Integração de métodos estatísticos e determinístico para a avaliação da suscetibilidade a deslizamentos superficiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lajas, Sara Maria Alves
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/25695
Resumo: Este estudo pretende aprofundar o conhecimento acerca da ocorrência dos deslizamentos superficiais em duas sub-bacias do Rio Grande da Pipa (Monfalim e Louriceira) situadas em Sobral de Monte Agraço e Arruda dos Vinhos. Para o efeito, é avaliada a capacidade preditiva e a concordância espacial de mapas de suscetibilidade a deslizamentos superficiais elaborados com base na aplicação de um método estatístico, o Valor Informativo (VI) e um método determinístico, o Talude Infinito (TI). Através da aplicação do método do VI, pretende-se avaliar se os deslizamentos superficiais podem ser espacialmente preditos a partir da relação que existe entre a sua distribuição espacial e um conjunto de fatores de predisposição para a instabilidade de vertentes: a litologia, a ocupação do solo, o declive, a exposição das vertentes, a curvatura em perfil das vertentes, o índice topográfico (TPI) e a razão declive/área de contribuição. Como variável dependente, é utilizado um inventário com 111 deslizamentos superficiais (translacionais e rotacionais), extraído de Oliveira (2012). Uma partição do inventário de deslizamentos superficiais, com critério temporal, é aplicada para dividir o inventário em dois grupos: um é usado na determinação dos scores de suscetibilidade enquanto o outro é utilizado para a validação independente do modelo de suscetibilidade. Para averiguar se a ocorrência de deslizamentos superficiais pode ser espacialmente predita, a partir da distribuição espacial dos fatores topográficos, hidrológicos e geotécnicos com recurso ao método determinístico, foram utilizadas as seguintes variáveis no modelo TI: a curvatura em perfil das vertentes, o TPI, o declive; a condutividade hidráulica, a precipitação crítica, a transmissividade do solo, a área de contribuição; o peso específico do solo saturado, o peso específico natural do solo, o peso específico do solo submerso, a coesão do solo e o ângulo de atrito interno da massa do solo instabilizado. Para avaliar e comparar, de modo quantitativo, a performance dos dois modelos preditivos foram construídas as curvas Receiver Operating Characteristic (ROC) de predição, determinadas as suas Áreas Abaixo da Curva (AAC) e calculados os effective ratio das classes de suscetibilidade. Adicionalmente, os mapas de suscetibilidade realizados foram comparados com recurso à ferramenta Rank Difference Tool do ArcSDM. A possibilidade de incremento da capacidade preditiva do mapa de suscetibilidade a deslizamentos superficiais é testada, com sucesso, numa fase subsequente, pela integração destes dois métodos distintos de avaliação da suscetibilidade, através do cruzamento das respetivas classes de suscetibilidade numa tabela de contingência.
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Através da aplicação do método do VI, pretende-se avaliar se os deslizamentos superficiais podem ser espacialmente preditos a partir da relação que existe entre a sua distribuição espacial e um conjunto de fatores de predisposição para a instabilidade de vertentes: a litologia, a ocupação do solo, o declive, a exposição das vertentes, a curvatura em perfil das vertentes, o índice topográfico (TPI) e a razão declive/área de contribuição. Como variável dependente, é utilizado um inventário com 111 deslizamentos superficiais (translacionais e rotacionais), extraído de Oliveira (2012). Uma partição do inventário de deslizamentos superficiais, com critério temporal, é aplicada para dividir o inventário em dois grupos: um é usado na determinação dos scores de suscetibilidade enquanto o outro é utilizado para a validação independente do modelo de suscetibilidade. Para averiguar se a ocorrência de deslizamentos superficiais pode ser espacialmente predita, a partir da distribuição espacial dos fatores topográficos, hidrológicos e geotécnicos com recurso ao método determinístico, foram utilizadas as seguintes variáveis no modelo TI: a curvatura em perfil das vertentes, o TPI, o declive; a condutividade hidráulica, a precipitação crítica, a transmissividade do solo, a área de contribuição; o peso específico do solo saturado, o peso específico natural do solo, o peso específico do solo submerso, a coesão do solo e o ângulo de atrito interno da massa do solo instabilizado. Para avaliar e comparar, de modo quantitativo, a performance dos dois modelos preditivos foram construídas as curvas Receiver Operating Characteristic (ROC) de predição, determinadas as suas Áreas Abaixo da Curva (AAC) e calculados os effective ratio das classes de suscetibilidade. Adicionalmente, os mapas de suscetibilidade realizados foram comparados com recurso à ferramenta Rank Difference Tool do ArcSDM. A possibilidade de incremento da capacidade preditiva do mapa de suscetibilidade a deslizamentos superficiais é testada, com sucesso, numa fase subsequente, pela integração destes dois métodos distintos de avaliação da suscetibilidade, através do cruzamento das respetivas classes de suscetibilidade numa tabela de contingência.This study aims to deepen the knowledge about the occurrence of shallow landslides in two sub-basins of the Rio Grande da Pipa (Monfalim and Louriceira) located respectively in Sobral de Monte Agraço and Arruda dos Vinhos. For this purpose, two shallow slides susceptibility models were developed using a statistical method (Information Value) and a deterministic method (Infinite Slope) and their predictive capacity and the spatial agreement was assessed. Through the application of the Information Value method, it is intended to assess whether shallow landslide can be spatially predicted from the relationship between the spatial distribution of past landslides and a set of predisposing factors for slope instability: lithology, land use, slope, aspect, profile curvature, topographic index and the slope over area ratio. As the dependent variable, an inventory is used with 111 shallow landslides (translational and rotational), extracted de Oliveira (2012). The landslide inventory was partitioned into two groups using a temporal criterion: the modelling group that is used in determining the scores of landslide susceptibility, and the validation group that is used only for independent validation of the model susceptibility. To ascertain if the occurrence of shallow landslides can be spatially predicted from the spatial distribution of topographic, hydrological and geotechnical factors using the deterministic method the following variables were used within the Infinite Slope model: the profile curvature, the topographic position index, the slope angle, the hydraulic conductivity, the critical rainfall for failure, the transmissivity of the soil, the contribution area, the specific weight of the saturated soil, the natural specific weight of the soil, the specific weight of the submerged soil, the soil cohesion and the internal friction angle of the unsettled bulk soil. The performance of the two predictive models was evaluated and compared quantitatively through Receiver Operating Characteristic (ROC) prediction curves and prediction and the corresponding Area Under the Curves (AAC) were computed. In addition, the effective ratio of landside susceptibility classes were computed. The ability to increase the predictive ability of the susceptibility map of the shallow landslide is successfully tested, in a subsequent step, through the integration of two landslide susceptibility models using a contingency table.Zêzere, José Luís Gonçalves Moreira da SilvaOliveira, Sérgio Manuel Cruz deRepositório da Universidade de LisboaLajas, Sara Maria Alves2017-01-04T13:09:13Z201620162016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/25695TID:201483246porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:15:25Zoai:repositorio.ul.pt:10451/25695Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:42:33.207026Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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Lajas, Sara Maria Alves
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