Modelo baseado na lógica Fuzzy para a avaliação do potencial de erosão dos solos no alto e médio curso da bacia do Rio Macaé, RJ

7/29/2019 Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da baci

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Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Centro de Tecnologia e Cincias

Faculdade de Engenharia

Guilherme Miranda de Siqueira

Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de

eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do Rio Maca, RJ

Rio de Janeiro2012


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Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de eroso dos

solos no alto e mdio curso da bacia do Rio Maca, RJ

Dissertao apresentada, como requisitoparcial para obteno do ttulo deMestre, ao Programa de Ps-Graduaoem Engenharia de Computao, daUniversidade do Estado do Rio deJaneiro. rea de concentrao:Geomtica.

Orientadora: Prof. Dr. Margareth Simes Penello Meirelles

Coorientador: Prof. Dr. Antnio Jos Teixeira Guerra

Rio de Janeiro

2012


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CATALOGAO NA FONTEUERJ / REDE SIRIUS / BIBLIOTECA CTC/B

Autorizo, apenas para fins acadmicos e cientficos, a reproduo total ou parcial

desta dissertao, desde que citada a fonte.

Assinatura Data

S619 Siqueira, Guilherme Miranda de.Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do

potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso dabacia do Rio Maca, RJ / Guilherme Miranda de Siqueira.

. - 2012.115 f.

Orientadora: Margareth Simes Penello Meirelles.Coorientador: Antnio Jos Teixeira Guerra.Dissertao (Mestrado) Universidade do Estado do

Rio de Janeiro, Faculdade de Engenharia.

1. Engenharia de Computao. 2. Lgica difusa Dissertaes. 3. Solos Eroso Dissertaes. 4. Maca,Rio, Bacia (RJ) Dissertaes. I. Mangiavacchi, Norberto.II. Universidade do Estado do Rio de Janeiro. III. Ttulo.

CDU 004.89


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Modelo baseado na lgica Fuzzy para a avaliao do potencial de eroso

dos solos no alto e mdio curso da bacia do Rio Maca, RJ

Dissertao apresentada, como requisitoparcial para obteno do ttulo de Mestre,ao Programa de Ps-Graduao emEngenharia de Computao, daUniversidade do Estado do Rio de Janeiro.rea de concentrao: Geomtica.

Aprovado em: 14 de setembro de 2012.Banca examinadora:

_______________________________________________Prof. Dr. Margareth Simes Penello Meirelles (Orientadora)Faculdade de Engenharia UERJ

_______________________________________________Prof. Dr. Orlando Bernardo FilhoFaculdade de Engenharia UERJ

_______________________________________________Prof. Dr. Flvio Joaquim de SouzaFaculdade de Engenharia UERJ

_______________________________________________Prof. Dr. Antnio Jos Teixeira Guerra (Coorientador)Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJDepartamento de Geografia IGEO

_______________________________________________Prof. Dr. Rodrigo Peanha Demonte FerrazEmpresa Brasileira de Pesquisa Agropecuria EMBRAPA Solos

Rio de Janeiro2012


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DEDICATRIA

minha esposa, Fernanda, e ao meu filho, Tomaz, pela fora,motivao e confiana depositadas ao longo dessa jornada,

acreditando incondicionalmente no meu trabalho.


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AGRADECIMENTOS

Professora Margareth e ao Professor Guerra pela orientao nessa

dissertao e pela confiana creditada.

Professora Alessandra pelas dicas no uso do programa IDRISIS e pelos

conselhos dados no decorrer das disciplinas ministradas.

Aos companheiros da ECOLOGY AND ENVIRONMEMT DO BRASIL pela

pacincia e incentivo.

A todos da minha turma pelas trocas valiosas de conhecimento e informao.


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Os dias que estes homens passam nas montanhas so os dias em querealmente vivem. Quando a mente se limpa das teias de aranha e o sangue corre

com fora pelas veias. Quando os cinco sentidos recobram a vitalidade e o homem

completo se torna mais sensvel, e ento j pode ouvir as vozes da natureza, e ver

as belezas que s esto ao alcance dos mais ousados.

Reinhold Messner


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RESUMO

SIQUEIRA, Guilherme Miranda de. Modelo baseado na lgica Fuzzy para aavaliao do potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da baciado Rio Maca, RJ. 2012. 115f. Dissertao (Mestrado em Engenharia)Programa de Ps-Graduao em Engenharia de Computao, Universidade doEstado do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2012.

A avaliao do potencial de eroso dos solos constitui um estudo defundamental importncia no auxilio conservao dos solos e do meio-ambiente,bem como auxiliar na elaborao de planos de manejo de Unidades de Conservao

e tambm no planejamento territorial em reas urbanas e rurais. Porm, a conduode estudos de campo para a aferio do potencial a eroso dos solos so caros edemandam muito tempo, levando muitos especialistas a adotarem modelosempricos. Objetivando o desenvolvimento de tcnicas para a avaliao do potencialde eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca RJ, o presentetrabalho prope-se a elaborar um modelo matemtico baseado no conceito doconjunto e da lgica fuzzy a partir de um Sistema de Informaes Geogrficas. Omodelo proposto explora relaes de causa-efeito do princpio fundamental dasrelaes especficas entre os processos e indicadores da eroso dos solos onde, nopresente estudo, a aplicao do modelo baseado na lgica fuzzyse deu atravs dacombinao de dez parmetros: ndice de umidade, aspecto da vertente, capacidadede campo, condutividade hidrulica, precipitao mdia anual, cobertura vegetal,declividade, pedoforma da encosta, densidade do solo e, porosidade total, que foramagregados em 4 conjuntos de variveis lingusticas: (i) Potencial de Umidade doSolo; (ii) Potencial de Escoamento Superficial; (iii) Capacidade de Transporte e; (iv)Potencial de Eroso do Solo. O produto final do modelo indica as regies querenem mais ou menos fatores de promoo de processos erosivos e, portanto,referentes aos dados de entrada utilizados sendo, portanto, valiosa ferramenta paratomada de deciso na elaborao de planos e programas de preveno e controle.

Palavras-chaves: Eroso dos solos; Sistemas de Informaes Geogrficas; Lgica

Fuzzy; ndice de umidade; Aspecto da vertente; Capacidade de campo;

Condutividade hidrulica; Precipitao mdia anual; Cobertura vegetal; Declividade,

Pedoforma da encosta; Densidade do solo; Porosidade total.


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ABSTRACT

The evaluation of the soil erosion potential is a fundamental importance studyas a tool to aid in soil conservation and the environment, as well as assisting in thepreparation of management plans for protected areas and also in territorial planningin urban and rural areas. However, conducting field studies to gauge soil erosionpotential are expensive and take a long time, leading many experts in the use ofempirical models. Aiming at the development of techniques for the assessment of soilerosion potential in the upper and middle course of the Maca river basin - RJ, thispaper proposes to formulate a mathematical model based on the concept of fuzzysets and fuzzy logic using a Geographic Information System. The proposed model

explores cause-effect relationships on the basis of the general knowledge aboutcauses and the specific relation between processes and indicators of soil erosionwhich, in the present study, the application of fuzzy-based model was made bycombining ten parameters: wetness index , aspect of slope, field capacity, hydraulicconductivity, average annual rainfall, vegetation cover, slope, surface curvature, bulkdensity and soil porosity, which were aggregated into four linguistic variables sets: (i)Soil Moisture Potential; (ii) Runoff Potential; (iii) Transport Capacity and (iv) SoilErosion Potential. The final product of the model indicates regions that gather moreor less factors promoting erosion and thus related to the input data used and istherefore a valuable tool for decision making in the development of plans andprograms for prevention and control.

Keywords: Soil erosion; Geographic Information System; Fuzzy logic; Wetness ndex;

Aspect of slope; Field capacity; Hydraulic conductivity; Average annual rainfall;

Vegetation cover; Slope; surface curvature; Bulk density and soil porosity.


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SUMRIO

INTRODUO ..................................................................................................................... 91 REVISO BIBLIOGRFICA ............................................................................................. 121.1 Eroso dos Solos............................................................................................................. 141.2 Eroso dos Solos e a Lgica Fuzzy............................................................................... 151.3 Classificao Fuzzy......................................................................................................... 182 MATERIAIS E MTODOS ................................................................................................ 202.1 Caracterizao da rea de Estudo ................................................................................. 202.2 Mtodos ............................................................................................................................ 242.3 Construo do Modelo .................................................................................................... 262.4 Caracterizao e Obteno dos Dados ......................................................................... 282.5 Padronizao No-Booleana dos Dados ....................................................................... 382.6 Sistemas de Inferncia Fuzzy(sif) ................................................................................. 413 RESULTADOS E DISCUSSES ...................................................................................... 453.1 Potencial de Umidade Do Solo ....................................................................................... 453.2 Potencial de Escoamento Superficial ............................................................................ 543.3 Potencial de Capacidade de Transporte ....................................................................... 643.4 Potencial de Eroso do Solo .......................................................................................... 714 CONCLUSES .................................................................................................................. 935 CONSIDERAES FINAIS .............................................................................................. 94

REFERNCIAS ................................................................................................................. 95APNDICE AAlgoritmo do script topographicwetnessindex: .................................... 104APNDICE BBase de regras para cada SIF .............................................................. 107


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INTRODUO

A avaliao do potencial de eroso dos solos constitui um estudo de

fundamental importncia no auxilio conservao dos solos e do meio-ambiente,

bem como auxiliar na elaborao de planos de manejo de Unidades de Conservao

e tambm no planejamento territorial em reas urbanas e rurais.

Para Mitra et al (1998), a eroso dos solos um dos maiores problemas

ambientais do mundo, pois afeta em longo prazo a produtividade da terra, e tambm

contribui para a degradao da qualidade das guas pela adio de sedimentos,

nutrientes, pesticidas e aumenta a turbidez. Nesse contexto, mapas que identifiquem

a distribuio espacial do potencial de eroso dos solos so teis em fornecer

perspectivas em nvel regional e/ou nacional.

Os recentes desenvolvimentos tecnolgicos e os refinamentos nos Sistemas

de Informaes Geogrficas (hardware e software), aliados s tcnicas de aquisio

de dados, tm revolucionado suas possibilidades de aplicao nos estudos dos

recursos terrestres. A ligao da informao espacial com a informao alfanumrica

facilita a tomada de deciso e permite a simulao de fenmenos naturais (Rosa,

2002; Loch, 2006).

A utilizao de Sistemas de Informaes Geogrficas (SIG) e tcnicas

associadas de geoprocessamento requerem cuidados especiais quanto criao de

uma base de dados adequada e eficiente. Ou seja, o geoprocessamento um

instrumento poderoso para a investigao geomorfolgica, permitindo tanto a anlise

setorializada, quanto a pesquisa integrada da atuao de processos

geomorfolgicos convergentes no tempo e no espao geogrfico (Xavier da Silva,

1994; Rosa, 2002; Loch, 2006).

Segundo Meirelles et al (2007), o propsito dos projetos que utilizam os

Sistemas de Informaes Geogrficas como ferramenta a combinao de dados

espaciais, a fim de descrever e analisar as interaes, fazer predies por meio de

modelos e propiciar o suporte necessrio para a tomada de deciso.

As mudanas no uso da terra e na cobertura vegetal influem diretamente na

dinmica geomorfolgica, principalmente em se tratando da remoo da vegetaonativa, deixando o solo exposto, o que favorece a eroso acelerada, pois aumenta


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substancialmente o escoamento superficial atingindo propores graves (Selby,

1993; Lepsch, 2002).

Os clculos para aferio do potencial de determinadas reas eroso dos

solos atravs de coletas de dados no campo em estaes experimentais uma

atividade extremamente custosa, principalmente nos centros de pesquisa dos pases

emergentes. A eroso est associada a uma srie de fatores como climatologia,

estrutura dos solos, cobertura vegetal, topografia e, prticas de uso do solo, e a

aquisio de dados fidedignos de todos os fatores associados se torna tarefa das

mais difceis.

Por esta razo, modelos empricos para calcular o potencial eroso dos

solos vem sendo desenvolvidos como USLE (WISCHMEIER & SMITH, 1978),RUSLE (RENARD et. al., 1994), WEPP (ALBERTS et. al., 1987), e o SWAT

(ARNOLD & FOHRER, 2005), e inmeros outros, porm alguns problemas vem

sendo detectados em decorrncia da incerteza associada quantificao dos

parmetros dos modelos.

Ferramentas SIG tambm foram desenvolvidas objetivando o ajuste destes

modelos. Por exemplo, o GEOWEPP foi desenvolvido para que o WEPP pudesse

ser trabalhado em ambiente SIG sendo utilizado juntamente com o software ArcGis;e o ARCSWAT foi desenvolvido para o SWAT com a mesma finalidade do

GEOWEPP.

Nesse sentido, o tema proposto poder contribuir na anlise de processos

erosivos do alto e mdio curso da bacia do rio Maca, onde a pecuria e a

agricultura so as principais atividades econmicas e responsveis pela supresso

de grande parte da vegetao primitiva, utilizando um sistema baseado na teria dos

conjuntos e da lgica fuzzycomo ferramenta na combinao de mapas temticos.Objetivando o desenvolvimento de tcnicas para a avaliao do potencial a

eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca RJ, o presente

trabalho prope-se a elaborar um modelo matemtico baseado no conceito do

conjunto e da lgica fuzzyauxiliado por um Sistema de Informaes Geogrficas em.

De acordo com o objetivo geral do estudo, os objetivos especficos so:

Organizar os dados espaciais temticos da regio de estudo em um Sistema

de Informaes Geogrficas (SIG);


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Elaborar modelo baseado na teoria do conjunto e da lgica fuzzyna avaliao

do potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca

RJ e;

Elaborar sistema de apoio tomada de deciso a partir da avaliao do

potencial de eroso dos solos no alto e mdio curso da bacia do rio Maca

RJ.


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1 - REVISO BIBLIOGRFICA

A teoria de conjuntos fuzzy e os conceitos de lgica fuzzy podem ser

utilizados para traduzir em termos matemticos a informao imprecisa expressa por

um conjunto de regras lingsticas.

Zadeh (1965) desenvolveu a teoria dos conjuntos fuzzypermitindo assim a

modelagem matemtica de problemas complexos com dados imprecisos. A teoria

dos conjuntos fuzzy, que uma generalizao da teoria clssica dos conjuntos, tem

como caracterstica a atribuio de uma funo de pertinncia a um conjunto de

dados. A teoria dos conjuntos fuzzy adequada quando necessrio descrever

ambigidades, incertezas e imprecises em modelos matemticos ou modelos

conceituais de fenmenos empricos (Barreto-Neto & Souza Filho 2008). O controle

executado pela lgica fuzzy imita um comportamento baseado em regras ao invs

de um controle explicitamente restrito a modelos matemticos.

Desde que o conceito do conjunto fuzzy foi introduzido por Lotfi Zadeh em

1965, o mundo tem presenciado um enorme progresso nas teorias e nas aplicaes

dos sistemas fuzzy. Diversas reas do conhecimento cientfico vem desenvolvendo

aplicaes da teoria fuzzy, e que vem sendo divulgado em diversos artigos

cientficos, bem como nos encontros da International Fuzzy Systems Association

(IFSA) e da European Society For Fuzzy Logic And Technology(EUSFLAT).

Os sistemas de inferncia fuzzytiveram suas aplicaes iniciais concentradas

na rea de Controle (Mamdani 1974 e Takagi & Sugeno 1985), onde se procurava

modelar por meio de regras linguisticas o modo aproximado de raciocnio, tentando

imitar a habilidade humana de tomar decises racionais em um ambiente de

incerteza e impreciso. Posteriormente, a gama de aplicaes cresceu

consideravelmente, principalmente quando os sistemas de inferncia fuzzy se

tornaram tambm capazes de lidar com o conhecimento objetivo. Um passo

importante neste sentido foi o aparecimento dos sistemas de topologia semelhante

neuro-fuzzy, onde um sistema de inferncia fuzzy estruturado segundo redes

neurais, cujas camadas correspondem s diversas fases do processo de inferncia.

Esta hibridizao faz uso de algoritmos de aprendizado das redes neurais para a


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sintonia dos parmetros de sistemas fuzzy, permitindo aplicaes de sucesso em

reas como Classificao e Previso de sries temporais (Gomide et. al. 1995).

Por esta razo, inmeros estudos de cunho scio-ambientais aplicaram

metodologias de inferncia fuzzy para descrever relaes de ambigidades,

incertezas e imprecises.

Segundo Prato (2005) uma alternativa para avaliar a sustentabilidade de

ecossistemas a utilizao de conjuntos fuzzyno desenvolvimento de proposies

fuzzysobre os atributos do ecossistema. Para o autor, a abordagem convencional

para avaliar a sustentabilidade de um ecossistema exige o estabelecimento de

limites de sustentabilidade para os atributos, que se mensurem os atributos e,

posteriormente, determinar se os atributos esto abaixo ou acima dos limitesestabelecidos, implicando em uma distino imprecisa entre o ecossistema e

sustentabilidade.

Mishina et. al. (2006) propuseram um sistema para avaliao qualitativa do

risco em oleodutos terrestre baseado na metodologia da Inspeo Baseada em

Risco e na Lgica Fuzzy. Os autores desenvolveram uma matriz de risco associada

ao transporte de petrleo e seus derivados, considerando as probabilidades e as

conseqncias associadas ao dano por corroso. Os resultados obtidosdemonstraram que a utilizao da lgica fuzzy pode ser empregada como tcnica

alternativa bastante eficiente na avaliao de risco em oleodutos corrodos.

Com o aperfeioamento de softwares capazes de trabalhar com sistemas de

informaes geogrficas (SIG), o potencial da teoria do conjunto fuzzy em SIG

comeou a ser desenvolvido. Robinson (2003) discutiu os fundamentos dos

conjuntos fuzzye como estes podem ser utilizados em ambiente SIG, demonstrando

vrios mtodos utilizados na especificao de componentes dos conjuntos fuzzynasaplicaes SIG. Robinson (2003) incluiu a tcnica de classificao fuzzycomo um

dos mtodos que todo futuro gegrafo fsico dever se sentir confortvel em usar.

Leite (2004) descreveu como a lgica fuzzy associada ao sistema de

informao geogrfica pode ser aplicada a Planos Diretores. O estudo de caso de

Ponte Nova, em Minas Gerais, demonstrou como a lgica fuzzy pode servir como

mtodo de concepo de mapas temticos.

Borba et. al. (2007) apresentaram uma metodologia baseada na utilizao da

lgica fuzzypara modelar a incerteza e a subjetividade inerentes ao processo de

alocao de custos ambientais.


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Observa-se, tambm, uma srie de estudos sobre o potencial de eroso dos

solos associado ao conceito da lgica fuzzy. O objetivo deste trabalho ser mostrar

como os estudos vem sendo conduzidos para melhor adequar a lgica fuzzy ao

estudo do potencial de eroso dos solos.

1.1 - EROSO DOS SOLOS

De acordo com o conceito de Arajo et. al. (2005) a eroso a perda dacamada superficial do solo pela ao da gua e/ou vento causando a perda da

fertilidade e levando a degradao do solo. Brady (1989) enfatiza que nenhum outro

fenmeno do solo mais destrutivo em mbito mundial do que a eroso, pois

abrange perdas de gua e de nutrientes minerais essenciais para os vegetais em

ritmos muito mais elevados do que ocorrem mediante lixiviao e, contudo, as

partculas de sedimentos removidos podem deslocar-se para corpos hdricos

transformando-se em problema de poluio. Segundo Eswaran (2001) a degradaodos solos continuar sendo um grande problema por todo o sculo 21 por causa do

seu impacto na produtividade agronmica, no meio ambiente, e seu efeito na

qualidade de vida.

Diversos so os fatores associados s causas de degradao dos solos,

podendo ser categorizados como fatores facilitadores (desmatamento,

superpastoreio, topografia, textura do solo) e fatores diretos (uso de mquinas,

drenagem insuficiente, chuvas fortes), segundo definio de Arajo et. al. (2005).Werland (2004) apresenta o modelado do relevo como sendo a causa e

consequncia da eroso, enfatizando como a energia do relevo confere elevado

grau de fragilidade a Bacia Sedimentar do Paran na busca pelo equilbrio,

comandado pela dinmica fluvial.

A identificao dos fatores causadores da eroso dos solos proporcionou a

elaborao de uma equao universal de perda dos solos, desenvolvida pelo

Departamento de Agricultura dos Estados Unidos na dcada de 60 e 70

(WISCHMEIER & SMITH, 1978). Os fatores abordados pela equao universal so:

(i) fator (R) de precipitao e escoamento, que corresponde precipitao e ao


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escoamento e mede a fora erosiva de ambos; (ii) fator (K) de erodibilidade do solo,

que indica a capacidade de eroso de acordo com a capacidade de infiltrao e a

estabilidade estrutural do solo; (iii) fator topogrfico (LS) que reflete a influncia do

comprimento e do desnvel da encosta; (iv) fator de cobertura e manuseio do solo

(C), que representa a influncia das variaes nos sistemas de cultivo e de

manuseio sobre as perdas de solo e; (v) fator (P) de prticas de controle, que

engloba os benefcios das culturas em curvas de nvel, em fileiras e outras prticas

de controle.

A perfeita compreenso de como atuam todos esses fatores de extrema

importncia para aferio do potencial de eroso dos solos. Segundo Arajo et. al.

(2005) a Geomorfologia passa a ter um importante papel, juntamente com aPedologia, no diagnstico de reas degradas, pois todas, ou quase todas, as

atividades que os seres humanos desenvolvem na superfcie terrestre esto sobre

alguma forma de relevo ou algum tipo de solo.

1.2 - EROSO DOS SOLOS E A LGICA FUZZY

Parecido com outros modelos empricos de eroso do solo, a equao

universal de perda dos solos descreve a relao entre perda de solo e diversos

fatores ambientais e de manejo definidos atravs da observao, mensurao,

experimento e analises estatstica. Isso levou ao problema comum de todos os

modelos empricos, fcil de aplicar porem questionvel no que se refere descrioadequada da relao entre perda de solo e fatores determinantes.

Desde a introduo da equao universal de perda dos solos nos anos 60 e

70, novos estudos esto sendo utilizados no aperfeioamento desta equao e na

elaborao de novas equaes. Incluindo novos e revisados mapas de isoietas; uma

nova equao para comprimento e inclinao das encostas; um subfator para

calcular um fator de manejo da cobertura do solo e; novos valores de praticas

conservacionistas tanto para reas agrcolas quanto para pastagens.

De acordo com Cohen et. al. (2008) a maioria dos modelos para

determinao da eroso dos solos no so capazes de aferir com preciso o


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potencial de eroso em grandes reas heterogneas. Uma das causas principais

apontada pelo autor est na incerteza associada quantificao dos parmetros dos

modelos. Frana et. al. (2005) acreditam que as limitaes de tais modelos

empricos sejam decorrentes de: (i) necessitam de um grande volume de dados,

alguns deles de difcil obteno; (ii) so geralmente desenvolvidos para regies

diferentes daquelas nas quais so aplicados; (iii) na maioria das vezes so criados

para escalas nas quais diferentes interaes e processos podem ser importantes.

Frente s dificuldades para precisar o potencial de eroso dos solos atravs

de modelos empricos, a lgica fuzzy vem sendo utilizada no aperfeioamento

desses modelos.

Tran et. al. (2002) discutiram a aplicao de modelo baseado na lgica fuzzypara aperfeioar a representao do RUSLE - Revised Universal Soil Loss Equation

(RENARD et. al., 1994). Uma analise de mais de 1.700 conjunto de dados, tomados

de mais de 200 parcelas de 21 locais diferentes nos Estados Unidos, mostrou que

eroso do solo no foi adequadamente descrito apenas pela multiplicao dos 5

fatores do RUSLE, em todos os casos. A abordagem de modelo baseado na lgica

fuzzy foi utilizada para tornar a estrutura do RUSLE mais flexvel em descrever a

relao entre eroso do solo e outros fatores, e em tratar com dados e modelosincertos. A utilizao do modelo baseado na lgica fuzzynesse estudo permitiu que

o modelo de regresso linear do RUSLE fosse trocado por um modelo de regresso

fuzzy. Esse estudo mostrou que a abordagem do modelo baseado na lgica fuzzy

aplicada no RUSLE foi superior a tradicional abordagem estatstica e pode ser

utilizada em outros modelos empricos.

Barreto-Neto & Souza Filho (2008) apresentaram um modelo baseado na

lgica fuzzy para estimar o escoamento superficial em uma bacia hidrogrficatropical. Os dados utilizados foram coletados em uma bacia tropical coberta pela

Floresta Atlntica e pastagens, e envolveu compilao de mapas, processamento de

dados multiespectrais ASTER, e trabalho de campo. O resultado deste estudo

demonstrou como o clculo do escoamento superficial pelo modelo fuzzy chegou

bem prximo do escoamento mensurado em campo, confirmando o potencial de se

usar a teoria fuzzyem modelos de fenmenos naturais.

Cohen et. al. (2008) desenvolveram um modelo baseado na lgica fuzzypara

aferir o potencial de eroso dos solos (fuzzy-based dynamic soil erosion model \


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FuDSEM). Neste modelo so estabelecidas funes a cada conjunto de dados e

calculado utilizando os seguintes parmetros:

a) Potencial De Umidade Do Solo: que utiliza o tempo decorrido da chuva

anterior a tomada dos dados; declividade da encosta; ndice de umidade e;

capacidade de campo.

b) Potencial De Escoamento Superficial: que utiliza o valor calculado no grupo

(i); excesso de infiltrao; volume de chuva dirio e; a cobertura vegetal.

c) Potencial Da Capacidade De Transporte: que utiliza o valor calculado no

grupo (ii); ndice de acmulo de escoamento superficial e; declividade.

d) Potencial De Eroso Do Solo: que utiliza o valor calculado no grupo (iii) e; ondice (K) de erodibilidade dos solos utilizado na equao universal de

perda do solo.

Lobo et. al. (2006) avaliaram a vulnerabilidade natural eroso do solo no

municpio de Morro do Chapu-BA, a partir do modelamento das variveis, geologia,

geomorfologia, solo, clima, vegetao e uso do solo. As variveis foram integradas

por operadores de lgica fuzzy. Os autores concluram que modelamentos baseadosem lgica fuzzy possibilitam a codificao do conhecimento, numa forma mais

coerente ao modo como os especialistas pensam, aproximando-se assim, do modo

cognitivo utilizado por eles na anlise de problemas, tornando a apreenso da

realidade muito mais confivel.

Frana et. al. (2005) propuseram uma metodologia para estimar a distribuio

espacial de classes de potencial eroso fazendo-se uso dos conceitos de lgica

fuzzy em um modelo que se diferencia pelo nmero reduzido de variveis, poisutiliza somente duas provenientes dos mapas de declividade e de cobertura do solo.

Os modelos (USLE e Fuzzy) foram aplicados na rea teste microbacia do Rio

Pimentel, localizada no Municpio de So Fidlis, Estado do Rio de Janeiro e,

posteriormente, foi realizada uma anlise comparativa entre os resultados obtidos

pelos dois mtodos. Os resultados mostraram que o modelo fuzzy pode vir a ser

utilizado para otimizar visitas ao campo e intervenes quanto ao manejo, uso e

cobertura do solo, entretanto, para validao dos resultados obtidos, o trabalho de

campo imprescindvel.


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Para Mitra et. al. (1998), existe a necessidade de se desenvolver mtodos

simples para o prognstico de reas com grande vulnerabilidade a eroso utilizando

dados imprecisos, com custo reduzido, e com certa preciso. Os autores utilizaram,

novamente, uma comparao entre modelo baseado na lgica fuzzy e a equao

universal de perda de solo (USLE), e os resultados corroboram com o que foi

discutido at o momento; comparado com o prognstico obtido atravs do modelo

USLE, o modelo baseado na lgica fuzzyfoi eficiente na diferenciao de reas com

potencial a eroso dos solos utilizando pequena base de dados.

1.3 - CLASSIFICAO FUZZY

De acordo com Meirelles (1997), em vez de se classificar as informaes

geogrficas em classes definidas de forma exata e depois atribuir pesos s classes,

conforme feito na classificao por mdia ponderada, pode-se adotar uma outra

estratgia a qual reescalona-se o dado original em uma escala de graduaocontnua atravs da atribuio de valores contnuos de pertinncia, que podem ser

atribudos a atributos individuais ou a grupos de atributos.

O valor de pertinncia atribudo cada classe ir depender (i) da funo

utilizada para atribuir valores de classificao contnua e; (ii) em como estes valores

variam com a distncia, no espao de atributos, e com as fronteiras estritas da

classe.

Dessa forma, um conjunto de valores fuzzy A em X definidomatematicamente como o par ordenado:

A = {(x, A(x) )}, x X(1)

Onde X = (x) o universo de discurso, A(x) o grau de pertinncia de x em

A. O valorA(x) um nmero que pertence ao intervalo [0,1], onde 1 representa a

associao total do conjunto, e 0 a no associao. Os graus de associao de x

em A refletem uma espcie de ordem que no baseada na probabilidade, mas na

possibilidade. Estes valores so obtidos por funes de pertinncia.


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Desta forma, contrariamente aos conjuntos tratados na lgica booleana, que

permitem apenas o uso de funes de associao binria, identificando valores ou

verdadeiros ou falsos, o conjunto fuzzyadmite a possibilidade de uma associao

parcial.

Um mapa resultante da sobreposio de vrios Planos de Informao fuzzy,

pode ser obtido atravs da utilizao de operadores, ou seja, vrios operadores

podem ser aplicados para combinar funes de pertinncia de dois ou mais mapas.

Segundo Meirelles (1997), para o caso do cruzamento temtico em estudos a nvel

de planejamento regional, os seguintes operadores podem ser utilizados:

a) Interseo: FuzzyAND;

b) Unio: FuzzyOR;

c) Produtos Algbricos Fuzzy;

d) Soma Algbrica Fuzzy;

e) Operador Gama e;

f) Soma Convexa


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2 - MATERIAIS E MTODOS

2.1 - CARACTERIZAO DA REA DE ESTUDO

A bacia do rio Maca pertence aos Municpios de Nova Friburgo (onde nasce

o rio), Trajano de Moraes, Casimiro de Abreu, Rio das Ostras, Conceio de

Macabu, Carapebus e Maca (onde se situa a foz). Segundo a diviso da Fundao

CIDE, engloba praticamente toda a rea dos limites territoriais do municpio de

Maca (1.178 km), parte do municpio de Rio das Ostras (43 km), alm dos

municpios de Nova Friburgo (340 km), Casimiro de Abreu (90 km) e Conceio de

Macabu (88 km). A bacia drena uma rea de aproximadamente 1.773 km,

percorrendo cerca de 136 km, at desaguar no Oceano Atlntico (Figura 1).

Figura 1 - Mapa de Localizao da rea de EstudoFONTE: LAGESOLOS-UFRJ, 2009

Para delimitao da rea de estudo utilizou-se o limite da Unidade de

Conservao APA de Maca de Cima, adquirido atravs do site do IBAMA

(http://www.ibama.gov.br/zoneamento-ambiental). A APA compreende uma rea de


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aproximadamente 35.000 hectares abrangendo os Municpios de Nova Friburgo e

Casimiro de Abreu (Figura 2).

A geomorfologia da rea de estudo se insere nas escarpas da serra de

Maca, Macab e Imb, com uma amplitude topogrfica elevada, variando de 170 m

a quase 1800 m (Figura 3). Caracteriza-se por um conjunto de alinhamentos

serranos escarpados com orientao preferencial W-E ou WSW-ENE, que se

sucedem a leste da Serra dos rgos, sendo que alguns picos atingem quase

2.000m. Consiste no ltimo trecho escarpado da cadeia montanhosa da Serra do

Mar em territrio fluminense. A partir de Nova Friburgo, a escarpa da Serra do Mar

perde o seu aspecto de uma barreira montanhosa monoltica e passa a adquirir o

padro de um conjunto de cadeias serranas paralelas entre si e separadas pelosvales dos principais rios que cortam a regio: So Joo, Maca, Macabu e Imb.

Esses rios correm em direo preferencial W-E ou WSW ENE, em parte

condicionados por estruturas de mesma direo, promovendo o desmantelamento

desse trecho da Serra do Mar, que apresenta direo SW-NE. O relevo acidentado

prolonga- se at o rio Paraba do Sul, a jusante de So Fidlis, num trecho

estrangulado dessa bacia, a partir de onde se inicia o seu baixo curso (Dantas,

2000; Silva & Cunha, 2001).


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Figura 2 - Mapa de Localizao da rea de Estudo.


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Figura 3 - Mapa hipsomtrico da rea de Estudo. Referncia: dados ASTER-GDEM.


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2.2 - MTODOS

O modelo conceitual proposto explora relaes de causa-efeito do princpio

fundamental das relaes especficas entre os processos e fatores da eroso dos

solos. Pode ser formulado como uma equao de fator de condio, conforme

proposto por Metternicht & Gonzalez (2005):

Potencial Eroso = f (A1, A2, A3, ..., An) (2)

Onde A1, A2, A3, ..., Anrepresentam elementos (parmetros) da paisagem que

participam na promoo da eroso dos solos.

A construo de modelo baseado na lgica fuzzyrequer:

a) Determinar a estrutura do modelo;

b) Formular a base de conhecimento;

c) Selecionar os mtodos de processamento fuzzye;

d) Validao.

A estrutura do modelo compreende a seleo das variveis de entrada e

sada; o nmero de sub-modelos; e a conexo entre eles. A formalizao do

conhecimento realizada na constituio dos conjuntos fuzzye das regras.

Atravs de funes de pertinncia e operadores fuzzy, o conhecimento

processado e os valores de sada correspondem aos valores de entradacomputados. Valores de entrada incorporados ao modelo podem ser extrados de

base de dados geogrficos, observaes de campo, e outros dados auxiliares.

O modelo baseado no conhecimento Fuzzy requer expertise para decidir os

tens a seguir:

a) Elementos da paisagem relacionados com a eroso (gradiente de

declividade e cobertura vegetal, por exemplo);

b) Condies primrias (regras lingusticas) que represente o potencial ao

risco de eroso dos solos;


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c) Tipos de parmetros da funo de pertinncia (trapezoidal, triangular,

sigmoidal, etc) e;

d) Produo das regras fuzzy (IF THEN), e escolhas dos operadores fuzzy(unio, interseo, etc).

O diagrama a seguir ilustra como foi desenvolvido o modelo baseado no

conhecimento fuzzy.

Figura 4 - Modelo baseado na lgica fuzzy(Modificado de Metternicht & Gonzalez - 2005).

No presente estudo, a aplicao do modelo baseado na lgica fuzzyse deu

atravs da mensurao de variveis lingusticas, que foram agregados em 4

subndices com funes de pertinncia distintos (Modificado de Cohen et. al., 2008 -Figura 5):

Conjunto 1 POTENCIAL DE UMIDADE DO SOLO = (i) ndice de umidade, (ii)

aspecto da vertente e; (iii) capacidade de campo.

Conjunto 2 POTENCIAL DE ESCOAMENTO SUPERFICIAL = (i) potencial de

umidade do solo (conjunto 1); (ii) condutividade hidrulica; (iii) precipitao

mdia anual e;(iv) cobertura vegetal.


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Conjunto 3 CAPACIDADE DE TRANSPORTE = (i) potencial de escoamento

superficial (conjunto 2); (ii) declividade e; (iii) pedoforma da encosta (cncava ou

convexa).

Conjunto 4 POTENCIAL DE EROSO DO SOLO = (i) capacidade de transporte

(conjunto 3); (ii) densidade do solo e; (iii) porosidade total.

Figura 5 - Esquema de organizao dos dados de entrada do modelo (Modificado de Cohen et. al., 2008).

2.3 - CONSTRUO DO MODELO

O modelo foi desenvolvido utilizando-se a mdulo Fuzzy ToolBox do

programa MatLab. Desenvolveram-se Sistemas de Inferncia Fuzzy (SIF) para a

avaliao do potencial eroso.

O processo de desenvolvimento dos SIFs compreendeu 5 etapas: (i)

fuzzificao dos dados de entrada; (ii) aplicao de operadores fuzzy; (iii) aplicao

do mtodo de implicao; (iv) agregao dos dados de sada e; (v) defuzzificao.


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a) Fuzzificao dos dados de entrada:

O primeiro passo foi definir os dados de entrada e determinar o grau a quepertencem a cada um dos conjuntos fuzzy apropriados atravs de funes de

pertinncia. No Fuzzy Toolbox, a entrada sempre um valor crisp numrico

limitada ao universo de discurso da varivel de entrada e a sada um grau de

adeso fuzzyno conjunto de qualificao lingstica (sempre o intervalo entre 0 e 1).

A Fuzzificao dos dados de entrada consiste no clculo da funo de

pertinncia dos parmetros selecionados dos conjuntos fuzzy. A funo de

pertinncia expressa como o grau de pertinncia de xem A determinado (fA(x)).

Existem algumas possibilidades para determinao dos graus de pertinncia

e para esse estudo foi usado: Semantic Import Model - Modelo de Importao

Semntica (Metternicht & Gonzalez, 2005) que utiliza uma funo de pertinncia que

definida a priori pelo usurio para determinar o grau de pertinncia de xem A.

Permite a incorporao do conhecimento pelo especialista na determinao

do tipo de funo de pertinncia.

b) Aplicao de Operadores Fuzzy:

O operador fuzzy aplicado para obter um nmero que representa o

resultado de uma determinada regra.

No Fuzzy ToolBox dois mtodo AND so suportados (min; prod), e dois

mtodos OR so suportados (max; probor).

c) Aplicao do Mtodo de Implicao:

A conseqencia da aplicao do mtodo de implicao um conjunto fuzzy

representado por uma funo de pertinncia, que pesa de forma adequada as

caractersticas lingsticas que lhe so atribudos.

Dois mtodos so suportados pelo FuzzyToolBox: min; prod.

d) Agregao dos Dados de Sada:


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A agregao o processo pelo qual os conjuntos fuzzyque representam as

sadas de cada regra so combinados em um nico conjunto fuzzy.

O FuzzyToolBox possui trs mtodos: max; probor; sum.

e) Deffuzificao:

A entrada para o processo de defuzzificao um conjunto fuzzy(o conjunto

fuzzy decorrente da agregao dos dados) e a sada um nmero nico. Assim

como a fuzzificao ajuda a avaliao da regra, durante os passos intermdios, a

sada final desejada para cada varivel geralmente um nmero nico. No entanto,

a agregao de um conjunto fuzzyengloba uma gama de valores de sada, e assim

devem ser defuzzificados a fim de resolver um nico valor de sada a partir do

conjunto.

O mtodo de defuzzificao mais popular o clculo do centride, que

retorna o centro da rea sob a curva. Existem cinco mtodos suportados pelo Fuzzy

ToolBox: centroid, bisector, middle of maximum (the average of the maximum value

of the output set), largest of maximum, and smallest of maximum.

Os parmetros utilizados para os SIFs foram:

Sistema do tipo Mamdani

Mtodo Operadores AND mnimo

Mtodo Operadores OR mximo

Mtodo de implicao mnimo

Mtodo de agregao mximo

Defuzzificador centride (centro de gravidade - COG).

2.4 - CARACTERIZAO E OBTENO DOS DADOS

Conjunto 1 = Potencial De Umidade Do Solo


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(iii) Capacidade de Campo (CC) Segundo Brady (1989), capacidade de

campo ou capacidade de umidade do campo, a porcentagem de gua

remanescente em um solo, dois ou trs dias aps haver sido saturado e haver

cessado a drenagem livre. De acordo com Fabian & Ottoni Filho (2000), a

quantidade de gua que um perfil do terreno, sem vegetao e evaporao, retm

contra a ao da gravidade, aps plenamente inundado e deixado drenar livremente

por uns poucos dias (um a quatro dias), em condies de campo, determina o

volume mximo aproximado de gua que um solo bem drenado pode armazenar por

longos perodos sem evapotranspirao.

O efeito das caractersticas do solo na umidade do solo representado pela

capacidade de campo em cada clula. A capacidade do solo de reter gua variaconsideravelmente com a textura do solo, quantidade de matria orgnica, e outras

caractersticas fsicas.

A Capacidade De Campo (CC) foi obtida atravs do software Soil Water

Characteristics (http://hydrolab.arsusda.gov/soilwater/Index.htm) desenvolvido pelo

Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) em parceria com a

Universidade do Estado de Washington.

Para o desenvolvimento do software, anlises estatsticas foram conduzidasutilizando propriedades da gua do solo mensuradas de uma grande variedade de

solos provenientes do banco de dados do Departamento de Agricultura dos Estados

Unidos (USDA). As equaes foram formuladas com base em tenses de umidade

do solo de 0,33kPA e 1.500kPA, e entrada de ar baseada nas variveis de textura

do solo e matria orgnica. Essas anlises estatsticas foram combinadas com

equaes de condutividade mais os efeitos de densidade, granulometria, e

salinidade (Saxton & Rawls, 2006).As formulaes utilizadas pelo programa para o clculo dos parmetros do

solo se baseiam em Saxton & Rawls (2006). Os dados de entrada do programa

foram os de textura do solo (distribuio granulomtrica das fraes areia, silte e

argila) e foram obtidos atravs de coletas realizadas em campo pela equipe do

LAGESSOLOS da UFRJ (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o

interpolador IDW (Inverse Distance Weighted).

Os pontos de coleta de solos esto evidenciados na figura a seguir:


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Figura 6 - Pontos de coleta de solos.


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Conjunto 2 = Potencial De Escoamento Superficial

(i) Resultados do conjunto 1 Potencial de Umidade do Solo (PU).

(ii) Condutividade Hidrulica (CH) Parmetro que traduz a facilidade com

que a gua se movimenta ao longo do perfil do solo, e est diretamente relacionada

capacidade do solo em conduzir gua (Carvalho, 2002). De acordo com Brady

(1989), a Condutividade Hidrulica a demonstrao da rapidez com que a gua flui

atravs do solo em consequncia de determinado potencial de gradiente.

A Condutividade Hidrulica est intimamente ligada com a capacidade da

gua em infiltrar-se em determinado solo. Segundo Guerra (2005), a umidade dosolo, medida que aumenta, vai dificultando a ao da infiltrao, resultando na

saturao e, consequentemente, na formao de poas.

Segundo Morgan (2005), a chuva que atinge o solo pode ser armazenada em

pequenas depresses ou cavidades na superfcie ou pode infiltrar-se no solo,

contribuindo para o armazenamento de humidade do solo, e para movimento lateral

das guas subterrneas no solo. Quando o solo incapaz de absorver mais gua, o

excesso contribui para o escoamento sobre a superfcie, resultando em eroso porescoamento superficial ou por sulcos e voorocas. Durante uma tempestade, os

espaos entre as partculas do solo ficam cheias com gua e as foras capilares

diminuem de modo que, a taxa de infiltrao comea elevada no incio de uma

tempestade e diminui para um nvel que representa a taxa mxima sustentada em

que a gua pode passar atravs do solo a nveis mais baixos. A Figura 7 abaixo

demonstra taxas de infiltrao de vrios tipos de solos.

A condutividade hidrulica tambm foi obtida atravs do software Soil WaterCharacteristics. As formulaes utilizadas pelo software para o clculo dos

parmetros do solo se baseiam em Saxton & Rawls (2006). Os dados de entrada do

software foram os de textura do solo (distribuio granulomtrica das fraes areia,

silte e argila) e foram obtidos atravs de coletas realizadas em campo pela equipe

do LAGESSOLOS da UFRJ (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o



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Figura 7 - Taxa de infiltrao em diferentes solos (Morgan, 2005).

(iii) Precipitao Mdia Anual (PREC) A precipitao mdia foi cauculada

com os dados das mdias das mximas anuais, pois representam mais a

erosividade das chuvas. A quantidade de gua proveniente de eventos de chuva

considerada como um dos principais agentes causadores da eroso dos solos, no

apenas por causarem a saturao dos solos, mas tambm pelo papel do Splash

que, de acordo com Guerra (2005), prepara as partculas que compem o solo para

serem transportadas pelo escoamento superficial. Essa preparao se d tanto pela

ruptura dos agregados, quebrando-os em tamanhos menores, como pela prpria

ao transportadora que o salpicamento provoca nas partculas dos solos. Para

Morgan (2005), a exposio contnua a tempestades intensas enfraquece

consideravelmente o solo.

Esse parmetro foi obtido atravs de dados de 8 estaes pluviomtricas do

entorno, dados estes coletados no site da Agncia Nacional de guas - ANA

(http://hidroweb.ana.gov.br/). Atravs desses dados gerou-se o mapa de Isoietas de

precipitao. Para o mapeamento utilizou-se o interpolador IDW (Inverse Distance

Weighted).


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O Quadro a seguir apresenta as 8 estaes pesquisadas:

Quadro 1 - Estaes pluviomtricas do entorno da rea de estudo.

ESTAO PERODO

Quarteis 1968 / 2009

Fazenda So Joaquim 1968 / 2009

Piller 1951 / 2009

Fazenda So Joo 1968 / 2009

Teodoro de Oliveira 1966 / 2009

Galdinpolis 1951 / 2009

Vargem Alta 1966 / 2009

Fazenda Oratrio 1968 / 2009

(iv) Cobertura Vegetal (VEG) Os processos de eroso pela gua esto

intimamente relacionados com os caminhos tomados pela gua, no seu movimento

atravs da cobertura e ao longo da superfcie do solo. Durante uma tempestade,

parte da gua cai diretamente na terra, quer porque no h vegetao ou porque ela

passa atravs de aberturas entre as copas das rvores. Parte da chuva

interceptada pela copa, de onde ou retorna para a atmosfera por evaporao ou

encontra seu caminho para o solo por gotejamento das folhas, ou descendo os

caules das plantas escoando pelo tronco (Morgan, 2005).

Segundo Zhongming et. al. (2010), a cobertura vegetal um importante

parmetro utilizado para avaliar a relao entre vegetao e eroso do solo. Em

geral, a eroso do solo diminui com um aumento na cobertura de vegetao.

Mohammad & Adam (2010) indicam que vrios estudos em diferentes condies

ambientais tm demonstrado o efeito positivo da cobertura vegetal na reduo da

eroso hdrica e, ainda segundo esses autores, a vegetao controla a eroso do

solo por meio de sua copa, razes, e componentes da camada da serrapilheira. Para


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Cerdan et. al. (2010), anlises estatsticas confirmam a influncia dominante da

cobertura para a eroso do solo.

Dessa forma, a vegetao possui papel de extrema relevncia na avaliao

do potencial eroso a medida que diminui a ao direta do Splash no solo.

Foram utilizadas imagens de satlite LANDSAT 5 do ano de 2011, baixados

no site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE

(http://www.dgi.inpe.br/CDSR/), fazendo-se composio de bandas no software ENVI

e, posteriormente, foi extrado o Normalized Difference Vegetation Index tambm no

ENVI.

Para a extrao do ndice NDVI, foram usadas bandas do infra-vermelho

prximo (0,760 0,900) e o vermelho (0,630 0,690), que no sensor TM dasimagens LANDSAT correspondem as bandas 4 e 3 respectivamente.

Na banda 4, a vegetao verde, densa e uniforme, reflete muita energia,

aparecendo bem clara nas imagens, e apresenta sensibilidade rugosidade da copa

das florestas (dossel florestal). Na banda 3, a vegetao verde, densa e uniforme,

apresenta grande absoro, ficando escura, permitindo bom contraste entre as reas

ocupadas com vegetao (ex.: solo exposto, estradas e reas urbanas), e apresenta

bom contraste entre diferentes tipos de cobertura vegetal (ex.: campo, cerrado efloresta).

Os valores das clulas do raster de sada variam de -1 a +1, onde valores

mais altos correspondentes aos solos com cobertura vegetal, e os mais baixos aos

solos expostos.

Conjunto 3 = Capacidade De Transporte

(i) Resultados do conjunto 2 Potencial de escoamento superficial (PES).

(ii) Declividade (DEC) Para Gabriels (1999), quanto mais ngreme a

inclinao da encosta maior a perda de solo por causa do aumento na velocidade da

gua de escoamento. Segundo Cohen et. al (2008), o transporte de sedimentos

influenciado por uma variedade de fatores dentre estes as caractersticas

topogrficas.

Esse parmetro tambm foi obtido no ArcGis, com a ferramenta Spatial

Analyst, e utilizou o modelo digital ASTER - GDEM.


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No processamento do software, para cada clula Slope calcula a taxa mxima

de alterao no valor a partir dessa clula aos seus vizinhos. Basicamente, a

alterao mxima na elevao ao longo da distncia entre a clula e seus oito

vizinhos identifica a descida mais ngreme a partir da clula.

(iii) Pedoforma da Encosta (PED) A Curvatura de uma superfcie um

atributo topogrfico que descreve convexidade / concavidade de uma superfcie do

terreno. De um ponto de vista aplicado, a pedoforma da encosta pode ser usada

para descrever as caractersticas fsicas de uma bacia de drenagem, num esforo

para compreender os processos de eroso e do escoamento. A declividade afeta a

taxa global de movimento, enquanto a curvatura do perfil afeta a acelerao edesacelerao do fluxo e, portanto, influencia a eroso e deposio.

Zevenbergen & Thorne (1987), ao fazerem uma analise comparativa da

topografia da superfcie da terra, apontam para dois tipos de curvatura da superfcie

(pedoforma da encosta), uma curvatura na direo do gradiente de declividade

(profile curvature) e outra transversal (plan curvature). Para o presente estudo

considerou-se apenas a curvatura na direo do gradiente de declividade, pois

influencia na taxa de variao da inclinao, afeta acelerao do fluxo e, portanto,influencia o assoreamento e a degradao (Zevenbergen & Thorne, 1987). Para

Romstad & Etzelmuller (2012), a curvatura descreve a taxa de variao da inclinao

ao longo de uma linha de fluxo e pode ser relacionado com a acelerao /

desacelerao do fluxo gravitacional.

Segundo IPT (1986) existe uma maior concentrao de ocorrncias erosivas

em relevos de transio e morrotes constitudas por vertentes relativamente

declivosas, superiores a 15% e com perfis convexos e retilneos. Pois a existnciacomum de vertentes com rupturas de declive favorecem nesses locais a

concentrao de guas pluvias. De acordo com Resende (1985), o carreamento de

terra em condies comparveis, menor na encosta cncava e maior na Convexa.

Foi obtido no ArcGis, com a ferramenta Spatial Analyst, e utilizou o modelo

digital ASTER GDEM.


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Figura 8 - Ilustrao do carreamento de terra (Resende, 1985).

Conjunto 4 = Potencial De Eroso Do Solo

(i) Resultados do conjunto 3 Capacidade de Transporte (PCT).

(ii) Densidade do Solo (DA) Segundo Brady (1989), densidade de volume ou

densidade aparente representa a massa de solo seco, por unidade de volume,

includos seus espaos de ar. A densidade aparente determinada pela quantidade

dos espaos porosos, como tambm pelos slidos dos solos. Assim, solos com

elevada proporo de espaos de poros em relao aos slidos, tem densidades de

volume menores do que outros mais compactados e com menos espaos de poros

(Brady, 1989). O aumento da densidade aparente com a profundidade do perfil

tende a aumentar, devido s presses exercidas pelas camadas superiores que

provocam a compactao do solo, reduzindo a porosidade (Kiehl, 1979).

Este fator foi utilizado na avaliao da compactao da camada superficial do

solo, na profundidade de aproximadamente 5 cm. Os dados de densidade aparente

foram obtidos atravs de coletas realizadas em campo pela equipe do

LAGESSOLOS DA UFRJ (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o


(iii) Porosidade Total (PORO) Entende-se por porosidade de um solo o

volume no ocupado pelos constituintes slidos do solo. Tal volume ocupado pelo

ar e pela gua (Silva, 2005). O tamanho deste espao de poros , em grande parte,

consequente da arrumao das partculas slidas. Se h tendncia em


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permanecerem em contato ntimo, como nas areias e subsolos compactos, a

porosidade total fica reduzida. Se so distribudos em agregados porosos, como

comum nos casos de solos de textura mdia, com elevado montante de matria

orgnica, os espaos de poros por unidade de volume sero elevados (Brady, 1989).

De acordo com Guerra (2001), a porosidade est relacionada de maneira

inversa com a densidade aparente, ou seja, medida que a densidade aparente

aumenta, a porosidade diminui, consequentemente ocorre reduo da infiltrao

da gua no solo.

Os valores de Porosidade foram calculados atravs dos dados de Densidade

Aparente e Densidade de Partculas (Lima 2008), e para o mapeamento utilizou-se o


2.5 - PADRONIZAO NO-BOOLEANA DOS DADOS

Os dados foram padronizados em uma escala contnua de adequabilidadevariando entre 0 (menos adequada) 255 (mais adequada). Os fatores contnuos

resultantes que foram produzidos foram desenvolvidos usando funes de

associao a conjuntos fuzzy, isto , a transio entre membros e no membros de

uma localizao no conjunto gradual.

O reescalonamento dos dados foi realizado no software IDRISIS ANDES,

utilizando-se a ferramenta FUZZY, que estima os valores de cada elemento do

conjunto fuzzy (possibilidade) em cada pixel baseado nas seguinte funes depertinncia: sigmoidal; j-shaped; linear

As funes Sigmoidal, J e Linear so controladas por quatro pontos

ordenados, do mais baixo ao mais alto na escala de medida. Os pontos podem ser

duplicados para criar funes monotnicas ou simtricas. No presente estudo foram

utilizadas as funes Sigmoidal e Linear.

A funo Sigmoidal produzida usando uma funo cosseno:


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(4)

A funo Linear utilizada apresentada a seguir:

(5)

ndice de Umidade: tendncia de a gua acumular em algum lugar da bacia, e

a tendncia da fora gravitacional para mover a gua pela encosta. Quanto maior o

ndice de Umidade, maior o potencial eroso.

A padronizao foi realizada atravs de uma funo sigmoidal Monotonically

Increasing; onde o ponto a = 0 e o ponto b = 10.

Aspecto da Vertente: todas as vertentes de uma encosta possuem diferentes

nveis de susceptibilidade para o potencial eroso. Os dados categricos foram

escalonados determinando-se um ndice subjetivo para cada categoria. Foram

atribudos os ndices:

Quadro 2 - Potencial eroso dos solos em relao ao aspecto da vertente. CATEGORIA POTENCIAL NDICE

Flat (-1)

Muito Baixo 50North (0-22.5)

Northeast (22.5-67.5)

East (67.5-112.5)Southeast (112.5-

157.5)Alto 200

South (157.5-202.5) Alto 200

Southwest (202.5-247.5)

Muito Alto 255

West (247.5-292.5) Mdio 150

Northwest (292.5- Baixo 100


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337.5)

North (337.5-360) Muito Baixo 50

Capacidade de Campo: Quantidade mxima que um solo pode reter gua.

Maior capacidade para reter gua, igual menor potencial eroso.

A padronizao foi realizada atravs de uma funo linear Monotonically

Decreasing; onde o ponto c = 11,7005 % vol e o ponto d = 33,3785 % vol

Condutividade Hidrulica: Facilidade com que a gua se movimenta ao longo

do perfil do solo. De uma forma geral, maior condutividade significa menor

capacidade de reter gua, ou seja, maior potencial eroso.A padronizao foi realizada atravs de uma funo linear Monotonically

Increasing; onde o ponto a = 4,63 mm-hr e o ponto d = 121,01 mm-hr.

Precipitao Mdia Anual: Quanto maior o volume de chuva, maior opotencial eroso.

A padronizao foi realizada atravs de uma funo sigmoidal Monotonically

Increasing; onde o ponto a = 200 mm e o ponto b = 300 mm.

Cobertura Vegetal: Quanto maior o valor do NDVI, menor o potencial eroso.

A padronizao foi realizada atravs de uma funo linear Monotonically

Decreasing; onde o ponto c = -0,33 e o ponto d = +0,82.

Declividade: Quanto maior a declividade, maior o potencial eroso.

A padronizao foi realizada atravs de uma funo Sigmoidal Monotonically

Increasing; onde o ponto a = 0 e o ponto b = 45.

Pedoforma da Encosta: Quanto mais convexa (valores positivos), maior opotencial a eroso.

A padronizao foi realizada atravs de uma funo Sigmoidal Monotonically

Increasing; onde o ponto a = -10 e o ponto b = 1.

Densidade do Solo:Quanto menor a Densidade Aparente do solo, menor opotencial eroso.

A padronizao foi realizada atravs de uma funo Linear Monotonically

Increasing; onde o ponto a = 0 e o ponto b = 1,45 g/cm.

Porosidade Total: Quanto maior a Porosidade Total do solo, menor o

potencial a eroso.


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A padronizao foi realizada atravs de uma funo Linear Monotonically

Decreasing; onde o ponto c = 41% e o ponto d = 70%.

2.6 - SISTEMAS DE INFERNCIA FUZZY(SIF)

O desenvolvimento dos modelos para os sistemas de inferncia foi feito a

partir do planejamento da combinao das variveis de entrada de forma a gerar

produtos intermedirios com significado semntico, permitindo pontos de controle no

processo de apoio tomada de deciso. Foram estabelecidos quatro grupos devariveis:

POTENCIAL DE UMIDADE DO SOLO - POTENCIAL DE ESCOAMENTO

SUPERFICIAL - POTENCIAL DE CAPACIDADE DE TRANSPORTE - POTENCIAL

DE EROS O DO SOLO

Para cada grupo de fatores foi estabelecida uma forma de combinaoatravs de SIFs, objetivando manter a cada resultado parcial o significado e a

possibilidade de usar a imagem resultante como elemento de controle da qualidade

e significncia do processamento.

SIF 1: ndice de Umidade (IU) + Capacidade de Campo (CC) = ndice de Umidade

Ampliado (IUA).

SIF 2: ndice de Umidade Ampliado (IUA) + Aspecto da Vertente (ASP) = Potencial

de Umidade do Solo (PU):


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- 42 -

SIF 3: Condutividade Hidrulica (CH) + Precipitao Mdia (PREC) = Condutividade

Hidrulica Ampliada (CHA):

SIF 4: Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA) + Cobertura da Vegetao (VEG) =

CHAV:

SIF 5: CHAV + Potencial de Umidade do Solo (PU) = Potencial de Escoamento

Superficial (PES):

SIF 6: Declividade (DEC) + Pedoforma da Encosta (PED) = Declividade Ampliada

(DECA):

SIF 7: Declividade Ampliada (DECA) + Potencial de Escoamento Superficial (PES) =

Potencial de Capacidade de Transporte (PCT):

SIF 8: Densidade do Solo (DA) + Porosidade (PORO) = Textura do Solo (TEXSOL):


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SIF 9: Textura do Solo (TEXSOL) + Potencial de Capacidade de Transporte (PCT) =

Potencial a Eroso (PE):

De forma geral, as variveis de entrada foram modeladas com base em 5

estados, definidos em funes de pertinncia triangulares (Muito Baixo, Baixo,

Mdio, Alto, Muito Alto, potencial a eroso). A opo pelas funes triangulares

deve-se ao fato de se ajustarem adequadamente a variveis lingusticas quedescrevem estados e em funo da transio desses estados ser linear e contnua,

numa escala de muito baixo a muito alto (Jamel, 2010). Como todos os dados de

entrada dos SIFs variavam de 0 a 255, o pico dos tringulos extremos foi ajustado

para esses valores e o espao entre as funes extremas foi dividido

equitativamente.

Figura 9 - Funo triangular utilizada n0 SIF 1.


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Cada subsistema SIF foi processado individualmente, com base em comandos do

MATLAB, sendo os passos registrados abaixo, a ttulo de exemplo, para o SIF 7

(Jamel, 2010).

a) Exportar o SIF do mdulo FuzzyToolbox para o Workspace.

b) Preparo das variveis para processamento, com a converso do formato matricial

para uma coluna de valores (array) de cada pxel, atravs da funo IM2COL.

O prenome col foi utilizado em todas as variveis convertidas para o formato

coluna, para identificao.

>> coldeca = im2col(deca,'indexed',[593 1276],'distinct');

>> colpes = im2col(pes,'indexed',[593 1276],'distinct');

c) Alocao de memria para a varivel de entrada da funo EVALFIS, constitudapelas duas colunas compostas numa matriz [756.668,2], que primeiro preenchida

em zeros com a funo ZEROS:

>> entradasif7 = zeros(756668,2);

d) Em seguida feito o preenchimento dessa varivel de entrada (entradasif7, no

exemplo) com as duas colunas geradas anteriormente. Neste passo feita

simultaneamente a converso do formato UINT8 (unsigned integer 8 bits) para o

formato double" (ponto flutuante de dupla preciso), adequado ao processamento:>> entradasif8(:,1) = double(coldeca);

>> entradasif8(:,2) = double(colpes);

e) Processamento do SIF, atravs da funo em linha de comando EVALFIS, sendo

Sif 7 o nome do SIF a ser utilizado, j carregado no Workspace:

>> colpct = evalfis(entradasif7,sif7);

f) A varivel obtida como sada, colpct, j est no formato coluna/double e pode

entrar no SIF seguinte.g) Para recomposio da varivel de sada no formato imagem, foi utilizada a funo

RESHAPE, que remonta a matriz original em linhas e colunas. A funo IMAGE foi

utilizada para mostrar a imagem em modo grfico, permitindo a visualizao e

controle de parmetros, como a escala de cores utilizada.

>> pct = reshape(colpct,[593 1276]);

>> image(pct)


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3 - RESULTADOS E DISCUSSES

3.1 - POTENCIAL DE UMIDADE DO SOLO

O mapeamento do Potencial de Umidade do Solo foi realizado atravs da

sobreposio de mapas temticos com a aplicao de dois Sistemas de Inferncia

Fuzzy(SIF), SIF 1 e SIF 2:

a) SIF 1 - ndice de Umidade (IU) + Capacidade de Campo (CC) = ndice de

Umidade Ampliado (IUA).

Para o mapeamento do Potencial de Umidade do Solo, o primeiro parmetro

analisado foi o ndice de Umidade (IU), que demonstra a tendncia de a gua

acumular em algum lugar da bacia, e a tendncia da fora gravitacional para mover

a gua pela encosta, ou seja, quanto maior o IU, maior o potencial a eroso. O mapa

do IU (Figura 10) apresenta, em azul, os locais onde h a tendncia de acmulo de

gua, que indicam grandes reas de contribuio e reas mais planas. Localizaesmais ngremes recebem um valor de ndice pequeno pois so reas mais bem

drenadas, enquanto localizaes suavemente inclinadas recebem um valor de ndice

elevado.

O padro especial do IU apresentado na Figura 10 est diretamente

relacionado com o Modelo de Elevao Digital ASTER-GDEM (30 metros de

resoluo espacial) utilizado na gerao do Modelo Digital do Terreno

Hidrologicamente Consistido.


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A distribuio espacial da Capacidade de Campo apresentada naFigura 11

apresenta uma relao inversa com o potencial a eroso, ou seja, quanto maior

capacidade para reter gua, menor potencial eroso. Essa distribuio espacial

est diretamente relacionada com o interpolador utilizado na gerao da superfcie

da Capacidade de Campo, que para esse estudo utilizou-se o IDW (Inverse distance

weighted) que determina os valores das clulas utilizando uma combinao linearponderada de um conjunto de pontos de amostra. O peso uma funo da distncia

inversa.


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Figura 10 - Espacializao do ndice de Umidade (IU) na rea de estudo.


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Figura 11 - Espacializao da Capacidade de Campo (CC) na rea de estudo.


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O produto gerado do SIF 1, que aqui foi classificado como ndice de Umidade

Ampliado, indica claramente a variao espacial do potencial a eroso considerando

apenas o ndice de Umidade (IU) e a Capacidade de Campo (CC). Ou seja, na

Figura 12, abaixo, os altos valores de IUA coincidem com altos valores de ndice de

Umidade (IU) e baixos valores de Capacidade de Campo (CC), e que correspondem

ao alto potencial a eroso.

Observa-se na Figura 12como reas bem drenadas, com maior capacidade

para reter gua, evitando grande acmulo de gua, apresentaram os menores

valores, e com isso representam as reas com menor potencial a eroso dos solos,

considerando apenas esses parmetros. Essa tendncia evidenciada naFigura 12

atravs da colorao amarelada indo at esverdeada.Contrariamente, reas pouco drenadas, com grande potencial para acumular

gua, representam as reas com maior potencial a eroso, e esto evidenciadas na

Figura 12pela colorao mais azul e vermelha.


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Figura 12 - Mapeamento resultante do SIF 1, ndice de Umidade Ampliado (IUA).


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b) SIF 2: ndice de Umidade Ampliado (IUA) + Aspecto da Vertente (ASP) =

Potencial de Umidade do Solo (PU):

A distribuio espacial do Potencial de Umidade do Solo foi gerada a partir do

resultado da sobreposio do ndice de Umidade do solo (IU) com a Capacidade de

Campo (CC) que resultou no ndice de Umidade Ampliado (IUA), acrescentando-se oparmetro Aspecto da Vertente (ASP).

No presente estudo, o Aspecto da Vertente foi utilizado para representar a

posio do relevo em relao a incidncia de chuvas e, dessa forma, vertentes com

orientao sudoeste e sul foram as que receberam maiores valores,

consequentemente so as que esto mais relacionadas com alto potencial a eroso.

Como resultado da sobreposio de altos valores de IUA mais as vertentes

voltadas para sudoeste e sul, obteve-se o mapa de Potencial de Umidade do Solo(Figura 14), onde as reas com colorao de azul a vermelho indicam reas com

altos valores de PU e, consequentemente, alto potencial a eroso.


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Figura 13 - Espacializao do Aspecto da Vertente (ASP) na rea de estudo.


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Figura 14 - Mapeamento resultante do SIF 2 Potencial de Umidade do Solo (PU).


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3.2 - POTENCIAL DE ESCOAMENTO SUPERFICIAL

O mapeamento do Potencial de Escoamento Superficial foi realizado atravs

da sobreposio de mapas temticos com a aplicao de trs Sistemas de

Inferncia Fuzzy(SIF), SIF 3, SIF 4 e SIF 5:

a) SIF 3 - Condutividade Hidrulica (CH) + Precipitao Mdia (PREC) =

Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA)

O segundo grupo analisado foi o Potencial de Escoamento Superficial, e o

primeiro processamento contemplou dados de Condutividade Hidrulica do solo

(CH) e Precipitao Mdia anual (PREC), resultando no parmetro chamado de

Condutividade Hidrulica Ampliado (CHA).

O parmetro Condutividade Hidrulica demonstra a facilidade com que a gua

se movimenta ao longo do perfil do solo, ou seja, maior condutividade significa

menor capacidade de reter gua e, maior potencial eroso. Dessa forma, na

Figura 15abaixo, a colorao mais amarelada indica altos valores de CH e maior

potencial a eroso.

A distribuio espacial das chuvas ao longo da bacia (Figura 16), aponta parapequenas pores onde ocorrem chuvas intensas, evidenciadas pela colorao

avermelhada no mapa, e que esto associadas com o alto potencial a eroso.

Entretanto, mesmo com essas pequenas pores demonstrativas de chuvas

intensas, a regime de chuvas como um todo bastante elevado, variando de 214

mm/ano a 353 mm/ano.

Como resultado da combinao da Condutividade Hidrulica e da

Precipitao Mdia Anual, obteve-se o mapa de Condutividade Hidrulica Ampliada


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(CHA), evidenciando naFigura 17reas com colorao azulada e avermelhada, que

representam reas com alto potencial a eroso.


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Figura 15 - Espacializao da Condutividade Hidrulica (CH) na rea de estudo.


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Figura 16 - Espacializao da Precipitao (PREC) na rea de estudo.


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Figura 17 - Mapeamento resultante do SIF 3 Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA).


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b) SIF 4 - Condutividade Hidrulica Ampliada (CHA) + Cobertura da Vegetao

(VEG) = CHAV.

Com o resultado do SIF 3, onde houve o cruzamento dos parmetros

Condutividade Hidrulica e Precipitao Mdia anual, obteve-se o parmetro

classificado como Condutividade Hidrulica Ampliada. Esse parmetro foi utilizadocomo dado de entrada no SIF 4 e foi combinado com o parmetro Cobertura da

Vegetao (VEG).

Para o mapeamento da cobertura vegetal na rea de estudo, utilizou-se o

ndice de Vegetao por Diferena Normalizada (Normalized Difference Vegetation

Index NDVI) aplicado sob as bandas 3 e 4 de uma imagem LandSat, e os valores

apresentados noFigura 18abaixo indicam que valores negativos de NDVI prximos

de zero (-0,1 a 0,1) geralmente correspondem a reas rochosas ou de solo exposto,os baixos valores positivos representam arbustos e pastagens (aproximadamente

0,2 a 0,4), enquanto valores elevados indicam reas florestadas (valores que se

aproximam de 1). Na figura abaixo, a colorao avermelhada indica reas de solo

exposto ou reas rochosas; a colorao amarela indica reas de vegetao

arbustiva ou pastagens; e a colorao esverdeada at a azulada indica reas de

vegetao arbrea.

A combinao do mapeamento de cobertura vegetal VEG (Figura 18) com

o mapa Condutividade Hidrulica Ampliada- CHA (Figura 17), resultou no mapa

denominado CHAV (Figura 19), onde a colorao azul e vermelha so indicativas de

altos valores de Condutividade Hidrulica CH (Figura 15), Precipitao Mdia

Anual PREC (Figura 16), e reas desprovidas de vegetao, correspondendo as

reas com alto potencial eroso dos solos (considerando esses trs elementos).


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Figura 18 - Espacializao da Cobertura Vegetal (VEG) na rea de estudo.


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Figura 19 - Mapeamento resultante do SIF 4 CHAV.


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c) SIF 5 - CHAV + Potencial de Umidade do Solo (PU) = Potencial de

Escoamento Superficial (PES):

O ltimo SIF deste grupo gerou o mapeamento do Potencial de Escoamento

Superficial, e para isso utilizou-se como parmetros aqueles que foram associados

na composio do mapeamento do CHAV (Figura 19): Condutividade Hidrulica(CH), Precipitao Mdia Anual (PREC), e Cobertura da Vegetao (VEG), somados

ao mapeamento do Potencial de Umidade dos solos (PU), que foi gerado a partir dos

parmetros: ndice de Umidade do solo (IU), Capacidade de Campo (CC), e Aspecto

da Vertente (ASP).

Desta forma, observa-se algumas reas com colorao esverdeada indicando

regies com baixo a mdio potencial a eroso, extensas reas com colorao azul

indicando regies com alto potencial a eroso, e pequenas pores da rea deestudo apresentando colorao vermelha, que indica regies com potencial a eroso

muito alto.


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Figura 20 - Mapeamento resultante do SIF 5 Potencial de Escoamento Superficial (PES).


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3.3 - POTENCIAL DE CAPACIDADE DE TRANSPORTE

O mapeamento do Potencial de Capacidade de Transporte foi realizado

atravs da sobreposio de mapas temticos com a aplicao de dois Sistemas de

Inferncia Fuzzy(SIF), SIF 6 e SIF 7.

a) SIF 6: Declividade (DEC) + Pedoforma da Encosta (PED) = Declividade

Ampliada (DECA).

O terceiro grupo analisado contempla parmetros que exercem alguma

influncia sobre a capacidade de transportar sedimentos, e que para este estudo

convencionou-se chamar de Potencial de Capacidade de Transporte (PCT). A

primeira combinao realizada neste grupo (SIF 6), considera os parmetros

Declividade (DEC) e Pedoforma da Encosta (PED).

A declividade influencia na capacidade de transporte de sedimentos e

tambm na quantidade de perda de solo, pois quanto mais ngreme uma encosta

maior a perda de solo decorrente do aumento na velocidade da gua que no

consegue ser armazenada. AFigura 21abaixo demonstra que poucas regies com

colorao amarelada avermelhada possuem grande inclinao, chegando a 60

graus de inclinao, e que so consideradas reas com grande potencial eroso

dos solos.

O parmetro Pedoforma da Encosta (PED) representa a curvatura de uma

superfcie, e que podem ser convexa, cncava, ou plana. A curvatura de uma

superfcie afeta a acelerao e desacelerao do fluxo e, portanto, influencia a

eroso e deposio de sedimentos. A curvatura convexa facilita a acelerao do

fluxo e, portanto, aumenta o potencial de eroso dos solos.


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A Figura 22, demonstra que poucas regies possuem uma curvatura

cncava, especificamente quelas adjacentes talvegues e cursos dgua, e que

est evidenciado pelo colorao azulada. A colorao mais amarelada indica regies

onde a curvatura da superfcie mais convexa e, consequentemente, com maior

potencial a eroso.

A combinao desses dois fatores gerou o mapa chamado Declididade

Ampliada (DECA), onde naFigura 23as regies com colorao mais avermelhada

indicam alto potencial eroso dos solos.


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Figura 21 - Espacializao da Declividade (DEC) na rea de estudo.


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Figura 22 - Espacializao da Pedoforma da Encosta (PED) na rea de estudo.


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Figura 23 - Mapeamento resultante do SIF 6 Declividade Ampliada (DECA).


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b) SIF 7 - Declividade Ampliada (DECA) + Potencial de Escoamento Superficial

(PES) = Potencial de Capacidade de Transporte (PCT).

O resultado do SIF 6 (DECA), que considerou os parmetros Declividade

(DEC) e Pedoforma da Encosta (PED), foi combinado com o resultado do SIF 5,

onde gerou-se o mapa de Potencial de Escoamento Superficial PES (Figura 20),para produzir o mapa de Potencial de Capacidade de Transporte (PCT).

O mapa apresentado na Figura 24, demonstra grandes reas com alto grau

de Potencial de Capacidade de Transporte (reas avermelhadas), evidenciando que

nessas reas h grande risco eroso dos solos. Observa-se tambm extensas

reas com colorao azulada, indicando regies com Potencial de Capacidade de

Transporte variando do grau mdio ao alto e que tambm so sujeitas ao risco de

eroso, e tambm vrias reas com colorao esverdeada que evidenciam reascom baixo potencial ao escoamento superficial e eroso dos solos.


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Figura 24 - Mapeamento resultante do SIF 7 Potencial de Capacidade de Transporte (PCT).


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3.4 - POTENCIAL DE EROSO DO SOLO

O mapeamento do Potencial de Eroso do Solo foi realizado atravs da

sobreposio de mapas temticos com a aplicao de dois Sistemas de Inferncia

Fuzzy(SIF), SIF 8 e SIF 9.

a) SIF 8: Densidade do Solo (DA) + Porosidade (PORO) = Textura do Solo

(TEXSOL).

O ltimo grupo de anlise consiste na combinao de parmetros de textura

dos solos com os parmetros geradores do mapa de Potencial de Capacidade de

Transporte (PCT). A primeira anlise, SIF 8, faz a combinao dos parmetros

Densidade Aparente (DA) e Porosidade Total (PORO) para a gerao do mapa de

Textura do Solo (TEXSOL).

O mapeamento da Densidade do Solo DA (Figura 25) representa a

quantidade de espaos porosos no solo em proporo ao volume ocupado pelos

slidos, sendo que elevados valores de densidade de volume indicam solos mais

compactados e mais sujeitos eroso dos solos. AFigura 25abaixo apresenta, em

rosa, as regies com solos com densidade de volume mais elevados, demonstrandomaior compactao dos solos, e consequentemente maior potencial eroso. Por

outro lado, as reas com colorao mais esverdeadas contemplam as regies onde

o solo possui uma elevada proporo de espaos de poros em relao ao volume

ocupado, com densidade aparente menor, e com baixo potencial eroso.

Quanto maior a Densidade Aparente (DA), menor a Porosidade Total

(PORO), e maior o escoamento superficial. AFigura 26, demonstra as reas onde o

solo possui maior Porosidade Total (vermelho) e menor porosidade (azul).


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Dessa forma, o produto gerado da combinao desses dois parmetros

resultou

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Modelo baseado na lógica Fuzzy para a avaliação do potencial de erosão dos solos no alto e médio curso da bacia do Rio Macaé, RJ