Ciências Agrárias
URI permanente desta comunidadehttps://locus.ufv.br/handle/123456789/2
Navegar
1 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Modelo de aptidão e de localização-alocação de usinas bioenergéticas utilizando Sistemas de Informações Geográficas(Universidade Federal de Viçosa, 2014-02-12) Costa, Fabrício Rodrigues; Soares, Vicente Paulo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781715A9; Ribeiro, Carlos Antônio Alvares Soares; http://lattes.cnpq.br/0257744922714589; Menezes, Sady Júnior Martins da Costa de; http://lattes.cnpq.br/6345604752446523O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo de aptidão e de localização- alocação, alicerçado na tecnologia dos Sistemas de Informações Geográficas, para otimizar a distribuição espacial de usinas bioenergéticas de cana-de-açúcar, visando à produção de álcool e à geração de bioeletricidade na região do Triângulo Mineiro, Minas Gerais. Foram utilizados os softwares ArcGIS 10.2 e Microsoft Excel 2010. As bases de dados foram constituídas de 15 temas. Os procedimentos de análises espaciais foram divididos em duas etapas: 1) identificação das zonas de exclusão, que compunham as localidades com restrições absolutas; e 2) identificação das zonas de aptidão e das localizações potenciais de usinas bioenergéticas. As zonas aptas foram obtidas pelo processo multicriterial de Combinação Linear Ponderada, que utilizou as zonas de exclusão, os nove critérios (áreas de plantio de cana-de-açúcar, áreas urbanas, hidrografia, biomas, declividades, uso da terra, ferrovias, linhas de transmissão e rodovias), bem como os seus respectivos pesos gerados pelo Processo Analítico Hierárquico (AHP). Posteriormente, o raster gerado foi reclassificado em cinco classes (muito baixa, baixa, média, alta, muito alta), empregando-se o método Natural Breaks (Jenks), seguido de uma etapa de pós-processamento. Por fim, selecionaram-se áreas superiores a 50.000 m2 e pertencentes à classe muito alta, que foram convertidas a pontos, representando os locais potenciais. O problema de localização ideal foi solucionado por meio do Modelo de Localização-Alocação, disponível no ArcGIS, utilizando-se a opção Maximize Capacitated Coverage do módulo Location-Allocation, que minimiza a soma das distâncias entre os pontos de oferta de cana-de-açúcar e as usinas bioenergéticas. Foram desenvolvidos vários cenários para instalação de usinas com demandas decrescentes de capacidade 24 a 8,8 Mt/ano em relação ao número crescente de usinas (de 1 até 30). Nesse modelo foram utilizados os locais potenciais gerados, a malha rodoviária e os centroides dos polígonos resultantes da interseção das áreas de cana-de-açúcar e de uma grade de 1.000 x 1.000 m. As localidades com restrições para instalação de usinas bioenergéticas representam aproximadamente 50 % da região. Constatou-se que a área central e a nordeste do Triângulo Mineiro são as piores regiões para localizar usinas bioenergéticas, enquanto as regiões da periferia são as melhores. No planejamento estratégico de instalação de usinas é fundamental utilizar os sistemas de informações geográficas para apoiar o processo de tomada de decisão, bem como para apresentação sob a forma de mapas temáticos, que favorecem a compreensão do espaço de soluções e estimulam a interpretação mais abrangente do gestor. A análise multicritério foi eficaz para o desenvolvimento de um índice de aptidão. O aumento no número de usinas de menor capacidade resulta na sua melhor distribuição espacial.