modelos de previsão de Áreas sujeitas a deslizamentos · o risco aqui poderia ser previsto?...
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Modelos de Previsão de Áreas
Sujeitas a Deslizamentos: Potencialidades e Limitações
Nelson F. Fernandes
Depto. de Geografia, Inst. de Geociências
UFRJ
PREVISÃO
Até que ponto somos capazes de prever ONDE e QUANDO deslizamentos como estes irão ocorrer?
[deslizamento = mov. massa]
Timbé do Sul, SC (1995)
La Choncita, Califórnia (1995)
O risco aqui poderia ser previsto? (risco/susceptibilidade)
Pousada Sankay, Enseada do Bananal, Ilha Grande (RJ)
Hospital São Lucas,
Nova Friburgo, Jan 2011
O risco aqui poderia ser previsto? (risco/susceptibilidade)
Prever não é fácil, mas é possível!
E a Geomorfologia é Importante Nisso!
Gomes et al., (2013)
Embora grandes avanços tenham ocorrido nas últimas décadas
no desenvolvimento de modelos de previsão, muitos desafios
ainda persistem, principalmente em termos de:
- VALIDAÇÃO desses modelos
- Desenvolvimento de modelos DINÂMICOS (em tempo real) 356400,000000
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MAPA DE SUSCETIBILIDADE - CENÁRIO A1(MODELO TRIGRS)
LEGENDA
Drenagem
Limite da Bacia
Cicatriz
FS
0.4 - 0.8
0.8 - 1.0
1.0 - 1.2
1.2 - 1.5
1.5 - 7.0
.
340 3400 metros
Projeção UTM - Zona 23Datum SAD-69 - Meridiano Central W 45°
Vieira et al., (2010)
Diferentes Tipos de Movimentos de Massa
• Queda de Rochas
• Rastejos
• Escorregamentos Rasos
• Escorregamentos Rotacionais
• Corridas de Massa
• Subsidências
(entre muitos outros....)
Há mecanismos de ruptura e fatores condicionantes
específicos para cada um dos processos acima
Logo, esta vasta tipologia de movimentos irá
requerer o desenvolvimento de VÁRIOS
modelos de previsão, simulando os
diferentes tipos de deslizamentos
observados em campo
Principais Métodos de Análise de Previsão
• Abordagens probabilísticas baseadas em inventários
de deslizamentos
• Abordagens heurísticas (combinação de mapas
qualitativos)
• Abordagens estatísticas
• Abordagens determinísticas
(van Westen et al., 2006)
• dSLAM (Distributed, physically based Slope Stability model)
(WU & SIDLE, 1995 e DHAKAL & SIDLE, 2003)
• SHALSTAB (SHAllow Landslide STABbility Analysis)
(DIETRICH et al., 1993; MONTGOMERY & DIETRICH, 1994 e MONTGOMERY et al., 1998)
• SINMAP (Stability INdex MAPping)
(PACK et al. 1998; MORRISEY et al., 2001; PACK et al., 2001 e CALCATERRA et al., 2004)
• TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope Stability)
(IVERSON, 2000 e BAUM et al., 2002)
Abordagem Determinística
• Modelos matemáticos, distribuídos, desenvolvidos em bases físicas
(em maior ou menor grau)
• Tentam simular matematicamente os processos envolvidos
• A susceptibilidade é determinada através do uso de modelos de análise
da estabilidade das encostas (alguns combinam com modelos
hidrológicos)
• As encostas são classificadas com base no Fator de Segurança (FS)
estimado pelos modelos
• Principais modelos:
MODELO SHALSTAB
PARÂMETROS
DO SOLO
PARÂMETROS TOPOGRÁFICOS derivados do MDT
(declividade, área de contribuição)
MODELO DE ESTABILIDADE DE ENCOSTA
+ MODELO HIDROLÓGICO
PREVISÃO DE ÁREAS INSTÁVEIS
A ESCORREGAMENTOS RASOS
Dietrich & Montgomery (1998)
N
Resultado
do Modelo
Bacia do
Quitite Bacia do
Papagaio
(Guimarães, 2000; Fernandes et al., 2004)
Abordagem Determinística
• TRIGRS – Transient Rainfall Infiltration Grid based
Regional Slope stability analysis; Baum et al., 2002; Savage et al., 2004
– Simula o avanço da frente de infiltração nas encostas (ou seja, é um modelo transiente)
– Combina esse modelo hidrológico com um modelo de análise da estabilidade
– Simula como as modificações nas poro-pressões dentro do solo, que ocorrem ao longo da chuva, influenciam na estabilidade
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MAPA DE SUSCETIBILIDADE - CENÁRIO A1(MODELO TRIGRS)
LEGENDA
Drenagem
Limite da Bacia
Cicatriz
FS
0.4 - 0.8
0.8 - 1.0
1.0 - 1.2
1.2 - 1.5
1.5 - 7.0
.
340 3400 metros
Projeção UTM - Zona 23Datum SAD-69 - Meridiano Central W 45°
Vieira (2007)
Vieira et al. (2010)
Como validar o modelo?
Evento de
Fev/2006
Cicatrizes de 1996 Visão de Detalhe com as
Cicatrizes de 1996
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Classe de Log Q/T
-3.1_-2.8 >-2.2 Estável-2.5_-2.2-2.8_-2.5< -3.1
Avaliação do Modelo
Resultados de Outras Metodologias Aplicadas à Área
)KNn
1k
.KP(ijA
(Moreira, 1999)
PREVISÃO DE
CORRIDAS DE
MASSSA
SIMULAÇÃO DE
CORRIDAS DE DETRITOS
Combinação de 2 modelos:
SHALSTAB+FLO-2D]
(Gomes, 2006)
Simulação de Corrida de Detritos
Bacias dos rios Quitite e Papagaio (RJ)
(Evento de Fev de 1996)
(Gomes, 2006; Gomes et al., 2007)
Previsão do Alcance e Espessura dos
Depósitos de Corridas de Detritos (Fev 1996; Maciço da Tijuca – RJ)
Espessura Máxima (m)
0.010 - 0.500
0.501 - 1.000
1.001 - 2.000
2.001 - 3.000
3.001 - 8.110
(Gomes, 2006; Gomes et al., 2013)
Corrida de Detritos (cerca de 10 km) - Rio Vieira
(Teresópolis)
Corrida de Massa (6 km) do Vale da Posse/Campo Grande
(Teresópolis, Janeiro de 2011)
Corridas de Massa (Detritos)
No entanto, na maioria dos locais não há um banco de
cicatrizes (polígonos) de eventos antigos
(nem mesmo dos eventos mais recentes)
muitos são mapas com pontos de atendimentos da defesa civil
Isso dificulta uma efetiva validação dos modelos!
Outro Problema Falta de Modelos Dinâmicos
Muitas vezes os deslizamentos foram mais frequentes nas áreas definidas
como de médio risco do que nas definidas como de alto risco
Razões Possíveis:
- as metodologias usadas na definição do risco foram ruins
(modelos ruins previsões ruins)
Esse é um problema real, que só vai ser resolvido quando os modelos
usados tenham provado ser eficientes (validados)
- a chuva ocorrida for maior nas áreas de médio risco do que nas de alto
risco (algo desse tipo aconteceu em Teresópolis no evento de Jan de 2011)
Isso só vai ser resolvido quando tivermos o uso de modelos dinâmicos
simulando a estabilidade em tempo real, incorporando a chuva já ocorrida
e aquela prevista para curto prazo (2h, 4h, 6h, etc)
1:10000 1:50000
[Gomes, 2002]
Outro Problema
Raramente temos bases cartográficas
disponíveis em escalas adequadas ao uso
de modelos de previsão de deslizamentos
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Instável < -3.1 -3.1 - -2.8 -2.8 - -2.5 -2.5 - -2.2 > -2.2 Estável
%
Classes
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Classes
= 80% = 46%
1:10000 1:50000
Percentual de Cicatrizes nas Classes de
Susceptibilidade a Escorregamentos
(Quitite e Papagaio)
[Gomes, 2002]
OUTRO PROBLEMA
Os processos associados aos movimentos de
massa precisam ser analisados na escala
de bacia de drenagem
Isto é especialmente importante para os
estudos das corridas de massa
(debris flows)
Muitas vezes, a topografia mais detalhada é apenas obtida nas proximidades
da área de maior interesse (por ex., ao longo da faixa de um duto)
Isso impede a utilização de modelos mais complexos de risco à ocorrência de
corridas de detritos porque não consideram toda a bacia de drenagem
(área de contribuição a montante do ponto)
oleoduto
(Serra do Mar, RJ)
Outro Problema
Em áreas urbanas o risco é muito dinâmico, o que requer
mapeamentos contínuos do uso e ocupação
Conselheiro Paulino, Friburgo (RJ)
Jardim Salaco, Teresópolis (RJ)
Outro Problema Falta de Modelos Dinâmicos
Muitas vezes os deslizamentos foram mais frequentes nas áreas definidas
como de médio risco do que nas definidas como de alto risco
Razões Possíveis:
- as metodologias usadas na definição do risco foram ruins
(modelos ruins previsões ruins)
Esse é um problema real, que só vai ser resolvido quando os modelos
usados tenham provado ser eficientes (validados)
- a chuva ocorrida for maior nas áreas de médio risco do que nas de alto
risco (algo desse tipo aconteceu em Teresópolis no evento de Janeiro de
2011)
Isso só vai ser resolvido quando tivermos o uso de modelos dinâmicos
simulando a estabilidade em tempo real, incorporando a chuva já ocorrida
e aquela prevista para curto prazo (2h, 4h, 6h, etc)
Outro Problema Falta de Modelos Dinâmicos
Muitas vezes os deslizamentos foram mais frequentes
nas áreas definidas como de médio risco porque a chuva
ali foi mais intensa do que nas áreas de alto risco (algo
desse tipo aconteceu em Teresópolis no evento de
Janeiro de 2011)
Isso só vai ser resolvido quando tivermos o uso de
modelos dinâmicos simulando em tempo real,
incorporando a chuva já ocorrida e aquela prevista para
curto prazo (2h, 4h, etc)
Prever não é fácil, mas é possível!
Requer o desenvolvimento de modelos determinísticos distribuídos e
dinâmicos, efetivamente validados e alimentados por dados refinados
(topografia, propriedades mecânicas dos materiais, uso e cobertura, etc.)