Aplicação dos Sistemas de Informação Geográfica na Saúde

Bruno MENESES & Mara ROCHA

(2009)

Com o conhecimento cada vez mais avançado das ciências, em particular da medicina, a descoberta e aparecimento de novas doenças (pandemias) passou a ser cada vez mais fácil de identificar e também despertou uma preocupação geral. Neste contexto, a tomada de decisões eficazes e num curto espaço de tempo tornou-se numa prioridade dos serviços competentes. Assim, denota-se a necessidade de conhecer o território e nele importa saber o que existe e ainda como determinado fenómeno se pode representar ou propagar. Os sistemas de informação geográfica (SIG) assumem aqui o verdadeiro papel de proporcionar diversas relações espaciais, aquisição de dados georreferenciados, análises espaciais e obtenção de resultados que permitirão aos decisores da área da saúde definir estratégias face aos grandes problemas de morbilidade e mortalidade actuais, garantido as melhores condições de vida às populações e também contribuir para o planeamento de acções e disponibilização de serviços.

Palavras-chave: SIG, Saúde, Análise Espacial

Este ensaio reúne, de uma forma geral, as principais potencialidades dos SIG aplicados na Saúde. Evidenciam-se as principais vantagens e desvantagens desta aplicação através de conceitos bibliográficos ou trabalhos já realizados sobre esta temática.

Numa primeira abordagem faz-se uma descrição dos vários conceitos de SIG na perspectiva de diferentes autores, seguindo-se a descrição de como estes se podem aplicar à saúde. Numa segunda parte, descrevem-se algumas infra-estruturas de dados e software utilizados nestas aplicações e faz-se uma breve reflexão sobre a aquisição de software para projectos que integram estas duas componentes. Na terceira parte aborda-se a implementação dos SIG aliados à detecção remota finalizando com casos práticos elaborados em Portugal e faz-se ainda um ponto de situação dos vários serviços disponíveis, bem como de projectos em fase de execução.

Os SIG

Os Sistemas de Informação Geográfica são uma das mais elaboradas e potentes ferramentas que abarcam um conjunto de técnicas, métodos, hardware e software que permitem a recolha, armazenamento, tratamento e gestão de informação georreferenciada.

Os autores STEFANOVIC et al (1989) referem-se aos SIG como “a system for capturing, storing, checking, integrating, manipulating, analyzing and displaying data which one spatially referenced to the Earth. This is normally considered to involve a spatially referenced computer database and appropriate applications software”. Também HENRIQUES (1991) define SIG como “um conjunto de procedimentos concebidos com o objectivo de armazenar aceder e manipular informação georreferenciada” e “um conjunto de programas residentes num computador que permite introduzir, aceder, manipular e visualizar informação georreferenciada”.

Numa sociedade em que os fenómenos, quer naturais quer sociais, se alastram a uma velocidade alucinante, os SIG assumem particular relevância na medida em que possibilitam a introdução da componente de análise espacial de forma a avaliar e prever diferentes cenários, contribuindo assim na tomada de decisões, mais atempadas e certeiras.

Pode dizer-se que os SIG são um meio para compreender e gerir o território nas suas mais variadas acepções.

Foi, principalmente, nos anos 80 do século passado, que os avanços na área da informática foram fundamentais para que os SIG tenham ganho um novo impulso e, assim, o processo de tratamento e análise da informação seja efectuado de forma menos morosa e ainda se tenham reduzido alguns custos.

Os SIG também se podem definir como um sistema de visualização de informação (em diversos formatos), que permitem a organização e georreferenciação de dados, bem como a integração de dados de diversas fontes, possibilitando a sua análise e permitindo ainda criar diversos cenários (YUNES J., 1997).

Consideramos que os SIG são constituídos por quatro componentes, sendo eles, os técnicos responsáveis pelo manuseamento e desenvolvimento das potencialidades dos SIG (Liveware), a informação alfanumérica e cartográfica (Dataware), os computadores e periféricos (Hardware) e os programas para manipulação dos dados (Software).

Os SIG e a sua aplicação na Saúde

O conhecimento das condições de saúde das populações é fundamental para o planeamento de acções e disponibilização de serviços, mas não basta conhecer apenas estes elementos, tem de se conhecer a ocupação do espaço, localizar e descrever onde acontece um determinado evento, ou seja, a sua distribuição espacial. Os SIG assumem aqui a importante função de organizar a informação georreferenciada, permitindo a combinação de informação diversa (diferentes formatos), como limites administrativos, localização de unidades de saúde, população residente, acessos, entre outros. A integração de dados de outras fontes também é viável pela associação de um mapa gerado num SIG a uma nova informação, permitindo assim no resultado final representar o “somatório” do trabalho de diversas instituições.

Actualmente, tem-se assistido a uma preocupação mundial em compreender a forma como as doenças se propagam, com maior incidência na epidemiologia, numa tentativa de se perceber como estas se difundem no espaço e o tempo de propagação, para uma tomada de decisões mais eficazes. O registo de ocorrências, através da representação espacial, permite estudar os eventos em diversos períodos, e desta forma possibilita em alguns casos um prognóstico de como um fenómeno se comporta e distribui espacialmente.

Com a abertura das fronteiras há uma livre circulação de pessoas, como é o caso da Europa, proporcionando-se o aumento da diversidade de exposições das populações aos mais variados agentes patogénicos e, consequentemente, a sua dispersão geográfica, provocando o alastramento e intensificação de epidemias (ex. H1N1).

Os SIG são uma importante ferramenta para os decisores de Saúde que se confrontam com estas realidades, tanto na gestão deste tipo de emergências como na capacidade de resposta às mesmas. Presentemente, as questões ambientais são também uma preocupação geral e, segundo a Organização Mundial de Saúde, há uma forte explicação por parte destas no desencadeamento das principais doenças enunciadas por estes, pelo que o conhecimento do território e o seu “cadastro” em bases de dados é essencial na compreensão de como estes factores se relacionam, se propagam, permitindo-lhes actuar e evitar consequências maiores.

Várias são as conferências realizadas sobre este temática, algumas delas promovidas pelo Environmental Systems Research Institute (ESRI), onde se vem questionando a aplicação dos SIG na área da saúde e quais as vantagens ou limitações que desta podem advir. Vários são os trabalhos divulgados por este instituto na sua Newsletter disponível online, onde são focados alguns dos grandes problemas a uma escala global, mas sintetizam os principais objectivos dos SIG na saúde, como a criação de informações relevantes para o diagnóstico, tratamento e reabilitação de doenças humanas, num processo que integra bases de dados em formato digital, que permite a análise e disponibilização de dados espaciais, integrando desta forma o conceito de comunicação. Consideram que, através desta combinação, há uma aceleração na compreensão dos diversos casos de estudo, o que possibilita um plano de acção mais completo.

Infra-estruturas de dados espaciais

Como refere OLIVEIRA (2008), recentemente apareceram as infra-estruturas de dados espaciais (Spatial Data Infrastrctures- SDI), das quais se destacam a nível mundial a Global Spatial Data Infrastructure (GSDI), europeu a iniciativa INSPIRE e, em Portugal, o Sistema Nacional de Informação Geográfica (SNIG), revelando-se importantes fontes de dados espaciais, nomeadamente para a saúde.

Outro tipo de infra-estruturas de dados espaciais, embora não relacionadas directamente com a área da saúde, poderão disponibilizar dados que poderão ser úteis e integrados em diversas análises espaciais nos mais distintos estudos de caso na saúde.

Em Portugal dá-se o exemplo do Sistema Nacional de Informação dos Recursos Hídricos (SNIRH) que disponibiliza dados fundamentais para a saúde, tais como a humidade relativa, evapotranspiração, a meteorologia em tempo real, sendo o verdadeiro contributo o controlo dos recursos hídricos, ou seja, a água, um bem essencial à saúde, dados estes que podem ser integrados num projecto ou ensaio de SIG nas mais diversas temáticas.

Ponderação da implementação de um SIG na saúde

O custo-benefício da implementação de um SIG deve ser equacionado, visto que abarca custos muito elevados e é um processo de implementação a médio e longo prazo. Os benefícios que destes podem resultar são o armazenamento e actualização de dados, eficiência na recuperação de informação e a sua produção de forma mais precisa, rapidez de análise e procura de alternativas, que em suma se traduz por um “serviço” essencial na tomada de decisões mais coerentes.

Software de SIG especializado para a saúde e a disponibilização de dados

A disponibilização de software de simples utilização para técnicos não especializados em SIG (ex. ArcReader, SPRING, …) nos centros hospitalares permitiria a consulta, por todos, de casos já referenciados desde que a disponibilização da informação em rede estivesse já inserida numa base de dados de comum acesso. A inserção de dados novos nesta base de dados deveria fazer-se automaticamente aquando da identificação de novos casos. Daqui nasce a necessidade de compatibilização de softwares na recolha, inserção e estruturação da informação.

Há várias ferramentas disponíveis para o tratamento e representação espacial de dados relativos à saúde e não só, como é exemplo o SIGEpi V. 1.4 (versão em português) podendo obter-se bases de dados para este software no sitio da internet da Organización Panamericana de la Salud, o HealthMapper disponível no sitio da internet da World Health Organization onde também está disponível uma base de dados gratuita (software desenvolvido essencialmente para mapeamento e vigilância epidemiológica), o Epi Info disponível no sitio da internet Centers for Disease Control and Prevention com as respectivas base de dados de indicadores relativos à saúde (este software permite fazer análises estatísticas com diversas variáveis quantitativas e espaciais). Já a ESRI disponibiliza uma extensão para o ArcViewGIS 3.x conhecida por EpiAnalyst com a principal função de fazer análises de Epidemiologia Espacial (OLIVEIRA, 2008).

O acesso aos dados em tempo real permite compreender melhor como um determinado fenómeno se distribui espacialmente nesse mesmo momento, permitindo desta forma uma actuação mais eficaz no controlo desses casos, quer seja por medidas preventivas (indirectamente) ou de acção directa. Os softwares de domínio público nem sempre são os mais eficientes no tratamento destes dados devido à complexidade de execução que apresentam. No caso de aquisição de software comercial, é necessário ter em linha de conta qual o projecto que irá integrar e qual o equipamento disponível, porque nem sempre as aquisições mais caras são as melhores. Nestes projectos que integram os SIG os principais problemas prendem-se, essencialmente, com as bases gráficas (definir os parâmetros para a sua construção e qual a sua finalidade), software (custo, o que se pretende trabalhar e qual o Output final), equipamento informático e recursos humanos (equipa de trabalho). No caso concreto dos recursos humanos estes dividem-se em dois grupos: os técnicos especializados, responsáveis pelo processo de desenho e desenvolvimento e formalização de ideias, e os utilizadores, que são o principal interface entre o gestor e o sistema, aos quais é permitido apenas operar e fazer análises, traduzir questões, entre outros (CARVALHO, 1998).

A captura de dados, fazendo-se de uma forma simples, através de aplicações Web (forma electrónica) e tendo como suporte uma base com dados georreferenciáveis permitiria reduções económicas e temporais, ultrapassando as grandes barreiras dos tradicionais registos em formato analógico para a inserção de dados em formato digital e, desta forma, a contribuição para a aquisição e gestão de ensaios clínicos tornar-se-ía mais eficaz.

A utilidade dos SIG aliados à detecção remota na saúde

A detecção remota adquiriu certa importância ao auxiliar na compreensão e resolução de situações na saúde pública. Em vários trabalhos já realizados recorreu-se a esta ferramenta para se perceber como determinado fenómeno se propaga no espaço, como é exemplo o estudo da propagação da doença de Lyme (ou borreliose de Lyme) no nordeste dos Estados Unidos por LOUISA, onde se utilizaram várias imagens de satélite (Landsat 5), na tentativa de perceber como a doença se propagou de um núcleo de vegetação para as áreas urbanas, chegando-se á conclusão que determinados animais (veados e cães) eram os principais transmissores deste tipo de doença, uma vez que interagiam entre ambas as áreas e, que no núcleo de vegetação, determinadas espécies arbóreas favoreciam o desenvolvimento de parasitas. Outro caso de estudo da mesma autora foi a modelação e definição de surtos de cólera no Bangladesh, onde se recorreu a imagens de vários satélites para compreender quais as variáveis que mais influenciavam o desenvolvimento, quer espacial, quer temporal, de surtos de cólera.

Outros casos mais recentes como as tempestades de areia capturadas pelo satélite NOOA na costa W de África, vieram dar, de certa forma, mais realce à importância deste tipo de trabalho para a melhoria da qualidade de vida e bem-estar das populações.

Desta forma, pode atribuir-se aos SIG o papel efectivo de representar espacialmente os fenómenos e, através de toda a sua estrutura, permitir deliberar rapidamente sobre assuntos delicados, tais como as condições de saúde das populações.

Os factores económicos neste tipo de estudos, por vezes, poderão ser um factor limitativo, pois a aquisição de imagens de satélite, fotografias aéreas ou imagens de radar em tempo útil e de boa resolução poderá ascender a custos muito elevados e, no somatório dos custos, onde já devem estar incluídos os valores da implementação de um projecto SIG, pode resultar um valor muito elevado e levar ao abandono deste tipo de projectos em detrimento de outras prioridades.

O caso português

No caso português verificam-se ainda grandes limitações na implementação dos SIG na Saúde, visto que na nossa pesquisa verificamos um enorme estrangulamento ao nível da capacitação dos recursos humanos, coordenação de acções e entidades, dados limitados ou mesmo insuficientes, aliados a uma política de gestão pouco eficaz. Contudo, já está disponível no site dos Sistemas de Suporte e Emergências em Saúde Pública um mapa interactivo que permite a qualquer utilizador da internet efectuar uma pequena pesquisa utilizando alguns critérios na procura de cuidados de saúde nos serviços de urgência. No Plano Nacional de Saúde divulgado pela Direcção Geral de Saúde não se evidencia a preocupação de saber como se comporta determinado evento espacialmente, nem a preocupação de haver a implementação dos SIG, sendo mencionado apenas a importância das variáveis geográficas na eficiência dos serviços de primeiros socorros.

A optimização da localização dos meios de emergência médica dependente, deve ter como base o número de habitantes que podem ser atendidos num curto período de tempo clinicamente aceitável e, neste seguimento, as bases de dados referentes à demografia deverão permitir o cruzamento com outras bases de dados, como por exemplo, a base de estradas nacionais, facultando a localização óptima de serviços e meios públicos na garantia do benefício de todos.

A telemedicina é um avanço recente nos serviços de saúde, que anula as distâncias físicas e proporciona igualmente um atendimento personalizado, o que por si se pode considerar mais eficaz, pois o atendimento é efectuado num menor período temporal.

As Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) evidenciam-se neste ramo, no entanto, saber onde se localiza o doente, ou um foco de doença, é fundamental e aqui entram os SIG nas suas diversas acepções.

Nos relatórios divulgados pela Direcção Geral de Saúde (DGS), estão mencionadas propostas de investimento nesta área, através da readaptação das estruturas hospitalares já existentes, mediante o recurso a iniciativas similares a Parcerias Público-Privadas, fazendo-se também referência à reestruturação dos serviços disponibilizados. Actualmente, estão aprovadas as redes de referenciação Materno-Infantil, de Neurologia, de Intervenção Cardiológica, de Infecciologia, de Urgência/Emergência, de Psiquiatria e Saúde Mental, de Oncologia, de Imunoalergologia, de Medicina Física e de Reabilitação, de Reumatologia e de Nefrologia. As redes de Oncologia, Medicina Física e de Reabilitação e de Reumatologia aguardam publicação. Os sistemas de informação hospitalar serão repensados, na óptica da necessidade de informação para apoio à decisão.

Têm-se desenvolvido alguns projectos de investigação científica em que se relacionam as questões ambientais com factores geográficos, como por exemplo o GeoFASES, em que se caracterizaram, primeiramente, as questões ligadas à mortalidade e morbilidade, num segundo plano a agregação geográfica e das determinantes associadas aos factores mencionados e, numa fase final, estimaram-se os impactos ambientais e a localização no território de locais específicos com maior índice de poluição atmosférica, resultando daqui mapas temáticos com as variações de mortalidade por concelho, a determinação de áreas com maior ou menor risco de morte e, ainda, a caracterização de variáveis geográficas de potenciais doenças. Outros projectos desenvolvidos na determinação de zonas de risco (clusters) derivado de factores ambientais, também recorreram aos SIG para realizar diversas análises geográficas onde se incluíram indicadores de saúde na determinação de áreas de maior ou menor risco de mortalidade (Nicolau et al, 2009).

Considerações finais

Os SIG assumem um papel fundamental na tomada de decisões em situações críticas e na gestão de emergências, pelo que o conhecimento correcto de uma determinada área e do “timing” de um certo fenómeno é fundamental para uma resposta eficiente a esses casos.

No desenvolvimento de projectos na área da saúde, onde se inclui a componente tecnológica e socioeconómica, deve haver a integração da componente SIG, principalmente no desenvolvimento estratégico, bem como a articulação institucional pública e privada, pois é fundamental compreender de forma eficaz todo o processo que resultará num melhor entendimento e, desta forma, permitir aos decisores adoptar medidas mais coerentes e acertadas.

Em suma, compreende-se os SIG como um sistema de apoio à decisão na gestão de ocorrência de eventos, onde o recurso a dados espaciais permite, no vasto conjunto da análise de dados, proporcionar uma visão operacional comum de um cenário, seja ele no âmbito da saúde, ou qualquer outra área, complementando o conhecimento de determinada situação num curto espaço de tempo e com maior eficácia, o que contribuirá para a redução do período de decisão e também para o encontro de melhores formas de intervenção de determinados problemas e da sua resolução. Permitem também contribuir para a complementaridade dos diversos conteúdos que compõem o planeamento e, assim, possibilitar a distribuição dos recursos existentes de forma sustentada. É possível com os SIG entender o contexto geográfico a partir de mapas georreferenciados de determinado evento e a sua envolvente, tal como aceder a diversos sistemas disponíveis (satélites, sensores, etc.) de forma dinâmica em tempo real e potencializar análises espaciais de dados desenvolvidas durante o planeamento para utilização operacional e percepção prévia e mais criteriosa na compreensão de dinâmicas de eventos ao longo do tempo.

Bibliografia

ALVES, João et al - Utilização de Detecção Remota para a Determinação de Zonas de Risco de Contaminação por Malária e a Influência das Alterações Climáticas Globais na sua Expansão – Região do Algarve como Caso de Estudo. FCTUNL, 2001.

BOGORNY, Vania et al - Desenvolvimento de um Sig para Saúde Pública usando software Livre. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Brasil.

CARVALHO, André O. et al - Sistemas de Informação em Saúde para Municípios, Instituto para o Desenvolvimento da Saúde, Núcleo de Assistência Médico-Hospitalar, São Paulo, 1998.

GARNELO, Luiza et al - Dimensões e potencialidades dos sistemas de informação geográfica na saúde indígena. Universidade Federal do Amazonas. Manaus, AM. Brasil, 2005.

KISTTEMAN, Thomas et al – New perspectives on the use of geographical informationsystems (GIS) in environmental health sciences. International Journal of Hygiene and Environmental Health. Germany, 2002, pp. 169-181.

LOUISA et al - Remote Sensing and Human Health: New Sensors and New Opportunities. California State University, Monterey Bay, California. USA, 2002.

NICOLAU, Rita – Concordancia Geográfica de Riscos Extremos de Morte e de Internamento Hospitalar em Portugal Continental (2000-2004). Instituto Nacional de Saude Dr. Ricardo Jorge. Lisboa, 2009.

OLIVEIRA, Miguel - O Sistema de Apoio a Emergências em saúde Pública da Direcção-Geral da Saúde - SISTEMAS DE VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA E INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA. Dissertação de Mestrado em Ciências e Sistemas de Informação Geográfica, ISEGI, Universidade Nova de Lisboa. Lisboa, 2008.

PANDITRAO, Mayuri - Use of Geographic Information Systems (GIS) to Predict Vector-borne Disease Outbreaks: A crucial step towards cost effective prevention of diseases. Malaria Research Center. India, 2006.

PINA, Maria F. et al, - Conceitos Básicos de Sistemas de Informação Geográfica e Cartografia aplicados à saúde, Departamento de Informação em Saúde, Brasília. Brasil, 2000.

STEFANOVIC, P.; DRUMOND, J.; MULLER, J.P.– “It´s Response to the Need for Training in CAL and GIS” in International Seminar Proccedings, Dehra DUN, INCA. 1989, pp. 450-460.

YUNES, João et al – Sistemas de Informação Geográfica e a Gestão da Saúde no Município, Rede Internacional de Informação para a Saúde. Brasil, 1997.

Definição de Áreas Seguras e Rotas de Emergência em Situação de Sismo no Município de Lisboa

Este trabalho foi elaborado por Bruno Meneses e Mara Rocha e é apenas um exemplo da aplicação dos Sistemas de Informação Geográfica no Ordenamento do Território.

Enquadramento teórico

Numa sociedade em que os fenómenos, quer naturais quer sociais, se alastram a uma velocidade alucinante, os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) assumem particular relevância na medida em que possibilitam a introdução da componente de análise espacial de forma a avaliar e prever diferentes cenários, contribuindo assim na tomada de decisões mais atempadas e acertadas. Os SIG são uma das mais elaboradas e potentes ferramentas que abarcam um conjunto de técnicas, métodos, hardware e software que permitem a recolha, armazenamento, tratamento e gestão de informação georreferenciada. São várias as definições de SIG, reflectindo “cada uma à sua maneira, a multiplicidade de usos e visões possíveis desta tecnologia e apontam para uma perspectiva interdisciplinar da sua utilização” (Câmara et al, 1996). Neste contexto, pode dizer-se que os SIG são um meio para compreender e gerir o território nas suas mais variadas acepções e têm vindo a comprovar a sua importância na tomada de decisões, através operações de planeamento, gestão e controlo.

A facilidade no tratamento e análise dos dados espaciais para investigação e para um melhor conhecimento dos fenómenos, tanto naturais como antrópicos, tem tentado integrar esse tipo de informação numa linguagem própria, sendo a Internet um meio de desenvolvimento e disponibilização dos dados geográficos. O acesso e a utilização dos SIG disponíveis na Internet, sobretudo nas suas versões de software Freeware e OpenSource, revela-se extremamente importante, visto que os utilizadores têm a oportunidade de usufruir de um serviço bastante útil, na medida em que podem aceder a um conjunto de informação espacial relevante, com custos reduzidos e não sendo necessário ser detentor de conhecimentos sólidos de SIG (Barriguinha, 2008). Entende-se, assim, por WebGIS, o conjunto de dados cartográficos disponibilizados na Internet que permite aos seus utilizadores o acesso à informação geográfica de modo interactivo, dinâmico, actualizado e remoto (Veras et al, 2009).

A funcionalidade e êxito do WebGIS deve-se, em muito, ao desenvolvimento da Internet, em que o utilizador não necessita de ter qualquer software SIG instalado no computador pessoal, uma vez que, estando ligado em rede consegue aceder a todos os dados e software remotamente, não sendo, por isso necessário, que a localização onde estão armazenados os dados, a localização do processamento destes e a localização do utilizador seja a mesma.

As constantes modificações que se verificam no território, levam a que os municípios incrementem medidas relativamente ao controlo de tendências de expansão e ocupação do espaço. Essas medidas assentam num modelo global a partir do qual se definem as grandes orientações que devem proporcionar modelos de desenvolvimento, tendo por base uma política de integração. Os SIG são imprescindíveis para um conhecimento dos problemas e da realidade de cada município, nas diversas áreas de intervenção, tornando as decisões do poder público mais facilitadas e convenientes, permitindo o WebGIS que qualquer cidadão mais interessado possa ter acesso a essas informações e consiga interpretá-las de uma forma simples, sem que para tal necessite de ter conhecimentos sólidos da aplicação. Neste contexto, o WebGIS enquadra-se inteiramente nos organismos que pretendem dar a conhecer os estudos e projectos que desenvolvem, assim como as suas bases de dados geográficos. A disponibilização deste tipo de informação actualizada na rede interna (intranet) de cada município, é uma mais-valia facilitando o trabalho dos técnicos, na medida em que lhes é possível confrontar as solicitações dos munícipes com os Instrumentos de Gestão do Território (IGT). A informação disponibilizada tenta que a manipulação por parte dos utilizadores seja fácil, permitindo a sobreposição de diferentes informações no mesmo mapa, para uma análise mais dinâmica da realidade.

Cada vez mais se torna necessário e justifica o desenvolvimento de aplicações de informação com uma arquitectura consistente que possibilitem um conhecimento crescente e a troca de informação usufruindo totalmente dos dados recolhidos. Debruçando-se este ensaio na temática dos sismos, mais especificamente, na delimitação de áreas seguras, os SIG assumem particular importância na elaboração de Planos Municipais, permitindo identificar o risco, as possíveis consequências ou danos e definir estratégias de gestão de meios e recursos, como forma de prevenção.

Posto isto, considera-se fundamental a implementação do WebGIS, como tendo inúmeras vantagens para a governação dos municípios, na medida em que permitem uma diminuição dos custos, uma duplicação na produção dos dados, possibilitando uma “… melhoria na análise, planeamento e administração do desenvolvimento urbano, especialmente quando está envolvida informação supra-municipal, que extravasa o limite concelhio” (Dias, 2006).

Objectivos

Nas últimas décadas o Homem tem assistido a sucessivos desastres naturais, que têm causado inúmeras vítimas mortais e prejuízos materiais. Estarão estes fenómenos naturais a aumentar ou trata-se apenas de uma maior e melhor divulgação da informação sobre os acontecimentos?

Segundo alguns autores, muitos destes fenómenos estão directamente relacionados com as alterações climáticas. Devido à importância e utilidade da temática, seleccionámos o fenómeno natural dos sismos. Este fenómeno está ligado à dinâmica interna da Terra, isto é, à sua natureza tectónica, portanto é impossível prever quando e onde podem ocorrer, muito menos a intensidade e magnitude. Desta forma, consideramos ser de extrema importância determinar as áreas mais seguras, na cidade de Lisboa, em situação de sismo, de forma a minimizar os riscos e aumentar a consciencialização da população, tendo nos Sistemas de Informação Geográfica a base para a aplicação dos métodos de análise.

Assim, neste projecto vamos efectuar uma abordagem sistémica tendo por base alguns itens fundamentais na determinação da Perigosidade, ao determinar no território quais as áreas mais afectadas em caso de sismo e em função destas, considerar áreas em que a população está mais vulnerável.

Com esta informação vamos efectuar um prognóstico da destruição em caso de desastre e avaliar os locais de maior aptidão para dar resposta às vítimas da catástrofe.

Este ensaio teve por base a informação descrita no relatório de BEZZEGHOUD, M. et. al. (2003) onde são mencionados os Mecanismos Focais dos Sismos em Portugal Continental, a sua localização (distribuição) e a magnitude dos 40 sismos mais significativos.

Dentro da área de estudo (AE), pretende-se também, definir as rotas de emergência, dos pontos considerados mais inseguros ou áreas mais afectadas, para o Hospital de Santa Maria em Lisboa. Não satisfeitos apenas com estes objectivos, achou-se por bem determinar uma área de influência no acesso às áreas mais seguras e o tempo do percurso através de isócronas. Este último objectivo prende-se com um cenário de destruição total, onde todos os equipamentos são afectados, surgindo aqui a necessidade de utilizar estas áreas mais seguras para a instalação de equipamentos provisório (ex. hospital de campanha, áreas de refugio, entre outros).

Material utilizado

Para a concretização deste trabalho, utilizou-se cartografia em formato vectorial disponibilizada pela CML e recolheu-se outra através dos ortofotomatas também disponibilizados por esta entidade. Além desta, recorreu-se a outros softwares para a recolha de mais informação e respectivo tratamento. A tabela 1 resume toda a informação utilizada, além do software e hardware utilizado.

Tabela 1. Descrição do hardware, software e informação utilizada.

Modelo de dados

O modelo entidade/relação representa o método da estruturação dos dados e as relações existente entre os mesmos. Este modelo tem a entidade, o que se denomina por nome ou descrição e o objecto (identificado de forma única), contendo um conjunto de atributos que são a sua propriedade. As relações podem ser do tipo UM para UM (1:1), UM para MUITOS (1:N) e de MUITOS para MUITOS (N:N).

FIG. 1. Modelo de dados e respectivas relações

As relações existentes entre as várias tabelas são diferentes, como exemplificado na fig. 1. Entre o município e as freguesias há uma relação de 1:N, visto existirem várias freguesias dentro do município, contendo neste caso, a primeira tabela (entidade) uma chave primária ID_Município e na segunda um ID_Freguesias, mas nesta última tabela tem uma chave estrangeira igual ao campo da primeira entidade (ID_Município). Entre as freguesias e os bombeiros há uma relação de N:N, porque há vários quartéis a abranger várias freguesias e vice-versa, logo tem de haver uma terceira tabela (entidade de intercepção)  onde a chave primária é formada pelos campos com o mesmo nome e tipo dos campos que são chave primária das entidades que lhe deram origem. A relação entre o município e a área de estudo é de 1:1, porque corresponde há mesma área, tendo neste caso chaves primárias iguais.

Metodologia

Depois de recolhida toda a informação criou-se uma base de dados e dentro desta uma feature dataset, para onde se importaram todas as shapefiles (formato inicial) convertendo-as em feature class. Esta base de dados com o nome SIGM tem especificações próprias, como o sistema de coordenadas (ETRS 1989 Portugal TM06). Para que toda a informação esteja compatível, foi necessário fazer algumas projecções de outros sistemas de coordenadas para o mesmo da base de dados e só depois, se fez a importação para dentro da feature dataset criada na base de dados. Ainda dentro da base de dados criou-se uma toolbox, permitindo-nos criar no seu interior modelos (Model Builder) onde se realizaram todas as operações de análise espacial, entre outras e, ainda, criar uma nova ferramenta, através da adição de um novo script (If-then-else).

Para se ter a certeza de que toda a informação estava correctamente projectada para o sistema de coordenadas da base de dados, utilizou-se a CAOP disponível online no site do Instituto Geográfico Português (IGP).

Na informação recolhida no Google Earth, procedeu-se à criação de pontos e linhas de toda a informação anteriormente referida no ponto 4 através das ferramentas disponíveis por este software. Guardou-se o ficheiro em formato Kmz e, posteriormente, procedeu-se à sua conversão para shapefile no site www.zonums.com. O procedimento de projecção dos sistemas de coordenadas foi igual ao anteriormente mencionado.

Definiu-se no Model Builder que todos os outputs resultantes das várias análises feitas, deveriam ter um pixel de 10 por 10 (100m2) e deveriam estender a sua análise a toda a área de estudo (município de Lisboa). Além destas especificações, teve-se o cuidado de guardar todos os modelos com caminhos relativos.

Para uma melhor percepção e simplificação das diversas operações, criaram-se vários modelos, dividindo-se estes por partes, tendo em conta as análises feitas entre as variáveis negativas, positivas e network analyst (tempo/distância e rotas).

Com os modelos construídos, inseriram-se todos, excepto do network analyst, num modelo final, do qual resultou parte do resultado pretendido (áreas mais seguras).

Modelo de variáveis negativas
 

Na selecção das variáveis para este modelo, teve-se em conta todas as varáveis físicas que influenciam directamente o território, tanto a nível positivo, como negativo.

Começou por se elaborar um Modelo Digital de Terreno (MDT) a partir da altimetria, obedecendo a critérios específicos, tipo a área de modelação (AE) e a triangulação do tipo hardline. A partir deste obtiveram-se as exposições das vertentes e o grau de inclinação das mesmas. Para as exposições, através de processos de reclassificação, consideraram-se todas as vertentes voltadas a Sul, devido a cada uma das condicionantes decorrentes da sua exposição (tipo de vegetação, voltadas para o Rio Tejo, logo poderão ser mais influenciadas em caso de tsunami, entre outros), enquanto nos declives, consideraram-se apenas as vertentes com declive superior a 20º, devido aos problemas que poderão resultar da sua inclinação e forma, no caso de ocorrer um sismo (ex. deslizamentos, balançamentos, maior susceptibilidade de destruição do edificado, …). Finalizado este primeiro ponto, somou-se o resultado das duas matrizes (outputs em raster resultantes dos processos anteriores) obtendo-se uma nova matriz com o que se considerou de Factor Terreno/Forma.

A geologia é uma das variáveis mais importantes deste trabalho, porque consoante o substrato e unidades adjacentes, a propagação das ondas sísmicas (Primárias, Secundárias, Rayleigh e Love) será diferenciada, com maior propagação em unidades sedimentares face às unidades compactas (ex, Complexo Vulcânico de Lisboa). Assim, seleccionaram-se todas as unidades sedimentares (ex. areias, argilas, …) e excluíram-se as unidades compactas (ex. calcários), obtendo-se uma matriz com todas as áreas com maior potencial de destruição.

Como factor agravante, também com elevada importância, estão as falhas geológicas activas (normais e inversas) prováveis ou certas, consideradas por alguns autores como os pontos onde ocorrem maiores movimentos, principalmente nas falhas activas . Calculou-se para estas, um raio de 2Km em seu redor, do qual resultou a área de influência com maior perigo.

As áreas de inundação determinaram-se a partir da altimetria, da qual se seleccionou toda a área inferior à cota dos 30m junto ao rio, reconvertendo-se esta informação para raster e posterior reclassificação.

O uso do solo, embora esteja representado apenas por grandes polígonos com o uso, é uma boa variável, pois permite tornar mais homogénea toda uma área onde a informação, por vezes, está em falta noutras variáveis. Assim, considerou-se o urbano consolidado, áreas de habitação unifamiliar e plurifamiliar, grandes equipamentos, instalações militares e fortificações.

Quanto ao edificado consideraram-se duas variáveis. A primeira é, essencialmente, a área ocupada por todos os edifícios, considerado como um factor agravante na ocorrência do evento. Na segunda considerou-se a idade do edificado, onde se hierarquizou do mais recente para o mais antigo, pressupondo aqui, que nas áreas correspondentes ao edificado mais antigo, o potencial de destruição seria maior devido às fragilidades que as estruturas apresentam (ex. Baixa de Lisboa).

Considerou-se também uma variável em função das grandes infra-estruturas, como é o caso da Ponte 25 de Abril. Aqui, determinou-se uma área de influência de 1km para cada lado da ponte, subentendendo que esta seria a área afectada no caso da sua queda. O mesmo procedimento foi adoptado no caso do Aqueduto de Águas Livres. Depois de convertida a informação de vectorial para raster, procedeu-se à sua reclassificação e, posteriormente, somaram-se as duas variáveis, obtendo-se uma matriz apenas com as áreas denominadas afectadas, designando-se esta por factor queda.

Outros factores agravantes são as infra-estruturas subterrâneas, ao se criarem “vazios” que aumentam o risco de subsistência do solo. Isto tem impactos tanto a nível subterrâneo como à superfície. Para estes, seleccionou-se a rede de metropolitano de Lisboa, pelos seus túneis e estações de metro, definindo-se uma área de agravamento, obtida a partir do cálculo 20m para cada lado da linha correspondente à rede do metropolitano. Para as condutas calculou-se uma área menor de influência, devido às suas dimensões, com uma distância apenas de 2m para cada lado da conduta.

Além destes, considerou-se a rede de alta tensão e neste impôs-se uma condição, em que ao contar-se uma linha primária, esta deveria criar uma área de influência independente das anteriores e, quando intersectadas as duas áreas, esta deve adquirir novos valores, resultando uma hierarquia das áreas afectadas pela queda da uma linha, em função do seu tipo.

A partir dos pontos dos epicentros vectorizados do mapa em anexo 1, elaborado por BEZZEGHOUD, M. et. al. (2003), fez-se a interpolação dos valores da magnitude (IDW) resultando uma matriz raster com as áreas de magnitude mais elevada a reduzida.

Todas as variáveis foram convertidas em raster e reclassificadas entre 0 (ausência) e 1 (presença). Em seguida, procedeu-se ao somatório da informação de todas as variáveis, com excepção das matrizes dos valores interpolados dos epicentros, geologia, factor terreno/forma e falhas geológicas, obtendo-se uma matriz denominada por factores secundários. Posteriormente, procedeu-se à sobreposição de todas as matrizes resultantes anteriormente, às quais se atribuíram ponderações diferentes a cada uma, consoante a sua importância (anexo 2), resultando apenas uma matriz denominada por variáveis negativas.

FIG. 2. Obtenção da variável negativa

Modelo de variáveis positivas

As variáveis consideradas para este item são maioritariamente de socorro e prestação de serviços à população, tais como os bombeiros, hospitais (particulares e privados), centros de saúde, postos de enfermagem, Polícia de Segurança Pública (PSP) e Segurança privada.

Toda esta informação está em formato vectorial, representada por pontos, sendo necessário criar uma área de influência, em função da capacidade de resposta de cada entidade.

De todas as variáveis, a mais importante é, sem dúvida, os bombeiros, sendo os primeiros a actuar em caso de emergência numa eventual catástrofe. Neste sentido, procedeu-se de forma diferente na análise desta variável. Primeiro, criaram-se várias áreas de influência (multiple ring buffer) com perda de importância à medida que se afasta do ponto central. Esta seria uma análise redutora se não houvesse diferenciação entre as áreas de maior e menor perigo e, para haver esta diferenciação entre elas, utilizou-se a condição existe ou não existe da ferramenta If-then-else, em que ao verificar-se a existência de um determinado campo por nós estabelecido, deveria considerar apenas todos os quartéis fora da área de inundação e calcular novamente uma área de influência, que sobreposta à matriz resultante da conversão das áreas calculadas anteriormente, deve originar valores mais elevados para cada pixel da nova matriz.

Para os hospitais públicos também se definiram vários raios de acção, como no caso dos bombeiros, resultando um tema denominado por Hospital Raio de Acção, embora se tenha definido uma área de influência única, que somada com as áreas de influência das variáveis bombeiros, hospitais, centros de saúde, postos de enfermagem, PSP e Segurança privada, resultou um tema designado por factores positivos.

Também se considerou a matriz resultante da conversão do TIN (rede de triângulos irregulares), em que se consideraram apenas os valores mais elevados, visto que cada equipamento ou serviço pode ser afectado pelo terreno em si.

Na sobreposição de toda informação procedeu-se da mesma forma, como nas variáveis negativas, também com ponderações diferenciadas para cada tema (Anexo 3).

FIG. 3. Obtenção da variável positiva

Modelo final

Para o modelo final (anexo 4) tiveram-se em conta os resultados da variável positiva e variável negativa. A partir da subtracção da positiva pela negativa obtiveram-se as áreas mais seguras e inseguras do município de Lisboa.

FIG. 4. Obtenção do mapa final com as áreas mais e menos seguras

Modelo da definição de rotas de emergência a partir dos pontos considerados como mais inseguros

Em função dos resultados obtidos no ponto anterior, obtiveram-se as áreas consideradas como as menos seguras e, a partir destas, aferiram-se os pontos com os valores mais reduzidos de segurança. Assim, através da ferramenta network analyst do Arcgis foi possível calcular as rotas mais curtas entre estes pontos e o Hospital de Santa Maria.

FIG. 5. Modelo da definição das rotas de emergência

Modelo da definição da distância e tempo percorrido a partir do ponto mais seguro

O objectivo deste ponto foi definir o tempo percorrido por área, em torno do local considerado o mais seguro, ponderando que este local seria o ideal para a localização de equipamentos temporários (ex. hospital de campanha, …) e em função deste permitir orientar as equipas no terreno de uma forma mais eficaz (tempo/percurso).

Na definição de um ponto mais seguro, consideraram-se às áreas mais seguras, convertidas de raster para polígonos e através destes obtiveram-se os pontos das respectivas áreas. Através duma selecção considerou-se o ponto com o valor mais elevado e procedeu-se ao cálculo da distância/tempo percorrido pelas vias do município.

FIG. 6. Modelo da definição da área percorrido por tempo

Para o cálculo destas distâncias, considerou-se para todo o município uma velocidade média de 50 km/h, embora no caso de uma eventual emergência, esta relação distância/tempo se altere em função de vários factores (tipo de via, alteração do limite de velocidade, tráfego, …).

Resultados

Os resultados obtidos de cada operação foram várias vezes modificados em função dos objectivos do trabalho. Grande parte destas modificações prendem-se, principalmente, com as reclassificações dos temas e com as áreas de influência de cada entidade. Um exemplo destas operações está representado na fig. 7 onde se passou de 7 classes de geologia para apenas duas, considerando a classe 1 como a área a entrar na análise com as outras variáveis.

FIG. 7. Comparação entre mapa geológico por reclassificar e reclassificado

Relativamente aos resultados obtidos no final de todas as operações nos conjuntos das variáveis positivas e negativas, pode observar uma contradição, ao observar-se no mapa da fig. 8 que as áreas mais seguras correspondem às áreas centrais do município, enquanto no resultado das variáveis negativas corresponde às áreas periféricas, com maior relevância na área correspondente a Monsanto.

FIG. 8. Mapa com a representação do resultado das variáveis positivas

FIG. 9. Mapa com a representação do resultado das variáveis negativas

Depois de estruturado o modelo e ajustados todos os parâmetros, obteve-se como resultado um mapa final (fig. 10) com as áreas de segurança mais elevada e mais reduzida da cidade de Lisboa, no caso de ocorrer um evento sísmico.


As áreas com segurança mais elevada correspondem à área de Monsanto, explicando-se este resultado em função do peso mais elevado que se deu na reclassificação das variáveis negativas, onde esta área obteve valores reduzidos de como factor agravante. Também se pode explicar pelo tipo de substrato rochoso, correspondendo a uma área do Complexo Vulcânico de Lisboa, onde as ondas sísmicas de superfície têm menor amplitude e intensidade, por se tratar de rochas ígneas duras, o mesmo não acontece nas rochas sedimentares, aluviões, limo ou água.

Quanto às áreas consideradas com segurança mais reduzida, correspondem a áreas menos abrangidas por equipamentos de socorro ou auxílio, destacando-se aqui a área corresponde à frente ribeirinha de Belém e as áreas mais a norte do Parque das Nações. Toda a frente ribeirinha deste município apresenta segurança muito reduzida, pelo simples facto de se considerar que no caso de haver um tsunami, toda esta área seria afectada, sem capacidade de resposta para os meios inseridos nestes locais e pelo índice de destruição se agravar. O edificado mais antigo idade também contribui para estes valores elevados, correspondendo em grande parte a toda esta frente, mais agravado na Baixa lisboeta.

Os fundos de vale também correspondem a áreas inseguras, demarcadas como áreas aluviais, mas também por funcionarem como um “canal” estendendo para o interior a propagação de uma eventual subida das águas em caso de tsunami.

Quanto aos tons laranja mais a norte do município, representados na fig. 10, correspondem a áreas inseridas na classe de maior risco da geologia, agravadas pelo facto de estarem mais próximas de falhas activas e também por se inserirem num local mais afectado por sismos, conforme o resultado da interpolação da magnitude dos eventos já registados.

FIG. 10. Áreas do município de Lisboa com maior e menor segurança em caso de sismo

 
Quanto às rotas de emergência, o resultado traduz-se em três percursos, com início nos pontos mais críticos (Belém) para o Hospital de Santa Maria. A definição de percursos óptimos traduz-se na definição do trajecto mais curto entre dois pontos.
Observando o mapa da fig. 11, pode observar-se que o percurso A contorna praticamente toda a área do Monsanto, enquanto o B é apenas uma pequena extensão da rota anterior. Na rota C, o trajecto modifica-se completamente face ao anterior, embora o ponto de partida destas duas rotas seja muito próximo.

FIG. 11. Rotas de emergência dos pontos mais críticos para o hospital de St^a Maria

FIG. 12. Distância percorrida por tempo a partir do ponto mais seguro

Após o apuramento das áreas mais seguras, sendo Monsanto a que apresenta melhores resultados neste âmbito, efectuou-se a partir desta, uma estimativa do tempo percorrido em função da distância. Como se verifica na fig. 12, as isócronas foram divididas desde os 2 minutos, categoria que abrange a área de Monsanto e a sua envolvência, passando pelos 5 minutos, área relativamente próxima da anterior e à medida que nos afastamos o tempo percorrido aumenta. Toda a área central da cidade encontra-se a 10 minutos e o Parque das Nações é a área a partir da qual se demora mais tempo a chegar a Monsanto, onde em caso de desastre, estariam as unidades de socorro. Importa referir, que esta é uma análise que não tem em conta os obstáculos e sinais de trânsito, portanto em situação real, o tempo percorrido seria, muito provavelmente, extrapolado.

Bibliografia

ANDERSON, M. (2006) – Contributos para o Planeamento de Emergência. Aplicação ao caso do Plano Especial de Emergência para o Risco Sísmico da Área Metropolitana de Lisboa e Concelhos Limítrofes. Dissertação de Mestrado de Estudos em Gestão de Riscos Naturais, Faculdade de Letras da Universidade do Porto, p. 2-94.


ANDERSON, M. et. al. (2004) - Potencialidades do Simulador de Risco Sísmico da Área Metropolitana de Lisboa no Apoio à Decisão. Serviço Nacional de Bombeiros e Protecção Civil, Lisboa, p. 505-507.

BARRIGUINHA, A. (2008) – Eco@gro Digital. Uma ferramenta WebGIS de apoio na consultadoria e gestão agro-florestal. Trabalho de Projecto de Mestrado em Ciência e sistemas de Informação Geográfica. Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação. Universidade Nova de Lisboa.

BASÍLIO, A. (2004) - Sistemas de Gestão de Situações de Emergência. Risco Sísmico no Centro Histórico da Cidade de Lagos. Dissertação de Mestrado em Ciências e Engenharia da Terra, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, p. 1-52.

BEZZEGHOUD, M. et. al. (2003) – Mecanismos Focais dos Sismos em Portugal Continental. In Física de la Tierra (Nº 15), Évora, p. 229-245.

BRILHA, J. (2007) – Desastres Naturais – Minimizar o Risco, Maximizar a consciencialização. Ciências da terra para a Sociedade, Planet Earth.

CÂMARA, G. et al (1996) Sistemas de Informações Geográficas. In Anatomia de Sistemas de Informação Geográfica, Rio de Janeiro, p. 21-36.

DIAS, R. (2006) – Infra-Estruturas Municipais de Dados Espaciais. Dissertação de Mestrado em Estatística e Gestão de Informação, Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação, Universidade Nova de Lisboa.

FERRÃO, J. (2007) - A Informação Geográfica, o Ordenamento do Território e a Preservação o Ambiente. In Forum Geográfico – Revista Cientifica e Técnica do IGP, Ano II (Nº 2), p. 7 - 11.

JULIÃO, R. et. al. (2009) – Guia Metodológico para a Produção de Cartografia Municipal de Risco e para a Criação de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) de Base Municipal. Autoridade Nacional de Protecção Civil, pp. 13-37.

MATOS, P. (2006) – As Tecnologias de Informação Geográfica no Apoio à Avaliação em Planeamento Territorial. Dissertação de Mestrado em Planeamento e projecto do Ambiente Urbano, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, p. 3-139.

MEDEIROS, R. (2008) - Sistema de Informação Geográfica de Apoio ao Ordenamento do Território dos Açores. Instituto Superior de Estatística e Gestão da Informação, Universidade Nova de Lisboa, p. 1-10.

MENESES, M. (2003) - As Redes Neuronais na Análise de Tráfego com o GPS. Dissertação de Mestrado em Posicionamento e Navegação por Satélite, Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, p. 58-76.

NASCIMENTO, M. et. al. (2005) – Simulador de Cenários Sísmicos Integrado num Sistema de Informação Geográfica. Laboratório Nacional de Engenharia Civil, Lisboa.

PAIS, I. (2002) - O Simulador de Danos Sísmicos do Serviço Municipal de Protecção Civil de Lisboa. O Contributo das Tecnologias SIG para a sua Construção.

PAIS, I. et. al. (2004) - Abordagem a uma Metodologia para Avaliação dos Impactos Provocados pela Disrupção de Infra-estruturas Críticas. Utilização de um Modelo Sísmico para Simulação.

RESENDE, S. (2005) - GeoPlanos: Sistema Geográfico de Monitorização de Planos Municipais de Ordenamento do Território. Dissertação de Mestrado em Gestão de Informação, Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, p. 17-105.

Anexos

Anexo 1. Mecanismos focais em Portugal Continental e margem atlântica sobre um fundo batimétrico, com intervalos de 250 m e 1000 m.

“As falhas tectónicas principais estão, igualmente, representadas: MSP = Montanha submarina do Porto; VN = Vale de Nazaré; VIT = Vale inferior do Tejo; VT = Vale do Tejo; VS = Vale do Sado; VV = Vale de São Vicente; MP = Marquis de Pombal; BG = Banco de Gorringe; FGq = Falha de Guadalquivir; FN = Falha de Nazaré; FM = Falha da Messejana; FMV = Falha de Moura-Vidigeuira; FL = Falha de Loulé; FCA = Falha Cadiz-Alicante. A1 (Lisboa e Vale do Tejo; Évora) e A2 (faixa algarvia e a zona fronteiriça inter-placas) são representados com mais pormenores na figura 2. A3 representa a margem oeste ibérica.”

Adaptado de BEZZEGHOUD, M. et. al. (2003)

Anexo 2. Tabela de ponderações das variáveis negativas.

Anexo 3. Tabela de ponderações das variáveis positivas.

Anexo 4. Modelo de obtenção das áreas mais seguras.

A aldeia encantada...

O relevo, património (biótico e abiótico), actividades, entres outros, são os pontos de interesse desta aldeia.