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dc.contributor.authorReis, Gabriela de Azevedo-
dc.contributor.authorRibeiro, Antonio Júnior Alves-
dc.contributor.authorSilva, Carlos Augusto Uchôa da-
dc.date.accessioned2022-12-06T14:52:44Z-
dc.date.available2022-12-06T14:52:44Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationSILVA, C. A. U.; RIBEIRO, A. J. A.; REIS, G. A. Diagnóstico de vulnerabilidade socioambiental em áreas urbanas utilizando inteligência geográfica. Revista Brasileira de Geografia Física, [s.l.], v. 13, n. 2, p. 767-781, 2020. DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.2.p767-781pt_BR
dc.identifier.issn1984-2295-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69643-
dc.description.abstractThe impacts caused by natural disasters can be minimized by identifying populations in situations of social vulnerability. Aiming to contribute with land-use planning and to reduce such impacts caused by these natural disasters in urban centers, this project proposes a methodology to for spatial identification of social and environmental vulnerability. The method was applied in Mané Dendê River’s basin, at Salvador, Bahia. This study area is characterized by its high population density and great concentration of low income population, with high occurrence of irregular settlements. It was used geoprocessing techniques to identify the areas and the population that are vulnerable and graphically represent them through the generation of thematic maps. The environmental vulnerability map was generated through identifying the areas with risk of landslide and floods. It was determined a Social Vulnerability Index based on the 2010 census database published by the Brazilian Institute of Geography and Statistics. Then, it was generated the social vulnerability map. The social and environmental vulnerability map was made by applying the map algebra technique. The social vulnerability method was considered satisfactory once it follows the pattern adopted by similar works, applied in Brazil and around the world. However, it is recommended for future works a deeper analysis of the criteria used to obtain the environmental vulnerability map so that the final result will be able to represent a reliable tool for the decision making in the scope of territorial management planning.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherRevista Brasileira de Geografia Físicapt_BR
dc.subjectGeoprocessamentopt_BR
dc.subjectZoneamentopt_BR
dc.subjectVulnerabilidade ambientalpt_BR
dc.subjectVulnerabilidade socialpt_BR
dc.titleDiagnóstico de vulnerabilidade socioambiental em áreas urbanas utilizando inteligência geográficapt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.abstract-ptbrOs impactos causados por desastres naturais podem ser minimizados ao identificar populações em situação de vulnerabilidade. Para contribuir com o planejamento territorial e reduzir tais impactos, este trabalho analisa metodologias para identificação espacial da vulnerabilidade socioambiental. Foi estudada a bacia do rio Mané Dendê, em Salvador, caracterizada pelo alto adensamento populacional e concentração da população de baixa renda, com ocorrências de ocupações irregulares. Para a geração dos produtos foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, identificando espacialmente as áreas de risco e as populações em situação de vulnerabilidade e representá-las graficamente, obtendo mapas temáticos como resultado. O mapa de vulnerabilidade ambiental foi gerado ao identificar áreas de risco de deslizamento de terra e inundação. Foi determinado um Índice de Vulnerabilidade Social baseado no censo demográfico do IBGE, gerando o mapa de vulnerabilidade social. O mapa de vulnerabilidade socioambiental foi gerado por álgebra de mapas. A metodologia de obtenção da vulnerabilidade social foi considerada satisfatória e segue os padrões adotados em trabalhos aplicados no Brasil e internacionalmente. É recomendado que seja feita uma análise dos critérios de vulnerabilidade ambiental, para que o resultado possa representar uma ferramenta mais segura para a tomada de decisão.pt_BR
dc.title.enSocial-environmental vulnerability diagnosis in urban areas using geomaticspt_BR
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