Aplicação de geotecnologias na elaboração de índices socioeconômicos associados às ocorrências de desastres naturais no entorno da ferrovia entre as estações Caieiras e Francisco Morato. - Correia, Thaís Passos (2021)
A crise econômica brasileira, a apropriação das melhores áreas das cidades pelo mercado imobiliário mais a carência de áreas urbanizadas destinadas a moradia popular, favorece que os cidadãos de baixa renda ocupem as áreas desvalorizadas pelo mercado, como áreas ambientalmente frágeis, contribuindo para o aumento do perigo tanto desses locais como das pessoas que vivem neles. As inundações e os escorregamentos estão entre os desastres naturais mais comuns no Brasil, que são responsáveis por prejuízos de ordem social, ambiental e econômica, podendo resultar em perdas de vidas. As geotecnologias tornaram-se uma opção para auxiliar no mapeamento desses eventos e, consequentemente, ajudar na previsão de riscos, na avaliação de vulnerabilidades e na quantificação de perdas. As técnicas de Big Data também vêm se destacando por sua capacidade de integração de uma grande quantidade de bancos de dados, de diversas fontes e de formatos distintos; e colaborando para a melhoria da tomada de decisão, útil para a prevenção dos desastres ambientais. Este estudo teve como foco o entorno das estações Caieiras e Francisco Morato da Linha 7 - Rubi da CPTM, na qual esses eventos são frequentes e podem afetar a circulação de trens, além de acarretarem perdas econômicas e danos sociais aos moradores e trabalhadores da região. Dois índices foram criados para identificar os locais com uma maior interferência nas ocorrências de desastres naturais no entorno da linha férrea (IISEF) e os lugares que apresentam uma maior concentração de comunidades vulneráveis a esses tipos de eventos (IVSDN) através dos métodos da média aritmética simples, dos outliers e da análise de componente principal dos objetos espaciais. Esta pesquisa também identificou as necessidades e dificuldades de se realizar a transferência de dados (estruturados e não-estruturados) em SIG para um ambiente Big Data, utilizando as ferramentas de Big Data Geoespacial GeoMesa e Google Earth Engine. Esta Dissertação contribui para uma melhor compreensão dos desastres naturais, principalmente escorregamentos e inundações, e como eles afetam o sistema ferroviário, seus passageiros e moradores da região.