The occurrence of natural phenomena such as floods and floods are gaining alarming proportions in recent years, bringing as a result of social and economic losses. Considering the subsidy in the Geographic Information Systems (GIS) provide for the generation of information and decision making, this geotechnology is in a tool that can assist in the planning of the geographical space. Thus, this research seeks from the digital terrain modeling (DTM) of the watershed Arroio Cadena and Picadinha, located in the city of Santa Maria, Rio Grande do Sul and multi-criteria method Hierarchy Process Analytic (AHP), identify susceptible areas the flood phenomenon. To do this, proceed to the acquisition of contour data, elevation points, hydrography, soil type and satellite images (RapidEye). Manipulation of the data resulted in the hierarchy of hydrography as Shreve, map of soil types in the study area, from satellite images obtained map of the use and occupation of land and generation of MDT, providing maps of slope and hypsometry. Thus, through the variables generated, there was a multi-criteria analysis (AM), which is the intersection of the generated maps and consequently the identification of areas susceptible to the occurrence of the flood event of the watershed Arroio Cadena and Picadinha. From the identification of these areas it was possible to estimate the population that is inserted. Based on these results, it is believed that the techniques and methods used can provide subsidies and soffits for future studies and aid in monitoring the study area. / As ocorrências de fenômenos naturais, como enchentes e inundações, vêm ganhando proporções alarmantes nos últimos anos, trazendo como consequência prejuízos sociais e econômicos. Considerando o subsídio que os Sistemas de Informações Geográficas (SIG) fornecem para a geração de informações e tomadas de decisões, essa geotecnologia constitui-se em uma ferramenta que pode auxiliar no planejamento do espaço geográfico. Sendo assim, a presente pesquisa busca, a partir da Modelagem Digital de Terreno (MDT) das bacias hidrográficas dos Arroios Cadena e Picadinha, localizadas no município de Santa Maria, Rio Grande do Sul e do método multicritério Processo Analítico Hierárquico (AHP), identificar as áreas suscetíveis ao fenômeno de inundação. Para isso, procedeu-se à aquisição de dados de curvas de nível, pontos cotados, hidrografia, tipo de solos e imagens de satélite (RapidEye). A manipulação dos dados obtidos resultou na hierarquização da hidrografia conforme Shreve, no mapa de tipos de solo da área de estudo, a partir das imagens de satélite obteve-se o mapa de uso e ocupação da terra e na geração do MDT, proporcionando mapas de declividade e hipsometria. Assim, mediante as variáveis geradas, realizou-se a Análise Multicritério (AM), que consiste no cruzamento dos mapas obtidos e, consequentemente, na identificação das áreas suscetíveis à ocorrência do evento de inundação das bacias hidrográficas dos Arroios Picadinha e Cadena. A partir da identificação dessas áreas, foi possível estimar a população que nelas está inserida. Com base em tais resultados, acredita-se que as técnicas e os métodos utilizados possam fornecer subsídios e embasamentos para futuras pesquisas e auxiliar na fiscalização da área de estudo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/9458 |
| Date | 11 March 2016 |
| Creators | Fernandes, Nadinne da Silva |
| Contributors | Cassol, Roberto, Pereira Filho, Waterloo, Cirolini, Angélica |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Geografia e Geociências, UFSM, BR, Geociências |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 100700000005, 400, 300, 300, 500, 300, 56a26fb5-3c59-4892-91bf-d75d6d463647, 465cb114-76dd-40ee-9780-1063ffa12d37, 1f416cc7-d3ff-4a0f-b15e-ca60b1502216, d4c1e829-c58d-49fc-8ece-fd3aba0ee102 |
Page generated in 0.0028 seconds