Caracterização de Suscetibilidade ao Colapso por Análise Estrutural e Geofísica em Área Cárstica no Município de Sete Lagoas - MG

Authors

  • Débora Vasconcelos de Oliveira Universidade Federal de Ouro Preto, Núcleo de Geotecnia na Escola de Minas,Campus Morro do Cruzeiro s/n, Bauxita, 35400-000, Ouro Preto, MG, Brasil.
  • Luis de Almeida Prado Bacellar Universidade Federal de Ouro Preto, Núcleo de Geotecnia na Escola de Minas,Campus Morro do Cruzeiro s/n, Bauxita, 35400-000, Ouro Preto, MG, Brasil.
  • Paulo Roberto Antunes Aranha Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Geociências, Av. Presidente Antônio Carlos, 6627, Pampulha, 31270-901, Belo Horizonte, MG, Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.11137/2020_2_76_86

Keywords:

Carste, eletrorresistividade, perfis azimutais

Abstract

Problemas geotécnicos, como colapsos, são comuns em ambientes cársticos e na cidade de Sete Lagoas (MG) inúmeros casos foram registrados nos últimos anos. Em consequência, estudos têm sido desenvolvidos com o intuito de delimitar áreas de maior suscetibilidade a este fenômeno, que está geralmente vinculado a presença de condutos ou cavidades subterrâneas, de desenvolvimento controlado pela estrutural. Entre os diversos métodos de caracterização de cavidades, um dos mais eficazes é a geofísica de superfície, em especial a eletrorresistividade, com a técnica de caminhamento. Uma técnica alternativa, menos conhecida, mas tida como eficiente para a detecção de direções de fraturas subverticais, é a aquisição elétrica azimutal, que consiste em rotacionar algum arranjo (e.g. Wenner, Dipolo Equatorial, Quadrático) em torno de um ponto. O objetivo principal deste trabalho foi definir a suscetibilidade ao colapso de uma área adjacente a uma lagoa no município de Sete Lagoas/MG por análise estrutural e eletrorresistividade. Objetivou-se, secundariamente, averiguar a eficácia da técnica de aquisição azimutal na detecção de fraturas verticais. Foram traçados lineamentos estruturais em imagens de sensores remotos, além de medidas em campo as atitudes do acamamento e das fraturas. O levantamento geofísico consistiu de linhas de caminhamento elétrico com arranjo dipolo-dipolo e de levantamentos azimutais com diversos arranjos e espaçamentos interletrodos. Foi possível identificar um antiforme vazado na área e uma cavidade ampla e rasa, conectada à lagoa. Além de fraturas paralelas ao acamamento, foram reconhecidas quatro famílias de fraturas subverticais, N20E (F1), E-W (F2), N50-70E (F3) e N30-50W (F4). A família F2 é a mais frequente e a F4 mais aberta, classificada como cavernosa. Com estas informações concluiu-se que o terreno estudado apresenta alta suscetibilidade ao colapso. A técnica azimutal se apresentou útil como complemento para identificar fraturas subverticais, uma vez que os resultados obtidos foram coerentes com os dados estruturais.

References

Angeles, J.; Angeles, R.; Flores, J. & Karam, H. 2019. Estimación

de isla de calor urbana en el Área Metropolitana

de Iquitos/Perú. Anuario do Instituto de Geociencias,

:135-145.

Angeles J.; Flores, R.; Karam, H.; Arana, G. & Angeles, R.

Isla de calor urbana superficial en las areas metropolitanas

de Huancayo y Arequipa/Perú. Anuario do

Instituto de Geociencias, 2:197-207.

Adebayo, Y.R. 1987. Land-use approach to the spatial analysis

of the Urban Heat Island in Ibadan, Nigeria. Weather,

: 273–280.

Banco Mundial. 2012. Statistics South Africa, 2012. Population

Census 2011. Disponible en : https://microdata.worldbank.

org/index.php/catalog/2067. Acceso en: 1 de febrero

de 2019 y 30 de junio de 2019.

BNRCC. 2016. Building Nigeria’s Response to Climate Change.

Towards a Lagos State Climate Change Adaptation

Strategy. Disponible en: https://www.yumpu.com/en/

document/view/6688834/nigeria-ccastr-building-nigerias-

response-to-climate-change. Acceso en: 1 de febrero

de 2019 y 30 de junio de 2019.

Dousset, B. & Gourmelon, F. 2003. Satellite multi-sensor data analysis

of urban surface temperatures and land cover. Journal

of Photogrammetry and Remote Sensing, 58: 43-54.

El-Hattab M.; Amany S.M. & Lamia G.E. 2018. Monitoring and

assessment of urban heat islands over the Southern region

of Cairo Governorate, Egypt. The Egyptian Jornal

of Remote Sensing and Space Science, 21: 311-323.

Fasona, M.; Omojola, A.; Odunuga, S.; Tejuoso, O. & Amogu,

N. An appraisal of sustainable water management solutions

for large cities in developing countries through

GIS: The case of Lagos, Nigeria. In: SYMPOSIUM

S2 HELD, 7, Foz do Iguacu, 2005. Articulo, Foz do

Iguacu, p.49–57.

Flores, J.; Pereira, A.; & Karam, H. 2016. Estimation of long

term low resolution surface urban heat intensities for

tropical cities using modis remoste sensing data. Urban

Climate, 17: 32-66.

Hardy, C.H.; Nel A.L. 2015. Data and techniques for studying

the urban heat island effect in Johannesburg. In: SYMPOSIUM

ON REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT,

, Berlin, 2015. Article, The international

archives of the Photogrammetry, remote sensing and

spatial information, p. 203-206.

Lai, L.W. & Cheng, W.L. 2009. Air Quality Influences by Urban

Heat Island Coupled with Synoptic Weather Patterns.

Science of the Total Environment, 407: 2724-2733.

Nkeki, F.N. & Ojeh, V.N. 2014. Flood risks analysis in a littoral

African city: Using geographic information system.

Geographic Information Systems (GIS): Techniques,

Applications and Technologies, 34: 279–316.

Oke,T.R. 1976. The distinction between canopy and boundary

layer urban heat islands. Atmosphere, 14: 268–277.

Oke, T.R. 2006. Initial Guidance to Obtain Representative Meteorological

Observations at Urban Sites. In: IOM REPORT

NO.81, WMO/TD. No. 1250. World Meteorological

Organization, Geneva, p. 1-47.

Robaa, S.M. 2003. Urban-Suburban/Rural Differences over

Greater Cairo, Egypt. International Journal of Atmosfera,

(3): 157-171.

Santamouris, M.; Papanikolaou, N.; Livada, I.; Koronakis, I.;

Georgakis, C.; Argiriou, A. & Assimakopoulos, D.N.

On the Impact of Urban Climate to the Energy

Consumption of Buildings. Solar Energy, 70: 201-

Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/S0038-

X(00)00095-5. Acceso en: 1 de febrero de 2019 y 30

de junio de 2019.

Schneider, A.; Friedl, M.; Mclver, D. & Woodcock, C. 2002.

Mapping urban areas by fusing multiple sources of

coarse resolution remotely sensed data. Photogramm.

Eng.Remote Sens. 69: 1377-1386.

Simwanda, M; Ranagalage, M.; Estoque, R. & Mu, Y. 2019.

Spatial Analysis of Surface urban heat islands four

rapidly growing African Cities. Remote Sensing,

:1645-1664.

Streutker, D. 2002. Satellite-measured growth of the urban heat

island of Houston, Texas. International Journal of Remote

Sensing, 23: 2595- 2608.

United Nations. 2010. World Population Prospects: The 2010

Revision. Disponible en:http://esa.un.org/unpd/wpp/

unpp/panel_indicators.htm. Acceso en: 1 de febrero de

y 30 de junio de 2019.

United Nations Population Division (UNPD). 2002. World Urbanization

Prospects: The 2001 Revision: Data Tables

and Highlights; United Nations: New York City, NY,

USA.

United Nations Organization. 2010. World Population Prospects:

The 2010 Revision. Disponible en: http://esa.

un.org/unpd/wpp/unpp/panel_indicators.htm. Acceso

en: 1 de febrero de 2019 y 30 de junio de 2019.

United Nations Organization. 2012. World Urbanization Prospects:

The 2011 Revision; United Nations: New York

City, NY, USA.

United Nations Organization. 2018. World Urbanization Prospects;

United Nations: 2018 Revision.

Vereda, J. & Davies, C. 2007. A Case Study of Urban Heat islands

in the Carolinas. Environmental Hazards, 7: 353-359.

Published

2020-08-21

Issue

Section

Article