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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/34153
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Title: Identificação das áreas susceptíveis a ocorrência de escorregamentos na bacia do Rio Itajaí (SC) a partir de índices de coesão crítica considerando a variação espaço temporal da quantidade de chuva
Authors: Machado, Wátila Portela
Orientador(es):: Guimarães, Renato Fontes
Coorientador(es):: Carvalho Júnior, Osmar Abílio de
Assunto:: Deslizamento (Geologia)
Sensoriamento remoto
Movimentos de massa
Mecânica dos solos
Pluviometria
Chuvas - medição
Issue Date: 12-Mar-2019
Citation: MACHADO, Wátila Portela. Identificação das áreas susceptíveis a ocorrência de escorregamentos na bacia do Rio Itajaí (SC) a partir de índices de coesão crítica considerando a variação espaço temporal da quantidade de chuva. 2018. xv, 157 f., il. Tese (Doutorado em Geografia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Abstract: Os deslizamentos estão entre os eventos naturais que mais provocaram mortes nos últimos anos, configurando-se como um grande problema em território nacional. Diversos estudos buscam formas de prever este tipo de fenômeno com base em parâmetros que permitam estabelecer patamares de segurança nas áreas mais susceptíveis. Dentre estes, a chuva é considerada o principal gatilho para o desencadeamento dos processos de desestabilização em áreas onde as condições morfométricas sejam propícias e tem sido adotada como indicador para a implementação de sistemas de alerta que permitam prever a ocorrência de deslizamentos com algum grau de efetividade. O algorítimo SHALSTAB conjuga a relação entre estas variáveis e tem obtido sucesso em âmbito global para a definição de zonas consideradas problemáticas do ponto de vista da estabilidade do solo. Entretanto, para que as previsões sejam realmente efetivas é necessário dispor de uma base de dados confiável, porém no Brasil, a escassez de dados sistematizados dificulta iniciativas neste sentido. O presente estudo propôs a simulação de deslizamentos a partir de produtos de Sensoriamento Remoto considerando a plataforma TRMM e o uso de dados SRTM na Bacia do Rio Itajaí (SC), área que sofreu em novembro de 2008 um dos maiores desastres associados a movimentos de massa em âmbito nacional. A metodologia proposta considerou de início o cálculo de níveis críticos de precipitação e coesão a partir do algorítimo SHALSTAB, partindo da comparação com dados de estações pluviométricas para as áreas afetadas, para a calibração dos mesmos a partir do processo de downscaling. Num segundo momento partiu-se para o uso de um MDT oriundo de orthofotos de alta resolução para a área mais problemática identificada na Sub-Bacia do Ribeirão Baú, considerando a relação da chuva com o volume relativo mobilizado e a acurácia do modelo conforme diferentes parâmetros de solo. Os procedimentos possibilitaram uma análise dinâmica do evento de 2008. Nesta simulação foi possível identificar a partir dos dados diários de precipitação quais as áreas mais afetadas em diversos momentos durante o período crítico de precipitação. O resultado alcançado possibilitou uma simulação mais efetiva dos locais onde as classes de risco foram definidas de acordo com a coesão crítica, durante as séries analisadas. Para a maior resolução, no resultado final com 22% da área classificada com algum grau de risco, foi possível interceptar 97% dos movimentos de massa identificados, considerando apenas a chuva de 23 de novembro de 2008. As conclusões permitem inferir que o uso de um procedimento semelhante poderia embasar um sistema de alerta em grande escala de abrangência, considerando que as bases iniciais utilizadas permitiram identificar as zonas mais críticas com relativo sucesso.
Abstract: The landslides are the natural events that have caused most deaths in recent years, becoming a major problem in the national territory. Several studies seek ways to predict this type of phenomenon based on parameters that allow establishing safety levels in the most susceptible areas. Precipitation is considered the main trigger for the unleash of destabilization processes in areas where morphometric conditions are favorable and has been adopted as an indicator for the implementation of warning systems that allow to predict the occurrence of landslides with some degree of effectiveness. The SHALSTAB algorithm combines the relationship between these variables and has been successful globally for the definition of areas considered problematic from the perspective of soil stability. However, for predictions to be really effective it is necessary to have a reliable database, but in Brazil, the scarcity of systematized data makes difficult initiatives in this sense. The present study proposed the prediction of landslides from Remote Sensing products considering the TRMM platform and the use of SRTM data in the Itajaí River Basin (SC), an area that suffered in November of 2008 one of the largest disasters associated with mass movements at the national level. The proposed methodology considered the calculation of critical levels of precipitation and cohesion from the SHALSTAB algorithm, starting from the comparison with data of rainfall stations for the affected areas, to calibrate them from the downscaling process. Secondly, a high-resolution MDT was used for the most problematic area identified in the Baú river Sub-Basin, considering the relation between rainfall and the relative volume mobilized and the accuracy of the model according to different soil parameters. The procedures enabled a dynamic analysis of the 2008 event. In this simulation it was possible to identify from the daily precipitation data the most affected areas at different times during the critical precipitation period. The obtained result allowed a more effective prediction of the places where the risk classes could be defined according to the critical cohesion during the analyzed series. For the higher resolution, in the final result with 22% of the area classified with some degree of risk it was possible to intercept 97% of the mass movements identified, considering only the rain of November 23, 2008. The conclusions allow to infer that the use of a similar procedure could support a large-scale alert system, considering that the initial bases used allowed to identify the most critical areas with relative success.
Description: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2018.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Appears in Collections:GEA - Doutorado em Geografia

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