Análise da distribuição espacial da resistência ao cisalhamento dos solos no mapeamento de áreas suscetíveis a deslizamentos

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Análise da distribuição espacial da resistência ao cisalhamento dos solos no mapeamento de áreas suscetíveis a deslizamentos

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Title: Análise da distribuição espacial da resistência ao cisalhamento dos solos no mapeamento de áreas suscetíveis a deslizamentos
Author: Sbroglia, Regiane Mara
Abstract: Essa pesquisa tem como objetivo principal analisar a influência da distribuição espacial da resistência ao cisalhamento dos solos no mapeamento de suscetibilidade a deslizamentos com o uso de modelagem matemática. A hipótese é que o uso de unidades geotécnicas, para a coleta de dados e na parametrização, é a forma mais eficiente, ou seja, de maior capacidade preditiva de novos deslizamentos, à escala de bacia hidrográfica. O desenvolvimento da pesquisa foi conduzido em cinco etapas. Na primeira, analisando os parâmetros morfológicos das encostas observou-se que, embora os mapas com resolução espacial de 1m apresentem maior detalhamento das feições, ocorreram alterações no formato das curvas de nível no interior das cicatrizes, com variação mais evidente na declividade, área de contribuição e na forma das encostas após o desastre natural de novembro de 2008. A próxima etapa consistiu na validação em laboratório do Borehole Shear Test (BST) em relação aos ensaios de Cisalhamento Direto e Compressão Triaxial. De acordo com os dados obtidos, foi possível constatar que as envoltórias de ruptura dos corpos de prova com características geotécnicas idênticas e ensaiados sob as mesmas condições de drenagem e tensão normal apresentaram correlações consideradas satisfatórias e valores semelhantes dos parâmetros de resistência ao cisalhamento. Na terceira etapa, foram realizadas saídas de campo nas quais foram executados 20 ensaios BST distribuídos espacialmente pela bacia hidrográfica do Ribeirão Baú, e elaborado um banco de dados georreferenciado de parâmetros de resistência ao cisalhamento dos solos em 37 pontos. Na quarta etapa, utilizando o referido banco de dados, foram elaborados 15 cenários de espacialização dos parâmetros, além da espacialização da profundidade de ruptura do solo. A última etapa consistiu nas modelagens de áreas suscetíveis a deslizamentos translacionais utilizando o modelo matemático Shallow Landsliding Stability Model (SHALSTAB), totalizando 210, 105 de cada resolução espacial (1m e 10m). Em todas as modelagens observouse que o desempenho do SHALSTAB reduziu nas de menor escala. A validação das modelagens foi com base nas 526 superfícies de ruptura estimadas nas cicatrizes de deslizamentos translacionais por meio da elaboração das curvas de predição e da determinação da respectiva Área Abaixo da Curva (AAC). Ainda, foi realizada a comparação entre os cenários de maior capacidade preditiva por meio dos Índices de Acerto (IA) e de Erro (IE) e a taxa IA/IE. A modelagem que melhor se ajustou às cicatrizes dos deslizamentos que ocorreram em novembro de 2008 foi sem a espacialização dos parâmetros geotécnicos, por meio da média ponderada utilizando a área das unidades geotécnicas, com pixel de 1m. Por fim, elaborou-se o mapa de suscetibilidade a deslizamentos translacionais por meio da classificação semafórica do cenário com maior capacidade preditiva, C z = 5m (pixel de 1m). A classe de alta suscetibilidade (vermelho) abrangeu 8% da bacia e apresentou 86% das superfícies de rupturas, a classe de média suscetibilidade (amarelo) localizou-se em 37% da área e apresentou 12% das cicatrizes e a classe de baixa suscetibilidade (verde) abrangeu 55% da bacia hidrográfica do Ribeirão Baú contendo 2% das superfícies de ruptura. Destaca-se que, na utilização desse mapa, com vistas ao ordenamento territorial em relação aos desastres naturais, nas áreas de cada classe há uma progressiva redução da probabilidade de ocorrer deslizamentos, de 86%, 12% e 2% respectivamente, em um futuro indeterminado.Abstract: The main goal of this research is to analyze the influence of the spatial distribution of the soil shear strength on the mapping of susceptibility to translational landslides using mathematical modelling. The hypothesis is that the use of geotechnical units to collect data and in their spatial distribution is the most efficient way, that is, with highest predictive capacity for future landslides, when using the watershed scale. This research was carried out in five stages. In the first one, analyzing the hillslopes morphological parameters it was observed that, although the 1-m resolution maps show features in greater detail, the shape of the elevation contours has changed inside the scars. The slope angle, contributing area and slope shape after the November 2008 natural disaster showed the biggest variation. The next stage was the Borehole Shear Test (BST) validation in laboratory compared to the direct shear and triaxial tests. According to obtained data, it was possible to find that the failure envelopes of the test bodies with identical geotechnical characteristics and same drainage and normal stress conditions, showed satisfactory correlations and similar results of shear strength parameters. In the third stage, 20 Borehole Shear Tests were performed spatially distributed in entire Ribeirão Baú basin, and a georeferenced database of soil shear strength parameters at 37 points was developed. In the fourth stage, 15 scenarios with data spatialization were generated. Also, scenarios were generated from the spatialization of the soil rupture depth. The last stage was the modeling of susceptible areas to translational landslides using Shallow Landsliding Stability Model (SHALSTAB), 210 scenarios were obtained (105 of each spatial resolution, 1-m and 10-m). SHALSTAB performed worse in the 1-m grid scenarios. The modellings validation was performed using the 526 rupture surfaces estimated in the translational landslide scars, for that Prediction Curves were generated and the Area Under the Curve (AUC) were calculated. Also, a comparison was made between the scenarios with the highest predictive capacity through the Success (IA) and Error Indexes (IE) and the IA/IE rate. According to the validation results, the scenario with weighted average of the soil data using geotechnical units, with 1-m grid, presented the best fit with the November 2008 scars. Finally, the susceptibility to translational landslides map of the Ribeirão Baú basin was generated with three classes using the highest landslides predictive capacity scenario, C z = 5m (1-m grid). In the generated map the high susceptibility class (red color) covered 8% of the basin and 86% of rupture surfaces occurred in this class, the middle susceptibility class (yellow color) was located at 37% of the study area and 12% of landslide scars occurred in this class, the low susceptibility class (green color) is present on 55% of the Ribeirão Baú basin with 2% of the rupture surfaces. When using this map to plan the occupation of slopes, the probability of landslides occurring in these classes progressively reduces 86%, 12% and 2%, respectively, in an indeterminate future.
Description: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas, Programa de Pós-Graduação em Geografia, Florianópolis, 2022.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/242653
Date: 2022


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