ads:
EDNA SUELI PONTALTI
SUBSÍDIOS PARA A IMPLEMENTAÇÃO DE PLANO DE MANEJO EM
PARQUE MUNICIPAL POR MEIO DE SISTEMA DE INFORMAÇÃO
GEOGRÁFICA
MARINGÁ
PARANÁ – BRASIL
MAIO – 2009
id26751613 pdfMachine by Broadgun Software - a great PDF writer! - a great PDF creator! - http://www.pdfmachine.com http://www.broadgun.com
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
EDNA SUELI PONTALTI
SUBSÍDIOS PARA A IMPLEMENTAÇÃO DE PLANO DE MANEJO EM
PARQUE MUNICIPAL POR MEIO DE SISTEMA DE INFORMAÇÃO
GEOGRÁFICA
Dissertação apresentada à Universidade
Estadual de Maringá, como parte das
exigências do Programa de Pós-
graduação em Agronomia, área de
concentração em Solos e Nutrição de
Plantas, para obtenção do título de
Mestre.
MARINGÁ
PARANÁ – BRASIL
MAIO – 2009
ads:
Dados Internacionais de Catalogação-na-Publicação (CIP)
Pontalti, Edna Sueli
P811 Subsídios para a implementação de plano de manejo
em parque municipal por meio de sistema de
informação geográfica /Edna Sueli Pontalti. --
Maringá: [s.n.],2009.
53 f.
Orientador : Profº Drº Marcos Rafael Nanni.
Dissertação (mestrado) – Programa de Pós-
Graduação em Agronomia. Universidade Estadual de
Maringá.
1. Unidades de conservação. 2. Sistema de
informações geográficas. 3. Zoneamento ambiental. 4.
AHP. I. TÍTULO
CDD 21. ed. 631.4
ii
Dedico esse trabalho
ao Engenheiro Florestal ELEUTÉRIO LANGOWSKI, pela sua luta incansável
para a criação do Parque Municipal Cinturão Verde de Cianorte, que hoje é um
patrimônio ambiental de todos os cianortenses.
iii
AGRADECIMENTOS
A Deus, pela graça da vida a mim concedida.
À minha pequena família, pelo apoio e consideração.
Ao querido amigo e Mestre Eleutério Langowski (LEO), pelo incansável
apoio e incentivo nos momentos turbulentos.
À querida amiga Adriane, pelo carinho, apoio e momentos de
descontração.
Ao meu orientador, Dr. Marcos Rafael Nanni, pelos vastos
conhecimentos transmitidos durante o curso e pela sua dedicada paciência em
acreditar no meu esforço.
Aos professores do Departamento de Agronomia da Universidade
Estadual de Maringá, pelos ensinamentos que ficarão por toda a vida.
Aos pesquisadores e toda equipe responsável pela elaboração do
Plano de Manejo do Parque Cinturão Verde, pelos relevantes resultados
alcançados.
Às pessoas que colaboraram de forma espontânea, respondendo o
questionário.
À Associação de Proteção ao Meio Ambiente de Cianorte –
APROMAC, pela longa história de luta em prol da vida e defesa da
sustentabilidade do Planeta.
Enfim, agradeço a todos que de forma direta ou indireta tiveram
participação em mais essa etapa da minha vida acadêmica.
iv
BIOGRAFIA
EDNA SUELI PONTALTI, filha de Hélio Pontalti (In memoriam) e de
Maria Ivanir Hrescak Pontalti, nasceu na cidade de Cianorte, Estado do
Paraná, no dia 28 de outubro de 1976.
De 1984 a 1987, cursou as séries primárias na Escola Municipal Barão
do Cerro Azul, município de Japurá - PR.
De 1988 a 1991, cursou o Ensino Fundamental na Escola Estadual
Pedro Fecchio, no município de São Tomé - PR.
De 1992 a 1995, cursou o Ensino Médio – Técnico em Contabilidade
no Colégio Estadual Santos Dumont, no município de São Tomé - PR.
De 1996 a 1999, fez o Curso de Magistério, no Colégio Estadual
Santos Dumont, no município de São Tomé - PR.
No ano 2000, ingressou na Universidade Paranaense, onde cursou
Ciências Biológicas com Ênfase em Biotecnologia, concluindo no ano de 2003.
No ano de 2004, ingressou na Escola de Engenharia da Universidade
de São Paulo, onde concluiu o Curso de Especialização em Educação
Ambiental e Recursos Hídricos – Perspectivas para o Século XXI.
Em maio de 2005, foi contratada pela Associação de Proteção ao Meio
Ambiente de Cianorte - PR, para executar em parceria com a Prefeitura
Municipal de Cianorte e Conselho Municipal do Meio Ambiente, projetos de
Educação Ambiental e Manejo da Fauna Silvestre.
No ano de 2006, ingressou na Universidade Tecnológica Federal do
Paraná, onde concluiu o Curso de Especialização em Gerenciamento e
Auditoria Ambiental.
Em março de 2007, ingressou no Programa de Pós-graduação em
Agronomia, nível Mestrado, na área de concentração em Solos e Nutrição de
Plantas, da Universidade Estadual de Maringá.
v
“A natureza é o único livro que oferece
um conte
údo valioso em todas as suas folhas”.
Johann Goethe
vi
ÍNDICE
LISTA DE TABELAS ................................................................................... vii
LISTA DE FIGURAS .................................................................................... viii
LISTA DE ABREVIATURAS ........................................................................
x
RESUMO ...................................................................................................... xi
ABSTRACT .................................................................................................. xiii
1. INTRODUÇÃO ......................................................................................... 1
2. HIPÓTESE ............................................................................................... 3
3. OBJETIVOS ............................................................................................. 4
4. REVISÃO DE LITERATURA ................................................................... 5
4.1 CONCEITUAÇÃO DE PLANO DE MANEJO ...................................... 5
4.1.1 Planejamento ambiental ............................................................. 6
4.1.2 Zoneamento ................................................................................. 7
4.1.3 Zoneamento ecológico ............................................................... 7
4.1.4 Zoneamento do Parque Cinturão Verde .................................... 10
4.2 SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS – SIG ..................... 12
4.2.1 Componentes de um SIG ............................................................
13
4.2.2 Processo de modelagem ............................................................ 13
4.2.3 SIG e zoneamento ecológico ......................................................
15
4.3 MÉTODO AHP – ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ...................... 16
4.3.1 Benefícios, limitações e aplicações do AHP ............................ 18
4.4 ÍNDICE DE KAPPA ............................................................................. 18
5. MATERIAL E MÉTODOS ........................................................................ 20
5.1 ÁREA DE ESTUDO .............................................................................
20
5.2 LEVANTAMENTO DE DADOS ........................................................... 23
5.3 PREPARAÇÃO DA BASE CARTOGRÁFICA E ESTABELECIMENTO
DO BANCO DE DADOS GEORREFERENCIADO ...............................
23
5.3.1 Documentação cartográfica ....................................................... 23
5.3.2 Sistema computadorizado para tratamento de imagens digitais ....
23
vii
5.3.3 Sistema de Informação Geográfica e de tratamento de imagens
multiespectrais ......................................................................................
24
5.3.4 Composição do banco de dados do Spring ............................. 24
5.3.5 Manipulação das informações para a tomada de decisão ...... 26
5.3.5.1 Incorporação e cruzamento dos dados no programa Spring ... 26
5.3.5.1.1 Declividade ........................................................................ 27
5.3.5.1.2. Pedologia ..........................................................................
28
5.3.5.1.3 Vegetação ......................................................................... 30
5.3.5.1.4 Uso e ocupação da terra ................................................... 30
5.4 APLICAÇÃO DE QUESTIONÁRIO PARA OS ESPECIALISTAS ....... 31
5.4.1 Manipulação dos dados ..............................................................
32
5.4.2 Geração do mapa por meio do processo AHP e estabelecimento
das zonas de manejo ............................................................................
35
5.4.3 Estabelecimento da similaridade dos mapas obtidos pelo método
convencional e o SIG ............................................................................
36
6. RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................... 37
6.1 CRUZAMENTO DOS DADOS .............................................................
39
6.2 RESULTADOS DO QUESTIONÁRIO APLICADO AOS ESPECIALISTAS ...
40
6.3 GERAÇÃO DO MAPA PELO SISTEMA SPRING ...............................
40
6.4 COMPARAÇÃO ENTRE O ZONEAMENTO REALIZADO PELOS
PESQUISADORES E O SISTEMA SPRING .........................................
42
6.5 AVALIAÇÃO DO MODELO OBTIDO PELO SISTEMA SPRING ........ 46
7. CONCLUSÕES ........................................................................................ 49
REFERÊNCIAS ............................................................................................ 50
viii
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Área de cada unidade de solo mapeada na área de existência
do Parque Cinturão Verde de Cianorte e suas adjacências .......
29
Tabela 2 Questionário aplicado aos especialistas .....................................
31
Tabela 3 Profissionais que participaram da pesquisa ...............................
32
Tabela 4 Agregação dos quesitos .............................................................
33
Tabela 5 Conceitos do coeficiente de concordância Kappa ......................
36
Tabela 6 Parâmetros estatísticos básicos da planialtimetria da área
urbana do município de Cianorte – PR .......................................
37
Tabela 7 Classes de declividade e área ocupada nos módulos do PCVC
e da área urbana e periurbana ...................................................
39
Tabela 8 Áreas, em hectares, e porcentagem relativa dos zoneamentos
estabelecidos pelos pesquisadores (A) e pelo sistema Spring (B) ...
43
Tabela 9 Matriz de erro gerada a partir do cruzamento entre os mapas
gerados pelos especialistas e pelo sistema Spring ....................
47
ix
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Localização do Município de Cianorte – PR ...............................
20
Figura 2 Localização do Parque Municipal Cinturão Verde ......................
21
Figura 3 Tela “banco de dados” e tela “projeto” ........................................
25
Figura 4 Tela “modelo de dados” e tela “painel de controle” ....................
25
Figura 5 Criação do banco de dados no Spring e geração da
representação cartográfica .........................................................
27
Figura 6 Área urbana e periurbana do município de Cianorte em visão 3D ....
28
Figura 7 Representação do cruzamento dos dados inseridos no Sistema
de Informação Geográficas para geração do zoneamento por
meio da AHP ...............................................................................
34
Figura 8 Representação da carta hipsométrica da área urbana e
periurbana de Cianorte ...............................................................
38
Figura 9 Representação da carta hipsométrica do município de Cianorte ...
38
Figura 10
Produto da execução da programação em Legal a partir da
equação gerada pelo método AHP .............................................
41
Figura 11
Modelo do zoneamento gerado pelo Spring ...............................
42
Figura 12
Representação dos mapas de zonas de manejo do PCVC ........
43
x
LISTA DE ABREVIATURAS
AHP Analytic Hierarchy Process
APROMAC Associação de Proteção ao Meio Ambiente de Cianorte
CMNP Companhia Melhoramentos Norte do Paraná
CONAMA Conselho Nacional do Meio Ambiente
EMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
GPS Global Positioning Systems
IAP Instituto Ambiental do Paraná
IBAMA Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos
Renováveis
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
ITCF Instituto de Terras, Cartografia e Florestas
Legal Linguagem Especial para Geoprocessamento Algébrico
MMA Ministério do Meio Ambiente
MNT Modelo Numérico de Terreno
ONG Organização Não Governamental
PCVC Parque Cinturão Verde de Cianorte
PI Plano de Informação
PM Plano de Manejo
SIG Sistema de Informações Geográficas
SNUC Sistema Nacional de Unidades de Conservação
SPRING Sistema de Processamento de Informações Geográficas
UC Unidade de Conservação
ZEFA Zona Primitiva de Elevada Fragilidade Ambiental
ZMF Zona Primitiva Mediamente Frágil
ZR Zona sujeita à recuperação
ZUE Zona de Uso Especial
ZV Zona Sujeita à Visitação
xi
RESUMO
PONTALTI, Edna Sueli, MS, Universidade Estadual de Maringá, maio de 2009.
Subsídios para a implementação de plano de manejo em parque
municipal por meio de sistema de informação geográfica.
Orientador: Prof. Dr. Marcos Rafael Nanni.
As unidades de conservação (UC’s) são manejadas e gerenciadas segundo um
planejamento específico denominado Plano de Manejo (PM), o qual precisa ser
revisto e aprimorado no decorrer do tempo, para melhor se adequar à realidade
da UC. Supõe-se que técnicas de análise multivariada, que relacionem um
amplo conjunto de variáveis ambientais, associadas a um Sistema de
Informações Geográficas (SIG), possam aprimorar e facilitar a execução de
diagnósticos e elaboração de zoneamento. Utilizando-se técnicas de
geoprocessamento, esse trabalho avaliou as potencialidades de um SIG, para
a definição de zonas de manejo do Parque Municipal Cinturão Verde de
Cianorte - PR. Para tanto, diferentes aspectos relacionados ao sistema biótico
e abiótico foram obtidos e, por meio de análise hierárquica com suporte à
decisão, foram gerados polígonos que representassem o zoneamento. O
processo hierárquico utilizou, para geração dos polígonos, temas, cuja
pontuação foi definida por pesquisadores de diferentes áreas. A eficiência do
método utilizado foi avaliada por meio da análise da área de manejo definidas
pelo SIG em comparação com o zoneamento realizado no Parque no ano de
2008. O método comparativo baseou-se no método estatístico de similaridade
ou índice de Kappa. No zoneamento estabelecido pelo programa Spring, foram
definidas cinco zonas, e o coeficiente de correlação Kappa, que mede a
concordância entre os modelos, foi de 0,57, indicando que há 57% de
concordância entre ambos, sendo considerado bom. Com os resultados
concluiu-se que a metodologia utilizada associada ao programa Spring,
compõem um sistema potencial para o uso nas etapas que envolvam o
planejamento e gerenciamento de unidades de conservação, subsidiando
objetivamente a tomada de decisão, principalmente no que diz respeito à
geração de mapas de zoneamento, onde é possível identificar as áreas
xii
prioritárias de visitação e as áreas de uso restrito, permitindo analisar grande
volume de dados quantitativos evidenciando similaridades ou diferenças não-
perceptíveis.
Palavras-chave: unidades de conservação, Sistema de Informações
Geográficas, zoneamento ambiental, AHP.
xiii
ABSTRACT
PONTALTI, Edna Sueli, MS, State University of Maringá, May 2009. Subsidies
for the implementation of the management plan in municipal park through
geographic information system.
Advisor: Prof. Dr. Marcos Rafael Nanni.
The conservation units (CU's) are managed according to a specific plan
denominated Management Plane (MP), which needs to be revised and
improved over time to better fit the reality of CU. It‘s certain witch that
multivariate techniques analysis to relate a wide range of environmental
variables, linked to a Geographic Information System (GIS) can enhance and
facilitate the implementation of diagnostics and zoning preparation. Using
reprocessing technology, this study evaluated the potential of a GIS in the
definition of management areas for the Cianorte’ Green Belt Park City. Biotic
and abiotic aspects were obtained and, by Hierarchical Analysis Process (HAP),
were to generate polygons that make up the zoning. The HAP used for
polygons generation, subjects whose score was defined by researchers from
different areas. The efficiency of the method was evaluated through the analysis
of the area of management defined by GIS in comparison with the zoning in the
Park held in 2008. The comparative method based on the index Kappa
statistical method. In the zoning established by the Spring, five areas were
defined, and the correlation coefficient Kappa, was 0.57, indicating 57% of
agreement, was considered good. With the results it was concluded that the
methodology associated to the Spring, up a system for potential use in steps
involving the planning and management of conservation units, subsidizing
objective decision-making, especially with regard to the generation of maps of
zoning, where you can identify the priority areas of visitation and areas of
restricted use, allowing analyzing large volumes of quantitative data showing
similarities or differences not perceptible.
Key words: conservation units, Geographic Information System, environmental
zones, Hierarchical Analyses Process.
1
1. INTRODUÇÃO
As Unidades de Conservação (UC’s) são porções delimitadas do
território nacional, especialmente protegidas por lei, pois contém elementos
naturais de importância ecológica ou ambiental. Em geral, ao se definir uma
área a ser protegida, são observadas suas características naturais e
estabelecidos os principais objetivos de conservação e o grau de restrição à
intervenção antrópica. Esta área será, então, denominada segundo uma das
categorias de Unidade de Conservação previstas por lei, das quais as
principais são: Parque, Estação Ecológica, Reserva Biológica, Reserva
Ecológica, Área de Proteção Ambiental, Reserva Extrativista e Área de
Relevante Interesse Ecológico.
A Lei Federal 9.985 de 18 de julho de 2000, instituiu o Sistema
Nacional de Unidades de Conservação (SNUC), composto pelo Conama,
Ministério do Meio Ambiente, Ibama, órgãos estaduais e municipais ligados ao
SNUC, que estabelece critérios e normas para a criação, implantação e gestão
das Unidades de Conservação, em seu art. 2º, afirmando que
[...] entende-se por Unidade de Conservação o espaço
territorial e seus recursos ambientais, incluindo as águas
jurisdicionais, com características naturais relevantes,
legalmente instituído pelo Poder Público, com objetivos de
conservação e limites definidos, sob o regime especial de
administração, ao qual se aplicam garantias adequadas de
proteção.
O planejamento e gerenciamento ambiental exigem a espacialização
de um conjunto de dados que necessitam ser comparados, sobrepostos e
avaliados de maneira integral. Desta forma, o uso de sistemas computacionais
capazes de gerenciar bancos de dados georreferenciados, torna-se
imprescindível, sendo os SIG’s (Sistemas de Informações Geográficas), cada
vez mais sofisticados, para formular diagnósticos e avaliações de alternativas
de ações e manejo ambiental, representando assim, uma ferramenta essencial
nos estudos de planejamento e gerenciamento dos recursos naturais.
2
O presente trabalho aplica-se ao Parque Cinturão Verde de Cianorte
(PCVC), com a introdução de técnicas de geoprocessamento na elaboração de
um banco de dados georreferenciados que estabelecerá o zoneamento do
parque para ser utilizado como base de apoio ao gerenciamento e seu manejo.
3
2. HIPÓTESE
Supõe-se que os sistemas de informações geográficas possibilitam a
avaliação e estabelecimento de zonas de manejo em unidades de conservação
(Parques Municipais), tão bem como aqueles estabelecidos pela análise
conjunta de dados realizados por especialistas.
4
3. OBJETIVOS
avaliar as potencialidades de um sistema de informações
geográficas (SIG), na definição de zonas de manejo para o Parque
Cinturão Verde de Cianorte (PCVC);
comparar o zoneamento realizado por especialistas e o SIG.
5
4. REVISÃO DE LITERATURA
4.1 CONCEITUAÇÃO DE PLANO DE MANEJO
O Plano de Manejo para Unidades de Conservação corresponde a um
processo dinâmico que utiliza técnicas de planejamento ecológico para
determinar o zoneamento de uma unidade de conservação, identificando e
caracterizando em zonas além de propor seu desenvolvimento físico de acordo
com suas finalidades e estabelecendo diretrizes básicas para o manejo da
unidade de conservação. O conceito de plano de manejo (PM), adotado no
Roteiro Metodológico (RM) do Ibama, é o que se encontra no Capítulo I, Art. 2º
XVII da Lei Nº 9.985/2000, que estabelece o Sistema Nacional de Unidades de
Conservação da Natureza (SNUC):
Documento técnico mediante o qual, com fundamento nos
objetivos gerais de uma Unidade de Conservação, se
estabelece o seu zoneamento e as normas que devem presidir
o uso da área e o manejo dos recursos naturais, inclusive a
implantação das estruturas físicas necessárias à gestão da
Unidade (IBAMA, 2005).
Os objetivos principais de um Plano de Manejo são:
levar a unidade de conservação (UC) a cumprir com os objetivos
estabelecidos na sua criação;
definir objetivos específicos de manejo, orientando a gestão da
UC;
dotar a UC de diretrizes para seu desenvolvimento;
definir as ações específicas para o manejo da UC;
promover a integração socioeconômica das comunidades do
entorno com a UC;
orientar a aplicação dos recursos financeiros destinados à UC.
De acordo com a Lei n
º 9.985/2000, “o Plano de Manejo deve abranger
a área da unidade de conservação, sua zona de amortecimento e os
corredores ecológicos”.
6
4.1.1 Planejamento ambiental
O planejamento ambiental trabalha com grande número de variáveis
(solo, vegetação, clima, fauna, geomorfologia, aspectos sociais etc.) que atuam
interativamente. A complexidade, em termos estruturais e da quantidade de
variáveis, requer o desenvolvimento de técnicas como suporte aos processos
de tomada de decisões. Nesse sentido, os sistemas de informações
geográficas (SIG’s) e o sensoriamento remoto são ferramentas fundamentais
no estudo e manejo dos recursos naturais, tornando o planejamento uma
atividade mais dinâmica e eficiente.
O planejamento da ocupação do ambiente pelo homem tem sido um
dos principais focos de preocupação para a implementação de políticas
públicas e técnicas que possam discipliná-la. A implementação de um sistema
de unidades de conservação constitui-se em uma estratégia para garantir a
preservação dos recursos naturais e incentivar o uso sustentável destes
recursos (MILANO et al., 1986).
As unidades de conservação também necessitam de planejamento
para que seus objetivos de manejo sejam plenamente satisfeitos. A
administração destas áreas depende exclusivamente do plano de manejo, que
é o instrumento básico para traçar as diretrizes de utilização e conservação dos
seus recursos naturais (WRI/UICN/PNUMA, 1992). O plano de manejo é quem
define o zoneamento da unidade de conservação, com o objetivo de se
caracterizar cada zona e propor ações para o seu correto desenvolvimento e
utilização. Este zoneamento é feito com base na combinação dos dados de
flora, fauna, vegetação, hidrografia, solos etc. Porém, delimitar o zoneamento
de unidades de conservação é uma tarefa complexa, exigindo recursos que
possam facilitá-la e torná-la mais eficiente. O zoneamento é utilizado pelos
planejadores como instrumento básico para o ordenamento da unidade em
estudo.
4.1.2 Zoneamento
Segundo Silva (2000), o zoneamento é definido como um instrumento
jurídico de ordenação do uso e ocupação do solo. Seu sentido sempre esteve
7
muito atrelado ao zoneamento urbano em nível municipal. O termo zoneamento
ambiental é mais amplo, e procurou dar mais ênfase à proteção de áreas de
significativo interesse ambiental e melhoria da qualidade de vida das
populações.
O zoneamento pode ser ambiental, urbano, industrial, e todas estas
qualificações buscam regular o uso da propriedade do solo e dos edifícios em
áreas homogêneas no interesse coletivo da população. Pode ser executado
nos níveis nacional, estadual, regional e municipal. O zoneamento ambiental foi
declarado como um dos instrumentos da Política Nacional do Meio Ambiente
(inciso II, artigo 9º, Lei nº 6.938/81). A Constituição do Estado do Rio de
Janeiro, de 1989, determina que o Estado, com a participação dos municípios e
da comunidade, promoverá o zoneamento ambiental do seu território (art. 263).
Na maioria dos demais Estados brasileiros, o zoneamento ambiental
também faz parte dos preceitos constitucionais e tem sido utilizado como parte
dos planos diretores de manejo das áreas de proteção ambiental, criadas a
partir de 1981.
4.1.3 Zoneamento ecológico
O zoneamento ecológico consiste no parcelamento de uma área
geográfica em setores ou zonas onde, depois de realizadas as devidas
análises, certas atividades são permitidas e outras são proibidas ou limitadas.
Consiste em identificar quais áreas mais adequadas para cada uso ou objetivo
de manejo. Portanto, o zoneamento é um procedimento usado para estratificar
a área, segundo critérios técnico-científicos, visando à prescrição de normas e
ações (GRIFFITH et al., 1995).
Um zoneamento tem por objetivo, ordenar o território segundo suas
características bióticas e abióticas básicas, por meio do agrupamento de áreas
e seus conjuntos formam unidades de terra relativamente homogêneas, a fim
de entender as individualidades de cada unidade propondo-lhes usos
diferenciados para o melhor aproveitamento de seus potenciais e, também, de
entender a dinâmica de funcionamento destas unidades em conjunto,
respeitando suas inter-relações e limitações.
8
Assim, a legislação ambiental nacional reafirma os zoneamentos como
importante instrumento de planejamento ambiental (Lei Federal nº 6.938/81),
contribuindo para disciplinar o uso das terras, organizar o espaço e solucionar
conflitos de uso. Podem ser estabelecidos em diferentes escalas espaciais
(para uma região, município, cidade, bairro etc) e com diferentes enfoques de
uso (rural, urbano e conservacionista).
No planejamento de unidades de conservação, o zoneamento constitui
a primeira etapa de sua organização interna, que deve culminar no
estabelecimento de um plano de manejo.
Assim, o zoneamento tem por finalidade relacionar as atividades
previstas para a unidade de conservação (científicas, culturais, recreativas,
preservacionistas), aos locais mais apropriados à sua realização, conforme as
características físicas e bióticas locais, a fim de compatibilizar a conservação
dos recursos naturais com outros usos. Cada parcela (ou zona) estabelecida
atende a um ou mais objetivos da unidade de conservação e possui as devidas
restrições ao uso.
Observa-se, porém, que apenas o zoneamento interno da unidade de
conservação não é suficiente à sua proteção, sendo imprescindível também o
controle das atividades em seu entorno. Um primeiro reconhecimento dessa
necessidade é expresso legalmente pelo Decreto Federal nº 99.274/90, que
institui um raio de proteção de 10 km ao redor das unidades de conservação,
onde as atividades deverão ficar subordinadas às normas editadas pelo Ibama.
É durante o processo de zoneamento que são identificadas as áreas de
maior fragilidade e são tomadas decisões acerca daquelas mais relevantes à
conservação, dos locais a serem recuperados e da infraestrutura necessária.
No entanto, para que estas decisões sejam possíveis, é necessário o
conhecimento da composição, estrutura e dinâmica dos ecossistemas. Esse
conhecimento passa pela análise das características geomorfopedológicas,
biológicas e antrópicas da unidade de conservação e da região em que se
insere. Assim sendo, a abordagem em planejamento ambiental deve ser
necessariamente holística, ou seja, considerando e interconectando todos os
componentes do meio.
O maior problema no planejamento de unidades de conserva
ção
caracteriza-se pela complexidade advinda do número de variáveis envolvidas,
9
as suas inter-relações e as incertezas associadas às mensurações destas
mesmas variáveis e a forma pela qual devem ser combinadas.
Nos últimos anos, esforços têm sido despendidos no sentido de se
desenvolver técnicas e procedimentos, associados com SIG’s, para equacionar
decisões que envolvem múltiplos critérios e objetivos (CHEN et al., 1994;
EASTEMAN et al., 1995; HICKEY; JANKOWSKI, 1997).
A imprecisão no conhecimento está associada a praticamente todos os
processos de tomada de decisões, e estas imprecisões podem ter basicamente
duas origens: os dados obtidos e as incertezas nas regras de decisão.
Incertezas incluem qualquer erro, conhecido ou não, ambiguidades ou
variações na base de dados e nas regras de decisão (EASTMAN, 1997).
Portanto, incertezas podem surgir de erros nas medições dos parâmetros,
ambiguidade conceitual ou desconhecimento acerca de parâmetros
importantes do modelo.
De acordo com Bollmam (2001), não se deve levar em conta
simplesmente os fatores ambientais, mas suas inter-relações com as atividades
humanas. Neste aspecto, pode-se enxergar o meio ambiente sobre dois pontos
de vista: a) o ecológico, que leva em conta a degradação de seus subsistemas
e; b) o econômico, que leva em conta fatores como saúde e saneamento
básico, entre outros.
Portanto a medição do desempenho ambiental deve estar vinculada a
ações antrópicas, estabelecendo um índice que inter-relacione os indicadores,
ponderando-se por meio de um método para que assim se estabeleça uma
sistemática de acompanhamento do desempenho ambiental perante um índice
que represente o ótimo global, em um dado espaço de tempo.
Nos processos de tomada de decisão, uma questão fundamental é
estabelecer como determinado atributo interfere no processo, definindo um
critério pelo qual ele limitará as opções de resolução do problema. Geralmente,
o limite deste critério não é muito claro, aparecendo então incertezas e
imprecisões.
Alguns pontos relevantes devem ser priorizados na elaboração do
zoneamento conforme Becker e Egler (1996):
10
a. representar instrumento técnico de informações sobre o território,
necessário para a sua ocupação racional e o uso sustentável dos
recursos naturais;
b. promover informação integrada em uma base geográfica;
c. classificar o território de acordo com a sua capacidade de suporte
ao uso e ocupação; e
d. ser condicionante de planejamento e de gestão para o
desenvolvimento em bases sustentáveis, colocando-se como
instrumento corretivo e estimulador desse desenvolvimento.
Segundo Brasil (1991), o zoneamento ambiental possui vantagens por:
a. permitir que se determine limite de possíveis irreversibilidades, por
conflitos ambientais e pontos de fragilidade biológica, antes que se
tomem decisões sobre o uso de cada área que, de outra forma,
poderiam causar danos irreversíveis tendo, portanto, caráter preventivo;
b. identificar as atividades antrópicas para cada setor da unidade
ambiental e seu respectivo manejo, possibilitando a
descentralização de comando e decisão; e
c. pelo fato da metodologia de zoneamento ambiental ser flexível,
permite que se adapte a definição e manejo de uma zona.
Portanto, o zoneamento ambiental constitui-se em um instrumento para
os gestores e todas as demais partes envolvidas que buscam o
desenvolvimento em bases sustentáveis.
4.1.4 Zoneamento do Parque Cinturão Verde
O zoneamento, segundo o SNUC em seu artigo 2º, se expressa pela
[...] definição de setores ou zonas em uma unidade de
conservação com objetivos de manejo e normas específicas,
com o propósito de proporcionar os meios e as condições para
que todos os objetivos da unidade possam ser alcançados de
forma harmônica e eficaz.
11
Considerando que o Parque Cinturão Verde é uma unidade de
conservação de uso indireto, o zoneamento visa basicamente:
organizar o espaço físico para promover o uso da área de forma
compatível com a categoria de manejo e não provocar sua
degradação;
definir áreas necessárias à intervenção para a recuperação;
mapear as áreas destinadas à proteção integral.
Portanto, para atender os objetivos de manejo de um Parque Municipal
foram definidas pelo Plano de Manejo (2009) as seguintes zonas de manejo.
Zona Primitiva de Elevada Fragilidade Ambiental – (ZEFA)
São todas as áreas próximas aos canais de drenagem que apresentam
remanescentes com representatividade do ambiente natural, onde a
primitividade do local permanece a mais preservada possível, não se tolerando
quaisquer alterações humanas, sendo permitida somente a pesquisa científica,
mediante autorização dos órgãos ambientais. O objetivo principal da ZEFA é
resguardar essas áreas e a proteção integral dos ecossistemas naturais,
mantendo-se o sistema natural livre, principalmente de degradação advinda de
processos erosivos.
Zona Primitiva Mediamente Frágil – (ZMF)
Nas áreas categorizadas como ZMF estão abrangidos todos os
remanescentes de melhor representatividade do ambiente natural do Parque
Cinturão Verde, tendo como objetivo principal a proteção integral dos
ecossistemas naturais endêmicos, recursos genéticos e espécies ameaçadas,
preservação e monitoramento ambiental.
Zona sujeita à recuperação – (ZR)
Esta zona tem caráter provisório e uma vez recuperado, a área pode
ser incorporada em outras zonas anteriormente descritas ou mesmo para
visitação, dependendo de sua capacidade suporte e condições locais que
possam restringir seu acesso, mesmo restabelecida a vegetação natural. As
12
áreas constantes nessas zonas caracterizam-se por apresentar degradações
resultantes da interferência humana, combinadas aos processos naturais, tais
como queimadas e quedas de árvores pelo vento. Compreendem as áreas de
recuperação aquelas cuja vegetação encontra-se substancialmente alterada,
com presença de vegetação secundária, devendo passar por processo de
restauração tanto natural como induzido.
Zona Sujeita à Visitação – (ZV)
É constituída por áreas naturais ou alterada onde o ambiente apresenta
condições de estabilidade para possibilitar o acesso intensivo. A vegetação é
bem desenvolvida, sobre os solos com elevado suporte as condições químicas
e de erosão.
Zona de Uso Especial – (ZUE)
É aquela constituída por áreas naturais ou alteradas pelo homem onde
há a presença de construções existentes dentro dos limites do parque com
finalidade à recreação, manutenção das atividades do parque, compostas por
áreas onde se encontram o Centro de Educação Ambiental e a Secretaria
Municipal do Meio Ambiente (PLANO DE MANEJO, 2009).
4.2 SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS – SIG
Inicialmente, é necessário enfatizar que a informação é uma ferramenta
essencial no suporte às atividades de gerenciamento na sociedade
contemporânea, na qual as mudanças ambientais estão ocorrendo com rapidez
singular. De Man (1990) observa que a função intrínseca da informação é
reduzir as incertezas no processo de tomadas de decisão, oferecendo várias
alternativas para que se possa escolher a solução ótima.
O SIG é um caso específico de sistemas de informações que manipula
dados georreferenciados. Goodchild (1985) define um SIG como um sistema
de informação que utiliza uma base de dados espaciais para responder
questões de natureza geográfica. Cowen (1998) define SIG dentro de uma
abordagem de suporte à decisão, no qual são utilizados dados
13
georreferenciados integrados a um sistema de referência comum. Burrough
(1988) define um SIG, como uma visão de “tool-box”, como um conjunto de
ferramentas para a coleta, armazenamento, recuperação, transformação,
exibição e representação de dados geográficos do mundo real para um
conjunto particular de propósitos.
De acordo com Silva (1999), além de responder as questões sobre
localização, condição, tendência, rota, padrão, simulação e modelamento, o
SIG pode ainda: produzir mapas mais elaborados, de forma rápida e com baixo
custo; produzir mapas específicos de acordo com a personalização
implementada; permitir diferentes representações gráficas, usando o mesmo
banco de dados; possibilitar a automação da atualização e revisão e;
revolucionar a análise quantitativa de dados espaciais.
4.2.1 Componentes de um SIG
O SIG tem sido abordado também como um conjunto de sub-sistemas:
input ou entrada de dados geográficos e sua edição (documentos cartográficos,
levantamentos de campo, sensores remoto, dados tabulares etc.);
gerenciamento e processamento da base de dados geográficos
(armazenamento e recuperação de dados, manipulação e análise) e output,
visualização e plotagem (relatórios, mapas, tabelas, input para modelos,
produtos fotográficos etc.) (YOUNG, 1987).
Câmara e Medeiros (1996) acrescentam a essa estrutura de SIG
importante componente, que é a interface com o usuário que define como o
sistema é operado e controlado. Os usuários devem apontar os procedimentos
e definir as questões do SIG, para que as funcionalidades do sistema sejam
especificadas.
4.2.2 Processo de modelagem
Um modelo é uma construção artificial na qual partes de um domínio
(domínio fonte – entidades, relacionamentos e processos) podem ser
representadas em outro domínio (domínio alvo – base de dados geográficos,
14
mapas), com um propósito de simplificar o domínio fonte e com o qual pode
explicar e testar o domínio fonte (WORBOYSS, 1995).
Portanto o processo de modelagem é a forma que se dispõe para
traduzir o mundo real (fenômenos geográficos, uma casa, uma cadeira, um
carro etc.) em outros domínios (mapas, base de dados, planta baixa, design de
um veículo etc).
Dentro de um ambiente de SIG, Câmara e Medeiros (1996) enfatizam
que um modelo de dados é um conjunto de ferramentas conceituais utilizado
para descrever como a realidade geográfica será representada no sistema.
Câmara et al. (1996) distinguem quatro níveis de abstração do mundo
real, aplicada à modelagem de dados geográficos:
1. Universo do mundo real: encontram-se os fenômenos a serem
representados (classes de solos, cadastro urbano e rural, dados
geofísicos e topográficos);
2. Universo Conceitual: classes formais de dados geográficos
(dados contínuos e objetos individualizáveis) e especialização
dessas classes nos tipos de dados geográficos utilizados
comumente (dados temáticos e cadastrais, modelos numéricos do
terreno, dados de sensoriamento remoto).
Dentro da abordagem orientada por objetos, esse nível permite
modelar o mundo real como um conjunto de classes de objetos, classificadas
em classes convencionais (objetos não espaciais) e classes georreferenciadas
ou geoclasses que se subdividem em:
Geo-Objeto: as instâncias de Geo-Objeto são formadas por uma
componente espacial (localização) e uma convencional. Possui
uma única identidade (cadastral);
GeoCampo: as instâncias de GeoCampo possuem atributos
espaciais de localização (R), contradomínio (V) e mapeamento (:
R → V). Os GeoCampos podem ser especializados em: Temático
(um mapa de vegetação natural), Numérico Dado Sensoriamento
(dados de sensores remotos).
15
3. Universo de Representação: entidades formais definidas no
universo conceitual são associadas a diferentes representações
geométricas, que podem variar conforme a escala e a projeção
cartográfica escolhida. Essas representações podem ser matricial
e vetorial e podem ser especializadas (subdivisão planar, grade
triangular e outras).
4. Universo de Implementação: realização do modelo de dados por
meio de linguagem de programação. Escolhem-se as estruturas
de dados para implementar as geometrias do universo de
representação.
4.2.3 SIG e zoneamento ecológico
Os zoneamentos ambientais geralmente baseiam-se na análise
integrada de um volume muito grande de dados. Desde meados dos anos 80, a
literatura tem sido enriquecida com experiências diversas do uso de SIG’s, em
zoneamentos para facilitar o manuseio dos dados coletados.
Roig et al. (1996) propõem uma metodologia de zoneamento usando
SIG, que passa pelo estabelecimento de unidades homogêneas de paisagem,
a partir da análise de diversas fontes de informação. Para se definir essas
unidades homogêneas de paisagem, são necessárias informações sobre a
geomorfologia, a vegetação e o uso e ocupação da área. A geomorfologia
reúne informações sobre o relevo tais como a hidrografia, a geologia e o solo; a
vegetação que indica as condições de solo, do clima, do relevo, da
disponibilidade hídrica e do grau de antropização na área; e o uso e ocupação
mostrando a ação humana sobre o local a ser zoneado. Combinando-se esses
fatores em uma base cartográfica, pode-se chegar ao estabelecimento de
unidades de paisagem bem próximas do mundo real, conduzindo a um
zoneamento quantitativo.
Essa análise pode ser feita manualmente ou por meio de técnicas de
geoprocessamento, em que estão incluídos os Sistemas de Informações
Geográficas – SIG’s. As análises realizadas dentro de um SIG possibilitam
melhor visualização, além de cálculos de áreas, perímetros e distâncias dos
temas de interesse. Além disso, as informações obtidas por sensores remotos,
16
orbital e aéreo bem como interpretações de modelo digital do terreno podem
ser incluídos, para ampliar o espectro de variáveis analisadas. Em ambientes
de SIG, as informações ganham espacialidade e permitem a localização no
campo com auxílio de GPS (Global Positioning Systems), a fim de facilitar a
conferência das unidades estabelecidas no zoneamento.
A modelagem que se utiliza SIG pode ser baseada em modelo
diagnóstico ou modelo prognóstico (CARTER, 1994). Na elaboração de
zoneamentos, no qual se deseja selecionar áreas com certa adequação, o
objetivo é alcançado por meio de modelos diagnósticos, que envolvem simples
operações booleanas, como multiplicação (inserção = OR), soma (união =
AND) e negação.
4.3 MÉTODO AHP – ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
A tomada de decisão em um ambiente complexo, normalmente,
envolve múltiplos critérios, dados imprecisos e/ou incompletos, múltiplos
agentes de decisão etc. Para servir de apoio a esse processo surgiu, na
década de 70, um campo da Pesquisa Operacional denominado Apoio
Multicritério à Decisão.
O AHP (Analytic Hierarchy Process) é um dos métodos multicritério
mais utilizado no apoio à tomada de decisão e na resolução de conflitos
negociados, em problemas com múltiplos critérios. Conforme aponta Saaty
(1980), os princípios da análise lógica que fundamenta o AHP são:
- Hierarquia: consiste na técnica de organizar as ideias nascidas nas
mentes humanas, de forma a facilitar a análise e a exploração de
cada parte que as constitui;
- Prioridades: a mente humana também tem habilidade de perceber
as relações de resultados de suas observações, comparando pares
ou similares dessas observações ou fatos, utilizando determinado
critério e discriminando, entre os pares, a intensidade ou a
preferência de um sobre o outro. A aplicação do AHP permite
entender o sistema como um todo;
17
- Consistência lógica: este é o terceiro princípio do AHP, que
consiste na capacidade de estabelecer uma lógica para cada um dos
elementos, relacionando o seu nível de consistência;
Segundo Saaty (1980), sua teoria
[...] reflete o que parece ser um método natural de
funcionamento da mente humana. Ao defrontar-se com um
grande número de elementos, controláveis ou não, que
abrangem uma situação complexa, ela os agrega em grupos,
segundo propriedades comuns.
A questão central do método é identificar com que peso os fatores
individuais do nível mais baixo de uma hierarquia influenciam seu fator máximo,
ou seja, o objetivo geral.
A ideia central da teoria da análise hierárquica, introduzida por Saaty, é
a redução do estudo de sistemas a uma sequência de comparações aos pares.
A utilidade do método realiza-se no processo de tomada de decisões,
minimizando suas falhas.
Para o autor, a teoria reflete o método natural de funcionamento da
mente humana, isto é, diante de um grande número de elementos (controláveis
ou não), a mente os agrega em grupos segundo propriedades comuns. O
cérebro repete esse processo e agrupa novamente os elementos em outro
nível “mais elevado”, em função de propriedades comuns existentes nos
grupos de nível imediatamente abaixo. A repetição dessa sistemática atinge o
nível máximo quando este representa o objetivo do nosso processo decisório.
E, assim, é formada a hierarquia, por níveis estratificados.
Para analisar os elementos dessa hierarquia, a questão definida pelo
criador da teoria é: com que peso os fatores individuais do nível mais baixo da
hierarquia influenciam seu fator máximo, ou seja, o objetivo geral? Desde que
essa influência não seja uniforme em relação aos fatores, chegamos às
prioridades, que são os pesos relativos desenvolvidos para destacar as
diferenças entre os critérios.
O Decision Support Systems Glossary (DSS, 2006) define AHP como
“uma aproximação para tomada de decisão que envolve estruturação de
multicritérios de escolha numa hierarquia. O método avalia a importância
18
relativa desses critérios, compara alternativas para cada critério, e determina
um ranking total das alternativas”.
Saaty (1991) explica que a determinação das prioridades dos fatores
mais baixos com relação ao objetivo reduz-se a uma sequência de comparação
por pares, com relações de feedback, ou não, entre os níveis. Essa foi a forma
racional encontrada para lidar com os julgamentos. Por meio dessas
comparações, por pares, as prioridades calculadas pelo AHP capturam
medidas subjetivas e objetivas e demonstram a intensidade de domínio de um
critério sobre o outro ou de uma alternativa sobre a outra.
4.3.1 Benefícios, limitações e aplicações do AHP
Segundo Saaty (1994), o benefício do método é que, como os valores
dos julgamentos das comparações paritárias são baseados em experiência,
intuição e também em dados físicos, o AHP pode lidar com aspectos
qualitativos e quantitativos de um problema de decisão.
Grandzol (2005) afirma que por reconhecer que participantes podem
estar incertos ou fazer julgamentos pobres em algumas comparações, o
método de Saaty envolve comparações redundantes para melhorar a validade
destas. O autor adverte que a tolerância de inconsistências não é uma
limitação, mas um retrato da realidade.
Assim, a aplicação do AHP inclui e mede todos os fatores importantes,
qualitativa e quantitativamente mensuráveis, sejam eles tangíveis ou
intangíveis, para se aproximar de um modelo realista.
Contudo, é preciso também reconhecer as limitações. Uma das
limitações do método é a sua aplicação inadequada, isto é, em ambientes
desfavoráveis onde a aplicação é percebida como simplificação excessiva ou
como desperdício de tempo.
4.4 ÍNDICE DE KAPPA
O programa Kappa foi desenvolvido dentro de um ambiente de um SIG
com o objetivo de permitir a rápida comparação entre mapas ou procedimentos
considerados na elaboração destes mapas, segundo os conceitos
19
preconizados por Congalton et al. (1983). Dentro de um SIG, os mapas são
considerados como Planos de Informação (PI’s), os quais são passíveis das
mais variadas formas de manipulação. Especificamente para as comparações
pretendidas entre mapas ou mapas e dados de campo, via os valores do
estimador de k (Kappa), as funções presentes, num SIG, permitem a rápida
elaboração de matrizes de erros, segundo os mais variados procedimentos que
incluem a averiguação pixel a pixel dos mapas, ou até mesmo a coleta de
dados mediante à seleção de amostras sobre o mapa em análise.
O parâmetro Kappa (k) é uma medida de concordância geral, calculado
para cada matriz e é baseado na diferença entre a concordância real da
classificação e a concordância por puro acaso. A concordância real
corresponde à concordância entre os dados da classificação efetuada e os
dados de referência ou de verdade terrestre, sendo indicada pelos elementos
da diagonal. A concordância por puro acaso é dada pelo produto dos valores
marginais das linhas e colunas (CONGALTON et al., 1983). O parâmetro k é
um coeficiente de concordância que considera toda a matriz de erro.
20
5. MATERIAL E MÉTODOS
5.1 ÁREA DE ESTUDO
Ao redor da área urbana do município de Cianorte – PR (Figura 1),
encontra-se o Parque Cinturão Verde de Cianorte (PCVC) compreendendo,
atualmente, a área de 31.199,35 m
2
ou 311 ha. Está localizado a 23º37’43”;
23º 40’54,77” Latitude Sul e 52º34’40”; 52º 37’41,36” Longitude Oeste. O
PCVC é composto, atualmente, por vários lotes urbanos subdividido em
cinco principais módulos: Mandhuy, Corujinha, Cristalino, Fantasminha e
Uruçora (Figura 2).
Figura 1 – Localização do município de Cianorte - PR.
21
PARQUE CINTURÃO VERDE
DO MUNICÍPIO DE CIANORTE
LIMITES DO PARQUE
LEGENDA
500m 0 500 1000 1500 2000 m
ARTICULAÇÃO DA FOLHA
ESCALA 1:40.000
Lagos e lagoas
Rios, córregos e ribeirões
Execução: Eng Agônomo. Marcos Rafael Nanni
Universidade Estadual de Maringá - 2008
Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto
o
Estradas pavimentadas
Estradas não pavimentadas
e carreadores
Estrada de Ferro
km
Módulos do PCVC
Figura 2 – Localização da área de estudo - Parque Cinturão Verde
Apesar do Parque Cinturão Verde de Cianorte (PCVC) apresentar
apenas 311 ha de área, o mesmo expressa, não apenas em relação ao Estado
do Paraná, mas em nível nacional como uma luta idealizada pela Associação
de Proteção ao Meio Ambiente de Cianorte – Apromac, apoiada pela
comunidade local em preservar e manter resguardado um patrimônio que é
seu, para suas necessidades atuais e futuras, garantindo que não apenas
poucos, mas muitos têm o direito de ter, para sua satisfação, os benefícios de
um ambiente ecologicamente equilibrado e harmoniosamente implantado.
A criação do PCVC, enquanto Unidade de Conservação (UC) representa
uma das melhores estratégias de proteção aos atributos e patrimônio naturais
locais, estando atualmente protegida pelo poder público, com apoio de
empresas e constante fiscalização de organizações não-governamentais
(ONG’s).
Segundo o Instituto Ambiental do Paraná – IAP, nestas áreas, a fauna e
a flora são conservadas, assim como os processos ecológicos que regem os
ecossistemas, para garantir a manutenção do estoque da biodiversidade e a
sustentabilidade dos recursos naturais, uma vez que as mesmas são criadas e
geridas por instrumentos legais específicos, que definem seus limites,
22
dimensão, e organismo gestor, tendo este o compromisso de inserir um
sistema estruturado cuja finalidade seja a de organizar, proteger e gerenciar
estas áreas protegidas, apoiado por legislação específica.
O PCVC enquadra-se no Bioma da Mata Atlântica num pequeno
fragmento cuja formação florestal original é composta pela Floresta Estacional
Semidecidual.
Por se tratar de um parque urbano, o mesmo sofre as mais variadas
pressões, desde o âmbito do crescimento e desenvolvimento populacional e
suas consequências e situar-se rodeado por áreas agrícolas de diferentes
dimensões e variadas atividades.
Desta forma, a unidade de conservação sofre pressões tanto de dentro
para fora como de fora para dentro nos mais variados aspectos e graus, que
compreende desde a entrada de pessoas em locais não-autorizados para
diversas práticas como consumo de drogas, vandalismo, depósito de lixo,
rituais, coleta de produtos da mata, incêndios criminosos e, até mesmo,
pesticidas aplicados na área rural contornando o parque que acaba por serem
carreados para a área de mata (NANNI et al., 2009).
A beleza paisagística do Parque Municipal Cinturão Verde confere à
área um dos principais atrativos do município de Cianorte. É impossível
caracterizar a paisagem de Cianorte sem enfatizar o exuberante “cinturão
verde” que envolve a cidade. A característica principal do Parque Cinturão
Verde de Cianorte (PCVC) é a sua localização: ele praticamente abarca o
perímetro urbano da cidade de Cianorte, daí o seu nome “Cinturão Verde”.
Segundo Eleutério Langowski
1
, este nome surgiu quase que por acaso
durante as negociações entre o antigo ITCF e a CMNP, toda a correspondência
encaminhada levava o nome de Reserva Florestal de Cianorte. “... de repente
alguém falava “cinturão verde”. Especificamente, esse nome chamou atenção
quando o Dr. Manuel Duque Bárbara
2
que sempre perguntava como estava a
luta, pronunciou cinturão verde. A partir de então, passei a denominar em todos
os documentos, essa área, como cinturão verde de Cianorte, nome que foi
rapidamente assimilado pela população e pelas autoridades e mídia.”
1
Funcionário do Instituto Ambiental do Paraná e fundador da Associação de Proteção ao Meio Ambiente
de Cianorte.
2
Médico Oftalmologista.
23
5.2 LEVANTAMENTO DE DADOS
Dentro dos objetivos propostos, os trabalhos foram iniciados pela
revisão bibliográfica referente ao material cartográfico existente da área de
estudo. Isto permitiu estabelecer quais materiais deveriam ser utilizados e, na
sua inexistência, necessariamente adquiridos para complementação do
arquivo utilizado para preparação da base cartográfica.
5.3 PREPARAÇÃO DA BASE CARTOGRÁFICA E ESTABELECIMENTO DO
BANCO DE DADOS GEORREFERENCIADO
5.3.1 Documentação cartográfica
A documentação cartográfica utilizada para este trabalho foi a mesma
utilizada para a elaboração do Plano de Manejo, constituída por:
a) cartas planialtimétricas em escalas 1:50.000 com curvas de nível
equidistantes em 20 m, e 1:100.000 com curvas de nível
equidistantes em 50 m;
b) carta pedológica;
c) carta climática do Estado do Paraná;
d) mapas geológicos e geomorfológicos;
e) fotografias aéreas pancromáticas verticais em escala 1:25000;
f) imagens orbitais;
5.3.2 Sistema computadorizado para tratamento de imagens digitais
Para a manipulação das imagens orbitais no formato digital, fez-se
necessária a utilização de uma estação de trabalho formada pelos seguintes
equipamentos:
- microcomputador PC-AT;
- mesa digitalizadora;
- plotter com tecnologia jato de tinta;
- scanner de mesa;
- impressora.
24
5.3.3 Sistema de Informação Geográfica e de tratamento de imagens
multiespectrais
Com o objetivo de se obter e manipular o banco de dados
georreferenciado, a utilização de um sistema de informações geográficas se faz
necessária, uma vez que tais sistemas, adequada e corretamente utilizados,
tornam-se poderosas ferramentas que permitem a integração entre dados obtidos
de diferentes fontes (imagens orbitais, mapas planialtimétricos, mapas geológicos
etc.). Para a execução dos trabalhos foi utilizado, em todo o decorrer do processo,
o programa Spring e a linguagem Legal - Linguagem Especial para
Geoprocessamento Algébrico, ambos desenvolvidos pelo INPE (INPE, 1999).
5.3.4 Composição do banco de dados do Spring
Todos os dados georreferenciados utilizados na pesquisa foram
importados para o programa Spring, constituindo-se um banco de dados
geográficos do Parque e seu entorno. O Spring é um SIG baseado num modelo
de dados orientado-a-objetos
3
e operam um banco de dados geográficos que
suporta grande volume de informações, sem limitações de escala, projeção e
fusos integrando, numa só estrutura, dados vetoriais (mapas), dados matriciais
ou “raster” geralmente imagens de satélite e dados de tabelas.
Funciona em ambiente Windows e possui uma interface relativamente
amigável com o usuário por meio da combinação de menus e janelas com
linguagem espacial facilmente programável pelo usuário (Legal - Linguagem
Espaço-Geográfica baseada em Álgebra). O sistema gerenciador de banco de
dados utilizado foi o ACCESS.
A estrutura de organização dos dados obedece a criação de um banco
de dados que corresponde fisicamente a um diretório onde é armazenado todo
o esquema conceitual do banco, com as definições de modelo de dados,
categoria, classe, projeto e planos de informações (PIs) (Figuras 3 e 4).
3
O termo “orientação-a-objetos” denota um paradigma de trabalho que vem sendo utilizado de forma
ampla para o projeto e implementação de sistemas computacionais. A ideia geral da abordagem de
orientação-a-objetos a um problema é aplicar as técnicas de classificação. Os dois conceitos
fundamentais em orientação-a-objetos são os conceitos de classe e objeto. Um objeto é uma entidade
que possui uma descrição (atributos) e uma identidade. Uma classe reúne objetos que compartilham
propriedades em comum
.
25
Banco de dados
Projeto
Figura 3 – Tela “banco de dados” e tela “projeto”.
Categorias
PIs
Classes
Figura 4 – Tela “modelo de dados” e tela “painel de controle”.
26
Os modelos de dados referem-se aos tipos de dados que podem ser
armazenados, ou seja: temático, numérico, imagem, objeto, rede, cadastral e não-
espacial (tabelas). A categoria refere-se ao dado proveniente de uma
determinada fonte (imagem satélite) e deve sempre pertencer a um modelo de
dado. A classe é uma especialização da categoria como, por exemplo, vegetação,
solos, ocupação, zoneamento, declividade, erosão, altimetria etc. O projeto é a
declaração física da localização da área para a qual serão armazenadas as
informações utilizando, para isto, um sistema de coordenadas e projeção
geográfica. Os projetos são sempre armazenados em subdiretórios com seus
arquivos de dados, tais como, pontos, linhas, imagens orbitais e aéreas, imagens
temáticas, textos, grades e objetos que compõem o plano de informação (PIs).
Um sistema de geoprocessamento, o Spring, não é simplesmente um
sistema computacional projetado para fazer mapas, embora ele possa criar
diferentes escalas, em diferentes projeções. Ele é, principalmente, uma
ferramenta de análise que auxilia na tomada de decisões (INPE, 2006). De
acordo com Medeiros e Pires (1998), a maneira com que os dados são
armazenados em um banco de dados facilita a organização, consulta e
atualização das informações.
5.3.5 Manipulação das informações para a tomada de decisão
Com os dados obtidos em campo por meio das pesquisas e
levantamentos realizados no Plano de Manejo sobre a vegetação, solos,
ocupação, altimetria, erosão, declividade e hidrografia, foi possível inserir essas
informações no programa Spring para o cruzamento dos dados.
5.3.5.1 Incorporação e cruzamento dos dados no programa Spring
Com objetivo de estabelecer o banco de dados do Spring, as
informações, obtidas em campo por meio das pesquisas e levantamentos no
Plano de Manejo, foram criados os seguintes Planos de Informação (PIs)
dentro do modelo temático: declividade, vegetação, solos, ocupação,
hidrografia e erosão. Nos PIs, foram criadas classes temáticas necessárias
para gerar diferentes representações cartográficas (Figura 5).
27
Categorias
PI - vegetação
Legend
a
Figura 5 – Criação do banco de dados no Spring e geração da representação
cartográfica.
5.3.5.1.1 Declividade
Geomorfologicamente, segundo Nanni et al. (2009), a cidade de Cianorte,
encontra-se em posição interfluvial entre os córregos Coruja e Curuá, afluentes do
rio Catingueiro ao Sul e os córregos Taboão (Uruçora), afluente do rio São Tomé
e, finalmente, Cristalino sendo, este último, afluente do rio Ligeiro, ao Norte.
Para estabelecimento das condições de relevo local, cartas
planialtimétricas com curvas de nível equidistantes em 1 m foram digitalizadas
no sistema Spring, por meio de mesa digitalizadora. Isto possibilitou a
construção de modelos numéricos de terreno (MNT’s) que, puderam
representar a hipsometria, e o estabelecimento de classes de declividade.
Sobreposto a um plano de textura, representado por uma imagem
sintética obtida pela conjunção das bandas 3(R), 2(G) e 1(B) do Quickbird, o
uso da interpolação das isolinhas possibilitou, por exemplo, a visualização em
terceira dimensão onde se encontra a área (Figura 6).
28
Figura 6 – Área urbana e periurbana do município de Cianorte em visão 3D.
Adaptado de Nanni et al. (2009).
Observa-se, pela Figura 6, que o relevo local e regional apresenta-se
praticamente plano, apresentando maiores declividades próximos aos canais
de drenagem (NANNI et al., 2009).
Após a geração dos MNT´s foi gerado, pelo Spring, um mapa de
declividades que posteriormente foi seccionado em classes de acordo com
Embrapa (2009). As classes utilizadas foram: plano (0-3%); suave ondulado (3-
8%); ondulado (8-20%); forte ondulado (20-45%) e montanhoso (45-75%). No
entanto, como o sistema Spring não trabalha com intervalos dentro da classe
para a análise hierárquica foram utilizados os valores médios de cada intervalo
de declividade, ou seja: plano: 1,5; suave ondulado: 5; ondulado:14; forte
ondulado: 32; montanhoso: 60. Uma vez definidas as classes elas formaram o
mapa clinográfico para posterior cruzamento com os demais dados analisados.
5.3.5.1.2 Pedologia
Os estudos realizados sobre a cobertura pedológica da área do Parque
Cinturão Verde de Cianorte (PCVC), bem como suas adjacências foram
realizados por Nanni et al. (2009). Neste estudo, os autores demonstraram a
existência de três grandes grupos de solos, que foram classificados de acordo
29
com as normas vigentes estabelecidas pelo sistema brasileiro de classificação
de solos (EMBRAPA, 2005).
As unidades de solos identificadas na área de estudos encontram-se
na Tabela 1. Observa-se que, dentre as classes encontradas, a de maior
destaque é aquela representada pelo Latossolo Vermelho com 514,32 ha,
seguido pelo Argissolo Vermelho Alumínico textura areno/média com cerca de
218,71 ha.
Tabela 1 – Área de cada unidade de solo mapeada na área de existência do
Parque Cinturão Verde de Cianorte e suas adjacências.
Unidade de Mapeamento Área (ha)
Latossolos Vermelhos Distróficos típicos textura média 108,88
Latossolos Vermelhos Alumínicos típicos textura média e areno/média 383,64
Latossolos Vermelhos Alumínicos típicos/Neossolos Quartzarêncios textura
areno/média
8,20
Latossolos Vermelho Eutrófico típicos textura média 13,60
Argissolos Vermelhos Alumínicos argissólicos textura areno/média
Neossolos Quartzarênico Órticos típicos
218,71
25,91
Neossolos Flúvicos Tb Distróficos gleissólicos 2,73
Fonte: Nanni et al. (2009)
.
A partir dos limites das unidades de solos estabelecidas por Nanni et
al. (2009), foram estabelecidos os critérios de potencial de degradação e risco
a erosão. Para tanto foi utilizado o critério de erodibilidade estabelecido por
Wishmaier e Smith (1978). Este termo estabelece a resistência em que uma
classe de solo apresenta em relação à erosão pluvial dentro de iguais
condições de manejo, declividade e comprimento da pendente (BERTONI;
LOMBARDI NETO, 1990).
Para as classes estabelecidas na área de estudo foram definidos os
seguintes valores de erodibilidade (K), de acordo com Mannigel et. al. (2002) e
Paranhos Filho et al. (2003) e demonstrado a seguir:
Latossolos textura média – 0,016
Argissolos textura areno/média – 0,032
Neossolos Quartzarênicos – 0,045
Neossolos Flúvicos – 0,064
30
Cada classe foi, juntamente com os valores de declividade, utilizada
no processo de análise de suporte a decisão.
5.3.5.1.3 Vegetação
Para o estabelecimento de classes de vegetação seguiu-se a análise
fotointerpretativa da cena orbital Quickbird com resolução espacial de 0,65
m obtida para implantação do plano de manejo, juntamente com os dados
descritos por Martins et al. (2009).
Segundo Martins et al. (2009), todas as áreas que fazem parte do
PCVC, apresentam ecossistemas florestais alterados, em diferentes graus
de antropismo. Essa alteração, de acordo com os autores, ocorreu por meio
da conversão total das áreas em agricultura e/ou pecuária, ou simplesmente
a exploração madeireira, com cortes seletivos ou rasos, e posterior
abandono, originando assim mosaicos de formações secundárias em
diversos estádios de regeneração.
Segundo o estudo fitossociológico apresentado pelos autores, o
PCVC apresenta as seguintes representações:
vegetação secundária em estágio inicial de desenvolvimento;
vegetação secundária em estágio intermediário de
desenvolvimento;
vegetação secundária em estágio avançado de desenvolvimento.
Os autores informam ainda a presença, em várias porções do
parque, de espécies exóticas invasoras sendo representadas tanto por
gramíneas como por espécies arbóreas.
5.3.5.1.3 Uso e ocupação da terra
Para estabelecimento do uso e ocupa
ção das terras foi utilizado o
processo de classificação supervisionada da imagem orbital. O
procedimento utilizado para execução foi o de coleta de amostras de pontos
31
representativos na imagem cujas condições eram conhecidas no campo por
meio de checagem. O algoritmo de classificação supervisionada utilizado foi
o MAXVER (máxima verossimilhança).
Desta forma foi possível identificar as seguintes classes de
ocupação: floresta; solo nu ou lavoura anual; lavoura perene; cidade, sendo
esta última dividida em áreas ocupadas e áreas abandonadas.
Uma vez definidas todas as classes de ocupação, foi estabelecido o
processo de avaliação por meio do AHP.
5.4 APLICAÇÃO DE QUESTIONÁRIO PARA OS ESPECIALISTAS
Foi elaborado um questionário com 30 quesitos relacionados à
Unidade de Conservação (UC), com notas de 1 a 10, e aplicado a dez
profissionais de diferentes áreas com amplo conhecimento sobre o assunto,
as mesmas foram selecionadas aleatoriamente (Tabela 2). A aplicação do
questionário teve como objetivo, coletar dados que até então não são
encontrados na literatura e que, para o trabalho aqui proposto, são
necessários dados quantitativos. O questionário foi aplicado de forma
espontânea e sem indução às respostas (Tabela 3).
Tabela 2 – Profissionais que participaram da pesquisa.
Formação
Ocupação/área de atuação
01 Engenheiro Florestal Engenheiro florestal - IAP
01 Técnico Ambiental Fiscal ambiental - IAP
01 Biólogo Professor da Universidade Paranaense
01 Geografia Professora da rede estadual e particular
01 Pedagogo Professor
01 Bióloga Consultoria ambiental
01 Engenheiro Agrônomo Funcionário público da prefeitura
01 Bióloga Professora da rede pública de ensino
01 Biólogo Consultoria ambiental
01 Bióloga Consultoria ambiental
32
Tabela 3 – Questionário aplicado aos especialistas.
QUESITOS
ESPECIALISTAS
MÉDIA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1 Grau de conservação da vegetação 6 8 8 7 8 10
8 10
10
8
8
,
3
2 Representatividade do bioma 8 10
8 9 8 10
8 10
10
10
9
,
1
3
Riqueza e/ou diversidade de
espécies da fauna
6 9 7 9 8 10
5 9 7 10
8
,
0
4
Riqueza e/ou diversidade de
espécies da flora
8 9 7 9 8 10
6 9 7 10
8
,
3
5 Nascentes protegidas na UC 8 9 7 6 9 10
6 9 10
7
8
,
1
6 Presença de animais
ameaçados
de extinção
5 10
7 10
5 10
4 4 10
9
7
,
4
7
Presença de plantas ameaçadas
de extinção
7 8 7 10
7 10
9 6 10
9
8
,
3
8 Atropelamento de animais silvestres 10
3 9 10
9 10
9 9 5 3
7
,
7
9
Presença de espécies de animais
exóticos
7 8 5 1 7 10
6 10
10
3
6
,
7
10
Presença de plantas exóticas e
invasoras
9 8 5 10
9 10
6 10
10
6
8
,
3
11 Caça 5 6 5 6 3 10
10
1 3 3
5
,
2
12
Superpopulação de espécies da
fauna nativa
8 8 6 6 8 10
10
4 3 5
6
,
8
13 Coleta de espécies florestais 6 2 6 6 6 9 10
5 6 6
6
,
2
14 Área es
tratégica para corredor
ecológico
7 9 8 10
9 10
10
7 10
8
8
,
8
15 Potencial de visitação 9 8 7 8 8 9 10
3 5 6
7
,
3
16
Lixo abandonado nas trilhas e no
interior da mata
7 3 7 10
10
10
10
8 9 6
8
,
0
17 Lixo nos canais de drenagem 10
3 7 10
10
10
10
8 9 6
8
,
3
18 Disposição inadequada de entulhos 9 3 8 10
10
10
10
9 9 6
8
,
4
19 Erosão 10
6 8 10
8 10
7 7 8 8
8
,
2
20 Compactação do solo 7 6 8 3 6 10
7 5 7 4
6
,
3
21 Assoreamento 9 8 7 5 6 10
6 7 8 6
7
,
2
22
23
Danos mecânicos no leito dos rios
Cursos d
’água com barragens
9
7
8
8
8
7
10
1
5
6
10
10
7
7
6
3
9
9
6
6
7
,
8
6,4
25
Evidência de cursos d’água
contaminados
10
8 8 10
7 10
10
5 9 7
8
,
4
26 Queimadas 9 10
8 10
7 10
10
7 7 9
8
,
7
27 Áreas degradadas 9 10
8 10
7 10
8 6 3 9
8
,
0
28 Poluição sonora 4 10
7 6 6 9 2 8 1 3
5
,
6
29 Ocupação residencial 4 10
7 1 9 10
2 7 4 8
6
,
2
30 Ocupação com agricultura 4 10
7 1 9 10
10
5 2 8
7
,
6
5.4.1 Manipulação dos dados
Com o resultado do questionário, foi obtida a média aritmética simples
para cada quesito (Tabela 4).
33
Tabela 4 – Agregação dos quesitos.
Variáveis
Média
1
Declividade 8,2
2
Ocupação 6,9
3
Solos 6,3
4
Vegetação 8,5
Em seguida foi realizada a agregação dos quesitos obtendo quatro
variáveis: declividade, ocupação, solos e vegetação (Tabela 3). Os quesitos
foram agregados de acordo com suas características similares, por exemplo,
todos os itens relacionados à vegetação, como representatividade, riqueza,
grau de conservação, ameaças de extinção, espécies exóticas e corredor
ecológico foram agrupados na variável “vegetação”, e assim por diante. Os
quesitos têm alta interdependência entre si, porém são divididos em fatores
bióticos e abióticos, e a relação entre eles são determinantes para o
estabelecimento do zoneamento.
Para se estabelecer o zoneamento foi necessário levar em
consideração: os fatores bióticos, abióticos e o processo decisório, no caso em
estudo, dos especialistas. Fatores como clima, fauna, geologia não são
determinantes para o estabelecimento do zoneamento da área estudada, pois
estas são variáveis inalteráveis; para a fauna não existe estudo para o
monitoramento dos grupos de animais, e os mesmos se deslocam por toda a
área. Porém, no caso de ocupação, por exemplo, o zoneamento possibilita
estabelecer restrições de uso das áreas de entorno.
Na etapa seguinte, os valores da Tabela 3 foram incorporados no
programa Spring e as variáveis foram cruzadas entre si, por meio do sistema
AHP (Suporte à decisão), na qual a variável vegetação foi cruzada com as
variáveis ocupação, solos, declividade, e assim por diante até que todas as
classes se interrelacionassem (Figura 7).
34
AHP
SOLOS RELEVO VEGETAÇÃO OCUPAÇÃO
INTERCRUZAMENTO
I
INTERCRUZAMENTO
II
INTERCRUZAMENTO
III
INTERCRUZAMENTO
IV
ZONEAMENTO
Figura 7 – Representação do cruzamento dos dados inseridos no Sistema de
Informação Geográficas para geração do zoneamento por meio da
AHP.
A AHP atribui um peso para cada critério cruzado, dependendo do grau
de importância tais como: igual, um pouco melhor, algo melhor,
moderadamente melhor, melhor, bem melhor, muito melhor, criticamente
melhor e absolutamente melhor, sendo valorado de 1 a 9, respectivamente.
Uma vez definidos os cruzamentos, o sistema estabelece a razão de
consistência. Conforme estabelecido por Carvalho e Mingoti (2005), considera-
35
se que há consistência entre as matrizes quando o valor da razão for menor
que 0,10. Caso contrário recomenda-se uma revisão da matriz de comparação.
Após o cruzamento, as variáveis foram editadas no editor de modelos
do Legal - Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico, que gerou
uma equação de média ponderada em relação às variáveis utilizadas como se
segue:
R = P1*(var1) + P2*(var2,) + P3*(var3) + Pn*( varn)
em que:
R = valor final que se procura pela ponderação média entre as variáveis;
P1...Pn = peso de cada variável estabelecida na análise hierárquica;
Var1...varn = variáveis utilizadas no modelo. No presente estudo, os
valores obtidos na agregação dos quesitos do Quadro 2 foram inseridos no
AHP, onde se realizou o cruzamento.
5.4.2 Geração do mapa por meio do processo AHP e estabelecimento das
zonas de manejo
Uma vez definida a equação, foi solicitado ao sistema Spring que
gerasse o mapa resultante da equação originada pelo sistema AHP. O mapa
gerado consiste de uma matriz de dados contendo linhas e colunas em que,
cada célula ou pixel (picture element), apresentasse um valor correspondente
ao resultado da equação gerada pelo AHP. Este valor reflete a interação e
interpolação das variáveis não havendo, desta forma, interferência do analista
no processo de produção do mesmo.
Uma vez gerada a matriz, a mesma pode ser fracionada em intervalos
definidos pelo usuário por meio do algoritmo “fatiar” do sistema Spring (INPE,
2009).
Para cada intervalo fracionado foi estabelecida uma classe temática
referente a uma das classes de zoneamento utilizadas no plano de manejo do
PCVC. Para os maiores valores da matriz de dados, ou seja, próximos a zero,
relacionaram-se as classes mais restritivas do sistema e vice-versa.
36
5.4.3 Estabelecimento da similaridade dos mapas obtidos pelo método
convencional e o SIG
Para avaliação da similaridade entre os mapas gerados pelos dois
métodos, foi utilizado o coeficiente Kappa. Este coeficiente, conforme relatado
por Congalton et al. (1983), possibilita indicar a similaridade existente entre os
dois mapas de zoneamento pelo teste de independência, com nível de
confiança de 95%, em que a primeira hipótese (hipótese nula H
0
) é K = 0, o que
significa que não há concordância, e a segunda hipótese (hipótese alternativa
H
1
) é K > 0, que indica concordância. O valor de Kappa foi calculado pelo
cruzamento automático das matrizes de erros das duas cartas de zoneamento
pelo algoritmo "Cálculo de Kappa" desenvolvido por Medeiros e implementado
por Ponzoni e Almeida (1996), segundo os conceitos preconizados por
Congalton et al. (1983).
O valor do coeficiente de Kappa (K) varia entre 0 e 1, em que o valor 1
representa completa concordância entre a imagem classificada com o dado de
referência. O valor K pode ser comparado como os valores e conceitos
contidos na Tabela 5, desenvolvidos por Landis e Koch (1977) e, dessa forma,
avaliar o mapa temático obtido da classificação da imagem.
Tabela 5 – Conceitos do coeficiente de concordância Kappa.
Valor de K Qualidade da Classificação
< 0,0 Péssima
0,0-0,2 Ruim
0,2-0,4 Razo
ável
0,4-0,6 Boa
0,6-0,8 Muito boa
0,8-1,0 Excelente
Fonte: Adaptada de Landis e Koch (1977).
37
6. RESULTADOS E DISCUSSÃO
As cotas onde se encontra a área urbana variam de 435 a 552 m. A
Tabela 6 apresenta a estatística básica para os valores planialtimétricos
trabalhados na área. Observa-se, pela Tabela 5, que a amplitude entre a cota
máxima e mínima foi de 116,45 m. O ponto mais elevado na carta situa-se nas
proximidades do hospital municipal cotado em 544 m e o ponto mais baixo
encontra-se apenas a duas isolinhas equidistantes em 20 m, ou seja, 64 m de
amplitude.
Tabela 6 – Parâmetros estatísiticos básicos da planialtimetria da área urbana
do município de Cianorte - PR.
Parâmetro X Y Z
Mínimo 331.694,6 7.378.276,2 435,08
25%-tile: 333.694,6 7.380.276,2 489,90
Média 335.694,6 7.382.276,2 511,01
75%-tile: 337.694,6 7.3842.76,2 525,05
Máximo 339.684,6 7.386.266,2 551,53
Fonte: Nanni et al. (2009).
Da área trabalhada, observa-se, pela Figura 8, que grande parte
compreende entre as cotas 480 e 520 m (2.000 ha) seguido, em valores muito
próximos à área entre as cotas 520 e 552 m (1.970 ha), ficando as cotas entre
435 e 480 m ocupando uma área de 393 ha, num total de 4.363 ha para toda a
extensão urbana.
Tal condição estabelece, para a área de estudo, um ou dois
compartimentos geomorgológicos, como demonstrado na Figura 8. Os
compartimentos geomorfológicos donde se encontra o PCVC são basicamente
topos aplainados, vertentes convexas entre 4 e 8% de declividade e fundos de
vale abertos. Podem ser encontradas ainda, compondo a paisagem, porções
de vertentes convexas com declividades superiores a 8%. Nessas áreas, o
potencial erosivo é elevado, associado às condições de impermeabilização do
terreno.
38
435 - 480
480 - 520
520 - 552
Cotas (m.s.n.m)
Rios, Córregos
e Ribeirões
D AT UM H O RI Z ON TA L
S AD - 6 9
ESCALA GRÁFICA
0 500 1000 1500 2000 m
PCVC e arredores
Figura 8 – Representação da carta hipsométrica da área urbana e periurbana
de Cianorte.
Para maior ideia das condições de declividade, a Figura 9 apresenta o
mapa clinográfico da área urbana e periurbana sendo os valores para cada
classe de declividade demonstrada na Tabela 5.
S. Ondulado
Ondulado
F. Ondulado
Classes
Rios, Córregos
e Ribeirões
DATUM HORIZONTAL
SAD - 69
ESCALA GRÁFICA
0 50 0 1000 1500 2000 m
PCVC e arredores
Plano
Montanhoso
Figura 9 – Representação da carta hipsométrica do município de Cianorte.
39
Observa-se, na Tabela 6, que para os módulos Fantasminha e
Corujinha, a classe suave ondulado (3-8%) foram as mais presentes, enquanto
que para os módulos Mandhuy e Cristalino a classe de declividade que se
destacou foi a ondulado (8-20%).
Considerando-se todos os módulos, duas classes foram equivalentes:
suave ondulado com 335,76 ha e ondulado com 343,08 ha. Na área urbana e
periurbana, a classe com maior destaque foi a suave ondulado com cerca de
2.570 ha, seguida da classe ondulado com 963 ha, plano com 783 ha e forte
ondulado com cerca de 66 ha. A classe montanhoso (45-75%) apresenta-se
apenas com 5,2 ha para toda a área trabalhada.
Tabela 7 – Classes de declividade e área ocupada nos módulos do PCVC e da
área urbana e periurbana.
Módulos Classe de Declividade
1
Plano
(0-3)
Suave Ondulado
(3-8)
Ondulado
(8-20)
Forte Ondulado
(20-45)
Montanhoso
(45-75)
Fantasminha 89,08
2
(17,19)
3
219,68
(42,39)
180,48
(34,83)
25,92
(5,00)
3,08
(0,59)
Mandhuí 9,52
(6,17)
50,04
(32,42)
83,76
(54,26)
10,88
(7,05)
0,16
(0,10)
Cristalino 1,12
(2,81)
8,48
(21,31)
26,56
(66,73)
3,64
(9,15)
-
Corujinha 2,52
(2,14)
57,56
(48,98)
52,28
(44,49)
5,16
(4,39)
-
Total dos
M
ódulos
102,24
(12,32)
335,76
(40,46)
343,08
(41,34)
45,6
(5,49)
3,24
(0,39)
Área Total
4
783,32 2573,04 963,12 65,92 5,20
1
%;
2
área em ha;
3
porcentagem dentro da classe em relação ao total de cada módulo;
4
área
urbana e periurbana.
Fonte: Nanni et al. (2009).
6.1 CRUZAMENTO DOS DADOS
De acordo com o procedimento metodológico adotado, cada variável
do conjunto analisado foi cruzada uma a uma com as outras variáveis, no
sistema Spring. Após o cruzamento, as variáveis foram editadas no editor de
modelos do Legal - Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico,
que gerou a equação de média ponderada: R = 0,342*(var1) + 0,119*(var2,) +
40
0,081 (var3) + 0,459*( var4) e CR (razão de consistência) = 0,035 e os pesos
para cada categoria: declividade: 0,342; ocupação: 0,119; solos: 0,081 e
vegetação: 0,459, respectivamente. O valor de R representa como resultado o
zoneamento do parque gerado pelo Spring.
O valor da razão de consistência encontrado para o modelo gerado foi
igual a 0,035. Segundo Carvalho e Mingoti (2005), considera-se que houve
consistência entre as matrizes haja vista este valor ser bem inferior que 0,10.
Neste sentido, observa-se que a relação entre as variáveis (pesos) utilizadas
foram bem definidas para os propósitos estabelecidos. As interrelações entre
as variáveis foram adequadas e os pesos estabelecidos pelo método
hierárquico condizentes com a situação (Carvalho e Mingoti, 2005).
6.2 RESULTADOS DO QUESTIONÁRIO APLICADO AOS ESPECIALISTAS
Por meio da análise da Tabela 2, pode-se perceber que os
especialistas foram quase unânimes em relação aos quesitos referentes à
variável “vegetação”, ou seja, para os especialistas, o grau de conservação da
vegetação, a representatividade do bioma, a riqueza da flora e as plantas
ameaçadas de extinção são altamente importantes para se estabelecer o
zoneamento. Em segundo lugar, foram os quesitos referente à variável
“declividade”, que inclui a potencialidade de processos erosivos no sistema. O
terceiro foi a variável “ocupação” que inclui a ocupação residencial e ocupação
com agricultura; e o quarto foi a variável “solos”, referente à sustentabilidade do
sistema florestal e a resistência aos processos erosivos.
6.3 GERAÇÃO DO MAPA PELO SISTEMA SPRING
Com a incorporação dos dados, o programa Spring gerou, inicialmente,
uma matriz cujos valores variaram de 0 a 24,6. Estes valores foram resultados
da equação aplicada no sistema Legal e gerada a partir da análise AHP.
A imagem gerada pela programação Legal é apresentada na Figura 10.
Para cada intervalo de valores foi estabelecido o fatiamento e, a cada fatia ou
41
fração, estabeleceu-se uma classe referente aos grupos de manejo para o
zoneamento do parque.
As classes mais restritivas foram associadas aos valores da matriz
gerada pelo AHP mais próximos ao valor zero. Tal condição reflete que as
variáveis com maior peso para restrição tiveram maior atuação na definição
dos valores finais da equação gerada (Figura 10).
Figura 10 – Produto da execução da programação em Legal a partir da equação
gerada pelo método AHP. Os tons claros referem-se às porções mais
restritas e os mais escuros as porções menos restritas.
Uma vez estabelecidas as classes para cada intervalo foram criadas,
pelo sistema Spring, cinco zonas de manejo: zona de alta fragilidade, média
fragilidade, zona de recuperação, zona de uso externo e zona sujeita a
visitação (Figura 11). Estas classes foram utilizadas para comparação com
42
aqueles obtidos no mapa de zoneamento apresentado no plano de manejo do
PCVC
.
Figura 11 – Modelo do zoneamento gerado pelo Spring.
6.4 COMPARAÇÃO ENTRE O ZONEAMENTO REALIZADO PELOS
PESQUISADORES E O SISTEMA SPRING
Pela simples análise visual da Figura 12, é possível verificar grande
semelhança entre as áreas estabelecidas para zoneamento pelos
pesquisadores e pelo sistema Spring.
Mesmo visualmente semelhantes os modelos apresentam certas
diferenças, principalmente nas áreas referentes a zonas de recuperação e
média fragilidade ambiental (ZMFA). Além da diferença em relação aos valores
totais, foi observadas também, alterações para cada módulo estudado como
pode ser observado na Tabela 8.
43
Figura 12 – Representação dos mapas de zonas de manejo do PCVC. A
esquerda produzido pelos pesquisadores e a direita pelo sistema
Spring.
Tabela 8 – Áreas, em hectares, e porcentagem relativa dos zoneamentos
estabelecidos pelos pesquisadores (A) e pelo sistema Spring (B).
ZUE ZV ZR ZMFA ZMF
A B A B A B A B A B
4,46
1
1,20
2
0,46
0,12
142,75
38,52
136,36
36,80
106,81
28,82
60,92
16,44
57,94
15,63
135,75
36,63
58,57
15,80
37,04
10,00
1
Área em ha;
2
Porcentagem relativa.
Fonte: Nanni et al. (2009)
.
Para o caso do mapa elaborado pelos especialistas a área
estabelecida para uso externo (ZUE) foi de 4,46 ha (1,2%). O modelo gerado
pelo Spring considerou que apenas 0,46 ha (0,12%) da área do parque deverá
ser destinado a este fim. Tal fato deve-se, principalmente, a constatação local,
pelos especialistas, da atual utilização desta área que agrega pistas de
44
caminhada, a Secretaria Municipal do Meio Ambiente, o Centro de Educação
Ambiental, parques e quadras infantis que se encontram no módulo Mandhuy.
No caso do sistema Spring, foi avaliado o cruzamento das variáveis e
definiu apenas 0,46 ha. Tal valor é insignificante perante o parque como todo.
Isto se deve às interações do modelo matemático que, de certa forma,
desprezou o item ocupação. Neste caso, acredita-se que tal variável deva
receber um peso maior para que o sistema identifique estas áreas.
Em relação à zona de visitação (ZV), os zoneamentos obtidos pelos
dois métodos foram equivalente sendo de 38,53% para os especialistas e
36,80% para o sistema Spring. Essas áreas estendem-se, principalmente pelo
módulo Fantasminha. No entanto, algumas áreas do módulo Mandhuy e
Cristalino foram também classificadas pelo Spring como áreas de visitação, o
que não ocorreu com os especialistas.
Isto se deve ao fato de que o fator vegetação, representado pela
floresta em bom estado de vegetação nestas duas áreas, teve peso no modelo
matemático indicando-as para este uso.
Entende-se, portanto, que o modelo gerado por meio da análise
hierárquica estabeleceu de forma apropriada os pesos para as variáveis que
acabaram por refletir em situação semelhante aquela definida de forma
dinamizada pelos especialistas.
Nas áreas de média fragilidade (ZMFA), o Spring estabeleceu cerca de
135,75 ha (36,63%), contra 57,94 ha (15,63%) definida pelos pesquisadores.
Tal fato se deve, principalmente, pelo elevado peso estabelecido para a
declividade que, juntamente ao fator solos, acaba por limitar tais áreas pela
potencialidade que elas apresentam ao processo erosivo. Como neste caso, a
cobertura florestal reduz o risco de erosão, o sistema enquadra as áreas em
ZMFA. Sem cobertura, as mesmas seriam possivelmente classificadas como
zonas de recuperação ou zonas altamente frágeis. Estas áreas foram definidas
em todos os módulos pelos dois processos.
Os especialistas, apesar de também utilizarem estes aspectos,
reduziram essas áreas por considerar que grande parte delas encontra-se com
vegetação de baixo porte ou índice de importância reduzido (MARTINS et al.,
2009). Desta forma, estas áreas passam a ser enquadradas como zonas de
recuperação e não zonas de média fragilidade ambiental.
45
Em sentido contrário ao observado anteriormente, as áreas
estabelecidas como zona de recuperação (ZR) foram mais expressivas quando
estabelecidas pelos especialistas com cerca de 107 ha (28,82%) contra 61 ha
(16,44%) definido pelo sistema Spring. Como mencionado, mesmo com
cobertura vegetal que possa reduzir os riscos de erosão, os especialistas
definiram a necessidade de recuperação uma vez que essas áreas são
constantemente ameaçadas de incêndio uma vez que a vegetação local é
representada por capoeirões e arbustos de baixo porte que, durante o inverno,
secam e tornam-se propícias aos incêndios e propagação do fogo (NANNI et
al., 2009).
As áreas definidas como zonas de elevada fragilidade ambiental (ZMF)
foram definidas em todos os módulos, com exceção ao Corujinha, basicamente
por três fatores: elevada declividade, associada a solos extremamente frágeis
(Neossolos Quartzarênicos) e falta de vegetação.
As áreas, tanto para o mapeamento estabelecido pelos pesquisadores
como para o sistema Spring, foram semelhantes, sendo alocadas as áreas de
fundo de vale. No caso dos especialistas, a área total classificada como ZMF
foi de 58,57 ha (15,8%), e para o sistema Spring foi de 37 ha (10%). Houve
discordâncias principalmente no módulo Manduhy, onde os especialistas
estabeleceram grande área atualmente em recuperação de antigas voçorocas
que ali existiam (NANNI et al., 2009).
Para o sistema Spring, o mesmo definiu estas áreas como ZMFA, uma
vez que já existe a cobertura vegetal e o relevo não se apresenta tão
acentuado como aquelas próximas aos canais de drenagem.
No caso deste módulo, próximo dos canais de drenagem foi definido,
pelos especialistas, como áreas de recuperação, uma vez que a vegetação
encontrada refere-se basicamente a capoeiras (NANNI et al., 2009) com
diversas espécies invasoras (MARTINS et al., 2009). Para o sistema Spring, a
classificação como ZMF deve-se, principalmente, às condições de relevo que,
pela grande declividade, permite a continuidade de processos erosivos.
46
6.5 AVALIAÇÃO DO MODELO OBTIDO PELO SISTEMA SPRING
Para a avaliação da performace do sistema Spring em estabelecer o
zoneamento da área de estudo foi utilizada a matriz de erro, conforme
demonstrado por Rosenfield e Fitzpatrick-Lins (1986) e Story e Congalton
(1986).
O cálculo da estimativa do parâmetro k é feito segundo a seguinte
expressão:
r r
N Ó xii - Ó (xi+ . x+i)
i=1 i=1
k=-------------------------------
r
N
2
- Ó (xi+ . x+i)
i=1
em que:
r = número de linhas e de colunas das matrizes de erros;
Xii = número de classes na linha i e coluna i;
Xi+ = total marginal da linha i;
X+i = total marginal da coluna i;
N = número total de observações.
Caso tenham sido elaboradas mais do que uma matriz de erro, o
programa compara-as duas a duas, determinando o valor dos desvios entre os
seus respectivos valores de k, de forma que se a diferença entre estes valores
for significativa, entende-se que há pouca concordância entre os mapas ou
procedimentos adotados em sua elaboração.
O valor Kappa obtido no trabalho foi de 0,57. Como o valor Kappa foi
maior que zero entende-se que houve concordância entre os dois modelos,
com nível de confiança de 95%. De acordo com a avaliação sugerida por
Landis e Kock (1977), o valor de Kappa entre 0,4 e 0,6 indica similaridade boa
entre os produtos comparados.
Conforme observado na Tabela 9, a zona de uso externo avaliada
pelos especialistas apresentou área de 4,46 ha, sendo corresponde aquelas
constituídas por áreas naturais ou alteradas pelo homem onde há presença de
construções dentro dos limites do parque com finalidade à recreação,
47
manutenção das atividades do parque, o Centro de Educação Ambiental e a
Secretaria Municipal do Meio Ambiente.
Tabela 9 – Matriz de erro gerada a partir do cruzamento entre os mapas
gerados pelos especialistas e pelo sistema Spring.
Sistema Spring
(ZMF) (ZV) (ZR) (ZMFA) (ZUE)
31,09
1
(53,08)
2
11,47
(19,59)
0
16,01
(27,33) 0
Especialistas
(Pesquisadores)
(ZMF) 100
(ZV)
0,10
(0,08)
111,84
(78,35)
0
30,45
(21,33)
0,34
(0,24) 100
(ZR)
5,48
(5,14)
2,84
(2,66)
60,91
(57,03)
37,57
(35,17) 0 100
(ZMFA)
0,24
(0,42)
7,40
(12,78) 0
50,17
(86,60)
0,11
(0,20) 100
(ZUE)
0,12
(2,74)
2,79
(62,56) 0
1,55
(34,70)
0
100
1
Área em ha;
2
Percentual relativo.
Quando cruzada com as áreas do programa Spring, estas áreas não
apresentaram intercessão com as zonas de uso intensivo estabelecida pelos
especialistas (Tabela 8). As intercessões observadas foram cruzadas com as
zonas de visitação e de média fragilidade ambiental.
Tal fato deve estar associado às condições do solo, pois pela análise
do programa essa porção está classificada como solos LVa (Latossolo
Vermelho álico), considerado de baixa fertilidade (NANNI et al., 2009).
A vegetação teve peso significativo, pois nessa porção a vegetação foi
considerada degradada, onde foi relatada a presença de espécies exóticas e
invasoras (Leucena) e árvores frutíferas (MARTINS et al., 2009). A isso se
incorpora o relevo que, classificado como ondulado, influenciou para a não-
ocorrência da intercessão. O programa Spring associou esses fatores e
classificou essa área como sendo de média fragilidade e de alta fragilidade, o
que os especialistas consideram como de uso externo, pois essa porção já é
utilizada e tem infraestruturas acima citadas. Portanto para o programa essas
áreas são consideradas frágeis, e devem ser restritivas e recuperadas.
A zona de visitação avaliada pelos especialistas compõe 142,75 ha
(Tabela 7). São constituídas por áreas naturais ou alteradas, onde o ambiente
48
apresenta condições de estabilidade para possibilitar o acesso intensivo. A
vegetação é bem desenvolvida, sobre os solos com elevado suporte às
condições químicas e de erosão.
Essas porções, quando cruzadas com as áreas do Spring,
apresentaram 111,84 ha, ou seja, houve 78,35% de acerto do programa Spring
em relação aos especialistas (Tabela 8). Mas no cruzamento houve intercessão
principalmente com a ZMFA, onde o Spring estabeleceu que cerca de 20% das
áreas destinadas à visitação poderiam ser enquadrada nesta segunda classe.
Essas áreas encontram-se principalmente no módulo Mandhuy, em
que o sistema Spring considerou nas áreas com relevo plano e suave
ondulado, associadas à cobertura florestal, condições suficientes para
estabelecimento de zonas de visitação.
A zona de média fragilidade avaliada pelos especialistas compõe 57,94
ha, em que estão inseridos todos os remanescentes de melhor
representatividade do ambiente natural do Parque Cinturão Verde. Essas
áreas, quando cruzadas com as áreas do programa Spring, apresentaram
50,17 ha, ou seja, 86,60% de acerto em relação aos especialistas. Mas no
cruzamento, houve intercessão principalmente com a ZR, em que o Spring
estabeleceu que 35,17% das áreas de média fragilidade poderiam ser incluídas
nessa classe.
A zona de alta fragilidade, avaliada pelos especialistas, corresponde a
58,57 ha, Nas áreas categorizadas como zonas de alta fragilidade estão
inseridos todos os remanescentes de melhor representatividade do ambiente
natural do Parque Cinturão Verde, tendo como objetivo principal a proteção
integral dos ecossistemas naturais endêmicos, recursos genéticos e espécies
ameaçadas, preservação e monitoramento ambiental.
Essas porções, quando cruzadas com as áreas do Spring,
apresentaram 31,09 ha, ou seja, houve 53,08% de acerto em relação aos
especialistas. Mas no cruzamento, houve intercessão com a ZV, em que o
Spring estabeleceu 19,59% e deveria ser destinada à visitação; e 27,33% na
zona de média fragilidade.
49
7 CONCLUSÕES
Após a avaliação dos dados e de acordo com os objetivos iniciais do
trabalho concluiu-se que:
a) foi possível estabelecer um zoneamento ecológico para o PCVC por
meio de um sistema de informações geográficas;
b) houve consistência entre as matrizes de erros observada pelo fator
de consistência igual a 0,035;
c) o índice de coeficiência Kappa, obtido foi de 0,57, ou seja, houve
57% de concordância entre os dois modelos, sendo caracterizado
como “bom”;
d) o sistema Spring apresentou acerto de até 86% para as áreas
classificadas como zona de média fragilidade ambiental.
50
REFERÊNCIAS
BECKER, B. K.; EGLER, C. A. G. Detalhamento da Metodologia para
Execução do Zoneamento Ecológico-Econômico pelos Estados da
Amazônia Legal. Brasília, DF: SAE-Secretaria de Assuntos Estratégicos/MMA-
Ministério do Meio Ambiente, 1996.
BERTONI, J.; LOMBARDI NETO, F. Conservação do Solo. São Paulo: Icone,
1990
.
BOLLMANN, H. Indicadores ambientais. In: MAIA, N.; MARTOS, H.;
BARRELLA, W. (Org.). Indicadores ambientais: conceitos e aplicações. São
Paulo: EDUC/COMPED/INEP, 2001. 285 p.
BORROUGH, P. A. Principles of Geographical Information Systems for
Land Assessment. Oxford: Oxford Press, 1988.
BRASIL. Zoneamento agroecológico do Nordeste: diagnóstico do quadro
natural e agrosocioeconômico. Petrolina: EMBRAPA/CPATSA, 1991. v. 2.
CÂMARA, G.; MEDEIROS, J. S. Geoprocessamento para projetos
ambientais. São José dos Campos: INPE, 1996.
CARTER, G.F. Bonham. Geographic Information Systems for Geoscientist -
Modeling with GIS. Nova Iorque: Pergamon. 1994.
CARVALHO G. S.; MINGOTI, S. A. Manual do usuário: programas para
realização da Análise Hierárquica. Belo Horizonte: UFMG, 2005.
CHEN, J.; NEWKIRK, R. T.; DAVIDSON, G. The development of a
knowledgebased geographical information system for the zoning of rural areas.
Environment and Planning B: Planning and Design, Great Britain, v. 21,
p. 179-190, 1994.
CONGALTON, R. G.; ODERWALD, R. G.; MEAD, R. G. Assessing Landsat
classifiation accuracy using discrete multivariate statistical techniques.
Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, [S.l.], v. 49, n. 12, p.
1671-1678,1983.
COWEN, D. J. SIG versus CAD versus DBMS: what are the differences? In:
PEUQUET, D. J.; MARBLE, D. F. (Ed.). Introductory readings in Geographic
Information Systems. Londres: Taylor and Francis,1998.
51
DE MAN, W. H. E. Planing and designing strategies in establishing a
geographical information system. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE
GEOPROCESSAMENTO, 1990, São Paulo. Anais... São Paulo: [s.n.], 1990.
p. 103-108.
EASTMAN, R. IDRISI for windows: user’s guide. Version 2.0. Worcester: Clark
University, 1997.
EMBRAPA. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. Rio de Janeiro:
CNPS/EMBRAPA, 2005. np.
GOODCHILD, M. F. Geographic Information Systems in undergraduate
geography: A contemporary dilemma. The Operational Geographer, [S.l.], v.
8, p. 34-38, 1985.
GRANDZOL, J. R. Improving the faculty selection process in higher education:
a case for the analytic hierarchy process. IR Aplication, [S.l.], v. 6, p. 1-13,
2005.
GRIFFITH, J. J.; JUCKS, I.; DIAS, L. E. Roteiro metodológico para
zoneamento de áreas de proteção ambiental. Viçosa, MG:
UFV/IBAMA/PNMA, 1995. 37p. (Projeto BRA/90/010, Documento Final).
INPE. Levantamento das áreas desflorestadas na Amazônia Legal no
período de 1991-1997 e arco 98. São José dos Campos: Separata, 1999.
INPE. Monitoramento da Floresta Amazônica brasileira por satélite. São
José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2006.
INSTITUTO BRASILEIRO DO MEIO AMBIENTE-IBAMA. Roteiro
metodológico de planejamento: parque nacional, reserva biológica, estação
ecológica. Brasília, DF: IBAMA/MMA, 2005. 136 p.
LANDIS, J. R.; KOCH, G. G. The measurement of observer agreement for
categorical data. Biometrics, [S.l.], v. 33 , p. 159-174, 1977.
MANNIGEL, R. A; CARVALHO, M. P.; MORETI, D.; MEDEIROS, L. R. Fator de
erodibilidade e tolerância de perda dos solos do Estado de São Paulo. Acta
Scientiarum. Agronomy, Maringá, v. 24, n. 5, p. 1335-1340, 2002.
MARTINS, S. S. Levantamento florístico do Parque Cinturão Verde de
Cianorte. In: NANNI, M. R.(Org.). Plano de manejo do Parque Cinturão
Verde de Cianorte: encarte 3. Maringá: Universidade Estadual de Maringá,
2009 (Relatório Técnico).
52
MEDEIROS, C. B.; PIRES, F. Banco de dados e sistemas de informações
geográficas. In: ASSAD, E. D.; SANO, E. E. (Ed.). Sistemas de Informações
Geográficas: aplicações na agricultura. Brasília, DF: Embrapa/SPI, 1998. Cap.
3. p. 31-45.
MILANO, M. S.; RIZZI, N. E.; KANIAC, V. C. Princípios básicos de manejo e
administração de áreas silvestres. Curitiba: ITCF, 1986. 57 p.
NANNI, M. R; MARTINS, S. S.; MOTA, L. T. et al. Plano de manejo Parque
Cinturão Verde de Cianorte. Maringá: Universidade Estadual de Maringá,
2009.
PARANHOS FILHO, A. C et al. Avaliação Multitemporal das perdas de
solos na Bacia do Rio Taquarazinho (MS). Curitiba: Ed. UFPR, 2003.
(Boletim Paranaense de Geociências, n. 52).
PIRES, J. S. R. Análise ambiental voltada ao planejamento e
gerenciamento ambiental rural: abordagem metodológica aplicada ao
município de Luiz Antônio - SP. 1995. 195 f. Tese (Doutorado)– UFSCar, São
Carlos, 1995.
PONZONI, F. J.; ALMEIDA, E. S. A estimativa do parâmetro kappa (K) da
análise multivariada discreta no contexto de um SIG. In: SIMP. BRAS. DE
SENS. REM., 8., 1996, Salvador. Anais... São José dos Campos: [s.n.], 1996.
p. 14-19.
ROSENFIELD, G. H.; FITZPATRICK-LINS, K. A coefficient of agreement as a
measure of thematic classifications accuracy. Photogrammetric Engineering
and Remote Sensing, New York: McGraw-Hill, v. 52, n. 2, p. 223-227, 1986.
SAATY, T. L. Método de análise hierárquica. São Paulo: Makron Books,1991.
367 p.
SAATY, T. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the
Analytic Hierarchy Process. Pittisburg: RWS, 1994. 314 p.
SAATY, T. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting,
Resource Allocation. Londres: McGraw-Hill, 1980. 320 p.
SILVA, J. A. Direito ambiental constitucional. 3. ed. São Paulo: Malheiros,
2000. p. 209-242.
WISCHMEIER, W. H.; SMITH, D. D. Predicting rainfall erosion losses.
Washington: Agriculture Handbook, 1965.
53
WORBOYS, M. F. GIS: a computing perspective. Londres: Taylor and Francis,
1995.
WRI/UICN/PNUMA. A estratégia global da biodiversidade: diretrizes de ação
para estudar, salvar e usar de maneira sustentável e justa a riqueza biótica da
Terra. Curitiba: Fundação o Boticário de Proteção à Natureza, 1992. 232 p.
YOUNG, J. A. T. A U.K. Geographic Information system for Environmental
Monitoring, resource Planning and Management Capable of Integrating and
Using Satellite Remotly Sensed Data. International Journal of Remote
Sensing, [S.l.], v. 8, n. 4, p. 675-676, 1987.
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
