Análise temporal das áreas susceptíveis a escorregamentos rasos no Parque Nacional da Serra dos Órgãos (RJ) a partir de dados pluviométricos

Guimarães, Renato Fontes; Gomes, Roberto Arnaldo Trancoso; Júnior, Osmar Abílio de Carvalho; Martins, Éder de Souza; Oliveira, Samuel Rocha de; Fernandes, Nelson Ferreira

doi:10.25249/0375-7536.2009391190198

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“…Average annual temperature is 18°C and rainfall ca. 2,300 mm (Guimarães et al 2009). The wet season peaks during the summer (December to March) and dry season in the winter (June to August).…”

Section: Study Areamentioning

confidence: 99%

Ichthyofauna from the Parque Nacional da Serra dos Órgãos and its surrounding areas, Rio de Janeiro state, Brazil

Camilo¹,

Terra²,

Araújo³

2015

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Abstract:This study provides a list of freshwater fishes of the Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO; Rio de Janeiro state, Brazil) and its surrounding areas. Fish samplings were performed by electrofishing during the dry season (2010 -2011) in three different areas: 1, inside of the PARNASO (2 sites); 2, in the buffer zone (4 sites); and 3, in adjacent areas (8 sites). A total of 47 fish species in 13 families and six orders were recorded. Fish composition within the limits of the PARNASO differed from that recorded in the adjacent area, with the latter having comparatively higher species richness. The buffer area had intermediate ichthyofauna composition between the two other areas. This study enhanced knowledge on the composition and structure of the fish assemblages in PARNASO, by recording the occurrence of six new species within the park that were not included in the Management Plan of this Conservation Unit.

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Section: Study Areamentioning

confidence: 99%

Ichthyofauna from the Parque Nacional da Serra dos Órgãos and its surrounding areas, Rio de Janeiro state, Brazil

Camilo¹,

Terra²,

Araújo³

2015

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“…Exemplos de aplicação desse modelo no Brasil estão disponíveis em trabalhos como os realizado nas bacias dos rios Quitite e Papagaio, na cidade do Rio de Janeiro; Parque Nacional da Serra dos Órgãos; bairro do subúrbio ferroviário de Salvador, na Bahia; Quadrilátero Ferrífero, em Minas Gerais; e Estrada Rio-Teresópolis, em Magé, Rio de Janeiro (CARVALHO JÚNIOR, et al, 2005;GOMES et al, 2008;GUIMARÃES et al, 2003GUIMARÃES et al, , 2009RAMOS et al, 2002;RAMOS et al, 2003). Com o propósito de auxiliar na gestão de riscos fornecendo subsídios às políticas públicas locais o presente trabalho possui como objetivo aplicar o modelo matemático de predição de escorregamentos SHALSTAB no município de Vitória/ES.…”

Section: Eliane Lima E Silva Roberto Arnaldo Trancoso Gomes Renato unclassified

“…Os valores relativos aos parâmetros de propriedade dos solos foram obtidos a partir do trabalho de Guimarães et al (2003) para as bacias hidrográfi-cas Quitite e Papagaio no Rio de Janeiro, devido as similaridades da região de Vitória/ES com as demais que compõem a Serra do Mar. Guimarães et al (2003) simularam 125 modelos de escorregamento considerando as combinações de valores da razão C´/z, ρs e ϕ, obedecendo um intervalo de valores para cada parâmetro compatíveis com os valores presentes na natureza conforme testes em laboratório encontrados na literatura.…”

Section: Aplicação Do Modelo Shalstabunclassified

“…Guimarães et al (2003) simularam 125 modelos de escorregamento considerando as combinações de valores da razão C´/z, ρs e ϕ, obedecendo um intervalo de valores para cada parâmetro compatíveis com os valores presentes na natureza conforme testes em laboratório encontrados na literatura. Os diversos resultados obtidos pelas diversas simulações foram comparados com as cicatrizes de escorregamentos pretéritos e um ranking foi elaborado considerando o grau de acerto de predição dos diversos modelos elaborados.…”

Section: Aplicação Do Modelo Shalstabunclassified

“…Desta forma, não foi possível a obtenção de um teste de validação eficaz, já que apenas a indicação da ocorrência dos escorregamentos não propicia verificar o desempenho do modelo. Sendo assim, para a elaboração de um mapa que privilegie as zonas mais instáveis, foram considerados os 8 melhores conjunto de parâmetros de solo descritos no trabalho de Guimarães et al (2003) (Tabela 1) que forneceram os melhores graus de acerto quando comparados com as cicatrizes.São definidos, além da classe estável,6 classes de instabilidade associados aos índices pluviométricos: estável, incondicional, 1 -50 mm, 50 -100mm, 100 -200mm, 200 -400mm, acima de 400mm.No presente trabalho os oito modelos foram agregados em um único mapa final considerando as classes mais instáveis entre os oito modelos para cada célula. Desta forma, o mapa final possuirá, evidentemente, uma menor área estável do que cada modelo individualmente.…”

Section: Aplicação Do Modelo Shalstabunclassified

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Emprego de modelo de susceptibilidade a escorregamentos rasos para gestão de riscos de desastres no município de Vitória-ES

Silva¹,

Gomes

Guimarães

et al. 2013

Soc. nat.

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RESUMO:O Brasil está entre os 10 países mais atingidos por desastres naturais no mundo e os deslizamentos constituem-se num dos principais riscos geomorfológicos do País, muitas vezes condicionado pela ocupação das encostas que provocam alterações ampliando a possibilidade dessas ocorrências. Nesse contexto, apresenta-se como essencial a busca por ferramentas e instrumentos que permitam conhecer os riscos potenciais de determinadas áreas e com isso adotar medidas preventivas. Uma dessas ferramentas são os modelos de predição de áreas susceptíveis à escorregamentos. Desta forma, o objetivo deste trabalho é aplicar um modelo matemático de predição de escorregamentos para a gestão de riscos como subsídios às políticas públicas locais no Município de Vitória/ES. Para isso, foi definida como área de estudo a parte do município denominada Ilha de Vitória. As cartas topográficas na escala 1:5.000foram editadas e utilizadas para a geração do modelo digital de terreno (MDT) e dos atributos morfométricos (área de contribuição e declividade).Como parâmetros de solo foram testados oito conjuntos de dados provenientes de áreas semelhantes. Em seguida foi aplicado o modelo Shalstab, que combina o modelo hidrológico com o modelo de estabilidade da encosta e possibilita a definição de áreas susceptíveis a escorregamentos. Os oito modelos foram integrados em uma única imagem a partir do maior valor de instabilidade entre todas as simulações. A partir desse mapa de susceptibilidade de escorregamento foi possível definir as áreas de atenção, prioritárias para o desenvolvimento e a definição de ações de gestão do risco de desastres na região. Palavras chaves: gestão de risco de desastres; escorregamento; Shalstab; modelo de previsão; política pública. ABSTRACT:Brazil is among the ten countries that are mostly affected by natural disasters in the world, and landslides are one of the main geomorphologic risks in the country, often conditioned by the occupation of hillsides, which causes alterations improving the possibilities for such occurrences. In this context, it is

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Does parameterization influence the performance of slope stability model results? A case study in Rio de Janeiro, Brazil

2016

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We produce factor of safety (FOS) and slope failure susceptibility index (SFSI) maps for a 4.4-km 2 study area in Rio de Janeiro, Brazil, in order to explore the sensitivity of the geotechnical and geohydraulic parameterization on the model outcomes. Thereby, we consider parameter spaces instead of combinations of discrete values. SFSI is defined as the fraction of tested parameter combinations within a given space yielding FOS <1. We repeat our physically based calculations for various parameter spaces, employing the infinite slope stability model and the sliding surface model of the software r.slope.stability for testing the geotechnical parameters and the Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Model (TRIGRS) for testing the geohydraulic parameters. Whilst the results vary considerably in terms of their conservativeness, the ability to reproduce the spatial patterns of the observed landslide release areas is relatively insensitive to the variation of the parameterization as long as there is sufficient pattern in the results. We conclude that landslide susceptibility maps yielded by catchment-scale physically based models should not be interpreted in absolute terms and suggest that efforts to develop better strategies for dealing with the uncertainties in the spatial variation of the key parameters should be given priority in future slope stability modelling efforts.

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Análise temporal das áreas susceptíveis a escorregamentos rasos no Parque Nacional da Serra dos Órgãos (RJ) a partir de dados pluviométricos

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Ichthyofauna from the Parque Nacional da Serra dos Órgãos and its surrounding areas, Rio de Janeiro state, Brazil

Ichthyofauna from the Parque Nacional da Serra dos Órgãos and its surrounding areas, Rio de Janeiro state, Brazil

Emprego de modelo de susceptibilidade a escorregamentos rasos para gestão de riscos de desastres no município de Vitória-ES

Does parameterization influence the performance of slope stability model results? A case study in Rio de Janeiro, Brazil

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