Made available in DSpace on 2014-06-12T16:24:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2020_1.pdf: 6024486 bytes, checksum: dcfc623db6174c84edb55c3910c54c9f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Petróleo Brasileiro S/A / As Cartas de Sensibilidade Ambiental ao Óleo Cartas SAO, são instrumentos fundamentais no planejamento estratégico para os casos de derramamento de derivados de petróleo. Nestas cartas são representados os principais elementos que compõe a costa de determinada região, podendo estes elementos ser os recursos biológicos, socioeconômicos ou ainda mapeando e classificando a linha de costa de acordo com um índice de sensibilidade. Com o advento das obras para criação da refinaria Abreu e Lima, no porto de Suape - PE, em 2008, foi estabelecido um convênio entre o departamento de Engenharia Cartográfica e o departamento de Oceanografia da UFPE para geração de cartas SAO para o litoral do Estado. Estas cartas fazem parte dos planos obrigatórios estabelecidos pelo Ministério do Meio Ambiente para construções que representam risco de derramamento de óleo. Para a construção destas cartas, foi elaborado um modelo de dados espaciais em OMT-G, o mesmo tipo de modelo utilizado pela CONCAR Comissão Nacional de Cartografia para a INDE Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais. A necessidade de criação deste modelo se deu pela falta do mesmo dentro do manual de normas técnicas para elaboração de cartas SAO, publicado em 2004 pelo MMA. Todas as etapas para criação de uma base de dados espaciais foram utilizadas, sendo necessário um estudo de como integrar bases de dados de fontes distintas. Como resultados, obteve-se o modelo de dados espaciais para cartas SAO. Outro produto deste trabalho é um SIG voltado para cartas SAO, que integra diversas bases de dados sobre o litoral de Pernambuco. Constata-se neste trabalho a necessidade de criação de um modelo de dados para as cartas SAO, pois já é comprovado que a adoção de modelos de dados como direcionadores de esforço é uma prática que poupa tempo com discussões, eliminando erros e excessos

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:31:29Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo544_1.pdf: 6024486 bytes, checksum: dcfc623db6174c84edb55c3910c54c9f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Petróleo Brasileiro S/A / As Cartas de Sensibilidade Ambiental ao Óleo Cartas SAO, são instrumentos fundamentais no planejamento estratégico para os casos de derramamento de derivados de petróleo. Nestas cartas são representados os principais elementos que compõe a costa de determinada região, podendo estes elementos ser os recursos biológicos, socioeconômicos ou ainda mapeando e classificando a linha de costa de acordo com um índice de sensibilidade. Com o advento das obras para criação da refinaria Abreu e Lima, no porto de Suape - PE, em 2008, foi estabelecido um convênio entre o departamento de Engenharia Cartográfica e o departamento de Oceanografia da UFPE para geração de cartas SAO para o litoral do Estado. Estas cartas fazem parte dos planos obrigatórios estabelecidos pelo Ministério do Meio Ambiente para construções que representam risco de derramamento de óleo. Para a construção destas cartas, foi elaborado um modelo de dados espaciais em OMT-G, o mesmo tipo de modelo utilizado pela CONCAR Comissão Nacional de Cartografia para a INDE Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais. A necessidade de criação deste modelo se deu pela falta do mesmo dentro do manual de normas técnicas para elaboração de cartas SAO, publicado em 2004 pelo MMA. Todas as etapas para criação de uma base de dados espaciais foram utilizadas, sendo necessário um estudo de como integrar bases de dados de fontes distintas. Como resultados, obteve-se o modelo de dados espaciais para cartas SAO. Outro produto deste trabalho é um SIG voltado para cartas SAO, que integra diversas bases de dados sobre o litoral de Pernambuco. Constata-se neste trabalho a necessidade de criação de um modelo de dados para as cartas SAO, pois já é comprovado que a adoção de modelos de dados como direcionadores de esforço é uma prática que poupa tempo com discussões, eliminando erros e excessos

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.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:00:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1438.pdf: 10219900 bytes, checksum: 675c6e6eecc18704beca5d44b34889de (MD5) Previous issue date: 2006-10-30 / Many GIS developers ignore the essential phases of the project like modeling databases, damaging the future development of the system. Considered very important to the project development, modeling will be broached in this article due to the great volume of existing data in transport systems and the need to manipulate them in a safe, reliable and fast way. In order to do it, a model for georeferenced database in being purposed, according to OMT-G graphical note model form BORGES (1997), to subsidize the management of the urban public transport. The method adopted for the modeling development was CÂMARA's (1999) abstraction levels. The application of the conceptual model developed will be carried out on a sample project considering the data referred to the public transport system raised at EMDURB Empresa Municipal de Desenvolvimento Urbano e Rural de Bauru, using a GIS SPRING tool and an Access database. Considering the difficulties the public administration finds in raising resources and the easiness to obtain these tools, considered one of public domain and another of low costs, the interested administration , specially in the medium and small cities, in introduce this model won't need great investments for the project development and the consequent procurement of georeferrenced information regarding the public transport. / Muitos SIGs ignoram as fases essenciais do projeto, como a modelagem de dados, comprometendo o desenvolvimento futuro do sistema. Considerada de grande importância no desenvolvimento do projeto, a modelagem está sendo abordada neste trabalho, visto o grande volume de dados existentes em sistemas de transportes e a necessidade eminente de manipulá-los de forma segura, rápida e confiável. Para isso, portanto, propõe-se uma modelagem para banco de dados georreferenciado, conforme a notação gráfica do modelo OMT-G de BORGES (1997), para subsidiar a gestão do transporte coletivo urbano. O método adotado para o desenvolvimento da modelagem foram os níveis de abstração de CÂMARA & DAVIS Jr. (1999). A aplicação do modelo conceitual desenvolvido será realizada em um projeto piloto, considerando os dados referentes ao Transporte Coletivo levantados na Empresa Municipal de Desenvolvimento Urbano e Rural de Bauru EMDURB, utilizando a ferramenta SIG SPRING e o banco de dados Access. Tendo em vista a dificuldade que a administração pública encontra em obter recursos e a facilidade encontrada na aquisição dessas ferramentas, consideradas, uma de domínio público e outra de baixo custo, a administração interessada, sobretudo as cidades de médio e pequeno porte, em implementar esta modelagem, não necessitará de grandes investimentos para o desenvolvimento do projeto e a conseqüente obtenção de informações georreferenciadas referentes ao transporte coletivo.