MODELLING LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY USING THE WEIGHT OF EVIDENCE METHOD IN A TROPICAL MOUNTAIN REGION

Modelling landslide susceptibility using the weight of evidence method in a tropical mountains region

Authors

  • João Paulo de Carvalho ARAÚJO Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • César Falcão BARELLA Universidade Federal de Ouro Preto
  • Nelson Ferreira FERNANDES Universidade Federal do Rio de Janeiro

DOI:

https://doi.org/10.5016/geociencias.v40i1.14992

Abstract

Landslides are natural phenomena that take place in mountainous regions and can raise large socio-economic disasters. The recognition of landslide susceptible areas is a fundamental step in risk management to carry out projects that aim to mitigate, or even avoid damages caused by these events. This work evaluates landslide susceptibility by Weight of Evidence method, as well as the individual control of eight landslide predisposing factors in two watersheds in the Tijuca’s massif, in Rio de Janeiro city (Brazil). Five susceptibility models were computed by the combination of the predisposing factors. The models had their predictive capacity measured by the area under the curve (AAC) test. Most of the recognized landslides took place at headwaters, on steep slopes between 34° and 51 °, mainly supported by granitic intrusions and covered by preserved forest. The final map shows five landslide susceptibility classes and proved to be effective in predicting shallow landslides. The method is robust and avoids subjectivities while very versatile. Although little used in Brazil, the method is suitable to the context of complex geodiversity and lack of geotechnical data at the regional and local scales.

Author Biographies

João Paulo de Carvalho ARAÚJO, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Bacharel em Geografia (2009) pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF); licenciado em Geografia (2017) pela Universidade Cândido Mendes (UCAM- RJ); Mestre (2012) e Doutor (2018) em Geografia pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (PPGG-UFRJ). Doutorado sanduíche no exterior, pela Universidade da Califórnia, em Berkeley - Department of Earth and Planetary Science - orientado pelo Professor Willian E. Dietrich. Atualmente, desenvolvendo projetos de pesquisa no Laboratório de Monitoramento e Modelagem Pedogeomorfológica (LAMPEGE), no Departamento de Geografia da UFRJ e no Centro de Pesquisa e Estudos sobre Desastres (CEPEDES), no departamento de Geologia da UERJ. Experiência em Geociências, com ênfase em Geomorfologia, Cartografia, Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. Principais temas de atuação: Modelagem matemática de sistemas ambientais - evolução de relevo e modelagem de espessura de solos, modelagem hidrogeomorfológica e previsão de movimentos de massa.

César Falcão BARELLA, Universidade Federal de Ouro Preto

Possui graduação em Engenharia Ambiental pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), mestrado e doutorado em Geotecnia pelo Núcleo de Geotecnia da Escola de Minas (NUGEO). Tem atuado em temas relacionados às Ciências Ambientais e à Geotecnia, com ênfase em Geomática, Cartografia Geotécnica e Geoambiental, Análise de Risco Geológico-Geotécnico, Desastres Naturais e Ordenamento Territorial. Atualmente é professor na Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), trabalhando junto ao Departamento de Engenharia Ambiental e ao Programa de Pós-Graduação em Geotecnia.

Nelson Ferreira FERNANDES, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Possui graduação em Geologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1984), mestrado em Geologia de Engenharia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1990), doutorado em Geomorfologia na Universidade da Califórnia em Berkeley (1994) e pós-doutorado no MIT (Earth, Atmospheric and Planetary Sciences; 2014/15). Atualmente é professor titular no Depto. de Geografia da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Geomorfologia, Pedologia e Hidrologia, atuando principalmente nos seguintes temas: movimentos de massa, hidrologia e erosão dos solos, processos geomorfológicos e modelagem de sistemas ambientais.

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Published

2021-03-24

Issue

Vol. 40 No. 1 (2021)

Section

Artigos