Modelagem da favorabilidade à recarga das águas subterrâneas pelo paradigma da lógica difusa

Abstract

As informações geográficas são imprecisas, o que significa que os limites entre fenômenos diferentes são confusos ou há heterogeneidade dentro de uma classe, devido a diferenças entre feições geológicas, pedológicas, geomorfológicas, vegetais e assim por diante. Métodos baseados em inteligência artificial (IA) fornecem soluções sensíveis à natureza imprecisa (fuzzy) do mundo real baseados em regras definidas por especialistas. A natureza incerta dos processos que controlam a recarga das águas subterrâneas em bacias hidrográficas permite que esses métodos possam ser aplicados na gestão das águas subterrâneas, auxiliando no planejamento e na tomada de decisão quanto ao uso da água e proteção de áreas vulneráveis. O objetivo deste trabalho foi definir áreas favoráveis para recarga das águas subterrâneas a partir de variáveis relacionadas amostradas próximas a poços de monitoramento em uma bacia hidrográfica em área de afloramento do Sistema Aquífero Guarani (SAG). Para isso, utilizou-se da lógica fuzzy para definir um sistema de inferência capaz de extrapolar espacialmente os dados amostrados pontualmente para toda a bacia hidrográfica, resultando em um mapa de favorabilidade à recarga baseado em variáveis relacionadas à textura e manejo do solo, feições de terreno e vegetação. O mapa síntese auxilia tanto o planejamento quanto a tomada de decisão do uso da terra considerando os processos hidrológicos em suas interfaces de superfície e subsuperfície. A partir dos resultados alcançados, estende-se a discussão sobre a importância das escolhas éticas nos processos de tomada de decisão em hidrogeologia relacionadas ao uso de métodos baseados em IA

Uso da terra e da água da Bacia Hidrográfica do Rio Novo, UGRHI-17, São Paulo, Brasil: identificação dos principais setores consumidores e contribuições para a gestão da água

“…Além disso, em períodos de estiagem, os aquíferos fornecem água para os rios e recarregam as nascentes e, quando essa água é captada de forma exacerbada, essa recarga é reduzida e pode até deixar de acontecer, comprometendo também o volume das águas superficiais. Cabe ressaltar ainda que a água que recarrega os aquíferos pode demorar semanas, meses, anos ou até séculos para se deslocar, dependendo da sua formação geológica, o que pode comprometer o armazenamento e a recarga de água (IRITANI; EZAKI, 2014;MANZIONE, 2015).…”

Vulnerability Assessment of Guarani Aquifer Using PESTICIDE-DRASTIC-LU Model: Insights from Brotas Municipality, Brazil

“…For the municipality of Brotas, Brazil, Figure 3 displays the parameters that have already been reclassified using the values suggested by Aller et al [30] and Alam et al [35]. Through local geological dynamics, observable through the recharge map, we observe that 67% of the territory is occupied by the Botucatu and Pirambóia geological formations, i.e., the main structure of the Guarani aquifer, which includes sandstones formed in a desert environment [59,60]. Soils, as a reflection of geological processes, present favorable conditions for infiltration in more than 70% of the territory, with the main emphasis on lithic entisols, quartzipsamments entisols, and sandy ultisols.…”

Subsurface Flow Pathway and Hydrochemistry of a Geographically Isolated Depression Wetland in the Serra Geral Diabase Formation, São Paulo State, Brazil

“…They are often found in lowlands, geological faults, or karst formations. Contact springs are common, forming on slopes, hills, or depressions, with de ned points (water sources) or diffuse areas forming wetlands and ponds from water accumulation [71].…”