Multicriteria Evaluation for Protected Area Definition Aiming at Water Quality Improvement

Mello, Kaline de; Costa, Danilo Ribeiro da; Valente, Roberta Averna; Vettorazzi, Carlos Alberto

doi:10.1590/2179-8087.013416

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“…A partir da definição dos pesos dos critérios pelo AHP, gera-se o mapa síntese pela Combinação Linear Ponderada desses critérios ou, menos tradicionalmente, pela Média Ponderada Ordenada dos critérios (Valente & Vettorazzi, 2005;. A análise multicriterial usando o AHP é empregada em diferentes áreas atendendo a distintas aplicações, incluindo o diagnóstico ambiental de bacias hidrográficas, como em Ross (1994), Fushimi et al (2013), Nossack et al (2014) Valente & Vettorazzi (2008; , Mello et al (2018), Rodrigues et al (2018) e Fushimi et al (2018).…”

Section: Introductionunclassified

Validação de mapa de vulnerabilidade a erosão por aprendizagem de máquina

Mafra

Pinheiro

Cicerelli

et al. 2020

Rev. Bras. Geog. Fis.

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O processo erosivo é um fenômeno que acontece devido às condições climáticas ou uso inadequado da terra. O mapeamento dos níveis de vulnerabilidade à erosão de uma área pode ocorrer usando diferentes modelos de inferência geográfica. No entanto, definir o método apropriado é ainda uma questão a ser respondida. Este trabalho apresenta uma abordagem de validação de mapa de vulnerabilidade à erosão elaborado por diferentes métodos de inferência. Como estudo de caso, adotou-se uma bacia hidrográfica e considerou-se os seguintes critérios: geomorfologia, pedologia, declividade, densidade de drenagem e cobertura da terra. Dentre os métodos testados tem-se: Combinação Linear Ponderada (CLP) e três operadores Fuzzy: soma algébrica, produto algébrico e gamma, variando o expoente “γ” entre os valores 0,4; 0,6 e 0,8. Os pesos dos critérios foram definidos com base no Processo Analítico Hierárquico. A validação dos mapas ocorreu usando 1902 pontos, sendo 951 pontos de erosão na área, definidos com base em imagens do Google Earth Pro, e 951 pontos sem erosão, gerados aleatoriamente no QGIS 3.8. O modelo de regressão logística foi usado parar comparar o desempenho de cada mapa ao apontar as áreas com maior e menor grau de vulnerabilidade. A melhor modelagem foi alcançada com o operador Fuzzy gamma quando parametrizado com γ = 0,6. Embora o CLP seja a abordagem recorrente em estudos ambientais envolvendo inferência geográfica, nossos resultados demostram que outros operadores podem produzir resultados mais próximos aos encontrados com a realidade observada em campo. Machine learning erosion and vulnerability map validation A B S T R A C TErosion is a natural phenomenon that happens in all ecosystems, whether due to weather conditions or inappropriate land use. Mapping the erosion vulnerability levels of an area can occur using different methods of geographic inference. However, defining the appropriate method is still a question to be answered. This paper presents an erosion vulnerability map validation approach elaborated by different inference methods. As a case study, a watershed was adopted and the following criteria were considered: geomorphology, pedology, slope, drainage density and land cover. Among the tested methods are: Weighted Linear Combination (WLC) and three Fuzzy operators: algebraic sum, algebraic product and gamma, varying the exponent “γ” between the values 0.4; 0.6 and 0.8. The weights of the criteria were defined based on the Hierarchical Analytical Process. The validation of the maps took place using 1902 points, with 951 erosion points in the area defined based on Google Earth Pro images and 951 points without erosion randomly generated in QGIS 3.8. The logistic regression model was used to compare the performance of each map by pointing out the areas with the highest and lowest degree of vulnerability. The best modeling was achieved with the Fuzzy gamma operator when parameterized with γ = 0.6. Although WLC is the recurring approach in environmental studies involving geographic inference, our results show that other operators can produce results closer to those encountered with the reality observed in the field.Keywords: Geographical inference; multicriteria analysis; data validation; environmental impact.

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Section: Introductionunclassified

Validação de mapa de vulnerabilidade a erosão por aprendizagem de máquina

Mafra

Pinheiro

Cicerelli

et al. 2020

Rev. Bras. Geog. Fis.

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“…The pressure over natural resources motivates research addressing relevant environmental information that aids resources managers (Honda and Durigan, 2017). In this sense, the selection of priority areas to environmental preservation presents great importance to improve strategic actions for water resources conservation, guiding policy efforts and land use planning (Mello et al, 2018).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Priority areas to preserve and conserve natural resources may have objectives such as water production, maintenance, and storage (Honda & Durigan, 2017). Therefore, to select priority areas for water provision and environmental conservation is necessary combine several field data and legacy data by using Geographical Information System (GIS) and geoprocessing tools (Mello et al, 2018;Vettorazzi & Valente 2016). This integration is based on a multicriteria evaluation aiding the interpretation of soils and water behavior in watersheds, based on field observation and digital surface models, as well physiographical parameters, and drainage patterns.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Priority Areas for Water Resources Conservation: Study Case Canal Guandu Watershed

Vieira

Pinheiro

Bueno

et al. 2020

AST

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The environmental resilience is strictly dependent of water availability. The identification of priority areas is important to conservation aid land-use planning and urban expansion, conservation, and policy strategy. The goal was to identify priority areas aiming water provision and environmental conservation at the “Canal do Rio Guandu” watershed in Rio de Janeiro, Brazil. To address the goal four micro-basins included in the watershed were selected to optimize collect field data and create the criteria to define the priority levels. Based on prior literature, legacy and field data, an assessment method was proposed based on map algebra with support of Geographical Information System, gathering professional tacit knowledge with spatial data to support the selection of strategic areas. The approach based on was successful to select primarily priority areas and can contribute to regulate the local policies, pointing out areas that can connect legally protected areas with forested fragments, which presents great importance to urban and rural supply.

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“…Afim de garantir a conservação e a preservação da estrutura e processos da paisagem, o reflorestamento dirigido em bacias hidrográficas, notadamente por meio de ações de recuperação florestal em áreas prioritárias, tem sido apontado como um dos principais meios para aumentar a produção de água de boa qualidade e, portanto, um método efetivo e econômico no manejo de bacias. Exemplos de trabalhos nessa temática são realizados no México (Uribe et al, 2014), na China (Hu, et al;, na África (MONSTERT et al, 2018), e no Brasil Catelani et al (2012), Sartori et al (2012), , Vettorazzi et al (2016), Valente et al (2017), Mello et al (2018), Almeida (2019).…”

Section: Introductionunclassified

“…A análise multicriterial usando o AHP foi empregada em diferentes áreas atendendo a distintas aplicações, incluindo o diagnóstico ambiental de bacias hidrográficas, como em Ross (1994), Valente et al (2008), Fushimi et al (2013), , Uribe et al (2014), Vettorazzi et al (2016), Gonçalves et al (2016), Hu et al (2017), Mello et al (2018), Monstert et al (2018, Rodrigues et al (2018) e Fushimi et al (2018). Considerando a literatura, observou-se a ausência de trabalhos testando métodos diferentes para a criação dos mapas síntese para áreas prioritárias à recuperação florestal, como CLP e operador Fuzzy Gamma.…”

Section: Introductionunclassified

Definição De Áreas Prioritárias Para a Recuperação Florestal Em Bacias Hidrográficas a Partir De Análise Multicritério

Mafra

Osco

Alves

et al. 2020

RCG

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A recuperação florestal em bacias hidrográficas é essencial para aumentar a produção de água de boa qualidade para consumo. Contudo, essa prática exige um planejamento adequado que aponte áreas prioritárias para o investimento de recursos econômicos e humanos no reflorestamento. O objetivo deste estudo foi identificar as áreas prioritárias para a recuperação florestal em bacias hidrográficas por meio de Análise Multicritério em ambiente SIG. Para o estudo de caso adotamos a bacia hidrográfica do rio Pirapozinho, São Paulo. Como critérios relevantes para a determinação de áreas prioritárias, adotamos: rede de drenagem, distância de rodovias, distância de áreas urbanas, fragmentos de vegetação, e vulnerabilidade a erosão. Os pesos de cada critério foram obtidos a partir do Processo Analítico Hierárquico (AHP). Testamos dois métodos para criação do mapa síntese: CLP (Combinação Linear Ponderada) e operador Fuzzy Gamma. Como resultado obtivemos dois cenários; o primeiro com o método CLP onde priorizamos áreas com fragmentos de vegetação e alta densidade de drenagem, e o segundo com o método Gamma, que priorizou áreas vulneráveis da bacia. Concluímos que o modelo de integração proposto satisfaz a identificação de áreas para a recuperação de florestas em bacias hidrográficas, e que diferentes cenários podem ser construídos.

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Multicriteria Evaluation for Protected Area Definition Aiming at Water Quality Improvement

Cited by 16 publications

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Validação de mapa de vulnerabilidade a erosão por aprendizagem de máquina

Validação de mapa de vulnerabilidade a erosão por aprendizagem de máquina

Priority Areas for Water Resources Conservation: Study Case Canal Guandu Watershed

Definição De Áreas Prioritárias Para a Recuperação Florestal Em Bacias Hidrográficas a Partir De Análise Multicritério

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