As zonas costeiras são áreas complexas que contemplam ambientes terrestres e marinhos que, além de possuírem enorme riqueza ambiental, também são áreas atrativas aos seres humanos por oferecer alimentos, lazer, negócios, transporte, entre outros. Algumas dificuldades de gerenciamento ocorrem pela complexidade, conflito de interesses e pelo fato de não haver padronização no levantamento de dados e disponibilização para a comunidade científica, órgãos públicos, etc. O uso de geotecnologias pode auxiliar na organização, padronização e compartilhamento destas informações em Atlas Web além de apoiar no planejamento e tomada de decisão pois agregam, em um único ambiente, diversos dados provenientes de fontes distintas. A construção de um modelo de dados espacial voltado à área ambiental, para ser utilizada em Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE) é exemplificada a partir da modelagem de um bioindicador, Macrobentos, de qualidade de sedimentos. Este trabalho apresenta as etapas necessárias para a construção de modelo de dados espacial de Macrobentos e emprega a Região Metropolitana da Baixada Santista como referência, além de ilustrar e discutir as principais dificuldades para organizar os dados não padronizados. Conclui-se que a estruturação do conhecimento quando se trabalha com dados ambientais em um modelo é essencial para sua posterior integração em IDE. Constatou-se no processo de modelagem que questões metodológicas relativas ao processo de coleta podem dificultar ou até mesmo inviabilizar a integração de dados provenientes de diferentes estudos. A construção de um modelo de dados espacial e sua posterior publicação via Geoportal, como o apresentado neste estudo, poderá ser utilizado como referência para novas pesquisas com objetivos semelhantes. / Coastal zones are complex areas that include marine and terrestrial environments. Besides its huge environmental importance, they also attract humans because they provide food, recreation, business, transportation, among others. Some difficulties to manage these areas are related with their complexity, diversity of interests and the absence of standardization to collect and share data to scientific community, public agencies, among others. The use of geo-technologies can be used in the organization, standardization and sharing of this information through Atlas Web and assists planning and decision making issues because it aggregates different files from distinct sources. The construction of a spatial database integrating the environmental business, to be used on Spatial Data Infrastructure (SDI) is illustrated by a bioindicator, Macrobenthos, that indicates the quality of the sediments. This research shows the required steps to build Macrobenthos spatial database based on Santos Metropolitan Region as a reference. Besides, it tries to illustrate the problems related to organize non standardized data. It can be concluded, when working with environmental data, that the structuring of knowledge in a conceptual model is essential for their subsequent integration into the SDI. During the modeling process it can be noticed that methodological issues related to the collection process may obstruct or make impracticable the data integration from different studies of the same area. The development of a database model and its subsequent publication in a Geoportal can be used as a reference for further research with similar goals.

As zonas costeiras são áreas complexas que contemplam ambientes terrestres e marinhos que, além de possuírem enorme riqueza ambiental, também são áreas atrativas aos seres humanos por oferecer alimentos, lazer, negócios, transporte, entre outros. Algumas dificuldades de gerenciamento ocorrem pela complexidade, conflito de interesses e pelo fato de não haver padronização no levantamento de dados e disponibilização para a comunidade científica, órgãos públicos, etc. O uso de geotecnologias pode auxiliar na organização, padronização e compartilhamento destas informações em Atlas Web além de apoiar no planejamento e tomada de decisão pois agregam, em um único ambiente, diversos dados provenientes de fontes distintas. A construção de um modelo de dados espacial voltado à área ambiental, para ser utilizada em Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE) é exemplificada a partir da modelagem de um bioindicador, Macrobentos, de qualidade de sedimentos. Este trabalho apresenta as etapas necessárias para a construção de modelo de dados espacial de Macrobentos e emprega a Região Metropolitana da Baixada Santista como referência, além de ilustrar e discutir as principais dificuldades para organizar os dados não padronizados. Conclui-se que a estruturação do conhecimento quando se trabalha com dados ambientais em um modelo é essencial para sua posterior integração em IDE. Constatou-se no processo de modelagem que questões metodológicas relativas ao processo de coleta podem dificultar ou até mesmo inviabilizar a integração de dados provenientes de diferentes estudos. A construção de um modelo de dados espacial e sua posterior publicação via Geoportal, como o apresentado neste estudo, poderá ser utilizado como referência para novas pesquisas com objetivos semelhantes. / Coastal zones are complex areas that include marine and terrestrial environments. Besides its huge environmental importance, they also attract humans because they provide food, recreation, business, transportation, among others. Some difficulties to manage these areas are related with their complexity, diversity of interests and the absence of standardization to collect and share data to scientific community, public agencies, among others. The use of geo-technologies can be used in the organization, standardization and sharing of this information through Atlas Web and assists planning and decision making issues because it aggregates different files from distinct sources. The construction of a spatial database integrating the environmental business, to be used on Spatial Data Infrastructure (SDI) is illustrated by a bioindicator, Macrobenthos, that indicates the quality of the sediments. This research shows the required steps to build Macrobenthos spatial database based on Santos Metropolitan Region as a reference. Besides, it tries to illustrate the problems related to organize non standardized data. It can be concluded, when working with environmental data, that the structuring of knowledge in a conceptual model is essential for their subsequent integration into the SDI. During the modeling process it can be noticed that methodological issues related to the collection process may obstruct or make impracticable the data integration from different studies of the same area. The development of a database model and its subsequent publication in a Geoportal can be used as a reference for further research with similar goals.