UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA

INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECOLOGIA

Modelagem em Raciocínio Qualitativo sobre Degradação

de Vegetação Ripária na Microbacia do Riacho Fundo,

Distrito Federal.

Orientando : Bruno Versiani dos Anjos

Orientador : Paulo Sérgio Bretas de Almeida Salles

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ecologia da Universidade de Brasília como requisito parcial à obtenção do grau de Mestre em Ecologia.

Brasília, 2005

UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA

INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECOLOGIA

Modelagem em Raciocínio Qualitativo sobre Degradação

de Vegetação Ripária na Microbacia do Riacho Fundo,

Distrito Federal.

Orientando : Bruno Versiani dos Anjos

Orientador : Prof. Dr. Paulo Sérgio Bretas de Almeida Salles

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ecologia da Universidade de Brasília como requisito parcial à obtenção do grau de Mestre em Ecologia.

Brasília, 2005

BRUNO VERSIANI DOS ANJOS

Modelagem em Raciocínio Qualitativo sobre Degradação de Vegetação

Ripária na Microbacia do Riacho Fundo, Distrito Federal.

Dissertação submetida como requisito parcial à otenção do grau de

Mestre em Ecologia ao Programa de Pós Graduação em Ecologia da

Universidade de Brasília.

Banca Examinadora :

Prof. Paulo Sérgio Bretas de Almeida Salles (orientador / presidente)

Prof. José Alexandre Diniz (membro externo)

Prof. Carlos Hiroo Saito (membro interno)

Profa. Maria do Socorro Ibañez (suplente)

Brasília, dezembro de 2005

Dedico esse trabalho a todos que, de alguma forma,

colaboraram, colaboram ou colaborarão com a preservação dos

ecossistemas brasileiros.

Agradecimentos

Ao meu orientador Paulo, por toda a experiência que passou para mim, pelo rigor

científico e pelo alento nos momentos de desânimo no Mestrado em Ecologia.

Á minha esposa Milagros, pela infinita paciência e pela doce companhia.

À minha filha Sophia, por me prover de outra concepção da existência.

Aos meus pais, por terem me dados os meios necessários para galgar os degraus da

vida.

A Ana Luiza, por ter dedicado grande parte do seu tempo para me ajudar.

Ao IBAMA, em particular ao Jorge Luiz, meu coordenador, por ter me dado

permissão para trabalhar durante meio período no último ano, sem a qual

possivelmente não teria terminado o Mestrado.

Aos professores do curso de Pós-graduação em Ecologia na Universidade de Brasília,

pelo excelente ambiente acadêmico.

Aos funcionários da Universidade de Brasília, pelo apoio em todas as atividades que

desenvolvi nesses últimos dois anos.

Aos colegas da Universidade de Brasília , do IBAMA e às demais pessoas que

contribuíram para a avaliação dos modelos que desenvolvi.

Às florestas tropicais brasileiras, por terem incutido em minha pessoa um senso forte

de preservacionismo.

Ao curso de graduação em Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas

Gerais, por ter me ensinado como modelar e formalizar a realidade, abrindo

horizontes.

A todos os ambientalistas que lutam pela preservação do meio-ambiente.

Ao povo brasileiro, por ter financiado meus estudos universitários.

Índice

Lista de Figuras Lista de Tabelas Resumo Abstract

Capítulo 1 – Introdução 1

1.1 – Contextualização 1

1.2 –O problema em questão 2

1.3 -Os objetivos a serem atingidos com o modelo proposto 3

Capítulo 2 – Metodologia 5

Capítulo 3 – Considerações Conceituais : Bacias Hidrográficas, o caso do Riacho

Fundo, legislação ambiental e políticas públicas 7

3.1 – Conceitos relativos a bacias hidrográficas e vegetação ripária. 7

3.2 – Gestão de bacias hidrográficas, legislação e políticas públicas 10

3.3 – Caracterização da sub-bacia do riacho fundo 15

Capítulo 4 - Conceitos relativos a modelos formais e paradigma em raciocínio

qualitativo 24

4.1 - Modelos formais e modelagem em ecologia 24

4.2 – O uso de conhecimentos qualitativos em modelos ecológicos 27

4.3 – O Raciocínio Qualitativo 29

4.4 – A Teoria Qualitativa dos Processos 32

4.5 - As ferramentas computacionais (software) utilizadas. 42

4.6 – A passagem da descrição textual para o modelo conceitual 52

Capítulo 5 – A construção e simulação dos modelo a serem apresentados 56

5.1 – Considerações iniciais 56

5.2 – Modelo “baciariachofundo” 58

5.3 – Modelo “erosão” 82

5.4 – Modelo “desmatamento” 91

5.5 – Modelo “baciariachofundo2” 98

Capítulo 6 – Avaliação do modelo 110

Capítulo 7 - Discussões e conclusões 114

7.1 - Discussão 114

7.2 - Perspectivas 116

7.3 – Conclusões 117

Referências bibliográficas 120

Anexo I, com a caracterização das áreas visitadas no Riacho Fundo, imagens de

satélite e fotos 128

Lista de Figuras e Fotos

Figura 1 – Região das nascentes do Riacho Fundo 20 Figura 2 – Região urbanizada da bacia do Riacho Fundo 21 Figura 3 – Região da foz do Riacho Fundo 22 Figura 4 -Diagrama da estrutura de um modelo 24 Figura 5 - Representação esquemática de hierarquia de entidades 33 Figura 6 - Quantidade ligada a entidade 33 Figura 7 – Tela inicial do HOMER 44 Figura 8 - Tela de aviso de erros no HOMER 45 Figura 9 – Árvore de entidades no HOMER 46 Figura 10- Tela em HOMER para a árvore hierárquica dos pressupostos 47 Figura 11 - Exemplo em que o pressuposto “Aguanascentediminuindo” é declarado em

fragmento de modelo 48

Figura 12- Exemplo em que três pressupostos são declarados no cenário inicial 48 Figura 13- Quantidades Desmate e Manejo declaradas como condição (em vermelho), e

Crescimentodavegetacao, declarada como conseqüência (em azul) em fragmento de

modelo. 49

Figura 14- Tela de espaços quantitativos no HOMER 50

Figura 15- Estrutura hierárquica para fragmentos de modelo em HOMER 51

Figura 16- Exemplo de modelo causal contendo entidades, quantidades e relações,

mostrado em tela de VISIGARP. 52

Figura 17 - Mapa conceitual simplificado da bacia do Riacho Fundo 54 Figura 18 – Árvore hierárquica de entidades para o modelo “baciariachofundo” 59 Figura 19- – Fragmento de modelo para fluxo populacional, no modelo “baciariachofundo” 61

Figura 20- Fragmento de modelo para fluxo populacional diminuindo,

no modelo “baciariachofundo” 61

Figura 21 – Um dos cenários iniciais do modelo “baciariachofundo”, com valores definidos

para quantidades e com a apresentação de quatro pressupostos, no canto superior esquerdo

da figura 62

Figura 22– Modelo causal e relações entre quantidades do modelo “baciariachofundo”,

inclusive o fenômeno de consciência ambiental, adquirida pelo processo de educação

ambiental 63

Figura 23- Simulação do modelo “baciariachofundo” para o cenário inicial

“Consicentizacaoambiental” 66

Figura 24 – Trajetória dos valores para as quantidades no cenário de conscientização

ambiental 67

Figura 25 – Fragmento de modelo incluído no modelo “baciariachofundo” representando a

influência da vegetação ripária sobre a produção de matéria orgânica 70

Figura 26- Modelo causal e relações entre quantidades sobre o fenômeno de perda de

matéria orgânica, incluída no modelo “baciariachofundo” 71

Figura 27- Cenário inicial para o fenômeno de perda de matéria orgânica, no modelo

“baciariachofundo” 73

Figura 28- Simulação para o cenário inicial relativo às mudanças no solos com o modelo

“baciariachofundo” 74

Figura 29 – Trajetória dos valores para o fenômeno de perda de matéria orgânica no

modelo “baciariachofundo” 74

Figura 30– Fragmento de modelo representando o fenômeno de secamento de nascentes no

modelo “baciariachofundo” 77

Figura 31– Modelo causal, entidades e relações entre quantidades para o fenômeno de

secamento das nascentes no modelo “baciariachofundo” 77

Figura 32 - Cenário inicial para simular o fenômeno de secamento da nascente e do lençol

freático. no modelo “baciariachofundo” 80

Figura 33 – História dos valores para o cenário de secamento de água no modelo

“baciariachofundo” 81

Figura 34 – Modelo causal, entidades e relações entre quantidades para o fenômeno de

erosão e enxurradas no modelo “erosão” 83

Figura 35 – Cenário inicial para simular os fenômenos de erosão e enxurrada, no modelo

“erosão”. 85

Figura 36 – Simulação para o fenômeno de erosão e enxurrada no modelo “erosão” 88 Figura 37 – Evolução dos valores para o modelo “erosão” 89 Figura 38 – Modelo causal, entidades e relações entre quantidades sobre o fenômeno de

desmatamento e exploração de carvoarias no modelo “desmatamento” 92

Figura 39 – Cenário inicial para o modelo “desmatamento” 93 Figura 40 – Grafo de estados e caminho escolhido para simulação com o modelo

“desmatamento” 95

Figura 41 – Trajetória dos valores para o modelo “desmatamento” 96 Figura 42 – Modelo causal, entidades e relações entre quantidades para o fenômeno de

degradação ambiental no modelo “baciariachofundo2” 99

Figura 43 – Cenário inicial para degradação ambiental no modelo “baciariachofundo2” 100 Figura 44 – Cenário inicial de recuperação ambiental, com quatro pressupostos, no modelo

“baciariachofundo2” 101

Figura 45 – Simulação com o cenário inicial de recuperação ambiental no modelo

“baciariachofundo2” 104

Figura 46 – Trajetória dos valores para o modelo “baciariachofundo2” no cenário inicial de

conscientização ambiental 105

Foto 1 – Erosão às margens do Riacho Fundo, próximo à foz 132

Foto 2 – Área de mata ripária bem preservada. 133

Foto 3 – Laguna formada por braço do Riacho Fundo. 133

Foto 4 – Ponto da laguna utilizado pela população. 134

Lista de Tabelas e Diagramas

Tabela 1- Resolução de conflitos para influências 37 Tabela 2-– Espaços quantitativos escolhidos para os modelos 57 Tabela 3 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de ocupação das margens e

consciência ambiental 65

Tabela 4 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de erosão 73

Tabela 5 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de

secamento de corpos de água 80

Tabela 6 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de enxurrada e erosão 87

Tabela 7 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de desmatamento 95

Tabela 8 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de recuperação ambiental 104

Tabela 9 – Comparação de representações para fenômenos diversos nos quatro modelos

apresentados 109

Diagrama 1 – Representação esquemática de uma visão 39

RESUMO

O objetivo deste trabalho é construir modelos para dar suporte a membros de

comitês de bacia hidrográfica na gestão dos recursos hídricos. Buscou-se identificar

conceitos relevantes para representar os principais problemas ambientais da bacia do

Riacho Fundo, Distrito Federal e discutir a melhor maneira de representá-los, de modo que

os conhecimentos sejam formalizados de maneira compreensível para os membros dos

comitês. O paradigma de modelagem escolhido foi o Raciocínio Qualitativo, uma área da

Inteligência Artificial que utiliza técnicas para raciocínio automatizado com poucas

informações e na ausência de dados numéricos.

Foram construídos quatro modelos, representando efeitos do desmatamento e da

pressão antrópica sobre a vegetação ripária, erosão e enxurradas, mudanças nos fluxos de

água dos corpos de água, perda de biodiversidade aquática e terrestre e a influência da

educação ambiental sobre esses problemas. Os resultados obtidos em simulações estão de

acordo com conhecimentos empíricos e descrições encontradas na literatura para os

problemas representados. A avaliação de modelos e simulações por pessoas com vivência

em problemas ambientais relativos a bacias hidrográficas confirmou o potencial de modelos

qualitativos para como ferramenta de apoio para a gestão de recursos hídricos. Recomenda-

se que os modelos sejam apresentados de maneira simples e em grau crescente de

complexidade ao público alvo, que deve participar ativamente na sua construção e

avaliação.

ABSTRACT

This work aims at building models to support members of Water Basin Committees

in water resources management. Revelant concepts were identified for representing the

most important problems of the Riacho Fundo Basin, Federal District, Brasil. Also,

different approaches for building models on these issues were investigated, in order to

make formal representations understandable for the stakeholders. Qualitative Reasoning, an

area of Artificial Intelligence that provides techniques for reasoning with little information

in absence of numerical data, was the paradigm chosen for this modelling effort.

Four models were built, exploring the effects of deforestation of riparian vegetation,

erosion and torrents, changes of the water flow in water bodies, biodiversity loss in acquatic

and terrestrial environments and the influence of environmental education on these

problems. The results produced by simulations are in line with empirical knowledge and

reports found in the literature. Evaluations of models and simulations by experienced

people in water basin problems confirmed the potential of qualitative models as support

tools in water management. It was recommended to present the models in a simple way,

with increasing complexity to stakeholders, that shall be actively involved in model

building and evaluation.

Capítulo 1 – Introdução

1.1 - Contextualização

Os rios são sistemas de drenagem e de transporte com intensa comunicação com os

ecossistemas terrestres; os impactos das atividades humanas se fazem presentes na

degradação da qualidade das águas ao longo da bacia hidrográfica, causando alterações em

suas propriedades físicas, químicas e biológicas. São inseparáveis a dinâmica do rio e o

contexto ecológico e social de suas margens, ou seja, as características e o estado de

conservação da flora e da fauna, as características do solo, o processo de ocupação humana,

o grau de urbanização, o porte e as características da população local e toda a imensa gama

de fatores que afetam o curso de água. Diferentes usos da terra ao longo do eixo hídrico

provocam alterações nas relações entre as variáveis. De acordo com Toledo & Nicolella

(2002), para a interpretação ecológica da qualidade das águas superficiais e/ou para

estabelecer um sistema de planejamento, é necessária a utilização de métodos simples, que

dêem informações objetivas e interpretáveis, partindo para critérios próprios que

considerem as características peculiares dos recursos hídricos e que expressem, de forma

objetiva e integrada, as alterações da qualidade da água em bacias sob diferentes tipos de

uso. Diagnósticos da situação das margens de corpos de água servem para avaliar os níveis

de impacto antrópico em trechos de bacias hidrográficas, constituindo-se em importantes

instrumentos de monitoramento ambiental, indispensáveis para a definição de práticas de

manejo e de investimentos em recuperação e conservação dos recursos hídricos, bem como

da vegetação ripária nativa que protege os rios e as bacias hidrográficas.

No contexto de proteção de bacias hidrográficas, a sociedade tem sido chamada

cada vez mais a participar dos processos relativos à gestão dos recursos hídricos. Sendo

assim, os comitês de bacia hidrográfica, formados por representantes da sociedade civil,

dos setores produtivos e do poder público, implementam a gestão descentralizada e

participativa preconizada pela nova legislação de recursos hídricos, a Lei n. º 9.433, de 8 de

junho de 1997.

Procurando-se métodos simples e que dêem informações objetivas e interpretáveis,

esse trabalho descreve a construção de modelos baseados em Raciocínio Qualitativo (Weld

& de Kleer, 1990) que podem ser usados como ferramenta de suporte para membros de

Comitês de Bacia Hidrográfica e para o público interessado. Esses modelos podem

contribuir para melhor compreensão de fenômenos ligados aos efeitos da ocupação

humana, tais como o desmatamento, perda de fauna e de flora, erosão e emissão de esgoto

em microbacias e em ambientes de vegetação ripária. O esforço de modelagem será

desenvolvido tendo-se em vista a microbacia hidrográfica do Riacho Fundo, localizada na

bacia do lago Paranoá, no Distrito Federal. Não obstante, acredita-se que a aplicabilidade

dos modelos pode ser estendida a outras bacias que possuam as mesmas características

ambientais e sociais.

1.2 – O problema em questão

Devido à falta de formação técnica, a grande maioria dos envolvidos nos Comitês

de Bacia Hidrográfica não conhece bem os fenômenos sobre os quais deve tomar decisões,

e muito menos dispõe de meios para formalizá-los. Por essa razão, é relevante dispor de

modelos formais que possam ser usados com propósitos educacionais e que consigam unir

alguns requisitos, como coerência, simplicidade, facilidade de compreensão e proximidade

de uma maneira intuitiva de pensar. Infelizmente, a maioria dos modelos tradicionalmente

utilizados pela comunidade acadêmica e mesmo por técnicos que atuam na gestão de

recursos hídricos são de difícil compreensão para os representantes da sociedade

envolvidos nos Comitês. Muitas vezes esses modelos são baseados em fórmulas

matemáticas que não estão ao alcance de lideranças locais e de comunidades ribeirinhas,

que são as mais afetadas pela má gestão dos recursos hídricos. Logo, é de extrema

importância o desenvolvimento de ferramentas que, ao mesmo tempo em que formalizam o

conhecimento (entendido aqui em sentido amplo, ou seja, tanto o conhecimento acadêmico

e escolar como o conhecimento empírico e tradicional), sejam acessíveis à maioria das

pessoas envolvidas nos Comitês e na gestão de recursos hídricos. Como será detalhado ao

longo deste trabalho, as técnicas desenvolvidas na área de Inteligência Artificial conhecida

como Raciocínio Qualitativo (Weld & de Kleer,1990) possuem as características descritas

acima, expondo, de maneira diagramática e sem o uso de aparato matemático, vários

processos humanos e ecológicos que ocorrem em uma bacia hidrográfica. Desse modo,

permitem que pessoas não especializadas visualizem esses processos, compreendo e

internalizando-os de maneira didática, para posteriormente usá-los como ferramentas na

tomada de decisões.

Os modelos buscam responder basicamente duas questões: a) Que conceitos são

relevantes para a compreensão dos fenômenos associados à destruição da vegetação ripária

e suas conseqüências em microbacias na região do Cerrado? b) Como representar esses

conceitos em modelos conceituais qualitativos ? A primeira questão diz respeito à coleta e à

seleção dos dados que dizem respeito mais explicitamente à gestão dos recursos hídricos. A

segunda questão trata da representação formal desses conceitos em linguagem de

modelagem, levando-se em conta a coerência, a simplicidade e a legibilidade do modelo

pelos usuários.

1.3 - Os objetivos a serem atingidos com o modelo proposto acima

Este trabalho tem como objetivo construir e descrever modelos qualitativos que

auxiliem na compreensão e na tomada de decisões pelos integrantes dos Comitês de Bacia

Hidrográfica, no contexto de bacias semi-urbanizadas do Cerrado brasileiro, especialmente

da microbacia do Riacho Fundo, que foi a referência inicial para o esforço de modelagem.

São representadas diversas consequências da ocupação humana, das políticas públicas, da

conscientização da população e da educação ambiental sobre a importância da bacia

hidrográfica. Entre os problemas abordados, incluem-se a ocupação antrópica, o

desmatamento de matas ciliares e de galeria, a erosão e a perda de matéria orgânica dos

solos, a perda de biodiversidade, a disposição do esgoto e do lixo, as mudanças de fluxo de

água nas nascentes e repercussões no bem estar das populações. São enumerados os

seguintes objetivos específicos:

1) Coletar os dados, de maneira direta e indireta, relacionados aos diversos processos

antrópicos de ocupação, grau de conscientização e envolvimento da sociedade, bem como

diversos aspectos ambientais relativos ao solo, à vegetação e fauna, além de aspectos

hídricos, como eutrofização, presença de esgoto e lixo, turbidez e fluxo da água do curso

principal.

2) Dos aspectos acima, selecionar aqueles de maior relevância para serem representados,

justificando, na medida do possível, os critérios de escolha.

3) Investigar a representação formal dos conceitos enumerados acima, bem como os

diversos paradigmas e ferramentas possíveis que ofereçam adequabilidade aos objetivos

propostos.

4) Analisar os resultados obtidos com simulações e compará-los com dados obtidos na

literatura e em entrevistas com pessoas que lidam com bacias hidrográficas.

6) Avaliar o uso de modelos qualitativos para a compreensão de fenômenos ecológicos e

sócio-ambientais.

Capítulo 2 - Metodologia

A partir de revisão da literatura, foram estudadas as principais características da

bacia do Riacho Fundo, e identificados os principais problemas que a afetam. Além disso

foram feitas duas saídas de campo que permitiram uma melhor caracterização genérica da

situação da bacia. Foram visitadas a nascente e a foz, que são as áreas que possuem as

características naturais mais preservadas. Na nascente foram vistoriados dois pontos e na

foz quatro pontos. Para escolha dos parâmetros utilizados, utilizou-se uma adaptação

simplificada do Protocolo de Calixto, tendo-se em vista o objetivo do trabalho. Foram feitas

as seguintes caracterizações.

a) Caracterização da vegetação: tipologia, estado de conservação, largura a partir das

margens, altura do dossel.

b) Eventual presença de fauna nativa.

c) Características do solo nas margens: se arenoso ou argiloso; estado de conservação,

eventual presença de erosão ou sulcos, estado da camada de liteira e matéria orgânica.

d) Declividade da região e propensão à erosão.

e) Caracterização da margem baseada na ocupação humana: área rural, área de preservação

ou área urbana.

f) Características do curso de água: velocidade do fluxo, turbidez, presença de odor,

presença de sedimentação, presença de macrófitas.

g) Eventual presença de outras características naturais, como lagunas, represamentos,

braços de água, nascentes, entre outros.

Foram feitas duas visitas a moradores da bacia do Riacho Fundo, reunidos na Prefeitura

Solidária de Sucupira. Ali foram discutidos problemas vivenciados pela população e

possíveis soluções. Esses temas foram posteriormente aprofundados em conversa com

pessoas interessadas na formação do Comitê de Bacia Hidrográfica da microbacia do

Riacho Fundo. A partir desses encontros e consultas que foram feitas anteriormente à

população que ocupa a microbacia, foram redefinidos parâmetros para inclusão nos

modelos, principalmente aqueles que se relacionam com os processos: de ocupação humana

da bacia, educação ambiental e grau de conscientização da sociedade civil envolvida e uso

das águas pela população ribeirinha.

Para validação dos modelos foi elaborado um questionário a respeito do Raciocínio

Qualitativo e dos modelos apresentados. Esse questionário versa sobre aspectos que dizem

respeito à compreensão e adequabilidade dos modelos, tratando da avaliação do modelo

perante os usuários.O questionário foi aplicado a três grupos: a) pessoas que têm

proficiência com a ferramenta; b) estudantes da Universidade de Brasília que trabalham

com educação ambiental e gestão de bacias hidrográficas; c) funcionários do IBAMA que

trabalham com licenciamento ambiental e gestão de bacias hidrográficas. Os resultados

obtidos foram analisados e comparados.

Esta dissertação está organizada como segue: o capítulo 3 trata de questões relativas

a bacias hidrográficas, vegetação ripária e aspectos de gestão de bacias e políticas públicas,

bem como uma caracterização da microbacia do Riacho Fundo. O capítulo 4 trata de

conceitos relativos a modelos formais, Raciocínio Qualitativo, a Teoria Qualitativa dos

Processos e as ferramentas utilizadas. No capítulo 5 são detalhados os modelos

propriamente ditos, a explicação das entidades e relações causais, e é feita a simulação e

descrição dos caminhos e estados obtidos. No capítulo 6 é tratada a questão dos

questionários aplicados, das respostas obtidas e análises sobre essas. Finalmente, no

capítulo 7 são apresentadas as conclusões e os encaminhamentos para trabalhos futuros.

Capítulo 3 – Considerações Conceituais: Bacias Hidrográficas, o caso do

Riacho Fundo, legislação ambiental e políticas públicas

3.1 - Conceitos relativos a bacias hidrográficas e vegetação ripária

Segundo Carlos E. M. Tucci (Tucci, 2000), o elemento fundamental de análise do

ciclo hidrológico é a bacia hidrográfica, definida, segundo esse autor, como a área de

captação natural da água da precipitação que faz convergir os escoamentos para um único

ponto de saída, seu exutório. A bacia hidrográfica compõe-se basicamente de superfícies

vertentes e de redes de drenagem formadas por cursos de água que confluem, até resultar

em um leito único. A bacia pode ser ainda considerada como um sistema físico no qual a

entrada é o volume de água precipitado e a saída é o volume de água escoado pelo exutório,

descontadas as quantidades evaporada, transpirada e também a infiltrada profundamente no

solo. A chuva que cai sobre as vertentes e demais partes da bacia infiltra-se totalmente nos

solos até haver saturação superficial destes, momento em que começam a decrescer as taxas

de infiltração e a surgir crescentes escoamentos superficiais, se a precipitação persistir. O

escoamento superficial gerado nas vertentes, no contexto da bacia hidrográfica, pode ser

interpretado como "produção" de água para escoamento rápido. De acordo com esse

enfoque, a água produzida pelas vertentes tem como destino imediato a rede de drenagem,

que se encarrega de transportá-la à saída da bacia (Tucci, 2000). Não existe consenso entre

os autores pesquisados sobre a classificação das bacias conforme seu tamanho. Neste

trabalho foi adotado conceito de que bacias hidrográficas menores que 10.000 hectares são

consideradas microbacias (Assad & Sano, 1993).

O conceito de gerenciamento dos recursos naturais em bacias hidrográficas nasceu

de conflitos entre a importância da conservação dos recursos naturais e as demandas

geradas por processos econômicos que determinam a velocidade e as formas de uso desses

recursos, que historicamente têm se verificado incompatíveis com a capacidade de

renovação natural de cada ecossistema. Historicamente, em sistemas baseados na economia

de mercado, o processo econômico não incorporou a variável ambiental. Desse modo, um

determinado bem ou serviço é passado ao mercado sem que, no valor final, seja computado

o quanto esse bem ou serviço gerou em termos de mudanças ambientais (Calderoni, 2004).

Rocha et al. (2000) afirmam que o uso da bacia hidrográfica como unidade de

planejamento nas investigações e no gerenciamento dos recursos hídricos originou-se da

percepção de que os ecossistemas aquáticos são essencialmente abertos, trocam energia e

matéria entre si e, como os ecossistemas terrestres adjacentes, sofrem alterações de

diferentes tipos em virtude dos usos da terra e das atividades antropogênicas neles

desenvolvidas.

Os modelos representam fenômenos que ocorrem na totalidade da bacia. , para tal

baseou-se na Teoria do Contínuo Fluvial, em que se postula que as características físicas e

químicas de um rio mudam de acordo com um gradiente, seguindo um espectro contínuo

(em oposição a mudanças discretas) de mudanças bióticas (Vannote et al, 1980).

Segundo Martins (2001), a mata de galeria corresponde à formação mesofítica que

orla um ou os dois lados de um curso de água, em uma região em que a vegetação original

de interflúvio não seja a de floresta contínua. A mata ciliar, por sua vez, é limitada à

beirada dos diques marginais dos rios, estando presente nas regiões em que a vegetação

original de interflúvio também é florestal (Martins, 2001). Entre as formações vegetais do

bioma cerrado, a mata de galeria é ainda caracterizada como vegetação florestal que se

associa a rios de pequeno porte dos planaltos do Brasil Central, formando corredores

fechados (galerias) sobre os cursos de água (Ribeiro, 1998). Essa vegetação destaca-se por

desempenhar importantes funções ecológicas e hidrológicas ao ambiente (Felfili, 1994).

Protege as margens dos rios, evitando o assoreamento, garante a manutenção da qualidade e

quantidade de água dos seus leitos, servindo de alimento para a fauna nativa (Felfili et al,

2000) e para a população do Centro-Oeste brasileiro, que conserva em parte a cultura

alimentar do homem primitivo, uma vez que os frutos do cerrado continuam em sua dieta.

Lourence e seus colaboradores (1984) enumeram, entre outras, as seguintes

características fundamentais das matas de galeria e ciliares: 1) regulam os processos de

troca entre os sistemas terrestres e aquáticos; 2) protegem o solo contra processos erosivos,

principalmente nas margens imediatas dos cursos de água, onde existe forte tendência a

esses processos devido ao impacto da água; 3) permitem porosidade e infiltração adequadas

aos solos em que se encontram, evitando redução de fertilidade do solo pela exportação de

nutrientes (Lourence et al., 1984).

As matas de galeria apresentam ambientes muito heterogêneos, com elevado

número de espécies, refletido em índices de diversidade superiores aos encontrados em

outras formações florestais; no entanto, ao se considerar a área sob influência de oscilações

no lençol freático, observa-se o predomínio de poucas espécies, dadas as especificidades do

ambiente, favorecendo o estabelecimento de certas hegemonias na vegetação por meio de

espécies preferenciais (Ribeiro, 1998).

Para se ter uma idéia da biodiversidade em matas de galeria no Cerrado (Ribeiro,

1998), foram identificadas 341 espécies animais, o que representa 75% do total da região

do Cerrado. Dessas espécies, 78 são de mamíferos, entre marsupiais, roedores, morcegos e

animais de médio e grande portes. Quanto à flora, foram encontradas mais de 1.900

espécies, representando 32% do total do Cerrado. Só no DF, foram encontradas 446

espécies arbóreas, o que corresponde a mais da metade das 832 existentes nas matas de

galeria da região. No que se refere aos microorganismos, foram coletadas aproximadamente

950 amostras contendo rica diversidade fúngica, das quais cerca de 1.128 gêneros foram

isolados em cultura.

As matas ciliares e de galeria, além da evidente função de conservação da

biodiversidade e manutenção microclimática, exercem fundamental papel na conservação

da matéria orgânica no solo, nas características edáficas e pedológicas nas margens dos

cursos de água, além da proteção das nascentes e do lençol de água de maneira geral. A sua

remoção leva à perda de matéria orgânica, que geralmente é carreada para os cursos de

água. A água precipitada pelas chuvas deixa de se infiltrar, sendo escorrida e levando a um

quadro de alta possibilidade de erosão. A reversão de um quadro erosivo e de mudanças

edáficas é um processo difícil e lento, pois muitas vezes se estabelece um circuito retro-

alimentador em que, à medida em que se tem menos matéria orgânica e o solo se torna mais

exposto, o crescimento vegetal é deteriorado, o que leva à menor proteção do solo e ao

aumento das perturbações geradas (Hillel, 1998).

Apesar de sua importância ecológica, que se torna a cada dia mais evidente, e à

medida em que se acumulam estudos e informações, as matas ciliares e de galeria

continuam sendo eliminadas, cedendo lugar para a agricultura, pecuária, especulação

imobiliária, ou sendo muitas vezes transformadas apenas em áreas degradadas, sem

qualquer tipo de produção. Um ecossistema torna-se degradado quando perde sua

resiliência, isto é, sua capacidade de recuperação natural após distúrbios (Ricklefs, 2003).

Uma floresta ciliar está sujeita a distúrbios naturais como queda de árvores, deslizamentos

de terra, raios, entre outros. Esses fenômenos resultam em clareiras, que eventualmente se

fecham por meio do processo de sucessão ecológica, com colonização por espécies

pioneiras seguidas de espécies secundárias, sendo esse processo inerente a toda formação

florestal natural. Os distúrbios provocados por atividades humanas são, na maioria das

vezes, de maior impacto e magnitude, comprometendo o próprio processo de sucessão

ecológica (Martins, 2001), sobretudo quando ocorrem sucessivamente, ou seja, distúrbios

consecutivos, sem que haja tempo para a recuperação da área (por exemplo, sucessivas

queimadas).

Sem entrar no mérito de diferenças conceituais, e pela dificuldade de caracterizar

adequadamente a vegetação no Riacho Fundo, adota-se aqui o conceito genérico de

vegetação ripária, definida como qualquer tipo de vegetação nativa às margens de corpos

de água (Ricklefs, 2003).

3.2 - Gestão de bacias hidrográficas, legislação e políticas públicas

O homem, historicamente, teve uma visão distorcida da disponibilidade de água

doce para sua utilização. Essa visão começa a ser repensada, se adequando à realidade da

situação (Guedes, 2002).

A água é um recurso essencial à vida em suas diversas formas, sendo também um

recurso estratégico, dele dependendo o desenvolvimento das diferentes atividades

econômicas, desde as mais primárias às de maior tecnologia. Se ocorrem conflitos de uso,

esses se associam à deficiência na disponibilidade e qualidade da água (Tucci, 2000).

As preocupações com o gerenciamento dos recursos surgiram a partir da percepção

de que o modelo de desenvolvimento econômico adotado não respeitou os limites impostos

pela oferta desses recursos, nem respeitou a importância desses recursos, principalmente a

médio e longo prazo, para as populações (Phillipi, 2004).

Com a tomada de consciência sobre a existência de conflitos de uso dos recursos

naturais, começaram a se desenvolver teorias que sustentam alternativas diferentes das

formas tradicionais de uso dos recursos, cujos objetivos centraram-se na possibilidade de

superar os efeitos danosos destes usos, quer para as sociedades atuais, quer para as gerações

futuras (Mello, 1997).

A maior compreensão das iniciativas de manejo e a mudança de percepção por parte

da comunidade leva a uma maior participação nas tomadas de decisão. Logo, o processo

decisório deixa de ser de cima para baixo, como nos modelos de controle e comando,

historicamente utilizados. A tendência nas sociedades democráticas modernas é deixar que

as decisões sejam tomadas pelos grupos envolvidos em uma determinada dinâmica ou em

certo problema, ao invés de serem tomadas única e exclusivamente por gestores e

burocratas muitas vezes distanciados do real problema.

Caminha-se assim para uma sociedade ambientalmente compromissada, capaz de

tomar suas próprias decisões. Nessa perspectiva, as discussões deixam de tratar as questões

de forma superficial, passando a centralizar o trabalho de educação ambiental na

conscientização da população sobre seus direitos . É importante conferir aos representantes

envolvidos o domínio técnico-científico, aumentando a confiança em si próprios, e

proporcionando o aumento do controle de sua realidade (Berlinck et al., 2004). À medida

em que a própria ação sobre a realidade exige a busca de novos conhecimentos, em

consoante com uma realidade em contínua mudança, estabelece-se um processo de

investigação e avaliação. Isso está de acordo com a necessidade de atualização dos planos

de recursos hídricos, uma vez que esses planos orientam o gerenciamento da água a partir

de um diagnóstico ambiental projetando cenários futuros, que tomem por base informações

sobre crescimento demográfico, migração, mudanças no uso e ocupação do solo e nas

atividades produtivas, e da busca de um processo pedagógico continuado de educação

ambiental. Logo, acentua-se o interesse pelo sistema de administração por bacias

hidrográficas, a partir de variadas experiências, que vêm sendo realizadas no mundo já há

algumas décadas. Essa prática visa à otimização dos recursos hídricos em harmonia com

agências de desenvolvimento regional e com órgãos ambientais. Assim, busca-se dar

finalidade adequada a necessidade de uso por recursos hídricos (Guedes, 2002).

Entretanto, para a gestão efetiva da água é necessário que as políticas públicas

setoriais, como a de recursos hídricos, sejam elaboradas e geridas respeitando-se as

dimensões natural e ecológica. Essa abordagem significa adotar unidades territoriais

compatíveis, e que, no caso dos recursos hídricos, remete-nos à adoção da bacia

hidrográfica enquanto unidade de planejamento e gestão (Spezialli, 2004).

O processo de gerenciamento de bacia hidrográfica pode servir como estímulo à

mobilização da sociedade em suas reivindicações quanto ao aproveitamento da água de

forma racional e justa, compatibilizando os diversos tipos de usos e respeitando os padrões

de qualidade ambiental (Berlinck, 2004).

Essa forma de pensar e atuar está em pleno acordo com os princípios da Política

Nacional de Recursos Hídricos, que possui como elemento central a gestão descentralizada

e participativa dos recursos hídricos, pautada pela promoção de uma negociação social justa

em torno do uso dos recursos hídricos. Para tal, as comunidades e seus representantes

devem dispor de conhecimentos que os instrumentalize para uma participação efetiva em

meio à discussão baseada em princípios racionais (Saito, 2001).

A Política Nacional de Recursos Hídricos tem seus fundamentos estabelecidos pela

Lei Federal 9.433/97, de 8 de janeiro de 1997. Além disso, essa Lei cria o Sistema Nacional

de Gerenciamento de Recursos Hídricos e dá outras providências. Entre os vários

fundamentos ali gravados, incluiram-se, no artigo 1º os seguintes incisos:

IV - a gestão dos recursos hídricos deve sempre proporcionar o uso

múltiplo das águas;

V - a bacia hidrográfica é a unidade territorial para implementação da

Política Nacional de Recursos Hídricos e atuação do Sistema Nacional de

Gerenciamento de Recursos Hídricos;

VI - a gestão dos recursos hídricos deve ser descentralizada e contar com a

participação do Poder Público, dos usuários e das comunidades;

A Lei determina também que os Planos de Recursos Hídricos sejam elaborados por

bacia hidrográfica; que promovam a integração entre a gestão dos recursos hídricos e a

gestão de uso do solo e de outros recursos naturais, além de garantir a articulação entre o

planejamento do uso dos recursos hídricos com os planejamentos regional, estadual e

federal.

Como este trabalho se refere ao desenvolvimento de modelos para suporte na gestão

de bacias hidrográficas, de especial importância é o artigo 25, que diz que o Sistema de

Informações sobre Recursos Hídricos é um sistema de coleta, tratamento, armazenamento e

recuperação de informações sobre recursos hídricos e fatores intervenientes em sua gestão.

O capítulo terceiro da Lei Federal em questão trata dos Comitês de Bacia

Hidrográfica, definidos como parlamentos constituídos por representantes do governo, dos

setores usuários e da sociedade. Suas áreas de atuação podem ser: a totalidade de uma bacia

hidrográfica, microbacia hidrográfica de tributário do curso de água principal da bacia, ou

de tributário desse tributário; ou grupo de bacias ou microbacias hidrográficas contíguas.

Entre as atribuições dos Comitês, incluem-se promover o debate sobre o uso de recursos

hídricos, aprovar o Plano de Recursos Hídricos da bacia, recomendar usos de água para

outorga, estabelecer mecanismos e definir preços para a cobrança pelo uso de recursos

hídricos e arbitrar conflitos sobre usos dos recursos hídricos em sua área de atuação (Salles,

2001).

A Lei Distrital 2.725, de 13 de junho de 2001, apresenta princípios básicos

semelhantes àqueles definidos na Lei Federal. Abaixo citam-se os incisos VI e VII do

artigo 2º da Lei Distrital, relativos aos fundamentos da Política de Recursos Hídricos do

Distrito Federal, que são de interesse para este trabalho:

VI – todas as ações relacionadas com o gerenciamento dos recursos hídricos devem

utilizar conhecimentos científicos e tecnológicos atualizados, com o objetivo de

garantir o uso sustentável dos recursos hídricos;

VII – a comunidade deve ser permanentemente informada da situação quantitativa

e qualitativa dos recursos hídricos, e alvo de ação permanente de educação

ambiental e de conscientização sobre a importância da preservação, da

conservação e do uso racional dos recursos hídricos, principalmente:

a) por meio de campanhas de conscientização veiculadas pelos meios de

comunicação de massa;

b) pela incorporação de questões sobre recursos hídricos nos conteúdos

curriculares do ensino fundamental, médio e superior;

c) pela adoção de programas permanentes de formação de recursos

humanos para tratar dos múltiplos aspectos da questão hídrica.

Cabe ressaltar que, até o momento, existem apenas cerca de 100 Comitês de Bacia

Hidrográfica em funcionamento no país, e que a grande maioria das bacias e microbacias

hidrográficas no Brasil ainda não dispõe de Comitê implantado ou mesmo instituído.

Muitos dos Comitês atualmente implantados carecem de conhecimentos, apoio técnico e

instrumentos que os auxiliem na gestão de suas respectivas bacias. É nesse contexto que se

torna fundamental o uso de ferramentas de fácil compreensão que possam auxiliar a tomada

de decisões referentes ao uso e manejo racional das bacias hidrográficas.

3.3 – Caracterização da microbacia do Riacho Fundo

O Distrito Federal institui a microbacia hidrográfica como unidade básica do

planejamento territorial, por meio da Lei 353/92, que aprovou o Plano Diretor do Distrito

Federal, tornando-se uma das poucas Unidades da Federação a utilizar-se dessa unidade

natural na gestão do seu território. Ao se adotar a bacia hidrográfica como unidade básica

de planejamento, reconheceu-se que o conhecimento dos processos e das relações

complexas que ocorrem na totalidade de um território definido por uma bacia hidrográfica

podem servir de base ao planejamento do uso e da ocupação deste mesmo território e para a

conservação dos recursos naturais, reduzindo os impactos negativos e os conflitos. As

instituições do Distrito Federal divulgaram documentos que caracterizam as bacias

hidrográficas do território distrital: a) Bacia do Rio São Bartolomeu; b) Bacia do Lago

Paranoá (onde se indentifica a sub-bacia do ribeirão Riacho Fundo); c) Bacia do Rio

Descoberto; d) Bacia do ribeirão Alagado/Ponte Alta; e) Bacia do Córrego Samambaia

(sub-bacia do Rio São Marcos); f) Bacia do Rio Preto; g) Bacia do Rio Maranhão (Fonseca,

2001).

Os modelos aqui desenvolvidos tratam da microbacia do Riacho Fundo, e essa

microbacia pertence à bacia do Lago Paranoá, que por sua vez está contida na bacia

hidrográfica do Rio São Bartolomeu e esta, por sua vez, está contida na bacia hidrográfica

do Rio Paraná. A bacia do Lago Paranoá é formada pelas microbacias: Santa Maria/Torto,

Bananal, Riacho Fundo, Ribeirão do Gama, Córrego Cabeça do Veado e Lago Paranoá

(Fonseca, 2001).

O Lago Paranoá, construído em 1961 a partir do represamento do Rio Paranoá,

recebe as águas do Riacho Fundo e dos ribeirões do Gama, Bananal, Vicente Pires, Cabeça

de Veado, Guará e Torto. A formação do Lago inundou terrenos abaixo da cota de 1.000

metros, e cobre uma superfície de aproximadamente 38 km². A Bacia do Lago Paranoá

localiza-se totalmente dentro do Distrito Federal, e incorpora as Regiões Administrativas de

Brasília (Plano Piloto), Lago Sul, Lago Norte, Núcleo Bandeirante, Guará, Cruzeiro,

Riacho Fundo, Candangolândia e parcialmente as de Taguatinga e do Paranoá (sendo que a

grande maioria da população desta última fica dentro da bacia) (Fonseca, 2001).

Os cursos d´água da bacia do Paranoá são semelhantes aos demais do Planalto

Central: uma região de nascentes e rios pouco caudalosos, relevo suave sem grandes

problemas de drenagem e de águas subterrâneas relativamente escassas. O clima é

caracterizado por uma divisão extrema entre os períodos de seca e de chuva, mas com uma

regularidade no regime pluviométrico entre anos (Abers, 2001).

O caso da ocupação de bacias hidrográficas existentes próximas ao limite do

Distrito Federal reveste-se de especial significado, tendo em conta o rápido crescimento

urbano experimentado desde a fundação de Brasília (Anjos, 1991), bem como em função

das características de sua rede hidrográfica. A polarização exercida pela capital e a

migração desencadeada têm produzido um quadro caótico de degradação dos recursos

hídricos. O acelerado crescimento populacional e a velocidade de implantação de novas

áreas urbanas no Distrito Federal, em curto espaço de tempo, desorganizou e reduziu os

padrões de qualidade do ar, terra e água. Os cinturões de proteção dos mananciais hídricos

têm sido desmatados, facilitando o aumento de assoreamento dos córregos. Os conflitos na

bacia do Lago Paranoá ainda não atingiram um grau elevado. No entanto, uma região de

conflito potencial é justamente a microbacia do Riacho Fundo, área densamente ocupada,

com porções desse curso de água em acelerado processo de assoreamento, devido à

impermeabilização e à falta de canalização das águas pluviais em alguns trechos (Fonseca,

2001).

O Riacho Fundo percorre 13 km desde sua nascente até a foz no Lago. Possui como

principais afluentes os Córregos Guará e Vicente Pires pela margem esquerda e o córrego

Ipê, pela margem direita. A microbacia do ribeirão Riacho Fundo, afluente do Lago

Paranoá, possui uma área de drenagem total de 208,21 km2. De todos os segmentos do lago,

o braço do Riacho Fundo é o mais estreito e raso, conferindo-lhe uma característica

peculiar, que é a menor resistência à entrada das águas do principal tributário do Lago

Paranoá (Moreira,2003).

O clima da área da sub-bacia do Riacho Fundo pode ser identificado, segundo a

classificação de Koppen como Cwa – Tropical de altitude, que ocorre em áreas

aproximadamente entre 1000 e 1200 metros. Do ponto de vista geomorfológico, a região da

microbacia encontra-se situado dentro da macro-unidade denominada área de Dissecação

Intermediária, nos limites com a região de chapadas, sobre a Depressão do Paranoá e

Chapada do Rodeador. Os solos são, em sua maioria, do tipo concrecionários lateríticos e

latossolos. Estes, quando em estado natural, apresentam alta porosidade e permeabilidade,

com boa resistência à erosão, devido ao fato de quase totalidade da água da chuva se

infiltrar, favorecendo a formação de um lençol subterrâneo tão espesso, que mesmo no

período seco se mantém (Paredes, 2004).

A cobertura vegetal, de maneira genérica, é parte do domínio do Cerrado, que cresce

sobre um substrato denominado “climax edáfico”, que é aquele que recebe indiretamente o

efeito do clima com sazonalidade bem marcante, sendo mantido úmido pela espessura do

lençol freático que não resseca nem durante a estação mais seca. Identificam-se as seguintes

formações: a) cerrado ralo ou campo cerrado; b)campo sujo; c)matas de galeria e

d)vegetação antropizada (Mello, 1997). A área de suas nascentes foi originalmente

destinada à implantação de colônias agrícolas, com o objetivo de garantir a produção de

alimentos para a população urbana de Brasília. Durante os 30 primeiros anos de existência

do Distrito Federal, as unidades agrícolas instaladas naquela região alcançaram uma

diversificação razoável de culturas, produzindo hortaliças, frutas, leite e ovos. Entretanto, a

tecnificação cada vez maior da agricultura, especialmente para produção de hortaliças,

aliada ao uso indiscriminado de insumos e defensivos químicos, levou a uma perda

progressiva da sustentabilidade e à derrubada das matas de galeria que protegiam o córrego

Riacho Fundo. Hoje, 45 anos depois da criação do DF, o resultado não poderia ser outro

que não um forte impacto sobre os recursos ambientais da região, especialmente na água

utilizada para irrigação e, é claro, sobre a saúde da população local.

Em relação à ocupação humana na microbacia do Riacho Fundo, o macro-

zoneamento destina para a sub-bacia do ribeirão Riacho Fundo as seguintes categorias de

zonas (Mello, 1997): a) zona urbana de dinamização, incluindo o Guará, Núcleo

Bandeirante, Candangolândia, duas áreas rurais remanescentes e uma zona de proteção de

manancial; b) zona rural de uso controlado, que inclui toda a extensão do curso dos

ribeirões Riacho Fundo e Ipê, onde hoje está instalada a cidade do Riacho Fundo, a vila de

Telebrasília e um trecho com restrição ambiental, na área limítrofe ao Parque Nacional de

Brasília; c) zona de conservação ambiental, definida em função da intangibilidade e de

incluir ecossistemas de grande relevância, sendo representada pela ARIE do Santuário da

Vida Silvestre do Riacho Fundo e a Reserva Ecológica do Guará; d) zona especial de

proteção, com ênfase para as áreas com restrições físico-ambientais.

Levantamento por satélite Landsat 5/TM, realizado em 1995, revelou a seguinte

caracterização (Mello, 1997):

- Na região do córrego do Guará, desde sua nascente até a foz com ribeirão Riacho Fundo,

nas proximidades do Zoológico de Brasília e o Córrego Vicente Pires: uso urbano

consolidado, seja por meio das cidades-satélites, dos setores de chácaras ou de serviços,

percebendo-se um aumento da área urbana ocupada. Mas, ao lado da ocupação humana

intensiva, localizam-se áreas protegidas por lei distrital: a ARIE do Riacho Fundo, a

Reserva Ecológica do Guará e a APA do Lago Paranoá. Nota-se que as únicas matas

ripárias remanescentes localizam-se nas nascentes do córrego Guará, ou seja, na parte da

Reserva Ecológica, e na ARIE do Riacho Fundo; no restante da área o cerrado desaparece,

restando áreas cobertas por vegetação antropizada e campo cerrado ou campo sujo.

- A região compreendida entre as nascentes dos córregos do Capão do Ipê e o interflúvio

com o Ribeirão Fundo é nitidamente urbana, apesar da existência de chácaras. Forma-se um

continuum entre as áreas de chácaras do Setor de Mansões Park Way, o Núcleo

Bandeirante, a Vila Metropolitana, a Vila de Telebrasília e a cidade do Riacho Fundo.

- Na região correspondente ao trecho entre as nascentes do ribeirão Riacho Fundo até seu

encontro com o córrego da Fazenda Sucupira ainda o predomina o uso rural do solo, com

áreas destinadas à agricultura. Intercalada entre as áreas de agricultura, ainda existiam

pequenas manchas de cerrado típico. A mata de galeria que protege o ribeirão Riacho

Fundo e suas nascentes torna-se bastante empobrecida pela redução de número de espécies.

- Na região onde se localizam os córregos Olhos d´ água da Cruz, Samambaia e Capão do

Reino, predominam chácaras urbanas, além de áreas de retirada de cascalho e áreas de

reflorestamento.

A seguir são mostradas algumas imagens de satélite da região da foz, curso médio e

nascente, que foram utilizadas nas caracterizações feitas acima.

Na Figura 1, observa-se a região das nascentes, Área de Proteção Ambiental, onde se

formam dois braços do Riacho Fundo. Percebem-se com nitidez, ao centro da figura,

processos erosivos e uma área de vegetação pouca densa e solo fragilizado, e a presença de

um caminho de terra, possivelmente devido ao pisoteio de gado; há intensa pressão

antrópica próximo ao braço direito. Nos modelos desenvolvidos, representa-se a perda de

vegetação ripária, alteração nos níveis dos fluxos de água, pressão antrópica e processos

erosivos na região das nascentes.

Figura 1 – Região das nascentes do Riacho Fundo (Imagem obtida em GoogleEarth).

Na Figura 2, observa-se a imagem de aglomerado urbano no curso médio do Riacho

Fundo. Nota-se que a Área de Preservação Permanente não é respeitada, sendo a faixa de

vegetação ripária bastante estreita e, em alguns casos, inexistente. Em saída de campo,

observou-se que há despejo de esgotos in natura nessa região do Riacho Fundo. Entretanto,

isso não pode ser vizualizado, devido à escala adotada na imagem. Nos modelos são

representados, principalmente, fenômenos que se relacionam com a pressão antrópica no

curso médio e o nível de conscientização ambiental da população.

Figura 2 – Região urbanizada da bacia do Riacho Fundo (Imagem obtida em GoogleEarth).

A Figura 3 ilustra região próxima à foz, com vegetação ripária abundante,

principalmente na margem esquerda. Essa região foi visitada, observando-se mata ciliar

bem formada, com dossel alto e fechado em alguns pontos; perceberam-se indícios de

fauna, como rastros de pequenos mamíferos, bem como grande quantidade de ruídos e sons

de pássaros. Percebe-se ainda a ocorrência de algumas lagunas, com abundante presença de

macrófitas. Nos modelos sobre essa região, representam-se mudanças na biodiversidade

aquática e terrestre, mudanças na vegetação ripária, produção de matéria orgânica e perda

associada a processos erosivos.

Figura 3 – Região da foz do Riacho Fundo (Imagem obtida em GoogleEarth).

No Anexo I encontra-se a descrição das características no pontos vistoriados na foz

e nascente, bem como fotografias tiradas de alguns pontos.

Um aspecto de destaque na Bacia do Paranoá é o grau de proteção ambiental: 45%

da área bacia está protegida por algum tipo de legislação. Em 16/06/88 foi criada, pelo

Decreto 11.138, a Área de Relevante Interesse Ecológico do Santuário de Vida Silvestre do

Riacho Fundo, com 480 hectares, localizada em uma poligonal que tem como pontos

referenciais a margem esquerda do córrego Guará, o trevo de acesso da EPAR, que liga o

Eixo Rodoviário Sul ao Aeroporto de Brasília, a Estrada Parque Dom Bosco e o trecho que

corresponde ao curso inferior e o estuário do ribeirão Riacho Fundo (Paredes, 2004). Nesse

mesmo ano, foi criada a Reserva Ecológica do Guará, pelo Decreto 11.262/88. No ano

seguinte, 1989, foi institucionalizada a área de Proteção Ambiental do Lago Paranoá pelo

Decreto 12055/89. Essas unidades de conservação (ARIE, Reserva Ecológica e APA)

fazem parte da Reserva da Biosfera do Cerrado, importante instrumento de conservação dos

ecossistemas. Foi ainda implementado, pela Lei 1.705 de 13 de outubro de 1997, o Parque

Ecológico e Vivencial do Riacho Fundo, com 532,24 hectares, que possui o objetivo de

preservar as nascentes do Riacho Fundo, manter a biodiversidade e sediar atividades de

recreação e de educação ambiental (Batista, 2004). Contudo, como se observou em saída de

campo, esse Parque Ecológico se encontra em estado de abandono. A proteção dessas áreas

não tem sido efetiva, pois as saídas de campo nas nascentes e na foz demonstraram que

essas unidades são extremamente vulneráveis à degradação, por falta de infra-estrutura,

falta de pessoal, entre outros fatores. Dada essa breve caracterização dos segmentos do

Riacho Fundo, para fins de modelagem as áreas acima serão agrupadas em três regiões:

nascente, curso médio e a foz.

Os seguintes fenômenos foram considerados relevantes para serem representados nos

modelos qualitativos :

a) Ocupação humana das margens, com substituição da vegetação nativa por áreas

antropizadas;

b) Assoreamento dos cursos de água, com carreamento de sedimentos e lixo;

c) Erosão com perda de matéria orgânica pelos solos e eutrofização;

d) Perda de biodiversidade terrestre e aquática;

e) Mudanças na evaporação e fluxo de água da nascente e lençol freático;

f) Degradação relativa ao desmatamento de vegetação ripária no Cerrado de maneira

geral;

g) Processo de tomada de consciência ambiental pela população ribeirinha;

No próximo capítulo são apresentados os fundamentos da modelagem ecológica e

do paradigma escolhido para o trabalho desenvolvido nesta Dissertação – o Raciocínio

Qualitativo.

Capítulo 4 – Conceitos relativos a modelos formais e o paradigma em

Raciocínio Qualitativo

4.1 - Modelos formais e modelagem em ecologia

Um modelo pode ser definido como uma representação abstrata de um aspecto da

realidade, que permite fazerem-se predições testáveis sobre os estados futuros do sistema

em situações diversas concernentes ao que foi representado (Haefner, 1996).

Modelos formais constituem a principal maneira de organizar conhecimentos sobre

domínios ecológicos, de maneira que possam ser processados computacionalmente.

Entretanto, a necessidade de integrar conhecimentos de diferentes áreas e o grande número

de variáveis envolvidas, muitas vezes não determinadas com precisão, colocam-se como

grandes problemas ao se procurar maneiras de se organizar, analisar e avaliar os dados

visando métodos de raciocínio automatizado sobre fenômenos ecológicos (Rykiel, 1989).

Modelos podem ser usados com três finalidades: 1) previsão, 2) monitoramento, e

3) compreensão (Haefner, 1996). A Figura 4 contribui para ilustrar esses tipos de uso.

Figura 4 – Diagrama da estrutura de um modelo.

Em modelos usados para previsão, são conhecidos os dados de entrada e a estrutura

dos sistema, e a função do modelo é produzir uma previsão como resposta. Nos modelos

usados para monitoramento, se conhece a estrutura do sistema e a resposta desejada, e

Entrada de Dados

Estrutura do Sistema

Resposta

busca-se conhecer os valores dos dados a serem usados na entrada para que a resposta

desejada seja obtida. Modelos usados para compreensão são aqueles em que, conhecidos os

dados de entrada e as respostas dadas pelo sistema, busca-se definir a estrutura do sistema.

Estes últimos, também conhecidos como modelos conceituais, são o foco deste trabalho

(Haefner, 1996). Embora o principal objetivo dos modelos aqui descritos seja contribuir

para a compreensão do sistema representado, pode-se dizer que também são modelos de

previsão, pois dada uma entrada (chamada de “cenário inicial”, como se verá abaixo)

investigam-se as previsões produzidas.

Cabe ressaltar que, freqüentemente, existem diversas formas de representar

problemas ecológicos, segundo diferentes paradigmas de modelagem, e que muitas vezes

não se pode dizer que haja uma maneira melhor de representar determinada situação.

Considera-se como sendo o melhor aquele modelo que, tendo seguido um paradigma

adequado, atinge os objetivos para os quais foi construído.

A modelagem computacional em ecologia tem mostrado grande crescimento nas

últimas décadas. Entre as principais abordagens da modelagem matemática, cita-se: a)

equações diferenciais, b) sistemas dinâmicos, c)modelos baseados em matrizes, d) cadeias

de Markov, d) automatos celulares, e) paradigma orientado a objetos (Salles, 1997).

Pesquisas em Inteligência Artificial têm sido usadas como poderosas ferramentas para a

modelagem ecológica. Essas tecnologias se baseiam, muitas vezes, na maneira como nós,

humanos, pensamos e sistematizamos o conhecimento.

A Inteligência Artificial, que investiga como automatizar e representar o raciocínio,

se iniciou na década de 50, a partir de vários trabalhos dos teóricos da computação, como

Turing, Newman, Newell, e diz respeito à se investigar a maneira como nós, humanos,

pensamos e resolvemos os problemas, e sobretudo como representar e implementar isso em

meios computacionais (Franklin, 2001). As áreas da Inteligência Artificial que nos

interessam neste trabalho são os sistemas especialistas e a representação de conhecimentos.

Um sistema especialista é um (ou vários) programas ou algoritmos que têm a

capacidade de resolver problemas em uma área específica do conhecimento, ou que têm a

capacidade de automatizar tarefas realizadas por humanos. A grosso modo, consistem de

uma base de conhecimentos, regras e procedimentos que fazem inferências sobre a base de

conhecimentos visando o objetivo a que se quer chegar. Esses sistemas especialistas lidam

geralmente com o que é chamado em computação de árvores de busca. As árvores de busca

descrevem o comportamento do sistema em que, a partir de um nó ou estado inicial se quer

chegar a um nó ou estado final. Ao se desenvolver um sistema especialista, normalmente

consulta-se uma pessoa especialista na área de interesse e investiga-se a maneira, via regras

e procedimentos, que essa pessoa usa para resolver os problemas que lhe são apresentados.

A grande vantagem dos sistemas especialistas em ecologia se refere à maneira de

como os ecologistas organizam, desenvolvem e implementam modelos. Os sistemas

especialistas ou ambientes de modelagem devem ser tais que o usuário, ou ecologista, se

concentre nos problemas ecológicos, não tendo que se debruçar sobre o funcionamento

procedural computacional.

A área voltada para a representação de conhecimentos diz respeito às diferentes

maneiras de representar determinados aspectos da realidade, como, por exemplo, um

problema ecológico, usando-se alguma linguagem formal. Consiste basicamente em se

transformar um problema partindo-se de uma descrição textual (em linguagem natural) para

uma linguagem formal.

Uma das linguagens formais mais usadas na implementação de programas em

Inteligência Artificial é a Lógica de Primeira Ordem, e sua implementação enquanto

linguagem computacional denomina-se Prolog ou Programação em Lógica. O Prolog é

uma linguagem declarativa que se presta bem aos desígnios de modelagem em ecologia

(Muetzelfeldt et al., 1989). A linguagem Prolog pode ser usada não somente para se

construir a base de conhecimento, mas também como uma maneira de se avaliar erros na

própria construção e especificação formal do modelo e para avaliá-lo (Robertson, 1994).

Existem vários paradigmas de modelagem; cada paradigma possui suas ferramentas

e cada ferramenta, seus primitivos de modelagem. A seguir, faz-se a justificativa do uso do

Raciocínio Qualitativo como o paradigma eleito para a construção de modelos conceituais

qualitativos no esforço de modelagem aqui descrito.

4.2 – O uso de conhecimentos qualitativos em modelos ecológicos

Os modelos tradicionalmente usados em ecologia, baseados em abordagens

numérico-matemáticas, requerem conjuntos de dados completos e de boa qualidade, pois

buscam representações precisas da realidade. Argumenta-se, porém, que essas condições

dificilmente são encontradas em ecologia. De fato, o conhecimento ecológico é vasto,

disperso e heterogêneo. Assim, os dados, quando existem, são geralmente incompletos,

imprecisos e representados qualitativamente. Conseqüentemente, faltam ferramentas

computacionais para organizar e raciocinar a partir da grande base de conhecimentos

ecológicos que vêm sendo acumulada ao longo do tempo (Rykiel, 1989). Em relação aos

métodos disponíveis para se avaliar dados ecológicos, há ainda um lapso referente a

técnicas para o uso de raciocínio automatizado. Em ecologia, o vasto conhecimento e o

número de variáveis envolvidas coloca-se como um grande problema ao se procurar

maneiras de se organizar, analisar e avaliar os dados visando métodos de raciocínio

automatizado (Rykiel, 1989).

De fato, como comentam de Kleer & Brown (1984), as pessoas conseguem, desde a

infância, resolver problemas complexos do mundo físico sem recorrer a nenhuma equação

ou a dados numéricos. Mesmo cientistas e engenheiros que usam freqüentemente modelos

matemáticos em seu trabalho recorrem a essas habilidades cognitivas para resolver

qualitativamente os problemas que encontram, tanto antes de selecionar o modelo adequado

para a solução de um problema, como depois de obter os resultados, para avaliar a correção

dos mesmos.

A construção de modelos gráficos é um importante meio para o aprendizado, sendo

os mapas conceituais um bom exemplo disso. Em particular, a compreensão de mecanismos

causais no comportamento de sistemas é de grande importância. As análises conceituais são

também importantes em um contexto onde o tratamento matemático não é adequado ou em

situações onde os usuários não estão familiarizados com as ferramentas matemáticas

(Gaines, 1995).

Nesse contexto insere-se a construção e o desenvolvimento de modelos qualitativos,

um processo muitas vezes complexo em que o modelador lida com vários aspectos a serem

representados (Machado & Bredeweg, 2003). Os modelos qualitativos podem cobrir uma

ampla gama de possibilidades de simulação e podem refinar predições qualitativas usando

informações numéricas, quando estas estão disponíveis (Kuipers, 1993). Assim é que

Guerrin (1991; 1992) acredita que a representação qualitativa do conhecimento pode

preencher espaços deixados pela modelagem tradicional.

Uma interessante maneira de analisar formalmente conhecimentos qualitativos em

ecologia foi descrita no trabalho de May (1973), que usa similaridades entre complexidade

e dinâmica na economia e ecologia; algumas classes de problemas focavam nas interações

entre as espécies em uma comunidade. Noble & Slatyer (1980) propuseram uma

abordagem qualitativa sobre sucessão em comunidades sujeitas a desastres periódicos,

como queimadas, focando na história de vida das plantas e na dominância de determinadas

espécies após a ocorrência do desastre. Pivello (1992) utiliza informações qualitativas

sobre o ambiente para sugerir mecanismos de manejo com o uso do fogo em áreas de

Cerrado, usando o sistema especialista FIRETOOL. Walker & Sinclair (1995)

desenvolveram bases de conhecimento e raciocínio automatizado a partir de conhecimentos

ecológicos de comunidades indígenas. Recentemente, McIntosh (2003) propôs uma

abordagem qualitativa para problemas de sucessão em comunidades.

Modelos relacionados a recursos hídricos que utilizam conhecimentos qualitativos

também foram descritos na literatura. De particular interesse para o desenvolvimento deste

trabalho são os estudos sobre a construção e uso de modelos qualitativos na gestão de

recursos hídricos e avaliação de impactos em usinas hidro-elétricas (Antunes et al., 1987;

amara et al., 1987).

Entre as várias abordagens que tratam de conhecimentos qualitativos, uma maneira

de representar um conhecimento do qual não se dispõe de valores exatos e variáveis

precisas é o Raciocínio Qualitativo, daqui para frente abreviado como RQ.

4.3 O Raciocínio Qualitativo

O Raciocínio Qualitativo é uma área da Inteligência Artificial (IA) que se preocupa

com a descrição das propriedades contínuas do mundo (tempo, espaço e quantidades),

usando um sistema discreto de símbolos para dar suporte ao raciocínio automatizado com

pouca informação (Araújo, 2005). As representações explícitas das relações de dependência

e do significado de cada estrutura do sistema têm potencial para oferecer meios necessários

para abordar aspectos da realidade sobre os quais não existem teorias consolidadas, apenas

conhecimentos do tipo ‘senso comum’, e (ou) não se tem dados numéricos de boa

qualidade. Além disso, o RQ pode representar, de maneira explícita, os princípios que

governam determinado domínio (ou seja, as leis fundamentais e as relações de causalidade).

Estes devem ser compreendidos para que se construam bases sólidas para o entendimento

dos fenômenos modelados e para posterior aplicação, quando possível, das tradicionais

abordagens de modelagem, baseadas em equações matemáticas.

O RQ se distingue dos modelos numéricos na medida em que formalizam valores

contínuos que o sistema adquire via intervalos e pontos não numéricos discretos, sendo as

simulações feitas sobre esses valores qualitativos (Bredeweg et al., 2005). O objetivo da

pesquisa em RQ é a construção de modelos que capturam o conhecimento de especialistas

na estrutura, comportamento e funcionalidade dos sistemas (Bredeweg et al., 2005. O

objetivo principal do RQ é capturar as habilidades necessárias ao desempenho de uma

variedade de tarefas. A obtenção de simulações qualitativas é apenas uma fração deste

conjunto de habilidades, que compreende seleção de modelos, composição, abstração,

compilação, comparação e análise de sensibilidade (Weld & de Kleer, 1990). Outro

aspecto importante é que, enquanto a simulação tradicional (matemática) produz como

resultado um comportamento do sistema, as técnicas de raciocínio qualitativo demonstram

os mais relevantes aspectos do comportamento. Essa propriedade é importante para tarefas

de modelagem que requerem compreensão de conexões entre mecanismos e

comportamentos (relações de causalidade) (Araújo, 2005).

Do ponto de vista teórico, três grandes abordagens se consolidaram como as

principais maneiras de construir modelos qualitativos: a abordagem centrada em

componentes (de Kleer & Brown, 1984), a abordagem centrada em processos (Forbus,

1984), e a abordagem centrada em restrições (Kuipers, 1986).

Na abordagem centrada em componentes (de Kleer & Brown, 1984), a realidade é

representada como sendo constituída de componentes que manipulam materiais e conexões

através das quais fluem os materiais, sendo o comportamento do sistema ditado pela

estrutura dos componentes e conexões. Cada componente é descrito por determinados

estados qualitativos, sendo que cada estado qualitativo descreve uma dada situação no

tempo. Essa abordagem praticamente não foi aplicada à modelagem ecológica (cf. Salles,

1997).

Na abordagem centrada em processos (Forbus, 1984), os sistemas físicos podem ser

pensados em termos de objetos (entidades) e suas propriedades, quantidades e relações, que

mudam pela ação de processos. A possibilidade de representar situações, descrever os

mecanismos que causam as mudanças e de representar explicitamente as relações de

causalidade são características que justificam a escolha dessa abordagem para a

representação de problemas ecológicos, como os tratados neste trabalho (cf. Salles, 1997).

Essa abordagem foi consolidada com a Teoria Qualitativa dos Processos (Forbus, 1984).

A abordagem centrada em restrições é a versão qualitativa dos conjunto de equações

diferenciais que descrevem um sistema, não havendo representação explícita das entidades

do sistema. Parte-se do fato que muitos sistemas podem ser convenientemente descritos por

um conjunto de parâmetros que variam, e funções que modelem essas variações, sendo

essencial a definição dos valores iniciais, os limites e os pontos de descontinuidade

(“landmarks”), sendo aqui também os espaços definidos em termos de pontos e intervalos

entre esses pontos, sendo as mudanças ocorrendo através de descontinuidades entre

intervalos ou vice-versa.

Nenhuma abordagem é completa, havendo alguns problemas relativos às três

abordagens (Salles, 1997). Na abordagem centrada em componentes tem-se que, muitas

vezes, não se consegue uma descrição adequada do sistema via topologia, fazendo-se

necessário apelar para fatores externos à descrição (quebra dos princípios da modularidade

e localidade), há também o problema da geração excessiva de estados via produto dos

estados anteriores, problema que pode ser resolvido usando-se heurísticas que eliminem os

estados que não satisfaçam a determinadas restrições. Na abordagem centrada em processos

há muitas vezes dificuldades em modelar o conhecimento do mundo e dificuldade em se

parametrizar a maneira em se trabalhar com a noção de inigualdades entre os valores.

Trabalhos de Crawford et al. (1990) e Bredeweg (1992) descrevem abordagens que seriam

combinações das três abordagens citadas acima.

Nos últimos 20 anos, o RQ se desenvolveu muito do ponto de vista teórico e

produziu aplicações em diversas áreas (Bredeweg & Struss, 2003). Os principais

desenvolvimentos teóricos podem ser encontrados na coleção de trabalhos originais

publicada por Weld & de Kleer (1990) e o estado da arte do RQ foi discutido no número

especial da revista AI Magazine, editado por Bredeweg & Struss e publicado no final de

2003.

Em áreas relacionadas à física e à engenharia, destacam-se aplicações do RQ à

robótica e visão, bem como ao diagnóstico de falhas em circuitos elétrico-eletrônicos

usados em indústrias, carros, aeronaves e foguetes. Aplicações à educação têm mostrado o

grande potencial do RQ para a comunicação de conhecimentos a estudantes em diferentes

estágios do desenvolvimento (Bredeweg & Forbus, 2003).

O uso de RQ em modelagem ecológica no Cerrado foi investigado por Salles

(1997), e trabalhos nessa área incluem representações de relações ecológicas entre

organismos de espécies diferentes (Salles et al. 2003) e o modelo de sucessão ecológica no

cerrado (Salles & Bredeweg, 1997). Uma revisão abrangente sobre aplicações de RQ em

dinâmica de populações e comunidades pode ser encontrada em Salles & Bredeweg (2003).

Os modelos qualitativos se mostraram adequados adequados a promover a

instrumentalização dos integrantes de Bacias Hidrográficas, condição-chave para a

implementação de uma gestão participativa de Recursos Hídricos nos termos da Lei nº

9433/97 (Saito, 2001).

De qualquer maneira, a forma de pensar em um problema ecológico como entidades

que mudam por ação de processos encontra grande respaldo enre os ecologistas (Walker &

Sinclair, 1995). Na seção seguinte, será detalhada a abordagem centrada em processos,

expressa na Teoria Qualitativa dos Processos (Forbus, 1984).

4.4 - A Teoria Qualitativa dos Processos

No contexto do Raciocínio Qualitativo, o objetivo básico da Teoria Qualitativa dos

Processos constitui o entendimento de como se modelar o senso comum (Forbus, 1984). De

acordo com a Teoria Qualitativa dos Processos, daqui para frente abreviada como TQP, as

mudanças são sempre iniciadas por processos e se propagam para todo o sistema através

das relações de dependências entre as quantidades. A Teoria Qualitativa dos Processos trata

de duas questões fundamentais : a maneira de se representar explicitamente os mecanismos

que desencadeiam as mudanças em um sistema; como se usar elementos que modelem as

relações entre os objetos do sistema, isto é, a estrutura do sistema, sobre o qual atuam os

processos.

Na Teoria Qualitativa dos Processos, os objetos são descritos de maneira estruturada

(Salles, 1997). Usa-se uma representação de árvore hierárquica de objetos, definida pela

expressão da língua inglesa “Is a”, ou seja uma entidade é “filha” de outra. O exemplo

abaixo mostra uma árvore hierárquica do tipo “Is a”, em que Riacho Fundo é um rio, e rio é

um corpo de água:

Figura 5 – Representação esquemática de hierarquia de entidades.

Algumas características de determinados objetos são relevantes para as simulações.

Essas características podem ser representadas por quantidades, sendo as quantidades

associadas a esses objetos. O diagrama a seguir mostra que a quantidade “Quantidade de

matéria orgânica” é uma característica do Riacho Fundo:

Figura 6 – Quantidade ligada a entidade.

Corpos de água

Rios

Riacho Fundo

Is a

Is a

Riacho Fundo

Quantidade de matéria orgânica

Possui

Os valores das quantidades são definidas, na TQP, pela magnitude e pela derivada.

A magnitude pode ser caracterizada, no senso comum, pela noção do quanto “algo é grande

ou pequeno” (Salles, 1997). A derivada se refere à noção de como determinada quantidade

muda. Por exemplo, a Quantidade de Matéria Orgânica presente no rio em um dado

momento pode ser média e estar crescendo. Tanto a magnitude quanto a derivada podem ter

sinais positivos e negativos. Isso significa que as derivadas indicam tanto a direção da

mudança quanto a velocidade que a quantidade está mudando. As quantidades representam

propriedades contínuas que mudam ao longo do tempo, e os valores adquiridos pelas

quantidades ao longo do tempo por um objeto definem a sua história, um conceito que será

abordado mais adiante (Forbus, 1984).

Uma questão fundamental na TQP refere-se ao mapeamento dos diferentes valores

que as quantidades podem assumir no mundo real em uma representação qualitativa. O

conjunto de possíveis valores que uma quantidade pode assumir em um modelo qualitativo

é chamado espaço quantitativo. Por exemplo, o espaço quantitativo para a Matéria

Orgânica presente no rio pode ser definido como {pequeno, médio, grande}. O espaço

quantitativo pode conter pontos e intervalos. Os pontos geralmente representam

discontinuidades ou mudanças abruptas nos valores (nesse caso, denominados pontos

limite). Por exemplo, a temperatura exata em que um líquido entra em ebulição; os

intervalos são contínuos. As derivadas dos modelos aqui descritos geralmente são {-,0,+},

ou seja, o valor decresce, se mantém estável ou cresce, respectivamente.

Cabe a ressalva que uma mesma quantidade pode ter vários espaços quantitativos,

dependendo do contexto e do cenário inicial. Por exemplo, a “quantidade de espécies” pode

ter o espaço quantitativo “zero, pequeno”, onde “zero” é um ponto e “pequeno” é um

intervalo, em uma margem canalizada de um ribeirão, ou “pequeno,médio,grande”, no caso

de uma margem não canalizada de um ribeirão (Salles, 1997).

Durante o processo de modelagem, é essencial pensar-se em espaços quantitativos

que facilitem a simulação, ou seja, espaços quantitativos simples, sem prejuízo para a

coerência do modelo. É interessante padronizar os espaços quantitativos que serão usados

em diversas definições de quantidades, ao invés de se definir um número grande de espaços

quantitativos.

Os espaços quantitativos podem ser definidos de maneira absoluta, como por

exemplo {pequeno, grande} ou de maneira relativa, como, por exemplo,

{abaixo_de_certo_valor, valor_padrão, acima_de_determinado_valor}. Geralmente, ao se

representar os processos, se explicita algum tipo de correspondência entre os valores dos

espaços quantitativos. Por exemplo: suponha-se uma situação em que as quantidades

“Quantidade de água” e “Quantidade de esgoto” estejam definidas como grande; esse fato

nada diz sobre o que significa uma quantidade de esgoto grande em relação a uma

quantidade de água grande. Caso se faça uma correspondência entre os espaços

quantitativos, fica explicitado o fato que “grande” da quantidade de esgoto é da mesma

magnitude ou ordem de grandeza que “grande” da quantidade de água (Forbus, 1984).

Nos modelos qualitativos baseados na TQP, são definidas quatro tipos de relação

entre as quantidades: igualdades e desigualdades, dependências causais, restrições

algébricas e relações funcionais.

As igualdades e as desigualdades relacionam os valores das quantidades em

determinado estado. São cinco: A > B, A >= B, A < B, A <=B, A=B. Isso significa que a a

magnitude da quantidade A é maior do que a de B, a magnitude da quantidade A é maior ou

igual a de B, a magnitude da quantidade A é menor do que a de B, a magnitude da

quantidade A é menor ou igual a de B e a magnitude da quantidade A é igual à de B. As

desigualdades e igualdades também pode se referir às derivadas das quantidades.

Normalmente as igualdades e desigualdades são colocadas como condição. Por exemplo, se

o valor da magnitude ou derivada de uma quantidade é maior do que o valor da magnitude

ou derivada de outra quantidade, então determinada influência ocorre.

A formalização da noção de causalidade é central para a geração de explicação nos

sistemas baseados em Raciocínio Qualitativo (Bredeweg et al., 2004). As relações causais

se dividem em duas categorias: influências diretas e indiretas, podendo ambas ser positivas

ou negativas. As influências podem ser positivas ou negativas, quando valores são

adicionados ou deduzidos, respectivamente, da variável de estado (Salles, 1997). A

dinâmica do sistema depende das influências diretas, e as influências diretas são causadas

por processos. Os efeitos dos processos se propagam por influências indiretas, também

chamadas proporcionalidades qualitativas (Forbus, 1984).

Sejam Q uma variável representativa do estado do sistema (uma variável de

estado) e R uma taxa, isto é, uma quantidade que deve ser adicionada ou subtraída da

variável de estado após um certo período de tempo. Na TQP, a influência direta de um

processo com taxa R sobre a variável de estado Q é representada por I+(Q, R), se a

influência é positiva e I-(Q, R), se a influência é negativa. As influências diretas

determinam o valor da derivada de variável de estado. Usando-se a notação das equações

diferenciais, pode-se dizer que I+(Q, R) corresponde a dQ/dt = .... +R ..... Por exemplo,

suponha que sejam lançados no rio 3kg/h de esgoto (R), e que este tenha recebido, até o

tempo t, 500kg de esgoto (Q). Nesse caso, I+(Q, R) significa que, depois de uma hora, 3kg

devem ser adicionados aos 500kg de esgoto que já estavam presentes.

Influências e proporcionalidades são direcionadas, ou seja, seus efeitos se

propagam na mesma direção (da causa para conseqüência). Nenhuma quantidade pode ser

influenciada direta e indiretamente de forma simultânea, sob pena de violar a cadeia causal

ou cadeia de causalidade que é uma das características essenciais da TQP (Forbus, 1984).

No caso de haver mais de uma influência sobre uma mesma quantidade, então os

resultados são combinados por adição, caso as influências sejam ambas do mesmo sinal

(positivo ou negativo). No caso de terem sinais contrários, a ambiguidade só é resolvida se

houverem informações adicionais, como, por exemplo qual magnitude possui maior valor.

No caso de não existir essa informação, todas as possibilidades de estados são explicitadas

nas simulações. A tabela abaixo mostra de uma maneira diagramática como é feita a

resolução de conflitos entre influências. As influências diretas estão representadas pela letra

“I”, e os sinais negativos ou positivos indicam influência direta negativa ou positiva,

respectivamente (essa convenção será adotada daqui para frente em todo o texto).

I+(Q, R1) I-(Q, R1)

I+(Q, R2) Os valores R1 e R2 são somados à

derivada de Q.

Depende de informações

adicionais, ou são gerados todas

as combinações entre estados.

I-(Q, R2) Depende de informações

adicionais, ou são gerados todas

as combinações entre estados.

Os valores de R1 e R2 são

subtraídos da derivada de Q.

Tabela 1- Resolução de influências.

Em uma simulação, após as mudanças devido às influências diretas terem ocorrido,

passa-se às mudanças devido às influências indiretas, que consiste na propagação das

mudanças iniciadas pelas influências diretas. Seja o exemplo em linguagem formal, em que

Q1 e Q2 representam as quantidades com suas respectivas magnitudes e derivadas, e P+

representa uma influência indireta, ou proporcionalidade, positiva: P+(Q1,Q2).

Matematicamente, isso significa que existe uma função monotônica (que não

necessariamente é conhecida) que determina a mudança em uma quantidade Q2 baseada na

mudança em outra quantidade Q1, ou seja, a derivada de uma quantidade possui o mesmo

valor da derivada da outra (Salles, 1997), ou possui valor contrário caso a

proporcionalidade seja negativa P-(Q1,Q2). Por exemplo, sabe-se que a quantidade de

esgoto presente na área (Q1) influencia negativamente a concentração de oxigênio (Q2).

Nesse caso, a relação é representada por P-(Q2,Q1). A leitura dessa relação é a seguinte:

quando Q2 varia, Q1 varia na direção oposta. Assim, se Q2 aumenta, então Q1 diminui. A

resolução de conflitos para influências indiretas ocorre de maneira semelhante ao que foi

exposto acima.

Nota-se que tanto influências diretas (I) como proporcionalidades (P) têm

significado matemático e expressam relações de causalidade (Forbus, 1984).

Outro tipo de relação é a correspondência, que estabelece equivalências entre

magnitudes ou derivadas de quantidades. Seja a seguinte correspondência em notação

formal: Cor((MatériaOrgânica, Alto),(Turbidez, Alto)); isso significa que, sempre que a

quantidade “MatériaOrgânica” estiver com valor alto, a quantidade “Turbidez” também terá

valor alto. É importante ressaltar a diferença conceitual entre correspondência e

proporcionalidade. Correspondências não expressam necessariamente relações de

causalidade. Nesse exemplo, se existisse uma relação indireta ou proporcionalidade entre

Matéria Orgânica e Turbidez, isso significa que há alguma função que relaciona ambas,

mas não significa necessariamente que, sempre que Matéria Orgânica tiver valor alto

Turbidez também o terá (Salles, 1997).

Em relação às restrições algébricas, uma relação algébrica entre duas magnitudes de

quantidades influência a derivada de uma terceira quantidade. Seja o seguinte exemplo

Q1=Q2-Q3. Isso significa que o valor da derivada de Q1 é influenciada pela diferença dos

valores de Q2 e Q3. Se Q2 é maior do que Q3, o valor de Q1 cresce, caso contrário o valor

de Q1 decresce; se as quantidades Q2 e Q3 são as mesmas, a derivada de Q1 permanece

constante.

Passaremos em seguida a dois conceitos fundamentais na TQP: as visões

individualizadas, ou visões (em inglês, views) e os processos. Ambos representam unidades

que combinam conhecimentos diversos sobre determinado fenômeno.

Pode-se dizer que cada visão é uma visualização de parte do sistema, podendo ser

usada para descrever estados do sistema. Uma visão consiste dos elementos descritos

acima, ou seja: os objetos e entidades envolvidos, as pré-condições, as restrições, as

quantidades e espaços quantitativos e as relações entre quantidades. As pré-condições são

assertivas a respeito das condições necessárias para uma determinada visão se tornar válida

ou ativa. As pré-condições relativas às quantidades dizem respeito a determinados valores

das quantidades necessárias para que a visão se torne ativa. As relações, em uma visão, são

as proporcionalidades e as correspondências; uma visão não possui influências diretas

(Forbus, 1984).

Por exemplo, considere a seguinte situação: seja uma visão em que a entidade “Rio

Principal” é um “Corpo de Água” . Para essa visão se tornar ativa em determinado estado

do sistema, é necessário que um processo referente ao carreamento de matéria orgânica

para o curso do rio principal esteja ativo. As quantidades envolvidas são o nível de turbidez

e a quantidade de matéria orgânica da água, que possuem espaço quantitativo de magnitude

{pequeno, médio, grande} e derivada {negativo, zero, positivo}. Outra condição para essa

visão se tornar ativa deve ser o fato de que a magnitude da quantidade de matéria orgânica

no rio em um determinado estado deve ser maior do que o valor “médio”. Há uma

proporcionalidade positiva entre a turbidez e a quantidade de matéria orgânica no rio

principal; há também correspondência de valores entre ambas quantidades.

Seja o seguinte diagrama:

Objetos envolvidos: Rio Principal

Isa(Rio Principal, Corpos de água)

Pré-Condições: o Processo “Erosão” ativo

Quantidades envolvidas: Turbidez – Magnitude {pequeno, médio, grande}

Derivada {negativo, zero, positivo}

Matéria Orgânica – Magnitude {pequeno, médio, grande}

Derivada {negativo, zero, positivo}

Condições relativas às quantidades: Magnitude da Matéria Orgânica > “médio”

Relações: P+(QmatériaOrgânica, Turbidez)

Corr(QmatériaOrgânica(baixo),Turbidez(baixo))

Corr(QmatériaOrgânica(médio),Turbidez(médio))

Corr(QmatériaOrgânica(alto),Turbidez(alto))

Diagrama 1 – Representação esquemática de uma visão.

As mudanças efetivamente ocorrem no sistema graças aos processos (Forbus, 1984).

A descrição dos processos é semelhante à descrição das visões, com a inclusão das

influências diretas, que causam as mudanças.

Na definição e implementação de processos e visões é importante uma estruturação

hierárquica e temporal (Salles, 1997). A estruturação hierárquica que dizer que processos

ou visões podem ser definidos como sub-casos de outros processos ou visões mais

genéricos. Seja o seguinte exemplo: o processo que define a perda de vegetação ripária é

um caso particular do processo que define mudanças na vegetação ripária. Em relação à

estruturação temporal, no ato de modelagem há de se levar em conta na cadeia causal, isto

é, as influências diretas e indiretas ocorrem seqüencialmente, sendo as primeiras pré-

condições para as outras.

Pode-se dizer que visões e processos incluem os elementos necessários que

representam conceitualmente, matematicamente e de maneira causal o comportamento do

sistema (Salles, 1997).

Para que um determinado processo ou visão se torne ativo, pode-se ter como

condição que um outro processo ou visão tenha sido ativado. Isso é feito, ao se

implementar, pela declaração direta do processo que condiciona.

Outro conceito importante em RQ é a noção de estado do sistema, definido como

um conjunto de proposições (acerca da descrição das relações entre os objetos e de um

conjunto típico de valores das quantidades) que caracteriza uma situação qualitativamente

distinta de outras em que o sistema pode ser observado, em um determinado instante do

tempo. Desse modo, essas características são necessárias e suficientes para definir como

aquele sistema se apresenta em determinado momento. O estado do sistema como um todo

em determinado tempo pode ser ainda definido por todos os processos e visões ativos

naquele dado tempo (Forbus, 1984).

Uma transição entre estados correponde à mudança de um estado para outro, sendo

que uma sequência de estados conectados por transições entre estados é chamada de

comportamento do sistema (Bredeweg, 2005).

Um cenário inicial constitui uma descrição estrutural do sistema a partir da qual se

inicia a transição de estados. Pode ser entendido como um estado do sistema definido a

priori, com os valores das quantidades definidos, bem como todos os demais aspectos

daquele estado (Bredeweg et al., 2005).

A temporalidade em TQP está ligada ao conceito de história. Esse conceito de

história foi desenvolvido por Hayes (1990). Histórias consistem de episódios (que ocorrem

em um espaço de tempo) e eventos, que são instantâneos, ou seja, ocorrem pontualmente no

tempo. A história de um objeto inclui a história de suas quantidades (como essas

quantidades evoluem), a história dos processos envolvidos e a história das visões usadas na

descrição das situações em que o objeto ocorre.

Uma das estratégias mais importantes na construção do modelo qualitativo é

chamada modelagem composicional (Falkenhainer & Forbus, 1991). Nesse caso, modelos

parciais, chamados fragmentos de modelo, que representam fenômenos ou aspectos mais

ou menos independentes, são combinados para constituir modelos maiores. Construir

modelos qualitativos é, portanto, construir conjuntos de fragmentos de modelo

(bibliotecas) a partir dos quais os modelos qualitativos podem ser formados. Essa

abordagem dá grande flexibilidade ao trabalho de modelagem, visto que pode-se usar o

mesmo conjunto de fragmentos de modelo para a construção de modelos sobre problemas

de complexidade crescente.

Diante do exposto, um algoritmo genérico para a descrição do funcionamento do

simulador qualitativo na TQP seria o seguinte (Salles, 1997):

a) O cenário inicial estabelece os objetos, as quantidades e os valores iniciais

envolvidos.

b) O simulador seleciona os fragmentos de modelo, de acordo com as pré-

condições, e cria o novo estado, com suas visões e processos definidos.

c) Os processos ativam as influências diretas. Posteriormente são ativadas as

influências indiretas.

d) As mudanças oriundas dos passos b) e c) são calculadas, sendo os novos valores

definidos. Isso representa possíveis novos estados no comportamento do sistema.

e)O processo b) de seleção de visões e processos para compor o(s) novo(s) estado(s)

do sistema.

f) Se, a partir de um dado estado, mais de uma estrutura de visões e processos são

possíveis, o simulador tenta usar informações adicionais para resolver a

ambiguidade, ou então apresenta todos os estados possíveis.

g) repetir os passos de b a f até que não haja mais mudanças possíveis.

A seguir, sendo dados os conceitos fundamentais da TQP, faz-se uma descrição das

ferramentas de modelagem e simulação usadas neste trabalho.

4.5 - As ferramentas computacionais (software) utilizadas

No presente caso, usam-se três ferramentas, denominadas: GARP (Bredeweg,

1992), um simulador qualitativo desenvolvido em Prolog; HOMER (Bessa Machado &

Bredeweg, 2002), um software que apresenta interfaces gráficas para construção de

modelos; e VISIGARP (Bouwer & Bredeweg, 2001), um software que mostra

diagramaticamente os resultados das simulações em GARP.

O modelo conceitual será implementado no simulador qualitativo GARP

(Bredeweg, 1992), cujo nome é um acrônimo para General Architecture for Reasoning in

Physics. Esse sistema especialista, escrito em Prolog, pode ser definido como uma

metalinguagem associada a uma máquina de inferência, que possibilita um processo de

raciocínio automatizado com sistemas de diversos domínios do conhecimento. O GARP

usa os seguintes blocos para a construção de modelos: entidades físicas simples e relações

estruturais entre elas; quantidades e espaços quantitativos (e as restrições), e sua variação

no tempo; diversos tipos de dependências entre as quantidades e seus valores. (Araújo,

2005). Esses blocos de construção de modelos, junto com os cenários iniciais, podem ser

especificados em uma biblioteca de fragmentos de modelo. Os cenários consistem

usualmente de uma descrição estrutural de um sistema e da definição dos valores iniciais de

algumas quantidades (Salles & Bredeweg, 1997).

Em GARP, os espaços quantitativos constituem-se em um conjunto ordenado de

pontos e intervalos que representam os valores possíveis para magnitude e derivada das

quantidades. Valores de espaços quantitativos de variáveis distintas podem ser relacionados

via desigualdades e correspondências.

Sendo HOMER a ferramenta em que o modelo é construído graficamente, essa

ferramenta será tratada em nível de detalhamento maior. O HOMER possui um pacote de

construtores e interfaces gráficas, bem como caixas de diálogos explicativas. Por meio dos

construtores, o conhecimento é representado através de diagramas. Os modelos qualitativos

são construídos a partir de partes, os fragmentos de modelo (FM), que são combinados para

formar modelos completos. Esses fragmentos de modelo são organizados em uma

biblioteca construída de forma incremental, iniciando com um núcleo de fragmento de

modelo que representam os conceitos mais elementares do sistema. Uma vez estabelecida a

biblioteca básica, novos fragmentos de modelo poderão ser agregados ao modelo, de modo

a permitir simulações mais complexas, incluindo outros fatores ou parâmetros ambientais.

Essa estrutura assegura que o número e a complexidade dos modelos a serem construídos

aumentem à medida em que a biblioteca cresce. A Figura 3 mostra a tela de abertura do

HOMER.

A interface da ferramenta é sensitiva ao contexto e restringe a possibilidade

a erros. Isso permite ao usuário estar livre de erros sintáticos e alguns erros semânticos (por

exemplo, ao se apagar uma determinada definição de uma quantidade, a ferramenta avisa

que essa quantidade está sendo utilizada em determinados fragmentos de modelo).

Contudo, muitas vezes o usuário não se dá conta de efeitos colaterais de um erro cometido,

por exemplo, ao alterar um determinado fragmento de modelo certamente os efeitos se

espalham por outros fragmentos de modelo e, nesse caso, não há como a ferramenta

perceber o erro e impedir o erro semântico (Machado & Bredeweg, 2003). Abaixo é

mostrada a Figura 7, uma tela de advertência no HOMER, segundo a qual, ao se fazer uma

modificação em um fragmento de modelo, esta pode afetar outros fragmentos de modelo.

Em HOMER, para fazer distinções e não confundir o usuário, as condições aparecem com

cor vermelha e as conseqüências são de cor azul.

Figura 7 – Tela inicial do HOMER.

Figura 8 – Tela de aviso de erros no HOMER.

O HOMER permite a implementação direta dos conceitos da TQP expostos acima.

A definição das entidades se dá de maneira estruturada, usando a hierarquia “is a” definida

em seção anterior. Isso significa que as entidades são definidas a partir de entidades mais

genéricas em direção às mais particulares. Seja, por exemplo, um curso de água que é

definido como “is a” em relação a uma entidade corpos de água, ou seja, a entidade curso

de água é uma entidade “filha” da corpos de água. Essa definição hierárquica permite a

herança, ou seja, as características, quantidades e processos definidos para um determinado

objeto são herdados pelos “objetos-filhos”. A estruturação utilizada permite ainda a

extensão do modelo e o seu reuso, que são características fundamentais do processo de

modelagem. Abaixo se vê uma tela em Homer dos objetos definidos segundo a árvore

hierárquica “is a”.

Figura 9 – Árvore de entidades no HOMER.

No HOMER, são estabelecidos alguns aspectos externos de objetos e entidades para

relacioná-los quando não estão ligados hierarquicamente, e também para facilitar a

compreensão do modelo e sua estrutura. São, de fato, relações entre os objetos que afetam o

processo, sendo classificadas como: a) atributos: aspectos particulares de determinados

objetos b) configurações: aspectos de relações entre dois objetos ou entidades. Os atributos

são caracterizações para uma única entidade, por exemplo, o atributo “Riacho Fundo” se

liga à entidade “Rio”. As configurações ligam duas entidades ou objetos que não possuem

ligação hierárquica. No presente caso, não se faz uso de atributos. Ao serem definidas as

configurações, deve-se sempre fornecê-las em todos os fragmentos de modelo e cenários

para o simulador interpretar como condições necessárias para uma dada simulação.

Outro primitivo de modelagem que define condições em HOMER são os

pressupostos. Os pressupostos são rótulos que determinam explicitamente que um certo

fragmento de modelo deve ser chamado em um cenário inicial ou em outro fragmento de

modelo. O pressuposto aparece no fragmento de modelo e aparece no cenário inicial ou em

outro modelo, indicando, dessa maneira, que aquele fragmento de modelo específico deve

ser chamado naquele cenário inicial. Os rótulos dos pressupostos são também declarados à

maneira de uma árvore hierárquica, como mostra a Figura 10, apresentada a seguir.

Existem pressupostos que são definidos a priori na ferramenta HOMER. Entre eles,

são usados aqueles que definem uma quantidade como externa (via pressuposto

exogenous), sendo que a árvore hierárquica de pressupostos define cinco tipos para

exogenous: crescente, decrescente, oscilatório, estático e livre.

A seguir é mostrada uma porção da árvore hierárquica de definição dos

pressupostos no HOMER

Figura 10 – Tela em HOMER para a árvore hierárquica dos pressupostos.

Abaixo seguem as Figuras 11 e 12 de um pressuposto que é declarado em um

fragmento de modelo e chamado em um cenário inicial, respectivamente.

Figura 11 – Exemplo em que o pressuposto “Aguanascentediminuindo” é declarado em fragmento de modelo.

Figura 12 – Exemplo em que três pressupostos são declarados no cenário inicial.

Outro fator importante na construção dos modelos qualitativos em HOMER é a

possibilidade de se classificar os objetos bem como suas quantidades como condições e

conseqüências. As condições expressam os objetos ou quantidades que devem existir,

estarem declarados ou terem sido ativados para um determinado processo ter início, ou seja,

objetos ou quantidades que devem estar presentes no cenário inicial ou em outro fragmento

de modelo à medida em que a simulação avança. As conseqüências representam os objetos

ou quantidades que são acionados após começar determinado processo, caso as condições

sejam satisfeitas. Em um processo, é possível existir objetos como condições e suas

quantidades como conseqüências, ou seja, objetos que participavam do modelo antes do

início do processo, porém suas quantidades e a relação (desigualdade) entre elas

começaram a ter relevância após ter começado o processo (Correia, 2003). A Figura 13 a

seguir mostra um fragmento de modelo em que as quantidades manejo e desmate são

colocadas como condição, e o fluxo de crescimento da vegetação é colocado como

conseqüência.

Figura 13 – Quantidades Desmate e Manejo declaradas como condição (em vermelho), e Crescimentodavegetacao, declarada como conseqüência (em azul) em fragmento de modelo.

No aplicativo HOMER o espaço quantitativo é montado na opção quantity spaces,

conforme Figura 14.

Figura 14 – Tela de espaços quantitativos no HOMER.

No HOMER, as visões e processos são representadas como fragmentos de modelo.

Elaborados os objetos, as quantidades, os espaços quantitativos e as configurações e

atributos, têm-se os elementos necessários para a construção de três tipos de fragmentos de

modelo: estáticos (visões), dinâmicos (processos) e de agente. As definições para os

fragmentos estáticos e dinâmicos foram explicadas em seções anteriores. Os fragmentos de

modelo do tipo agente representam fenômenos externos ao modelo, como, por exemplo,

precipitação. Os fragmentos de modelo também são definidos de maneira hierarquica,

sendo que há fragmentos de modelo que são sub-tipos de outros. A seguir é mostrada uma

tela em HOMER em que se percebe a declaração dos fragmentos de modelo, seguindo a

estrutura hierarquica. Na Figura 15 percebe-se que os fragmentos “Desmatamais” e

“Manejamais” são filhos do fragmento “Manejodesmate”.

Figura 15 – Estrutura hierárquica para fragmentos de modelo em HOMER

A ferramenta utilizada para visualizar as simulações em GARP é o VISIGARP

(Bower & Bredeweg, 2001). Este provê interfaces gráficas que mostram entidades,

quantidades, espaços quantitativos, relações, fragmentos de modelo e detalham a transição

entre estados, mostrando como os valores das quantidades se modificam. Isso reflete a

história do sistema por um determinado caminho, em um determinado cenário inicial. O

VISIGARP possui ainda diversas outras alternativas, como, por exemplo, mostra o modelo

em código GARP. Entre todas as alternativas que o VISIGARP oferece, iremos nos ater à

tela principal, que mostra os nós ou estados gerados na simulação, a tela dos diagramas que

mostram as entidades, quantidades, relações, desigualdades e valores, e a tela dos

diagramas que mostram a história das magnitudes e derivadas das quantidades.

Para os modelos descritos, é apresentada, entre outras uma tela denominada

“dependências” em VISIGARP, em que temos a figura das entidades, configurações,

quantidades e suas relações causais, estando também representadas as inigualdades que

representem condições. A figura é obtida da simulação em VISIGARP, sendo: a) as

entidades representadas por caixas, b) as quantidades por figuras ovais, c) as influências

diretas positivas e negativas representadas por “I”, tendo o sinal positivo ou negativo

respectivamente, d) as influências indiretas (proporcionalidades) positivas e negativas

representadas por “P”, tendo o sinal positivo ou negativo respectivamente, e) as condições

de inigualdades representadas pelos respectivos sinais matemáticos, f) as correspondências

representadas por Q e g) as configurações (ou relação entre as entidades) por linhas ligando

as entidades. A Figura 13 ilustra uma tela de entidades e relações em VISIGARP.

Figura 16 – Exemplo de modelo causal contendo entidades, quantidades e relações, mostrado em tela de VISIGARP.

Seção 4.5 – A passagem da descrição textual para o modelo conceitual

No capítulo 2 foram discutidas características referentes a bacias hidrográficas,

vegetação ripária, a bacia do Riacho Fundo, entre outras. Nesta seção, trata-se do processo

de modelagem, segundo o qual os conceitos tratados em linguagem natural são

representados em linguagem formal, utilizando-se da Teoria Qualitativa dos Processos.

A construção de um modelo qualitativo a partir de uma situação, ou de uma

descrição textual, é um processo que consiste em diversas etapas. Abaixo segue uma

descrição estruturada (Bredeweg et al, 2005):

a) Orientação e especificações: estabelecimento do que irá ser modelado, o porquê e de que

maneira.

b) A escolha da maneira como implementar e descrição do modelo estrutural: identificação

da estrutura do sistema em implementação e de seus constituintes.

c) O comportamento do modelo: as especificações gerais que devem constar no modelo e

que refletem os objetivos desse modelo.

d) O detalhamento da estrutura do modelo: as especificações detalhadas que capturem o

objetivo do modelo.

e) Implementação: passagem do modelo conceitual para o modelo no sofware a ser

utilizado; testes, correções e otimizações através de simulações e debugging.

f) Validação do modelo: verificação via testes se o modelo cumpre o objetivo proposto.

g) Documentação do modelo: redação de texto que documente detalhadamente todos os

processos supra-citados, bem como demais aspectos pertinentes.

Os passos “c” e “d” descritos acima constituem a construção do modelo conceitual,

ou a passagem de uma descrição textual da situação para a sua descrição diagramática.

Uma das metodologias utilizadas para transformar uma descrição textual em um

modelo conceitual é o uso de mapas conceituais (Gaines, 1995). Um mapa conceitual,

também denominado mapa ou gráfico de entidades e relações, constitui a representação

gráfica de uma situação através dos nós, que representam conceitos, e arcos, que

representam relações entre esses conceitos (Bredeweg et al, 2005). Abaixo é apresentada a

figura de um mapa conceitual simplificado, que descreve uma situação para a microbacia

do Riacho Fundo:

Figura 17 – Mapa conceitual simplificado da bacia do Ricaho Fundo.

Os passos adotados para, a partir de uma descrição textual, construir-se um mapa

conceitual que será traduzido em um modelo são apresentados a seguir (Jacobson, 1992):

a) Em uma descrição textual, as entidades correspondem aos substantivos de uma frase.

Logo, é necessária a definição e a escolha das entidades a serem representadas, a

estruturação das entidades e sua hierarquia, e a definição de como uma entidade está ligada

a outra, a partir do discurso em questão.

b) Definição dos objetos a serem representados, que são instâncias de entidades. Por

exemplo, textualmente os substantivos próprios ou aqueles definidos por um artigo são

instâncias de substantivos comuns.

c) Definição dos atributos das entidades. Isso, em uma descrição textual, corresponde aos

adjetivos que se ligam aos substantivos.

d) Dos atributos enumerados, muitos são quantificados, ou seja, são quantidades

relacionadas às entidades. Também é importante definir que valores essas quantidades

poderão assumir, ou seja, os seus espaços quantitativos.

Núcleos Urbanos Margem do Riacho Fundo

Esgotos

Matas Ciliares

Fauna Terrestre Nativa

Emitem

Abrigam

Vivem próximo

Protegem

Afetam

e) Definição dos processos, ou seja, como grupos de entidades se influenciam e se

relacionam. Isso textualmente, corresponde à maneira como os substantivos se relacionam,

como, por exemplo, através dos verbos.

f) Definição das restrições. Isso significa que determinados estados do sistema são

incoerentes, bem como determinados valores para quantidades, ou seja, algumas situações

são absurdas ou incoerentes e nunca poderão ocorrer.

Constroem-se fragmentos de modelos e modelos simples a partir da descrição

textual, que, progressivamente, vão sendo testados, incrementados e reunidos para formar

versões finais de modelos de simulação sobre problemas mais complexos. Isso faz com que

erros sejam corrigidos e depurados gradativamente e também que se evitem as chamadas

“explosões combinatórias”, situações em que o número de combinações possíveis entre

variáveis torna-se computacionalmente intratável. Pode-se dizer que um modelo qualitativo

raramente constitui um produto acabado, pois sempre é possível acrescentar novos

fragmentos de modelo e, assim, representar novos conhecimentos sobre o sistema . Logo,

toda modelagem constitui um processo em contínuo crescimento e aprimoração, em que

versões vão sendo sucessivamente construídas, testadas e validadas. Na seção seguinte é

descrito o modelo propriamente dito.

Capítulo 5 – A construção e simulação dos modelo a serem apresentados

5.1 – Considerações iniciais

Diante da dificuldade em construir um único modelo que representasse todos os

fenômenos, foram construídos quatro modelos, a saber:

.

a) “baciariachofundo”, que representa os fenômenos: ocupação da Bacia do Riacho Fundo,

com aumento da pressão antrópica e o início do processo de conscientização e educação

ambiental; alterações nos fluxos dos corpos de água, como lençol freático, nascente e curso

principal; produção e perda de matéria orgânica associado ao processo erosivo;

b) “erosão”, que representa processos de enxurrada e processos erosivos;

c) “desmatamento”, que representa o fenômeno genérico de desmatamento em bacias do

cerrado;

d) “baciariachofundo2”, que representa diversos fenômenos, traçando um panorama

comparativo com os outros modelos.

A escolha das entidades para os modelos partiu dos pressupostos dos fenômenos a

serem representados, que estão descritos no início desta seção. Na escolha das entidades,

pensou-se em aspectos implementacionais, ou seja, em um conjunto de entidades e

quantidades que simplificassem a representação, sem prejuízo para sua coerência. Optou-se

por um número restrito de entidades genéricas, lembrando que o modelo também poderá ser

estendido a outras bacias hidrográficas semelhantes. Nas seções seguintes são descritas as

árvores de entidades para cada modelo desenvolvido e apresentado.

A escolha das quantidades teve como base a identificação dos processos

representados, de modo a refletir as observações de transformações ocorridas ao longo do

tempo em cada objeto. São também definidos os fluxos. Um fluxo é definido como algo

capaz de alterar o valor de uma quantidade. Desse modo, fluxos determinam a derivada que

altera o valor de uma variável, ou, segundo a TQP, fluxos representam influências diretas

sobre variáveis de estado.

A definição de quantidades e fluxos inclui o espaço quantitativo, que representa os

valores possíveis dentro da caracterização dos estados qualitativos mostrados nos modelos.

Procurou-se simplificar os espaços quantitativos, tendo sido definidos três espaços

quantitativos para fluxos e três para quantidades incluídas em todos os modelos. Os espaços

quantitativos adotados estão descritos a seguir:

Espaço Quantitativo Justificativa Abreviatura

utilizada

{Negativo, Zero, Positivo} É utilizado para os fluxos, nos processos.

“Negativo” e “Positivo” são intervalos, “Zero” é

um ponto.

NzP

{Decresce, Zero, Cresce} Possui o mesmo significado que o espaço

quantitativo acima

DzC

{Pequeno, Médio, Grande} É utilizado para quantidades. “Pequeno” e

“Grande” são intervalos, “Médio” é um ponto

Pmg

{Baixo, Normal, Muito} Semelhante ao espaço quantitativo acima BnM

{Zero, Positivo} É utilizado para fluxos que representem

processos que permanecem inativos ou ativos.

“Positivo” é um intervalo, “Zero” é um ponto.

Mz

{Zero, Pequeno, Médio,

Grande}

Semelhante ao espaço quantitativo {Pequeno,

Médio, Grande}, porém com a inclusão do ponto

zero.

Zpmg

Tabela 2 – Espaços quantitativos escolhidos para os quatro modelos.

Certamente não será possível tratar de todas as quantidades, fragmentos de modelo

(processos e visões), restrições, pressupostos e desigualdades incluídos em todos os

modelos desenvolvidos. Serão descritos os principais fenômenos representados, os modelos

sobre os quais foram desenvolvidos e como esses fenômenos se inter-relacionam. A

descrição e as explanações sobre os fenômenos não é feita de maneira igual para todos, nem

no mesmo nível de detalhamento, dadas as diferenças de objetivos. Para cada fenômeno

representado, é feita uma breve explanação e justificativa, é mostrada a cadeia causal, as

entidades e as quantidades envolvidas, e são discutidos alguns aspectos de implementação.

Também é mostrada, para cada fenômeno representado, uma tabela que ilustra uma sinopse

dos principais primitivos em HOMER utilizados: entidades, quantidades, espaços

quantitativos, fragmentos de modelo e configurações.

Nas seções seguintes são apresentados os quatro modelos, sendo mostrada a árvore

hierárquica de entidades, as configurações, os diagramas causais, a tela de simulação e a

trajetória dos valores na simulação.

5.2) Modelo “baciariachofundo”

Nesse modelo são representados três fenômenos que correspondem a cenários

iniciais implementados em GARP: ocupação das margens e consciência ambiental;

mudanças no solo; e alterações no fluxo de água das nascentes e no lençol freático. A

Figura 18 mostra a árvore de entidades para esse modelo.

Figura 18 – Árvore hierárquica de entidades para o modelo “baciariachofundo”.

A seguir, será descrito cada fenômeno representado no modelo.

5.2.1 A Ocupação nas margens do Riacho Fundo e conscientização ambiental

As mudanças no uso e ocupação do solo na região são dadas pelos processos

migratórios e pelo crescimento vegetativo da população residente na bacia hidrográfica.

Certamente os processos de ocupação dependem da implementação de políticas públicas,

como, por exemplo, a proibição de se edificar em Área de Preservação Pernamente, como a

beira do córrego. Algumas dessas políticas públicas foram implementadas na microbacia do

Riacho Fundo, conforme informações de moradores do núcleo populacional correspondente

à invasão da CAESB, próximo à foz. Há cerca de dez anos foi realizada a desocupação das

margens de um lado da foz do Riacho Fundo. Os moradores foram deslocados para fora da

área de Área de Preservação Permanente, seguindo-se a recuperação da vegetação (foram

também plantadas espécies exóticas) . Esse processo não ocorreu na margem oposta, onde o

casario, ocupado em sua maioria por mansões, se estende até a margem do ribeirão, que,

nesse ponto, deságua no Lago Paranoá, afigurando-se um desrespeito às leis ambientais.

No modelo em questão não é feita diferenciação entre processos migratórios e

crescimento vegetativo, assim como não é feita diferenciação dos pontos específicos da

Bacia Hidrográfica que sofreram ocupação ou desocupação. São focados os pontos

referentes à margem correspondente à Área de Preservação Permanente que vem sofrendo

ocupação, e que originalmente era formada predominantemente por matas ciliares e de

galeria.

A título de exemplificação e melhor ilustração, são mostrados a seguir dois

fragmentos de modelo construídos em HOMER. Na Figura 16, é mostrado o fragmento de

modelo de processo genérico para ocupação das margens do Riacho Fundo. A partir desse

fragmento de modelo, são definidos fragmentos de modelo “filhos”. Na Figura 20 é

mostrado o fragmento de modelo em que o crescimento populacional decresce, com o

respectivo rótulo do pressuposto que poderá ser usada em um cenário inicial para explicitar

que esse fragmento de modelo será utilizado. Essa figura mostra ainda que esse fragmento

de modelo é “filho” do fragmento de modelo de fluxo populacional (mostrado em verde no

lado esquerdo da figura).

Figura 19 – Fragmento de modelo para fluxo populacional, no modelo “baciariachofundo”.

Figura 20 – Fragmento de modelo para fluxo populacional diminuindo, no modelo “baciariachofundo”.

Em relação ao fenômeno de conscientização ambiental, o que se nota na prática é

que a bacia ainda não possui comitê de gestão institucionalizado. Com efeito, a implantação

do Comitê da Bacia Hidrográfica do Lago Paranoá se arrasta há quatro anos (Salles, 2001).

O grau de envolvimento da sociedade é variável de região para região. Próximo à invasão

da CAESB, na região onde o Riacho Fundo desemboca no Lago Paranoá, nota-se que existe

mobilização da população em torno de uma bica de água. A população utiliza-se dessa bica

principalmente para lavagem de roupa, utensílios e abastecimento.

Como acontece em outras regiões, o envolvimento da sociedade civil geralmente se

inicia quando os problemas ambientais começam a afetar diretamente a população, como

exemplificado no caso da bica de água. No modelo, seguindo a cadeia causal, a tomada de

consciência da população leva à prática de manejo. É mostrado, na Figura 21, o cenário

inicial para esse fenômeno e, na Figura 22, tela obtida em VISIGARP para as entidades,

quantidades e cadeias causais.

Figura 21 – Um dos cenários iniciais do modelo “baciariachofundo”, com valores definidos para quantidades e com a apresentação de quatro pressupostos, no canto superior esquerdo da figura.

Como se nota na Figura 21, no cenário inicial são ilustradas as entidades, a

configuração envolvendo outras entidades, as quantidades, os valores iniciais e os

pressupostos. Em relação aos valores iniciais, quase todos são colocados no valor “médio”;

a educação é colocada como “mais”e o crescimento populacional como “negativo”. Isso

está de acordo com os pressupostos declarados de população diminuindo e existência de

consciência ambiental, respectivamente. Nos fragmentos de modelo em que esses

pressupostos estão declarados a população decresce e o fluxo de consciência ambiental é

maior que zero.

Figura 22 – Modelo causal e relações entre quantidades do modelo “baciariachofundo”, inclusive o fenômeno de consciência ambiental, adquirida pelo processo de educação ambiental.

A seguir é descrita a cadeia causal do modelo “baciariachofundo” relativa a ocupação das

margens e à consciência ambiental:

a) A taxa de crescimento populacional influencia diretamente (I+) a densidade

populacional, que, por sua vez, influencia indiretamente (P+) a pressão antrópica; esta

influencia indiretamente o desmatamento da vegetação; a quantidade desmatamento é

comparada com a quantidade manejo (sinal de desigualdade na derivada); a que tiver maior

variação irá influenciar a taxa de crescimento da vegetação; caso desmatamento seja maior,

influencia indiretamente e negativamente a taxa de crescimento da vegetação, que influi

diretamente a densidade da vegetação ribeirinha.

b) A educação ambiental (representada como taxa) influencia diretamente (I+) a

consciência ambiental da população, que influencia indireta e positivamente (P+) as

práticas de manejo. Caso a quantidade de manejo seja maior, irá influenciar positivamente a

taxa de crescimento da vegetação, que influencia a densidade da vegetação ribeirinha.

A tabela abaixo ilustra diversos aspectos do modelo e cenário apresentados, como:

fragmentos de modelo utilizados, entidades e configurações, entidades, quantidades,

espaços quantitativos, bem como explicações a respeito dos fragmentos de modelo.

Fragmento de modelo (FM)

Entidades e Configurações*

Entidades e Quantidades**, com respectivos Espaços Quantitativos, incluídas no FM

Observações

Fluxo populacional (FM – processo)

População População: Crescimento populacional (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} População: Densidade populacional {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra o processo que dá início à cadeia causal. Nesse caso, o fluxo populacional altera a derivada da densidade populacional.

Fluxo populacional diminuindo (FM – processo)

População População: Crescimento populacional (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} População: Densidade populacional {Pequeno, Médio, Grande}

Este é um FM “filho” do FM “Fluxo populacional”. Define-se aqui a situação em que o fluxo populacional decresce.

Educação ambiental População População: Educação ambiental (Fluxo) {Negativo,Zero,Positivo}

Este FM coloca o fluxo “Educação ambiental” como condição para outros FM.

Educação ambiental positiva

População População: Educação ambiental (Fluxo) {Negativo,Zero,Positivo}

Este é um “filho” do FM “Educação ambiental”. Neste fragmento de modelo define-se a situação em que o fluxo “Educação ambiental” cresce.

Educação ambiental acontecendo (FM – processo)

População População: Educação ambiental (Fluxo) {Negativo,Zero,Positivo} População: Consciência ambiental {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa o processo de tomada de consciência ambiental, em que o fluxo ‘Educação ambiental” faz aumentar a “Consciência Ambiental”.

Consciência manejo População População: Consciência ambiental {Pequeno, Médio, Grande} População: Manejo {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra como a conscientização leva a práticas de manejo na bacia hidrográfica.

Pressão antrópica População

População: Densidade populacional

Este FM mostra como a densidade populacional se relaciona com a pressão

{Pequeno, Médio, Grande} População: Pressão antropica {Pequeno, Médio, Grande}

antrópica.

Degradação População

População: Pressão antropica {Pequeno, Médio, Grande} População: Desmatamento {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra como a pressão antrópica gera desmatamento. Essas quantidades estão ligadas por correspondência, ou seja, irão apresentar os mesmos valores.

Afetando vegetação População influencia

Vegetação nativa

População: Desmatamento {Pequeno, Médio, Grande} População: Manejo {Pequeno, Médio, Grande} Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Esse fragmento representa as influências sobre o crescimento ou perda da vegetação. O desmate leva à perda de vegetação e o manejo exerce um aumento da vegetação nativa

Manejo População influencia

Vegetação nativa

População: Desmatamento {Pequeno, Médio, Grande} População: Manejo {Pequeno, Médio, Grande} Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Este fragmento, “filho” do FM Afetando a vegetação, mostra a situação em que o manejo é preponderante sobre o desmate. Isso significa que esse FM nem sempre será ativado, somente quando ocorrer a condição acima.

Fluxo densidade vegetacional

Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Este FM, que define a entidade e o respectivo fluxo “Crescimento da vegetação”, será usado como condição para outros FM.

Fluxo densidade vegetacional diminuindo

Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Esse fragmento, que é um “filho” do anterior, declara que o fluxo “Crescimento da vegetação” é negativo.

Densidade vegetal (FM – processo)

Vegetação nativa

Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Vegetação nativa: Densidade vegetação ribeirinha {Pequeno, Médio, Grande}

Mostra a influência do fluxo de crescimento ou perda da vegetação ribeirinha sobre a densidade desta.

Tabela 3 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de ocupação das margens e consciência ambiental.

Na tela que ilustra uma simulação (Figura 23) são mostrados 24 estados, entre os

quais existem diversas possibilidades de caminhos. Entre os caminhos possíveis, é

escolhido um que leve do nó inicial a algum nó terminal, como é mostrado pelas setas

vermelhas na figura. O caminho escolhido passa pelos estados [1,9,18 e 17].

Figura 23 – Simulação do modelo “baciariachofundo” para o cenário inicial em que existe conscientização ambiental.

Figura 24 – Trajetória dos valores para as quantidades no cenário de conscientização ambiental.

Dadas a Figura 23, que ilustra as entidades e relações incluídas no modelo

“baciariachofundo”, e a Figura 24, com a história dos valores de quantidades mostradas

acima, são caracterizadas as seguintes relações e mudanças nos valores de magnitudes e

derivadas das quantidades:

a) A quantidade de educação ambiental, que é um fluxo, permanece positiva, porém sem

mudanças. Como mostra a Figura, a consciência ambiental apresenta derivada positiva em

todos os estados, e atinge valor de magnitude grande no estado 17.

b) Como quantidade de consciência ambiental exerce uma influência indireta positiva no

manejo e ambas possuem correspondência entre espaços quantitativos, exibem a mesmas

histórias de valores para os mesmos estados.

c) O fluxo de crescimento populacional permanece negativo, porém sem mudanças. Como

esse fluxo exerce uma influência direta positiva sobre a quantidade de densidade

populacional, esta exibe crescimento negativo, atingindo o valor “pequeno” no estado 9.

d) A densidade populacional influencia positiva e indiretamente a pressão antrópica, porém

somente o faz quando apresenta valores maiores ou iguais a “médio”. Por isso, percebe-se

que a pressão antrópica tem derivada negativa no estado 1, permanecendo constante e

deixando de ser influenciada nos estados posteriores.

e) Como a pressão antrópica influencia indireta e positivamente o desmatamento , e ambos

possuem espaços quantitativos correspondentes, ambos irão apresentar as mesmas histórias

de valores para os mesmos estados.

f) O desmatamento e o manejo colocam proporcionalidades qualitativas sobre o fluxo de

crescimento da vegetação. A primeira é uma influência negativa e a segunda, influência

positiva sobre o fluxo. Na resolução de influências (capítulo 4), essas influências são

comparadas e prevalece aquela de maior valor, no presente caso, o manejo. Logo, o

crescimento da vegetação apresenta crescimento positivo e adquire valor positivo no estado

9.

g) A densidade de vegetação é influenciada direta e positivamente pelo fluxo de

crescimento da vegetação, crescendo a partir do estado 9 e adquirindo valor “grande” no

estado 18.

5.2.2 Mudanças no solo

A compreensão de fenômenos relativos às mudanças na composição do solo no

ambiente ribeirinho é de grande importância no contexto de gestão de bacias hidrográficas.

As mudanças no solo, como perda de horizontes e de matéria orgânica, afiguram-se de

difícil reversão e afetam diretamente a vegetação que depende de matéria orgânica para se

desenvolver. Também afetam diretamente o curso de água, levando a alterações nas

propriedades físico-químicas da água, como, por exemplo, aumento da turbidez, e aumento

da concentração de matéria orgânica, com efeitos sobre os níveis de oxigênio dissolvido na

água. Ressalte-se que, nas saídas a campo, foram vistos vários pontos de erosão no Riacho

Fundo.

A matéria orgânica constitui a camada mais superficial do solo, e é essencial aos

mecanismos ecológicos. Entre os elementos que controlam seu fluxo, optou-se por

representar a produção pela vegetação e sua a perda por carreamento devido ao

escorrimento superficial das águas. Não foram incluídos os decompositores, pelo fato de

que isso iria fugir dos objetivos desse modelo.

O fragmento de modelo representado na Figura 25 mostra tela de HOMER sobre a

influência da vegetação ripária sobre a produção de matéria orgânica. Nesse fragmento de

modelo nota-se ainda que, para que a densidade de vegetação ribeirinha influencie o fluxo

de matéria orgânica, essa quantidade tem de ser maior ou igual a “médio”. Isso quer dizer

que, conceitualmente, caso a densidade de vegetação seja pequena, não haverá influência

da densidade de vegetação sobre o fluxo de matéria orgânica e, do ponto de vista

computacional, o fragmento de modelo não será ativado. Nota-se também a

correspondência entre o valor “grande” de densidade de vegetação ribeirinha e “positivo”

no fluxo de matéria orgânica, ou seja, sempre que a densidade de vegetação nativa às beiras

do córrego é grande, temos um fluxo de matéria orgânica no sentido crescente.

Figura 25 – Fragmento de modelo incluído no modelo “baciariachofundo” representando a influência da vegetação ripária sobre a produção de matéria orgânica.

Além da produção de matéria orgânica devida à presença de vegetação, o modelo

mostra como a quantidade de matéria orgânica influi no crescimento vegetal, e como a

quantidade de matéria orgânica influi na água a ser infiltrada (do montante que chega ao

solo, considera-se que uma fração escorre e a outra se infiltra). Por sua vez, a água

infiltrada também influencia o crescimento vegetal, e a densidade de vegetação nativa

influencia a quantidade de água escorrida, pois, quando o solo perde a proteção oferecida

pela vegetação, a tendência da água é o escorrimento. Essas relações estão explicitadas na

Figura 26, obtida de simulação em VISIGARP, sendo as convenções utilizadas nas figuras

as mesmas para o fenômeno representado anteriormente (capítulo 4).

Figura 26 – Modelo causal e relações entre quantidades sobre o fenômeno de perda de matéria orgânica, incluída no modelo “baciariachofundo”.

A seguir é descrita a cadeia causal relativa a mudanças no solo para o modelo

“baciariachofundo”:

a) A quantidade de água das chuvas exerce influencia indireta positiva (P+) sobre a

quantidade de água infiltrada, e esta exerce influencia sobre a taxa de crescimento

da vegetação; essa taxa influencia diretamente (I+) a densidade da vegetação

ribeirinha, que, por sua vez, influencia o fluxo de matéria orgânica; finalmente, o

fluxo de matéria orgânica influencia diretamente a quantidade de matéria orgânica.

A quantidade de matéria orgânica, por sua vez, influencia o crescimento da

vegetação. Dessa maneira, percebe-se o fechamento em círculo da cadeia causal

(feedback).

b) A quantidade de água das chuvas exerce influencia indireta positiva sobre a

quantidade de água escorrida, e esta exerce influência indireta negativa (P-) sobreo

fluxo de matéria orgânica; o restante da cadeia causal foi explicado acima.

Abaixo é mostrada a tabela referente a esse fenômeno e cenário inicial, de acordo

com a padronização utilizada para o fenômeno e cenário inicial anterior:

Fragmento de modelo (FM)

Entidades envolvidas e

Configurações

Quantidades / Fluxos, com respectivos Espaços Quantitativos, incluídos no FM

Observações

Água que chega ao solo

Chuva cai sobre

Solos

Chuva: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Água escorrida {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra como a pluviosidade afeta a quantidade de água escorrida nos solos. A correspondência entre os valores pequenos significa que, quando a pluviosidade é pequena, a quantidade de água escorrida será pequena.

Água que chega ao solo infiltrada

Chuva cai sobre

Solos

Chuva: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Água infiltrada {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM descreve como a pluviosidade afeta a quantidade de água infiltrada nos solos. A correspondência entre os valores pequenos significa que, quando a pluviosidade é pequena, a quantidade de água infiltrada será pequena.

Perda matéria orgânica

Solos Solos: Água escorrida {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Fluxo matéria orgânica (fluxo) {Negativo,Zero,Positivo}

Este FM mostra como a água escorrida faz com que haja perda de matéria orgânica. A correspondência mostra que alto valor de água escorrida leva obrigatoriamente a um fluxo negativo de matéria orgânica.

Água infiltrada afetando vegetação

Vegetação nativa protege Solos

Solos: Água infiltrada {Pequeno, Médio, Grande} Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo,Zero,Positivo}

Este FM mostra como a quantidade de água infiltrada afeta o crescimento da vegetação. O fragmento de modelo “Aguaquechegaaosoloinfiltrada” tem que estar ativado (condição).

Densidade vegetal (FM – processo)

Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Vegetação nativa: Densidade vegetação ribeirinha {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra um processo que coloca influência do fluxo de crescimento ou da perda da vegetação ribeirinha sobre a densidade desta.

Produção matéria orgânica

Vegetação nativa protege

Solos

Vegetação nativa: Densidade vegetação ribeirinha {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Fluxo matéria orgânica {Negativo,Zero,Positivo}

Este FM mostra como a vegetação ribeirinha produz matéria orgânica. Um alto valor de “Densidade vegetação ribeirinha” leva obrigatoriamente a um fluxo positivo de matéria orgânica.

Matéria orgânica (FM – processo)

Solos Solos: Fluxo de matéria orgânica (Fluxo) {Negativo,Zero,Positivo} Solos: Quantidade matéria orgânica {Pequeno, Médio, Grande}

Esse processo representa a produção ou perda de matéria orgânica.

Matéria orgânica afeta vegetação

Vegeta nativa protege

Solos

Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo,Zero,Positivo} Solos: Quantidade matéria orgânica {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra como a quantidade de matéria orgânica afeta o crescimento da vegetação.

Tabela 4 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de erosão.

Na Figura 27 é mostrado o cenário inicial para essa simulação. A chuva é

considerada variável exógena. É colocado o pressuposto Exogenous increasing, que

significa que a chuva está aumentando. Como se vê na figura abaixo, a maioria das

quantidades é iniciada com valores intermediários, com exceção do fluxo de rebrota e

desmate que é colocado como decrescendo. Isso significa que há perda de vegetação, com

baixa produção de matéria orgânica, água escorrendo e perda de matéria orgânica.

Figura 27 – Cenário inicial para o fenômeno de perda de matéria orgânica, no modelo “baciariachofundo”.

A seguir, nas Figuras 28 e 29 são mostradas as telas com uma simulação e a

história dos valores de magnitudes e derivadas das quantidades representadas no cenário

sobre perda de matéria orgânica.

Nessa simulação são gerados 29 estados. Entre os caminhos possíveis, foi escolhido

um que levasse do nó inicial a alguma nó terminal, o caminho que passa pelos estados [1,

16, 21 e 22].

Figura 28 – Simulação para o cenário inicial relativo às mudanças no solos com o modelo “baciariachofundo”.

Figura 29 – Trajetória dos valores para o fenômeno de perda de matéria orgânica no modelo “baciariachofundo”.

A seguir são caracterizadas as relações e as histórias dos valores das quantidades,

mostradas nas figuras acima:

a) A cadeia causal acima se inicia com a pluviosidade, representada pela quantidade de

água; esta variável é exógena e declarada como crescente no cenário inicial, atingindo valor

“grande” no estado 16. Essa quantidade exerce impõe uma influência indireta positiva

sobre as quantidades de água escorrida e água infiltrada.

b) As quantidades de água escorrida e água infiltrada estão crescendo, influenciadas pela

quantidade de água; a água escorrida adquire valor “grande” no estado 16, e a água

infiltrada adquire valor “grande” no estado 21.

c) O fluxo de crescimento da vegetação é influenciado indireta e positivamente pela

quantidade de água infiltrada e quantidade de matéria orgânica. Como se nota, a água

infiltrada possui derivada positiva e a quantidade de matéria orgânica possui derivada

negativa. Portanto, há influências contrárias atuando sobre o fluxo de crescimento da

vegetação. Após a resolução de influências, esse fluxo começa crescendo no estado 1, muda

para estável no estado 16 e decresce nos estados 21 e 22.

d) Como a densidade de vegetação ribeirinha recebe influência direta e positiva do fluxo de

crescimento da vegetação, aquela quantidade decresce, atingindo valor “baixo” no estado

22.

e) Dado que o fluxo de matéria orgânica é influenciado indiretamente positivamente pela

densidade de vegetação ribeirinha e negativamente pela água escorrida, a primeira

quantidade decresce e a segunda cresce, não havendo conflito; o fluxo de matéria orgânica

decresce, atingindo valor “pequeno” no estado 16.

f) Dado que a quantidade de matéria orgânica é influenciada direta e positivamente pelo

fluxo de matéria orgânica, apresenta derivada negativa a partir do estado 16.

5.2.3 As alterações no fluxo de água das nascentes e no lençol freático

O fluxo das nascentes, no contexto de cerrado, se dá basicamente pela água das

chuvas que se acumula no solo, formando corpos de água subterrâneos (Ribeiro, 1998). A

cobertura vegetal, além de oferecer as condições edáficas e pedológicas para adequada

infiltração da água, protege fisicamente e quimicamente o solo da erosão, perda de

permeabilidade e ressecamento. É fato notório que o desmatamento, sobretudo em regiões

de nascentes e cabeceiras de rios, leva a mudanças (em prazos variáveis, dependendo do

contexto) no fluxo de água. Desse fato surgiu a necessidade de se incluir as margens dos

corpos de água como áreas de especial interesse, que foram legalmente definidas como

Áreas de Preservação Permanente. Esses fenômenos são de especial importância no

contexto do Cerrado, onde existe um extenso período de escassez de água e intensa

evaporação, ocasião em que a água subterrânea é responsável pelo abastecimento dos

corpos de água.

A Figura 30 ilustra um fragmento de modelo em que a quantidade de água das

chuvas impõe uma influência indireta positiva sobre o fluxo de água das nascentes e esta

recebe também influência indireta negativa da evaporação. As quantidades de água de

chuvas e evaporação de nascentes são colocadas como condição para que as influências

atuem e, por isso, aparecem em vermelho no fragmento de modelo.

Figura 30– Fragmento de modelo representando o fenômeno de secamento de nascentes no modelo “baciariachofundo”.

A seguir é mostrada a Figura 31, que representa entidades, relações e o modelo

causal dessa parte do modelo “baciariachofundo”.

Figura 31– Modelo causal, entidades e relações entre quantidades para o fenômeno de secamento das nascentes no modelo “baciariachofundo”.

A seguir é descrita a cadeia causal referente às alterações no fluxo de água das

nascentes e no lençol freático, para o modelo “baciariachofundo”:

a) A taxa de crescimento da vegetação influencia direta e positivamente a densidade de

vegetação ribeirinha, que, por sua vez, influencia negativamente a evaporação, tanto na

nascente como no lençol freático. A quantidade de evaporação na nascente é comparada

com a quantidade de água da chuva quanto às derivadas, e aquela que apresentar maior

valor exercerá influência sobre a taxa de fluxo de água das nascentes. Tanto o fluxo de água

do lençol freático como da nascente exercem influência direta positiva sobre a quantidade

de água da nascente. O fluxo de água do lençol freático exerce influencia direta positiva

sobre a quantidade de água do lençol freático.

b) A quantidade de água das chuvas influencia positivamente tanto o fluxo de água das

nascentes como do lençol freático. O restante da cadeia causal foi descrito acima.

Abaixo é mostrada a tabela referente a esse fenômeno e cenário inicial:

Fragmento de modelo (FM)

Entidades e Configurações*

Entidades e Quantidades**, com respectivos Espaços Quantitativos, incluídas no FM

Observações

Chovendo (Fragmento de agente)

Chuva Chuva: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande}

O objetivo desse FM é declarar a quantidade de chuva como variável exógena, usando o primitivo de modelagem “exogenous” implantado em HOMER. Representa um fator externo que irá iniciar uma cadeia de causalidade.

Chuva influenciando Chuva alimenta Corpos de água

Chuva: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande} Corpos de água: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Esse FM mostra como a quantidade de água precipitada alimenta o fluxo de água de corpos de água como as nascentes e o lençol freático.

Evaporação nascentes Chuva alimenta

Nascentes

Chuva: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande} Nascentes: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Nascentes: Evaporação {Pequeno, Médio, Grande}

Nesse FM são comparadas a quantidade de água precipitada e a evaporação. Caso a evaporação prevaleça, haverá uma influência negativa sobre o fluxo de água das nascentes; caso contrário haverá uma influência positiva.

Evaporando mais Chuva alimenta

Nascentes

Nascente: Evaporação {Pequeno, Médio, Grande} Nascente: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Chuva: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande}

Esse FM representa como a evaporação diminui o fluxo de água nas nascentes.

Evaporando menos Chuva alimenta

Nascentes

Nascente: Evaporação {Pequeno, Médio, Grande} Nascente: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Chuva: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande}

Esse FM mostra como a pluviosidade aumenta o fluxo de água nas nascentes.

Fluxo densidade vegetação Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da vegetacao (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Esse FM declara a entidade e o respectivo fluxo “Crescimentodavegetacao” como condições.

Fluxo densidade vegetação crescendo

Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da vegetacao (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Trata-se de um sub-caso do FM anterior, que declara que o fluxo “Crescimentodavegetacao” é positivo.

Densidade vegetação Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da Esse FM mostra a influência do

(Fragmento de Processo) vegetacao (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Vegetação nativa: Densidade vegetação ribeirinha {Pequeno, Médio, Grande}

fluxo de crescimento ou perda da vegetação ribeirinha sobre a densidade desta.

Evaporando Vegetação nativa protege

Nascente.

Vegetação nativa: Densidade vegetação ribeirinha {Pequeno, Médio, Grande} Nascente: Evaporação {Pequeno, Médio, Grande}

Esse FM mostra como a perda de vegetação ribeirinha leva à evaporação de água nas nascentes. Isso só ocorre quando a densidade da vegetação ribeirinha apresenta valores médios ou baixos.

Evaporação afetando lençol freático

Vegetação nativa protege

Lençol freático

Vegetação nativa: Densidade vegetação ribeirinha {Pequeno, Médio, Grande} Lençol freático: Evaporação {Pequeno, Médio, Grande}

Esse FM mostra como a perda de vegetação ribeirinha leva à evaporação de água no lençol freático. Isso só ocorre quando a densidade da vegetação ribeirinha apresenta valores médios ou baixos.

Fluxo densidade vegetação (FM – processo)

Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Esse FM declara que existe um fluxo “Crescimentodavegetacao”. A partir dele, são definidos FM “filhos” em que o fluxo é positivo, negativo ou zero.

Fluxo densidade vegetação diminuindo

Vegetação nativa Vegetação nativa: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Trata-se de FM “filho” do FM Fluxo densidade vegetação, representando a situação em que o fluxo “Crescimentodavegetacao” é negativo, levando à perda de vegetação nativa.

Quantidade água nascentes (FM – processo)

Lençol freático alimenta

Nascente

Lençol freático: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Nascente: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Nascente: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande}

Esse FM representa o processo em que o fluxo de água do lençol freático e da nascente alimenta a nascente, aumentando ou diminuindo sua quantidade de água.

Água geral (FM – processo)

Corpos de água Corpos de água: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Corpos de água: Quantidade água {Pequeno, Médio, Grande}

Esse fragmento representa o processo geral do fluxo de água nos corpos de água alimentar a quantidade de água. No presente caso, trata do fluxo de água a alimentar a quantidade de água do lençol freático.

Tabela 5 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de secamento de corpos de água.

A Figura 32 representa o cenário inicial descrito para o fenômeno de secamento

das nascentes. Notam-se os pressupostos: “Exogenoussteady”, de vegetação diminuindo e

de água de nascentes diminuindo. O pressuposto “Exogenoussteady” faz com que a

precipitação se mantenha estável durante a simulação.

Figura 32 - Cenário inicial para simular o fenômeno de secamento da nascente e do lençol freático. no modelo “baciariachofundo”.

Para esse fenômeno não é mostrada a tela de simulação, pelo fato de ser muito

grande o número de estados e caminhos entre estados produzidos, o que tornaria a tela de

difícil visualização. Foram gerados 44 estados, sendo escolhido o caminho que passa pelos

estados [1, 4, 42, 26, 20]. São mostradas a seguir as telas sobre a história dos valores das

quantidades.

Figura 33 – História dos valores para o cenário de secamento de água no modelo “baciariachofundo”.

A seguir são caracterizadas as relações e as histórias dos valores:

a) A cadeia causal se inicia pela precipitação, como na maioria das simulações. Nesse

cenário inicial, a quantidade de água referente à chuva é declarada como exógena, porém

estática no cenário inicial, com valor “pequeno”. Esse valor permanece ao longo dos

estados, como se observa na figura.

b) O fluxo de crescimento da vegetação é declarado como negativo, via pressuposto de

vegetação diminuindo. Isso faz com que a densidade de vegetação ribeirinha possua

derivada negativa ao longo de toda a história.

c) Como a densidade de vegetação ribeirinha influencia indireta e negativamente a

evaporação relativa a nascentes, essa quantidade apresenta derivada positiva, adquirindo

valor “grande” a partir do estado 4. Isso também acontece em relação à evaporação, relativa

aos lençóis freáticos, e essa quantidade também adquire valor “grande” a partir do estado 4.

d) A quantidade de água referente à chuva é uma influência indireta positiva sobre o fluxo

de água, tanto no lençol freático como na nascente. As quantidades de evaporação

referentes à nascente e ao lençol freático influenciam indireta e negativamente os

respectivos fluxos de água. Mas, como a quantidade de água referente às chuvas está

diminuindo e a evaporação está aumentando, não ocorrem conflitos. Portanto, o fluxo de

água das nascentes apresenta derivada negativa a partir do estado 1, adquirindo valor

negativo a partir do estado 4. O fluxo de água no lençol freático apresenta derivada

negativa a partir do estado 1, adquirindo valor negativo a partir do estado 42.

e) Como o fluxo de água na nascente influencia direta e positivamente a quantidade de água

nas nascentes, e o fluxo de água do lençol freático influencia direta e positivamente a

quantidade de água das nascentes, a quantidade de água relativa ao lençol freático passa a

apresentar derivada negativa a partir do estado 26 e valor negativo a partir do estado 20; e a

quantidade de água relativa às nascentes passa a apresentar derivada negativa a partir do

estado 4 e valor negativo a partir do estado 42.

5.3 Modelo “erosão”

O fenômeno de assoreamento e drenagem superficial

É sabido que a retirada da vegetação e a impermeabilização de áreas por superfícies

concretadas ou de asfalto, associadas à pluviosidade, levam a um quadro de enxurradas,

com diminuição de água infiltrada e aumento de água escorrida. Isso causa o aumento de

material transportado para os corpos de água, como a própria camada superficial do solo,

matéria orgânica, dejetos, entulhos e lixo. Dependendo da gravidade dos fatos, a enxurrada

pode causar sérios danos materiais (Philippi, 2004). Uma característica do Riacho Fundo é

o grau de urbanização variável, sendo maior no curso médio do rio. Esse quadro de

impermabilização reforça a possibilidade de enxurradas.

A Figura 34 ilustra o modelo causal, as entidades e dependências entre quantidades

para esse fenômeno.

Figura 34 – Modelo causal, entidades e relações entre quantidades para o fenômeno de erosão e enxurradas no modelo “erosão”.

A seguir é descrita a cadeia causal sobre o fenômeno de assoreamento e drenagem

superficial no modelo “erosão”:

a) A taxa de pluviosidade possui influência direta positiva (I+) sobre a quantidade de

chuvas (“chuva”), que influencia a quantidade de água escorrida, que influencia

indiretamente (P+) o fluxo de água das enchentes, que influencia diretamente a quantidade

de água deslocada. A quantidade de água deslocada influencia indiretamente positivamente

três quantidades: a taxa de erosão, a quantidade de lixo transportado e a quantidade de área

alagada (além de possuir correspondência com essa última, o que não aparece na figura). A

taxa de erosão influencia direta e positivamente a quantidade de terra removida, e esta

influencia a quantidade de danos materiais. A quantidade de lixo transportado influencia

indireta e positivamente a quantidade de danos materiais e a taxa de desmatamento, sendo

esta também influenciada pela quantidade de áreas alagadas. A taxa de desmatamento

influencia direta e negativamente (I-) a quantidade de matas ripárias.

b) A taxa de urbanização influencia diretamente e positivamente a área de solo

impermeabilizado, que influencia indireta e positivamente a água escorrida. O restante da

cadeia causal foi explicado acima.

A Figura 35 representa o cenário inicial descrito para o fenômeno acima. Como nos

cenários iniciais apresentados anteriormente, quase todas as quantidades são colocadas com

valores “médio”. A área de solo impermeabilizado é colocada com valor “pequeno”, para

que se possa ver a evolução dos valores em direção crescente. A taxa de urbanização e a

taxa de pluviosidade são colocados como “cresce”, e o fluxo de água de enchentes é

colocado como “zero”.

Figura 35 – Cenário inicial para simular os fenômenos de erosão e enxurrada, no modelo “erosão”.

Abaixo é mostrada a tabela referente a esse fenômeno e cenário inicial:

Fragmento de modelo (FM)

Entidades envolvidas e

Configurações

Quantidades / Fluxos, com respectivos Espaços Quantitativos, incluídos no FM

Observações

Pluviosidade (FM – Processo)

Clima Clima: Taxa de pluviosidade (Fluxo) {Zero, Cresce} Clima: Chuva {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa a queda da chuva como sendo o processo de pluviosidade. Trata-se do início da cadeia de causalidade.

Chuva e água escorrida

Clima influencia

Solos

Clima: Chuva {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Água escorrida {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra a quantidade de chuva influenciando a quantidade de água escorrida sobre os solos.

Água escorrida e enchentes

Solos Solos: Água escorrida {Pequeno, Médio, Grande} Fluxo de agua da enchente (Fluxo) {Zero, Cresce}

Este FM mostra a quantidade de água escorrida influenciando o fluxo de água de enchentes.

Água escorrida influenciando água em rios e lagos

Solos nas margens

Cursos de água

Solos: Água escorrida {Pequeno, Médio, Grande} Cursos de água: Água em rios {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra a quantidade de água escorrida influenciando a quantidade de água nos cursos de água. Estabelece-se a correspondência de valores, isto é, ambas as quantidades apresentam os mesmos valores

simultaneamente. Água deslocada geral Solos

nas margens

Cursos de água

Solos: Água deslocada {Pequeno, Médio, Grande} Cursos de água: Água em rios {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra a quantidade de água deslocada influenciando a quantidade de água nos cursos de água. Estabelece-se a correspondência de valores, isto é, ambas as quantidade apresentam os mesmos valores simultaneamente.

Impermeabilizando solos (FM – processo)

Núcleos urbanos influencia Solos

Nucleos urbanos: Taxa de urbanização (fluxo) {Decresce,Zero,Cresce} Solos: Área de solo impermeabilizado {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra`um processo que representa o modo como a urbanização leva à impermeabilização dos solos.

Impermeabilização e água escorrida

Solos Solos: Area de solo impermeabilizado {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra a área de solo impermeabilizado afetando a quantidade de água escorrida.

Deslocando água (FM – processo)

Solos Solos: Fluxo de água da enchente (Fluxo) {Zero, Cresce} Solos: Água deslocada {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa o processo de mudança da água deslocada pelo fluxo de água das enchentes.

Água deslocada e áreas alagadas

Bacia hidrográfica possui

Solos

Solos: Água deslocada {Pequeno, Médio, Grande} Bacia hidrográfica: Áreas alagadas {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa a área deslocada nos solos influenciando as áreas alagadas na bacia hidrográfica.

Água deslocada e lixo transportado

Núcleos urbanos influencia Solos

Solos: Água deslocada {Pequeno, Médio, Grande} Núcleos urbanos: Lixo transportado {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa a água deslocada nos solos influenciando a quantidade de lixo transportado nos núcleos urbanos.

Água deslocada e taxa de erosão

Solos Solos: Água deslocada {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Taxa de erosão (Fluxo) {Zero, Plus}

Este FM representa a área deslocada nos solos influenciando a taxa de erosão.

Áreas alagadas e contaminação

Bacia hidrográfica abriga

Núcleos urbanos

Bacia hidrográfica: Áreas alagadas {Pequeno, Médio, Grande} Núcleos urbanos: Taxa de desmatamento (Fluxo) {Decresce,Zero,Cresce}

Este FM mostra como as áreas alagadas contribuem para a perda de vegetação.

Lixo transportado e contaminação

Núcleos urbanos Núcleos urbanos: Lixo transportado (Quantidade) {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra como o lixo transportado afeta a taxa de desmatamento.

Núcleos urbanos: Taxa de desmatamento (Fluxo) {Decresce,Zero,Cresce}

Lixo transportado e danos materiais

Núcleos urbanos Núcleos urbanos: Lixo transportado {Pequeno, Médio, Grande} Núcleos urbanos: Danos materiais {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM estabelece a conexão entre o lixo transportado pela enchente e danos materiais nos núcleos urbanos.

Terra removida e danos materiais

Núcleos urbanos influencia Solos

Solos: Terra removida {Pequeno, Médio, Grande} Núcleos urbanos: Danos materiais {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa como a quantidade de terra removida causa danos materiais nos núcleos urbanos.

Terra removida e lixo tranportado

Núcleos urbanos influencia Solos

Solos: Terra removida {Pequeno, Médio, Grande} Núcleos urbanos: Lixo transportado {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa a correspondência entre a quantidade de terra removida e a quantidade de lixo transportado, tal que ambas as variáveis assumem simultaneamente os mesmos valores.

Perda de mata ripária (FM – processo)

Vegetação Vegetação: Taxa de desmatamento (Fluxo) {Decresce, Zero, Cresce} Vegetação: Matas ripárias {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra processo representa as mudanças na vegetação ripária, em que o fluxo “Taxa de desmatamento” determina mudanças na quantidade de vegetação ripária.

Tabela 6 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de enxurrada e erosão.

A simulação que se inicia nesse cenário gerou 18 estados, como se vê na Figura 36,

tendo sido escolhido o caminho que passa pelos estados [1, 2, 3, 4, 6, 14 e 13]:

Figura 36 – Simulação para o fenômeno de erosão e enxurrada no modelo “erosão”.

Abaixo se vê a Figura 37, que mostra a história dos valores das quantidades para o

caminho acima escolhido.

Figura 37 – Evolução dos valores para o modelo “erosão”.

Abaixo são caracterizadas as relações e as histórias dos valores das quantidades

mostradas nas Figura 37:

a) A cadeia causal se inicia com a pluviosidade e com o crescimento da população humana.

Ambas são colocadas com valor “cresce” no cenário inicial. Como crescimento da

população humana influencia diretamente a área de solo impermeabilizado, essa apresenta

derivada positiva e adquire valor “médio” no estado 4 e valor “grande” no estado 6. Como

a pluviosidade influencia direta e positivamente a quantidade de chuva, essa apresenta

derivada positiva e adquire valor “médio” no estado 4 e valor “grande” no estado 6.

b) Tanto a quantidade de chuvas quanto a área impermeabilizada são influências indiretas e

positivas sobre a água escorrida, além de apresentarem espaços quantitativos

correspondentes direcionados para água escorrida. Portanto, a água escorrida apresenta

derivada positiva e adquire valor “médio” no estado 4 e “grande” no estado 6.

c) Como a água escorrida influencia indireta e positivamente a água nos rios e o fluxo de

água de enchentes, e possui correspondência de valores com a água nos rios; a água em rios

apresenta derivada positiva e adquire valor “médio” no estado 4 e valor “grande” no estado

6. O fluxo de água de enchentes se inicia com valor zero e derivada positiva, adquirindo

valor “cresce” no estado 2.

d) O fluxo de água das enchentes exerce influência direta positiva sobre a água deslocada,

sendo que esta quantidade possui correspondência de valores com a quantidade de água

escorrida. Assim, a água deslocada apresenta derivada positiva e adquire valor médio no

estado 4 e valor grande no estado 6.

e) A água deslocada exerce influência indireta positiva e apresenta correspondência de

valores com as seguintes quantidades: água em rios, áreas alagadas e lixo transportado.

Todas essas quantidade se iniciam com valor “pequeno”, atingem valor “médio” no estado

4 e valor “grande” no estado 6. Além disso, a água deslocada exerce influência indireta

positiva sobre a taxa de erosão, que inicia a simulação com valores de magnitude e derivada

zero, mostra derivada positiva a partir do estado 2 e valor “cresce” a partir do estado 4.

f) A taxa de erosão exerce influência direta positiva sobre a quantidade de terra removida,

que apresenta derivada zero e valor “pequeno” nos três primeiros estados, derivada positiva

a partir do estado 4, valor “médio” a partir do estado 6 e valor “grande” a partir do estado

14.

g) Em relação à quantidade de lixo transportado, esta exerce influência indireta positiva

sobre a taxa de desmatamento e de danos materiais, além de possuir correspondência de

valores com esta última. A taxa de desmatamento começa com magnitude e derivada com

valor zero, adquire derivada positiva a partir do estado 2, e valor “cresce” a partir do estado

3, permanecendo com esse valor.

h) A taxa de desmatamento exerce influência direta negativa sobre a quantidade de matas

ripárias; essa quantidade apresenta-se com valor “grande” no início da simulação, possui

derivada zero nos três primeiros estados, passa a ter derivada negativa no estado 4, valor

“médio” no estado 6 e valor “pequeno” no último estado.

i) A quantidade de danos materiais é influenciada indireta e positivamente e possui

correspondência com as quantidades de lixo transportado e de terra removida. A quantidade

de danos materiais começa a simulação com valor “pequeno” e derivada zero, passa a ter

derivada positiva a partir do estado 2, valor “médio” a partir do estado 6 e valor “grande” a

partir do estado 14.

5.4 - Modelo “desmatamento”

O fenômeno genérico de desmatamento no Cerrado

Esse fenômeno é uma variante de alguns fenômenos mencionados acima, que

ilustram a degradação ambiental. Neste modelo é mostrado um quadro em que o

crescimento populacional descontrolado leva a um rápido aumento na população, com

surgimento de fazendas e carvoarias em área de Cerrado, que provocam aumento no

desmatamento e perda de vegetação arbórea e arbustiva. Isso, associado à pluviosidade,

leva a um aumento de água escorrida e à diminuição da água infiltrada, com perda de

matéria orgânica. Versão prévia desse modelo foi apresentada em Anjos & Salles (2005).

A Figura 38 mostra as entidades, quantidades e dependências causais

implementadas no modelo “desmatamento” para esse fenômeno.

Figura 38 – Modelo causal, entidades e relações entre quantidades sobre o fenômeno de desmatamento e exploração de carvoarias no modelo “desmatamento”.

A seguir é descrita a cadeia causal relacionada à exploração de carvoarias no

modelo “desmatamento”:

a) A taxa de crescimento da população humana influencia direta e positivamente a

densidade humana, e esta influencia as quantidades que representam os números de

fazendas e carvoarias. Ambas as quantidades influenciam indireta e positivamente a taxa de

desmatamento, que influencia direta e negativamente a densidade de árvores e a densidade

de arbustos. Ambas causam influência indireta positiva sobre a água infiltrada, e negativa

sobre a água escorrida. A quantidade de água escorrida exerce influência indireta positiva

sobre a quantidade de matéria orgânica removida.

b) A taxa de pluviosidade exerce influência direta positiva sobre a quantidade de chuvas,

que, por sua vez, influencia indireta e positivamente a quantidade de água escorrida. O

restante da cadeia causal foi descrito acima.

A Figura 39 apresenta um cenário inicial para esse modelo. Nesse caso, além dos

espaços quantitativos presentes nos outros modelos, utilizou-se o espaço quantitativo {zero,

pequeno, médio, grande}. A densidade humana, as carvoarias e fazendas são colocadas

inicialmente com valor “pequeno”, para se observar o seu aumento, sendo que é declarado

o pressuposto de população humana crescendo, que faz com que a densidade humana, as

fazendas e as carvoarias cresçam. O restante das quantidades recebe valor “médio”; o fluxo

de pluviosidade começa a simulação com valor “positivo” e a taxa de desmatamento com

“zero”, para que se observe sua evolução a partir do aumento de fazendas e carvoarias.

Figura 39 – Cenário inicial para o modelo “desmatamento”.

Abaixo é mostrada a tabela referente a esse fenômeno e cenário inicial:

Fragmento de modelo (FM) Entidades e Configurações*

Quantidades / Fluxos, com respectivos Espaços Quantitativos, incluídos no FM

Observações

Crescimento da população (FM – processo)

População humana

População: Crescimento da população humana (fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} População: Densidade humana

Este FM mostra como se inicia a cadeia causal, com mudanças na densidade da população.

{Zero, Pequeno, Médio, Grande} População crescendo (FM – processo)

População humana

População: Crescimento da população humana (fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} População: Densidade humana {Zero, Pequeno, Médio, Grande}

Este FM é “filho” do FM Crescimento da população, e mostra o caso em que a taxa de crescimento populacional é positiva.

Ocupação População humana

População: Densidade humana {Zero, Pequeno, Médio, Grande} População: Carvoarias {Zero, Pequeno, Médio, Grande} População: Fazendas {Zero, Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra como a densidade humana influencia o número de fazendas e carvoarias.

Impacto humano População humana

População: Carvoarias {Zero, Pequeno, Médio, Grande} População: Fazendas {Zero, Pequeno, Médio, Grande} População: Taxa de desmatamento (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Este fragmento representa a quantidade de fazendas e carvoarias influenciando a taxa de desmatamento.

Degradação (FM – processo)

População humana destrói

Vegetação

População: Taxa de desmatamento (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Vegetação: Densidade de árvores {Zero, Pequeno, Médio, Grande} Vegetação: Densidade de arbustos {Zero, Pequeno, Médio, Grande}

Este FM mostra como o processo, representado pela taxa de desmatamento, influencia a densidade arbórea e arbustiva. O FM estabelece também correspondência entre as densidades arbórea e arbustiva.

Vegetação e escorrimento Solos substrato de

Vegetação

Vegetação: Densidade de árvores {Zero, Pequeno, Médio, Grande} Vegetação: Densidade de arbustos {Zero, Pequeno, Médio, Grande} Solos: Água escorrida / {Zero, Pequeno, Médio, Grande} Solos: Água infiltrada {Zero, Pequeno, Médio, Grande}

Este fragmento representa como as densidades de vegetação arbórea e arbustiva influenciam positivamente a quantidade de água infiltrada e negativamente a quantidade de água escorrida. Desse modo, a presença da vegetação facilita a infiltração da água no solo, e a retirada da vegetação faz aumentar a quantidade de água escorrida.

Chovendo (FM – processo)

Clima Clima: Pluviosidade (Taxa) {Zero, Positivo} Clima: Chuvas {Pequeno, Médio, Grande}

Este fragmento de modelo representa a queda da chuva como sendo o processo de pluviosidade.

Chuva e escorrimento Clima Clima: Chuvas Este FM mostra que a

influencia

Solos {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Água escorrida {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Água infiltrada {Pequeno, Médio, Grande}

quantidade de água escorrida é proporcional à quantidade de chuvas, além de estabelecer correspondência entre os valores possíveis dessas quantidades; mostra também como a quantidade de água escorrida influencia negativamente a quantidade de água infiltrada no solo, além de estabelecer correspondência inversa entre os valores dessas duas quantidades.

Remoção de matéria orgânica Solos Solos: Água escorrida {Pequeno, Médio, Grande} Solos: Matéria orgânica removida {Pequeno, Médio, Grande}

Este FM representa a remoção de matéria orgânica dos solos pelo escorrimento superficial.

Tabela 7 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de desmatamento.

A simulação para esse fenômeno produziu 8 estados, com uma ramificação tripla no

estado 3. O caminho escolhido passa pelos estados [1, 2, 3, 6, 7 e 8]. A Figura 40 ilustra os

estados gerados e o caminho escolhido.

Figura 40 – Grafo de estados e caminho escolhido para simulação com o modelo “desmatamento”.

Figura 41 – Trajetória dos valores para o modelo “desmatamento”.

A seguir são caracterizadas as relações e as histórias dos valores:

a) Um dos pontos iniciais da cadeia causal é a pluviosidade, que é um fluxo que permanece

como positivo durante a simulação. A quantidade de chuvas, que é influenciada direta e

positivamente pela pluviosidade, começa com valor “médio” e derivada crescente,

adquirindo valor “grande” no último estado.

b) Outro ponto inicial é a taxa de crescimento da população humana, que permanece

positiva durante todos os estados da simulação. A influência direta positiva dessa

quantidade faz com que a densidade populacional, que se inicia com valor “baixo”, adquira

derivada positiva e assuma valor “médio” no estado 6 e valor “grande” no estado 7.

c) A quantidade densidade humana exerce influência indireta positiva sobre as quantidades

de carvoarias e fazendas, quantidades que possuem correspondência de valores. A

quantidade de fazendas e carvoarias, que iniciam a simulação com valor “baixo”, possuem

derivada positiva e adquirem valor “médio” no estado 6 e valor “grande” no estado 7.

d) A taxa de desmatamento começa com valor zero e é influenciada pelas quantidades de

carvoarias e fazendas, apresentando derivada positiva e adquirindo valor “grande” no

estado 2.

e) A densidade de arbustos e densidade de árvores começam a simulação com valores

“médio” e derivada zero. Sendo influenciadas negativamente pela taxa de desmatamento,

passam a ter derivada negativa a partir do estado 2, adquirindo valor “pequeno” no estado

3, sem contudo atingir o valor zero.

f) A densidade de arbustos e densidade de árvores influenciam positivamente a

quantidade de água infiltrada e negativamente a quantidade de água escorrida (relação

inversa). Desse modo, a água infiltrada possui derivada negativa, atingindo valor

“pequeno” no estado 8, enquanto a quantidade de água escorrida possui derivada positiva,

atingindo valor “grande” no estado 8 (ambas possuem correspondência inversa dos valores

“grande” e “pequeno”).

g) A quantidade de matéria orgânica removida é influenciada indireta e positivamente pela

quantidade de água escorrida, e ambas quantidades apresentam correspondência de espaços

quantitativos. Portanto, a matéria orgânica removida apresenta derivada positiva ao longo

de todos os estados, mudando de valor no estado 8.

5.5 – O modelo “baciariachofundo2”

O objetivo desse modelo é comparar maneiras distintas de representar fenômenos

que já foram representados por modelos anteriores e outros fenômenos ainda não representados.

Foram criados dois cenários iniciais: um mostra um cenário de degradação, e outro mostra um

cenário de recuperação ambiental. Partindo-se do pressuposto de que, no exercício de

modelagem, é importante representar situações semelhantes de maneiras diferentes, foi incluído

esse modelo, assim como uma tabela comparativa que explicita as diferenças de implementação

dos modelos. Seguem abaixo os fenômenos representados por esse modelo no cenário inicial de

degradação:

a) perda de vegetação devido ao aumento indiscriminado do desmatamento;

b) perda de biodiversidade terrestre devido à perda de habitats resultante da perda de

vegetação nativa;

c) aumento da erodibilidade das margens devido à perda de vegetação;

d) aumento na evaporação das nascentes pela perda de vegetação;

e) a precipitação afetando o volume de água do lençol freático, das nascentes e o do curso

médio;

f) o lançamento indiscriminado de esgotos levando à perda de biodiversidade aquática;

g) o lançamento indiscriminado de esgotos levando à diminuição da aproveitabilidade da

água pelas populações ribeirinhas;

O modelo causal e as desigualdades que representam condições para esses

fenômenos no cenário de degradação estão ilustradas abaixo, na Figura 47:

Figura 42 – Modelo causal, entidades e relações entre quantidades para o fenômeno de degradação ambiental no modelo “baciariachofundo2”.

A seguir é descrita a cadeia causal relativo ao fenômeno de degradação ambiental

do modelo “baciariachofundo2”:

a) A conscientização influencia indireta e negativamente o desmate e a quantidade de

esgotos lançados na nascente, e positivamente o manejo. A quantidade de desmate é

comparada com o manejo, e a quantidade que apresentar valores maiores influenciará o

crescimento da vegetação. A quantidade de esgoto influencia indireta e negativamente os

usos da água, representados pela quantidade de aproveitamento da água, e a diversidade

biológica. A taxa de crescimento da vegetação, que é influenciada pela quantidade de

desmate, exerce influência direta positiva (I+) sobre a densidade de vegetação, e esta exerce

influências indiretas sobre quatro quantidades: influências indiretas negativas sobre a

erodibilidade e a evaporação, e positivas sobre as quantidades que representam a

biodiversidade terrestre e quantidade de água do lençol freático. A taxa de fluxo de água

das nascentes recebe duas influências contrárias, uma influência indireta negativa da

quantidade de evaporação e uma influência indireta positiva de quantidade de água do

lençol freático. Finalmente, a taxa de fluxo de água influencia a quantidade de água do

curso médio do rio.

b) A quantidade de precipitação influencia indireta e positivamente a quantidade de água do

lençol freático. A quantidade de precipitação é comparada com a evaporação nas nascentes;

caso esta última seja maior, influencia indireta e positivamente o fluxo de água das

nascentes. O restante na cadeia de causalidade é semelhante ao descrito acima.

A Figura 43 ilustra o cenário inicial de degradação ambiental. Nessa simulação, o

desmate irá influenciar indiretamente negativamente o crescimento da vegetação. Como se

trata de um cenário em que o número de elementos é muito grande, parte desses elementos

não aparece na figura.

Figura 43 – Cenário inicial para degradação ambiental no modelo “baciariachofundo2”.

Pela grande quantidade de fenômenos representados, não foi possível mostrar o

cenário inteiro. Destaca-se, entretanto, o uso de quatro pressupostos: desmatando, mais

evaporação, conscientização negativa e “Exogenous steady”. O pressuposto “Exogenous

steady” é definido a priori em HOMER e se refere a um fenômeno externo que permanece

constante – a pluviosidade.

No cenário inicial de recuperação ambiental, existe conscientização ambiental,

sendo a trajetória dos fenômenos quase que inversa à descrita acima: crescimento da

vegetação, aumento da densidade da vegetação, diminuição da quantidade de esgotos

lançado e da erodibilidade, aumento do fluxo de água nas nascentes pela queda na

evaporação, aumento de água no lençol freático, aumento de biodiversidade aquática e

terrestre e no uso da água pelas populações.

Figura 44 – Cenário inicial de recuperação ambiental, com quatro pressupostos, no modelo “baciariachofundo2”.

Abaixo é mostrada a tabela referente a esse fenômeno e cenário inicial:

Fragmento de modelo (FM)

Entidades e Configurações*

Entidades e Quantidades**, com respectivos Espaços

Quantitativos, incluídas no FM

Observações

Educação ambiental Ator humano influencia

Nascente

Ator humano: Conscientização {Baixo, Normal, Muito} Ator humano: Manejo {Baixo, Normal, Muito} Ator humano: Desmate {Baixo, Normal, Muito} Nascente: Quantida de esgoto {Baixo, Normal, Muito}

Trata-se de um fragmento de modelo em que as quantidades são explicitadas como condição. Esse FM é declarado como condição em outros FM que representam influências.

Educação ambiental exógena

Ator humano influencia

Nascente

Ator humano: Conscientização {Baixo, Normal, Muito} Ator humano: Manejo {Baixo, Normal, Muito} Ator humano: Desmate {Baixo, Normal, Muito} Nascente: Quantida de esgoto {Baixo, Normal, Muito}

Neste fragmento de modelo a conscientização ambiental é declarada como variável exógena, utilizando-se primitivo de modelagem implementado em HOMER. Essa quantidade influencia indireta e negativamente o desmate e a quantidade de esgotos, e positivamente as práticas de manejo.

Não existe educação ambiental

Ator humano influencia

Nascente

Ator humano: Conscientização {Baixo, Normal, Muito} Ator humano: Manejo {Baixo, Normal, Muito} Ator humano: Desmate {Baixo, Normal, Muito} Nascente: Quantidade esgoto {Baixo, Normal, Muito}

Este fragmento de modelo, que é um “filho” do FM Educação ambiental, descrevendo situação em que a conscientização é negativa e decresce.

Biota aquática Nascente alimenta

Curso médio

Nascente: Quantidade esgoto {Baixo, Normal, Muito} Cursomedio: Diversidade biota aquática {Baixo, Normal, Muito}

Este FM mostra como a quantidade de esgotos afeta a biota aquática.

Uso da água Ator humano influencia

Nascente

Nascente: Quantidade esgoto {Baixo, Normal, Muito} Atorhumano: Aproveitamento da água {Baixo, Normal, Muito}

Este FM mostra como a quantidade de esgotos afeta a aproveitabilidade da água pela comunidade.

Manejo desmate Ator humano influencia

Vegetação

Ator humano: Desmate {Baixo, Normal, Muito}

Este FM declara as variáveis, tendo o desmate e manejo como condições. O FM é então usado como condição em

Ator humano: Manejo {Baixo, Normal, Muito} Vegetação: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

outros fragmentos de modelo.

Desmata mais Ator humano influencia

Vegetação

Ator humano: Desmate {Baixo, Normal, Muito} Ator humano: Manejo {Baixo, Normal, Muito} Vegetação: Crescimento da vegetação (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Neste fragmento de modelo, em que as quantidades de manejo e desmate são comparadas, representa-se situação em que o desmate é maior, colocando uma influência negativa na taxa de crescimento da vegetação.

Afetando vegetação (Fragmento de processo)

Vegetação Vegetação: Crescimento da vegetacao (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Vegetação: Densidade vegetação {Baixo, Normal, Muito}

Representa-se neste FM o processo em que a taxa de crescimento da vegetação influencia a densidade de vegetação.

Biota terrestre Vegetação protege

Margens

Vegetação: Densidade vegetação {Baixo, Normal, Muito} Margens: Diversidade biota terrestre {Baixo, Normal, Muito}

Neste FM representa-se como a densidade de vegetação influencia a diversidade de biota terrestre: a perda de vegetação leva à perda de biodiversidade.

Erosão Vegetação protege

Margens

Vegetação: Densidade vegetação {Baixo, Normal, Muito} Margens: Erodibilidade {Baixo, Normal, Muito}

Neste FM representa-se como a densidade de vegetação protege as margens, influenciando a erodibilidade.

Chuva exógena Clima Clima: Precipitação {Baixo, Normal, Muito}

Neste FM a quantidade de chuvas é declarada como uma variável exógena, através do primitivo de modelagem “exogenous”, implementado em HOMER.

Afetando lençol freático Clima influencia

Vegetação protege

Lençol freático

Clima: Precipitação {Baixo, Normal, Muito} Vegetação: Densidade de vegetação {Baixo, Normal, Muito} Lençol freático: Quantidade água {Baixo, Normal, Muito}

Neste FM representa-se como a densidade de vegetação e a quantidade de água das chuvas afetam a quantidade de água do lençol freático.

Afetando nascente Clima influencia

Nascente

Clima: Precipitação {Baixo, Normal, Muito} Nascente: Evaporação Baixo, Normal, Muito}

Neste FM as variáveis “Precipitação” e “Evaporação” são declaradas como condição, e “Fluxo de água” como conseqüência. Esse FM é utilizado em outros fragmentos para comparação

Nascente: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

entre precipitação e evaporação.

Evaporando mais Clima influencia

Nascente

Clima: Precipitação Baixo, Normal, Muito} Nascente: Evaporação {Baixo, Normal, Muito} Nascente: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo}

Neste FM a evaporação das nascentes é comparada com a precipitação, sendo a evaporação maior; essa condição coloca uma influência negativa sobre o fluxo de água da nascente.

Curso médio (Fragmento de processo)

Nascente alimenta

Curso médio

Nascente: Fluxo de água (Fluxo) {Negativo, Zero, Positivo} Curso médio: Quantidade água {Baixo, Normal, Muito}

Neste FM representa-se o processo em que o fluxo de água das nascentes alimenta a quantidade de água do curso médio.

Tabela 8 – Primitivos utilizados para modelar o fenômeno de recuperação ambiental.

Para esse modelo, também é apresentada a simulação do cenário em que há

conscientização ambiental. Foram gerados 42 estados, como se vê na Figura 45, tendo sido

escolhido o caminho que passa pelo estados [1, 4, 33, 31, 38, 41, 43, 42].

Figura 45 – Simulação com o cenário inicial de recuperação ambiental no modelo

“baciariachofundo2”.

Abaixo vêem-se as figuras sobre a história das quantidades para o caminho acima

escolhido.

Figura 46 – Trajetória dos valores para o modelo “baciariachofundo2” no cenário inicial de conscientização ambiental.

A seguir são caracterizadas as relações e as histórias dos valores das quantidades:

a) Os pontos iniciais da cadeia causal são a pluviosidade e a tomada de consciência.

Por meio do pressuposto “Exogenous increasing” incluído no cenário inicial, a

precipitação possui derivada positiva, atingindo o valor “muito” no estado 31. É

usado também o pressuposto conscientização positiva, que faz com que a

conscientização tenha também derivada positiva, e tendo sido declarada

inicialmente com valor “muito”.

b) A conscientização ambiental influencia indireta e positivamente a quantidade de

manejo, que apresenta derivada positiva e tem declarado o valor inicial “muito”. O

desmate possui derivada negativa, já sendo declarado inicialmente como “baixo”.

Isso também ocorre devido ao fato de se usar o pressuposto inicial de não

desmatamento. Como o manejo é maior que o desmate, há influência indireta

positiva sobre o crescimento da vegetação, que apresenta derivada positiva e

adquire valor “positivo” no estado 4.

c) O crescimento da vegetação exerce influência direta positiva sobre a densidade de

vegetação, que possui derivada positiva e atinge valor “muito” no estado 33.

d) A densidade da vegetação exerce influência indireta positiva sobre a diversidade da

biota terrestre, e influência indireta negativa sobre a erodibilidade das margens e a

evaporação nas nascentes. Tendo recebido inicialmente o valor “baixo”, a

diversidade de biota terrestre apresenta derivada positiva, atingindo valor “normal”

no estado 43 e valor “muito” no estado 42. A erodibilidade apresenta derivada

negativa a partir do estado 4, atingindo valor “baixo” no estado 33. A evaporacao

segue a mesma trajetória de derivada e magnitude.

e) Sendo a evaporação menor do que a precipitação, ocorre uma influência indireta

positiva sobre a quantidade de água nos lençóis freáticos, pois essa quantidade

apresenta derivada positiva, adquirindo valor “muito” no estado 4.

f) A quantidade de água dos lençóis freáticos exerce influência indireta positiva sobre

o fluxo de água das nascentes, que apresenta derivada positiva e valor positivo no

estado 4, sendo que esse fluxo exerce influência direta positiva sobre a quantidade

de água do curso médio, que apresenta derivada positiva a partir do estado 4 e valor

de magnitude positiva a partir do estado 33.

g) A conscientização ambiental exerce influência indireta negativa sobre a quantidade

de esgotos lançados. Desse modo, essa quantidade possui derivada negativa,

adquirindo valor “médio” no estado 38 e valor “baixo” no estado 41. A quantidade

de esgotos lançados exerce influência indireta negativa sobre a biodiversidade

aquática, que apresenta derivada positiva e adquire valor “médio” no estado 38 e

valor “baixo” no estado 41. O aproveitamento da água também é influenciado

negativa e indiretamente pela quantidade de esgotos, e sua trajetória de valores é a

mesma que a da biodiversidade aquática.

Abaixo segue uma tabela comparativa dos fenômenos implementados nesse modelo

para os dois cenários iniciais, comparando-os com os mesmo fenômenos representados em

outros modelos. Na coluna da esquerda é mostrado o fenômeno representado de acordo

com o modelo “baciariachofundo2”, e na coluna da direita o mesmo fenômeno

representado de acordo com outro modelo (especificado) e as principais diferenças de

implementação.

Fenômeno representado de acordo com o modelo

“baciariachofundo 2”, e uma breve explanação

Outras representações do mesmo fenômeno, com uma

breve explanação

Perda ou aumento de vegetação devido ao aumento

indiscriminado do desmatamento ou à consciência ambiental,

respectivamente. A cadeia causal se inicia pelo desmate ou

manejo, que são declarados, via pressuposto, um maior do que

o outro. O desmate exerce uma influência indireta negativa

sobre o crescimento da vegetação, que exerce uma influência

direta positiva sobre a densidade de vegetação. Por outro lado,

o manejo exerce uma influência indireta positiva sobre o

crescimento da vegetação.

No modelo “erosão” esse fenômeno é retratado pelo

crescimento da população humana, que exerce uma

influência direta positiva sobre o aumento da densidade

humana, que leva a um aumento de carvoarias e fazendas,

a um incremento na taxa de desmatamento que afeta

diretamente a densidade de árvores e arbustos. As

diferenças são basicamente: no modelo

“baciariachofundo2” não é representado o crescimento da

população, mas diretamente o desmatamento; e não é

representada a diferença entre vegetação arbustiva e

vegetação arbórea; no modelo “baciariachofundo2” existe

o uso de comparações entre valores (via desigualdades)

para se estabelecer qual fator será predominante (manejo

ou desmatamento), o que não ocorre no modelo “erosão”.

No modelo “baciariachofundo” é representado o fenômeno

de tomada de conscientização ambiental de maneira bem

mais detalhada. Há dois inícios de cadeia causal: um que

começa pelo fluxo de população, que influencia a

densidade populacional, que influencia o desmate, e outro

que se inicia com o movimento de educação ambiental que

leva à conscientização ambiental que leva ao manejo. No

modelo “baciariachofundo” também é feita a comparação

via desigualdades.

Perda ou ganho de biodiversidade terrestre resultante da perda

ou ganho de vegetação nativa, via influência indireta negativa.

Esse fenômeno não possui correspondente em outros

modelos.

Aumento ou diminuição da erodibilidade das margens devido

à perda ou ganho de vegetação, via influinfluência indireta negativa.

No modelo “erosão” esse fenômeno é representado de

maneira bem mais complexa, com um número maior de

quantidades: água deslocada, lixo tranportado, água

escorrida, água infiltrada, entre outros. O número de

relações causais também é maior, como foi descrito na

sub-seção que trata desse fenômeno.

No modelo “baciariachofundo” esse fenômeno também é

representado, sendo que o fluxo de matéria orgânica é

influenciado tanto pela densidade de vegetação como pela

quantidade de água escorrida, e há ainda a representação

do crescimento da vegetação sendo influenciado pela

quantidade de água infiltrada. A representação desse

fenômeno no modelo “baciariachofundo” apresenta um

grau de complexidade intermediário entre o modelo

“baciariachofundo2” e “erosão”.

Aumento ou diminuição na evaporação das nascentes pela

perda de vegetação, e a precipitação afetando o voluvolume de

água das do l lençol freático, das nascentes e do e do do curso

médio;

No cenário de degradação ambiental em que há perda de

vegetação, a evaporação nas nascentes é intensa, sendo maior

do que a água que chega por pluviosidade. Logo, há uma

dimimuição da quantidade de água no lençol freático e

diminuição do fluxo nas nascentes. Ocorre o inverso no

cenário de conscientização ambiental.

No modelo “baciariachofundo” a representação desse

fenômeno é semelhante: a retirada de vegetação afeta a

evaporação que afeta o fluxo de água das nascentes e

lençóis freáticos. Porém, nesse caso o nível de

detalhamento é um pouco maior, pois as quantidades de

água, fluxo e evaporação são representadas

individualmente para nascentes e lençóis freáticos.

O aumento ou diminuição de esgotos levando à perda de

biodiversidade aquática pela ausência ou presença de

consciência ambiental.

Esse fenômeno não apresenta correspondente em outro

modelo.

A aproveitabilidade de água sendo afetada pelo

lançamento de esgoto. No caso de haver aumento do

lançamento de esgotos há diminuição da aproveitabilidade, em

contrário não há.

Esse fenômeno não apresenta correspondente em outro

modelo.

Tabela 9 – Comparação de representações para fenômenos diversos nos quatro modelos apresentados.

Capítulo 6 – Avaliação dos modelos

Tendo sido apresentados os fenômenos representados pelos modelos, e tendo sido

feitas algumas simulações, esses modelos e simulações foram testados por alguns usuários

para esclarecimentos quanto à sua compreensão, adequabilidade e, principalmente, se

satisfazem os requisitos elencados no objetivo, ou seja, se foram adequados ao auxílio na

compreensão dos fenômenos ambientais e sociais relacionados à microbacia hidrográfica

do Riacho Fundo para sua gestão. Não foram apresentados todos os modelos e simulações;

foi apresentada uma série de três modelos e simulações em ordem crescente de

complexidade. Os usuários foram divididos em três grupos, a saber: a) Três estudantes de

pós-graduação da Universidade de Brasília, que possuem experiência em comitês de bacias

hidrográficas e educação ambiental; b) Três funcionários do Instituto Brasileiro do Meio

Ambiente e Recursos Naturais Renováveis (IBAMA), que trabalham com licenciamento

ambiental em hidrelétricas e possuem experiência em bacias hidrográficas; c) Duas pessoas

que possuem experiência em Raciocínio Qualitativo e com as ferramentas utilizadas.

Apesar de terem sido feitas visitas aos moradores do Núcleo Sucupira, na bacia do Riacho

Fundo, não foi possível apresentar os modelos e simulações a essas pessoas. Para tal, seria

necessário um prazo maior, com diversos encontros para contextualização do público,

devido ao alto grau de heterogeneidade do público.

Foi feita uma breve introdução ao trabalho desenvolvido nessa Dissertação,

englobando objetivo, conceitos relativos à modelagem, ao Raciocínio Qualitativo e à

Teoria Qualitativa dos Processos. Em seguida foram mostrados os diagramas de entidades e

causais dos modelos, e as simulações com os resultados dos valores. Para se evitar uma

visão fragmentada, não foram apresentados os fragmentos de modelo individualizados em

HOMER, mas sim a tela de dependências causais em VISIGARP. Foi elaborado um

questionário de perguntas após apresentação e explicações adequadas acerca dos modelos.

Para todos os grupos acima descritos, apesar das diferenças, optou-se pela

padronização, sendo apresentados os seguintes modelos: “desmatamento”,

“baciariachofundo2” no tocante ao cenário inicial de conscientização ambiental e

“baciariachofundo”, no tocante ao fenômeno de desmatamento e secamento de nascentes. O

questionário se dividiu basicamente em duas partes.

A primeira parte, que consiste de seis (incluindo os itens) questões abertas, trata da

compreensão de modelos qualitativos de maneira genérica. Consistiu de uma breve análise

de um modelo causal que retrata o ocorrido em relação ao acidente ecológico de

Cataguazes (MG). Foi mostrada uma figura da visão geral da bacia hidrográfica do Rio

Paraíba do Sul e os diagramas: a) das entidades e quantidades envolvidas, b) das

influências diretas e indiretas. Em seguida foi feita uma série de perguntas e colocações: a)

se as entidades e quantidades envolvidas são representativas do fenômeno; b) pedindo para

escrever nomes para as relações entre as entidades que melhor descrevam a estrutura do

sistema; c) quais os processo representados; d) qual é a seqüência de eventos ocorridos

depois do acidente; d) pedindo para descrever a trajetória dos valores, dada uma certa

configuração de um determinado valor; e) comentários gerais.

A segunda parte, que consiste de cinco questões fechadas com espaço para

comentários e quatro questões abertas concluindo, trata da avaliação propriamente dita de

alguns modelos apresentados nessa Dissertação. As perguntas e colocações foram: a) uma

avaliação da possibilidade de expressar conceitos por meio de modelos qualitativos; b) o

grau de dificuldade encontrado para diversos elementos de modelos qualitativos; c) o grau

de dificuldade de compreensão dos modelos para diverso setores da sociedade; d) uma

avaliação da possibilidade de sucesso na comunicação mediada por modelos qualitativos; e)

uma avaliação do grau de dificuldade para um usuário de ensino médio em relação a vários

elementos encontrados em modelos qualitativos; f) uma avaliação da utilidade dos modelos

qualitativos para gestão dos recursos hídricos em relação aos recursos naturais, ações

humanas, previsão de variáveis e conflitos em comitês de bacias hidrográficas; g)

comentários finais.

Em relação aos itens que tratam da compreensão da estrutura e funcionamento de

modelos em Raciocínio Qualitativo, usando-se como exemplo o acidente de Cataguazes, os

avaliadores ofereceram respostas cuja síntese é apresentada abaixo:

1. À pergunta sobre se as entidades e quantidades eram representativas do

fenômeno, a maioria dos questionados respondeu afirmativamente; porém,

surgiram comentários no tocante à inserção da comunidade no diagrama.

Alguns avaliadores alegaram que faltam alguns elementos para maior clareza

do modelo.

2. Ao se propor nomes e estabelecer relações entre as entidades, a maioria dos

questionados estabeleceu configurações do tipo “entidade X influencia entidade

Y”. Alguns questionados não compreenderam a questão ou não responderam.

3. Nas questões relativas aos processos representados e à seqüência de eventos

implícita na cadeia causal, poucos descreveram todos os processos que

ocorrem, alguns descreveram os principais e outros não compreenderam.

4. Em relação à explicação para uma situação em que a quantidade de empregos

gerados na criação de camarão esteja declinando, as respostas se concentraram

em torno da perda de qualidade (poluição) e quantidade de água.

Quanto à compreensão dos modelos desenvolvidos, as respostas podem ser

sintetizadas como segue:

5. Em relação à possibilidade de expressar conceitos por meio de modelos

qualitativos, a maioria dos integrantes de todos os grupos considerou esse

quesito como grande ou muito grande, e apenas um o considerou como médio.

6. Em relação ao grau de dificuldade encontrado para diversos elementos de

modelos qualitativos, houve diferença significativa em relação aos integrantes

do grupo de estudantes em relação aos grupos de funcionários do IBAMA e de

pessoas que possuem experiência com o paradigma e as ferramentas. Em

relação ao primeiro grupo, as respostas oscilaram em torno do valor médio,

com exceção de um usuário que categorizou como difíceis ou muito difíceis a

maioria dos parâmetros, e em relação aos demais grupos a oscilação dos

valores, de maneira geral, se deu entre muito fácil e fácil, com alguns valores

médios.

7. Em relação ao grau de facilidade/dificuldade com que setores da sociedade

heterogêneos podem apresentar em relação à ferramenta, houve consenso entre

os grupos e, como era de se esperar, o modelo foi considerado difícil ou muito

difícil para agricultores, donas-de-casa e estudantes do ensino fundamental. O

grau de dificuldade apresentou valores heterogêneos para os demais grupos

sociais, porém raramente muito fácil.

8. Em relação à possibilidade de sucesso na comunicação mediada por modelos

qualitativos, a maioria dos participantes a classificou como grande ou muito

grande; consta apenas uma repostas que a caracterizou como baixa.

9. Ao se fazer a avaliação do grau de dificuldade para um usuário de ensino

médio em relação a vários elementos encontrados em modelos qualitativos,

houve discrepância entre o grupo de estudantes em relação aos grupos de

funcionários do IBAMA e de pessoas que possuem proficiência com a

ferramenta e o paradigma. Em relação ao primeiro grupo, as respostas

tenderam para valores “difícil” a “muito difícil” em relação aos processos e à

representação estruturada do sistema; a maioria dos outros quesitos obtiveram

respostas heterogêneas. Já os demais grupos, as respostas oscilaram dentro do

espectro muito fácil a médio.

10. Na avaliação da utilidade dos modelos qualitativos para gestão dos recursos

hídricos, obteve-se várias respostas que focavam no entendimento das relações

de causa e efeito, o que foi apontado como uma grande vantagem dos modelos.

Em relação ao quesito de resolução de conflitos, a maioria respondeu que

depende de como os modelos são construídos e apresentados à população.

Houve uma resposta que alegou que os modelos não contribuem muito, devido

à complexidade com que foram apresentados.

11. Entre todos os comentários finais, houve um certo acordo de que os modelos

foram apontados como um tecnologia promissora, principalmente pelo fato de

representarem bem as relações de causalidade, porém há de se ter cautela na

maneira em como representá-los,e na necessidade, em sua construção, do

envolvimento dos atores interessados, resgatando exemplos e situações reais

das comunidades.

Capítulo 7 - Discussão e conclusões

7.1 - Discussão

Ao se retornar ao objetivo principal do modelo, que consiste em construir e

descrever modelos qualitativos que auxiliem na compreensão e na tomada de decisões pelos

integrantes dos Comitês de Bacia Hidrográfica, especialmente no contexto do Riacho

Fundo, é necessário, primeiramente, refazer as perguntas apresentadas na introdução deste

trabalho: a) os conceitos escolhidos para serem representados eram os mais relevantes? b) a

maneira de representar esses conceitos se mostrou adequada?

Em relação à escolha dos conceitos a serem representados, sendo o objetivo de

modelagem o auxílio na gestão de bacias hidrográficas, buscou-se, na medida do possível,

escolher elementos macroestruturais relacionados ao ambiente e à sociedade, encontrados

na literatura ou observados em visitas a campo, e não processos puramente ecológicos.

Nesse sentido, os conceitos representaram, de maneira satisfatória os problemas detectados

no Riacho Fundo. Além disso, apesar de ter foco na microbacia do Riacho Fundo, os

modelos construídos podem ser aplicados a outras bacias que possuam, em linhas gerais, as

mesmas características, de bacias semi-urbanizadas no Cerrado brasileiro.

Em relação à maneira de representar os conhecimentos, buscou-se, desde o

princípio, uma maneira de formalizar os conceitos que fosse de fácil compreensão, sem

prejuízo da coerência. Os comitês de bacias hidrográficas são formados por pessoas com

diferentes formações, o que torna difícil o uso de modelos tradicionais, que são baseados,

em sua maioria, em dados numéricos (e que geram resultados numéricos). Outro ponto a ser

destacado é que as próprias variáveis sócio-ambientais não são, em grande parte,

quantificáveis. Dados esses fatores, e acreditando-se na importância em se representar de

maneira acessível principalmente as cadeias causais envolvidas nos fenômenos, elegeu-se a

TQP como paradigma de modelagem, e as ferramentas mais adequadas à sua

implementação.

Ao se aumentar um modelo, há duas direções: aumentar o detalhamento ou o

refinamento de fenômenos representados no modelo, ou aumentar o número de fenômenos

a serem apresentados. No presente caso, e dados o objetivos deste trabalho, os modelos

foram construídos de maneira incremental em busca de maior abrangência, representando

maior número de fenômenos sócio-ambientais.

Inicialmente optou-se pela construção de um único e grande modelo, que

representasse vários fenômenos em um só cenário inicial. O resultado dessa escolha inicial

é o modelo “baciariachofundo2”. Posteriormente, percebeu-se que um modelo desse gênero

seria de difícil compreensão, além das dificuldades de implementá-lo e de compreender as

simulações, que geravam um grande número de estados. Em um segundo momento, optou-

se pela construção de um grande modelo, porém com diversos cenários iniciais que

representassem separadamente os fenômenos. O modelo “baciariachofundo”, com seus

diversos cenários iniciais distintos, foi o resultado desse esforço. Finalmente, optou-se

também peloa implantação de modelos menores, de mais fácil apresentação e compreensão,

apesar da inerente dificuldade em se representar aspectos da realidade que envolvem um

grande número de variáveis de maneira simplificada; o modelo “desmatamento” é um

resultado dessa terceira abordagem.

Os modelos apresentados apresentaram coerência estrutural e temporal interna, ou

seja, nas simulações observa-se que a trajetória dos valores é compatível com as influências

exercidas. Por exemplo, dada uma quantidade Q1 que influencia positivamente outra

quantidade Q2, e dado que Q1 apresenta derivada positiva, nunca se observou que Q2

apresentasse decréscimo. Temporalmente, verificou-se que quantidades que influenciavam

outras quantidades mudavam de valor antes que mudassem os valores das quantidades

influenciadas.

A avaliação feita por três grupos de potenciais usuários: estudantes da UnB, pessoas

que possuem experiência com RQ e técnicos do IBAMA, mostrou alguns aspectos

relevantes. O que mais se sobressaiu foi o fato de que os modelos e o paradigma RQ foram

considerados adequados ao propósito de comunicação e expressão de conceitos relativos a

problemas sócio-ambientais relacionados à gestão de recursos hídricos, com a ressalva de

que, dependendo da forma como são apresentados, mostram-se muito complexos para um

público não-especialista. Enfatizou-se que os modelos devem ser construídos de forma

participativa, sempre ouvindo as demandas dos usuários.

Observaram-se também diferenças marcantes entre as considerações do grupo dos

estudantes da UnB em relação ao grupo das pessoas que possuem experiência em RQ e as

pessoas do IBAMA. O primeiro grupo considerou os modelos relativamente difíceis de

serem apresentados e compreendidos por um público não especialista, enquanto os dois

últimos grupos, de maneira geral, tiveram facilidade na compreensão, alegando que os

modelos respondem ao quesito simplicidade. Particularmente, houve um integrante do

primeiro grupo que respondeu de maneira acentuadamente diferenciada de todos os demais

participantes, considerando que os modelos são de difícil compreensão para o público a que

se destina, não se mostrando adequados aos objetivos.

Entre os elementos considerados “difíceis” no RQ, houve certo consenso em relação

à representação da estrutura do sistema (que envolve um grau de abstração maior). Outro

ponto consensual diz respeito ao fato de que é necessário certo nível de conhecimento e

bagagem cultural para a compreensão dos modelos, sendo que esses não atendem ao

objetivo quando se trata de público com escolaridade baixa.

7.2 - Perspectivas

Diversos outros fenômenos poderiam ser incorporados nesses modelos apresentados

ou em outros futuramente construídos, de modo a dar maior abrangência aos modelos.

Entre esses fenômenos, incluem-se a emissão de esgotos e seu tratamento, doenças e

endemias relacionadas à falta de saneamento básico, lazer relacionado ao curso de água

principal, questões relativas a mudanças nos habitats e na composição das espécies (por

exemplo, espécies oportunistas) e como isso pode levar a vetores de doenças. Seguindo a

direção de maior detalhamento e aprimoramento dos fenômenos que já estão representados,

pode-se pensar em aperfeiçoar os modelos, incluindo a separação das regiões geográficas

da bacia do Riacho Fundo; maior detalhamento da flora ribeirinha; representações

específicas de habitats e espécies; representações mais detalhadas da população, por região

ou pelo grau de envolvimento. Como se nota, o repertório de mudanças é bastante vasto.

Enfatiza-se, como observado pelos avaliadores, a necessidade de construção

participativa, partindo da demanda da sociedade envolvida na questão. Para isso, devem ser

estabelecidos canais de contato de longo prazo com a comunidade na área de influência da

microbacia Riacho Fundo, procurando o envolvimento das pessoas e construindo com elas

a adequada compreensão dos modelos e dos fenômenos representados. O público visitado

na microbacia do Riacho Fundo mostrou-se bastante heterogêneo, de modo que a

transmissão dos conhecimentos sobre modelos qualitativos deve ser feita de maneira

gradual, adquirindo a confiança das pessoas e mostrando a elas como a ferramenta pode ser

útil em seus problemas cotidianos. A experiência de modelagem colaborativa descrita em

Salles & Bredeweg (2003) pode indicar caminhos para tal modelagem participativa.

Outra perspectiva interessante é a construção de modelos que expressem os mesmos

conceitos, porém utilizando diversos paradigmas (por exemplo, orientação a objetos e

sistemas dinâmicos) ou utilizando-se de mais de uma ferramenta, com posterior

comparação dos resultados obtidos. Para isso, é preciso superar a limitações impostas pela

falta de dados e pela falta de modelos matemáticos para os problemas aqui tratados.

Finalmente, seria interessante usar os modelos qualitativos em outros comitês de

bacia hidrográfica. Como algumas bacias do Distrito Federal e de outras regiões possuem

características semelhantes às do Riacho Fundo, esses modelos também poderiam ser

utilizados no auxílio à gestão nessas bacias hidrográficas.

7.3 – Conclusões

Este trabalho mostrou que modelos qualitativos podem servir de ferramenta no

auxílio da gestão dos recursos hídricos, desde que construídos para atender as demandas do

público alvo. Os modelos qualitativos unem requisitos como: simplicidade, facilidade de

comunicação, e poder de expressão, sobretudo em relação às noções de causalidade. Isso os

torna adequados ao público não especializado, pois permitem que esse público formalize

conhecimentos que possuem, decorrentes da vivência de problemas.

As idéias consideradas relevantes por membros do CBH e alguns dos principais

problemas citados na literatura foram representados através dos fenômenos tratados pelos

modelos nesse trabalho, sendo feitas simulações que apresentaram valores coerentes (ou

seja, resultados coerentes, dados os cenários iniciais e as cadeias de causalidade). Em

relação a um dos objetivos descritos, que consiste na maneira de representar os conceitos,

foram feitas comparações entre diversas maneiras de representar um mesmo fenômeno,

implementando esse fenômeno por meio de modelos distintos e avaliando-se os resultados.

Os modelos foram avaliados por pessoas com diferentes formações, mas que

possuíam algum grau de familiaridade com temas relacionados a bacias hidrográficas. Os

resultados foram considerados promissores, porém fica claro que é necessário que os

conceitos expressos formalmente com a abordagem do RQ devem ser transmitidos de

maneira simples e incremental ao público alvo, que deve participar ativamente da

construção dos modelos através de suas demandas. Caso isso não ocorra, os modelos

correm o risco de, como acontece com a maioria dos modelos tradicionais ou numérico-

matemáticos, se tornarem incompreensíveis para o público leigo, ficando distanciados do

dia-a-dia das pessoas envolvidas nos comitês de bacia hidrográfica.

A avaliação mais detalhada da utilidade dos modelos para os membros dos comitês

de bacia hidrográfica depende de vários fatores externos ao exercício de modelagem

propriamente dito, como, por exemplo, do estabelecimento de vínculos estreitos com

pessoas envolvidas nos comitês de bacia hidrográfica, e, sobretudo, da maneira como os

modelos são construídos, apresentados e avaliados por essas pessoas.

Enfim, para que o potencial dos modelos qualitativos seja explorado em sua

totalidade, é preciso que esses e outros modelos (e o paradigma, de maneira geral) sejam

sistematicamente utilizados e avaliados, por período de tempo suficientemente longo, por

pessoas envolvidas com a gestão de recursos hídricos em comitês de bacia hidrográfica.

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ANEXO I

CARATERIZAÇÃO DOS PONTOS VISITADOS DA BACIA DO RIACHO FUNDO E FOTOS.

Caracterização dos pontos amostrados na região da foz do Riacho Fundo. Foram vistoriados três sítios na região onde o Riacho Fundo desemboca no Lago

Paranoá. Essa região se localiza próximo do final do setor de mansões do Lago Sul,

conforme se observa nas imagem de satélite ilustrada na figura. Em algumas situações

foram vistoriados mais de um ponto em um mesmo sítio.

Sítio 1 - Situado no final do setor de mansões do “Lago Sul”, próximo ao aeroporto, onde

tentou-se descer por entre as mansões até a foz.

Entra-se pela Área de Relevante Interesse Ecológico do Santuário de Vida Silvestre

do Riacho Fundo. Logo no começo se nota uma provável invasão. A vegetação é

inicialmente formada por Brachiara. Em seguida a fisionomia do Cerrado começa a se fazer

presente, com extrato herbáceo e menos evidências de alteração antrópica; logo após ocorre

a presença de um forte extrato arbustivo, formado por um espécie dominante, e chegando-

se mais próximo a um braço do rio ocorre mata ciliar bem preservada, com traços de

mastofauna (capivara). O Dossel da mata é de cerca de 10-15metros, com solo

hidromórfico e liteira muito desenvolvida, com matéria orgânica em vários graus de

decomposição.

A área é caracterizada como urbana de preservação, possui baixa declividade, não

ocorrência de erosão e nem susceptibilidade, não há sinais de ocupação humana (trata-se de

uma Unidade de Conservação). Há sinais de queimada, mas muito antiga.

Sítio 2 - Em baixo da ponte próximo à rotatória que leva ao aeroporto.

Mata aparentemente bem preservada, mas exatamente na beira do rio se nota que a

vegetação foi retirada, com presença de pontos de erosão, como se observa na foto 1. A

Mata Ciliar possui largura aproximada de 100 metros na margem direita e cerca de 40

metros na margem esquerda. Há a presença de uma guarita de fiscalização da CAESB.

A área é caracterizada como urbana e de preservação. A região possui declividade

média, solo arenoso e alta susceptibilidade à erosão. O fluxo e velocidade da água são

lentos, a turbidez é média, não há odor forte e há sinais de sedimentação. O leito do rio não

é firme, havendo depósito de sedimentos. Presença de poucas plantas aquáticas - Perifíton.

Sítio 2.1 – A partir da ponte, como se observa na Figura 3, se percorreu cerca de 500

metros ao longo da mata ciliar do rio em direção à foz.

A vegetação logo após o posto de fiscalização é bastante heterogênea, com espécies

frutíferas. Porém, a medida que se caminha a mata fica densa e bem preservada, com dossel

alto (cerca de 15-20 metros) e bem formado, todos os extratos bem caracterizados e

presença de fauna (mico, capivara, pássaros). A foto 2 ilustra um trecho da mata bem

preservada às margens do Riacho Fundo. O solo na beira do curso principal é bastante

arenoso, com grande susceptibilidade a erosão; ocorrendo alguns pontos de erosão e

desbarrancamento no rio. Foram visitados também um afluente (ou braço) lateral direito do

Riacho Fundo, também com vegetação muito bem preservada, assim como uma laguna,

provavelmente também formada por um graço lateral direito. Do outro lado da laguna já

havia assentamento humano. Nesses dois pontos de visitação o solo se mostrou bastante

argiloso, sendo a mudança para solo arenoso bastante abrupta. Havia também, no meio da

mata, presença de água estagnada (solo argiloso).

Fluxo do rio lento, velocidade lenta da água, água sem odor, turbidez média.

Na outra margem, a vegetação era bem menos preservada e mais heterogênea

(presença de eucaliptos), sendo a mata ciliar muito mais estreita (cerca de 30 metros).

Sítio 3 - Local onde um braço do rio forma uma laguna, como se observa nas fotos 3 e 4,em

conjunção com outro córrego canalizado, bem como uma emissão de esgoto presente.

Grande presença de macrófitas, laguna grande e rasa, com vegetação heterogêna,

como se observa na foto 3. O córrego que desemboca possui água bastante límpida, com

presença de pequenos peixes, já o esgoto canalizado possui água turva. Constitui uma área

de recepção de sedimentos. Fluxo e velocidade muito lentos, turbidez heterogênea. Não há

sinais de erosão, baixa susceptibilidade a erosão. O local é utilizado para recreação e para

lavagem de roupas, como se observa na foto 4.

Sítio 3.1 - Local de Invasão da CAESB (Continuação da laguna).

Presença de comunidade estabelecida, com sociedade civil organizada. Ás margens

da lagoa ocorre uma bica que é compartilhada pela sociedade, sendo que a comunidade

cuida da manutenção da bica . Não existe vegetação nativa típica, mas uma miscelânea de

árvores frutíferas,árvores do cerrado, flores, etc. Nas margens da laguna havia população

que foi retirada para se respeitar a margem dos 80 metros. Nota-se a presença de lixo em

alguns pontos. Segundo informações, a região, há cerca de 15 anos a lâmina de água era

contínua,e foi objeto de intervenção do governo do GDF para maciça retirada de algas e

plantas. Houve intervenção de alunos e professores da UNB, e o processo foi interrompido.

Atualmente a laguna é rasa, com grande formação de bancos de terra e plantas no meio do

lago. Nota-se o contraste nítico com a outra margem do lago, em que o acesso é fechado

pelas mansões e não é respeitada a vegetação nativa (a grama chega até as beiras do lago).

Foram vistoriados dois sítios na região das nascentes do Riacho Fundo, na região do

Parque Ecológico e Vivencial do Riacho Fundo. Esse Parque apresenta-se em estado de

grande abandono.

Sítio 1 - Situado na região do braço esquerdo da nascente do Riacho Fundo. Na Figura 1

essa região corresponde ao fragmento de mata ripária no canto superior esquerdo.

Entra-se pelo Parque Ecológico e Vivencial do Riacho Fundo. A vegetação

predominante é formada por Cerrado Sensu Strictu com invasão de Brachiara. Ao se

caminhar em direção ao curso de água principal, entra-se na mata ripária que se observa no

canto superior esquerdo da Figura 1. A fitofisionomia é típica de mata ciliar, possuindo

dossel variável, que atinge cerca de 20 metros nos pontos de mata mais densa. O solo é

arenoso na maior parte dos pontos, com manchas de solo hidromórfico e liteira

medianamente desenvolvida.

A área é caracterizada como urbana de preservação. A topografia é de um vale com

declividade média (relativamente à topografia de Brasília), há ocorrência de erosão em

algumas partes às margens do corpo de água. O solo possui susceptibilidade média à

erosão. Não há sinais de ocupação humana (trata-se de uma Unidade de Conservação). Há

sinais de queimada antiga na área de Cerrado Sensu Strictu.

Fluxo rápido do rio ,velocidade rápida da água, água poluída cem odor, turbidez

média. Presença de significativa presença de lixo e dejetos em alguns pontos na mata

ripária, às margens do Riacho Fundo.

Sítio 2 - Situado na região do braço direito da nascente do Riacho Fundo. Na Figura 1 essa

região corresponde ao braço do canto inferior.

A vegetação predominante é formada por pastagem de Brachiara, com presença de

pecuária (bovinos e equinos). Ao se caminhar em direção à nascente, aproxima-se de

pequeno fragmento de mata ripária que se observa no canto inferior direito da Figura 1.

Não se adentrou na região de mata ripária. A fitofisionomia é típica de mata ciliar de

Cerrado degradada, possuindo dossel baixo. Há áreas de alagamento e brejos próximo à

mata. Essa região é bem menos preservada do que o sítio visitado anteriormente, estando

bem mais próxima do aglomerado urbano.

A área é caracterizada como urbana de preservação, apesar de bastante

descaracterizada como tal. A topografia é de um vale com declividade baixa. Não se notou

erosão. Há sinais de ocupação humana, mesmo tratando-se de uma Unidade de

Conservação.

Foto 1 – Erosão às margens do Riacho Fundo, próximo à foz.

Foto 2 – Área de mata ripária bem preservada.

Foto 3 – Laguna formada por braço do Riacho Fundo.

Foto 4 – Ponto da laguna utilizado pela população.