UNIVERSIDADE DE FORTALEZA - UNIFOR
CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS
CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL
DELIMITAÇÃO DE BACIAS HIDROGRÁFICAS UTILIZANDO O QGIS: Aplicação na Bacia do Curu
Orientador: Profa. Dra. Raquel Jucá de Moraes Sales
Coorientador: Profa. Me. Débora Carla Barboza de Sousa
Este trabalho propõe fornecer as bases de conhecimento do estudo de bacias hidrográficas sob a ótica dos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) e com um enfoque no uso do programa QGIS. Destina-se não só a pesquisadores, estudantes e instituições voltadas para tais temas, como também a autoridades e órgãos representantes responsáveis pelo gerenciamento de recursos hídricos, além de qualquer outra pessoa que tenha interesse no assunto. O objetivo geral dessa pesquisa é descrever um método de delimitação de bacias automatizado utilizando o software QGIS, versão A Coruña, e modelos digitais de elevação do projeto Topodata, aplicando-o na bacia hidrográfica do Curu (BHC), como forma de estudo de caso. Quanto ao nível de profundidade do estudo, a metodologia desta pesquisa é de natureza exploratória. Já quanto ao tipo de procedimento utilizado para a coleta de dados, o trabalho se classifica inicialmente como uma pesquisa bibliográfica, seguida de uma aplicação de estudo de caso. A fim de executar um dos diversos métodos computacionais possíveis para a delimitação de bacias hidrográficas, no estudo de caso escolheu-se utilizar o programa QGIS para definir os limites da BHC. O método consistiu em delimitá-la com base em técnicas que envolvem o uso de Modelos Digitais de Elevação. Assumiu-se que os cursos d'água locais obedecem aos preceitos de um escoamento gravitacional. Como resultado, apesar de o modelo simplificar consideravelmente o número de variáveis que influenciam na trajetória adotada pelos escoamentos superficiais e na localização dos divisores de água, observou-se que a modelagem, atrelada à calibração, foi capaz de apresentar resultados satisfatórios. Não houve grandes desvios do curso de água calculado em relação ao real, como verificado através da comparação com a base de dados do OpenStreetMap. Foi gerada uma forma para os limites da BHC condizente com sua feição verdadeira. Também é ressaltada a importância de se possuir não somente conhecimentos teóricos, mas também domínio sobre um dado programa para que se consiga extrair dele resultados satisfatórios e de qualidade. Conclui-se o trabalho sugerindo, dentre outros, a continuação dos estudos sobre a BHC e o uso de plataformas SIGs gratuitas como ferramentas de ensino e aprendizagem.
Palavras-chave: Bacia hidrográfica. Sistema de Informação Geográfica. QGIS.
This work proposes to provide the knowledge bases for the study of drainage basins from the perspective of Geographic Information Systems (GIS), focusing on the use of QGIS program. It is intended not only for researchers, students and institutions dedicated to such topics. It also aims to reach authorities and representative bodies responsible for the management of water resources, in addition to anyone else interested in the subject. The general objective of this research is to describe an automated method of watershed delimitation using the QGIS software, version A Coruña, and digital elevation models from the Topodata project, applying it to the Curu's drainage basin (BHC), as a case study. Regarding the study's level of depth, the methodology of this research is of an exploratory nature. As for the type of procedure used for data collection, the work is initially classified as a bibliographic research, followed by a case study application. In order to execute one of the several existing computational methods for catchment delimitation, as a case study it was chosen to use the QGIS program to define the BHC's boundaries. The method consisted of delimiting it based on techniques that involve the use of Digital Elevation Models. It was assumed that the local watercourses obey the precepts of a gravitational flow. As a result, although the model significantly simplifies the number of variables that influence the trajectory adopted by surface flows and the location of it's drainage divides, it was observed that the modeling, linked to the calibration, was able to present satisfactory results. There were no large deviations from the calculated watercourse in relation to the real one, as verified through OpenStreetMap database comparation. It was generated a BHC's boundary shape that matches its true form appearance. It's also highlighted that, in order to extract good results from a given software, it's important to not only possess theoretical knowledge, but also to have a good skill level over the software. The work is concluded by suggesting, amongst others, the continuation of studies on the BHC and the use of free GIS platforms as a teaching and learning tool.
Keywords: Drainage Basin. Geographical Information System. QGIS.
A água é um dos recursos naturais essenciais para as civilizações. Seu consumo perpassa por praticamente todas as atividades dos seres humanos, desde as primordiais, como suprir as necessidades fisiológicas, até o uso em indústrias, incluindo as da agricultura e pecuária, entre outros.
A região Nordeste do Brasil é conhecida por ter um clima semiárido e periodicamente se vê assolada por condições de escassez hídrica. Isso exige das populações locais e do governo um elevado nível de monitoramento e planejamento dos recursos hídricos regionais.
Ao longo do tempo, percebeu-se que a melhor forma de gerenciar os recursos hídricos era através da subdivisão do território em bacias hidrográficas, que é uma região delimitada topograficamente e que conduz toda a precipitação dessa área para apenas um ponto de saída, denominado exutório.
Essa constatação da importância do estudo de bacias hidrográficas se evidencia na instituição da Política Nacional de Recursos Hídricos, através da lei nº 9.433/97, que, dentre outras providências, definiu a bacia hidrográfica como unidade territorial base para atuação, por exemplo, de comitês de bacias, responsáveis por gerenciar toda a água de uma determinada localidade.
Tendo em vista esse aspecto, torna-se evidente que é necessário que profissionais e órgãos responsáveis pelo gerenciamento ambiental consigam, de forma satisfatória e eficiente, delimitar bacias hidrográficas.
Antes do advento das ferramentas computacionais, as bacias hidrográficas eram delineadas de forma manual, através do uso de mapas de curvas de nível e de demais informações relevantes, como da rede hidrográfica e malha rodoviária.
Esse método tradicional, apesar de ainda existir e ser bastante difundido em livros didáticos como forma de introdução ao estudo de bacias, é trabalhoso, demanda tempo para implementação, e é mais suscetível à subjetividade quanto maior for a extensão geográfica da bacia a qual se deseja analisar.
Diante do exposto, para bacias muito extensas, e principalmente no que se refere à extração de dados morfométricos, como comprimento dos talvegues e cálculo de áreas, o método manual se torna inviável quando comparado aos métodos modernos atuais.
Isso porque os últimos fazem uso de ferramentas computacionais e de critérios muito bem definidos para a delimitação de bacias. Logo, se bem implementados e com a devida análise crítica dos dados de saída, os métodos computacionais minimizam o consumo de tempo, automatizam os processos e geram resultados menos sujeitos a erros humanos, haja vista que a delimitação em si é feita pelo algoritmo do computador e não diretamente pelo usuário, como ocorre no caso das delimitações manuais.
Contudo, ressalta-se que os métodos computacionais somente apresentam resultados satisfatórios caso o operador tenha domínio não só sobre a teoria por trás da delimitação de bacias hidrográficas, mas também sobre o software utilizado para a execução da tarefa.
Ou seja, assim como o método tradicional exige uma expertise própria para a correta determinação do traçado de bacias, na aplicação de um método computacional também é necessário um determinado conhecimento específico. Apesar de existir uma base teórica comum a ambos, cada método possui um conhecimento especializado e inerente às suas peculiaridades.
Logo, como delimitar uma bacia hidrográfica através de um método computacional?
Diante desse problema de pesquisa, elaborado com base no preconizado por (2017) em seu item 2.3.1, o presente trabalho visa fornecer as bases de conhecimento e explorar um dos métodos computacionais que existem atualmente para a delimitação de bacias, aplicando-o na Bacia Hidrográfica do Curu (BHC), inserida no estado do Ceará.
Vale ressaltar que o método computacional apresentado nesta pesquisa faz uso de dados de entrada e de um software de livre acesso, ou seja, ambos se encontram disponíveis gratuitamente na rede mundial de computadores.
O trabalho se mostra relevante uma vez que pode ser utilizado como forma de aprendizado para estudantes da área de recursos hídricos, e afins, que desejam se aprofundar no assunto de delimitação de bacias, principalmente pelo fato de a ferramenta computacional apresentada para tal fim ser de domínio público.
A gratuidade dos meios utilizados no método apresentado neste trabalho adquire importância especial para a finalidade de aprendizado. Esse aspecto elimina barreiras financeiras que costumam ser impeditivas do acesso estudantil às plenas capacidades de um software de informação geográfica e de dados de entrada geoespaciais de qualidade. Isso significa dizer que, dada a devida preparação e conhecimento, qualquer um com acesso a um computador e à internet tem a capacidade de aplicar o método computacional explanado no presente estudo.
Não obstante, essa metodologia computacional também apresenta o potencial de ser adotada por instituições públicas ou privadas voltadas para atuações em questões ambientais, uma vez que o estudo de bacias hidrográficas são um meio para a tomada de decisões não só socioambientais, como também socioeconômicas.
Sendo assim, esse trabalho se destina não só a pesquisadores, estudantes e instituições voltados para o tema de bacias hidrográficas, como também a autoridades e órgãos representantes responsáveis pelo gerenciamento de recursos hídricos, além de qualquer outra pessoa que tenha interesse no assunto.
O objetivo geral dessa pesquisa é explorar o desempenho de um método de delimitação de bacias hidrográficas utilizando o software QGIS, versão A Coruña, e modelos digitais de elevação (MDE) do projeto Topodata, aplicando-o na bacia hidrográfica do Curu, como forma de estudo de caso.
Os objetivos específicos do trabalho são:
A metodologia desta pesquisa é, quanto ao nível de profundidade do estudo, de natureza exploratória.
Já quanto ao tipo de procedimento utilizado para a coleta de dados, o trabalho consiste inicialmente de uma pesquisa bibliográfica, que serviu para a criação do referencial teórico, seguida de uma aplicação de estudo de caso na bacia hidrográfica do Curu.
De acordo com (2017), as pesquisas exploratórias propõem dar maior familiaridade ao objeto de estudo, deixando o problema analisado mais claro e facilitando a elaboração de hipóteses para solucioná-lo.
Tais pesquisas têm um caráter mais abrangente em termos de enfoque, pois leva em conta variados aspectos de um determinado tema, com vistas a fornecer um primeiro contato com o assunto. Isso difere das pesquisas classificadas como descritivas ou como explicativas pois, por serem realizadas geralmente após uma devida exploração prévia do tema, ambas tendem a possuir um propósito mais restrito em termos de abrangência, uma vez que visam ao aprofundamento do conhecimento.
Além da classificação quanto aos seus propósitos ou nível de profundidade, uma pesquisa também pode ser classificada quanto ao procedimento, meios de investigação ou método adotado para coleta de dados. (2017) ressalta que esse último critério serve para facilitar a compreensão da forma como foram obtidos os dados utilizados na pesquisa.
Dito isso, a pesquisa bibliográfica se caracteriza pela coleta de dados com base em fontes disponíveis, tais como, por exemplo, artigos científicos, documentos impressos, livros, teses e dissertações (, 2021a).
(2021b) falam que o uso de artigos científicos como fonte principal dos pesquisadores é atualmente o consenso predominante no meio técnico, pois é lá onde se tende a encontrar o conhecimento científico em seu estágio mais avançado, recente e renovado.
Contudo, as autoras ainda ressaltam que uma pesquisa deve sempre fazer um levantamento de dados de diversas fontes diferentes, e não se basear em apenas uma ou outra, independentemente dos métodos empregados para a obtenção desses dados (, 2021a).
Consequentemente, depreende-se que uma pesquisa bibliográfica deve abranger, na medida do possível, toda bibliografia já tornada pública concernente ao tema estudado (, 2021c).
Para (2018), a fundamentação teórica de um trabalho científico tem como objetivo alicerçar a pesquisa no arcabouço teórico previamente construído não só pelos estudos já realizados por outros autores, como também pelas suas ideias e conclusões obtidas. Uma vez realizado esse trabalho de estudo prévio da literatura existente sobre o dado tema, o pesquisador encontra-se mais apto e preparado para formular suas próprias conclusões sobre o assunto.
Assim sendo, é principalmente através da pesquisa bibliográfica que se consegue elaborar a fundamentação teórica de um trabalho científico, e foi por isso que se utilizou esse método de coleta de dados para o referido capítulo deste trabalho.
A (2020) define o estudo de caso como sendo um método de investigação abrangente sobre um determinado assunto, possibilitando aprimorar o conhecimento sobre o mesmo e fornecendo, dessa forma, alicerces para futuras pesquisas sobre o mesmo tema.
Segundo (2017), tal metodologia consiste no estudo aprofundado de um ou poucos casos com vistas a permitir seu amplo conhecimento, estudo esse dificilmente executável mediante demais delineamentos de pesquisa possíveis.
Para (2015), a decisão de adotar o método do estudo de caso depende da pergunta da pesquisa: quanto mais a questão elaborada buscar uma explicação do funcionamento de algum fenômeno ou exigir sua descrição ampla, mais pertinente será conduzir o trabalho nos moldes de um estudo de caso.
(1994) chega a mencionar uma regra prática, afirmando que geralmente os estudos de caso costumam ser a estratégia preferida quando as questões são elaboradas com base no como ou no porquê e quando focam em contextos da vida real. Tal regra se aplica a esta pesquisa, já que a pergunta é assentada no como e contextualizada numa bacia hidrográfica real.
Conforme (2021), o estudo de caso é considerado como um tipo de pesquisa qualitativa.
Enquanto que as pesquisas quantitativas salientam as informações capazes de serem medidas ou estimadas, (2009) informam que as qualitativas se voltam mais para aspectos da realidade que não são quantificáveis e centra-se na compreensão e explicação dos objetos de estudo.
O presente estudo de caso se insere nesse segundo contexto, sendo os objetos de estudo as bacias hidrográficas e seus respectivos processos de delimitação.
(2019) ressalta que o estudo de caso, apesar de apresentar desafios e dificuldades quanto ao seu planejamento e execução, ainda assim é uma abordagem valiosa para a realização de trabalhos científicos dos mais variados campos disciplinares, inclusive no campo das engenharias.
(2012) chega a afirmar que, quando o objetivo de uma pesquisa é conhecer amplamente um assunto, não há outro método que contenha mais vantagens que o estudo de caso.
O trabalho é composto por 6 capítulos, ordenados da seguinte forma:
Segundo (2019), cerca de 70% da superfície terrestre é coberta por água, dos quais 97,5% está na forma de água salgada, cobrindo mares e oceanos, e apenas 2,5%, na forma de água doce. Ainda segundo os mesmos, dessa pequena porcentagem, 68,9% da água doce encontra-se na forma sólida, congelada no alto de montanhas e nos polos, 29,9% em águas subterrâneas e 0,9% como parte constituinte dos solos, seja na forma de umidade, no gelo dos pergelissolos ou permafrosts ou em pântanos, e apenas 0,3% da água doce encontra-se na superfície, em lagos, reservatórios e rios.
É importante salientar que toda a água presente na hidrosfera está em constante processo de troca de estado físico, sendo essas porcentagens acima mencionadas resultantes da dinâmica do ciclo hidrológico. Ou seja, uma mesma partícula de água que atualmente esteja na forma líquida em um oceano poderá, futuramente, evaporar, precipitar, infiltrar ou escoar, e, portanto, constituir qualquer parte do ciclo, por exemplo (, 2014).
De acordo com (2009), é incorreto afirmar que a água está acabando no mundo. Na verdade, a poluição pode apenas alterar aspectos qualitativos da água de um local, e mudanças climáticas podem em última instância mudar a proporção de distribuição de água na Terra. Contudo, em nenhum dos casos a quantidade de água total presente no planeta é alterada e, o que pode estar em risco, é a disponibilidade de água potável de fácil acesso e extração para abastecimento das necessidades humanas.
Apesar de representar uma relativa pequena parcela do volume total de água no planeta, (2000, p. 11) informa que a água de rios tem uma especial importância quando se trata do abastecimento para a humanidade. Isso porque a água doce distribuída na superfície é a que, quando disponível, é extraída da natureza com maior facilidade e menor custo econômico.
Diante do exposto, advém a necessidade de se realizar com satisfatória precisão análises de corpos hídricos, especialmente os que apresentam maior viabilidade de uso da água.
Ademais, a caracterização de bacias hidrográficas contribui para a compreensão geral do seu comportamento, permitindo analisar a quantidade disponível de água nos diferentes estratos constituintes dessas bacias. De acordo com (2012), alguns dos parâmetros quantitativos de água em uma bacia são:
Como visto, o ciclo da água envolve diversos aspectos. Segundo (2001), o elemento fundamental a ser analisado na fase terrestre do ciclo hidrológico é a bacia hidrográfica. Tal elemento configura o enfoque da presente pesquisa.
A lei nº 9.433, de 08 de janeiro de 1997, que instituiu a Política Nacional de Recursos Hídricos (PNRH), apresenta como um dos fundamentos da mesma o estabelecimento da bacia hidrográfica como unidade territorial para implementação dessa política e atuação do Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos (BRASIL, 1997). Tal fato elucida a importância do estudo de bacias e compreensão de seus elementos e funcionamento.
Segundo (2007), a bacia hidrográfica, ou bacia de drenagem, é a área geográfica que reúne uma rede de drenagem única e interconectada, formada pelo rio principal e seus afluentes ou tributários.
Toda precipitação que eventualmente recaia sobre essa área será captada naturalmente pela bacia, e os escoamentos resultantes, devido à ação da gravidade, convergem para um único ponto (, 2015).
Da mesma forma, se uma precipitação é dada fora da delimitação de uma determinada bacia, a água seguirá outro caminho, afluindo em direção a cursos d'água alheios aos da referida bacia (, 2014, p. 163).
Os principais elementos que compõem uma bacia são discutidos a seguir:
Os divisores de água, também chamados de divisores topográficos, ou ainda de interflúvios, correspondem aos limites da bacia. Trata-se como divisor de água a linha composta pelo conjunto dos pontos mais elevados da região e que separam duas bacias distintas (, 2015). Cumes de montanhas costumam ser um exemplo de divisores topográficos.
Talvegue é uma palavra que provém do termo em alemão "Talweg", que significa "caminho do vale" (, 2011). É o conjunto de pontos mais baixos de um terreno (, 2015).
Por esse motivo, e pelo fato de o escoamento natural da água se dar por gravidade, o talvegue de uma região, quando a última dispõe de precipitação efetiva, gerando deflúvios, corresponde ao local por onde os rios escoam. Além disso, como mencionado por (2017), em rios o talvegue coincide com a linha de máxima profundidade do leito.
Esses rios, por sua vez, podem ser classificados em principal, que é o de maior extensão, ou secundários, que são os rios tributários, ou seja, os afluentes e subafluentes de uma bacia. Segundo (2017), os tributários são rios menores que desembocam em outros com maior caudal, maior volume de água.
Outro elemento que merece ser definido é o exutório. Trata-se do único ponto de saída de água da bacia. Toda a água coletada ao longo das superfícies vertentes e rede de drenagem conflui em direção a esse ponto (, 2019).
A Figura 1 ilustra uma esquematização de uma bacia hidrográfica. O divisor topográfico é representado pela linha pontilhada; os talvegues, em linhas gerais, podem ser identificados pelo conjunto do rio principal, seus afluentes e subafluentes, que, como um todo, constituem a rede de drenagem; já o exutório corresponde à foz do rio principal. O exutório, juntamente com os divisores de água, formam os limites de uma bacia hidrográfica.
Figura 1 — Esquema de uma bacia hidrográfica
Adaptado de (2019)
A delimitação de uma bacia hidrográfica está sempre associada a apenas um exutório. Uma vez que o pesquisador o define, é a partir desse ponto que são traçados os divisores de água, que seguem em direção às cotas maiores do local e retornam novamente ao exutório, formando a área fechada característica das bacias (, 2016).
Existem diversos métodos de delimitação de bacias hidrográficas. Para fins da presente pesquisa, serão apresentadas duas formas principais: o método tradicional, que independe de ferramentas computacionais de processamento para ser utilizado, e um método mais recente, que depende das capacidades de processamento computacionais para ser viável e que faz uso de Modelos Digitais de Elevação (MDE) e de outras ferramentas dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG).
O método de delimitação a partir de MDEs é explanado de forma aprofundada nos capítulos que se seguem, bem como a terminologia SIG em si, item 2.3.
O método tradicional, ou manual, de delimitação de bacias é feito com uso de mapas de curvas de nível, além de informações adicionais que facilitam o delineamento como, por exemplo, a hidrografia do local e malha viária.
As curvas de nível são linhas que retratam as altitudes de diferentes pontos de um mapa e servem para representar o relevo de uma região (, 2017).
A Figura 2 ilustra um desenho esquemático da representação de um relevo em formas de curvas de nível, que são as linhas no plano existente logo abaixo do morro ou montanha retratada. O plano representa a superfície do mapa em si.
Figura 2 — Esquema da representação do relevo na forma de curvas de nível
(2020)
Nos mapas atuais, por vezes são usadas paletas de cores para diferenciar os locais de maior altitude, ou cota, dos de menor altitude, o que facilita a visualização e interpretação das curvas de nível, Figura 3. No exemplo, tem-se um mapa baseado em um modelo TIN, do inglês Triangulated Irregular Network, o qual foi associado a uma paleta de cores, variando do frio ao quente: o azul representa as regiões de menor cota, e essa cor vai gradativamente se alterando para o verde e amarelo, conforme a altitude do local se eleva. As regiões avermelhadas representam os locais com a maior altitude. Contudo, vale ressaltar que a escolha das cores a serem utilizadas pode mudar.
Figura 3 — Gradação de cores usada para facilitar visualização de altitudes
Adaptado de (2020)
O método tradicional de delimitação é comumente descrito em livros didáticos que abordam o tema das bacias hidrográficas (, 2014; , 2015; , 2001).
Resumidamente, e com base nos autores mencionados no parágrafo anterior, o método consiste em traçar, uma vez determinado o ponto de exutório no mapa, uma linha a partir desse ponto que represente a posição dos divisores topográficos, levando em conta as informações das curvas de nível apresentadas.
Isso é possível uma vez que curvas de nível são capazes de repassar informações sobre a topografia do terreno. A partir de tais informações, consegue-se determinar por onde ocorre a drenagem da água, a localização dos talvegues e também dos interflúvios, permitindo uma simulação do caminho que a água irá fazer ao longo da região mapeada (, 2012).
(2014) descreve cinco princípios que devem ser levados em conta ao se delimitar bacias pelo método tradicional, que incluem, quando possível, o de desenhar o divisor de águas perpendicular às curvas de nível e o de traçá-lo cruzando as cristas de elevações do terreno.
Outro importante princípio mencionado pelo autor é o de, sempre que se estiver em dúvida de onde traçar exatamente a linha de interflúvio, imaginar uma gota de água caindo na área em questão:
A Figura 4 ilustra a delimitação de uma pequena bacia hidrográfica através do uso de curvas de nível. A linha tracejada que forma uma área fechada corresponde aos divisores de água da bacia, e a área fechada em si representa a bacia hidrográfica para o ponto de exutório definido no mapa com um X.
Figura 4 — Exemplo de delimitação de bacia com uso de curvas de nível
(2014, p. 165)
Vale ressaltar que, apesar de não ser necessário, a delimitação de bacias a partir de curvas de nível também pode ser feita através de um computador. Para isso, no entanto, é necessário que se utilize um software adequado para se executar tal tarefa, como algum programa voltado para a área de SIG, a exemplo do QGIS, gvSIG, ArcGIS, ou mesmo alguma ferramenta de Desenho Assistido por Computador, do inglês Computer Aided Design (CAD), como o AutoCAD, por exemplo.
Uma das interpretações dada ao termo "informação" é mostrada por (2013), que nesse caso se diferencia do termo "dado" pelo fato de o primeiro filtrar um conjunto de dados e refiná-los de forma a servir a um propósito. Logo, de acordo com essa visão, uma informação carrega consigo também uma interpretação e análise dos dados brutos coletados. Essa é a definição ampla da palavra informação.
Segundo o mesmo autor, as informações também podem ser mencionadas com uma conotação mais restrita, e nesse caso com um significado sinônimo ao dos dados, que são um conjunto de textos, números ou códigos dispostos sem um contexto e, portanto, neutros, diferentemente do significado mais amplo da palavra informação.
(2011, p. 41), por exemplo, recorre à definição ampla de "informação" ao diferenciar mapas de imagens obtidas por sensores remotos. Segundo a autora, mapas são compostos por informações, ao passo que imagens de Sensoriamento Remoto (SR), por dados. Em outras palavras, aqueles resultam do refinamento e seleção de dados, enquanto que estes só se tornam informação depois de interpretados.
Dito isso, quando um dado ou informação leva consigo referências, implícita ou explicitamente, a locais físicos na Terra, trata-se de uma informação geográfica, como bem define o comitê técnico ISO/TC 211, da Organização Internacional de Normalização (, 2020). Logo, usando-se do mesmo exemplo do parágrafo anterior, tanto mapas como imagens de SR são informações geográficas.
Como exemplificado no subtópico 2.2.2, existem formas manuais e digitalizadas de se trabalhar com informações geográficas, cada uma das duas com seus prós e contras.
Uma das desvantagens do digital está no risco de operadores inexperientes ou desatentos subestimarem a complexidade do que está sendo feito e confiar cegamente no produto final. Isso pode gerar resultados inválidos sem que o operador tome ciência dos erros cometidos.
Quando bem implementado, o uso de ferramentas computacionais proporciona um ganho de tempo nas atividades. Além disso, os softwares permitem uma melhor padronização nos processos de criação das informações, pois as rotinas de programação em geral exigem critérios claros e objetivos para a execução de tarefas, contrapondo-se à subjetividade inerente aos trabalhos manuais. Isso facilita a replicação de uma mesma tarefa por diferentes pesquisadores e/ou para diferentes localidades, mitigando os erros relativos a diferenças de interpretação humana.
Essas ferramentas computacionais, aliadas às informações e recursos humanos envolvidos nos processos de manuseio e extração de dados espaciais, compõem os sistemas de informação geográfica.
Existem duas principais formas de se representar dados espaciais: através de rasters e vetores.
Rasters, ou dados matriciais, são arquivos de imagem, geográfica e temporalmente referenciados, compostos por células, também chamadas de pixels. Cada célula possui uma dimensão pré-definida, geralmente em formato quadrangular, e armazena algum dado relevante sobre a área à qual se sobrepõe. Essas dimensões dos pixels em um dado raster compõem a sua resolução espacial.
Um exemplo de arquivos que geralmente se apresentam na forma matricial são os modelos digitais de elevação. Nesse caso, o dado armazenado pelos pixels que compõem a imagem costuma ser o valor numérico da altitude local.
Já os vetores são arquivos gerados com base em fórmulas matemáticas, as quais estabelecem a localização de pontos em uma superfície. Podem ser criados, dentre outras formas, como resultado do processamento, automatizado ou não, de dados matriciais.
Diferentemente dos pixels existentes em um raster, tais pontos que compõem um vetor são adimensionais. Logo, existem diferenças significativas entre os dois formatos. Ao se ampliar ou reduzir o tamanho de exibição desses arquivos, cada um se comportará de maneira diferente. O mesmo vale quanto a forma de se estilizar a visualização deles.
Os vetores podem ser de três tipos: pontos, linhas ou polígonos.
Vetores de pontos representam uma malha ou nuvem de pontos georreferenciados. São comumente usados em mapas para retratar, por exemplo, a localização de cidades em um estado ou as capitais de países.
Já os vetores do tipo linha representam, como o nome sugere, elementos curvos ou retos. São usados para retratar ruas, avenidas ou até a linha de percurso de rios e córregos, entre outros objetos lineares.
O terceiro tipo de vetor consiste em polígonos, usados para representar formas fechadas, como as fronteiras de países e estados, o formato de edificações ou as feições dos divisores topográficos que delimitam uma bacia hidrográfica.
Segundo (2011), o termo sensoriamento remoto consiste no conjunto de tecnologias capazes de captar e registrar a energia refletida ou emitida da superfície. Denomina-se sensoriamento, pois os dados são captados através de sensores, e remoto pois não há contato físico direto entre o objeto e o sensor.
(1996) conceitua sensoriamento remoto de forma semelhante, definindo-o como uma reunião de técnicas e processos com o objetivo de mensurar a propriedades eletromagnéticas de um objeto ou superfície, sem que haja contato entre sensor e o local analisado.
Ambos autores acima explicam que existem basicamente dois tipos de sensores: os ativos e os passivos.
Segundo eles, sensores passivos, como as câmeras fotográficas, apenas captam a energia refletida ou emitida pela própria superfície. Já os ativos emitem sua própria energia em direção ao alvo observado, e extraem informações sobre o mesmo ao comparar a energia emitida com a refletida pelo alvo.
O radar, do inglês Radio Detection And Ranging, ou seja, detecção e telemetria por rádio, é um exemplo de sistema ativo (, 2011; , 1996). Basicamente, ele emite ondas eletromagnéticas na faixa de micro-ondas em direção a um determinado alvo e, quando o sinal retorna ao radar, o equipamento é capaz de medir a distância do sensor ao alvo (, 2020).
O sistema radar foi o utilizado para a elaboração dos modelos digitais de elevação criados pelo projeto da NASA denominado missão topográfica de radar embarcado, do inglês Shuttle Radar Topography Mission, ou SRTM.
Um modelo digital de elevação é uma representação da superfície topográfica de um local, informando os valores de altitude ao longo dessa superfície.
Os MDEs do projeto SRTM que abrangiam o território brasileiro foram posteriormente aprimorados pelo projeto do INPE denominado Topodata, dando origem ao banco de dados geomorfométricos do Brasil.
Os modelos digitais de elevação resultantes do projeto Topodata foram os utilizados na presente pesquisa como dado de entrada para elaboração do estudo de caso, como será discutido no capítulo 3.
A fim de aplicar um dos diversos métodos computacionais possíveis para a delimitação de bacias hidrográficas, escolheu-se utilizar o software QGIS e Modelos Digitais de Elevação (MDE) do projeto Topodata. O método consistiu em delimitar uma bacia hidrográfica através de critérios puramente topográficos, que se baseiam na análise da altitude e declividade da superfície estudada.
Adotou-se um passo a passo de aplicação do estudo de caso e demonstração dos resultados oriundos dessa metodologia, que serão abordados com profundidade ao longo do presente capítulo e do capítulo 4, respectivamente. Segue uma breve e resumida descrição parcial do passo a passo metodológico deste estudo de caso, bem como algumas considerações importantes:
Primeiramente, foi definido o tipo de MDE de dado de entrada. Ele tem a função de fornecer ao software os dados de relevo necessários para a posterior análise da topografia, ou seja, das altitudes e declividades ao longo da superfície em questão. No caso do projeto escolhido, o Topodata, os MDEs são disponibilizados para download no formato TIF, por ele ter uma forma de compactação mais eficiente. Em seguida, esses arquivos baixados foram importados como dados de entrada para o software QGIS.
A partir daí, uma vez tendo se certificado, através de uma estimativa, de que toda a área geográfica da possível bacia resultante está contida dentro dos arquivos de entrada inseridos no software, delimita-se a bacia hidrográfica partindo-se do exutório.
Uma vez feito o download dos dados de MDE, no formato de imagem TIF (.tif), as operações de: junção dos arquivos (comando mosaic); corte das imagens fundidas (merged images); bem como as posteriores etapas de delimitação da bacia hidrográfica; ajuste na visualização e confecção dos mapas com todos os seus elementos obrigatórios (título, rosa dos ventos, legendas, escala, datum e sistema de coordenadas de referência, entre outros) são todas feitas inteiramente com o auxílio do processamento computacional de um notebook comum de uso residencial e das ferramentas disponibilizadas no software open source QGIS versão A Coruña, long term release (LTR) 3.10.
No presente trabalho, a área definida para o estudo de caso foi a bacia do Curu, escolhida por ser uma área predominantemente rural, e com pouca ação antrópica, o que faz com que o regime de escoamento dessa região se adeque às características de escoamento por gravidade.
Cabe lembrar que o método de delimitação apresentado nesta pesquisa, que é baseado unicamente na topografia local, se torna mais preciso quanto melhor a região analisada obedeça ao regime de escoamento por gravidade.
E bacias hidrográficas que melhor se adequam a esse regime são tipicamente caracterizadas como de grandes áreas de drenagem, cujos divisores topográficos coincidem com cristas de montanhas e com pouca interferência humana no relevo. Tais características são, em grande parte, coincidentes com as da bacia do Curu.
Além disso, outro fator determinante na precisão da modelagem é a resolução espacial do modelo digital de elevação. Quanto maior essa resolução, e por conseguinte, menor a área de abrangência de cada pixel, o resultado do modelo conseguirá chegar mais próximo à realidade.
Bacias menores podem ser delimitadas utilizando-se a mesma metodologia abordada neste estudo de caso, contudo os dados de entrada do MDE devem ter uma resolução espacial maior para que os resultados sejam satisfatórios. E uma das formas de se obter dados mais precisos, é com o uso de novas tecnologias de sensoriamento remoto, como os veículos aéreos não tripulados (VANTs), drones, ou mesmo imagens de satélite com sensores mais avançados.
Kwast alerta que este método computacional a partir de MDEs podem gerar resultados insatisfatórios caso a região delimitada seja intensamente urbanizada, com grandes desvios de curso de água advindos de obras de engenharia de infraestrutura ou com pequena declividade, ou seja, muito plana (, 2019).
A seguir, estão apresentados os subtópicos com o detalhamento do estudo de caso e seu método de aplicação no software QGIS.
A Bacia Hidrográfica do Curu (BHC) está localizada na região centro-norte do estado do Ceará, conforme ilustrado no mapa de localização da Figura 5 (, 2009).
Figura 5 — Mapa de localização da bacia do Curu
O autor (2021)
A região da bacia abrange 16 municípios, a saber: Paracuru, Paraipaba, São Gonçalo do amarante, São Luís do Curu, Umirim, Pentecoste, Itapajé, Apuiarés, Irauçuba, Tejuçuoca, General Sampaio, Paramoti, Caridade, Canindé, Itatira e Tururu, sendo esse último coberto parcialmente pela bacia, como se observa na Figura 6.
Figura 6 — Bacia do Curu, açudes e municípios
(2020)
Vale salientar que o município de Tururu, por possuir maior parte de seu território inserida na bacia do Litoral, adjacente à BHC, não faz parte oficialmente dos municípios que compõem a bacia do Curu, mas sim da bacia do Litoral. Por isso, diversas fontes consideram que a BHC é composta apenas por 15 municípios (, 2007); (, 2009).
São esses 15 municípios que compõem o Comitê da Bacia Hidrográfica do Curu (, 2021).
Os comitês de bacias hidrográficas, em linhas gerais, atuam nas tomadas de decisão quanto ao planejamento e uso dos recursos hídricos de sua respectiva bacia, viabilizando, através dos seus membros constituintes, o debate entre as empresas, população e instituições locais sobre o tema hídrico. As atribuições desses comitês são discriminadas no artigo 46 da lei nº 14.844/10, que dispõe sobre a Política Estadual de Recursos Hídricos (CEARÁ, 2010). Essa política por sua vez é prevista no artigo 326 da Constituição do Estado do Ceará (CEARÁ, 1989).
Particularmente, o Comitê da BHC foi o primeiro comitê de bacia criado no estado do Ceará e atualmente é composto por 50 membros, dos quais 15 membros representam os interesses dos Usuários, 15 representam a Sociedade Civil, 10 o Poder Público Municipal e outros 10, o Poder Público Estadual/Federal (, 2019).
Por tal pioneirismo, essa composição acabou servindo de base para a legislação estadual sobre o tema, influenciando na elaboração do artigo 8º do decreto nº 26.462, de dezembro de 2001, que estabelece os percentuais máximos de participação dos 4 entes nos comitês de bacia do Ceará como um todo (Ceará, 1999).
Com relação à operação do abastecimento de água para a população local, a bacia do Curu faz parte do modelo de gestão do Sistema Integrado de Saneamento Rural (SISAR), conforme pode ser visto na Figura 5. Este modelo tem sido reconhecido tanto a nível nacional e internacional por sua eficiência (, 2019).
Figura 7 — Localização das oito SISARs do Ceará
(2019)
Juntamente com a bacia do Litoral, a bacia do Curu é integrante da unidade de gestão SISAR BCL, Bacia do Curu e Litoral, cuja sede é em Itapipoca (, 2019).
Como a região se caracteriza pelo clima semiárido, existem diversas obras de infraestrutura hídrica na BHC, principalmente as barragens e poços tubulares, que garantem o abastecimento de água em períodos de seca prolongada.
Os maiores açudes, em termos de capacidade de acumulação, são Pentecoste, General Sampaio e Caxitoré, observados na Figura 6. No total, os 13 maiores reservatórios de água da bacia possuem uma capacidade de acumulação aproximada de pouco mais de 1 bilhão de metros cúbicos, mais precisamente 1,068355 Km³ (, 2009).
Segundo (2021), a BHC possui uma área de drenagem de 8.534 km², o que corresponde a 5,76% do território do Ceará.
Grande parcela do divisor de águas da BHC é composta por zonas montanhosas, com destaque para o maciço de Baturité e Guaramiranga, a leste, Uruburetama e Itapajé, a oeste, e a Serra do Machado, ao sul, próxima ao município de Itatira, Figura 8.
Figura 8 — Esquema com exemplos de regiões montanhosas nos divisores da bacia do Curu
O autor (2021)
Como dito anteriormente, esse é um aspecto importante da bacia que favorece a delimitação pelo método descrito nesse estudo de caso.
Seu tamanho também foi um critério de escolha. Isso porque ela possui uma área relativamente grande se comparada com as dimensões de abrangência de cada pixel do MDE que serviu de base de entrada.
Logo, essas duas características foram decisivas na escolha da BHC em detrimento de outras bacias hidrográficas cearenses para aplicação do método de delimitação baseado em rasters de modelos digitais de elevação.
Um modelo digital de elevação representa o relevo de uma superfície. Existem diversos tipos de MDEs. As duas principais opções que foram consideradas para uso no trabalho foram os MDEs do programa Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), da NASA, e os do projeto Topodata, do INPE.
Isso porque ambas opções eram gratuitas, disponíveis para download na internet e de livre acesso. Além disso, os dois MDEs possuem resolução de imagem adequadas para o tamanho da bacia, sendo cada pixel do Raster um quadrado com lado de 1 arco-segundo, ou aproximadamente 30 metros.
Contudo, o MDE do projeto Topodata, por ter se baseado nos arquivos gerados pelo do SRTM, apresenta correções de falhas e refinamento dos dados oriundos dele, conforme apresentado na aba Dados do site da plataforma Topodata (, 2020).
Outro aspecto que leva à escolha do projeto realizado pelo INPE em detrimento do da NASA é o fato de que, apesar de ambos englobarem toda a superfície do Brasil, o primeiro é focado apenas no refinamento dos dados pertinentes ao território brasileiro, levando em conta a influência das peculiaridades do país, ao passo que o segundo foi um projeto internacional, abrangendo toda a superfície do globo, e por isso estaria mais sujeito a imprecisões e falhas.
Além disso, só o fato de o Topodata ter sido um projeto mais atual, de 2008, em relação ao SRTM, de fevereiro de 2000, já é uma vantagem, considerando os avanços tecnológicos ocorridos nesse lapso temporal.
O acesso aos documentos oficialmente associados ao projeto do INPE também se encontra disponível na plataforma Topodata, na aba do site denominada Documentos (, 2020).
Tais documentos apresentam informações sobre o refinamento aplicado aos dados SRTM e sobre a metodologia de processamento dos dados SRTM adotada pelo Topodada, bem como um guia de utilização, que orienta o usuário quanto a características relevantes dos dados (, 2008).
Os dados de entrada foram obtidos através do site da plataforma Topodata, na aba denominada Acesso, ilustrada na Figura 9 (, 2020).
Figura 9 — Interface da página Acesso da plataforma Topodata
(2020)
Nesta página é feita uma breve explicação sobre como estão organizados os dados do projeto, em seguida é disponibilizado um link para acesso aos arquivos.
Logo abaixo do link, existe um mosaico sobreposto ao mapa brasileiro. Cada quadrícula deste mosaico contêm um código. Ambos estão associados a uma imagem de satélite, que se sobrepõe àquela determinada região delimitada pela quadrícula, Figura 9.
A nomenclatura utilizada para as quadrículas se baseia nos valores da latitude e longitude correspondentes ao vértice superior esquerdo de cada quadrícula.
Como dito, ainda na página Acesso é disponibilizado um link através do qual se pode baixar as imagens referentes às quadrículas desejadas. A interface dessa página de download consiste em um mapa com as mesmas quadrículas apresentadas na página anterior, só que agora com a possibilidade de baixar os diversos tipos de arquivos e produtos disponibilizados pelo projeto (, 2021).
No exemplo do presente estudo de caso, foram baixados os arquivos rasters, ou seja, de imagem, os quais estão no formato GeoTIFF e representam a altitude da superfície a ser analisada, conforme Figura 10. Esse tipo de arquivo possui a característica de conter informações geográficas atreladas aos dados da imagem, aspecto fundamental para o uso em ambiente SIG.
Figura 10 — Interface de download dos arquivos
Adaptado de (2021)
Os dados matriciais baixados são compostos por diversos pixels quadrados georreferenciados, que representam os eixos x e y de uma superfície plana. Cada um dos pixels contém um valor, em metros. Esses valores representam a altitude média da superfície retratada, materializando o eixo z do modelo digital de elevação.
A presença dessas 3 coordenadas torna possível a existência de um modelo digital de elevação. Isso porque permite que o software interprete os valores dos 3 eixos como uma superfície tridimensional, sendo possível posterior identificação das feições do relevo e declividade através do processamento computacional da imagem refinada.
Para total cobertura da superfície pertinente à bacia do Curu, foram baixadas as imagens das quadrículas de código 03s405, 03s39_, 04s405, 04s39_, como mostrado na Figura 10 e no mapa da Figura 11.
Figura 11 — Imagens utilizadas como dado de entrada
O autor (2021)
Vale ressaltar que o download dos dados abrangendo uma superfície maior do que a da bacia que se pretende delimitar é crucial.
Por isso, é necessário fazer um estudo prévio para se conhecer as dimensões aproximadas da bacia que se deseja delimitar, de forma a garantir que os modelos digitais de elevação utilizados são suficientes.
Caso esse estudo não ocorra, e a área contida nos MDEs utilizados seja pequena demais, o programa não conseguirá delimitar a bacia da forma apropriada, cortando-a nos limites do MDE.
Nessa situação, seria então imperioso baixar os arquivos necessários que foram negligenciados, e realizar todos as operações contidas no item 3.3 novamente, resultando em retrabalho.
Os procedimentos contidos nesse tópico foram baseados, em sua maior parte, em aulas gravadas em vídeo pelo pesquisador Hans van der Kwast, professor sênior do IHE Delft Institute for Water Education (, 2018).
Esse instituto, sediado na cidade holandesa Delft, é a maior instalação internacional de pós-graduação em água no mundo (, 2021). Ele dispõe de diversos cursos gratuitos de capacitação em ambiente SIG, especialmente voltados para a área de recursos hídricos (, 2021).
Os cursos estão sob licença Creative Commons, e alguns deles podem ser encontrados no canal de nome Hans van der Kwast do YouTube, criado pelo próprio professor Kwast (, 2013).
Uma vez feito o download dos rasters, que nada mais são do que arquivos de imagem, disponibilizados pelo projeto Topodata, no formato de arquivo GeoTIFF, é necessário importar esses arquivos de entrada na plataforma do software QGIS.
O programa possui diversas ferramentas de criação, edição, processamento de dados e projeções cartográficas, entre outras funções, conforme Figura 12. Todas elas são voltadas para a elaboração de mapas, tornando possível transformar dados brutos de entrada, como os arquivos de MDE utilizados nesse trabalho, em informações úteis para o usuário.
Figura 12 — Interface inicial do programa QGIS
O autor (2021)
Na aba Project Templates, deve-se clicar na opção New Empty Project para iniciar um trabalho. Em seguida, na opção browser da aba lateral esquerda, deve-se arrastar os arquivos GeoTIFF que foram baixados na memória do computador para a tela principal de trabalho, e dessa maneira as imagens do projeto Topodata aparecerão na interface do software, completando assim a etapa de importação dos dados de entrada para o QGIS.
Após a importação, todas as demais etapas são feitas dentro do ambiente disponibilizado pelo programa. A edição e refinamento dos dados são feitos no processo de delimitação da bacia.
A delimitação consiste em diversas etapas específicas e sequenciais, cada uma com um objetivo bem preciso e cuja implementação é necessária para a realização das etapas subsequentes.
As etapas são elencadas e brevemente explicadas a seguir. Elas estão subdividas em três fases diferentes.
As etapas contidas nessa fase têm a função de preparar os arquivos de entrada que compõem o modelo digital de elevação da área estudada, para que eles possam, em seguida, serem utilizados na fase de processamento.
É necessário fazer dois ajustes cruciais para permitir que o computador consiga:
A primeira etapa consiste em unir os rasters de entrada em um só arquivo de imagem. Essa etapa é tecnicamente nomeada, no jargão da área de processamento de imagens e sensoriamento remoto, como mosaico de imagem, do inglês image mosaic.
Isso foi necessário no presente estudo de caso pois, como ilustrado pela Figura 10 e o mapa da Figura 11, a bacia do Curu engloba áreas pertencentes a quatro quadrículas do projeto Topodata.
Os algoritmos da fase de processamento precisam ser executados usando todos os quatro rasters de uma só vez, caso contrário haveria erros nos pixels fronteiriços de uma imagem para outra.
Esses erros continuam presentes quando os dados de entrada são convertidos em uma imagem só. Contudo, eles passarão a ocorrer apenas nos pixels das extremidades, localizados nas quatro bordas do retângulo que demarcam os limites da imagem TIF.
Dessa forma, os pixels defeituosos não gerarão conflitos com a parte interna da área da bacia, Figura 13. As linhas em amarelo representam os pixels defeituosos caso a etapa image mosaic não seja realizada, ao passo que as em verde retratam quais pixels continuarão defeituosos, mesmo com a realização deste procedimento.
Figura 13 — Ilustração representando os pixels defeituosos com e sem a união das imagens
O autor (2021)
Nota-se que, ao fim desta etapa, os pixels defeituosos não mais interferirão no processo de delimitação da bacia, e o modelo digital de elevação de toda a superfície analisada estará contido em um raster único, e não mais em quatro rasters, permitindo realizar as etapas subsequentes apenas uma ao invés de repetidas vezes.
Na segunda etapa, já utilizando como base a imagem unificada, deve-se mudar a projeção do modelo digital de elevação.
Isso porque, originalmente o MDE baixado apresenta seus dados de latitude e longitude em coordenadas geográficas, que são expressas em graus, minutos e segundos. Todavia, isso deve ser alterado para o sistema de coordenadas Universal Transversa de Mercator (UTM), expressos em metros. Isso é necessário pois os algoritmos do programa já foram criados para receber as informações dos eixos x, y e z do MDE todas em metros. Como os dados de elevação, ou seja, o eixo z, indicando a altitude, já são informados em metros, nenhum ajuste é necessário.
Ao fim desta segunda etapa, todos os dados estarão referenciados em metros, e reunidos em um só arquivo. Sendo assim, poderá se iniciar as etapas da fase de processamento dos dados propriamente dita.
Na fase de processamento, os dados de entrada, já previamente tratados na fase anterior, são inseridos nos algoritmos disponibilizados pelo software.
Esses algoritmos então transformam os dados brutos em dados mais refinados, facilitando a extração de informações do conteúdo analisado. Esse conceito ficará claro ao longo deste tópico, pois serão descritas as etapas de processamento específicas que foram utilizadas no presente estudo de caso, as quais, portanto, servirão de exemplos que solidifiquem a ideia contida neste parágrafo.
As informações são, na fase seguinte, lapidadas, processo esse que culmina com a criação de mapas, que devem exibi-las da forma mais eficiente, autoexplicativa e intuitiva possível.
A fase de processamento dos dados de entrada exige especial atenção do utilizador do programa, o qual precisa ser capaz de entender minimamente o que o algoritmo utilizado está fazendo com os dados inseridos.
Conforme (2013) bem coloca, apesar de ser um erro bastante comum para operadores iniciantes ou com pouco domínio sobre as ferramentas computacionais, elas não devem ser vistas como uma caixa preta, ou seja, os softwares não devem ser utilizados sem um olhar crítico do usuário.
Quanto mais criteriosa é a supervisão do pesquisador, menores são as chances de os dados de saída do algoritmo apresentarem erros decorrentes de falhas humanas ou de interpretação das condições de contorno do cálculo realizado pelo computador. Essa qualidade da supervisão está intimamente ligada não só ao grau de domínio de quem manipula o programa, como também ao nível de atenção despendido por ele no momento da execução da tarefa, e isso não deve ser subestimado.
A fase de processamento do presente estudo foi composta por quatro etapas, que foram intercaladas por outros dois procedimentos intermediários. Cada uma delas foi definida pelo uso de uma ferramenta específica do programa.
Três das etapas consistiam em algoritmos, acessíveis através da opção Processing Toolbox do QGIS, e outra usou uma ferramenta de programação nativa do software, chamada de calculadora raster.
A primeira etapa realizada tem a função de corrigir regiões de picos e vales locais através de um algoritmo de preenchimento de vales e picos, do inglês Fill Sinks and spikes algorithm.
Essa necessidade advém do fato de que, como já explicado, os arquivos rasters que constituem os modelos digitais de elevação são compostos por pixels, os quais possuem um dado valor numérico de altitude atribuído a cada um desses elementos unitários, como esquematizado na Figura 14.
Figura 14 — Pixels de um MDE, cada célula contendo um valor de altitude
(2018)
Dentre esses diversos pixels, alguns deles possuem valores bem inferiores ou bem superiores aos que estão em seu entorno. Se nada for feito, isso interfere negativamente no cálculo do escoamento superficial, gerando erros nos dados de saída. Para entender esse conceito, a Figura 15 exibe a representação esquemática de uma fileira de pixels com os valores de altitude plotados ilustrativamente na forma de colunas.
Figura 15 — Funcionamento do algoritmo de preenchimento de vales e picos
O autor (2021)
Se esse algoritmo não for executado e ainda houver picos, o cálculo do escoamento, que corresponde à etapa que se segue a esta, será comprometido nesse local, já que o fluxo será barrado. Da mesma forma, se houver vales, todo o escoamento já acumulado até o dado ponto será absorvido por ele, resultando em um erro similar ao de quando se tem um pico.
A Figura 16 apresenta um esquema ilustrativo demonstrando tal erro. Ela também evidencia como a primeira ação executada na etapa seguinte a esta, que consiste na delimitação da grade de direção do escoamento, é feita com e sem o uso de um algoritmo de fill sinks and spikes, ou seja, um algoritmo de correção de vales e picos.
Figura 16 — Esquema de um MDE apresentando uma célula defeituosa
Adaptado de (2021)
Cada um dos quatro painéis quadriculados da Figura 16 retratam um arquivo raster, onde cada pequeno quadrado é um pixel com um dado valor de elevação. As setas expressam para onde o escoamento de cada célula está se movendo. O pixel com um círculo vermelho representa um sink, ou seja, é uma célula com um valor de elevação inferior ao de todas as outras oito células que o margeiam.
Isso faz com que, como se observa na região superior direita, todo o escoamento que se dirigiu até essa depressão fique retido nela, o que não retrata a realidade.
Para corrigir esse problema, o algoritmo de preenchimento deve, ou aumentar o valor de elevação contido no elemento que retrata um vale até que o fluxo seja drenado para um pixel vizinho, ou reduzir a altitude de alguma célula adjacente que esteja funcionando como um spike (, 2021).
As duas imagens inferiores representam a mesma situação, só que dessa vez com a correção do pixel defeituoso. Nota-se através da imagem inferior direita, que, nesse caso, a grade do escoamento superficial consegue ser delineada da forma correta, impedindo que o escoamento desapareça sem razão.
A segunda etapa consiste em usar um algoritmo presente no subitem Terrain Analysis - Channels da plataforma SAGA, que se encontra disponível na aba Processing Toolbox do programa QGIS.
Esse algoritmo se chama Strahler order, o qual utiliza como base de entrada o modelo digital de elevação com os picos e vales já corrigidos e tem duas funções.
A primeira delas é delinear a grade de direção do fluxo, do inglês flow direction grid, como exemplificado de forma esquemática na Figura 16. A segunda função é de classificar esse fluxo criado segundo a ordem de Strahler.
No contexto da hidrologia, esse método serve para hierarquizar os escoamentos em função de seu grau de magnitude. Existem diversas formas de se fazer esse tipo de classificação, tais como os métodos de Strahler, Horton, Shreve, Hack e os métodos topológicos (, 2021).
Na classificação proposta por (1952), os escoamentos de maior ordem tendem a ser aqueles com fluxo mais elevado, ou seja, os grandes rios da região, e os de primeira ordem são os menores, tais como os córregos e riachos.
A forma como a classificação é feita pode ser observada através da Figura 17, na qual os números de 1 a 4 representam os trechos de primeira a quarta ordem, respectivamente.
Figura 17 — Classificação dos rios de acordo com a ordem de Strahler
(2012)
Os escoamentos que não possuem afluentes são de primeira ordem. Quando dois ou mais trechos de ordem 1 confluem, o próximo escoamento será classificado de segunda ordem, e assim sucessivamente.
Ou seja, quando dois ou mais cursos d'água de mesma ordem se unem, a calha resultante dessa confluência é da ordem imediatamente superior aos cursos convergidos. E a classificação não é alterada se um escoamento de ordem mais elevada recebe um escoamento de ordem inferior.
Ainda dentro desta etapa, e logo após o uso do algoritmo Strahler order, foi feita uma estilização do raster de saída gerado por ele, imagem essa que contém a classificação dos rios de acordo com a ordem de Strahler.
Essa estilização tem a função de melhorar a visualização do arquivo gerado, pois isso será necessário na terceira etapa. Nas Figuras 18 e 19, pode-se ver o antes e o depois de se fazer a estilização, respectivamente.
Figura 18 — Raster de saída do algoritmo, sem edição da visualização
O autor (2021)
Na Figura 18, os rios de maior ordem estão em branco, os de ordem 1 estão em preto, e existe uma gradação em tons de cinza para os rios que se encontram classificados em ordens intermediárias.
Figura 19 — Raster estilizado, com visualização aprimorada
O autor (2021)
Já na figura 19, também existe uma gradação, só que em tons de azul. A diferença importante, contudo, reside no fato de que cada tom de azul utilizado está associado a um e somente um número de Strahler, em oposição ao que ocorre na imagem anterior, que não especifica os tons de cinza dos escoamentos.
Isso permite a identificação exata do valor de ordem do trecho apenas com a observação da cor do pixel, facilitando a execução da etapa seguinte.
Vale ressaltar que o algoritmo usado para esse cálculo cria diversos escoamentos superficiais em locais que ainda não formaram percursos d'água com volume necessário para de fato existirem na forma de córregos. Em outras palavras, esses escoamentos correspondem a pixels com acumulação de fluxo hídrico ainda insuficiente para gerar rios, como ilustrado na Figura 20.
Figura 20 — Escoamentos definidos para um limiar de acumulação de 5 células
O autor (2021)
Os trechos de maior ordem constituem, como explicado anteriormente, os rios propriamente dito. Já os trechos de água do modelo com as menores ordens de classificação possuem pixels com as mais baixas acumulações de fluxo. Elas podem, inclusive, ser tão baixas ao ponto de esses trechos não existirem de fato.
Isso ocorre por não haver, nessa etapa, uma confrontação dos dados gerados com a realidade, de forma a definir um limiar verossímil.
Por exemplo, na Figura 20, observa-se que o algoritmo definiu como limiar escoamentos que possuem uma acumulação de fluxo, do inglês flow accumulation, maior ou igual a 5 células. Isto é, apenas os pixels que recebem o fluxo de água de 5 ou mais células são considerados como corpos hídricos, e receberão a devida classificação de Strahler de ordem 1 ou superior. As demais células com baixa acumulação de fluxo, não recebem classificação.
No caso do algoritmo Strahler order utilizado no estudo de caso, esse limiar de acumulação de fluxo é de zero. Ou seja, todas as células já recebem alguma classificação de Strahler, sendo cada pixel do raster pelo menos de ordem 1, ou superior.
Essa característica torna o modelo inverídico, por não considerar os processos presentes no mundo real, como os de infiltração, evaporação e interceptação da água precipitada.
Logo deve-se encontrar um valor de ordem aproximado a partir do qual passa a existir a maioria dos córregos da região, ao invés de ocorrer um simples processo de infiltração, sem formação de calhas de drenagem.
Para definir um limiar aceitável, é necessária uma confrontação dos dados do arquivo gerado pelo algoritmo com os da realidade, o que corresponde à etapa seguinte da fase de processamento de dados.
Na Figura 21, observa-se o problema descrito, na qual as células do raster que estão em vermelho representam escoamentos de ordem 1. Contudo, ao se confrontar com o mapa do banco de dados do OpenStreetMaps (OSM), habilitado usando o plugin do QGIS chamado de QuickOSM, observa-se que esses escoamentos inexistem. Isso vale também para a maior parte dos pixels classificados como de ordem 2 a 5.
Figura 21 — Escoamentos de ordens inferiores do modelo não existem na realidade
O autor (2021)
Resumindo, ao fim da presente etapa, evidencia-se o problema de que trechos de ordens inferiores inexistem no mapa real.
Antes de seguir, no entanto, vale dizer que tanto o procedimento de habilitar a visualização do mapa OSM para confrontar com os dados gerados, como também o de estilização do raster, ambos não processam os dados de entrada, mas são necessários para uma correta execução das próximas etapas.
Logo, esses dois procedimentos não são considerados como etapas de processamento de dados propriamente dito. A rigor, poder-se-ia classificá-los como ações de pós-processamento, haja vista que estão mais ligados à necessidade de melhor visualizar informações e confrontá-las com a realidade.
Contudo, por fins de clareza e para facilitar a compreensão e replicação do estudo de caso, optou-se por exibir todas as ações do subitem 3.3 na mesma sequência em que foram implementados no programa. Por conseguinte, ambos os procedimentos apresentados foram inseridos no contexto do processamento dos dados.
Para corrigir o problema deixado pela segunda etapa, executa-se a terceira etapa da fase de processamento, que consiste em utilizar a ferramenta do QGIS chamada de calculadora de raster, do inglês Raster Calculator, conforme Figura 22.
Figura 22 — Uso da calculadora de raster
O autor (2021)
Ela permite, dentre outras funções, a geração de novos arquivos a partir da filtragem dos já existentes, filtragem essa baseada em condições programáveis, definidas pelo usuário.
No caso apresentado, ela foi usada para determinar a partir de qual ordem as áreas de escoamento, que representam os talvegues da superfície, correspondem a corpos hídricos reais, comparando com o mapa da base de dados OpenStreetMap.
No exemplo apresentado na Figura 22, foi usada a expressão "Strahler@1" >= 3 para filtrar os escoamentos com classificação de Strahler maior ou igual a 3. O termo "Strahler@1" que se observa na Figura 22 serve para se fazer referência à camada que servirá de dado de entrada, ou seja, de input para a calculadora.
Ao fim do processamento da calculadora, é gerado um output, que é um novo arquivo raster. Nele, os pixels que atendiam a essa condição de classificação de Strahler no arquivo de entrada, permanecem no arquivo de saída, com valor atribuído de 1, enquanto os demais pixels que não atendiam ao critério de filtragem, recebem o valor 0, e podem ter sua visualização ocultada.
Com esse filtro é possível comparar os dados do modelo com a realidade, visualizada por meio do OSM.
Em outras palavras, essa etapa serve para calibrar as informações geradas com base no modelo, tomando como referência o que de fato ocorre com o escoamento superficial real. Dessa forma, consegue-se tornar o escoamento por gravidade, calculado unicamente a partir do MDE, o mais próximo possível do real, dentro dos limites de precisão inerentes ao método e levando conta suas hipóteses simplificadoras, como a desconsideração do fenômeno da infiltração.
As hipóteses simplificadoras se fazem necessárias porque um MDE, por definição, informa dados puramente de relevo, de altitude. Logo, esse tipo de dado de entrada não possui dados relativos às características do solo, tais como taxas de infiltração e evaporação, ou ainda demais informações que permitiriam que a modelagem fosse capaz de considerar outros fenômenos do ciclo hidrológico.
A etapa de calibração possui um certo grau de subjetividade por parte do operador, que deve comparar diversas opções possíveis, e usar do bom-senso para nem superdimensionar o escoamento natural, com muitos córregos que inexistem na vida real, nem subdimensioná-lo, deixando de representar a maior parte dos riachos naturais e exibindo apenas os rios de ordens superiores, conforme Figuras 23, 24 e 25.
Figura 23 — Escoamento filtrado para ordens de Strahler número 3 ou superiores
O autor (2021)
Nota-se que, no caso do estudo realizado, o filtro para ordem de Strahler 3 está superdimensionado, pois dessa forma o modelo está mostrando calhas de drenagem em excesso e que, comparado com as calhas do o mapa de referência OSM, não condizem com a realidade local.
Figura 24 — Escoamento filtrado para ordens de Strahler número 7 ou superiores
O autor (2021)
Já no caso da Figura 24, ao se utilizar a restrição para escoamentos de ordem de Strahler 7 ou superiores, grande parte dos rios da região não foram retratados nos pixels do modelo, que estão coloridos com um azul mais intenso. Logo, o escoamento estaria subdimensionado caso essa condição de filtragem fosse adotada para as etapas subsequentes.
Figura 25 — Escoamento filtrado para ordens de Strahler número 6 ou superiores
O autor (2021)
A Figura 25 mostra o filtro para escoamentos de ordem de Strahler número 6 ou superiores. Esse foi o limiar utilizado como base para o estudo de caso, pois foi considerado o de melhor veracidade, ou seja, o que tem a melhor relação de compromisso entre sub e superdimensionamento. Ao analisar esse arquivo, percebe-se que, apesar de ele apresentar os dois tipos de falhas vistos nas Figuras 23 e 24, elas ocorrem em menor grau, melhor se aproximando ao que acontece na realidade.
O ajuste fino da calibragem vai depender de características locais da região que se está analisando, bem como da influência de outros aspectos que, invariavelmente, tornam os resultados obtidos com o modelo levemente diferentes ao que se observa de fato na localidade.
Se forem utilizados outros modelos digitais de elevação como dado de entrada, ou se esse procedimento for feito para bacias hidrográficas de outras regiões do mundo, é provável que o limiar adequado não seja o de ordem 6, mas sim qualquer outro valor.
A quarta e última etapa constitui o principal objeto de estudo e produto gerado por essa pesquisa. Ela consiste em revelar a forma do divisor de águas, ou seja, os limites da bacia hidrográfica do Curu, utilizando como ponto de exutório a foz do rio homônimo, localizada na divisa entre as cidades de Paracuru e Paraipaba.
Para isso, inicialmente, executa-se o algoritmo de delimitação de bacias da plataforma SAGA chamado Channel network and drainage basins, Figura 26.
Figura 26 — Etapas para acesso ao algoritmo e dados de entrada e saída necessários
O autor (2021)
Para acessá-lo, é necessário primeiramente habilitar a visualização da aba Processing Toolbox, o que é feito pelo atalho de tecla Ctrl + Alt + T.
Uma vez aberta, pode-se pesquisar o nome do dado algoritmo e acessá-lo através de um duplo clique sobre ele, como mostrado no retângulo 1 da Figura 26. Será aberta uma janela para inserção dos dados de entrada e seleção dos arquivos de saída desejados.
Esse algoritmo necessita de dois dados de entrada: o arquivo do MDE já com os vales e picos devidamente corrigidos, e o limiar, do inglês Threshold, da classificação de Strahler, previamente definido na etapa anterior.
Em relação ao modelo digital de elevação utilizado, é selecionado o raster gerado ao fim da primeira etapa, retângulo 2.
Esse raster corresponde ao arquivo de saída do algoritmo fill sinks and spikes, e nada mais é do que um MDE adaptado para que os cálculos feitos a partir dele conduzam a resultados satisfatórios.
Já quanto ao limiar estipulado, foi definido como Threshold o valor de número 6, como se observa no retângulo 3. Para que se chegasse a tal valor, tomou-se como base a análise realizada no item 3.3.3.3, a terceira etapa.
Esse limiar informa ao algoritmo a calibragem necessária para que a delimitação dos escoamentos presentes no MDE informado conduza a resultados concordantes com a realidade.
Ainda na janela, deve-se selecionar apenas os dados de saída relevantes para a continuação desta etapa.
Os três arquivos de saída necessários são o flow direction, channels e drainage basins, que correspondem aos retângulos 4, 5 e 6 da Figura 26, respectivamente. O primeiro arquivo é apresentado na forma de raster e os outros dois na forma de vetores.
Depois dessa seleção, executa-se o algoritmo, clicando na opção run. Após o processamento, os três arquivos surgem na aba Layers, cada um sendo uma camada distinta, retângulo 7, à esquerda da Figura 26.
A camada flow direction é uma imagem com a mesma quantidade de pixels do MDE de entrada. Ela informa o sentido adotado pelo escoamento de cada célula, baseando-se unicamente na direção de maior declividade em relação às 8 células adjacentes. A Figura 27 ilustra o cálculo e resultado realizado pelo algoritmo Channel network and drainage basins em cada pixel para gerar o raster de direção do escoamento, do inglês flow direction.
Figura 27 — Cálculo da declividade feita em cada célula, levando em conta as 8 células adjacentes
O autor (2021)
No caso do arquivo gerado, cada célula pode adotar um dos oito sentidos correspondentes aos pontos cardeais e colaterais. A declividade é calculada pela relação entre a diferença de altitude entre dois pontos, o delta z, e a distância horizontal entre eles.
Como o MDE utilizado possui uma resolução do pixel de trinta metros, essa distância horizontal pode ser de trinta, que é o caso da célula superior, inferior e as laterais, ou de trinta vezes a raiz quadrada de dois, no caso das células diagonais.
Já o delta z é a diferença dos valores de altitude armazenados em cada uma das células analisadas.
A partir desse cálculo, cada célula da camada flow direction terá armazenada sua direção de escoamento. No entanto, será necessário estilizar o raster para que as informações de direção fiquem visíveis nos pixels, o que será discutido mais adiante.
A camada vetorial channels corresponde aos escoamentos gerados com base no modelo digital de elevação e na classificação deles segundo a ordem de Strahler. Ressalta-se que o algoritmo já leva em conta o limiar definido pelo operador do programa, através da análise executada na terceira etapa da fase de processamento e já explicada. Esse limiar é informado como dado de entrada para o algoritmo, juntamente com o MDE, observados nos retângulos 3 e 2 da Figura 26, respectivamente.
Já o arquivo das bacias de drenagem gerados, do inglês drainage basins, podem ser vistos na Figura 28.
Figura 28 — Polígonos das bacias de drenagem encontradas na região delimitada pelo MDE
O autor (2021)
Percebe-se que o algoritmo Channel network and drainage basins utilizado nesta etapa delimitou nessa camada não só a bacia do Curu. Foram delimitadas também todas as demais bacias encontradas na área contida no arquivo raster de entrada, o qual define o modelo digital de elevação utilizado para os cálculos.
Contudo, esse arquivo de saída apresenta alguns erros. Um deles é que as bacias que não se encontram inteiramente dentro da área do MDE de entrada estão entrecortadas.
Além disso, nas regiões próximas ao limite do MDE de entrada, foram gerados diversos polígonos de menor área, que na verdade são contornos de sub-bacias, pertencentes a bacias maiores. Isso se deve ao fato de que o algoritmo não recebeu as informações necessárias para delimitá-las para além desse retângulo que compõe o raster de entrada.
Por isso é que se deve certificar, ainda na fase de importação dos dados de entrada, se a bacia que se deseja delimitar encontra-se inteiramente abrangida pelos rasters baixados. Caso isso não ocorra, a bacia não será delimitada com os seus limites reais, mas sim com os limites do MDE de entrada utilizado, como se observa na Figura 29, gerando os dois problemas supracitados.
Figura 29 — Erros de delimitação do algoritmo
O autor (2021)
Vale observar também que a linha do divisor de águas que faz fronteira com o oceano Atlântico não está definida. O algoritmo, por não saber a localização do ponto de exutório da bacia, não consegue fechar seus limites adequadamente, confundindo a região de oceano como se fosse ainda parte da BHC.
Para corrigir esse problema, é necessário encontrar as coordenadas UTM do ponto de exutório e informá-las como dado de entrada em outro algoritmo, também da plataforma SAGA.
A ferramenta de captura de coordenadas é a utilizada para se achar as coordenadas do ponto de exutório. Do inglês coordinate capture, ela é um plugin nativo do QGIS que, ao contrário do QuickOSM, não necessita ser baixado na aba Manage and Install Plugins, mas precisa ser habilitado nessa mesma aba para que a ferramenta apareça na interface de trabalho, e possa assim ser utilizada.
Para usá-la, basta iniciar a captura do ponto desejado clicando em start capture. Depois clica-se no pixel do escoamento que se deseja utilizar como exutório, e a ferramenta informa a localização do ponto, tanto em coordenadas geográficas como em coordenadas UTM, Figura 30.
Figura 30 — Interface da ferramenta captura de coordenadas
O autor (2021)
É importante que o ponto corresponda a um pixel no qual haja escoamento, e por isso a captura dele deve ser precisa e realizada manualmente pelo operador do programa, clicando em cima da célula e com o zoom de imagem adequado. No exemplo da Figura 30, deve se usar a coordenada de algum pixel em azul, caso contrário a bacia não será delimitada ao se utilizar o próximo algoritmo.
De posse da coordenada UTM do ponto de exutório, executa-se o algoritmo Upslope area, que pode ser encontrado na aba Processing Toolbox, na subseção Terrain analysis - Hydrology, contida na seção SAGA. O processo é análogo ao ilustrado na Figura 26, só que o algoritmo é outro, como representado na Figura 31.
Figura 31 — Algoritmo para cálculo dos limites da bacia de drenagem a partir de um exutório pré-definido
O autor (2021)
Os dados de entrada desse algoritmo são as coordenadas, no sistema UTM, dos eixos x e y da célula definida como exutório, como representado no retângulo 2 da Figura 31. Deve-se também fornecer ao algoritmo o MDE corrigido, como mostrado no retângulo 3, para que ele tenha os dados de elevação do terreno e consiga, a partir do exutório, delimitar a bacia passando pelo divisor de águas.
O dado de saída desse algoritmo é ilustrado pelo retângulo 4, que informa a upslope area de um dado exutório, que em tradução livre significa toda a região de encosta que é drenada por aquele determinado ponto, ou seja, é a da bacia em si daquele exutório.
O resultado desse algoritmo é um raster do tipo booleano, correspondente à camada inferior do retângulo 5. Esse raster pode ser visto na Figura 32.
Figura 32 — Arquivo de imagem de saída do algoritmo upslope area
O autor (2021)
Uma imagem booleana é caracterizada por conter apenas células com valores de 1 ou 0, representando sim ou não. No exemplo do arquivo gerado, o valor 1 era atribuído aos pixels inseridos na área interna da bacia, e estão na cor branca, e o 0 aos da área externa, de cor preta.
Esta última fase serve para tornar as informações adequadas à visualização através da estilização das camadas geradas na fase de processamento dos dados e da posterior confecção de mapas.
Todas as camadas resultantes da fase de processamento dos dados necessitam de algum nível de ajuste para facilitar sua visualização.
Para citar um exemplo mais extremo, na Figura 33 pode-se ver como a camada que informa as direções de escoamento das células, o raster flow direction, é mostrada pela interface ao fim do processamento do algoritmo que a gera.
Figura 33 — Camada de imagem ainda não estilizada
O autor (2021)
Como se observa, da forma em que os dados estão apresentados, não é possível extrair nenhuma informação a partir de sua visualização.
Já na Figura 34, observa-se a exemplificação de uma possível estilização para o mesmo arquivo.
Figura 34 — Camada de imagem estilizada
O autor (2021)
Nesse caso, os pixels foram classificados em cores tomando como base uma rampa de cores, e cada cor está atrelada a uma informação de direção diferente, como exposto na legenda à esquerda da Figura 34.
Isso permite que, apenas olhando para a imagem como um todo, os dados contidos na camada já sejam compreendidos em certo grau por quem a visualiza.
Ao se efetuar um zoom em algumas áreas urbanas, é possível perceber também a presença de regiões muito planas. Nessas áreas, todos os pixels possuem uma determinada cor, Figura 35.
Figura 35 — Ampliação do arquivo que retrata o sentido de escoamento das células e as calhas criadas pelo programa
O autor (2021)
Isso mostra que, se for tomado como base unicamente o método descrito por esse trabalho, a delimitação de bacias em áreas muito urbanizadas e planas pode vir a ser prejudicado, já que o modelo digital de elevação pode não ser capaz de representar de forma satisfatória os escoamentos.
Além disso, em áreas muito urbanizadas, é comum o desvio do curso dos rios por ação humana, através de canalizações. Isso também impede o MDE de conseguir retratá-los de forma adequada, já que o escoamento não mais seguirá de acordo com as feições de elevação superficial.
Caso a camada apresentada não tivesse sido estilizada, e fosse, portanto, apresentada da forma que se vê na Figura 33, essa análise não teria sido possível.
Mas a estilização não envolve apenas mudar as cores dos pixels de um arquivo raster. Ela consiste em modificar o arquivo de alguma forma, sem, contudo, realizar processamentos e que alterem o conteúdo principal que ele traz.
A plataforma do QGIS possui diversas ferramentas para modificar os arquivos, de forma a facilitar o seu uso. Uma delas permite transformar, quando necessário, os arquivos Rasters em vetores através do comando Polygonize Raster to Vector.
Esse tipo de comando é conhecido como vetorização de imagens, e foi usado no caso do raster booleano da Figura 32. Isso porque a informação importante daquele arquivo não é essencialmente saber quais pixels estão dentro e quais estão fora da bacia.
O que se quer é apenas saber qual é a forma da bacia que foi delimitada a partir de um MDE de entrada e tomando como base um dado ponto de exutório. Além disso, essa forma deve ser estilizada adequadamente, de modo a ficar visível e clara em um mapa, mas sem atrapalhar demais informações relevantes que forem incorporadas a ele.
E uma forma consegue ser melhor representada em um arquivo do tipo polígono, ou seja, um vetor. Por isso que essa ferramenta de vetorização foi utilizada nesse caso, e o resultado pode ser observado na Figura 36.
Figura 36 — Imagem booleana após conversão em vetor e estilização
O autor (2021)
Percebe-se que agora é possível observar claramente não só o desenho do divisor de águas da bacia, mas também qualquer outra informação da área interna ou externa dela, como exemplificado com o mapa OSM ao fundo. Esse melhoramento da visualização seria uma tarefa mais complexa de ser executada caso se trabalhasse com o formato de arquivo de imagem, e certamente não se chegaria a um resultado idêntico.
Outra estilização feita foi na camada vetorial de saída channels, oriundo do algoritmo usado na quarta etapa da fase de processamento. O layer representa as calhas de drenagem com base no limiar de Strahler utilizado.
O resultado da estilização pode ser observado na Figura 37.
Figura 37 — Escoamentos superficiais da bacia após estilização
O autor (2021)
Nela, cada linha do vetor tem sua espessura definida com base na classificação de Strahler dos córregos já renumerados.
Essa renumeração ocorre porque, como o limiar definido foi de número 6, os cursos d'água que anteriormente eram dessa ordem passam a ser numerados como de primeira ordem, já que não existem mais os escoamentos inferiores a tais cursos. Os de ordem 7 passam a ser classificados como de segunda ordem, e assim sucessivamente. A bacia, antes da calibração, possuía escoamentos de ordem de 1 a 11. Logo, após definido o threshold de 6, ela passou a ter calhas de drenagem de ordem 1 a 6, representando os escoamentos de 6 a 11 anteriores, respectivamente.
A estilização mostrada na Figura 37 faz uso dessa renumeração. As calhas de primeira ordem possuem um traço mais fino, enquanto que os de ordem maiores vão tendo a espessura do traço aumentada gradativamente, até chegar no trecho de maior ordem da bacia, que no caso foi de sexta ordem.
Isso torna possível retratar os rios e córregos reais de forma mais fiel e visual. Como se vê na figura 37, quando essa diferença nas espessuras não é aplicada, todos os rios parecem ter o mesmo fluxo hídrico, o que não é verídico.
Figura 38 — Cursos d'água ainda não devidamente estilizados
O autor (2021)
Foi também estilizado o modelo digital de elevação com os vales e picos corrigidos, como se observa na Figura 39. Esse é um arquivo raster que não deve ser vetorizado, já que cada pixel contém uma informação diferente e relevante.
Figura 39 — Esquema do processo de estilização do MDE
O autor (2021)
No MDE não estilizado, à esquerda da Figura 39, existe uma gradação de tons de cinza. A células com valores de altitudes maiores são representadas com cores mais próximas do branco; ao passo que as altitudes menores, que é por onde passam os talvegues dos grandes rios, são mostrados no mapa com pixels mais escuros.
Sendo um arquivo de imagem, a estilização consistiu em alterar as cores das células que as compõem, cujos valores de elevação serviram como critério usado para definir a coloração de cada um dos pixels, com base em uma rampa de cores.
Foi também gerada uma camada duplicada do MDE, só que agora usando uma função de sombreamento das células, do inglês hillshade, o que dá um aspecto montanhoso para as superfícies acidentadas.
Em seguida, as duas camadas foram sobrepostas, através de uma ferramenta de blend, que permite a combinação dos dois layers. No exemplo em específico, foi usada a configuração de mistura do tipo multiply, gerando o efeito que pode ser visualizado na imagem à direita da Figura 39.
Feitas as etapas supracitadas, deve-se unir todas essas informações, dispondo-as em formato de mapa e adicionando os elementos essenciais que caracterizam esse documento.
Tais elementos incluem, por exemplo, a seta do Norte verdadeiro, escala e a legenda, a qual contém informações relevantes sobre o mapa produzido, como: as fontes que serviram de base para sua elaboração, o autor, a data de criação e o datum utilizado.
Como visto, todas as etapas do pós-processamento têm uma certa função estética, mas também são cruciais para tornar os mapas completos, com a visualização das informações clara e de fácil entendimento.
Na plataforma do QGIS, a elaboração dos mapas, a última etapa da fase de pós-processamento dos dados, é feita de maneira menos automática.
Isso pode ser justificado pelo fato de que, como coloca (2013), a Cartografia, apesar de ser um método científico, o qual abrange o processo de delimitação de mapas, está contida na interseção de 3 esferas: a ciência, a técnica e a arte.
E é por esse valor artístico, subjetivo, que existe uma maior dificuldade em se automatizar a confecção de mapas. Corre-se o risco de a parte criativa dessa elaboração ser comprometida caso o nível de automatização desta etapa seja demasiado.
Dessa forma, a qualidade do resultado como um todo, do layout adotado para exposição das informações e o valor funcional e estético do mapa vão depender principalmente do operador do programa, ou seja, do seu nível de habilidade, experiência, organização, dedicação e esmero despendido na tarefa.
Como especificado no item 3.1.2, a BHC possui diversas obras de infraestrutura hídrica. A presença de reservatórios, por exemplo, pode influenciar na dinâmica de escoamento da água ao longo de uma bacia hidrográfica.
Entretanto, no caso da BHC, as barragens não alteraram a posição dos divisores de água desta bacia, haja vista que tais obras se encontram relativamente distantes dos divisores topográficos, das principais nascentes e do exutório escolhido.
Ademais, os modelos digitais de elevação utilizados foram capazes de permitir a visualização dos locais onde haviam reservatórios, pois essas regiões possuíam pixels com mesma altitude. Isso refletia em locais com representações de escoamentos retilíneos e paralelos entre si, conforme Figura 40.
Figura 40 — Comportamento das linhas de acumulação de fluxo nas regiões de reservatórios
O autor (2021)
Como se observa na Figura 40, os traçados de mesma classificação de ordem de Strahler estão retilíneos e paralelos entre si. Isso se deve ao fato de o MDE utilizado representar as superfícies com lâmina d'água através de pixels com aproximadamente a mesma resposta ao sensor, já que não há diferenças de nível substanciais em espelhos d'água.
Ao se comparar a delimitação dos cursos d'água realizada através do modelo com os rios e córregos reais, não foram encontrados desvios significativos, como visto na Figura 41. Isso mostra que os caminhos efetivos adotados por tais elementos de drenagem não sofreram grande influência da ação antrópica, e que o MDE utilizado era verossímil.
Figura 41 — Comparação entre o escoamento modelado, retratado pelas linhas azuis de diferentes espessuras, e o real, visualizado a partir dos dados do OSM
O autor (2021)
Os percursos delimitados a partir do modelo digital de elevação e dos algoritmos utilizados respeitam, a grosso modo, as premissas teóricas de um escoamento gravitacional.
Esse comportamento não costuma ocorrer em áreas muito planas ou com grande quantidade de obras de arte especiais, como transposição de rios, adutoras ou estações hidrelétricas. Em áreas de intensa urbanização, esse problema também pode ser observado, como no exemplo apresentado pela Figura 42.
Figura 42 — Erros do modelo devido à ação antrópica, distanciando o escoamento real daquele baseado na gravidade
O autor (2021)
Nota-se que o modelo prevê calhas de drenagem em regiões com malha viária ao invés delas. É provável que essas calhas tenham sido desviadas através da construção de bacias de drenagem, galerias e demais sistemas de saneamento e coleta de água pluvial, comumente presentes numa infraestrutura urbana típica.
Como resultado principal do presente estudo de caso, tem-se a elaboração do mapa da BHC devidamente confeccionado, que pode ser visualizado na Figura 43.
Figura 43 — BCH com visualização da altitude e principais cidades
O autor (2021)
Ele é o resultado da aplicação de todos os procedimentos metodológicos provenientes da pesquisa.
Nota-se nele a presença dos principais elementos essenciais de um mapa: um título; orientação, através do símbolo do norte geográfico; legenda, contendo informações importantes; e a escala gráfica, que foi usada em detrimento da numérica. Isso porque a escala utilizada se ajusta ao tamanho de exibição do próprio mapa, sendo a escala gráfica preferível em arquivos digitalizados. Já a escala numérica não goza dessa característica, devendo ser ajustada de acordo com cada formato de impressão e visualização.
Dentre os outros elementos adicionados ao mapa da Figura 43, foi introduzida uma legenda que correlaciona as cores presentes na área interna da bacia com a altitude de cada local, dando ao leitor uma noção das feições de relevo presentes.
Além disso, utilizou-se a base de dados do OpenStreetMap para representar as principais cidades contidas no mapa, através de vetores do tipo ponto estilizados.
Jugou-se não ser necessária a adição de um mapa de localização, já que tal tipo de mapa já foi exposto como elemento principal da Figura 5.
Aqui, cabe ressaltar a inevitável correlação existente entre o grau de domínio que o operador tem sobre um software e a qualidade dos mapas criados. Para exemplificar essa ideia, foi confeccionada uma segunda representação cartográfica, o mapa da Figura 44.
Figura 44 — Bacia hidrográfica do Curu e drenagem local
O autor (2021)
Ele é semelhante ao mapa da Figura 43 em termos de temática. Contudo, o mapa da Figura 44 foi elaborado em um software de SIG chamado gvSIG, sobre o qual o operador não apresenta o mesmo nível de domínio.
Isso demonstra que, quando se utiliza um programa computacional, apenas conhecimentos teóricos não são suficientes para sua utilização otimizada. É necessário ter não só perícia sobre conceitos cartográficos, como também afinidade com a interface de funcionamento, o que exige prática regular e constante com as ferramentas do programa que se deseja dominar.
Como conclusão final do trabalho, pode-se dizer que foram descritos os pormenores de um dos métodos computacionais de delimitação de bacias hidrográficas existentes na atualidade, ajudando a dar um panorama do estado da arte atingido pelas ferramentas SIG no início do século XXI.
Também foram mostradas algumas de suas limitações, como a dificuldade que existe em se automatizar certas etapas e processos sem a devida supervisão e olhar crítico humano. É o caso, por exemplo, da confecção de mapas, atividade complexa e com certo grau de subjetividade.
Antes disso, introduziu-se a base teórica para o estudo e delimitação das bacias hidrográficas. É um pré-requisito dominar a teoria para a correta utilização das ferramentas computacionais voltadas ao assunto com o qual se deseja trabalhar.
No estudo de caso, foram elencadas as características julgadas relevantes da bacia hidrográfica do Curu. O fato de a bacia possuir boa parte dos divisores topográficos em regiões montanhosas favoreceu a aplicação do método sem grandes distorções nos resultados.
O estudo de caso também cumpriu com o objetivo de apresentar tanto o QGIS, através da exposição de sua interface e da descrição pormenorizada do passo a passo da delimitação da BHC, como o projeto Topodata. Este serviu de fonte para a base de dados de entrada, enquanto aquele foi a ferramenta utilizada para refinamento desses dados, transformando-os em informações.
O restante do estudo de caso se prestou a evidenciar o passo a passo da delimitação de bacias pelo método computacional escolhido como enfoque da pesquisa. Cabe ressaltar e reiterar a importância da etapa de calibração do modelo para que os resultados sejam satisfatórios.
Os resultados apresentaram os mapas definitivos, que buscavam condensar as informações oriundas da aplicação das etapas do método apresentado no estudo de caso. Ressalta-se a discrepância na qualidade visual e funcional dos mapas confeccionados quando há ou não domínio sobre o programa utilizado, mesmo que o conhecimento teórico esteja presente. Ou seja, o uso de ferramentas computacionais exige tanto conhecimento teórico como prático.
Como sugestão para trabalhos futuros, sugere-se a continuação da presente pesquisa, através da elaboração de um fluxograma resumindo o passo a passo usado no estudo de caso dessa pesquisa, seguido da extração de mais dados sobre a bacia delimitada. Poderá se realizar uma caracterização morfométrica da BHC por meio do uso do QGIS ou até de outros softwares SIGs.
Através de uma caracterização morfométrica, podem se extrair dados como área, perímetro, comprimento do talvegue principal, tempo de concentração e a curva hipsométrica da bacia.
Com o uso de SIGs e dispondo-se dos dados de entrada necessários, é possível calcular ainda os índices de forma da bacia do Curu ou de qualquer outra, tais como o coeficiente de compacidade, Kc, fator de forma, Kf, e índice de circularidade, Ic. Esses são elementos importantes para se analisar, dentre outros, o grau de risco que uma bacia possui de apresentar cheias intensas e inundações.
Sugere-se o uso de plataformas SIGs gratuitas como ferramentas de ensino e aprendizagem. Trabalhos futuros podem realizar, por exemplo, um estudo do impacto da utilização do SIG como uma ferramenta incentivadora do aprendizado sobre questões ambientais.
É possível usar as ferramentas do QGIS para se trabalhar com dados de desmatamento e queimadas no Brasil, assunto de extrema relevância no atual contexto de mudanças climáticas.
Convém também explorar outras aplicações possíveis das ferramentas SIGs no contexto da engenharia, planejamento urbano e manejo de informações atreladas a localização espacial.
Por fim, ressalta-se a importância do presente trabalho em auxiliar pesquisadores e demais entes interessados a melhor entender e trabalhar com os sistemas de informação geográfica na área de recursos hídricos. Espera-se que tal relevância científica tenha sido satisfatoriamente atingida.
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