Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas, Programa de Pós-Graduação em Geografia, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-09-05T04:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / Esta dissertação explora metodologias que permitem avaliar as principais características do cenário de movimentos gravitacionais de massa. A área de estudo foi escolhida em resposta ao desastre natural de 2008 no Vale do Itajaí, Santa Catarina, onde ocorreram centenas de milhares de movimentos de massa causando 135 vitimas fatais e 2 desaparecidos, configurando em diversos municípios um cenário catastrófico. A área de estudo se insere no município de Gaspar, abrangendo os bairros de Belchior e Arraial do Ouro, totalizando 55km².A análise de susceptibilidade de movimentos gravitacionais de massa (MGM) foi gerada a partir de uma análise estatística\\probabilística, utilizando a capacidade preditiva para mensurar o grau de relevância dos fatores de predisposição. O cálculo da capacidade preditiva foi efetivado a partir do Valor Informativo, relacionando a densidade média dos MGM da área de estudo, pela densidade média de cada classe dos fatores de predisposição. Os resultados obtidos revelaram que dentre os 6 fatores de predisposição analisados, a combinação de todos eles para a modelação da susceptibilidade, geram o melhor índice de taxa de predição, isoladamente, dentre os fatores de predisposição, a declividade seguido da pedologia tiveram os melhor índices. A validação do modelo gerado para avaliação da susceptibilidade foi efetuado a partir do particionamento de inventário dos movimentos pretéritos de forma aleatória, utilizando metade para avaliação da susceptibilidade a outra metade para validação do mesmo, a partir da Taxa de Sucesso, gerado pelo cálculo da Área Abaixo da Curva(AAC).Os resultados obtidos da validação do modelo revelaram que o melhor resultado da Área Abaixo da Curva foi a partir do particionamento do modelo em 4 classes, gerando um índice de 0,820, enquanto que a melhor curva de predição foi gerada a partir de 8 classes, justificando 80% dos movimentos de massa com 20% da área de estudo.<br> / Abstract : This work promotes the exploration of methodologies for assessing the main features of the scene of mass gravitational movements.The study area was chosen in response to the natural disaster in November 2008 in the Valley of Itajaí, Santa Catarina, where there were hundreds of thousands of mass movements caused 135 fatal victims and 2 missing, setting in several municipalities a similar scenario to war . Totaling 55km², the study area is within the municipality of Gaspar, covering the districts of Belchior and Arraial do Ouro.The gravitational mass movements susceptibility analysis (MGM) was generated from a statistical \\ probabilistic analysis using the predictive ability to measure the degree of relevance of predisposing factors. The calculation of the predictive capacity was made effective from the Information Value, relating the average density of the MGM of the study area, the average density of each class of predisposing factors. The results showed that among the 6 analyzed predisposing factors, the combination of all of them for modeling susceptibility generate the best prediction rate index, alone among the predisposing factors, the slope followed by pedology had the best rates .Validation of the generated model to evaluate the susceptibility was made from the inventory partitioning of past moves randomly, using half to evaluate the susceptibility to other half to be validated from the success rate, generated by calculating the area Under Curve.The results of validation of the model revealed that the best result Curve Area Under was from partitioning the model into 4 classes, generating a 0.820 index, while the best prediction curve was generated from the 8 classes, justifying 80% of mass movements with 20% of the study area.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/178958 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Ribeiro, Guilherme Ramos |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Tomazzoli, Edison Ramos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 188 p.| il., gráfs., mapas, tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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