LEVANTAMENTO DE OCORRÊNCIAS DE INUNDAÇÃO EM REGISTROS DE JORNAIS COMO SUBSÍDIO AO PLANEJAMENTO REGIONAL E AO MAPEAMENTO DE RISCO. Autores: Eduardo de Andrade, Lana Carolina Danna, Maiara larissa dos Santos, Paulo César Fernandes da Silva
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LEVANTAMENTO DE OCORRÊNCIAS DE INUNDAÇÃO EM REGISTROS DE JORNAIS COMO SUBSÍDIO AO PLANEJAMENTO REGIONAL E AO MAPEAMENTO DE RISCO. Autores: Eduardo de Andrade, Lana Carolina Danna, Maiara larissa dos Santos, Paulo César Fernandes da Silva

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O presente trabalho enfoca procedimentos de coleta e tratamento de informações ...

O presente trabalho enfoca procedimentos de coleta e tratamento de informações
relacionadas a eventos de inundação (assim como enchentes e alagamentos) a partir de notícias publicadas em jornais. O estudo utilizou ferramentas tecnológicas e bases de dados de livre acesso e disponíveis na Internet, visando compreender os fenômenos e seus impactos de forma ágil e abrangente, e permitir a aplicação dos procedimentos em diversos contextos socioeconômicos (por exemplo, prefeituras e defesas civis municipais). Uma vez sistematizadas, processadas e interpretadas, tais informações compõem um banco de dados georreferenciado apto a subsidir estudos voltados ao planejamento e ao mapeamento de risco em escalas regional e local.

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LEVANTAMENTO DE OCORRÊNCIAS DE INUNDAÇÃO EM REGISTROS DE JORNAIS COMO SUBSÍDIO AO PLANEJAMENTO REGIONAL E AO MAPEAMENTO DE RISCO. Autores: Eduardo de Andrade, Lana Carolina Danna, Maiara larissa dos Santos, Paulo César Fernandes da Silva Document Transcript

  • 1. 1 LEVANTAMENTO DE OCORRÊNCIAS DE INUNDAÇÃO EM REGISTROS DE JORNAIS COMO SUBSÍDIO AO PLANEJAMENTO REGIONAL E AO MAPEAMENTO DE RISCOEDUARDO DE ANDRADE *LANA CAROLINA DANNA*MAIARA LARISSA DOS SANTOS*PAULO CÉSAR FERNANDES DA SILVA** Instituto Geológico, Secretaria do Meio Ambiente Av. Miguel Estéfano, 3.900 – Água FundaCEP 04301-903 - São Paulo, SP. E-mail: eduardo@igeologico.sp.gov.brRESUMO O presente trabalho enfoca procedimentos de coleta e tratamento de informaçõesrelacionadas a eventos de inundação (assim como enchentes e alagamentos) a partir denotícias publicadas em jornais. O estudo utilizou ferramentas tecnológicas e bases de dados delivre acesso e disponíveis na Internet, visando compreender os fenômenos e seus impactos deforma ágil e abrangente, e permitir a aplicação dos procedimentos em diversos contextossocioeconômicos (por exemplo, prefeituras e defesas civis municipais). Uma vezsistematizadas, processadas e interpretadas, tais informações compõem um banco de dadosgeorreferenciado apto a subsidir estudos voltados ao planejamento e ao mapeamento de riscoem escalas regional e local.Palavras-Chave: notícias de jornal, inundação, espacialização, classificação de perigosABSTRACT The present paper deals with procedures for gathering and processing ofinformation about flooding (as well as ponding) to be derived from news published on the press.The study utilised free access tools and databases available at the Web. The aim was tounderstand the phenomena and their impacts in a quick and comprehensive manner as well asenabling application of procedures in different socio-economic context (e.g. Mayoralties and civildefence boards). Once systematised, processed and properly interpreted such derivedinformation allowed the build-up of geo-referenced databank that is able to provide subsides forplanning and hazard mapping at regional and local scales.Keywords: newspaper, flooding, spatial displaying, hazard classification 1. INTRODUÇÃO As inundações têm ocorrido com elevada freqüência e magnitude em áreas urbanas,causando significativos prejuízos à economia e perda de vidas humanas. A ocupação de áreascontíguas aos cursos d água tem sido uma característica do processo civilizatório desde osseus primórdios, tanto pela necessidade de acesso direto a este recurso natural para consumoquanto para sua utilização como insumo em atividades econômicas e meio de transporte debens e mercadorias. Essa proximidade, por si só, resulta em um risco intrínseco a prejuízos
  • 2. 2materiais e a perda de vidas quando da ocorrência de eventos meteorológicos extremos. Ocrescimento acelerado da urbanização nas planícies de inundação, como observado no Brasilnas últimas décadas, somado à ausência de planejamento e ordenamento territorial são algunsdos fatores que tem agravado os efeitos desses fenômenos. Neste cenário novas políticas públicas procuram abordar este problema com o intuito depreveni-lo e de mitigá-lo; No caso do Estado de São Paulo, a Lei n º 13.798, de 09 denovembro de 2009, denominada Política Estadual de Mudanças Climáticas (PEMC) estabeleceos princípios e os instrumentos que deverão ser adotados pelo governo como forma de garantiro desenvolvimento sustentável, orientado por valores ambientais e pelo planejamentoambiental, implementados através do Zoneamento Econômico-Ecológico (ZEE) e demapeamentos de risco. Segundo Cerri (1999), inundação é um processo de extravasamento das águas de umcurso d’água para suas áreas marginais quando a vazão a ser escoada se torna superior àcapacidade de descarga da calha. Já quando há a elevação do nível normal de água de um riosem que haja o extravasamento da água para fora do canal principal, o evento é caracterizadocomo enchente. E por fim, os alagamentos decorrem da incapacidade de drenagem das águasdas chuvas por fatores como a topografia suavizada e os sistemas de captação de águaspluviais. Conviver com as inundações e seus impactos requer conhecimento sobre oscomponentes do meio físico e os aspectos condicionantes das situações de risco. Talconhecimento pode ser obtido através de dados de diferentes naturezas e a partir de diversasfontes. Nesse sentido, as informações relacionadas a ocorrências de inundação, na maioriados casos, encontram-se de forma dispersa em acervos de órgãos e prefeituras municipais,incluindo as defesas civis, instituições e empresas responsáveis pela produção de energiaelétrica e abastecimento de água, e também em notícias publicadas pela imprensa. A despeitode sua freqüência, periodicidade e continuidade ao longo do tempo, notícias de jornaisgeralmente não são utilizadas para derivação de dados em trabalhos de demanda técnica.Entretanto, como demonstrado por Gramani et al. (2004), notícias de jornais podem fornecerinformações úteis, que uma vez sistematizadas, processadas e interpretadas adequadamentepodem compor um banco de dados e subsidiar estudos sobre a ocorrência de inundações.Figura 1. Mapa de localização da UGRHI 2 com limites municipais e distribuição de ocorrências de inundações,enchentes e alagamentos. Fonte: IBGE 2007, Limites Municipais / SIGRH, Limites da UGRHI.
  • 3. 3 O presente trabalho enfoca procedimentos de coleta e tratamento de informaçõesrelacionadas a eventos de inundação (assim como enchentes e alagamentos), a partir denotícias de jornal. Os resultados ora apresentados são preliminares, e correspondem a estudorealizado em escala regional, com aplicação inicial na formulação de políticas públicas deplanejamento e gestão ambiental (zoneamento ecológico-econômico), tendo como área deestudo a Unidade de Gerenciamento dos Recursos Hídricos 2 (UGRHI-2), correspondente aoVale do Rio Paraíba do Sul, situado ao leste do Estado de São Paulo (Figura 1). O estudo explorou a utilização de ferramentas tecnológicas e bases de dados de livreacesso e disponíveis na Internet, visando obter uma compreensão dos fenômenos(particularmente a inundação) e seus impactos na área de estudo, de forma ágil e abrangente,bem como permitir a aplicação dos procedimentos em diversos contextos socioeconômicos(como por exemplo, em prefeituras e defesas civis municipais). Outrossim, um dos objetivos dopresente trabalho foi o de delimitar critérios e dar consistência às infomações jornalísticas deforma a viabilizar sua utilização em trabalhos e estudos de natureza técnico-científica, e namedida do possível orientar e otimizar esforços na realização de trabalhos de campo. A sistematização, consolidação e o georreferenciamento dos dados e informaçõescoletadas permitiram a espacialização e análises numérico-estatísticas quanto à localização,freqüência, intensidade, distribuição espacial e temporal das ocorrências, e possíveiscorrelações com parâmetros do terreno. Nesse sentido, os resultados ora obtidos einterpretações decorrentes devem constituir um subsídio prático, não apenas ao zoneamentoecológico-econômico mas também a estudos subsequentes voltados ao mapeamento de risco. 2. METODOLOGIA A metodologia desenvolvida no presente trabalho procurou estabelecer procedimentospadronizados para a derivação de dados e informações a partir de notícias publicadas emjornais, e incluiu as seguintes etapas: 1) pesquisa e coleta de dados; 2) sistematização econsolidação de dados; 3) georreferenciamento (localização e espacialização); 4) análisenumérico-estatística; 5) classificação preliminar de perigos (ou probabilidade de ocorrência dosfenômenos estudados). Sistematização e Determinação de Escolha Contatos p révios , v erificação, seleção Ficha Cadastral e Coleta de Consolidação de coordenadas da área dos veículos e fontes de Dados Dados Dados geográficas Análise Numérico Análise Numérico Estatística I Estatística II Banco de Dados (ex. histograma) (ex. análise temporal) Georreferenciado Classificação Identificação de Perigos áreas críticas Vulne rabilidade s Georreferenciamento Visualiz ação e Potenciais de dano Inserção GIS Distribuição espacial de dados Análise Espacial de Dados Figura 2. Fluxograma das etapas de trabalho. A coleta de dados concentrou-se nos registros de ocorrência de eventos chuvososdisponíveis em Arquivos de Jornais e Arquivos Públicos Municipais envolvendo uma sériehistórica de aproximadamente 40 anos. A etapa de sistematização e consolidação de dados
  • 4. 4procurou dar consistência e confiabilidade aos dados derivados dos registros jornalísticos, deforma a permitir a pesquisa, análise e interpretação com um viés técnico-científico. Uma vez consolidadas, as informações foram vertidas em um banco de dados,georreferenciadas e inseridas em um Sistema de Informações Geográficas (SIG), o quepossibilita inserir e integrar diversas informações e combiná-las através de algoritmos demanipulação e análise, além de oferecer mecanismos para consulta, recuperação, visualizaçãoe plotagem do conteúdo da banco de dados. A síntese dos procedimentos metodológicosacima mencionados é ilustrada na Figura 2. 2.1. Pesquisa e Coleta de Dados Como forma de orientar a obtenção de dados, efetuou-se um levantamento prévio juntoa órgãos e instituições dos municípios, através de contato telefônico, para averiguar aexistência e disponibilidade de dados relativos aos eventos de inundação na área de estudo(UGRHI – 2). Nos casos afirmativos, foram realizadas visitas aos municípios a fim de avaliar aviabilidade de utilização dos acervos. A partir do levantamento prévio foram selecionados os locais de consulta e os veículosde informação para a pesquisa, em função da disponibilidade e acessibilidade aos registros. OJornal Vale Paraibano foi utilizado como fonte principal de dados devido à abrangência regional(registros referentes a toda a UGRHI-2) e temporal (periodicidade diária e continuidade deedições), sendo possível cobrir o período entre 1970 a Outubro/2009 (aproximadamente 40anos) com os registros disponíveis no Arquivo Público Municipal de São José dos Campos,complementados com edições disponíveis no Acervo do Centro de Documentação do própriojornal. Secundariamente foram consultados registros do jornal “O Taubateano”, disponíveis noArquivo Histórico de Taubaté. Figura 3. Fluxograma das etapas de trabalho.
  • 5. 5 Considerando que as notícias publicadas em jornais não tem uma naturezaeminentemente técnica, tornam-se necessários a identificação e a padronização dasinformações e dados considerados relevantes ao estudo. Dessa forma, para a coleta dosdados elaborou-se uma ficha de cadastro que incluiu os seguintes tópicos: a) Título da notícia;b) Data da publicação, n º da edição, página da reportagem, fotos e nome do fotógrafo; c) Tipode evento (enchente, inundação, alagamento); d) Drenagem associada (nome do curso d’água- rio, córrego, ribeirão - ao qual o fenômeno está associado); e) Data e duração do eventochuvoso; f) Locais e áreas afetadas (cidade, localidade, bairro, rua); g) Níveis atingidos (alturada água); h) Quantidade de chuva registrada; i) Extensão dos danos (moradias/edificaçõesatingidas, nº de desabrigados/desalojados, nº de óbitos e feridos); j) Informações adicionais(menção a evento chuvoso identificado anteriormente e observações diversas). Dentro do período abrangência das ocorrências (1970-2009), a pesquisa de registros foiorientada pela análise prévia de dados pluviométricos disponíveis no site do Sistema Integradode Gerenciamento de Recursos Hídricos – SIGRH (www.sigrh.sp.gov.br), e teve como enfoqueos meses identificados como mais chuvosos (novembro a março). Tal análise, permitiutambém a identificação de anos considerados anômalos quanto à pluviosidade (como porexemplo, os anos de 1983 e 1985). Nestes casos, a pesquisa de registros de ocorrênciasabrangeu todos os meses do ano. Outras fontes de dados complementares para a definição doperíodo a ser pesquisado foram as informações obtidas junto aos cadastros da CoordenadoriaEstadual de Defesa Civil – CEDEC e de algumas comissões municipais de Defesa Civil(COMDEC). Para a coleta de dados foi utilizada uma abordagem temporal retroativa (registro maisrecente para o mais antigo), pois desta maneira foi possível antever os eventos de inundaçãoatravés de citações em matérias com datas posteriores aos eventos ocorridos, o quepotencializou a captação dos dados disponíveis. 2.2. Sistematização e Consolidação dos Dados Encerrada a etapa de pesquisa e coleta de dados em campo todas as fichas decadastro foram transcritas para um banco de dados em formato Access. Cada ficha decadastro correspondeu a uma notícia publicada, respectiva a um evento chuvoso (de duraçãovariável) com consequente inundação, enchente ou alagamento. Por outro lado, observa-seque o conteúdo de uma mesma notícia pode referir-se a único local ou a diferentes áreasafetadas pelas chuvas, e que na maioria das vezes abarcavam diversas ruas, bairros, oumesmo municípios distintos. Nesse sentido, para fins de localização e entendimento dadistribuição espacial dos fenômenos estudados, na etapa de transcrição as fichas de cadastroforam desmembradas em registros pontuais. Cada registro, de forma individualizada, dizrespeito a uma ocorrência de inundação, enchente ou alagamento, em uma determinada data eem determinado local. Ao final do processo de transcrição das fichas obteve-se um total de1463 ocorrências. Uma das dificuldades encontradas durante a sistematização e consolidação dos dadosdiz respeito à toponímia, ou mais especificamente à grafia dos nomes pelos quais os diferenteslocais e logradouros são designados nas notícias publicadas. Dessa forma recorreu-se ao siteda Empresa Brasileira Correios (www.buscacep.correios.com.br) para padronizar adenominação dos logradouros e seus respectivos bairros. Tal procedimento estendeu-se, emalguns casos, à etapa seguinte de georreferenciamento das ocorrências. Na construção dobanco de dados, foi atribuído um código numérico de identificação para cada município da
  • 6. 6UGRHI – 2, de forma crescente segundo ordem alfabética (de 1 a 34). Em 27 municípios (deum total de 34, que compõem a UGRHI) foram observados registros de ocorrências. 2.3. Georreferenciamento(Localização e Espacialização de Dados) A etapa subseqüente à construção do banco de dados envolveu a determinação dascoordenadas geográficas (localização) relativas às ocorrências. Para isso foram utilizados osaplicativos disponíveis na Internet: Google Earth (imagens de satélite, Projeção Cilíndricasimples Plate Carré, Datum WGS 84) e Google Maps (incluindo as ferramentas de visualizaçãoMapa e Terreno). De forma combinada aos aplicativos, em alguns casos, foram utilizadasplantas cartográficas dos municípios, nos formatos DWG (AutoCad) e PDF (Adobe Acrobat),obtidas junto às prefeituras e órgãos municipais que em alguns casos também disponíveis naInternet. As coordenadas geográficas (cilíndricas e no formato UTM) foram determinadas emfunção dos seguintes elementos, individualmente ou de forma associada: 1) toponímia (quandoo conteúdo da notícia permitiu identificação do nome do bairro e logradouro, e numeração emalguns casos); 2) elevação do terreno (fornecida pelo próprio aplicativo Google Earth); e 3)proximidade de cursos d’água. Nos casos em que não foi possível associar a coordenada auma drenagem (curso d’água), inferiu-se que a ocorrência tratava-se de um alagamento. Ainferência ou associação de uma ocorrência a uma determinada drenagem baseou-se nainterpretação da imagem de satélite do aplicativo Google Earth, combinada às ferramentasMapa e Terreno do Google Maps e plantas cartográficas do município quando disponíveis. Emalguns casos, a própria notícia menciona o nome do curso d’ água ao qual a ocorrência estárelacionada. Levando em conta os elementos acima descritos e informações adicionais coletadasnas notícias de jornal, adotou-se uma escala decrescente (de 1 a 3) com o intuito de criar umatributo (passível de georreferenciamento) que pudesse indicar a precisão com que arespectiva coordenada foi determinada. A escala foi igualmente utilizada na identificação dospontos de ocorrência na imagem (uma vez que o aplicativo permite o seu armazenamento),sendo neste caso adotada uma codificação de cores equivalente, sendo: 1 = verde; 2 =amarelo; e 3 = vermelho. Tal procedimento possibilitou a rápida visualização das ocorrências eo grau de precisão com que sua localização foi determinada. Foram determinadas as coordenadas de 1295 ocorrências, que corresponderam a 606locais distintos. Por diferentes razões, que são discutidas a seguir, não foi possível determinara localização e coordenadas de 168 ocorrências, o que correspondeu a 11,5 % dos registrosinicialmente transcritos da ficha de cadastro para o banco de dados (total de 1463). Aos 1295 registros de ocorrência que compuseram o banco de dados georreferenciadoatribuiu-se um código específico de identificação, respectivo aos registros ocorrentes em cadamunicípio, e composto por duas seqüências de caracteres numéricos como no exemplo aseguir. Exemplo: ID 30-125, onde o caractere 30 corresponde ao código do município e 125corresponde ao número seqüencial do registro respectivo àquele município. O banco de dados consolidado e georreferenciado foi importado em formato tabularpara o Sistema de Informação Geográfica SPRING versão 5.1.4 (ver Câmara et al. 1996, eINPE 2009) compondo um novo plano de informação (PI), permitindo assim a visualização dadistribuição espacial das ocorrências juntamente com os demais PI`s inseridos no sistema, tais
  • 7. 7como curvas de nível (espaçamento 20 metros), hidrografia, limites de sub-bacias e demunicípios. A tabela de atributos e topologia respectivos ao PI de ocorrências, preservou a estruturade tópicos originários da ficha cadastral, o que permite a manipulação e análise espacialdesses atributos, assim como mecanismos de consulta utilizando diferentes limites espaciais eelementos (atributos) de referência. 2.4. Análise Numérico-Estatística No atual estágio do estudo, a análise numérico-estatística explorou dois atributosprincipais, o número de ocorrências e a elevação do terreno, e teve como objetivos:  avaliar e analisar comparativamente a distribuição e variabilidade espacial dos registros de ocorrências em relação aos limites da UGRHI-2, dos municípios e das sub-bacias, avaliando também, sempre que possível, a distribuição e variabilidade interna aos referidos limites e em relação ao tipo de evento;  avaliar possíveis correlações entre a distribuição dos registros de ocorrências e parâmetros do terreno (no caso, elevação);  estabelecer premissas para a classificação preliminar de perigos;  identificar e priorizar áreas ou locais específicos para análises e estudos subsequentes, tais como o mapeamento de risco. Para tal foram explorados os seguintes métodos, utilizando o aplicativo Excel (daMicrosoft): a) Estatística Descritiva, que enfoca parâmetros e medidas de tendência central e dispersão dos dados, tais como média, quartil, variância, erro padrão da média e desvio padrão; b) Histogramas de Frequência que indicam a distribuição dos dados (em freqüências individuais e cumulativas) de acordo com intervalos de valores pré-determinados Análise de dados agrupados); c) Diagramas de Dispersão (scatterplot) acoplados a ferramentas de análise de regressão que usam o método de "quadrados mínimos" para ajustar linhas de tendência ao conjunto de dados observados, derivar equações de regressão e coeficientes de determinação (R2). Estes indicam o grau de correspondência entre os valores estimados para a linha de tendência e os dados observados, como estimativas de correlação entre os atributos estudados, no caso, o número de ocorrências e a elevação do terreno; d) Testes Estatísticos que incluíram a determinação de índices de correlação de Pearson e aplicação de testes não-paramétricos através do método Kolmogorov-Smirnov (K-S) para duas amostras independentes (ver Conover 1981, Gibbons e Chakraborti 1992) . O método K-S explora diferenças entre as curvas de distribuição cumulativa dos dados agrupados como medida de correlação, associação ou compatibilidade entre conjuntos de dados observados. Os valores de distribuição cumulativa foram obtidos a partir dos resultados numéricos de histogramas de frequência. Visando a análise comparativa, os dados foram segregados e analisados de acordocom a frequência (1 ocorrência, 2 ou mais ocorrências) e tipo de evento (alagamentos,
  • 8. 8inundações e/ou enchentes), este último utilizando o critério de associação à drenagemanteriormente mencionado (vide Seção 2.3). Os testes não-paramétricos (K-S) envolveram os atributos número de ocorrências eelevação do terreno, e foram aplicados da seguinte forma: a) abrangendo dados de toda aUGRHI-2, segregados por tipo de evento e frequência; b) dados não-segregados referentesaos limites municipais testados contra os dados não-segregados referentes a toda a UGRHI-2;c) dados não-segregados referentes aos limites municipais testados entre si (Tabela 2). Paracalibragem dos resultados dos testes não-paramétricos (K-S) adotou-se o índice denominadoDratio (ou Razão D), proposto por Fernandes da Silva e Cripps (2008), a um nível designificância de 5%. O valor de Dratio é resultante da razão entre o valor D observado (diferençaentre as curvas cumulativas de distribuição de frequência das duas amostras analisadas e ovalor crítico calculado para tal distribuição com base no tamanho das amostras). Uma vez queo teste não assume qualquer premissa acerca da forma de distribuição (normal ou outra) dosdados, de acordo com os autores o valor de Dratio é um indicador da confiabilidade do resultadoobtido no teste, devendo aproximar-se de zero quando a hipótese nula é aceita com maiorconfiabilidade. Quando a hipótese nula é rejeitada, o valor de Dratio deve afastar-se ao máximode zero indicando a maior confiabilidade da rejeição. Exemplos de resultados da análise numérico-estatística são apresentados na Figura 4. UGRHI 2 - dados não-agrupados A Média Descritiva - Ocorrências Estatística 2,14 UG R H I - 2 Alag amentos : duas ou mais oc orrênc ias Erro padrão 0,12 Mediana 1 50 100% 41 Modo 1 40 80% Nº de L oc ais Desvio padrão 2,93 30 60% Variância da amostra 8,57 20 17 40% Curtose 141,67 10 3 3 20% Assimetria 9,38 0 0 0 0 0 0 0% Intervalo 51 450 500 550 600 650 700 750 800 Mais Mínimo 1 Máximo 52 E le va ç ã o Soma 1295 Contagem 606 C UGRHI - dados não-agrupados B Média Estatística Descritiva - Elevação 578,13 UG R H I - 2 T odos os reg is tros Erro padrão 1,86 Mediana 570 400 355 100% 350 Nº de L oc ais Modo 565 300 80% Desvio padrão 45,69 250 60% Variância da amostra 2087,55 200 150 127 40% Curtose 10,38 91 100 20% Assimetria 2,39 50 1 2 15 9 2 4 0 0% Intervalo 437 450 500 550 600 650 700 750 800 Mais Mínimo 444 Máximo 881 E levaç ão Soma 350349 Contagem 606 D UG R H I-2 Inundaç ões : 2 ou mais oc orrênc ias 18 Número de Oc orrênc ias 2 16 y = -6E -05x + 0,0786x - 20,192 2 14 R = 0,0098 12 E 10 8 6 4 2 0 500 550 600 650 700 750 800 850 E levaç ão do T errenoFigura 4. Exemplos de resultados obtidos a partir da análise numérico-estatística. (A) e (B) Parâmetros descritivosreferentes ao número de ocorrências e elevação do terreno, respectivamente, na UGRHI 2. (C) e (D) Histogramas defrequência para intervalos de elevação de terreno referentes a alagamentos (2 ou mais ocorrências) e todos osregistros de ocorrência na UGRHI 2, respectivamente. (E) Diagrama de dispersão e resultados de análise deregressão para dados de elevação do terreno versus número de ocorrências.
  • 9. 9 2.5. Classificação Preliminar de Perigos A classificação preliminar de perigos baseou-se exclusivamente na análise exploratóriados dados através dos métodos numérico-estatísticos acima descritos. Para a definição declasses de perigo (ou probabilidade de ocorrência de inundação e/ou enchentes ealagamentos), foram utilizados os seguintes parâmetros estatísticos do atributo “número deocorrências”: a) valor médio; b) erro padrão da média, que indica a precisão do valor médioobtido pela razão entre o desvio-padrão e a raiz quadrada do tamanho amostral; c) quartis; d)desvio-padrão. Com base nesses parâmetros, foram elaborados experimentalmentemecanismos distintos de classificação (ver Tabelas 3 e 4) utilizando dados agrupados por: a)locais de ocorrência em municípios e sub-bacias; b) número de ocorrências por municípios. No caso das sub-bacias (dados referentes a 606 locais agrupados em 70 sub-baciascom registro de ocorrência), foram estabelecidos os seguintes limiares e classes de perigo (verTabela 3-A): Perigo BAIXO – até 6 ocorrências (limiar definido pelo valor mediano ou 2º quartile valor médio subtraído do erro padrão); Perigo MODERADO – de 7 a 11 ocorrências (limiardefinido pelo valor intermediário entre o 3º quartil e valor médio acrescido do erro padrão);Perigo ALTO – de 12 a 20 ocorrências (limiar definido pelo valor médio acrescido do desviopadrão); Perigo MUITO ALTO – acima de 20 ocorrências. De forma similar, respectivamente aos limites geopolíticos (municípios), utilizandodados agrupados por locais (em 27 municípios com com registro de ocorrência), foramestabelecidos os seguintes limiares e classes de perigo (ver Tabela 3-B): Perigo BAIXO – até 6ocorrências (limiar definido pelo valor mediano ou 2º quartil); Perigo MODERADO – de 7 a 13ocorrências (limiar definido pelo valor médio subtraído do erro padrão); Perigo ALTO – de 14 a32 ocorrências (limiar definido pelo valor médio acrescido do erro padrão); Perigo MUITO ALTO– acima de 32 ocorrências. Para os dados referentes a 1295 ocorrências distribuídas ao longo dos 27 municípios,foram efetuados dois procedimentos que conduziram a mecanismos de classificação distintos.Um dos procedimentos utilizou valores absolutos do número de ocorrências, e estabeleceu osseguintes limiares e classes de perigo (ver Tabela 4, Perigo Class2): Perigo BAIXO – até 9ocorrências (limiar definido pelo valor mediano ou 2º quartil); Perigo MODERADO – de 10 a 23ocorrências (limiar definido pelo valor intermediário entre o 3º quartil e o valor médio subtraídodo erro padrão); Perigo ALTO – de 24 a 72 ocorrências (limiar definido pelo valor médioacrescido do erro padrão); Perigo MUITO ALTO – acima de 72 ocorrências. Em outroprocedimento, dados auxiliares (Tabela 4, Perigo Class3) sobre área e taxa de urbanizaçãodos municípios, provenientes de consulta ao site do SEADE (www.seade.gov.br), tambémforam utilizados para definição de parâmetro experimental, aqui denominado, densidade deocorrências por km2 de área urbana. Tal paramêtro foi obtido pela razão entre o número deocorrências registradas e a área urbana do município (dados agrupados). Os mesmosparâmetros estatísticos (quartis, média e erro padrão) foram adotados para estabelecimento delimiares de classe de perigo, resultando assim na seguinte classificação: Perigo BAIXO – até ovalor de 0.0341; Perigo MODERADO – superior a 0.0341 até 0.0737; Perigo ALTO – superior a0.0737 até 0.1239; Perigo MUITO ALTO – acima de 0.1239.
  • 10. 10 3. RESULTADOS Como indicado anteriormente, os dados sistematizados e consolidados resultaram numbanco de dados georreferenciado contendo registro de 1295 ocorrências, que correspondem a606 locais distintos. A análise numérico-estatísca demonstrou que deste total, 375 locais (62%)referem-se a registros de uma única ocorrência. Outros 231 locais (38%) referem-se a duas oumais ocorrências no período analisado (1970-2009), correspondendo a 920 registros deocorrências, o que equivale a cerca de 71 % do total de registros. As Tabelas 2 e 3 mostram adistribuição dos locais e dos registros de ocorrências consolidados por sub-bacias e pormunicípio ao longo de toda a UGRHI. Observa-se que apenas seis municípios, todos com altastaxas de urbanização, concentram aproximadamente 90% do total dos registros e dos locais deocorrência, sendo eles: São José dos Campos (618 ocorrências, 255 locais), Jacareí (172ocorrências, 69 locais), Taubaté (141 ocorrências, 79 locais), Guaratinguetá (114 ocorrências,52 locais), Lorena (58 ocorrências, 25 locais) e Aparecida (55 ocorrências, 29 locais). Nesta etapa inicial do estudo, dos 375 locais com uma única ocorrência, 128 locais nãopuderam ser associados a alguma linha drenagem, sendo assim considerados como pontos deocorrência de alagamento conforme critério adotado. Os demais 247 locais correspondempossivelmente a ocorrências de inundação (e/ou enchentes) com ou sem efeitos dealagamento associados. Entre os 231 locais com registros de duas ou mais ocorrências, 64(cerca de 28%) não puderam ser associados a alguma drenagem, sendo então consideradoscomo locais de alagamento. Os resultados obtidos a partir de estatística descritiva mostram que os valores médiosdo número de ocorrências e da elevação do terreno para a UGRHI-2 são, respectivamente, de2.14 ocorrências e 578 metros (ver Figuras 4-A e 4-B), e de 3.98 ocorrências e 577 metros(quando segregados em duas ou mais ocorrências). Quando segregados por tipo de evento, osvalores médios de elevação do terreno e de número de ocorrências são, respectivamente:alagamentos (1 ocorrência) = 582 metros; alagamentos (duas ou mais ocorrências) = 590metros, 3.44 ocorrências); inundações (1 ocorrência) = 577 metros e inundações (duas ou maisocorrências) = 572 metros, 4.19 ocorrências). A análise de histogramas de frequência (verFigura 4-D) para elevação do terreno ao longo da UGRHI-2 (todas as ocorrências) indica que amaior parte dos registros (58,6%) situa-se no intervalo de classe entre 550 e 600 metros, o queé compatível com os valores de parâmetros como a média (578 metros) e a moda (565metros). Secundariamente têm-se os intervalos de 500-550 metros (21%) e de 600 – 650metros (15%). Esta proporção referente ao intervalo de 550-600 metros é similar quando aavaliação diz respeito aos registros de inundação e/ou enchente, sendo de 53,8% para 1ocorrência e de 56,9% para duas ou mais ocorrências. Entretanto, para 2 ou mais ocorrênciasde alagamento (ver Figura 4-C), o intervalo de 550-600 metros passa a corresponder a 64%dos registros, enquanto os intervalos de 600-650 e de 650-700 metros respondem por cerca de32% dos registros, o que sugere que as ocorrências de alagamento estejam associadas acotas topográficas mais elevadas. A Tabela 1 apresenta uma comparação entre valores médios do número de ocorrênciase de elevação do terreno para toda a UGRHI-2 e os seis municípios com maior número deregistros de ocorrências (sem discriminação quanto ao tipo de evento). Cinco municípiosapresentam valores médios de ocorrência acima da média para toda a UGRHI-2. Éinteressante notar que os municípios de Aparecida, Guaratinguetá e Lorena apresentamvalores médios de elevação do terreno nos locais de ocorrência bem menores que a elevaçãomédia para toda a UGRHI-2. Em Lorena, mesmo o valor máximo é inferior à média geral. Já osmunicípios de Jacareí e São José dos Campos apresentaram valores médios de elevação doterreno maiores que a média da UGRHI-2, bem como valores máximos de elevação acima de
  • 11. 11650 metros, superando os intervalos mais frequentes indicados em histogramas, o que poderiaestar associado à maior ocorrência de alagamentos (e não de inundações) nesses municípios.Tabela 1. Quadro comparativo de parâmetros estatísticos descritivos referentes a UGRHI 2 e aos seis municípioscom o maior número de ocorrências de inundação, enchentes e alagamentos. No. No. E levação E levação E levação No. L ocais de ÁREA O corrências O corrências Média (m) Minima (m) Máxima (m) O corrência T otal Média UG R HI-2 1295 2,14 578,13 444 881 606 Aparecida 55 1,9 549,38 527 589 29 Lorena 58 2,32 531,16 522 551 25 Guaratinguetá 114 2,19 538,81 525 641 52 Taubaté 140 1,77 579,46 540 650 79 Jacareí 172 2,49 582,10 563 779 69 S. J. dos Campos 619 2,43 587,15 538 685 255Tabela 2. Resultados de testes estatísticos não-paramétricos (K-S) para os atributos “número de ocorrências” (K-SOcorr) e “elevação do terreno” (K-S Elev). (A) Dados de municípios testados contra dados de toda a UGRHI-2. ACT= aceitação. REJ = Rejeição. (B) Dados de municípios testados entre si. Valores correspondem a Dratio (ou RazãoD). Detalhes no texto. Número de oc orrênc ias Nº Locais Razão D Razão D MUNICIP K-S Ocorr K-S Elev Guaratin- Ocorr Ocorr Elev MUNICIP Lorena Aparecida Jacareí Taubaté guetáTremembé 5 ACT 0.2956 ACT 0.6312 Lorena - - - - -S.L. do Paraitinga 7 ACT 0.1692 REJ 1.8864 Aparecida 0.8138 - - - -Paraibuna 8 ACT 0.3213 REJ 1.6536 Guaratinguetá 0.5740 0.3556 - - -Pindamonhangaba 8 ACT 0.1952 ACT 0.4125 Jacareí 0.3816 0.6011 0.3493 - -Cachoeira Paulista 9 ACT 0.2951 ACT 0.9901 T aubaté 0.9637 0.1168 0.4561 0.8014 -Piquete 9 ACT 0.4806 REJ 1.7525 S.J. dos Campos 0.6769 0.4095 0.2897 0.3890 0.6157Caçapava 10 ACT 0.5062 ACT 0.4605 E lev aç ão do T errenoCruzeiro 19 ACT 0.6926 REJ 1.9806 Guaratin-Lorena 25 ACT 0.7945 REJ 2.6859 MUNICIP Lorena Aparecida Jacareí Taubaté guetáAparecida 29 ACT 0.3154 REJ 1.3044 Lorena - - - - -Guaratinguetá 52 ACT 0.1553 REJ 3.3119 Aparecida 1.1000 - - - -Jacareí 69 ACT 0.5751 REJ 1.2415 Guaratinguetá 0.2859 0.9951 - - -T aubaté 79 ACT 0.4932 REJ 1.1630 Jacareí 3.0239 1.8331 3.4650 - -S.J. dos Campos 255 ACT 0.2974 REJ 2.0746 T aubaté 2.9950 1.7827 3.4590 0.2030 - S.J. dos Campos 3.3544 2.0554 4.1629 0.6236 0.9170 A B Os resultados dos testes K-S para dados dos municipios versus dados de toda aUGRHI-2 (Tabela 2-A) sugerem a associação ou correlação entre a distribuição do número deocorrências, uma vez que em todos os testes houve aceitação, em alguns casos envolvendomunicípios com número significativo de registros e baixos valores de Dratio (Razão D) indicandoa confiabilidade dos resultados, como por exemplo, São José dos Campos, Guarantinguetá eAparecida. Por outro lado, no que diz respeito ao atributo elevação do terreno, os testes K-Ssugerem a não-correlação na maioria dos municípios, como demonstram os índices de rejeiçãoentre as curvas de distribuição de frequência, mesmo nos municípios anteriormente citados.Quanto aos municípios testados entre si (Tabela 2-B), verifica-se situação similar para o
  • 12. 12número de ocorrências. Todavia, os resultados de testes K-S sugerem a correlação daelevação de terreno entre alguns municípios, particularmente entre Taubaté e Jacareí, bemcomo entre Guaratinguetá e Lorena, todos com nível significativo de dados e aceitação abaixos valores da Razão D. A avaliação dos diagramas de dispersão e os resultados preliminares da análise deregressão e respectivos coeficientes de determinação (R-quadrado), combinados aos valoresde Pearson, sugerem independência entre os valores de elevação do terreno e o número deocorrências quando analisados em relação a toda bacia (escala regional), e ainda quesegregados por número de ocorrências (1 ocorrência, 2 ou mais ocorrências) e tipo de evento(alagamentos, inundações e/ou enchentes). Por outro lado, a associação entre estes atributostorna-se ligeiramente mais evidente quando os dados são testados em escala mais local ousemi-regional (respectiva aos limites de município), com destaque aos municípios de Lorena eTaubaté (dados não-segregados), que com um número maior de locais e de ocorrênciasobtiveram coeficientes de correlação acima de 0.3. Os municípios de Paraibuna,Pindamonhangaba, Piquete e Tremembé apresentaram valores ainda maiores, no entanto, háque se ressalvar a pequena quantidade de dados referente a estes municípios.Tabela 3. Quadro apresentando classificação prelimianar de perigos de inundação (+enchentes e alagamentos) paradados agrupados por locais de ocorrência em sub-bacias (A) e em municípios (B). Nº de Classificação Nº de Classificação Nº de Sub-bacia Locais de Preliminar de Sub-bacia Locais de Preliminar de PERIGO MUNICIP Locais de Ocorrência Perigo Ocorrência Perigo CLASS1C. CAMPO REDONDO 1 BAIXO R. PARAIBUNA 7 MODERADO OcorrênciaR. DO SALTO 1 BAIXO RIB. JAGUARI 7 MODERADO Canas 1 BAIXOC. JATAÍ 1 BAIXO RIB. DOS MOTAS-APARECIDA 7 MODERADO Cunha 1 BAIXOR. CAPIVARI 1 BAIXO C. DA MINHOCA 7 MODERADOR. VIRADOURO 1 BAIXO R. COMPRIDO 8 MODERADO Jambeiro 1 BAIXORIB. GUARAREMA 1 BAIXO RIB. SANTA RITA 8 MODERADO Lagoinha 1 BAIXOR. COMPRIDO/ESTIVA 1 BAIXO R. PARAITINGA 10 MODERADO Natividade da Serra 1 BAIXOR. DA GALEGA/ANHANGUERA 1 BAIXO RIO UMA 10 MODERADOR. DO CORTUME 1 BAIXO C. DO PONTILHÇO 10 MODERADO Redenção da Serra 1 BAIXORIB. IPIRANGA 1 BAIXO CÓRREGO SECO 10 MODERADO Roseira 1 BAIXORIB. PIRATINI/SURDOS 1 BAIXO RIB. IRIGUAÇU 11 MODERADO Bananal 2 BAIXOC. DOS PASSOS 1 BAIXO R. PIQUETE 11 MODERADORIB. DAS PITAS 1 BAIXO C. LIMOEIRO 12 ALTO Lavrinhas 2 BAIXORIB. DA BOCAINA 1 BAIXO COMPLEXO HIDROL. 12 ALTO Potim 2 BAIXOR. PIRACUAMA 1 BAIXO R. ALAMBARI 12 ALTOC. FAZ. VISTA VERDE 1 BAIXO RIB. DO MOINHO I - STA CRUZ 12 ALTO Queluz 2 BAIXORIB. TETEQUERA/GRANDE 1 BAIXO C. 4 RIBEIRAS 14 ALTO Areias 3 BAIXOC. DO ROSÁRIO 1 BAIXO RIB. DA CHÁCARA 14 ALTO Guararema 4 BAIXOC. DO PUTIM-GUARATINGUETÁ 1 BAIXO RIB. TABUÇO 14 ALTOC. DAS PITANGUEIRAS 1 BAIXO COMPL. HIDROL. (Tanquinho) 14 ALTO Tremembé 5 BAIXORIB. ÁGUA DOS NEVES 1 BAIXO RIB. BUERAREMA 17 ALTO S.L. do Paraitinga 7 MODERADOC. MUNICIPAL 1 BAIXO RIB. GUARATINGUETÁ 17 ALTO Paraibuna 8 MODERADOR. DAS POSSES/MACACOS 1 BAIXO R. BUQUIRA/FERRÃO 18 ALTOC. DA BARRA 1 BAIXO JUDEU 23 MUITO ALTO Pindamonhangaba 8 MODERADORIB. VERDE 1 BAIXO RIB. DA COLÔNIA -TURI 26 MUITO ALTO Cachoeira Paulista 9 MODERADOC. DO BAIRRINHO 2 BAIXO RIB. PUTINS 33 MUITO ALTO Piquete 9 MODERADORIB. DOS MUDOS 2 BAIXO RIB. DO MOINHO II (Convento Velho) 33 MUITO ALTORIB. CANAS 2 BAIXO R. PARARANGABA 37 MUITO ALTO Caçapava 10 MODERADOC. LINDEIRO 2 BAIXO RIB. DO VIDOCA 44 MUITO ALTO Cruzeiro 19 ALTORIB. JACU 2 BAIXO RIB. LAVAPÉS 68 MUITO ALTO Lorena 25 ALTOPARAÍBA/FUNDOS 2 BAIXORIB. PIRACANGUA 3 BAIXO Aparecida 29 ALTORIB. ITAGUAÇURIB. SÃO GONÇALO 3 3 BAIXO BAIXO A Guaratinguetá Jacareí 52 69 MUITO ALTORIB. VERMELHO-AREIAS 3 BAIXO MUITO ALTOC. DOS VEADOS 4 BAIXO T aubaté 79 MUITO ALTORIB. DOS LOPES (Água Limpa) 4 BAIXO S.J. dos Campos 255 MUITO ALTORIB. MANOEL LITO 6 BAIXORIB. DO PINHÇO 6 BAIXOC. DO SERTÃO/CAMPO 6 BAIXO B A Quanto à classificação preliminar de perigos (probabilidade de ocorrência de inundação,enechente, alagamento) com base nos registros coletados mostra que 7 sub-bacias foramclassificadas como risco muito alto (Tabela 3-A), quatro delas relacionadas ao Município deSão José dos Campos (Putins, Pararangaba, Vidoca e Lavapés). A probabilidade de ocorrênciade eventos no município também foi classificada preliminarmente como muito alta quandoconsiderados o número de locais (Tabela 3-B), os valores absolutos de ocorrências (Tabela 4,
  • 13. 13Perigo Class2) e valores proporcionais de ocorrências em relação à área urbanizada (Tabela 4,Perigo Class3). Outros municípios onde o perigo foi classificado como alto e muito alto são:Cruzeiro, Lorena, Aparecida, Guaratinguetá, Jacareí e Taubaté. Note-se que na classificaçãoproporcional à área urbana, os municípios Aparecida e Lorena são classificados como deperigo muito alto, enquanto Cruzeiro aparece como perigo moderado e Paraibuna como perigoalto.Tabela 4. Classificação preliminar de perigos de inundação (+enchentes e alagamentos) para os municípios daUGRHI-2. A coluna Perigo Class2 refere-se à classificação com base no número (absoluto) de ocorrências por 2municípios. A coluna Perigo Class3 refere-se à classificação com base na densidade de ocorrências por km de áreaurbana nos municípios. AREA URB DENS PERIGO PERIGO MUNICIP Nº OCORR AREA (km2) URBAN (%) (km2) OCORR CLASS2 CLASS3 Cunha 1 1407,17 52,90% 744,39 0,0013 BAIXO BAIXO Jambeiro 1 183,76 47,30% 86,92 0,0115 BAIXO BAIXO Lagoinha 1 255,92 64,67% 165,50 0,0060 BAIXO BAIXO Natividade da Serra 1 832,61 46,10% 383,83 0,0026 BAIXO BAIXO Redenção da Serra 1 309,11 52,63% 162,68 0,0061 BAIXO BAIXO Roseira 1 130,19 93,28% 121,44 0,0082 BAIXO BAIXO Bananal 2 616,32 79,37% 489,17 0,0041 BAIXO BAIXO Canas 2 53,49 95,75% 51,22 0,0390 BAIXO MODERADO Lavrinhas 2 166,86 92,34% 154,08 0,0130 BAIXO BAIXO Potim 2 44,65 76,97% 34,37 0,0582 BAIXO MODERADO Queluz 2 249,41 91,49% 228,19 0,0088 BAIXO BAIXO Areias 3 306,57 74,49% 228,36 0,0131 BAIXO BAIXO Guararema 4 270,50 85,42% 231,06 0,0173 BAIXO BAIXO Tremembé 9 192,42 87,97% 169,27 0,0532 MODERADO MODERADO Piquete 10 175,88 94,16% 165,61 0,0604 MODERADO MODERADO Caçapava 11 369,91 87,10% 322,19 0,0341 MODERADO BAIXO Pindamonhangaba 11 730,17 96,05% 701,33 0,0157 MODERADO BAIXO S.L. do Paraitinga 11 617,15 62,91% 388,25 0,0283 MODERADO BAIXO Cachoeira Paulista 18 287,84 82,19% 236,58 0,0761 MODERADO MODERADO Paraibuna 21 809,79 30,78% 249,25 0,0843 MODERADO ALTO Cruzeiro 23 304,57 97,78% 297,81 0,0772 ALTO MODERADO Aparecida 55 120,94 98,79% 119,48 0,4603 ALTO MUITO ALTO Lorena 58 413,78 97,15% 401,99 0,1443 ALTO MUITO ALTO Guaratinguetá 114 751,44 95,66% 718,83 0,1586 MUITO ALTO MUITO ALTO T aubaté 140 625,92 95,02% 594,75 0,2354 MUITO ALTO MUITO ALTO Jacareí 172 460,07 96,44% 443,69 0,3877 MUITO ALTO MUITO ALTO S.J. dos Campos 619 1099,61 98,98% 1088,39 0,5687 MUITO ALTO MUITO ALTO 4. DISCUSSÃO Desde sua concepção, os procedimentos aqui descritos procuraram suprir lacunas nosregistros de ocorrências de inundação, enchentes e alagamentos junto às prefeituras einstituições afeitas ao tema, incluindo os órgãos de defesa civil em âmbito municipal e estadual.Em sua maioria, os registros existentes restringem-se ao inventário de locais de maiorocorrência, preocupando-se mais com o número de indivíduos afetados e com o montante dosdanos, poucas vezes organizados de forma cronológica e sem ater-se à abrangência e tempode retorno (recorrência) dos eventos. Os dados sistematizados e consolidados na forma de um banco de dadosgeorreferenciado, permitiram a espacialização dos registros de ocorrência e classificaçãoprévia de perigos com base em parâmetros estatísiticos, o que em si, representa um avanço naderivação de informações técnico-cientícas a partir de material de conteúdo jornalístico e suautilização em estudos regionais. Os resultados apresentados, ainda que preliminares sãopromissores para as etapas seguintes de trabalho, e devem orientar investigações e serem
  • 14. 14efetuadas em escala de maior detalhe. Alguns aspectos acerca dos procedimentosdesenvolvidos, resultados já obtidos, potencialidades de aplicação e limitações merecem serdiscutidos. Dentre as vantagens dos procedimentos aqui descritos, destaca-se a Ficha Cadastral,que convertida ao banco de dados fornece um histórico de cada local de ocorrência, queviabilizará a análise temporal (recorrência, tempo de retorno), incluindo informaçõesimportantes como a duração dos eventos chuvosos, quantidade de precipitação, citações sobreos níveis atingidos pela água e registro fotográfico que permitirão a inferência indireta de taisníveis, e também sobre quantificação de moradores atingidos e danos. Durante o desenvolvimento do presente trabalho, foram observadas algumasdificuldades operacionais que devem ser levadas em conta para replicação dos procedimentosaqui descritos. Na fase de Coleta de Dados: a) necessidade de padronização dos conceitos relativos aos eventos estudados e aos fenômenos meteorológicos causadores; b) cuidados em relação a informações redundantes, uma vez que o fenômeno meteorológico causador do evento pode estender-se por longos períodos e abranger uma grande região, ocasionando reportagens de conteúdo repetido. Vale mencionar que os dados foram consolidados de tal forma a evitar que uma mesma ocorrência reportada em datas e edições diferentes, fosse contabilizada como eventos ou ocorrências distintas, o que numa análise temporal poderia indicar a recorrência em determinados locais, e por conseguinte, sugerir o maior grau de probabilidade (ou perigo); Na fase de Sistematização e Consolidação de Dados: c) padronização da toponímia, uma vez que as denominações de logradouros e bairros tendem a figurar de forma incompleta ou com grafia incorreta. Não são raros os casos de mudança de nomes no decorrer do tempo, de duplicidade e de imprecisão quanto aos limites entre bairros. Denota-se também a falta de informação sobre as localidades rurais. d) para digitalização dos dados faz-se necessário estabelecer padrões de natureza mais técnica para informações veiculadas com "narrativa coloquial", como por exemplo: “água pela cintura”, “carro quase encoberto”; Na fase fase de Localização e Determinação de Coordenadas Geográficas: e) conteúdo da reportagem nem sempre permite identificar a natureza e a localização da ocorrência, limitando-se a citar o logradouro ou o bairro. Por vezes um bairro ou uma rua (logradouro) não correspondem ao município indicado na matéria publicada, o mesmo acontecendo em relação ao nome de córregos e ribeirões. Esta característica das matérias jornalísticas gerou a necessidade da criação de um atributo nomeado magnitude do registro com o intuito de auferir o grau de confiança na precisão da coordenada geográfica obtida. Levando em consideração as dificuldades operacionais mencionadas acima, cabe citarque por vezes não foi possível associar os locais/registros de ocorrência às linhas dedrenagem, que por sua vez, foram considerados nesta etapa do estudo como ocorrência dealagamento conforme critério adotado. As razões pelas quais tal associação nem sempre foiviabilizada são diversas. Primeiramente, porque em alguns casos a reportagem não fazqualquer menção direta ou indireta à hidrografia local ou regional. Em outras situações, háconflito entre a localização citada na notícia e a localização dentro dos limites geopolíticos (de
  • 15. 15municípios). Por fim, foram observadas dificuldades para a intepretação das imagens doaplicativo Google Earth , decorrentes da ausência de infomações sobre a hidrografia, tanto emferramentas como o Google Maps, quanto nas bases cartográficas de municípios, utilizadoscomplemetarmente à interpretação. Estes aspectos serão levados em consideração naspróximas etapas do estudo, onde a interpretação de imagens será refinada, assim como aprecisão dos dados de elevação do terreno obtidos a partir do aplicativo Google Earth serãocomparados às bases cartográficas digitais disponíveis nas escala 1:50.000 e 1:10.000, sobreas quais os dados foram lançados. O atributo elevação de terreno (obtido a partir do aplicativo Google Earth) e asegregação de dados por tipo de evento (associação à drenagem citada anteriormente), foramexplorados de forma limitada neste estágio inicial do estudo foi explorado. No entanto, osresultados ora obtidos já indicam suas potenciais aplicações em estudos subsequentes, e apóso refinamento dos dados como observado acima. Por exemplo, foi observado que valoresmédios de elevação do terreno são menores para inundação que para alagamentos, emparticular, quando os registros referem-se a duas ou mais ocorrências, o que poderia serinterpretado como um indicativo da recorrência dos fenômenos em cotas topográficas menores.Outro tipo de avaliação a ser feita a partir do refinamento dos dados e desses atributos seriaverificar se a elevação do terreno e a distribuição espacial dos registros de ocorrência deinundação apresentam padrão mais regular que os registros referentes a alagamentos. Nesse sentido, vale ressaltar que os resultados dos gráficos de dispersão, de análise deregressão e testes de correlação foram pouco conclusivos até o momento, especialmentequando dizem respeito aos dados regionais, ou seja, referentes a toda a extensão da UGRHI.Entretanto, os resultados testes de correlação são ligeiramente melhores quando a área deabrangência é menor, ou seja, quando os dados são analisados por município). Novas análisese testes de correlação com dados refinados e segregados em maior detalhe deverão serprocedidos oportunamente. O mesmo se aplica aos testes estatísticos K-S e a necessidade deaplicação de outros testes, do tipo paramétrico, explorando comparativa os valores médios evariâncias dos diferentes conjuntos de dados, como por exemplo, Teste-T e Teste-Z. A classificação preliminar de perigos ou de probabilidade de ocorrência de inundação(enchentes e alagamentos), nesta etapa do estudo, baseou-se exclusivamente nos parâmetrosestatísticos associados aos valores absolutos do atributo “número de ocorrências”. No atualestágio de investigação não foram considerados outros parâmetros tais como elevação doterreno, temporalidade ou recorrência (repetição de ocorrência dos fenômenos em um mesmolocal), e mesmo a magnitude do registro (precisão com que a localização/coordenadageográfica do registro foi determinada). Tais atributos serão avaliados em maior profundidade,“refinados”, e utilizados nas análises subsequentes. 5. CONCLUSÃO O presente trabalho enfocou o desenvolvimento de procedimentos de coleta,sistematização e tratamento de informações relacionadas a eventos de inundação (assim comoenchentes e alagamentos) a partir de notícias publicadas em jornais. Foram utilizadasferramentas tecnológicas e bases de dados de livre acesso e disponíveis na Internet, e buscou-se o estabelecimento de critérios e padrões de forma a viabilizar o uso de infomaçõesjornalísticas em estudos de natureza técnico-científica. Nesse sentido, a presente investigação efetuou uma varredura preliminar e de caráterregional, que permitiu a identificação e localização de áreas críticas e cursos d’água a seremobjeto de análise pormenorizada para fins de zoneamento ecológico-econômico, bem como de
  • 16. 16estudos subsequentes de mapeamento de risco, em escala adequada, o que demonstrou aviabilidade de aplicação dos procedimentos adotados. Os resultados obtidos, ainda que preliminares são bastantes promissores. Aclassificação preliminar de perigos, teve caráter eminentemente experimental, e baseou-seexclusivamente na análise exploratória dos dados através de métodos numérico-estatísticos.Outros atributos considerados relevantes para o estudo de inundações, tais como a data doseventos/ocorrências e sua recorrência, número de moradias/edificações atingidas, devem serexplorados oportunamente em análises espaciais e estatísticas subsequentes, destinadas àclassificação de perigos (ou probabilidade de ocorrência), avaliação de áreas críticas e aozoneamento de risco. Trabalhos futuros, em escalas regional e local, devem envolver a análise espacial dedados explorando algoritmos de análise e interpoladores, novas análises estatísticas eclassificação de perigos utilizando outros parâmetros (por ex. elevação do terreno) e unidadesde terreno, tais como sub-bacias e compartimentos fisiográficos.AgradecimentosOs autores agradecem ao Arquivo Publico Municipal de São José dos Campos, na pessoa da Sra. EdnaRegina Santos Martelo, aos colegas Ivete Costa da Silva, Rosângela Pereira de Carvalho, Maria deLourdes Figueiredo Gomes, Maria Helena Silva de Jesus e Mirian Ramos Gutjahr pelo apoio na coleta esistematização de dados, e ao revisores anônimos do 7º SBCG. 6. REFERÊNCIASCâmara, G.; Souza, R.C.M.; Garrido, J. (1996) SPRING: Integrating remote sensing and GIS by object-oriented data modeling. Computers & Graphics, 20: (3) 395-403.Cerri, L.E.S. 1999. Riscos Geológicos Urbanos. In: Ciências da Terra e o Meio Ambiente: diálogos para (inter)ações no Planeta. São Leopoldo: UNISINOS, 1999. 284pConover W.J. (1981). Practical nonparametric statistics. 2ª Ed. John Wiley & Sons, New York. 472pFernandes Da Silva, P.C.; Cripps, J.C. (2008) Comparing directional line sets using non- parametric statistics: a new approach for geoenvironmental applications. Stochastic Environmental Research & Risk Assessment, 22 (2): 231 - 246.Gibbons J.D., Chakraborti, S. (1992) Nonparametric statistical inference. 3ª Ed. Marcel Dekker, New York. 495pGramani, M.F.; Silva, F.C.; Almeida Filho, G.S.; Gouveia, M.I.F. (2004) Diagnóstico das inundações em áreas urbanas do Rio Paraíba do Sul e Mantiqueira, SP: Subsídios para o Plano de Contingência. Anais do 1º Simpósio Brasileiro de Desastres Naturais. GEDN/UFSC, Florianópolis. Pp. 539-553 (CD-ROM)INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. 2009. SPRING 5.1 – Manuais. Disponível em http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/manuais.html. Consultado em 26 de janeiro de 2009