Análise de parâmetros geomorfológicos na suscetibilidade a escorregamentos no sudeste brasileiro

Autor: Jose Eduardo Bonini, Bianca Carvalho Vieira, Jurandyr Luciano Sanches Ross, Carlos Valdir de Meneses Bateira, Tiago Damas Martins
Jazyk: English<br />Portuguese
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Derbyana, Vol 43 (2022)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2764-1465
DOI: 10.14295/derb.v43.764
Popis: Escorregamentos são fenômenos recorrentes no Brasil, em especial na Serra do Mar, uma cadeia montanhosa que se prolonga por aproximadamente 1.500 km na costa brasileira do Sul e Sudeste. Inúmeros trabalhos têm tratado das implicações de diferentes parâmetros controladores da suscetibilidade à ocorrência de tais processos, principalmente no front oriental da Serra do Mar. O objetivo deste artigo é identificar os fatores condicionantes mais relevantes para o mapeamento da suscetibilidade a escorregamentos no Planalto de Paraitinga-Paraibuna (Sudeste do Brasil), uma área intensamente afetada por escorregamentos e inundações deflagrados após um evento extremo de precipitação no verão de 2009-2010. Para isso, as relações entre diferentes fatores condicionantes (ângulo, aspecto, Índice Topográfico de Umidade, litologia e uso da terra) e a distribuição de cicatrizes foram avaliadas a partir de uma análise de correlação. Em seguida, o modelo do Valor Informativo e um método de seleção de variáveis baseado na contribuição de cada fator condicionante para o desempenho do modelo e em sua capacidade de discriminação entre classes instáveis e estáveis foram aplicados. Dois cenários de suscetibilidade foram produzidos: um utilizando apenas os fatores selecionados (S2) e outro utilizando todos os fatores condicionantes (S6). Ambos os cenários foram validados utilizando curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) e comparados a partir do Kappa de Cohen. Nossos resultados mostraram que o ângulo das encostas e o Índice Topográfico de Umidade (TWI) são os principais fatores condicionantes. A análise ROC mostrou que o cenário S6 possui melhor desempenho e capacidade preditiva que o cenário S2. Porém, o menor desempenho e capacidade preditiva de S2 em comparação com S6 reflete a escassez de dados geográficos detalhados e não a inadequação do método de seleção de variáveis aplicado. Os valores do Kappa de Cohen mostraram maior consistência entre os cenários na identificação das classes de suscetibilidade Muito Alta e Muito Baixa. Devido à escassez de dados geográficos detalhados na maioria das áreas de estudo no Brasil, sugerimos que a seleção das variáveis seja baseada no conhecimento do operador quanto ao modelo estatístico e em seu conhecimento do ponto de vista geomorfológico.
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