Suscetibilidade a escorregamentos na bacia hidrográfica do médio/alto Rio Taquari-Antas, RS: utilização de técnicas de machine learning
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Data
2024-02-16Autor
Sampaio, Francisco Monte Alverne de Sales 
Primeiro orientador
Robaina, Luís Eduardo de Souza
Metadata
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Escorregamentos planares são um tipo de movimento de massa que pode causar desastres naturais com impactos econômicos e perdas de vidas. O aumento desses eventos está associado ao crescimento populacional e à urbanização desordenada. No Brasil, escorregamentos resultaram em 3.758 mortes entre 1988 e 2022. O mapeamento da suscetibilidade a escorregamentos planares é vital para prevenção e mitigação destes desastres, e as técnicas de machine learning, como o Modelo de Máxima Entropia (MAXENT), por exemplo, tem possibilitado a análise e manipulação de grandes volumes de dados, produzindo resultados rápidos e com altos níveis de acurácia, tornando-se ferramenta valiosa para minimizar danos em áreas propensas a escorregamentos. Este estudo buscou mapear a suscetibilidade a escorregamentos na bacia do médio/alto Rio Taquari/Antas (SMARTA) usando o MAXENT. Para isto, dividiu-se o trabalho em cinco etapas: i) pesquisa bibliográfica, ii) organização da base cartográfica, iii) identificação de cicatrizes, iv) identificação dos fatores condicionantes, e v) mapeamento da suscetibilidade a escorregamentos. Para identificar as cicatrizes de escorregamentos planares entre o período de 2000 e 2022, usou-se dois métodos: o primeiro envolveu a pesquisa em jornais com critérios definidos e coleta sistemática de dados e o segundo, utilizou a interpretação visual de imagens de satélite disponíveis no software Google Earth Pro. Posteriormente, realizou-se a análise dos fatores condicionantes a escorregamentos na SMARTA usando os seguintes planos de informação: i) declividade; ii) distância para rios de primeira ordem; iii) distância para rodovias e estradas vicinais; iv) distância para lineamentos estruturais e v) forma das encostas. Para mapear a suscetibilidade a escorregamentos, utilizou-se o modelo de machine learning MAXENT. Os dados de entrada foram pontos com cicatrizes de escorregamentos, identificados visualmente no Google Earth Pro. Os resultados mostraram que o MAXENT apresentou acurácia global superior a 0,94 e a razão de frequência indicou maior ocorrência de cicatrizes em áreas de alta e muito alta suscetibilidade. Análise dos dados de jornais e imagens revelou 119 cicatrizes e, uma morte entre 2010 e 2022 e a declividade foi a principal condicionante a escorregamentos na SMARTA. Aproximadamente 1,3% da área da SMARTA foi classificada como de muito alta suscetibilidade, principalmente nos vales e encostas. O município de Caxias do Sul apresentou a maior área classificada como de muito alta suscetibilidade, seguido dos municípios de Bento Gonçalves, Veranópolis, Flores da Cunha e Campestre da Serra. Por fim, destaca-se o alto potencial do modelo MAXENT para o mapeamento da suscetibilidade a escorregamentos.
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