O método do Valor Informativo (Yan 1988, Yin & Yan 1988) combina de forma bivariada a distribuição espacial dos deslizamentos (variável dependente) com cada uma das classes de cada fator de predisposição (variáveis independentes), ponderando sua importância com base na respectiva densidade de instabilidades (Soeters & van Westen 1996).
A avaliação por este método se divide em 2 etapas (Yan 1988, Yin & Yan 1988). Na primeira etapa calcula-se o peso de cada classe, de cada fator de predisposição, a partir do seu cruzamento com os movimentos de massa catalogados.
VI𝑖𝑗 = ln S𝑖𝑗 N𝑖𝑗 ⁄ S𝑗 N𝑗 ⁄
Onde: VIij é valor informativo da classe i do fator de predisposição j, Sij é número de unidades de terreno com deslizamentos na classe i do fator de predisposição j, Nij é número do total de unidades de terreno da classe i fator de predisposição j, Sj é total de unidades de terreno com deslizamentos do fator de predisposição j, e N é total de unidades de terreno do fator de predisposição j.
Na segunda etapa estima-se a suscetibilidade para cada unidade de terreno através da somatória dos valores informativos de todas as classes i presentes naquela unidade de terreno:
VI𝑥 = ∑ VI𝑖𝑗
𝑛 𝑖,𝑗=1
Onde: VIx é valor informativo da unidade de terreno x (unidade matricial) e n é número de classes i que se sobrepuseram a unidade de terreno x. VIji, i e j correspondem aos mesmos parâmetros apresentados na equação anterior.
Na prática, o método do valor informativo compara a densidade de deslizamentos existente em cada classe de fator condicionante com a densidade média da área de estudo fazendo com que através da transformação logarítimica haja um aumento na amplitude numérica, com valores que vão de -∞ a +∞. Nesse contexto, valores positivos são considerados como de alta relevância no desenvolvimento de deslizamentos, enquanto valores negativos têm baixa influencia (Barella 2016), e o grau de importância desses valores é relacionado por sua magnitude numérica (Yin e Yan 1988).
20 2.6.1 Analise de sensibilidade
Em uma análise estatística de suscetibilidade podem ser incorporados diversos fatores de predisposição, sendo que o aumento destes parâmetros não se traduz, necessariamente, numa melhora da capacidade do modelo (Zêzere et al. 2005). Sendo assim, deve-se verificar a reação do modelo diante da soma ou subtração dos parâmetros, de forma que ao final serão selecionados apenas aqueles parâmetros pertinentes ao processo (Oliveira 2012).
A técnica de quantificação da importância dos fatores é denominada “Análise de Sensibilidade” e trata-se de uma ferramenta voltada à identificação das aptidões individuais dos parâmetros desencadeadores e à hierarquização destes de forma a gerar combinações mais robustas, que produzam mapas de suscetibilidade de maior qualidade, diminuam o volume de dados utilizados e tornem o processamento de dados menos complexo (Zêzere et al. 2005).
Para isso, utilizam-se os índices Accoutability (Acc) e Reliability (RI) (Greenbaum et al. 1995), um dos instrumentos mais aplicados neste tipo de avaliação (Marques 2013), além do parâmetro AAC – Área Abaixo da Curva, que é abordado no item 2.6.2.1.
O índice Accountability contabiliza a porcentagem total de deslizamentos inseridos nas classes com densidade superior à densidade média da área de estudo, localizando assim as áreas que apresentam maior predisposição a serem atingidas pelo fenômeno estudado (Greenbaum et al 1995). Assim, o que se busca é a frequência de deslizamentos nas classes que apresentam maior controle sobre o evento considerado. Com este índice é possível saber a quantidade de eventos que está situada dentro das classes mais significativas, em relação ao total de eventos mapeados.
Onde: :(∑ (S∩Nij)(S>S)) é a área ocupada pelos deslizamentos presentes na classe j do tema
cartográfico i com densidade de deslizamentos superior à média de densidade de toda a área, e S é a área ocupada por todos os eventos cartografados ao longo da região pesquisada (Menezes 2011).
O índice Reliability é uma abordagem mais eficiente na seleção das capacidades discriminantes (Grrenbaum et al. 1995). Corresponde à densidade de deslizamentos presentes nas classes mais relevantes. Desta forma, avalia a proporção, em área, ocupada pelos movimentos cartografados nas classes que apresentam uma densidade de eventos maior que a densidade regional. Isto é, através desta fórmula é possível conhecer a área ocupada pelos deslizamentos dentro das classes significativas, por exemplo, um valor de 90% indica que apenas 10% dessa região mais significativa, isto é, acima da média regional, está livre dos fenômenos cartografados.
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Onde: :(∑ (S∩Nij)(S>S)) é a área ocupada pelos deslizamentos presentes na classe j do tema
cartográfico i com densidade de deslizamentos superior à média de densidade de toda a área, e :(∑
(Nij)(S>S)) é a área da classe j do tema cartográfico i com densidade de deslizamentos superior à média
de densidade de toda a área (Menezes 2011).
2.6.2 Validação
Em um estudo de suscetibilidade, a avaliação da capacidade preditiva do modelo é uma etapa imprescindível (Begueria 2006). Para Frattini et al. (2010), três critérios básicos devem ser atendidos para que um modelo seja aceitável: i) adequabilidade conceitual e matemática em descrever o comportamento do sistema natural; ii) robustez a pequenas alterações nos dados de base; e iii) exatidão dos dados registrados. Ainda, como espera-se que o modelo não seja perfeito, é necessário conhecer seu grau de confiança (Remondo et al. 2003b).
A validação pode ser entendida como teste da capacidade do modelo em refletir o ambiente real, avaliando sua exatidão e capacidade preditiva (Begueria 2006). Estudos sem algum tipo de validação, segundo Chung & Fabbri (2003), não apresentam nenhum valor científico e são totalmente inúteis.
De forma geral, a validação de um mapa de suscetibilidade só poderia ser efetuada com a ocorrência de novos eventos de instabilidade na área estudada (Garcia 2012). Entretanto, Chung & Fabbri (2003), descrevem artifícios para amostragem de deslizamentos, já que é inviável esperar por eventos futuros de instabilizações para se confirmar a capacidade preditiva do modelo. Esses autores, propuseram que se restrinja a utilização dos movimentos de massa cartografados e particione o inventário, de forma que parte dos eventos seja utilizada na modelagem e outra parte na avaliação dos resultados.
A partição do inventário pode se proceder em três formas: partição temporal, partição espacial e partição aleatória (Chung & Fabbri 2003). No procedimento de partição temporal, utiliza-se um inventário com a delimitação temporal das cicatrizes. Com posse destes dados divide-se o inventário em dois períodos de tempo, de forma que o modelo preditivo será gerado com as cicatrizes de um evento anterior aqueles que serão utilizados em sua validação. Desta forma, o modelo estará apto a estimar a probabilidade de ocorrência de eventos de instabilidade futuros em um determinado espaço de tempo. No procedimento de partição espacial, toda a área é dividida em duas, de forma que uma
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metade, com as respectivas cicatrizes que nela foram catalogadas, é utilizada na construção do modelo e a segunda metade, com suas cicatrizes, são utilizadas na validação. Já o procedimento de partição aleatória, como o próprio nome diz, divide o inventário aleatoriamente sem considerar questões espaciais ou temporais (Figura 2.5).
Figura 2.5 - Exemplificação da partição aleatória. Adaptado de Barella (2016)
2.6.2.1 Taxa de predição e taxa de sucesso
As curvas de sucesso e predição resultam da integração de porcentagens acumuladas dispostas em ordem decrescente entre os níveis de suscetibilidade gerados pelo modelo e os sítios considerados instáveis pelo inventário de cicatrizes (Chung & Fabbri 1999)
A curva expressa a fração da área necessária para justificar determinada porcentagem de instabilizações (Garcia 2012). Tratam-se de gráficos (Figura 2.6) que apresentam em termos percentuais a área de estudo em ordem decrescente de suscetibilidade no eixo das abscissas e a distribuição acumulada de área com deslizamentos no eixo das ordenadas (Oliveira 2012).
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Figura 2.6 – Exemplo de gráfico de uma curva de sucesso ou predição (Oliveira 2012).
A diferença entre as curvas de sucesso e predição está na parcela do inventário utilizada (Sterlacchini et al. 2011). Na curva de sucesso tem-se uma avaliação do resultado entre o modelo e os dados que o geraram, já a curva de predição representa a capacidade do modelo de prever um acontecimento futuro em espaço de tempo indefinido (Zêzere 2006, Chung & Fabbri 2008), já que são utilizados dados diferentes daqueles empregados na construção do modelo. Logo, espera-se que a curva de sucesso seja sempre superior à de predição (Chung & Fabri 2003). Para Barella (2016), pode- se assumir que curvas semelhantes atestam a existência de uma correlação predominante entre as características e as cicatrizes, além de indicar que a partição de dados foi adequada.
Para a visualização da capacidade global do modelo, utiliza-se o método quantitativo denominado Área Abaixo da Curva (Garcia et al. 2007), o qual calcula a área situada entre as curvas de sucesso ou predição e o eixo das abscissas, assumindo que estas são compostas por pequenos segmentos de reta. Os valores atingidos por este cálculo variam entre 0 e 1 (Begueria 2006), que equivalem respectivamente a uma capacidade preditiva péssima e ótima.
Equação utilizada para cálculo da área abaixo da curva.
Onde: (Li – Li +1) designa a amplitude da classe disposta no eixo das abscissas (altura do
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Estas taxas permitem avaliar credibilidade das inter-relações entre fatores condicionantes, a eficácia do modelo utilizado e a confiabilidade da predição (Fabbri et al. 2002). A Figura 2.7 apresenta um fluxograma da sequência de procedimentos utilizados na construção do modelo.
Figura 2.7 - Procedimentos de cálculo das taxas de sucesso e predição. Adaptado de Garcia (2012).
Por fim, os resultados devem ser confrontados com limites de aceitação (Guzzetti et al. 2006) para verificar a qualidade do modelo (Tabela 2.6).
Tabela 2.6 - Limiares de classificação de modelos através da área abaixo da curva. Adaptado de Guzzetti (2005).
Classificação AAC
Excelente ou extremamente satisfatório >0,9
Boa 0,8 - 0,9
25
CAPÍTULO 3
ÁREA DE ESTUDO
3 ÁREA DE ESTUDO
A área de estudo localiza-se na região central do município de Nova Lima / MG, especificamente na bacia hidrográfica do ribeirão dos Macacos (Figura 3.1). Essa região é marcada pelo conflito de interesses entre as questões ambientais, visto que constitui um dos principais mananciais da Região Metropolitana de Belo Horizonte – RMBH e por outro lado apresenta uma expressiva concentração de atividades de mineração (Davis et al. 2005).
Nova Lima se localiza na RMBH e tem seus limites compartilhados com seis municípios: Sabará, ao norte; Raposos, ao nordeste; Rio Acima, ao leste; Itabirito, ao sul; Brumadinho, ao oeste; e Belo Horizonte, ao noroeste. Segundo IBGE (2017), a população estimada do município de Nova Lima é de 92.178 habitantes, que distribuída pelo seu território de 429 km² contabiliza uma densidade demográfica de 214,9 habitantes/km².
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A bacia hidrográfica do ribeirão dos Macacos abrange uma área de aproximadamente 131 km² e é interceptada pela rodovia BR-040, em seu extremo oeste, nas proximidades do bairro Jardim Canadá, e pela MG-030, em seu extremo leste, nas proximidades do bairro Honório Bicalho. A região central da área é cortada por esparsas vias não pavimentadas.
3.1 GEOLOGIA
A área de estudo posiciona-se no Quadrilátero Ferrífero. Alkmim e Marshak (2008) identificam quatro unidades pré-cambrianas, representadas por quatro grupos litoestratigráficos principais (Figura 3.2): i) Complexos metamórficos arqueanos, compostos por ganisses, migmatitos e granodioritos; ii) Supergrupo Rio das Velhas também arqueano, formado por greenstones e unidades metassedimentares de grau metamórfico médio a baixo; iii) Supergrupo Minas, paleoproterozóico, que consiste em rochas metassedimentares também de médio a baixo grau metamórfico; iv) o Grupo Itacolomi, composto por metarenitos e metaconglomerados. Existem também dois grupos rochas intrusivas que cortam o Supergrupo Minas. O primeiro consiste em pequenos corpos de granito ou veios de pegmatitos que localmente cortam as rochas mais novas do Supergrupo Minas. O segundo compreende diques máficos posteriores ao Grupo Itacolomi.
27
Silva (2005), a partir da compilação dos principais trabalhos efetuados no Quadrilátero Ferrífero, apresenta um mapa geológico com escala 1:50.000, com base vetorial, que abrange toda a área de estudo (Figura 3.3).
Figura 3.3 - Mapa geológico da bacia hidrográfica do ribeirão dos Macacos. Adaptado de Silva (2005). Este mapa não utiliza referência estratigráfica de cores.
28 3.1.1 Estratigrafia
A Tabela 3.1 traz a descrição dos componentes litoestratigráficos presentes na área.
Tabela 3.1 - Descrição dos componentes litoestratigráficos recorrentes na bacia do Ribeirão dos Macacos. Adaptado de Silva (2005).
Idade Grupo litoestratigráfica Unidade Descrição
C
en
oz
ói
co
Depósitos aluviais recentes Material inconsolidado constituído de areia, silte e argila misturado com matacões de formação ferrífera, seixos de quartzo, quartzito, etc. Depósitos aluviais
antigos Depósitos lacustres e de enchimento de vales: argila e grãos de quartzo, hematita e limonita Depósitos aluviais
antigos Argila
Depósitos aluviais
antigos Bauxita
Depósitos
coluviais Matacões de hematita; matacões, calhaus e seixos de hemtatita em solo aluvial Depósitos elúvio-
coluviais Fragmentos de itabirito e hematita compacta, cimentandos por limonita (canga) Coberturas detrito-
lateríticas Solo laterítico, material areno-argiloso, concreções ferruginosas e frequentes fragmentos de quartzo Coberturas detrito-lateríticas Níveis enriquecidos em óxido de ferro através de concentrações supergênicas e fraturas e falhas com concreções feruginosas
Pa le op ro te ro zó ic o G ru po It ab ir a Formação Gandarela
Dolomito, calcário magnesiano, itabirito dolomítico e filito dolomítico e argiloso, indiferenciados. Intercalações de hematita (h), mármore (mm), zonas manganesíferas (mn) e itabirito dolomítico (it) Formação Cauê
Itabirito hematítico e mganetítico indiferenciados. Localmente, na parte superior da formação ocorre itabirito ocráceo e rocha dolomítica meteorizada (itd). Intercalações de corpos de hematita compacta
e pulvurulenta (h), zonas mangnesíferas (mn) e dolomito (cd)
G ru po C ar aç
a Formação Batatal Filito cinza escuro de granulação fina
Formação Moeda Quartzito, conglomerado e filito subordinado. Predominantemente quartzitos (mcm1 e mcm3), localmente separados por filito (mcm2)
N eo ar qu ea no G ru po N ov a L ima Unidade Córrego do Sítio
Mica-quartzo xisto e quartzo-micaxisto com alguma clorita, carbonato e pirita, localmente, com grande incidência de xisto grafitoso. Delgados níveis de formação ferrífera (ff), quartzito (qt),
quartzo-carbonato-clorita xisto (lapa seca - ls), talco xisto (tx).
M es oa rq ue an o Unidade Mestre Caetano
Plagioclásio-sericita-clorita-quartzo xisto, carbonato-quartzo micaxisto e xisto grafitoso. Corpos individualizados de quartzo- carboanto-clorita xisto (lapa seca - ls), formação ferrífera (ff) e talco
xisto (tx). Unidade Morro
Vermelho
Clorita-tremolita/actinolita xisto, clorita xisto, plagioclásio-carbonato-clorita xisto, sericita-quartzo xisto, quartzo micaxisto com fragmentos de minerais e rochas, quartzo-clorita xisto e hidrotermalitos.
Corpos expressivos de foramção ferrífera (ff), e, delgados níveis de metachert (mch), xisto grafitoso (xg) e talco-sericita-clorita xisto (tx).
Complexo Córrego
dos Boiadeiros Serpentinitos (A3cbsp), metagabros (A3cbmg) e esteatitos (A3cbet)
Unidade Ouro Fino plagioclásio-epidoto-actinolita xisto, tremolita/actinolita xisto. talco-clorita xisto, serpentinito Corpos Clorita xisto, carbonato-plagioclásio-quartzo-mica-clorita xisto, tremolita-carbonato-talco xisto, individualizados de formação ferrífera (ff), clorita-talco xisto (tx) e xisto grafitoso (xg). Grupo Nova Lima Xisto metassedimentar, xisto metavulcânico e filito
In de te rm in ad a
29 3.1.2 Geologia estrutural
O Quadrilátero Ferrífero posiciona-se no extremo sudeste do Cráton do São Francisco (Almeida 1977), consolidado ao final do Ciclo Transamazônico e limitado por cinturões orogênicos brasilianos. As principais estruturas que se encontram na área de estudo ou em suas adjacências (Figura 3.4) são o anticlinal da serra do Curral, a falha Bem-Te-Vi e a falha São Vicente. A falha Bem-Te-Vi constitui uma zona de cisalhamento simples, contracional, dúctil, de baixo ângulo, caracterizada por estreita faixa de milonitos. A falha de empurrão São Vicente é uma zona de cisalhamento dúctil, compressional, marcada por zonas de milonitos. Já o anticlinal da Serra do Curral, é uma grande dobra assimétrica, vergente para NW (Alkmim e Marshak 1998, Baltazar & Zucchetti 2000).
- Dobras: 1 - Sinclinal Piedade, 2 - Homoclinal Serra do Curral, 3 - Anticlinal da Serra do Curral, 4 - Sinclinal Moeda, 5 - Sinclinal Dom Bosco, 6 - Anticlinal de Mariana, 7 – Sinclinal Santa Rita, 8 - Anticlinal Conceição, 9 - Sinclinal Gandarela, 10 - Sinclinal Vargem do Lima, 11 - Sinclinal dos Andaimes.
- Complexos granito-gnáissicos: 12 - Belo Horizonte, 13 - Bonfim, 14 - Bação, 15 - Santa Bárbara, 16 - Caeté.
- Falhas: 17 - Bem-Te-Vi, 18 – São Vicente, 19 - Raposos, 20 - Caeté, 21 - Cambotas, 22 - Fundão, 23 - Água Quente, 24 - Congonhas, 25 - Engenho. Cidades: BH - Belo Horizonte, CC - Cachoeira do Campo, IT - Itabirito, NL - Nova Lima, CA - Caeté, CG - Congonhas, OP - Ouro Preto.
Figura 3.4 - Mapa das principais feições estruturais do Quadrilátero Ferrífero com destaque para abacia do ribeirão dos Macacos contornada em vermelho. Modificado de Chemale et al. (1994).
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3.2 HIDROGRAFIA
A bacia hidrográfica do ribeirão dos Macacos (Figura 3.5), sub-bacia do rio das Velhas, que por sua vez compõe a bacia do rio São Francisco. Se localiza, em sua totalidade, dentro dos limites do município de Nova Lima e percorre uma distância de aproximadamente 25 km e um desnível de 695 m, desde a sua nascente, a uma cota de 1420 m, até sua foz no rio das Velhas, a uma cota de 725 m (Figura 3.6). Sua vazão média mensal (Tabela 3.2), considerando-se de setembro/2002 a outubro/2003, foi de 0,74 m³/s, com medidas tomadas próximo a sua confluência com o rio das Velhas (Davis et al. 2005).
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Figura 3.6 - Perfil longitudinal do ribeirão dos Macacos. Adaptado de Davis et al. (2005)
Tabela 3.2 - Vazões médias mensais do ribeirão dos Macacos. Adaptado de Davis et al. (2005) Vazões médias mensais (m³/s) - Ponte MG-030 - Ano 2002/2003
out nov dez jan fev mar abr mai jun jul ago set 0,6 0,7 1,4 1,2 1,0 1,1 0,8 0,6 0,5 0,5 0,3 0,2
3.3 PLUVIOSIDADE
Davis et al. (2005), a partir de dados coletados em 18 estações entre os anos de 1970 e 2000, apresenta uma média mensal de precipitação para a região que engloba a área de estudo (Figura 3.7). A partir destes dados nota-se que os meses de maior precipitação (>200mm) concentram-se no intervalo entre novembro e março. Estes autores ainda informa os dados da estação represa do Miguelão, excepcionalmente próxima à bacia do ribeirão dos Macacos, onde verificou-se que entre os anos de 1976 e 2001 a média de precipitação anual foi de 1666,7mm (Figura 3.8).
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Figura 3.7 - Precipitações médias mensais. Adaptado de Davis et al. (2005).
Figura 3.8 - Hietograma anual da estação pluviométrica da represa do Miguelão. Adaptado de Davis et al. (2005).
3.4 PEDOLOGIA
Shinzato & Carvalho Filho (2005) apresentam um mapeamento em escala 1:50.000 que abrange a área conforme a Figura 3.9. Desta forma são apresentadas, em nível de subordem, as classes de solo identificadas na bacia do ribeirão dos Macacos (Tabela 3.3).
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Figura 3.9 - Mapa pedológico da área de estudo. Adaptado de Shinzato & Carvalho Filho (2005).
Tabela 3.3 - Descrição das classes pedológicas recorrentes na área. Adaptado de Shinzato & Carvalho Filho (2005).
Tipo Descrição
Argissolos Compreendem solos minerais, não hidromórficos, que apresentam horizonte B textural, com baixa atividade da fração argila, subjacente a horizonte A ou E. São solos em geral profundos e bem drenados, com sequência de horizontes A, Bt, C ou A, E, Bt, C. Os
Cambissolos
Compreendem solos minerais não hidromórficos que apresentam horizonte B
incipiente, subjacente a horizonte A de qualquer tipo ou a horizonte hístico com menos de 40 cm de espessura. Distinguem-se pelo baixo grau de desenvolvimento
pedogenético, o que, em geral, condiciona uma forte influência dos materiais de origem sobre as características dos solos.
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Latossolos
Compreendem solos minerais, não hidromórficos, com horizonte B latossólico imediatamente abaixo de qualquer um dos tipos de horizonte A. São solos em avançado estágio de intemperização, muito evoluídos, resultante de enérgicas transformações no material constitutivo. São normalmente muito profundos, com espessura do solum em geral superior a dois metros, de elevada permeabilidade e comumente bem a acentuadamente drenados. Apresentam sequência de horizontes do tipo A, Bw, C, com reduzido incremento de argila em profundidade. São solos com elevada porosidade, excelente permeabilidade interna, o que garante uma maior resistência aos processos erosivos
Neossolos Compreendem solos minerais pouco desenvolvidos, caracterizados pela ausência de horizonte B diagnóstico
3.5 GEOMORFOLOGIA
A bacia do Ribeirão dos Macacos posiciona-se no Quadrilátero Ferrífero, uma estrutura muito complexa de cadeia dobrada, cujas camadas de quartzitos e itabiritos desenharam um sistema quadrangular de cristas, em posição topográfica dominante com relação às depressões alveolares, abertas nos granitos, gnaisses e xistos, entre outras rochas (Medina et al. 2005). Destaca-se uma ampla distribuição de couraças detrítico-lateríticas (cangas), tanto no topo das superfícies aplainadas, quanto em diversos níveis das vertentes (Varajão 1988).
Regionalmente apresenta desníveis acentuados, causados por movimentos tectônicos, de forma que todo o conjunto se encontra soerguido, com altitudes entre 900 e 1000m, com pontos que podem superar os 1500m como, por exemplo, na serra do Caraça, que ultrapassa os 2000 m (Medina et al. 2005).
Já para Varajão (1991), as províncias geomorfológicas do Quadrilátero Ferrífero são condicionadas pelas condições estruturais, nas quais variações na declividade das vertentes e, sobretudo, variações altimétricas se relacionam a variações litológicas. Assim sendo, as cristas das serras, sustentadas por quartzitos e coberturas lateríticas destacam-se, por erosão diferencial, e demarcam as bordas do quadrilátero.
A Figura 3.10 mostra as unidades morfoestruturais da bacia do ribeirão dos Macacos, caracterizadas por apresentarem um conjunto de formas de relevo relativamente homogêneas (sistemas de colinas, morros, serras, montanhas, escarpas, rampas de colúvio). As unidades de relevo foram definidas por meio de informações obtidas em trabalhos de campo, ou extraídas da análise de cartas