Estudo de Viabilidade Técnica e Econômica (EVTE) de ramal ferroviário entre Chapecó (SC) e Passo Fundo (RS)

A TPF Engenharia atuou na elaboração do Estudo de Viabilidade Técnica e Econômica (EVTE) para a implantação de um novo ramal ferroviário ligando os municípios de Chapecó (SC) e Passo Fundo (RS), com cerca de 190 km de extensão. O trabalho teve como foco a definição do traçado preliminar da ferrovia, a partir da avaliação de alternativas técnica e geometricamente viáveis. 

Para definir o traçado preliminar da ferrovia, foram utilizados dados do Modelo Digital de Terreno (MDT), que permite uma leitura precisa do relevo. Com base nesse modelo, foi possível analisar a declividade do terreno, gerar perfis e seções transversais e simular diferentes alternativas de traçado, considerando fatores como volume de movimentação de terra, curvas de nível e pontos críticos ao longo do caminho. 

Os estudos também contaram com levantamentos geológicos e geotécnicos que ajudaram a entender melhor as características do solo da região. A partir de informações cartográficas, foi possível mapear as formações geológicas, identificar áreas com maior risco de instabilidade e compreender o comportamento do terreno em diferentes trechos do traçado proposto. 

Outro ponto importante foi o estudo hidrológico da área. Utilizando a Base Hidrográfica Ottocodificada (BHO), foi feito o mapeamento da rede de rios e córregos da região, o que orientou o planejamento de travessias e estruturas de drenagem ao longo do percurso. Esse cuidado ajuda a evitar interferências com corpos d’água e reduz os riscos de impactos ambientais e estruturais. 

Além dos aspectos físicos do território, o estudo também levou em conta restrições socioambientais, como áreas de preservação permanente, unidades de conservação, comunidades tradicionais e zonas urbanas consolidadas. O levantamento dessas restrições foi essencial para ajustar o traçado e evitar interferências indesejadas, respeitando o contexto local e minimizando a necessidade de desapropriações ou intervenções mais complexas. 

Para integrar todos esses fatores e chegar à melhor alternativa de traçado, foi empregada a Inteligência Artificial (IA), por meio de Machine Learning aplicado em grande massa de dados (Big Data), que combina diferentes variáveis (ambientais, sociais, técnicas e econômicas) em um processo de decisão estruturado. A equipe utilizou ferramentas como o processo de análise hierárquica (AHP – Analyt Hierarchy Process) e a combinação linear ponderada (CLP) para atribuir pesos às variáveis, representá-las em mapas temáticos e gerar um mapa final com as áreas mais favoráveis à passagem da ferrovia. 

Principais atividades:  

• Estudos de relevo, declividade e modelagem do terreno 

• Mapeamento geológico, geomorfológico e pedológico da área de estudo 

• Análise geotécnica  

• Estudo hidrológico com base na rede da Base Hidrográfica Ottocodificada (BHO) 

• Levantamento de restrições socioambientais e interferências ao traçado 

• Aplicação de metodologia de Análise Multicritério (AMC) 

• Desenvolvimento da superfície de atrito e da superfície de custo 

• Geração de mapas temáticos e relatórios técnicos 

• Integração de variáveis em ambiente de geoprocessamento