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- Distribuição da densidade de probabilidade da magnitude de deslizamentos na região norte de Lisboa, PortugalPublication . Garcia, Ricardo; Oliveira, Sérgio; Zêzere, JoséEste trabalho tem como principal objectivo a análise da distribuição da densidade de probabilidade e o estabelecimento de uma curva de probabilidade-magnitude para os deslizamentos ocorridos na região norte de Lisboa (RNL). Assumindo que a área é um indicador fiável da magnitude de um movimento de vertente, a sua distribuição de densidade de probabilidade pode ser a base para o cálculo da probabilidade de ocorrência de um movimento de vertente com uma determinada dimensão. O seu ajuste à função gamma inversa de três parâmetros pode ser efectuado a diferentes bases de dados cujos critérios de partição foram a profundidade do plano de ruptura ou a unidade litológica. Os resultados revelam que as distribuições de densidade de probabilidade apresentam em termos gerais uma forma similar à distribuição geral descrita na literatura. No entanto, serão necessárias, algumas, modificações da parametrização para melhor se ajustar à realidade da RNL. Curvas de magnitude obtidas com bases de dados parciais apresentam diferenças significativas quando comparadas com a obtida com o inventário total, que sobrestima e subestima algumas probabilidades de ocorrência. As curvas de magnitude definidas especificamente para cada unidade litológica parecem ser uma opção para minimizar este problema.
- Avaliação da susceptibilidade a deslizamentos rotacionais através da aplicação de métodos estatísticosPublication . Oliveira, Sérgio; Rocha, Jorge; Zêzere, José; Garcia, Ricardo; Piedade, AldinaGrande parte do esforço científico na definição dos mapas de susceptibilidade à ocorrência de deslizamentos prende-se sobretudo com o método estatístico utilizado na avaliação de susceptibilidade e respectiva validação dos modelos preditivos. Neste trabalho utilizou-se um conjunto de métodos estatísticos (Valor Informativo, Weights 01 Evidence, Probabilidade Bayesiana, Lógica Difusa, Regressão Logística, Distância de Mahalanobis, Máxima Entropia e Algoritmo Genético - GARP), numa área a norte de Lisboa, de forma a perceber qual a influência que a mudança de método estatístico exerce nos mapas de susceptibilidade. Como variáveis independentes usaram-se seis temas (declive, exposição, litologia, uso do solo, tipo de solo e curvatura das vertentes) e como variável dependente um inventário de 64 deslizamentos rotacionais. A unidade de terreno definida no processo de computação foi o pixel (5 m) e a entrada dos deslizamentos nos modelos fez-se quer através de um único ponto por movimento (centróide), quer com a totalidade da área deslizada. Embora se tenham verificado algumas diferenças nos mapas de susceptibilidade fruto dos diferentes métodos utilizados, os resultados obtidos permitem concluir que os modelos preditivos são mais sensíveis à forma como a variável dependente entra nos modelos (pontos vs área) do que ao tipo de método estatístico.
- Modelação em sistemas de informação geográfica da avaliação da susceptibilidade a movimentos de vertente na área amostra de Lousa Loures (Região a Norte de Lisboa)Publication . Piedade, Aldina; Zêzere, José; Tenedório, José António; Garcia, Ricardo; Oliveira, Sérgio; Rocha, JorgeA aplicação e validação de um modelo de suscetibilidade na área de Lousa-Loures (área teste) com recurso a algoritmos obtidos para a área de Fanhões-Trancão (área modelo), justifica-se pelo facto destas áreas terem características geológicas e geomorfológicas similares e pela existência da mesma tipologia de deslizamentos, nomeadamente os deslizamentos translacionais superficiais. Paralelamente, é desenvolvida a avaliação da suscetibilidade na área de Lousa-Loures, com recurso ao inventário de deslizamentos translacionais superficiais dessa área. Foram criadas e utilizadas bases de dados relacionais que transcrevem as relações entre os fatores de predisposição da instabilidade e os deslizamentos translacionais superficiais, com recurso à modelação através de Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Para possibilitar as comparações, procedeu-se à homogeneização dos dados de partida nas duas áreas e utilizou-se uma única ferramenta estatística para avaliar a suscetibilidade: o Método do Valor Informativo. Os resultados obtidos são validados através de técnicas estandardizadas, descritas na literatura especializada e já aplicados em estudos similares na região a norte de Lisboa.
- Avaliação da exposição e perdas potenciais de edifícios a deslizamentos superficiais e profundos com base em informação censitáriaPublication . Oliveira, Sérgio; Alves, Carlos; Melo, Raquel; Garcia, Ricardo A C; Tavares, Alexandre Oliveira; Zêzere, José; Pereira, Susana; Santos, Pedro Pinto
- Avaliação da susceptibilidade a deslizamentos rotacionais através da aplicação de métodos estatísticosPublication . Oliveira, Sérgio; Rocha, Jorge; Zêzere, José; Garcia, Ricardo; Piedade, AldinaGrande parte do esforço científico na definição dos mapas de susceptibilidade à ocorrência de deslizamentos prende-se sobretudo com o método estatístico utilizado na avaliação de susceptibilidade e respectiva validação dos modelos preditivos. Neste trabalho utilizou-se um conjunto de métodos estatísticos (Valor Informativo, Weights of Evidence, Probabilidade Bayesiana, Lógica Difusa, Regressão Logística, Distância de Mahalanobis, Máxima Entropia e Algoritmo Genético – GARP), numa área a norte de Lisboa, de forma a perceber qual a influência que a mudança de método estatístico exerce nos mapas de susceptibilidade. Como variáveis independentes usaram-se seis temas (declive, exposição, litologia, uso do solo, tipo de solo e curvatura das vertentes) e como variável dependente um inventário de 64 deslizamentos rotacionais. A unidade de terreno definida no processo de computação foi o pixel (5 m) e a entrada dos deslizamentos nos modelos fez-se quer através de um único ponto por movimento (centróide), quer com a totalidade da área deslizada. Embora se tenham verificado algumas diferenças nos mapas de susceptibilidade fruto dos diferentes métodos utilizados, os resultados obtidos permitem concluir que os modelos preditivos são mais sensíveis à forma de como a variável dependente entra nos modelos (pontos vs área) do que ao tipo de método estatístico.