Sediment production susceptibility index in urban area: a case study of Campo Grande – MS, Brazil

Moraes, Rafael Brandão Ferreira de; Bacchi, Cláudia Gonçalves Vianna; Gonçalves, Fábio Veríssimo

doi:10.1590/2318-0331.292420240001

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Brasil

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Sumário

Scientific/Technical Article • RBRH 29 • 2024 • https://doi.org/10.1590/2318-0331.292420240001 copy

Sediment production susceptibility index in urban area: a case study of Campo Grande – MS, Brazil

Índice de susceptibilidade à produção de sedimentos em áreas urbanas: estudo de caso de Campo Grande – MS, Brasil

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

ABSTRACT

Inadequate urban planning has contributed to the sediment production in Urban Hydrographic Micro-basins (UHMs). The present study aims to develop and apply the Sediment Production Susceptibility Index (SPSI) in UHMs from Campo Grande – Mato Grosso do Sul (MS), Brazil, based on the Analysis Hierarchical Process (AHP) and Geographic Information System (GIS) aggregation. The indicators selected for the composition of the SPSI are Soil Class (49%), Average Slope (22%), Vegetation Cover (13%), and Unpaved Streets (16%). It is essentially to jointly analyze indicators from both spheres (natural and anthropogenic) to obtain greater reliability in studies related to sedimentation in urban areas. UHMs undergoing urbanization are more susceptible to sediment production than UHMs that are already densely occupied. SPSI can assist public managers in the urban and environmental planning and in the adoption of preventive measures against the silting of water bodies and obstruction of drainage systems.

Keywords:
Soil class; Slope; Vegetation cover; Erosion; AHP

Indicator	Source/Type of data	Software or method
SC	City hall/Vector	QGIS (2022)QGIS. (2022). Geographic Information System version 3.22.5. Retrieved in 2024, March 19, from http://www.qgis.org http://www.qgis.org...
Sa	SRTM3-S21-W55-v2 image with 3-arc spatial resolution from the digital elevation model (United States Geological Survey, 2022United States Geological Survey – USGS. (2022). EarthExplorer. Retrieved in 2024, March 19, from https://earthexplorer.usgs.gov/ https://earthexplorer.usgs.gov/... )/Raster	QGIS (2022)QGIS. (2022). Geographic Information System version 3.22.5. Retrieved in 2024, March 19, from http://www.qgis.org http://www.qgis.org...
VC	CBERS - 4A image with spatial resolution of 2 meters (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2024aInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE. (2024a). Catálogo. São José dos Campos. Retrieved in 2024, March 19, from http://www.dgi.inpe.br/catalogo/explore http://www.dgi.inpe.br/catalogo/explore... )/Raster	Semi-supervised classification dzetsaka plugin in QGIS (2022)QGIS. (2022). Geographic Information System version 3.22.5. Retrieved in 2024, March 19, from http://www.qgis.org http://www.qgis.org...
US	City hall/Vector	QGIS (2022)QGIS. (2022). Geographic Information System version 3.22.5. Retrieved in 2024, March 19, from http://www.qgis.org http://www.qgis.org...

Soil class	Values	Reference
Urban area, Haplic gleisol and Histosols	1	Carolino de Sá (2004)Carolino de Sá, M. A. (2004, 26 de abril). Erosão do solo: mecanismos e controle. Portal do Fazendeiro. Retrieved in 2024, March 19, from https://portaldofazendeirobrasil.blogspot.com/ https://portaldofazendeirobrasil.blogspo... ; Luz et al. (2015)Luz, T. E. D., Lima, E. B. N. R., Salomão, F. X. D. T., & Lima, Z. M. D. (2015). Morfopedologia aplicada à concepção de obras em microbacia do perímetro urbano de Várzea Grande-MT. Revista Ambiente & Água, 10, 646-659.; Agra & Andrade (2021)Agra, R. M. R. T., & Andrade, C. D. (2021). Análise multicritério da suscetibilidade à erosão na bacia hidrográfica do rio da Batateira - CE. Revista Brasileira de Cartografia, 73(1), 119-133. http://doi.org/10.14393/rbcv73n1-50066. http://doi.org/10.14393/rbcv73n1-50066... and Bueno et al. (2022)Bueno, L. O., Anjinho, P. S., Bolleli, T. M., Barbosa, M. A. G. A., & Mauad, F. F. (2022). Erosion susceptibility mapping in the Central-Eastern Region of São Paulo in the last few decades. Environmental Monitoring and Assessment, 194(12), 927. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-5. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-...
Dystrophic red oxisol, Dystrophic yellow oxisol, Dystrophic red-yellow oxisol and Dystrophic red nitisol	2	Queiroz (2017)Queiroz, A. F. (2017). Contribuição metodológica aos estudos de degradação ambiental em bacias hidrográficas da região semiárida brasileira (Tese de doutorado). Universidade Federal Rural do Semiárido, Mossoró, RN.; Agra & Andrade (2021)Agra, R. M. R. T., & Andrade, C. D. (2021). Análise multicritério da suscetibilidade à erosão na bacia hidrográfica do rio da Batateira - CE. Revista Brasileira de Cartografia, 73(1), 119-133. http://doi.org/10.14393/rbcv73n1-50066. http://doi.org/10.14393/rbcv73n1-50066... ; Bueno et al. (2022)Bueno, L. O., Anjinho, P. S., Bolleli, T. M., Barbosa, M. A. G. A., & Mauad, F. F. (2022). Erosion susceptibility mapping in the Central-Eastern Region of São Paulo in the last few decades. Environmental Monitoring and Assessment, 194(12), 927. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-5. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-... and França et al. (2022)França, L. C. J., Lopes, L. F., Morais, M. S., Lisboa, G. S., Rocha, S. J. S. S., Morais Junior, V. T. M., Santana, R. C., & Mucida, D. P. (2022). Environmental fragility zoning using GIS and AHP modeling: perspectives for the conservation of natural ecosystems in Brazil. Conservation, 2(2), 349-366. http://doi.org/10.3390/conservation2020024. http://doi.org/10.3390/conservation20200...
Planosols, Plinthosol; Luvisol and Podzols	3	Luz et al. (2015)Luz, T. E. D., Lima, E. B. N. R., Salomão, F. X. D. T., & Lima, Z. M. D. (2015). Morfopedologia aplicada à concepção de obras em microbacia do perímetro urbano de Várzea Grande-MT. Revista Ambiente & Água, 10, 646-659. and Aires et al. (2022)Aires, A. A., Costa, J. D., Bezerra, J. M., & Rêgo, A. T. A. (2022). Análise multicritério da suscetibilidade erosiva da microbacia hidrográfica da barragem de Pau dos Ferros/RN. Revista Brasileira de Geografia Física, 15(2), 1128-1141. http://doi.org/10.26848/rbgf.v15.2.p1128-1141. http://doi.org/10.26848/rbgf.v15.2.p1128...
Arenosol and Cambisol	4	Queiroz (2017)Queiroz, A. F. (2017). Contribuição metodológica aos estudos de degradação ambiental em bacias hidrográficas da região semiárida brasileira (Tese de doutorado). Universidade Federal Rural do Semiárido, Mossoró, RN.; Agra & Andrade (2021)Agra, R. M. R. T., & Andrade, C. D. (2021). Análise multicritério da suscetibilidade à erosão na bacia hidrográfica do rio da Batateira - CE. Revista Brasileira de Cartografia, 73(1), 119-133. http://doi.org/10.14393/rbcv73n1-50066. http://doi.org/10.14393/rbcv73n1-50066... ; Bueno et al. (2022)Bueno, L. O., Anjinho, P. S., Bolleli, T. M., Barbosa, M. A. G. A., & Mauad, F. F. (2022). Erosion susceptibility mapping in the Central-Eastern Region of São Paulo in the last few decades. Environmental Monitoring and Assessment, 194(12), 927. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-5. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-...
Leptsol; Regosol and Fluvisol	5	Carolino de Sá (2004)Carolino de Sá, M. A. (2004, 26 de abril). Erosão do solo: mecanismos e controle. Portal do Fazendeiro. Retrieved in 2024, March 19, from https://portaldofazendeirobrasil.blogspot.com/ https://portaldofazendeirobrasil.blogspo... ; Queiroz (2017)Queiroz, A. F. (2017). Contribuição metodológica aos estudos de degradação ambiental em bacias hidrográficas da região semiárida brasileira (Tese de doutorado). Universidade Federal Rural do Semiárido, Mossoró, RN.; Luz et al. (2015)Luz, T. E. D., Lima, E. B. N. R., Salomão, F. X. D. T., & Lima, Z. M. D. (2015). Morfopedologia aplicada à concepção de obras em microbacia do perímetro urbano de Várzea Grande-MT. Revista Ambiente & Água, 10, 646-659.; Aires et al. (2022)Aires, A. A., Costa, J. D., Bezerra, J. M., & Rêgo, A. T. A. (2022). Análise multicritério da suscetibilidade erosiva da microbacia hidrográfica da barragem de Pau dos Ferros/RN. Revista Brasileira de Geografia Física, 15(2), 1128-1141. http://doi.org/10.26848/rbgf.v15.2.p1128-1141. http://doi.org/10.26848/rbgf.v15.2.p1128... ; Bueno et al. (2022)Bueno, L. O., Anjinho, P. S., Bolleli, T. M., Barbosa, M. A. G. A., & Mauad, F. F. (2022). Erosion susceptibility mapping in the Central-Eastern Region of São Paulo in the last few decades. Environmental Monitoring and Assessment, 194(12), 927. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-5. http://doi.org/10.1007/s10661-022-10632-... and França et al. (2022)França, L. C. J., Lopes, L. F., Morais, M. S., Lisboa, G. S., Rocha, S. J. S. S., Morais Junior, V. T. M., Santana, R. C., & Mucida, D. P. (2022). Environmental fragility zoning using GIS and AHP modeling: perspectives for the conservation of natural ecosystems in Brazil. Conservation, 2(2), 349-366. http://doi.org/10.3390/conservation2020024. http://doi.org/10.3390/conservation20200...

Indicators/Values	1	2	3	4	5
Sa (%)	< 1.00	1.01 - 2.00	2.01 - 3.00	3.01 - 4.00	> 4.00
VC (%)	> 35	25 - 35	15 - 24	05 - 14	< 05
US (%)	< 10	10 - 20	21 - 30	31 - 40	> 40

Susceptibility class	SPSI
Very low	1.00 to 1.74
Low	1.75 to 2.49
Moderate	2.50 to 3.24
High	3.25 to 4.24
Very high	4.25 to 5.00

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E-mail: rbrh@abrh.org.br

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[1] E-mails: rafael.moraes@ufms.br (RBFM), claudia.bacchi@ufms.br (CGVB), fabio.goncalves@ufms.br (FVG)