Biblioteca Digital de VanguardiaPrevisão de escorregamentos no município de Maceió (AL) a partir do modelo AHP
The prediction of landslides is very relevant for territorial planning, as it indicates the places most likely to be affected by these processes. Thus, the objective of this work is to assess the susceptibility to landslides on the north coast of Maceió, Northeast Brazil, using the AHP model (Analyt...
| Autores principales: | , , , |
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| Lenguaje: | Portugués |
| Publicado: |
Universidade de São Paulo. Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.revistas.usp.br/rdg/article/view/161388 http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/42350 |
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| author | Bispo, Carlos de Oliveira Listo, Fabrizio de Luiz Rosito Falcão, Nivaneide Alves de Melo Silva, Danielle Gomes da |
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| author_sort | Bispo, Carlos de Oliveira |
| collection | Repositorio |
| description | The prediction of landslides is very relevant for territorial planning, as it indicates the places most likely to be affected by these processes. Thus, the objective of this work is to assess the susceptibility to landslides on the north coast of Maceió, Northeast Brazil, using the AHP model (Analytic Hierarchy Process) in a GIS environment (Geographic Information Systems). In the hierarchy of the model, parameters related to geology, geomorphology, soils, slope and slope shape were used. Spatial analysis was performed using multicriteria methods and map algebra with the weighting of variables via AHP. For the validation of the results, an inventory map with 29 landslide scars mapped from the year 2017 was used. The results showed that the susceptibility map had a predominance of the average susceptibility class, that is, with medium potential for the occurrence of landslides. In this sense, the classes of low, medium and high susceptibility, presented, respectively, a frequency of 26%, 64% and 10%. When validating the results, 69% of the slip scars were concentrated in the high susceptibility class; 30% in the medium susceptibility class and only 1% in the low susceptibility class, indicating success in the forecast made. The mappings indicate that the places most susceptible to landslides are located in the slope areas, especially when correlated with the strong influence of the slope and the concave patterns of the terrain. |
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| id | clacso-CLACSO42350 |
| institution | CLACSO, Repositorio Digital |
| language | Portugués |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Universidade de São Paulo. Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas |
| record_format | greenstone |
| spelling | clacso-CLACSO423502022-03-17T15:14:45Z Previsão de escorregamentos no município de Maceió (AL) a partir do modelo AHP Landslides prediction in Maceió city (AL) from AHP model Bispo, Carlos de Oliveira Listo, Fabrizio de Luiz Rosito Falcão, Nivaneide Alves de Melo Silva, Danielle Gomes da Geomorphology Susceptibility Landslides AHP Brazilian Northeast Geomorfologia Suscetibilidade Escorregamentos AHP Nordeste brasileiro The prediction of landslides is very relevant for territorial planning, as it indicates the places most likely to be affected by these processes. Thus, the objective of this work is to assess the susceptibility to landslides on the north coast of Maceió, Northeast Brazil, using the AHP model (Analytic Hierarchy Process) in a GIS environment (Geographic Information Systems). In the hierarchy of the model, parameters related to geology, geomorphology, soils, slope and slope shape were used. Spatial analysis was performed using multicriteria methods and map algebra with the weighting of variables via AHP. For the validation of the results, an inventory map with 29 landslide scars mapped from the year 2017 was used. The results showed that the susceptibility map had a predominance of the average susceptibility class, that is, with medium potential for the occurrence of landslides. In this sense, the classes of low, medium and high susceptibility, presented, respectively, a frequency of 26%, 64% and 10%. When validating the results, 69% of the slip scars were concentrated in the high susceptibility class; 30% in the medium susceptibility class and only 1% in the low susceptibility class, indicating success in the forecast made. The mappings indicate that the places most susceptible to landslides are located in the slope areas, especially when correlated with the strong influence of the slope and the concave patterns of the terrain. A previsão de escorregamentos é bastante relevante para o planejamento territorial, na medida que indica os locais com maior probabilidade de serem atingidos por estes processos. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é avaliar a suscetibilidade a escorregamentos no litoral norte de Maceió, Nordeste do Brasil, por meio do modelo AHP (Analytic Hierarchy Process) em ambiente SIG (Sistemas de Informação Geográfica). Na hierarquização do modelo foram utilizados parâmetros relativos à geologia, à geomorfologia, aos solos, à declividade e à forma da encosta. A análise espacial foi realizada por meio de métodos multicritérios e álgebra de mapas com a ponderação das variáveis via AHP. Para a validação dos resultados, foi utilizado um mapa de inventário com 29 cicatrizes de escorregamentos mapeadas do ano de 2017. Os resultados mostraram que o mapa de suscetibilidade apresentou um predomínio da classe de suscetibilidade média, ou seja, com médio potencial para ocorrência de escorregamentos. Nesse sentido, as classes de suscetibilidade baixa, média e alta, apresentaram, respectivamente, uma frequência de 26%, 64% e 10%. Ao validar os resultados, 69% das cicatrizes de escorregamentos concentraram-se na classe de suscetibilidade alta; 30% na classe de suscetibilidade média e, apenas, 1% na classe de suscetibilidade baixa, indicando sucesso na previsão realizada. Os mapeamentos indicaram que os locais mais suscetíveis a escorregamentos se situam nas áreas de encostas, principalmente quando correlacionadas com a forte influência da declividade e dos padrões côncavos do terreno. 2020-07-06 2022-03-17T15:14:45Z 2022-03-17T15:14:45Z info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://www.revistas.usp.br/rdg/article/view/161388 10.11606/rdg.v39i0.161388 http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/42350 por https://www.revistas.usp.br/rdg/article/view/161388/162088 Copyright (c) 2020 CARLOS DE OLIVEIRA BISPO, Fabrizio de Luiz Rosito Listo, Nivaneide Alves de Melo Falcão, Danielle Gomes da Silva application/pdf Universidade de São Paulo. Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas Revista do Departamento de Geografia; ##issue.vol## 39 (2020); 88-101 Revista do Departamento de Geografia; v. 39 (2020); 88-101 Revista do Departamento de Geografia; Vol. 39 (2020); 88-101 2236-2878 0102-4582 |
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