Última alteração: 2023-04-03
Resumo
Este artigo visa propor um método para avaliar a estabilidade das encostas através de probabilidades, e que pode subsidiar a sustentabilidade com base na compreensão do uso e da ocupação dos solos. O método utiliza o modelo matemático SHALSTAB como base determinística e, a fim de levar em consideração as incertezas inerentes ao solo, aplica o método Monte Carlo em conjunto com funções de densidade de probabilidade. Os métodos determinísticos consideram os eventos e parâmetros como únicos, como se a aleatoriedade não existisse e não fizesse parte do meio natural. Os eventos e combinações de parâmetros do solo que geram instabilidades são aleatórios e, por esta razão, o método proposto alcançou resultados ótimos. Em geral, a utilização de valores médios para representar os parâmetros é utilizada na modelagem determinística, mas estes valores médios não representam a variação contínua existente no campo, havendo também uma grande chance de que os parâmetros aplicados não sintetizem corretamente a área de estudo. O método Monte Carlo baseia-se na lei dos grandes números que tenderão para a probabilidade média após várias simulações, por esta razão, a estocasticidade apresenta informações mais confiáveis do que o determinismo. Foram realizadas um total de 100.000 simulações SHALSTAB, variando em cada iteração os parâmetros geomecânicos dos solos, profundidade do solo e condutividade hidráulica saturada, como resultados, a estatística AUC (Area Under the ROC Curve), utilizada para validação do método, foi calculada em 0,887.
Palavras-chave
Referências
BLUMENAU. (2010). Carta de Uso Recomendado do Solo (Área 09) Região Rua Araranguá e Transversais. Secretaria Municipal de Planejamento Urbano Diretoria Geologia.
BONATE, P. L. A Brief Introduction to Monte Carlo Simulation. Clinical Pharmacokinetics, [S.L.], v. 40, n. 1, p. 15-22, 2001. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.2165/00003088-200140010-00002.
CAFLISCH, R. E. Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods. Acta Numerica, [S.L.], v. 7, p. 1-49, jan. 1998. Cambridge University Press (CUP). http://dx.doi.org/10.1017/s0962492900002804
COROMINAS, J., & MAVROULI, O.-C. (2011). Living with landslide risk in Europe: Assessment, effects of global change, and risk management strategies (No. 226479). SafeLand.
COSTA, E. A. da. (2005). Avaliação de ameaças e risco geotécnico aplicados à estabilidade de taludes (L. A. Bressani (ed.)) [MSc, Universidade Federal do Rio Grande do Sul]. https://www.lume.ufrgs.br/handle/10183/6150
DIAS, R. D. (1995). Proposta de metodologia de definição de carta geotécnica básica em regiões tropicais e subtropicais. Revista Do Instituto Geológico, 16(special). https://doi.org/10.5935/0100-929x.19950011
FAWCETT, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861–874. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010
FENTON, G. A. (1997). Probabilistic Methods in Geotechnical Engineering. In https://www.academia.edu › Probabilistic_Methods_in_...https://www.academia.edu › Probabilistic_Methods_in_... ASCE Geotechnical Safety and Reliability Committee. https://www.academia.edu/37854836/Probabilistic_Methods_in_Geotechnical_Engineering
FIORI, A. P. Fundamentos de mecânica dos solos e das rochas: Aplicações na estabilidade de taludes. 3. ed. São Paulo, SP: Oficina de Textos, 2015. 576 p.
HERMUCHE, P. M., GUIMARÃES, R. F., CARVALHO, A. P. F. de, MARTINS, É. de S., DUCK, S., CARVALHO JÚNIOR, O. A. de, SANTOS, N. B. F. dos, & REATTO, A. (2002). Morfometria como suporte para elaboração de mapas. Https://repositorio.unb.br › Handlehttps://repositorio.unb.br › Handle, 25.
http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/567988/1/doc68.pdf
HIGASHI, R, R. Metodologia de uso e ocupação dos solos de cidades costeiras brasileiras através de SIG com base no comportamento geotécnico e ambiental. Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil. Florianópolis, 2006. p. 398.
MOORE, I. D., GESSLER, P. E., NIELSEN, G. A., & PETERSON, G. A. (1993). Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Science Society of America Journal. Soil Science Society of America, 57(2), 443–452.
https://doi.org/10.2136/sssaj1993.03615995005700020026x.
O’LOUGHLIN, E. M. (1986). Prediction of surface saturation zones in natural catchments by topographic analysis. Water Resources Research, 22(5), 794–804. https://doi.org/10.1029/wr022i005p00794
PEREIRA, R. M. R. (2011). Análise probabilística da segurança ao deslizamento de barragens gravidade de betão (A. Batista (ed.)) [MSc, Faculdade de Ciencias e Tecnologia]. http://hdl.handle.net/10362/7056
POZZOBON, M. (2013). Análise da suscetibilidade a deslizamentos no município de Blumenau/SC : uma abordagem probalilística através da aplicação da técnica pesos de evidência (G. R. Curcio (ed.)) [Phd]. Universidade Federal do Paraná.
ZHANG, Y., SCHAAP, M. G. (2017). Weighted recalibration of the Rosetta pedotransfer model with improved estimates of hydraulic parameter distributions and summary statistics (Rosetta3). Journal of Hydrology, 547, 39–53. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.01.004.
ZIZIOLI, D., MEISINA, C., VALENTINO, R., & MONTRASIO, L. (2013). Comparison between different approaches to modeling shallow landslide susceptibility: a case history in Oltrepo Pavese, Northern Italy. Natural Hazards and Earth System Sciences, 13(3), 559–573. https://doi.org/10.5194/nhess-13-559-2013