Rodovias são grandes causadoras de impactos ambientais devido principalmente pela supressão vegetal e pela movimentação de terra necessárias para sua implantação. Se não forem previstos e evitados, os processos de erosão e movimentos de massa podem vir a causar o colapso da estrutura viária. Para antecipar a ocorrência dos processos erosivos ainda na etapa de projeto, há diversos modelos de predição de risco de erosões, que impedem o surgimento de ravinas e voçorocas em quantidade e volume que coloque em risco o pavimento. Este artigo tem por objetivo identificar os principais métodos de predição dos processos erosivos em uso no Brasil e as variáveis nele consideradas, por meio de revisão sistemática. O levantamento foi realizado dia trinta e um de outubro de 2017, em repositórios nacionais (Periódicos CAPES e bibliotecas digitais da UFMG, UFAM, USP, UnB) e internacionais (ScienceDirect e Scielo). Como houve poucos resultados nas buscas, não foi definida janela temporal. Descreveu-se e comparou-se os métodos de previsão de ocorrências erosivas utilizados pelos autores selecionados, bem como as variáveis utilizadas. Os resultados evidenciaram que há sempre um adequado índice de correlação entre o resultado previsto e as situações in loco, embora haja diversidade tanto nos métodos de previsão de susceptibilidade quanto nas variáveis envolvidas em cada metodologia.
Highways are major cause of environmental impacts due mainly to the plant suppression and the movement of land necessary for its implantation. If they are not foreseen and avoided, erosion processes and mass movements can lead to collapse of the road structure. In order to anticipate the occurrence of erosive processes still in the design stage, there are several erosion risk prediction models that prevent the development of ravines and voçorocas in quantity and volume that endanger the pavement. This paper aims to identify the main methods of prediction of the erosive processes in use in Brazil and the variables considered in it, through a systematic review. The survey was carried out on October 31, 2017, in national repositories (CAPES Periodicals and digital libraries of UFMG, UFAM, USP, UnB) and international repositories (ScienceDirect and Scielo). Since there were few results in the searches, no time window was defined. The methods of predicting erosive occurrences used by the selected authors and the variables used in these methods were described and compared. The results showed that there is always an adequate correlation between predicted outcome and in situ situations, although there is diversity both in susceptibility prediction methods and in the variables involved in each methodology.
