A erosão hídrica contribui para a degradação dos solos e assoreamento de rios e reservatórios de água. A identificação de áreas suscetíveis à erosão pode ser obtida utilizando modelos matemáticos em conjunto com técnicas de geoprocessamento. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi analisar a distribuição pluviométrica e estimar o fator de erosividade da chuva para o Vale do Ribeira. Para isso, foram utilizados dados pluviométricos, o fator R da Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS) e o processo de interpolação pelo método Inverse Distance Weighting (IDW). Os valores obtidos para a erosividade da chuva demonstraram uma alta variabilidade do potencial erosivo com amplitude de 5.360,6 MJ.mm.h-1.ha-1 a 9,278,75 MJ.mm.h-1.ha-1. As áreas que apresentaram maior potencial erosividade das chuvas foram as regiões Norte e Nordeste do Vale do Ribeira e, consequentemente, são as mais vulneráveis às intervenções antrópicas não conservacionistas.

The erosion and sedimentation processes of a watershed can cause a range of environmental and economic impacts, especially when they affect water resources, with these factors largely depending on soil characteristics and anthropogenic land-use management. In this study, geoprocessing techniques were applied, including satellite image analysis, digital elevation models, and Geographic Information Systems (GIS), to identify priority areas for vegetation restoration along riverbanks. The methodology considered soil characterization based on soil loss due to water erosion and the contributing area of each tributary, analyzing the impact of agricultural activities and the absence of vegetation cover in these areas. The study was conducted in the Una River Basin (URB), located in the Southeast region of Brazil, identifying 19 contributing areas by tributary with the highest soil loss, ranging from 10 to 50 t/(ha·year). The most impacted area showed an annual loss of approximately 7.3 tons of soil being carried into the watercourse. The methodology used, by integrating spatial analysis and physical soil characteristics, proved to be an important tool for environmental and territorial management, particularly for prioritizing vegetation restoration areas, directly reflecting on the sustainability of water resources.

Em decorrência do crescimento da cidade de Sorocaba e da quantidade de empresas que se instalam todos os anos no município, o presente estudo teve como objetivo avaliar os riscos de contaminação dos poços de água próximos a áreas contaminadas utilizando técnicas de geoprocessamento. Para o levantamento das áreas contaminadas foi utilizado o inventário disponibilizado pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB), e a localização dos poços outorgados do município foram obtidos através da base de dados do Departamento de Águas e Energia Elétrica (DAEE). A concentração de áreas contaminadas foi avaliada por meio do estimador de densidade de Kernel, e os valores foram ordenados em três diferentes classes de riscos de contaminação, sendo baixo, médio e alto. Os resultados demonstraram que 17,3% das áreas contaminadas estão inseridas na zona de alto risco, enquanto as zonas de risco médio obtiveram 50,0% dos pontos de contaminação. As zonas de alto e médio risco contemplam 57 poços de água, apresentando riscos de contaminação eminentes, podendo comprometer a saúde humana a partir do consumo e uso da água destes poços. A utilização de ferramentas de geoprocessamento na análise de riscos de contaminação mostrou-se eficaz, permitindo a seleção de zonas prioritárias para a gestão e monitoramento de poços de água.