Modelos de Previsão de Áreas Sujeitas a Deslizamentos: Potencialidades e Limitações

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1 Modelos de Previsão de Áreas Sujeitas a Deslizamentos: Potencialidades e Limitações Nelson F. Fernandes Depto. de Geografia, Inst. de Geociências UFRJ

2 PREVISÃO Timbé do Sul, SC (1995) La Choncita, Califórnia (1995) Até que ponto somos capazes de prever ONDE e QUANDO deslizamentos como estes irão ocorrer? [deslizamento = mov. massa]

3 O risco aqui poderia ser previsto? (risco/susceptibilidade) Pousada Sankay, Enseada do Bananal, Ilha Grande (RJ)

4 O risco aqui poderia ser previsto? (risco/susceptibilidade) Hospital São Lucas, Nova Friburgo, Jan 2011

5 Prever não é fácil, mas é possível! E a Geomorfologia é Importante Nisso!

6 , , , , , , , , , , Embora grandes avanços tenham ocorrido nas últimas décadas no desenvolvimento de modelos de previsão, muitos desafios ainda persistem, principalmente em termos de: - VALIDAÇÃO desses modelos - Desenvolvimento de modelos DINÂMICOS (em tempo real) , , , , MAPA DE SUSCETIBILIDADE - CENÁRIO A1 (MODELO TRIGRS) LEGENDA Drenagem Limite da Bacia Cicatriz Gomes et al., (2013) FS metros : Vieira et al., (2010) Projeção UTM - Zona 23 Datum SAD-69 - Meridiano Central W , , , ,000000

7 Diferentes Tipos de Movimentos de Massa Queda de Rochas Rastejos Escorregamentos Rasos Escorregamentos Rotacionais Corridas de Massa Subsidências (entre muitos outros...) Há mecanismos de ruptura e fatores condicionantes específicos para cada um dos processos acima

8 Logo, esta vasta tipologia de movimentos irá requerer o desenvolvimento de VÁRIOS modelos de previsão, simulando os diferentes tipos de deslizamentos observados em campo

9 Principais Métodos de Análise de Previsão Abordagens probabilísticas baseadas em inventários de deslizamentos Abordagens heurísticas (combinação de mapas qualitativos) Abordagens estatísticas Abordagens determinísticas (van Westen et al., 2006)

10 dslam (Distributed, physically based Slope Stability model) (WU & SIDLE, 1995 e DHAKAL & SIDLE, 2003) SHALSTAB (SHAllow Landslide STABbility Analysis) (DIETRICH et al., 1993; MONTGOMERY & DIETRICH, 1994 e MONTGOMERY et al., 1998) SINMAP (Stability INdex MAPping) Abordagem Determinística Modelos matemáticos, distribuídos, desenvolvidos em bases físicas (em maior ou menor grau) Tentam simular matematicamente os processos envolvidos A susceptibilidade é determinada através do uso de modelos de análise da estabilidade das encostas (alguns combinam com modelos hidrológicos) As encostas são classificadas com base no Fator de Segurança (FS) estimado pelos modelos Principais modelos: (PACK et al. 1998; MORRISEY et al., 2001; PACK et al., 2001 e CALCATERRA et al., 2004) TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope Stability) (IVERSON, 2000 e BAUM et al., 2002)

11 MODELO SHALSTAB PARÂMETROS TOPOGRÁFICOS derivados do MDT (declividade, área de contribuição) PARÂMETROS DO SOLO MODELO DE ESTABILIDADE DE ENCOSTA + MODELO HIDROLÓGICO PREVISÃO DE ÁREAS INSTÁVEIS A ESCORREGAMENTOS RASOS Dietrich & Montgomery (1998)

12 (Guimarães, 2000; Fernandes et al., 2004) Resultado do Modelo N Bacia do Quitite Bacia do Papagaio

13 Abordagem Determinística TRIGRS Transient Rainfall Infiltration Grid based Regional Slope stability analysis; Baum et al., 2002; Savage et al., 2004 Simula o avanço da frente de infiltração nas encostas (ou seja, é um modelo transiente) Combina esse modelo hidrológico com um modelo de análise da estabilidade Simula como as modificações nas poropressões dentro do solo, que ocorrem ao longo da chuva, influenciam na estabilidade

14 , , , , , , , , , , , , , , MAPA DE SUSCETIBILIDADE - CENÁRIO A1 (MODELO TRIGRS) FS LEGENDA Drenagem Limite da Bacia Cicatriz : , metros , Projeção UTM - Zona 23 Vieira (2007) Datum SAD-69 - Meridiano Central W 45 Vieira et al. (2010) , ,000000

15 Como validar o modelo? Evento de Fev/2006

16 Visão de Detalhe com as Cicatrizes de 1996 Cicatrizes de 1996

17 Número de escorregamentos Avaliação do Modelo Instável < _ _ _-2.2 >-2.2 Estável Classe de Log Q/T

18 Resultados de Outras Metodologias Aplicadas à Área (Moreira, 1999) Aij n ( PK. NK ) k 1

19 PREVISÃO DE CORRIDAS DE MASSSA

20 SIMULAÇÃO DE CORRIDAS DE DETRITOS Combinação de 2 modelos: SHALSTAB+FLO-2D] (Gomes, 2006)

21 Simulação de Corrida de Detritos Bacias dos rios Quitite e Papagaio (RJ) (Evento de Fev de 1996) (Gomes, 2006; Gomes et al., 2007)

22 Previsão do Alcance e Espessura dos Depósitos de Corridas de Detritos (Fev 1996; Maciço da Tijuca RJ) Espessura Máxima (m) (Gomes, 2006; Gomes et al., 2013)

23 Corridas de Massa (Detritos) Corrida de Detritos (cerca de 10 km) - Rio Vieira (Teresópolis) Corrida de Massa (6 km) do Vale da Posse/Campo Grande (Teresópolis, Janeiro de 2011)

24 No entanto, na maioria dos locais não há um banco de cicatrizes (polígonos) de eventos antigos (nem mesmo dos eventos mais recentes) muitos são mapas com pontos de atendimentos da defesa civil Isso dificulta uma efetiva validação dos modelos!

25 Outro Problema Falta de Modelos Dinâmicos Muitas vezes os deslizamentos foram mais frequentes nas áreas definidas como de médio risco do que nas definidas como de alto risco Razões Possíveis: - as metodologias usadas na definição do risco foram ruins (modelos ruins previsões ruins) Esse é um problema real, que só vai ser resolvido quando os modelos usados tenham provado ser eficientes (validados) - a chuva ocorrida for maior nas áreas de médio risco do que nas de alto risco (algo desse tipo aconteceu em Teresópolis no evento de Jan de 2011) Isso só vai ser resolvido quando tivermos o uso de modelos dinâmicos simulando a estabilidade em tempo real, incorporando a chuva já ocorrida e aquela prevista para curto prazo (2h, 4h, 6h, etc)

26 Outro Problema Raramente temos bases cartográficas disponíveis em escalas adequadas ao uso de modelos de previsão de deslizamentos 1: :50000 [Gomes, 2002]

27 % % Percentual de Cicatrizes nas Classes de Susceptibilidade a Escorregamentos (Quitite e Papagaio) : : Instável < > -2.2 Estável Classes = 80% = 46% 0 Instável < > -2.2 Estável Classes [Gomes, 2002]

28 OUTRO PROBLEMA Os processos associados aos movimentos de massa precisam ser analisados na escala de bacia de drenagem Isto é especialmente importante para os estudos das corridas de massa (debris flows)

29 Muitas vezes, a topografia mais detalhada é apenas obtida nas proximidades da área de maior interesse (por ex., ao longo da faixa de um duto) Isso impede a utilização de modelos mais complexos de risco à ocorrência de corridas de detritos porque não consideram toda a bacia de drenagem (área de contribuição a montante do ponto) oleoduto (Serra do Mar, RJ)

30 Conselheiro Paulino, Friburgo (RJ) Outro Problema Em áreas urbanas o risco é muito dinâmico, o que requer mapeamentos contínuos do uso e ocupação Jardim Salaco, Teresópolis (RJ)

31 Outro Problema Falta de Modelos Dinâmicos Muitas vezes os deslizamentos foram mais frequentes nas áreas definidas como de médio risco do que nas definidas como de alto risco Razões Possíveis: - as metodologias usadas na definição do risco foram ruins (modelos ruins previsões ruins) Esse é um problema real, que só vai ser resolvido quando os modelos usados tenham provado ser eficientes (validados) - a chuva ocorrida for maior nas áreas de médio risco do que nas de alto risco (algo desse tipo aconteceu em Teresópolis no evento de Janeiro de 2011) Isso só vai ser resolvido quando tivermos o uso de modelos dinâmicos simulando a estabilidade em tempo real, incorporando a chuva já ocorrida e aquela prevista para curto prazo (2h, 4h, 6h, etc)

32 Outro Problema Falta de Modelos Dinâmicos Muitas vezes os deslizamentos foram mais frequentes nas áreas definidas como de médio risco porque a chuva ali foi mais intensa do que nas áreas de alto risco (algo desse tipo aconteceu em Teresópolis no evento de Janeiro de 2011) Isso só vai ser resolvido quando tivermos o uso de modelos dinâmicos simulando em tempo real, incorporando a chuva já ocorrida e aquela prevista para curto prazo (2h, 4h, etc)

33 Prever não é fácil, mas é possível! Requer o desenvolvimento de modelos determinísticos distribuídos e dinâmicos, efetivamente validados e alimentados por dados refinados (topografia, propriedades mecânicas dos materiais, uso e cobertura, etc.)

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