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dc.creatorSilva, Guilherme Cardoso da
dc.date.accessioned2021-06-24T13:15:13Z
dc.date.available2021-06-24T13:15:13Z
dc.date.issued2019-09-13
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/21213
dc.description.abstractMass movements are movements that occur along a slope involving the displacement of materials (soil and/or rocks), by gravity, with or without water. In the central region of Rio Grande do Sul, in the region geomorphologically known as “edge of the Plateau”, the mass movements such as translational landslides and debris flows are common. Thus, the objective of this research is to elaborate a susceptibility predictive model of translational landslides to the edge of the Plateau between the municipalities of Santa Maria and Candelária, RS, using the Information Value method. For this purpose, an inventory of translational landslides was prepared, initially identifying scars in satellite images and later confirming in the fieldwork, totaling 61 movements. ALOS PALSAR images were also used to produce a series of thematic maps (hypsometry, slope, aspect, plan and profile curvature, flow direction and TWI), besides data provided by IBGE and CPRM (for geomorphology, geology and soil maps), in order to generate a model that best predicted translational landslides in the study area. For the elaboration of the models, the Informative Value method was used. It was found, from sensitivity tests, that the slope has great influence on the translational landslides of the study area, followed by the TWI (Topographic Wetness Index), geomorphology and hipsometry. Four test models were elaborated, with different combinations of themes, and it was noticed that a combination with a larger number of variables returned better results (success rate and prediction). The final model (model 4) used the following variables: slope, geomorphology, TWI, hypsometry, flow direction, aspect and soil, resulting in a 95% success rate and 92% prediction. The model was divided into five susceptibility classes, and with the estimation group (used in the construction of the model), the two most susceptible classes were able to predict 90.9% of translational landslides, and with the validation group, 79.2%. Thus, it is clear that the Informative Value method was very effective for predicting translational landslide mass movements in the Rio Grande do Sul Plateau, whereas there was a great importance of carrying out the inventory, beyond the field trips. It was also noticed that despite the best result with the largest number of variables, this improvement was not so expressive, demonstrating that sometimes fewer themes can return almost as effective as using a larger group.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMovimento de massapor
dc.subjectEscorregamento planarpor
dc.subjectTécnica do valor informativopor
dc.subjectSIGpor
dc.subjectRebordo do planaltopor
dc.subjectMass movementeng
dc.subjectTranslational landslideeng
dc.subjectInformation value methodeng
dc.subjectGISeng
dc.subjectEdge of the plateaueng
dc.titleModelo preditivo de suscetibilidade a escorregamentos planares no rebordo do planalto, entre Santa Maria e Candelária - RS, utilizando o método do valor informativopor
dc.title.alternativeSusceptibility predictive model of translational landslide in the edge of the plateau between Santa Maria and Candelária - RS, using the information value methodeng
dc.typeTesepor
dc.description.resumoOs movimentos de massa são movimentações que ocorrem ao longo de uma vertente envolvendo o deslocamento de materiais (solos e/ou rochas), por gravidade, com ou sem a presença de água. Na região central do Rio Grande do Sul, na porção geomorfologicamente conhecida como “Rebordo do Planalto”, são comuns os processos de movimentos de massa do tipo escorregamentos e fluxos de detritos. Desta forma, o objetivo geral desta pesquisa é elaborar um modelo preditivo de suscetibilidade a escorregamentos planares para o Rebordo do Planalto entre os municípios de Santa Maria e Candelária, RS, utilizando o método do Valor Informativo. Para tanto, foi elaborado um inventário dos escorregamentos, inicialmente identificando em imagens de satélites as cicatrizes e posteriormente confirmando nos trabalhos de campo, totalizando 61 movimentos. Foram também utilizadas imagens ALOS PALSAR para elaborar uma série de mapas temáticos (hipsometria, declividade, orientação de vertente, curvatura em plano e perfil, direção de fluxo e TWI), além de dados disponibilizados pelo IBGE e CPRM (para os mapas de geomorfologia, geologia e solos), na intenção de gerar um modelo que melhor predissesse os escorregamentos planares na área de estudo. Para a geração dos modelos, utilizou-se o método do Valor Informativo. Constatou-se, a partir de testes de sensitividade, que a declividade possui grande influência nos escorregamentos planares da área de estudo, seguida do TWI (Topographic Wetness Index), geomorfologia e hipsometria. Foram elaborados quatro modelos testes, com diferentes combinações de temáticas, e percebeu-se que uma combinação com maior número de variáveis retornou melhores resultados (taxa de sucesso e predição). O modelo final (modelo 4) utilizou-se das seguintes variáveis: declividade, geomorfologia, TWI, hipsometria, direção de fluxo, orientação de vertente e solo, resultando em 95% de taxa de sucesso e 92% de predição. O modelo foi dividido em cinco classes de suscetibilidade, sendo que com o grupo de estimação (utilizado na construção do modelo), as duas classes de maior suscetibilidade conseguiram prever 90,9% dos escorregamentos, e com o grupo de validação, 79,2%. Sendo assim, percebe-se que o método do Valor Informativo foi bastante efetivo para prever os movimentos de massa do tipo escorregamento planar, na área do Rebordo do Planalto do Rio Grande do Sul, sendo que notou-se uma grande importância da realização do inventário, além das saídas de campo. Também pôde-se perceber que apesar do melhor resultado com o maior número de variáveis, esta melhora não foi tão expressiva, demonstrando que por vezes um menor número de temáticas pode retornar um resultado quase tão efetivo quanto com a utilização de um grupo maior.por
dc.contributor.advisor1Nummer, Andrea Valli
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0431997547801893por
dc.contributor.advisor-co1Bateira, Carlos Valdir de Menezes
dc.contributor.referee1Werlang, Mauro Kumpfer
dc.contributor.referee2Trentin, Romario
dc.contributor.referee3Guareschi, Vinícius Duarte
dc.contributor.referee4Cruz, Rafael Cabral
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1952117321471080por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentGeografiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Geografiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Naturais e Exataspor


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