Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas, Programa de Pós-Graduação em Geografia, Florianópolis, 2015 / Made available in DSpace on 2016-04-19T04:16:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015 / Nos últimos 35 anos, o baixo vale do rio Itajaí-Açu registrou um aumento na freqüência de eventos climáticos extremos. No evento meteorológico de 2008, a ocorrência generalizada de deslizamentos resultou no maior desastre sócioambiental da historia do Estado de Santa Catarina. Na ocasião, ocorreram aproximadamente 4.000 deslizamentos que vitimaram 135 pessoas e danificaram áreas agrícolas, florestais e, sobretudo, sítios urbanos. Por essa razão, o objetivo desse trabalho é contribuir para o estudo dos deslizamentos no baixo vale da bacia do rio Itajaí-Açu. Tem como ponto fundamental a investigação e avaliação de métodos de análise e modelagem espacial guiada pelos dados (data-driven) e pelo conhecimento de dados do meio físico (knowledge-driven), visando o mapeamento de áreas com suscetibilidade e de risco aos movimentos de massa gravitacional. Na etapa de inventariação dos deslizamentos, os dados obtidos por Sensoriamento Remoto (informações satelitais, aerofotogramétricas) e pela Cartografia em Multimídia tiveram grande utilidade na detecção e mapeamento dos deslizamentos em três cenários distintos (2008, 2011 e 2015). Feições como superfícies de ruptura e cicatrizes de escorregamentos foram identificadas, quantificadas e mapeadas, baseadas em interpretações e processamento de imagens orbitais e aéreas. Os fatores do meio físico ou temas evidenciais que influenciaram a ocorrência de deslizamento foram calculadas a partir de dados globais (SRTM - 90x90m, ASTER - 30x30m) e locais de elevação (SDS - 3x3m). A associação espacial entre os temas do meio físico e os deslizamentos foi calculada pelos valores de studentized contrast, memberships values, relação de frequência e weighted sum overlay, usando respectivamente, a modelagem Pesos de Evidência, inferência Fuzzy e o Índice de Suscetibilidade a Deslizamento (ISD). No geral, os mapas finais de suscetibilidade relativa a deslizamentos honraram satisfatoriamente os pontos de treinamento (deslizamentos) não utilizados na modelagem, atestando os bons resultados da classificação, sendo que o método de mapeamento guiado pelo conhecimento dos dados - Índice de Suscetibilidade a Deslizamento (ISD) - foi o que apresentou melhor resultado, tanto nos dados orbitais quanto nos dados aéreos. Além disso, os temas evidenciais ou fatores preparatórios do meio físico indicam que o terço superior das vertentes são mais suscetíveis à ocorrência de deslizamentos. Para avaliação de mapas de suscetibilidade em termos ou quantificações de probabilidade absoluta (probabilidade a posteriori), o método binary WofE (Pesos de Evidência) foi aplicado no mesmo conjunto de dados anterior (SRTM - 90x90m, ASTER - 30x30m, SDS - 3x3m). No geral, a maioria das cicatrizes mapeadas ocorre exatamente ou próxima das áreas de maior suscetibilidade, onde estão os maiores valores de probabilidade a posteriori P_k (max), mas também é possível observar a ocorrência de deslizamentos em áreas de média e baixa suscetibilidade ou a posteriori mínima P_k (min). Constatou-se que um mapa ideal de suscetibilidade absoluta seria aquele com altos valores de eficiência e predição, amplitudes elevadas de probabilidade a posteriori máxima e mínima e que atenda a condição de independência condicional dos dados. A adoção de inventários multitemporais e diferentes estratégias de validação permitiu constatar que a construção e aplicação de mapas de suscetibilidade estáticos ou construídos com um único inventário seriam insuficientes ou impraticáveis para gestão de áreas risco. Desta maneira, o ordenamento territorial deve ser conduzido com mapas de perigo ou mapas de suscetibilidade temporais.<br> / Abstract : Over the past 35 years, the lower valley of the Itajaí-Açu river recorded an increase in the frequency of extreme weather events. In meteorological event of 2008, the widespread occurrence of landslides resulted in the greatest socio-environmental disaster in the history of the State of Santa Catarina. At the time, there were about 4,000 landslides which killed 135 people and damaged agricultural areas, forest and above all urban sites. Therefore, our aim is to contribute to the study of landslides in this region, having as a fundamental point the research and evaluation of data-driven and knowledge-driven methods of analysis and spatial modeling for landslide susceptibility and risk mapping. During the preparation of the landslides inventory, the data obtained by remote sensing (orbital and aerophotogrametric) and Multimedia Cartography had great utility in detecting and mapping landslides in three different scenarios (2008, 2011 e 2015). Discernible signs of landslides were identified, quantified and mapped, based on interpretations and processing of satellite and aerial imagery. The Geo-environmental factors that influenced the occurrence of landslides were calculated from global (SRTM - 90x90m, ASTER - 30x30m) and local (SDS - 3x3m) elevation models. The spatial association of these factors with landslides was calculated by studentized contrast, memberships values, frequency ratio e weighted sum overlay, using weights of evidence, fuzzy logic and Landslide Susceptibility Index (LSI) models. Overall, the susceptibility relative maps satisfactorily matched the training points (landslides) not used in modeling, certifying the good results of the classification. The data driven method - Landslide Susceptibility Index (LSI) - showed the best result in both satellite and aerial data. Furthermore, the evidential themes or preparatory factors of the physical environment indicates that the upper third of slopes are more susceptible to the occurrence of landslides For evaluation of susceptibility maps in terms of absolute quantification (unconditional probability), the binary WOFE method was applied in the same datasets (SRTM - 90x90m, ASTER - 30x30m, SDS - 3x3m). In general, most landslides occurs at or close to high susceptibility areas, where are high conditional probability values P_k (max), but it is also possible to observe the occurrence of landslides in low or average susceptibility áreas P_k (min). I found that an optimal susceptibility map of absolute values would be one with high efficiency and prediction (SRC and PRC), high amplitude of maximum and minimum conditional probability and one that satisfies the conditional independence of data. Using multi-temporal inventories and different validation methods helped me to figure that the construction and application of static susceptibility maps or created with a single inventory would be insufficient or impractical for landslide risk management. Therefore, urban and regional planning should be conducted with landslide hazard maps or temporal susceptibility maps.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/160745 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Correia, Manoel Ricardo Dourado |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Nogueira, Ruth Emilia, Souza Filho, Carlos Roberto de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 452 p.| il., grafs., tabs., mapas |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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