Solos colapsíveis e expansivos do Brasil : abordagem multidisciplinar com ênfase em cartografia de suscetibilidade, aplicações interativas e inteligência artificial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: BORGES, Jesce John da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/57763
Resumo: Solos colapsíveis e expansivos são responsáveis por problemas em diversas obras de engenharia que podem resultar em perdas econômicas e danos ambientais. A identificação desses solos é fundamental na etapa de planejamento, permitindo orientar o uso e ocupação do solo. As inovações tecnológicas têm simplificado o processamento de grandes conjuntos de dados, fornecendo informações essenciais para embasar medidas orientativas e preventivas. Este estudo se fundamenta em tecnologias, como Sistema de Informações Geográficas (SIG), Business Intelligence (BI) e Computação em Nuvem (CN), com o objetivo de elaborar cartas de suscetibilidade, ampliar Banco de Dados de Solos Especiais (BANDASE), criar painéis de BI e desenvolver aplicativos. Os produtos cartográficos foram gerados de duas maneiras: uma abordagem objetiva, que utilizou redes neurais artificiais e dados de climatologia, pedologia e geologia; e outra abordagem subjetiva, que incluiu a opinião de especialistas com dados de climatologia e pedologia. Quanto ao banco de dados, painéis e aplicativos, foram aplicadas técnicas de análise estatística, processamento de dados e programação, respectivamente. Os resultados evidenciam um melhor desempenho para cartas oriundas do modelo matemático quanto à identificação de ocorrência dos dois solos. A carta interpretativa de solos colapsíveis apontou suscetibilidade alta em 27,8%, média em 3,4% e baixa em 16,8% do território nacional. A ausência de comportamento colapsível equivale a 49,4%. Já a carta interpretativa de solos expansivos apontou suscetibilidade alta em 35,9%, média em 9,8% e baixa em 3,7%. A ausência de comportamento expansivo representa 48,0%. Em ambos os solos, os corpos de água e as áreas urbanas correspondem ao percentual de 2,6%. Essas cartas têm apenas caráter orientativo e não devem substituir os ensaios de campo e laboratório em nenhuma circunstância. A distribuição não uniforme dos dados pelo país, aliada à variação nas escalas e fontes dos mapas, são fatores limitantes. O repositório de dados geotécnicos resultou em 267 registros de solos colapsíveis e 259 registros de solos expansivos. A análise estatística revelou que os dados são predominantemente não paramétricos. Baseado na medida de tendência central (mediana), os solos colapsíveis foram classificados como Areia Argilosa (SC), enquanto os solos expansivos foram identificados como Argila Siltosa de Alta Compressibilidade (CH - MH). Existe diferença estatisticamente significativa entre as propriedades desses solos. As tecnologias possibilitaram transformar o grande volume de dados em informações relevantes, as quais são transmitidas de maneira interativa.
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Este estudo se fundamenta em tecnologias, como Sistema de Informações Geográficas (SIG), Business Intelligence (BI) e Computação em Nuvem (CN), com o objetivo de elaborar cartas de suscetibilidade, ampliar Banco de Dados de Solos Especiais (BANDASE), criar painéis de BI e desenvolver aplicativos. Os produtos cartográficos foram gerados de duas maneiras: uma abordagem objetiva, que utilizou redes neurais artificiais e dados de climatologia, pedologia e geologia; e outra abordagem subjetiva, que incluiu a opinião de especialistas com dados de climatologia e pedologia. Quanto ao banco de dados, painéis e aplicativos, foram aplicadas técnicas de análise estatística, processamento de dados e programação, respectivamente. Os resultados evidenciam um melhor desempenho para cartas oriundas do modelo matemático quanto à identificação de ocorrência dos dois solos. A carta interpretativa de solos colapsíveis apontou suscetibilidade alta em 27,8%, média em 3,4% e baixa em 16,8% do território nacional. A ausência de comportamento colapsível equivale a 49,4%. Já a carta interpretativa de solos expansivos apontou suscetibilidade alta em 35,9%, média em 9,8% e baixa em 3,7%. A ausência de comportamento expansivo representa 48,0%. Em ambos os solos, os corpos de água e as áreas urbanas correspondem ao percentual de 2,6%. Essas cartas têm apenas caráter orientativo e não devem substituir os ensaios de campo e laboratório em nenhuma circunstância. A distribuição não uniforme dos dados pelo país, aliada à variação nas escalas e fontes dos mapas, são fatores limitantes. O repositório de dados geotécnicos resultou em 267 registros de solos colapsíveis e 259 registros de solos expansivos. A análise estatística revelou que os dados são predominantemente não paramétricos. Baseado na medida de tendência central (mediana), os solos colapsíveis foram classificados como Areia Argilosa (SC), enquanto os solos expansivos foram identificados como Argila Siltosa de Alta Compressibilidade (CH - MH). Existe diferença estatisticamente significativa entre as propriedades desses solos. As tecnologias possibilitaram transformar o grande volume de dados em informações relevantes, as quais são transmitidas de maneira interativa.Collapsible and expansive soils are responsible for problems in various engineering works that can result in economic losses and environmental damage. The identification of these soils is fundamental in the planning stage, allowing for guidance in soil use and occupation. Technological innovations have simplified the processing of large datasets, providing essential information to support guiding and preventive measures. This study is based on technologies such as Geographic Information Systems (GIS), Business Intelligence (BI), and Cloud Computing (CC), aiming to develop susceptibility maps, expand the Special Soils Database (BANDASE), create BI dashboards, and develop applications. The cartographic products were generated in two ways: an objective approach using artificial neural networks and data from climatology, pedology, and geology; and a subjective approach, which included expert opinion along with data from climatology and pedology. Regarding the database, dashboards, and applications, statistical analysis techniques, data processing, and programming were applied, respectively. The results show better performance for maps derived from the mathematical model regarding the identification of the occurrence of both soils. The interpretative map of collapsible soils indicated high susceptibility in 27.8%, medium in 3.4%, and low in 16.8% of the national territory. The absence of collapsible behavior accounts for 49.4%. On the other hand, the interpretative map of expansive soils indicated high susceptibility in 35.9%, medium in 9.8%, and low in 3.7%. The absence of expansive behavior represents 48.0%. In both soils, water bodies and urban areas correspond to 2.6%. These maps are only for guidance and should not replace field and laboratory tests under any circumstances. The uneven distribution of data across the country, combined with variation in map scales and sources, are limiting factors. The geotechnical data repository resulted in 267 records of collapsible soils and 259 records of expansive soils. Statistical analysis revealed that the data are predominantly non-parametric. Based on the measure of central tendency (median), collapsible soils were classified as Silty Clay (SC), while expansive soils were identified as Silty Clay of High Compressibility (CH - MH). There is a statistically significant difference between the properties of these soils. The technologies enabled the transformation of the large volume of data into relevant information, which is transmitted interactively.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em Engenharia CivilFERREIRA, Silvio Romero de MeloAMORIM, Samuel Françahttp://lattes.cnpq.br/0648358757037461http://lattes.cnpq.br/8035357058902261http://lattes.cnpq.br/6103083772511910BORGES, Jesce John da Silva2024-09-16T12:43:30Z2024-09-16T12:43:30Z2024-03-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfBORGES, Jesce John da Silva. Solos colapsíveis e expansivos do Brasil: abordagem multidisciplinar com ênfase em cartografia de suscetibilidade, aplicações interativas e inteligência artificial. 2024. 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