Suscetibilidade a escorregamentos rasos a partir de parâmetros morfométricos e dos modelos SHALSTAB e do Valor Informativo

Abstract

Escorregamentos rasos são processos naturais recorrentes na região das escarpas da Serra do Mar, no sudeste do Brasil, que podem configurar riscos para a sociedade caso estas encostas sejam ocupadas. O objetivo deste artigo foi comparar o desempenho da análise de suscetibilidade a escorregamentos rasos utilizando parâmetros morfométricos e os modelos SHALSTAB e Valor Informativo. A área de estudo foi a bacia do rio Gurutuba, no município de Itaoca (São Paulo), selecionada devido à grande quantidade de escorregamentos rasos deflagrados após chuvas intensas em 2014. A comparação entre os modelos foi feita utilizando a taxa de sucesso e a matriz de contingência. O modelo do Valor Informativo apresentou melhor desempenho, classificando as áreas instáveis mais de acordo com o inventário de cicatrizes, enquanto o modelo SHALSTAB indicou como instáveis zonas sem ocorrência de cicatrizes. Estes resultados são relevantes para o planejamento da região, que não possui estudos deste tipo.

Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: A Review

“…One publication compared the SHALSTAB model and the informative value approach in São Paulo state. The results suggested that the informative value approach shows better performance than SHALSTAB [26]. However, further analysis should be carried out in other regions of Brazil for comparison.…”

“…In general, slope stability models use hydrological, geomorphic and geotechnical input parameters, computation of safety factors (SFs), and in some cases they enable the construction of susceptibility scenarios based on rainfall thresholds [49]. SHALSTAB was the most frequently applied model [26][27][28]31,38,[48][49][50][51]. It is a physically-based digital terrain model for mapping slope stability potentially related to landslides [56].…”

“…The first paper that applied statistical validation methods was published in 2015 [52]. Between 2015 and 2021, 27 articles were published and 15 out of them applied cross tabulation [36,52], success curve [26], AUC [14,16,25,35,40,42], ROC [43,46], or AUC/ROC [15,34,44,45] to validate the susceptibility maps. Two publications mentioned validation curves, but did not provide details about them [13,50].…”

“…The study areas of each publication were analyzed based on the federal state of occurrence. Out of the 33 studies analyzed, 19 of them were in the southeast region, in the states of São Paulo (10) [15,[25][26][27][28][29][30][31][32][33], Rio de Janeiro (7) [12,[34][35][36][37][38][39], Minas Gerais (2) [16,40], and Espírito Santo (1) [41]. The remaining 14 were in the south region, in Rio Grande do Sul (8) [14,35,[42][43][44][45][46][47], Santa Catarina (4) [13,[48][49][50], and Paraná (2) [51,52] (Figure 3).…”

Análise de parâmetros geomorfológicos na suscetibilidade a escorregamentos no sudeste brasileiro

“…As avaliações de suscetibilidade a escorregamentos podem ser realizadas a partir de diversos métodos (ALEOTTI & CHOWDHURY 1999, GUZZETTI et al 1999, COROMINAS et al 2014, REICHENBACH et al 2018. No Brasil, modelos estatísticos já foram aplicados para análise da suscetibilidade, em escala de bacia hidrográfica e/ou recortes municipais (DIAS et al 2018, BARELLA et al 2019, BONINI et al 2020, BRAGAGNOLO et al 2020, CANAVESI et al 2020, EIRAS et al 2021. Entretanto, há menos estudos que aplicaram alguma técnica quantitativa para mensurar e definir a influência de cada parâmetro sobre os modelos e, assim, determinar quais são os principais fatores condicionantes dos escorregamentos.…”