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7/29/2019 Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da baci
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Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Cincias
Faculdade de Engenharia
Guilherme Miranda de Siqueira
Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de
eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do Rio Maca, RJ
Rio de Janeiro2012
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Guilherme Miranda de Siqueira
Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de eroso dos
solos no alto e mdio curso da bacia do Rio Maca, RJ
Dissertao apresentada, como requisitoparcial para obteno do ttulo deMestre, ao Programa de Ps-Graduaoem Engenharia de Computao, daUniversidade do Estado do Rio deJaneiro. rea de concentrao:Geomtica.
Orientadora: Prof. Dr. Margareth Simes Penello Meirelles
Coorientador: Prof. Dr. Antnio Jos Teixeira Guerra
Rio de Janeiro
2012
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CATALOGAO NA FONTEUERJ / REDE SIRIUS / BIBLIOTECA CTC/B
Autorizo, apenas para fins acadmicos e cientficos, a reproduo total ou parcial
desta dissertao, desde que citada a fonte.
Assinatura Data
S619 Siqueira, Guilherme Miranda de.Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do
potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso dabacia do Rio Maca, RJ / Guilherme Miranda de Siqueira.
. - 2012.115 f.
Orientadora: Margareth Simes Penello Meirelles.Coorientador: Antnio Jos Teixeira Guerra.Dissertao (Mestrado) Universidade do Estado do
Rio de Janeiro, Faculdade de Engenharia.
1. Engenharia de Computao. 2. Lgica difusa Dissertaes. 3. Solos Eroso Dissertaes. 4. Maca,Rio, Bacia (RJ) Dissertaes. I. Mangiavacchi, Norberto.II. Universidade do Estado do Rio de Janeiro. III. Ttulo.
CDU 004.89
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Guilherme Miranda de Siqueira
Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de eroso
dos solos no alto e mdio curso da bacia do Rio Maca, RJ
Dissertao apresentada, como requisitoparcial para obteno do ttulo de Mestre,ao Programa de Ps-Graduao emEngenharia de Computao, daUniversidade do Estado do Rio de Janeiro.rea de concentrao: Geomtica.
Aprovado em: 14 de setembro de 2012.Banca examinadora:
_______________________________________________Prof. Dr. Margareth Simes Penello Meirelles (Orientadora)Faculdade de Engenharia UERJ
_______________________________________________Prof. Dr. Orlando Bernardo FilhoFaculdade de Engenharia UERJ
_______________________________________________Prof. Dr. Flvio Joaquim de SouzaFaculdade de Engenharia UERJ
_______________________________________________Prof. Dr. Antnio Jos Teixeira Guerra (Coorientador)Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJDepartamento de Geografia IGEO
_______________________________________________Prof. Dr. Rodrigo Peanha Demonte FerrazEmpresa Brasileira de Pesquisa Agropecuria EMBRAPA Solos
Rio de Janeiro2012
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DEDICATRIA
minha esposa, Fernanda, e ao meu filho, Tomaz, pela fora,motivao e confiana depositadas ao longo dessa jornada,
acreditando incondicionalmente no meu trabalho.
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AGRADECIMENTOS
Professora Margareth e ao Professor Guerra pela orientao nessa
dissertao e pela confiana creditada.
Professora Alessandra pelas dicas no uso do programa IDRISIS e pelos
conselhos dados no decorrer das disciplinas ministradas.
Aos companheiros da ECOLOGY AND ENVIRONMEMT DO BRASIL pela
pacincia e incentivo.
A todos da minha turma pelas trocas valiosas de conhecimento e informao.
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Os dias que estes homens passam nas montanhas so os dias em querealmente vivem. Quando a mente se limpa das teias de aranha e o sangue corre
com fora pelas veias. Quando os cinco sentidos recobram a vitalidade e o homem
completo se torna mais sensvel, e ento j pode ouvir as vozes da natureza, e ver
as belezas que s esto ao alcance dos mais ousados.
Reinhold Messner
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RESUMO
SIQUEIRA, Guilherme Miranda de. Modelo baseado na lgica Fuzzy para aavaliao do potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da baciado Rio Maca, RJ. 2012. 115f. Dissertao (Mestrado em Engenharia)Programa de Ps-Graduao em Engenharia de Computao, Universidade doEstado do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2012.
A avaliao do potencial de eroso dos solos constitui um estudo defundamental importncia no auxilio conservao dos solos e do meio-ambiente,bem como auxiliar na elaborao de planos de manejo de Unidades de Conservao
e tambm no planejamento territorial em reas urbanas e rurais. Porm, a conduode estudos de campo para a aferio do potencial a eroso dos solos so caros edemandam muito tempo, levando muitos especialistas a adotarem modelosempricos. Objetivando o desenvolvimento de tcnicas para a avaliao do potencialde eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca RJ, o presentetrabalho prope-se a elaborar um modelo matemtico baseado no conceito doconjunto e da lgica fuzzy a partir de um Sistema de Informaes Geogrficas. Omodelo proposto explora relaes de causa-efeito do princpio fundamental dasrelaes especficas entre os processos e indicadores da eroso dos solos onde, nopresente estudo, a aplicao do modelo baseado na lgica fuzzyse deu atravs dacombinao de dez parmetros: ndice de umidade, aspecto da vertente, capacidadede campo, condutividade hidrulica, precipitao mdia anual, cobertura vegetal,declividade, pedoforma da encosta, densidade do solo e, porosidade total, que foramagregados em 4 conjuntos de variveis lingusticas: (i) Potencial de Umidade doSolo; (ii) Potencial de Escoamento Superficial; (iii) Capacidade de Transporte e; (iv)Potencial de Eroso do Solo. O produto final do modelo indica as regies querenem mais ou menos fatores de promoo de processos erosivos e, portanto,referentes aos dados de entrada utilizados sendo, portanto, valiosa ferramenta paratomada de deciso na elaborao de planos e programas de preveno e controle.
Palavras-chaves: Eroso dos solos; Sistemas de Informaes Geogrficas; Lgica
Fuzzy; ndice de umidade; Aspecto da vertente; Capacidade de campo;
Condutividade hidrulica; Precipitao mdia anual; Cobertura vegetal; Declividade,
Pedoforma da encosta; Densidade do solo; Porosidade total.
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ABSTRACT
The evaluation of the soil erosion potential is a fundamental importance studyas a tool to aid in soil conservation and the environment, as well as assisting in thepreparation of management plans for protected areas and also in territorial planningin urban and rural areas. However, conducting field studies to gauge soil erosionpotential are expensive and take a long time, leading many experts in the use ofempirical models. Aiming at the development of techniques for the assessment of soilerosion potential in the upper and middle course of the Maca river basin - RJ, thispaper proposes to formulate a mathematical model based on the concept of fuzzysets and fuzzy logic using a Geographic Information System. The proposed model
explores cause-effect relationships on the basis of the general knowledge aboutcauses and the specific relation between processes and indicators of soil erosionwhich, in the present study, the application of fuzzy-based model was made bycombining ten parameters: wetness index , aspect of slope, field capacity, hydraulicconductivity, average annual rainfall, vegetation cover, slope, surface curvature, bulkdensity and soil porosity, which were aggregated into four linguistic variables sets: (i)Soil Moisture Potential; (ii) Runoff Potential; (iii) Transport Capacity and (iv) SoilErosion Potential. The final product of the model indicates regions that gather moreor less factors promoting erosion and thus related to the input data used and istherefore a valuable tool for decision making in the development of plans andprograms for prevention and control.
Keywords: Soil erosion; Geographic Information System; Fuzzy logic; Wetness ndex;
Aspect of slope; Field capacity; Hydraulic conductivity; Average annual rainfall;
Vegetation cover; Slope; surface curvature; Bulk density and soil porosity.
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SUMRIO
INTRODUO ..................................................................................................................... 91 REVISO BIBLIOGRFICA ............................................................................................. 121.1 Eroso dos Solos............................................................................................................. 141.2 Eroso dos Solos e a Lgica Fuzzy............................................................................... 151.3 Classificao Fuzzy......................................................................................................... 182 MATERIAIS E MTODOS ................................................................................................ 202.1 Caracterizao da rea de Estudo ................................................................................. 202.2 Mtodos ............................................................................................................................ 242.3 Construo do Modelo .................................................................................................... 262.4 Caracterizao e Obteno dos Dados ......................................................................... 282.5 Padronizao No-Booleana dos Dados ....................................................................... 382.6 Sistemas de Inferncia Fuzzy(sif) ................................................................................. 413 RESULTADOS E DISCUSSES ...................................................................................... 453.1 Potencial de Umidade Do Solo ....................................................................................... 453.2 Potencial de Escoamento Superficial ............................................................................ 543.3 Potencial de Capacidade de Transporte ....................................................................... 643.4 Potencial de Eroso do Solo .......................................................................................... 714 CONCLUSES .................................................................................................................. 935 CONSIDERAES FINAIS .............................................................................................. 94
REFERNCIAS ................................................................................................................. 95APNDICE AAlgoritmo do script topographicwetnessindex: .................................... 104APNDICE BBase de regras para cada SIF .............................................................. 107
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INTRODUO
A avaliao do potencial de eroso dos solos constitui um estudo de
fundamental importncia no auxilio conservao dos solos e do meio-ambiente,
bem como auxiliar na elaborao de planos de manejo de Unidades de Conservao
e tambm no planejamento territorial em reas urbanas e rurais.
Para Mitra et al (1998), a eroso dos solos um dos maiores problemas
ambientais do mundo, pois afeta em longo prazo a produtividade da terra, e tambm
contribui para a degradao da qualidade das guas pela adio de sedimentos,
nutrientes, pesticidas e aumenta a turbidez. Nesse contexto, mapas que identifiquem
a distribuio espacial do potencial de eroso dos solos so teis em fornecer
perspectivas em nvel regional e/ou nacional.
Os recentes desenvolvimentos tecnolgicos e os refinamentos nos Sistemas
de Informaes Geogrficas (hardware e software), aliados s tcnicas de aquisio
de dados, tm revolucionado suas possibilidades de aplicao nos estudos dos
recursos terrestres. A ligao da informao espacial com a informao alfanumrica
facilita a tomada de deciso e permite a simulao de fenmenos naturais (Rosa,
2002; Loch, 2006).
A utilizao de Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG) e tcnicas
associadas de geoprocessamento requerem cuidados especiais quanto criao de
uma base de dados adequada e eficiente. Ou seja, o geoprocessamento um
instrumento poderoso para a investigao geomorfolgica, permitindo tanto a anlise
setorializada, quanto a pesquisa integrada da atuao de processos
geomorfolgicos convergentes no tempo e no espao geogrfico (Xavier da Silva,
1994; Rosa, 2002; Loch, 2006).
Segundo Meirelles et al (2007), o propsito dos projetos que utilizam os
Sistemas de Informaes Geogrficas como ferramenta a combinao de dados
espaciais, a fim de descrever e analisar as interaes, fazer predies por meio de
modelos e propiciar o suporte necessrio para a tomada de deciso.
As mudanas no uso da terra e na cobertura vegetal influem diretamente na
dinmica geomorfolgica, principalmente em se tratando da remoo da vegetaonativa, deixando o solo exposto, o que favorece a eroso acelerada, pois aumenta
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substancialmente o escoamento superficial atingindo propores graves (Selby,
1993; Lepsch, 2002).
Os clculos para aferio do potencial de determinadas reas eroso dos
solos atravs de coletas de dados no campo em estaes experimentais uma
atividade extremamente custosa, principalmente nos centros de pesquisa dos pases
emergentes. A eroso est associada a uma srie de fatores como climatologia,
estrutura dos solos, cobertura vegetal, topografia e, prticas de uso do solo, e a
aquisio de dados fidedignos de todos os fatores associados se torna tarefa das
mais difceis.
Por esta razo, modelos empricos para calcular o potencial eroso dos
solos vem sendo desenvolvidos como USLE (WISCHMEIER & SMITH, 1978),RUSLE (RENARD et. al., 1994), WEPP (ALBERTS et. al., 1987), e o SWAT
(ARNOLD & FOHRER, 2005), e inmeros outros, porm alguns problemas vem
sendo detectados em decorrncia da incerteza associada quantificao dos
parmetros dos modelos.
Ferramentas SIG tambm foram desenvolvidas objetivando o ajuste destes
modelos. Por exemplo, o GEOWEPP foi desenvolvido para que o WEPP pudesse
ser trabalhado em ambiente SIG sendo utilizado juntamente com o software ArcGis;e o ARCSWAT foi desenvolvido para o SWAT com a mesma finalidade do
GEOWEPP.
Nesse sentido, o tema proposto poder contribuir na anlise de processos
erosivos do alto e mdio curso da bacia do rio Maca, onde a pecuria e a
agricultura so as principais atividades econmicas e responsveis pela supresso
de grande parte da vegetao primitiva, utilizando um sistema baseado na teria dos
conjuntos e da lgica fuzzycomo ferramenta na combinao de mapas temticos.Objetivando o desenvolvimento de tcnicas para a avaliao do potencial a
eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca RJ, o presente
trabalho prope-se a elaborar um modelo matemtico baseado no conceito do
conjunto e da lgica fuzzyauxiliado por um Sistema de Informaes Geogrficas em.
De acordo com o objetivo geral do estudo, os objetivos especficos so:
Organizar os dados espaciais temticos da regio de estudo em um Sistema
de Informaes Geogrficas (SIG);
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Elaborar modelo baseado na teoria do conjunto e da lgica fuzzyna avaliao
do potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca
RJ e;
Elaborar sistema de apoio tomada de deciso a partir da avaliao do
potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca
RJ.
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1 - REVISO BIBLIOGRFICA
A teoria de conjuntos fuzzy e os conceitos de lgica fuzzy podem ser
utilizados para traduzir em termos matemticos a informao imprecisa expressa por
um conjunto de regras lingsticas.
Zadeh (1965) desenvolveu a teoria dos conjuntos fuzzypermitindo assim a
modelagem matemtica de problemas complexos com dados imprecisos. A teoria
dos conjuntos fuzzy, que uma generalizao da teoria clssica dos conjuntos, tem
como caracterstica a atribuio de uma funo de pertinncia a um conjunto de
dados. A teoria dos conjuntos fuzzy adequada quando necessrio descrever
ambigidades, incertezas e imprecises em modelos matemticos ou modelos
conceituais de fenmenos empricos (Barreto-Neto & Souza Filho 2008). O controle
executado pela lgica fuzzy imita um comportamento baseado em regras ao invs
de um controle explicitamente restrito a modelos matemticos.
Desde que o conceito do conjunto fuzzy foi introduzido por Lotfi Zadeh em
1965, o mundo tem presenciado um enorme progresso nas teorias e nas aplicaes
dos sistemas fuzzy. Diversas reas do conhecimento cientfico vem desenvolvendo
aplicaes da teoria fuzzy, e que vem sendo divulgado em diversos artigos
cientficos, bem como nos encontros da International Fuzzy Systems Association
(IFSA) e da European Society For Fuzzy Logic And Technology(EUSFLAT).
Os sistemas de inferncia fuzzytiveram suas aplicaes iniciais concentradas
na rea de Controle (Mamdani 1974 e Takagi & Sugeno 1985), onde se procurava
modelar por meio de regras linguisticas o modo aproximado de raciocnio, tentando
imitar a habilidade humana de tomar decises racionais em um ambiente de
incerteza e impreciso. Posteriormente, a gama de aplicaes cresceu
consideravelmente, principalmente quando os sistemas de inferncia fuzzy se
tornaram tambm capazes de lidar com o conhecimento objetivo. Um passo
importante neste sentido foi o aparecimento dos sistemas de topologia semelhante
neuro-fuzzy, onde um sistema de inferncia fuzzy estruturado segundo redes
neurais, cujas camadas correspondem s diversas fases do processo de inferncia.
Esta hibridizao faz uso de algoritmos de aprendizado das redes neurais para a
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sintonia dos parmetros de sistemas fuzzy, permitindo aplicaes de sucesso em
reas como Classificao e Previso de sries temporais (Gomide et. al. 1995).
Por esta razo, inmeros estudos de cunho scio-ambientais aplicaram
metodologias de inferncia fuzzy para descrever relaes de ambigidades,
incertezas e imprecises.
Segundo Prato (2005) uma alternativa para avaliar a sustentabilidade de
ecossistemas a utilizao de conjuntos fuzzyno desenvolvimento de proposies
fuzzysobre os atributos do ecossistema. Para o autor, a abordagem convencional
para avaliar a sustentabilidade de um ecossistema exige o estabelecimento de
limites de sustentabilidade para os atributos, que se mensurem os atributos e,
posteriormente, determinar se os atributos esto abaixo ou acima dos limitesestabelecidos, implicando em uma distino imprecisa entre o ecossistema e
sustentabilidade.
Mishina et. al. (2006) propuseram um sistema para avaliao qualitativa do
risco em oleodutos terrestre baseado na metodologia da Inspeo Baseada em
Risco e na Lgica Fuzzy. Os autores desenvolveram uma matriz de risco associada
ao transporte de petrleo e seus derivados, considerando as probabilidades e as
conseqncias associadas ao dano por corroso. Os resultados obtidosdemonstraram que a utilizao da lgica fuzzy pode ser empregada como tcnica
alternativa bastante eficiente na avaliao de risco em oleodutos corrodos.
Com o aperfeioamento de softwares capazes de trabalhar com sistemas de
informaes geogrficas (SIG), o potencial da teoria do conjunto fuzzy em SIG
comeou a ser desenvolvido. Robinson (2003) discutiu os fundamentos dos
conjuntos fuzzye como estes podem ser utilizados em ambiente SIG, demonstrando
vrios mtodos utilizados na especificao de componentes dos conjuntos fuzzynasaplicaes SIG. Robinson (2003) incluiu a tcnica de classificao fuzzycomo um
dos mtodos que todo futuro gegrafo fsico dever se sentir confortvel em usar.
Leite (2004) descreveu como a lgica fuzzy associada ao sistema de
informao geogrfica pode ser aplicada a Planos Diretores. O estudo de caso de
Ponte Nova, em Minas Gerais, demonstrou como a lgica fuzzy pode servir como
mtodo de concepo de mapas temticos.
Borba et. al. (2007) apresentaram uma metodologia baseada na utilizao da
lgica fuzzypara modelar a incerteza e a subjetividade inerentes ao processo de
alocao de custos ambientais.
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Observa-se, tambm, uma srie de estudos sobre o potencial de eroso dos
solos associado ao conceito da lgica fuzzy. O objetivo deste trabalho ser mostrar
como os estudos vem sendo conduzidos para melhor adequar a lgica fuzzy ao
estudo do potencial de eroso dos solos.
1.1 - EROSO DOS SOLOS
De acordo com o conceito de Arajo et. al. (2005) a eroso a perda dacamada superficial do solo pela ao da gua e/ou vento causando a perda da
fertilidade e levando a degradao do solo. Brady (1989) enfatiza que nenhum outro
fenmeno do solo mais destrutivo em mbito mundial do que a eroso, pois
abrange perdas de gua e de nutrientes minerais essenciais para os vegetais em
ritmos muito mais elevados do que ocorrem mediante lixiviao e, contudo, as
partculas de sedimentos removidos podem deslocar-se para corpos hdricos
transformando-se em problema de poluio. Segundo Eswaran (2001) a degradaodos solos continuar sendo um grande problema por todo o sculo 21 por causa do
seu impacto na produtividade agronmica, no meio ambiente, e seu efeito na
qualidade de vida.
Diversos so os fatores associados s causas de degradao dos solos,
podendo ser categorizados como fatores facilitadores (desmatamento,
superpastoreio, topografia, textura do solo) e fatores diretos (uso de mquinas,
drenagem insuficiente, chuvas fortes), segundo definio de Arajo et. al. (2005).Werland (2004) apresenta o modelado do relevo como sendo a causa e
consequncia da eroso, enfatizando como a energia do relevo confere elevado
grau de fragilidade a Bacia Sedimentar do Paran na busca pelo equilbrio,
comandado pela dinmica fluvial.
A identificao dos fatores causadores da eroso dos solos proporcionou a
elaborao de uma equao universal de perda dos solos, desenvolvida pelo
Departamento de Agricultura dos Estados Unidos na dcada de 60 e 70
(WISCHMEIER & SMITH, 1978). Os fatores abordados pela equao universal so:
(i) fator (R) de precipitao e escoamento, que corresponde precipitao e ao
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escoamento e mede a fora erosiva de ambos; (ii) fator (K) de erodibilidade do solo,
que indica a capacidade de eroso de acordo com a capacidade de infiltrao e a
estabilidade estrutural do solo; (iii) fator topogrfico (LS) que reflete a influncia do
comprimento e do desnvel da encosta; (iv) fator de cobertura e manuseio do solo
(C), que representa a influncia das variaes nos sistemas de cultivo e de
manuseio sobre as perdas de solo e; (v) fator (P) de prticas de controle, que
engloba os benefcios das culturas em curvas de nvel, em fileiras e outras prticas
de controle.
A perfeita compreenso de como atuam todos esses fatores de extrema
importncia para aferio do potencial de eroso dos solos. Segundo Arajo et. al.
(2005) a Geomorfologia passa a ter um importante papel, juntamente com aPedologia, no diagnstico de reas degradas, pois todas, ou quase todas, as
atividades que os seres humanos desenvolvem na superfcie terrestre esto sobre
alguma forma de relevo ou algum tipo de solo.
1.2 - EROSO DOS SOLOS E A LGICA FUZZY
Parecido com outros modelos empricos de eroso do solo, a equao
universal de perda dos solos descreve a relao entre perda de solo e diversos
fatores ambientais e de manejo definidos atravs da observao, mensurao,
experimento e analises estatstica. Isso levou ao problema comum de todos os
modelos empricos, fcil de aplicar porem questionvel no que se refere descrioadequada da relao entre perda de solo e fatores determinantes.
Desde a introduo da equao universal de perda dos solos nos anos 60 e
70, novos estudos esto sendo utilizados no aperfeioamento desta equao e na
elaborao de novas equaes. Incluindo novos e revisados mapas de isoietas; uma
nova equao para comprimento e inclinao das encostas; um subfator para
calcular um fator de manejo da cobertura do solo e; novos valores de praticas
conservacionistas tanto para reas agrcolas quanto para pastagens.
De acordo com Cohen et. al. (2008) a maioria dos modelos para
determinao da eroso dos solos no so capazes de aferir com preciso o
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potencial de eroso em grandes reas heterogneas. Uma das causas principais
apontada pelo autor est na incerteza associada quantificao dos parmetros dos
modelos. Frana et. al. (2005) acreditam que as limitaes de tais modelos
empricos sejam decorrentes de: (i) necessitam de um grande volume de dados,
alguns deles de difcil obteno; (ii) so geralmente desenvolvidos para regies
diferentes daquelas nas quais so aplicados; (iii) na maioria das vezes so criados
para escalas nas quais diferentes interaes e processos podem ser importantes.
Frente s dificuldades para precisar o potencial de eroso dos solos atravs
de modelos empricos, a lgica fuzzy vem sendo utilizada no aperfeioamento
desses modelos.
Tran et. al. (2002) discutiram a aplicao de modelo baseado na lgica fuzzypara aperfeioar a representao do RUSLE - Revised Universal Soil Loss Equation
(RENARD et. al., 1994). Uma analise de mais de 1.700 conjunto de dados, tomados
de mais de 200 parcelas de 21 locais diferentes nos Estados Unidos, mostrou que
eroso do solo no foi adequadamente descrito apenas pela multiplicao dos 5
fatores do RUSLE, em todos os casos. A abordagem de modelo baseado na lgica
fuzzy foi utilizada para tornar a estrutura do RUSLE mais flexvel em descrever a
relao entre eroso do solo e outros fatores, e em tratar com dados e modelosincertos. A utilizao do modelo baseado na lgica fuzzynesse estudo permitiu que
o modelo de regresso linear do RUSLE fosse trocado por um modelo de regresso
fuzzy. Esse estudo mostrou que a abordagem do modelo baseado na lgica fuzzy
aplicada no RUSLE foi superior a tradicional abordagem estatstica e pode ser
utilizada em outros modelos empricos.
Barreto-Neto & Souza Filho (2008) apresentaram um modelo baseado na
lgica fuzzy para estimar o escoamento superficial em uma bacia hidrogrficatropical. Os dados utilizados foram coletados em uma bacia tropical coberta pela
Floresta Atlntica e pastagens, e envolveu compilao de mapas, processamento de
dados multiespectrais ASTER, e trabalho de campo. O resultado deste estudo
demonstrou como o clculo do escoamento superficial pelo modelo fuzzy chegou
bem prximo do escoamento mensurado em campo, confirmando o potencial de se
usar a teoria fuzzyem modelos de fenmenos naturais.
Cohen et. al. (2008) desenvolveram um modelo baseado na lgica fuzzypara
aferir o potencial de eroso dos solos (fuzzy-based dynamic soil erosion model \
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FuDSEM). Neste modelo so estabelecidas funes a cada conjunto de dados e
calculado utilizando os seguintes parmetros:
a) Potencial De Umidade Do Solo: que utiliza o tempo decorrido da chuva
anterior a tomada dos dados; declividade da encosta; ndice de umidade e;
capacidade de campo.
b) Potencial De Escoamento Superficial: que utiliza o valor calculado no grupo
(i); excesso de infiltrao; volume de chuva dirio e; a cobertura vegetal.
c) Potencial Da Capacidade De Transporte: que utiliza o valor calculado no
grupo (ii); ndice de acmulo de escoamento superficial e; declividade.
d) Potencial De Eroso Do Solo: que utiliza o valor calculado no grupo (iii) e; ondice (K) de erodibilidade dos solos utilizado na equao universal de
perda do solo.
Lobo et. al. (2006) avaliaram a vulnerabilidade natural eroso do solo no
municpio de Morro do Chapu-BA, a partir do modelamento das variveis, geologia,
geomorfologia, solo, clima, vegetao e uso do solo. As variveis foram integradas
por operadores de lgica fuzzy. Os autores concluram que modelamentos baseadosem lgica fuzzy possibilitam a codificao do conhecimento, numa forma mais
coerente ao modo como os especialistas pensam, aproximando-se assim, do modo
cognitivo utilizado por eles na anlise de problemas, tornando a apreenso da
realidade muito mais confivel.
Frana et. al. (2005) propuseram uma metodologia para estimar a distribuio
espacial de classes de potencial eroso fazendo-se uso dos conceitos de lgica
fuzzy em um modelo que se diferencia pelo nmero reduzido de variveis, poisutiliza somente duas provenientes dos mapas de declividade e de cobertura do solo.
Os modelos (USLE e Fuzzy) foram aplicados na rea teste microbacia do Rio
Pimentel, localizada no Municpio de So Fidlis, Estado do Rio de Janeiro e,
posteriormente, foi realizada uma anlise comparativa entre os resultados obtidos
pelos dois mtodos. Os resultados mostraram que o modelo fuzzy pode vir a ser
utilizado para otimizar visitas ao campo e intervenes quanto ao manejo, uso e
cobertura do solo, entretanto, para validao dos resultados obtidos, o trabalho de
campo imprescindvel.
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Para Mitra et. al. (1998), existe a necessidade de se desenvolver mtodos
simples para o prognstico de reas com grande vulnerabilidade a eroso utilizando
dados imprecisos, com custo reduzido, e com certa preciso. Os autores utilizaram,
novamente, uma comparao entre modelo baseado na lgica fuzzy e a equao
universal de perda de solo (USLE), e os resultados corroboram com o que foi
discutido at o momento; comparado com o prognstico obtido atravs do modelo
USLE, o modelo baseado na lgica fuzzyfoi eficiente na diferenciao de reas com
potencial a eroso dos solos utilizando pequena base de dados.
1.3 - CLASSIFICAO FUZZY
De acordo com Meirelles (1997), em vez de se classificar as informaes
geogrficas em classes definidas de forma exata e depois atribuir pesos s classes,
conforme feito na classificao por mdia ponderada, pode-se adotar uma outra
estratgia a qual reescalona-se o dado original em uma escala de graduaocontnua atravs da atribuio de valores contnuos de pertinncia, que podem ser
atribudos a atributos individuais ou a grupos de atributos.
O valor de pertinncia atribudo cada classe ir depender (i) da funo
utilizada para atribuir valores de classificao contnua e; (ii) em como estes valores
variam com a distncia, no espao de atributos, e com as fronteiras estritas da
classe.
Dessa forma, um conjunto de valores fuzzy A em X definidomatematicamente como o par ordenado:
A = {(x, A(x) )}, x X(1)
Onde X = (x) o universo de discurso, A(x) o grau de pertinncia de x em
A. O valorA(x) um nmero que pertence ao intervalo [0,1], onde 1 representa a
associao total do conjunto, e 0 a no associao. Os graus de associao de x
em A refletem uma espcie de ordem que no baseada na probabilidade, mas na
possibilidade. Estes valores so obtidos por funes de pertinncia.
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Desta forma, contrariamente aos conjuntos tratados na lgica booleana, que
permitem apenas o uso de funes de associao binria, identificando valores ou
verdadeiros ou falsos, o conjunto fuzzyadmite a possibilidade de uma associao
parcial.
Um mapa resultante da sobreposio de vrios Planos de Informao fuzzy,
pode ser obtido atravs da utilizao de operadores, ou seja, vrios operadores
podem ser aplicados para combinar funes de pertinncia de dois ou mais mapas.
Segundo Meirelles (1997), para o caso do cruzamento temtico em estudos a nvel
de planejamento regional, os seguintes operadores podem ser utilizados:
a) Interseo: FuzzyAND;
b) Unio: FuzzyOR;
c) Produtos Algbricos Fuzzy;
d) Soma Algbrica Fuzzy;
e) Operador Gama e;
f) Soma Convexa
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2 - MATERIAIS E MTODOS
2.1 - CARACTERIZAO DA REA DE ESTUDO
A bacia do rio Maca pertence aos Municpios de Nova Friburgo (onde nasce
o rio), Trajano de Moraes, Casimiro de Abreu, Rio das Ostras, Conceio de
Macabu, Carapebus e Maca (onde se situa a foz). Segundo a diviso da Fundao
CIDE, engloba praticamente toda a rea dos limites territoriais do municpio de
Maca (1.178 km), parte do municpio de Rio das Ostras (43 km), alm dos
municpios de Nova Friburgo (340 km), Casimiro de Abreu (90 km) e Conceio de
Macabu (88 km). A bacia drena uma rea de aproximadamente 1.773 km,
percorrendo cerca de 136 km, at desaguar no Oceano Atlntico (Figura 1).
Figura 1 - Mapa de Localizao da rea de EstudoFONTE: LAGESOLOS-UFRJ, 2009
Para delimitao da rea de estudo utilizou-se o limite da Unidade de
Conservao APA de Maca de Cima, adquirido atravs do site do IBAMA
(http://www.ibama.gov.br/zoneamento-ambiental). A APA compreende uma rea de
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aproximadamente 35.000 hectares abrangendo os Municpios de Nova Friburgo e
Casimiro de Abreu (Figura 2).
A geomorfologia da rea de estudo se insere nas escarpas da serra de
Maca, Macab e Imb, com uma amplitude topogrfica elevada, variando de 170 m
a quase 1800 m (Figura 3). Caracteriza-se por um conjunto de alinhamentos
serranos escarpados com orientao preferencial W-E ou WSW-ENE, que se
sucedem a leste da Serra dos rgos, sendo que alguns picos atingem quase
2.000m. Consiste no ltimo trecho escarpado da cadeia montanhosa da Serra do
Mar em territrio fluminense. A partir de Nova Friburgo, a escarpa da Serra do Mar
perde o seu aspecto de uma barreira montanhosa monoltica e passa a adquirir o
padro de um conjunto de cadeias serranas paralelas entre si e separadas pelosvales dos principais rios que cortam a regio: So Joo, Maca, Macabu e Imb.
Esses rios correm em direo preferencial W-E ou WSW ENE, em parte
condicionados por estruturas de mesma direo, promovendo o desmantelamento
desse trecho da Serra do Mar, que apresenta direo SW-NE. O relevo acidentado
prolonga- se at o rio Paraba do Sul, a jusante de So Fidlis, num trecho
estrangulado dessa bacia, a partir de onde se inicia o seu baixo curso (Dantas,
2000; Silva & Cunha, 2001).
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Figura 2 - Mapa de Localizao da rea de Estudo.
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Figura 3 - Mapa hipsomtrico da rea de Estudo. Referncia: dados ASTER-GDEM.
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2.2 - MTODOS
O modelo conceitual proposto explora relaes de causa-efeito do princpio
fundamental das relaes especficas entre os processos e fatores da eroso dos
solos. Pode ser formulado como uma equao de fator de condio, conforme
proposto por Metternicht & Gonzalez (2005):
Potencial Eroso = f (A1, A2, A3, ..., An) (2)
Onde A1, A2, A3, ..., Anrepresentam elementos (parmetros) da paisagem que
participam na promoo da eroso dos solos.
A construo de modelo baseado na lgica fuzzyrequer:
a) Determinar a estrutura do modelo;
b) Formular a base de conhecimento;
c) Selecionar os mtodos de processamento fuzzye;
d) Validao.
A estrutura do modelo compreende a seleo das variveis de entrada e
sada; o nmero de sub-modelos; e a conexo entre eles. A formalizao do
conhecimento realizada na constituio dos conjuntos fuzzye das regras.
Atravs de funes de pertinncia e operadores fuzzy, o conhecimento
processado e os valores de sada correspondem aos valores de entradacomputados. Valores de entrada incorporados ao modelo podem ser extrados de
base de dados geogrficos, observaes de campo, e outros dados auxiliares.
O modelo baseado no conhecimento Fuzzy requer expertise para decidir os
tens a seguir:
a) Elementos da paisagem relacionados com a eroso (gradiente de
declividade e cobertura vegetal, por exemplo);
b) Condies primrias (regras lingusticas) que represente o potencial ao
risco de eroso dos solos;
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c) Tipos de parmetros da funo de pertinncia (trapezoidal, triangular,
sigmoidal, etc) e;
d) Produo das regras fuzzy (IF THEN), e escolhas dos operadores fuzzy(unio, interseo, etc).
O diagrama a seguir ilustra como foi desenvolvido o modelo baseado no
conhecimento fuzzy.
Figura 4 - Modelo baseado na lgica fuzzy(Modificado de Metternicht & Gonzalez - 2005).
No presente estudo, a aplicao do modelo baseado na lgica fuzzyse deu
atravs da mensurao de variveis lingusticas, que foram agregados em 4
subndices com funes de pertinncia distintos (Modificado de Cohen et. al., 2008 -Figura 5):
Conjunto 1 POTENCIAL DE UMIDADE DO SOLO = (i) ndice de umidade, (ii)
aspecto da vertente e; (iii) capacidade de campo.
Conjunto 2 POTENCIAL DE ESCOAMENTO SUPERFICIAL = (i) potencial de
umidade do solo (conjunto 1); (ii) condutividade hidrulica; (iii) precipitao
mdia anual e;(iv) cobertura vegetal.
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Conjunto 3 CAPACIDADE DE TRANSPORTE = (i) potencial de escoamento
superficial (conjunto 2); (ii) declividade e; (iii) pedoforma da encosta (cncava ou
convexa).
Conjunto 4 POTENCIAL DE EROSO DO SOLO = (i) capacidade de transporte
(conjunto 3); (ii) densidade do solo e; (iii) porosidade total.
Figura 5 - Esquema de organizao dos dados de entrada do modelo (Modificado de Cohen et. al., 2008).
2.3 - CONSTRUO DO MODELO
O modelo foi desenvolvido utilizando-se a mdulo Fuzzy ToolBox do
programa MatLab. Desenvolveram-se Sistemas de Inferncia Fuzzy (SIF) para a
avaliao do potencial eroso.
O processo de desenvolvimento dos SIFs compreendeu 5 etapas: (i)
fuzzificao dos dados de entrada; (ii) aplicao de operadores fuzzy; (iii) aplicao
do mtodo de implicao; (iv) agregao dos dados de sada e; (v) defuzzificao.
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a) Fuzzificao dos dados de entrada:
O primeiro passo foi definir os dados de entrada e determinar o grau a quepertencem a cada um dos conjuntos fuzzy apropriados atravs de funes de
pertinncia. No Fuzzy Toolbox, a entrada sempre um valor crisp numrico
limitada ao universo de discurso da varivel de entrada e a sada um grau de
adeso fuzzyno conjunto de qualificao lingstica (sempre o intervalo entre 0 e 1).
A Fuzzificao dos dados de entrada consiste no clculo da funo de
pertinncia dos parmetros selecionados dos conjuntos fuzzy. A funo de
pertinncia expressa como o grau de pertinncia de xem A determinado (fA(x)).
Existem algumas possibilidades para determinao dos graus de pertinncia
e para esse estudo foi usado: Semantic Import Model - Modelo de Importao
Semntica (Metternicht & Gonzalez, 2005) que utiliza uma funo de pertinncia que
definida a priori pelo usurio para determinar o grau de pertinncia de xem A.
Permite a incorporao do conhecimento pelo especialista na determinao
do tipo de funo de pertinncia.
b) Aplicao de Operadores Fuzzy:
O operador fuzzy aplicado para obter um nmero que representa o
resultado de uma determinada regra.
No Fuzzy ToolBox dois mtodo AND so suportados (min; prod), e dois
mtodos OR so suportados (max; probor).
c) Aplicao do Mtodo de Implicao:
A conseqencia da aplicao do mtodo de implicao um conjunto fuzzy
representado por uma funo de pertinncia, que pesa de forma adequada as
caractersticas lingsticas que lhe so atribudos.
Dois mtodos so suportados pelo FuzzyToolBox: min; prod.
d) Agregao dos Dados de Sada:
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A agregao o processo pelo qual os conjuntos fuzzyque representam as
sadas de cada regra so combinados em um nico conjunto fuzzy.
O FuzzyToolBox possui trs mtodos: max; probor; sum.
e) Deffuzificao:
A entrada para o processo de defuzzificao um conjunto fuzzy(o conjunto
fuzzy decorrente da agregao dos dados) e a sada um nmero nico. Assim
como a fuzzificao ajuda a avaliao da regra, durante os passos intermdios, a
sada final desejada para cada varivel geralmente um nmero nico. No entanto,
a agregao de um conjunto fuzzyengloba uma gama de valores de sada, e assim
devem ser defuzzificados a fim de resolver um nico valor de sada a partir do
conjunto.
O mtodo de defuzzificao mais popular o clculo do centride, que
retorna o centro da rea sob a curva. Existem cinco mtodos suportados pelo Fuzzy
ToolBox: centroid, bisector, middle of maximum (the average of the maximum value
of the output set), largest of maximum, and smallest of maximum.
Os parmetros utilizados para os SIFs foram:
Sistema do tipo Mamdani
Mtodo Operadores AND mnimo
Mtodo Operadores OR mximo
Mtodo de implicao mnimo
Mtodo de agregao mximo
Defuzzificador centride (centro de gravidade - COG).
2.4 - CARACTERIZAO E OBTENO DOS DADOS
Conjunto 1 = Potencial De Umidade Do Solo
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(iii) Capacidade de Campo (CC) Segundo Brady (1989), capacidade de
campo ou capacidade de umidade do campo, a porcentagem de gua
remanescente em um solo, dois ou trs dias aps haver sido saturado e haver
cessado a drenagem livre. De acordo com Fabian & Ottoni Filho (2000), a
quantidade de gua que um perfil do terreno, sem vegetao e evaporao, retm
contra a ao da gravidade, aps plenamente inundado e deixado drenar livremente
por uns poucos dias (um a quatro dias), em condies de campo, determina o
volume mximo aproximado de gua que um solo bem drenado pode armazenar por
longos perodos sem evapotranspirao.
O efeito das caractersticas do solo na umidade do solo representado pela
capacidade de campo em cada clula. A capacidade do solo de reter gua variaconsideravelmente com a textura do solo, quantidade de matria orgnica, e outras
caractersticas fsicas.
A Capacidade De Campo (CC) foi obtida atravs do software Soil Water
Characteristics (http://hydrolab.arsusda.gov/soilwater/Index.htm) desenvolvido pelo
Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) em parceria com a
Universidade do Estado de Washington.
Para o desenvolvimento do software, anlises estatsticas foram conduzidasutilizando propriedades da gua do solo mensuradas de uma grande variedade de
solos provenientes do banco de dados do Departamento de Agricultura dos Estados
Unidos (USDA). As equaes foram formuladas com base em tenses de umidade
do solo de 0,33kPA e 1.500kPA, e entrada de ar baseada nas variveis de textura
do solo e matria orgnica. Essas anlises estatsticas foram combinadas com
equaes de condutividade mais os efeitos de densidade, granulometria, e
salinidade (Saxton & Rawls, 2006).As formulaes utilizadas pelo programa para o clculo dos parmetros do
solo se baseiam em Saxton & Rawls (2006). Os dados de entrada do programa
foram os de textura do solo (distribuio granulomtrica das fraes areia, silte e
argila) e foram obtidos atravs de coletas realizadas em campo pela equipe do
LAGESSOLOS da UFRJ (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o
interpolador IDW (Inverse Distance Weighted).
Os pontos de coleta de solos esto evidenciados na figura a seguir:
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Figura 6 - Pontos de coleta de solos.
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Conjunto 2 = Potencial De Escoamento Superficial
(i) Resultados do conjunto 1 Potencial de Umidade do Solo (PU).
(ii) Condutividade Hidrulica (CH) Parmetro que traduz a facilidade com
que a gua se movimenta ao longo do perfil do solo, e est diretamente relacionada
capacidade do solo em conduzir gua (Carvalho, 2002). De acordo com Brady
(1989), a Condutividade Hidrulica a demonstrao da rapidez com que a gua flui
atravs do solo em consequncia de determinado potencial de gradiente.
A Condutividade Hidrulica est intimamente ligada com a capacidade da
gua em infiltrar-se em determinado solo. Segundo Guerra (2005), a umidade dosolo, medida que aumenta, vai dificultando a ao da infiltrao, resultando na
saturao e, consequentemente, na formao de poas.
Segundo Morgan (2005), a chuva que atinge o solo pode ser armazenada em
pequenas depresses ou cavidades na superfcie ou pode infiltrar-se no solo,
contribuindo para o armazenamento de humidade do solo, e para movimento lateral
das guas subterrneas no solo. Quando o solo incapaz de absorver mais gua, o
excesso contribui para o escoamento sobre a superfcie, resultando em eroso porescoamento superficial ou por sulcos e voorocas. Durante uma tempestade, os
espaos entre as partculas do solo ficam cheias com gua e as foras capilares
diminuem de modo que, a taxa de infiltrao comea elevada no incio de uma
tempestade e diminui para um nvel que representa a taxa mxima sustentada em
que a gua pode passar atravs do solo a nveis mais baixos. A Figura 7 abaixo
demonstra taxas de infiltrao de vrios tipos de solos.
A condutividade hidrulica tambm foi obtida atravs do software Soil WaterCharacteristics. As formulaes utilizadas pelo software para o clculo dos
parmetros do solo se baseiam em Saxton & Rawls (2006). Os dados de entrada do
software foram os de textura do solo (distribuio granulomtrica das fraes areia,
silte e argila) e foram obtidos atravs de coletas realizadas em campo pela equipe
do LAGESSOLOS da UFRJ (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o
interpolador IDW (Inverse Distance Weighted).
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Figura 7 - Taxa de infiltrao em diferentes solos (Morgan, 2005).
(iii) Precipitao Mdia Anual (PREC) A precipitao mdia foi cauculada
com os dados das mdias das mximas anuais, pois representam mais a
erosividade das chuvas. A quantidade de gua proveniente de eventos de chuva
considerada como um dos principais agentes causadores da eroso dos solos, no
apenas por causarem a saturao dos solos, mas tambm pelo papel do Splash
que, de acordo com Guerra (2005), prepara as partculas que compem o solo para
serem transportadas pelo escoamento superficial. Essa preparao se d tanto pela
ruptura dos agregados, quebrando-os em tamanhos menores, como pela prpria
ao transportadora que o salpicamento provoca nas partculas dos solos. Para
Morgan (2005), a exposio contnua a tempestades intensas enfraquece
consideravelmente o solo.
Esse parmetro foi obtido atravs de dados de 8 estaes pluviomtricas do
entorno, dados estes coletados no site da Agncia Nacional de guas - ANA
(http://hidroweb.ana.gov.br/). Atravs desses dados gerou-se o mapa de Isoietas de
precipitao. Para o mapeamento utilizou-se o interpolador IDW (Inverse Distance
Weighted).
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O Quadro a seguir apresenta as 8 estaes pesquisadas:
Quadro 1 - Estaes pluviomtricas do entorno da rea de estudo.
ESTAO PERODO
Quarteis 1968 / 2009
Fazenda So Joaquim 1968 / 2009
Piller 1951 / 2009
Fazenda So Joo 1968 / 2009
Teodoro de Oliveira 1966 / 2009
Galdinpolis 1951 / 2009
Vargem Alta 1966 / 2009
Fazenda Oratrio 1968 / 2009
(iv) Cobertura Vegetal (VEG) Os processos de eroso pela gua esto
intimamente relacionados com os caminhos tomados pela gua, no seu movimento
atravs da cobertura e ao longo da superfcie do solo. Durante uma tempestade,
parte da gua cai diretamente na terra, quer porque no h vegetao ou porque ela
passa atravs de aberturas entre as copas das rvores. Parte da chuva
interceptada pela copa, de onde ou retorna para a atmosfera por evaporao ou
encontra seu caminho para o solo por gotejamento das folhas, ou descendo os
caules das plantas escoando pelo tronco (Morgan, 2005).
Segundo Zhongming et. al. (2010), a cobertura vegetal um importante
parmetro utilizado para avaliar a relao entre vegetao e eroso do solo. Em
geral, a eroso do solo diminui com um aumento na cobertura de vegetao.
Mohammad & Adam (2010) indicam que vrios estudos em diferentes condies
ambientais tm demonstrado o efeito positivo da cobertura vegetal na reduo da
eroso hdrica e, ainda segundo esses autores, a vegetao controla a eroso do
solo por meio de sua copa, razes, e componentes da camada da serrapilheira. Para
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Cerdan et. al. (2010), anlises estatsticas confirmam a influncia dominante da
cobertura para a eroso do solo.
Dessa forma, a vegetao possui papel de extrema relevncia na avaliao
do potencial eroso a medida que diminui a ao direta do Splash no solo.
Foram utilizadas imagens de satlite LANDSAT 5 do ano de 2011, baixados
no site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE
(http://www.dgi.inpe.br/CDSR/), fazendo-se composio de bandas no software ENVI
e, posteriormente, foi extrado o Normalized Difference Vegetation Index tambm no
ENVI.
Para a extrao do ndice NDVI, foram usadas bandas do infra-vermelho
prximo (0,760 0,900) e o vermelho (0,630 0,690), que no sensor TM dasimagens LANDSAT correspondem as bandas 4 e 3 respectivamente.
Na banda 4, a vegetao verde, densa e uniforme, reflete muita energia,
aparecendo bem clara nas imagens, e apresenta sensibilidade rugosidade da copa
das florestas (dossel florestal). Na banda 3, a vegetao verde, densa e uniforme,
apresenta grande absoro, ficando escura, permitindo bom contraste entre as reas
ocupadas com vegetao (ex.: solo exposto, estradas e reas urbanas), e apresenta
bom contraste entre diferentes tipos de cobertura vegetal (ex.: campo, cerrado efloresta).
Os valores das clulas do raster de sada variam de -1 a +1, onde valores
mais altos correspondentes aos solos com cobertura vegetal, e os mais baixos aos
solos expostos.
Conjunto 3 = Capacidade De Transporte
(i) Resultados do conjunto 2 Potencial de escoamento superficial (PES).
(ii) Declividade (DEC) Para Gabriels (1999), quanto mais ngreme a
inclinao da encosta maior a perda de solo por causa do aumento na velocidade da
gua de escoamento. Segundo Cohen et. al (2008), o transporte de sedimentos
influenciado por uma variedade de fatores dentre estes as caractersticas
topogrficas.
Esse parmetro tambm foi obtido no ArcGis, com a ferramenta Spatial
Analyst, e utilizou o modelo digital ASTER - GDEM.
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No processamento do software, para cada clula Slope calcula a taxa mxima
de alterao no valor a partir dessa clula aos seus vizinhos. Basicamente, a
alterao mxima na elevao ao longo da distncia entre a clula e seus oito
vizinhos identifica a descida mais ngreme a partir da clula.
(iii) Pedoforma da Encosta (PED) A Curvatura de uma superfcie um
atributo topogrfico que descreve convexidade / concavidade de uma superfcie do
terreno. De um ponto de vista aplicado, a pedoforma da encosta pode ser usada
para descrever as caractersticas fsicas de uma bacia de drenagem, num esforo
para compreender os processos de eroso e do escoamento. A declividade afeta a
taxa global de movimento, enquanto a curvatura do perfil afeta a acelerao edesacelerao do fluxo e, portanto, influencia a eroso e deposio.
Zevenbergen & Thorne (1987), ao fazerem uma analise comparativa da
topografia da superfcie da terra, apontam para dois tipos de curvatura da superfcie
(pedoforma da encosta), uma curvatura na direo do gradiente de declividade
(profile curvature) e outra transversal (plan curvature). Para o presente estudo
considerou-se apenas a curvatura na direo do gradiente de declividade, pois
influencia na taxa de variao da inclinao, afeta acelerao do fluxo e, portanto,influencia o assoreamento e a degradao (Zevenbergen & Thorne, 1987). Para
Romstad & Etzelmuller (2012), a curvatura descreve a taxa de variao da inclinao
ao longo de uma linha de fluxo e pode ser relacionado com a acelerao /
desacelerao do fluxo gravitacional.
Segundo IPT (1986) existe uma maior concentrao de ocorrncias erosivas
em relevos de transio e morrotes constitudas por vertentes relativamente
declivosas, superiores a 15% e com perfis convexos e retilneos. Pois a existnciacomum de vertentes com rupturas de declive favorecem nesses locais a
concentrao de guas pluvias. De acordo com Resende (1985), o carreamento de
terra em condies comparveis, menor na encosta cncava e maior na Convexa.
Foi obtido no ArcGis, com a ferramenta Spatial Analyst, e utilizou o modelo
digital ASTER GDEM.
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Figura 8 - Ilustrao do carreamento de terra (Resende, 1985).
Conjunto 4 = Potencial De Eroso Do Solo
(i) Resultados do conjunto 3 Capacidade de Transporte (PCT).
(ii) Densidade do Solo (DA) Segundo Brady (1989), densidade de volume ou
densidade aparente representa a massa de solo seco, por unidade de volume,
includos seus espaos de ar. A densidade aparente determinada pela quantidade
dos espaos porosos, como tambm pelos slidos dos solos. Assim, solos com
elevada proporo de espaos de poros em relao aos slidos, tem densidades de
volume menores do que outros mais compactados e com menos espaos de poros
(Brady, 1989). O aumento da densidade aparente com a profundidade do perfil
tende a aumentar, devido s presses exercidas pelas camadas superiores que
provocam a compactao do solo, reduzindo a porosidade (Kiehl, 1979).
Este fator foi utilizado na avaliao da compactao da camada superficial do
solo, na profundidade de aproximadamente 5 cm. Os dados de densidade aparente
foram obtidos atravs de coletas realizadas em campo pela equipe do
LAGESSOLOS DA UFRJ (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o
interpolador IDW (Inverse Distance Weighted).
(iii) Porosidade Total (PORO) Entende-se por porosidade de um solo o
volume no ocupado pelos constituintes slidos do solo. Tal volume ocupado pelo
ar e pela gua (Silva, 2005). O tamanho deste espao de poros , em grande parte,
consequente da arrumao das partculas slidas. Se h tendncia em
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permanecerem em contato ntimo, como nas areias e subsolos compactos, a
porosidade total fica reduzida. Se so distribudos em agregados porosos, como
comum nos casos de solos de textura mdia, com elevado montante de matria
orgnica, os espaos de poros por unidade de volume sero elevados (Brady, 1989).
De acordo com Guerra (2001), a porosidade est relacionada de maneira
inversa com a densidade aparente, ou seja, medida que a densidade aparente
aumenta, a porosidade diminui, consequentemente ocorre reduo da infiltrao
da gua no solo.
Os valores de Porosidade foram calculados atravs dos dados de Densidade
Aparente e Densidade de Partculas (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o
interpolador IDW (Inverse Distance Weighted).
2.5 - PADRONIZAO NO-BOOLEANA DOS DADOS
Os dados foram padronizados em uma escala contnua de adequabilidadevariando entre 0 (menos adequada) 255 (mais adequada). Os fatores contnuos
resultantes que foram produzidos foram desenvolvidos usando funes de
associao a conjuntos fuzzy, isto , a transio entre membros e no membros de
uma localizao no conjunto gradual.
O reescalonamento dos dados foi realizado no software IDRISIS ANDES,
utilizando-se a ferramenta FUZZY, que estima os valores de cada elemento do
conjunto fuzzy (possibilidade) em cada pixel baseado nas seguinte funes depertinncia: sigmoidal; j-shaped; linear
As funes Sigmoidal, J e Linear so controladas por quatro pontos
ordenados, do mais baixo ao mais alto na escala de medida. Os pontos podem ser
duplicados para criar funes monotnicas ou simtricas. No presente estudo foram
utilizadas as funes Sigmoidal e Linear.
A funo Sigmoidal produzida usando uma funo cosseno:
-
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- 39 -
(4)
A funo Linear utilizada apresentada a seguir:
(5)
ndice de Umidade: tendncia de a gua acumular em algum lugar da bacia, e
a tendncia da fora gravitacional para mover a gua pela encosta. Quanto maior o
ndice de Umidade, maior o potencial eroso.
A padronizao foi realizada atravs de uma funo sigmoidal Monotonically
Increasing; onde o ponto a = 0 e o ponto b = 10.
Aspecto da Vertente: todas as vertentes de uma encosta possuem diferentes
nveis de susceptibilidade para o potencial eroso. Os dados categricos foram
escalonados determinando-se um ndice subjetivo para cada categoria. Foram
atribudos os ndices:
Quadro 2 - Potencial eroso dos solos em relao ao aspecto da vertente. CATEGORIA POTENCIAL NDICE
Flat (-1)
Muito Baixo 50North (0-22.5)
Northeast (22.5-67.5)
East (67.5-112.5)Southeast (112.5-
157.5)Alto 200
South (157.5-202.5) Alto 200
Southwest (202.5-247.5)
Muito Alto 255
West (247.5-292.5) Mdio 150
Northwest (292.5- Baixo 100
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337.5)
North (337.5-360) Muito Baixo 50
Capacidade de Campo: Quantidade mxima que um solo pode reter gua.
Maior capacidade para reter gua, igual menor potencial eroso.
A padronizao foi realizada atravs de uma funo linear Monotonically
Decreasing; onde o ponto c = 11,7005 % vol e o ponto d = 33,3785 % vol
Condutividade Hidrulica: Facilidade com que a gua se movimenta ao longo
do perfil do solo. De uma forma geral, maior condutividade significa menor
capacidade de reter gua, ou seja, maior potencial eroso.A padronizao foi realizada atravs de uma funo linear Monotonically
Increasing; onde o ponto a = 4,63 mm-hr e o ponto d = 121,01 mm-hr.
Precipitao Mdia Anual: Quanto maior o volume de chuva, maior opotencial eroso.
A padronizao foi realizada atravs de uma funo sigmoidal Monotonically
Increasing; onde o ponto a = 200 mm e o ponto b = 300 mm.
Cobertura Vegetal: Quanto maior o valor do NDVI, menor o potencial eroso.
A padronizao foi realizada atravs de uma funo linear Monotonically
Decreasing; onde o ponto c = -0,33 e o ponto d = +0,82.
Declividade: Quanto maior a declividade, maior o potencial eroso.
A padronizao foi realizada atravs de uma funo Sigmoidal Monotonically
Increasing; onde o ponto a = 0 e o ponto b = 45.
Pedoforma da Encosta: Quanto mais convexa (valores positivos), maior opotencial a eroso.
A padronizao foi realizada atravs de uma funo Sigmoidal Monotonically
Increasing; onde o ponto a = -10 e o ponto b = 1.
Densidade do Solo:Quanto menor a Densidade Aparente do solo, menor opotencial eroso.
A padronizao foi realizada atravs de uma funo Linear Monotonically
Increasing; onde o ponto a = 0 e o ponto b = 1,45 g/cm.
Porosidade Total: Quanto maior a Porosidade Total do solo, menor o
potencial a eroso.
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A padronizao foi realizada atravs de uma funo Linear Monotonically
Decreasing; onde o ponto c = 41% e o ponto d = 70%.
2.6 - SISTEMAS DE INFERNCIA FUZZY(SIF)
O desenvolvimento dos modelos para os sistemas de inferncia foi feito a
partir do planejamento da combinao das variveis de entrada de forma a gerar
produtos intermedirios com significado semntico, permitindo pontos de controle no
processo de apoio tomada de deciso. Foram estabelecidos quatro grupos devariveis:
POTENCIAL DE UMIDADE DO SOLO - POTENCIAL DE ESCOAMENTO
SUPERFICIAL - POTENCIAL DE CAPACIDADE DE TRANSPORTE - POTENCIAL
DE EROS O DO SOLO
Para cada grupo de fatores foi estabelecida uma forma de combinaoatravs de SIFs, objetivando manter a cada resultado parcial o significado e a
possibilidade de usar a imagem resultante como elemento de controle da qualidade
e significncia do processamento.
SIF 1: ndice de Umidade (IU) + Capacidade de Campo (CC) = ndice de Umidade
Ampliado (IUA).
SIF 2: ndice de Umidade Ampliado (IUA) + Aspecto da Vertente (ASP) = Potencial
de Umidade do Solo (PU):
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SIF 3: Condutividade Hidrulica (CH) + Precipitao Mdia (PREC) = Condutividade
Hidrulica Ampliada (CHA):
SIF 4: Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA) + Cobertura da Vegetao (VEG) =
CHAV:
SIF 5: CHAV + Potencial de Umidade do Solo (PU) = Potencial de Escoamento
Superficial (PES):
SIF 6: Declividade (DEC) + Pedoforma da Encosta (PED) = Declividade Ampliada
(DECA):
SIF 7: Declividade Ampliada (DECA) + Potencial de Escoamento Superficial (PES) =
Potencial de Capacidade de Transporte (PCT):
SIF 8: Densidade do Solo (DA) + Porosidade (PORO) = Textura do Solo (TEXSOL):
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SIF 9: Textura do Solo (TEXSOL) + Potencial de Capacidade de Transporte (PCT) =
Potencial a Eroso (PE):
De forma geral, as variveis de entrada foram modeladas com base em 5
estados, definidos em funes de pertinncia triangulares (Muito Baixo, Baixo,
Mdio, Alto, Muito Alto, potencial a eroso). A opo pelas funes triangulares
deve-se ao fato de se ajustarem adequadamente a variveis lingusticas quedescrevem estados e em funo da transio desses estados ser linear e contnua,
numa escala de muito baixo a muito alto (Jamel, 2010). Como todos os dados de
entrada dos SIFs variavam de 0 a 255, o pico dos tringulos extremos foi ajustado
para esses valores e o espao entre as funes extremas foi dividido
equitativamente.
Figura 9 - Funo triangular utilizada n0 SIF 1.
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Cada subsistema SIF foi processado individualmente, com base em comandos do
MATLAB, sendo os passos registrados abaixo, a ttulo de exemplo, para o SIF 7
(Jamel, 2010).
a) Exportar o SIF do mdulo FuzzyToolbox para o Workspace.
b) Preparo das variveis para processamento, com a converso do formato matricial
para uma coluna de valores (array) de cada pxel, atravs da funo IM2COL.
O prenome col foi utilizado em todas as variveis convertidas para o formato
coluna, para identificao.
>> coldeca = im2col(deca,'indexed',[593 1276],'distinct');
>> colpes = im2col(pes,'indexed',[593 1276],'distinct');
c) Alocao de memria para a varivel de entrada da funo EVALFIS, constitudapelas duas colunas compostas numa matriz [756.668,2], que primeiro preenchida
em zeros com a funo ZEROS:
>> entradasif7 = zeros(756668,2);
d) Em seguida feito o preenchimento dessa varivel de entrada (entradasif7, no
exemplo) com as duas colunas geradas anteriormente. Neste passo feita
simultaneamente a converso do formato UINT8 (unsigned integer 8 bits) para o
formato double" (ponto flutuante de dupla preciso), adequado ao processamento:>> entradasif8(:,1) = double(coldeca);
>> entradasif8(:,2) = double(colpes);
e) Processamento do SIF, atravs da funo em linha de comando EVALFIS, sendo
Sif 7 o nome do SIF a ser utilizado, j carregado no Workspace:
>> colpct = evalfis(entradasif7,sif7);
f) A varivel obtida como sada, colpct, j est no formato coluna/double e pode
entrar no SIF seguinte.g) Para recomposio da varivel de sada no formato imagem, foi utilizada a funo
RESHAPE, que remonta a matriz original em linhas e colunas. A funo IMAGE foi
utilizada para mostrar a imagem em modo grfico, permitindo a visualizao e
controle de parmetros, como a escala de cores utilizada.
>> pct = reshape(colpct,[593 1276]);
>> image(pct)
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3 - RESULTADOS E DISCUSSES
3.1 - POTENCIAL DE UMIDADE DO SOLO
O mapeamento do Potencial de Umidade do Solo foi realizado atravs da
sobreposio de mapas temticos com a aplicao de dois Sistemas de Inferncia
Fuzzy(SIF), SIF 1 e SIF 2:
a) SIF 1 - ndice de Umidade (IU) + Capacidade de Campo (CC) = ndice de
Umidade Ampliado (IUA).
Para o mapeamento do Potencial de Umidade do Solo, o primeiro parmetro
analisado foi o ndice de Umidade (IU), que demonstra a tendncia de a gua
acumular em algum lugar da bacia, e a tendncia da fora gravitacional para mover
a gua pela encosta, ou seja, quanto maior o IU, maior o potencial a eroso. O mapa
do IU (Figura 10) apresenta, em azul, os locais onde h a tendncia de acmulo de
gua, que indicam grandes reas de contribuio e reas mais planas. Localizaesmais ngremes recebem um valor de ndice pequeno pois so reas mais bem
drenadas, enquanto localizaes suavemente inclinadas recebem um valor de ndice
elevado.
O padro especial do IU apresentado na Figura 10 est diretamente
relacionado com o Modelo de Elevao Digital ASTER-GDEM (30 metros de
resoluo espacial) utilizado na gerao do Modelo Digital do Terreno
Hidrologicamente Consistido.
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A distribuio espacial da Capacidade de Campo apresentada naFigura 11
apresenta uma relao inversa com o potencial a eroso, ou seja, quanto maior
capacidade para reter gua, menor potencial eroso. Essa distribuio espacial
est diretamente relacionada com o interpolador utilizado na gerao da superfcie
da Capacidade de Campo, que para esse estudo utilizou-se o IDW (Inverse distance
weighted) que determina os valores das clulas utilizando uma combinao linearponderada de um conjunto de pontos de amostra. O peso uma funo da distncia
inversa.
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Figura 10 - Espacializao do ndice de Umidade (IU) na rea de estudo.
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Figura 11 - Espacializao da Capacidade de Campo (CC) na rea de estudo.
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O produto gerado do SIF 1, que aqui foi classificado como ndice de Umidade
Ampliado, indica claramente a variao espacial do potencial a eroso considerando
apenas o ndice de Umidade (IU) e a Capacidade de Campo (CC). Ou seja, na
Figura 12, abaixo, os altos valores de IUA coincidem com altos valores de ndice de
Umidade (IU) e baixos valores de Capacidade de Campo (CC), e que correspondem
ao alto potencial a eroso.
Observa-se na Figura 12como reas bem drenadas, com maior capacidade
para reter gua, evitando grande acmulo de gua, apresentaram os menores
valores, e com isso representam as reas com menor potencial a eroso dos solos,
considerando apenas esses parmetros. Essa tendncia evidenciada naFigura 12
atravs da colorao amarelada indo at esverdeada.Contrariamente, reas pouco drenadas, com grande potencial para acumular
gua, representam as reas com maior potencial a eroso, e esto evidenciadas na
Figura 12pela colorao mais azul e vermelha.
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Figura 12 - Mapeamento resultante do SIF 1, ndice de Umidade Ampliado (IUA).
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b) SIF 2: ndice de Umidade Ampliado (IUA) + Aspecto da Vertente (ASP) =
Potencial de Umidade do Solo (PU):
A distribuio espacial do Potencial de Umidade do Solo foi gerada a partir do
resultado da sobreposio do ndice de Umidade do solo (IU) com a Capacidade de
Campo (CC) que resultou no ndice de Umidade Ampliado (IUA), acrescentando-se oparmetro Aspecto da Vertente (ASP).
No presente estudo, o Aspecto da Vertente foi utilizado para representar a
posio do relevo em relao a incidncia de chuvas e, dessa forma, vertentes com
orientao sudoeste e sul foram as que receberam maiores valores,
consequentemente so as que esto mais relacionadas com alto potencial a eroso.
Como resultado da sobreposio de altos valores de IUA mais as vertentes
voltadas para sudoeste e sul, obteve-se o mapa de Potencial de Umidade do Solo(Figura 14), onde as reas com colorao de azul a vermelho indicam reas com
altos valores de PU e, consequentemente, alto potencial a eroso.
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Figura 13 - Espacializao do Aspecto da Vertente (ASP) na rea de estudo.
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Figura 14 - Mapeamento resultante do SIF 2 Potencial de Umidade do Solo (PU).
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3.2 - POTENCIAL DE ESCOAMENTO SUPERFICIAL
O mapeamento do Potencial de Escoamento Superficial foi realizado atravs
da sobreposio de mapas temticos com a aplicao de trs Sistemas de
Inferncia Fuzzy(SIF), SIF 3, SIF 4 e SIF 5:
a) SIF 3 - Condutividade Hidrulica (CH) + Precipitao Mdia (PREC) =
Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA)
O segundo grupo analisado foi o Potencial de Escoamento Superficial, e o
primeiro processamento contemplou dados de Condutividade Hidrulica do solo
(CH) e Precipitao Mdia anual (PREC), resultando no parmetro chamado de
Condutividade Hidrulica Ampliado (CHA).
O parmetro Condutividade Hidrulica demonstra a facilidade com que a gua
se movimenta ao longo do perfil do solo, ou seja, maior condutividade significa
menor capacidade de reter gua e, maior potencial eroso. Dessa forma, na
Figura 15abaixo, a colorao mais amarelada indica altos valores de CH e maior
potencial a eroso.
A distribuio espacial das chuvas ao longo da bacia (Figura 16), aponta parapequenas pores onde ocorrem chuvas intensas, evidenciadas pela colorao
avermelhada no mapa, e que esto associadas com o alto potencial a eroso.
Entretanto, mesmo com essas pequenas pores demonstrativas de chuvas
intensas, a regime de chuvas como um todo bastante elevado, variando de 214
mm/ano a 353 mm/ano.
Como resultado da combinao da Condutividade Hidrulica e da
Precipitao Mdia Anual, obteve-se o mapa de Condutividade Hidrulica Ampliada
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(CHA), evidenciando naFigura 17reas com colorao azulada e avermelhada, que
representam reas com alto potencial a eroso.
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Figura 15 - Espacializao da Condutividade Hidrulica (CH) na rea de estudo.
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Figura 16 - Espacializao da Precipitao (PREC) na rea de estudo.
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Figura 17 - Mapeamento resultante do SIF 3 Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA).
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b) SIF 4 - Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA) + Cobertura da Vegetao
(VEG) = CHAV.
Com o resultado do SIF 3, onde houve o cruzamento dos parmetros
Condutividade Hidrulica e Precipitao Mdia anual, obteve-se o parmetro
classificado como Condutividade Hidrulica Ampliada. Esse parmetro foi utilizadocomo dado de entrada no SIF 4 e foi combinado com o parmetro Cobertura da
Vegetao (VEG).
Para o mapeamento da cobertura vegetal na rea de estudo, utilizou-se o
ndice de Vegetao por Diferena Normalizada (Normalized Difference Vegetation
Index NDVI) aplicado sob as bandas 3 e 4 de uma imagem LandSat, e os valores
apresentados noFigura 18abaixo indicam que valores negativos de NDVI prximos
de zero (-0,1 a 0,1) geralmente correspondem a reas rochosas ou de solo exposto,os baixos valores positivos representam arbustos e pastagens (aproximadamente
0,2 a 0,4), enquanto valores elevados indicam reas florestadas (valores que se
aproximam de 1). Na figura abaixo, a colorao avermelhada indica reas de solo
exposto ou reas rochosas; a colorao amarela indica reas de vegetao
arbustiva ou pastagens; e a colorao esverdeada at a azulada indica reas de
vegetao arbrea.
A combinao do mapeamento de cobertura vegetal VEG (Figura 18) com
o mapa Condutividade Hidrulica Ampliada- CHA (Figura 17), resultou no mapa
denominado CHAV (Figura 19), onde a colorao azul e vermelha so indicativas de
altos valores de Condutividade Hidrulica CH (Figura 15), Precipitao Mdia
Anual PREC (Figura 16), e reas desprovidas de vegetao, correspondendo as
reas com alto potencial eroso dos solos (considerando esses trs elementos).
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Figura 18 - Espacializao da Cobertura Vegetal (VEG) na rea de estudo.
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Figura 19 - Mapeamento resultante do SIF 4 CHAV.
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c) SIF 5 - CHAV + Potencial de Umidade do Solo (PU) = Potencial de
Escoamento Superficial (PES):
O ltimo SIF deste grupo gerou o mapeamento do Potencial de Escoamento
Superficial, e para isso utilizou-se como parmetros aqueles que foram associados
na composio do mapeamento do CHAV (Figura 19): Condutividade Hidrulica(CH), Precipitao Mdia Anual (PREC), e Cobertura da Vegetao (VEG), somados
ao mapeamento do Potencial de Umidade dos solos (PU), que foi gerado a partir dos
parmetros: ndice de Umidade do solo (IU), Capacidade de Campo (CC), e Aspecto
da Vertente (ASP).
Desta forma, observa-se algumas reas com colorao esverdeada indicando
regies com baixo a mdio potencial a eroso, extensas reas com colorao azul
indicando regies com alto potencial a eroso, e pequenas pores da rea deestudo apresentando colorao vermelha, que indica regies com potencial a eroso
muito alto.
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Figura 20 - Mapeamento resultante do SIF 5 Potencial de Escoamento Superficial (PES).
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3.3 - POTENCIAL DE CAPACIDADE DE TRANSPORTE
O mapeamento do Potencial de Capacidade de Transporte foi realizado
atravs da sobreposio de mapas temticos com a aplicao de dois Sistemas de
Inferncia Fuzzy(SIF), SIF 6 e SIF 7.
a) SIF 6: Declividade (DEC) + Pedoforma da Encosta (PED) = Declividade
Ampliada (DECA).
O terceiro grupo analisado contempla parmetros que exercem alguma
influncia sobre a capacidade de transportar sedimentos, e que para este estudo
convencionou-se chamar de Potencial de Capacidade de Transporte (PCT). A
primeira combinao realizada neste grupo (SIF 6), considera os parmetros
Declividade (DEC) e Pedoforma da Encosta (PED).
A declividade influencia na capacidade de transporte de sedimentos e
tambm na quantidade de perda de solo, pois quanto mais ngreme uma encosta
maior a perda de solo decorrente do aumento na velocidade da gua que no
consegue ser armazenada. AFigura 21abaixo demonstra que poucas regies com
colorao amarelada avermelhada possuem grande inclinao, chegando a 60
graus de inclinao, e que so consideradas reas com grande potencial eroso
dos solos.
O parmetro Pedoforma da Encosta (PED) representa a curvatura de uma
superfcie, e que podem ser convexa, cncava, ou plana. A curvatura de uma
superfcie afeta a acelerao e desacelerao do fluxo e, portanto, influencia a
eroso e deposio de sedimentos. A curvatura convexa facilita a acelerao do
fluxo e, portanto, aumenta o potencial de eroso dos solos.
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A Figura 22, demonstra que poucas regies possuem uma curvatura
cncava, especificamente quelas adjacentes talvegues e cursos dgua, e que
est evidenciado pelo colorao azulada. A colorao mais amarelada indica regies
onde a curvatura da superfcie mais convexa e, consequentemente, com maior
potencial a eroso.
A combinao desses dois fatores gerou o mapa chamado Declididade
Ampliada (DECA), onde naFigura 23as regies com colorao mais avermelhada
indicam alto potencial eroso dos solos.
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Figura 21 - Espacializao da Declividade (DEC) na rea de estudo.
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Figura 22 - Espacializao da Pedoforma da Encosta (PED) na rea de estudo.
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Figura 23 - Mapeamento resultante do SIF 6 Declividade Ampliada (DECA).
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b) SIF 7 - Declividade Ampliada (DECA) + Potencial de Escoamento Superficial
(PES) = Potencial de Capacidade de Transporte (PCT).
O resultado do SIF 6 (DECA), que considerou os parmetros Declividade
(DEC) e Pedoforma da Encosta (PED), foi combinado com o resultado do SIF 5,
onde gerou-se o mapa de Potencial de Escoamento Superficial PES (Figura 20),para produzir o mapa de Potencial de Capacidade de Transporte (PCT).
O mapa apresentado na Figura 24, demonstra grandes reas com alto grau
de Potencial de Capacidade de Transporte (reas avermelhadas), evidenciando que
nessas reas h grande risco eroso dos solos. Observa-se tambm extensas
reas com colorao azulada, indicando regies com Potencial de Capacidade de
Transporte variando do grau mdio ao alto e que tambm so sujeitas ao risco de
eroso, e tambm vrias reas com colorao esverdeada que evidenciam reascom baixo potencial ao escoamento superficial e eroso dos solos.
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Figura 24 - Mapeamento resultante do SIF 7 Potencial de Capacidade de Transporte (PCT).
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3.4 - POTENCIAL DE EROSO DO SOLO
O mapeamento do Potencial de Eroso do Solo foi realizado atravs da
sobreposio de mapas temticos com a aplicao de dois Sistemas de Inferncia
Fuzzy(SIF), SIF 8 e SIF 9.
a) SIF 8: Densidade do Solo (DA) + Porosidade (PORO) = Textura do Solo
(TEXSOL).
O ltimo grupo de anlise consiste na combinao de parmetros de textura
dos solos com os parmetros geradores do mapa de Potencial de Capacidade de
Transporte (PCT). A primeira anlise, SIF 8, faz a combinao dos parmetros
Densidade Aparente (DA) e Porosidade Total (PORO) para a gerao do mapa de
Textura do Solo (TEXSOL).
O mapeamento da Densidade do Solo DA (Figura 25) representa a
quantidade de espaos porosos no solo em proporo ao volume ocupado pelos
slidos, sendo que elevados valores de densidade de volume indicam solos mais
compactados e mais sujeitos eroso dos solos. AFigura 25abaixo apresenta, em
rosa, as regies com solos com densidade de volume mais elevados, demonstrandomaior compactao dos solos, e consequentemente maior potencial eroso. Por
outro lado, as reas com colorao mais esverdeadas contemplam as regies onde
o solo possui uma elevada proporo de espaos de poros em relao ao volume
ocupado, com densidade aparente menor, e com baixo potencial eroso.
Quanto maior a Densidade Aparente (DA), menor a Porosidade Total
(PORO), e maior o escoamento superficial. AFigura 26, demonstra as reas onde o
solo possui maior Porosidade Total (vermelho) e menor porosidade (azul).
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7/29/2019 Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da baci
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Dessa forma, o produto gerado da combinao desses dois parmetros
resultou
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