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Breve histórico sobre o desenvolvimento do modelo HAND

Uma narrativa contextualizadora

por Antonio Donato Nobre

De 1999 a 2002, nossa equipe de pesquisadores do Projeto LBA instalou na Amazônia a primeira bacia hidrográfica instrumentada em floresta não perturbada, no Igarapé Asu, próximo a Manaus (descrita em Waterloo et al 2006 e Cuartas et al 2007). Alguns anos após a instalação, enfrentamos o desafio de representar as propriedades do solo e inferir a dinâmica da água do solo a partir apenas dos dados pontuais gerados pelos instrumentos de monitoramento. Os dados dispersos precisavam ser interpolados e extrapolados de forma significativa para uma grande área, de difícil acesso. O uso de técnicas passivas de imageamento bidimensional da superfície para estimar a possível distribuição das propriedades do solo era limitado pela impenetrabilidade do dossel florestal. No entanto, naquela época missões de sensoriamento orbital por radar geraram modelos de elevação da superfície (maquetes digitais em 3D, JERS-1, SRTM). Começamos então a buscar uma solução inovadora para mapear solos que pudesse conjugar inferência hidrológica com os dados topográficos a partir de então disponíveis.

Ao descrever a paisagem amazônica, muitos pesquisadores usam rotineiramente classificações qualitativas de terrenos, de acordo com o regime de saturação de água e a posição no relevo local (por exemplo, Sioli 1984, Chauvel et al, 1987). Para a Hileia amazônica (ampla extensão da bacia situada abaixo dos 600 m de altitude acima do nível do mar), era bastante comum usar os termos geomorfológicos / fisionômicos (ou fisiográficos), como – baixio, -encosta e -platô. Tal classificação pode ser tomada por seu valor prático, com base em propriedades locais percebidas dos terrenos, como uma descrição semântica de compartimentos da paisagem. No entanto, essa forma coloquial de se referir a classes de terrenos ostenta pouca ou nenhuma dimensão quantitativa. Sua capacidade preditiva ficava limitada pela dificuldade de fazer qualquer associação física significativa e reproduzível com a topografia (definida em relação ao nível do mar). Consideremos um exemplo sul-americano: um pântano pode ocorrer em qualquer altitude, perto da foz do rio Amazonas – quase ao nível do mar -, até nas margens do Lago Titicaca nos Andes, a 4000 m de altura. É claro, então, que a altura acima do nível do mar mescla e confunde os gradientes de encostas locais com gradientes para toda a paisagem, na escala continental.

Precisávamos isolar logicamente os ambientes locais e colocá-los em uma estrutura topográfica comparável. Essa foi minha visão que nos motivou a buscar o desenvolvimento de um novo modelo normalizado de terreno. A ideia era muito simples, não obstante parecia que ninguém havia visto isso antes. Alguns anos mais tarde, no âmbito do projeto de modelagem GEOMA, liderei um esforço para construir uma ferramenta computacional que poderia normalizar DEMs assim como havia imaginado, de modo que gradientes locais pudessem tornar-se fisicamente comparáveis ​​para áreas maiores. O desenvolvimento conceitual da classificação da paisagem em classes de terreno hidrologicamente relevantes (descritas em Nobre et al., 2011) precedeu o algoritmo HAND e, de fato, orientou seu desenvolvimento. Tínhamos no grupo alguma incredulidade de que tal normalização topográfica ainda não houvesse sido feita, então reviramos a (vasta) literatura sobre topografia-hidrologia, apenas para confirmar a inexistência de algo similar ao HAND.

Confiantes na originalidade da ideia, por volta de 2005 realizamos os primeiros testes promissores para a bacia do Igarapé Asu. De posse do protótipo de ferramenta de normalização, voltamos para as classes de terreno verificadas em campo. Para testar a capacidade quantitativa da nova classificação normalizada de terreno realizamos uma análise dos dados de distribuição da água no solo. Com base na alocação de classes de profundidade do lençol freático, identificamos as contrastantes categorias de terrenos e as chamamos de -baixio (waterlogged, lençol superficial), ecótono (ecotone, lençol raso), encosta & platô (slope & plateau, lençol profundo). A classificação HAND da paisagem foi inicialmente pensada para resolver uma interpolação em uma pequena bacia hidrográfica (13 km2). À medida que a aplicamos com sucesso para áreas circundantes, próximas e distantes do Igarapé Asu, concluímos que tínhamos nos deparado com uma robusta propriedade física da paisagem: a antes esquiva coerência topográfica da água no solo, agora correlacionada a uma nova dimensão física do terreno, a topologia normalizada HAND.

Em Nobre et al (2011) introduzimos formalmente o modelo de terreno HAND, que captura com substância física a relação topográfica entre solo e água, demonstrando-o com ampla validação. A classificação de terrenos baseada no modelo HAND foi aplicada e verificada na bacia do Igarapé Asu, com resultados robustos também para duas áreas envolventes, o rio Cuieiras (500 km2) e a parte inferior da bacia do Rio Negro (18.000 km2). Depois deste desenvolvimento inicial na Amazônia central, aplicamos e verificamos a classificação HAND para áreas heterogêneas ainda maiores dispersas pelo Brasil (totalizando mais de 300 mil km2, Nobre et al. 2011b). A classificação HAND também foi validada de forma independente para diferentes geomorfologias, com resultados igualmente robustos. Com Nobre et (2011) apresentamos os fundamentos físicos do modelo HAND e uma nova classificação quantitativa da paisagem. Tal classificação tornou-se uma referência muito informativa e útil, cujas classes têm reconhecida relevância global. Ao longo dos 10 anos de desenvolvimento inicial (2001 a 2011) logramos demonstrar que a antiga classificação semântica, baseada em percepções intuitivas do regime de água subterrânea e posição relativa no relevo, pode finalmente adquirir capacidade quantitativa e preditiva através do modelo HAND. A normalização do relevo via topologia HAND, e a classificação dos terrenos derivada dela, permitiram um olhar hidrológico inteiramente novo e revolucionário sobre a paisagem.

Referências

Chauvel, A., Lucas, Y., and Boulet, R., 1987 On the genesis of the soil mantle of the region of Manaus, Central Amazonia, Brazil. Experientia 43, 234-240.
Cuartas, L. A., Tomasella, J., Nobre, A. D., Hodnett, M. G., Waterloo, M. J., Múnera, J. C., 2007. Interception water-partitioning dynamics for a pristine rainforest in Central Amazonia: marked differences between normal and dry years. Agricultural and Forest Meteorology 145 (1–2), 69–83.
Nobre, A. D., Cuartas, L. A., Hodnett, M. et al 2011a. Height Above the Nearest Drainage – a hydrologically relevant new terrain model. Journal of Hydrology 404, 13–29.
Nobre, A. D.; Silveira, A … Cuartas, L.A., 2011b. Aspectos físicos e geográficos das áreas ripárias no Brasil: análise preliminar da legislação. Ciência para o Código Florestal. São José dos Campos: Centro de Ciência para o Sistema Terrestre – INPE, 110 p. Relatório Cientifico.
Sioli, H., 1984. The Amazon: limnology and landscape ecology of a mighty tropical river and its basin. W. Junk, 763 p.
Waterloo, M. J., Oliveira, S. M., Drucker, D. P., Nobre, A. D., Cuartas, L. A., Hodnett, M. G., Wilma, I. L., Jans, W. P., Tomasella, J., Araujo, A. C., Pimentel, T. P., Munera Estrada, J. C., 2006. Export of organic carbon in run-off from an Amazonian rainforest black water catchment. Hydrological Processes 20, 2581–2597.

Perguntas Frequentes

O Modelo HAND na previsão de áreas suscetíveis a enchentes

O Modelo HAND (do inglês Height Above the Nearest Drainage, ou Altura Acima da Drenagem mais Próxima) é um novo modelo digital de terreno desenvolvido por um grupo de cientistas liderados por Antonio Donato Nobre, coordenador do Grupo de Modelagem de Terrenos do Centro de Ciência do Sistema Terrestre no INPE em São José dos Campos. Abaixo respostas às perguntas frequentes sobre esta nova ciência e uma de suas aplicações, em desastres naturais.

INTRODUÇÃO

1)    O que é o Modelo HAND?

O Modelo HAND é uma forma diferente de olhar a paisagem. Fisicamente o modelo HAND é um novo tipo de superfície, produzida matematicamente a partir da superfície da terra, capturada em maquetes digitais de terreno.

2)    O que é uma maquete digital de terreno?

É a representação da paisagem no computador, em 3D. Chamada também de topografia virtual, a maquete digital de terreno permite aplicar análises matemáticas para a descrição quantitativa e a compreensão das propriedades dos terrenos. Ela é normalmente produzida por imageamento aéreo ou de satélites em órbita, empregando técnicas de radar, laser ou estereoscopia ótica.

3)    Onde o Modelo HAND pode ser aplicado?

Em qualquer superfície para a qual se disponha da maquete digital.

4)    Quais são as aplicações do Modelo HAND?

Existem já algumas aplicações demonstradas. O Modelo HAND foi empregado para calcular e mapear solos encharcados (brejos) de áreas ripárias em várias regiões do Brasil como suporte para as discussões sobre as alterações do Código Florestal. O Modelo HAND foi também empregado na delimitação de zonas de risco de enchentes e deslizamentos para a zona metropolitana de São Paulo. Outras aplicações estão em desenvolvimento.

DESASTRES NATURAIS

1)    Previsão de áreas com risco de enchentes: o que faz o Modelo HAND?

A partir da maquete digital do terreno o Modelo HAND gera mapas de proximidades topográficas ou desníveis relativos a cursos d’água. Estes desníveis relativos são boa indicação da susceptibilidade à enchente de cada ponto na paisagem.

2)    De que forma os desníveis relativos permitem classificar os terrenos como mais ou menos suscetíveis a enchentes?

Hipoteticamente, se um ponto está a 5 m HAND acima do rio mais próximo, este será mais suscetível a uma enchente do que outro ponto cujo desnível seja de 10 m HAND para o mesmo rio. Esta relação simples é difícil de se obter por outros métodos, já que o próprio curso d’água corre sobre terreno desnivelado.

3)    O Modelo HAND indica onde uma cheia vai acontecer?

Não exatamente. O Modelo HAND indica apenas a área onde uma cheia pode acontecer, ou melhor, onde seria mais provável dela ocorrer, no caso de haver água em excesso fluindo na superfície.

4)    O Modelo HAND indica quando uma enchente vai acontecer?

Não! Para saber quando uma enchente pode ocorrer é necessário prever distribuição e intensidade de chuvas, além da captação e destinação da água de escoamento. Modelos meteorológicos preveem a ocorrência de chuvas, e modelos hidrológicos preveem os fluxos superficiais e as descargas dos rios.

5)    Qual o alcance para as previsões de áreas suscetíveis a enchentes?

Alcança toda e qualquer área para onde existam dados topográficos de qualidade.

6)    Registros dos níveis de enchentes passadas são necessários para o Modelo HAND prever áreas suscetíveis?

Não. O Modelo HAND indica áreas suscetíveis a enchentes apenas pela análise dos desníveis topográficos e da proximidade relativa dos rios. Ele pode ser aplicado a áreas que já sofreram enchentes - onde a sua capacidade pode ser testada e ajustada-, assim como pode ser aplicado para áreas que nunca sofreram enchentes. Em tempos de mudanças climáticas aceleradas, a capacidade preditiva do Modelo HAND pode mostrar-se de grande utilidade para as regiões onde enchentes são raras ou infrequentes.

7)    Quais as limitações do método de previsão de áreas suscetíveis a enchentes empregando o Modelo HAND?

As principais limitações não estão no Modelo HAND em si, mas na resolução, no tipo e na qualidade dos dados da maquete digital de terreno.

8)    Como a resolução dos dados na maquete digital de terreno afeta a previsão de áreas suscetíveis a enchentes?

A resolução de uma imagem é definida como a menor dimensão da superfície retratada, que ainda seja discernível na imagem. Uma foto feita do espaço a milhões de km pela sonda espacialVoyager mostrou a Terra inteira representada por um único ponto azul-esmaecido; já uma foto do espaço mais próximo, feita com poderosas lentes de ampliação, permite distinguir um gato sobre um telhado. Os dados topográficos disponíveis (SRTM, topografia global feita em  voo do ônibus espacial) apresentam resolução horizontal de 90 m e vertical de 1 m. Outros tipos de dados podem apresentar resoluções muito mais finas, como o radar de banda p que chega a poucos metros e lidar que chega a centímetros. Quanto mais fina a resolução do dado maior a capacidade de discriminação de áreas pelo Modelo HAND.

9)    Como o tipo de dado na maquete digital de terreno afeta a previsão de áreas suscetíveis a enchentes?

Dois tipos principais de dados existem para geração de maquetes digitais de terreno: dados da superfície (chamados de DSM, como radar banda x e estereoscópico ótico) e dados do terreno (chamados de DTM, como radar banda p, lidar e interpolação de curvas de nível). Os DSM são amplamente disponíveis, mas como representam a superfície mais externa, apresentam artefatos gerados pela topografia do dossel da vegetação. Os DTM possuem capacidade de penetrar o dossel e representar a topografia real do solo, mas são caros e tem baixa disponibilidade. Para zona urbana, os dados de lidar ou interpolação de curvas de nível permitem obter-se DTMs livres das edificações, uma condição importante para a geração de mapas de risco sem artefatos.

10) Como a qualidade do dado na maquete digital de terreno afeta a previsão de áreas suscetíveis a enchentes?

A qualidade dos mapas de risco gerados pelo Modelo HAND irá refletir a qualidade dos dados. O ajuste geográfico (georeferenciamento no caso de curvas de nível), os ruídos técnicos (no caso do radar), a cobertura de nuvens (no caso da estereoscopia ótica), entre outros possíveis problemas, interferem na qualidade da maquete digital de terreno.

11) Como saber quais áreas são suscetíveis a deslizamentos de terra?

Os deslizamentos de terra e corridas de lama decorrem da instabilização de solos e rochas em encostas íngremes de morros e montanhas. Esforços enormes tem sido aplicados, há décadas, por centenas de estudiosos em vários países, na busca de melhorar as previsões para estes fenômenos. Muitos fatores influenciam na determinação da suscetibilidade dos terrenos. Exemplos são a inclinação da encosta, a geologia, o tipo e estado dos solos, a presença e estado da cobertura vegetal e a água no solo.

12) Como o Modelo HAND pode ser utilizado no apoio a previsão de áreas suscetíveis a deslizamentos?

A profundidade do lençol freático tem significância para a estabilidade de encostas, e tem relação com a distância relativa da água superficial. O Modelo HAND oferece indicações úteis sobre a posição do lençol freático. O Instituto de Pesquisas Tecnológicas de São Paulo (IPT) utiliza classes de declividade como um dos indicadores de suscetibilidade a deslizamentos. No estudo que fizemos para a Zona Metropolitana de São Paulo, agregamos estas classes de declividade ao mapa de riscos hidrológicos. É uma abordagem inicial e simples para a previsão de zonas suscetíveis a deslizamentos.

13) O Modelo HAND está pronto para utilização?

A ciência básica do Modelo HAND, que explica porque e como funciona, está pronta. A implementação computacional do modelo está na fase de protótipo. A aplicação do Modelo HAND para o delineamento de zonas de risco ambiental ainda está em desenvolvimento, assim que aperfeiçoamentos requeridos de suas capacidades devem vir no médio prazo.

14) Quando e como mapas de risco baseados no Modelo HAND serão disponibilizados para a sociedade?

A disponibilização de mapas de risco baseados no Modelo HAND implica em responsabilidade técnica importante, o que requer amplas verificações. Apenas poucas áreas foram estudadas, áreas suficientes para demonstrar o conceito e a capacidade do Modelo HAND para este tipo de aplicação, mas ainda insuficientes para atender a demanda no campo. Ademais, o principal gargalo para a produção de mapas de risco HAND, os dados topográficos de alta resolução e qualidade, ainda precisam ser disponibilizados para as cidades e outras áreas. E a disponibilização de dados topográficos está fora da nossa área de atuação.

Antonio Donato Nobre

Pesquisador – INPE

Coordenador do projeto

|

Luz Adriana Cuartas

Pesquisadora – Cemaden

Coordenadora do projeto

|

Diogo Amore

Bolsista – Cemaden

Assistente de pesquisa

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Marlon da Silva

Ex-bolsista – Cemaden

Desenvolvedor

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Jeison Santiago

Ex-colabrador – INPE

Desenvolvedor

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Créditos para o desenvolvimento do Modelo HAND e suas aplicações

Autores

Modelo HAND

Antonio D. Nobre: intuição (insight), obtenção de dados de campo, concepção, teoria física, validação e coordenação.

Adriana Cuartas: desenvolvimento, validação hidrológica e analise de dados.

Martin Hodnet: revisão e validação hidrológica.

Outros autores em Nobre, Cuartas, Hodnet et al (2011a): insumos valiosos

Algoritmo HAND, ferramenta ENVI (IDL)

Antonio D. Nobre: supervisão e orientação para construção, calibração e validação do algoritmo; coordenação no desenvolvimento do algoritmo; artigo: estruturação, redação, submissão e interação com editor e revisores.

Camilo D. Rennó: análise de MDEs, programação do algoritmo e formulação matemática.

Adriana Cuartas: supervisão e orientação no desenvolvimento do algoritmo, calibração e validação do algoritmo.

Outros autores em Rennó, Nobre, Cuartas et al (2008): insumos valiosos

Algoritmo HAND, programa HAND-model (C++)

Antonio D. Nobre: coordenação, supervisão e orientação no aperfeiçoamento do algoritmo HAND e no desenvolvimento do programa HAND-Model;

Jeison P. Santiago: aperfeiçoamento e otimização do algoritmo e programação do SIG HAND model

Adriana Cuartas: supervisão e orientação para o aperfeiçoamento do algoritmo HAND e o programa HAND-Model;

HAND model aplicado para mapeamento de terrenos e ecofisiologia

Antonio D. Nobre: orientação e supervisão critica na construção dos mapas HAND

Jeison P. Santiago: construção dos mapas HAND em varias escalas para a América do Sul e Amazônia

Adriana Cuartas: supervisão critica na construção dos mapas HAND

Outros autores em Nobre, Cuartas et al (2014): insumos valiosos

HAND model aplicado para modelagem hidrológica

Adriana Cuartas: concepção, teoria, implementação na modelagem hidrológica distribuída fisicamente baseada (DHSVM), parametrização, calibração e validação considerando as classes de terrenos HAND. Orientação na aplicação do modelo HAND à modelagem hidrológica.

Antonio D. Nobre: suporte analítico na aplicação do modelo HAND à modelagem hidrológica

Outros autores em Cuartas et al (2012): insumos valiosos

Adriana Alvarenga: implementação na modelagem hidrológica distribuída fisicamente baseada (DHSVM) para uma bacia de cabeceira em área montanhosa. Parametrização, calibração e validação considerando as classes de terrenos HAND.

Outros autores em Alvarenga et al (2017): insumos valiosos.

HAND model aplicado para modelagem climática

Jeison P. Santiago, Adriana Cuartas e Antonio D. Nobre: mapas HAND global (1km resol)

Paulo Nobre e colaboradores: inserção dos mapas HAND como fonte de parâmetros para modelagem de superfície no Brazilian Earth System Model (BESM)

HAND model aplicado para mapeamento preditivo de inundações

Antonio D. Nobre: concepção, estratégia de aplicação à estudos de inundação.

Adriana Cuartas: analise de dados HAND e de inundação

Marcos R. Momo: produção e condicionamento dos dados topográficos e de inundação para validação do HAND-contour

Marlon da Silva: implementação do HAND-contour (curva de nível HAND) no HAND model; desenvolvimento de algoritmo de nivelamento de tributários e hierarquia nos canais de drenagem. Validação com dados de inundação do Rio Itajaí

Outros autores em Nobre, Cuartas, Momo et al (2015): insumos valiosos

HAND model aplicado ao Ordenamento Territorial

Antonio D. Nobre: coordenação e supervisão das analises de áreas riparias para suportar a discussão sobre o Código Florestal

Adriana Cuartas: supervisão da aplicação do Modelo HAND as analises de áreas riparias

André Silveira: Analise vetorial de rios e APPs

Grasiela Rodrigues: Analises espaciais raster

Instituições

INPE

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

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INPA

Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia

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Cemaden

Centro Nacional de Monitoramento e Alerta de Desastres Naturais

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FURB

Universidade Regional de Blumenau

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Outras Pessoas

  • Antonio Huxley de Oliveira: suporte trabalho de campo INPA;
  • Carlos Afonso Nobre: suporte do Centro de Ciências do Sistema Terrestre INPE;
  • Carina Rodrigues: suporte geoprocessamento HAND em inundações;
  • Gerald Jean Francis Banon: suporte matemático para construção do algoritmo HAND;
  • Paulo Nobre: suporte do projeto BESM/INPE.

Projetos

LBA

Experimento de larga escala da atmosfera de biosfera na Amazônia

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GEOMA

Rede de Modelagem Ambiental

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Ecocarbon

Ecologia do Carbono na Floresta Tropical Úmida


CarbonSink / CarboAmazonas

Ecofisiologia e contabilidade do carbono


GeoClima

Fluxos Canalizados de Umidade Mud. Clim., Adapt. Serviços Ambientais