Mapeamento de suscetibilidade a movimentos de massa a partir de aprendizado de máquina

Os movimentos de massa são fenômenos naturais que, ao atingir um conjunto social, pode vir a causar danos e prejuízos. No Brasil, foram os principais desencadeantes de desastres com registro de óbitos entre os anos de 1991 e 2012. Nesse sentido, o mapeamento de áreas suscetíveis a movimentos de massa atua como uma importante ferramenta para os gestores locais, a fim de localizar as áreas mais suscetíveis e a pensar estratégias para mitigar riscos. As redes neurais artificiais (RNA) e o Random Forest (RF) se destacam na modelagem e mapeamento de suscetibilidade por sua elevada acurácia, capacidade de aprendizagem e generalização dos resultados. Assim, este estudo teve como objetivo analisar diferentes técnicas para modelar e mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa na Bacia Hidrográfica do Rio Rolante. Foram utilizados RNA e RF, considerando como dados de entrada sete atributos do terreno extraídos dos modelos digitais de elevação (MDE) ALOS-PALSAR (AP) e ASTER (AS): elevação, declividade, curvaturas longitudinal e vertical, relevo sombreado, fator LS e profundidade do vale. As amostras foram compostas de áreas de ocorrência e de não ocorrência de movimentos de massa. Amostras de não ocorrência foram obtidas a partir de duas áreas amostrais distintas (restritiva/abrangente) e de ocorrência foram extraídas por elaboração de inventário de cicatrizes. Foram realizados processos de reamostragem do conjunto de treinamento, a fim de diminuir o tempo e a exigência de capacidade do processamento. De modo geral, os atributos do terreno que apresentaram maior importância foram: elevação, declividade, fator LS e profundidade do vale. Em contrapartida, os menos relevantes foram as curvaturas. Ressalta-se que quando há dois parâmetros com informações similares, como declividade e fator LS, a tendência é que um apresente maior importância, enquanto o outro apresente um valor menor de relevância. Foi observado que a restrição de área para coleta de amostras aleatórias de não ocorrência pode afetar a capacidade de generalização do modelo. Pode-se concluir que a redução do conjunto amostral de treinamento diminui o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia. Todas as configurações de modelos resultaram em acurácias entre 0,88 e 0,94, demonstrando que os modelos RNA e RF, combinados com os MDEs AP e AS, atendem ao objetivo de identificar áreas suscetíveis a movimentos de massa.Los movimientos de masa son fenómenos naturales que, al alcanzar un conjunto social, pueden causar daños y perjuicios. En Brasil, han sido los principales responsables por la ocurrencia de desastres con registro de muertes entre los años 1991 y 2012. En este sentido, el mapeo de de áreas susceptibles a movimientos de masa actúa como una importante herramienta para los gestores locales, a fin de ubicar las áreas más susceptibles y pensar en estrategias para mitigar los riesgos. Redes neuronales artificiales (RNA) y Random Forest (RF) se han destacado en la modelización y mapeo de susceptibilidad debido a su elevada precisión, capacidad de aprendizaje y generalización de los resultados. Este estudio ha objetivado analizar diferentes técnicas para modelizar y mapear áreas susceptibles a movimientos de masa en la cuenca del río Rolante. Han sido utilizados RNA y RF, y considerados como datos de entrada siete atributos del terreno extraídos de los Modelos Digitales de Elevación (MDE) ALOS-PALSAR (AP) y ASTER (AS): elevación, declividad, curvas horizontales y verticales, relieve sombreado, factor-LS y profundidad del valle. Las muestras han sido compuestas por áreas de ocurrencia y de no ocurrencia de movimientos de masa. Muestras de no ocurrencia han sido obtenidas por dos áreas de muestreo distintas (restrictiva/amplia) y de ocurrencia han sido extraídas por elaboración de inventario de cicatrices. Han sido realizados dos procesos de reducción de muestreo para el conjunto de entrenamiento, para disminuir el tiempo y la exigencia de capacidad de procesamiento. En general, los atributos de terreno que presentaron más gran importancia han sido: elevación, declividad, factor-LS y profundidad del valle, los menos pertinentes han sido las curvas. Destacase que cuando hay dos parámetros con informaciones similares, como la declividad y el factor-LS, la tendencia es que uno de ellos presente más gran importancia, mientras tanto el otro presente valor menor de pertinencia. Se ha observado que el área restrictiva para la selección de muestras aleatorias de no ocurrencia puede afectar la capacidad de generalización del modelo. Se concluye que la reducción del conjunto de muestreo de entrenamiento disminuye el tiempo de procesamiento, sin afectar de manera significativa la precisión. Todas las configuraciones de modelos resultaron en precisiones (AUC) entre 0,88 y 0,94, demostrando que los modelos RNA y RF, sumados a los MDEs AP y AS, cumple el objetivo de identificar las áreas susceptibles a movimientos de masa

Gestão de risco de desastres no município de Encantado - RS

Atualmente, em diversas cidades, é possível verificar a existência de áreas de risco de desastres. Os riscos são resultados de características relacionadas ao meio ambiente – como a suscetibilidade, as ameaças e os perigos – e aquelas relacionadas às comunidades expostas – como a vulnerabilidade e aos danos e perdas possíveis. O município de Encantado, RS, sofre frequentemente com inundações e movimentos de massa. Por esse motivo, foi considerado pela Secretaria Nacional de Proteção e Defesa Civil (SEDEC) como um dos 821 municípios prioritários para a realização de mapeamento de setores de risco. Posteriormente, o município fez parte de projetos relacionados a mapeamento de vulnerabilidade e de desenvolvimento de estratégia integrada na Bacia Hidrográfica Taquari-Antas para prevenção de riscos hidrológicos e, em outubro de 2015, o município adere à campanha “Construindo Cidades Resilientes - Minha Cidade está se preparando!”, da ONU. Nesse contexto, o objetivo deste estudo é analisar a gestão de risco de desastres, relacionados a inundações e a movimentos de massa, no município de Encantado. Para tanto, foram feitas a interpretação e análise dos mapeamentos de risco, de vulnerabilidade e de suscetibilidade existentes; análise dos documentos oficiais relacionados às políticas públicas do município; realização de duas oficinas com gestores municipais, com o intuito de identificar as ações realizadas pelo município e sua adequação à campanha Construindo Cidades Resilientes: Minha Cidade está se preparando!, da ONU; mapeamento participativo focado na identificação de pontos fracos no município. A partir disso, conferiu-se que Encantado não possui legislação específica para a redução de risco de desastres, a qual deve sofrer atualizações. Foram identificadas diversas ações realizadas pelas diferentes secretarias e gestores em prol da segurança, realizadas no município, porém verifica-se a falta de articulação entre esses setores administrativos, acarretando algumas vezes em duplicação de trabalho. Constatou-se que o planejamento urbano deve sofrer revisão, visto que há diversas instalações críticas em áreas suscetíveis a inundações. Também foi percebida a inadequação do município quanto os “Dez Passos Essenciais para Construir Cidades Resilientes”, os quais devem ser trabalhados em Encantado, para que seja possibilitada a busca pela resiliência. Verifica-se que a inadequação de Encantado aos passos recomendados pela campanha, é resultado da ausência de um setor administrativo específico para a redução de risco de desastres. Por fim, de acordo com a auto avaliação disponibilizada pela ONU, constatou-se que o município de Encantado deve tomar medidas e decisões para mudanças que devem ser tomadas em prol da busca por tornar-se uma cidade cada vez mais resiliente.Nowadays, in several cities, you can see disaster risk areas. The risks are the result of characteristics related to the environment – such as susceptibility, threats and hazards – and those related to exposed communities – such as vulnerability and damage and potential losses. Encantado city often suffers floods and landslides. For this reason, it was considered, by CPRM, as one of the 821 priority municipalities to carry out risk areas mapping. Later, the city was part of projects related to vulnerability mapping and integrated strategy development in the Taquari-Antas River Basin to prevent hydrological risks, and in October 2015, the city adheres to the campaign Building Resilient Cities, by the UN. In this context, the aim of this study is to analyze the disaster risk management related to flooding and landslides in Encantado. For that, we interpreted and analyzed the risk, vulnerability and susceptibility mapping existing; analysis of official documents related to the public policy of the municipality; conducting two workshops with municipal managers, in order to verify the actions taken by the municipality and its adaptation to the campaign Making cities resilient: ‘My city is getting ready’, by UN; participatory mapping focused on identifying weaknesses in the municipality. From this, was found that Encantado do not have specific legislation for disaster risk reduction, which must be upgraded. Several actions were identified undertaken by the different departments and managers for security, held in the city, but there is a lack of coordination between these administrative sectors, resulting sometimes in duplication of work. It was found that urban planning should undergo review, since there are several critical facilities in susceptible flooding areas. It was also verified the inadequacy of the municipality as the "Ten Essentials for Making Cities Resilient", should these be done in Encantado, to be allowed the scope of resilience. It appears that the inadequacy of Encantado the ten essential steps recommended by the campaign is a result of the absence of a specific administrative sector for disaster risk reduction. Finally, according to the self-evaluation provided by the UN, we found that Encantado must take action and decisions to suit and become a resilient city

Landslide susceptibility mapping using artificial neural networks

Os movimentos de massa são um dos principais fenômenos responsáveis por desastres naturais no Brasil. O mapeamento pode auxiliar no ordenamento territorial das áreas suscetíveis. As redes neurais artificiais se destacam na modelagem e mapeamento de suscetibilidade por sua elevada acurácia, capacidade de aprendizagem e generalização dos resultados. Assim, este estudo teve como objetivo mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa, considerando quatro conjuntos amostrais, a partir de um modelo de RNA. Para tal, foi elaborado um inventário de cicatrizes, extraídos atributos do terreno e analisados conforme sua importância para os modelos, organizados os conjuntos amostrais conforme duas áreas amostrais e dois processos de reamostragem, realizados treinamentos, validação e teste dos modelos, e reclassificação e espacialização das áreas suscetíveis. Foram identificadas 297 cicatrizes de movimentos de massa, as quais cobriram uma área de 1,06 km². As variáveis preditivas que apresentaram maior importância foram a elevação, seguida pela declividade, fator LS e profundidade do vale. Foi observado que a restrição de área para coleta de amostras aleatórias de não ocorrência pode afetar a capacidade de generalização do modelo, enquanto a redução do conjunto amostral de treinamento diminui o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia. Pode-se concluir que as RNA se mostraram capazes de modelar as áreas suscetíveis, com acurácia no mapeamento próximas ou superiores a 0,9.Landslides are one of the main phenomena responsible for natural disasters in Brazil. Mapping can assess the spatial planning of susceptible areas. Artificial neural networks (ANN) stand out the susceptibility modeling and mapping by their high accuracy, as well as capacity learning and generalizing their results. Thus, this study aimed to map susceptible areas to landslides, considering four different sample sets, from an ANN model. For this, an inventory of landslides was drawn, with terrain attributes extracted and their importance to models analyzed, sample sets were organized according to two sample areas and two resampling processes, training, validation and test of the predictive models, followed by reclassification and spatialization of the susceptible areas. The were identified 297 landslides scars, covering a total area of 1.06 km². The most important predictive variables were elevation, slope, LS factor and valley depth. It was observed that the restriction of area for random sampling of non-occurrence may affect the model generalization capacity, while the reduction of the training sample set decreases the processing time, without significantly interfering with the accuracy. The ANN were able to model the susceptible areas, with mapping accuracy near or greater than 0.9

HYDROLOGICAL MODELING AND SPATIALIZATION OF SUSCEPTIBLE AREAS TO FLOODING IN THE IGREJINHA CITY, RS

doi: 10.12957/geouerj.2016.10984   This paper aims to perform a hydrological modeling and flooding susceptibility spatialization applied to extreme precipitation events in Igrejinha City, RS, for different return periods (RPs). The work included seven stages: i) determination of the rainfall scenarios, ii) calculation of the morphometric parameters, iii) application of a rainfallrunoff model in the basins, iv) applying a hydrological model for the propagation of flows in the main rivers, v) hydrological simulation of extreme events with RP 10, 50 and 100 years, through the combination of the two models used, vi) estimation of reached levels in cross-sections of the river Paranhana, vii) flooding susceptibility spatialization for each RP. It was observed a rapid runoff in small streams that flow into the Paranhana River, which favors the occurrence of flash floods, while in the Paranhana River the runoff time is higher, favoring the development of a gradual flood. In the scenario with 10 years of RP the runoff achieves 1,120 m³/s, while in a rainfall with 100 years of RP, we obtained a value of 2.090 m³/s, representing an increase of 86.6%. However, regarding the area reached by the waters, the difference between scenarios with RPs between 10 and 100 years was only 9.4%. This occurred due to the characteristics of the embedded valley where the city is located, where increase of the flow rate is reflected more in changing river level than the flooded area

Hydrological modeling and spatialization of susceptible areas to flooding in the Igrejinha city, RS

Este estudo teve como objetivo realizar uma modelagem hidrológica aplicada a eventos extremos de precipitação para espacializar as áreas suscetíveis às inundações em Igrejinha, RS, em diferentes tempos de retorno (TRs). O trabalho compreendeu sete etapas: i) determinação das chuvas de projeto; ii) cálculo de parâmetros morfométricos; iii) aplicação de um modelo chuva-vazão nas sub-bacias; iv) aplicação de um modelo hidrológico para a propagação de vazões nos principais rios; v) simulação hidrológica de eventos extremos com TR de 10, 50 e 100 anos, através da conjugação dos dois tipos de modelos utilizados; vi) estimativa da cota atingida em seções transversais do rio Paranhana; vii) espacialização das áreas suscetíveis às inundações em cada TR. Como resultados, pode-se perceber um rápido escoamento das águas nos arroios tributários do rio Paranhana, o que favorece a ocorrência de enxurradas, enquanto que no curso principal do rio o tempo de escoamento é maior, favorecendo o desenvolvimento de uma inundação gradual. No evento com TR de 10 anos o escoamento superficial atinge 1.120 m³/s, enquanto que em uma precipitação com TR de 100 anos, obteve-se um valor de 2.090 m³/s, representando um aumento de 86,6%. Entretanto, quanto à área atingida pelas águas, a diferença entre os eventos com TRs entre 10 e 100 anos foi de apenas 9,4%. Isto acontece devido às características de vale encaixado onde se localiza o município, em que o aumento do escoamento se reflete mais na mudança do nível do rio do que da área inundada.This paper aims to perform a hydrological modeling and flooding susceptibility spatialization applied to extreme precipitation events in Igrejinha City, RS, for different return periods (RPs). The work included seven stages: i) determination of the rainfall scenarios, ii) calculation of the morphometric parameters, iii) application of a rainfallrunoff model in the basins, iv) applying a hydrological model for the propagation of flows in the main rivers, v) hydrological simulation of extreme events with RP 10, 50 and 100 years, through the combination of the two models used, vi) estimation of reached levels in cross-sections of the river Paranhana, vii) flooding susceptibility spatialization for each RP. It was observed a rapid runoff in small streams that flow into the Paranhana River, which favors the occurrence of flash floods, while in the Paranhana River the runoff time is higher, favoring the development of a gradual flood. In the scenario with 10 years of RP the runoff achieves 1,120 m³/s, while in a rainfall with 100 years of RP, we obtained a value of 2.090 m³/s, representing an increase of 86.6%. However, regarding the area reached by the waters, the difference between scenarios with RPs between 10 and 100 years was only 9.4%. This occurred due to the characteristics of the embedded valley where the city is located, where increase of the flow rate is reflected more in changing river level than the flooded area

MODELAGEM DE ÁREAS SUSCETÍVEIS A MOVIMENTOS DE MASSA: AVALIAÇÃO COMPARATIVA DE TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM, APRENDIZADO DE MÁQUINA E MODELOS DIGITAIS DE ELEVAÇÃO.

Métodos de redes neurais artificiais (RNA) e random forest (RF) apresentam bom desempenho para mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa. Entretanto, a modelagem é sensível à amostragem, à escala do modelo digital de elevação (MDE), ao conjunto de atributos do terreno e aos seus parâmetros de ajuste, influenciando o mapa final. O objetivo deste artigo foi avaliar e comparar técnicas de amostragem e MDE para a modelagem de áreas suscetíveis a movimentos de massa, utilizando RNA e RF. Foram extraídos sete atributos do terreno, a partir dos MDEs ALOS-PALSAR e ASTER GDEM, consideradas duas áreas amostrais e comparados dois métodos de reamostragem para redução do conjunto de treinamento. As acurácias apresentaram valores entre 0,88 e 0,94, demonstrando que os modelos RNA e RF, combinados com os MDEs ALOS-PALSAR e ASTER GDEM, possibilitam identificar áreas suscetíveis a movimentos de massa. Na modelagem se destacaram os seguintes atributos: elevação, declividade, fator LS e profundidade do vale. A definição de uma área amostral mais abrangente para coleta de amostras de não ocorrência aumenta a acurácia e a capacidade de generalização dos modelos. A redução do conjunto amostral de treinamento diminuiu o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia do mapa

Mais além de uma história: a narrativa como possibilidade de autoformação

O termo narrativa tem sido usado para designar o relato de histórias que, em sua maioria, nascem do cotidiano. Neste artigo, entretanto, o conceito de narrativa é expandido, buscando-se relacioná-la às pesquisas em educação. O estudo procura mostrar como usar metodologicamente a narrativa, apresentando o percurso de construção de narrativas de três pesquisadoras - uma professora, uma narradora e uma formadora, que atuam em diferentes contextos educacionais e dialogam com diferentes autores. O presente artigo reflete sobre a potência dessas produções nos processos de autoformação e formação de profissionais da educação, tomando a narrativa como um dispositivo que pode auxiliar o narrador a interpretar, analisar e organizar acontecimentos ocorridos em situações diversificadas, em cenários socialmente contextualizados e em tempos e espaços diferentes - portanto, passíveis de investigação nas pesquisas em educação. Palavras-chave: Análise Narrativa. Educação. Narrativa. Pesquisa narrativa

Identificação e análise de áreas suscetíveis a fluxos de detritos na bacia hidrográfica do Rio Taquari-Antas, RS

O objetivo deste trabalho foi identiicar e analisar as áreas suscetíveis a luxos de detritos na bacia do Rio Taquari-Antas, RS. O mapeamento das áreas suscetíveis foi realizado por meio de uma modelagem espacial com abordagem probabilística, envolvendo a análise morfométrica em locais com ocorrência de luxos de detritos. Os locais foram inventariados por meio de imagens orbitais e expedições em campo, tendo sido mapeadas 193 cicatrizes. A maior parte das cicatrizes se refere ao evento ocorrido em janeiro de 2010, na sub-bacia do rio Forqueta. A partir de alguns testes, foram deinidos três atributos morfométricos para a modelagem: (i) declividades iltradas pela média em janela 5x5; (ii) desnível altimétrico das rampas; (iii) desnível altimétrico dos morros. Estes atributos apresentaram uma tendência central bem deinida, com baixa dispersão dos dados e uma baixa correlação entre si. As cicatrizes mapeadas de deslizamentos apresentam uma área total de 27,3 ha, a maioria delas com comprimento superior a 150 m e largura na ordem de 10 m. O desnível altimétrico médio dos morros com ocorrência de movimentos de massa foi de 317 m, com declividade média de 39%. Os resultados indicam que as áreas suscetíveis a luxos de detritos, 8.147 km² (30% da bacia), estão localizadas principalmente ao longo das linhas de escarpa erosiva, no contato entre a Serra Geral e as unidades geomorfológicas adjacentes. As linhas de escarpa erosiva estão localizadas nas vertentes dos vales dos rios das Antas, da Prata, São Marcos, Carreiro, Guaporé, Forqueta, Fão e Taquari. Em termos absolutos, os municípios com maior área suscetível são Bom Jesus, Jaquirana e Fontoura Xavier. Cerca de 40 municípios apresentam mais de 50% de suas áreas como suscetíveis a luxos de detritos