MAPEAMENTO DE ÁREAS SUSCETÍVEIS A DESLIZAMENTOS: UM COMPARATIVO DE TÉCNICAS PARA REGIÕES COM ALTA PLUVIOSIDADE NO ESTADO DE SANTA CATARINA

Transcrição

1 MAPEAMENTO DE ÁREAS SUSCETÍVEIS A DESLIZAMENTOS: UM COMPARATIVO DE TÉCNICAS PARA REGIÕES COM ALTA PLUVIOSIDADE NO ESTADO DE SANTA CATARINA André Luis da Silva Bertoncini 1 Francisco Henrique de Oliveira 2 1 Universidade do Estado de Santa Catarina Laboratório de Geoprocessamento - GeoLab andre.sbertoncini@gmail.com 2 Universidade do Estado de Santa Catarina Laboratório de Geoprocessamento - GeoLab chicoliver@yahoo.com.br RESUMO É visível na paisagem, bem como é consolidado no meio científico, que a dinâmica hidrológica/hidrogeológica é o fator que mais contribui com os processos geomorfológicos na natureza. As interações entre propriedades do solo, topografia e precipitação são conhecidas e passíveis de serem espacialmente modeladas para apresentar áreas suscetíveis a deslizamentos. Através dos atuais avanços nas tecnologias de mapeamento, cientistas focaram suas pesquisas de modo que se permita executar na modelagem de parâmetros geomorfológicos e hidrogeológicos a caracterização e distribuição espacial de áreas suscetíveis a deslizamentos rasos, o que contribuiu sobremaneira na gestão de riscos geológicos. Dessa forma, o presente estudo tem por objetivo revisar a bibliográfia sobre a funcionalidade de dois modelos de suscetibilidade a deslizamentos espacialmente distribuídos (SINMAP e SHALSTAB), discutir suas especificidades e finalmente sugerir qual modelo se torna adequado/aplicável, considerando seu desempenho, para regiões com alta pluviosidade no Estado de Santa Catarina, como por exemplo o Vale do Itajaí e o Nordeste Catarinense. A metodologia se baseou na revisão bibliográfica e posterior análise dos parâmetros que definem o princípio de modelagem e por fim os resultados apresentados pelos dois modelos através de estudos que os empregaram. Os critérios de comparação entre os dois modelos foram principalmente definidos a partir da utilização de parâmetros hidrogeológicos; complexidade (número de parâmetros adotados) e acurácia espacial, ou seja, se a modelagem das áreas representaram in loco áreas com alta suscetibilidade a deslizamentos. Após a execução da devida análise dos parâmetros envolvidos nos modelos; foi constatado que o modelo SINMAP apresentou maior complexidade de parâmetros correlacionados com a estabilidade de encostas, bem como, caracterizou-se como mais representativo para o movimento sub-superficial da água no solo. Por outro lado, o modelo SHALSTAB, apresentou melhor acurácia espacial, uma vez que o mapeamento se comportou demonstrando claramente maior correlação com a distribuição de cicatrizes de deslizamentos. Além do mais o SHALSTAB é capaz de apresentar como resultado, espacialmente distribuído, valores de precipitação máxima para o desenvolvimento de deslizamentos rasos, o que numa perspectiva de gestão de riscos se torna extremamente útil e de maior valor se comparado ao modelo SINMAP. Finalmente, mesmo com menos parâmetros calculados na modelagem espacial o SHALSTAB apresenta resultados mais confiáveis e úteis (como os valores de precipitação máxima) para a gestão das Áreas Suscetíveis a Deslizamentos, e portanto, essa técnica de mapeamento de deslizamentos rasos enquadra-se como sendo a mais adequada a ser empregada em regiões com alto regime de precipitação no Estado de Santa Catarina, mais especificamente no Vale do Itajaí e Nordeste Catarinense. Palavras chaves: Deslizamentos, Suscetibilidade, Modelagem Espacial. 1

2 ABSTRACT It is observed in the landscape and has been well established in the literature that hydrologic/hydrogeologic dynamics is what drives the geomorphic processes in the nature. The interactions between soil properties, topographic shape, and precipitation are known and can be spatially modeled to present areas that may result in land failures. Throughout the current advances in mapping technology, scientists could focus their research on modeling geomorphic and hydrogeologic parameters to achieve a spatial distribution of areas susceptible to shallow landslides; which contributes enormously in the "geohazard" management. Thus, this study has the objective of review in the literature the functionality of two spatial-based landslide models (SINMAP and SHALSTAB), discuss their particularities, and finally suggest which model is more representative, considering its performance, for highly precipitation regions of Santa Catarina State, such as the Vale do Itajaí and Nordeste Catarinense. The methodology was based in literature review and forward parameter analysis and then the presented results from both models were analysed through studies that have employed it. The criteria of comparison between both models were mostly defined by the use of hydrogeologic parameters; complexity (number of parameters employed) and spatial accuracy, i.e. whether the modeling represents areas highly susceptible to landslides. After analysis completion of involved parameters in the models; was stated that SINMAP model presented a greater complexity of parameters correlated with slope stability; as well as featured as the most representative for represent underground water movement. On the other hand, the SHALSTAB model has presented a better spatial accuracy, once its mapping behaved showing main correlation with landslide scars. Therefore, SHALSTAB is capable of present as a result, spatially-distributed, critical precipitation values for the development of shallow landslides; which in the point of view of risk management became extremely useful and valuable whether compared with SINMAP model. Finally, even with few parameters into calculation SHALSTAB presented more reliable and trustful results (as the critical precipitation values) for the management of "Landslide Prone Areas", and therefore portraits as the most suitable model to be employed in regions with high precipitation patterns in the Santa Catarina State, more specifically in the Vale do Itajaí and Nordeste Catarinense. Keywords: Landslides, Susceptibility, Spatial Modeling. 1. INTRODUÇÃO É bem estabelecido na literatura e observado na paisagem que a dinâmica hidrológica/hidrogeológica é o fator que mais contribui com os processos geomorfológicos na natureza. A interação entre propriedades do solo, topografia e precipitação são conhecidas e passíveis de serem mapeadas a fim de apresentar áreas suscetíveis a deslizamentos. Através dos atuais avanços nas tecnologias de mapeamento, cientistas focaram suas pesquisas de modo que se permita executar na modelagem de parâmetros geomorfológicos e hidrogeológicos a caracterização e distribuição espacial de áreas suscetíveis a deslizamentos rasos, o que contribuiu sobremaneira na gestão de riscos geológicos. Deslizamentos representam um iminente impacto para a segurança da sociedade, infraestrutura e cultivos. Dessa forma, Slaymaker (2000) evidencia a importância de metodologias bem estruturadas na análise de riscos. Além do mais, o estudo da estabilidade de terrenos serve antes de mais nada para análises do uso solo e planejamento de recursos naturais, bem como para o planejamento local especifico. Zizioli et al. (2013) constata que diferentes métodos de análise de suscetibilidade a deslizamentos podem aumentar a qualidade e fidedignidade no julgamento final da estabilidade de encostas. Os passos mais importantes a serem seguidos neste tipo de análise são primeiramente identificar os fatores que afetam a estabilidade da encosta, excluir parâmetros de baixa relevância a fim de simplificar os modelos, e por fim escolher o modelo que melhor se encaixa para as características fisiográficas da encosta em análise. De modo geral, os modelos espaciais para mapeamento de deslizamentos são baseados em dois componentes principais: gravidade (que é comandada pela fricção e coesão do solo) e o conteúdo de água no solo. O último parâmetro é governado pela quantidade de água precipitada e seu movimento no ambiente sub-superficial, que é fortemente dependente da topografia. Dessa forma, o presente estudo tem por objetivo revisar a bibliográfia sobre a funcionalidade de dois modelos de suscetibilidade a deslizamentos espacialmente distribuídos (SINMAP e SHALSTAB), discutir suas especificidades e finalmente sugerir qual modelo se torna adequado/aplicável, considerando seu desempenho, para regiões com alta pluviosidade no Estado de Santa Catarina, como por exemplo o Vale do Itajaí e o Nordeste Catarinense. 1.1 Deslizamentos em Santa Catarina O estado de Santa Catarina é caracterizado pela variabilidade topográfica acentuada o qual reflete em extensas áreas de encostas inclinadas. Além do mais, os padrões de precipitação anuais atingem aproximadamente 2000 mm nas regiões do Vale do Itajaí e Nordeste Catarinense, com intensas taxas de precipitação concentrada nos meses de verão e primavera. 2

3 Garcia et al. (2011) caracterizou a litologia da região da bacia do Itajaí composta principalmente por granulítos e granitos, siltitos e rochas calcáreas. Predomina-se sedimentos finos, e em alguns casos com textura heterogênea, bem como pode ocorrer a formação de turfa. As planícies de inundação são compostas por Gleissolos e Espodossolos, devido a constante ocorrência de extravasamento do canal fluvial. Na região Nordeste de Santa Catarina (leia-se Serra do Mar) há a predominância de solos do tipo Cambissolo e Neossolos Litólicos. As encostas nessa região são cobertas por um solo de coloração avermelhada, chamado granulíto Archeano, o qual apresenta um manto de alteração de grande espessura (cerca de 12 m). Este tipo de solo se desenvolve sobre rochas graníticas de baixa permeabilidade. A presença de blocos envolvidos por uma matriz fina de sedimentos apresenta um indício da fragilidade dessas encostas. Além do mais a presença de descontinuidades no perfil do solo favorecem o desencadeamento de movimentos de massa (GARCIA et al., 2011). Segundo Marinho (2011) os movimentos de massa no estado de Santa Catarina ocorrem em encostas naturais e desmatadas, e em taludes de corte ou aterro (Figura 01). A tipologia dos movimentos de massa no estado caracterizam-se pelo predomínio de deslizamentos e fluxo de detritos. Após os desastres de 2008 foi possível observar que na maioria dos casos tratam-se de deslizamentos do tipo rotacional, translacional, corrida de detrito e escorregamentos complexos, respectivamente em ordem de frequência. Fig Exemplos de deslizamentos no Vale do Itajaí, nos desastres de Fonte: Marinho (2011). Os deslizamentos são caracterizados por apresentarem cicatrizes de pouca profundidade e por acontecerem de maneira repentina, ocorrendo principalmente em encostas de alta declividade. Os deslizamentos acontecem principalmente durante períodos de alta precipitação, o que permite cientistas a prever quantidades anômalas de precipitação e delimitar valores limítrofes para sua iniciação (GEERTSEMA et al., 2009). Por outro lado, as corridas de detritos são movimentos de massa aonde uma porção saturada de solo, rochas e detritos escoa rapidamente por uma encosta, tipicamente confinado em um canal e/ou zona convergente. Para a que a iniciação de fluxos de detritos aconteça, sedimentos e água devem estar presentes simultaneamente em uma encosta íngreme e confinados por zonas côncavas no terreno (GEERTSEMA et al., 2009). 1.2 Modelagem Espacial A maioria dos modelos de mapeamento são baseados em arquivos matriciais (rasters), que representam simplesmente qualquer superfície dividida em pixels com informações atribuídas. Modelagem espacial é o processo de atribuição de diferentes pesos para cada pixel a fim de alcançar a simulação de fenômenos espacialmente correlacionados. 2

4 No estudo de deslizamentos, diferentes camadas de informação são cruzadas para representar a probabilidade espacial de rupturas do talude acontecer em uma área particular. A Figura 02 exemplifica como a modelagem espacial funciona, em termos gerais. Dois parâmetros que contribuem para a ruptura do talude são ângulo da declividade e condutividade hidráulica; assim, um sistema ponderado é aplicado para representar o quanto cada um desses parâmetros afetam a estabilidade da encosta estudada, e finalmente a probabilidade da ocorrência de deslizamentos. Fig Ilustração de modelagem espacial aplicada aos deslizamentos. Fonte: Autor. 1.3 Mapeamento de Deslizamentos em Santa Catarina A utilização da modelagem espacial para o mapeamento de deslizamentos se inicia por Montgomery e Dietrich (1994). Os autores aplicaram a ideia inicial do modelo SHALSTAB (Shallow Landsliding Stability) na região das Olympic Mountains, Washington, USA. Á área de estudo foi compreendida para a bacia hidrográfica do córrego Split, caracterizado pela morfologia de um vale alongado gerado por processos glaciares. Apesar de não se localizar no estado de Santa Catarina, a geomorfologia e condições climáticas da área estudada são semelhantes. 2. MODELO SINMAP A metodologia utilizada no modelo SINMAP foi desenvolvida baseada em dois princípios: o modelo de estabilidade infinita de encostas desenvolvido por Hammond et al. (1992) e Montgomery e Dietrich (1994); e o índice de saturação topográfico desenvolvido também por Montgomery e Dietrich (1994). Ambas equações são incorporadas para a geração do índice de estabilidade, representado pelo modelo SINMAP (DEB e EL-KADI, 2009). 2.1 O Modelo de Estabilidade Infinita de Encostas O modelo de estabilidade infinita de encostas trata-se de um balanceamento entre componentes desestabilizastes da gravidade (tensão de cisalhamento) contra componentes estabilizadores representados pela fricção e coesão (resistência ao cisalhamento) de qualquer material depositado sobre um plano de falha paralelo a superfície (Figura 03). Fig Diagrama ilustrando o modelo de estabilidade infinita de encostas. Fonte: Deb e El-Kadi (2009). Esse modelo (Equação 01) é baseado no cálculo de um fator de segurança. Os componentes da gravidade são: ângulo da declividade (θ), densidade do solo úmido (ρ s ), densidade da água (ρ w ), aceleração da gravidade (g), profundidade vertical do solo (D) e a altura vertical do lençol freático (D w ). Por outro lado, os componentes estabilizadores são: coesão das raízes (C r ), coesão do solo (C s ) e ângulo de atrito interno do solo (ϕ). 3

5 2.2 Índice de Saturação Topográfica De acordo com Montgomery e Dietrich (1994), áreas com maior conteúdo de água no solo concentram sua distribuição em zonas convergentes (côncavas) de uma encosta, assim, deslizamentos são usualmente originados em tais áreas. Essas regiões são espacialmente previsíveis através da topografia e características do solo. O índice de saturação topográfica é comandado pela Equação 02: O parâmetro a é a área de contribuição específica, que é definido como a área de contribuição a montante (A) pela unidade de contorno da área de captação (b) definida pelo tamanho do pixel utilizado, de maneira simplificada a = A/b (Figura 04); T é a transmissividade, definida pela condutividade hidráulica vezes a profundidade do solo; R é o estado de equilíbrio do valor de recarga, e assim, o ângulo da declividade (θ) determina a recarga lateral entre cada pixel calculado. (1) (2) Fig Ilustração da área de contribuição específica (a); onde b é a unidade de contorno e A a área de contribuição. Fonte: Autor. Esse índice de é baseado em três fatores: (a) o fluxo sub-superficial lateral acontece no sentido do gradiente toporgráfico; (b) descarga lateral do fluxo de água para cada pixel é mantida pela recarga do estado de equilíbrio; e (c) o movimento lateral da água é uma função da transmissividade e ângulo da declividade. Sendo que R/T = x, tan ϕ = t e C pode ser utilizado em diferentes valores. 2.3 Índice de Estabilidade SINMAP Após a aquisição de informações referentes à ambos os fatores acima (item 2.1 e 2.2), os mesmos precisam ser incorporados em uma só equação, o índice de estabilidade SINMAP. O modelo permite ao usuário a simulação de dois cenários diferentes para um fator de segurança mínimo e máximo. No caso de um cenário com condições meteorológicas amenizadas (fator de segurança mínimo), com valores menores para os parâmetros C e t, e altos valores para x, áreas com um fator de segurança maior que 1 são consideradas incondicionalmente estáveis. Em outras palavras, o índice de estabilidade é representado pela probabilidade de o fator de segurança ser maior que 1 (Equação 03), neste caso são consideradas área não suscetíveis a ocorrências de deslizamentos. 4

6 O outro cenário, com valores maiores para C e t e menores para x, representando um evento de maior precipitação, a probabilidade de ruptura de encostas aumenta e os valores do índice de estabilidade se aproximam cada vez mais de 0 (Equação 04). (3) 2.4 Estudos Utilizando o SINMAP Zizioli et al. (2013) aplicaram o modelo SINMAP para o Norte da Itália (Figura 05). Os autores encontraram uma porcentagem de 18,7% para terrenos com alta instabilidade (lower threshold, upper threshold, defended classes) com um coeficiente de determinação de 0,79. O grau de acurácia do mapeamento foi extraído do mapeamento de cicatrizes de antigos deslizamentos na região. No Havaí, Deb e El-Kadi (2009) implementaram o modelo na terceira maior ilha do Havaí chamda Ilha de Oahu, para a simulação de um evento de alta precipitação. Foi constatado uma satisfatória correlação das classes upper e lower threshold com deslizamentos ocorridos na região, como visto no mapa final (Figura 06). (4) Fig. 05 Aplicação do SINMAP no Norte da Itália. Fonte: Zizioli et al. (2013). 5

7 3. SHALSTAB Fig. 06 Aplicação do SINMAP na maior ilha do Havaí (Oahu). Fonte: Deb e El-Kadi (2009). O modelo de estabilidade de deslizamentos rasos ou Shallow Landsliding Stability (SHALSTAB) calcula a suscetibilidade de deslizamentos rasos para uma área de contribuição combinando a equação da estabilidade infinita de encostas com o modelo de fluxo sub-superficial do estado de equilíbrio (LISTO e VIEIRA, 2012). O modelo SHALSTAB é semelhante ao SINMAP porém ao invés de apenas apresentar um mapa de índices o modelo também gera resultados com valores limítrofes de precipitação para a ruptura de encostas. Existem dois principais resultados obtidos a partir do modelo SHALSTAB. O primeiro é a relação entre os valores de precipitação e transmissividade do solo (Q/T), logaritimicamente transformados para atingir valores representativos. E o outro, é o valor limítrofe de precipitação para a ruptura de encostas, no entanto o mesmo só é possível de ser aplicado de posse de dados de transmissividade para a área analisada. 3.1 Equação do SHALSTAB O modelo SHALSTAB também é baseado em princípios físicos, dessa forma, sua equação representa a relação entre forças que podem resultar na instabilidade de encosta. A Equação 05 descreve como essas forças são correlacionadas para melhor representar medidas da instabilidade da encosta em questão. A descrição a seguir é baseada em Listo e Vieira (2012). Para o modelo SHALSTAB (Equação 05): Q é o valor crítico da precipitação em m/dia; T é a transmissividade do solo (m²/dia); θ é o ângulo da encosta (graus); a é a área de contribuição de um único pixel (m²); b é a unidade de contorno ou resolução do raster em metros (consulte a Figura 04); C é a coesão efetiva do solo (kpa); ρ w é a densidade da água (Kg/m³); g é a aceleração da gravidade (m/s²); z é a profundidade do solo (m); ϕ é o ângulo interno de atrito (graus); e ρ s é a densidade do solo (kn/m³). (5) 6

8 Os parâmetros topográficos como ângulo da encosta (θ), área de contribuição (a) e a unidade de contorno (b) são usualmente extraídos de Modelos Digitais de Terreno (MDTs), assim, quanto melhor a resolução espacial dessas imagens maior a acurácia dos resultados apresentados. No estudo executado por Listo e Vieira (2012) algumas propriedades do solo foram indiretamente extraídas entre a relação da litologia e a textura dos materiais superficiais. Esses parâmetros foram ângulo interno de atrito (ϕ), profundidade do solo (z), coesão do solo (C ) e densidade do solo (ρ s ). Os parâmetros listados acima também podem ser obtidos através da análise laboratorial de amostras do solo em estudo. 3.2 Resultados do SHALSTAB Log (Q/T) Esta seção também vai ser baseada em Listo e Vieira (2012), os quais aplicaram o modelo SHALSTAB para encostas densamente ocupadas de São Paulo capital. A análise Log (Q/T) permite que a área seja classificada entre sete classes de suscetibilidade a deslizamentos. Na Figura 07, valores de Log (Q/T) maiores que -2,2 são considerados estáveis; valores entre -2,2 e -3,1 apresentam uma instabilidade média (com as classes: estável insaturado, instável e insaturado, instável e saturado); e valores menores que -3,1 são consideradas áreas instáveis. Essas áreas instáveis são divididas em duas classes: Incondicionalmente instável e insaturado: onde tan θ > tan ϕ e a/b < (T/Q)sen θ. Isto significa que o ângulo da encosta é maior que o ângulo interno de atrito, entretanto, não é considerado como uma área saturada; Incondicionalmente instável e saturado: onde tan θ > tan ϕ e a/b > (T/Q)sen θ. Isto significa que a encosta é instável e existe a presença da concentração de fluxo sub-superficial da água, o que em um cenário extremo poderia causar a ruptura da encosta. Fig. 07 A aplicação Log (Q/T) do modelo SHALSTAB para uma bacia em São Paulo capital. Fonte: Listo e Vieira (2012) Precipitação Crítica (Q) A análise atravé dos valores de precipitação crítica correlacionam o total da intensidade da precipitação necessário para que uma encosta venha a romper. Valores altos significam que um evento de alta pluviosidade apresentará uma baixa probabilidade de ocorrência de deslizamentos. Uma vez que o valor descreve a capacidade de uma encosta em suportar a saturação de água no solo sem que a mesma se rompa. Já as áreas classificadas como cronicamente instáveis são suscetíveis a deslizamentos mesmo em condições de solo seco (ZIZIOLI et al., 2013). 7

9 A Figura 08 ilustra os valores de precipitação crítica aplicada no Norte da Itália. A intensidade de precipitação entre 0 50 mm/dia apresentam uma maior suscetibilidade de deslizamentos. Assim a probabilidade de rompimento da encosta decresce até 1000 mm/dia, depois desse valor o terreno é considerado estável. Fig. 08 A aplicação do valor de precipitação crítica do modelo SHALSTAB para uma bacia no Norte da Itália. Fonte: modificado de Zizioli et al. (2013). 4. DISCUSSÃO 4.1 SINMAP vs SHALSTAB Apesar das similaridades entre a entrada de dados de ambos os modelos, existem parâmetros que não são necessariamente utilizados para os mesmos (Tabela 01). TABELA 01 PARÂMETROS DE ENTRADA PARA OS MODELOS ANALISADOS, SINMAP E SHALSTAB. Dados de Entrada SINMAP SHALSTAB Ângulo da encosta (θ) Densidade do solo (ρs) Densidade da água (ρw) Ace. Gravidade (g) Profundidade do solo (z) Altura do lençol freático (Dw) Coesão das raízes (Cr) Coesão do solo (Cs) Ângulo de atrito interno (φ) Área de contribuição (a) Unidade de contorno (b) Descarga lateral (R) Transmissividade (T) Precipitação crítica (Q) Em termos da acurácia dos modelos Zizioli et al. (2013) realizou uma análise estatística para a mesma área para diferentes modelos, incluindo o SINMAP e SHALSTAB. A análise, intitulada ROC, correlaciona a quantidade de células consideradas instáveis com áreas que realmente apresentam deslizamentos (sensitividade); e as áreas consideradas estáveis foram comparadas aos limites das cicatrizes de deslizamentos (especificidade), a relação entre esses dois fatores é apresentada na Figura 09. O gráfico abaixo (Figura 09) demonstra que o modelo SHALSTAB apresenta uma melhor acurácia quando comparado a eventos observados no terreno. Entretanto, o modelo SINMAP também apresentou uma acurácia representativa, comparado a outros modelos utilizados na análise feita pelo estudo de Zizioli et al. (2013). 8

10 Fig. 09 Análise da acurácia entre diferentes modelos de suscetibilidade a deslizamentos. Fonte: Zizioli et al. (2013). 4.2 Parâmetros Importantes para as Encostas Catarinenses Visto o desenvolvimento de vegetação em estágios avançados na vertente Leste do estado de Santa Catarina, o modelo SINMAP representaria melhor o fenômeno pois leva em conta a coesão que as raízes exercem no solo na análise. De acordo com Jordan et al. (2009) a perda da força exercida pelas raízes pode ocasionar em deslizamentos, uma vez que as raízes adicionam coesão à coesão total do solo. Por outro lado, deslizamentos de grande magnitude acontecem no estado de Santa Catarina precedidos por longos períodos de condições úmidas, o que permite o aumento da poro-pressão do solo (GEERTSEMA et al., 2005). De acordo com a afirmação acima, quanto maior a poro-pressão maior a probabilidade de ocorrência de deslizamentos. Dessa forma, outro parâmetro importante é a altura do lençol freático, pois o mesmo, é condicionante do conteúdo de água presente no solo. Uma altura maior do lençol freático pode aumentar a poro-pressão e assim a suscetibilidade a deslizamentos. A descarga lateral utilizada no modelo SINMAP também contribui para o aumento da poro-pressão e instabilidade da encosta. Zizioli et al. (2013) constatou que a relação entre a descarga lateral (R) e a transmissividade (T) quantifica a saturação do solo em termos do estado de equilíbrio do fluxo sub-superficial, o qual considera ambos fatores hidrológicos e meteorológicos. Mesmo que o modelo SINMAP apresente um maior número de parâmetros que o modelo SHALSTAB, o último modela parâmetros essenciais no entendimento dos processos morfogenéticos do terreno. Além do mais, o modelo SHALSTAB trabalha com a entrada e saída de dados passíveis de serem monitorados ao longo do tempo, que é o caso do valor crítico de precipitação. 4.3 Avaliação dos Modelos Baseado na discussão apresentada acima algumas considerações serão feitas em relação a aplicabilidade dos modelos no estado de Santa Catarina: O modelo SINMAP apresenta uma maior complexibilidade em representar a ruptura de encostas, uma vez que calcula mais variáveis; O modelo SHALSTAB, de acordo com Zizioli e al. (2013), apresenta uma maior correlação com deslizamentos observados na paisagem, conferindo ao mesmo uma melhor acurácia; O modelo SHALSTAB é capaz de apresentar resultados finais (espacialmente distribuídos) como valores de precipitação crítica para o desenvolvimento de deslizamentos, o que em uma perspectiva da gestão de riscos aparenta ser mais útil que o modelo SINMAP. 5. CONCLUSÕES Ambos os modelos apresentaram repostas satisfatórias na previsão de áreas com alta probabilidade de ocorrência de deslizamentos rasos. O modelo SINMAP apresenta uma desvantagem em relação ao SHALSTAB pelo fato de não trabalhar diretamente com dados de precipitação, o que representa um parâmetro essencial para entender a dinâmica dos deslizamentos no estado de Santa Catarina. 9

11 O modelo SHALSTAB é capaz de calcular áreas com maior suscetibilidade e além do mais permite a geração de resultados finais como mapas que representam a intensidade necessária para o rompimento de determinada encosta. Esse tipo de informação é crucial a fim de desenvolver planos de gestão de riscos para áreas com alta probabilidade desses fenômenos. Finalmente, mesmo com menos parâmetros calculados na modelagem espacial o SHALSTAB apresenta resultados mais confiáveis e úteis (como os valores de precipitação máxima) para a gestão das Áreas Suscetíveis a Deslizamentos, e portanto, essa técnica de mapeamento de deslizamentos rasos enquadra-se como sendo a mais adequada a ser empregada em regiões com alto regime de precipitação no Estado de Santa Catarina, mais especificamente no Vale do Itajaí e Nordeste Catarinense. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS DEB, S. K.; EL-KADI, A. I. Susceptibility assessment of shallow landslides on Oahu, Hawaii, under extreme-rainfall events. Geomorphology, v. 108, n. 9, p , Jan GARCIA, C. M. et al. Environmental management planning - considerations about the events occuring in Santa Catarina - Brazil in November Procedia Social and Behavorial Sciences, v. 19, n. 11, p , Mai GEERTSEMA, M. et al. Hillslope Processes. In: Bristish Columbia (Ed.). Compendium of forest hydrology and geomorphology in British Columbia. Victoria: BC, p GEERTSEMA, M. et al. An overview of recent large catastrophic landslides in northern British Columbia, Canada. Engineering Geology, v.83, n. 6, p , Jun HAMMOND, C. et al. Level I Stability Analysis. 2. ed. Washington: USDA, JORDAN, P. et al. Forest Management Effects on Hillslope Processes. In: Bristish Columbia (Ed.). Compendium of forest hydrology and geomorphology in British Columbia. Victoria: BC, p LISTO, F. L. R.; VIEIRA, B. C. Mapping of risk and susceptibility of shallow-landslide in the city of São Paulo, Brazil. Geomorphology, v. 169, n. 12, p , Jan MARINHO, R. R. Uso de imagens SAR orbitais em desastres naturais: mapeamento de inundações e deslizamentos de terra ocorridos em Novembro de 2008 no Vale do Itajaí - SC f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Sensoriamento Remoto, INPE, São José dos Campos, MONTGOMERY, D. R.; DIETRICH, W. E. A physically based model for the topographic control on shallow landsliding. Water Resources Research, v. 30, n. 4, p , Fev SLAYMAKER, O. Assessment of the geomorphic impacts in British Columbia. Ambio, v.29, p ZIZIOLI, D. et al. Comparison between different approachs to modelling shallow landslide susceptibility: a case history in Oltrepo Pavese, Northern Italy. Natural Hazards and Earth System Science, v. 13, n. 13, p , Mar