Análise da influência da condutividade hidráulica saturada dos solos nos escorregamentos rasos na bacia do rio Guaxinduba (SP)
Bibliographic record
Abstract
A previsão de áreas suscetíveis a escorregamentos translacionais rasos tem como fundamental etapa a investigação dos fatores condicionantes e dos mecanismos de ruptura. Algumas destas propriedades, como os parâmetros físicos e hidrológicos dos solos, são determinantes para a instabilização de encostas que estão sujeitas a eventos pluviométricos intensos. Uma destas propriedades é a condutividade hidráulica saturada, cujo comportamento pode influenciar no desenvolvimento de poro-pressão positiva ou levar à perda de sucção dos solos, ocasionando rupturas. Desta forma, o objetivo principal desta pesquisa foi analisar a distribuição lateral e vertical da condutividade hidráulica saturada (Ksat) dos solos e sua influência nos escorregamentos translacionais rasos na Serra do Mar (SP). Para tanto, foi selecionada uma bacia representativa da Serra do Mar e nela foram escolhidas três cicatrizes acessíveis e com limites bem preservados para a realização dos ensaios in situ. As profundidades onde foram realizados os ensaios foram definidas a partir da caracterização morfológica dos mantos de alteração nas trincheiras abertas no topo, no centro e na lateral das cicatrizes (0.25, 0.50, 1.00, 1.50, 2.00 e 2.50 m). Finamente, foram realizados os ensaios in situ utilizando-se o Permeâmetro de Guelph, utilizando-se duas cargas hidráulicas H para a que fosse possível calcular a Ksat empregando-se as equações de Richards, Laplace e a análise de Elricket al. (1989), embora tenha sido utilizada esta última para a análise da variação dos valores. A partir dos valores de Ksat, das propriedades físicas dos materiais (distribuição granulométrica, micro e macroporosidade, porosidade total. Além disso, foi analisada a tendência de variação entre 10-4 e 10-7 m/s, predominando da Ksat com a profundidade. Foram obtidos 41 valores de Ksat, os quais variaram entre as ordens de grandeza 10-5 e 10-6 m/s (82,5% dos valores), que mostraram a pequena variabilidade da Ksat nos perfis de alteração investigados, se comparada às diferenças observadas nas propriedades dos solos e corroboram com os trabalhos desenvolvidos na Serra do Mar. Quando confrontado com as propriedades físicas dos materiais (por exemplo, granulometria e porosidade total), observou-se, principalmente, a correlação positiva com a fração areia. De forma geral, foi possível identificar uma tendência de aumento da Ksat com a profundidade, assim como a existência de algumas descontinuidades hidráulicas significativas, tanto de redução quanto de aumento brusco da Ksat em uma pequena profundidade.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".