IDENTIFICAÇĂO DAS ÁREAS SUSCEPTÍVEIS A OCORRĘNCIA DE ESCORREGAMENTOS NA BACIA DO RIO ITAJAÍ (SC) A PARTIR DE ÍNDICES DE COESĂO CRÍTICA CONSIDERANDO A VARIAÇĂO ESPAÇO TEMPORAL DA QUANTIDADE DE CHUVA
Item
-
Título
-
IDENTIFICAÇĂO DAS ÁREAS SUSCEPTÍVEIS A OCORRĘNCIA DE ESCORREGAMENTOS NA BACIA DO RIO ITAJAÍ (SC) A PARTIR DE ÍNDICES DE COESĂO CRÍTICA CONSIDERANDO A VARIAÇĂO ESPAÇO TEMPORAL DA QUANTIDADE DE CHUVA
-
lista de autores
-
WATILA PORTELA MACHADO
-
Resumo
-
OS DESLIZAMENTOS ESTĂO ENTRE OS EVENTOS NATURAIS QUE MAIS PROVOCARAM MORTES NOS ÚLTIMOS ANOS CONFIGURANDO-SE COMO UM GRANDE PROBLEMA EM TERRITÓRIO NACIONAL. DIVERSOS ESTUDOS BUSCAM FORMAS DE PREVER ESTE TIPO DE FENÔMENO COM BASE EM PARÂMETROS QUE PERMITAM ESTABELECER PATAMARES DE SEGURANÇA NAS ÁREAS MAIS SUSCEPTÍVEIS. DENTRE ESTES A CHUVA É CONSIDERADA O PRINCIPAL GATILHO PARA O DESENCADEAMENTO DOS PROCESSOS DE DESESTABILIZAÇĂO EM ÁREAS ONDE AS CONDIÇŐES MORFOMÉTRICAS SEJAM PROPÍCIAS E TEM SIDO ADOTADA COMO INDICADOR PARA A IMPLEMENTAÇĂO DE SISTEMAS DE ALERTA QUE PERMITAM PREVER A OCORRĘNCIA DE DESLIZAMENTOS COM ALGUM GRAU DE EFETIVIDADE. O ALGORÍTIMO SHALSTAB CONJUGA A RELAÇĂO ENTRE ESTAS VARIÁVEIS E TEM OBTIDO SUCESSO EM ÂMBITO GLOBAL PARA A DEFINIÇĂO DE ZONAS CONSIDERADAS PROBLEMÁTICAS DO PONTO DE VISTA DA ESTABILIDADE DO SOLO. ENTRETANTO PARA QUE AS PREVISŐES SEJAM REALMENTE EFETIVAS É NECESSÁRIO DISPOR DE UMA BASE DE DADOS CONFIÁVEL PORÉM NO BRASIL A ESCASSEZ DE DADOS SISTEMATIZADOS DIFICULTA INICIA
-
Abstract
-
THE LANDSLIDES ARE THE NATURAL EVENTS THAT HAVE CAUSED MOST DEATHS IN RECENT YEARS BECOMING A MAJOR PROBLEM IN THE NATIONAL TERRITORY. SEVERAL STUDIES SEEK WAYS TO PREDICT THIS TYPE OF PHENOMENON BASED ON PARAMETERS THAT ALLOW ESTABLISHING SAFETY LEVELS IN THE MOST SUSCEPTIBLE AREAS. PRECIPITATION IS CONSIDERED THE MAIN TRIGGER FOR THE UNLEASH OF DESTABILIZATION PROCESSES IN AREAS WHERE MORPHOMETRIC CONDITIONS ARE FAVORABLE AND HAS BEEN ADOPTED AS AN INDICATOR FOR THE IMPLEMENTATION OF WARNING SYSTEMS THAT ALLOW TO PREDICT THE OCCURRENCE OF LANDSLIDES WITH SOME DEGREE OF EFFECTIVENESS. THE SHALSTAB ALGORITHM COMBINES THE RELATIONSHIP BETWEEN THESE VARIABLES AND HAS BEEN SUCCESSFUL GLOBALLY FOR THE DEFINITION OF AREAS CONSIDERED PROBLEMATIC FROM THE PERSPECTIVE OF SOIL STABILITY. HOWEVER FOR PREDICTIONS TO BE REALLY EFFECTIVE IT IS NECESSARY TO HAVE A RELIABLE DATABASE BUT IN BRAZIL THE SCARCITY OF SYSTEMATIZED DATA MAKES DIFFICULT INITIATIVES IN THIS SENSE. THE PRESENT STUDY PROPOSED THE PREDICTION OF LAN
-
Palavras Chave
-
DESLIZAMENTOS
-
MDT
-
TRMM
-
CHUVA
-
COESĂO CRÍTICA
-
SHALSTAB
-
Key Words
-
LANDSLIDES
-
MDT
-
TRMM
-
RAINFALL
-
CRITICAL COHESION
-
SHALSTAB
-
Tipo
-
DOUTORADO
-
Universidade
-
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA
-
Data
-
2018
-
Páginas
-
172
-
Localização
-
HTTP://REPOSITORIO.UNB.BR/
-
Orientador
-
RENATO FONTES GUIMARAES
-
Programa
-
GEOGRAFIA
-
Sigla Universidade
-
UNB
-
Área de Concentração
-
GESTĂO AMBIENTAL E TERRITORIAL
-
Língua
-
Português
-
email
-
WATILABAIXO@YAHOO.COM.BR