A Aplicação do índice estatístico e análise multicritério no mapeamento da suscetibilidade a deslizamentos, no município do Ipojuca, Pernambuco, Brasil
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.2.p1015-1037Palavras-chave:
suscetibilidade, deslizamentos, SIG, AHP, modelagem estatística, IpojucaResumo
A presente pesquisa tem como objetivo avaliar o desempenho da aplicação da abordagem estatística de análise bivariada denominado Índice Estatístico (IE) integrada à análise multicritério denominada Analytic Hierarchy Process (AHP), em uma área de expansão urbana no município do Ipojuca, Pernambuco, Brasil, na escala 1:10.000. A pesquisa teve como base para elaboração e adaptação dos dados temáticos à referida escala, as ortofotocartas na escala 1:1.000 e o Modelo Digital do Terreno (MDT), os quais foram gerados, respectivamente, por levantamento aerofotogramétrico e LIDAR (Light Detection and Ranging). Verificou-se que na área piloto prevalecem os deslizamentos com superfície de ruptura translacional paralela ao talude, comumente deflagrados pela ação da água das chuvas e/ou águas servidas. Assim, foram utilizados no modelo os seguintes fatores condicionantes: litologia, solos, uso e cobertura da terra, declividade e curvatura de vertentes, os quais foram cruzados com o inventário de deslizamentos com representação pontual localizado na superfície de ruptura. A unidade espacial foi a célula de grade (pixel). Utilizou-se o IE para determinar o peso das classes de cada fator condicionante, e os índices básicos Accountability e Reliability, assim como, os pesos dos fatores (Wf), gerados com base nos resultados do IE, forneceram o grau de contribuição de cada fator condicionante nos deslizamentos e subsidiaram o preenchimento da matriz de comparação pareada da AHP. Constatou-se que o uso e cobertura da terra é mais determinante na ocorrência dos deslizamentos, acompanhado da declividade, solos, curvatura e litologia. O modelo gerado a partir da integração entre o Índice Estatístico e AHP apresentou um excelente desempenho com uma AAC=0,931 (93%) e uma excelente performance com uma AAC=0,906 (90%) para a avaliação da suscetibilidade a deslizamento no município do Ipojuca.
Downloads
Referências
Aleotti, P., R. & Chowdhury. (1999). Landslide Hazard Assessment: Summary Review and New Perspectives. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 58(1), 21–44.
https://doi.org/10.1007/s100640050066. DOI: https://doi.org/10.1007/s100640050066
Aragão, M. L. & Duarte, C. C. (2023). Dinâmica climática, eventos extremos e impactos associados no município do Jaboatão dos Guararapes, Pernambuco, Brasil. Revista Brasileira de Geografia Física, 16(2), 818–836. https://doi.org/10.26848/rbgf.v16.2.p818-836. DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v16.2.p818-836
Bandeira, A. P. N., & R. Q. Coutinho. (2015). Critical Rainfall Parameters : Proposed Landslide Warning System for the Metropolitan Region of Recife , PE , Brazil. Soils and Rocks. 38(1), 27–48. DOI: 10.28927/SR.381027 DOI: https://doi.org/10.28927/SR.381027
Barella, C. F., Sobreira, F. G. & Zêzere, J. L. (2019). A comparative analysis of statistical landslide susceptibility mapping in the southeast region of Minas Gerais state, Brazil. Bulletin of Engineering Geology and Environment, 78, 3205–3221. https://doi.org/10.1007/s10064-018-1341-3. DOI: https://doi.org/10.1007/s10064-018-1341-3
Berhane, G. E. & Tadesse, K. (2021). Landslide susceptibility zonation mapping using statistical index and landslide susceptibility analysis methods: A case study from Gindeberet district, Oromia Regional State, Central Ethiopia. Journal of African Earth Sciences. 180. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2021.104240. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2021.104240
Blahut, J. Van Westen, C.J., & Sterlacchini, S. (2010). Analysis of landslide inventories for accurate prediction of debris-flow source areas. Geomorphology. 119(1–2), 36-51. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.02.017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.02.017
Bonini, J. E., Bateira, C. V. D. M., Dias, V. C., Martins, T. D., & Vieira, B. C. Suscetibilidade a escorregamentos rasos a partir de parâmetros morfométricos e dos modelos SHALSTAB e do Valor Informativo. Confins, 46, 2020. https://doi.org/10.4000/confins.30323 DOI: https://doi.org/10.4000/confins.30323
Burrough, P. A. (1991). Principles of geographical information systems for land resources assessment. Oxford: Clarendon Press, 333 p. https://webapps.itc.utwente.nl/librarywww/papers_2009/general/principlesgis.pdf
Carvalho, C. S.; & Galvão, t. (Org.). (2006). Prevenção de risco de deslizamentos em encostas: guia para elaboração de políticas municipais. Brasília: Ministério das Cidades; Cities Alliance, 111 p.
Castellanos Abella, E.A. (2008). Provincial landslide risk assessment. In: Castellanos Abella, E.A., Multi-scale landslide risk assessment in Cuba, Utrecht, Utrecht University. ITC Dissertation 154, 101-152 p. https://www.researchgate.net/publication/43945886_Provincial_landslide_risk_assessment_THESIS_VERSION
Chung, C., & Fabbri, A.G. (2003). Validation of Spatial Prediction Models for Landslide Hazard Mapping. Natural Hazards, 30, 451-472. https://link.springer.com/content/pdf/10.1023/B:NHAZ.0000007172.62651.2b.pdf. DOI: https://doi.org/10.1023/B:NHAZ.0000007172.62651.2b
Corominas, J., van Westen, C., Frattini, P. et al. (2014). Recommendations for the quantitative analysis of landslide risk. Bull Eng Geol Environ, 73, 209–263 https://doi.org/10.1007/s10064-013-0538-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s10064-013-0538-8
Coutinho, R. Q. (Coord.). (2014). Carta geotécnica de aptidão à urbanização frente a desastres naturais do município do Ipojuca, Pernambuco: relatório técnico. Termo de Cooperação Ministério das Cidades e Universidade Federal de Pernambuco. Recife: GEGEP; UFPE.
Coutinho, R. Q., Henrique, H. M., Duarte, C. C., Nascimento, D. M. (2016). Risk mapping for landslides and erosion in the municipality of Ipojuca-PE—Rurópolis Community. In Aversa, S. et al. Landslides and Engineered Slopes. Experience, Theory and Practice. CRC Press, London. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.1201/9781315375007-70/risk-mapping-landslides-erosion-municipality-ipojuca-pe%E2%80%94rur%C3%B3polis-community-coutinho-henrique-duarte-nascimento. DOI: https://doi.org/10.1201/b21520-80
Cruden, D.M. & Varnes, D. (1996). Landslide Types and Processes. In Turner, A.K Schuster, R.L. (Eds). Landslides Investigation and Mitigation. National Academy Press, Special Report 247. Washington, p. 337-370. https://trid.trb.org/view/462501.
Dias, H.C., Hölbling, D., & Grohmann, C.H. (2021a). Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: A Review. Geosciences, 11, 425. https://doi.org/10.3390/geosciences11100425. DOI: https://doi.org/10.3390/geosciences11100425
Dias, H. C., Gramani, M .F., Grohmann, C. H., Vieira, B. C. (2021b). Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast. Nat Hazards. 08, 205–223. https://doi.org/10.1007/s11069-021-04676-y. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-021-04676-y
Duarte, C. C., Nóbrega, R. S., Coutinho, R. Q., (2015). Análise climatológica e dos eventos extremos de chuva no município do Ipojuca, Pernambuco. Revista de Geografia (UFPE), [online] 32(2).
https://periodicos.ufpe.br/revistas/revistageografia/article/viewFile/229222/23602.
Esteves, L. V., Esteves, A. M. S. L., da Paz, D. H. F., & Coutinho, A. P. (2023). Caracterização Morfométrica e Uso do Solo da Bacia Hidrográfica do Rio Sirinhaém (BHRS), Pernambuco, Brasil. Revista Brasileira de Geografia Física, 16(5), 2609–2623. https://doi.org/10.26848/rbgf.v16.5.p2609-2623. DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v16.5.p2609-2623
Fell, R., Corominas, J., Bonnard, C., Cascini, L., Leroi, E., & Savage, W. Z. (2008). Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use planning. Engineering Geology, 102 (3–4), 85-98. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.02. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.022
Froude, M. J. & Petley, D. N (2018). Global fatal landslide occurrence from 2004 to 2016. Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 18, 2161–2181. https://doi.org/10.5194/nhess-18-2161-2018. DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-18-2161-2018
Gama, W. M. & Falcão, N. A. M. (2023). Suscetibilidade a deslizamentos pelo método estatístico bivariado na bacia hidrográfica do Riacho do Silva, Maceió, Alagoas, Brasil. Revista Contexto Geográfico, 8(16), 46–61. https://doi.org/10.28998/contegeo.8i16.1548. DOI: https://doi.org/10.28998/contegeo.8i16.15478
Garcia, R. A. C. (2012). Metodologias de avaliação da perigosidade e risco associado a movimentos de vertente: aplicação na bacia do rio Alenquer. 469 f. Tese (Doutorado em Geografia Física) – Universidade de Lisboa, Lisboa. https://repositorio.ul.pt/handle/10451/7377
Greenbaum, D., Bowker, M. R., Dau, I., Dropsy, H., Greally, K. B., Mcdonald, A., & Tragheim, D. G. (1995a). Rapid methods of landslide hazard mapping: Fiji case study. Technical Report WC/95/28, British Geological Survey (BGS), Natural Environmental Research Council, Keyworth, Nottingham. https://core.ac.uk/download/pdf/58059.pdf.
Greenbaum, D. et al. 1995b. Rapid methods for landslide hazard mapping: Papua New Guinea case study. Technical Report WC/95/27. British Geological Survey (BGS), Natural Environmental Research Council, Keyworth, Nottingham. https://nora.nerc.ac.uk/id/eprint/9967/1/WC95027.pdf
Guillard, G, & Zêzere, J. (2012). Landslide Susceptibility Assessment and Validation in the Framework of Municipal Planning in Portugal: The Case of Loures Municipality. Environmental management. 50, 721-35. https://link.springer.com/article/10.1007/s00267-012-9921-7. DOI: https://doi.org/10.1007/s00267-012-9921-7
Guzzetti, F. (2005). Landslide Hazard and Risk Assessment. Thesis Doctoral: 373. http://geomorphology.irpi.cnr.it/Members/fausto/PhD-dissertation.
Guzzetti, F., Reichenbach, P., Ardizzone, F., Cardinali, M., & Galli, M. (2006). Estimating the quality of landslide susceptibility models. Geomorphology, 81(1-2), 166-184. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.04.007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.04.007
Hungr, O., Leroueil, S. & Picarelli, L. (2014). The Varnes classification of landslide types, an update. Landslides, 11, 167–194. https://doi.org/10.1007/s10346-013-0436-y. DOI: https://doi.org/10.1007/s10346-013-0436-y
IBGE. Censo demográfico 2010: características da população e dos domicílios: resultados do universo. Rio de Janeiro, 2011. Não paginado.
IBGE. (2013) Manual técnico de uso da terra. 3. ed. 171 p. https://biblioteca.ibge.gov.br/index.php/biblioteca-catalogo?id=281615&view=detalhes
IBGE (2018). População em áreas de risco no Brasil. https://www.ibge.gov.br/geociencias-novoportal/organizacao-do territorio/tipologias-doterritorio/21538-populacao-em-areas-de-risco-no-brasil.html?=&t=acesso-ao-produto
Kavzoglu, T., Kutlug Sahin, E. & Colkesen, I. 2015. An assessment of multivariate and bivariate approaches in landslide susceptibility mapping: a case study of Duzkoy district. Nat Hazards, 76, 471–496 https://doi.org/10.1007/s11069-014-1506-8. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-014-1506-8
Listo, F. L. & Santos, E. M. (2023). Scenarios of susceptibility to shallow landslides using the shalstab model and validation by roc curve, Metropolitan Region of Recife, Northeastern Brazil. Revista de Geografia (Recife). 40(1). https://doi.org/10.51359/22386211.2023.256630. DOI: https://doi.org/10.51359/2238-6211.2023.256630
Macedo, E. S. & Sandre, L. H. (2022). Mortes por deslizamentos no Brasil: 1988 a 2022. Revista Brasileira de Geologia de Engenharia e Ambiental, 12(1), 110-117. https://www.abge.org.br/downloads/10.pdf.
Marengo, J. A., Alcantara, E., Cunha, A. P., M. Seluchi, Nobre, C. A., G. Dolif, Goncalves, D., Assis Dias, M., Cuartas, L.A., Bender, F., Ramos, A. M., Mantovani, J. R., Alvala, R. C., Moraes, O. L. (2023). Flash floods and landslides in the city of Recife, Northeast Brazil after heavy rain on May 25–28, 2022: Causes, impacts, and disaster preparedness. Water and Climate Extremes [Online], 39. https://www.sciencedirect.com/journal/weather-and-climate-extremes. DOI: https://doi.org/10.1016/j.wace.2022.100545
Melo, R., & Zêzere, J. L. (2017). Avaliação da suscetibilidade à rutura e propagação de fluxos de detritos na bacia hidrográfica do rio Zêzere (Serra da Estrela, Portugal). Revista Brasileira de Geomorfologia, 18(1). https://doi.org/10.20502/rbg.v18i1.985. DOI: https://doi.org/10.20502/rbg.v18i1.985
Mendes, R. M., Andrade, M. R. M., Tomasella, J., Moraes, M. A. E., & Scofield, G. B. (2018). Understanding shallow landslides in Campos do Jordão municipality – Brazil: disentangling the anthropic effects from natural causes in the disaster of 2000, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 18, 15–30, https://doi.org/10.5194/nhess-18-15-2018. DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-18-15-2018
Moore, I. D.; & Grayson, R. B. (1991). Terrain-based catchment partitioning and runoff prediction using vector elevation data. Water Resources Research, 27(6), 1.171-1.191. https://doi.org/10.1029/91WR00090. DOI: https://doi.org/10.1029/91WR00090
Myronidis, D., Papageorgiou, C., & Theophanous, S. (2016). Landslide susceptibility mapping based on landslide history and analytic hierarchy process (AHP). Nat Hazards. 81, 245–263. https://doi.org/10.1007/s11069-015-2075-1. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-015-2075-1
Nicu, I. C., & Asăndulesei, A. (2018). GIS-based evaluation of diagnostic areas in landslide susceptibility analysis of Bahluieț River Basin (Moldavian Plateau, NE Romania). Are Neolithic sites in danger?, Geomorphology, 314, 27-41. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.04.010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.04.010
Panchal, S., & Shrivastava, A. K. (2021). A Comparative Study of Frequency Ratio, Shannon’s Entropy and Analytic Hierarchy Process (AHP) Models for Landslide Susceptibility Assessment. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 10, 603. https://www.mdpi.com/2220-9964/10/9/603 DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi10090603
Pasang, S.; & Kubíček, P. (2020). Landslide Susceptibility Mapping Using Statistical Methods along the Asian Highway, Bhutan. Geosciences, 10, 430. https://doi.org/10.3390/geosciences10110430. DOI: https://doi.org/10.3390/geosciences10110430
Pardeshi, S. D., Autade, S. E., & Pardeshi, S. (2013). Landslide Hazard Assessment: Recent Trends and Techniques. SpringerPlus 2(1): 1–23. https://doi.org/10.1186/2193-1801-2-523. DOI: https://doi.org/10.1186/2193-1801-2-523
Pernambuco. (2016). Pernambuco Tridimensional: manual para obtenção dos dados. Consórcio Águas de Pernambuco, Governo do Estado de Pernambuco, Recife. http://www.pe3d.pe.gov.br/documentos/manual.pdf
Pfaltzgraff, P. A. S. (1998). Carta geotécnica e de suscetibilidade a processos geológicos do município de Ipojuca, Pernambuco. Recife: CPRM/Fidem, 18 p. https://rigeo.sgb.gov.br/bitstream/doc/17367/1/rel_carta_geotecnica_ipojucav2.pdf
Pfaltzgraff, P. A. S. (2007). Mapa de suscetibilidade a deslizamentos na região metropolitana do Recife. 153 p. Tese (Doutorado em Geociências). https://rigeo.cprm.gov.br/jspui/handle/doc/273
Santos, R. D., Santos, H. G., Ker, J. C., Anjos, L. H. C., & Shimizu, S. H. Manual de descrição e coleta de solos no campo. 7 ed. Sociedade Brasileira de Ciências do Solo. https://www.ofitexto.com.br/manual-de-descricao-e-coleta-de-solo-no-campo/p
Rai, D.K., Xiong, D., & Zhao, W. (2022). An Investigation of Landslide Susceptibility Using Logistic Regression and Statistical Index Methods in Dailekh District, Nepal. Chin. Geogr. Sci. 32, 834–851. https://doi.org/10.1007/s11769-022-1304-2. DOI: https://doi.org/10.1007/s11769-022-1304-2
Rasyid, A.R., Bhandary, N.P. & Yatabe, R. (2016). Performance of frequency ratio and logistic regression model in creating GIS based landslides susceptibility map at Lompobattang Mountain, Indonesia. Geoenviron Disasters, 3, 19. https://geoenvironmental-disasters.springeropen.com/articles/10.1186/s40677-016-0053-x. DOI: https://doi.org/10.1186/s40677-016-0053-x
Reichenbach, P., Rossi, M., Malamud, B. D., Mihir M., & Guzzetti, F. (2018). A Review of Statistically-Based Landslide Susceptibility Models. Earth-Science Reviews, 180, 60–91. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.03.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.03.001
Rosa, M. L., Sobreira, F. G., & Barella, C. F. (2021). Landslide susceptibility mapping using the statistical method of Information Value: A study case in Ribeirão dos Macacos basin, Minas Gerais, Brazil. An Acad Bras Cienc 93(1). https://doi.org/10.1590/0001-3765202120180897. DOI: https://doi.org/10.1590/0001-3765202120180897
Rossi, M. & Reichenbach, P. (2016). Land-se: a software for statistically based landslide susceptibility zonation, version 1.0, Geosci. Model, 9, 3533–3543. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3533-2016. DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-9-3533-2016
Rossi, M., Bornaetxea, T., & Reichenbach, P. (2022). LAND-SUITE V1.0: a suite of tools for statistically based landslide susceptibility zonation. Geosci. Model Dev., 15, 5651–5666, https://doi.org/10.5194/gmd-15-5651-2022. DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-15-5651-2022
Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process—what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9,( 3–5), 161-176. https://doi.org/10.1016/027-255(87)90473-8. DOI: https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8
Sabatakakis, N., Koukis, G., & Vassiliades, E. (2013). Landslide susceptibility zonation in Greece. Nat Hazards. 65, 523–543. https://doi.org/10.1007/s11069-012-0381-4. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-012-0381-4
SGB/CPRM - Serviço Geológico do Brasil. (1996). Mapa geológico das folhas Ipojuca/ Ponta da Gambôa e Sirinhaém- escala 1:25000. Recife: LAGESE, 53p. il. Lima Filho, M. (Org.)
Tating, F., & Hack, R. H. R. G. K. (2015). Landslide susceptibility assessment using information value statistical method: a case study on northern Kota Kinabalu, Sabah. Malaysian Journal of Remote Sensing & GIS. 4 (2), 94-111. https://www.researchgate.net/profile/Rabieahtul-Abu-Bakar/publication/330439928_MJRSGIS_vol_4_num_2/links/5c3ff79b299bf12be3cda65f/MJRSGIS-vol-4-num-2.pdf#page=49.
Torres, F. S. M., Coutinho, R. Q., Duarte, C. C., Menezes, J. B., Fonsêca, D. N., & Pfaltzgraf, P. A. S. (2015). Carta de suscetibilidade a movimentos de massa e erosão do município do Ipojuca-PE. Geotecnia, 135, 67-88. https://doi.org/10.24849/j.geot.2015.135. DOI: https://doi.org/10.24849/j.geot.2015.135.04
Vakhshoori, V.; & Zare, M. (2018). Is the ROC curve a reliable tool to compare the validity of landslidesusceptibility maps? Geomatics, natural hazard and risk. 9(1), 249-266. https://doi.org/10.1080/19475705.2018.1424043. DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2018.1424043
Van Westen, C.J. (1993). Application of Geographical Information System to Landslide Hazard Zonation. ITC Publication, 15, 245. https://www.researchgate.net/publication/233865351_Application_of_Geographic_Information_Systems_to_Landslide_Hazard_Zonation.
Van, Westen, C.J. (1997). Statistical Landslide Hazard Analysis. Ilwis: 1–10. https://www.itc.nl/ilwis/applications-guide/application-5/.
Wanderley, L. S. A.; Nóbrega, R. S.; Duarte, C. C.; Moreira, A. B.; & Anjos, R. S. (2021). Weather Types Associated with Daily Intense Rainfall Events in The City of Recife - PE, Brazil. Sociedade & Natureza, 33(1). https://doi.org/10.14393/SN-v33-2021-60520. DOI: https://doi.org/10.14393/SN-v33-2021-60520
Xavier, J. P. de S., Listo, F. de L. R., & Nery, T. D. (2022). Escorregamentos no estado de Pernambuco. Mercator, 21, https://doi.org/10.4215/rm2022.e21003. DOI: https://doi.org/10.4215/rm2022.e21003
Yalcin, A., S., Reis, A. C. Aydinoglu, & T. Yomralioglu. (2011). A GIS-Based Comparative Study of Frequency Ratio, Analytical Hierarchy Process, Bivariate
Statistics and Logistics Regression Methods for Landslide Susceptibility Mapping in Trabzon, NE Turkey.j Catena, 85(3), 274–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2011.01.014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2011.01.014
Yalcin, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): Comparisons of results and confirmations. Catena, 72, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.01.003. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.01.003
Yan, F., Zhang, Q., Ye, S., & Ren, B. (2019). A Novel Hybrid Approach for Landslide Susceptibility Mapping Integrating Analytical Hierarchy Process and Normalized Frequency Ratio Methods with the Cloud Model. Geomorphology, 327, 170–87.https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.10.024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.10.024
Zevenbergen, L. W., & Thorne, C. R. (1987). Quantitative analysis of land surface topography. Earth surface processes and landforms, 12(1), 47-56. https://doi.org/10.1002/esp.3290120107. DOI: https://doi.org/10.1002/esp.3290120107
Zêzere, J. L. (2002). Landslide susceptibility assessment considering landslide typology. A case study in the area north of Lisbon (Portugal), Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 2, 73–82. https://doi.org/10.5194/nhess-2-73-2002. DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-2-73-2002
Zêzere, J.L., Pereira, S., Melo, R., Oliveira, S.C., & Garcia., R.A.C. (2017). Mapping landslide susceptibility using data-driven methods. Science of The Total Environment, 589, 250-267. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.02.188. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.02.188
Zhang, G., Cai, Y., Zheng, Z., Zhen, J., Liu, Y. & Huang, K. (2016). Integration of the Statistical Index Method and the Analytic Hierarchy Process technique for the assessment of landslide susceptibility in Huizhou, China. Catena, 142, 233-244. https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.03.028. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.03.028
Zhu, A. X., Wang, R., Qiao, J., Qin, Cheng-Z., Chen, Y., Liu. J., Du, F., Lin, Y., & Zhu, T. (2014). An expert knowledge-based approach to landslide susceptibility mapping using GIS and fuzzy logic. Geomorphology, 214, 128-138. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.02.003. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.02.003
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 Cristiana Coutinho Duarte, Roberto Quental Coutinho, Betânia Queiroz da Silva, Hugo Manoel Henrique
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam na Revista Brasileira de Geografia Física concordam com os seguintes termos:
Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (exemplo: depositar em repositório institucional ou publicar como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm permissão para disponibilizar seu trabalho online antes ou durante o processo editorial, em redes sociais acadêmicas, repositórios digitais ou servidores de preprints. Após a publicação na Revista Brasileira de Geografia Física, os autores se comprometem a atualizar as versões preprint ou pós-print do autor, nas plataformas onde foram originalmente disponibilizadas, informando o link para a versão final publicada e outras informações relevantes, com o reconhecimento da autoria e da publicação inicial nesta revista.
Qualquer usuário tem direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato para qualquer fim, mesmo que comercial.
Adaptar — remixar, transformar e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
O licenciante não pode revogar estes direitos desde que você respeite os termos da licença.
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.
