MODELAGEM DE DADOS GEOGRÁFICOS PARA
OTIMIZAÇÃO DO ESTUDO DE UM CORREDOR
FERROVIÁRIO ENTRE PARACATU-MG E IPATINGAMG
Ícaro Neri Pereira de Souza
Felipe Ramos Nabuco de Araujo
Rodrigo A. A. Nobrega
MODELAGEM DE DADOS GEOGRÁFICOS PARA OTIMIZAÇÃO DO ESTUDO DE
UM CORREDOR FERROVIÁRIO ENTRE PARACATU-MG E IPATINGA-MG
Ícaro Neri Pereira de Souza 1
Felipe Ramos Nabuco de Araujo 2,3
Rodrigo Affonso de Albuquerque Nóbrega
3
1 Departamento
de Geografia
Instituto de Geociências
Universidade Federal de Minas Gerais
2 Diretoria
de Licenciamento Ambiental
Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis
3 Departamento
de Cartografia
Instituto de Geociências
Universidade Federal de Minas Gerais
RESUMO
O desenvolvimento de projetos de infraestrutura de tran sporte, em especial corredores rodoviários e ferroviários ,
demanda estudos de viabilidade técnica, econômica e ambiental antes de qualquer implementação de engenharia.
As legislações ambientais e políticas públicas a que um projeto dessa natureza é submetido são atualmente mais
complexas e criteriosas que no pass ado. O geoprocessamento é uma peça fundamental para auxiliar o processo de
modernização do planejamento de transportes por possibilitar o desenvolvimento de modelos multicriteriais
complexos que podem envolver a elevada gama de variáveis e operações requeridas atualmente nos estudos.
Contudo, faz-se necessário introduzir à comunidade técnica em transportes a necessidade de uso do
geoprocessamento como ferramenta de apoio ao desenvolvimento de seus projetos. Este trabalho apresenta um
estudo de caso hipotético de definição do corredor preferencial para implementação de um segmento ferroviário
interligando Paracatu-MG à Ipatinga-MG. Os resultados mostram a viabilidade da modelagem da solução
utilizando Sistema de Informações Geográficas.
ABSTRACT
Transportation infrastructure projects, particularly highways and railroad corridors, demand studies for technical,
economic and environmental feasibilities prior to any engineering implementation takes place. Nowadays the
environmental codes and public policies that regulate the process are complexes compared to the past. The GIS is
a key important component to modernize a transportation planning project. It enables to develop multicriterial
models that can involve a large number of variables and procedures required by the existing regulations. Therefore,
it is necessary an appropriate introduction of GIS as a supportive tool for the transportation practitioners. This
work addresses a hypothetic case study for a railroad corridor planning connecting Paracatu-MG and IpatingaMG. The results demonstrate the feasibility of GIS modeling to optimize the solution.
1. INTRODUÇÃO
O fortalecimento e expansão da produção agrícola e a instalação de novas indústrias são alguns
dos principais vetores econômicos que têm dado suporte ao grande crescimento econômico do
Brasil nos últimos anos. Do ponto de vista logístico, boa parte da nova matriz econômica
brasileira sofre com problemas de infraestrutura de transporte inadequada ou insuficiente, o que
tem comprometido o escoamento da produção e aumentado o tempo e o custo do transporte das
commodities. Apesar da matriz de transportes ser deficiente, há no Brasil um cenário promissor.
Os planos para integração de centros urbanos agrícolas e industriais através de transport e
terrestre ocupam posição de destaque dentre as ações estratégicas do Governo Federal, para o
qual, segundo a Agência Nacional de Transportes Ferroviários (ANTF) foram alocados em
2012 cerca de R$128 bilhões para obras de infraestrutura viária de alta capacidade previstas
para os próximos 25 anos (ANTF, 2012; Brasil 2012).
1
A implantação de novos ramais ferroviários, o adensamento e a melhoria da malha rodoviária,
bem como a construção de portos e terminais intermodais fazem parte do Plano Nacional de
Logística de Transportes (PNLT), do qual algumas soluções estão sendo implementadas
(Perrupato, 2012; BRASIL, 2012). Um bom exemplo desse empreendimento é a implantação
do corredor ferroviário Norte-Sul e suas ramificações como a Ferrovia Transnordestina e
Ferrovia da Integração Oeste-Leste (Nóbrega, 2014; Nóbrega, 2013).
Ocorre que, para atender as exigências, normas e legislações vigentes, o planejamento de
corredores de transporte, que por décadas no passado teve como diretriz principal as
considerações de engenharia e logística, hoje se vê na necessidade de abraçar um volume
elevado de variáveis e considerações de caráter restritivo de modo a anteceder inconsistênc ias
técnicas e impactos negativos da obra (Stich et al, 2011). Mais do que nunca, a inclusão de
informações ambientais, socioeconômicas e culturais como descrito em na fase inicial do estudo
para definição dos corredores é de extrema importância (Thabrew et al, 2009; Sharifi et al,
2006; Rescia et al, 2005). Todavia, essa inclusão eleva a gama de informações a serem
analisadas. Neste contexto, o problema passa a ser que os métodos tradicionais de estudo,
repetidos há décadas, porém utilizando métodos de desenho assistidos por computador, são
limitados quanto ao volume de informação para não inviabilizar a tomada de decisão humana
(Nóbrega et al, 2009).
2. JUSTIFICATIVA E OBJETIVO
Por mais que o governo tenha consciência da necessidade de implantação um sistema nacional
de transportes de alta capacidade, o estado ainda não se apresenta bem equipado por
equipamentos e recursos humanos adequados à necessidade. O planejamento de transportes
carece de modernização de instrumentos, métodos e dados. Os sistemas de sensoriame nto
remoto e geoprocessamento apresentam considerável maturidade e aparato técnico para auxiliar
no processo de planejamento de corredores de transporte, e seu uso não deve ser descartado ou
subestimado.
O segmento a ser estudado neste trabalho faz parte dos planos de implementação da Ferrovia
Transcontinental, que a leste do país deverá interligar o litoral do Rio de Janeiro à Ferrovia
Norte-Sul em Goiás. Torna-se clara a ideia de que a construção desse corredor ferroviário de
alta capacidade, bem como a integração dos ramais ferroviários existentes, irá demandar
enormes esforços para subsidiar os estudos de traçado, logísticos, mercadológicos e de impactos
socioeconômicos e ambientais.
O objetivo proposto nesse trabalho é desenvolver um modelo de uso conjunto de dados
espaciais através de um sistema de análise multicritério e geoprocessamento para otimização
do estudo de um corredor ferroviário interligando as cidades de Paracatu e Ipatinga no Estado
de Minas Gerais.
3. PLANEJAMENTO DE TRANSPORTES E GEOPROCESSAMENTO
Economia e transporte são pastas indissociáveis em qualquer gestão do governo (Nóbrega e
Stich, 2012). Há décadas, autores como Gauthier (1970), Lewis (1991) e Fleming e Hayuth
(1994) têm investigado a alta correlação existente entre o sistema de transportes, o uso e a
ocupação do solo e o desenvolvimento econômico regional. O planejamento de transportes é
peça fundamental para atender a demanda econômica regional (Gauthier 1970, Horner; O’Kelly
2001), porém exige profunda integração entre componentes ambientais, sociais, jurídicas e
2
político-administrativas (Rodrigue et al, 2006; Nóbrega et al, 2011). As informações geradas
pelos diferentes atores desse processo, quando espacializadas e integradas, passam a fornecer
subsídios para tomadas de decisão.
As decisões tomadas em transportes são em geral complexas e não podem ser tratadas como
disciplinas independentes, seja para estudos logísticos de origem e destino, acessibilidade ou
questões ambientais. As intervenções físicas resultantes de um projeto viário geram reflexos no
contexto geográfico. Da mesma forma, intervenções no espaço físico, ou simplesmente na
legislação ou política que regem o território, têm reflexos no sistema de transportes (Nóbrega
et al 2012). Do ponto de vista ambiental, a densificação das malhas de transporte terrestre pode
desencadear consequências negativas como a fragmentação de habitats naturais (Singleton e
Lehmkuhl, 1999; Clevenger at al 2002; Furney e Belcher 2008; Nóbrega et al 2012), bem como
problemas com a acessibilidade intra-urbana (Machado et al, 2010). Nos estudos de impacto
ambiental em transportes, por exemplo, são considerados fatores que podem influenciar de
modo positivo e negativo o contexto geográfico da área impactada por um projeto viário
(Nóbrega e O’Hara, 2011).
A complexidade das variáveis no processo de planejamento de transportes e de uso do solo
requer o emprego de modelos computacionais para apoiar a tomada de decisão (Saati, 1995).
Com isso, há uma crescente demanda pela utilização de técnicas de geoprocessamento como
chave para os sistemas de suporte a decisão espacial (Sadasivuni et al, 2009). A demanda por
informações espaciais estruturadas para apoiar a gestão e o planejamento de transportes foi uma
das principais responsáveis pelos avanços conquistados pelos Sistemas de Informação
Geográfica (SIG) (Butler, 2008). Ainda na década de 80, segundo Stich et al (2011), o United
States Census Bureau desenvolveu o projeto TIGER (Topologically Integrated Geographic
Encoding and Referencing), baseado em uma arquitetura simples porém organizada de dados
vetoriais interdisciplinares e interoperáveis. Desde então, pesquisadores e profissionais de
transporte nos Estados Unidos uniram esforços para criação de um grupo responsável pela
investigação, especificação, e padronização de dados espaciais e métodos de processamento
aplicados a transportes, denominado GIS-T (Butler, 2008). Atualmente o grupo é referência
para especificações modelagem de dados geográficos para transportes e interoperabilidade
entre órgãos gestores nas esferas federal e estadual.
Embora o planejamento e a gestão de transportes utilizem de geotecnologias, o processo ainda
está aquém do efetivo uso da capacidade de modelagem e análise espacial existentes em
plataformas de SIG. Vide, por exemplo, as iniciativas de aplicação de SIG no apoio à projetos
do Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT 2013), cujo potencial
poderia ser ampliado, incluindo iniciativas de estruturação de dados para compartilhame nto
corporativo e a participação de outras entidades do governo à fim de evitar a duplicação de
dados e esforços. Há, contudo, iniciativas do emprego efetivo de SIG para computar alternativas
de traçado e quantificar valores para a matriz de impactos ambientais confrontadas no EIARIMA, necessários para a tomada de decisão (Nóbrega et al 2012; Sadasivuni et al, 2009;
Horner e O´Kelly, 2001).
4. ÁREA DE ESTUDO E RECURSOS EMPREGADOS
A área de estudo foi definida como um recorte do proposto projeto da Ferrovia Transcontine nta l
dentro do estado de Minas Gerais, mais especificamente no segmento que interligará as
localidades de Paracatu e Ipatinga, conforme ilustra a Figura 1. A diretriz deste segmento mede
3
aproximadamente 530 Km, e intercepta obstáculos naturais como a Serra do Espinhaço, Rio
São Francisco, Represa Três Marias e a Serra do Cabral, além de unidades de conservação
(UC), áreas de proteção ambiental (APA), unidades de proteção integral (UPI) e áreas indígenas
(AI), cujos limites e respectivas zonas de amortecimento devem ser devidamente respeitados,
o que obriga o afastamento do empreendimento linear. O trecho intercepta os biomas cerrado
(à oeste) e Mata Atlântica (leste), onde grande parte das restrições ambientais estão localizadas.
Figura 1: Localização da área de estudo ilustrando a diretriz principal, ferrovias existentes e
das principais áreas de restrição ambiental. Dados gráficos sobrepostos ao Google Earth.
Para efeito prático, foi criado uma área limitante para o estudo a partir do afastamento de 250km
para cada lado da diretriz principal entre Paracatu e Ipatinga. O desenvolvimento do modelo
proposto permite flexibilizar os desvios horizontais necessários para qualquer projeto de obra
de infraestrutura linear. Para efeito prático, os autores propuseram uma área de estudo que
possibilita tal liberdade na escolha do traçado, desde que este não fuja da diretriz principal ma is
que a até metade da extensão de 500 km. Segundo Nóbrega (2014) e Nóbrega (2013), desvios
superiores à metade do segmento estudado poderão ser difíceis de serem justificados no projeto
de uma ferrovia de alta capacidade, considerando custo de construção e de uso ao longo do
tempo bem como o desempenho das composições. A área de estudo apresenta 251.582 km².
O desenvolvimento do trabalho empregou dados geográficos de fontes oficiais e de domínio
público como forma de promover o uso e a divulgação desses dados, conforme apresenta a
Tabela 1. Os autores têm neste trabalho a intenção de demonstrar para a comunidade técnica e
científica a empregabilidade desse tipo dado para auxiliar a modelagem de soluções complexas,
4
salvo a limitação imposta pela escala cartográfica dos dados necessária para o desenvolvime nto
do estudo.
Tabela 1: Relação dos dados geográficos de entrada utilizados no trabalho
Dados
Altimetria (Modelo Digital de Terreno - SRMT)
Hidrografia
Ferrovias
Rodovias
Hidrovias
Municípios
População
Produto Interno Bruto (PIB)
Imagens Orbitais LANDSAT-8
Áreas Indígenas
Unidades de Proteção Integral
Reservas Particulares de Patrimônio Natural (RPPN)
Áreas de Proteção Ambiental (APA)
Fonte
TOPODATA-INPE
BC250 - IBGE
BC250 - IBGE
BC250 - IBGE
BC250 - IBGE
BC250 - IBGE
IPEA DATA- IPEA
SIDRA - IBGE
GLOVIS - USGS
BC250 - IBGE
BC250 - IBGE
BC250 - IBGE
BC250 - IBGE
Formato
Raster
Vetor
Vetor
Vetor
Vetor
Vetor
Tabular
Tabular
Raster
Vetor
Vetor
Vetor
Vetor
Escala
Pixel: 100 m
1:250.000
1:250.000
1:250.000
1:250.000
1:250.000
Não aplicável
Não aplicável
Pixel: 30 m
1:250.000
1:250.000
1:250.000
1:250.000
5. METODOLOGIA
O desenvolvimento metodológico do trabalho contou inicialmente com o pré-processamento
dos dados geográficos de entrada de modo prepará-los para a entrada no modelo.
Figura 2: Etapas metodológicas propostas.
5.1 Pré-Processamento e Modelagem dos Dados Geográficos de Entrada
Esta etapa contou com uma série de processamentos necessários para adequar os dados de
entrada ao padrão necessário para compor o modelo. Operações básicas tais como o recorte da
área de interesse, projeção cartográfica para o sistema referencial SIRGAS 2000/projeção
cônica e inserção em um banco de dados geográficos foram os procedimentos iniciais comuns
à todos os dados.
Uma vez padronizados, os dados iniciais foram processados de forma a gerar dados em formato
matricial. Tal procedimento não corresponde a simples conversão entre formatos, mas sim na
preparação de um dado matricial derivado do dado vetorial de entrada, conforme especifica a
Tabela 2. Os produtos matriciais resultantes correspondem as variáveis de entrada no sistema
geográfico multicriterial. A figura 3 apresenta algumas dessas variáveis obtidas na etapa inicia l
da modelagem. O valor de pixel gerado para todos os dados foi de 100 metros.
5
Tabela 2: Pré-processamento dos dados de entrada e caracterização dos resultados matriciais.
Dados de Entrada
Altimetria (Modelo Digital de Terreno - SRMT)
Hidrografia
Ferrovias
Rodovias
Hidrovias
Municípios
População
Produto Interno Bruto (PIB)
Imagens Orbitais LANDSAT-8
Áreas Indígenas
Unidades de Proteção Integral
Reservas Particulares de Patrimônio Natural (RPPN)
Áreas de Proteção Ambiental (APA)
Dado Resultante
Mapa de Declividade
Distância de Cursos D'água
Distância de Ferrovias
Distância de Rodovias
Distância de Hidrovias
"base para interpolação"
Superfície Populacional
Superfície de PIB
Cobertura do Solo
Máscara / Amortecimento
Máscara / Amortecimento
Máscara Restritiva
Máscara Restritiva
Critério para Modelagem
Atração (baixa declividade)
Repulsão
Repulsão (ferrov. paralelas)
Atração (zonas densas)
Atração (hid. transversais)
Repulsão (mancha urbana)
Repulsão (alta densidade)
Atração (alta densidade)
“uso como fonte de dados”
Exclusão + Repulsão
Exclusão + Repulsão
Exclusão
Repulsão
Figura 3: Exemplos de dados geográficos derivados da modelagem proposta.
A modelagem geográfica proposta para os dados foi desenvolvida no intuito de caracterizar as
normas e diretrizes que regem os projetos de Estudos de Viabilidade Técnica, Econômica e
6
Ambiental (EVTEA) de uma proposta de corredor ferroviário. Procurou-se observar os
requerimentos técnicos, como as restritas classes de declividade do terreno, a intersecção do
menor número possível de cursos d'água, atratividade de regiões com elevado adensamento de
rodovias, atratividade de portos em hidrovias, repulsão de áreas onde já existem ferrovias
operantes, atratividade de regiões com alto PIB e afastamento de áreas urbanas.
Do ponto de vista ambiental, a modelagem procurou seguir as diretrizes estipuladas pela Lei nº
9.985/00, Resolução CONAMA nº 428 e Portaria interministerial nº 419/11, que,
respectivamente, institui o Sistema Nacional de Unidades de Conservação (SNUC), normatiza
a análise do licenciamento de empreendimentos de significativo impacto ambiental que afetem
Unidades de Conservação (UC) ou sua Zona de Amortecimento (ZA), e regulamenta a atuação
da Fundação Nacional do Índio (FUNAI) quando da interferência de empreendimentos em
terras indígenas. De forma objetiva, denota-se a partir das normas supracitadas, restrições para
a intersecção de áreas indígenas e de proteção ambiental e sua zona de amortecime nto,
propostas à partir do limite da área. Embora nas zonas de amortecimento a intersecção não seja
expressamente proibida, não é aconselhada. A modelagem tratou tais regras através de pesos
(custo) atribuídos à variação de distância, densidade ou superfície, estas padronizadas em
formato matricial.
5.2 Definição dos Cenários
Nesta etapa foram estabelecidas três configurações distintas de pesos para o cálculo das
superfícies de custo. Seguindo os critérios práticos adotados em EVTEA, cada um dos três
cenários resulta em um corredor. Mesmo podendo haver coincidência no traçado entre os
corredores, é importante salientar que os mesmos foram resultados de processos utiliza ndo
variáveis semelhantes modeladas por regras distintas. A Tabela 3 reporta a estratégia de pesos
utilizada para cada uma das variáveis na composição dos três cenários. Quanto maior o peso
adotado mais repulsivo será o fator, gerando maior custo, na superfície de custo obtida para o
traçado do corredor ferroviário proposto.
Tabela 3: Estratégia de pesos para definição dos cenários.
Variável
Superfície de Declividade do Terreno
Superfície de Distância de Cursos D'água
Superfície de Distância de Ferrovias
Superfície de Distância de Rodovias
Superfície de Distância de Hidrovias
Superfície de Densidade Populacional
Superfície de Produto Interno Bruto
Máscara de Limite de Terras Indígenas *
Superfície de Amortecimento de Terras Indígenas
Máscara de Limite de Unidade de Proteção Integral *
Superfície de Amortecimento de Unidade de Proteção Integral
Máscara de RPPN
Máscara de APA
Peso do
Cenário 1
3
1
1
1
1
1
1
nulo
9
nulo
9
7
7
Peso do
Cenário 2
9
1
1
1
1
1
1
nulo
1
nulo
1
1
1
Peso do
Cenário 3
9
5
1
4
2
3
3
nulo
9
nulo
9
7
7
* As máscaras limitantes têm a função de criar zonas de exclusão, para as quais os valores dos pesos (fatores
multiplicadores) são considerados nulos, impedindo assim que a álgebra de mapas seja desenvolvida nestas
regiões.
7
No cenário 1 houve uma forte tendência para que a superfície de custo priorize as questões
ambientais, para as quais são atribuídos os maiores pesos. O cenário 2 ressaltou a perspectiva
da influência do relevo, priorizando ao máximo a escolha por trechos de baixa declividade. Já
no cenário 3 ocorreu um balanceamento entre as perspectivas ambientais e de influência do
relevo, porém reservando pesos intermediários para variáveis de ordem mercadológicas,
logísticas e socioeconômicas.
5.3 Cálculo das Superfícies de Custo através da Análise Multicriterial
As superfícies de custo, neste trabalho, indicam o custo no espaço para a implantação do
corredor ferroviário a partir dos dados geográficos analisados e dos pesos a eles atribuídos em
cada cenário proposto. As superfícies de custo foram formadas ao combinar diferentes variáve is
geográficas através de um conjunto explícito de regras, estas regras foram definidas através de
estratégias de fatores de entrada. Neste trabalho foi utilizado o modelo apresentado por
Sadasivuni et al (2009), delimitando os valores para a escala adotada por Saaty (1995), cujo s
valores variam entre 1 e 9, atribuindo-se o valor 1 para áreas com menor custo total e valor 9
para áreas com maior custo total em uma matriz de comparações pareadas.
Ao aplicar os fatores na comparação das variáveis de entrada obtiveram-se os pesos finais, os
quais foram usados como fatores multiplicadores dos pixels de cada variável matricial. As
matrizes resultantes possuíam dados contínuos e não normalizados, o que inviabiliza sua
combinação na etapa de análise multicriterial. Como forma de padronizar as matrizes
resultantes das variáveis de entrada, foi adotada a reclassificação das mesmas. Padronizara mse 15 classes distribuídas pelo critério de intervalo geométrico, o qual assume que cada uma
das 15 classes possui frequência semelhante de valores. Uma vez normalizadas, as variáve is
foram combinadas entre si para o cálculo das superfícies de custo para os três cenários proposto,
segundo os critérios de pesos descrito na Sessão 5.2.
6. RESULTADOS E ANÁLISES
A combinação das variáveis geográficas através da análise multicriterial resultou em superfícies
de custo, cujo nome é fruto do custo (ou esforço) que será exercido ao se atravessar ou romper
os pixels dessa imagem no processo de definição do corredor. As superfícies de custo
resultantes refletem as diferentes prioridades estipuladas para cada cenário, que por sua vez têm
implicações diretas no traçado dos corredores. A Figura 4 ilustra tanto as superfícies de custo
quanto os corredores por elas originados.
No cenário 1 foram priorizadas as restrições ambientais, as quais passaram a ser evidenciadas
de forma nítida pelas manchas escuras presentes na superfície de custo. Como resultado, o
desenho do corredor assume em geral uma forma linear, salvo a intervenção de outros fatores
como declividade e hidrografia, por exemplo, que têm papel fundamental na composição da
paisagem em Minas Gerais. Por se tratar de um desenho mais retilíneo, o corredor resultante do
cenário 1 conecta as extremidades (Paracatu e Ipatinga) com menor distância que os demais,
apresentados na sequência.
No cenário 2 foi estabelecida prioridade máxima apenas para a variável declividade. Na prática
um estudo dessa natureza não se justifica, porém ele fornece aos analistas a possibilidade de
entender o comportamento do modelo perante às variações do relevo, que por sua vez é parte
fundamental da tomada de decisão em projetos ferroviários. Como resultado, a superfície de
custo apresentou alta heterogeneidade devido a rugosidade do terreno, e níveis amenos de
8
influência das demais variáveis. O corredor resultante apresenta duas vertentes de intensidade
semelhantes, uma direta ao sul e consequentemente de menor distância, e outra sinuosa ao norte.
O cenário 3 foi elaborado na tentativa de balancear as necessidades técnicas do projeto
ferroviário e as restrições ambientais. Tal combinação resultou em uma superfície de custo que
preservou as zonas de repulsão características regras impostas às variáveis ambientais do
modelo, que embora não sejam tão nítidas como na superfície de custo do primeiro cenário,
estão melhores definidas que no segundo. Da mesma forma, o cenário 3 adotou alta prioridade
para a variável declividade, o que proporcionou a definição de um corredor mais estreito,
melhor definido e com desvios horizontais que contornam as regiões de declividade elevada.
Ainda no cenário 3, é possível notar que o corredor resultante desvia consideravelmente ao
nordeste próximo a Paracatu-MG. Esse desvio é explicado pelo fato de que o modelo considera
o peso para a variável hidrovia maior que nos cenários anteriores, sendo o desvio justifica do
pela conexão com a hidrovia existente naquele trecho do Rio São Francisco.
Figura 4: À direita, superfícies de custo para os três cenários. À esquerda, os corredores
resultantes de cada cenário. Resultados sobrepostos no Google Earth. Quanto mais próximo
de 1 menor será o custo de implementação do corredor proposto.
9
Embora conhecendo a complexidade da paisagem de Minas Gerais para um projeto ferroviár io,
em especial no que tange aos desafios oferecidos pelo relevo acidentado, houve na modelage m
a preocupação de desenvolver uma solução que atendesse tanto a necessidade de contemplar
regiões consolidadas e atrativas à ferrovia, como grandes centros urbanos, como regiões de
interesse para conexão, como a hidrovia do Rio São Francisco. Tais regras foram modeladas
em conjunto com regras mais explícitas, como a atratividade por terrenos de baixa declividade
e a distanciamento de áreas ambientais protegidas por lei. A figura 5 ilustra um exemplo onde
os corredores resultantes contornam a porção sul da Serra do Espinhaço, são atraídos pela região
metropolitana de Belo Horizonte, porém permanecem desviando das áreas urbanas e das zonas
de exclusão ambiental.
Figura 5: Desvio horizontal dos corredores em função da alta declividade na região da Serra
do Espinhaço (vermelho) e da atratividade mercadológica da região metropolitana de Belo
Horizonte e de Sete Lagoas (verde). Resultados sobrepostos no Google Earth.
7. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
O trabalho cumpriu o objetivo proposto. Foi desenvolvido e demonstrado o emprego de um
sistema de análise multicritério utilizando geoprocessamento para auxiliar a definição de
corredores ferroviários entre Paracatu-MG e Ipatinga-MG. Foram computadas três alternativas
de corredor a partir de dados geográficos oficiais e de domínio público. A metodologia
empregou 13 variáveis que foram devidamente trabalhadas e modeladas na análise
multicriterial.
10
Procurou-se manter a coerência das normas ambientais exigidas em lei, bem como manter a
coerência com as técnicas e conhecimentos de engenharia utilizados em estudos de viabilidade.
Embora não tenha sido possível captar e modelar todas as variáveis envolvidas em um processo
de planejamento de corredores de transporte, o trabalho procurou demonstrar a viabilidade do
uso de SIG como forma de promover a modernização da definição de corredores para serem
analisados em um EVTEA.
Os dados utilizados e a metodologia apresentada são plenamente passíveis de serem replicados
tanto para outras regiões geográficas, como para outros projetos de infraestrutura lineares como
rodovia, dutos e linhas de transmissão de energia. Neste caso, recomenda-se o desenvolvime nto
de estratégias (dados, métodos e regras) apropriadas para a finalidade do projeto.
Os autores acreditam que o trabalho contribui de forma significativa para auxiliar o
planejamento para a implantação da infraestrutura viária de alta capacidade, o adensamento da
malha rodoviária e a integração entre modais, e que pode servir como molde para elaboração
de projetos mais detalhados e para a capacitação de recursos humanos.
Agradecimentos
Os autores agradecem a Pró-Reitoria de Pesquisa da Univers idade Federal de Minas Gerais pelo apoio financeiro,
bem como à Diretoria de Licenciamento Ambiental do IBAMA pelas contribuições .
REFERÊ NCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BRASIL (2012) Programa de Investimentos em Ferrovias. Empresa de Planejamento e Logística S.A, Ministério
dos Transportes, Brasília DF. 2012 http://www.epl.gov.br/programa-de-investimentos-em-ferrov ias
(acesso em 31/01/2014)
Butler, J. A. Designing geodatabases for transportation. Esri Press, 1st Ed., ESRI Press, New York, 2008. 459p.
DNIT (2013) Departamento Nacional De Infraestrutura De Transportes , Programa de Planejamento –
Geotecnologias Aplicadas. http://www.dnit.gov.br/planejamento-e-pesquisa/planejamento/Geotecnologia
s-aplicadas (acesso em 27/04/2013).
Fleming, D. K.; Y. Hayuth (1994). Spatial characteristics of transportation hubs: Centrality and intermediacy .
Journal of Geography, n. 2, v. 1, p. 3-18.
Furney, C.; A. Belcher (2008) Using GIS tools to develop preliminary highway corridors . Proceedings of 2008
ESRI International User Conference, San Diego. http://gis.esri.com/library/userconf/serug08/papers/user/
transportation/utilizing_gis_tools_to_develop_preliminary_highway_corridors.pdf (acesso em 12 de
Dezembro de 2010).
Gauthier, H. L. (1970) Geography, transportation and regional development. Economic Geography, n. 46, v. 4, p.
612–619.
Horner, M. W.; M. E. O’Kelly (2001) Embedding economies of scale concepts for hub network design. Journal
of Transportation Geography, n. 9, v. 4, p. 255–265.
Lewis, D. (1991) Primer on transportation, productivity and economic development. Report of National
Cooperative Highway Research Program Rep. 342, Transportation Research Board, Washington, DC.
Nóbrega, R. A. A. (2014) Desenvolvimento de arquitetura multicritérios de geoprocessamento para otimização do
estudo de viabilidade técnica, econômica e ambiental na definição do corredor ferroviário entre Chapecó SC e Rio Grande-RS. Relatório Final, STE Serviços Técnicos de Engenharia. Brasília, DF.
Nóbrega, R. A. A. (2013) Elaboração e execução de uma arquitetura multicritérios para otimização do estudo para
a definição do corredor ferroviário entre Panorama-SP e Chapecó-SC. Relatório Final, Contécnica
Consultoria Técnica. Belo Horizonte, MG.
Nóbrega, R. A. A.; C. G. O´Hara; R. Sadasivuni e B. Stich (2012) Assessing environmental-impacted features of
EIA study in corridor planning based on GIS and remote sensing technologies. Proceeding of IV Simpósio
Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologia da Geoinformação . Universidade Federal de Pernambuco,
Recife, PE.
Nóbrega, R. A. A.; C. G. O'Hara; R. Sadasivuni e J. Dumas (2009) Bridging decision -making process and
environmental needs in corridor planning. Management of Environmental Quality International Journal,
11
v. 20, p. 622-637.
Perrupato, M. (2012) Plano Nacional de Logística e Transportes, Permanente, Integral, Participativo e Integrado.
Secretaria de Política Nacional de Transportes, Ministério dos Transportes. Brasília, DF.
Rescia, A.J.; E. N. Astrada; J. Bono; C. A. Blasco; P. Meli e J. M. Adamoli (2005) Environmental analysis in
the selection of alternative corridors in a long-distance linear project: a methodological proposal. Journal
of Environmental Management, v.80, p.266-78.
Rodrigue, J. P.; C. Comtois; B. Slack. (2006) The geography of transport systems, Routledge, New York.
Saaty, T.L. (1995) Transport planning with multiple criteria: the analytic hierarchy process applications and
progress review. Journal of Advanced Transportation, v.29, n.1, p.81-126.
Sadasivuni, R.; R. A. A. Nóbrega; C. G. O’Hara e J. Dumas (2009) Transportation Corridor Case Study for MultiCriteria Decision Analysis Proceedings of American Society of Photogrammetry and Remote Sensing 75th
Annual Meeting, Baltimore, MD.
Stich, B.; J. H. Holland; R. A. A. Nobrega e C. G. O'Hara (2011) Using multi-criteria decision making to highlight
stakeholders values in the corridor planning process. Journal of Transport and Land Use, v. 4, p. 105-118.
Sharifi, M.A.; L. Beorboom, L.; K. B. Shamsudin, e L. Veeramuthu (2006) Spatial multiple criteria decision
analysis in integrated planning for public transportation and land use development study in Klang Valley,
Malaysia. Proceedings of the ISPRS Technical Commission II Symposium, Vienna, 2002, p. 85-91.
Thabrew, L.; A. Wiek e R. Ries (2009) Environmental decision making in multi-stakeholder contexts:
applicability on life cycle thinking in developing planning and implementation . Journal of Cleaner
Production, v. 17, p. 67-76.
Felipe Ramos Nabuco de Araujo ([email protected])
Ícaro Neri Pereira de Souza ([email protected])
Rodrigo Affonso de Albuquerque Nóbrega ([email protected])
Departamento de Cartografia, Instituto de Geociências, Universidade Federal de Minas Gerais
Av. Antônio Carlos, 6627 – Belo Horizonte, MG, Brasil
Departamento de Geografia, Instituto de Geociências, Universidade Federal de Minas Gerais
Av. Antônio Carlos, 6627 – Belo Horizonte, MG, Brasil
Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis
SCEN Trecho 2 - Ed. Sede - Cx. Postal nº 09566 - CEP 70818-900 - Brasília, DF, Brasil
12