DEFINIÇÃO DE ÁREAS PRIORITÁRIAS PARA A RECUPERAÇÃO FLORESTAL EM BACIAS HIDROGRÁFICAS A PARTIR DE ANÁLISE MULTICRITÉRIO

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mafra, Renata
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Prado Osco, Lucas, Rodrigo Alves, Marcelo, Marques Ramos, Ana Paula
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Caminhos de Geografia
Texto Completo: https://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/52869
Resumo: Forest recovery in river basins is essential to increase the production of good quality drinking water. However, this practice requires proper planning that points out priority areas for investing economic and human resources in reforestation. The objective of this study was to identify priority areas for forest recovery in watersheds by means of Multicriteria Analysis in GIS environment. For the case study we adopted the hydrographic basin of the Pirapozinho River, São Paulo. As relevant criteria for determining priority areas, we adopted: drainage network, distance from highways, distance from urban areas, fragments of vegetation, and vulnerability to erosion. The weights of each criterion were obtained from the Hierarchical Analytical Process (AHP). We tested two methods for creating the synthesis map: PLC (Weighted Linear Combination) and Fuzzy Gamma operator. As a result we got two scenarios; the first with the PLC method where we prioritize areas with vegetation fragments and high drainage density, and the second with the Gamma method, which prioritized geotechnically vulnerable areas of the basin. We conclude that the proposed integration model satisfies the identification of areas for forest restoration in watersheds, and that different scenarios can be constructed.
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spelling DEFINIÇÃO DE ÁREAS PRIORITÁRIAS PARA A RECUPERAÇÃO FLORESTAL EM BACIAS HIDROGRÁFICAS A PARTIR DE ANÁLISE MULTICRITÉRIOInferência geográficaAnálise multicritérioRecuperação florestalÁreas prioritáriasSIGForest recovery in river basins is essential to increase the production of good quality drinking water. However, this practice requires proper planning that points out priority areas for investing economic and human resources in reforestation. The objective of this study was to identify priority areas for forest recovery in watersheds by means of Multicriteria Analysis in GIS environment. For the case study we adopted the hydrographic basin of the Pirapozinho River, São Paulo. As relevant criteria for determining priority areas, we adopted: drainage network, distance from highways, distance from urban areas, fragments of vegetation, and vulnerability to erosion. The weights of each criterion were obtained from the Hierarchical Analytical Process (AHP). We tested two methods for creating the synthesis map: PLC (Weighted Linear Combination) and Fuzzy Gamma operator. As a result we got two scenarios; the first with the PLC method where we prioritize areas with vegetation fragments and high drainage density, and the second with the Gamma method, which prioritized geotechnically vulnerable areas of the basin. We conclude that the proposed integration model satisfies the identification of areas for forest restoration in watersheds, and that different scenarios can be constructed.A recuperação florestal em bacias hidrográficas é essencial para aumentar a produção de água de boa qualidade para consumo. Contudo, essa prática exige um planejamento adequado que aponte áreas prioritárias para o investimento de recursos econômicos e humanos no reflorestamento. O objetivo deste estudo foi identificar as áreas prioritárias para a recuperação florestal em bacias hidrográficas por meio de Análise Multicritério em ambiente SIG. Para o estudo de caso adotamos a bacia hidrográfica do rio Pirapozinho, São Paulo. Como critérios relevantes para a determinação de áreas prioritárias, adotamos: rede de drenagem, distância de rodovias, distância de áreas urbanas, fragmentos de vegetação, e vulnerabilidade a erosão. Os pesos de cada critério foram obtidos a partir do Processo Analítico Hierárquico (AHP). Testamos dois métodos para criação do mapa síntese: CLP (Combinação Linear Ponderada) e operador Fuzzy Gamma. Como resultado obtivemos dois cenários; o primeiro com o método CLP onde priorizamos áreas com fragmentos de vegetação e alta densidade de drenagem, e o segundo com o método Gamma, que priorizou áreas vulneráveis da bacia. Concluímos que o modelo de integração proposto satisfaz a identificação de áreas para a recuperação de florestas em bacias hidrográficas, e que diferentes cenários podem ser construídos.EDUFU - Editora da Universidade Federal de Uberlândia2020-10-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos paresapplication/pdfhttps://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/5286910.14393/RCG217752869Caminhos de Geografia; Vol. 21 No. 77 (2020): Outubro; 220-233Caminhos de Geografia; Vol. 21 Núm. 77 (2020): Outubro; 220-233Caminhos de Geografia; v. 21 n. 77 (2020): Outubro; 220-2331678-6343reponame:Caminhos de Geografiainstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUporhttps://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/52869/30057Copyright (c) 2020 Renata Mafra, Lucas Prado Osco, Marcelo Rodrigo Alves, Ana Paula Marques Ramosinfo:eu-repo/semantics/openAccessMafra, RenataPrado Osco, Lucas Rodrigo Alves, Marcelo Marques Ramos, Ana Paula2020-10-01T17:44:46Zoai:ojs.www.seer.ufu.br:article/52869Revistahttps://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/indexPUBhttp://www.seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/oaiflaviasantosgeo@gmail.com1678-63431678-6343opendoar:2020-10-01T17:44:46Caminhos de Geografia - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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