Ouro Preto é um munícipio com importantes números relacionados à ocorrência de movimentos gravitacionais de massa, que, por si só, justificam a necessidade na adoção de medidas de proteção e gerenciamento do espaço urbano contra a ocorrência de fenômenos naturais com potencial de dano, bem como para a identificação de áreas possíveis, ou não, de serem urbanizadas.
Deste modo, a Lei Municipal 207/04, promulgada no dia seis de julho de 2004, instituiu, no município, a Coordenadoria Municipal de Defesa Civil, COMDEC, “com a finalidade de coordenar, em nível municipal, todas as ações de defesa civil, nos períodos de normalidade e anormalidade” (Ouro Preto, 2004).
Com a declaração da lei, grande parte dos movimentos gravitacionais de massa de Ouro Preto, que ocorrem em regiões urbanizadas do município, passaram a ser registrados pela COMDEC. De acordo com Xavier et al. (2017), muitos registros passados se perderam entre as diversas secretarias municipais, enquanto os registros mais recentes não apresentavam padrão técnico necessário para uma análise eficiente da suscetibilidade e gerenciamento do risco. Segundo os autores, quase 90% dos laudos realizados pela COMDEC eram de baixa qualidade técnica em relação à geotecnia e ao georreferenciamento.
Com o objetivo de solucionar a falta de padrão dos laudos geotécnicos realizados pela COMDEC de Ouro Preto, foi proposto, por Tavares et al. (2017), a utilização de Fichas Cadastrais de Campo (FCC) para movimentos gravitacionais de massa em solos e rochas. Por se tratar de uma proposta recente, seus dados não foram utilizados neste trabalho, mas espera-se que, se adotadas rigorosamente pela COMDEC, análises de suscetibilidade futuras apresentem resultados positivos.
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CAPÍTULO
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5 MATERIAIS E MÉTODOS
A metodologia escolhida para o desenvolvimento deste trabalho foi cuidadosamente planejada com a proposta de elucidação quanto à aplicação da análise estatística do valor informativo para o mapeamento da suscetibilidade a movimentos gravitacionais de massa no ambiente urbano, tendo, como base de aplicação, todos os fundamentos teóricos descritos nos capítulos anteriores.
Os softwares utilizados, para realização deste trabalho foram: (i) ArcGis 9.3 para manipulação dos dados e álgebra de mapas em ambiente SIG e (ii) Excel 2013 para aplicação da análise estatística, arranjo de tabelas informativas e criação do banco de dados de movimentos gravitacionais de massa.
5.1 LEVANTAMENTO DE DADOS E CRIAÇÃO DO BANCO DE DADOS DE MOVIMENTOS GRAVITACIONAIS DE MASSA
Nesta etapa foram coletadas informações, de diferentes fontes, relacionadas ao histórico de movimentos gravitacionais de massa no distrito sede de Ouro Preto. Estes dados partiram de trabalhos acadêmicos, relatórios técnicos e laudos geotécnicos. Também foram realizados levantamentos de campo para avaliação e identificação de novas cicatrizes de movimentos.
Os trabalhos de Souza (1996) e Bonuccelli (1999) foram as maiores fontes de movimentos gravitacionais de massa para esta pesquisa, seguidos pelos laudos geotécnicos da Coordenadoria Municipal de Defesa Civil, relatórios técnicos da CPRM (2016) e levantamentos realizados em campo. A título de exemplo, é apresentado, na Figura 10.1, um dos movimentos registrados, se tratando de um escorregamento nas proximidades da rodovia dos inconfidentes, que conecta os municípios de Ouro Preto e Mariana.
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Figura 5.1 - Escorregamento levantado em campo. Fonte: O autor (2018)
O levantamento dos movimentos foi disposto em um banco de dados para análises de suscetibilidade a movimentos gravitacionais de massa (Apêndice I), elaborado no software Excel 2013, onde as informações foram dispostas nas seguintes colunas:
ID: identificação dos movimentos; Fonte dos dados: autoria dos registros;
Confiabilidade manual dos registros: através de uma análise subjetiva dos registros, estes foram classificados como de alta, média ou baixa confiabilidade. Tal classificação teve como análise a precisão dos dados de georreferenciamento e se o movimento já ocorreu;
Confiabilidade automática dos registros: através de uma análise condicional dos registros, utilizando a função “se” do software Excel 2013, estes foram classificados como de alta, média ou baixa confiabilidade. Assim como na confiabilidade manual, porém através de uma análise lógica programada, foram considerados de alta confiabilidade os registros que apresentavam precisão no georreferenciamento e se o movimento já ocorreu, de média confiabilidade os registros apenas com precisão no georreferenciamento, mas sem a ocorrência de
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movimentos, e de baixa confiabilidade os registros que não apresentavam precisão no georreferenciamento;
Material predominante: material predominante nos movimentos;
Tipo de movimento: os tipos de movimentos apresentados no banco de dados correspondem aos fornecidos por suas fontes, uma vez que, por se tratarem de trabalhos antigos, dificultaram sua classificação em campo e através de fotointerpretação;
Ações antrópicas: registro de alguma obra ou ação antrópica nas proximidades dos movimentos catalogados;
Data da ocorrência: data do registro;
Coordenadas longitudinais: coordenadas longitudinais UTM para o datum SIRGAS 2000, zona 23S;
Coordenadas latitudinais: coordenadas latitudinais UTM para o datum SIRGAS 2000, zona 23S;
Atividade: grau de atividade dos movimentos (dormente, ativo ou estabilizado); Área: área de cobertura do movimento, em metros quadrados;
Profundidade: profundidade do movimento, em metros.
Devido à falta de padrão dos dados e a dificuldade em se validar a classificação atribuída aos tipos de movimentos, feita pelos diferentes autores, o trabalho se restringiu à elaboração de uma única carta de suscetibilidade a movimentos gravitacionais de massa, abrangendo todas as classificações descritas de forma genérica. Assim sendo, apenas os movimentos registrados em campo respeitam, por completo, a atualização da classificação de Varnes, proposta por Hungr et al. (2014). De modo geral, todos os movimentos descritos por Varnes foram registrados no distrito sede de Ouro Preto, sendo o movimento translacional o com maior número de registros.
Com o banco de dados concluído, foi possível a elaboração da carta inventário de movimentos gravitacionais de massa, através do software ArcGis 9.3 na escala de 1:25.000 e no datum SIRGAS 2000, zona 23S. Para este trabalho foram considerados apenas os registros dados como de confiabilidade alta no banco de dados, tanto na classificação manual, quanto na automática.
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5.2 LEVANTAMENTO DAS CARTAS DOS PARÂMETROS CONDICIONANTES
Os parâmetros de predisposição foram preparados cartograficamente com base em sua influência no desencadeamento de movimentos gravitacionais de massa e disponibilidade dos dados. Para esta pesquisa foram adotadas as cartas de agrupamento de unidades litológicas, materiais inconsolidados, uso e ocupação e aquelas derivadas da topografia, que são as cartas de inclinação das vertentes, geomorfologia, orientação das vertentes, curvatura das vertentes e inverso do índice topográfico de umidade, todas na escala de 1:25.000. Também foram utilizadas, imagens orbitais DigitalGlobe e CNES/Airbus, de diferentes datas, obtidas gratuitamente pelo software Google Earth Pro, além de uma imagem Quickbird, com resolução espacial de 5 metros, disponibilizada pela Prefeitura Municipal de Ouro Preto-MG.
A litologia adotada, deriva do trabalho de Lobato et al. (2005), e, embora apareça, na publicação original, na escala de 1:50.000, para a região de estudo desta pesquisa, ela reproduz, fielmente, um mosaico de cartas na escala de 1:25.000. Conforme aconselhado por Varnes et al. (1984), as litologias apresentadas pela autora foram agrupadas, em 10 diferentes classes, de acordo com inferências geotécnicas de estabilidade.
A carta de materiais inconsolidados é originária do trabalho de Bonuccelli (1999) e as 19 classes apresentadas pela autora foram rearranjadas em 11 novas, baseado em observações de estabilidade e semelhança entre os materiais envolvidos.
A carta de uso e ocupação do solo foi realizada através de análises de campo e fotointerpretação de imagens orbitais, onde a área de estudo foi dividida em 11 classes.
As demais cartas utilizadas neste estudo (inclinação das vertentes, geomorfologia, orientação das vertentes, curvatura das vertentes e inverso do índice topográfico de umidade) são todas derivadas da carta topográfica, na escala de 1:25.000, obtidas pela vetorização dos originais topográficos da Diretoria de Serviço Geográfico do Exército (DSG) e do Departamento Nacional de Produção Mineral (DNPM). A carta topográfica é uma das mais importantes para estudos como este (Corominas et al. 2014), sendo
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utilizada para a configuração do Modelo Digital de Elevação (MDE), que por sua vez, possibilita a confecção de diversas cartas parâmetro.
DESENVOLVIMENTO DA BASE CARTOGRÁFICA
Inicialmente, todas as oito cartas parâmetro passaram por uma uniformização ao datum SIRGAS 2000, zona 23S, respeitando as proposições de conversão presentes na Resolução do Presidente do IBGE Nº 1/2015 (IBGE, 2015).
Com as cartas ajustadas ao datum, iniciou-se a conversão das bases vetoriais para o formato raster, na proporção de 5 m para cada pixel, onde a menor unidade cartográfica apresenta uma área de análise de 25 m². O valor de 5 m foi definido através da menor resolução legível (MRL), variável entre 0,1 e 0,25 mm (Hengl, 2006) e para a escala de 1:25.000. Para este trabalho foi adotado uma MRL de 0,2 mm, de acordo com a NBR 13.133 (ABNT, 1994), conforme apresentado pela Equação 5.1.
Resolução = Denominador da Escala (admensional) x MRL (m)
Resolução = 25.000 x 0,0002 m = 5 m (Equação 5.1)
As cartas derivadas da topografia foram desenvolvidas no software ArcGis 9.3, sendo utilizado um raster de elevação para suas confecções, desenvolvido a partir de um MDE originário do arquivo shapefile das curvas de nível do distrito sede de Ouro Preto-MG (Figura 5.2).
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Para a carta de inclinação das vertentes, subdividiu-se as inclinações conforme o melhor resultado de intervalos para a área abaixo da curva, após a aplicação do Valor Informativo, ficando definido, para a integração final de cartas, 14 classes de inclinação com variação de 5º cada uma. Para este resultado, foram efetuados testes com classes de 3º, 5º, 7º, 10º e 15º.
A carta geomorfológica foi desenvolvida a partir da variação de declividade e elevação ao longo da área de estudo, sendo dividida em cinco classes, caracterizadas de acordo com o proposto por IPT (1981) apud Seabra, Cruz e Vicens (2010):
Relevo colinoso: Inclinação entre 0º e 15º e amplitude abaixo de 100 m;
Morros com vertentes suavizadas: Inclinação entre 0º e 15º e amplitude entre 100 m e 300 m;
Morrotes: Inclinação acima de 15º e amplitude abaixo de 100 m; Morros: Inclinação acima de 15º e amplitude entre 100 m e 300 m;
Relevo montanhoso: Inclinação superior a 15º e amplitude superior a 300 m. Para a carta de orientação das vertentes, a área de estudo foi subdividida em nove classes de orientação, sendo 8 referentes às divisões cardeais e colaterais da rosa dos ventos e 1 referente à superfície plana, sem orientação definida (Figura 5.3). Esta carta tem papel importante para a análise de suscetibilidade a movimentos gravitacionais de massa, porque ela traduz a relação da incidência dos raios solares com o nível de umidade do solo e o desenvolvimento da vegetação, fatores que interferem diretamente com a instabilidade das encostas (van Westen et al. 2008; Corominas et al. 2014).
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A carta de curvatura das vertentes representa a união entre os perfis longitudinais e transversais das vertentes, que são decompostos em côncavos, convexos e lineares. Os perfis longitudinal e transversal representam o formato da encosta ao longo de seu eixo vertical e em corte horizontal, respectivamente. Enquanto o primeiro destes serve como parâmetro de definição para a velocidade dos escoamentos, o segundo funciona como indicador da concentração, ou dissipação, de fluxos. Ao todo, a carta de curvatura das vertentes foi dividida em 9 classes morfológicas (Figura 5.4), definindo a relação do formato das encostas com a ocorrência dos processos geodinâmicos, que podem ser influenciados pela velocidade e trajetória dos escoamentos.
Figura 5.4 - Combinação dos perfis longitudinais e transversais das vertentes, gerando 9 classes morfológicas. Dikau (1990) e Wysocki et al (2011) apud Barella (2016)
A última carta elabora através da topografia, para esta pesquisa, se trata da carta do inverso do índice topográfico de umidade (topographic wetness index), índice proposto por Beven e Kirkby (1979) apud Barella (2016), que quantifica a relação da topografia com os processos de saturação do solo (Schuler et al., 2000) através da Equação 5.2.
TWI = ln𝑡𝑔 (𝑏)𝑎 (Equação 5.2)
Sendo: ‘a’ correspondente à área de contribuição específica do pixel em análise e; “b” correspondente ao ângulo de inclinação local da vertente.
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Porém, para superfícies planas existe uma impossibilidade de divisão no cálculo da Equação 5.2, uma vez que b se iguala a zero. Para evitar este problema, utilizou-se o inverso do índice topográfico de umidade (ITWI) (Equação 5.3), através do plug-in TauDEM (Terrain Analysis Using Digital Elevation Models) (Tarboton, 2015), um módulo de análise hidrológica baseado na topografia, que pode ser incorporado ao ArcGis 9.3 (Tarboton e Mohammed, 2013; Barella, 2016).
ITWI = ln𝑡𝑔 (𝑏)𝑎 (Equação 5.3)
Quanto menor for o valor do ITWI para uma região, maiores serão as chances de saturação hídrica local, ou seja, a localidade tende a ser uma área de contribuição para o escoamento superficial, apresentando baixa declividade e geomorfologia aplainada. Em contrapartida, valores mais elevados são relacionados a áreas de recarga de água subterrânea, apresentando declividades mais altas e solos menos espessos (Lopes, 2012; Hung et al., 2016). O grau de saturação hídrica local, definido pelo inverso do índice topográfico de umidade, consegue indicar a partição e a rota dos escoamentos (Nobre et al., 2011), funcionando como importante fator de análise para a suscetibilidade a movimentos gravitacionais de massa (Barella, 2016).
5.3 EXECUÇÃO DO MÉTODO DO VALOR INFORMATIVO
O método do Valor Informativo é uma composição de análises matemáticas entre o inventário de movimentos gravitacionais de massa e as cartas dos parâmetros de predisposição. Para tal modelagem, bem como para outras análises de suscetibilidade, o inventário pode ser representado por polígonos ou pontos (Zêzere et al., 2017) e, de acordo com Petschko et al. (2013), os pontos podem ser centrais ou distribuídos aleatoriamente pela área da cicatriz. Devido à grande área de análise, abordagem coletiva em relação aos tipos de movimentos, cicatrizes com formatos que não condizem com a realidade de campo, levantadas por diferentes autores adotados nesta pesquisa, e movimentos registrados apenas com georreferenciamento, mas sem definição de cicatriz, se optou pela utilização de um inventário de pontos, assim como adotado por diferentes autores, como Petschko et al. (2014) e Zêzere et al. (2017).
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A execução do método foi realizada através da relação quantitativa entre os pixels presentes nas diferentes classificações, de cada um dos parâmetros de predisposição, considerando-se também os pixels com registros de movimentos. Através do software ArcGis 9.3, foram exportadas tabelas com o número total de pixels e com o número de pixels com registros de movimentos presentes em cada classe, de cada um dos oito parâmetros de predisposição analisados. Estas tabelas foram inseridas no software Excel 2013, onde foi-se calculado o Valor Informativo para cada classe analisada, sendo os valores encontrados atribuídos de volta às suas respectivas classes, dentro do ArcGis 9.3, gerando novos rasters para cada uma das cartas de parâmetros de predisposição. Por fim, fez-se a integração dos rasters, um a um, de acordo com a ordem estabelecida na análise de sensibilidade.
ANÁLISE DE SENSIBILIDADE
A análise de sensibilidade teve como objetivo definir a ordem de importância dos oito parâmetros de predisposição adotados, através da média aritmética dos resultados dos índices Accountability (Acc), Reliability (Rl) e Área Abaixo da Curva (AAC) incorporada à expressão matemática do Valor Informativo. A realização destes processos levou em consideração apenas os registros do inventário de movimentos gravitacionais de massa com índices de confiabilidade manual e automática altos.
CRIAÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO ESTATÍSTICO
Nesta etapa do estudo particionou-se o inventário de movimentos gravitacionais de massa, aleatoriamente, em dois grupos, um de treino e outro de teste, cada um com 50% dos registros. O grupo treino foi utilizado para o desenvolvimento dos modelos de suscetibilidade e o grupo teste foi utilizado para as validações.
Com o grupo treino, foi-se calculado o valor informativo para cada classe, de cada um dos parâmetros de predisposição, onde os valores encontrados foram associados aos seus pixels correspondentes, em cada um dos rasters dos parâmetros em análise.
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Com a definição do valor informativo, pixel a pixel, de cada um dos rasters, deu-se início à integração dos parâmetros. Primeiramente, montou-se um modelo de suscetibilidade com dois rasters, depois com três, depois com quatro, até totalizarem 7 modelos, sendo, este último, composto pela integração de todos os 8 rasters de parâmetros adotados.
Para a validação dos modelos, foram criadas curvas de sucesso, utilizando o grupo treino do inventário de movimentos, e curvas de predição, utilizando o grupo teste do mesmo inventário. Sendo calculadas as áreas abaixo das curvas (AAC) para ambos grupos, onde os melhores resultados de AAC confirmavam, ou descreditavam, a adequação do modelo à predição de novos movimentos. Para esta etapa, todos os processos foram executados 11 vezes, com 11 diferentes grupos treino e teste, totalizando 77 distintos modelos de suscetibilidade.
CLASSES DE SUSCETIBILIDADE
As classes de suscetibilidade foram atribuídas através do zoneamento relativo às faixas de valores informativos de cada modelo raster final. Desta forma, por intermédio das curvas de predição, foram definidas as áreas de alta, média e baixa suscetibilidade, sendo, cada uma destas, correspondentes a 80%, 15% e 5% da previsibilidade de movimentos gravitacionais de massa futuros, respectivamente.
Dentre os 77 modelos gerados, foi eleito, para análise final, o que apresentou os melhores resultados de AAC de sucesso e predição. A partir destes valores foram desenvolvidas duas cartas de suscetibilidade, sendo escolhida como modelo final, e para ser mais conservador, a que apresentou a maior área de alta suscetibilidade em relação à área total de estudo.
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CAPÍTULO
6
6 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Ao longo de todas as etapas desta pesquisa, foram obtidos resultados cartográficos e estatísticos, que serão melhor descritos nos itens que sucedem.
6.1 CARTAS INTERMEDIÁRIAS
Para este trabalho foram utilizadas as cartas parâmetro de combinação de unidades litológicas, materiais inconsolidados, uso e ocupação, inclinação das vertentes, geomorfologia, orientação das vertentes, curvatura das vertentes e inverso do índice topográfico de umidade, sendo, as duas primeiras, oriundas dos trabalhos de Lobato et al. (2005) e Bonuccelli (1999), respectivamente, a terceira de trabalhos de campo e fotointerpretação e as demais cartas do modelo digital de elevação gerado com o auxílio do software ArcGis 9.3.
Além das cartas dos parâmetros de predisposição, foi desenvolvida uma carta inventário dos movimentos gravitacionais de massa. Os dados são oriundos dos trabalhos de Souza (1996), Bonuccelli (1999), CPRM (2016), laudos da Coordenadoria Municipal de Defesa Civil, COMDEC, e de trabalhos de campo. Uma série de problemas foram encontrados durante a construção do inventário, que levou, aproximadamente, seis meses para ser concluído.
Assim sendo, foi realizado um levantamento sistemático junto à COMDEC, que avaliou aproximadamente 1800 laudos impressos da Defesa Civil, que não estavam organizados conforme o tipo de registro e não apresentavam uma padronização de informações, faltando, na maioria das vezes, dados de georreferenciamento. Dos documentos analisados, apenas 161 traziam informações importantes para o levantamento, tais como as coordenadas geográficas dos movimentos e o tipo deles, representando, aproximadamente, 9% de todos os registros da COMDEC.
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A inventariação prosseguiu com a inclusão dos registros de Souza (1996), Bonuccelli (1999) e CPRM (2016). Em geral, grande parte dos problemas encontrados foi relacionada à incompatibilidade com a base topográfica utilizada, à repetição de registros entre os trabalhos e a difícil identificação em campo das feições descritas pelos diferentes autores.
Os últimos registros do inventário foram através de levantamentos de campo, sendo inseridos 80 novos dados de movimentos translacionais, rotacionais, em cunha, rastejo, queda e rolamento de blocos.
Com todos os registros catalogados, o passo final foi descobrir se haviam dados repetidos, pois, em se tratando de estudos estatísticos, estes poderiam influenciar no resultado final. Desta forma, registros próximos foram verificados individualmente, onde descobriu-se 53 registros que se tratavam das mesmas ocorrências.
Com o inventário completo e utilizado apenas os registros catalogados como de alta confiabilidade manual e automática, criou-se a carta inventário (Figura 6.1 e Apêndice II), que reproduz, através de pontos, o georreferenciamento dos movimentos gravitacionais de massa, catalogados de acordo com o centroide de suas cicatrizes e/ou de acordo com a coleta de suas coordenadas em campo. Ao todo, foram utilizados na carta inventário, 458 dos 1075 registros.
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Figura 6.1 - Carta inventário dos movimentos gravitacionais de massa do distrito sede de Ouro Preto
A litologia do Quadrilátero Ferrífero é muito complexa e, para a região do distrito sede de Ouro Preto, apresenta uma grande predominância de xistos, filitos e quartzitos. Para a presente pesquisa, as unidades litológicas, da carta desenvolvida por Lobato et al. (2005), foram agrupadas em 10 classes diferentes, conforme a predominância de seus materiais e rochas, como pode ser observado na Tabela 6.1, na Figura 6.2 e no Apêndice III.
Tabela 6.1 - Agrupamento das unidades litológicas do distrito sede de Ouro Preto
Unidade Litológica
Código Original
Rochas/Materiais
Predominantes Estratigráfica Divisão Descrição
UL1 N34al Depósitos aluviais
recentes
Depósitos aluviais recentes
Aluvião: areia, argila e cascalho.