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Desenvolvimento de um protótipo computacional para análise e cartografia automática da suscetibilidade a movimentos de vertente
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
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| 23.47 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
A utilização de linguagens de programação para a criação e automatização de processos torna possível analisar e avaliar a sensibilidade de algoritmos relativamente à introdução de diferentes dados de entrada e/ou à alteração de parâmetros de modelação. Tais processos tendem a criar uma quantidade muito elevada de resultados, que dificilmente poderiam ser produzidos e analisados através de métodos mais tradicionais.
Neste sentido, foi criado e testado um protótipo computacional, desenvolvido em linguagem MATLAB, denominado por ALSA-Tools (Automatic Landslide Susceptibility Analysis - Tools), que permitiu a análise e produção de cartografia automática da suscetibilidade a movimentos de vertente, baseado no método estatístico bivariado Valor Informativo. Face à automatização de processos e à possibilidade de criar pequenas alterações ao nível da modelação, foi possível compreender e quantificar os efeitos e a variabilidade dos resultados da análise da suscetibilidade promovidos pela: i) discriminação (ou não) da tipologia de movimentos de vertente; ii) utilização de diferentes combinações de fatores de predisposição; e iii) incapacidade do território produzir condições únicas de terreno a partir de determinado número de fatores de predisposição adicionados aos modelos, e consequente incapacidade de melhorar a qualidade do ajuste dos modelos aos dados de entrada.
Para testar o protótipo computacional foi selecionada uma área que corresponde, grosso modo, à freguesia do Lajedo, na ilha das Flores, arquipélago dos Açores, onde recorrentemente se têm registado fenómenos danosos de instabilidade geomorfológica. Para a análise da suscetibilidade a movimentos de vertente foram identificadas e cartografadas, com base em trabalhos de campo e de gabinete, 474 áreas de rutura de movimentos de vertente, das quais 171 correspondem a desabamentos e 303 a deslizamentos, e considerados 12 fatores de predisposição.
[...].
ABSTRACT: The use of programming languages for the creation and automation of processes makes possible to analyze and evaluate the sensitivity of algorithms relatively to the introduction of different input data and/or the changing of modeling parameters. Such processes tend to create a very high number of results, which could hardly be produced and analyzed by traditional methods. In this context, it was created and tested a computational prototype, developed in MATLAB language, denominated by ALSA-Tools (Automatic Landslide Susceptibility Analysis - Tools), which allowed the analysis and production of landslide susceptibility automatic cartography, based on the statistical method bivariate Informative Value. Due to the automation of processes and the possibility of creating minor changes in the of modeling, it was possible to better understand and quantify the consequences and the variability pertaining to the goodness of fit of landslide susceptibility models caused by: (i) the discrimination (or not) of landslide typology; (ii) the use of different predisposing factor combinations; and (iii) the inability of the territory to generate new observed unique terrain conditions and consequent inability to increase the goodness of fit of the computed models. In order to test the computational prototype, was selected an area which correspond, roughly, the Lajedo parish in the Flores Island (Azores), where damaging of geomorphological instability have been recurrent recorded. For the landslide susceptibility analysis, 474 landslides rupture areas were identified and mapped, based on field and office works, 171 of which are slides and 303 of which are falls, and was considered 12 predisposition factors. […].
ABSTRACT: The use of programming languages for the creation and automation of processes makes possible to analyze and evaluate the sensitivity of algorithms relatively to the introduction of different input data and/or the changing of modeling parameters. Such processes tend to create a very high number of results, which could hardly be produced and analyzed by traditional methods. In this context, it was created and tested a computational prototype, developed in MATLAB language, denominated by ALSA-Tools (Automatic Landslide Susceptibility Analysis - Tools), which allowed the analysis and production of landslide susceptibility automatic cartography, based on the statistical method bivariate Informative Value. Due to the automation of processes and the possibility of creating minor changes in the of modeling, it was possible to better understand and quantify the consequences and the variability pertaining to the goodness of fit of landslide susceptibility models caused by: (i) the discrimination (or not) of landslide typology; (ii) the use of different predisposing factor combinations; and (iii) the inability of the territory to generate new observed unique terrain conditions and consequent inability to increase the goodness of fit of the computed models. In order to test the computational prototype, was selected an area which correspond, roughly, the Lajedo parish in the Flores Island (Azores), where damaging of geomorphological instability have been recurrent recorded. For the landslide susceptibility analysis, 474 landslides rupture areas were identified and mapped, based on field and office works, 171 of which are slides and 303 of which are falls, and was considered 12 predisposition factors. […].
Description
Dissertação de Mestrado, Vulcanologia e Riscos Geológicos, 28 de setembro de 2018, Universidade dos Açores.
Keywords
Gestão Territorial MATLAB Movimento de Vertente Risco Geológico Açores Geological Risk Susceptibility Analysis Azores Archipelago
Citation
Silva, Rui Filipe Fagundes. "Desenvolvimento de um protótipo computacional para análise e cartografia automática da suscetibilidade a movimentos de vertente". 2018. 142 p.. (Dissertação de Mestrado em Vulcanologia e Riscos Geológicos). Ponta Delgada: Universidade dos Açores, 2018. [Consult. Dia Mês Ano]. Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10400.3/4928>.