Publicação: Análise dos impactos ambientais da ruptura da barragem de mineração em Brumadinho, MG, Brasil: Uma abordagem baseada em dados geoespaciais
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CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
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Resumo
Em 2019, a ruptura da barragem de rejeitos de mineração da empresa Vale S.A. em
Brumadinho (MG) representou um dos desastres mais trágicos e impactantes da história do
Brasil. Desde então, um dos principais focos de estudo da área tem sido a avaliação dos danos
ambientais decorrentes desse evento. Nesse contexto, o uso de dados geoespaciais emerge
como uma ferramenta crucial para compreender a extensão e as nuances desses impactos. Os
dados geoespaciais fornecem uma visão abrangente e detalhada do ambiente afetado pela
ruptura da barragem, possibilitando a identificação e quantificação dos danos ambientais
sobre a paisagem local. Neste estudo objetivou-se analisar os impactos temporais da ruptura
da barragem de mineração em Brumadinho (MG), sobre as zonas úmidas ao longo do
Ribeirão Ferro-Carvão. Como fonte de dados, foi utilizado a plataforma Google Earth Engine
(GEE), sendo de grande valia, uma vez que ela dispõe de uma vasta coleção de imagens de
satélite e conjuntos de dados que permitem a realização de análises avançadas por meio de
scripts de processamento. Isso resulta em mapeamentos precisos, que possibilitam quantificar
e avaliar a extensão dos danos causados à paisagem circundante. Além disso, a análise dos
dados geoespaciais pela plataforma GEE permite acompanhar a evolução espaço-temporal
dos impactos imediatamente após a ruptura, até as etapas de recuperação e reconstrução.
Assim, este estudo teve como objetivo analisar os impactos espaço-temporais da ruptura da
barragem de mineração em Brumadinho (MG) por meio de uma abordagem geoespacial na
plataforma GEE. Adicionalmente, essa criação de metodologias de mapeamento geoespacial
pode contribuir para a avaliação dos riscos associados à ruptura de barragens de mineração
em outras regiões do Brasil e do mundo, favorecendo a mitigação de impactos ambientais.
Abstract
In 2019, the collapse of Vale S.A.'s tailings dam in Brumadinho (MG) was one of the most
tragic and impactful disasters in Brazilian history. This tragedy not only cost human lives, but
also left a trail of environmental destruction that resonated throughout the nation. Since then,
one of the main focuses of study in the area has been assessing the environmental damage
caused by this event. In this context, the use of geospatial data emerges as a crucial tool for
understanding the extent and nuances of these impacts. Geospatial data provides a
comprehensive and detailed view of the environment affected by the dam collapse, making it
possible to identify and quantify the environmental damage to the local landscape. To this
end, the use of the Google Earth Engine (GEE) platform is of great value, as it has a vast
collection of satellite images and data sets that allow advanced analysis to be carried out using
processing scripts. This results in accurate mapping, which makes it possible to quantify and
assess the extent of the damage caused to the surrounding landscape. In addition, the analysis
of geospatial data by the GEE platform makes it possible to follow the spatio-temporal
evolution of impacts, from immediately after the rupture to the recovery and reconstruction
stages. Thus, this study aimed to analyze the spatio-temporal impacts of the mining dam
collapse in Brumadinho (MG) using a geospatial approach on the GEE platform. In addition,
this creation of geospatial mapping methodologies can contribute to the assessment of risks
associated with mining dam ruptures in other regions of Brazil and the world, favoring the
mitigation of environmental impacts.
Palavras-chave
Caracterização ambiental, Deposit zones, Contaminação hídrica, Environmental characterization, Distribuição de rejeitos, Sediments, Sedimentos, Tailings distribution, Zonas de depósitos, Water contamination
Citação
MENDES, Rafaella Gouveia. Análise dos impactos ambientais da ruptura da barragem de mineração em Brumadinho, MG, Brasil: Uma abordagem baseada em dados geoespaciais. 2024. 176 f. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2024.5019.