Dados da Submissão

Título

INVESTIGAÇÃO DA DEFLAGRAÇÃO E PREVISIBILIDADE DE DESLIZAMENTOS EM ANGRA DOS REIS (RJ): UMA ABORDAGEM UTILIZANDO REDES NEURAIS PROFUNDAS

Texto do resumo

Localizado no litoral sul do Rio de Janeiro, a região central de Angra dos Reis tem sido palco de deslizamentos em suas encostas desde 2011, quando a produção de mapas geotécnicos foi iniciada. Tendo em vista que o uso de métodos estatísticos através de Deep Learning (DL) para prever a suscetibilidade no Brasil ainda esteja sendo difundido nos últimos 5 anos, este trabalho propõe uma abordagem estatística integrada para investigar os parâmetros geológicos e geomorfométricos associados à ocorrência de deslizamentos na área de estudo. Foi conduzida uma análise geoespacializada de cicatrizes e registros de deslizamentos pretéritos para compor um inventário entre 2010 e 2021. Doze Fatores Condicionantes (FC) foram selecionados por estarem relacionados às ocorrências de deslizamentos, incluindo a litologia, geomorfologia, solos, elevação do terreno, declividade, curvatura (incluindo Curvaturas Plana e em Perfil), aspecto, Índice de Umidade Topográfica (TWI) e Índices da Diferença Normalizada da Vegetação e de Edificações (NDVI e NDBI, respectivamente). A fim de explorar as interações complexas e globais entre os FCs e determinar suas influências na ocorrência de deslizamentos, adotamos uma abordagem combinada de Análise de Componentes Principais (PCA) e Redes Neurais Profundas (DNNs) para simplificar os dados e identificar os FCs de maior relevância. Os resultados revelaram que a litologia apresenta correlação positiva forte com elevação, declividade, NDVI e solos, indicando que a relação entre os tipos de solo está intrinsecamente ligada aos aspectos geológicos e morfométricos e que em áreas de maior altitude e terrenos mais íngremes, é comum encontrar uma vegetação mais densa; enquanto NDBI e TWI apresentam fortes correlações inversas com a elevação, declividade e litologia, indicando que em áreas mais altas, mais íngremes e com certos tipos de litologia, é menos provável encontrar áreas com maior propensão ao acúmulo de água, bem como certas características litológicas podem não ser propícias para construções urbanas densas devido a restrições topográficas ou geológicas. Os resultados das DNNs indicaram que a Litologia, NDBI, TWI, Geomorfologia, Curvatura e Curvatura Padrão são os FCs que desempenham um papel significativo na deflagração de deslizamentos de maneira global, elucidando padrões mais amplos e globais do terreno, como os aspectos geomorfológicos e variações na curvatura em grande escala. Já o método com PCA revelou interações mais complexas entre eles, ressaltando os FCs Litologia, NDBI, TWI, Solos, NDVI, Curvatura Plana e Aspecto, explicando características superficiais locais na área de estudo. A combinação de DL e técnicas estatísticas, ofereceu vantagens metodológicas, incluindo a redução da subjetividade na compreensão da contribuição dos FCs nos processos geomorfológicos relacionados a deslizamentos, subsidiando o mapeamento da suscetibilidade e, consequentemente, os planos de mitigação e prevenção de riscos.

Palavras Chave

Fatores Condicionantes; Deslizamentos; Método Estatístico; PCA; DNNs.