Análise comparativa da capacidade preditiva entre dois modelos matemáticos para avaliação de suscetibilidade à escorregamentos rasos: Um estudo de caso no em Itaóca (Vale do Ribeira, SP) (2017)
- Authors:
- USP affiliated author: BONINI, JOSÉ EDUARDO - FFLCH
- School: FFLCH
- Subjects: ESCORREGAMENTO DOS SOLOS; ITAÓCA (SP)
- Keywords: Escorregamentos rasos; Informative value; Itaóca; SHALSTAB; Shallow landslides; Vale do Ribeira; Valor informativo
- Language: Português
- Abstract: Os movimentos de massa são processos naturais que configuram um risco para a populações que ocupem áreas em que estes fenômenos são recorrentes. A redução deste risco é papel do Estado, conforme a legislação brasileira, sendo que uma das formas de reduzi-lo é por meio de trabalhos que sejam capazes de identificar áreas potencialmente instáveis e suscetíveis aos processos. No caso dos escorregamentos rasos, temos métodos quantitativos disponíveis, como modelos matemáticos e estatísticos. O objetivo deste trabalho foi comparar a capacidade preditiva de dois modelos em diferentes resoluções: o Valor Informativo, estatístico; e o modelo SHALSTAB, de bases físicas. Os Modelos Digitais de Terreno (MDTs) necessários foram gerados a partir de dados topográficos em escala 1:10.000 com resoluções de 5m, 10m e 20m. Foi feita uma avaliação de suscetibilidade inicial em resolução de 10m, utilizando diferentes parâmetros morfológicos e o inventário de cicatrizes dos eventos de 2014 em Itaóca (SP) para produzir índices de Frequência (F) e Concentração de Cicatrizes (CC). Para executar o modelo SHALSTAB nas três resoluções foram introduzidos dados geotécnicos e hidrológicos extraídos da literatura disponível para áreas com características similares. No modelo do Valor Informativo foram usados seis parâmetros morfológicos, submetidos a uma análise sensitiva. A comparação entre os dois modelos foi feita por meio de índices produzidos durante a validação destes por meio da técnica da matriz de contingência. Em geral, os cenários dos modelos que utilizaram dados com tamanho de pixel igual a 20m apresentaram melhor performance. O modelo do Valor Informativo em resolução de 20m apresentou os melhores resultados quando confrontado com o SHALSTAB nas três resoluções trabalhadas. O modelo SHALSTAB apresentou uma superestimação de áreas instáveis muito maior que o doValor Informativo, o que fica evidente na validação pela Matriz de Contingência
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ABNT
BONINI, José Eduardo. Análise comparativa da capacidade preditiva entre dois modelos matemáticos para avaliação de suscetibilidade à escorregamentos rasos: Um estudo de caso no em Itaóca (Vale do Ribeira, SP). 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ce557c1-d21b-4fc4-ba41-6f2fbd9a14cc/2017_JoseEduardoBonini.pdf. Acesso em: 02 maio 2024. -
APA
Bonini, J. E. (2017). Análise comparativa da capacidade preditiva entre dois modelos matemáticos para avaliação de suscetibilidade à escorregamentos rasos: Um estudo de caso no em Itaóca (Vale do Ribeira, SP) (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ce557c1-d21b-4fc4-ba41-6f2fbd9a14cc/2017_JoseEduardoBonini.pdf -
NLM
Bonini JE. Análise comparativa da capacidade preditiva entre dois modelos matemáticos para avaliação de suscetibilidade à escorregamentos rasos: Um estudo de caso no em Itaóca (Vale do Ribeira, SP) [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ce557c1-d21b-4fc4-ba41-6f2fbd9a14cc/2017_JoseEduardoBonini.pdf -
Vancouver
Bonini JE. Análise comparativa da capacidade preditiva entre dois modelos matemáticos para avaliação de suscetibilidade à escorregamentos rasos: Um estudo de caso no em Itaóca (Vale do Ribeira, SP) [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ce557c1-d21b-4fc4-ba41-6f2fbd9a14cc/2017_JoseEduardoBonini.pdf
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