Modelagem de um banco de dados geográfico: estudo de

MODELAGEM DE UM BANCO DE DADOS GEOGRÁFICO: ESTUDO DE CASO
DO MUNICÍPIO DE MARABÁ, PA
Leila Weitzel Coelho da Silva – [email protected]
Danilo Costa Luiz – [email protected]
Gardel Souza – [email protected]
Rangel Filho Teixeira – [email protected]
Universidade do Federal do Pará, Campus Universitário de Marabá - CAMAR
FL 31 QD 7 lote especial s/nº – Marabá, PA, Brasil
Resumo. A maioria das cidades brasileiras cresce caoticamente. A ocupação urbana
freqüentemente acontece sem considerar o ambiente físico. A ineficiência do planejamento
urbano resulta em problemas críticos tais como a ocupação urbana em áreas de risco. Isto
interfere negativamente na qualidade de vida da população, causando conseqüências a curto,
médio e longo prazo. O objetivo deste artigo é descrever o modelo conceitual e físico de um
banco de dados geográfico da ocupação urbana do Município de Marabá. O modelo
conceitual e físico desenvolvido foi satisfatório às exigências do sistema, mostrou ser um
instrumento eficiente na categorização dos aspectos socioeconômicos dos habitantes. Os
resultados mostraram-se condizentes com a utilidade da pesquisa no gerenciamento da
ocupação urbana em áreas de risco, fundamental no planejamento territorial Municipal. O
protótipo da aplicação permite a simulação de cenários considerando diferentes graus
elevação dos Rios. E ainda, a interface admite, de maneira simples, a calibração de
parâmetros facilitando a manipulação das informações por meio de mapas temáticos.
Palavras-chave: Sistema de Informação Geográfica, planejamento urbano, modelagem de
dados geográficos, áreas de risco.
1.
INTRODUÇÃO
Este trabalho faz parte de um projeto amplo intitulado “Desenvolvimento de Mapas
Temáticos para suportar Monitoramento e Análise de Informações Georeferenciadas: Estudo
de caso do Município de Marabá-PA” conduzido pelo grupo de pesquisa em Modelagem
Computacional no CNPq da UFPA - Campus Marabá. A finalidade do projeto é desenvolver
um Sistema de Informação Geográfica – SIG para o gerenciamento da ocupação dos espaços
urbanos do Município de Marabá.
Na primeira fase do projeto, o qual é o objetivo deste artigo, voltou-se para o
desenvolvimento de um modelo conceitual e físico do Banco de Dados Geográfico - BDG do
Município de Marabá no Plano de Informação Habitacional.
Sistemas urbanos raramente são modelados e compreendidos sob seus aspectos naturais,
ignorando a importância do estudo do espaço como subsídio ao meio a ser construído bem
como das relações natureza/espaço/sociedade. O planejamento de um município requer
justamente o conhecimento desses espaços e suas funcionalidades.
A utilização de um Banco de Dados (BD) tem colaborado decisivamente na organização
e disponibilização de informações geográficas. Informações espaciais e descritivas são
mantidas integradas em BDG. A apresentação (usualmente sob forma de mapas) e a geração
de nova informação a partir do processamento desses dados ocorre através de SIG. As
informações quanto à origem e impacto das modificações sobre o uso e ocupação da terra,
obtidas por meio de dados georeferenciados integrados aos SIG têm se mostrado
particularmente útil para auxiliar na discriminação de elementos da paisagem; no
planejamento e regulamentação de alterações ambientais; em levantamentos de uso e
ocupação da terra; em mapeamentos dos recursos naturais; na espacialização de áreas de
preservação, entre outros (Souza, 2004).
Um problema que se tem percebido na expansão urbana é a invasão de áreas de risco
sujeitas tanto a movimentos de massa durante a época de chuvas quanto a enchentes. A
maioria das cidades brasileiras está próxima aos vales e margem dos rios. As conseqüências
da ocupação urbana nas proximidades dos rios são os processos de enchente, isto é, a elevação
temporária do nível de água em um canal de drenagem devida ao aumento da vazão ou
descarga; bem como os processos de inundações que é o fenômeno de extravasamento das
águas do canal de drenagem para as áreas marginais. O desastre natural das inundações trás
prejuízos à saúde, prejudica a atuação de serviços essenciais, especialmente os relacionados
com a distribuição de energia elétrica e saneamento básico entre outros.
A cidade de Marabá é cortada pelos Rios Tocantins e Itacaiúnas pertencentes à Bacia
Hidrográfica do Araguaia-Tocantins. O Município é suscetível1 e vulnerável2 aos processos
de enchentes e inundações pela ocupação de terrenos marginais dos cursos d’água.
No Plano Diretor Participativo da cidade de Marabá, aprovado em 06/09/2006, adotou-se
o distrito como unidade administrativa municipal, de modo a organizar o espaço urbano e
rural. Ao todo foram propostos dezesseis distritos, cinco deles como partes constituintes da
sede municipal, e, por conseguinte, formadores do novo perímetro urbano. Pode-se visualizar
na Figura 1 os distritos constituintes da sede municipal como por exemplo: o Distrito de
Marabá Pioneira (1), Distrito da Cidade Nova (3), Distrito da Nova Marabá (2), Distrito
Industrial (6) e o Distrito de Expansão (4 e 5). A fisiografia do município é bastante
desfavorável para a ocupação urbana, e a existência de áreas institucionais constitui-se em
obstáculo adicional à expansão da cidade, e a necessidade de construção de novas pontes é
recorrente. A ocupação de áreas que demandam grandes investimentos em infra-estrutura para
viabilizar a acessibilidade (aterros e pontes), retardam o enfrentamento de problemas
históricos de saneamento, visto que nas áreas sujeitas a alagamento pelas cheias, é comum o
transbordamento de fossas e a contaminação de poços utilizados pela população de menor
poder aquisitivo (em bairro formais e áreas de ocupação), destacando-se em alguns pontos
mais vulneráveis a tais condições, a alta incidência de doenças como a hanseníase.
1 Indica a potencialidade de ocorrência de processos naturais e induzidos em áreas de interesse ao uso do solo,
expressando-se segundo classes de probabilidade de ocorrência.
2 Grau de perda para um dado elemento ou grupo dentro de uma área afetada por um processo.
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Figura 1 – Sede Municipal da Marabá, destacando-se os limites dos Distritos.
Figura 2 - Ocupação territorial e mapa Altimétrico do Distrito de Marabá Pioneira.
Na Figura 2 tem-se os limites da ocupação urbana do Distrito de Marabá Pioneira, objeto
deste estudo. A linha diagonal ao desenho é um corte transversal da orla dos Rios Tocantins e
Itacaiúnas, desta linha para baixo e para esquerda é a área mais crítica, pois grande parte da
região é fortemente impactada pelas enchentes3 anuais. Assim, justifica-se a escolha do
Distrito como escopo do problema a ser modelado.
2.
METODOLOGIA
Em uma visão abrangente o sistema desenvolvido tem como componentes estruturais
uma interface que define como o sistema é operado e controlado. Em um nível intermediário
tem-se mecanismos de processamento de dados espaciais e não espaciais; e em um nível mais
interno um sistema de gerencia de banco de dados geográficos oferecendo o armazenamento e
recuperação dos dados espaciais e seus atributos. O projeto mais amplo objetiva mapear por
temas o Município de Marabá. Os temas ou Planos de Informação – PI foram classificados de
acordo com as seguintes características:
1. Habitacional: que inclui as residências ou domicílios
2. Comercial: Lojas, Shopping, Galerias e comércio em geral
3. Educacional: Universidades, Escolas, Creches, Centros Educacionais, etc.
4. Saúde: hospitais, clínicas, posto de saúde, etc.
5. Serviços Públicos: Prefeitura, Câmara de Vereadores, Delegacias, Corpo de
Bombeiro, etc.
6. Industrial: indústrias diversas.
7. Serviços em Geral: Correios, Bancos, Cartórios, Cooperativas, escritórios etc.
8. Meio Ambiente: Praças, Jardins, Parques, APA, etc.
9. Cultura Esportes e Lazer: Clubes, Ginásios, Campos, Museus, Cinemas, Teatros,
etc.
10. Lotes: referenciando apenas os lotes
11. Quadras: referenciando apenas as quadras
12. Distrito: referenciando o distrito em estudo
Cada PI estará georeferenciado em uma camada (Layer), o conjunto resultante da
sobreposição destas camadas compõe o Mapa Temático da Ocupação Urbana - MTOU. O
encaminhamento dado a este trabalho está baseado no enfoque da previsão do
estabelecimento do perfil da população diretamente impactada pelas inundações (definição
socioeconômica), relacionada ao PI - Habitacional. As fases do projeto incluíram:
1. Primeira Fase de levantamento dos requisitos, que está associada ao processo de
descobrir quais são as operações que o sistema deve realizar e quais são as restrições que
existem sobre estas operações;
2. Segunda Fase a modelagem conceitual e lógica do sistema. Modelos de dados para
aplicações geográficas têm necessidades adicionais, tanto com relação à abstração de
conceitos e entidades, quanto ao tipo de entidades representáveis e seu interrelacionamento. Diversas propostas existem atualmente, principalmente focalizadas em
estender os modelos criados para aplicações convencionais. O modelo utilizado no projeto
– OMT-G Object Modeling Technique - tende a refletir melhor as necessidades de
aplicações geográficas, e à possibilidade de mapeamento dos esquemas produzidos para a
implementação em SGBD espaciais, o que inclui a necessária identificação de restrições
de integridade espaciais (Borges, 1996, 1997, 2001). O modelo OMT-G - parte das
primitivas definidas para o diagrama de classes da UML - Unified Modeling Language; O
modelo OMT-G é baseado em três conceitos principais: classes, relacionamentos e
restrições de integridade espaciais. Suas classes básicas são: Classes Georeferenciadas e
Classes Convencionais que fornece uma visão integrada do espaço modelado. Uma Classe
Convencional descreve um conjunto de objetos com propriedades, comportamento,
3 A cota zero ou normal do Rio Tocantins é de 71,88m nos períodos de seca entre os meses de junho a setembro
relacionamentos, e semântica semelhantes, e que possuem alguma relação com os objetos
espaciais, mas que não possuem propriedades geométricas. Uma Classe Georeferenciada
descreve um conjunto de objetos que possuem representação espacial e estão associados a
regiões da superfície da terra. O modelo OMT-G formaliza a especialização das Classes
Georeferenciadas em classes do tipo Geo-Campo4 e Geo-Objeto5 (Bérdard, 1996).
3. Terceira Fase é a fase da simulação dos dados sintéticos, neste caso os dados são
relacionados às características sócio-econômicas dos habitantes da região;
6
4. Quarta Fase onde são feitos os testes da modelagem implementada utilizando-se a DML 7
Linguagem de Manipulação de Dados do SQL - Linguagem de Estruturada de Consulta.
A Primeira e Segunda fase corresponde à fase do projeto conceitual que consiste na
representação e no relacionamento das entidades que serão utilizadas no sistema final. Esta
fase independe da tecnologia a ser utilizada. Os modelos conceituais permitem representar, de
maneira abstrata e formal a realidade da aplicação. A Terceira Fase é a etapa do projeto
lógico, fase posterior ao projeto conceitual. Define como cada entidade será armazenada, é
dependente da tecnologia escolhida, apresenta como resultado final, o esquema do banco de
dados geográfico. A Quarta Fase corresponde ao Projeto Físico, o desenvolvimento de rotinas
para as consultas previamente estabelecidas, para que os usuários do sistema possam fazer
suas análises. A base cartográfica do Município encontra-se em arquivos vetoriais que estão
em formato CAD – Computer Aided Design. Os aspectos do relevo são representados através
de pontos cotados e curvas de nível na Carta Planialtimétrica. A Figura 2 ilustra também a
altimetria do distrito.
Optou-se por utilizar o software de geoprocessamento SPRING, desenvolvido pelo
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE e distribuído livremente. Foi concebido
como um BDG e projetado para operar em conjunto com um Sistema Gerenciador de Bancos
de Dados - SGBD. O BDG é o repositório de dados de um SIG, armazenando e recuperando
dados geográficos em diferentes geometrias (imagens, vetores, grades) e as informações
descritivas (atributos não-espaciais) armazenadas em tabelas. No SPRING todas as
informações descritivas sobre os dados geográficos são guardadas em tabelas do SGBD
relacional associado ao sistema.
O mapa vetorial urbano do distrito de Marabá Pioneira (Figura 2) encontra-se em formato
dwg que é uma extensão de arquivos de desenho em 2D e 3D nativa do software AutoCAD Computer Aided Design (projeto assistido por computador) — criado e comercializado pela
Autodesk, Inc. O modelo de dados geo-relacional foi desenvolvido no ArgoCASEGEO que é
uma ferramenta CASE que tem como objetivo dar suporte à modelagem e projeto de BDG
com base no modelo UML-GeoFrame. ArgoCASEGEO foi implementada como uma
extensão do software ArgoUML (Tigris, 2005), é escrita em Java e tem livre distribuição e
open-source (código-aberto). A ferramenta ArgoCASEGEO armazena o esquema conceitual
de dados em um arquivo XMI através do Módulo Dicionário de Dados (Lisboa, 2007). A
ferramenta também suporta aspectos simples de modelagem temporal, bem como possibilita a
geração automática de esquemas lógicos de banco de dados, em formatos Shapefile ou
TerraLib (Câmara, 1995).
4 Geo-campo representa a distribuição espacial de uma variável que possui valores em todos os pontos
pertencentes a uma região geográfica, em um dado tempo t.
5 Geo-objeto é um elemento único que possui atributos não-espaciais ou não e está associado a múltiplas
localizações geográficas. A localização pretende ser exata e o objeto é distinguível de seu entorno.
6 DML – Data Structured Language
7 SQL - Structured Query Language
3.
MODELAGEM CONCEITUAL E FÍSICA
Para satisfazer as necessidades de gerenciamento da ocupação dos espaços urbanos foi
feito um inventário dos requisitos. O inventário foi essencial para que se tivesse como
resultado as melhores análises no tratamento dos dados. Verificou-se assim que as perguntas
que se queria responder por meio da inferência ao sistema são do tipo: Dado certo nível de
elevação dos Rios, por exemplo, cota de 90 m: Quantas pessoas ocupadas; Quantas crianças
em fase escolar; Quantos idosos; estão sendo diretamente impactados? Deve-se destacar que
a carga no Banco de Dados é feita com dados sintéticos, uma vez que o governo Municipal
ainda está em vias de finalização do cadastro geral de propriedades. A partir da análise dos
requisitos foi possível detalhar as classes que irão compor o sistema. As classes Espaciais
são:
1. Geo-campo temático referente aos 9 (nove) primeiros PI.
a. A localização que descreve uma geo-região R;
b. O contradomínio que descreve um conjunto de valores V, sendo V = {habitacional,
educacional, saúde, cultura esportes e lazer, comércio, indústria, serviços públicos,
serviços em geral, meio ambiente};
c. Mapeamento que descreve uma função f : R |→ V.
2. Geo-objeto Lote e Quadra e Unidade: representado por um polígono, composto por: um
atributo espacial e atributos convencionais.
Na Figura 3 as classes em rosa são referentes aos objetos não espaciais, e as em amarelo
são referentes aos objetos espaciais (geo-objeto). Um caso especial de associações é a
agregação. Em uma agregação um objeto está contido no outro, ou seja, se um objeto A é
parte de um objeto B, o objeto B não pode ser parte do objeto A. Um comportamento que se
aplica a um todo automaticamente se aplica às suas partes. É representada como uma linha
conectando as classes relacionadas, com um diamante (losango) vazado perto da classe que
representa o todo. As associações de agregação são as relações entre: SETOR-QUADRA,
DISTRITO-SETOR, QUADRA-LOTE e LOTE-HABITANTE. As demais relações são do
tipo simples associação. Para efeitos de simplificação foram omitidos, na Figura 3 os atributos
das classes não espaciais, preferiu-se destacar o domínios destas classes na Figura 4 para
maiores esclarecimentos das informações que se quer extrair em uma consulta.
A interface (Figura 5) de interação com o sistema foi criada para facilitar o acesso às
rotinas, contendo menus, caixas de seleção. É importante ressaltar que, as rotinas
desenvolvidas são previamente elaboradas e atendem de forma significativa às necessidades
da análise, entretanto poderão existir novas consultas e análises mais sofisticadas que poderão
ser agregadas ao sistema no futuro. Através da interface o usuário poderá selecionar as
variáveis de interesse como, por exemplo, idade, ocupação, condição do lote através de caixas
de seleção. Poderá selecionar o Plano de Informação (habitacional, comercial, saúde, etc)
desejado. Poderá também selecionar um trecho do Distrito ou todo o distrito através de
coordenadas planas, e ainda selecionar a cota de nível dos rios. Os resultados da simulação,
ou seja, o Relatório é gerado em formato de planilha eletrônica ou em formato texto, e salvo
para consultas futuras.
Figura 3 – Modelo Conceitual do Plano de Informação Habitacional
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
T_OCUPAÇÃO_LOTE
Não Construido
Ruínas
Em demolição
Construção Paralisada
Em Construção
Construído
T_MATERIAL_PAREDES
Improvisado
Taipa
Madeira
Tijolo/Alvenaria
Concreto
T_OCUPAÇÃO
Funcionário Público
Funcionário Privado
Desempregado
Autônomo
Ambulante
Estudante
Doméstica
Empresário
Comerciante
Desoculpados
T_ESTRUTURA
Madeira
Alvenaria
Metálica
Concreto
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2
3
4
5
6
7
T_TIPO_LOGRADOURO
Avenida
Rua
Travessa
Alameda
Largo
Praça
T_TIPO_CONSTRUÇÃO
Cômodo
Casa
Apartamento
Loja
Sala
Galpão
Telheiro
Indústria
Especial
T_COBERTURA
Improvisado
Palha/Zinco
Fibro-cimento
Cavaco
Telha de barro
Laje
Especial
1
2
3
4
5
6
T_ESCOLARIDADE
Fund. Completo
Fund. Incompleto Paralizado
Fund. Incompleto Cursando
Médio Completo
Médio Incompleto Paralizado
Médio Incompleto Cursando
Superior Completo
Superior Incompleto Paralizado
Superior Incompleto Cursando
Analfabeto
T_BENEFÍCIOS
Aposentadoria
Bolsa Familia
Bolsa Trabalho
Auxilio Doença
Outros Benefícios
Não recebe benefícios
1
2
3
4
5
6
T_FATORES_CRITICOS
Mãe em amamentação
Doente em tratamento domiciliar
Deficiente Físico
Deficiente Mental
Recém Nascido
Sem Observancias
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Figura 4 – Descrição dos domínios das classes não espaciais
Figura 5 – Interface do sistema de gestão de impactos de Inundação
4.
DISCUSSÃO
Nos dias atuais, o aumento do número de pessoas vivendo em áreas de risco de
escorregamentos, enchentes e inundações têm sido uma das características negativas do
processo de urbanização e crescimento das cidades brasileiras, verificado principalmente nas
regiões metropolitanas. Para que as Administrações Municipais possam atender às novas
demandas criadas é essencial um incremento na eficiência, através de novas abordagens e do
uso de métodos modernos de integração e análise. Assim, a existência dos SIG Municipal é
para além de um meio de produção dinâmica de informação georeferenciada, é também um
indicador de modernização do trabalho técnico autárquico. Quando se planeja a ocupação do
espaço urbano é imprescindível pensá-lo para as pessoas, pois, as cidades são movidas por
dinâmicas de toda ordem, políticas, econômicas, sociais, religiosas, enfim, por uma série de
fenômenos relacionados ao planejamento. Assim sendo, os SIGs podem auxiliar nas
atividades de planejamento e desenvolvimento dos setores da administração pública e privada,
envolvendo meio ambiente, urbanismo, saúde, educação, transportes, telecomunicações, bem
como atividades de entretenimento e lazer.
A modelagem conceitual e física efetuada atendeu satisfatoriamente os requisitos do
sistema. Mostrou-se eficiente como instrumento para a caracterização dos habitantes que são
diretamente impactados pelas enchentes e inundações. E o SIG permitiu por meio de
inferências ao BDG a quantificação e espacialização da ocupação urbana nas áreas de risco
potencial. Os resultados fornecem ainda contribuições importantes para subsidiar propostas de
ordenamento territorial futuro. Deve-se destacar ainda que a modelagem desenvolvida pode
ser facilmente aplicada aos outros Distritos da Cidade, mostrando assim sua versatilidade.
Como sugestão para trabalhos futuros, espera-se utilizar dados reais para revalidar o modelo
desenvolvido.
REFERÊNCIAS
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the design of spatio-temporal databases. Computers, Environment and Urban Systems,
London, v.20, n.1, pp.19-41.
Borges, K. A. V., Fonseca, F. T., 1996 Modelagem de dados geográficos em discussão. In:
GIS BRASIL96, Curitiba. Anais... pp.525- 532.
Borges, K. A., 1997, V. Modelagem de dados geográficos –uma extensão do modelo OMT
para aplicações geográficas. Belo Horizonte, MG: ESCOLA DE GOVERNO DE MINAS
GERAIS, Fundação João Pinheiro.
Borges, K. A. V , Davis Jr., C. A., Laender, A. H. F., 2001, OMT-G: An Object-Oriented
Data Model for Geographic Applications. GeoInformatica 5(3): pp. 221-260.
Lisboa, J. F., IOCHPE, 2007, C. Modeling with a UML profile. In: Shashi Shekhar and Hui
Xiong. * Encyclopedia of Geographical Information Science*. Germany: Springer-Verlag, (in
press)
Souza C. F., 2004, Sistema Web de Informação Geográfica para gestão ambiental:
Monitoramento das áreas costeiras do litoral norte do Estado do Rio Grande do Norte sob
influência da indústria petrolífera. Relatório (Graduação em Ciências da Computação) Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, RN, Brasil.
Tigris: ArgoUML Project Home, 2005, disponível em http://argouml.tigris.org/.
MODELLING A GEOGRAPHICAL DATABASE: CASE OF STUDY MUNICIPAL
DISTRICT OF MARABÁ, PA
Abstract. Most Brazilian cities grow-up chaotically. The urban occupation frequently occurs
without considering the physical environment. The inefficiency of urban planning results in
severe problems such as urban occupation in risk areas. This interferes negatively with the
population quality of life, causing many negative consequences at short, medium and long
range. The objective of the article is to describe the conceptual and physical modeling of the
geographical database of the urban occupation of the Municipal district of Marabá. The
conceptual and physical modeling was satisfactory to the requirements of the system. It was
shown efficient as instrument to classify the inhabitants' socioeconomic aspects. Results show
the usefulness socio-economic model for the survey of urban land use over risk area,
fundamental information for Municipal administration planning. The prototype of this
application provides the simulation of sceneries considering degrees of floods. Still, the
interface can offer the calibration of the parameters of the models in a facilitated way and
manipulation of values in thematic maps.
Keywords: Geographic Information System, urban planning, geographic data model, risk
area.