Sattech Ajuda As Mudanças Nas Curvas Hidrográficas
Alguns estudos focam em atores específicos que contribuem significativamente para as mudanças climáticas, enquanto outros oferecem uma análise sutil que apenas sugere responsabilidades, mas se concentram em fornecer dados. Mauricio Julián Giménez é um dos estudantes de graduação cujo objetivo é identificar os fatos da catástrofe ecológica e garantir que todos os dados sejam precisos.
Em Salta, Argentina, o uso inadequado do solo impactou dramaticamente as bacias hidrográficas, alterando suas curvas. Essa transformação afetou os ecossistemas ao redor e as infraestruturas humanas, como a ferrovia e as estradas locais, que exigiram adaptação hidráulica. A missão de Mauricio e seus colegas era calcular a mudança no número de curva (CN) usando parâmetros como a vegetação circundante, dados de chuva, etc. Ele se inscreveu no EOS Data Analytics Academic Outreach Program e utilizou a EOSDA LandViewer, uma plataforma de imagens de observação por satélite. Mauricio realizou os cálculos necessários usando vários índices e outras funções da plataforma. Continue lendo para saber mais sobre o estudo dele.
| Desafio | Mauricio Julián Giménez precisava calcular as mudanças no número de curva das bacias hidrográficas locais na Argentina. Como a área é bastante grande, Mauricio e sua equipe precisaram de sattech para avaliar a escala. |
| Solução | Mauricio se inscreveu no Programa de Extensão Acadêmica da EOSDA e obteve acesso ao EOSDA LandViewer para avaliar o número de curvas. Ele e sua equipe utilizaram os índices de vegetação e os dados históricos das áreas de interesse para observar as mudanças ao longo do tempo. |
| Resultado | O número de curva foi calculado e as mudanças foram claramente identificadas. A atividade humana provavelmente causou tais efeitos, e a metodologia do estudo de Mauricio agora pode ser usada em outras regiões do mundo. |
Contexto Local: Mudanças Da Bacia De Coronel Mollinedo Na Argentina
Em Salta, entre os rios Dorado e Del Valle, as bacias estão passando por alterações devido ao desmatamento e certas práticas que aumentam o escoamento hidráulico. Chuvas intensas na região, combinadas com essas práticas, resultam em inundações constantes nas áreas ao redor, danificando a infraestrutura ferroviária e rodoviária, já que seus parâmetros de projeto são modificados.
Devido às constantes intervenções humanas, como desmatamento e práticas agrícolas inadequadas, o solo das bacias locais erode mais rapidamente. Chuvas fortes na região, combinadas com margens erodidas, levam a inundações constantes nas áreas circundantes. Uma série de inundações ocorridas entre março de 2017 e março-abril de 2019 causou danos significativos à estrutura da ferrovia e das estradas locais, tornando necessária uma adaptação hidráulica de toda a infraestrutura.
Essa área é caracterizada por uma inclinação acentuada, que influencia significativamente os padrões de escoamento, e os solos erodíveis complicam ainda mais essa influência. Conforme o Instituto Geográfico Nacional, a bacia superior do rio Del Valle tem uma altura próxima a 2.090 metros acima do nível do mar, com uma inclinação média regional de aproximadamente 0,0030 a 0,0040 m/m.
Foco: Número De Curva Da Erosão Das Margens Do Rio
As comunidades locais precisavam calcular os danos causados pelas intervenções humanas. As inundações constantes estão diretamente ligadas ao desmatamento e às práticas agrícolas insustentáveis. Segundo o INTA, as florestas absorvem três vezes mais água do que o solo usado para a criação de gado e dez vezes mais do que o solo usado para o cultivo de soja. Como ambas as atividades cresceram enormemente no setor agrícola argentino, isso teve um impacto negativo e não planejado no ecossistema.
Mauricio e seus colegas do Departamento de Hidráulica da Faculdade de Engenharia da Universidade Nacional do Nordeste (UNNE) têm a missão de “contribuir para o avanço do conhecimento no campo da hidráulica por meio de pesquisas inovadoras, desenvolvimento de tecnologias sustentáveis e soluções práticas.” Em outras palavras, eles estão abordando os desafios atuais e futuros relacionados à água e seu gerenciamento eficiente.
Os valores do nosso departamento incluem excelência em pesquisa, inovação tecnológica, integridade ética, trabalho em equipe, colaboração multidisciplinar, responsabilidade ambiental e a geração de impacto social positivo. Foi isso que tentamos seguir com este estudo também.
A equipe de pesquisa de graduação é composta por Mauricio Julián Giménez, Florencia Daniela Fleitas e Marco Antonio Sosa. Eles são orientados por Alejandro R. Ruberto (Mestre em Engenharia) e colaboram com o coorientador Marcelo Gómez.
As mudanças no Número de Curva (CN) que Mauricio e sua equipe estão tentando calcular são utilizadas para estimar o escoamento superficial da água. A situação descrita na seção anterior está relacionada ao CN, pois um aumento neste número implica uma maior velocidade de escoamento, aumentando o volume de água fluindo pela superfície, já que as margens erodidas estão se tornando mais largas e instáveis com o tempo devido ao escoamento da água das chuvas sobre os campos.
Pesquisa: Sattech Para Ajudar No Cálculo Do Número de Curva
Como o CN da área de erosão era um indicador claro das mudanças nas bacias, a equipe precisava calcular esse número utilizando todas as ferramentas disponíveis. No entanto, calcular o volume direto de escoamento na área de estudo foi desafiador devido a várias variáveis, como o tipo de solo, mudanças ao longo do tempo e fatores adicionais, como a inclinação, vegetação e umidade.
Para determinar o CN, foi essencial partir de um valor obtido, validado e calibrado, razão pela qual o estudo se baseou na ideia de adequação hidráulica para restaurar o comportamento hidrológico da área. Essencialmente, os pesquisadores precisavam escolher um valor base para iniciar e, em seguida, determinar quanto ele mudou até o valor calibrado em 2018. No entanto, não era apenas um único valor inicial.
Também era crucial conhecer a proporção do volume de chuva que escoaria na superfície e sua distribuição ao longo do tempo. O volume de chuva absorvido permitiria compreender as condições circundantes de um sistema hidrológico, ou seja, as bacias, e, consequentemente, como ele reagirá quando ocorrer um evento de chuva.
Esse número de volume mostra quanto de água a área pode realmente armazenar para evitar enchentes e quanto isso mudou devido à atividade humana.
No estudo, a “rugosidade” do solo foi um parâmetro-chave para determinar o volume de chuva retido. Esse parâmetro incluiu variáveis que definem o CN:
- O tipo e o estado atual da umidade do solo;
- O tipo e o estado da vegetação;
- Práticas agrícolas, florestais e pecuárias;
- A existência de elementos que atuam como reservatórios, impermeabilização, etc.
O tipo e o estado atual da umidade do solo e da vegetação são variáveis que podem ser determinadas remotamente com a ajuda de análises de imagens de satélite. Para aprendê-las, Mauricio e sua equipe decidiram participar do Programa de Extensão Acadêmica da EOSDA. Eles se inscreveram em 2023 e receberam três meses de acesso ao EOSDA LandViewer. Durante esse período, a equipe de pesquisadores obteve todos os dados necessários para seu estudo.
Metodologia: Índices De Vegetação E Classificação Do Uso Do Solo
A equipe precisava determinar o uso do solo em cada período analisado. Eles escolheram o período de 50 anos entre 1968 e 2018 e precisavam de alguns dados históricos dos satélites para avaliar completamente a área escolhida. As imagens do EOSDA LandViewer cobriram o período de 1984 a 2019. Mauricio e sua equipe selecionaram a área de interesse (AOI) contendo a bacia em estudo, e a plataforma selecionou automaticamente as imagens mais próximas de cada evento.
Vale destacar que a região enfrentou chuvas intensas durante o período escolhido entre 1968 e 2018. Portanto, algumas imagens de satélite apresentavam um certo nível de nebulosidade, dificultando a obtenção de todos os dados necessários para realizar a classificação. Felizmente, a ampla gama de satélites e o tempo de revisita disponíveis na plataforma permitiram encontrar as imagens desejadas. Os dados de chuva foram verificados com uma previsão de 10 dias.
A equipe utilizou os índices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index) como classificadores de cobertura vegetal. O NDVI é o índice mais popular usado para determinar a vegetação com base no valor da cobertura do solo. O EVI é um índice mais específico, usado para reduzir o ruído nas imagens de satélite e corrigi-las, mostrando a cobertura vegetal de forma mais precisa. Abaixo, você pode ver como o NDVI do EOSDA LandViewer se correlaciona com a vegetação vista a olho nu e como os pesquisadores identificaram o estado da vegetação e o uso do solo.
Os pesquisadores também focaram na classificação dos tipos de cobertura do solo na área. Na AOI, as florestas nativas subtropicais xerofíticas, compostas principalmente por árvores, representavam mais de 75% da vegetação, além de combinações de formas de árvores e arbustos, folhas caducas no inverno e folhas reduzidas e coriáceas (semelhantes a couro). O EOSDA LandViewer forneceu dados com alta resolução suficiente para a classificação, juntamente com uma ampla variedade de combinações de bandas, permitindo distinguir o tipo de vegetação avaliada. Também foi importante detectar áreas alagadas e solos expostos (total ou parcialmente) para obter informações sobre a capacidade do solo de reter água.
A base deste estudo foi a classificação não supervisionada utilizando o EOSDA LandViewer.
Este tipo de classificação significa que o algoritmo estabelece automaticamente as zonas de uso do solo, sem treinamento de modelo de Machine Learning específico para a área. Utilizamos as ferramentas disponíveis na aba ‘Clustering’, onde áreas ou parcelas semelhantes podem ser agrupadas com base em critérios específicos definidos pelo usuário.
No entanto, eles também combinaram os dados com a classificação supervisionada, baseada em uma análise exploratória mais detalhada, permitindo uma definição mais precisa do uso do solo. Por exemplo, para essa subclassificação, foi útil conhecer a profundidade das raízes das plantas, pois quanto mais profundas elas fossem, maior o impacto direto na retenção de água e na capacidade de armazenamento.
Abaixo, você pode ver algumas das imagens extraídas do EOSDA LandViewer e como Mauricio e seus colegas as classificaram.
A foto em preto e branco mostra uma imagem aérea de arquivo da bacia de Coronel Mollinedo em 1968. Ela é uma confirmação visual de como a área parecia no ponto de partida da pesquisa. A imagem colorida apresenta uma classificação não supervisionada do Landsat da mesma área em 1986. Trata-se de um mapa índice que classifica corretamente o uso do solo e permite observar mudanças.
A primeira imagem mostra a classificação não supervisionada feita pelo EOSDA LandViewer na AOI da bacia de Coronel Mollinedo em 1994. À direita, uma classificação supervisionada da imagem de 2018 que cobre a AOI específica. Há também uma mudança evidente no uso do solo, com as áreas em rosa crescendo gradualmente ao longo dos anos.
A classificação do solo permitiu que os pesquisadores vissem uma correlação clara entre a mudança nos índices de vegetação ao longo do tempo e o conhecimento prévio sobre desmatamento e mudanças nas práticas agrícolas. Todos os dados descritos acima, além de vários outros parâmetros, permitiram aos pesquisadores concluir o estudo.
Resultados: Número De Curva Calculado
Durante os anos analisados, o uso do solo foi classificado, a cobertura vegetal mapeada e as condições de potencial de escoamento e infiltração de água identificadas. Todos esses parâmetros foram então combinados no número de curva (Curve Number – CN), que indica quaisquer mudanças nas bacias ao longo do período selecionado. Os autores também consultaram pesquisas relevantes sobre o assunto.
O EOSDA LandViewer nos permitiu complementar nossa pesquisa com dados históricos. Representou visualmente como a área mudou devido à atividade humana e mostrou que o número de curvas realmente subiu na escala.
Com base nos dados coletados sobre a umidade e saturação do solo, análise de chuvas e o tamanho e condições topográficas da área da bacia, os pesquisadores calcularam o CN:
A tabela acima mostra claramente que o Número de Curva aumentou consistentemente ao longo do tempo. O CN cresceu nos últimos 50 anos, ilustrando a mudança na paisagem e a perturbação de todo o ecossistema, bem como da infraestrutura social. O aumento do CN leva a inundações constantes na área de estudo em eventos hidrológicos com características semelhantes às estudadas, representando um custo severo em reparos para as comunidades locais.
Impacto: E Agora?
Para Mauricio e seus colegas, essa pesquisa é um farol de esperança, mostrando como as ações humanas podem levar a sérios danos ao solo. Com essas informações factuais, agora é possível para as comunidades tomarem medidas para interromper e reverter o processo de erosão.
As perdas geradas tanto na produção agrícola quanto em obras civis já somam milhões de dólares, e todas contribuem para os problemas hidráulicos da região. Embora a agricultura e o desmatamento desempenhem um papel essencial na mudança das práticas de manejo da água, essas indústrias também sofrem as consequências.
Mauricio e sua equipe continuam suas pesquisas com análises semelhantes em bacias no Brasil e no Paraguai, focando nas mudanças no uso do solo. O objetivo é analisar se os bueiros estruturalmente dimensionados são adequados para cenários semelhantes de chuvas intensas e enchentes. Essa análise pode auxiliar as autoridades e órgãos locais relevantes a determinar se podem modificar os projetos futuros de bueiros e pontes para serem adaptáveis às rápidas mudanças.
As pesquisas de Mauricio e sua equipe podem ser usadas livremente, permitindo que qualquer pessoa interessada em completar um projeto semelhante ou utilizar seus resultados o faça. Pesquisadores como Mauricio e sua equipe trazem esperança às comunidades locais de que poderão usar as provas das mudanças no CN e agir com base nos achados para interromper e reverter a erosão, prevenindo-a no futuro. As enchentes na área se tornarão menos severas, e menos pessoas, negócios e habitats locais serão afetados.
Sobre o promotor:
Kseniia Kunakh possui mais de 6 anos de experiência em redação, trabalhando em diversos domínios, incluindo textos empresariais, educacionais e direcionados à mídia. Suas experiências anteriores como gerente de desenvolvimento em uma NGO ambiental da Ucrânia e como identificadora de talentos em uma empresa de IT a tornam uma combinação perfeita para alguém que é apaixonado por inovações eco-tecnológicas e pode comunicar sobre elas com facilidade.
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