, que corresponde ao
computador e aos periféricos utilizados e software, que refere-se aos aplicativos que
fornecem as rotinas e módulos necessários para adquirir, armazenar, visualizar e
plotar as informações geográficas.
Sistemas de Informações Geográficas (SIG): são sistemas de
informações designados a trabalhar com dados referenciados a coordenadas
espaciais, geralmente constituídos por programas e processos de análise, que têm
como característica principal associar uma informação de interesse com sua
localização espacial. Estes aplicativos possibilitam a manipulação de dados
geograficamente referenciados e seus respectivos atributos e a integração desses
dados em várias operações de análise geográfica.
Sensoriamento Remoto (SR): é a arte e a ciência de se obter
informação sobre um objeto sem estar diretamente em contato físico com ele,
podendo ser utilizado para medir e monitorar importantes características biofísicas e
atividades humanas na Terra.
Sistema de Posicionamento Global (GPS): constituído por uma
constelação de pelo menos 24 satélites que orbitam a Terra a 20.200 km de altitude,
cada um passando sobre o mesmo ponto da superfície terrestre duas vezes por dia.
Estes satélites enviam sinais de rádio que são captados pelo aparelho de GPS, que
em função da localização dos satélites calcula e informa a coordenada de qualquer
ponto da superfície do planeta.
Cartografia Digital: os mapas e cartas topográficas, se transformados
em imagens, fornecem informações preciosas para o geoprocessamento. Muitos
mapas estão disponíveis no formato analógico (em papel), no entanto, podem ser
convertidos para o formato digital através de scanners.
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Topografia e Levantamentos em Campo: apesar da tecnologia estar
bastante evoluída e as fontes de dados hoje disponíveis serem bem diversas, a
complementação e a confirmação das informações no campo ainda são
fundamentais e indispensáveis na maioria dos projetos de geoprocessamento. Além
disso, as escalas dos materiais disponibilizados muitas vezes não permitem o
detalhamento exigido para determinados fins. A topografia possibilita o levantamento
de informações com a qualidade requerida, especialmente em pequenas áreas.
Embora atualmente se disponha de imagens de satélite de alta resolução, o custo
das mesmas e as dificuldades na sua obtenção muitas vezes fazem com que a
utilização das técnicas de topografia seja a solução para levantamentos de
informações locais.
Processamento Digital de Imagens: caracteriza as transformações e
adaptações realizadas para modificar uma imagem, com a finalidade de ajustá-la à
necessidade de um determinado trabalho. Os processamentos mais habituais
usados em geoprocessamento são as composições de bandas de imagens de
satélite, correções atmosféricas, aplicações de filtros e de contrastes, elaboração de
fusões de imagens, transformações e restituições, classificações de imagens,
reclassificações, entre outros. O domínio destas técnicas e em que casos aplicá-las
é um dos elementos mais importantes no trabalho com geoprocessamento.
Profissional Capacitado: todo o conjunto de ferramental e tecnologias
apresentados anteriormente de nada adianta se não houver o profissional
especializado, com capacidade para aplicar os recursos tecnológicos disponíveis,
integrar o uso das diferentes metodologias e interpretar os resultados do trabalho
desenvolvido.
A ferramenta de maior relevância no geoprocessamento é o SIG e,
provavelmente por essa razão, diversas vezes estes termos são usados como
sinônimos, apesar do segundo estar contido no primeiro. O SIG é o personagem
principal, pois tem a capacidade de armazenar e processar dados provenientes de
diferentes fontes e combiná-los para gerar informações relevantes, seja por meio de
relatórios, gráficos ou cartografia temática. O SIG é indispensável para a
caracterização e análise dos fenômenos que ocorrem no espaço geográfico
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(NASCIMENTO, 2012).
Além de possibilitar o aperfeiçoamento e a integração dos dados, as técnicas
do geoprocessamento também permitem realizar análises mais complexas, com a
associação destas às informações obtidas do imageamento a partir de aeronaves ou
plataformas orbitais (satélites), além dos radares, e a incorporação destes dados
através do uso de hardware, software e banco de dados espaciais, chegando-se a
um grande conjunto de elementos que permitem a utilização da informação
geográfica de forma a avaliar conjunturas e distinguir potencialidades (FONSECA,
2008).
Esse incremento nas aplicações de geoprocessamento como instrumento de
avaliação e planejamento, seja no meio acadêmico como no setor privado, abrange
desde a identificação de locais próprios à implantação de empreendimentos (usinas
de reciclagem e de geração de energia, áreas de lazer, indústrias, estabelecimentos
comerciais), a avaliação da degradação ambiental (GOES et al., 1995), estudos de
viabilidade ou planejamento agrícola (WEBER, 1996), até como ferramenta de apoio
à decisão (VALDAMERI, 1996). Em função disso seu íntimo vínculo ao planejamento
e gestão territorial, que Silva (1999) refere como potencialidade das técnicas de
geoprocessamento e SIG em estudos ambientais, significativamente com referência
às interações do meio natural e a ação antrópica, diagnosticadas através da análise
do uso do solo, destacando-se alguns trabalhos, entre os quais os de Hadlich
(1997), Torezan e Lorandi (2000), Rodrigues, Zimback e Piroli (2001).
Hadlich (1997) utilizou as técnicas de geoprocessamento e cartografia digital
na avaliação de riscos de contaminação dos recursos hídricos por agrotóxicos e
aplicou-a a micro bacia hidrográfica do Córrego Garuva-Sombrio/SC. Torezan e
Lorandi (2000) aplicaram técnicas de geoprocessamento na análise de componentes
ambientais, como instrumento de planejamento de áreas com potencial de serem
exploradas por atividades de mineração de areia na bacia do Rio Bonito (SP).
Rodrigues, Zimback e Piroli (2001) utilizaram SIG para realizar uma avaliação do uso
da terra na parte inicial da Bacia do Rio Pardo, em Botucatu-Pardinho/SP, visando
subsídios para o planejamento adequado do uso na área.
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Atividades complexas, como o planejamento e a tomada de decisão, foram
favorecidas pela possibilidade de processamento simultâneo de grandes
quantidades de dados georreferenciados. A seleção de áreas para disposição final
de resíduos sólidos é exemplo de atividade em que, com o emprego do
geoprocessamento, se observa significativa melhora na qualidade dos resultados e
facilidades em toda a operação (GOMES; MARTINS, 2001).
No Estado, Weber e Hasenack (2000), aplicaram SIG para um zoneamento
de aptidão à instalação de um aterro sanitário no município de Osório/RS, através da
classificação contínua de dados e análise espacial não booleana, considerando os
critérios restritivos e escalonados. O resultado obtido no referido estudo confirma os
SIGs como uma ferramenta útil e ágil na integração de informações espaciais para
gestão do uso do solo.
3.2.2 Sistemas de Informações Geográficas – SIG
Os Sistemas de Informações Geográficas, conhecidos como SIG,
compreendem importantes instrumentos de organização e análise da informação,
sendo utilizados dentro das mais diversas especialidades. Foram criados e
desenvolvidos para proporcionar aos utilizadores a integração de informação
georreferenciada num sistema de informática, permitindo através de ferramentas de
análise, a geração de novas informações, em função das necessidades específicas
dos usuários.
Os SIG são instrumentos fundamentais ao serviço da gestão dos recursos
naturais e do ordenamento do território, possibilitando a disposição, a qualquer
momento, de um conjunto integrado de multidados de diversas origens, de fácil
atualização e relacionáveis entre si, através de um referencial comum, o mesmo
espaço geográfico (BURROUGH, 1986).
Os Sistemas de Informações Geográficas são sistemas de informação
especialmente concebidos para armazenar, analisar e manipular dados geográficos,
ou seja, dados que representam objetos e fenômenos em que a localização
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geográfica é uma característica inerente e indispensável no seu tratamento. Os
dados geográficos podem ser captados a partir de diversas fontes, registrados e
armazenados nas chamadas bases de dados geográficos (CÂMARA et al., 1996).
De acordo com Câmara (1993), os SIG são sistemas que integram numa
única base de dados informações espaciais com origem em dados cartográficos, de
censo e de cadastro urbano e rural, imageamento de satélites e modelos numéricos
de terrenos; além de combinar várias informações mediante a utilização de
algoritmos de manipulação, gerando mapeamentos derivados; também permitem a
consulta, recuperação, visualização e impressão do conteúdo da base de dados
geocodificados.
Para Moura (2003), os SIG são essenciais para o planejamento, pois
contribuem em muito na sistematização de dados, já que ao buscar formas de
trabalhar com as relações espaciais ou lógicas, tende-se a evoluir do descritivo para
o prognóstico. Ao invés de, simplesmente descrever elementos ou fatos, pode-se
traçar cenários, simulações de fenômenos, com base em tendências observadas ou
julgamentos de condições estabelecidas.
O termo SIG é utilizado para nomear sistemas que realizam o tratamento
computacional de dados geográficos e recuperam informações com base em suas
características alfanuméricas e através de sua localização espacial; oferecem ao
administrador (urbanista, planejador, engenheiro) uma visão inédita de seu ambiente
de trabalho, no qual todas as informações disponíveis sobre um determinado
assunto estão ao seu alcance, interligadas com base no que lhes é comum – a
localização geográfica. Para que isto seja possível, a geometria e os atributos dos
dados num SIG devem estar georreferenciados, ou seja, localizados na superfície
terrestre e representados em projeção cartográfica (CÂMARA; MEDEIROS, 2003).
Resumidamente, SIG é um sistema constituído por um conjunto de programas
computacionais que integra dados, equipamentos e pessoas com o objetivo de
coletar, armazenar, recuperar, manipular, visualizar e analisar dados espacialmente
referenciados a um sistema de coordenadas conhecido (FITZ, 2008).
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As diversas definições para SIG refletem a multiplicidade de usos, visões e
aplicações desta tecnologia, porém o seu maior potencial está na conjugação das
várias metodologias com uma perspectiva multidisciplinar da sua utilização. De uma
forma geral, é possível identificar duas importantes características do SIG comuns a
estas diferentes abordagens, a da possibilidade de integração, numa única base de
dados, de informações geográficas provenientes de fontes diversas e da
possibilidade de recuperar, manipular e visualizar estes dados através de algoritmos
de manipulação e análise (CÂMARA et al., 1996).
De preferência, os SIG devem ter capacidade para dar suporte nas ocasiões
seguintes (CÂMARA, DAVIS E MONTEIRO 2001; FITZ, 2008; ROCHA, 2000), sejam
elas ambientais, econômicas ou sociais:
Quando a localização espacial de algum dado é necessária, por
exemplo: uma árvore em um terreno qualquer, ou um córrego em uma bacia
hidrográfica;
Quando se quer associar atributos a alguma informação espacial, por
exemplo: qual a espécie da árvore no terreno, ou quais os nomes e respectivas
vazões dos rios e córregos de uma bacia hidrográfica;
Nos cálculos de distâncias, por exemplo: qual é o comprimento de
algum rio ou rodovia;
Nos cálculo de áreas, por exemplo: qual a área da reserva legal de
uma propriedade, ou qual a área de determinada bacia hidrográfica;
Para determinar trajetos de menor custo, resistência ou distância, por
exemplo: qual o melhor percurso economicamente para o trajeto do(os) caminhões
de coleta de resíduos sólidos domiciliares dentro de um município ou bairro;
Nos cruzamentos de dados espaciais, por exemplo: na procura de uma
área mais adequada para o plantio de determinada cultura agrícola;
Quando se quer caracterizar a importância entre as localizações
espaciais, por exemplo: qual seria a melhor área para a implantação de um aterro
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sanitário dentro de um limite municipal;
Na quantificação de eventos associados a uma localização espacial,
por exemplo: os deslizamentos de terra numa serra em determinado período;
Nas análises estatísticas, como por exemplo: associar a precipitação
com o tempo de retorno para determinada região e relacionar isto com a
probabilidade de enchentes ou de deslizamento de encostas;
Na simulação de mudanças entre diferentes períodos em determinadas
condições, como por exemplo: quais os animais que estão presentes em
determinada região numa determinada época do ano;
Na identificação de informações posicionadas espacialmente, como por
exemplo: espacializar as ocorrências de crimes em determinadas regiões para
aumentar o policiamento;
Para criar ou estabelecer zonas de interesse, como exemplo: do ponto
de vista ambiental, procurar áreas dentro de uma região para se criar um corredor
ecológico para poder manter a sobrevivência e manutenção de espécies nativas; do
ponto de vista econômico, estabelecer uma área para abrir um comércio, por
exemplo, “padaria” em um determinado bairro; e do ponto de vista social, realizar
estudos para estabelecer onde se deve construir uma escola ou hospital dentro de
um município.
De acordo com Piroli (2010), os SIG apresentam três aplicações fundamentais
na área geográfica:
Como ferramenta para produção de mapas, e para geração e
visualização de dados espaciais;
Como suporte para análise espacial de fenômenos e para a
combinação de informações espaciais;
Como bancos de dados geográficos, que tem funções de
armazenamento e integração de informações espaciais.
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De um modo amplo, SIG podem ser utilizados para (NASCIMENTO, 2012):
Elaboração de mapas de vulnerabilidade ou riscos potenciais;
Cadastro urbano e rural;
Gerenciamento de serviços de utilidade particular ou pública;
Modelagem de processos;
Gestão e ordenamento territorial;
Elaboração de planos diretores ou de manejo;
Monitoramento ambiental.
Conforme Eastman (1998), SIG não é uma peça de software única, constitui-
se de vários elementos distintos, como pode-se visualizar na Figura 3. Embora nem
todos os sistemas se constituam de todos os componentes, para se ter um
verdadeiro SIG, deve-se ter a presença de um grupo essencial.
Figura 3 – Componentes de SIG
Fonte: Eastman (1998).
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Para que a funcionalidade do SIG se cumpra é necessário um banco de
dados, cuja aquisição depende do projeto que vai ser realizado e dos parâmetros,
indicadores e variáveis que serão utilizados. Estes dados podem ser obtidos em
órgãos governamentais federais e/ou estaduais, Secretarias, Prefeituras,
Concessionárias e outros, porém, caso não se encontre todos os dados necessários,
deve-se gerá-los, o que demandará custos, prazos e tempo necessário para sua
formação (NASCIMENTO, 2012).
Os dados utilizados em SIG compreendem dois elementos, um banco de
dados espacial ou geográfico, que descreve a forma e a posição das feições e um
banco de dados de atributos ou descritivo, descrevendo as características ou
qualidades dessas feições (EASTMAN, 1998). Enquanto que em alguns sistemas os
bancos de dados mencionados estão rigidamente separados, em outros, como no
Idrisi, por exemplo, estão integrados numa única entidade.
O sistema de visualização cartográfica permite, através de elementos
selecionados do banco de dados, produzir mapas de saída na tela ou em alguns
dispositivos de saída em meio sólido como uma impressora ou plotter. Através do
sistema de digitalização de mapas, pode-se converter mapas em papel para um
formato digital, através de mesas digitalizadoras ou scanners, aprimorando mais o
banco de dados.
O sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) é utilizado para
entrada, gerenciamento e análise de dados de atributo. Com o SGBD é possível
introduzir dados de atributo como informação tabular e estatística e após, extrair
tabulações especializadas e sumários estatísticos para gerar novos relatórios
tabulares.
O sistema de análise geográfica possibilita a análise de dados baseada em
suas características espaciais reais, com base na sua posição geográfica. O
sistema de processamento de imagens é um software que permite tomar uma
imagem de sensoriamento remoto, como LANDSAT, e convertê-la em dados
interpretados na forma de mapa de acordo com vários procedimentos de
classificação. O sistema de análise estatística oferece procedimentos estatísticos
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tradicionais bem como rotinas específicas para a descrição de dados espaciais, em
função de sua especialidade.
O sistema de apoio à decisão é uma das funções mais importantes de um
SIG, auxiliando na construção de mapas de aptidão através de múltiplos critérios,
além de atender decisões sobre localização quando há múltiplos objetivos
envolvidos. A integração do SIG e de metodologias de apoio à decisão possibilita a
tomada de decisão de uma maneira mais fundamentada, visto que o decisor tem a
sua disposição dados/informações mais acessíveis e com maior flexibilidade.
Em SIG existem duas estruturas principais de armazenamento de dados em
mapas no formato digital, o Vetorial e o Raster (NASCIMENTO, 2012). No formato
vetorial a representação de um elemento ou objeto é uma tentativa de reproduzi-lo o
mais exatamente possível, se comparado à realidade, através de um ou mais
vetores. Qualquer um dos elementos gráficos pode ser descrito por pontos, linhas ou
polígonos e estão situados em sistemas de coordenadas bidimensionais (x,y) ou
tridimensionais (x,y,z). Dentre as representações dos três elementos geométricos
básicos (pontos, linhas e polígonos), os pontos são estabelecidos por um único par
de coordenadas, as linhas são conjunto de pelo menos dois ou mais pontos, e os
polígonos são conjuntos de pontos em que sua última coordenada coincide com a
primeira, fechando desta forma o polígono (NASCIMENTO, 2012).
No formato raster a representação do espaço é através de uma matriz P (m,
n) composto de m colunas e n linhas, onde cada célula possui um número de linha,
um número de coluna e um valor correspondente ao atributo estudado, sendo que
cada célula é individualmente acessada pelas suas coordenadas (CÂMARA; DAVIS;
MONTEIRO, 2001). As células podem ser chamadas de pixels “picture element”, ou
seja, elemento da imagem. A representação matricial considera que a superfície da
área analisada é plana e a resolução espacial depende da área abrangida no terreno
por cada célula individualmente. Consequentemente, quanto mais células se utilizar
para representar uma área, melhor será a sua resolução espacial, porém, será
necessário também um espaço de armazenamento maior.
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Além de permitirem um fácil acesso à informação múltipla integrada numa
única base de dados, os SIG possibilitam a elaboração de diferentes cenários
alternativos e a simulação dos seus efeitos espaciais, permitindo uma melhor e mais
correta definição das medidas de planejamento a serem aplicadas. Por este motivo,
constituem instrumentos poderosos de apoio à decisão nos diferentes níveis.
3.2.3 Sensoriamento Remoto
A Figura 4 apresenta o princípio básico de funcionamento do sensoriamento
remoto (SR), que compreende a transferência de energia eletromagnética de uma
fonte artificial ou natural, sendo o Sol (A) a fonte natural mais significativa para a
Terra. Essa energia se propaga (B) com frequências e comprimentos de ondas
específicos os quais, ao colidirem sobre determinada superfície (C), o alvo, podem
ser, de um modo geral, absorvidos ou refletidos conforme a natureza da substância.
Parte da energia refletida é então captada por sensores instalados em satélites (D),
que os enviam às estações de recepção na Terra (E) e processam e analisam as
informações (F) gerando dados tais como imagens ou valores numéricos (G)
(DUCATTI, 2010).
Figura 4 – Princípio básico de funcionamento do sensoriamento remoto
Fonte: http://geoprocessamentoifgoiass.blogspot.com.br/2011/07/sensoriamento-remoto.html.
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O sensoriamento remoto pode ser definido como o conjunto de processos e
técnicas utilizados para medir propriedades eletromagnéticas de uma superfície, ou
objeto, sem que haja contato entre o objeto e o equipamento sensor (CÂMARA et
al., 1996). De acordo com Rocha (2000), o sensoriamento remoto pode ser
conceituado como a aplicação de dispositivos que, colocados em aeronaves ou
satélites, nos permitem obter informações sobre objetos ou fenômenos da superfície
da Terra, sem contato físico com eles.
Conforme Piroli (2010), a aquisição de informações pode ser realizada por
dois tipos de sensores:
Orbital: quando as informações são coletadas por sensores
localizados em órbitas ao redor do planeta, coletando dados da superfície a
determinados intervalos de tempo e de espaço. Os exemplos mais comuns são as
imagens de satélite, geradas por um sensor que detecta e quantifica a quantidade
de energia enviada e refletida pelos objetos.
Não-orbital: quando é realizado por sensores aerotransportados, não
localizados em órbitas, que utilizam, para seu deslocamento, aviões, balões ou
veículos aéreos não tripulados (principalmente aeromodelos). Os produtos mais
comuns desse método de aquisição são as fotografias aéreas, geradas pela
sensibilização química causada pela luz em um papel fotográfico.
O SR iniciou com a invenção da câmara fotográfica, primeiro instrumento
utilizado e que atualmente é ainda empregado para tomada de fotos aéreas.
Inicialmente essas câmaras eram carregadas por pombos e balões e posteriormente
por aviões, normalmente com fim militar de fotografar áreas inimigas e obter
informações em épocas de conflitos. Somente posteriormente estes dados foram
utilizados também para uso civil (FIGUEIREDO, 2005).
As imagens de satélite experimentaram um novo impulso na obtenção de
dados para a área ambiental, especialmente a partir da década de 1970, com o
lançamento de sensores orbitais, pancromáticos e/ou espectrais (LANDSAT, SPOT,
CBERS, IKONOS, QUICKBIRD e NOAA). Os cinco primeiros são destinados ao
monitoramento e levantamento dos recursos naturais terrestres, enquanto que o
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último é um satélite meteorológico, destinado principalmente aos estudos climáticos
e atmosféricos, mas também utilizado para SR (FIGUEIREDO, 2005). A resolução
das imagens produzidas pelos diferentes sensores apresentam características
distintas, podendo ser um dos fatores determinantes da sua aplicação.
As imagens do sensor Thematic Mapper (TM), do LANDSAT 5, têm sido muito
utilizadas em função de conter as informações em seis bandas espectrais com
resolução espacial de 30 metros, abrangendo as faixas espectrais do visível e
infravermelho refletido e também uma banda do infravermelho termal, abrangendo
esta última uma resolução espacial de 120 metros. As imagens são disponibilizadas
no formato de banda simples, preto e branco ou composições coloridas, nos
formatos analógico ou digital, representando grande utilidade nos estudos de escala
regional relativos à identificação, análise e interpretação de aspectos do meio físico
(BROLLO, 2001).
Apesar de demandarem grandes investimentos e muita energia nos seus
lançamentos, os satélites orbitam em torno da Terra por muitos anos e em função de
serem mantidos a grandes altitudes, onde não há resistência do ar e a pequena
força gravitacional terrestre é equilibrada pela força centrífuga do movimento orbital
do satélite, durante a sua operação em órbita o consumo de energia é mínimo. Estes
sensores registram um processo contínuo de tomada de imagens da superfície
terrestre coletadas 24 horas por dia, durante toda a sua vida útil (FIGUEIREDO,
2005). Um exemplo disso é o satélite Landsat 5, lançado em 1984, que permaneceu
ativo até janeiro de 2012, gerando imagens durante 28 anos, substituído pelo satélite
Landsat 8, ativo desde 2013.
O princípio básico que possibilita a aquisição de informações sobre o
levantamento dos recursos naturais através do SR está baseado no comportamento
espectral dos alvos terrestres, que são registrados por diferentes sensores,
operantes em diferentes faixas ópticas do espectro eletromagnético, em diferentes
bandas ou canais, conforme suas distintas configurações (VALÉRIO FILHO, 1998),
disponibilizado em formato digital e estruturado em matrizes regulares, em que cada
quadrícula corresponde a uma área do terreno. Em cada pixel é registrado um vetor
de valores, números digitais (ND), no qual cada valor corresponde à quantidade de
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energia refletida pelos objetos da superfície, em diferentes gamas do espectro
eletromagnético. A característica espectral peculiar de cada alvo (água, solo,
vegetação) é resultado da interação da energia eletromagnética, proveniente do sol,
com as propriedades físicas e químicas dos alvos terrestres, que são registradas
pelos sensores (passivos). Esta energia refletida é medida de acordo com as suas
características técnicas: resolução espacial (tamanho do pixel), espectral (número de
bandas e largura de cada banda do espectro eletromagnético a que um sensor é
sensível), rádio métrica (número máximo possível de ND por canal) e temporal
(RICHARDS, 1986). As zonas do espectro que têm sido mais utilizadas em detecção
remota são: o visível, que inclui o azul, verde e vermelho, o infravermelho próximo e
o infravermelho médio (RICHARDS, 1986).
Dados os aspectos gerais considerados, neste trabalho o sensoriamento
remoto favorece a obtenção de informações sobre o terreno, em seus aspectos
fisiográficos como em relação ao uso do solo, aspectos estes de significativa
relevância para a avaliação da aptidão de áreas para disposição de resíduos, como
um produto final de nível de excelência de maneira rápida e eficiente.
3.2.4 Ferramentas de Apoio à Decisão
Para Saaty (2001), a vida de cada um é um somatório de suas decisões, seja
no segmento profissional ou pessoal, o que torna, rotineiramente, como se decide
tão significativo como quanto se decide, podendo decisões tomadas rapidamente se
refletirem desastrosamente, enquanto a morosidade na decisão poder significar
oportunidades perdidas. Entretanto, como decidir é fulcral, uma abordagem
sistemática e compreensiva para a tomada de decisão deve ser utilizada.
A tomada de decisão consiste, basicamente, na escolha de uma opção entre
diversas alternativas existentes, seguindo determinados passos previamente
estabelecidos e culminando na resolução de um problema de modo correto ou não
(BINDER, 1994).
Conforme Hasenack e Weber (1998), uma decisão é uma opção entre
alternativas existentes que se baseiam em algum critério. Um critério compreende
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uma base mensurável e avaliável para uma decisão, podendo ser um fator de
restrição. Um fator acentua ou suaviza a aptidão de uma alternativa específica para
uma finalidade em análise e uma restrição limita as alternativas consideradas. Uma
regra de decisão é o procedimento pelo qual critérios são combinados para uma
determinada avaliação que vise um objetivo específico. Essa avaliação por ser feita
por múltiplos critérios ou com múltiplos objetivos, e estes podem ser
complementares ou conflitantes.
O apoio à decisão pode ser definido como a atividade que permite, através de
modelos claramente revelados, porém não necessariamente completamente formalizados,
ajudar na obtenção dos elementos de resposta às questões que são expostas a um
interventor num processo de decisão. Estes elementos buscam esclarecer e normalmente
prescrever a decisão, ou simplesmente favorecer um comportamento que venha acrescentar
coerência à evolução do processo, aos objetivos e sistema de valores utilizados pelo
interventor (ROY, 1985).
As decisões relacionadas às questões ambientais exigem dos decisores,
atualmente, uma tomada de decisão coerente e comprometida com o atendimento
de vários aspectos (defesa, economia, técnica). O grau de incerteza é uma das
características habitualmente associada às decisões ambientais. Uma decisão
implica em assumir riscos e nesta perspectiva, bons processos e resultados podem
ser associados à probabilidade. Se utilizar-se bons processos e existir um mínimo de
incerteza envolvida, então existe uma alta probabilidade dos resultados serem bons.
Decisões ambientais, no entanto, tendem a estar associadas a uma incerteza
considerável (GOUGH; WARD, 1996).
O ambiente de decisão, segundo Westmacott (2001), é formado pela
disponibilidade de conhecimentos e habilidades, o entendimento e a comunicação
entre os tomadores de decisão, a vontade de cooperação entre os decisores, os
recursos financeiros disponíveis, entre outros, fatores estes que interferem na
capacidade de um decisor em tomar decisões bem como a incerteza relacionada a
estas decisões.
Um modelo de apoio à decisão refere-se a um processo, e não a um simples
momento de escolha de uma alternativa. Além disso, leva em consideração os
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sistemas de valores dos decisores na avaliação de suas ações, ou seja, consideram
mais de um aspecto e, portanto, avaliam as ações segundo um conjunto de critérios
(ENSSLIN et al., 2001). Deste modo, cada critério é uma função matemática que
mede o desempenho das ações potenciais com relação a um determinado aspecto.
Na perspectiva de reduzir a margem de erro em tomadas de decisão são
utilizados diferentes métodos de inferência espacial, como o booleano e de
combinação linear ponderada, por exemplo, que atribuem pesos de influência para
diferentes variáveis. Na Combinação Linear Ponderada (Weighted Linear
Combination – WLC) os fatores são padronizados para uma escala contínua de
aptidão de 0 (menos apto) a 255 (mais apto), enquanto que no método booleano as
definições são mais rígidas, classificando determinada área em particular como
absolutamente apta ou não apta. Com WLC será usado o conceito relativo ou fuzzy
para definir aquelas áreas que são aptas e para definir o limite entre o apto e o
inapto para os nossos fatores (PINTO, 2010).
No caso deste trabalho, evita, assim, decisões rígidas de definições de uma
área em particular como absolutamente apta ou não apta, ou seja, permite não
apenas reter toda a variabilidade dos dados contínuos, mas oferece também a
possibilidade dos fatores compensarem-se uns com os outros. Um escore de aptidão
baixo em um fator para uma área qualquer pode ser compensado por um escore alto
de aptidão em outro fator. A forma como ocorre a compensação de um fator com o
outro será determinada por um conjunto desses pesos dos fatores que indica a
importância relativa de cada fator (EASTMAN, 1998).
Na modelagem dos sistemas de apoio à decisão é importante considerar a
maneira humana de pensar, pois segundo Westmacott (2001), a maneira humana de
pensar nem sempre é normativa ou racional, entretanto muitas vezes condicionada,
na qual as pessoas utilizam toda sua experiência para alcançar uma decisão. Deste
modo, por maiores que sejam os esforços no sentido de reproduzir bons processos
para a tomada de decisões através de um sistema computacional, estes devem ser
encarados como sistemas de apoio e não como decisores.
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Paralelamente, Davis e McDonald (1993) identificam a dificuldade de
encadear modelos de decisão tendo em vista que muitas das informações
necessárias no reconhecimento de uma alternativa aceitável são qualitativas,
incertas e incompletas. Neste caso, a responsabilidade pela decisão, cabe ao
decisor e não ao modelo, devendo os sistemas de apoio à decisão ser
desenvolvidos com o objetivo de prover o ambiente de decisão através de
informações adicionais, ferramentas analíticas e de gerenciamento, as quais de
outra maneira poderiam não estar disponíveis (WESTMACOTT, 2001).
Conforme Chiavenato (1999), a decisão é o processo de análise e escolha
entre várias alternativas disponíveis da trajetória de ação que terá que ser seguida.
Qualquer decisão envolve, necessariamente, seis elementos:
1. Tomador de decisões: é a pessoa que faz uma escolha ou opção entre
várias alternativas disponíveis da ação;
2. Objetivos: aquilo que o tomador de decisões pretende alcançar com
suas ações;
3. Preferências: critérios que o tomador de decisões usa para fazer sua
escolha;
4. Estratégia: é a trajetória de ação que o tomador de decisões escolhe
para atingir os objetivos. É o caminho escolhido e depende dos recursos dos quais
se dispõem;
5. Situação: aspectos do ambiente que envolvem o tomador de decisões,
muitos dos quais fora do seu controle, conhecimento ou compreensão e que afetam
sua escolha;
6. Resultado: é a consequência ou resultante de uma dada estratégia.
Para Santos (2004), para uma tomada de decisão é necessário ter foco bem
estabelecido, perceber a verdadeira problemática e buscar o objetivo determinado.
Além disso, atentar para as medidas alternativas e ter certeza de que a mesma será
executada, além do controle dos seus efeitos.
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Westmacott (2001) e Davis e McDonald (1993) concordam que, embora haja
uma variedade significativa de sistemas de apoio à decisão e, consequentemente,
diversas estruturas dos referidos sistemas, a estrutura tradicional é constituída por
três componentes básicos: a base de dados, a interface com o usuário e a base de
modelos.
Interface com usuário: diz respeito à única parte do sistema de apoio
à decisão com a qual o usuário terá contato, exercendo uma importante função na
utilização do sistema. Além de interpretar uma grande variedade de solicitações do
tomador de decisões, a interface é capaz também de justificar resultados da base de
dados e modelos.
Base de dados: utilizada nas operações para o gerenciamento de
dados (armazenamento, atualização, recuperação e processamento), nela estão
contidos todos os dados e informações que irão alimentar o modelo.
Base de modelos: atualmente existe uma grande diversidade de
modelos (estruturais, matriciais, numéricos, matemáticos, espaciais, etc.) e técnicas
de modelagem. A definição destes depende especialmente das necessidades do
usuário, dos objetivos do sistema, dos recursos financeiros e o tempo disponível.
Levando-se em consideração todo o processo decisório, com a exigência de
habilidade e consciência dos agentes envolvidos em decisões relacionadas a
situações complexas, foram criadas diversas teorias e metodologias a elas
associadas visando fornecer subsídios à tomada de decisão. A análise da aptidão
das áreas em que estão instalados os aterros sanitários dos três municípios do Vale
do Taquari, abordados neste trabalho, é um processo de decisão de natureza que
envolve múltiplos critérios, no qual são considerados diversos atributos que implicam
na avaliação das referidas áreas.
3.2.4.1 Análise por Múltiplos Critérios
No dia-a-dia os problemas geralmente são complexos e multidimensionais,
além de envolverem vários conflitos entre os agentes que participam da tomada de
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decisão. Deste modo, quando é necessário decidir, precisa-se levar em
consideração diversos critérios (representam os diversos aspectos de um mesmo
problema) para avaliar um conjunto de alternativas que foram designadas para a
resolução de um dado problema. Em função do atendimento aos critérios
selecionados e geralmente conflitantes, pode-se então afirmar que se encontra num
processo de decisão por múltiplos critérios (LEONETI, 2012). A análise por
multicritérios surgiu como crítica ao modelo racional da teoria da decisão, o qual se
fundamenta na concepção de um único decisor, de um único critério e informação
perfeita (BAASCH, 1995).
De acordo com Ensslin et al. (2001) existem abordagens multicriteriais de
apoio e de tomada de decisão, os paradigmas construtivista e o racionalista,
respectivamente, conforme Tabela 3.
Tabela 3 – Diferenças significativas entre os paradigmas Construtivista e
Racionalista
Construtivista Racionalista
Usuário Facilitador Analista
Característica Apoio à tomada de decisão Tomada de decisão
Modelos Visam ser ferramenta de comunicação
Visam representar a realidade
Resultados Atendem objetivos e valores (recomendação)
Solução ótima (prescrição)
Objetivo Geração de conhecimento (separar conclusões robustas
de conclusões frágeis)
Encontrar solução ótima (aceitar ou rejeitar a
solução) Validade Respaldo de uma comunidade
científica Tão mais válido quanto mais
próximo da realidade
Fonte: Adaptado de Ensslin et al. (2001).
Para o mesmo autor, métodos baseados no paradigma construtivista,
vinculados às Metodologias Multicritério de Apoio à Decisão (MCDA – Multicriteria
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Decision Aid), que visam gerar conhecimento aos decisores, buscam também
reconhecer a relevância da subjetividade dos mesmos, porque consideram que os
valores dos tomadores de decisão são capazes de condicionar a formação dos seus
objetivos, interesses e aspirações. Já no paradigma racionalista, vinculado às
Metodologias Multicritério de Tomada de Decisão (MCDM – Multicriteria Decision
Making), Ensslin et al. (2001) considera que os decisores são racionais, portanto
possuem o mesmo nível e tipo de conhecimento e raciocinam da mesma forma
lógica, deste modo visam encontrar uma solução ótima (MONTIBELLER NETO,
1996).
O MCDA é utilizado na classificação (ranking) de soluções alternativas de
problemas em uma enorme variedade de campos que inclui Finanças, Gerência
Ambiental e Medicina (DOUMPOS; ZOPOUNIDIS, 2002). Vincke (1992) classifica os
métodos de MCDA em três escolas de abordagens:
Escola Americana: com métodos baseados na função de utilidade.
Escola Francesa ou Escola Europeia: com métodos de subordinação e
síntese.
Programação Matemática de Múltiplos Objetivos: com métodos
interativos.
As aplicações de diferentes métodos de MCDA utilizam, basicamente, a
mesma ferramenta, a matriz de decisão. Nos diversos métodos de MCDA também
se seguem os mesmos três passos principais para o Auxílio à Decisão:
estabelecimento de critérios e alternativas, atribuição de pesos e síntese dos
resultados. A grande distinção entre um método e o outro se dá na maneira como
estes passos são executados. Assim, aplicações de métodos diferentes de MCDA,
em um mesmo problema decisório, podem gerar resultados diferentes entre si
(GUGLIELMETTI; MARINS; SALOMON, 2003; ZANAKIS et al., 1998).
A maioria dos pesquisadores de metodologias de múltiplos critérios de língua
inglesa adotam o paradigma racionalista, explicando a larga utilização de técnicas
baseadas na escola racionalista por parte dos pesquisadores dispersos em todo
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mundo (Ensslin et al., 2001). A integração dos sistemas de apoio à decisão e SIGs
ocorre, preferencialmente, segundo a abordagem racionalista (Barredo, 1996).
Segundo Bana e Costa (1992) o apoio à decisão é a atribuição de quem se
utiliza de modelos visivelmente explícitos e de certa forma formalizados e que
pretende obter elementos de resposta às questões a um interventor num processo
de decisão. Estes elementos competem a esclarecer a decisão e a recomendar ou
favorecer um comportamento com o objetivo de aumentar a coerência entre a
evolução do processo de uma forma, os objetivos e os sistemas de valores desse
interventor por outra.
Deste modo, pode-se dizer que a atividade de apoio à decisão insere-se no
processo de decisão com a participação de uma pessoa munida de alguns
instrumentos analíticos, denominado de facilitador, o qual não tem por objetivo a
tomada de decisão, mas simplesmente de orientar, esclarecer e modelizar o
processo.
As metodologias baseadas em MCDA caracterizam-se, principalmente, pela
capacidade de analisar problemas complexos, incorporando critérios tanto
quantitativos como qualitativos, e que, muitas vezes, são conflitantes entre si. O
MCDA consiste em uma alternativa para encontrar soluções viáveis e compatíveis
com os diversos interesses do decisor (BANA; COSTA, 1992), o qual modela um
problema de decisão a partir de uma estrutura partilhada pelos intervenientes do
processo.
Para Gomes, Gomes e Almeida (2002), o ator de um processo decisório pode
ser um indivíduo ou grupo de pessoas que, que por meios de sistemas de valores,
influencia direta ou indiretamente na decisão. Já os atores intervenientes são
aqueles que possuem o poder de decidir e os atores agidos são aqueles que
sofrem de forma passiva as consequências das decisões tomadas, ou seja, podem
intervir indiretamente no processo fazendo pressão nos intervenientes. Enquanto
que os decisores são aqueles indivíduos/instituições que tem poder institucional
para ratificar uma decisão, que estabelecem limites do problema e especificam o
objetivo a ser alcançado e emitem julgamentos. Sobre eles recairiam a
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responsabilidade legal/moral da escolha que são raramente tomadas por apenas
uma pessoa.
Conforme os mesmos autores, para a identificação do contexto decisório são
estabelecidos os seguintes aspectos para a realização de um processo de apoio à
decisão: identificação dos atores e decisores envolvidos; identificação do tipo de
ação que será envolvida e escolha da problemática de referência.
Às pessoas envolvidas no processo de tomada de decisão dá-se o nome de
atores. Estes atores têm diferentes graus de ingerência no processo de decisão,
conforme visto acima, seja agindo diretamente sobre o processo, como o facilitador
e os decisores, ou sofrendo suas consequências. Nas diversas áreas, o gestor deve
estar ciente das etapas de um processo decisório, assim como dos passos para uma
decisão eficaz com o objetivo de buscar subsídios para uma decisão inteligente,
pautada em critérios consistentes (GOMES, GOMES e ALMEIDA, 2002).
Ainda, para que seja possível identificar os atores envolvidos, deve-se apurar
o grau de interesse que eles têm na decisão e o grau de poder que eles nela podem
exercer, lembrando que um ator é aquele indivíduo que compartilha um mesmo
sistema de valores (GOMES, GOMES e ALMEIDA, 2002).
Reforçando-se a informação vista anteriormente, a decisão pode ser definida
como a escolha entre alternativas, que podem representar diferentes localizações,
planos, classificações, ou hipóteses a respeito de um fenômeno. A decisão é
suportada pela consideração dos critérios que funcionam como normas em busca de
melhores alternativas e representam condições possíveis de quantificar ou avaliar
colaborando para a tomada de decisão (CALIJURI; MELO; LORENTZ, 2002).
Os critérios podem ser de dois tipos: restrições e fatores. As restrições estão
amparadas em critérios booleanos (verdadeiros ou falsos, 0 ou 1) que limitam a
análise a regiões geográficas específicas, diferenciando-as em aptas e não aptas.
Os fatores são critérios que determinam algum grau de aptidão para todas as
regiões geográficas, aptidão esta normalmente medida numa escala contínua e
abrangendo todo o espaço de solução previsto inicialmente (CALIJURI, 2000).
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Segundo Gonçalves (2007), no primeiro, que envolve a combinação
booleana, os critérios são adaptados à lógica binária (0/1), em termos da aptidão,
combináveis sequencialmente, através de operadores como a intersecção (AND) e a
união (OR). Neste método não há a ponderação das entradas, de acordo com os
seus níveis de importância. Embora muito simples e prático, normalmente não é o
mais adequado, pois, o ideal é que as variáveis com importâncias relativas
diferentes recebam pesos diferentes e não sejam tratadas igualmente (MOREIRA;
CÂMARA NETO; ALMEIDA FILHO, 2004).
No segundo, que envolve a lógica fuzzy, a combinação de critérios contínuos
se dá através da normalização para uma escala contínua (0 a 255), sendo possível
atribuir a cada fator o peso da sua importância no processo de agregação de dados,
designado de Combinação Linear Ponderada. Este método diminui a subjetividade
na tomada de decisão e é muito comum a sua utilização para padronizar1 os fatores
presentes num modelo de múltiplos critérios (MOREIRA; CÂMARA NETO; ALMEIDA
FILHO, 2004).
Conforme Ramos (2000), em função de razões que remontam à facilidade
com que estas abordagens podem ser implementadas, a combinação booleana tem
dominado as aplicações em SIG vetoriais, enquanto a lógica fuzzy domina as
aplicações em SIG raster.
Desta maneira, a aplicação das rotinas de apoio à decisão constituem
subsídio importante para que se atinja os objetivos propostos neste trabalho, a fim
de que a escolha feita venha garantir as melhores condições de proteção da
qualidade ambiental, saúde pública e atender os interesses da comunidade, tendo
em vista que a escolha do local para a implantação de um aterro sanitário tem
influência direta sobre os possíveis impactos ambientais, sociais e econômicos.
1 Transformação de unidades de medidas diferentes numa única base de comparação.
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4 METODOLOGIA
4.1 Área de Estudo
Os municípios de Estrela, Lajeado e Teutônia estão situados na mesorregião
Centro Oriental Rio-Grandense e na microrregião Lajeado-Estrela, fazendo parte da
região geopolítica do Vale do Taquari. A Figura 5 demonstra a posição geográfica
dos municípios em relação ao Brasil, ao Estado do Rio Grande do Sul e ao Vale do
Taquari.
Figura 5 – Localização dos municípios de Estrela, Lajeado e Teutônia-RS
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Em termos geomorfológicos, os municípios estão localizados na Encosta
Inferior do Planalto Meridional ou, Patamares da Serra Geral. Este, por sua vez, é
composto por duas formações geológicas distintas: a Formação Serra Geral,
constituída basicamente por basaltos, e a Formação Botucatu, constituída por
arenito. A Formação Serra Geral é a que predomina nos municípios, sendo
observados também, em alguns pontos, afloramentos da Formação Botucatu e
depósitos aluvionares. A Formação Serra geral se caracteriza como sendo de áreas
propícias ao desenvolvimento e a preservação de uma vegetação do tipo florestal
(STRECK et al., 2002).
A Formação Botucatu pertence à Era Mesozoica, situada abaixo da Formação
Serra Geral, é constituída por depósitos de arenitos, e, em alguns locais, por
depósitos de conglomerados e arenitos conglomeráticos relacionados à presença de
correntes efêmeras de drenagem. Os arenitos são de granulação fina e média, de
coloração vermelha, rósea ou amarelo-clara, bem selecionados. Como estrutura
característica desses arenitos ocorre estratificação cruzada tangencial de grande
porte. O ambiente de deposição é desértico e o material foi depositado por ação
eólica. Esta formação, juntamente com outras unidades gonduânicas, constitui-se no
maior aquífero da América do Sul, conhecido como Aquífero Guarani (BETIOLLO,
2006).
Os depósitos aluvionares compreendem sistemas deposicionais fluviais
meandrantes e fluviais anastomosados. Os sedimentos depositados nestes sistemas
ocupam os canais, barras longitudinais, barras de meandro e planícies de inundação
dos rios, sendo constituídos por uma gama granulométrica muito variável,
compreendendo desde clastos de tamanhos de grânulos até matacão (geralmente
onde a declividade é consideravelmente elevada), areias finas a grossas, e silte e
argilas (onde a declividade do terreno é mais branda). Preferencialmente, os
sedimentos mais grossos depositam-se nos canais e barras dos sistemas
mencionados, enquanto que a sedimentação síltico argilosa desenvolve-se nas
extensas planícies de inundação (várzeas) dos cursos médio a inferior dos rios
principais (VIEIRA, 1984).
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A região da encosta inferior do Planalto Meridional é caracterizada por
escarpamento acentuado pela dissecação provocada pelo curso inferior de rios
como o Taquari, formando assim pontos de aclive acentuado, porções com os típicos
morros testemunhos, como é o caso do Roncador e Roncadorzinho, e também com
porções de planícies que se comprimem entre a encosta do planalto e o rio
(VIEIRA,1984).
A composição dos solos regionais tem origem a partir da decomposição de
rochas eruptivas basálticas da formação Serra Geral e de rochas areníticas da
formação Botucatu e da sedimentação de materiais na planície de inundação dos
rios em períodos atuais. Alguns são bem drenados e profundos, apresentam baixa
saturação e elevado teor de ferro, e corrigida a fertilidade química, possuem boa
aptidão agrícola, desde que utilizadas práticas conservacionistas adequadas. Outros
solos vão de rasos a profundos, e possuem alta fertilidade química. Estes se situam
especificamente nas várzeas encaixadas do rio Taquari e afluentes, e apresentam
alto potencial para culturas anuais, entretanto, apresentam risco de inundação
(STRECK et al., 2002).
Os municípios são caracterizados por um clima temperado e úmido com
verões frescos e invernos rigorosos, sendo classificado como um clima “Cfa”. A
variedade "Cfa" se caracteriza por apresentar chuvas durante todos os meses do
ano e possuir a temperatura do mês mais quente superior a 22°C, e a do mês mais
frio superior a 3°C (KÖPPEN, 1923).
Os referidos territórios municipais pertencem à Bacia Hidrográfica Taquari-
Antas e apresentam ampla e densa rede hidrográfica. A hidrografia corresponde a
2,35% da área total do Vale do Taquari. A rede hidrográfica do Vale do Taquari é
classificada como mediana, apresentando densidade de 13,08 metros por hectare.
De modo geral predominam arroios de até 10 metros de largura (DNAEE-EESC,
1980).
Os municípios estão inseridos no Bioma Mata Atlântica, com cobertura vegetal
na Região Fitogeográfica da Floresta Estacional Decidual, que reveste áreas de
relevo dissecado da Serra Geral, correspondentes às partes elevadas das escarpas
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formadas pelo vale dos rios (TEIXEIRA; NETO, 1986).
Os 3 municípios, inseridos no Vale do Taquari, possuem uma diversidade
característica de regiões que baseiam sua economia em pequenas e médias
propriedades. Suas divisas de solo fazem com que prevaleçam minifúndios de
propriedade familiar, com produção de alimentos e praticamente 80% da sua
atividade produtiva girando em torno do agronegócio (CODEVAT, 2012).
Ainda assim, com o advento da urbanização no estado, na década de 1950,
após 30 anos, o Rio Grande do Sul deixou de ser um estado rural para se tornar
urbano. O aparecimento de indústrias e o desenvolvimento do comércio e do setor
de serviços provocaram mudanças significativas, alterações estas percebidas
também nos municípios em estudo (CODEVAT, 2012).
No Vale do Taquari, em 1970, 74,27% da população vivia no meio rural e,
passadas três décadas, o quadro praticamente se inverteu: hoje 73,84% vive na
zona urbana. Nesta região, de 2000 a 2008, a taxa de urbanização regional
apresentou crescimento de 9,26% enquanto que no Estado atingiu 4,15%. Dentre os
municípios, Teutônia destaca-se com um índice de crescimento populacional de
11,57%. No mesmo período, o Vale do Taquari apresentou crescimento de 6,99% e
o Estado de 5,30% (CODEVAT, 2012).
O crescimento populacional e o fenômeno da urbanização embasam o
aumento do consumo de produtos e consequentemente a geração de resíduos, que
requisitam um local adequado para destinação, os aterros sanitários. A Figura 6 traz
a localização atual dos aterros sanitários instalados nos municípios em estudo.
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Figura 6 – Esboço dos atuais aterros sanitários dos municípios em estudo
4.2 Materiais
Softwares de geoprocessamento ArcGIS 9.3 e Idrisi Selva 17.0;
Mapa dos limites municipais – IBGE/2006;
Mapa das unidades de mapeamento de solo da região, em meio digital
– EMBRAPA/2012;
Mapa Geologia – CPRM/2007;
Arquivos digitais das redes viária, hidrográfica, das curvas de nível –
UFRGS/2006;
Imagens de satélite Landsat 5 para geração dos mapas de usos do
solo e manchas urbanas – INPE/2004;
GPS;
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4.3 Procedimentos Metodológicos
Entre as diversas ferramentas que auxiliam na seleção de áreas para a
implantação de aterros sanitários, neste trabalho fez-se uso da lógica fuzzy e análise
multicritério; análises booleanas; sistemas de informações geográficas (SIG) -
ArcGIS e Idrisi.
A Figura 7 apresenta as etapas de desenvolvimento da metodologia adotadas
para fins de obtenção dos objetivos específicos para posterior alcance do objetivo
geral da presente proposta de trabalho.
Figura 7 – Fluxograma das etapas do trabalho
Fonte: Autora (2013).
Levantamento das informações existentes
Seleção e definição dos Fatores e Restrições
Ponderação dos Fatores
Matriz de Comparação Pareada
Rotina de agregação
Reclassificação em classes temáticas
Separação nas áreas da classe de maior aptidão por área
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A determinação de áreas aptas à implantação de um aterro sanitário implica
numa decisão entre várias alternativas possíveis, baseada em critérios restritivos, as
restrições e os critérios escalonados, os fatores.
A escolha dos critérios utilizados para o desenvolvimento deste estudo se deu
com base em pesquisa bibliográfica aprofundada, a fim de que fossem selecionados
os critérios ambientais e socioeconômicos que representassem com a maior
fidelidade possível a realidade do local e subsidiassem a análise desejada, através
dos dados disponíveis para este fim, priorizando menor investimento, menos risco ao
meio ambiente e à saúde pública. E também baseando-se nas questões legais (NBR
13896/1997, NBR 8419/84, Normativa Técnica FEPAM 003/95) e em trabalhos
realizados por Calijuri et al. (2002) e Weber e Hasenack (2000) e normalmente
adotados nos estudos para seleção de locais para a disposição adequada de
resíduos sólidos urbanos.
4.3.1 Estabelecimento dos critérios de restrição
Os planos de informação classificados como restrições possuem caráter
booleano e eliminam as áreas que, devido a impossibilidades técnicas ou legais, não
podem ser utilizadas para a destinação de resíduos sólidos, conforme segue:
Cursos hídricos e distância de cursos hídricos
Estabeleceu-se a distância mínima de 200 metros de qualquer corpo d’ água,
a fim de evitar possíveis contaminações dos mesmos, conforme Figura 8.
Foi tomada como padrão a medida mínima de 200 metros de distância,
referenciada na NBR 13896/97. Esse valor baseia-se no critério de distanciamento
que atende a Portaria nº 124 de 20/08/80 do Ministério do Interior a qual estabelece
que “quaisquer indústrias potencialmente poluidoras, bem como as construções ou
estruturas que armazenam substâncias capazes de causar poluição hídrica, devem
ficar a uma distância mínima de 200 metros de coleções hídricas ou cursos d’ água
mais próximos.” Em complemento à legislação, a NBR 8419 de 03/84, cita a
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necessidade de avaliação da bacia e sub-bacia hidrográfica onde se localizará um
aterro sanitário. Já o artigo 6º da Lei Estadual nº 9.921/93, que dispõe sobre
resíduos sólidos no estado do Rio Grande do Sul, indica que devem ser tomadas
medidas de proteção das águas superficiais, subsuperficiais e subterrâneas,
respeitando as normas e critérios técnicos estabelecidos pela Fundação Estadual de
Proteção Ambiental (FEPAM/RS), as quais indicam o mesmo distanciamento mínimo
de 200 metros.
Além da questão legal, a bibliografia consultada também traz o
distanciamento mínimo de 200 metros na maioria das situações estudadas
anteriormente. MARQUES et al. (1995), indicam as áreas de drenagem dos cursos
d’ água, que serão utilizadas como mananciais para abastecimento público, como
locais de interesse ambiental, dos quais as unidades de disposição de resíduos
sólidos urbanos devem manter afastamento de aproximadamente 200 metros. Em
Cleps e Gumiero (1993), áreas mais próximas do que 200 metros de corpos hídricos
foram consideradas inadequadas à disposição final de resíduos sólidos urbanos, o
mesmo ocorrendo em VIEIRA & LAPOLLI (1999).
Figura 8 – Mapa restrição cursos hídricos
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Estradas e distância mínima das estradas
A distância mínima das estradas foi estabelecida em 200 metros, objetivando
preservar as áreas de circulação do impacto visual do aterro, mas também visando
não onerar custos com relação ao transporte dos resíduos desde a sua coleta até a
sua destinação final, Figura 9.
Figura 9 – Mapa restrição estradas
A restrição distância de estradas é importante pois demonstra se a área tem
uma boa infra-estrutura, além da disponibilidade de rede de energia elétrica. Quanto
mais próxima da rede viária for a instalação de aterros sanitários, melhor. Porém, a
partir de uma determinada distância esta variável começa a se tornar um fator
negativo, devido ao custo do transporte dos resíduos tornar-se inviável
economicamente.
Em acordo com TSUHAKO (2004), estabeleceu-se a utilização da distância
de 200 metros, com o objetivo de evitar a poluição visual e também de facilitar o
acesso ao aterro sanitário pelos caminhões contendo os resíduos coletados. Ainda
segundo o mesmo autor, distâncias entre 500 e 1000 metros do sistema viário
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oneram sensivelmente os custos operacionais devido à necessidade de construção
de acessos. Para CALIJURI et al. (2002) distâncias acima de 700 metros do sistema
viário elevam os custos operacionais.
Manchas urbanas e distância de manchas urbanas
A distância mínima de manchas urbanas e núcleos populacionais foi
estipulada em 500 metros, com o objetivo de mitigar a disseminação de doenças e
evitar problemas com a comunidade do entorno, conforme Figura 10.
Figura 10 – Mapa restrição manchas urbanas
A distância de manchas urbanas é um critério significativo a ser considerado.
O mau cheiro, a proliferação de insetos e roedores, a poluição sonora provocados
pelo tráfego intenso dos caminhões de resíduos, podem trazer danos à saúde
humana e, portanto, deve existir uma distância mínima entre espaços urbanos e o
aterro sanitário. Com base na NBR 13896/97, se utilizará a distância mínima de 500
metros.
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4.3.2 Estabelecimento dos critérios de aptidão
Os fatores utilizados para a avaliação foram selecionados de acordo com os
métodos usuais de aplicação e encontram-se elencados a seguir, juntamente com os
mapas temáticos que os representam.
Declividade
A declividade representa a inclinação do terreno em porcentagem, sendo
intimamente ligada com a velocidade do escoamento superficial das águas e do
provável escoamento subsuperficial do chorume provenientes de aterros. Assim
sendo, quanto menor for a declividade, melhor será a área para construção de
aterros sanitários.
Figura 11 – Mapa temático declividade
Fonte: UFRGS (2006).
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Neste trabalho o fator declividade de acordo com o grau de limitação de uso
do solo em função à suscetibilidade à erosão foi dividido em classes de acordo com
a classificação de Ramalho Filho e Beek (1995), que segue: 0 a 3% - plano, de 3 a
8% - suave ondulado, de 8 a 13% - moderadamente ondulado, de 13 a 20% -
ondulado, de 20 a 45% - forte ondulado, de 45 a 100% - montanhoso e acima de
100% - escarpado, conforme Figura 11.
Solos
Com relação aos tipos de solo, de acordo com nova classificação proposta
pela EMBRAPA (2006), estão presentes nos municípios em estudo os solos do tipo
Planossolos, Neossolos, Chernossolos e Argissolos, conforme Figura 12.
Figura 12 – Mapa temático solos
Fonte: EMPBRAPA (2012).
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Os solos da classe Planossolos apresentam péssima drenagem e ocorrem em
áreas inundáveis, os Neossolos são solos pouco desenvolvidos, não apresentando
horizonte B diagnóstico, enquanto isso, os Chernossolos são pouco porosos e
apresentam argilas expansivas e pegajosas quando molhadas, o que dificulta a
drenagem e os Argissolos apresentam maior teor de argila, característica que lhes
confere baixa permeabilidade, se caracterizando como uma impermeabilização
eficiente.
Geologia
Os basaltos constituintes da Formação Serra Geral são predominantes na
região analisada, representando 418km², seguidos pelos Depósitos Aluvionares
(Areia e Cascalho), que recobrem 32km², os riodacitos que compõem uma pequena
porção de 5km² e 0,6km² de quartzo arenito, representam o afloramento da
Formação Botucatu, conforme Figura 13.
Figura 13 – Mapa temático geologia
Fonte: CPRM (2007).
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Usos do solo
A imagem do satélite Landsat 5 (órbita-ponto - 222-080 (15/10/2004), 221-080
(08/10/2004) e 221-081 (08/10/2004)) mosaicada, com 30 metros de resolução, foi
classificada pelo método supervisionado da máxima verossimilhança gaussiana,
método probabilístico pelo qual os pixels da imagem são associados com a
respectiva classe temática com base na criação de amostras de treinamento. Foram
delimitadas 9 classes de uso do solo, conforme Figura 14.
Figura 14 – Mapa temático usos do solo
Fonte: INPE (2004).
Distância das estradas
Os principais eixos viários nos municípios em análise são as rodovias BR 386,
RS 128 Via Láctea, RS 453 denominada Rota do Sol e a RS 130, que juntamente
com as vias municipais, constituem a malha viária pela qual circulam também os
caminhões transportando os resíduos sólidos coletados nos municípios analisados,
conforme Figura 15.
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Figura 15 – Mapa temático estradas
Fonte: UFRGS (2006).
Distância dos rios
A área de estudo está inserida na Bacia Hidrográfica do Taquari-Antas, mais
precisamente na porção da Bacia Hidrográfica do Rio Taquari. Os territórios
municipais em análise apresentam significativo manancial hídrico, sendo o Rio
Taquari o mais importante, mas também o Rio Forqueta, os arroios Estrela, Boa
Vista, Engenho, Saraquá, Forquetinha, das Antas, dentre outros córregos e sangas
de menor porte sem denominação, conforme Figura 16.
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Figura 16 – Mapa temático rios
Fonte: UFRGS (2006).
Distância das manchas urbanas
Os municípios analisados possuem uma urbanização com abrangência
territorial significativa, conforme Figura 17, que evidencia a expansão urbana
ocorrida, principalmente, nas últimas três décadas.
A aceitação da população vizinha é um fator importante a ser avaliado. A
preocupação dos moradores com possíveis odores, ruídos (incremento do tráfego e
operação do aterro), poeira, incômodo visual, desvalorização da área são os motivos
que muitas vezes levam a vizinhança a mover ações no ministério público, para
combater a instalação do aterro sanitário.
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Figura 17 – Mapa temático manchas urbanas
Fonte: INPE (2004).
O modelo de avaliação utilizado neste trabalho consiste numa sequência que
envolve 3 etapas metodológicas: a padronização ou normalização dos fatores, a
comparação ponderada pareada dos fatores e a agregação dos fatores e restrições.
4.3.2.1 Padronização ou normalização dos fatores
Os planos de informação escalonados são aqueles que possuem
classificação contínua (declividade, distância de estradas, solos, etc.) e quando
combinados resultam num mapa que demonstra a variação de aptidão para o
objetivo pretendido.
Habitualmente, as unidades dos valores de diferentes critérios são
incompatíveis, o que inviabiliza a sua agregação. Mapas geológicos apresentam a
informação em classes, mapas de distância são apresentados em unidades
métricas, enquanto as declividades são expressas em graus ou em percentual. A
padronização é um processo de conversão dos valores dos dados originais em
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escores uniformes de aptidão ao propósito desejado e faz-se necessária para
uniformizar as unidades de todos os mapas, atribuindo-lhes uma escala comum de
valores de aptidão para que possam ser agregados para a geração de um mapa final
de aptidão à implantação de um aterro sanitário.
Além de possibilitar a transformação das unidades das variáveis para uma
base única de mensuração, a padronização tem a finalidade também de hierarquizar
internamente cada variável, descrevendo assim o modo como a aptidão à
implantação de um aterro sanitário pode variar espacialmente. Neste trabalho a
padronização foi realizada para o intervalo de um byte (0 a 255), utilizando-se a as
funções fuzzy de pertinência ao conjunto específico para cada variável, conforme os
fatores anteriormente estabelecidos, mediante a rotina FUZZY do software Idrisi.
Enquanto isso, os critérios restritivos, por representarem restrições absolutas à
instalação dos aterros sanitários, foram aplicados como máscaras, como maneira de
descartar todas as áreas que não atendem a alguma das restrições por elas
representadas.
Declividade
O intervalo denominado plano, com faixa de variação entre 0 e 3% de
declividade, foi considerado a mais adequado ao uso pretendido, pois neste intervalo
há pouco ou quase nenhum risco de erosão, recebendo aptidão máxima (255).
Seguido pelas áreas com declividade entre 3 e 8%, as quais se atribuiu valor de
aptidão 215, 8 a 13%, valor de 190 e de 13 a 20% valor de 100, consideradas em
conformidade com as normas da FEPAM, que considera válido o intervalo entre 2 e
20%. A partir destes intervalos, às faixas com declividade superior a 20% foi
atribuído valor de aptidão mínimo, tendo em vista serem inadequadas ao fim
pretendido, conforme a Tabela 4 e Figura 18.
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Tabela 4 – Valores de aptidão do fator declividade
Declividade Valor de Aptidão (0 a 255)
0 – 3% - Plano 255
3 – 8% - Suave Ondulado 215
8 – 13% - Moderadamente Ondulado 190
13 – 20% - Ondulado 100
20 – 45% - Forte Ondulado 0
45 – 100% - Montanhoso 0
100% ou mais - Escarpado 0
Fonte: Autora (2013).
Figura 18 – Mapa padronização fator declividade
Solos
Os solos menos permeáveis se mostram mais adequados à implantação de
aterros sanitários, podendo-se considerar que o teor de argila encontrado nos solos
é o fator primordial para esta análise. Assim, quanto maior o teor de argila, menor é
a permeabilidade e maior a resistência à erosão, maior será a aptidão do solo para a
instalação de aterros sanitários.
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Considerando estes aspectos, conforme Tabela 5 e Figura 19, atribuiu-se
aptidão máxima (255) aos Argissolos, devido a sua maior adequabilidade ao
descarte de resíduos, em função da sua baixa permeabilidade, funcionando como
um filtro, retendo as substâncias à medida que o chorume se movimenta através
dele, reduzindo seu poder contaminante; seguidos pelos Chernossolos, aos quais se
atribuiu o valor de aptidão 180, pois ainda apresentam teor considerável de argila. A
partir deste, os Neossolos, por serem solos muito jovens, pouco desenvolvidos,
atribui-se valor de aptidão 50 e aos Planossolos, devido a sua localização em
várzeas, muito próximo aos cursos d’ água, atribui-se baixo valor de aptidão, 10. Às
áreas urbanizadas e com presença de mananciais hídricos atribui-se valor mínimo
(0).
Tabela 5 – Valores de aptidão do fator solo
Solos Valor de Aptidão (0 a 255)
Argissolos 255
Chernossolos 180
Neossolos 50
Planossolos 10
Água 0
Urbano 0
Fonte: Autora (2013).
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Figura 19 – Mapa padronização fator solos
Geologia
Com relação a este fator deve-se avaliar o risco de contaminação das águas
subterrâneas, neste caso o maior aquífero da América do Sul, o Aquífero Guarani.
Não se constituem em locais apropriados para instalação de aterros sanitários
os depósitos aluvionares, caracterizados pela presença de areia e cascalho, visto
que a existência destes elementos é característica na proximidade de mananciais
hídricos.
Considerando o risco de contaminação de águas subterrâneas, áreas com a
presença da Formação Botucatu, neste caso representada pelos quartzo arenitos,
não são as mais adequadas para instalação de aterros sanitários, tendo em vista
sua localização muito próxima ao aquífero, bem como sua porosidade acentuada, o
que aceleraria a percolação do chorume, no caso de algum vazamento acidental.
Riodacitos e basaltos, embora possuam composição química diversa, muitas
vezes são confundidos, por ambos serem provenientes de derrames de lava, sendo
considerados adequados para a instalação de aterros sanitários, devido a sua baixa
porosidade, que se constituiria como obstáculo ao percurso do efluente do aterro
sanitário até o lençol freático, no caso de ocorrência de algum extravasamento
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acidental. Devido à estabilidade, o basalto é mais adequado ao riodacito.
De acordo com as características acima destacadas, atribuiu-se aptidão
máxima (255) às áreas onde se localizam os basaltos, seguidas pelas áreas nas
quais estão presentes os riodacitos, aptidão expressa com o valor 180, reduzindo
para 80 nas regiões que se encontram os quartzo arenitos e valor de aptidão de 20
para áreas com a presença de areia e cascalho, conforme Tabela 6 e Figura 20.
Tabela 6 – Valores de aptidão do fator geologia
Geologia Valor de Aptidão (0 a 255)
Basalto 255
Riodacito 180
Quartzo Arenito 80
Areia e Cascalho 20
Fonte: Autora (2013).
Figura 20 – Mapa padronização fator geologia
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Usos do solo
Neste fator é considerado o recobrimento do solo da região em análise, de
acordo com as suas características agrícolas e ambientais.
Áreas em que o solo se encontra exposto, recoberto com agricultura ou
campos, receberam aptidão máxima (255), seguidas pelas florestas de regeneração
(capoeiras), com valor de aptidão 200, floresta industrial (exóticas), com aptidão de
150, enquanto que áreas de floresta nativa receberam valor de aptidão 10 e as áreas
urbanas, cursos hídricos e banhados, valor 0, de acordo com a Tabela 7 e Figura 21.
Valorizou-se nesta análise a importância ambiental das florestas nativas e
banhados, bem como as áreas urbanas e os cursos d’ água, que já se caracterizam
como restrições, conferindo valor baixo ou mínimo de aptidão aos locais com estas
coberturas.
Tabela 7 – Valores de aptidão do fator usos do solo
Usos do solo Valor de Aptidão (0 a 255)
Solo exposto 255
Agricultura 255
Campos nativos e antrópicos 255
Floresta em regeneração 200
Floresta industrial 150
Floresta nativa (Estacional Decidual) 10
Área urbana 0
Hidrografia 0
Banhados 0
Fonte: Autora (2013).
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Figura 21 – Mapa padronização fator usos do solo
Distância das estradas
As estradas consistem em um importante fator econômico, visto que a
abertura de um acesso para a área encarece os custos de implantação e operação
do aterro sanitário. Assim sendo, considerou-se que quanto maior a proximidade das
estradas, maior a aptidão das áreas para implantação de aterro sanitário, pois
menores serão os investimentos de transporte (255), respeitando a restrição mínima
de 200 metros. À medida que a distância das vias aumenta, a aptidão reduz
linearmente, até o limite de 1000 metros, quando a aptidão é estabilizada como
mínima (1), conforme Figuras 22 e 23.
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Figura 22 – Função linear padronização fator distância das estradas
255 200 metros
0 1000 metros
Fonte: Autora (2013).
Figura 23 – Mapa padronização fator distância das estradas
Distância dos rios
Os cursos d’ água constituem-se num importante fator ambiental, sendo
indispensável a manutenção de uma distância adequada na instalação de um aterro
sanitário, visando preservar a integridade destes ambientes. Assim sendo,
considerou-se a menor aptidão (1) para as áreas situadas a 200 metros e à medida
que a distância aumenta, a aptidão aumenta linearmente, até o limite de 1000
metros, quando a aptidão é estabilizada como máxima (255), conforme Figuras 24 e
25.
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Figura 24 – Função linear padronização fator distância dos rios
255 1000 metros
0 200 metros
Fonte: Autora (2013).
Figura 25 – Mapa padronização fator distância dos rios
Distância das manchas urbanas
As manchas urbanas, do ponto de vista econômico, caracterizam-se também
como um importante fator de análise, visto que intrínsecas a estas, estão as
questões que envolvem aterros sanitários com a saúde pública, bem como a
distância a ser percorrida entre a coleta e a destinação final dos resíduos. Deste
modo, considerou-se que quanto maior a proximidade das manchas urbanas, maior
a aptidão das áreas para implantação de aterro sanitário (255), respeitando a
restrição mínima de 500 metros, visando a preservação da saúde da população que
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vive no entorno do local. À medida que a distância das manchas urbanas aumenta, a
aptidão reduz linearmente, até o limite de 7000 metros, quando a aptidão é
estabilizada como mínima (1), conforme Figuras 26 e 27.
Figura 26 – Função linear padronização fator distância das manchas urbanas
255 500 metros
0 7000 metros
Fonte: Autora (2013).
Figura 27 – Mapa padronização fator distância das manchas urbanas
4.3.2.2 Comparação ponderada dos fatores
O peso final de cada variável foi estimado através do método AHP (Analytical
Hierarchy Process – Processo de Hierarquização Analítica) aplicado à matriz de
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comparação par a par. A ferramenta AHP foi desenvolvida por Saaty no final da
década de 1970 e é utilizada para calcular os fatores de ponderação necessários
com a ajuda de uma matriz, em que todos os critérios relevantes são comparados
uns com os outros para reproduzir um fator de preferência associado a um peso.
Segundo Saaty (1980), estudos psicológicos afirmam que um indivíduo não
pode comparar simultaneamente mais de 7 (± 2) elementos. Assim, o autor sugere
uma escala para comparação, consistindo em valores variando de 1 a 9, os quais
descrevem a intensidade de importâncias, ou preferência, sendo o valor 1 atribuído
a uma igual importância entre os fatores, 3 moderada, 5 forte, 7 muito forte, 9
extrema, enquanto 2, 4, 6 e 8, que são valores intermediários, podem ser utilizados
para a comparação de critérios extremamente próximos em grau de importância
(PÉRICO; CEMIN; REMPEL, 2006).
Como os critérios que interferem na escolha de áreas para a implantação de
aterros sanitários contribuem com pesos diferenciados no processo final de decisão,
uma vez definidos e padronizados os fatores, estabeleceu-se uma comparação
quantitativa de cada fator de forma pareada com o outro, de acordo com a
importância de cada um para a aptidão da área, através do uso da rotina WEIGHT
do Idrisi, conforme Figura 28.
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Figura 28 – Matriz de comparação pareada dos 7 fatores
A rotina utilizada auxiliou no estabelecimento de pesos finais através da
comparação da importância relativa das variáveis duas a duas, diminuindo assim a
subjetividade da decisão.
4.3.2.3 Agregação dos fatores e restrições
Obtidos os pesos de cada fator, a avaliação pelos múltiplos critérios foi
finalizada através da combinação linear dos fatores, procedimento que multiplica o
peso de cada fator calculado na matriz de comparação pareada pelo respectivo
mapa do fator (padronizado de 0 a 255), gerando o mapa final de aptidão à
implantação dos aterros sanitários para toda a área analisada, através da rotina
MCE (Multi Criteria Evaluation) e do método WLC (Weighted Linear Combination –
Combinação Linear Ponderada), Figura 29. Este método permite a compensação
entre fatores (trade-off), o que significa que uma baixa adequabilidade num dado
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fator pode ser compensada por um conjunto de boas adequabilidades em outros.
Figura 29 – Rotina de avaliação por múltiplos critérios
Em resumo, ao final da implementação da rotina de apoio à decisão, os sete
mapas dos fatores, multiplicados pelos seus pesos, são somados. A rotina ainda
elimina os locais indicados como restrições. O resultado é um mapa da aptidão
relativa (0 - 255) para a implantação de aterros sanitários. Os valores próximos a
255 apresentam a maior aptidão, os valores próximos a 0 apresentam a menor
aptidão e o valor 0 indica ausência absoluta de aptidão, ou seja, são locais que
apresentam restrições à instalação de aterros sanitários.
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5 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Intervir eficazmente através de um processo de auxílio à escolha de áreas
para implantação de um aterro sanitário não significa apenas utilizar-se de dados
corretos mas, sobretudo, obter um modelo de raciocínio capaz de traduzi-los em
informações capazes de subsidiar as decisões envolvidas neste processo.
Após estruturados e padronizados os mapas dos fatores utilizados para a
definição das áreas aptas para instalação de aterro sanitário, desenvolveu-se uma
regra de decisão para alcançar os objetivos do estudo. Nesse contexto, o
geoprocessamento se caracteriza como um instrumento de redução da
subjetividade no processo de decisão, no qual é possível atribuir pesos aos fatores
considerados na análise de modo a ponderar a participação de cada variável na
análise desejada.
Neste trabalho, o conjunto de pesos dos fatores foi obtido a partir da
comparação pareada. Através dessa técnica, cada fator foi combinado com os
demais através de uma matriz de comparação pareada. Indicou-se qual o fator
mais importante e quanto esse fator (coluna da esquerda) é mais importante que
cada um dos demais fatores (linha superior) aos quais está sendo comparado.
A atribuição dos pesos foi realizada de forma subjetiva, após consultar as
normativas sobre o tema, a relação entre os fatores utilizados com a segurança
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aspectos econômicos, sociais e ambientais com os aterros sanitários e após
consultas a profissionais da área, conforme Tabela 8.
Tabela 8 – Matriz de comparação pareada dos 7 fatores padronizados analisados
Fatores Decli- vidade
Geologia Solos Dist. Rios
Usos Solo
Dist. Estradas
Dist. Manchas Urbanas
Declividade 1
Geologia 5 1
Solos 5 0,6 1
Dist. Rios 3 0,4 0,6 1
Usos Solo 1,5 0,2 0,2 0,8 1
Dist. Estradas
2 0,3 0,3 0,6 1 1
Dist. Manchas Urbanas
7 2 2,5 3 5 4 1
Quando a matriz de comparação pareada foi concluída, calculou-se os pesos
de cada fator resultantes da comparação pareada, sendo que o peso representa a
contribuição do fator para a definição das áreas mais aptas para a instalação de
aterros sanitários, bem como efetuou-se a avaliação de consistência da mesma,
conforme é possível visualizar na Tabela 9.
Tabela 9 – Pesos de cada fator resultantes da matriz de comparação pareada
Fatores Pesos
Distância das Manchas Urbanas
Geologia
Solos
Distância dos Rios
0,3294
0,2292
0,1832
0,0985
Distância das Estradas 0,0649
Usos do Solo 0,0569
Declividade 0,0379
TOTAL 1,00
* Razão de consistência da matriz de comparação pareada => 0,02 (aceitável)
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O peso mais importante para o objetivo principal é a distância de manchas
urbanas, com 0,3294, seguido por geologia e solos, com pesos de 0,2292 e 0,1832,
respectivamente. Os fatores que receberam o menor peso foram declividade
(0,0379), usos do solo (0,0569), distância das estradas (0,0649) e distância dos rios
(0,0985).
A razão de consistência indica a confiabilidade do julgamento adotado,
sendo que quanto mais próxima estiver de zero, mais adequado terá sido o processo
de comparação par a par dos fatores.
Padronizados os fatores de aptidão, determinados os critérios de restrição e
calculados os pesos dos sete fatores na matriz de comparação pareada, utilizou-se o
método de agregação conhecido como Combinação Linear Ponderada, disponível
no módulo MCE (Multi Criteria Evaluation) do conjunto de ferramentas de apoio à
decisão do SIG Idrisi Selva – Versão 17.0, através do qual atribuiu-se a cada fator o
peso da sua importância no processo de agregação de dados.
O processo de agregação dos dados por Combinação Linear Ponderada
através do módulo de avaliação por múltiplos critérios consistiu na multiplicação de
cada imagem com os fatores padronizados (valores de 0 - 255) pelo seu peso
correspondente (calculado na matriz de comparação pareada) e a soma dos
resultados. A última etapa do processo da rotina compreendeu a multiplicação desse
resultado com a restrição booleana, que representa uma barreira absoluta sem
aptidão, o que gerou o mapa de aptidão para instalação de aterro sanitário,
conforme Figura 30.
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Figura 30 – Mapa de aptidão para instalação de aterros sanitários
Analisando-se o mapa de aptidão para a instalação de aterros sanitários
percebe-se que as áreas de aptidão mais alta localizam-se logo na periferia das
áreas mais urbanizadas dos municípios, especialmente em Lajeado e Teutônia.
Ainda, as áreas de aptidão menor se concentram especificamente mais em algumas
extremidades do território dos municípios. Ao Sul do mapa, área pertencente ao
município de Estrela, o afloramento do Botucatu pode ser responsável pela redução
da aptidão nesta região, bem como na porção Leste do mapa, área já no município
de Teutônia, pode-se atribuir a baixa aptidão à declividade mais acentuada.
Os valores de aptidão para a instalação de aterro sanitário, obtidos a partir
da avaliação por múltiplos critérios, foram reclassificados para classes temáticas de
aptidão em intervalos iguais. Os resultados estão apresentados na Tabela 10 e
Figura 31.
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Tabela 10 – Classes de aptidão para a instalação de aterros sanitários
Aptidão Valores Área Total (km²) %
Sem Aptidão - 336,13 73,54
Baixa 1 - 51 0,0087 0,002
Média Baixa 51 - 102 9,49 2,076
Média 102 - 153 26,9 5,88
Média Alta 153 - 204 39,02 8,54
Alta 204 - 255 45,54 9,96
Total - 457,09 100
Figura 31 – Mapa de aptidão em classes para instalação de aterros sanitários
Como pode-se observar na Tabela 10 e na Figura 31, a área de estudo
apresenta aproximadamente 10% do seu território, 45,54km², com características de
alta aptidão para a instalação de aterro sanitário. As áreas com média aptidão
correspondem a 16,5% da área de estudo, 75,41km². As áreas com baixa aptidão
são praticamente inexistentes, representam 0,002% do território, o equivalente a
0,0087 km². Já as áreas que apresentam restrições absolutas, representadas pelos
recursos hídricos, estradas e manchas urbanas, compreendem a maior porção da
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área analisada, representando 73,54% da área, 336,13km², e não são indicadas
para a instalação de aterros sanitários. A este percentual significativo pode-se
atribuir a crescente urbanização ocorrida especialmente nas últimas três décadas,
bem como a abundante rede hidrográfica presente na área de estudo.
Embora não seja objetivo deste estudo determinar áreas para a instalação
de aterros sanitários, considerou-se relevante destacar, das áreas de alta aptidão,
quantas delas possuem área superior a 10 hectares, que hoje corresponderia a área
mínima necessária para a instalação de um aterro sanitário nesses municípios,
levando-se em consideração a população, a quantidade de resíduos gerados e o
tempo mínimo de vida útil do aterro de 20 anos. Gerou-se então o mapa que
demonstrasse estas áreas, Figura 32.
Figura 32 – Mapa com áreas de alta aptidão com mais de 10 hectares
O mapa contabiliza 98 áreas que totalizam 4.107 hectares, sendo que a
média de cada área é de 41,9 hectares. O município de Estrela contém uma faixa de
áreas com alta aptidão com mais de 10 hectares que atravessa o município. Lajeado
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apesar de possuir o menor território dos 3 municípios, apresenta a maior
urbanização, consequentemente o número de áreas com estas características neste
município não é muito significativo. Já em Teutônia, substancialmente, pode-se dizer
que a maior parte das áreas que possuem alta aptidão tem mais de 10 hectares.
Considerando a quantidade significativa de áreas acima de 10 hectares,
através da ferramenta Reclass, classificou-se estas áreas de acordo com a Tabela
11, que resultou no mapa representado na Figura 33.
Tabela 11 – Classificação das áreas com mais de 10 hectares
Classificação Área Total (hectares) Número de Áreas
10 a 20 ha 504 35
20 a 50 ha 1136 37
Mais de 50 ha 2467 26
Total 4107 98
Figura 33 – Mapa da classificação das áreas com mais de 10 hectares
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Dos 4.554 hectares de áreas com alta aptidão, 4.107 hectares correspondem
a áreas com mais de 10 hectares, o que corresponde a mais de 90% da área em
referência. 35 áreas possuem entre 10 e 20 hectares, relativas a 504ha, 37 áreas
possuem de 20 a 50 hectares, representando 1.136ha, e 26 áreas possuem mais de
50 hectares, correspondendo a mais da metade da área referida, 2.467 hectares.
Na Figura 34 é possível visualizar os aterros sanitários dos municípios em
análise sobrepostos ao mapa de classes de aptidão. Os aterros instalados nos
municípios de Estrela e Lajeado encontram-se em áreas de alta aptidão, enquanto
que o aterro do município de Teutônia encontra-se em área de restrição, porém
entre duas áreas adjacentes de alta aptidão.
Figura 34 – Mapa de aptidão em classes com localização dos aterros sanitários
Visando a melhor visualização, a Figura 35 destaca os aterros sanitários dos
3 municípios avaliados, em detalhe, sinalizando a instalação dos aterros dos
municípios de Estrela e Lajeado em áreas de aptidão elevada, bem como o aterro do
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município de Teutônia em área de restrição, porém em sua adjacência, contendo
duas áreas de alta aptidão.
Figuras 35 – Detalhe das áreas em que estão instalados os aterros de Estrela (A),
Lajeado (B) e Teutônia (C), respectivamente
Realizou-se visitação a uma das áreas de alta aptidão, com mais de 10
hectares, identificada neste estudo. A referida área (Figura 36) localiza-se no
município de Teutônia e a sua escolha foi realizada de maneira aleatória.
Figura 36 – Área de alta aptidão com mais de 10ha localizada em Teutônia
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A área atualmente apresenta plantio de milho e numa porção o solo está
exposto (Figura 37). Há presença de árvores de médio porte no local (Figura 38).
Figura 37 – Usos do solo na área visitada
Fonte: Autora (2013).
Figura 38 – Árvores de médio porte presentes no local visitado
Fonte: Autora (2013).
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Não há cursos hídricos nas proximidades e a urbanização do município de
Teutônia encontra-se mais distante, concentrada às margens da RS 128, a Via
Láctea. A área visitada possui uma estrada em boas condições em suas adjacências
e a sua declividade não é acentuada. O solo avermelhado presente no local é
característico das formações de basalto, Figura 39.
Figura 39 – Solo avermelhado, característico da formação de basalto
Fonte: Autora (2013).
As características do local visitado corroboram com a metodologia utilizada
neste trabalho, visando a avaliação da aptidão de áreas para a instalação de aterro
sanitário, o que demonstra que é fundamental a realização de atividades in loco para
a avaliação das condições reais da área.
A Tabela 12 apresenta a aptidão dos 3 aterros sanitários e da área visitada,
em relação a cada um dos fatores utilizados neste estudo.
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Tabela 12 – Aptidão dos aterros e área visitada em relação a cada fator
Fator Peso Aterro
Lajeado Aterro Estrela
Aterro Teutônia
Área Visitada
Distância das Manchas Urbanas
0,3294 164 138 210 235
Geologia 0,2292 255 255 255 255
Solos 0,1832 255 255 255 255
Distância dos Rios 0,0985 55 29 2 70
Distância das Estradas 0,0649 139 230 57 133
Usos do Solo 0,0569 255 255 255 255
Declividade 0,0379 255 255 190 215
O aterro sanitário de Lajeado possui aptidão máxima (255) com relação aos
fatores Geologia, Solos, Usos do Solo e Declividade, tendo em vista estar localizado
em área com cobertura basáltica, solo do tipo argissolo e com declividade de 0 a
3%, considerada plana. Em relação ao fator Distância das Manchas Urbanas, fator
que exerce maior influência na determinação da aptidão de uma área para a
instalação de aterro sanitário, nesta análise, o valor de aptidão é 164, seguido pelo
Distância das Estradas, 139, e Distância dos Rios, com aptidão 55.
No aterro sanitário do município de Estrela, igualmente ao de Lajeado, os
fatores Geologia, Solos, Usos do Solo e Declividade representam aptidão máxima,
255, pelas mesmas justificativas. Já o fator Distância das Estradas possui aptidão
maior nesta área, 230, porém o fator Distância das Manchas Urbanas tem valor de
aptidão 138 e o Distância dos Rios 29, representando baixa aptidão.
Já o aterro sanitário de Teutônia possui aptidão máxima, 255, nos fatores
Geologia, Solos e Usos do Solo, representando características similares às áreas
dos aterros instalados nos municípios de Estrela e Lajeado. O fator Distância das
Manchas Urbanas possui aptidão bastante significativa, 210, enquanto que o fator
Declividade tem aptidão 190, caracterizando inclinação na faixa de 8 a 13%, com
terreno moderadamente ondulado. A aptidão do fator Distância das Estradas é 57.
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Nesta área, o fator Distância dos Rios possui aptidão próxima a mínima, 2,
praticamente se caracterizando como uma restrição.
Na área visitada, localizada no município de Teutônia-RS, igualmente à área
onde se localiza o aterro sanitário deste município, os fatores Geologia, Solos e
Usos do Solo possuem aptidão máxima (255). O fator Distâncias das Manchas
Urbanas possui aptidão relevante, 235. O fator Declividade tem aptidão 215,
representando um terreno com inclinação de 3 a 8%, terreno suave ondulado.
Distância das Estradas e dos Rios têm aptidão 133 e 70, consecutivamente.
Analisando estas informações é possível constatar que, nenhuma das 4 áreas
possui aptidão máxima com relação ao fator de maior interferência na determinação
da aptidão para instalação de aterro sanitário, Distância das Manchas Urbanas, de
acordo com este estudo. Já com relação aos fatores Geologia e Solos, com 0,2292 e
0,1832, respectivamente, pesos de importância, as 4 áreas possuem aptidão
máxima, bem como o fator Usos do Solo, com peso 0,0569. Os valores de aptidão
do fator Declividade das 4 áreas encontram-se em acordo com os padrões exigidos
pela FEPAM, que estabelece a declividade máxima de 20% como adequada para a
instalação de aterros sanitários. O fator Distância das Estradas variou de 230 a 57. E
o fator Distância dos Rios teve a menor aptidão com relação aos demais fatores
analisados, variando de 70 a 2.
Deste modo, o estudo realizado constitui-se numa ferramenta muito útil para
auxiliar na tomada de decisão em empreendimentos que afetam o ambiente em que
estão localizados. Como vantagens desta análise pode-se citar, do ponto de vista
econômico, a possibilidade de evitar a especulação imobiliária, do ponto de vista
social, busca manter a integridade da saúde da população, e do ponto de vista
ambiental, reduzir ao máximo os impactos ao meio ambiente.
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6 CONCLUSÃO
A avaliação de áreas para a localização constitui-se num importante
instrumento de planejamento ambiental, pois até mesmo um aterro sanitário que
cumpra todos os critérios técnicos de engenharia, se instalado numa área
desfavorável pode vir a causar prejuízos significativos ao meio ambiente e à
população.
O desenvolvimento deste trabalho, de acordo com a metodologia proposta,
possibilitou o alcance dos objetivos estabelecidos, com uma expectativa otimista, já
que identificou-se 98 áreas, com mais de 10 hectares, de alta aptidão para a
instalação de aterro sanitário nos municípios de Estrela, Lajeado e Teutônia, que
contabilizam 4107 hectares, correspondendo a mais de 90% das áreas de alta
aptidão.
Os aterros sanitários dos municípios de Estrela e Lajeado estão localizados
em áreas de alta aptidão, enquanto que o aterro do município de Teutônia está
localizado em área de restrição, porém se encontra na adjacência de duas áreas de
alta aptidão.
A análise por múltiplos critérios, baseada no processo analítico hierárquico
(AHP), apesar de não diminuir a subjetividade do estudo, permite avaliar se o
raciocínio utilizado é coerente, além de subsidiar a geração de melhores cenários ao
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tomador de decisão, especialmente quando se integra uma grande quantidade de
variáveis, como é o caso deste estudo. A integração da lógica binária com a
classificação contínua da superfície de dados (lógica fuzzy) possibilita a modelagem
de cenários ambientais mais precisos.
O SIG Idrisi se demonstrou como uma ferramenta prática e confiável para a
seleção de áreas mais adequadas à instalação de aterro sanitário à medida que
integra uma série de componentes analisados em ambiente computacional, visando
minimizar os impactos ambientais causados pelo empreendimento ao meio ambiente
e à população.
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95
REFERÊNCIAS
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE EMPRESAS DE LIMPEZA PÚBLICA E RESÍDUOS ESPECIAIS. Panorama dos Resíduos Sólidos no Brasil-2011. São Paulo: ABRELPE, 2012.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 8.419: Apresentação de projetos de aterros sanitários de resíduos sólidos urbanos. Rio de Janeiro: ABNT, 1992.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 13.896 – Aterros de Resíduos Não Perigosos: Critérios para Projeto, Implantação e Operação. Rio de Janeiro: ABNT, 1997.
BAASCH, S. S. N. Um sistema de suporte multicritério aplicado na gestão dos resíduos sólidos nos municípios catarinenses. 1995. 173 p. Tese (Doutorado), Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 1995.
BANA E COSTA, C.A. Structuration, construction et exploitation d’un modele multicritère d’aide à la décision. 1992. Tese (Doutorado), Engenharia de Sistemas – Universidade Técnica de Lisboa, Lisboa, 1992.
BARREDO, J. I. Sistemas de Información Geográfica y evaluación multicritério en la ordenación del território. Madrid: RA-MA, 1996.
BATTY, M. (Apres.); ALMEIDA, C. M.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V. (Orgs.). Geoinformação em urbanismo: cidade real X cidade virtual. São
Paulo: Oficina de Textos, 2007.
BD
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liote
ca D
igita
l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
96
BETIOLLO, L. M. Caracterização estrutural, hidrogeológica e hidroquímica dos sistemas aquiferos Guarani e Serra Geral no nordeste do Rio Grande do Sul, Brasil. 2006. 117 p. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Geociências, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2006.
BINDER, F. V. Sistemas de Apoio à Decisão. São Paulo: Érica, 1994. BOLFE, E.L. Geotecnologias aplicadas à gestão de recursos naturais. In: III Simpósio Regional de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto, 2006, Aracaju. Anais... Aracaju, 2006. Disponível em: <http://www.cpatc.embrapa.br/labgeo/srgsr3/artigos_pdf /Palestra/001_p.pdf >. Acesso em: 28 abril 2013. BRASIL. Lei 12.305, de 02 de agosto de 2010. Institui a Política Nacional de Resíduos Sólidos; altera a Lei no 9.605, de 12 de fevereiro de 1998; e dá outras providências. Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007-2010/2010/lei/l12305.htm >. Acesso em: 11 mai. 2013.
BRASIL. Lei Federal no. 12.651, de 25 de maio de 1912. Dispõe sobre a proteção da vegetação nativa; altera as Leis nos 6.938, de 31 de agosto de 1981, 9.393, de 19 de dezembro de 1996, e 11.428, de 22 de dezembro de 2006; revoga as Leis nos 4.771, de 15 de setembro de 1965, e 7.754, de 14 de abril de 1989, e a Medida Provisória no 2.166-67, de 24 de agosto de 2001; e dá outras providências. Disponível em: < http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2011-2014/2012/Lei/L12651.htm>. Acesso em: 05 jun. 2013. BRASIL. Portaria Minter nº124, de 2 de agosto de 1980. Estabelece normas para a localização de indústrias potencialmente poluidoras junto à coleções hídricas. Disponível em: <http://www.ima.al.gov.br/legislacao/portarias-ministeriais/Portaria%2 0nb0%20124.80.pdf>. Acesso em: 15 out. 2013. RIO GRANDE DO SUL, Lei nº 9.921, de 27 de julho de 1993. Dispõe sobre a gestão dos resíduos sólidos no Estado do Rio Grande do Sul. Disponível em: <http://www.al.rs.gov.br/legis /M010/ M0100099.ASP?Hid_Tipo=TEXTO&Hid_Todas N ormas=6792&hTexto= &Hid_IDN orma=6792> Acesso em: 15 out. 2013.
BROLLO, M. J. Metodologia automatizada para seleção de áreas para disposiçäo de resíduos sólidos: aplicação na Região Metropolitana de Campinas (SP). 2001. 233 p. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2001.
BURROUGH, P. A. Principles of Geographical Information Systems for land Resources Assessment. Oxford: Clarendon Press, 1986.
CALIJURI, M. L.; MELO, A. L. D.; LORENTZ, J. F. Identificação de áreas para implantação de aterros sanitários com uso de análise estratégica de decisão. Informática Pública, Belo Horizonte, v. 4, n. 2, p. 231-250, 2002.
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l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
97
CALIJURI, M. L. Treinamento em Sistemas de Informações Geográficas. Viçosa: Núcleo SiGEO, Universidade Federal de Viçosa, 2000.
CÂMARA, G. Anatomia de sistemas de informações geográficas: visão atual e perpectivas de evolução. In: ASSAD, E., SANO, E. (ed.) Sistema de informações geográficas: aplicações na agricultura. Brasília, DF: Embrapa, 1993.
CÂMARA, G. et al. Anatomia de Sistemas de Informação Geográfica. In: X Escola de Computação, 1996, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, 1996.
CÂMARA, G.; DAVIS, C.; MONTEIRO, A.M.V. Introdução à Ciência da Geoinformação. 2.ed.rev. São José dos Campos: INPE, 2001. Disponível em: <http://www.dpi.inpe.br> Acesso em: 1º maio 2013.
CÂMARA, G.; MEDEIROS, J. S. Princípios Básicos em Geoprocessamento. In: ASSAD, E. D.; SANO, E. E. Sistema de informações geográficas: aplicações na agricultura. 2. ed. Brasília: Embrapa–SPI; Embrapa–CPAC, 2003. p. 3-11.
CÂMARA, G. et al. Geoprocessamento: Teoria e Aplicações. São José dos Campos: INPE, 2007.
CASARIL, C. E. et al. Caracterização dos Resíduos Sólidos Domésticos: Relatos Exploratórios de um Estudo Comparativo. Revista Destaques Acadêmicos, n. 1, v. 4, p. 67-75, 2009.
CASTILHOS, A. B. de. Resíduos sólidos urbanos: aterro sustentável para municípios de pequeno porte: alternativas de disposição de resíduos sólidos urbanos para pequenas comunidades. Florianópolis: ABES, 2003. 280p.
CHAVES, I. R. Benefícios Sociais, Econômicos e Ambientais a partir da Gestão de Resíduos Sólidos Urbanos: Uma Estimação para o Rio Grande do Sul. 2012. 106 p. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-graudação em Economia do Desenvolvimento, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2012.
CHIAVENATO, I. Introdução à Teoria Geral da Administração. 2 ed. Rio de Janeiro: Campus,1999.
CODEVAT – Conselho de Desenvolvimento do Vale do Taquari. Planejamento Estratégico Regional. 2012, Lajeado. Lajeado, 2012. Disponível em: <http://www.univates.br//files/files/univates//bdr/planejamento-estrategico.pdf>. Acesso em: 10 junho 2013. CLEPS, J.; GUMIERO, G. D. A produção de resíduos sólidos em Uberlândia - MG: Uma proposta de carta ambiental para disposição final do lixo doméstico. Sociedade & Natureza 5 (9 e 10): 81-86. 1993.
BD
U –
Bib
liote
ca D
igita
l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
98
CONVÊNIO DNAEE-EESC. Bacia experimental rio Jacaré-Guaçu. Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos: DNAEE/USP, 1980.
COUTO, L. C. O geoprocessamento: conceito e prática. 2009. Adaptado do Trabalho de Conclusão de Curso da especialização em Geoprocessamento do Centro Universitário de Belo Horizonte, Belo Horizonte, 2009. CPRM – Serviço Geológico do Brasil. Carta Geológica do Brasil ao milionésimo: situação em 2007. Salvador: CPRM, 2007. Disponível em: <http://geobank.sa.cprm.gov.br/> Acesso em: 10 junho 2013.
DAVIS, J. R.; MCDONALD, G. Applying Rule-Based Decions Support System to Local Planning. In: WRIGHT J. R.; WIGGINS, L. L.; JAIN, R. K.; KIM, T. J. Expert Systems in Environmental Planning, Germany, p. 23 – 46, 1993.
DOUMPOS, M.; ZOPOUNIDIS, C. Multicriteria Decision Aid Classification Methods. Dordrecht (Nederland): Kluwer, 2002.
DUCATTI, A. Análise da fragmentação florestal da bacia hidrográfica do rio Forqueta entre os anos de 1989 e 2008 e simulação dinâmica da paisagem para 2018. 2010. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Ambiente e Desenvolvimento, Centro Universitário Univates, Lajeado, 2010.
EASTMAN, J. R. IDRISI for Windows. Introdução e exercícios tutoriais. Editores da versão em português, Heinrich Hasenack e Eliseu Weber. Porto Alegre: UFRGS, Centro de Recursos Idrisi, 1998. EMBRAPA. Empresa Brasileira de Agropecuária. Sistema de Classificação de Solos. 2006. _______________________________________. Mapa de Solos do Brasil: situação: 2011. Rio de Janeiro: 2012-Escala 1:5.000.000. Disponível em: <http://www.cnps.embrapa.br> Acesso em: 10 junho 2013. ENSINAS, A. V. 2003. Estudo da geração de biogás no aterro sanitário Delta em Campinas SP. 2003. 129 f. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2003. ENSSLIN, L.; MONTIBELLER NETO, G.; NORONHA, S. M. Apoio à decisão: metodologia para estruturação de problemas e avaliação multicritério de alternativas. Florianópolis: Insular, 2001. FEPAM - Fundação Estadual de Proteção Ambiental Henrique Roessler. Portaria SSMA nº. 12 de 2/11/95. Norma Técnica 003/95. FIGUEIREDO, D. Conceitos Básicos de Sensoriamento Remoto. 2005. Disponível em:<http://www.conab.gov.br/conabweb/download/SIGABRASIL/ manuais/conceitos_sm.pdf>. Acesso em: 04 maio 2013.
BD
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igita
l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
99
FITZ, P.R. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: Oficina de Textos, 2008.
FONSECA, M. F. Geotecnologias aplicadas ao diagnóstico do uso da terra no entorno do Reservatório de Salto Grande, município de Americana (SP), como subsídio ao planejamento territorial. 2008. 82 p. Dissertação (mestrado) – Pós-Graduação em Geografia na Área de Análise Ambiental e Dinâmica Territorial, Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências, Campinas, 2008.
GOES, M. H. B. et al. Potencial de extração de areia, áreas de incongruências de usos e impactos ambientais do município de Itaguaí (RJ). In: IV CONGRESSO BRASILEIRO DE DEFESA DO MEIO AMBIENTE, 1995, Rio de Janeiro. Anais… Rio de Janeiro: Clube de Engenharia, 1995.
GOMES, L.P.; MARTINS, F. B. 2001. Critérios de seleção de áreas para disposição final de resíduos sólidos. In: ANDREOLI, C.V. (Coordenador). Resíduos sólidos do saneamento: Processamento, reciclagem e disposição final. Rio de Janeiro: ABES. Projeto PROSAB 2. 2001. 282p.
GOMES, L. F. A. M.; GOMES, C. F. S.; ALMEIDA, A. T. Tomada de decisão gerencial: enfoque multicritério. São Paulo: Atlas, 2002.
GONÇALVES, A. Modelação Geográfica de Problemas de Localização. 2007. 253 p. Dissertação (Doutorado) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia do Território, Universidade Técnica de Lisboa, Lisboa, 2007.
GOUGH, J. D.; WARD, J. C. Environmental Decision-Making and Lake Management. Journal of Environmental Management, Berkeley, n. 48, p. 1-15, 1996.
GUERRA, A. J. T.; MARÇAL, M. S. Geomorfologia ambiental. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2006. 192 p.
GUGLIELMETTI, F. R.; MARINS, F. A. S.; SALOMON, V. A. P. Comparação teórica entre métodos de auxílio à tomada de decisão por múltiplos critérios. In: XXIII Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2003, Ouro Preto. Anais... Ouro Preto: UFOP, 2003.
HADLICH, G. M. Cartografia de Riscos de contaminação hídrica por agrotóxico: proposta de avaliação e aplicação na microbacia hidrográfica do córrego Guaruva, Sombrio-SC. 1997. 170 p. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 1997.
HAMADA, J. Concepção de Aterros Sanitários: Análise Crítica e Contribuições para seu Aprimoramento no Brasil. 2003. 254p. Tese (Livre Docência) - UNESP/FEB, Bauru, 2003.
BD
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l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
100
HASENACK, H.; WEBER E. J. Análise de Alternativas de traçado de um gasoduto utilizando rotinas de apoio à decisão em SIG. In: GIS Brasil 98 – IV Congresso e feira para usuários de geoprocessamento, 1998, Curitiba. Anais... Curitiba, 1998. Disponível em: <http://www.ecologia.ufrgs.br/labgeo/arquivos/artigos/gasoduto.pdf >. Acesso em 9 maio de 2013. HASENACK, H.; WEBER, E. Base Cartográfica Digital do Rio Grande do Sul. UFRGS/Centro de Ecologia, Laboratório de Geoprocessamento, 2006. INSTITUTO BRASILEIRO DE ADMINISTRAÇÃO MUNICIPAL (IBAM). Manual de
gerenciamento integrado de resíduos sólidos. Rio de Janeiro: IBAM, 2004. 200p. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Malha Municipal Digital do Brasil: situação em 2005. Rio de Janeiro: IBGE, 2006. Disponível em: <http://ibge.gov.br/home/geociencias/default_prod.shtm> Acesso em: 10 junho 2013. _____________________________________________________. Pesquisa Nacional de Saneamento Básico. Rio de Janeiro: IBGE, 2012.
KÖPPEN, W. Die klimate der Erde. Berlin: W. Guyter, 1923.
LEONETI, A. B. Teoria dos Jogos e Sustentabilidade na Tomada de Decisão: Aplicação a Sistemas de Tratamento de Esgoto. 2012. 167 p. Dissertação (Doutorado) – Programa de Pós-Graduação em Ciências, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. MARQUES, M. A. M. et al. Licenciamento Prévio de Unidades de Disposição de resíduos urbanos na Secretaria do Meio Ambiente - SP. III Simpósio Sobre Barragens de Rejeitos e Disposição de Resíduos - REGEO 95. Ouro Preto. p. 625-636.
MONTIBELLER NETO, G. Mapas cognitivos: uma ferramenta de apoio à estruturação de problemas. 1996. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 1996.
MORAES, I.; FERREIRA, H.; OLIVEIRA, S. A utilização do SIG como ferramenta para indicação de áreas possíveis a implantação de aterro sanitário na região metropolitana de Belém – PA. In: III Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, 2010, Recife. Anais... Recife, 2012. Disponível em: http://www.ufpe.br/cgtg/SIMGEOIII/IIISIMGEO_CD/artigos/CartografiaeSIG/SIG/R_215.pdf. Acesso em: 23 mai. 2013.
MOREIRA, F. R.; CÂMARA NETO, G.; ALMEIDA FILHO, R. Integração e Análise Espacial de Dados em Pesquisa Mineral. São Paulo: INPE, 2004.
MOURA, A. C. M. Geoprocessamento na gestão e planejamento urbano. Belo Horizonte: Ed. da Autora, 2003.
BD
U –
Bib
liote
ca D
igita
l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
101
NASCIMENTO, V. F. Proposta para Indicação de Áreas para a Implantação de Aterro Sanitário no Município de Bauru-SP, Utilizando Análise Multi-Critério de Decisão e Técnicas de Geoprocessamento. 2012. 203 p. Dissertação (Mestrado) – Faculdade de Engenharia, Universidade Estadual Paulista, Bauru, 2012. PEREIRA NETO, J. T. Quanto vale nosso lixo.Viçosa: Projeto Verde Vale, 1999. 70 p.
PÉRICO, E.; CEMIN, G.; REMPEL, C. Desenvolvimento de uma metodologia, em ambiente SIG, para alocação de um distrito industrial no município de Arroio do Meio, RS. Geografia (Rio Claro), Rio Claro, v. 31, n. 2, p. 279-292, 2006.
PINTO, R. C. Sistemas de Informações Geográficas aplicados à verificação de aptidão de áreas selecionadas para implantação de parque público de lazer. Estudo de caso: Paranaguá – PR. 2010. 125p. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2010. PIROLI, E.L. Introdução ao Geoprocessamento. Ourinhos: Unesp/Campus Experimental de Ourinhos, 2010. 46 p. RAMALHO FILHO, A.; BEEK, K.J. Sistema de avaliação da aptidão agrícola das terras. 3.ed. rev. Rio de Janeiro: EMBRAPA-CNPS, 1995. 65 p.
RAMOS, R. A. Localização Industrial: um modelo espacial para o noroeste de Portugal. 2000. 300 p. Tese (Doutorado) – Escola de Engenharia, Universidade do Minho, Braga, 2000.
RICHARDS, J. A. Remote Sensing Digital Image Analysis. Berlin: Springer-Verlag, 1986.
ROCHA, C. H. Geoprocessamento: Tecnologia Transdisciplinar. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2000. 220p.
RODRIGUES, J. B. T.; ZIMBACK, C. R. L.; PIROLI, E. L. Utilização de sistema de informação geográfica na avaliação do uso da terra em Botucatu (SP). Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 25, p.675-681, 2001.
ROY, B. Methodologie multicritère d´aide à la décision. Paris: Economica, 1985.
SAATY, T. L. The Analytical Hierarchy Process: planning, prioritary setting, resource allocation. New York: MacGraw-Hill, 1980.
_________. Decision Making with Dependence and Feedback: the Analytic Network Process. 2. ed. Pittsburgh: RWS, 2001.
SAMIZAVA, M. T. et al. SIG aplicado à escolha de áreas potenciais para instalação de aterros sanitários no município de Presidente Prudente – SP. Revista Brasileira de Cartografia, Rio de Janeiro, n. 60, v. 1, p. 15-22, 2008.
BD
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liote
ca D
igita
l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
102
SANTOS, R. F. Planejamento Ambiental: teoria e prática. São Paulo: Oficina de Textos, 2004.
SILVA, A. B. Sistemas de Informações Geo-referenciadas: conceitos e fundamentos. Campinas: Unicamp, 1999. STRECK, E. V. et al. Solos do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: EMATER/RS- UFRGS, 2002.
TCHOBANOGLOUS, G; THEISEN, H.; VIGIL, S. Integrated Solid Waste Management Engineering Principles and Management Issues. New York: McGrall-Hill, 1993. 949 p.
TEIXEIRA, M.; NETO, A. B. C. Levantamento de Recursos Naturais – Vegetação – V. 33. São Paulo: Editora Nacional, 1986. p 541-632.
TOREZAN, F. E.; LORANDI , R. Análise de restrições ambientais para o planejamento de áreas de mineração por meio da aplicação de geoprocessamento. Geociências, São Paulo, v. 19, n. 2, p. 291-302, 2000.
TSUHAKO, E. M. Seleção Preliminar de Locais Potenciais à Implantação de Aterro Sanitário na Sub-Bacia de Itupararanga (Bacia do Rio Sorocaba e Médio Tietê). 2004. 171p. Mestrado (Dissertação) - Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2004.
VALDAMERI, R. Análise da vulnerabilidade ambiental através de técnicas de geoprocessamento: o caso do morro do Osso, Porto Alegre, RS. 1996. 32p. Monografia (Trabalho de Conclusão) – Curso de Bacharelado em Geografia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 1996.
VALÉRIO FILHO, M. Técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento aplicadas ao planejamento regional. In: VI Simpósio Nacional de Controle de Erosão, 1998, Presidente Prudente. Anais... Presidente Prudente: ABGE, 1998.
VIEIRA, E. F. Rio Grande do Sul: geografia física e vegetação. Porto Alegre: Sagra, 1984. VIEIRA, S. J.; LAPOLLI, E. M.; LAPOLLI, F. R. Escolha de áreas para o tratamento e disposição final de resíduos sólidos: Florianópolis - SC, 1999, Anais do 20º Congresso Brasileiro de Engenharia Sanitária e Ambiental. Rio de Janeiro. VINCKE, P. Multicriteria Decision-Aid. New York: Wiley, 1992. WEBER, E. J.; HASENACK, H. Análise do uso e da cobertura do solo das estâncias Jaguarão, do Fundo e da Madrugada, Hulha Negra, RS, utilizando técnicas de geoprocessamento. 1996. 27p. Relatório Técnico - Centro de Ecologia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre. 1996.
BD
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liote
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igita
l da
UN
IVAT
ES
(htt
p://w
ww
.uni
vate
s.br/
bdu)
103
WEBER, E.; HASENACK, H. Avaliação de áreas para instalação de aterro sanitário através de análises em SIG com classificação contínua dos dados. In: VI Congresso e Feira para Usuários de Geoprocessamento da América Latina, 2000, Salvador. Anais... Salvador: 2000. p. 3175-3182. WESTMACOTT, S. Developing decision support systems for integrated coastal management in the tropics: Is the ICM decision-making environment too complex for the development of a useable and useful DSS? Journal of Environmental Management, Berkeley, n. 62, p. 55-74, 2001.
ZANAKIS, S. H. et al. Multi - attribute decision making: a simulation comparison of select methods. European Journal of Operational Research, Poland, n. 107, p. 507-529, 1998.
