Biblioteca Digital de VanguardiaAplicação do modelo Shalstab para mapeamento da suscetilidade a escorregamentos rasos em Caraguatatuba, Serra do Mar (SP)
Embora a previsão de áreas instáveis a escorregamentos rasos seja essencial para a redução dos danos sociais, econômicos e ambientais, a mesma não é considerada uma tarefa simples em função da complexidade dos fatores que controlam a estabilidade das encostas. O modelo Shalstab calcula a suscetibili...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Lenguaje: | Portugués |
| Publicado: |
Universidade de São Paulo. Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.revistas.usp.br/rdg/article/view/102087 http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/42158 |
| Sumario: | Embora a previsão de áreas instáveis a escorregamentos rasos seja essencial para a redução dos danos sociais, econômicos e ambientais, a mesma não é considerada uma tarefa simples em função da complexidade dos fatores que controlam a estabilidade das encostas. O modelo Shalstab calcula a suscetibilidade a escorregamentos rasos considerando parâmetros topográficos e do solo. Desta forma, o objetivo deste artigo consistiu na avaliação da suscetibilidade a escorregamentos rasos a partir do uso do modelo matemático Shalstab em uma bacia hidrográfica no município de Caraguatatuba (SP). Foi elaborado o Modelo Digital de Terreno (MDT) com resolução de 5 metros e utilizados valores geotécnicos de trabalhos realizados na região. Como resultados, foram mapeadas 131 cicatrizes (2,3% da área da bacia) distribuídas por todas as classes de instabilidade. Cerca de 55% das cicatrizes dos escorregamentos se concentraram nas classes mais instáveis: 16,2% (incondicionalmente instável), 12,7% (log Q/T <-3,1), 11,7% (log Q/T -3,1 à -2,8) e 14,4 (log Q/T -2.8 à -2,5). Para mapas de suscetibilidade futuros recomenda-se o uso de parâmetros do solo espacializados (profundidade, coesão e ângulo de atrito interno), podendo com isso gerar resultados mais precisos. |
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