Modelagem espacial de áreas suscetíveis a inundações baseada em um modelo multicritério hibrido e Sistema de Informação Geográfica: um estudo de caso aplicado a bacia do Rio Bengalas

Fabiano Peixoto Freiman, Camila de Oliveira Carvalho

Resumo


A identificação de áreas suscetíveis a inundações é essencial para o gerenciamento de desastres e definição de políticas públicas. O objetivo deste trabalho é a apresentação de um método para identificação de áreas suscetíveis a inundações através da integração de informações geográficas provenientes de técnicas do Sensoriamento Remoto, as ferramentas do Sistema de Informação Geográfica (SIG), a lógica Fuzzy e a aplicação de Métodos de Análise Multicritério (MAM) Analytical Hierarchy Process (AHP). Para atingir o objetivo foi proposto um estudo de caso, localizado na Bacia do Rio Bengalas, nos municípios de Nova Friburgo e Bom Jardim (Região Serrana do Rio de Janeiro). A modelagem espacial multicritério foi realizada a partir da seleção de um conjunto de dados composto por informações geomorfológicas, hidrológicas e de uso e ocupação do solo. Como resultado, obteve-se um mapa de suscetibilidade a inundações para a região. A coerência do modelo gerado foi verificada a partir do histórico de inundações da bacia do Rio Bengalas. A metodologia, apresentou-se eficiente e adequada para a determinação de áreas suscetíveis a inundações, prevendo com sucesso a distribuição espacial de áreas com riscos a inundações.

 

 

Spatial modelling of flood-susceptible areas based on a hybrid multi-criteria model and Geographic Information System: a case study applied to the Bengalas River basin

 

A B S T R A C T

The identification of areas susceptible to flooding is essential for disaster management and public policy making. The objective of this work is the presentation of a method for the identification of areas susceptible to floods through the integration of geographic information from Remote Sensing techniques, Geographic Information System (GIS) tools, Fuzzy logic and the application of Multicriteria Analysis Methods (MAM) Analytical Hierarchy Process (AHP). In order to achieve the objective, a case study was proposed, located in the Bengalas River Basin, in the municipalities of Nova Friburgo and Bom Jardim (Mountain Region of Rio de Janeiro). Multicriteria spatial modeling was performed by selecting a data set composed of geomorphological, hydrological and land use information. As a result, a flood susceptibility map was obtained for the region. The coherence of the generated model was verified from the flood history of the Bengalas River basin. The methodology was efficient and adequate for the determination of areas susceptible to floods, successfully predicting the spatial distribution of areas at risk of flooding.

Keywords: flood susceptibility. Fuzzy logic. MAM. AHP. GIS. 


Palavras-chave


Suscetibilidade a inundações. Lógica Fuzzy. MAM. AHP. SIG.

Texto completo:

PDF

Referências


Aissi, H.; et al. 2012. GIS-Based Multicriteria Evaluation Approach for Corridor Siting. Environment And Planning B: Planning and Design, [s.l.], v. 39, n287-307, abr. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1068/b37085. Acesso em: 23 mar. 2020.

Bui, D. T. et al. 2020. A novel deep learning neural network approach for predicting flash flood susceptibility: A case study at a high frequency tropical storm area. Science Of The Total Environment, [s.l.], v. 701, 134413-134422,. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134413 Acesso em: 24 mar. 2020.

Beven, K. J.; Kirkby, M. J. 1979. A physically based variable contributing areamodel of basin hydrology. Hydrology Science, Wallingford, v. 24, 43-69, Disponível em: http://dx.doi.org/10.1080/02626667909491834. Acesso em: 23 mar. 2020.

Chang D.Y., 1996. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP, European Journal of Operation Research,Volume 95, Number 3, Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(95)00300-2. Acesso em: 23 mar. 2020.

CRED, UNISDR, 2015. The human cost of weather related disasters 1995-2015. Crosetto, M., Tarantola, S., 2001. Uncertainty and sensitivity analysis: tools for GISbased model implementation.

Dodangeh, E. et al. 2020. Integrated machine learning methods with resampling algorithms for flood susceptibility prediction. Science Of The Total Environment, [s.l.], v. 705, 135983-135993, fev. Elsevier BV. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135983. Acesso em: 20 mar. 2020.

El-Magd, S. A. A.; Amer, R. A.; Embaby, A. 2020. Multi-criteria decision-making for the analysis of flash floods: A case study of Awlad Toq-Sherq, Southeast Sohag, Egypt. Journal Of African Earth Sciences, [s.l.], v. 162, 103709-103718, Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2019.103709. Acesso em: 25 mar. 2020.

EMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. 1979. Serviço Nacional de Levantamento e Conservação de Solos (Rio de Janeiro, RJ). Súmula da 10. Reunião Técnica de Levantamento de Solos. Rio de Janeiro, 83p.

Freiman, F. P.; Santos, D.R. dos. 2019. Planejamento do Traçado de Diretrizes de Linha de Transmissão de Energia Elétrica Baseado em Otimização Multicritério e SIG. Revista Brasileira de Cartografia, [s.l.], v. 71, 878-905, 25 set. Disponível em: . http://dx.doi.org/10.14393/rbcv71n3-46892. Acesso em: 10 fev. 2020.

Jakeman, A. J. et al. Environmental Modelling, Software and Decision Support: State of the art and new perspective. Elsevier, 2008.

Kanani-sadat, Yousef et al. 2019. A new approach to flood susceptibility assessment in data-scarce and ungauged regions based on GIS-based hybrid multi criteria decision-making method. Journal Of Hydrology, [s.l.], v. 572, 17-31, Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.02.034. Acesso em: 20 mar. 2020.

Kazakis, N.; Kougias, I.; Patsialis, T. 2015. Assessment of flood hazard areas at a regional scale using an index-based approach and Analytical Hierarchy Process: Application in Rhodope–Evros region, Greece. Science Of The Total Environment, [s.l.], v. 538, 555-563, Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.08.055Acesso em: 20 mar. 2020.

Koriche, S. A.; Rientjes, T. 2016. Application of satellite products and hydrological modelling for flood early warning. Physics And Chemistry Of The Earth, Parts A/b/c, [s.l.], v. 93, 12-23, jun.. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.pce.2016.03.007. Acesso em: 20 de março 2020.

Khosravi, K. et al. 2019. A comparative assessment of flood susceptibility modeling using Multi-Criteria Decision-Making Analysis and Machine Learning Methods. Journal Of Hydrology, [s.l.], v. 573, p.311-323, Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.03.073 Acesso em: 20 mar. 2020.

Kia, M.B., et al. 2012. An artificial neural network model for flood simulation using GIS: Johor River Basin, Malaysia. Environ. Earth Sci. v. 67, 251–264.

Malczewski, J. 2006. GIS‐based multicriteria decision analysis: a survey of the literature. International Journal Of Geographical Information Science, [s.l.], v. 20, 703-726, ago. Disponível em: https://doi.org/10.1080/13658810600661508. Acesso em: 20 mar. 2020.

Meyer, V.; Scheuer, S.; Haase, D. 2008. A multicriteria approach for flood risk mapping exemplified at the Mulde river, Germany. Natural Hazards, [s.l.], v. 48, 17-39.

Miranda, N. M. G. et al. 2019. Hierarchical Analytical Process (AHP) in Spatial Modeling of Flood Vulnerability in Mixed Environments. Anuário do Instituto de Geociências - Ufrj, [s.l.], v. 42, n. 4, p.172-181, 12 dez. Instituto de Geociencias - UFRJ. Disponível em: http://dx.doi.org/10.11137/2019_4_172_181. Acesso em: 24 mar. 2020

Mousavi, S. M.; RoostaeI, S.; Rostamzadeh, Hashem. 2019. Estimation of flood land use/land cover mapping by regional modelling of flood hazard at sub-basin level case study: Marand basin. Geomatics, Natural Hazards And Risk, [s.l.], v. 10, 1155-1175, Disponível em: https://doi.org/10.1080/19475705.2018.1549112. Acesso em: 10 mar. 2020.

Ouma, Y.; Tateishi, R. 2014. Urban Flood Vulnerability and Risk Mapping Using Integrated Multi-Parametric AHP and GIS: Methodological Overview and Case Study Assessment. Water, [s.l.], v. 6, 1515-1545, Disponível em: https://doi.org/10.3390/w6061515. Acesso em: 10 mar. 2020.

Papaioannou, G.; Vasiliades, L.; Loukas, A. 2014. Multi-Criteria Analysis Framework for Potential Flood Prone Areas Mapping. Water Resources Management, [s.l.], v. 29, 399-418.

Phan, B. T. et al. 2020. GIS Based Hybrid Computational Approaches for Flash Flood Susceptibility Assessment. Water, [s.l.], v. 12, 683-712, 2 mar. MDPI AG. Disponível em: http://dx.doi.org/10.3390/w12030683. Acesso em: 20 mar. 2020.

Saaty, T. L. 1980. The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York, NY.

Tang, Z. et al. 2018. Assessment of flood susceptible areas using spatially explicit, probabilistic multi-criteria decision analysis. Journal Of Hydrology, [s.l.], v. 558, p.144-158,. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.01.033. Acesso em: 10 mar. 2020.

Tehrany, M. S.; Pradhan, B.; Jebur, M. N. 2013. Spatial prediction of flood susceptible areas using rule based decision tree (DT) and a novel ensemble bivariate and multivariate statistical models in GIS. Journal Of Hydrology, [s.l.], v. 504, p.69-79, nov. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.09.034. Acesso em: 10 mar. 2020.

Tehrany, M. S; Pradhan, B.; Jebur, M. N.. 2014. Flood susceptibility mapping using a novel ensemble weights-of-evidence and support vector machine models in GIS. Journal Of Hydrology, [s.l.], v. 512, 332-343, Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.03.008. Acesso em: 10 mar. 2020.

Valeriano, M. M., Carvalho, J. O. A. 2003. Geoprocessamento de Modelos Digitais de Elevação para Mapeamento da Curvatura Horizontal em Microbacias. Revista Brasileira de Geomorfologia, [s.l], n. 1, p. 17-29.

Wang, Y. et al. 2011. A GIS-Based Spatial Multi-Criteria Approach for Flood Risk Assessment in the Dongting Lake Region, Hunan, Central China. Water Resources Management, [s.l.], 25, 3465-3484.

Wilson, J. P.; Gallant, J. C. 2000. Digital Terrain Analysis. In: Wilson, J. P.; Gallant, J. C. Eds., Terrain Analysis: Principles and Applications, John Wiley and Sons, Inc, New York, , pp. 1-27.

Zhazng, D. et al. 2015. Flash flood hazard mapping: A pilot case study in Xiapu River Basin, China. Water Science And Engineering, [s.l.], v. 8, 195-204, Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.wse.2015.05.002. Acesso em: 20 mar. 2020.




DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.3.p1145-1161

Licença Creative Commons
Esta obra está licenciada sob uma licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

      

Revista Brasileira de Geografia Física - ISSN: 1984-2295

Creative Commons License
Esta obra está licenciada com uma Licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License