Modelação da suscetibilidade à rutura de movimentos de vertente para a totalidade

hidrográfica Grupo 1 Poligonal 0,846 0,839 H VI Setor montante da bacia hidrográfica Grupo 2 Poligonal 0,941 0,770 I VI Totalidade da bacia hidrográfica (scores de VI do Modelo G) Grupo 1 Poligonal 0,837 0,891 J VI Totalidade da bacia hidrográfica (scores de VI do Modelo H) Grupo 2 Poligonal 0,957 0,827

4.5.1. Modelação da suscetibilidade à rutura de movimentos de vertente para a totalidade da bacia hidrográfica, com Valor Informativo e Regressão Logística

Numa primeira etapa foram utilizados os métodos do Valor Informativo (VI) e Regressão Logística (RL) para determinar a suscetibilidade à ocorrência de deslizamentos superficiais na totalidade da bacia hidrográfica, considerando os dois grupos do inventário dos movimentos de vertente com geometria poligonal (Modelos A, B, C e D). Este exercício tem dois objetivos: (i) verificar se os inventários de deslizamentos associados a diferentes mecanismos desencadeantes produzem modelos de suscetibilidade diferentes para a totalidade da área de estudo; e (ii) determinar se os dois métodos estatísticos produzem resultados distintos quando aplicados aos mesmos inventários de movimentos de vertente, relativamente à distribuição espacial da suscetibilidade e capacidade preditiva dos modelos. No final desta secção também se procede a uma análise da concordância espacial, através de estatística Kappa, entre os mapas de suscetibilidade: A vs B e C vs D, para responder ao objetivo (i); e A vs C e B vs D, para responder ao objetivo (ii).

4.5.1.1. Método do Valor Informativo

a) Valores informativos dos fatores de predisposição

Os scores de Valor Informativo determinados para cada classe de cada fator de predisposição, obtidos de modo independente para cada um dos grupos de movimentos de vertente, diferenciados consoante o seu fator desencadeante, estão sistematizados no quadro 4.13.

Quadro 4.13 - Scores de VI de cada classe de cada fator de predisposição para a totalidade da bacia hidrográfica da Ribeira Grande (inventários com polígonos). Os valores com maior relevância estão assinalados a negrito.

Variáveis Sigla Classes

Valor Informativo Movimentos de vertente Grupo 1 Grupo 2 Altitude (m) ALT 1 [0 , 100] -1,80 -1,08 ALT 2 ]100 , 200] -1,53 -1,08 ALT 3 ]200 , 300] -1,79 -1,08 ALT 4 ]300 , 400] 0,15 -1,08 ALT 5 ]400 , 500] 0,96 -0,23 ALT 6 ]500 , 600] 0,39 -0,05 ALT 7 ]600 , 700] 0,52 1,13 ALT 8 ]700 , 800] 0,19 0,82 ALT 9 ]800 , 885,75] -1,04 -1,07 Declive (º) DEC 1 [0 , 5] -2,29 -4,23 DEC 2 ]5 , 10] -3,13 -4,46 DEC 3 ]10 , 15] -2,54 -4,45 DEC 4 ]15 , 20] -1,53 -3,09 DEC 5 ]20 , 25] -1,07 -3,84 DEC 6 ]25 , 30] -0,33 -2,61 DEC 7 ]30 , 35] 0,56 -0,80 DEC 8 ]35 , 40] 0,83 0,30 DEC 9 ]40 , 45] 1,11 1,28

DEC 10 ]45 , 78] 1,66 2,20

Exposição das Vertentes

EXP 1 Áreas Planas (-1) -1,52 -0,71

EXP 2 Norte ]337,5 ; 22,5] 0,32 -0,47 EXP 3 Nordeste ]22,5 ; 67,5] 0,21 -0,70 EXP 4 Este ]67,5 ; 112,5] 0,43 0,15 EXP 5 Sudeste ]112,5 ; 157,5] 0,64 1,88 EXP 6 Sul ]157,5 ; 202,5] 0,57 1,43 EXP 7 Sudoeste ]202,5 ; 247,5] -0,42 -0,53 EXP 8 Oeste ]247,5 ; 292,5] -0,39 -0,39 EXP 9 Noroeste [292,5 ; 337,5] -0,45 -1,33 Perfil Transversal das Vertentes PTR 1 Côncavo ( ≤ -0,01) 0,15 0,26 PTR 2 Retilíneo ] -0,01 ; 0,01] -1,81 -3,39 PTR 3 Convexo (> 0,01) 0,20 0,15 Índice de Posição Topográfica TPI 1 [-60,17 ; -31,02] 0,80 0,27 TPI 2 ]-31,03 ; -18,68] 1,03 0,91 TPI 3 ]-18,68 ; -6,34] 0,57 0,83 TPI 4 ]-6,34 ; 6,01] -0,60 -0,43 TPI 5 ]-6,01 ; 18,35] -0,22 -0,43 TPI 6 ]18,35 ; 30,69] 0,17 -0,71 TPI 7 ]30,69 ; 61,95] 1,09 -0,37 Insolação Potencial (𝑾/ 𝒎𝟐_𝒂𝒏𝒐−𝟏₎ INS 1 [92.644, 14 ; 638.804,03] 1,79 1,83 INS 2 ]638.804,03 ; 845.306,79] 1,46 0,85 INS 3 ]845.306,79 ; 1.051.809,55] 0,42 -0,13 INS 4 ]1.051.809,55 ; 1.258.312,3] -0,75 -0,60 INS 5 ]1.258.312,31 ; 1.464.815,06] -0,87 -0,03 INS 6 ]1.464.815,07 ; 1.538.059,63] -0,85 -0,90 Inverso do Wetness Index IWI 1 [0] -1,56 -3,73 IWI 2 ]0 ; 0,00001] -2,64 -3,74 IWI 3 ]0,00001 ; 0,0001] -2,81 -1,39 IWI 4 ]0,0001 ; 0,001] -1,71 -1,71 IWI 5 ]0,001 ; 0,01] -0,35 -1,32 IWI 6 ]0,01 ; 0,1] 0,48 0,69 IWI 7 ]0,1 ; 1,19] 1,10 1,50 Geologia

GEO 1 Domos e escoadas traquíticas

(Idade= 30.000 – 100.000 anos) -1,38 -0,55 GEO 2 Depósitos de formação de caldeira

(Idade= 30.000 – 100.000 anos) -1,76 -0,55 GEO 3 Depósitos pomíticos de natureza traquítica

(Idade= >200.000 anos B.P.) -0,56 -0,54 GEO 4 Escoadas de lava pahohoe e aa

(Idade= 5.000 – 10.000 anos) 0,54 3,11 GEO 5 Depósitos de spatter

(Idade= 5.000 – 10.000 anos) -2,69 -0,55 GEO 6 Depósitos piroclásticos de natureza traquítica

(Idade= 10.000 – 30.000 anos) 1,40 1,34 GEO 7

Domos e escoadas traquíticas com uma escoada lávica de tristanito

(Idade= 30.000 – 100.000 anos)

0,72 0,11

GEO 8 Domos e escoadas do Pico de Bodes 1º

(Idade= 30 000 – 100 000 anos) -2,68 -0,55 GEO 9 Escoadas de lava pahohoe e aa – Basaltos

híbridos (Idade= 30.000 – 10.000 anos) -2,69 -0,55 GEO 10 Escoadas de natureza traquítica

(Idade= 3.000 – 5.000 anos) -2,29 -0,55 GEO 11 Escoadas de lava pahohoe e aa – Basaltos

GEO 12 Cones monogenéticos de escórias e spatter

(Idade= 5.000 – 10.000 anos) -2,69 -0,55 GEO 13 Escoadas de lava pahohoe e aa

(Idade= 5.000 – 10.000 anos) -2,69 -0,55 Uso e Ocupação do Solo USO 1 Urbano -2,63 -1,13 USO 2 Agrícola -2,63 -1,13

USO 3 Vegetação Natural 0,32 0,92

USO 4 Pastagem -2,62 -1,13

USO 5 Florestal 0,32 -1,12

USO 6 Áreas Descobertas 1,22 -1,13

USO 7 Industrial -2,63 -1,13

Os resultados obtidos permitem concluir que para os movimentos de vertente do Grupo 1, desencadeados pela precipitação, as vertentes mais suscetíveis à instabilização apresentam altitude entre 400 m e 500 m, declive acima de 40º, exposição a sul ou sudeste e perfil convexo. Os resultados do TPI indicam que as partes superior e inferior das vertentes são as mais propensas a ocorrência dos movimentos de vertente deste grupo, por contraste com a parte mais central das vertentes. Os valores do inverso do wetness índex sugerem igualmente que as áreas mais suscetíveis correspondem à parte superior das vertentes dos vales, e os valores de insolação potencial revelam que as vertentes com maior propensão para a instabilidade apresentam uma baixa radiação direta. No que concerne à geologia, as áreas mais propensas a fenómenos de instabilidade estão associadas a depósitos piroclásticos de natureza traquítica e a domos e escoadas traquíticas. Por último, a presença de áreas descobertas revela-se como a condição mais favorável para a ocorrência de deslizamentos superficiais, no que respeita ao uso e ocupação do solo.

Os resultados obtidos com os deslizamentos desencadeados por sismos (Grupo 2) mostram que as vertentes mais suscetíveis à instabilidade apresentam altitude entre 600 m 700m e, tal como no outro grupo de movimentos de vertente, declive acima de 40º e exposição a sudeste e sul. No mesmo sentido, os valores do inverso do wetness index realçam a parte superior das vertentes, enquanto os valores da insolação potencial colocam em destaque as vertentes que recebem uma baixa radiação direta como as mais propensas a ser afetadas por deslizamentos do Grupo 2. Porém, no que respeita ao perfil transversal das vertentes, as vertentes côncavas são mais propícias à ocorrência de deslizamentos do Grupo 2. No mesmo sentido, os resultados do TPI indicam que as áreas próximas dos fundos de vale são mais suscetíveis de sofrer instabilização. Por sua vez, as condições mais favoráveis em termos geológicos para a ocorrência de movimentos de vertente do Grupo 2 são as que contemplam a presença depósitos piroclásticos de natureza traquítica e escoadas de lava pahohoe e aa. Por último, no que respeita ao uso e ocupação do solo, as vertentes com presença de vegetação natural destacam-se como as mais propensas à ocorrência de deslizamentos do Grupo 2.

b) Mapas de suscetibilidade e validação dos modelos

O somatório dos scores de VI de cada classe de cada fator de predisposição permite obter o mapa final de suscetibilidade para cada um dos grupos de movimentos de vertente, correspondentes aos modelos A e B (Quadro 4.12). Como foi referido no capítulo 3, para facilitar a comparação, os mapas de suscetibilidade foram sempre classificados em seis classes. As duas classes com suscetibilidade mais elevada abrangem cada uma 10% da área de estudo, enquanto as restantes quatro classes compreendem, cada uma, 20% da área de estudo. As Figuras 4.3 e 4.4 representam, respetivamente, os mapas de suscetibilidade correspondentes aos modelos A e B. Em ambos os mapas, a distribuição espacial da suscetibilidade evidencia um contraste muito acentuado entre o setor montante da bacia hidrográfica, onde predomina a suscetibilidade elevada e muito elevada, e os setores central e jusante da bacia, onde a suscetibilidade à ocorrência de movimentos de vertente é marcadamente mais baixa.

Esta situação é conforme à concentração espacial dos movimentos de vertente dos dois grupos no setor montante da bacia hidrográfica e pode ser justificada pelo predomínio nessa área de vertentes com maiores altitudes e declives moderados a fortes, assim como pela presença de depósitos piroclásticos de natureza traquítica, que se revelam altamente suscetíveis à instabilidade geomorfológica. Pelo contrário, os setores central e jusante da bacia associam as altitudes mais baixas a declives dominantemente suaves a moderados, o que justifica a menor suscetibilidade.

Figura 4.3 - Modelo A: Suscetibilidade à ocorrência de movimentos de vertente desencadeados pela precipitação (Grupo 1 – geometria poligonal), segundo o método do VI, na bacia hidrográfica da Ribeira Grande.

Figura 4.4 - Modelo B: Suscetibilidade à ocorrência de movimentos de vertente desencadeados pela crise sísmica de 20 e 21 de setembro de 2005 (Grupo 2 – geometria poligonal), segundo o método do VI, na bacia hidrográfica da

Ribeira Grande.

A figura 4.5 representa as curvas de sucesso e de predição e respetivas AAC dos modelos de suscetibilidade A e B. O Modelo A tem uma taxa de sucesso elevada (AAC = 0,874) e uma taxa de predição ainda melhor (AAC = 0,913). A taxa de sucesso elevada não é de estranhar, uma vez que ela mostra apenas um bom ajuste entre o modelo e os dados do inventário que o originaram. Em contrapartida, a taxa de predição é surpreendentemente mais elevada do que a taxa de sucesso, indicando que o Modelo A é mais eficaz na validação independente dos deslizamentos desencadeados por sismos (Grupo 2) do que nos deslizamentos desencadeados pela precipitação (Grupo 1) usados para a construção do modelo.

Por sua vez, o Modelo B tem uma taxa de sucesso muito elevada (AAC = 0,962) e uma taxa de predição consideravelmente mais baixa (AAC = 0,835), o que é espectável, uma vez que no segundo caso se trata de uma validação independente. Ainda assim, este modelo pode ser considerado razoável quando validado com os movimentos de vertente do Grupo 1.

Figura 4.5 - Curvas de sucesso e de predição dos modelos de suscetibilidade A e B.

4.5.1.2. Método da Regressão Logística

a) Coeficientes da regressão logística dos fatores de predisposição

A Regressão Logística foi aplicada à totalidade da bacia hidrográfica da Ribeira Grande, com recurso aos mesmos fatores de predisposição e aos dois conjuntos de movimentos de vertente (Grupo 1 e Grupo 2), produzindo dois modelos de suscetibilidade (Modelos C e D) que, para além de serem comparados entre si, são diretamente comparáveis com os resultados dos Modelos A e B gerados com o método do Valor Informativo. Os scores e respetivo nível de significância (p- value) de Regressão Logística foram determinados para cada fator de predisposição, de modo independente para cada grupo de movimentos de vertente, e estão sistematizados no quadro 4.14.

Quadro 4.14 - Coeficientes de Regressão Logística de cada fator de predisposição para a totalidade da bacia hidrográfica da Ribeira Grande.

Fatores de predisposição Sigla

Regressão Logística Movimentos de vertente Grupo 1 Grupo 2 Coeficiente Significância (p-value) Coeficiente Significância (p-value) Altitude (m) ALT 860,74 0,000 515,38 0,000 Declive (º) DEC 8 888,50 0,000 2 304,55 0,000

Exposição das Vertentes EXP 211,40 0,000 0,42 0,519

Perfil Transversal das

Vertentes PTR 7,24 0,007 1,72 0,190

Índice de Posição Topográfica TPI 661,46 0,000 195,76 0,000

Insolação Potencial (𝑾/

𝒎𝟐_𝒂𝒏𝒐−𝟏₎ INS 6 269,61 0,000 275,43 0,000

Inverso do Wetness Index IWI 1 428,39 0,000 393,32 0,000

Geologia GEO 484,24 0,000 25,26 0,000

Uso e Ocupação do Solo USO 667,29 0,000 127,54 0,000

Os resultados permitem concluir que, em termos gerais, os fatores de predisposição são significativos para a construção do modelo. As exceções verificam-se com o perfil transversal das vertentes em ambos os grupos e com a exposição das vertentes no Grupo 2, que apresentam um p-value superior a 0,005.

b) Mapas de suscetibilidade e validação dos modelos

Os mapas de suscetibilidade elaborados com o método da Regressão Logística foram classificados com seis classes equivalentes às dos mapas gerados com o Valor Informativo para facilitar as comparações. No entanto, devido à ocorrência de um número muito elevado de unidades de terreno com os valores muito baixos de regressão logística, não foi possível manter um número de unidades de terreno nas 3 classes de suscetibilidade mais baixa comparável aos mapas do valor informativo. Não obstante, as 3 classes de suscetibilidade mais elevadas mantêm um número de unidades de terreno equivalente: 20% da área total na classe moderada, 10% da área total na classe elevada, e 10% da área total na classe muito elevada.

As Figuras 4.6 e 4.7 representam os mapas de suscetibilidade correspondentes aos Modelos C e D, obtidos com Regressão Logística, com os grupos de deslizamentos 1 e 2, respetivamente. Por comparação com os mapas obtidos com o Valor Informativo, verifica-se uma muito maior expressão espacial da classe de suscetibilidade Muito Baixa/Nula, pelas razões já referidas. As classes de suscetibilidade elevada e muito elevada concentram-se, como nos casos anteriores, no setor montante da bacia hidrográfica, pelo que a comparação visual indica uma forte semelhança, não apenas dos mapas dos modelos C e D, entre si, mas também na comparação com os seus equivalentes produzidos com o método estatístico bivariado.

Figura 4.6 - Modelo C: Suscetibilidade à ocorrência de movimentos de vertente desencadeados por episódios de precipitação (Grupo 1 – geometria poligonal), segundo o método da RL, na bacia hidrográfica da Ribeira Grande.

Figura 4.7 - Modelo D: Suscetibilidade à ocorrência de movimentos de vertente desencadeados pela crise sísmica de 20 e 21 de setembro de 2005 (Grupo 2 – geometria poligonal), segundo o método da RL, na bacia hidrográfica da

Ribeira Grande.

A figura 4.8 ilustra as curvas de sucesso e de predição e respetivas AAC dos modelos de suscetibilidade C e D. O Modelo C tem uma taxa de sucesso elevada (AAC = 0,861) e uma taxa

de predição ainda mais elevada (AAC = 0,920), o que corresponde a um resultado absolutamente idêntico ao obtido com o Valor Informativo no Modelo A. Por sua vez, o Modelo D tem uma taxa de sucesso muito elevada (AAC = 0,960) e uma taxa de predição comparativamente mais modesta (AAC = 0,810). Também neste caso, a simetria com o modelo B, gerado com o Valor Informativo, é assinalável, o que permite concluir que, em termos de taxas de sucesso e de predição os modelos produzidos com Valor Informativo e com Regressão Logística são equivalentes.

Figura 4.8 - Curvas de sucesso e de predição dos modelos de suscetibilidade C e D.

4.5.1.3. Análise da concordância espacial entre mapas de suscetibilidade

Os resultados da estatística Kappa, realizados para a análise dos mapas de suscetibilidade obtidos com o Valor Informativo e a Regressão Logística para a totalidade da bacia hidrográfica (Modelo A, B, C, D), estão sumarizados no quadro 4.15.

Quadro 4.15 - Valores de Kappa obtidos através da comparação entre os modelos de suscetibilidade A vs B, C vs D, A vs C e B vs D.

Mapas de suscetibilidade

Classes dos mapas de suscetibilidade

Muito Baixa/Nula

Muito

Baixa Baixa Moderada Elevada

Muito Elevada Total Modelos A vs B Kappa index 0,653 0,343 0,329 0,375 0,311 0,619 0,434 Kappa location 0,655 0,343 0,330 0,375 0,311 0,620 0,434 Kappa histogram 0,998 0,999 0,998 0,999 1,000 0,999 0,999 Modelos C vs D Kappa index 0,768 0,037 0,082 0,278 0,184 0,585 0,429 Kappa location 0,776 0,038 0,082 0,282 0,185 0,586 0,433 Kappa histogram 0,989 0,992 0,995 0,987 0,995 0,998 0,992 Modelos A vs C Kappa index 0,455 -0,015 0,199 0,465 0,396 0,699 0,368 Kappa location 0,963 -0,038 0,351 0,466 0,397 0,700 0,531 Kappa histogram 0,472 0,407 0,566 0,999 0,999 0,999 0,694 Modelos B vs D Kappa index 0,464 0,049 0,210 0,506 0,472 0,771 0,406 Kappa location 0,962 0,117 0,373 0,513 0,475 0,772 0,584 Kappa histogram 0,482 0,413 0,564 0,987 0,995 0,998 0,695

Os mapas de suscetibilidade elaborados com recurso ao método do VI para o total da bacia hidrográfica (Modelo A vs B) registam um valor de Kappa de 0,438, ou seja, apresentam uma concordância moderada, tratando-se do valor de Kappa mais elevado observado na comparação dos 4 modelos em questão. Na comparação entre os modelos A e B, o valor de Kappa aumenta significativamente (0,619) quando é apenas considerada a classe de suscetibilidade muito elevada, apresentando uma concordância espacial substancial. Relativamente aos mapas de suscetibilidade elaborados com recurso ao método da RL para a totalidade da bacia hidrográfica (Modelo C vs D) o valor de Kappa é de 0,429, correspondente a uma concordância espacial moderada, idêntica à obtida para os modelos gerados com o método do VI. Como no caso anterior, o valor de Kappa aumenta, em relação ao valor geral de Kappa, se apenas for considerada a classe de suscetibilidade muito elevada (0,585). No entanto, o índice Kappa mais elevado observa-se na classe de suscetibilidade Muito Baixa/Nula (0,768), que tem uma expressão espacial muito elevada nos modelos gerados com a RL, apresentando uma concordância espacial substancial.

A comparação entre os modelos A e C, associados ao Grupo 1, indica uma concordância considerável (0,368), pese embora a concordância seja substancial (0,699) no caso da classe de suscetibilidade muito elevada. Refira-se que o nível de concordância entre os modelos A e C sai largamente prejudicado pela desigualdade no número de unidades de terreno presentes nas 3 classes de suscetibilidade mais baixas, o que faz baixar substancialmente o valor de Kappa histogram nas classes de suscetibilidade mais baixas.

Por sua vez, a comparação entre os modelos B e D, associados ao Grupo 2, revela que estes apresentam uma concordância moderada (0,406), um pouco acima do observado para os modelos produzidos com o Grupo 1. Como no caso anterior, o nível de concordância aumenta para

substancial (0,771) se apenas for considerada a classe de suscetibilidade muito elevada. De igual modo, os valores de Kappa histogram das classes de suscetibilidade mais baixas reflete a desigualdade do número de unidades de terreno presentes nessas classes, fazendo baixar o resultado global do de Kappa.

4.5.1.4. Discussão

A modelação da suscetibilidade para a totalidade da bacia hidrográfica da Ribeira Grande mostra que os métodos do VI e RL geram resultados de sucesso e predição equivalentes, independentemente do grupo do inventário utilizado na modelação. Embora os resultados globais da estatística Kappa não indiquem níveis de concordância excecionais na comparação entre modelos (A vs C e B vs D) esse facto deve-se, em larga medida, à dimensão desigual das classes de suscetibilidade, como se confirma pelos valores modestos do Kappa histogram das classes de suscetibilidade mais baixas, que ocupa uma área muito extensa nos mapas gerados pela regressão logística. Em oposição, o Kappa location, que avalia a similaridade na distribuição espacial das classes revela resultados substanciais, quando se compara a classe de suscetibilidade muito elevada.

Os modelos de suscetibilidade elaborados com o Grupo 1 (movimentos desencadeados pela precipitação) são muito eficazes para predizer a localização espacial dos deslizamentos do Grupo 2 (desencadeados pela crise sísmica). Estes modelos, elaborados com o VI (Modelo A) e com a RL (Modelo C) são inclusivamente mais eficazes na predição dos deslizamentos desencadeados por sismos (Grupo 2) do que dos desencadeados pela precipitação (Grupo 1), que foram utilizados para a elaboração do modelo. Estes últimos resultados não eram expectáveis à partida e poderão resultar da grande desigualdade que existe no número de movimentos de vertente inventariados (442 contra 174 movimentos, nos grupos 1 e 2, respetivamente) e, sobretudo, na área deslizada, que é superior no caso dos deslizamentos do grupo 1 quase em uma ordem de magnitude (133,930 m² contra 18,781 m²).

Em contrapartida, os modelos de suscetibilidade elaborados com o Grupo 2 (movimentos desencadeados por sismos) apresentam um ajuste aos dados de origem excelente (AAC da curva de sucesso igual ou superior a 0,96) mas são mais modestos na capacidade de predizer a localização espacial dos deslizamentos desencadeados pela precipitação (Grupo 1) (AAC das curvas de predição entre 0,81 e 0,84). Embora difícil de quantificar, também se verifica nestes resultados o efeito de escala relativamente à dimensão e área envolvida nos dois inventários. Tal como era expectável, a capacidade preditiva dos Modelos B e D fica abaixo das taxas de sucesso dos modelos que consideram o Grupo 1 no processo de modelação (Modelo A e C).

Em suma, é possível retirar duas conclusões essenciais no final da primeira etapa de modelação, baseada na elaboração dos Modelos A, B, C e D: (i) a seleção de um método estatístico

simples, como o VI, ou mais elaborado e complexo, como a RL, não influi significativamente sobre os resultados; e (ii) os modelos produzidos com o inventário histórico de movimentos de vertente desencadeados pela precipitação são muito eficazes na predição da localização espacial dos movimentos de vertente desencadeados por sismos, que constituem um inventário de evento ocorrido em 2005, o mesmo não acontecendo na situação inversa.

4.5.2. Avaliação dos efeitos do enviesamento do inventário dos movimentos de vertente