{"id":404571,"date":"2026-03-06T11:51:25","date_gmt":"2026-03-06T14:51:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.portaltela.com\/?p=404571"},"modified":"2026-03-06T11:53:13","modified_gmt":"2026-03-06T14:53:13","slug":"como-cidades-podem-identificar-areas-vulneraveis-a-deslizamentos-antes-das-chuvas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/noticias\/2026\/03\/06\/como-cidades-podem-identificar-areas-vulneraveis-a-deslizamentos-antes-das-chuvas\/","title":{"rendered":"Como cidades podem identificar \u00e1reas vulner\u00e1veis a deslizamentos antes das chuvas"},"content":{"rendered":"\n

Desastres causados por chuvas raramente s\u00e3o inesperados. Os estragos mais graves quase sempre acontecem nos mesmos lugares. Encostas muito \u00edngremes, \u00e1reas perto de rios e bairros onde a ocupa\u00e7\u00e3o cresceu sem infraestrutura.

Para evitar trag\u00e9dias, \u00e9 fundamental mapear os locais onde  o risco \u00e9 maior. S\u00f3 que a\u00ed vem um obst\u00e1culo bem comum no Brasil. Muitas prefeituras n\u00e3o t\u00eam m\u00e3o de obra suficiente para montar e atualizar mapas de risco com frequ\u00eancia. Sem esse \u201craio X\u201d do territ\u00f3rio, a cidade reage depois, em vez de se preparar antes.<\/p>\n\n\n\n

Um jeito de facilitar esse trabalho \u00e9 usar m\u00e9todos que transformam dados do pr\u00f3prio munic\u00edpio em um mapa claro e preciso. Um desses m\u00e9todos \u00e9 o AHP Gaussiano, ferramenta criada para tomar decis\u00f5es com v\u00e1rios crit\u00e9rios ao mesmo tempo. Ele \u00e9 usado em diferentes \u00e1reas sempre que \u00e9 preciso juntar muitas vari\u00e1veis e chegar a um resultado final.<\/p>\n\n\n\n

Para entender de onde ele vem, vale uma explica\u00e7\u00e3o r\u00e1pida. O AHP Gaussiano \u00e9 uma vers\u00e3o estat\u00edstica de uma t\u00e9cnica cl\u00e1ssica de tomada de decis\u00e3o chamada AHP, sigla de Analytic Hierarchy Process<\/em>. Esse m\u00e9todo \u00e9 bastante usado em estudos ambientais porque ajuda a organizar muitos crit\u00e9rios ao mesmo tempo e chegar a um resultado final, como um mapa de risco.<\/p>\n\n\n\n

No caso de deslizamentos, a l\u00f3gica \u00e9 juntar camadas de informa\u00e7\u00e3o do territ\u00f3rio. Inclina\u00e7\u00e3o do terreno, tipo de solo, dist\u00e2ncia at\u00e9 rios, presen\u00e7a de estradas e padr\u00e3o de chuva s\u00e3o alguns exemplos. Quando essas partes s\u00e3o combinadas, o mapa come\u00e7a a separar regi\u00f5es mais fr\u00e1geis de regi\u00f5es mais seguras.<\/p>\n\n\n\n

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Exemplos de camadas de informa\u00e7\u00e3o usadas no modelo de risco, como inclina\u00e7\u00e3o do terreno, altitude, proximidade de rios e cobertura do solo. Imagem: Reprodu\u00e7\u00e3o \/ Artigo Scientific Reports<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

O AHP tradicional costuma depender de especialistas escolhendo o peso de cada fator. Na pr\u00e1tica, algu\u00e9m precisa decidir o que conta mais na hora de montar o mapa. A inclina\u00e7\u00e3o do morro pesa mais do que o tipo de solo. Estar perto de um rio \u00e9 mais importante do que a vegeta\u00e7\u00e3o local. \u00c9 uma decis\u00e3o t\u00e9cnica, mas pode mudar de equipe para equipe. Por isso, dois grupos podem chegar a mapas diferentes, mesmo usando os mesmos dados.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 o AHP Gaussiano tenta reduzir essa varia\u00e7\u00e3o usando n\u00fameros simples dos pr\u00f3prios dados. Se um fator varia bastante no mapa e faz diferen\u00e7a na hora de distinguir risco, ele entra com mais for\u00e7a no resultado. Se quase n\u00e3o muda de um lugar para outro e pouco altera o desenho do risco, ele entra com menos for\u00e7a. Assim, o m\u00e9todo fica mais padronizado e mais f\u00e1cil de repetir em outras regi\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Essa abordagem foi testada em S\u00e3o Sebasti\u00e3o, no litoral norte de S\u00e3o Paulo, com um conjunto grande de informa\u00e7\u00f5es ambientais e urbanas e registros de deslizamentos ligados \u00e0s chuvas extremas de fevereiro de 2023. Na compara\u00e7\u00e3o direta com o m\u00e9todo tradicional, os dois identificaram as \u00e1reas mais cr\u00edticas. A vers\u00e3o gaussiana, por\u00e9m, organizou melhor as \u00e1reas intermedi\u00e1rias, onde o risco n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o \u00f3bvio. O mapa final ficou menos confuso e deu destaque a pontos que aparecem com frequ\u00eancia em ocorr\u00eancias reais, como trechos pr\u00f3ximos a rios e estradas.<\/p>\n\n\n\n

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\u00c1rea de estudo em S\u00e3o Sebasti\u00e3o (SP) e regi\u00f5es afetadas por deslizamentos durante o evento extremo de fevereiro de 2023. Imagem: Reprodu\u00e7\u00e3o \/ Artigo Scientific Reports<\/p>\n\n\n\n

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Mapa de suscetibilidade a deslizamentos produzido pelo m\u00e9todo AHP Gaussiano. Imagem: Reprodu\u00e7\u00e3o \/ Artigo Scientific Reports<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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Distribui\u00e7\u00e3o da densidade de deslizamentos nas classes de risco segundo os dois m\u00e9todos. Imagem: Reprodu\u00e7\u00e3o \/ Artigo Scientific Reports<\/p>\n\n\n\n

O ponto principal \u00e9 o uso pr\u00e1tico. Um mapa mais f\u00e1cil de ler ajuda a prefeitura a decidir onde agir primeiro. Ele pode orientar obras de drenagem e conten\u00e7\u00e3o, indicar onde novas constru\u00e7\u00f5es precisam de mais regras e apoiar planos de alerta e defesa civil. Tudo isso sem exigir uma estrutura enorme para funcionar.<\/p>\n\n\n\n

Tamb\u00e9m vale um cuidado. O AHP Gaussiano n\u00e3o substitui modelos mais avan\u00e7ados, como alguns sistemas de intelig\u00eancia artificial, que podem chegar a mais precis\u00e3o em certos cen\u00e1rios. S\u00f3 que essas solu\u00e7\u00f5es costumam exigir muito mais dados e profissionais especializados, algo fora da realidade de muitos munic\u00edpios.<\/p>\n\n\n\n

No fim, deslizamento \u00e9 chuva quando encontra um territ\u00f3rio vulner\u00e1vel. Quando fica mais simples transformar dados em mapas confi\u00e1veis, as decis\u00f5es t\u00eam mais chance de acontecer antes da trag\u00e9dia, e n\u00e3o depois.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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