Predição de deslizamento de terra para auxiliar sistemas de alerta. Um estudo de caso contextualizando limiares de precipitação e umidade do solo para região urbana do município de São Bernardo do Campo

Abstract

O aumento significativo de desastres naturais nas últimas décadas representa um grande desafio para as autoridades governamentais, especialmente os movimentos de massa, que possuem alta letalidade e capacidade de destruição. Sistemas de alerta antecipado são essenciais para a mitigação de riscos, mas muitos adotam limiares de precipitação empíricos sem consenso sobre critérios técnicos. Este estudo propõe um algoritmo para reconstrução objetiva e reproduzível de eventos de precipitação e infiltração, cujos resultados foram utilizados como entrada em modelos de limiar e regressão logística. O objetivo é avaliar a eficácia da inclusão de informações de umidade do solo e aspectos espaciais para aprimorar sistemas de alerta, reduzindo falsos positivos e aumentando a acurácia. A análise abrangeu eventos de movimento de massa em São Bernardo do Campo – SP, considerando dados topográficos, pedológicos, pluviometricos e de umidade do solo até 150 cm de profundidade. A introdução da umidade do solo reduziu os falsos positivos nos níveis ”Alerta”e ”Alerta máximo” em 43,9% e 66,3%, respectivamente. No modelo de regressão logística, apenas a precipitação e a declividade foram variáveis significativas, resultando em um AUC de 0,94 e precisão de 86% para a classe de deslizamento, permitindo a predição da evoluçãoo espaço-temporal da suscetibilidade.