Um estudo científico coordenado por pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP e do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais utilizou São Sebastião, no Litoral Norte de São Paulo, como estudo de caso para desenvolver um método mais preciso de previsão de deslizamentos de terra provocados por chuvas intensas. A metodologia proposta — baseada no chamado AHP Gaussiano — apresentou desempenho superior às abordagens tradicionais e tem potencial de aplicação em qualquer município com risco geológico semelhante.
O trabalho foi publicado em dezembro de 2025 na revista Scientific Reports com o título Comparative analysis of traditional and Gaussian Analytical Hierarchy Process (AHP) methods for landslide susceptibility assessment e teve como autores principais:
- Rômulo Marques-Carvalho (doutorando no ICMC-USP, primeiro autor)
- Cláudia Maria de Almeida (pesquisadora no INPE)
- André Ferreira de Carvalho (orientador de Marques-Carvalho)
O estudo foi apoiado financeiramente pela FAPESP por meio dos processos 24/02748-7, 21/11435-4 e 20/09215-3.
Como o método funciona e por que ele é diferente
Tradicionalmente, análises de risco de deslizamento utilizam o AHP (Processo de Hierarquia Analítica), que determina o peso de variáveis como inclinação do terreno, tipo de solo e proximidade de cursos d’água, por meio de comparações pareadas feitas por especialistas. Embora amplamente usado, esse método pode refletir subjetividade nas avaliações.
A equipe substituiu essas comparações por um modelo estatístico chamado AHP Gaussiano, que usa distribuição normal (curva de Gauss) para calcular os pesos de cada fator com base em dados reais — como média e desvio-padrão das variáveis —, tornando a avaliação menos subjetiva e mais alinhada com o comportamento dos deslizamentos observados no terreno.
Segundo os autores, “embora os ganhos quantitativos sejam modestos, o método reduz ambiguidades e apresenta melhor alinhamento com o comportamento real dos deslizamentos no território”, como explicou Marques-Carvalho.
São Sebastião como laboratório real
O estudo usou como base um inventário detalhado de deslizamentos ocorrido em fevereiro de 2023 em São Sebastião, quando fortes chuvas afetaram amplas áreas do município. A pesquisa contou com:
- 983 pontos de início de deslizamentos (crown points)
- 1.070 polígonos de cicatriz, delimitando as áreas afetadas
Com esses dados, o AHP Gaussiano classificou 26,31% da área analisada como de suscetibilidade muito alta, comparado a 23,52% com o método tradicional, indicando maior capacidade preditiva do modelo estatístico.
Outro aspecto importante foi a identificação dos fatores mais influentes. Enquanto o método tradicional colocava a inclinação do terreno no topo, o AHP Gaussiano destacou como mais relevantes:
- Geomorfologia do terreno
- Proximidade de rios
- Proximidade de estradas
Conforme Cláudia Maria de Almeida, a proximidade de estradas é um sinal de risco porque “a construção em relevo acidentado normalmente envolve cortes e aterros, que podem desestabilizar encostas”.
Aplicações práticas para gestores públicos
Os autores ressaltam que o modelo é simples de aplicar, bastando:
- dados geoespaciais básicos
- um computador comum
- software de análise geoespacial como QGIS
Isso abre possibilidade para que prefeituras, Defesas Civis e secretarias de planejamento urbano utilizem o método em suas políticas de prevenção e redução de riscos.
O orientador André Ferreira de Carvalho acrescenta que a abordagem tem potencial para monitorar outros problemas ambientais, como incêndios florestais e desmatamento, especialmente num contexto em que as mudanças climáticas aumentam a frequência de eventos extremos.
Ciência como ferramenta de prevenção
Financiado pela FAPESP, o estudo reforça o papel da ciência como instrumento de prevenção, e não apenas de resposta a tragédias. Ao demonstrar que é possível usar dados e estatísticas objetivas para mapear riscos, a pesquisa contribui diretamente para políticas públicas mais embasadas e eficazes no enfrentamento de desastres naturais.
