Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/81640
Author(s): Faria, Ana
Bateira, Carlos
Soares, Laura
Fernandes, Joana
Oliveira, Ana
Teixeira, Manuel
Gonçalves, José
Marques, Fernando
Title: Instabilidade em terraços agrícolas no Vale do Douro, Pinhão : modelação matemática de base física
Issue Date: 2015
Abstract: To evaluate the landslide susceptibility of on agricultural terraces with risers and stone wall support structures in the Douro Region, physically based mathematical models were applied. Were used the SHALSTAB and SINMAP models, which combine an infinite slope stability analysis model and a steady state hydrological model. Both use the following basic physical parameters: cohesion, friction angle, specific weight and soil thickness.Besides the different mathematical formula used in each model, the modelling of the hydrological model contributory areas is based on different algorithms. The validation of the modelling results was made using the inventory of past landslides and applied the contingency matrix method. According to the results, the SHALSTAB classifies 77% of the landslides on the high susceptibility areas, while SINMAP only classifies 51%.
Description: Pretende-se avaliar a suscetibilidade a movimentos de vertente aplicando modelos de base física em terraços agrícolas com taludes em terra e com muros de pedra em seco na Região Demarcada do Douro. Foram utilizados os modelos SHALSTAB e SINMAP, que utilizam um modelo de análise de estabilidade baseado no talude infinito e um modelo hidrológico. Ambos utilizam os seguintes parâmetros de base física: coesão, ângulo de atrito, peso específico e espessura do solo. Distinguem-se pela fórmula matemática que compõe cada modelo e essencialmente pela utilização diferenciada da modelação das áreas contributivas do modelo hidrológico.Procedeu-se à validação dos resultados obtidos utilizando o inventário dos movimentos ocorridos e recorrendo à matriz de contingência. Os resultados obtidos mostram que, o modelo SHALSTAB foi mais eficiente ao prever que 77% dos deslizamentos do inventário foram bem classificados, enquanto o SINMAP apenas previu 51%.
Subject: Humanidades
Humanities
Scientific areas: Humanidades
Humanities
URI: https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/81640
Source: VII Congresso Nacional de Geomorfologia: Geomorfologia 2015
Document Type: Artigo em Livro de Atas de Conferência Nacional
Rights: openAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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FLUP - Artigo em Livro de Atas de Conferência Nacional

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