Avaliação de susceptibilidade de movimento de massa em linhas de transmissão: estudo de caso na região da Serra da Mantiqueira

Abstract

A maioria dos empreendimentos do setor elétrico brasileiro não apresentam uma avaliação sistemática espaço-temporal de suas estruturas para identificar vulnerabilidades ambientais nos empreendimentos. Assim, este estudo teve como objetivo analisar a susceptibilidade de movimento de massa em linhas de transmissão, na região da Serra da Mantiqueira, sujeitas aos efeitos de chuvas tropicais e operacionalizar uma plataforma dinâmica de análise e alerta nas áreas de maior criticidade. Para este trabalho, foram levantados dados estáticos e dinâmicos na região a partir de fontes de acesso público e privado. A seguir, foram definidos os múltiplos critérios através do processo de análise hierárquica (AHP). Utilizando Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e álgebra de mapas, foi possível determinar o mapa de susceptibilidade em cinco classes e operacionalizar a plataforma de monitoramento, análise e alerta a riscos ambientais baseando-se nas áreas identificadas e nos dados dinâmicos meteorológicos e hidrológicos. Como resultado, foi gerado um banco de dados geográfico com abrangência regional (14.000 km²), que envolveu 7 critérios: declividade, distância das linhas de transmissão, densidade de drenagem, uso do solo, tipo do solo, densidade de fraturas e falhas, e precipitação. A distribuição das classes de susceptibilidade encontradas na região de estudo foram: muito baixa (1,5%), baixa (12%), média (34,9%), alta (45,3%) e muito alta (6,2%). Foi possível ainda, identificar diferentes movimentos de massa em áreas próximas à linhas de transmissão, quanto próximas aos outros elementos de risco, como moradias, estradas, bordas de reservatórios e torres de telecomunicações. A plataforma de monitoramento operacionalizada possibilitou o estabelecimento de análises dinâmicas sobre a ocorrência de eventos naturais extremos, através do envio de notificações e acesso WEB com o mapa das áreas afetadas. Assim, este estudo pode se tornar um instrumento de avaliação, acompanhamento e gerenciamento para a gestão pública e agências reguladoras do setor elétrico.

Most of the Brazilian electric sector enterprises do not present a systematic space-time evaluation of their structures to identify environmental vulnerabilities in the projects. Thus, this study aimed to analyze the susceptibility of mass movement in transmission lines, in the Serra da Mantiqueira region, subject to the effects of tropical rains and to operationalize a dynamic platform of analysis and alertness in the most critical areas. For this work, static and dynamic data were collected in the region from public and private sources. Next, the multiple criteria were defined through the hierarchical analysis process (AHP). Using Geographic Information Systems (GIS) and map algebra, it was possible to determine the susceptibility map in five classes and to operationalize the monitoring platform for monitoring, analysis and alert to environmental risks based on identified areas and dynamic meteorological and hydrological data. As a result, a geographic database with a regional coverage (14.000 km²) was generated, involving 7 criteria: slope, distance of transmission lines, drainage density, soil use, soil type, fracture and failure density, and precipitation. The distribution of susceptibility classes found in the study region were very low (1.5%), low (12%), average (34.9%), high (45.3%) and very high (6, 2%). It was also possible to identify different mass movements in areas close to the transmission lines, as well as to other risk elements such as dwellings, roads, reservoir borders and telecommunications towers. The operationalized monitoring platform allowed the establishment of dynamic analyzes on the occurrence of extreme natural events, by sending notifications and WEB access with the map of the affected areas. Thus, this study can become an instrument of evaluation, monitoring and management for the public management and regulatory agencies of the electric sector.