MODELOS MATEMÁTICOS APLICADOS À PREVISÃO DE ESCORREGAMENTOS TRANSLACIONAIS RASOS: Exemplos em Áreas Naturais e de Risco
DOI:
https://doi.org/10.20891/clio.V31N3p91-114Palavras-chave:
Escorregamentos translacionais rasos, SHALSTAB, TRIGRSResumo
Um dos métodos utilizados para a previsão de áreas suscetíveis a escorregamentos translacionais rasos são os modelos matemáticos em bases físicas, que descrevem fisicamente os processos por meio de equações matemáticas. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é apresentar o embasamento teórico, os procedimentos metodológicos, as principais limitações e duas aplicações dos modelos matemáticos mais utilizados internacionalmente, SHALSTAB e TRIGRS. Ambos os modelos baseiam-se em equações físicas, embora apresentem algumas diferenças em suas estruturas matemáticas, nos quais a acurácia dos parâmetros de entrada são fundamentais para garantirem melhores resultados de previsão. Apesar de possuírem muitas vantagens, tais como a não incorporação de eventos pretéritos em sua análise, como em outros métodos (ex. estatísticos) e a redução da subjetividade (como em análises heurísticas), sua aplicação é ainda pouco observada por órgãos públicos para fins de planejamento urbano, apesar da exigência de cartas de suscetibilidade para ocupação de terrenos urbanos e rurais de acordo com a Legislação Federal atual do país.
MATHEMATICAL MODELS APPLIED TO THE FORECAST OF SHALLOW TRANSLATIONAL LANDSLIDES: Examples from Natural and Risk-Prone Areas
ABSTRACT
One of the methods used to predict shallow translational landslides susceptible areas are the mathematical models on physical bases that physically describe the processes by means of mathematical equations. Thus, the objective of this work is to present the theoretical basis, methodological procedures, main limitations and two applications of the most commonly used mathematical models, SHALSTAB and TRIGRS. Both models are based on physical equations, although they present some differences in their mathematical structures, whence the accuracy of the input parameters are fundamental to ensure better prediction results. While the models have many advantages, such as the non-incorporation of past events in their analysis, as in other methods (for example statistics) and the reduction of subjectivity (as in heuristic analyzes), its application is still poorly observed by public agencies for urban planning purposes, despite the requirement susceptibility maps for occupation of urban and rural land use in accordance with Brazilian Federal Law.
Keywords: Shallow translational landslides; SHALSTAB; TRIGRS.
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