De acordo apresentado no capítulo anterior, foram utilizados durante o estudo 6 fatores de predisposição: Inclinação das Vertentes, Geomorfologia, Orientação das Vertentes, Pedologia, Geologia e Curvatura das Vertentes. Esses fatores foram escolhidos de acordo com as bases cartográficas, com escala razoável, disponíveis na região. Em relação ao inventário, foram efetuadas 3 partições distintas, com as quais se executou todo o procedimento da análise estatística, de forma que ao final optou-se aquela que apresentou os resultados mais precisos e a menor diferença entre as curvas de sucesso e predição.
Os valores informativos de cada fator de predisposição são apresentados na Tabela 5.7, a partir dos quais se baseou a álgebra de mapas. É notável que a área abaixo da curva dos parâmetros Inclinação das Vertentes e Geomorfologia apresentaram uma Área Abaixo da Curva - AAC acima de
56
0,8, ou seja, esses fatores de predisposição, mesmo se utilizados independentemente podem gerar modelos muito satisfatórios (Guzzetti 2005).
Tabela 5.7 - Valor informativo (VI) e Área Abaixo da Curva (AAC) dos fatores de predisposição utilizados no estudo.
Inclinação das
vertentes Geomorfologia Pedologia Geologia Curvatura das vertentes
Classe VI Classe VI Classe VI Classe VI Classe VI
UI 05 -4,060 UGM 01 -1,496 UP 01 -0,578 UL 01 -1,598 VC 0,592 UI 10 -3,423 UGM 02 0,524 UP 02 1,875 UL 02 0,778 VL -1,079 UI 15 -2,713 UGM 03 0,253 UP 03 -5,593 UL 03 0,584 VV -0,393 UI 20 -1,179 UGM 04 -1,935 UP 04 -1,035 UL 04 -0,167 LC -0,316 UI 25 -0,222 UGM 05 -4,115 UP 05 -0,273 UL 05 -4,212 LL -2,819 UI 30 0,703 UGM 06 2,389 UP 06 -5,594 UL 06 -2,642 LV -1,351 UI 35 1,401 UGM 07 -4,117 UP 07 -5,591 UL 07 -2,832 CC 0,684 UI 40 1,692 UGM 08 -4,116 UP 08 -5,592 UL 08 1,323 CL -0,808 UI 45 1,883 - - - - UL 09 -0,289 CV -0,128 UI 50 1,863 - - - - UL 10 -4,210 - - UI 55 2,043 - - - - UL 11 -4,211 - - UI 60 2,317 - - - - UL 12 1,169 - - UI 65 2,639 - - - - UL 13 -4,178 - - UI 70 3,555 - - - - UI 75 4,179 - - - - UI 80 -4,062 - - - - UI 83 -4,061 - - - -
AAC 0,859 AAC 0,823 AAC 0,760 AAC 0,737 AAC 0,679
A partir da análise da tabela Tabela 5.7 pode-se perceber, a partir do método estatístico do valor informativo, que os parâmetros mais influentes no desenvolvimento do processo investigado residem em encostas com inclinações compreendidas entre 25° (UI 30) e 75° (U 75), geralmente associados às unidades geomorfológicas de escarpas (UGM 02), serras (UGM 03) e esporões (UGM 06). Destaca-se que as unidades com inclinação superior a 50°, ainda que apresentem índices de VI muito altos, são regiões de abrangência limitada, não ultrapassando 0,5% da área total. Com relação a geologia os índices de VI mais elevados para as UL 08 (rochas dolomíticas) e UL 12 (Laterita – Domínio SGRV) são inesperados, já que comumente os deslizamentos estariam associados aos xistos e filitos. Porém, por fatores distintos, esses valores são cabíveis para a bacia do ribeirão dos Macacos. A UL 08 encontra-se associada ao relevo de escarpas e apresenta encostas com alta declividade que juntamente com as características geotécnicas fez com que essa unidade apresentasse a maior densidade de deslizamentos. Já na UL 12, os corpos mapeados são pontuais, de pequenas dimensões e com área total pouco expressiva, porém onde ocorrem, tendem a formar uma quebra acentuada no relevo com encostas mais íngremes. Nestas encostas, diversos deslizamentos foram catalogados e devido a imprecisão do mapa geológico, parte dos polígonos que delimitam os deslizamentos fazem
57
intersecção com a UL 12, o que associado a sua pequena área criou uma alta densidade de deslizamentos.
Os parâmetros utilizados na Análise de Sensibilidade são destacados na Tabela 5.8, que exibe os valores Accountability (Acc), Reliability (Rl) e Área Abaixo da Curva (AAC), além da hierarquização dos valores encontrados. A partir da média alcançada por cada fator de predisposição, da menor para a maior, se definiu a ordem de integração (Tabela 5.8).
Tabela 5.8 - Relevância dos fatores segundo a ordem de integração dada pela média da classificação dos parâmetros de acordo com os índices Accountability (Acc), Reliability (Rl) e Área Abaixo da Curva (AAC) acoplada à concepção estatística do Valor Informativo. A) Índices de cada fator de predisposição; B) Hierarquização dos parâmetros.
A)
Parâmetros analisados Acc (%) Rl (%) AAC
Geomorfologia 88,41 1,74 0,82
Inclinação das vertentes 79,76 0,78 0,86
Pedologia 54,43 1,37 0,76
Geologia 75,22 0,42 0,74
Curvatura das vertentes 60,53 0,40 0,68
B)
Parâmetros analisados Hierarquização dos Parâmetros Integração Ordem de
Acc Rl AAC Média
Geomorfologia 1 1 2 1,3 1
Inclinação das vertentes 2 3 1 2,0 2
Pedologia 5 2 3 3,3 3
Geologia 3 4 4 3,7 4
Curvatura das vertentes 4 5 5 4,7 5
A álgebra de mapas utilizada na aplicação das técnicas estatísticas, foi realizada com adição sucessiva de cada Fator de predisposição, conforme a ordem de integração supracitada. Considerando que foram empregados 5 fatores e a soma é realizada fator a fator, tem-se a execução de 4 análises, conforme a Tabela 5.9. Vale destacar que a Orientação das Vertentes, embora tenha sido utilizada durante o desenvolvimento do estudo, acabou sendo excluída do modelo final por motivos que são abordados adiante.
Tabela 5.9 - Ordem de integração com discriminação dos fatores de predisposição acrescidos em cada análise.
Identificação Fatores de predisposição
Análise 1 Geomorfologia + Inclinação das vertentes
58
Análise 3 Geomorfologia + Inclinação das vertentes + Pedologia + Geologia
Análise 4 Geomorfologia + Inclinação das vertentes + Pedologia + Geologia + Curvatura das vertentes
Para cada uma dessas análises foi realizada a validação do modelo, onde se calculou a taxa de sucesso e de predição (Tabela 5.10). Como já mencionado anteriormente, os resultados da taxa de sucesso refletem o grau de ajuste de cada simulação às variáveis que lhe deram origem e a taxa de predição confronta o modelo, a cada simulação, com novos dados, ou seja, atesta sua capacidade de previsão. Já que na taxa de predição são usados novos dados, não utilizados na construção do modelo, é esperado que este índice seja menor que o da taxa de sucesso. Ainda, uma baixa diferença entre essas taxas ateste uma boa partição do inventário e um modelo mais confiável. Logo, com base na Tabela 5.10, pode-se perceber que a ambas as taxas se elevam com a inserção continua dos fatores de predisposição e a defasagem entre elas tende a aumentar a cada inclusão, com exceção da Análise 2. A Análise 4, que derivou da combinação cartográfica de todos os fatores de predisposição empregados, apresentou as maiores taxas de sucesso e de predição e a maior defasagem. Todavia, essa simulação configura um modelo de boa qualidade, visto que a magnitude dessa diferença é muito baixa.
Tabela 5.10 - Comparação entre as AACs das Taxas de Sucesso e Predição obtidas a cada análise.
Identificação Taxa de Sucesso (AAC) Taxa de Predição (AAC) Média (AAC) Defasagem (AAC) Análise 1 0,911 0,904 0,908 0,007 Análise 2 0,921 0,918 0,919 0,003 Análise 3 0,930 0,920 0,925 0,011 Análise 4 0,937 0,923 0,930 0,014
A definição das classes de suscetibilidade baseia-se na parcela de deslizamentos que se espera prever. Na classificação utilizada a porcentagem de deslizamentos foi agrupada em 85%, 10% e 5%, referentes às classes de alta, média e baixa suscetibilidade, respectivamente (Tabela 5.11). Assim, por exemplo, espera-se que nas áreas definidas como de alta suscetibilidade ocorram 85% dos deslizamentos cadastrados (grupo de treino) e futuros (grupo de teste).
Tabela 5.11 - Evolução das taxas de sucesso e predição perante a adição de novos fatores de predisposição com a porcentagem em área ocupada por cada classe de suscetibilidade.
Ident. Sucesso Taxa de (AAC)
Suscetibilidade
(% em área) Predição Taxa de (AAC)
Suscetibilidade (% em área)
59
Análise 1 0,911 17,3% 13,8% 68,9% 0,904 21,7% 27,8% 50,4% Análise 2 0,921 18,1% 13,7% 68,2% 0,918 18,1% 19,5% 62,4% Análise 3 0,930 14,5% 15,5% 70,0% 0,920 13,7% 39,3% 47,1% Análise 4 0,937 14,7% 10,4% 74,9% 0,923 14,5% 36,9% 48,7%
A partir desse ponto, destaca-se a variação dos índices observados nas análises 3 e 4, onde ocorre um aumento da área classificada como de alta suscetibilidade. Isso indica que, apesar da AAC ter aumentado, o que tende a sugerir uma simulação mais robusta, o modelo não apresentou, como era esperado, uma restrição na definição das áreas de maior suscetibilidade. Essa incongruência acontece devido a variações no formato da curva, que podem ser verificadas através de análises pormenorizadas ao longo das curvas produzidas. Em outras palavras, a retração encontrada na classe de alta suscetibilidade da Análise 3 e o alargamento da mesma classe na Análise 4 é resultado das variações pontuais encontradas ao da curva de predição (Figura 5.8). Nesse sentido, na Figura 5.8 pode-se observar uma alteração no comportamento das curvas de predição na proximidade da proporção de previsão de 85%, o que justificaria a alteração apresentada nas classes de alta suscetibilidade.
Figura 5.8 - Curvas de sucesso referentes às análises 3 e 4. As setas vermelhas indicam locais onde a análise 3 apresenta um resultado superior à análise 4. A linha verde indica o limite da classe de alta suscetibilidade (85%).
Durante a construção do inventário, notou-se uma grande tendência de catalogação de deslizamentos posicionados em encostas voltadas para sul e adjacências (sudoeste e sudeste), principalmente aqueles mais antigos, com algum tipo de cobertura vegetal já estabelecida (Tabela
60
5.12). Diante dessa constatação, buscou-se verificar se na área existe algum indicador que comprovasse essa predisposição na ocorrência de deslizamentos.
Tabela 5.12 - Tabela com tendências dos deslizamentos catalogados e agrupados, com referência no centroide, por orientação das encostas.
Orientação
da vertente intervalo de azimute deslizamentos Nº de % Inclinação média Desvio Padrão da Inclinação
SE-S-SW 112,5° - 247,5° 175 55,9% 19,9° 10,5°
NW-N-NE 292,5° - 67,5° 70 22,4% 17,6° 9,5°
Outros (E - W) - 68 21,7% 18,9° 9,3°
De fato existe uma diferença nesses grupos, já que as encostas voltadas para sul, sudeste e sudoeste têm uma inclinação média maior que a média das áreas que apresentam outras direções (Tabela 5.12), porém não foi identificado o fator que a controla essa característica.
Já que estruturas geológicas não foram incluídas na análise estatística, decidiu-se por efetuar uma análise visual da direção de mergulho das estruturas geológicas planares (acamamento e foliação metamórfica), o que poderia indicar a possibilidade de desconfinamento das encostas. Todavia, essa inspeção visual não mostrou indicativos suficientes para evidenciar a influência das descontinuidades sobre o processo investigado.
Por fim, decidiu-se por analisar a direção de insolação presente na área de estudo e que pode influenciar a distribuição da vegetação e o teor de umidade no solo (van Westen et al. 2008 e Corominas et al. 2014), além de contribuir para a qualidade das imagens aéreas/orbitais (Rogers & Doyle 2003). Com relação a vegetação, não foi observada qualquer tendência relacionada a direção das encostas e no que diz respeito ao teor de umidade, não foram efetuados estudos. Já com relação às imagens aéreas/orbitais foi verificado que as encostas voltadas para sul e adjacências, sempre tem uma resposta superior com relação a retratação de estruturas superficiais.
A bacia do ribeirão dos Macacos está posicionada a uma latitude de aproximadamente 20,1° sul e, considerando que durante o ano o sol incide verticalmente (zênite) entre as latitudes de 23,5°N e 23,5°S (Astrosociety 2017), foi possível inferir quedurante 92,8% do ano o sol incidirá uma maior componente direcional de norte para sul. Isso significa, que a iluminação atinge de forma oblíqua as encostas voltadas para sul e de forma direta as encostas voltadas para norte (Figura 5.9).
61
Figura 5.9 - Direção de incidência da luz solar entre os solstícios de inverno e verão, na bacia do ribeirão dos Macacos. Durante a maior parte do trajeto do sol relativo a terra (92,8%) a luz atingirá a área de estudo com maior obliquidade nas encostas voltadas para sul, reforçando a visualização das estruturas superficiais.
Mesmo quando incide de sul para norte no solstício de verão, a inclinação é de baixo ângulo, quase perpendicular à tangente da Terra na área, gerando imagens de qualidade inferior para o sensoriamento remoto (Figura 5.10). Portanto, as imagens captadas nas proximidades do solstício de inverno são as mais representativas, mas ainda assim omitem as estruturas superficiais nas vertentes voltadas para norte. Ainda que nessa abordagem se possa considerar a influência horário em que a imagem foi capturada, é possível afirmar que de modo geral, numa análise de imagens aéreas/orbiatis, sempre haverá a tendência de identificação de movimentos nas encostas voltadas para sul.
62
Figura 5.10 - Visualização das diferentes respostas de uma imagem orbital nas estações de verão e inverno (hemisfério sul). Nas imagens da esquerda, próximo ao solstício de verão, o sol incide perpendicularmente, ou com baixo ângulo em relação à tangente da Terra na bacia do ribeirão dos Macacos e tende a omitir as estruturas superficiais, devido à ausência de sombreamento. Nas imagens da direita, próximo ao solstício de inverno, ocorre um “realce” das estruturas superficiais, mas apenas nas encostas voltadas para sul. Fonte: Google Earth Pro
Ainda que se tenha efetuado duas etapas de verificação de campo, o inventário foi majoritariamente traçado com bases em sensoriamento remoto, visto que extensas áreas são propriedades privadas, principalmente condomínios e mineradoras, e os acessos são escassos em diversos pontos. Diante dessas observações, optou-se por retirar o fator de predisposição “Orientação das vertentes” devido à tendência do inventário em atribuir um grande peso às vertentes voltadas para sul e/ou direções adjacentes, fazendo com que as vertentes voltadas para norte, e adjacências, apresentassem pixels com valores informativos mais atenuados, enquanto as vertentes voltadas para sul, sudeste e sudoeste, prevalecessem altos índices de valor informativo, o que pode ser observado no mapa de suscetibilidade apresentado Erro! Fonte de referência não encontrada..
63
Figura 5.11 - Mapa de suscetibilidade com a utilização do fator de predisposição "Orientação das vertentes". Nele é possível verificar a tendência do modelo em atribuir uma maior suscetibilidade em vertentes voltadas para S, SE e SW.
O modelo final integra os parâmetros geomorfologia, inclinação das vertentes, pedologia, geologia e curvatura das vertentes. Nele as zonas de alta suscetibilidade se concentram nas porções noroeste, oeste e centro-sul do terreno e em sua totalidade, ocupam 14,5% do território (Erro! Fonte de referência não encontrada.).
62
Figura 5.12 - Mapa final de suceptibilidade a deslizamentos obtido por meio do método do valor informativo com unidades de terreno de 5m² e considerando o grupo de teste do inventário.
63