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X SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA FÍSICA APLICADA




O GEOPROCESSAMENTO COMO SUBSÍDIO AO ESTUDO DA FRAGILIDADE AMBIENTAL




Rúbia Gomes Morato
Fernando Shinji Kawakubo
Ailton Luchiari



Laboratório de Aerofotogeografia e Sensoriamento Remoto – LASERE
Departamento de Geografia – FFLCH - USP


Palavras-chave: Geoprocessamento, Sistemas de Informação Geográfica, Fragilidade Ambiental, Sensoriamento Remoto, Juréia, Vale do Ribeira.
Eixo 3: Aplicação da Geografia à Pesquisa

Sub-eixo 3.2: Propostas teóricas e metodológicas

 


 


1. Introdução

Os estudos de fragilidade ambiental têm por objetivo identificar unidades ambientais com características comuns em termos de vulnerabilidades aos processos erosivos. A partir destes estudos é possível avaliar se as ações efetuadas pelo homem, no presente ou no passado, podem conviver em harmonia com os condicionantes naturais, assim como realizar simulações em relação a usos futuros.
Essas vulnerabilidades podem ser classificadas em graus. Os produtos gerados pelos estudos de fragilidade ambiental constituem-se em importante subsídio para os zoneamentos, que têm o objetivo de disciplinar o uso do solo. Assim, eles podem orientar as políticas públicas para o planejamento físico-territorial.
Como atualmente se dispõe de recursos técnico-operacionais como os Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) e as imagens de Sensoriamento Remoto, entre outros, pode-se desenvolver os estudos de fragilidade ambiental com muito mais eficiência.
Essa eficiência se deve a capacidade de integração de grande quantidade de dados com relações complexas entre si que os SIGs apresentam, já que os estudos de fragilidade ambiental se caracterizam pela integração de diversos temas, tais como morfologia do terreno, litologia, tipos de solos, condicionantes climáticas e cobertura do solo, etc.
A área de estudo localiza-se no litoral sul do Estado de São Paulo, incluindo o maciço da Juréia e o Norte da Ilha Comprida.
Como a metodologia utilizada é adequada para as áreas denudacionais, apesar da área de estudo ser litorânea, não serão considerados os inerentes à planície costeira.

2. O Conceito de Fragilidade Ambiental

O conceito de fragilidade ambiental está estreitamente relacionado com a Teoria dos Sistemas. Segundo VITTE e SANTOS (1999) "um sistema se define como um complexo de elementos em interação, interação esta de natureza ordenada". De acordo com a dinâmica dos ambientes, é possível determinar suas fragilidades e as potencialidades para o uso humano.
VITTE e SANTOS (1999) partem do significado dos termos fragilidade e meio ambiente para chegar ao conceito de fragilidade ambiental. De acordo com o Dicionário Aurélio o termo frágil é definido como algo fácil de destruir, pouco durável, transitório. Fragilidade é então, a qualidade do que é frágil. O ambiente é aquele que cerca ou envolve os seres vivos ou as coisas. Assim, o termo fragilidade do meio pode aparecer como ambiente de risco, ou risco ambiental, o qual define-se como perigo ou possibilidade de perigo ou perda, que estão vinculadas à percepção humana da dinâmica da natureza.
Para TRICART (1982) as unidades ecodinâmicas estáveis são aquelas que apresentam "evolução lenta, que tende a uma situação de clímax. Essas condições se realizam nas regiões de baixa atividade geodinâmica interna e dos processos mecânicos da geodinâmica externa. O balanço pedogêsene/morfogênese favorece à pedogênese". As unidades ecodinâmicas fortemente instáveis são aquelas onde há a "forte predominância da morfogênese sobre a pedogênese". As unidades ecodinâmicas intergrades são aquelas em que "a dinâmica atual se caracteriza por uma interdependência pedogênese/morfogênese. O balanço pedogênese/morfogênese favorece ora a pedogênese, ora a morfogênese, mas sempre por um fraco favorecimento". Portanto, o conceito de TRICART (1982) possui perspectiva morfodinâmica.
Já ROSS (1994), define como unidades ecodinâmicas estáveis aquelas que "estão em equilíbrio dinâmico e foram poupadas da ação humana, encontrando-se portanto em seu estado natural". As unidades instáveis são "aquelas cujas intervenções antrópicas modificaram intensamente os ambientes naturais através dos desmatamentos e prática de atividades econômicas diversas".
Para que esses conceitos pudessem ser utilizados como subsídio ao Planejamento Ambiental, ROSS (1994) estabeleceu graus de instabilidade emergente para as unidades ecodinâmicas instáveis que vão desde muito fraca até muito forte. Paras as unidades ecodinâmicas estáveis, ROSS (op cit) estabeleceu graus de instabilidade potencial, que também vão do muito fraca até muito forte.

2.1. As Variáveis para o Estudo da Fragilidade Ambiental

Para o estudo da fragilidade ambiental na escala de 1:50 000 é necessário o estudo principalmente das condicionantes da geomorfologia e dos solos, e posteriormente, do uso da terra. Assim, em relação a geomorfologia são considerados as formas atuais e os processos que as modelam. Em relação aos solos, são considerados principalmente os atributos responsáveis pela susceptibilidade à erosão. A síntese dessas duas abordagens, que na realidade estão intrinsecamente ligadas, nos fornecerá a fragilidade aos processos morfogenéticos do ponto de vista da susceptibilidade estrita do modelado e dos solos.
A fundamentação teórico-metodológica que se propõe trabalhar a pesquisa geomorfológica é a de ROSS (1992), que tem suas raízes em PENCK, que definiu as forças geradoras das formas do relevo terrestre. As atuais formas do relevo da superfície da terra são produtos do antagonismo das forças motoras dos processos endógenos e exógenos, ou seja, da ação das forças emanadas do interior da crosta terrestre, de um lado, e das forças impulsionadas através da atmosfera pela ação climática atual e do passado, de outro.
A diferenciação das unidades de paisagem pelo relevo, litologia, cobertura vegetal e solos norteia a diferenciação dos processos erosivos. Estes últimos expressam o antagonismo entre a erosividade das chuvas e a erodibilidade dos solos.
A predisposição a erosão pode se concretizar em termos da ocorrência da erosão de maneira mais ou menos acentuada de acordo com outros fatores. Esses fatores podem ser de ordem natural, como a erosividade das chuvas e a grau de proteção dos solos pela cobertura vegetal, ou antrópica, como as diversas práticas de uso conservacionistas ou degradadoras das condições ambientais.

3. Novas Tecnologias Disponíveis para os Estudos Espaciais: o Geoprocessamento

Os recursos tecnológicos representam importantes instrumentos para os mais diversos campos da ciência e da sociedade. Para a Geografia em especial, como demonstra MAGUIRE (1989) a partir da apresentação de numerosos exemplos, a informática abriu possibilidades muito amplas e impossíveis de ser enumeradas adequadamente, apesar de vários campos desta ciência ainda não terem se apropriado substancialmente destes recursos. Esse conjunto de tecnologias é conhecido como Geoprocessamento, que pode ser aplicados também a outras ciências, além da Geografia.
RODRIGUES (1990) define o Geoprocessamento como o conjunto de tecnologias de coleta e tratamento de informações espaciais e de desenvolvimento, e uso, de sistemas que as utilizam. As áreas que se servem das tecnologias de Geoprocessamento têm, em comum, o interesse por entes de expressão espacial, sua localização, ou distribuição, ou ainda a distribuição espacial de seus atributos.
Os SIGs são talvez os mais importantes instrumentos entre as diversas tecnologias de Geoprocessamento, sendo inclusive muitas vezes confundidos com o próprio Geoprocessamento.
Para BURROUGH (1986), o SIG é um poderoso conjunto de ferramentas para colecionar, armazenar, recuperar, transformar e apresentar dados espaciais do mundo real.
Os dados de sensoriamento remoto são muito importantes. Segundo MAGUIRE (1989), o uso de fotografias aéreas foi a primeira grande técnica de sensoriamento remoto e ainda hoje é amplamente utilizada para estudos em grandes escalas. Também as imagens de satélite, que têm suas resoluções (espacial, espectral, radiométrica e temporal) cada vez mais aprimoradas, fornecem informações muito valiosas.
CRÓSTA & SOUZA (1997) definem como o objetivo do sensoriamento remoto a obtenção e análise de informações sobre materiais, objetos ou fenômenos na superfície da Terra a partir de dispositivos situados à distância dos mesmos. Tais dispositivos recebem o nome de sensores, cuja função é receber e registrar a informação proveniente desses materiais, objetos ou fenômenos, para posterior processamento e interpretação por um analista. Os sensores são geralmente colocados em plataformas aéreas ou orbitais. O principal objetivo do sensoriamento remoto é expandir a percepção sensorial do ser humano, seja através da visão sinóptica proporcionada pela aquisição aérea ou espacial das informações, seja pela possibilidade de se obter informações em regiões do espectro eletromagnético inacessíveis à visão humana.
Segundo CRÓSTA (1999) a função primordial do processamento digital de imagens é fornecer instrumentos para facilitar a identificação e extração de informação contida nas imagens para posterior interpretação, podendo ser dividida em técnicas de pré-processamento, de realce e de classificação.
O pré-processamento compreende as correções geométrica e radiométrica. Como as imagens são integradas como os demais dados e informações em ambiente SIG, os pixels que as formam precisam ser reamostrados em relação à base cartográfica de referência. “A transformação de uma imagem de modo que ela assuma as propriedades de escala e de projeção de uma mapa é chamada de correção geométrica” (CRÓSTA). Já a correção radiométrica tem como função “minimizar as diferenças entre os níveis de cinza registrados por uma matriz de detectores” (NOVO, 1992).
O objetivo do realce é melhorar a visualização da cena, tornando as informações brutas mais claramente visíveis ao intérprete. O realce inclui a manipulação de contraste, filtragem espacial e rotação de imagens.
A manipulação de contraste consiste na modificação da forma do histograma, transformando-se os níveis de cinza da imagem original, que facilita a discriminação visual de características em cenas com baixo contraste. A manipulação de contraste mais utilizada é o aumento linear de contraste, que redistribui os pixels da imagem original ao longo de toda a faixa de níveis de cinza alterando seus limites superiores e inferiores e expandindo para o intervalo de 0 a 255.
A classificação consiste no reconhecimento dos objetos de interesse para a pesquisa a partir da delimitação de áreas homogêneas adotando-se um conjunto de métodos de classificação de padrões.
A aplicação dos Sistemas de Informações Geográfica para o desenvolvimento de um estudo da fragilidade ambiental é fundamental em função da necessidade de análise de grande quantidade de dados, com relações complexas entre estes dados. A principal vantagem para esta aplicação é a disposição de funções que permitem a análise geográfica.
Entretanto, os SIGs possuem suas limitações. É preciso reconhece-las para evitar futuros erros, como considerar que os SIG ou programas similares produzem informações diretas sobre o meio físico, ou que podem desconsiderar a obtenção de informações quantitativas referentes aos componentes do meio ambiente (ZUQUETE et al, 1997).

4. Área de Estudo

A área de estudo abrange o sudeste da Estação Ecológica de Juréia-Itatins e o norte da Área de Proteção Ambiental da Ilha Comprida, em áreas dos municípios de Iguape e Ilha Comprida, conforme a Figura 1.
 

 

FIGURA 1 – Localização da Área de Estudo em relação ao Estado de São Paulo.

 

O clima é tropical úmido, com temperatura média anual acima de 20ºC, umidade relativa média do ar acima de 80% e mais de 1700 mm de pluviosidade média anual. Esse clima é controlado principalmente pelos avanços das frentes polares, em grande parte responsáveis pelos índices pluviométricos, assim como as massas quentes e úmidas do anticiclone atlântico.
O embasamento cristalino pré-cambriano aflora na serra da Juréia e morros isolados. No entanto, possuem maior expressão as áreas recobertas por extensas formações cenozóicas sob a forma de planícies marinhas e fluvio-marinhas que circundam os morros.
A cobertura vegetal é do domínio da Mata Atlântica. De acordo com DELITTI & SHIMISU (1983) nestas áreas “estão representados os principais ecossistemas que existem no litoral do Estado de São Paulo, antes da intensa urbanização”.
Economicamente, é a região mais pobre do Estado de São Paulo. As atividades econômicas mais importantes são o cultivo da banana, que pode ser observado ao longo do sistema viário, além do cultivo de arroz e da mineração. A população tradicional, os caiçaras, tem na pesca, especialmente da manjuba, a atividade mais importante. Mas, além destas, o turismo de veraneio vem se tornando intenso.

5. Materiais e Método

A entrada de dados se deu pela digitalização de mapas analógicos, pela importação de arquivos de outros sistemas e digitação. A digitalização é a conversão dos dados do modelo analógico para o modelo digital, que neste caso, se deu por meio de uma mesa digitalizadora.
O software de Sistema de Informação Geográfica utilizado foi o ILWIS 2.2 (Integrated Land and Water Information System), desenvolvido pelo International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences (ITC), da Holanda.
Foram digitalizadas vinte cartas topográficas publicadas pelo IGC-SP (1989) na escala 1:10 000. Os temas extraídos destas cartas foram organizados como planos de informação, em arquivos distintos. As curvas de nível, a rede de drenagem e o sistema viário sob a forma de linhas e os pontos cotados em arquivos de pontos.
As cartas temáticas como as de litologia e estratigrafia na escala 1:100 000, publicada pelo D.A.E.E. (1978) e pedológica na escala 1:500 000, publicada pelo IAC (1999) foram digitalizadas.
A importação de arquivos de outros sistemas foi a modalidade de entrada dos dados de sensoriamento remoto. O objetivo destes dados foi a geração da carta de uso da terra e da cobertura vegetal realizada por KAWAKUBO (2000).
Para a geração da carta de uso da terra e cobertura vegetal realizou-se a classificação de padrões utilizando-se as bandas 3, 4 e 5 do TM-LANDSAT (órbita 219, ponto 77, de agosto de 1999), utilizando-se técnicas de processamento digital de imagens. Neste trabalho utilizou-se a classificação híbrida e o classificador de máxima verossimilhança.
A partir das classes de uso da terra e cobertura vegetal foi estabelecida uma hierarquia dos graus de proteção aos solos, obedecendo a uma ordem decrescente da capacidade de proteção, de acordo com a proposta de ROSS (1994), conforme a Tabela 1.

 

TABELA 1 – Grau de Proteção aos Solos pela Cobertura Vegetal e/ou Uso da Terra
 

Grau de Proteção

Cobertura Vegetal e/ou Uso da Terra

Índice de Fragilidade

Muito Alta

Vegetação Arbórea

1

Alta

Vegetação Arbustiva, Mata Paludosa, Mangue

2

Média

Agricultura

3

Fraca

-

4

Muito Fraca

Solo Exposto

5

 

Foi criado um modelo numérico do terreno (MNT), que segundo ASSAD et al (1993), é uma "representação matemática tratável computacionalmente e representa a distribuição espacial de uma determinada característica vinculada a uma superfície real".
O MNT foi gerado a partir da interpolação das linhas de contorno. Essa operação pode ser dividida em duas etapas. A primeira é a conversão das linhas de contorno do formato vetorial para o formato matricial. Após essa conversão, os pixels cobertos pelas linhas de contorno possuem valores de altitude e os demais pixels estão com valores indefinidos. A segunda é a interpolação linear, feita entre os pixels com valores de altitude, para obter as elevações dos pixels com valores indefinidos entre as linhas de contorno rasterizadas. Na carta de saída, cada pixel possui um valor de altitude.
A partir do MNT, foi gerada a carta de declividade. Segundo KOFFLER (1994), "a carta de declividade, como forma de representar quantitativamente o comportamento espacial do relevo, tem as mais diversas aplicações, especialmente nas áreas de geomorfologia, hidrologia, engenharia, atividades militares e planejamento territorial".
Para a geração da carta de declividade por meio do MNT, utilizou-se filtros de gradiente e a aplicação da fórmula.

Declive = ( (HYP ( Dx , Dy ) ) / pixsize ( MNT ) ) * 100

onde Declive é o nome da carta de saída; HYP (hipotenusa) é a função interna do sistema para calcular a raiz da soma do quadrado de Dx com o quadrado de Dy (de acordo com o teorema de Pitágoras); Dx é a carta de gradiente horizontal gerado a partir do filtro DFDX e Dy a carta de gradiente vertical gerado a partir do filtro DFXY; pixsize é a função interna do sistema que divide o numerador pelo tamanho do pixel; o valor 100 converte os valores de declividade para porcentagem.
A carta gerada contém os valores de declividade em porcentagem para cada um dos pixels. Utilizando outra fórmula, a carta poderia ser gerada em graus. Após a geração da carta, foi feito o fatiamento dos valores de declividade de acordo com as classes propostas por ROSS (1994) expressas na Tabela 2.

 

TABELA 2 – Hierarquia das Classes de Declividade
 

Intervalo de Declividade

Classe de Fragilidade

Índice de Fragilidade

Até 6%

Muito Fraca

1

De 6 a 12%

Fraca

2

De 12 a 20%

Média

3

De 20 a 30%

Forte

4

Acima de 30%

Muito Forte

5

 

Fonte: ROSS (1994)
A carta de fragilidade potencial demonstra a predisposição natural dos ambientes à erosão. Ela foi gerada por meio da combinação das características dos solos e da declividade. Os solos foram classificados hierarquicamente em função de suas vulnerabilidades à erosão, considerando-se atributos como a estrutura, textura, plasticidade, grau de coesão das partículas e profundidade/espessura dos horizontes superficiais e subsuperficiais, como propõe ROSS (1994). Os intervalos de declividade também foram hierarquizadas segundo as classes de fragilidade da Tabela 2, para a geração da carta de fragilidade potencial.
Tendo as classes de solos e de declividade hierarquizadas segundo seus respectivos graus de fragilidade, foi gerada uma tabela bidimensional, ou de dupla entrada. Nesta tabela, as linhas foram atribuídas às classes de solo e as colunas às classes de declividade. Cada célula da tabela foi preenchida com a classe resultante da combinação das classes de solo e de declividade, conforme a Tabela 3.
As regras de combinação são as seguintes: quando duas classes são equivalentes, a classe resultante se mantém; quando a combinação é de classes diferentes, a classe resultante será a classe mais forte. A carta de fragilidade potencial foi gerada por meio da aplicação de uma fórmula, tomando como base as combinações armazenadas na tabela bidimensional.

 

TABELA 3 – Tabela bidimensional das classes de solos e de declividade hierarquizadas segundo seus respectivos índices de fragilidade.
 

Classes de Declividade

 

Classes de Solos

Até 6%

(1)

De 6 a 12%

(2)

De 12 a 20%

(3)

De 20 a 30%

(4)

Acima de 30% (5)

ESPODOSSOLOS (1)

Muito Fraca (11)

Fraca

(12)

Média

(13)

Forte

 (14)

Muito Forte

(15)

ORGANOSSOLOS (1)

Muito Fraca

(11)

Fraca

 (12)

Média

(13)

Forte

(14)

Muito Forte

(15)

CAMBISSOLOS (4)

Forte

(41)

Forte

(42)

Forte

(43)

Forte

(44)

Muito Forte

(45)

 

 

Assim como a carta de fragilidade potencial, a carta de fragilidade ambiental foi gerada por meio de uma tabela bidimensional, a Tabela 4. Nesta tabela bidimensional as combinações foram realizadas a partir das cartas de fragilidade potencial e dos graus proteção aos solos pela cobertura vegetal e uso da terra.
 

TABELA 4 – Tabela bidimensional das classes de proteção aos solos pelo uso da terra e cobertura vegetal e de fragilidade potencial, hierarquizadas segundo seus respectivos índices de fragilidade.

 

Classes de Uso da

Terra/Cob. Vegetal

Classes de Fragilidade

 Potencial

Vegetação Arbórea

(1)

Vegetação Arbustiva

(2)

Mata Paludosa

(2)

Mangue

(2)

Agricultura

(3)

Solo Exposto

(5)

Muito Fraca (1)

Muito Fraca

(11)

Fraca

(12)

Fraca

(12)

Fraca

(12)

Média

(13)

Muito Forte

(15)

Fraca (2)

Fraca

(12)

Fraca

(22)

Fraca

(22)

Fraca

(22)

Média

(23)

Muito Forte

(25)

Média (3)

Média

(31)

Média

(32)

Média

(32)

Média

(32)

Média

(33)

Muito Forte

(35)

Forte (4)

Forte

(41)

Forte

(42)

Forte

(42)

Forte

(42)

Forte

(43)

Muito Forte

(45)

Muito Forte (5)

Muito Forte

(51)

Muito Forte

(52)

Muito Forte

(52)

Muito Forte

(52)

Muito Forte

(53)

Muito Forte

(55)


6. Análise dos Resultados

Inicialmente, o MNT não foi gerado de maneira satisfatória nas áreas de planície, ao contrário das áreas mais dissecadas como o maciço da Juréia, em que existe um grande adensamento de isolinhas. Os problemas ocorreram provavelmente pela insuficiência de curvas de nível na planície para gerar o MNT, ocasionando vários erros, como altitudes mais elevadas nas calhas dos rios que em suas margens. Para atenuar os efeitos destas deformações, foram digitalizadas isolinhas auxiliares. Essas isolinhas foram estimadas a partir das curvas de nível e pontos cotados da carta topográfica.
Outro problema que poderia comprometer a qualidade dos resultados foi a grande diferença de escala entre as cartas utilizadas, já que a carta de solos estava em escala de 1:500 000, e o objetivo foi o de gerar cartas em escala maior. Esse é um problema corrente em países como o Brasil, que dispõem de poucos documentos de base para a realização de estudos integrados. Mas, em nosso caso, não consideramos este problema muito grave, pois mesmo sendo de classes diferentes, as suscetibilidades dos solos da área de estudo à erosão são praticamente equivalentes.
A carta de fragilidade potencial está representada na Figura 2. Os resultados em termos de área são apresentados na Tabela 5. Eles mostram a maior parte da área de estudo (78,13% ou 350,2 km2) possui fraca fragilidade potencial, pois os solos predominantes pertencem às classes dos ORGANOSSOLOS e dos ESPODOSSOLOS, que estão em situação de baixa declividade, portanto, em áreas de deposição. As áreas de fragilidade forte e muito forte se localizam no maciço da Juréia nas áreas dos CAMBISSOLOS e de altas declividades e em morros isolados, também em função das altas declividades.

 

TABELA 5 – Expressão em área das classes de fragilidade potencial
 

Classe/Índice de Fragilidade

Nº de pixels

Área em porcentagem

Área em km2

Muito Fraca (1)

560339

78.13

350.2

Fraca (2)

7870

1.10

4.9

Média (3)

6225

0.87

3.9

Forte (4)

53830

7.51

33.6

Muito Forte (5)

88 953

12.40

55.6

 

FIGURA 2 – Representação da Carta de Fragilidade Potencial

 

 

Em relação à carta de fragilidade ambiental representada na Figura 3 e da Tabela 6, pode-se perceber que a grande parte da área de estudo (75,03% ou 306,3 km2) estão nas classes de fragilidade ambiental muito baixa e baixa, pois esta é uma das poucas áreas no Estado de São Paulo que ainda mantém suas condições ambientais bem conservadas. Isso demonstra que a fragilidade ambiental está relativamente próxima da fragilidade potencial (ou natural), com exceção de algumas áreas às margens do rio Ribeira de Iguape, a Barra do Ribeira e o norte da Ilha Comprida.
 

TABELA 6 – Expressão em área das classes de fragilidade ambiental

 

Classe/Índice de Fragilidade

Nº de pixels

Área em porcentagem

Área em km2

Muito Fraca (1)

231591

32.29

144.7

Fraca (2)

306541

42.74

191.6

Média (3)

14776

2.06

9.2

Forte (4)

49981

6.97

31.1

Muito Forte (5)

114322

15.94

71.4


FIGURA 3 – Representação da Carta de Fragilidade Ambiental

 

 

As áreas classificadas como de fragilidade ambiental muito alta localizam-se em áreas do maciço da Juréia e morros isolados por conta de suas características naturais. No maciço da Juréia essa classificação deve-se às altas declividades e a alta fragilidade dos CAMBISSOLOS. Quando as vertentes são mais longas, mesmo havendo cobertura vegetal densa, o escoamento superficial possui alto potencial erosivo por conta do crescimento do volume da água em direção à jusante. Paralelamente ao crescimento do volume, cresce também a velocidade e a competência das águas.
Na Barra do Ribeira, no norte da Ilha Comprida e em algumas áreas nas margens do rio Ribeira de Iguape observam-se áreas de fragilidade ambiental muito alta em áreas de fragilidade potencial muito baixa. Isso ocorre em função da exposição dos solos.
A retirada de vegetação às margens do rio Ribeira de Iguape deu-se principalmente para a prática da agricultura. Já na Barra do Ribeira e no norte da Ilha Comprida por conta da especulação imobiliária, que tem aberto diversos loteamentos (inclusive irregulares e clandestinos), justificados pelo ainda incipiente turismo de veraneio, se comparado aos demais pontos do litoral paulista.
Na verdade não se pode dizer que estas áreas apresentam uma alta taxa de perda de solo. Isso se deve ao fato de apesar da exposição dos solos, estas áreas possuem declividades muito baixas, não favorecendo portanto o escoamento superficial. Assim, a água promove muito mais um reordenamento das partículas terrosas que a perda do solo. Por outro lado, se nem todas as condições são propícias para o desencadeamento da erosão hídrica, esta área pode estar sujeita à ocorrência da erosão eólica. Mas para a confirmação dessa ocorrência são necessários estudos sobre o ritmo climático, que considere entre outros fatores, a direção e a intensidade dos ventos, assim como a dimensão das partículas do solo.
É importante ressaltar que esta área está sujeita aos processos costeiros, que promovem a retirada, transporte e deposição dos materiais em função das correntes de deriva litorânea, que não foram estudados neste trabalho, mas que são responsáveis pela constante reconfiguração da linha de praia, que concede uma alta instabilidade à área.

7. Considerações Finais

O uso de um SIG mostrou-se eficiente no estudo da fragilidade ambiental, por conta da diversidade de recursos de análise espacial, que possibilitou a produção das cartas de maneira menos complexa que o método analógico. Isto demonstra o grande potencial dos SIGs para os estudos integrados e a realização de zoneamentos de um modo geral.
As regras de combinação das informações utilizadas levam à uma superestimação dos índices de fragilidade. Por exemplo, se considerarmos cinco variáveis para o estudo de determinadas áreas e encontrarmos em quatro destas variáveis índices baixos ou muito baixos e em apenas uma variável o índice muito forte, a carta-síntese terá índice muito forte. A utilização de regras de combinação das informações mais flexíveis talvez possa diminuir este problema.

8. Agradecimentos

Agradecemos à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pelas bolsas de iniciação científica e ao Laboratório de Aerofotogeografia e Sensoriamento do Departamento de Geografia da FFLCH-USP.

9. Referências Bibliográficas

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