[pt] A interface solo-rocha é de difícil determinação e permanece essencialmente desconhecida na maioria das encostas brasileiras. Nesta tese, apresentamos um modelo analítico para a predição espacial da espessura de solo com base na teoria do controle ascendente do maciço rochoso e topografia de alta resolução. A maioria dos parâmetros do modelo possui significado físico, possibilitando medições em campo ou laboratório. O modelo inclui um termo que simula a perda de regolito devido a movimentos de massa estocásticos e outro termo que reproduz a forma do maciço rochoso ao longo de canais de drenagem. Reconciliamos nosso modelo com dados de campo obtidos a partir de sondagens com penetrômetro dinâmico leve no maciço da Tijuca, Rio de Janeiro. Usamos inferência Bayesiana, com amostragem da distribuição posterior de parâmetros através de simulação Monte Carlo via cadeia de Markov, a qual forneceu parâmetros do modelo que melhor honram os dados de campo bem como a incerteza preditiva estratigráfica. Para testar os resultados da inferência Bayesiana em estabilidade de encostas, desenvolvemos um programa computacional para a integração de simulações de fluxo não-saturado, o qual proporciona a distribuição de poro pressões, e um código de análise limite numérica, que fornece o fator de segurança (FS), ambos em três-dimensões. Propagamos a incerteza estratigráfica no programa desenvolvido para quantificar a variabilidade do FS e a probabilidade de ruptura de uma encosta natural não-saturada existente na região de estudo. Finalmente, salientamos a importância da quantificação da topografia da interface solo-rocha em análises de estabilidade geotécnica. / [en] Soil-bedrock interface is difficult to determine and remains essentially unknown in most Brazilian slopes. In this thesis, we present an analytic model for the spatial prediction of regolith depth built on the bottomup control on fresh bedrock topography hypothesis and high-resolution topographic data. Most of the parameters of the model represent physical entities that can be measured directly in the laboratory or field. The model includes a term which simulates the loss of regolith due to stochastic mass movements and another term that mimic the bedrock-valley morphology. We reconcile our model with field observations from boreholes using a light dynamic penetrometer at Tijuca massif, Rio de Janeiro. We use Bayesian inference, with Markov chain Monte Carlo simulation to summarize the posterior distribution of the parameters, which led to model parameters that best honor our field data as well as the stratigraphic predictive uncertainty. To test the results of the Bayesian inference in slope stability, we develop a software to integrate unsaturated flow simulations, which provide the pressure head distributions and a numerical limit analysis code, that generates the factor of safety (FS), both in three dimensions. We propagate the stratigraphic uncertainty through the developed program to quantify the FS variability and the probability of failure of a natural unsaturated hillslope in the study region. Finally, we emphasize the importance of bedrock topography in slope stability analysis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:28488 |
| Date | 21 December 2016 |
| Creators | GUILHERME JOSE CUNHA GOMES |
| Contributors | EURIPEDES DO AMARAL VARGAS JUNIOR |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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