Desenvolvimento de índices de qualidade de solo e severidade de erosão como ferramentas de apoio à restauração ecológica

Abstract

O solo superficial urbano é o local onde ocorrem as principais interações entre as atividades humanas e a natureza. As frequentes mudanças no uso do solo e a falta do manejo adequado podem provocar alterações nas propriedades do solo e acelerar processos de degradação. O abandono de áreas e a supressão da cobertura vegetal expõem o solo a agentes degradantes, o que compromete a sua qualidade e aumenta a sua suscetibilidade a processos de erosão hídrica laminar e linear. Dessa forma, se faz necessário o uso de ferramentas visando o monitoramento da qualidade do solo e o diagnóstico adequado para que os gestores ambientais possam atuar de forma mais assertiva. O presente estudo teve por objetivo a realização de um monitoramento do solo superficial urbano da região de Sorocaba/SP, e a construção de dois índices: Índice de Qualidade do Solo (IQS) e Índice de Severidade de Erosão (ISE). O estudo consistiu na coleta de solo em 65 pontos amostrais no município de Sorocaba, realizando análises de parâmetros físico-químicos do solo (granulometria, densidade, resistência do solo, coloração do solo, pH, carbono orgânico total (COT), condutividade elétrica (CE), hidrofobicidade, indicadores de erosão). Além das análises foi feita a atualização do mapa de cobertura da terra do município através do uso de inteligência artificial (IA) com classificador supervisionado k-Nearest Neighbors (kNN). Com os resultados, foi possível identificar um aumento de 6,1% nas áreas de vegetação na última década. O IQS registrou que as áreas de vegetação foram as que exibiram a maior média (3,10), em uma escala até 5, sendo as únicas categorizadas como “Boa” qualidade devido aos maiores teores de CE e COT. O solo exposto concentrou o maior número de pontos com máximo de severidade (“5”), evidenciando alta fragilidade ao transporte de sedimentos. A integração espacial do IQS e do ISE provou ser uma ferramenta preditiva e visualmente eficaz para o apoio em projetos de restauração ecológica.

Urban topsoil is the site where the main interactions between human activities and nature occur. Frequent changes in land use and the lack of proper management can alter soil properties and accelerate degradation processes. The abandonment of areas and the suppression of vegetation cover expose the soil to degrading agents, compromising its quality and increasing its susceptibility to sheet and rill water erosion processes. Thus, the use of tools for soil quality monitoring and proper diagnosis is necessary to enable environmental managers to act more assertively. This study aimed to monitor urban topsoil in the region of Sorocaba/SP and to develop two indices: the Soil Quality Index (SQI) and the Erosion Severity Index (ESI). The study involved collecting soil from 65 sampling points in the municipality of Sorocaba and analyzing soil physicochemical parameters (particle size distribution, bulk density, soil strength, soil color, pH, total organic carbon (TOC), electrical conductivity (EC), hydrophobicity, and erosion indicators). In addition to the analyses, the municipality's land cover map was updated using artificial intelligence (AI) with the kNearest Neighbors (kNN) supervised classifier. The results revealed a 6.1% increase in vegetation areas over the last decade. The SQI indicated that vegetation areas exhibited the highest average (3.10 on a scale up to 5), being the only ones categorized as 'Good' quality due to higher EC and TOC contents. Bare soil concentrated the highest number of points with maximum severity ('5'), demonstrating high vulnerability to sediment transport. The spatial integration of SQI and ESI proved to be a predictive and visually effective tool for supporting ecological restoration projects.