Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) testaram em São Sebastião, no litoral norte paulista, uma versão estatística do Analytic Hierarchy Process (AHP) que reduz a subjetividade na identificação de áreas suscetíveis a deslizamentos de terra. Batizado de AHP Gaussiano, o método foi adaptado pelo geógrafo Rômulo Marques-Carvalho e publicado na plataforma The Conversation Brasil.
Como funciona
O AHP tradicional atribui pesos aos fatores de risco — inclinação do relevo, tipo de solo, proximidade de rios, cobertura vegetal, entre outros — com base em comparações feitas por especialistas. Já o AHP Gaussiano automatiza essa etapa: cada variável é analisada pixel a pixel, sua média e variabilidade são calculadas, e os pesos são definidos estatisticamente. Elementos que variam mais no espaço recebem maior relevância, permitindo que “os dados falem” sem interferência humana.
Aplicação em São Sebastião
O estudo utilizou 16 variáveis ambientais e urbanas, além de um inventário detalhado dos deslizamentos registrados durante as chuvas extremas de fevereiro de 2023 — episódio que deixou a cidade entre as mais afetadas do país naquele ano. Os resultados do AHP Gaussiano foram comparados com os obtidos pelo AHP convencional.
Ambos os métodos identificaram corretamente as áreas de maior risco, mas o modelo gaussiano apresentou vantagens: maior precisão geral, melhor distinção das classes intermediárias do mapa e maior destaque para fatores urbanos observados nos pontos de ocorrência, como a proximidade a rios e estradas. Embora o ganho estatístico tenha sido descrito como modesto, os autores destacam que o produto final ficou mais estável e fácil de interpretar.
Uso em políticas públicas
Municípios de pequeno e médio porte, que muitas vezes carecem de equipes de geotecnia ou de infraestrutura computacional robusta, podem adotar o AHP Gaussiano porque ele:
- aproveita bases de dados públicas, como modelos digitais de terreno e imagens de satélite;
- pode ser completamente automatizado;
- gera resultados reproduzíveis e menos sujeitos a vieses individuais.
Com essas características, o método auxilia na definição de obras de drenagem e contenção, orienta a expansão urbana, apoia restrições a novas construções em áreas instáveis e fortalece sistemas de alerta e defesa civil — tudo isso em consonância com exigências do Estatuto da Cidade e dos planos diretores municipais.
Limitações e contexto climático
Os autores ressaltam que a técnica não substitui modelos avançados de inteligência artificial, que podem atingir níveis mais altos de precisão, mas exigem grandes volumes de dados rotulados e equipes especializadas. O AHP Gaussiano oferece, portanto, uma alternativa intermediária: mais objetiva do que métodos tradicionais e menos complexa do que sistemas de IA.
Com a combinação de mudanças climáticas — que tendem a aumentar a frequência de chuvas extremas — e expansão urbana em encostas e margens de rios, ferramentas de mapeamento de risco tornam-se cada vez mais centrais para prevenir desastres e reduzir impactos sociais.
Com informações de Metrópoles
