Inteligência Geográfica Aplicada a Análise de Risco Socioambiental em Empreendimentos Ferroviários

Como parte do universo de gestão ferroviária, o conhecimento locacional de seus ativos (pontes, túneis, bueiros), faixa de domínio (confrontantes, limites) e elementos ambientais de sua área direta e indiretamente afetada é início para um gerenciamento de riscos efetivo, principalmente se este último estiver embasado sobre banco de dados sólido e a partir de modelo de análise espacial. 

Após os últimos eventos devastadores envolvendo os casos de Mariana e Brumadinho, empresas brasileiras de grande porte têm revisto seus parâmetros de exposição ao risco socioambiental, principalmente voltados para desabastecimento de populações. Sendo assim, o planejamento estratégico na gestão de riscos envolve cada vez mais a gestão do conhecimento associado com as vulnerabilidades inerentes às atividades realizadas em uma organização que no caso de ferrovias se pauta principalmente sob o fluxo de produtos transportados. Diante dessa problemática surgiram questionamentos que entre eles se destacaram: Como aplicar inteligência geográfica na gestão de riscos em empreendimentos lineares de grande extensão, em especial ferrovias para priorização de áreas de investimento, prevenção, preparação e resposta em caso de materialização do risco? Como devem ser definidas as áreas consideradas sensíveis?   

Para responder ao questionamento o estudo contou com seis etapas sendo elas a revisão bibliográfica, em que se constatou este estudo como pioneiro na gestão de riscos socioambientais ferroviários. Seguida de uma segunda etapa na elaboração de perguntas norteadores tais como: O que considerar como impacto? O que considerar como área sensível? Como? Quantos e onde estão localizadas as áreas, pontos ou trechos sensíveis?...?. Neste momento foram definidas as métricas a serem aprofundadas e tratadas no estudo. Posteriormente na terceira fase do estudo em que se denominou diagnóstico foi levantado nas escalas regional base de dados públicos (federais e estaduais, tais como IBGE e ANA) e particular (da própria concessionária que administra as ferrovias FCA e FNS - VLI), que influenciam diretamente sobre adjacências do empreendimento. Após esses procedimentos, fez-se o tratamento da informação espacial e de dados cadastrais utilizando-se técnicas de geoprocessamento e softwares tais como ArcGis e QGIS para correlacionar as variáveis e responder às perguntas orientadoras. Em paralelo ao tratamento dos dados, foi aplicado o Método Delphi junto a um conjunto de especialistas da área ambiental e de riscos para definição dos pesos das variáveis na classificação de impacto das áreas sensíveis a fim de reduzir a subjetividade. Para finalizar, na sexta e última etapa do trabalho, em posse dos resultados e saídas dos modelos de análise espacial, fez-se refinamento e classificação das criticidades junto levantamentos da equipe de Via Permanente das ferrovias FCA e FNS.

Dentre os resultados obtidos, obteve-se a documentação e a construção de uma biblioteca de dados por meio de arquivos de saídas dos softwares utilizados (ArcGis e QGIS) disponibilizados no ambiente webgis Sistema Integrado de Gestão Ambiental - SIGA, mapas, planilhas e relatórios conforme modelos de entrega discutidos e definidos pelo grupo de trabalho ao longo das etapas do estudo contendo as respostas as perguntas orientadoras inicialmente feitas. 

Posto os resultados acima, alcançou-se também a implantação no processo de gestão de riscos de uma metodologia para identificação, priorização e tratamento de áreas sensíveis que pôde subsidiar investimentos e projetar cenários que embasem os planos de prevenção, preparação e respostas em caso de materialização de acidentes ferroviários graves nestes locais.

Por último, mas não menos importante, destaca-se que o envolvimento das áreas técnicas e lideranças foi essencial para o desenvolvimento dos fluxos, implantação e validação da metodologia que pode ser utilizada em outros empreendimentos ferroviários e metroferroviários para cálculo de risco socioambiental.