Vulnerabilidade física e ambiental da zona costeira sob a influência de parques eólicos nos municípios de Pedra Grande e São Miguel do Gostoso/RN, Brasil

Ivens Lorran Clemente de Lacerda; Venerando Eustáquio Amaro; Maria de Fátima Alves de Matos; Ada Cristina Scudelari

doi:10.5327/Z2176-94781244

Authors

Ivens Lorran Clemente de Lacerda Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) - Brazil https://orcid.org/0000-0002-1331-2527
Venerando Eustáquio Amaro Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) - Brazil https://orcid.org/0000-0001-7357-2200
Maria de Fátima Alves de Matos Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) - Brazil https://orcid.org/0000-0002-2864-2027
Ada Cristina Scudelari Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) - Brazil https://orcid.org/0000-0001-7594-1196

DOI:

https://doi.org/10.5327/Z2176-94781244

Keywords:

multitemporal analysis; coastal erosion; environmental vulnerability index; natural vulnerability index.

Abstract

This study consists of determining the physical vulnerability of the region of São Miguel do Gostoso and Pedra Grande (in northeastern Brazil) before and after wind farm installation. To perform such an investigation, an analysis of the coastline vulnerability of the aforementioned area was conducted, considering changes occurred in the past 30 years and spatially presented separately. The Natural Vulnerability Index (NVI) and Environmental Vulnerability Index (EVI) were calculated through analysis using thematic maps of geomorphology, geology, soils, vegetation, and land use and occupation variables, with their dimensionality and subjectivity determined by the execution of the hierarchical analytical process (HAP) and principal component analysis (PCA). High and very high vulnerability together showed proportions between 18 and 30% in all NVI and EVI scenarios. The Coastal Vulnerability Index (CVI) was defined using two methodologies for the three scenarios of sea level rise established by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC): the first one includes six physical or hydrodynamic variables, and the second includes, beyond these, three more variables of anthropogenic action. In all of the applied scenarios, the medium and high vulnerabilities dominated all along the coastline, with the second method being the most optimistic. We can conclude that the installation of the wind farm complex contributed to the increase of the vulnerability of the local ecosystems regarding the three investigated indices; however, it was not the preponderant factor for the determination of the CVI vulnerability degree.

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References

Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL, 2020. Sistema de Informações de Geração da ANEEL – SIGA (Accessed February, 2020) at:. https://bit.ly/2IGf4Q0.

Amaro, V.; Carvalho, R.; Matos, M.; Ingunza, M.; Scudelari, A., 2021a. Avaliação da suscetibilidade do solo à erosão nas falésias do litoral oriental do estado do Rio Grande do Norte. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 22, (1), 3-25. http://doi.org/10.20502/rbg.v22i1.1887.

Amaro, V.; Gomes, L.; Lima, F.; Scudelari, A.; Neves, C.; Busman, D.; Santos, A., 2015. Multitemporal Analysis of Coastal Erosion Based on Multisource Satellite Images, Ponta Negra Beach, Natal City, Northeastern Brazil. Marine Geodesy, v. 38, (1), 1-25. https://doi.org/10.1080/01490419.2014.904257.

Amaro, V.; Scudelari, A.; Oliveira, D.; Lacerda, I.; Matos, M., 2021b. Análise de Índices de Vulnerabilidade Física com o uso de Geotecnologias na região da Barreira do Inferno/RN. Revista de Geociências do Nordeste, v. 7, (2), 179-192. https://doi.org/10.21680/2447-3359.2021v7n2ID22034.

Brasil, 2002. Conselho Nacional do Meio Ambiente – CONAMA. Resolução CONAMA nº 303, de 20 de março de 2002. Diário Oficial da União.

Brasil, 2012. Decreto-lei nº 12.651, de 25 de maio de 2012. Diário Oficial da União.

Busman, D., 2016. Zoneamento da dinâmica costeira – aplicação de geotecnologias em apoio à gestão costeira integrada na Praia Atalaia-PA e trecho de praias entre os Municípios de Guamaré e Macau-RN, setor sob influência da indústria petrolífera. Doctoral Thesis, Programa de Pós-Graduação em Geodinâmica e Geofísica, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal. Retrivied: 2020-18-03, from https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/21813.

Busman, D.; Amaro, V.; Souza Filho, P, 2016. Análise estatística multivariada de métodos de Vulnerabilidade Física em zonas costeiras tropicais. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 17, (3), 499-516. https://doi.org/10.20502/rbg.v17i3.912.

Choudhary, K.; Boori, M.; Kupriyanov, A., 2018. Spatial modelling for natural and environmental vulnerability through remote sensing and GIS in Astrakhan, Russia. Sensing and Space Sciences, v. 21, (2), 139-147. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.05.003.

Colton, T., 1974. Statistics in Medicine. New York, Little Brown and Company, 372 pp.

Crepani, E.; Medeiros, J.; Hernandez, P.; Florenzano, T.; Duarte, V.; Barbosa, C., 2001. Sensoriamento remoto e geoprocessamento aplicado ao zoneamento ecológico-econômico e ao ordenamento territorial. São José dos Campos: INPE, 124 pp.

Diniz Filho, J.; Diniz, P.; Melo, J., 2018. Informes Hidrogeológicos no município de São Miguel do Gostoso/RN. In: XX Congresso Brasileiro de Águas Subterrâneas, Campinas, 2018.

Diretoria de Hidrografia e Navegação (DHN), 2020. Tábuas de Maré: Porto de Guamaré (Accessed May, 2020) at:. https://www.marinha.mil.br/chm/tabuas-de-mare

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), 2018. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. Brasília, Embrapa, 356 pp.

European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF), 2020. ECWMF Data Server (Accessed November, 2020) at:. https://www.ecmwf.int/.

Formigoni, J.; Araújo, A., 2015. Um procedimento para a previsão das alturas e horários das marés nos estuários dos rios Jaboatão e Timbó - RMR / PE. In: XIII Congresso de Iniciação Científica, Recife, 2015.

Gerrity, B.; Phillips, M.; Chambers, C., 2018. Applying a coastal vulnerability index to san mateo county: implications for shoreline management. Journal of Coastal Research, v. 85, (Suppl. 1), 1406-1410. https://doi.org/10.2112/SI85-282.1.

Gornitz, V., 1991. Vulnerability of the East coast, USA to future sea level rise. Journal of Coastal Research, v. 9, 201-237.

Gornitz, V.; Daniels, R.; White, T.; Birdwell, K., 1994. The development of a coastal risk assessment database: Vulnerability to sea-level rise in the U.S. southeast. Journal of Coastal Research, (12), 327-338.

Grigio, A.; Souto, M.; Castro, A.; Amaro, V.; Vital, H.; Diodato, M., 2004. Use of remote sensing and geographical information system in the determination of the natural and environmental vulnerability of the Municipal District of Guamaré, Rio Grande do Norte, Northeast of Brazil. Journal of Coastal Research, v. 39, 1427-1431.

Hinkel, J.; Nicholls, R.; Tol, R.; Wang, Z.; Hamilton, J.; Boot, G.; Vafeidis, A.; McFadden, L.; Ganopolski, A.; Klein, R., 2013. A global analysis of erosion of sandy beaches and sea-level rise: an application of DIVA. Global and Planetary Change, v. 111, 150-158. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2013.09.002.

Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), 2020. Dados Históricos (Accessed February, 2020) at:. http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=bdmep/bdmep.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2014. Fifth Assessment Report. Cambridge, Cambridge University Press.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2019. Sea level rising and implications for low-lying islands, coasts and communities. Cambridge, Cambridge University Press, 126 pp.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2021. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, Cambridge University Press, 3949 pp.

Koroglu, A.; Ranasinghe, R.; Jiménez, J.; Dastgheib, A., 2019. Comparison of coastal vulnerability index applications for Barcelona Province. Ocean and Coastal Management, v. 178, 104799. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2019.05.001.

Liu, D.; Cao, C.; Dubovyk, O.; Tian, R.; Chen, W.; Zhuang, Q.; Zhao, Y.; Menz, G., 2017. Using fuzzy analytic hierarchy process for spatio-temporal analysis of eco-environmental vulnerability chang during 1990-2010 in Sanjiangyuan region, China. Ecological Indicators, Sanjiangyuan, v. 73, 612-625. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.08.031.

Loebmann, D.; Maçorano, R.; Silva, G.; Vicente, L.; Victoria, D., 2012. Interpretação de alvos a partir de imagens de satélite de média resolução espacial. Circular Técnica Embrapa, (21), 1-24.

Luz, C.; Ramos, A.; Silva, G, 2019. Natural and environmental vulnerability of the Jauru River Basin - Mato Grosso state, Brazil. Raega, v. 46, (3), 176-187. http://doi.org/10.5380/raega.v46i3.67159.

Macedo, Y.; Silva, E; Oliveira, V.; Correa Júnior, J. Medeiros, S.; Costa, D.; Cestaro, L, 2017. Serviços ambientais das unidades geoambientais no município de São Miguel do Gostoso/RN, Brasil. Revista de Geografia e Ordenamento do Território, (12), 205-229. https://doi.org/10.17127/got/2017.12.009.

Martínez, C.; López, M.; Winckler, P.; Hidalgo, H; Godoy, E.; Agredano, R., 2018. Coastal erosion in central Chile: a new hazard? Ocean & Coastal Management, (156), 141-155. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2017.07.011.

Matos, M.; Amaro, V.; Takiyama, L.; Silveira, O., 2011. Estudo sistemático dos processos hidrodinâmicos sazonais de um sistema flúvio-lacustre na região da planície costeira do Amapá, Brasil. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 12, (2), 59-69. https://doi.org/10.20502/rbg.v12i2.235.

Matos, M..; Scudelari, A.; Amaro, V.; Fortes, C., 2017. Integração de modelagem numérica (SWAN) e dados de campo na determinação do clima de ondas no litoral setentrional do Rio Grande do Norte. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 18, (2), 311-328. https://doi.org/10.20502/rbg.v18i2.1153.

Menezes, A.; Pereira, P.; Gonçalves, R., 2018. Uso de Geoindicadores para avaliação da vulnerabilidade à erosão costeira através de sistemas de informações geográficas. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 11, (1), 276-296. https://doi.org/10.26848/rbgf.v11.1.p276-296.

Nazir, M.; Mahdi, A.; Bilal, M; Sohail, H.; Ali, N.; Iqbal, H., 2019. Environmental impact and pollution-related challenges of renewable wind energy paradigm - A review. Science of the Total Environment, v. 683, 436-444. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.05.274.

Nogueira, L.; Ribeiro, A.; Medeiros, G.; Martins, A.; Longo, R., 2020. Análise integrada dos aspectos e impactos ambientais da atividade operacional em parque eólico no sudoeste da Bahia/Brasil. Revista Gestão & Sustentabilidade Ambiental, v. 9, (4), 40-63. https://doi.org/10.19177/rgsa.v9e4202040-63.

Pantusa, D.; D’Alessandro, F.; Riefolo, L.; Principato, F.; Tomasicchio, G., 2018. Application of a coastal vulnerability index. A case study along the Apulian Coastline, Italy. Water, v. 10, (9), 1218. https://doi.org/10.3390/w10091218.

Pereira, B.; Amaro, V.; Silva, D., 2011. Radar and optical hybrid images to improve geoenvironmental mapping in Rio Grande do Norte state, Brazil. WIT Transactions on Ecology and the Environment, v. 149, 111-122. https://doi.org/10.2495/CP110101.

Rodrigues, M.; Nepomuceno, A.; Morais, E., 2017. Uma breve descrição do setor de energia eólica no estado do Rio Grande do Norte. Brazil Windpower Conference & Exhibition (Accessed February, 2020) at:. http://abeeolica.org.br/.

Saaty, T., 2008. Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, v. 1, (1), 83-98. https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590.

Santos, M.; Amaro, V., 2011. Rede geodésica para o monitoramento costeiro do litoral setentrional do estado do Rio Grande do Norte. Boletim de Ciências Geodésicas, v. 17, (4), 571-585. https://doi.org/10.1590/S1982-21702011000400005

Short, A.; Klein, A., 2016. Brazilian beach systems. Coastal Research Library, v. 17, 608 pp.

Silva, B.; Santos Júnior, O.; Freitas Neto, O.; Scudelari, A., 2020. Erosão em falésias costeiras e movimentos de massa no Rio Grande do Norte, Nordeste do Brasil. Geociências, v. 39, (2), 447-461. https://doi.org/10.5016/geociencias.v39i2.14233.

Tricart, J., 1977. Ecodinâmica. Rio de Janeiro, IBGE, 91 pp.

Vieira, I., 2019. Mapeamento da área de preservação permanente na margem norte do Rio Itajaí-Açu em área urbana consolidada. Metodologias e Aprendizado, v. 1, 26-29. https://doi.org/10.21166/metapre.v1i0.641.