Como Método Estatístico Aumenta a Precisão na Previsão de Risco de Deslizamentos de Terra

Um novo método de análise estatística está otimizado para prever com maior precisão o risco de deslizamentos de terra em decorrência de chuvas intensas. Este estudo foi conduzido por pesquisadores da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) e do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe). A pesquisa foi validada com base nas tempestades que afetaram São Sebastião, no litoral norte de São Paulo, em fevereiro de 2023.

Comparação de Métodos de Previsão de Deslizamentos de Terra

O artigo, publicado na Scientific Reports, compara a eficácia deste novo método com a abordagem tradicional, mostrando que a técnica inovadora oferece um desempenho levemente superior, especialmente na classificação das áreas em risco.

Vantagens do Novo Método

“Embora a melhora quantitativa seja modesta, as vantagens do método são significativas, reduzindo ambiguidades e alinhando-se melhor ao comportamento real dos deslizamentos”, explica Rômulo Marques-Carvalho, doutorando do ICMC-USP.

Processo de Hierarquia Analítica (AHP)

Tradicionalmente, o método mais utilizado em análises de risco de deslizamentos é o AHP, que considera diversas variáveis importantes, como inclinação do terreno e proximidade de rios. No AHP clássico, esses fatores são comparados em pares, o que requer a opinião de especialistas para determinar a relevância de cada variável.

No estudo atual, foi utilizado o AHP Gaussiano, que substitui as comparações pela distribuição gaussiana, proporcionando uma avaliação mais objetiva dos fatores de risco.

Objetividade na Definição de Pesos

“A curva de Gauss, ou distribuição normal, ajuda a definir pesos de forma objetiva”, afirma Claudia Maria de Almeida, coautora do estudo no Inpe. Embora a lista de fatores avaliada permaneça a mesma, os pesos atribuídos mudaram, refletindo uma análise mais precisa.

Avaliação em São Sebastião

Os pesquisadores escolheram São Sebastião, um município altamente suscetível a deslizamentos, para validar o novo método. Utilizando um inventário de imagens aéreas com resolução de 10 cm, identificaram pontos críticos, como 983 “crown points” e 1.070 “polígonos de cicatriz”.

O AHP Gaussiano identificou 26,31% da área como de suscetibilidade muito alta ao deslizamento, superando a estimativa de 23,52% do AHP tradicional, evidenciando a eficácia do novo método.

Implicações e Aplicações Futuras

O trabalho, financiado pela FAPESP, não apenas revisou os pesos das variáveis, mas também destacou a geomorfologia como um fator crítico em relação à localização de rios e estradas.

“A proximidade de estradas é relevante, pois sua construção em áreas acidentadas geralmente causa instabilidade nas encostas”, comenta Almeida.

André Ferreira de Carvalho, orientador de Marques-Carvalho, acrescenta que essa abordagem pode ser útil na prevenção de problemas ambientais variados, como incêndios e desmatamento, especialmente diante das mudanças climáticas.

Implementação Prática

“O método é simples de aplicar”, afirma Marques-Carvalho. Prefeituras podem utilizar dados geoespaciais básicos e ferramentas como o QGIS para implementar esta análise.

Para mais informações, acesse o artigo completo sobre a análise comparativa dos métodos AHP e AHP Gaussiano no site da Scientific Reports: www.nature.com/articles/s41598-025-22136-6.

Informações da Agência FAPESP