Este trabalho foi elaborado por Bruno Meneses e Mara Rocha e é apenas um exemplo da aplicação dos Sistemas de Informação Geográfica no Ordenamento do Território.

Enquadramento teórico

Numa sociedade em que os fenómenos, quer naturais quer sociais, se alastram a uma velocidade alucinante, os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) assumem particular relevância na medida em que possibilitam a introdução da componente de análise espacial de forma a avaliar e prever diferentes cenários, contribuindo assim na tomada de decisões mais atempadas e acertadas. Os SIG são uma das mais elaboradas e potentes ferramentas que abarcam um conjunto de técnicas, métodos, hardware e software que permitem a recolha, armazenamento, tratamento e gestão de informação georreferenciada. São várias as definições de SIG, reflectindo “cada uma à sua maneira, a multiplicidade de usos e visões possíveis desta tecnologia e apontam para uma perspectiva interdisciplinar da sua utilização” (Câmara et al, 1996). Neste contexto, pode dizer-se que os SIG são um meio para compreender e gerir o território nas suas mais variadas acepções e têm vindo a comprovar a sua importância na tomada de decisões, através operações de planeamento, gestão e controlo.

A facilidade no tratamento e análise dos dados espaciais para investigação e para um melhor conhecimento dos fenómenos, tanto naturais como antrópicos, tem tentado integrar esse tipo de informação numa linguagem própria, sendo a Internet um meio de desenvolvimento e disponibilização dos dados geográficos. O acesso e a utilização dos SIG disponíveis na Internet, sobretudo nas suas versões de software Freeware e OpenSource, revela-se extremamente importante, visto que os utilizadores têm a oportunidade de usufruir de um serviço bastante útil, na medida em que podem aceder a um conjunto de informação espacial relevante, com custos reduzidos e não sendo necessário ser detentor de conhecimentos sólidos de SIG (Barriguinha, 2008). Entende-se, assim, por WebGIS, o conjunto de dados cartográficos disponibilizados na Internet que permite aos seus utilizadores o acesso à informação geográfica de modo interactivo, dinâmico, actualizado e remoto (Veras et al, 2009).

A funcionalidade e êxito do WebGIS deve-se, em muito, ao desenvolvimento da Internet, em que o utilizador não necessita de ter qualquer software SIG instalado no computador pessoal, uma vez que, estando ligado em rede consegue aceder a todos os dados e software remotamente, não sendo, por isso necessário, que a localização onde estão armazenados os dados, a localização do processamento destes e a localização do utilizador seja a mesma.

As constantes modificações que se verificam no território, levam a que os municípios incrementem medidas relativamente ao controlo de tendências de expansão e ocupação do espaço. Essas medidas assentam num modelo global a partir do qual se definem as grandes orientações que devem proporcionar modelos de desenvolvimento, tendo por base uma política de integração. Os SIG são imprescindíveis para um conhecimento dos problemas e da realidade de cada município, nas diversas áreas de intervenção, tornando as decisões do poder público mais facilitadas e convenientes, permitindo o WebGIS que qualquer cidadão mais interessado possa ter acesso a essas informações e consiga interpretá-las de uma forma simples, sem que para tal necessite de ter conhecimentos sólidos da aplicação. Neste contexto, o WebGIS enquadra-se inteiramente nos organismos que pretendem dar a conhecer os estudos e projectos que desenvolvem, assim como as suas bases de dados geográficos. A disponibilização deste tipo de informação actualizada na rede interna (intranet) de cada município, é uma mais-valia facilitando o trabalho dos técnicos, na medida em que lhes é possível confrontar as solicitações dos munícipes com os Instrumentos de Gestão do Território (IGT). A informação disponibilizada tenta que a manipulação por parte dos utilizadores seja fácil, permitindo a sobreposição de diferentes informações no mesmo mapa, para uma análise mais dinâmica da realidade.

Cada vez mais se torna necessário e justifica o desenvolvimento de aplicações de informação com uma arquitectura consistente que possibilitem um conhecimento crescente e a troca de informação usufruindo totalmente dos dados recolhidos. Debruçando-se este ensaio na temática dos sismos, mais especificamente, na delimitação de áreas seguras, os SIG assumem particular importância na elaboração de Planos Municipais, permitindo identificar o risco, as possíveis consequências ou danos e definir estratégias de gestão de meios e recursos, como forma de prevenção.

Posto isto, considera-se fundamental a implementação do WebGIS, como tendo inúmeras vantagens para a governação dos municípios, na medida em que permitem uma diminuição dos custos, uma duplicação na produção dos dados, possibilitando uma “… melhoria na análise, planeamento e administração do desenvolvimento urbano, especialmente quando está envolvida informação supra-municipal, que extravasa o limite concelhio” (Dias, 2006).

Objectivos

Nas últimas décadas o Homem tem assistido a sucessivos desastres naturais, que têm causado inúmeras vítimas mortais e prejuízos materiais. Estarão estes fenómenos naturais a aumentar ou trata-se apenas de uma maior e melhor divulgação da informação sobre os acontecimentos?

Segundo alguns autores, muitos destes fenómenos estão directamente relacionados com as alterações climáticas. Devido à importância e utilidade da temática, seleccionámos o fenómeno natural dos sismos. Este fenómeno está ligado à dinâmica interna da Terra, isto é, à sua natureza tectónica, portanto é impossível prever quando e onde podem ocorrer, muito menos a intensidade e magnitude. Desta forma, consideramos ser de extrema importância determinar as áreas mais seguras, na cidade de Lisboa, em situação de sismo, de forma a minimizar os riscos e aumentar a consciencialização da população, tendo nos Sistemas de Informação Geográfica a base para a aplicação dos métodos de análise.

Assim, neste projecto vamos efectuar uma abordagem sistémica tendo por base alguns itens fundamentais na determinação da Perigosidade, ao determinar no território quais as áreas mais afectadas em caso de sismo e em função destas, considerar áreas em que a população está mais vulnerável.

Com esta informação vamos efectuar um prognóstico da destruição em caso de desastre e avaliar os locais de maior aptidão para dar resposta às vítimas da catástrofe.

Este ensaio teve por base a informação descrita no relatório de BEZZEGHOUD, M. et. al. (2003) onde são mencionados os Mecanismos Focais dos Sismos em Portugal Continental, a sua localização (distribuição) e a magnitude dos 40 sismos mais significativos.

Dentro da área de estudo (AE), pretende-se também, definir as rotas de emergência, dos pontos considerados mais inseguros ou áreas mais afectadas, para o Hospital de Santa Maria em Lisboa. Não satisfeitos apenas com estes objectivos, achou-se por bem determinar uma área de influência no acesso às áreas mais seguras e o tempo do percurso através de isócronas. Este último objectivo prende-se com um cenário de destruição total, onde todos os equipamentos são afectados, surgindo aqui a necessidade de utilizar estas áreas mais seguras para a instalação de equipamentos provisório (ex. hospital de campanha, áreas de refugio, entre outros).

Material utilizado

Para a concretização deste trabalho, utilizou-se cartografia em formato vectorial disponibilizada pela CML e recolheu-se outra através dos ortofotomatas também disponibilizados por esta entidade. Além desta, recorreu-se a outros softwares para a recolha de mais informação e respectivo tratamento. A tabela 1 resume toda a informação utilizada, além do software e hardware utilizado.

Tabela 1. Descrição do hardware, software e informação utilizada.

Modelo de dados

O modelo entidade/relação representa o método da estruturação dos dados e as relações existente entre os mesmos. Este modelo tem a entidade, o que se denomina por nome ou descrição e o objecto (identificado de forma única), contendo um conjunto de atributos que são a sua propriedade. As relações podem ser do tipo UM para UM (1:1), UM para MUITOS (1:N) e de MUITOS para MUITOS (N:N).

FIG. 1. Modelo de dados e respectivas relações

As relações existentes entre as várias tabelas são diferentes, como exemplificado na fig. 1. Entre o município e as freguesias há uma relação de 1:N, visto existirem várias freguesias dentro do município, contendo neste caso, a primeira tabela (entidade) uma chave primária ID_Município e na segunda um ID_Freguesias, mas nesta última tabela tem uma chave estrangeira igual ao campo da primeira entidade (ID_Município). Entre as freguesias e os bombeiros há uma relação de N:N, porque há vários quartéis a abranger várias freguesias e vice-versa, logo tem de haver uma terceira tabela (entidade de intercepção) onde a chave primária é formada pelos campos com o mesmo nome e tipo dos campos que são chave primária das entidades que lhe deram origem. A relação entre o município e a área de estudo é de 1:1, porque corresponde há mesma área, tendo neste caso chaves primárias iguais.

Metodologia

Depois de recolhida toda a informação criou-se uma base de dados e dentro desta uma feature dataset, para onde se importaram todas as shapefiles (formato inicial) convertendo-as em feature class. Esta base de dados com o nome SIGM tem especificações próprias, como o sistema de coordenadas (ETRS 1989 Portugal TM06). Para que toda a informação esteja compatível, foi necessário fazer algumas projecções de outros sistemas de coordenadas para o mesmo da base de dados e só depois, se fez a importação para dentro da feature dataset criada na base de dados. Ainda dentro da base de dados criou-se uma toolbox, permitindo-nos criar no seu interior modelos (Model Builder) onde se realizaram todas as operações de análise espacial, entre outras e, ainda, criar uma nova ferramenta, através da adição de um novo script (If-then-else).

Para se ter a certeza de que toda a informação estava correctamente projectada para o sistema de coordenadas da base de dados, utilizou-se a CAOP disponível online no site do Instituto Geográfico Português (IGP).

Na informação recolhida no Google Earth, procedeu-se à criação de pontos e linhas de toda a informação anteriormente referida no ponto 4 através das ferramentas disponíveis por este software. Guardou-se o ficheiro em formato Kmz e, posteriormente, procedeu-se à sua conversão para shapefile no site www.zonums.com. O procedimento de projecção dos sistemas de coordenadas foi igual ao anteriormente mencionado.

Definiu-se no Model Builder que todos os outputs resultantes das várias análises feitas, deveriam ter um pixel de 10 por 10 (100m2) e deveriam estender a sua análise a toda a área de estudo (município de Lisboa). Além destas especificações, teve-se o cuidado de guardar todos os modelos com caminhos relativos.

Para uma melhor percepção e simplificação das diversas operações, criaram-se vários modelos, dividindo-se estes por partes, tendo em conta as análises feitas entre as variáveis negativas, positivas e network analyst (tempo/distância e rotas).

Com os modelos construídos, inseriram-se todos, excepto do network analyst, num modelo final, do qual resultou parte do resultado pretendido (áreas mais seguras).

Modelo de variáveis negativas

Na selecção das variáveis para este modelo, teve-se em conta todas as varáveis físicas que influenciam directamente o território, tanto a nível positivo, como negativo.

Começou por se elaborar um Modelo Digital de Terreno (MDT) a partir da altimetria, obedecendo a critérios específicos, tipo a área de modelação (AE) e a triangulação do tipo hardline. A partir deste obtiveram-se as exposições das vertentes e o grau de inclinação das mesmas. Para as exposições, através de processos de reclassificação, consideraram-se todas as vertentes voltadas a Sul, devido a cada uma das condicionantes decorrentes da sua exposição (tipo de vegetação, voltadas para o Rio Tejo, logo poderão ser mais influenciadas em caso de tsunami, entre outros), enquanto nos declives, consideraram-se apenas as vertentes com declive superior a 20º, devido aos problemas que poderão resultar da sua inclinação e forma, no caso de ocorrer um sismo (ex. deslizamentos, balançamentos, maior susceptibilidade de destruição do edificado, …). Finalizado este primeiro ponto, somou-se o resultado das duas matrizes (outputs em raster resultantes dos processos anteriores) obtendo-se uma nova matriz com o que se considerou de Factor Terreno/Forma.

A geologia é uma das variáveis mais importantes deste trabalho, porque consoante o substrato e unidades adjacentes, a propagação das ondas sísmicas (Primárias, Secundárias, Rayleigh e Love) será diferenciada, com maior propagação em unidades sedimentares face às unidades compactas (ex, Complexo Vulcânico de Lisboa). Assim, seleccionaram-se todas as unidades sedimentares (ex. areias, argilas, …) e excluíram-se as unidades compactas (ex. calcários), obtendo-se uma matriz com todas as áreas com maior potencial de destruição.

Como factor agravante, também com elevada importância, estão as falhas geológicas activas (normais e inversas) prováveis ou certas, consideradas por alguns autores como os pontos onde ocorrem maiores movimentos, principalmente nas falhas activas . Calculou-se para estas, um raio de 2Km em seu redor, do qual resultou a área de influência com maior perigo.

As áreas de inundação determinaram-se a partir da altimetria, da qual se seleccionou toda a área inferior à cota dos 30m junto ao rio, reconvertendo-se esta informação para raster e posterior reclassificação.

O uso do solo, embora esteja representado apenas por grandes polígonos com o uso, é uma boa variável, pois permite tornar mais homogénea toda uma área onde a informação, por vezes, está em falta noutras variáveis. Assim, considerou-se o urbano consolidado, áreas de habitação unifamiliar e plurifamiliar, grandes equipamentos, instalações militares e fortificações.

Quanto ao edificado consideraram-se duas variáveis. A primeira é, essencialmente, a área ocupada por todos os edifícios, considerado como um factor agravante na ocorrência do evento. Na segunda considerou-se a idade do edificado, onde se hierarquizou do mais recente para o mais antigo, pressupondo aqui, que nas áreas correspondentes ao edificado mais antigo, o potencial de destruição seria maior devido às fragilidades que as estruturas apresentam (ex. Baixa de Lisboa).

Considerou-se também uma variável em função das grandes infra-estruturas, como é o caso da Ponte 25 de Abril. Aqui, determinou-se uma área de influência de 1km para cada lado da ponte, subentendendo que esta seria a área afectada no caso da sua queda. O mesmo procedimento foi adoptado no caso do Aqueduto de Águas Livres. Depois de convertida a informação de vectorial para raster, procedeu-se à sua reclassificação e, posteriormente, somaram-se as duas variáveis, obtendo-se uma matriz apenas com as áreas denominadas afectadas, designando-se esta por factor queda.

Outros factores agravantes são as infra-estruturas subterrâneas, ao se criarem “vazios” que aumentam o risco de subsistência do solo. Isto tem impactos tanto a nível subterrâneo como à superfície. Para estes, seleccionou-se a rede de metropolitano de Lisboa, pelos seus túneis e estações de metro, definindo-se uma área de agravamento, obtida a partir do cálculo 20m para cada lado da linha correspondente à rede do metropolitano. Para as condutas calculou-se uma área menor de influência, devido às suas dimensões, com uma distância apenas de 2m para cada lado da conduta.

Além destes, considerou-se a rede de alta tensão e neste impôs-se uma condição, em que ao contar-se uma linha primária, esta deveria criar uma área de influência independente das anteriores e, quando intersectadas as duas áreas, esta deve adquirir novos valores, resultando uma hierarquia das áreas afectadas pela queda da uma linha, em função do seu tipo.

A partir dos pontos dos epicentros vectorizados do mapa em anexo 1, elaborado por BEZZEGHOUD, M. et. al. (2003), fez-se a interpolação dos valores da magnitude (IDW) resultando uma matriz raster com as áreas de magnitude mais elevada a reduzida.

Todas as variáveis foram convertidas em raster e reclassificadas entre 0 (ausência) e 1 (presença). Em seguida, procedeu-se ao somatório da informação de todas as variáveis, com excepção das matrizes dos valores interpolados dos epicentros, geologia, factor terreno/forma e falhas geológicas, obtendo-se uma matriz denominada por factores secundários. Posteriormente, procedeu-se à sobreposição de todas as matrizes resultantes anteriormente, às quais se atribuíram ponderações diferentes a cada uma, consoante a sua importância (anexo 2), resultando apenas uma matriz denominada por variáveis negativas.

FIG. 2. Obtenção da variável negativa

Modelo de variáveis positivas

As variáveis consideradas para este item são maioritariamente de socorro e prestação de serviços à população, tais como os bombeiros, hospitais (particulares e privados), centros de saúde, postos de enfermagem, Polícia de Segurança Pública (PSP) e Segurança privada.

Toda esta informação está em formato vectorial, representada por pontos, sendo necessário criar uma área de influência, em função da capacidade de resposta de cada entidade.

De todas as variáveis, a mais importante é, sem dúvida, os bombeiros, sendo os primeiros a actuar em caso de emergência numa eventual catástrofe. Neste sentido, procedeu-se de forma diferente na análise desta variável. Primeiro, criaram-se várias áreas de influência (multiple ring buffer) com perda de importância à medida que se afasta do ponto central. Esta seria uma análise redutora se não houvesse diferenciação entre as áreas de maior e menor perigo e, para haver esta diferenciação entre elas, utilizou-se a condição existe ou não existe da ferramenta If-then-else, em que ao verificar-se a existência de um determinado campo por nós estabelecido, deveria considerar apenas todos os quartéis fora da área de inundação e calcular novamente uma área de influência, que sobreposta à matriz resultante da conversão das áreas calculadas anteriormente, deve originar valores mais elevados para cada pixel da nova matriz.

Para os hospitais públicos também se definiram vários raios de acção, como no caso dos bombeiros, resultando um tema denominado por Hospital Raio de Acção, embora se tenha definido uma área de influência única, que somada com as áreas de influência das variáveis bombeiros, hospitais, centros de saúde, postos de enfermagem, PSP e Segurança privada, resultou um tema designado por factores positivos.

Também se considerou a matriz resultante da conversão do TIN (rede de triângulos irregulares), em que se consideraram apenas os valores mais elevados, visto que cada equipamento ou serviço pode ser afectado pelo terreno em si.

Na sobreposição de toda informação procedeu-se da mesma forma, como nas variáveis negativas, também com ponderações diferenciadas para cada tema (Anexo 3).

FIG. 3. Obtenção da variável positiva

Modelo final

Para o modelo final (anexo 4) tiveram-se em conta os resultados da variável positiva e variável negativa. A partir da subtracção da positiva pela negativa obtiveram-se as áreas mais seguras e inseguras do município de Lisboa.

FIG. 4. Obtenção do mapa final com as áreas mais e menos seguras

Modelo da definição de rotas de emergência a partir dos pontos considerados como mais inseguros

Em função dos resultados obtidos no ponto anterior, obtiveram-se as áreas consideradas como as menos seguras e, a partir destas, aferiram-se os pontos com os valores mais reduzidos de segurança. Assim, através da ferramenta network analyst do Arcgis foi possível calcular as rotas mais curtas entre estes pontos e o Hospital de Santa Maria.

FIG. 5. Modelo da definição das rotas de emergência

Modelo da definição da distância e tempo percorrido a partir do ponto mais seguro

O objectivo deste ponto foi definir o tempo percorrido por área, em torno do local considerado o mais seguro, ponderando que este local seria o ideal para a localização de equipamentos temporários (ex. hospital de campanha, …) e em função deste permitir orientar as equipas no terreno de uma forma mais eficaz (tempo/percurso).

Na definição de um ponto mais seguro, consideraram-se às áreas mais seguras, convertidas de raster para polígonos e através destes obtiveram-se os pontos das respectivas áreas. Através duma selecção considerou-se o ponto com o valor mais elevado e procedeu-se ao cálculo da distância/tempo percorrido pelas vias do município.

FIG. 6. Modelo da definição da área percorrido por tempo

Para o cálculo destas distâncias, considerou-se para todo o município uma velocidade média de 50 km/h, embora no caso de uma eventual emergência, esta relação distância/tempo se altere em função de vários factores (tipo de via, alteração do limite de velocidade, tráfego, …).

Resultados

Os resultados obtidos de cada operação foram várias vezes modificados em função dos objectivos do trabalho. Grande parte destas modificações prendem-se, principalmente, com as reclassificações dos temas e com as áreas de influência de cada entidade. Um exemplo destas operações está representado na fig. 7 onde se passou de 7 classes de geologia para apenas duas, considerando a classe 1 como a área a entrar na análise com as outras variáveis.

FIG. 7. Comparação entre mapa geológico por reclassificar e reclassificado

Relativamente aos resultados obtidos no final de todas as operações nos conjuntos das variáveis positivas e negativas, pode observar uma contradição, ao observar-se no mapa da fig. 8 que as áreas mais seguras correspondem às áreas centrais do município, enquanto no resultado das variáveis negativas corresponde às áreas periféricas, com maior relevância na área correspondente a Monsanto.

FIG. 8. Mapa com a representação do resultado das variáveis positivas

FIG. 9. Mapa com a representação do resultado das variáveis negativas

Depois de estruturado o modelo e ajustados todos os parâmetros, obteve-se como resultado um mapa final (fig. 10) com as áreas de segurança mais elevada e mais reduzida da cidade de Lisboa, no caso de ocorrer um evento sísmico.

As áreas com segurança mais elevada correspondem à área de Monsanto, explicando-se este resultado em função do peso mais elevado que se deu na reclassificação das variáveis negativas, onde esta área obteve valores reduzidos de como factor agravante. Também se pode explicar pelo tipo de substrato rochoso, correspondendo a uma área do Complexo Vulcânico de Lisboa, onde as ondas sísmicas de superfície têm menor amplitude e intensidade, por se tratar de rochas ígneas duras, o mesmo não acontece nas rochas sedimentares, aluviões, limo ou água.

Quanto às áreas consideradas com segurança mais reduzida, correspondem a áreas menos abrangidas por equipamentos de socorro ou auxílio, destacando-se aqui a área corresponde à frente ribeirinha de Belém e as áreas mais a norte do Parque das Nações. Toda a frente ribeirinha deste município apresenta segurança muito reduzida, pelo simples facto de se considerar que no caso de haver um tsunami, toda esta área seria afectada, sem capacidade de resposta para os meios inseridos nestes locais e pelo índice de destruição se agravar. O edificado mais antigo idade também contribui para estes valores elevados, correspondendo em grande parte a toda esta frente, mais agravado na Baixa lisboeta.

Os fundos de vale também correspondem a áreas inseguras, demarcadas como áreas aluviais, mas também por funcionarem como um “canal” estendendo para o interior a propagação de uma eventual subida das águas em caso de tsunami.

Quanto aos tons laranja mais a norte do município, representados na fig. 10, correspondem a áreas inseridas na classe de maior risco da geologia, agravadas pelo facto de estarem mais próximas de falhas activas e também por se inserirem num local mais afectado por sismos, conforme o resultado da interpolação da magnitude dos eventos já registados.

FIG. 10. Áreas do município de Lisboa com maior e menor segurança em caso de sismo

Quanto às rotas de emergência, o resultado traduz-se em três percursos, com início nos pontos mais críticos (Belém) para o Hospital de Santa Maria. A definição de percursos óptimos traduz-se na definição do trajecto mais curto entre dois pontos.
Observando o mapa da fig. 11, pode observar-se que o percurso A contorna praticamente toda a área do Monsanto, enquanto o B é apenas uma pequena extensão da rota anterior. Na rota C, o trajecto modifica-se completamente face ao anterior, embora o ponto de partida destas duas rotas seja muito próximo.

FIG. 11. Rotas de emergência dos pontos mais críticos para o hospital de St^a Maria

FIG. 12. Distância percorrida por tempo a partir do ponto mais seguro

Após o apuramento das áreas mais seguras, sendo Monsanto a que apresenta melhores resultados neste âmbito, efectuou-se a partir desta, uma estimativa do tempo percorrido em função da distância. Como se verifica na fig. 12, as isócronas foram divididas desde os 2 minutos, categoria que abrange a área de Monsanto e a sua envolvência, passando pelos 5 minutos, área relativamente próxima da anterior e à medida que nos afastamos o tempo percorrido aumenta. Toda a área central da cidade encontra-se a 10 minutos e o Parque das Nações é a área a partir da qual se demora mais tempo a chegar a Monsanto, onde em caso de desastre, estariam as unidades de socorro. Importa referir, que esta é uma análise que não tem em conta os obstáculos e sinais de trânsito, portanto em situação real, o tempo percorrido seria, muito provavelmente, extrapolado.

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Anexos

Anexo 1. Mecanismos focais em Portugal Continental e margem atlântica sobre um fundo batimétrico, com intervalos de 250 m e 1000 m.

“As falhas tectónicas principais estão, igualmente, representadas: MSP = Montanha submarina do Porto; VN = Vale de Nazaré; VIT = Vale inferior do Tejo; VT = Vale do Tejo; VS = Vale do Sado; VV = Vale de São Vicente; MP = Marquis de Pombal; BG = Banco de Gorringe; FGq = Falha de Guadalquivir; FN = Falha de Nazaré; FM = Falha da Messejana; FMV = Falha de Moura-Vidigeuira; FL = Falha de Loulé; FCA = Falha Cadiz-Alicante. A1 (Lisboa e Vale do Tejo; Évora) e A2 (faixa algarvia e a zona fronteiriça inter-placas) são representados com mais pormenores na figura 2. A3 representa a margem oeste ibérica.”

Adaptado de BEZZEGHOUD, M. et. al. (2003)