SOLUÇÃO

USP desenvolve software para prevenir quedas de árvores

Por Redação | Agência SP
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Divulgação / Governo de São Paulo
Com os eventos climáticos mais frequentes e extremos, os temporais em grandes cidades têm derrubado um maior número de árvores, provocando perdas
Com os eventos climáticos mais frequentes e extremos, os temporais em grandes cidades têm derrubado um maior número de árvores, provocando perdas

Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) criaram um software que orienta com precisão a poda de árvores em áreas urbanas, reduzindo o risco de queda. Com os eventos climáticos mais frequentes e extremos, os temporais em grandes cidades têm derrubado um maior número de árvores, provocando perdas econômicas e de vidas.

Somente em São Paulo, após fortes chuvas na capital, a prefeitura contabilizou em um único dia deste mês 330 quedas – em uma delas um carro foi atingido, matando o motorista. Por ano, estima-se que o município tenha cerca de 2 mil quedas de árvores urbanas – excluindo parques públicos e áreas de proteção ambiental.

Segundo os cientistas, o primeiro passo é fazer um escaneamento das árvores, com o uso de equipamento a laser, para captar em pontos diferentes imagens tridimensionais que são colocadas em um modelo computacional. Para fazer a modelagem, o grupo desenvolveu uma combinação de software e chegou a um “algoritmo de poda”, com o objetivo de manter o equilíbrio da árvore.

O trabalho une biologia, matemática e mecatrônica, e está sendo desenvolvido por pesquisadores do Instituto de Estudos Avançados (IEA-USP), do Instituto de Biociências (IB-USP) e da Escola Politécnica (Poli-USP) no âmbito do Centro de Pesquisa e Inovação em Gases de Efeito (RCGI), um Centro de Pesquisa em Engenharia (CPE) constituído por Fapesp e Shell, com apoio de diversas outras empresas, voltado a estudos avançados em bioenergia, agricultura e ciências ambientais para mitigar efeitos das mudanças climáticas.

“As árvores, assim como outras formas na natureza, são estruturas otimizadas, que utilizam apenas o material essencial em sua configuração física. Se você faz uma poda errada, pode provocar fraqueza nessa estrutura. Com o software que desenvolvemos, conseguimos avaliar as deformações, até mesmo a deflexão das árvores devido aos ventos. Com isso, é possível ter um diagnóstico e orientar a poda de forma mais precisa”, diz à Agência Fapesp Emílio Carlos Nelli Silva, professor do Departamento de Engenharia Mecatrônica e Sistemas Mecânicos da USP e vice-diretor científico do RCGI.

Nas primeiras análises, realizadas no campus da USP em São Paulo, os pesquisadores fizeram uma poda de até 20% da copa com base no algoritmo e conseguiram manter o equilíbrio da árvore. Em outro ensaio, com outro tipo de corte, houve aumento dos pontos de fraqueza, com mais possibilidade de queda.

Normalmente, a poda em área urbana é realizada dentro de um plano de manejo ambiental dos municípios para compatibilizar a estrutura do vegetal ao convívio humano, com foco na saúde da árvore, mantendo sua resiliência e equilíbrio. A definição de como será a poda em cada árvore é feita por técnicos ou profissional responsável pelo serviço, no limite de 30% da copa.

“O ser humano não tem a capacidade de fazer essa poda tão precisa como conseguimos usando o escaneamento com algoritmo. Ainda não calculamos o porcentual que o software é capaz de evitar de queda de árvores com a poda mais precisa, mas conseguiremos em breve”, afirma Marcos Buckeridge, professor do Departamento de Botânica do IB-USP e vice-diretor do IEA.

Pesquisa publicada no ano passado mostrou que as podas drásticas, juntamente com o estado da madeira e o estrangulamento da raiz pelas calçadas, podem ser usadas como preditores de queda de árvores em cidades. Entre os principais fatores em áreas urbanas que influenciam a queda estão a altura dos prédios no entorno, a idade do bairro, a largura da calçada e a altura da árvore. Com a verticalização, elas enfrentam condições desfavoráveis nos chamados “cânions urbanos”, ou seja, fileiras contínuas de edifícios altos que alteram a velocidade do vento local, a dispersão da poluição e os padrões de iluminação e microclima, contribuindo com a queda precoce.

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