A. P. D. Borges, Abmael de Sousa Lima Junior, Lucas Amorim Amaral Menezes, Simone Rosa da Silva, K. Lafayette
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Abstract
O estudo dos principais elementos e condicionantes do meio físico, juntamente com o Geoprocessamento, é responsável por resolver problemas sociais e ambientais de um território, utilizando-se de Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Esses são capazes de analisar áreas e extrair dados importantes voltados à vulnerabilidade ambiental, que trata das relações entre as atividades humanas e os componentes ambientais, associadas ao limiar de ruptura dos mesmos. Para realizar esse estudo, a metodologia utilizada foi desenvolvida baseada em uma adaptação aos estudos de Crepani et al. (2001), Zaloti et al. (2015) e Gomes et al. (2021), considerando os planos de informações espaciais das variáveis: solos, declividade, uso e ocupação do solo e pluviometria, analisando a bacia hidrográfica do rio Goiana, que está localizada na zona da mata norte do estado de Pernambuco, identificando-se também as características morfométricas da bacia. Esse estudo apresenta a construção da matriz de classificação de vulnerabilidade à erosão hídrica e de uma Análise Hierárquica de Processo (AHP), que tem como finalidade auxiliar na tomada de decisão sob múltiplos critérios, evidenciando uma melhor aderência das variáveis ao resultado final. Foi desenvolvido então, um modelo evidenciado em um mapa resultante da vulnerabilidade à erosão hídrica na bacia hidrográfica do rio Goiana. Os resultados da vulnerabilidade à erosão foram analisados em cinco classes: muito baixa (0,5%), baixa (31,9%), média (34,7%), alta (32,8%) e muito alta (0,1%).
研究物理环境的主要因素和制约因素,结合地理处理,负责利用地理信息系统(gis)解决领土的社会和环境问题。它们能够分析区域并提取与环境脆弱性有关的重要数据,环境脆弱性涉及人类活动与环境成分之间的关系,与它们的阈值相关。进行研究,使用的方法是基于一个适应Crepani et al。(2001)的研究中发现,Zaloti et al。(2015)和戈麦斯et al。(2021),考虑到计划空间信息的变量:土壤、坡度、土壤和职业和降水探测Goiana河流域地区,位于北部的伯南布哥,识别也是盆地的形态特征。本研究提出了水侵蚀脆弱性分类矩阵和层次过程分析(AHP)的构建,旨在帮助在多个标准下进行决策,显示变量对最终结果有更好的依从性。然后开发了一个模型,在goias河流域易受水侵蚀的地图上得到了证明。对侵蚀脆弱性结果进行了5类分析:极低(0.5%)、低(31.9%)、中(34.7%)、高(32.8%)和非常高(0.1%)。