Use of probabilistic methods in slope stability analysis. São Luís, Maranhão, Brasil

Uso de métodos probabilísticos na análise de estabilidade de taludes. São Luís, Maranhão, Brasil

A pesquisa teve como objetivo gerar e confrontar os mapas de susceptibilidade de ocorrência de deslizamentos rasos em termos de probabilidade de ruptura na ilha de São Luís, obtidos pela aplicação dos métodos probabilísticos FOSM (First Order Second Moment) e Monte Carlo, analisando as diferenças encontradas entre as abordagens. A metodologia consistiu de três etapas principais. O primeiro passo está relacionado à organização de um banco de dados de informações ambientais, em um formato georreferenciado, pelo uso da plataforma de Sistemas de Informação Geográfica SPRING. Esses dados corresponderam à topografia e ao mapa de solos, a partir dos quais foi possível identificar os parâmetros geotécnicos necessários para a análise de estabilidade de encostas em relação a cada classe pedológica. As informações espaciais foram exportadas da plataforma SPRING em formato matricial e serviram de dados de entrada para as rotinas computacionais de análise de estabilidade. A segunda fase refere-se à implementação computacional dos métodos probabilísticos associados ao modelo de estabilidade de talude infinito. O método FOSM foi implementado com o uso do programa Matlab®, enquanto que no método de Monte Carlo utilizou-se a linguagem Fortran. As variáveis independentes do modelo de estabilidade de encostas consideradas como variáveis aleatórias foram a coesão e o ângulo de atrito. Inicialmente, considerou-se que ambas as variáveis possuíam uma distribuição normal para a aplicação dos métodos FOSM e de Monte Carlo, como forma de comparar os resultados das diferentes abordagens probabilísticas. Adicionalmente, o método de Monte Carlo também foi simulado considerando que a coesão fosse representada, de forma mais coerente com seu real comportamento estatístico, por uma distribuição lognormal, enquanto o ângulo de atrito permaneceu com uma distribuição gaussiana. Diferentes quantidades de simulações foram propostas para o Método de Monte Carlo, a fim de verificar a variação da probabilidade de ruptura diante desses cenários. A última fase correspondeu à criação dos mapas para cada configuração das análises e a consequente avaliação das variações observadas em termos de probabilidade de ruptura. De forma geral, os resultados de probabilidade de ruptura obtidos para ambos os métodos probabilísticos se assemelham no caso em que ambas as distribuições das variáveis independentes são normais. Para o caso da representação da coesão pela distribuição lognormal no método de Monte Carlo, obteve-se valores nulos para a probabilidade de ruptura, mesmo para elevados números de simulações. Como conclusão, pode-se afirmar que a alteração da representação da distribuição da coesão e a qualidade das informações topográficas impactam os resultados de probabilidade de ruptura. O uso de informações topográficas com maior resolução espacial definiria medidas de susceptibilidade mais acuradas e refletiria melhor a ação da coesão sob a forma de distribuição lognormal nos resultados.