Caracterização Da Precipitação Na Região De Angra Dos Reis E a Sua Relação Com a Ocorrência De Deslizamentos De Encostas

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CARACTERIZAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO NA REGIÃO DE ANGRA DOS REIS E A SUA RELAÇÃO COM A OCORRÊNCIA DE DESLIZAMENTOS DE ENCOSTAS.

Elenir Pereira Soares

DISSERTAÇÃO SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DA COORDENAÇÃO DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE MESTRE EM CIENCIAS EM ENGENHARIA CIVIL.

Aprovada por:

______Prof. Luiz Landau, D.Sc.

______Prof. Edilson Marton, D.Sc.

______Jesús Salvador Peréz Guerrero, D.Sc.

______Prof. Chou Sin Chan, Ph.D

______Prof. Otto Corrêa Rotunno Filho, Ph.D

RIO DE JANEIRO, RJ – BRASIL JUNHO DE 2006

SOARES, ELENIR PEREIRA Caracterização da precipitação na região de Angra dos Reis e a sua relação com a ocorrência de deslizamentos de encostas. [Rio de Janeiro] 2006 XVIII, 145 p. 29,7 cm (COPPE/UFRJ, M.Sc., Engenharia Civil, 2006) Dissertação - Universidade Federal do Rio e Janeiro, COPPE 1. Precipitação 2. Deslizamentos I. COPPE/UFRJ II.Título (série)

Aos meus pais Jehovah e Leninha, apoiando-me sempre.

Ao meu irmão Eduardo e as minhas irmãs Eliane e Elenize, muito queridos.

Ao meu filho Rodrigo, minha nora Kívia e aos meus sobrinhos Natália, Daniel e em especial ao Gabriel.

Ao meu grande amor Mathaüs, o acalanto da minha vida.

iii AGRADECIMENTOS

Em primeiríssimo lugar agradeço a Deus, por ter me dado esperança nos momentos de desesperança, alegria quando eu era só tristeza, força para seguir em frente quando eu estava quase desistindo e vencer mais uma etapa do meu caminho.

Agradeço aos meus pais, aos meus irmãos, meu filho e minha nora, em especial às minhas irmãs Nize e Eliane (“As Trups”) pela grande apoio. Todos dentro do mais que possível me ajudaram muito para que eu pudesse chegar aqui hoje.

Aos meus orientadores, prof. Edilson Marton e prof. Luiz Landau, que muito contribuíram e ajudaram para o desenvolvimento dessa dissertação. Em especial agradeço ao amigo Edilson pelo apoio durante todo o período de “sofrimento e alegrias”.

Agradeço a Cia. Nacional de Energia Nuclear (CNEN) pela bolsa de estudos, a qual foi de muita valia para o desenvolvimento deste estudo.

Agradeço a Eletronuclear, a FURNAS, ao CPTEC, a Defesa Civil da Prefeitura do Município de Angra dos Reis, ao Departamento de Hidrografia e Navegação da Marinha do Brasil e ao Sistema Meteorológico do Paraná - SIMEPAR pelo apoio, no fornecimento de dados e materiais, os quais possibilitou o desenvolvimento deste estudo.

Agradeço o apoio recebido de todo o Departamento de Meteorologia da UFRJ, em especial aos profs. Luis Cláudio, Isimar, Claudine e Ângela, ao pessoal administrativo e aos meus colegas, em especial ao Alessandro, que muito me ajudou.

iv Resumo da Dissertação apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M.Sc.)

CARACTERIZAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO NA REGIÃO DE ANGRA DOS REIS E A SUA RELAÇÃO COM A OCORRÊNCIA DE DESLIZAMENTOS DE ENCOSTAS.

Elenir Pereira Soares Junho/2006

Orientadores: Edilson Marton Luiz Landau

Programa: Engenharia Civil

Este estudo relaciona precipitação a deslizamentos na região do município de Angra dos Reis, os quais são bastante freqüentes, principalmente no período de verão. Este estudo visa contribuir para previsibilidade da indução de deslizamentos através da precipitação acumulada, podendo auxiliar na implantação de um sistema de alerta para localidade. A metodologia aplicada é baseada no método de TATIZANA et al. (1987a,b), devidamente ajustado para a região. Os resultados relacionando precipitação a deslizamentos destacam a curva envoltória de acumulado de precipitação de 2 dias como a mais representativa da relação. Entretanto, acumulado de precipitação a partir de 75mm, num período de até 24 horas, indica grande possibilidade de ocorrência de deslizamentos na região. É também calculado o Coeficiente de Precipitação para Deslizamentos (CPD), que é a razão entre a previsão de 24 horas e o valor limite de precipitação dado pela equação da envoltória. Paralelamente foi feito um estudo de caso com uso do modelo atmosférico RAMS, para o período de 8 e 9 de dezembro de 2002, com o intuito de verificar o quanto o modelo representaria a distribuição da precipitação na região. Estes dois dias destacam-se pela ocorrência de um grande deslizamento, dentre outros menos intensos no Município, em decorrência da precipitação acumulada. Os resultados mostram uma boa representação espacial da precipitação, mas quantitativamente seus valores são subestimados em relação ao da precipitação observada, necessitando um melhor ajuste do modelo para a região.

v Abstract of Dissertation presented to COPPE/UFRJ as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science (M.Sc.)

CHARACTERIZATION OF PRECIPITATION IN THE REGION OF ANGRA DOS REIS AND ITS RELATION WITH THE OCCURRENCE OF LANDSLIDES.

Elenir Pereira Soares June/2006

Advisors: Edilson Marton Luis Landau

Department: Civil Engineering

This study relates precipitation and landslides, in the area of Angra dos Reis, where those are fairly frequent, specially during the Summer. This study aims to contribute to the forecasting of landslides, through accumulated precipitation, being possible to use it to support an alert system. The methodology applied to the work is based on the method of TATIZANA et al (1987a,b), adjusted for the location. The results relating precipitation with landslides highlights the curve of accumulated precipitation (02 days) as the most representative. However, an accumulated from 75mm on, during a period of up to 24 hours, presents great possibility of causing landslides in the region. The CPD (Precipitation Coefficient for Landslides) is also calculated, being the reason between 24 hours forecast and the limit precipitation value, obtained from the curve equation. Parallel to that, a case study was carried out, using RAMS atmospheric model, for the period between december 8th and 9th of 2002, to verify how accurate the model would represent the precipitation in the area. Those two days are noted for a great landslide, among others of lesser intensity, due to the accumulated precipitation. The results display a good spacial representation of the precipitation, but its values are underestimated in relation to the observed precipitation, needing a better adjustment of the model for the area.

The obtained results are extremelly relevant, since those are inserted in the time scale predicted by operational models in regional centers for weather forecast.

vi Índice

AGRADECIMENTOS...... iv RESUMO...... v ABSTRAT...... vi ÍNDICE...... vii LISTA DE FIGURAS ...... ix LISTA DE TABELAS...... xvi LISTAS DE SÍMBOLOS...... xvii ANEXOS...... xviii CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO...... 1 CAPÍTULO 2 – O MUNICÍPIO DE ANGRA DOS REIS...... 4 2.1 Da região...... 4 2.2 Hidrografia...... 8 2.3 Vegetação...... 8 2.4 Solo...... 8 2.5 Características geológicas e geomorfológicas...... 10 CAPÍTULO 3 – CLIMATOLOGIA DA REGIÃO...... 12 3.1 Identificação do clima...... 12 3.2 Médias Climatológicas da Região de Angra dos Reis...... 13 3.3 Sistemas de tempo influentes na região e suas características...... 16 CAPÍTULO 4 – REVISÃO BIBLIOGRÁFICA SOBRE PRECIPITAÇÃO X DESLIZAMENTO...... 23 CAPÍTULO 5 – DADOS E METODOLOGIA...... 38 5.1 Dados de precipitação...... 38 5.2 Dados de deslizamentos...... 39 5.3 Relação precipitação x deslizamentos...... 40 CAPÍTULO 6 – RESULTADOS DA RELAÇÃO PRECIPITAÇÃO X DESLIZAMENTOS...... 43 6.1 Caracterização da precipitação na região baseada em registros de dados de 25 anos de dados diários...... 45 6.2 Análise de registros de deslizamentos na região...... 49 6.3 Análise da relação precipitação x deslizamentos...... 53 CAPÍTULO 7 – UM ESTUDO DE CASO UTILIZANDO O MODELO RAMS...... 82

vii CAPÍTULO 8 – CONCLUSÕES E SUGESTÕES...... 107 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...... 111 ANEXO A – PLANILHAS, TABELAS...... 119 ANEXO B – MAPAS e NAMELIST...... 129

viii Lista de Figuras

Figura 2.1 Mapa do Brasil com detalhamento da região de Angra dos Reis (Fonte:http://www.guianet.com.br/guiacidades/)...... 05 Figura 2.2 Crescimento Populacional - Comparação do Município de Angra dos Reis com as demais regiões (Macaé, Parati, Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste e Brasil)...... 07 Figura 2.3 Crescimento Populacional dos Municípios de Angra dos Reis, Macaé, Parati, Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste e Brasil. - Comparativo entre regiões em cada período (1970 a 2005)...... 7 Figura 2.4 Mapa dos solos da região de Angra dos Reis, modificado (Fonte:DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil,2001; IBGE, 2006)...... 9 Figura 2.5 Mapa do Domínio Geomorfológico Modificado para região de Angra dos Reis (Fonte: DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil, 2001; IBGE, 2006)...... 11 Figura 3.1 Esquema da frente fria através de um corte vertical (apud FEDOROVA, 2001)...... 17 Figura 3.2 Esquema da Frente quente através de um corte vertical (apud FEDOROVA, 2001)...... 18 Figura 3.3 Esquema da Frente oclusa através de um corte vertical (apud FEDOROVA, 2001)...... 18 Figura 3.4 Esquema ilustrativo dos sistemas de brisa: (a) marítima e (b) terrestre...... 20 Figura 4.1 Carta de Periculosidade do Rio de Janeiro (RJ). (Fonte: Guidicini e Iwasa (1976))...... 28 Figura 4.2 Envoltória de deslizamentos (Tatizana et al.,1987a, b)...... 31 Figura 4.3 Envoltória de deslizamentos: acumulado de chuvas em uma hora x acumulado em 96 horas (D’Orsi et al., 1997)...... 36 Figura 4.4 Envoltória de deslizamentos: acumulado de chuvas em 24 horas x acumulado em 96 horas (D’Orsi et al., 1997)...... 36 Figura 6.1 Gráfico comparativo da Climatologia de precipitação (mm) da estação da Ilha Guaíba (período de 1972 a 1990) com a da Eletronuclear (período de 1980 a 2004)...... 44

ix Figura 6.2 Média pluviométrica mensal do período de 1980 a 2004 (Fonte: Eletronuclear)...... 46 Figura 6.3 Inventário de precipitação para o mês de dezembro no período de 1980 a 2004 (Fonte: Eletronuclear)...... 46 Figura 6.4 Inventário de precipitação para o mês de janeiro no período de 1980 a 2004 (Fonte: Eletronuclear)...... 47 Figura 6.5 Inventário de precipitação para o mês de fevereiro no período de 1980 a 2004 (Fonte: Eletronuclear)...... 47 Figura 6.6 Inventário de precipitação para o mês de março no período de 1980 a 2004 (Fonte: Eletronuclear)...... 48 Figura 6.7 Média pluviométrica anual do período de 1980 a 2004, onde é mostrado os períodos de El-NIÑO e EL-NIÑA. As tonalidades seguem o padrão de classificação fraca, moderada e forte (Fonte: Eletronuclear)...... 48 Figura 6.8 Número de dias de ocorrências de deslizamentos em cada ano, no período de 1993-2002 (Fonte: Prefeitura de Angra dos Reis)...... 50 Figura 6.9 Número de dias de ocorrências de deslizamentos em cada mês, no período de 1993-2002 (Fonte: Prefeitura de Angra dos Reis)...... 50 Figura 6.10 Regiões de ocorrência de deslizamentos e seus quantitativos (Fonte: Prefeitura do Município de Angra dos Reis – Secretaria de Defesa Civil)...... 53 Figura 6.11 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 2 dias – Critério T ...... 55 Figura 6.12 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 3 dias – Critério T...... 55 Figura 6.13 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 4 dias – Critério T...... 56 Figura 6.14 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 5 dias – Critério T...... 56 Figura 6.15 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 1 dia – Critério T...... 57 Figura 6.16 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 2 dias – Critério T...... 57 Figura 6.17 Envoltória de deslizamento para um acumulado de

x precipitação de 3 dias –Critério T...... 58 Figura 6.18 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 4 dias – Critério T...... 58 Figura 6.19 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 3 dias – Critério A...... 60 Figura 6.20 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 5 dias – Critério A...... 60 Figura 6.21 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 2 dias – Critério A...... 61 Figura 6.22 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 4 dias- Critério A...... 61 Figura 6.23 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 3 dias – Critério B...... 62 Figura 6.24 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 5 dias – Critério B...... 63 Figura 6.25 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 2 dias – Critério B...... 63 Figura 6.26 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 4 dias – Critério B...... 64 Figura 6.27 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 2 dias – Critério C...... 67 Figura 6.28 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 3 dias – Critério C...... 67 Figura 6.29 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 4 dias – Critério C...... 68 Figura 6.30 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 5 dias – Critério C...... 68 Figura 6.31 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 6 dias – Critério C...... 69 Figura 6.32 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 7 dias – Critério C...... 69 Figura 6.33 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 8 dias – Critério C...... 70 Figura 6.34 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 9 dias – Critério C...... 70 Figura 6.35 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de

xi 10 dias – Critério C...... 71 Figura 6.36 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 11 dias – Critério C...... 71 Figura 6.37 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 16 dias – Critério C...... 72 Figura 6.38 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 21 dias – Critério C...... 72 Figura 6.39 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 26 dias – Critério C...... 73 Figura 6.40 Gráfico de distribuição para o acumulado de precipitação de 31 dias – Critério C...... 73 Figura 6.41 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 1 dia – Critério C...... 74 Figura 6.42 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 2 dias – Critério C...... 74 Figura 6.43 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 3 dias – Critério C...... 75 Figura 6.44 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 4 dias – Critério C...... 75 Figura 6.45 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 5 dias – Critério C...... 76 Figura 6.46 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 6 dias – Critério C...... 76 Figura 6.47 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 7 dias – Critério C...... 77 Figura 6.48 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 8 dias – Critério C...... 77 Figura 6.49 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 9 dias – Critério C...... 78 Figura 6.50 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 10 dias – Critério C...... 78 Figura 6.51 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 15 dias – Critério C...... 79 Figura 6.52 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 20 dias – Critério C...... 79 Figura 6.53 Envoltória de deslizamento para um acumulado de

xii precipitação de 25 dias – Critério C...... 80 Figura 6.54 Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 30 dias – Critério C...... 80 Figura 7.1 Vista geral da corrida de massa no bairro de Areal (a, b, c). Trabalhos de resgate das vítimas (d). (Fonte: Relatório GEORIO, Prefeitura do Município de Angra dos Reis, Jornal Diário do Vale)...... 83 Figura 7.2 Cartas sinóticas das 12Z dos dias 8 e 9 de dezembro de 2002 (Fonte: Marinha do Brasil – DHN)...... 84 Figura 7.3 Imagens de satélite de alta resolução (a,b,c,d) e imagens de descargas elétricas no dia 8 das 3:45Z às 7:00Z (a’, b’, c’, d’).. 86 Figura 7.4 Imagens de satélite de alta resolução (a,b,c,d) e imagens de descargas elétricas no dia 8 das 14:45Z às 18:00Z (a’, b’, c’, d’)...... 87 Figura 7.5 Imagens de satélite de alta resolução (a,b,c,d) e imagens de descargas elétricas no dia 8 das 19:45Z às 23:00Z (a’, b’, c’, d’)...... 88 Figura 7.6 Imagens de satélite de alta resolução (a,b,c,d) e imagens de descargas elétricas no dia 9 das 1:45Z às 5:00Z (a’, b’, c’, d’).. 89 Figura 7.7 Imagens de satélite de alta resolução (a,b,c) e imagens de descargas elétricas no dia 9 das 5:45Z às 8:00Z (a’, b’, c’)...... 90 Figura 7.8 Precipitação Horária nos dias 8 e 9 de dezembro de 2002. Horário local de verão (Fonte:Eletronuclear)...... 91 Figura 7.9 Domínios do Modelo Atmosférico RAMS...... 92 Figura 7.10 Precipitação (mm) simulada pelo Modelo RAMS referente ao dia 8 (acumulada das 12Z do dia 7 até 12Z do dia 8) nas grades (a) G1, (b) G2, (c) G3 e (d) G4...... 94 Figura 7.11 Precipitação (mm) simulada pelo Modelo RAMS referente ao dia 9 (acumulada das 12Z do dia 8 até 12Z do dia 9) nas grades (a) G1, (b) G2, (c) G3 e (d) G4...... 94 Figura 7.12 Precipitação (mm) na região em estudo onde a grade 3 do Modelo RAMS (a) apresenta a simulação da precipitação no dia 8 às 10Z. São identificados os núcleos de precipitação (circunferência pespontada na cor laranja), a localização do pluviógrafo da Eletronuclear (círculo rosa) e o da Defesa Civil Municipal (estrela na cor rosa). Em (b) é apresentada a

xiii Distribuição Espacial da Precipitação Observada e o valor medido em cada pluviômetro...... 98 Figura 7.13 Precipitação (mm) na região em estudo onde a grade 3 do Modelo RAMS (a) apresenta a simulação da precipitação no dia 9 às 10Z. São identificados os núcleos de precipitação (circunferência pespontada na cor laranja), a localização do pluviógrafo da Eletronuclear (círculo rosa) e o da Defesa Civil Municipal (estrela na cor rosa). Em (b) é apresentada a Distribuição Espacial da Precipitação Observada e o valor medido em cada pluviômetro...... 99 Figura 7.14 Série temporal da precipitação média (mm/h) na área de domínio da grade 4, nos dias 8 a 10 de dezembro de 2002. Horários locais destacados com setas para comparação com a observação na Figura 7.12...... 100 Figura 7.15 Vento em 1000hPa (m/s) e pressão à superfície dada pelas linhas contínuas, nos dias (a) 8 às 12Z e (b)9 às 00Z (panorama sinótico) . É bem definida a localização do sistema frontal na região em análise, bem como a o posicionamento da alta pressão a oeste do mesmo. Neste período a direção sudeste do vento, na região de Angra dos Reis, é definida pela circulação anticlicônica da alta pressão. Fonte: NCEP (dados da Reanálise)...... 101 Figura 7.16 Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 3 do modelo RAMS, no dia 7 às 18Z e no dia 8 às 06Z. O modelo mostra, bem delineado, o efeito brisa marítima (a) e brisa terrestre (b) ao longo do litoral da região de Angra dos Reis.... 102 Figura 7.17 Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 3 do modelo RAMS, no dia 8 às 18Z e dia 9 às 06Z...... 103 Figura 7.18 Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 4 do modelo RAMS, no dia 7 às 18Z e no dia 8 às 06Z. O modelo mostra, bem delineado, o efeito brisa terrestre (Fig. a) e brisa marítima (Fig. b) ao longo do litoral da região de Angra dos Reis...... 104 Figura 7.19 Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 4 do modelo RAMS, no dia 8 às 18Z e no dia 9 às 06Z. O modelo mostra o predomínio do vento de sudeste durante todo o

xiv período (a e b) ao longo do litoral da Baía da Ilha Grande, o que vem caracterizar as chuvas ocorridas na região nesta data...... 105 Figura 7.20 Série temporal de vento em 1000hPa (m/s), simulada pelo RAMS nos pontos 23S/44.5W (pluviógrafo localizado na Usina Nuclear) e 23S/44.3W (Pluviômetro localizado na sede da Defesa Civil do Município) para os dias 7, 8, 9 e 10 às 12Z , na área de domínio da grade 4. Nota-se nos dois pontos analisados a predominância do vento de sudeste no período estudado, caracterizando a precipitação ocorrida na região..... 106

xv Lista de Tabelas

Tabela 2.1 Divisão da geologia da região. (Fonte: DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil, 2001; IBGE, 2006)...... 11 Tabela 3.1 Clima - Classificação de Wilhem Köppen para região de 11 Angra dos Reis...... 13 Tabela 3.2 Climatologia da estação da Ilha Guaíba (Fonte: Relatório de Impacto Ambiental – RIMA –AngraII, 1998 )...... 15 Tabela 3.3 Climatologia da Precipitação (mm) no pluviógrafo da Eletronuclear, localizado na Usina Nuclear de Angra dos Reis (Fonte: Eletronuclear)...... 16 Tabela 4.1 Chuvas no período de 24 à 72 hs. (episódio) (Fonte: Guidicini e Iwasa, 1976)...... 29 Tabela 4.2 Chuvas acumuladas 7 dias antecedentes + o dia do episódio (Fonte: Guidicini e Iwasa, 1976)...... 29 Tabela 4.3 Classificação dos Deslizamentos segundo o Critério de Tatizana et al. (Fonte:Tatizana et al., 1987,a, b)...... 31 Tabela 4.4 Classificação dos deslizamentos de acordo com o coeficiente de Precipitação Crítica (Fonte: Tatizana et al., 1987a, b)...... 32 Tabela 4.5 Valores de CPC por tipo de deslizamentos (Fonte: Cerri,1993)...... 33 Tabela 4.6 Valores de Intensidade Horária Potencial (Fonte: Cerri, 1993) 34 Tabela 4.7 Classes de eventos de chuva (Fonte: Fundação GEORIO – Pref. Do Município do Rio de Janeiro; apud D’Orsi et al., 1997)...... 35 Tabela 5.1 Classificação dos registros de ocorrência de deslizamentos pela Defesa Civil do Município de Angra dos Reis (Fonte:Secretaria de Defesa Civil do M. de Angra dos Reis).... 40 Tabela 6.1 Deslizamentos ocorridos no período de 1993 a 2002 na região de Angra dos Reis...... 52 Tabela 6.2 Critérios de precipitação propostos...... 54 Tabela 6.3 Relação do Coeficiente de Precipitação para Deslizamentos (CPD) com o número de ocorrências de deslizamentos...... 81 Tabela 7.1 Especificação das grades do Modelo RAMS...... 92

xvi Listas de siglas e símbolos

ABLE Amazon Boundary Layer Expedition 2B Ac Acumulada de chuva dos 4 dias anteriores ao episódio CPRM Serviços Geológicos do Brasil – Cia. De Recursos Minerais CECA Comissão de Controle Ambiental CPTEC Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos Ce Coeficiente de Episódio Cc Coeficiente de Ciclo Cf Coeficiente final CfS Coeficiente final de Segurança CCM Complexo Convectivo de Mesoescala CPC Coeficiente de Precipitação Critica CPCef Coeficiente de Precipitação Efetivo CPCpot Coeficiente de Precipitação Potencial CSN Cia. Siderúrgica Nacional DRM Departamento de Recursos Minerais (ERJ) DNIT Departamento Nacional de Infra-estrutura de Transportes ETA Modelo Prognóstico de Mesoescala GEORIO Fundação GEORIO IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Ipi Intensidade horária potencial JST Corrente de Jato Subtropical LI Linhas de Instabilidade MMQ National Centers for Environmental Prediction NCEP Métodos dos Mínimos Quadrados RAMS The Regional Atmospheric Modeling System SURFER Surface Mapping System Tebig Terminal da bacia da ilha grande. VCANS Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis ZCAS Zona de Convergência do Atlântico Sul

xvii Anexos

A ANEXO A – PLANILHAS e TABELAS 1A Tabela 1A – Relação das Localidades do M. de Angra dos Reis...... 120 2A Tabela 2A – Acumulado anual da precipitação, médias, dias de chuva e dias de dados em cada mês, no período de 1980 a 2004 (Fonte: dados da Eletronuclear)...... 121 3A Tabela 3A – Período de ZCAS para o período de 1980 a 2005 (Jan/Dez/Fev) – Fonte: Sanches (2002) e Climanálise...... 125 4A Tabela 4A – Demonstrativo das trajetórias das frentes no mês de dezembro de 2002 (Fonte: CPTEC – Boletim da Climanálise dez/2002)...... 128 B ANEXO B – ESTUDO E CASO 1B Mapa do Município de Angra dos Reis – situação, divisão política e administrativa (Fonte: Prefeitura Municipal de Angra dos Reis – Secretaria de Planejamento e Urbanismo)...... 130 2B Mapa modificado da rede de pluviometria de FURNAS, onde foram incluídos o pluviógrafo da Eletronuclear e o pluviômetro de São Bento ( sede da Defesa Civil da Prefeitura de Angra dos Reis...... 131 3B Tabela 3B - Coordenadas gráficas dos pontos de dados de precipitação...... 132 - Namelist do Modelo Atmosférico RAM...... 133

xviii CAPÍTULO 1

- INTRODUÇÃO -

A relação precipitação versus deslizamentos há muito se apresenta como tema de estudos em diversas regiões do mundo; como exemplo, pode-se citar alguns trabalhos, como o BRAND et al. (1985), que estuda solos e a influência das chuvas para região de Hong Kong; BRUGGER e LACERDA (1997), que apresenta estudos de monitoramento de encostas e sua movimentação através da precipitação pluviométrica; GOVI and SORZANA (1980), que estudam a suscetibilidade de ocorrência de deslizamentos devido a chuvas críticas no noroeste da Itália; GUIDICINI e IWASA (1976), que desenvolvendo estudos em 9 regiões do Brasil, apresentam resultados para a previsibilidade de ocorrência de deslizamentos com a implantação das cartas de periculosidade; IDE (2005), que apresenta um estudo de correlação entre precipitação e deslizamentos para a região de Campinas (São Paulo-Br); LUMB (1975), que desenvolve a correlação da precipitação com deslizamentos baseado nos solos vulcânicos de Hong Kong; PEDROSA (1994), onde um estudo da relação precipitação deslizamento é apresentado e comparado para as cidades de Hong Kong e Rio de Janeiro; SILVA JUNIOR (1991), que estuda deslizamentos devido a precipitação ocorridos na região da Serra do Mar, ao longo da BR 101; e TATIZANA et al. (1987 a, b), que apresenta um método para previsibilidade de ocorrência de deslizamentos baseado no acumulado de 4 dias de chuva, para a região de Cubatão (S.P). Os aspectos geográficos, geológicos, geomorfológicos e climáticos, estes últimos principalmente no período de verão, são os principais determinantes para a ocorrência de risco de deslizamentos em uma região, os quais se tornam agravados quando associados ao uso e ocupação desordenada do solo . No Brasil, a precipitação é o fator meteorológico de maior contribuição para ocorrência de deslizamentos e alagamentos nas grandes áreas urbanas, devido à ocupação desordenada dos morros e encostas, em sua maioria por população de baixa situação econômica, formalizando as favelas. O grande número de estudos direcionados aos estados de São Paulo e Rio de Janeiro mostra a preocupação da sociedade em minimizar as perdas, conjugando métodos e critérios às previsões meteorológicas, possibilitando assim a prevenção dos deslizamentos. A motivação deste estudo se deu principalmente na possibilidade de se ajustar um método que relaciona precipitação de chuva com a ocorrência de deslizamentos

1 para a região de Angra dos Reis, que viesse proporcionar a redução bastante considerada das ocorrências de deslizamento na região, possibilitando a minimização de danos não só materiais como a de perdas de vidas. Vários são os motivos que contribuíram para a escolha da região de Angra dos Reis para o desenvolvimento deste trabalho; a sua beleza privilegiada que faz da região um pólo turístico sempre em desenvolvimento; a locação do sítio da Usina Nuclear, a rodovia BR101 e o crescente desenvolvimento econômico e populacional, os quais não podem correr riscos que venham a prejudicar a sua rotina. Ocorrências de deslizamentos por muitas vezes prejudicam não só o turismo na região, mas também acarretam interrupções de trechos da rodovia BR101, a principal rota de fuga da população, em caso de acidente na Usina Nuclear. Localizada entre a Serra do Mar e o litoral da Baía da Ilha Grande, Angra dos Reis apresenta uma topografia bastante sinuosa que, em conjunto com os sistemas meteorológicos que atingem a região, os tipos de solos dominantes e o uso dos mesmos contribui para ocorrência de riscos de deslizamentos. O maior número de ocorrência de deslizamentos na região se dá nos meses de verão, apesar de que deslizamentos são registrados pela Defesa Civil durante todo o ano. A ocorrência desses deslizamentos, na sua grande maioria, se dá próximo às rodovias, principalmente junto e ao longo da BR101. O objetivo deste estudo é de relacionar precipitação a deslizamentos para a região de Angra dos Reis, a partir da aplicação do método de Tatizana et al. (1987a,b), que devidamente ajustado à área em estudo, estabeleça parâmetros para a previsão de deslizamentos decorrentes de precipitação acumulada. O intuito é que este método ajustado seja de fácil aplicação, e constitua uma ferramenta para a composição de um sistema de alerta para a região, proporcionando assim a diminuição considerável dos registros de deslizamentos com vítimas, muitas das vezes fatais. A partir daí procura-se abordar a influência da precipitação acumulada na indução de deslizamentos, com a adaptação do método de Tatizana et al. (1987a,b) para a região em estudo. Neste sentido, foram confeccionadas planilhas de precipitações e deslizamentos para o período de 1993 a 2002, onde os dados de precipitação adotados foram os do pluviógrafo da Eletronuclear, localizado na área da Usina Nuclear de Angra dos Reis. Já os dados de deslizamentos da região foram fornecidos pela Defesa Civil do Município de Angra dos Reis. Procurando verificar o quanto próximo da realidade um modelo atmosférico representaria a distribuição da precipitação observada na região de Angra dos Reis, resultado determinante para a utilização de modelos de previsão, que conjugados a este estudo permitisse a implantação de um sistema de alerta na região. Para tanto é

2 feito um estudo de caso para o período de 8 e 9 de dezembro de 2002, quando vários locais foram atingidos, entre os quais o desabamento de parte do bairro Areal e diversos outros deslizamentos ao longo da rodovia BR101. Nessa ocasião, o balanço divulgado pelo município apontou um número de 40 mortos, 745 desabrigados e 100 residências destruídas. Para este estudo, o modelo atmosférico RAMS foi utilizado e seus resultados foram comparados com dados de precipitação da bacia do Paraíba do Sul e imagens de satélites de alta resolução cedidos por Furnas S.A, dados de precipitação do pluviógrafo da usina nuclear cedidos pela Eletronuclear, dados de precipitação do pluviômetro São Bento e registros de deslizamentos cedidos pela Prefeitura de Angra dos Reis, descargas elétricas cedidas pelo SIMEPAR, imagens de satélites cedidas pelo CPTEC, dados da Reanálise do NCEP e cartas sinóticas cedidas pela Marinha do Brasil. A estruturação deste estudo, objetivando um melhor entendimento e análise do mesmo, se encontra assim organizada: O capítulo 2 relata um pouco da história do Município em estudo, mostra suas características físicas como localização, relevo, suas principais bacias hidrológicas, sua população e estrutura política administrativa. Mostra principalmente a geologia e a geomorfologia da região. No capitulo 3 é abordada a climatologia da região, com a identificação do clima, os principais sistemas de tempo influentes e suas características. No capítulo 4 é apresentada uma revisão bibliográfica dos principais estudos que visam relacionar precipitação a registros de deslizamentos, conjugando os condicionantes do solo e a meteorologia local. Foi dada ênfase aos trabalhos desenvolvidos para as áreas junto da Serra do Mar. O capítulo 5 trata dos dados, as fontes de obtenção e os critérios de seleção adotados. O capítulo 6 - Resultados, trata da análise da relação entre precipitação e deslizamentos aplicada aos dados de Angra dos Reis. Análise da precipitação baseada em dados de 25 anos e análise dos registros de deslizamento no período de 10 anos são mostradas, bem como a aplicação e os resultados obtidos através da relação da precipitação com os deslizamentos. O capítulo 7 mostra um estudo de caso, através da aplicação da modelagem numérica da atmosfera, ocorrido nos dia 8 e 09 de dezembro de 2002. O capítulo 8 apresenta as conclusões do estudo para região de Angra dos Reis, bem como apresenta algumas sugestões.

3 CAPÍTULO 2

- O MUNICÍPIO DE ANGRA DOS REIS –

Neste capítulo é apresentado um breve relato sobre o Município de Angra dos Reis, destacando entre algumas características, as geográficas, geológicas, geomorfológicas e meteorológicas da região.

2.1 Da região

Contando um pouco da história da região colhida através de registro na história do Brasil, é descrito que o navegador português André Gonçalves, em 06 de Janeiro de 1502, dois anos após o descobrimento do Brasil, descobriu as terras da então Angra dos Reis, que tinha como habitantes a tribo dos Goianas (Fonte:Prefeitura do Município de Angra dos Reis, www.angra.rj.com.br). A colonização da região se deu em meados de 1556. No século XVIII o Porto de Angra foi o maior escoadouro de ouro proveniente de Minas Gerais para Portugal. A região, em todas as épocas, sempre teve papel de destaque na área da agricultura, acompanhando os grandes ciclos de culturas registrados através da história. Hoje sua agricultura é baseada no cultivo da banana, cultivo este bastante propício à ocorrência de deslizamentos, quando praticados em encostas de morros e serras, devido as suas raízes superficiais.

A partir da década de 40, a região apresenta um grande desenvolvimento na área industrial com a conclusão do ramal ferroviário, a reconstrução do Porto e a instalação dos estaleiros Verolme, numa área de 15 milhões de metros quadrados. Na década de 60, a região foi marcada pelas transformações, tanto a nível social como ambiental, devido o Município ser declarado, em 1969, Área de Segurança Nacional, por ocasião da implantação dos projetos da Central Nuclear, o Terminal da Baía da Ilha Grande (Tebig) e a construção do Trecho Rio-Santos da rodovia federal BR-101. Esses empreendimentos levaram a um aumento populacional bastante elevado em todas as áreas do Município, gerando a ocupação desordenada dos morros do centro e adjacências, bem como a criação de grandes bairros periféricos sem que houvesse infra-estrutura necessária para abrigar esse crescimento (Fonte: Prefeitura do Município de Angra dos Reis). O Município de Angra dos Reis está localizado no extremo sul do estado do Rio de Janeiro – Brasil (Figura 2.1), com coordenadas geográficas na latitude 23º 00' 24''S

4 e longitude 44º 19' 05''W, oeste de Greenwich. Sua área total é de 819 km², onde 626 km² corresponde à parte continental e 193 km² a parte insular. O Município de Angra dos Reis faz limite ao norte com o Município de Bananal (S.P), ao sul com o Oceano Atlântico, a nordeste com o Município de Mangaratiba (RJ) e a oeste com Município de Parati (RJ). A cidade de Angra dos Reis fica a cerca de 151 km da Cidade do Rio de Janeiro e a 411 km da cidade de São Paulo. A parte insular do território, conta com muitas ilhas e ilhotas, destacando –se a ilha da Jipóia e suas famosas praias das Flechas e Dentista, as Ilhas Botinas e a Ilha Grande. A maior área insular cabe a Ilha Grande com um território de 187 km2. Com um relevo bastante acidentado, esta ilha tem como ponto culminante o pico do Papagaio com 1.031m de altitude. Fazendo parte do relevo da região de Angra dos Reis, a Serra do mar apresenta uma descontinuidade na direção NE da Baía da Ribeira para o continente, formando uma grande calha entre as Serras da Carioca e a Serra das Araras (nomes locais da Serra do Mar), cujo nível mais elevado possui altitudes de cerca de 600 m, onde estão as vertentes da bacia do Paraíba do Sul e do riacho da Areia, que deságua na Baía da Ribeira. Esse falhamento da cadeia montanhosa torna bastante característico o regime de ventos na região, bem como vem contribuir para o desenvolvimento econômico das regiões de ligação, pois alí foi possível a passagem de uma estrada interligando Angra dos Reis a Volta Redonda, que, outrossim, faz a ligação da rodovia Rio — Santos (BR101) com a Via Dutra (Vale do Paraíba). Seguindo quase o mesmo traçado, o ramal ferroviário faz conexão do porto de Angra dos Reis com as vias férreas do Vale do Paraíba.

Figura 2.1: Mapa do Brasil com detalhamento da região de Angra dos Reis. Fonte: http://www.guianet.com.br/guiacidades/.

5 Conforme pode ser visto no Mapa de Divisão de Bairros fornecido pela Secretaria Municipal de Planejamento da região (Figura 1B do ANEXO B), o município de Angra dos Reis é dividido em 4 Distritos, num total de 103 bairros: - 1˚Distrito, denominado Angra dos Reis, é dividido em 53 bairros, com a peculiaridade de um deles ser uma ilha e 13 deles, morros. - 2˚ Distrito, denominado Cunhambebe, no qual se encontra a Usina Nuclear, dividido em 37 bairros. - 3˚ Distrito, denominado Ilha Grande, é dividido em 13 bairros, - 4˚ Distrito, de característica insular, denominado Mambucaba, é dividido em 8 bairros. O IBGE através do censo de 2000 (vigente em 2001) contabilizou, a época, na região de 119.247 habitantes. Estimativa divulgada por este orgão aponta um crescimento dessa população em 01.07.2005 de 17,69 %. Com o objetivo de demonstrar o crescimento populacional acentuado da região foram confeccionados dois gráficos englobando os dados da população residente, contabilizados pelos censos a partir de 1970, disponibilizados pelo IBGE, para os Municípios de Angra dos Reis, Macaé, Parati, Rio de Janeiro e para o Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste e Brasil: - o gráfico de crescimento populacional comparativo entre regiões (Fig. 2.2) mostra que o Município de Angra dos Reis apresenta a segunda maior taxa de crescimento populacional no período acumulado de 1970 a 2000, perdendo apenas para o Estado do Rio de Janeiro. No período de 2000 até 2005, Angra dos Reis passa a liderar a taxa de crescimento populacional, seguindo-o o Estado do Rio de Janeiro (3,25%) e o Município de Macaé (2,39%). - no gráfico do crescimento populacional da região (crescimento populacional a cada período de censo) é visualizado que no período de 1970-1980 o Município de Angra dos Reis teve um crescimento de 1,44%, perdendo apenas para o Estado do Rio de Janeiro. Nos período de 1980-1991 e 1991-2000, Angra dos Reis passa a liderar os índices de crescimento, enquanto que no período de 2000-2005 (estimado) a região Sudeste ocupa a primeira posição na taxa de crescimento populacional (1,27%), onde o Município de Macaé apresenta a maior taxa de crescimento populacional (1,19%) seguido pelo Município de Angra dos Reis (1,17%) (Fig. 2.3).

6 Gráfico comparativo do crescimento populacional do município de Angra dos Reis com os municípios de Paratí, Macaé e Rio de Janeiro e com o Estado do Rio de Janeiro, a Região Sudeste e o Brasil - Taxa Acumulada no período de 1970 a 2005 3,50

1970 1980 1991 2000 2005 3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50 taxa de crescimento no período em referência ao censo de de 1970 censo ao referência no período em de crescimento taxa 0,00 Brasil Sudeste Rio de Janeiro Angra dos Reis - Macaé - RJ Parati - RJ Rio de Janeiro - RJ RJ

Figura 2.2 - Crescimento Populacional - Comparação do Município de Angra dos Reis com as demais regiões (Macaé, Parati, Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste e Brasil).

Crescimento Populacional dos Municípios de Angra dos Reis, Macaé, Paratí e do Estado do Rio de Janeiro, da Região Sudeste e do Brasil - Taxa de cada período (1970 a 2005)

Taxa do M. Angra dos Reis Taxa do M. do R.J Taxa do M. de Macaé Taxa do M. de Paratí Taxa do Est. Rio de Janeiro Taxa da Região Sudeste Taxa do Brasil

2,50 2,38

2,00

1,48 1,50 1,44 1,39 1,33 1,31 1,30 1,23 1,27 1,12 1,20 1,18 1,00 1,08 1,00 taxa de crescimento

0,50

0,00 período 1970 1980 1991 2000 2005* Figura 2.3 - Crescimento Populacional dos Municípios de Angra dos Reis, Macaé e Parati, Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste e Brasil. - Comparativo entre regiões em cada período de censo (1970 a 2005).

7 2.2 Hidrologia da região

A região de Angra dos Reis classificada como unidade hidrográfica 9 do Estado do Rio de Janeiro é composta de rios de regime torrencial, congregando os rios que nascem nas encostas da Serra do Mar ou no topo do planalto e seus afluentes, desaguando na Baía da Ilha Grande próximo a esse Município. Estes rios são compostos de sedimentos de partículas finas, característica de rios de área tropical úmida (Fonte: DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil, 2001; IBGE, 2006). Os principais rios da região são: o Mambucaba que delimita os Municípios de Angra dos Reis e Parati, nascendo no topo do planalto da Serra da Bocaina (nome dado a Serra do Mar na localidade); rio Bracuhy; rio Iriró; rio do Frade; rio Japuíba; rio da Areia; rio da água Branca; rio dos Meros; rio Perequê-Açu; rio Pequeno; rio São Roque; rio Taquari; rio Grataú e rio Jurumirim.

2.3 Vegetação

O Tipo de vegetação dominante é a floresta Ambrófila, característica das regiões altas da Serra do Mar. Mais abaixo é encontrado este tipo de floresta já bastante alterada pela devastação humana, dando lugar a campos de pastagem ou de pequenos cultivos como o de bananeiras (Fonte: DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil, 2001; IBGE, 2006).

2.4 Solo

Nas encostas íngremes das porções mais elevadas da escarpa da Serra do Mar, onde a vegetação de floresta ainda se encontra preservada, predominam solos das classes de Neossolos Litólicos e dos Cambissolos (Figura 2.4) (Fonte: DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil, 2001; IBGE, 2006). Os Neossolos Litólicos são solos minerais, pouco desenvolvidos e rasos, o que os tornam menos resistentes ao intemperismo. Estes solos são bastante comuns nas escarpas das serras, associados ao Cambissolo sob vegetação de floresta perenifólia, podendo também ser associados com afloramentos rochosos e Esponssolos, sob floresta subcaducifólia. Já os Cambissolos são solos minerais, não hidromórficos, pouco evoluídos, de características bastante variáveis, mas em geral, pouco profundos, com teores de silte relativamente elevados. Estes solos são dominantes nas regiões serranas, geralmente

8 vindo associados a Latossolos Vermelho- Amarelo, se diferenciando na espessura sob floresta perenifólia, em relevo montanhoso.

Na base da escarpa, onde o relevo torna-se mais suave e a vegetação de floresta já foi removida em parte ou totalmente, predominam solos das classes dos Latossolos e dos Argissolos. Os Latossolos são solos que independem das condições climáticas da região, sendo encontrados tanto em áreas secas quanto em áreas chuvosas e de temperatura amena; de baixa fertilidade, essas áreas são usadas para pastos.

Nas baixadas litorâneas, formadas basicamente por sedimentos de origem fluvial e marinha, onde o relevo é praticamente plano e o lençol freático encontra-se próximo à superfície, predominam solos hidromórficos das classes Neossolos Flúvicos, Neossolos Quartzarênicos , Gleissolos e Espodossolos.

Figura 2.4 - Mapa dos solos da região de Angra dos Reis , modificado. Fonte:DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil,2001; IBGE, 2006.

9 2.5 Características geológicas e geomorfológicas

O atual cenário morfológico da região, delineado através da interação entre aspectos tectônicos e climáticos, registra escarpamentos bastante elevados, superior a 1.640m (Pico do Frade) alternados com bacias sedimentares tafrogênicas e depressões (Fonte:DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil,2001; IBGE, 2006). O planalto da Serra do Mar se caracteriza como uma superfície de erosão anterior ao soerguimento das escarpas serranas, denominado “Superfície dos Campos”. De acordo com o levantamento geológico do Estado do Rio de Janeiro, revisão de 2003 (Figura 2.5), o Estado do Rio de Janeiro pode ser compartimentado em duas unidades morfoestruturais: o Cinturão Orogênico do Atlântico e as Bacias Sedimentares Cenozóicas (Tabela 2.1). O Cinturão Orogênico do Atlântico compreende um conjunto de rochas metamórficas e ígneas de idade pré-cambriana a eopaleozóica. Estas rochas passaram por diversos ciclos orogênicos, culminando no final do Proterozóico, com o evento Brasiliano. Na região em estudo esse Cinturão abrange os maciços costeiros e interiores, as superfícies aplainadas nas baixadas litorâneas, as escarpas serranas, os planaltos residuais e as depressões interplanáticas. Na região em estudo os maciços costeiros e interiores apresentam uma densidade de drenagem bastante alta, enquanto as superfícies aplainadas nas baixadas litorâneas apresentam uma densidade de drenagem baixa (apud Relatório CPRM, 2001). As Bacias Sedimentares Cenozóicas compreendem um conjunto de rochas sedimentares, pouco litificadas, de idade eocenozóica, e sedimentos inconsolidados, neocenozóicos. Na região em estudo ela é representada pelas planícies fluviomarinhas e costeiras, caracterizadas pelas condições de drenagem ruim. Ainda que muito basculadas e fragmentadas pela tectônica mesocenozóica, as superfícies de erosão são destaques na região estudada. A litologia do Município de Angra dos Reis tem como embasamento rochoso o predomínio de gnaisses diversos, migmatitos, sedimentos holocênicos e granitos pré- cambrianos com características intrusivas, que recebem os nomes de granitos Mambucaba, Angra e Mangaratiba. As rochas pré-cambrianas são recobertas por sedimentos quartenários/holoceno dos tipos depósitos aluviários, flúvio-marinhos e marinhos de natureza arenosa e areno-argilosa, depósitos coluviais e alúvio-coluviais. As rochas na região, como decorrência do tectonismo, apresentam expressiva quantidade de fraturas (diga-se falhas e juntas) e dobramentos (mais de uma fase).

10 Tabela 2.1 – Divisão da geologia da região

Unidades Morfoestruturais Cinturão Orogênico do Atlântico Bacias Sedimentares Cenozóicas Unidades Morfoestruturais maciços costeiros tabuleiros de bacias sedimentares maciços alcalinos intrusivos planícies fluviomarinhas (baixadas) superfícies aplainadas nas baixadas litorâneas planícies costeiras escarpas serranas planaltos residuais depressões interplanáticas depressões interplanáticas com alinhamentos serranos escalonados Fonte: DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil, 2001; IBGE, 2006.

Figura 2.5 - Mapa do Domínio Geomorfológico Modificado para região de Angra dos Reis. Fonte: DRM-RJ/ CPRM Serviço Geológico do Brasil, 2001; IBGE, 2006.

11 CAPÍTULO 3

- CLIMATOLOGIA DA REGIÃO -

3.1 Identificação do clima.

A determinação do clima de um local é feita através do estudo dos diversos tipos de tempo que costumam ocorrer durante vários anos seguidos na região. O resultado obtido nesse estudo é uma espécie de “síntese” dos tipos de tempo que ocorrem no local, onde é dado o nome de “clima”. Tanto “clima” como “tempo” referem-se aos mesmos distúrbios atmosféricos: temperatura e insolação, pressão atmosférica, ventos, umidade do ar e precipitações (chuva, neve, geada, orvalho e granizo). No Brasil, existem várias classificações climáticas, dentre elas a de Arthur Strahler e a de Wilhem Köppen (Fonte: http://pt.wikipedia.org/wiki/clima). A classificação de Strahler (Fonte: http://www.ambientebrasil.com.br) baseia-se nas áreas da superfície terrestre, controladas ou dominadas pelas massas de ar. Já a classificação de Köppen baseia-se fundamentalmente na temperatura, na precipitação e na distribuição de valores de temperatura e precipitação durante as estações do ano. Apesar de não levar em consideração a dinâmica das massas de ar, as quais tem papel importante nas mudanças de comportamento de fenômenos atmosféricos, a classificação de Köppen é bem aceita na climatologia. Adotando esta classificação para a região de Angra dos Reis, foram obtidos 5 tipos de climas, os quais encontram-se especificados, juntamente com suas áreas de atuação e suas características, na Tabela 3.1.

12 Tabela 3.1 – Clima - Classificação de Wilhem Köppen para região de Angra dos Reis.

Tipo e Localidade Classificação Observações Clima quente e Característico das florestas tropicais, com úmido sem Af precipitação mensal ≥60 mm estação seca -Área costeira (Litoral de Mangaratiba até o litoral de São Paulo) Tropical de altitude Chuvas de verão e verões brandos -Terras altas do Cwb Característico das regiões montanhosas das Sudeste. latitudes tropicais e subtropicais. Predominam as chuvas do tipo monções. Verão brando e temperatura média inferior a 22ºC Tropical de altitude Cwa Chuvas de verão e verões rigorosos -Interior do Característico das regiões montanhosas das Sudeste. latitudes tropicais e subtropicais . Verão quente e temperatura média superior a 22ºC. Subtropical Cfa Chuvas bem distribuídas e verões rigorosos -Área leste da Predomínio de chuvas distribuídas durante Serra do Mar, todo o ano, sem estação seca. (desde o Município Verão quente e temperatura média superior a de Teresópolis até 22ºC. o Sul do País) Subtropical Cfb Chuvas bem distribuídas e verões brandos -(Áreas mais altas Predomínio de chuvas distribuídas durante do planalto todo o ano, sem estação seca. Meridional e Pluviosidade média de 1500 mm/ano serras) Verão brando onde a temperatura média inferior a 22ºC. Fonte:http://pt.wikipedia.org/wiki/clima

3.2 Médias Climatológicas da Região de Angra dos Reis.

Através do Comitê Meteorológico Internacional de 1870, foram estabelecidas normas para obtenção das Normais Climatológicas de uma região. Baseadas em períodos de 30 anos de dados, esta padronização teve início em 1901. A climatologia hoje em vigor corresponde ao período de dados de 1961 a 1991(fonte: INMET).

13 Sabe-se que os fatores determinantes do clima muitas vezes acelerados e até modificados pela influência antropogênica, tornam o tempo cronológico pequeno para o sentido das mudanças climáticas, alterando bastante as normais climáticas de um período em relação ao período futuro. Com vista à opinião do autor é analisada a Climatologia em dois pontos na região da Baía da Ilha Grande, um ponto na Usina Nuclear de Angra dos Reis e outro na Ilha Guaíba. A climatologia da estação da Ilha Guaíba é baseada em dados do período de 1972 a 1990, publicadas pelo INMET (apud Relatório de Impacto Ambiental/ RIMA- Angra II,1998) enquanto a climatologia referente ao pluviógrafo da Usina é baseada em dados do período de 1980 a 2004. Da climatologia da Ilha Guaíba serão levados em consideração apenas os parâmetros temperatura, precipitação e dias chuvosos, os quais tem influência direta no objetivo deste estudo. A seguir será analisada a precipitação para as duas climatologias (Usina Nuclear e I. Guaíba). A climatologia da estação da Ilha Guaíba (Tabela 3.2) mostra que o mês de fevereiro é o que registra a maior temperatura do período (30,4˚C) seguido pelo mês de janeiro (29,8˚C). O mínimo de temperatura acontece nos meses de junho(17,1˚C) e julho (16,5˚C). O registro de temperatura mais alta, neste período, se deu em 11/02/1966, quando os termômetros registraram 39,3 ˚C, e o menor registro aconteceu em 18/06/1988 com 9,4 ˚C. Para a precipitação, a climatologia da Ilha Guaíba mostra que a maior precipitação se dá nos meses de janeiro (276,4 mm) seguido pelos meses de dezembro (265 mm) e fevereiro (240,2 mm). Os dias de maior pluviosidade registrada são: 23/01/1967 (285,6mm) e 26/02/1971(203,8 mm). Os meses mais chuvosos são os de dezembro com 18 dias de chuva em média, o mês de janeiro com 17 dias de chuva e os meses de outubro e novembro com 16 dias de chuva. Já a climatologia da Usina Nuclear (Eletronuclear) (Tabela 3.3) mostra que a maior precipitação se dá no mês de janeiro (264,29 mm) seguido pelos meses de março (253,88 mm) e fevereiro (229,46 mm). Os dias de maior pluviosidade registrada são: 217/01/1992 (231,4mm), 15/11/1997 (211,6 mm), 30/05/2002 (201 mm) e 09/12/2002 (179,2 mm). Os meses mais chuvosos são os de dezembro com 18 dias de chuva em média, de janeiro com 17 dias de chuva e os meses de outubro e novembro com 17 dias de chuva, coincidentes com os meses apontados na climatologia da Ilha Guaíba.

14 Tabela 3.2 – Climatologia da estação da Ilha Guaíba (período de 1972 até 1990) Meses Pressão T. T. T. T. máx. T. mín. Prec. Prec.max. Evap. Insol. Nebulo- Dias Umidade média máx. mín. absoluta absoluta total (24hs) total total sidade chuvosos relativa (hPa) (˚C) (˚C) (˚C) (C) (˚C) (mm) (mm) Data (mm) (Horas) (0 -10) (unid) (%) Jan 1011 26 29,8 22,6 38,5 15,3 276,4 285,6 59,8 173,5 7 17 81 (01/69) (17/63) (23/67) Fev 1011,6 26,4 30,4 23,1 39,3 17,1 240,2 203,8 57,1 176,1 7 14 80 (11/66) (09/63) (26/71) Mar 1012,6 25,8 29,5 22,5 37,4 16,3 237,1 164,5 54,8 171,6 7 14 81 (18/83) (18/64) (17/68) Abr 1014,7 24 27,6 20,8 35,3 12,8 189,5 191,2 46,8 146,5 7 13 82 (01/87) (25/71) (19/85) Mai 1016,4 22,2 26,2 18,9 35,1 12,8 109 105,0 45,2 159,5 6 11 82 (02/71) (17/63) (28/71) Jun 1018,3 20,6 25 17,1 32,8 9,8 (18/88) 78,3 76,1 42,2 147,3 5 9 82 (13/70) (07/87) Jul 1019,3 20,2 24,6 16,5 33,8 10,1 76,2 141,0 46,2 159,9 5 8 81 (15/77) (28/64) (03/86) Ago 1017,8 20,7 25 17,2 36,0 9,4 (12/88) 78,2 138,9 46,7 149 6 9 81 (31/83) (28/71) Set 1017 21,3 24,9 18,2 36,4 11,0 116 73,4 44,3 120,2 7 13 82 (26/74) (05/64) (25/77) Out 1014,6 22,3 25,6 19,3 35,8 13,4 144,1 89,0 46,2 121,1 8 16 83 (26/74) (21/62) (16/61) Nov 1012,6 23,5 27 20,4 37,2 13,7 166,6 103,2 49,4 128,2 8 16 82 (26/74) (13/64) (03/72) Dez 1011,2 24,9 28,6 21,7 38,8 14,4 265 191,4 56,6 128,8 8 18 82 (18/80) (29/63) (22/65) Anual 1014,8 23.2 27 19,8 39,3 9,4 1977 285,6 595,4 1782 7 158 82 (11/02/66) (12//08/88) (23/01/67) Fonte: - Relatório de Impacto Ambiental/ RIMA- Angra II, 1998.

15 Tabela 3.3 – Climatologia da Precipitação (mm) no Pluviógrafo da Eletronuclear, localizado na Usina Nuclear de Angra dos Reis.

Climatologia da Precipitação (mm) na Usina Eletronuclear Meses Prec. total Dias chuvosos (mm) (unid) Jan 264,29 18 Fev 229,46 15 Mar 253,88 16 Abr 169,82 12 Mai 114,42 11 Jun 72,9 8 Jul 68,75 9 Ago 69,46 9 Set 157,5 14 Out 178,92 17 Nov 204,9 17 Dez 225,7 18 Anual 167,5 164 Fonte: Eletronuclear

3.3 Sistemas de tempo meteorológico atuantes na região e suas características.

Sistemas atuantes durante todo o ano, bem como sistemas típicos de verão associados a sistemas quase-estácionários, dominantes durante o verão sobre a América do Sul, contribuem para o desencadeamento de um volume de chuvas bastante elevado na região, principalmente nestes meses.

São sistemas meteorológicos dominantes na região de Angra dos Reis, a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), as Frentes Frias, os Complexos Convectivos de Mesoescala, as Linhas de Instabilidade, os Vórtices Ciclônicos dos Altos Níveis, a brisa marítima e terrestre, a brisa de vale e montanha, as chuvas orográficas e chuvas de verão. - As frentes, sistemas de escala sinótica, têm origem do encontro de duas massas de ar de temperaturas diferentes, formando uma superfície de descontinuidade denominada de superfície frontal. De forma estreita e inclinada, a frente se caracteriza pelo seu contato com a superfície do solo. Fazendo parte dos sistemas atuantes durante todo o ano, as frentes são em maior quantidade nas latitudes médias do que nas latitudes baixas. Este sistema é caracterizado pelas

16 alterações de temperatura, pela baixa pressão atmosférica à superfície, a máxima vorticidade relativa e a convergência de ventos. As frentes são classificadas como frias, quentes, semi-estacionarias ou oclusas. Esta classificação ocorre de acordo com o tipo de envolvimento entre as massas de ar frio e quente. O processo de formação de uma frente fria (Figura 3.1) se dá quando uma massa de ar frio avança em direção a uma massa de ar mais quente. Essa interação faz com que ocorra uma convecção intensa, causada pelo levantamento do ar menos denso (ar quente) sobre a massa de ar frio, provocando o resfriamento da coluna de ar, ocasionando a formação de nuvens do tipo cumulonimbus. A frente fria se caracteriza pela redução da pressão atmosférica durante a sua passagem, com redução drástica da temperatura após a mesma. Antecedendo a entrada da frente fria têm-se as nuvens do tipo altocumulus, stratocumulus e cirrus, já na frente têm-se as nuvens do tipo nimbostratus e quase sempre cumulonimbus, que trazem as chuvas intensas, descargas elétricas e rajadas (FEDOROVA, N, 2001).

Figura 3.1 - Esquema de frente fria através de um corte vertical por ZVEREV (apud FEDOROVA, N, 2001).

As frentes quentes (Figura 3.2) ocorrem quando uma massa de ar quente avança em direção a outra mais fria, Na linha de frente à superfície se formam nuvens do tipo estratiformes e cirrus nos altos níveis, já junto à frente desenvolvem-se nuvens nimbostratus (Ns), ocasionando precipitação continuada. Este tipo de sistema quando tem à frente uma região de inversão térmica, tem-se a ocorrência de neblina. Quando acontece da massa de ar quente ser muito instável, a precipitação torna-se intensa devido à formação de nuvens do tipo cumulus e cumulonimbus. A frente quente se caracteriza pela queda de pressão atmosférica e variações de temperatura. Após a sua passagem a temperatura se eleva e a pressão pode subir (FEDOROVA, N., 2001).

Figura 3.2 - Esquema de Frente quente através de um corte vertical por ZVEREV (apud FEDOROVA, N, 2001)

A frente oclusa (Figura 3.3) é formada por três massas de ar, a massa de ar mais fria a massa de ar quente e a massa de ar fria, onde a massa de ar quente fica nos altos e médios níveis da atmosfera. Há dois tipos de frentes oclusas: a oclusa do tipo fria e a oclusa do tipo quente. A oclusa do tipo fria se faz quando a massa invasora é mais fria em relação outra massa fria. Já a oclusão do tipo quente acontece quando a massa de ar invasora é menos fria que a outra massa de ar. As frentes oclusas se caracterizam pela formação de uma região de advecção de ar frio atrás e a sua frente uma região de advecção de ar quente, bem como a ocorrência de nebulosidade e precipitação nos dois lados da frente.

Figura 3.3 - Esquema de frente oclusa por ZVEREV (apud FEDOROVA, N, 2001): (a) quente, (b) fria

A frente estacionária ocorre quando, tanto a massa de ar frio como a massa de ar quente, apresentam a mesma intensidade, logo uma delas não avança em direção a outra. A frente estacionária apresenta uma área de nebulosidade e chuvas contínuas sobre a região de atuação. - A Linha de Instabilidade (LI) é uma onda de baixa pressão com deslocamento muito rápido de até 60km/h. Formada através da organização linear de células convectivas, as LI são caracterizadas por apresentarem ventos fortes e turbulentos de W a NW, com rajadas de 60km/h a 90km/h, trovoadas e relâmpagos podendo ocorrer chuvas de granizo devido ao forte aquecimento da região (verão) e a queda da pressão. As LIs são formadas por nuvens do tipo Cumulonimbus de diversos tamanhos e sua organização se dá em linha reta ou curva. Estas linhas se formam antecedendo a passagem de uma frente fria. - Os Complexos Convectivos de Mesoescala definidos por Maddox (1980) são conjuntos de nuvens cumulunimbus cobertos por densa camada de cirrus, que se constituem em sistemas convectivos de Mesoescala particularmente bem organizados. Originados a leste dos Andes (25˚S) e sobre os vales dos rios Paraná e Paraguai, eles atingem principalmente a região sul do País. Sua observação se faz através de imagens de satélite no canal infravermelho. Caracterizados por possuir uma espessa cobertura de nuvens frias constituídas basicamente por Cumulonimbus de forma aproximadamente circular, os CCM apresentam um ciclo de vida de no mínimo 6 horas. Na grande maioria dos casos estudados por VELASCO e FRISCH (1987) o ciclo de vida dos CCM atinge a máxima extensão durante a madrugada. As primeiras células convectivas que dão início ao ciclo de vida do CCM, que é de entorno de 10 a 20 horas, podem ocorrer no início da tarde ou da noite. O fim de um CCM ocorre geralmente por volta do meio dia seguinte. GUEDES et alli (1994) analisaram a trajetória dos CCM com tempo de vida superior a 6 horas, durante todo um ano, verificando que para o mês de janeiro a trajetória preferencial encontrada na região próxima a 25˚S é de sudoeste., já VELASCO e FRITSCH (1987) mostram que na primavera a trajetória tende a zonalidade enquanto no verão sua trajetória se apresenta mais meridional. A identificação de um CCM se faz pela presença de forte advecção de ar quente e úmido em baixos níveis e fraco suporte em termos de advecção de vorticidade em níveis médios, bem como a presença de uma onda curta. Já em altos níveis se faz a intensificação da corrente de jato ao longo do ciclo de vida do complexo.

19 Conforme estudos desenvolvidos por GREGO et al. (1990 e 1994), utilizando os dados do triângulo de mesoescala do ABLE-2B, onde foi deduzido que 82% do total de chuvas analisadas na parte central da Amazônia coube á dias sob o domínio de grandes sistemas convectivos, vem afirmar a cada dia que estes sistemas podem ser responsáveis pela maior parte da precipitação nos trópicos e em várias localidades de latitudes médias durante a estação quente (apud MACHADO et al., 1998). - A brisa marítima é um sistema de circulação térmica diurna, que atinge toda a costa litorânea. Esta brisa é causada pela desigualdade nas taxas de aquecimento da terra e do mar durante o período diurno. Neste período o aquecimento da terra se dá mais rapidamente, produzindo uma baixa pressão, enquanto que sobre o mar o ar se aquece muito lentamente, se mantendo mais frio que o ar sobre a superfície da terra. O vento sobra do mar para terra e o contraste de temperatura é mais elevado na parte da tarde, quando as brisas marítimas se tornam mais fortes. Este sistema de circulação tende a formar nuvens, do tipo cumulus, sobre o continente (AHRENS, 1993). - A brisa terrestre é um sistema de circulação térmica noturna causada pela desigualdade nas taxas de aquecimento da terra e do mar, onde durante a noite a superfície da terra esfria mais rapidamente enquanto o ar sobre a superfície do mar perde temperatura muito lentamente. Devido a alta pressão na superfície terrestre o vento passa a soprar da terra para o mar. A brisa terrestre é menos intensa que a marítima. Este sistema de circulação tende a formar nuvens sobre o oceano (AHRENS, 1993).

Figura 3.4: Esquema ilustrativo dos sistemas de brisa: (a) marítima e (b) brisa terrestre. (fonte: http://pt.wikipedia.org/wiki/Brisa)

- A brisa de vale se desenvolve ao longo de cadeias montanhosas. Este ar, aquecido, se torna menos denso, ascendendo montanha acima. Quando esses ventos se intensificam e tem umidade suficiente, eles podem alimentar a formação de nuvens do tipo cúmulus (AHRENS, 1993).

20 - A brisa de montanha se desenvolve ao longo de cadeias montanhosas no período noturno, devido ao resfriamento acelerado das paredes das montanhas e do ar em contato com essas paredes, fazendo com que esse ar escoe para baixo (AHRENS, 1993). - As chuvas orográficas ou de relevo ocorrem quando, ventos úmidos, ao se depararem com uma elevação topográfica, são forçados a subir. Conforme essa altitude vai aumentando, a temperatura vai caindo, o ponto de saturação diminui, a umidade relativa aumenta, até que se atinja o estágio de condensação (formação de nuvens) e conseqüentemente a precipitação. Estas chuvas são localizadas, bastante intensas e intermitentes (AHRENS, 1993). - As chamadas chuvas de verão são ocasionadas pelo desenvolvimento de células convectivas isoladas, através da convergência de ar quente. Inicialmente são formadas nuvens do tipo cumulus, que devido ao desenvolvimento vertical, tomam a forma de Cumulonimbus, podendo elevar-se até o topo da troposfera, entre 12 e 15km de altura. Estes sistemas provocam chuvas fortes e rápidas, geralmente nos finais de tarde, podendo vir acompanhadas de rajadas de ventos, descargas elétricas e granizo. - A Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) é um sistema atmosférico que se apresenta na imagem de satélite como uma faixa de nebulosidade quase- estácionária. Atuante durante os meses de novembro a março, por períodos que variam de 4 a 20 dias, a ZCAS estende-se desde a região amazônica até o Oceano Atlântico Sul (NW-SE), associada a uma zona de convergência de umidade que se prolonga até a média troposfera (CASARIN e KOUSKY, 1986; OLIVEIRA, 1986; KOUSKY, 1988, SATYAMURTI e RAO, 1988; SATYAMURTI e MATTOS, 1989; MARTON, 2000; FIGUEROA, 1997; SANCHES, 2002; CARVALHO et al., 2004). Na região em estudo a ZCAS exerce um papel importante no regime pluviométrico local, que em conjunto com a topografia da área, contribui para a ocorrência de deslizamentos. - Os Vórtices Ciclonicos dos Altos Níveis (VCANs) são também denominados de ciclones subtropicais, ciclones tropicais dos altos níveis, ciclones Kona, baixas de Pálmen, baixas frias ou baixas desprendidas. Sistemas de baixa pressão e de escala sinótica, eles são oriundos tanto do oceano Atlântico como do Pacífico. Sua trajetória não tem direção determinada, podendo se movimentar para leste, para oeste, ou ficarem semi estacionados. Sua circulação fechada se faz na em sentido horário, e sua temperatura decai de fora para dentro do seu centro, que se inclina na vertical, mais precisamente na direção do ar mais frio (CARLSON,1967). Os VCANs apresentam ventos fracos nos níveis baixos e médios e uma relação do crescimento da velocidade com a altura, atingindo a sua velocidade máxima entorno do nível de

21 200 hPa. O sistema de circulação direta se dá com movimentos descendentes de ar frio e seco no seu centro e movimentos ascendentes de ar quente e úmido na sua periferia, enquanto a circulação indireta se faz com movimentos descendentes de ar quente à oeste do centro do vórtice e movimento ascendentes de ar frio à leste deste centro (MILLER e CARLSON, 1970; ERICKSON, 1971). Seu desenvolvimento se dá quando da penetração de um sistema frontal nas latitudes subtropicais, desencadeando uma forte advecção de ar quente e úmido no seu lado oeste, amplificando a crista e, devido à conservação da vorticidade absoluta, o cavado que se encontra a leste também se intensifica, formando o vórtice ciclonico ou simplesmente ciclone. Sua intensificação se dá devido à conversão de energia potencial disponível em energia cinética (CARLSON,1967). O tempo de vida de um VCANs pode variar de algumas horas à várias semanais e ele pode ocorrer em qualquer época do ano. Os vórtices de origem tropical de acordo com FRANK (1970) e KOUSKY e GAN (1981) surgem nos meses de primavera, verão e outono, diferentemente dos vórtices do tipo Palmén que surgem durante todo o ano, mas em maior número nos meses de inverno. Os VCANs na sua maioria se dissipam sobre os continentes devido ao calor latente liberado pelas nuvens Cumulonimbus que se encontram junto ao centro do ciclone (KOUSKY e GAN, 1981); já sobre os oceanos, dificilmente eles se dissipam e sim, são absolvidos por cavados de nível superior provenientes das latitudes médias.

22 CAPÍTULO 4

- REVISÃO BIBLIOGRÁFICA SOBRE PRECIPITAÇÃO X DESLIZAMENTOS-

Diversos estudos (BHANDARI et al.,1991; JOHNSON & SITA, 1989; BRAND,1984 e 1985; AU, 1998; CAINE, 1980; GOVI and SORZANA,1980; KEEFER et al., 1987; SILVA JUNIOR, 1991; BRUGGER e LACERDA, 1997) de a muito, mostram a influência do clima, em especial a precipitação no processo de deslizamentos de solos. COROMINAS (2001) em sua Introdução diz que: “a relação entre o clima e deslizamentos tem atraído o interesse de inúmeras pesquisas, devido a precipitação ser o fator que mais contribui para o desencadeamento de deslizamentos de terra em muitas regiões do mundo.”. O autor, analisando dados recentes, conclui que há algumas décadas, as atividades de deslizamentos vêm aumentando em muitos países do Hemisfério Norte, devido a mudanças no modelo de precipitação. Dentre vários trabalhos nacionais pode-se citar SILVA JUNIOR (1991) em sua Dissertação de Mestrado que trata sobre o Condicionamento Geológico na Estabilidade de Taludes ao longo da Rodovia BR-101, no trecho Itaguaí – Angra dos Reis (RJ), onde realiza análises de 63 deslizamentos ocorridos ao longo da rodovia, através dos estudos das condições lito-estruturais, geomorfológicas e climáticas da área em tese, a partir de levantamentos de campo, ensaios laboratoriais, foto- interpretações e mapas geológicos. SILVA JUNIOR (1991) dá importância a intensidade da precipitação, chamada por ele como “preparatória” na ocorrência de deslizamentos, explicada pelo fato da predominância de Taludes de Corte na região. Esse tipo de talude tende a ser mais sensível ao efeito da erosão superficial e do solapamento causado pelo impacto das gotas de chuva. Estudos realizados por JONES em 1973 já vinham mostrando a importância da pressão das gotas d’água na fase de precipitações intensas no desencadeamento de deslizamentos, analisando os deslizamentos ocorridos no ano de 1967 na Serra das Araras (nome dado a um dos trechos da Serra do Mar). SILVA JUNIOR (1991) verificou ainda que, quanto ao posicionamento dos deslizamentos com relação aos quadrantes geográficos, há um predomínio do quadrante sudeste, notadamente nos deslizamentos circulares, explicado pelo posicionamento da BR 101. O que não é explicado é o predomínio dos deslizamentos planares, freqüentemente ligados a fraturas de alívio de tensões, no quadrante sudoeste.

23 Para o desenvolvimento de estudo procurando correlacionar deslizamentos com precipitação em uma determinada região, estudos mostram que se faz necessário ter conhecimento do modelo fenomenológico, ou seja, identificar os condicionantes naturais e antrópicos da região, através do mecanismo de movimentações, sua velocidade, geometria e raio de alcance, os materiais envolvidos, os condicionantes naturais, as modificações sofridas devido à ocupação antrópica e os agentes deflagradores dos eventos de deslizamento. CERRI et al. (1992) e MACEDO (1992), para uma melhor análise do risco, propõem primeiramente a identificação por zona, precedida do levantamento de cada risco, individualmente. Possibilitando uma análise coletiva do risco, CERRI (1992) propõe que a ficha de levantamento de campo, para ser completa englobe informações sobre: o perfil geológico e suas características; antigas feições erosivas, cicatrizes de deslizamento; existência de matacões, blocos de rocha, e ou paredões rochosos; seus condicionantes estruturais; ocorrência de taludes natural, talude de corte, aterro compactado; relação da declividade – estabilidade da encosta/talude; existência de trincas no solo e ou construções; existência de degraus de abatimento; inclinação de árvores, muros, postes e ou qualquer outro elemento que possa sugerir uma movimentação do terreno; ocorrência de aterros, tipo de material usado e aspecto da compactação (aparência visual); acúmulo de lixo e estimativa de volume; águas servidas lançadas em superfície; presença de fossas e sumidouros; sistemas de abastecimento de águas e esgoto; sistemas de drenagens; vegetação local; tipos de cultivos que favorecem a instabilidade e construções próximas á base e ao topo de taludes /encostas. Para classificar os tipos de riscos, em geral é obedecida a nomenclatura de riscos iminentes, riscos de grau alto, médio e baixo. Alguns autores apresentam uma classificação própria em seus trabalhos, como o IPT (1981,1983) que estabelece 3 tipos de riscos: (a) Risco 0 (zero) : situações extremamente graves; (b) Risco I: situações de risco evidente e iminente; (c) Risco II: situações de instabilidade potencialmente grave, onde os deslizamentos poderão ocorrer quando de precipitações pluviométricas excepcionais.

Já CERRI (1992) sugere a classificação de tipos de riscos em: (a) Risco iminente (R-II ou R2): situação em que a monitoração da área não é possível, podendo ocorrer deslizamento a partir do registro de precipitação não necessariamente intensa;

24 (b) Alto risco (R-I ou R1): permite o acompanhamento da evolução do movimento geológico local, ocorrendo a ruptura somente no caso de precipitação horária intensa ou de longa duração; (c) Isento de risco (IR). Outros tantos estudos são encontrados na literatura científica procurando correlacionar precipitações pluviométricas e deslizamentos através de estudos direcionados a regiões de interesse (LUMB, 1962c e 1975; GUIDICINI e IWASA, 1976; BRAND,1984; BRAND, 1989; POLLONI et al., 1996; CANNON, 1988; SANDERSEN et al., 1996, CERRI et al., 1996; TATIZANA et al., 1987; GOMES,1996; IDE, 2005). Devido aos diferentes métodos utilizados para correlacionar precipitação com deslizamentos, procurou-se classificar os métodos por tipo de aplicativo de: (1) correlação da precipitação com probabilidade de deslizamentos (GUIDICINI et IWASA, 1976; TATIZANA et al., 1987; LUMB, 1975; BRAND et al., 1984; BRAND, 1981; PEDROSA, 1992); (2) modelos matemáticos para previsão das variações de nível d’água do solo local (GERVREAU et al., 1991; SANGREY et al., 1984) (3) conjugação de mapas cartográficos de ocorrência de deslizamentos com mapas de isoietas (SANTOS JUNIOR, 1967); (4) instalações de instrumentos de monitoração dos parâmetros do solo (inclinômetros, piezômetros) conjugado com instrumentos meteorológicos (pluviômetros) (TERZAGHI, 1950; VARGAS et a.l, 1986; PEDROSA, 1994; ALHEIROS et al., 2003); (5) modelos utilizando mineração de dados para aplicação na previsão de deslizamentos ocasionados por precipitação de chuva (SOUZA, 2004).

Após análise dos tipos acima, procurando o que melhor se adaptaria ao tipo de estudo proposto para a região do Município de Angra dos Reis, optou-se pelo tipo de aplicativo 1 (correlação da precipitação com probabilidade de deslizamentos) devido aos diversos trabalhos desenvolvidos e aplicados em regiões de aspectos climáticos e topográficos bastantes semelhantes à região em estudo, os quais vem atendendo bem as expectativas a que se propõem. A partir daí é dado início aos estudos dos trabalhos existentes na literatura científica. Baseado em séries históricas de dados de precipitação e deslizamentos, devidamente identificados através da: data do dia do evento, sua localização, área atingida, geomorfologia da região, tipo de ruptura, inclinação do talude, volume deslizado e o tipo e quantificação dos danos materiais e humanos ocorridos, LUMB (1962c e 1975), em estudos desenvolvidos para os solos vulcânicos e graníticos da

25 cidade de Hong Kong, conclui que os solos vulcânicos são bastante suscetíveis aos avanços da frente de saturação devido à permeabilidade das juntas, o que vem ocasionar uma maior velocidade de infiltração. De acordo com LUMB (1962c e 1975), solos coluviais, devido às suas características, quando atingidos por fortes chuvas podem rapidamente desenvolver uma fonte de saturação, ocasionando rupturas súbitas. Analisando o avanço das frentes de saturação para os solos de Hong Kong, LUMB (1975) concluiu que a infiltração das águas de chuvas, independente da intensidade, provoca um aumento no grau de saturação do maciço. Este estudo baseia-se na associação de precipitação acumulada relativa a média anual, aos dias imediatamente antecedentes e ao dia que ocorreu o deslizamento, onde é proposto, após várias combinações, parametrização de 4 tipos de previsibilidade de deslizamentos, baseados na precipitação pluviométrica nas 24 horas do dia do deslizamento e a precipitação acumulada nos 15 dias antecedentes do mesmo, donde obtendo-se a seguinte classificação: deslizamentos isolados, menores ou secundários, severos e desastrosos. Para LUMB (1975) as análises de riscos de deslizamentos se baseiam na: − precipitação pluviométrica nas 24 horas que antecedem o deslizamento (>100mm); − precipitação pluviométrica nos últimos 15 dias antecedentes ao deslizamento (>200mm); − definição de categorias de risco em função do número de deslizamentos e chuvas acumuladas de 15 dias; e, − manutenção das condições de estabilidade do maciço.

Já BRAND et al. (1984) e BRAND (1989) fazem associação das precipitações pluviométricas ocorridas em 1 hora e 24 horas, com o número de deslizamentos ocorridos, pela qual propõe a seguinte classificação: − maior : ocorrência acima de 10 deslizamentos/dia; − menor : ocorrência de menos de 10 deslizamentos/dia

Diferentemente de LUMB (1975), BRAND et al. (1984) não associam a precipitação acumulada à ocorrência de deslizamentos, dando importância ao pico de chuva horária. Para tanto, BRAND et al. (1984) concluem que para associar precipitação e deslizamento se faz necessário, além de dados pluviométricos confiáveis, analisar: (a) dados de chuvas de curta duração e alta intensidade;

26 (b) dados de chuvas antecedentes de poucos dias, que podem ser significativas para ocorrências de deslizamentos secundários (ocorrências em pequenos períodos de chuva e de curta duração); (c) se intensidade pluviométrica encontra-se em torno de 70mm/hora, indicando assim o ponto detonador de deslizamentos; (d) se as 24 horas antecedentes ao evento indicam a possibilidade de ocorrência de risco; (e) a necessidade de definir faixas de risco para precipitações de 24 horas, que para os casos estudados pelos autores teve a seguinte classificação: − faixa de risco secundário :100mm; − faixa de risco principal : 270 mm; GUIDICINI e IWASA (1976) baseados em NIELSEN et TURNER (1975) e no conhecimento que se tem sobre o papel das chuvas na estabilidade das encostas no meio tropical brasileiro, analisaram, para nove regiões do território nacional, 101 casos de precipitações intensas e sua relação com deslizamentos. Essas áreas foram selecionadas devido ao seu histórico de ocorrências de deslizamentos conjugada a pluviometria. Das nove regiões, sete delas estão na região Sudeste, uma na região Sul e outra na região Nordeste. As regiões analisadas, em sua maioria, são norteadas pela Serra do Mar, onde a freqüência de movimentos de massa é bastante acentuada na estação de chuvas (VARGAS,1971). GUIDICINI e IWASA (1976), num estudo de gradientes de pluviometria para os 101 casos de chuvas intensas, desenvolvido com objetivo de verificar quais os fatos de maior significação para o desencadeamento de deslizamentos, calculado para um acumulado de 3, 7, 15, 30, 60, 90,e 120 dias anteriores ao evento de precipitação intensa, verificam que existe uma tendência de elevação dos gradientes de pluviosidade com a aproximação do dia do evento de chuvas intensas, tendendo à estabilização após 30 dias. A partir das análises desenvolvidas, GUIDICINI e IWASA (1976) elaboram as chamadas “Cartas de Periculosidade” para cada área estudada, onde são associadas à curva acumulada de pluviometria (média anual) com 4 faixas de risco determinadas (Figura 4.1). As faixas denominadas “A”, “B”, “C” e “D” correspondem aos percentuais de ocorrência de 100%, 50%, 33% e 0%. A partir daí é possível lançar os índices diários de precipitação, acumulando-os e, conseqüentemente acompanhar de perto o desenvolvimento desta curva acumulada, em relação as 4 faixas .

Figura 4.1 –Carta de Periculosidade do Rio de Janeiro (RJ) Fonte :GUIDICINI e IWASA (1976)

A associação das chuvas na região com os deslizamentos induziram GUIDICINI e IWASA (1976) a concluir que (Tabela 4.1 e 4.2): (1) episódios de chuva extremamente intensos, com índices superiores á faixa de 12% da pluviometria média anual, em períodos de 24 a 72 horas, são capazes, independentemente do histórico de pluviometria anterior, de conduzir o meio a um grau de saturação crítico e de desencadear, na grande maioria dos casos, fenômenos de instabilidade; (2) episódios de chuva compreendidos entre 8% e 12% da pluviometria média anual, em igual período, incidindo sobre um meio que possua um histórico de pluviometria elevado, poderão facilmente ocasionar o grau crítico de saturação do meio e levar ao aparecimento de fenômenos de instabilidade, em virtude de elevada condutividade hidráulica do meio; (3) episódios de chuva com as mesmas características anteriores, incidindo sobre um meio caracterizado por reduzido histórico de pluviometria, dificilmente levarão ao aparecimento de deslizamentos, devido à baixa condutividade hidráulica do meio;

28 (4) sem a ocorrência de episódios de chuva intensa (maiores que 8% da pluviometria média anual), o contínuo e gradual aumento do grau de saturação do meio, por ocasião de uma estação de chuva (por mais intensa que seja), não chega a atingir um ponto que possa ser considerado crítico. As tabelas 4.1 e 4.2 resumem a relação entre chuvas intensas e deslizamentos.

Tabela 4.1 - Chuvas no período de 24 a 72 h. (evento) chuvas intensas, superior a 250 – Ocorrência de deslizamentos 300 mm Chuvas intensas >12% da Independente do histórico anterior, poderá pluviometria média anual. ser elevado a um grau de saturação crítico, na maioria dos casos, desencadeando instabilidade do terreno. Ind. Pluviométrico entre 8% e 12% Em meio de histórico de pluviometria elevado, poderá alcançar o grau crítico de saturação, com o desencadeamento de instabilidade, devido à elevada condutividade hidráulica do meio. Fonte: GUIDICINI e IWASA (1976)

Tabela 4.2 – Chuvas acumuladas 7 dias antecedentes + o dia do evento Ind. pluviométrico entre 8% e 17% da Tendem a ocorrer deslizamentos pluviometria média anual. Ind. pluviométrico >20% da pluviometria Detonados deslizamentos em média anual. dimensões de Catástrofe Ind. Pluviométrico entre 8% e 12% Deflagram se o histórico permitir ao meio a manutenção de elevado grau de saturação e concentração de umidade antes do dia atual. Ind. Pluviométrico < 8% Não são suficientes para deflagrar deslizamentos Fonte :GUIDICINI e IWASA (1976)

Diferente de GUIDICINI e IWASA (1976), TATIZANA et al. (1987a, b) em estudo dos deslizamentos registrados durante 30 anos na Serra do Mar, na região de Cubatão, consideraram chuva acumulada de 4 dias como determinante ao processo de deslizamento. Esse acumulado é responsável pela desestabilização do terreno principalmente no que tange à resistência ao cisalhamento e aumento das forças solicitantes.

29 Para TATIZANA et al. (1987a, b) as precipitações nos fenômenos de instabilidade de encostas assumem papel de agente de ação progressiva e agente de ação instantânea. Como exemplo de agentes de ação progressiva têm-se alterações da densidade do solo, diminuindo a coesão e aumentando o peso do solo, ocasionando o decréscimo da resistência ao cisalhamento e a compressão do mesmo. Mostrando a gravidade na redução desses parâmetros, FUKUOKA (1980) analisando uma massa escorregada no Japão estabelece uma relação geométrica entre deslizamento de solo e a resistência à compressão, onde para uma taxa de saturação de 85%, a resistência à compressão era de 65KN/m2, quando a taxa de saturação excedia 92%, a resistência à compressão passava a ser de 2KN/m2. TATIZANA et al. (1987a, b) analisaram 35 eventos e períodos acumulados de precipitação de 8, 4, 3 e 2 dias , obtendo melhores resultados, mas não satisfatórios, para análise de 4 dias acumulados. Partiu-se então para o lançamento desses 35 dados pluviométricos em gráficos de acumuladas e intensidade horária ao longo do tempo, denominada pelos autores de envoltórias de deslizamentos. Os valores usados de acumulados correspondiam à soma da precipitação de 3 dias mais a precipitação acumulada até a hora anterior ao evento. Para plotagem do gráfico foram considerados os valores de intensidade horária superiores a 10mm/h com alto valor de acumulado. Para valores de acumulado baixo, plotava-se apenas os valores de intensidades horárias altas (Figura 4.2). Lançados os dados foi traçada, manualmente, uma curva separando os registros com deslizamentos dos sem deslizamentos, de onde se extrai a seguinte expressão:

I ( A c ) = K × ( A c ) − b

Onde:

I = intensidade horária Ac = acumulada de chuva dos 4 dias anteriores ao dia do evento k e b = constantes de relação geométrica (variam com as características geotécnicas da encosta e as condições climáticas locais). TATIZANA et al. (1987a, b) para definirem os valores de k e b utilizam o método dos Mínimos Quadrados (M.M.Q.) e alguns pontos da curva manual. A partir daí são definidas as classes de deslizamentos induzidos, escassos, generalizados e corrida de lama (Tabela 4.3).

30 Analisando a intensidade horária, TATIZANA et al. (1987a, b) vêem demonstrar que “as situações de maior risco de deslizamentos são dias de eventos de chuva contínua, com picos de intensidade no fim do evento chuvoso” e que “os casos de deslizamentos de grande porte são anomalias na distribuição de chuvas, com os picos mais fortes localizados na porção média ou final do dia do evento chuvoso, portanto com alta acumulada anterior”.

Tabela 4.3 - Classificação dos Deslizamentos segundo TATIZANA et al. (1987a, b). Envoltória de Deslizamentos Relação Numérica Deslizamentos induzidos I(Ac) = 2.603 x Ac-0,933 Deslizamentos escassos I(Ac) = 3.579 x Ac-0,933 Deslizamentos generalizados I(Ac) = 5.466 x Ac-0,933 Corrida de lama I(Ac) =10.646 x Ac-0,933

Figura 4.2 - Envoltória de deslizamentos (TATIZANA et al.,1987a, b)

TATIZANA et al. (1987a, b) estabelece ainda o Coeficiente de Precipitação Crítica, índice adimensional, que mede a susceptibilidade de deslizamentos com a

31 evolução da precipitação, facilitador de prevenção de deslizamentos, bastando a associação da previsão com o acumulado calculado.

Ii CPC = I ci

onde : Ii = intensidade horária (mm/h) registrada na hora i Ici = 2.603xAci−0,933 = intensidade horária critica para a ocorrência de deslizamentos induzidos Aci = acumulado de chuva de 4 dias anteriores ao dia do evento

Substituindo o valor de Ici na formula do Coeficiente de Precipitação Critica (CPC) tem-se:

Ii CPC = 2.603xAci −0,933

onde, o Coeficiente de Precipitação Crítica para ocorrência de deslizamentos varia de 1 a 4.1 (Tabela 4.4).

Tabela 4.4 – Classificação dos deslizamentos de acordo com o coeficiente de Precipitação Crítica. Coeficiente de Precipitação Envoltória de Deslizamentos Crítica 1.0 Envoltória de deslizamentos induzidos 1.4 Envoltória de deslizamentos esparsos 2.1 Envoltória de deslizamentos generalizados 4.1 Envoltória de deslizamentos corrida de lama Fonte: TATIZANA et al. (1987a, b).

CERRI (1993) em sua Tese de Doutorado, correlaciona chuvas com deslizamentos como parte do estudo de gerenciamento de riscos geotécnicos no estado de São Paulo, nas regiões de Cubatão, Litoral Norte e Baixada Santista. É

32 também proposto para estas regiões um Plano de Prevenção de Acidentes através da correlação entre precipitação e deslizamentos induzidos, associados ao modelo de ruptura planar, tipo mais freqüente naquelas regiões. CERRI (1993) propõe para implantação desse gerenciamento 5 etapas a serem desenvolvidas: (1) de identificação dos riscos locais mais susceptíveis a ocorrência de deslizamentos planares, avaliando suas conseqüências; (2) análise do risco – subdividido em 3 etapas: (a) riscos iminentes (R-3) = grau de instabilidade com ocorrência de ruptura para baixos índices pluviométricos; (b) altos riscos (R-2) (c) baixos riscos (R-1) (3) medidas de prevenção de acidentes (4) planejamento em situações de emergência; (5) informações públicas e treinamento;

CERRI (1993) baseia-se nas propostas de GUIDICINI e IWASA (1976) e TATIZANA et al. (1987, a, b), e estabelece o coeficiente de precipitação crítica (CPC) para os 4 tipos de deslizamentos, conforme é visto na Tabela 4.5.

Tabela 4.5 – Valores de CPC por tipo de deslizamento Tipo de deslizamento Valor CPC Deslizamentos induzidos 1 Deslizamentos esparsos 1,4 Deslizamentos generalizados 2,1 Deslizamentos “corrida de lama” 4,1

Já para o plano preventivo, o autor sugere o acompanhamento do CPC (Coeficiente de Precipitação Crítica) desmembrado em dois tipos a serem considerados, o CPCEF (Coeficiente de Precipitação Crítica Efetivo) e CPCPOT (Coeficiente de Precipitação Crítica Potencial).

Intensidade horária (mm / h), registrada na hora "i" CPC = EF Pr ecipitação acumulada nas 84 horas anterior a hora"i"

Intensidade horária (mm / h) potencial numa hora "i" (Ipi) CPC = POT Pr ecipitação acumulada nas 84 horas incluído a hora "i"

O Coeficiente de Precipitação Crítica Efetivo (CPCEF) equivale ao Coeficiente de Precipitação Crítica calculado por TATIZANA et al. (1987a, b), enquanto o

Coeficiente de Precipitação Potencial (CPCPOT) usa o valor da intensidade horária potencial – Ipi (Tabela 4.6), e a precipitação acumulada nas 84 horas mais a previsão meteorológica.

Tabela 4.6 – Valores de Intensidade Horária Potencial Valores de Ipi (mm/h) Classificação 9 Leve e fraco 17 Fraca e moderada 26 Moderada 32 Moderada a forte 59,10 – 0,09 Aci ≥ 32 mm/h Forte 72,31 – 0,12 Aci ≥30 mm/h Forte e muito forte Fonte: CERRI (1993)

CERRI et al. (1996b), baseados em GUIDICINI e IWASA (1976) estabelecem o uso de outro índice, denominado como Coeficiente de Ciclo Móvel (CCM), o qual tem como função avaliar a precipitação em um período mais longo de tempo, possibilitando prever com antecedência condições que poderão proporcionar desencadeamento de deslizamentos. Para o período de verão o CCM deve apresentar um valor superior a 1,2, ou seja 20% acima da média histórica, enquanto para o período de inverno seu valor deve ser inferior a 0,8, ou seja 20% abaixo da média histórica.

Acumulado até a data do episódio CCM = Acumulado normal dechuva no mesmo período * * resgistros estatísti cos do histórico de precipitação do posto mais próximo

34 PEDROSA (1994) também baseada em GUIDICINI e IWASA (1976) e TATIZANA et al. (1987a, b) propõem o Coeficiente final de Segurança (CfS), que vem a ser o somatório do Coeficiente de Ciclo (Cc), estabelecido por GUIDICINI e IWASA (1976), mais a chuva acumulada de 4 dias, mais a precipitação prevista até o período de 24 horas.

CfS = Cc+Ac(4dias) +CS

onde, o Cc é igual aos registros de precipitação acumulada até a data do evento de deslizamento (exclusive) divido pela média anual da precipitação local.

O Município do Rio de Janeiro através da Fundação GEORIO, desde 1997, por ocasião da necessidade da implantação de um Sistema de Alerta de chuvas, desenvolveu um estudo relacionando chuvas e deslizamentos para possibilitar uma previsão de acidentes geológicos devido à precipitação na região (D’ORSI et al., 1997). O método desenvolvido pela GEORIO está baseado no critério de TATIZANA et al. (1987a, b) e GEO (1996). Neste estudo são correlacionadas precipitações diárias e horárias (do dia do evento), que juntamente com a classificação dos eventos de precipitação em categorias relacionadas ao número de movimento de massa (Tabela 4.3), possibilitam a construção de um gráfico de envoltória, onde é demonstrada a suscetibilidade de deslizamentos, classificados em categorias de precipitação, onde o valor de precipitação crítica horária é de 50mm/h (Figura 4.2), enquanto o valor diário de precipitação crítica é estipulado em 175 mm/24h (Figura 4.3). Este método adota 4 categorias de precipitação, as quais são vinculados ao número de registros de movimentos de massa (deslizamentos) (Figura 4.3) e , diferentemente de TATIZANA et al. (1987a, b), são utilizados acumulados de 96 horas incluindo o evento.

Tabela 4.7 - Classes de eventos de Chuva Categoria dos Número de Eventos de Chuva Movimento de Massa Menor <25 Moderado 25 a 125 Maior 125 a 250 catastrófico >250 Fonte:Prefeitura do Município do Rio de Janeiro - Fundação GEORIO-Rio de Janeiro- Brasil (Apud D’ORSI et al., 1997).

Figura 4.3 - Envoltória de deslizamentos : acumulado de chuvas em uma hora x acumulado em 96 horas incluindo o evento (D’ORSI et al., 1997).

Figura 4.4 - Envoltória de deslizamentos : acumulado de chuvas em 24 horas x acumulado em 96 horas incluindo o evento (D’ORSI et al., 1997)

36 Recentemente, SOUZA (2004) desenvolveu uma metodologia de Mineração de Dados, utilizando Sistemas Geográficos de Informação (SIG) para estudar a ocorrência dos deslizamentos ocasionados por precipitação de chuva intensa no Município do Rio de Janeiro. Técnicas estatísticas, atividades de agrupamento de dados e redes neurais artificiais (SOUZA, 2003 e 2004) foram usadas para o desenvolvimento da metodologia para preenchimento dos dados ausentes de precipitação de chuva. Já para o preenchimento dos dados ausentes de volume de deslizamento foi aplicado o algoritmo KNN (MITCHELL et al., 1997, KENNEDY et al., 1997 e HRUSCHKA et al., 2003). SOUZA (2004) usou para o modelo de predição de chuvas intensas as técnicas de Redes Neurais (HAIKIN, 2001), enquanto para o modelo de predição de deslizamentos foram usadas as técnicas de classificação com regras de associação (LIU et al., 1998 e 2002).

37 CAPÍTULO 5

- DADOS E METOLOGIA -

Neste capítulo é mostrado desde onde e como se obteve os dados para o desenvolvimento deste estudo, bem como a metodologia aplicada para a filtragem dos mesmos, procurando obter uma maior acurácia dos dados.

5.1 Dados de precipitação.

Na região de Angra dos Reis não existem estações meteorológicas (completas) das redes do INPE ou do INMET. A mais próxima está localizada na cidade de Ubatuba (São Paulo). Alguns instrumentos meteorológicos monitoram a região da Usina Nuclear, não chegando a ser uma estação meteorológica completa, mas com grande eficiência a que se propõe e com registros disponibilizados, que no caso da precipitação são datados a partir de 1980. A Prefeitura de Angra dos Reis ainda não apresenta um arquivo de dados meteorológicos a contento com as necessidades da região, pois até 2002 possuía apenas um pluviômetro instalado. Neste trabalho, os registros de precipitação foram obtidos através da: (a) Eletronuclear, através do pluviógrafo instalado no sítio da Usina Nuclear de Angra dos Reis, com coordenadas geográficas na latitude 23º 00' 19''S e longitude 44º 27' 30''W. Foram fornecidos dados diários, acumulados de 24 horas no horário de zero hora local, para os anos de 1980 a 2004 e dados registrados a cada 15 (quinze) minutos para os anos de 1999 a 2004; (b) Prefeitura do Município de Angra dos Reis, através da Secretaria de Defesa Civil: registros diários, do pluviômetro São Bento, acumulados de 24 horas no horário das 8 horas da manhã, com coordenadas geográficas na latitude 23º 00' 24''S e longitude 44º 19' 05''W; (c) FURNAS Centrais Elétricas S/A.: registros da rede de 30 pluviômetros da Bacia do Paraíba do Sul, localizada a sotavento da Serra do Mar. O mapa de localização de todos os pontos de dados utilizados e as coordenadas geográficas podem ser verificadas no ANEXO B ( Figura 2B e Tabela 3B). (d) NCEP: dados de reanálise com resolução de 2.5˚ de latitude por 2.5˚ de longitude e 17 níveis na vertical, cobrindo todo o globo.

38 Foram obtidos também: (a) imagens de satélite setorizadas de alta resolução para o período de 08 e 09 de dezembro/2002 elaboradas por FURNAS; (b) registros de descargas elétricas na região, em intervalos de 45 min, nos dias 8 e 9 /12/2002 fornecidos pelo SIMEPAR- Sistema Meteorológico do Paraná através do Sistema RINDAT; (c) cartas sinóticas, em intervalos de 12horas, para o período de 7 á 10/12/2002 fornecidas pela Marinha do Brasil – Departamento de Hidrografia e Navegação (DHN); (d) imagens de satélites no infravermelho GOES 8 e dados da precipitação observada analisados pelo CPTEC – Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (INPE). Após análise dos registros pluviométricos, optou-se pela série de maior conteúdo, ou seja, a série de 25 anos fornecida pela Eletronuclear, para o diagnóstico da precipitação média climatológica e para o estudo da relação precipitação x deslizamentos na Região de Angra dos Reis.

5.2 Dados de deslizamentos.

Primeiramente foram procurados registros junto aos veículos de comunicação escrita, através dos jornais da região, bem como os jornais de grande circulação no eixo Rio-S. Paulo (Folha de São Paulo, Jornal do Brasil, O Globo, Jornal do Comércio) e de sites internacionais na Internet (http://trmm.gsfc.nasa.gov/data/quicklook/). Selecionado os eventos, partiu-se para consulta junto aos órgãos competentes, através de contatos pessoais e ofícios. Foram consultados: o Departamento Nacional de Infra-Estrutura de Transportes (DNIT), o qual é responsável pela área da BR 101, onde é grande o número de deslizamentos; a Prefeitura de Angra dos Reis; o Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de SP (IPT) através do prof. Eduardo Macedo, a Prefeitura do Município de Angra dos Reis e a GEORIO. Neste estudo foram usados os dados de deslizamentos disponibilizados pela Defesa Civil do Município de Angra dos Reis complementados por informações colhidas na imprensa nacional e depoimentos verbais na região em estudo. As planilhas fornecidas pela Defesa Civil da região informam a data do registro de chamada, o local de ocorrência, tipo codificado e número do registro do evento. O tipo de evento recebe uma codificação própria usada por aquela secretaria, obedecendo às fichas de registros de ocorrências de campo, onde são registradas combinações dos tipos de riscos constatados, conforme descrito na Tabela 5.1, abaixo:

Tabela 5.1 – Classificação dos registros de ocorrência pela Defesa Civil do Município de Angra dos Reis.

Classificação de Registros de Código Ocorrência

deslizamentos 1

alagamentos naturais 2

alagamentos antrópicos 3

ventos 4

raios 5

outros 6

escavações 7

residências 8

corte de árvores 9

ameaça de movimento de massa 10

Fonte: Defesa Civil do Município de Angra dos Reis

Devido à dificuldade para se determinar quais registros estariam vinculados a deslizamentos ocasionados por precipitação pluviométrica, optou-se por aplicar filtros nas planilhas de dados, ou seja, foi desenvolvida uma metodologia para aumentar a confiabilidade nos dados de ocorrência de deslizamentos. Para isto, inicialmente, são considerados apenas os registros precedidos pelo código 1, o qual poderá sofrer combinações com os códigos 2, 8 e 10.

Numa segunda etapa são eliminados os registros onde não há precipitação no dia do evento e no dia anterior, criando assim a planilha base para aplicação dos métodos a serem analisados.

5.3 Relação precipitação x deslizamentos.

Visando relacionar precipitação x deslizamentos, a metodologia aplicada no presente trabalho tem como base o método de TATIZANA et al. (1987 a, b), onde é relacionada a intensidade da precipitação horária com deslizamentos. Em TATIZANA et al. (1987

40 a, b), a seleção dos eventos de deslizamentos é feita com base em acumulados de precipitação. Portanto, os deslizamentos considerados são somente os eventos ocorridos por conseqüência de acumulados de precipitação de 100mm em 1 dia ou 150mm em 2 dias ou 200mm em 3 dias consecutivos. Devido à ausência de séries de dados horários de precipitação na região em estudo, optou-se pelos dados diários de precipitação (acumulados de 24 horas). Foram construídas planilhas de precipitação, com e sem deslizamentos, para séries temporais de acumulados de 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10, 15, 20, 25 e 30 dias. A partir deste material, foram confeccionados gráficos de distribuição da precipitação acumulada com e sem deslizamento e gráficos de envoltórias, permitindo uma melhor visualização e análise da relação precipitação x deslizamento na região em estudo. Para as simulações numéricas de precipitação, utilizadas no estudo de caso que está apresentado no capítulo 7, foi utilizado o modelo atmosférico Regional Atmospheric Modeling System - RAMS - (namelist no ANEXO B), tendo como condições iniciais e de contorno os dados de reanálise do NCEP. O modelo RAMS foi desenvolvido pela Universidade do Estado do Colorado, EUA, pelo grupo de pesquisadores liderados por William Cotton e Roger Pielke. Suas principais características e opções são descritas em detalhes por diversos autores (PIELKE,1974; TRIPOLI e COTTON, 1982; TREMBACK et al., 1985). De acordo com a descrição feita em Menezes (1997), o modelo RAMS é bastante flexível e versátil, permitindo ativar e desativar as diversas opções e parametrizações contidas em seu código, de acordo com o interesse do trabalho a ser desenvolvido. É dado ao usuário a opção de definição do posicionamento, domínio e resolução das grades, bem como permite às grades de domínio maior o aninhamento de grades de menor domínio (maior resolução). Esta interação entre as grades permite a transferência de informações de grande escala às escalas menores (grades aninhadas) e vice-versa. As equações governantes do modelo incluem a equação da continuidade para o vapor d’água, para a água de nuvem, para a água de chuva e para as várias formas de gelo. O modelo integra as equações governantes no espaço e no tempo, gerando as previsões do comportamento atmosférico, com inclusão do tratamento das fronteiras. A inicialização do modelo pode ser feita nas formas horizontalmente homogênea e com assimilação de dados (heterogênea). A inicialização pela forma horizontalmente homogenia é feita através de uma sondagem. Assim, no instante inicial, a estratificação definida pela sondagem usada, é válida para todo o domínio horizontal. Já no caso da inicialização heterogênea, o modelo permite a assimilação de dados em pontos de grade, permitindo ainda a assimilação de dados de estações de superfície e de sondagem.

41 Através de uma lista de decisões (namelist - ANEXO B) são definidos todos os parâmetros que se quer aplicar na execução do modelo.

42 CAPÍTULO 6

- RESULTADOS DA RELAÇÃO PRECIPITAÇÃO X DESLIZAMENTO –

Neste capítulo são apresentados resultados das análises da precipitação x deslizamentos na região. Inicialmente, será feita uma caracterização da precipitação, comparando-se registros diários no período de 25 anos (1980 a 2004) do pluviógrafo da Usina Nuclear com a climatologia baseada nos dados da estação da Ilha Guaíba (1972 a 1990). A Figura 6.1 apresenta esta comparação, em que os dados da Usina foram mediados mensalmente nos 25 anos. Nota-se que existe uma correspondência no padrão das duas curvas médias. Entretanto, é possível notar que os valores médios da Eletronuclear são menores que os da estação da Ilha Guaíba no período de dezembro a agosto, enquanto que nos meses de março e maio, em que ocorre uma superestimativa e uma igualdade, respectivamente. Nos meses de setembro a novembro, a precipitação média da Eletronuclear superestima a da estação da Ilha Guaíba. Estes desvios em relação à climatologia da Ilha Guaíba podem ser atribuídos a localização dos pluviômetros e extensão das séries temporais. Por outro lado, os registros da Eletronuclear podem revelar características peculiares, tais como a influência topográfica na precipitação.

43 GRÁFICO COMPARATIVO DA CLIMATOLOGIA DE PRECIPITAÇÃO (mm) DA ESTAÇÃO DA ILHA GUAÍBA (PERÍODO DE 1972 A 1990) COM A DA ELETRONUCLEAR (PERÍODO DE 1980 A 2004)

Climatologia da precipitação da ELETRONUCLEAR Climatologia da precipitação da Ilha Guaíba

300

253,9 250 264,3

229,5 204,9 225,7 200 178,9

157,5 169,8 150

100 109,0 Média da Precipitação (mm) da Precipitação Média

72,9 69,5 50 68,8

0 jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez Figura 6.1 – Comparativo da Climatologia da precipitação (mm) da estação da Ilha Guaíba no período de 1972 a 1990 (linha pontilhada na cor rosa) com a climatologia da Eletronuclear no período de 1980 a 2004 (linha contínua na cor azul).

44 6.1 – Caracterização da precipitação na região baseada em registros de 25 anos de dados diários.

Foi analisada primeiramente a precipitação da região num período de 25 anos (1980 a 2004) a partir dos dados da Eletronuclear. Do ponto de vista geral, é mostrado na Figura 6.2 que os maiores índices de precipitação ocorrem nos meses de verão e os menores índices de precipitação são registrados nos meses de inverno, concordando com a climatologia descrita no capítulo 3. Destacam-se os meses de janeiro, março, fevereiro e dezembro, respectivamente os de maior pluviometria (Tabela 2A do ANEXO A). Na climatologia do capítulo 3, entretanto, março aparece como o quarto mês de maior pluviometria e dezembro o segundo.

Gráficos de inventário de precipitação desses 4 meses de maior pluviometria dos dados da Eletronuclear foram construídos para verificar o comportamento da precipitação ano a ano, bem como o número de dias de chuva (Figura s 6.3 a 6.6 e Tabela 6.1). Note-se que para o mês de dezembro os maiores acumulados são em 2002, 1982, 2000, 1981 e 2001. Para o mês de janeiro, os cinco anos de maior precipitação, em ordem decrescente, são: 1985, 1992, 1981, 2003 e 2000. Já para o mês de fevereiro os anos de maior precipitação foram os de 1996,1986,1994,1991 e 1995. Finalmente, para o mês de março, os registros mostram os anos de 1996, 1986,1994,1991 e 1995 como os anos de maior precipitação . Com relação à quantidade de dias de chuva, o ano de 1982 é o que apresenta maior número de dias (190 dias), enquanto que em 1999 é constatado o menor número de dias de chuva (127 dias). A maior precipitação acumulada anual se deu em 2002, com 2.625,45 mm e a menor foi em 1999, com 1.168,90mm (Tabela 2A do ANEXO A).

Com relação às médias anuais, nota-se uma grande variabilidade interanual na precipitação (Figura 6.7). Os cinco anos de maior média pluviométrica (2002, 1985, 1996, 1988 e 1986) registram valores de aproximadamente 200mm, enquanto os de menor média pluviométrica (1999, 1990, 1983, 2001 e 1987) apresentam valores em torno de 100mm. Aparentemente, não existe uma relação direta destes extremos de precipitação com episódios de El-Niño/La-Niña.

MÉDIA PLUVIOMÊTRICA MENSAL - PERÍODO DE 1980 A 2004 -

300,00

253,72 243,73 250,00 220,29 216,68

196,71 200,00 171,76 163,02 151,20

150,00

109,84

100,00 69,99 66,00 66,68

50,00

0,00 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez meses Figura 6.2: Média pluviométrica mensal do período de 1980 a 2004. Fonte: Eletronuclear.

Inventário da Precipitação para o mês de Dezembro - Período de 1980 a 2004

Acumulado de precipitação Dias de chuva no mês

600 30

500 25

400 20

300 15 Precipitação (mm) Dias de chuva no mês chuva de Dias 200 10

100 5

0 0 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 Figura 6.3: Inventário de precipitação para o mês de dezembro no período de 1980 a 2004. Fonte: Eletronuclear

46 Inventário da Precipitação para o mês de Janeiro - Período de 1980 a 2004

acumulado de precipitação no mês Dias de chuva no mês

700 25

600

500

15 400

300 10 Precipitação (mm) Diasno mês de chuva

200

100

0 0 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004

Figura 6.4: Inventário de precipitação para o mês de janeiro no período de 1980 a 2004. Fonte: Eletronuclear

Inventário da Precipitação para o mês de Fevereiro - Período de 1980 a 2004

Acumulado de precipitação Dias de chuva no mês

700 25

600

500

15 400

300 mês no chuva de Dias 10 Precipitação (mm)

200

100

0 0 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004

Figura 6.5: Inventário de precipitação para o mês de fevereiro no período de 1980 a 2004. Fonte: Eletronuclear

47 Inventário da Precipitação para o mês de Março - Período de 1980 a 2004

Acumulado de precipitação Dias de chuva no mês

600 30

500 25

400 20

300 15 Precipitação (mm) Dias de no mês Diaschuva de 200 10

100 5

0 0 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004

Figura 6.6: Inventário de precipitação para o mês de março no período de 1980 a 2004. Fonte: Eletronuclear

MÉDIA ANUAL DA PRECIPITAÇÃO PERÍODO DE 1980 A 2004 Anos de El-NIÑO (tons alaranjados) Anos de LA-NIÑA (tons azulados) Anos normais (Ton cinza)

250 218,79 212,17 208,61 209,36 200,68 197,83 196,03193,81 200 185,38 175,63 163,50 167,72 163,63 156,53 154,11 150,75 149,13 147,72 138,38 143,97 150 134,92 127,88 126,11

97,41 100

0,00 0 1980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004

Figura 6.7: Média pluviométrica anual do período de 1980 a 2004, onde é mostrado os períodos de El- NIÑO e EL- NIÑA. As tonalidades seguem o padrão de classificação fraca, moderada e forte. Fonte: Eletronuclear

48 6.2 – Análise dos registros de deslizamentos na região.

De acordo com o item 5.3, foram considerados 25 dias com ocorrência de deslizamentos provocados por precipitação. A tabela 6.1, descrita adiante, apresenta as datas dos deslizamentos e o número de ocorrências em cada dia e suas respectivas áreas (bairros). A partir destes 25 dias considerados no período de 1993 a 2002, foram confeccionados gráficos de número dias de ocorrência de deslizamentos em cada ano (Figura 6.8) e do número de dias de ocorrência de deslizamentos em cada mês (Figura 6.9).

A Figura 6.8 mostra a distribuição de numero de ocorrência de deslizamentos no período de 1993 a 2002. Verifica-se que os anos de 1995, 1998 e 1999 não apresentavam registros de deslizamentos. Isto se dá não pelo fato de não ter havido deslizamentos, mas sim porque os valores de precipitação acumulada não satisfazem o critério de filtragem adotada, descrito no item 5.3.

Estudando o gráfico de número de dias de ocorrência de deslizamentos em cada ano (Figura 6.8), verifica-se que o ano de 2000 é o que apresenta maior número de dias registrados pela Defesa Civil Municipal de Angra dos Reis. O gráfico de número de dias de ocorrência de deslizamento em cada mês (Figura 6.9), mostra que dezembro é o mês de maior número de ocorrências (7 dias), seguido pelos meses de fevereiro (6 dias), janeiro (4 dias) e março (3 dias). Nota-se que os meses de verão (dezembro a março) são os que apresentam maior quantidade de dias com deslizamentos. Entretanto, os meses mais chuvosos não necessariamente são os de maior quantidade de dias com deslizamentos, de acordo com a precipitação registrada no pluviômetro da Eletronuclear.

49 DIAS COM OCORRÊNCIA DE DESLIZAMENTOS POR ANO - PERÍODO DE 1993 A 2002 -

8 8

7 7

i 4

2 2 2

1 1 1

0 0 0

0 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Figura 6.8: Número de dias de ocorrências de deslizamentos em cada ano, no período de 1993-2002. Fonte: Prefeitura de Angra dos Reis.

DIAS COM OCORRÊNCIA DE DESLIZAMENTOS POR MÊS - PERÍODO DE 1993 A 2002 -

7 6

5 4

4 3

3 2

2 1 1 1

0 JAN FEV MAR ABR MAI JUN NOV DEZ

Figura 6.9: Número de dias de ocorrências de deslizamentos em cada mês, no período de 1993-2002. Fonte: Prefeitura de Angra dos Reis.

50 Visando identificar os locais mais atingidos por deslizamentos, foi confeccionada a Tabela 6.1, a qual mostra as datas de deslizamentos e a quantidade de registros em cada dia nos respectivos locais (bairros). A codificação dos locais encontra-se na Tabela de Códigos no ANEXO A (Tabela 1A). Nos 25 dias considerados com deslizamentos, encontra-se um total de 156 registros. O dia 03 de janeiro de 2000 é o que apresenta o maior número de registros (31 registros) nos diversos locais (bairros) atingidos. Com base na Tabela 6.1, foi elaborada a Figura 6.10, que apresenta os locais de maior vulnerabilidade à ocorrência de deslizamentos na região de Angra dos Reis. O Morro do Santo Antônio (17 registros) é a que apresenta o maior número de registros de deslizamentos, seguido pelas regiões de Monsuaba (11 registros), Morro do Carmo (10 registros) e Japuíba (08 registros).

51 Tabela 6.1 – Deslizamentos ocorridos no período de 1993 a 2002 na região de Angra dos Reis

OCORRÊNCIA DE DESLIZAMENTOS ANO Período N. ocorrências Locais dos deslizamentos * 26/02/1993 4 23/33(X3) 02/03/1994 6 19/28/51/43/46/153 03/03/1994 9 19(x4)/25(x2)/32(x2)/33 07/03/1994 2 22(x2) 09/06/1994 8 19(x4)/21(x2)/30/33 1995 0 14/02/1996 13 73(x2)/36/131/71/19/22/30/33/72/43 15/02/1996 8 36/06/60/17/20/21/33/34 22/04/1997 1 127 15/11/1997 3 33(x2)/135 1998 0 1999 0 01/01/2000 3 28/33/121 02/01/2000 16 30(x3)/33(x3)/122/36/126/07/19/21/37/144/148 03/01/2000 31 36/127/60(x2)/11(x4)/62/135/136/71(x3)/17/22(x2)/24/26/118/30(x2)/32(x2)/34(x2)/20/37/41/46(x2) 04/01/2000 12 4(x2)/11(x2)/28(x2)/30/34(x2)/45(x2)/46 01/12/2000 9 127/96/71/21/23/33/46(x2)/62 02/12/2000 1 62 17/12/2000 1 33 18/12/2000 1 61 12/04/2001 2 72(x2) 02/02/2002 2 56 /71 30/02/2002 5 58/63(x3)/30 04/02/2002 1 7 30/05/2002 1 24 09/12/2002 5 71/27/25/81/55 10/12/2002 11 60(x3)/70/71/30/33(x2)/73(x2)/46 11/12/2002 1 158 * consultar codigos na tabela de localidades -Anexo A

18 Região de Ocorrência x número de ocorrências

0 Ariró Areal Frade Belém Centro Bonfim Caieira Japuíba Marinas Itanema Bracuhy Bracuhy Gamboa Enseada Camorim Petrobras Volta Fria Volta Monsuaba Lambicada Ponta Leste Nova Angra Jacuacanga Campo Belo Praia do Anil Sapinhatuba Sapinhatuba I Areal/Japuíba MorroAbel do MorroTatu do Parque Belém Morro da Cruz Monte Castelo Sapinhatuba II Praia do Longa Morro do Perez do Morro MorroGlória da Praia da Ribeira Morro da GlóriaI Morro do Carmo do Morro MorroCarioca da Camorim Grande MorroVelhas das Morro da Glória II Praia do Machado Camorim Pequeno Morro da Fortaleza Morro do St. Antônio Encruso da Enseada ParquePalmeiras das Morro do St. Antônio II Morro da Caixa D'água Estr. Angra_Getulândia Figura 6.10 – Regiões de ocorrência de deslizamentos e seus quantitativos. Fonte: Prefeitura do Município de Angra dos Reis – Secretaria de Defesa Civil.

6.3 - Análise da relação precipitação x deslizamentos.

Dois são os tipos de análises usadas buscando relacionar precipitação a deslizamentos. Primeiramente é feita a análise da relação através de gráficos de distribuição temporal da precipitação com e sem deslizamentos. Uma segunda análise é feita através de gráficos de envoltórias, onde são conjugados os valores acumulados de precipitação em 24 horas juntamente com a precipitação acumulada no(s) dia(s) anteriore(s).

Os acumulados de precipitação sem deslizamentos são representados nos gráficos por losangos (cor azul), enquanto os de precipitação acumulada com deslizamentos estão representados por pontos em cruz (cor rosa).

Procurando uma melhor visualização e análise, foi introduzida nos gráficos de distribuição de 2 a 6 dias, uma linha horizontal na posição que melhor representa a separação dos dados de precipitação com e sem deslizamentos. Para os gráficos de envoltórias procurou-se ajustar uma linha de tendência, calculada pelo método dos mínimos quadrados. Diversos tipos de curvas foram traçadas, mas a que melhor caracterizou a separação dos dados de precipitação com e sem deslizamentos foi a curva do tipo exponencial.

53 De acordo com TATIZANA et al. (1987 a, b), somente foram considerados como deslizamentos aqueles eventos que estão associados aos seguintes acumulados de precipitação: 100mm em 1 dia ou 150mm em 2 dias ou 200mm em 3 dias consecutivos. Daqui a diante será denominado “Critério T” o conjunto de acumulados de precipitação acima descrito.

Inicialmente foi testado o Critério T para a região de estudo. Analisando os resultados, verificou-se a necessidade de se testar outros critérios com a finalidade de se estabelecer uma adequada relação entre precipitação e deslizamentos em Angra dos Reis. A tabela 6.2 apresenta os novos critérios propostos.

Tabela 6.2 - Critérios de precipitação propostos.

CRITÉRIO PRECIPITAÇÃO PRECIPITAÇÃO PRECIPITAÇÃO (mm) (mm) (mm) 1 DIA 2 DIAS 3 DIAS A 50 60 100 B 50 75 120 C 75 120 150 T 100 150 200

Nota-se que a distribuição temporal da precipitação apresenta uma interrupção entre os meses de maio a junho de 1999, em decorrência da ausência de dados neste período. Uma característica marcante nos gráficos de distribuição temporal em cada critério é a presença do ciclo sazonal na distribuição da precipitação e deslizamentos. Um exemplo desta sazonalidade está representado na Figura 6.13, a qual evidencia o ciclo de precipitação com máximos no período de verão e mínimos no período de inverno. Este fato vem confirmar o demonstrativo das médias mensais de precipitação (Figura 6.2), discutida no início deste capítulo, onde os períodos de maior e menor precipitação são representados pelos meses de janeiro e julho, respectivamente.

- Critério “T”

De acordo com as limitações impostas pelo critério (Tabela 6.2) foram classificados 11datas com registros de deslizamentos no período de 10 anos de dados para região de Angra dos Reis. A distribuição temporal da precipitação sem e com a ocorrência de deslizamentos (Figuras 6.11 a 6.14) apresenta para o acumulado de 2

54 dias, um limiar de precipitação próximo a 150 mm para que ocorra deslizamentos. Já para o acumulado de 3 dias esse limiar se aproxima de 180 mm, enquanto também aumenta o número de pontos de precipitação, sem ocorrência de deslizamentos, acima deste valor. A partir do acumulado de 4dias não se faz mais possível uma delimitação sustentável entre registros de precipitação com e sem deslizamentos.

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 2 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "T"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

300,0

250,0

200,0

limite 150,0

100,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02 Figura 6.11 – Distribuição da precipitação acumulada de 2 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 3 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "T"

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

350,0

300,0

250,0

200,0 limite

150,0

100,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm)

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02 Figura 6.12 – Distribuição da precipitação acumulada de 3 dias (mm).

55 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 4 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "T"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0

100,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm)

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.13 – Distribuição da precipitação acumulada de 4 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 5 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "T"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0

100,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.14 – Distribuição da precipitação acumulada de 5 dias (mm).

Para as envoltórias (Figuras 6.15 a 6.18) tem-se que a de 2 dias é a que melhor representa a distribuição dos registros de precipitação com e sem

56 deslizamentos. A partir daí as envoltórias mostram a cada dia um número maior de pontos de precipitação acima da curva exponencial, não possibilitando um vínculo comparativo confiável.

ENVOLTÓRIA DE 1 DIA - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "T"

precipitação deslizamentos Expon. (deslizamentos)

250,0

-0,0184x ) y = 184,94e R2 = 0,2425 200,0

150,0

100,0

50,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 24 HORAS (mm

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 1 DIA (mm) Figura 6.15 – Envoltória de precipitação acumulada de 1 dia antecedente com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

ENVOLTÓRIA DE 2 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "T"

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS Expon. (DESLIZAMENTOS)

250,0 )

y = 263,88e-0,0151x 200,0 R2 = 0,4286

150,0

100,0

50,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 24 HORAS (mm HORAS 24 DE ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 2 DIAS (mm) Figura 6.16 – Envoltória de precipitação acumulada de 2 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

ENVOLTÓRIA DE 3 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "T"

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS Expon. (DESLIZAMENTOS)

300,0

) y = 277,47e-0,0141x 2 250,0 R = 0,5403

200,0

150,0

100,0

50,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 24 HORAS(mm

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 3 DIAS (mm)

Figura 6.17 – Envoltória de precipitação acumulada de 3 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

ENVOLTÓRIA DE 4 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 CRITÉRIO "T"

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS Expon. (DESLIZAMENTOS)

300,0

-0,0141x

) y = 279,93e 2 250,0 R = 0,5404

200,0

150,0

100,0

50,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 24 HORAS (mm HORAS 24 DE ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 4 DIAS (mm)

Figura 6.18 – Envoltória de precipitação acumulada de 4 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

58 A análise dos gráficos de distribuição temporal da precipitação acumulada e as envoltórias deste critério mostram, por exemplo, que se tivermos um acumulado de precipitação em dois dias de 40 mm, é preciso um acumulado de precipitação em 24 horas de aproximadamente 170mm para que possam ocorrer deslizamentos. Este valor de 170 mm é bastante elevado para vigorar como o valor inicial necessário para se obter a indicação da possibilidade de ocorrência de deslizamentos na região em estudo. Devido ao exposto este critério não apresenta bons resultados para a região de Angra dos Reis, talvez isto se deva à limitação elevada da precipitação acumulada para 1, 2 e 3 dias.

- Critério “A”

Obedecidos, os limites determinados pelo critério (Tabela 6.2), foram classificadas 164 datas com registros de deslizamentos no período de 10 anos de dados para região de Angra dos Reis. Os gráficos de distribuição temporal da precipitação não apresentam uma boa relação precipitação deslizamento. Procurou-se traçar um limiar de separação entre a precipitação sem deslizamento e a com registros de deslizamento, mas não houve êxito. As Figuras 6.19 e 6.20, mostram a quantidade de registros com precipitação elevada sem ocorrência de deslizamentos, enquanto registros com baixíssimos valores de precipitação com ocorrência de deslizamentos.

O mesmo aconteceu para as envoltórias (Figuras 6.21 e 6.22), onde só foi possível traçar uma linha de tendência a partir da envoltória de 2 dias. Apesar do traçado da linha do tipo polinomial, a representação de uma separação harmoniosa dos registros de precipitação com deslizamento dos sem deslizamentos não se fez presente.

59 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 3 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "A"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

400

350

300

250

200

150

Limite

PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) 100

0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02 Figura 6.19 – Distribuição da precipitação acumulada de 3 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 5 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "A"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

400

350

300

250

200

150

100 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.20 – Distribuição da precipitação acumulada de 5 dias (mm).

60 ENVOLTÓRIA DE 2 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002- CRITÉRIO "A"

precipitação deslizamento

250,0 )

200,0

150,0

100,0

50,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 24 HORAS (mm HORAS 24 DE ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 1 DIA (mm)

Figura 6.21 – Envoltória de precipitação acumulada de 2 dia antecedente com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

ENVOLTÓRIA DE 4 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002- CRITÉRIO "A"

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTO Polinômio (DESLIZAMENTO)

300,0

y = 0,0021x2 - 0,7541x + 80,796 R2 = 0,3543 250,0

200,0

150,0

100,0 PRECIPITAÇÃO DE 24 HORAS (mm)

50,0

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 4 DIAS (mm)

Figura 6.22 – Envoltória de precipitação acumulada de 4 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

61 - Critério “B”

Foram classificados por este critério 75 datas com registros de deslizamentos na região de Angra dos Reis.

Este critério também não apresentou um bom resultado. Os gráficos de distribuição temporal da precipitação mostram um resultado bastante desordenado das precipitações. Muitos são os registros de deslizamentos com valores zerados de precipitação, enquanto valores de precipitação intensa não apresentam registros de deslizamentos (Figuras 6.23 e 6.24). O mesmo acontece com as envoltórias, onde só foi possível traçar a linha de tendência do tipo polinomial de grau 2, a qual não consegue limitar as duas precipitações. (Figuras 6.25 e 6.26).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 3 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "B"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS 400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0 LIMITE

100,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.23 – Distribuição da precipitação acumulada de 3 dias (mm).

62 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 5 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "B"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0

100,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02 Figura 6.24 – Distribuição da precipitação acumulada de 5 dias (mm).

ENVOLTÓRIA DE 2 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "B" PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS Polinômio (DESLIZAMENTOS)

300,0

y = 0,0015x2 - 0,6731x + 84,815 R2 = 0,3208 ) 250,0

200,0

150,0

100,0

50,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 24 HORAS (mm HORAS 24 DE ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 2 DIAS (mm)

Figura 6.25 – Envoltória de precipitação acumulada de 2 dia antecedente com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

63 ENVOLTÓRIA DE 4 DIAS - PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "B" PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS Polinômio (DESLIZAMENTOS)

300,0 ) 250,0

200,0

150,0

100,0

50,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 24 HORAS (mm

0,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 4 DIAS (mm) Figura 6.26 – Envoltória de precipitação acumulada de 4 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

- Critério “C”.

De acordo com as limitações impostas pelo critério (Tabela 6.2) foram classificados 25 datas com registros de deslizamentos no período de 10 anos de dados para região de Angra dos Reis. As Figuras de 6.27 a 6.40 apresentam a distribuição temporal da precipitação sem a ocorrência de deslizamentos e com deslizamentos.

Nota-se que, em geral, os dias com deslizamentos estão associados a valores mais elevados de precipitação. Na Figura 6.28, os valores acumulados de 3 dias, mostram que existe um limiar de precipitação de aproximadamente 120mm, a partir do qual os deslizamentos são mais freqüentes. Evidentemente, existem registros de deslizamentos abaixo deste limiar, bem como registros sem deslizamentos acima do mesmo. Isto ocorre devido à influência de diversos fatores, tais como constituição, declividade e ocupação do terreno.

Nas demais Figuras, nota-se que existe um limiar aproximado de precipitação, principalmente até acumulados de 4 dias. A partir do gráfico de distribuição do acumulado de 5 dias os registros começam a entrar em desordem, não permitindo mais o relacionamento da precipitação com os deslizamentos na região.

64 Finalizada a análise dos gráficos de distribuição do acumulado de precipitação com e sem deslizamentos, verificou-se que os gráficos que melhor representam uma divisão com e sem deslizamentos foram os acumulados de 2 dias e o de 3 dias (Figuras 6.27 e 6.28). Entretanto, isto ainda não é suficiente para sugerir quando um deslizamento poderá ocorrer, pois o limiar de precipitação ainda não se apresenta bem definido. Em função desses argumentos, optou-se pela construção de gráficos de envoltórias, os quais nos possibilitam outra forma de interpretação da precipitação e sua relação com a ocorrência de deslizamentos, vindo a facilitar o encontro de um melhor período de acumulado de precipitação que venha atender a este estudo.

Conjugando dados de precipitação acumulada até o dia antecedente (eixo x) e precipitação acumulada do dia (eixo y), procurou-se ajustar através do traçado de uma linha de tendência, calculada pelo método dos mínimos quadrados, um limiar entre a precipitação sem deslizamento e a precipitação com ocorrência de deslizamento. Dentre todos os tipos de linhas de tendência testados, o que melhor se ajustou foi o tipo exponencial representado pela seguinte equação:

-0,0141(P2D) PAc24h = 158,22e (1)

onde : PAc24h = Precipitação acumulada-crítica de 24 horas para indução de deslizamentos (mm). P2D = Precipitação acumulada de 2 dias anteriores ao deslizamento (mm).

O coeficiente de ajuste da curva (R2) para esse acumulado de 2 dias é igual a:

R2 = 0,456 (2)

O coeficiente de determinação da curva exponencial (R2) corresponde ao quadrado do coeficiente de correlação, o que aponta uma melhor medição da qualidade do ajuste da curva exponencial. O valor do R2 indica o percentual da variação dos valores de precipitação de 24 horas em relação a variação da precipitação acumulada nos dois dias anteriores. Portanto quanto mais próximo de 1 o valor de R2 melhor o ajuste da curva. A análise da equação (1), calculada para a envoltória de 2 dias, mostra que acumulados diários de precipitação a partir de 75 mm, podem ocasionar riscos de deslizamentos na região em estudo.

65 Em todas as Figuras, foi traçada uma reta horizontal de encontro à curva exponencial, a qual vem representar um valor diário de precipitação de 75mm. Este valor indica um limite que, a partir do qual, estará na iminência da ocorrência de deslizamentos. Isto significa, por exemplo, que mesmo que o acumulado de precipitação em dias anteriores seja nulo, a ocorrência de uma precipitação acima de 75mm no dia, seria suficiente para causar deslizamentos. As envoltórias construídas para este critério mostram, no seu conjunto, uma melhor definição da precipitação com e sem deslizamentos.

Uma análise geral das Figuras 6.41 a 6.54 permite verificar que acumulados de precipitação de até 5 dias expressam razoavelmente bem a divisão dos eventos de deslizamentos. É verificado que dados sem deslizamentos (pontos azuis) acima da curva exponencial, destacados por circunferências, são registros originalmente com algum indício de deslizamento, porém não foram considerados como tal conforme a metodologia utilizada para a classificação de deslizamentos (ver Tabela 5.1 e discussão no capítulo 5). Já os dados destacados com um quadrado são aqueles que, apesar de possuírem registros de deslizamentos, foram posteriormente rejeitados pela aplicação do Critério C (ver discussão no capítulo 5). Isto significa que, caso o Critério C seja modificado, existe a possibilidade de que os dados destacados por quadrado sejam efetivamente considerados como ocorrência de deslizamentos. Neste último caso, a curva exponencial seria ainda melhor representativa da separação entre episódios de chuva com e sem deslizamentos. Ainda com relação aos acumulados de precipitação de até 5 dias, é notável que o acumulado de 2 dias é o que melhor representa á relação precipitação x deslizamentos pela curva exponencial. Isto é um resultado extremamente importante, pois esta escala de tempo está incluída no intervalo de previsibilidade dos atuais modelos atmosféricos utilizados nos centros de previsão de tempo em escala regional.

A partir de acumulado de precipitação de 5 dias (Figuras 6.45 a 6.54), a relação precipitação x deslizamento se torna gradativamente mais desordenada, não permitindo uma relação de causa e efeito, principalmente depois do acumulado de 10 dias.

66 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 2 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS 400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0 limite 120

PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.27 – Distribuição da precipitação acumulada de 2 dia (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 3 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

limite 150,0

PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.28 - Distribuição da precipitação acumulada de 3 dias (mm).

67 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 4 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0 limite 180

150,0 PRECIPITAÇÃO (mm)

100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.29 – Distribuição da precipitação acumulada de 4 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 5 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

400,0

350,0

300,0

250,0

limite 210 200,0

150,0

PRECIPITAÇÃO ACUMULADA(mm) 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.30 - Distribuição da precipitação acumulada de 5 dias (mm).

68 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 6 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

400,0

350,0

300,0

250,0 140

200,0

150,0

PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.31 – Distribuição da precipitação acumulada de 6 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 7 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS 400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0

PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.32 - Distribuição da precipitação acumulada de 7 dias (mm).

69 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 8 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

450,0

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.33 – Distribuição da precipitação acumulada de 8 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 9 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

450,0

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.34 - Distribuição da precipitação acumulada de 9 dias (mm).

70 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 10 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTOS

450,0

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.35 – Distribuição da precipitação acumulada de 10 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 11 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTO

450,0

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

150,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO 100,0

50,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.36 - Distribuição da precipitação acumulada de 11 dias (mm).

71 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 16 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTO

600,0

500,0

400,0

300,0

200,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

100,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.37 – Distribuição da precipitação acumulada de 16 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 21 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTO

600,0

500,0

400,0

300,0

200,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO

100,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.38 - Distribuição da precipitação acumulada de 21 dias (mm).

72 GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 26 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"- PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTO 700,0

600,0

500,0

400,0

300,0

200,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm)

100,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.39 – Distribuição da precipitação acumulada de 26 dias (mm).

GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO ACUMULADA DE 31 DIAS -PERÍODO DE 1993 A 2002 - CRITÉRIO "C"-

PRECIPITAÇÃO DESLIZAMENTO

900,0

800,0

700,0

600,0

500,0

400,0

300,0 PRECIPITAÇÃO ACUMULADA (mm) ACUMULADA PRECIPITAÇÃO 200,0

100,0

0,0 jan/93 jul/93 jan/94 jul/94 jan/95 jul/95 jan/96 jul/96 jan/97 jul/97 jan/98 jul/98 jan/99 jul/99 jan/00 jul/00 jan/01 jul/01 jan/02 jul/02

Figura 6.40 - Distribuição da precipitação acumulada de 31 dias (mm).

Figura 6.41 – Envoltória de deslizamento para um acumulado de precipitação de 1 dia antecedente com a precipitação acumulada de 24 horas. Os pontos destacados por circunferências, são registros originalmente com algum indício de deslizamento, porém não foram considerados pela metodologia utilizada para a classificação de deslizamentos. Já os pontos destacados com um quadrado, apesar de possuírem registros de deslizamentos, foram posteriormente rejeitados pela aplicação do Critério C.

Figura 6.42 – Envoltória, como na Figura 6.49, porém para uma precipitação acumulada de 2 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.43 – Envoltória, como na Figura 6.49, porém para uma precipitação acumulada de 3 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.44 - Envoltória, como na Figura 6.49, porém para uma precipitação acumulada de 4 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.45 – Envoltória, como na Figura 6.49, porém para uma precipitação acumulada de 5 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.46 – Envoltória para uma precipitação acumulada de 6 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.47 – Envoltória para uma precipitação acumulada de 7 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.48 - Envoltória para uma precipitação acumulada de 8 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.49 – Envoltória para uma precipitação acumulada de 9 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.50 - Envoltória para uma precipitação acumulada de 10 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.51 – Envoltória para uma precipitação acumulada de 15 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.52 – Envoltória para uma precipitação acumulada de 20 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.53 – Envoltória para uma precipitação acumulada de 25 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

Figura 6.54 – Envoltória para uma precipitação acumulada de 30 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas (mm).

80 Procurando conjugar a previsão de 24 horas da precipitação ao acumulado de precipitação de 24 horas, necessário para o desencadeamento de deslizamentos na região de Angra dos Reis, é estabelecido um coeficiente, adimensional, expressando esta relação, semelhante ao Coeficiente de Precipitação Crítica (CPC) estabelecido por TATIZANA et al.(1987 a, b) e ao Coeficiente de Precipitação estabelecido por Ide (2005). A partir daí tem-se:

(3) onde: CPD = Coeficiente de Precipitação para Deslizamentos

Pprev24h = Previsão da precipitação para 24 horas

PAc24h = Precipitação acumulada-crítica de 24 horas para indução de deslizamentos, calculada através da equação (1).

Portanto, a partir do cálculo da equação 3 é possível relacionar o Coeficiente de Precipitação para Deslizamentos e a ocorrência destes no município de Angra dos Reis, conforme é mostrado na Tabela 6.3, abaixo.

Tabela 6.3 – Relação do Coeficiente de Precipitação para Deslizamentos (CPD) com o número de ocorrência de deslizamentos

Coef. de Precipitação para Deslizamentos Relação de Ocorrência de Deslizamentos

Valores de CPD << 1 baixa

Valores de CPD próximos a 1 Provável

Valores de CPD > 1 Alta

81 CAPÍTULO 7

- UM ESTUDO DE CASO UTILIZANDO O MODELO RAMS -

O capítulo anterior explorou a relação precipitação x deslizamentos do ponto de vista observacional. No presente capítulo, é feito um estudo de caso para a região, utilizando a modelagem numérica, procurando mostrar o quanto a utilização de um modelo atmosférico pode auxiliar na previsão de ocorrência de deslizamentos induzidos pela precipitação, quando conjugado com o método de envoltórias apresentado no capítulo 6. Para este estudo foi utilizado o modelo atmosférico RAMS, podendo ser utilizado qualquer outro modelo de previsão atmosférica de mesoescala. Nos dias 8 e 9 de dezembro de 2002, uma frente fria atingiu a região do Município de Angra dos Reis, provocando grande volume de precipitação, ocasionando episódios de deslizamentos em diversas localidades. Nesta ocasião, de acordo com os vários tipos de informações colhidas (jornais, depoimentos pessoais, órgãos oficiais da prefeitura), ocorreram deslizamentos de grande porte, alguns com registros de perdas de vidas. Na época a prefeitura divulgou um balanço de mais de 745 desabrigados, aproximadamente 54 mortes e 100 casas destruídas. De acordo com a GEORIO (relatório GEO RIO/DEP n˚ 16/2003), responsável pela avaliação das áreas mais atingidas e as que se encontravam à época em estado de risco, foram levantados e analisados os seguintes locais de deslizamentos, descriminando os seus tipos e os prejuízos causados: (a) Bairro Belém - uma ruptura da crista do talude de corte de uma saibreira desativada ocasionou um deslizamento que atingiu 8 casas que se encontravam construídas na base do talude, ocorrendo registros de vítimas fatais; (b) Travessa Josué - os deslizamentos se caracterizaram como corrida de detritos atingindo várias casas construídas no interior da drenagem; (c) Avenida Bom Jesus - o deslizamento translacional no talude a montante da via, derrubou uma casa transpondo o logradouro, vindo a atingir outras 3 casas, com perdas de vidas; (d) Morro das Velhas - os deslizamentos translacionais atingiram várias casas construídas na base da encosta, junto à rodovia; (e) Bairro do Campo Belo - os deslizamentos de solo e blocos através da rede de drenagem, configurou deslizamento tipo corrida de massa. Este material destruiu um trecho da via férrea Angra dos Reis-Lídice;

82 (f) Bairro de Sapinhatuba – área caracterizada como um típico depósito de tálus, onde se encontra um movimento de rastejo, se intensificou nesta ocasião, causando danos estruturais em diversas residências. (g) Bairro Marinas - ocorreram deslizamentos dos tipos translacional e rastejo ocasionando destruição de 3 residências e danificando outras 5; (h) Bairro Areal – ocorreu deslizamento do tipo corrida de massa originário de área próxima ao cume da serra da Japuíba (Figura 7.1), com extenso deslizamento translacional, que se encaixou no talvegue a jusante e mobilizou blocos e árvores de grande porte fixados em solo de pouca espessura. Tudo indica que o primeiro obstáculo a este movimento se deu no leito da estrada de ferro Angra dos Reis- Lídice, o qual foi o responsável pelo agravamento dos danos na região, onde as residências que se encontravam às margens do riacho foram destruídas e soterradas, ocasionando muitas perdas de vidas e diversas famílias desabrigadas.

(a) (b)

(c) (d) Figura 7.1 – Vista geral da corrida de massa no bairro de Areal (a, b, c). Trabalhos de resgate das vítimas (d) Fonte: Relatório GEORIO, Pref. do Município de Angra dos Reis, Jornal Diário do Vale.

83 O quadro sinótico do mês de dezembro de 2002, de acordo com o Climanálise, aponta os seguintes aspectos: anomalia positiva de temperatura da superfície do mar (TSM) no litoral sudeste; desvio da precipitação de aproximadamente 100mm acima da média climatológica; atuação de vórtices ciclônicos de altos níveis na região Sudeste e a formação de duas Zonas de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), sendo a primeira entre os dias 10 a 16 de dezembro e a segunda entre os dias 27 a 7 de janeiro (ver Tabela 3A no ANEXO A). Seis sistemas frontais atingiram o Brasil neste mês de dezembro (ver Tabela 4A no Anexo A), cinco dos quais atingiram o Rio de Janeiro. O primeiro sistema atingiu o Rio de Janeiro no dia 4 e o segundo no dia 8. Este segundo sistema chegou no norte fluminense no dia 9. No dia 10 este ondulou, atingindo o nordeste de São Paulo no dia 14, permanecendo estacionário até o dia 16. Este último aspecto deu origem ao primeiro período de ZCAS (10 -16 de dezembro). A Figura 7.2 mostra as cartas sinóticas nos dia 8 e 9 de dezembro às 12Z, onde é visto o posicionamento do segundo sistema.

Figura 7.2 - Cartas sinóticas das 12Z dos dias (a) 8 e (b) 9 de dezembro de 2002.

Após este breve relato do quadro sinótico do mês de dezembro é feito, a seguir, um estudo de caso para os dias 8 e 9 daquele mês.

84 Para este estudo de caso foram analisados as imagens de satélite GOES 8 no infravermelho, as descargas elétricas, os resultados gerados pelo modelo Atmosférico RAMS e as distribuições espaciais dos dados observados da rede de pluviômetros da Bacia do Paraíba do Sul (FURNAS), da Usina Nuclear de Angra dos Reis (Eletronuclear) e do pluviômetro São Bento pertencente a Prefeitura do M. Angra dos Reis (ver mapa com a localização dos pluviômetros no ANEXO B -2B). Vários deslizamentos ocorreram ao longo da estrada Rio-Santos e em vários bairros da região, com destaque para o deslizamento do Bairro de Areal, onde por volta das 4HL do dia 9 houve uma corrida de detritos que ocasionou desabamentos e soterramentos de residências. É importante notar que este registro ocorreu poucas horas após o máximo de precipitação destacado, como será discutido a diante, na Figura 7.8. Nestes dois dias de chuvas na região foram levantados 44 pontos de riscos de desabamento, além de riscos de alagamentos devido ao transbordamento dos Rios Mambucaba e Japuíba (Prefeitura do Município de Angra dos Reis; jornal Folha de S. P (ed. 30/01/2003, pág. C4); jornal Diário do Vale (ed. 10/12/2002); Jornal do Brasil (ed. 10/12/2002); site: http://www.dartmouth.edu/~floods/Archives); Jornal O Globo (ed. 24/12/2002). As imagens de satélite nas Figuras 7.3 a 7.7, apresentam a variação horária da nebulosidade na região sudeste nos dias 8 e 9. Juntamente com as imagens de satélite, registros horários de descargas elétricas também são mostrados, a fim de evidenciar tempestades de caráter convectivo. As primeiras imagens do dia 8 mostram nebulosidade intensa na região de Angra dos Reis. Um aspecto interessante na região neste dia é um aumento significativo de nebulosidade, acompanhado de descargas elétricas entre 17Z e 18Z. Após este horário e até o dia seguinte, as imagens de satélite não apresentam nebulosidade intensa (cor azul) na região de Angra dos Reis. Também não são mais registradas descargas elétricas, indicando a ausência de tempestade convectiva.

85 20021208 03:45Z 20021208 04:45Z 20021208 05:45Z 20021208 06:45Z

(a) (b) (c) (d)

08120204Z 08120205Z 08120206Z 08120207Z

(a’) (b’) (c’) (d’) Figura 7.3 – Imagens de satélite no infravermelho Góes 8 de alta resolução e imagens de descargas elétricas no dia 8 das 3:45Z às 7:00Z (a’, b’, c’, d’). As regiões nas tonalidades gradual de azul e vermelho informam a altura do topo da nuvem. A tonalidade de azul menos intenso representa nuvens com um topo mais baixo, enquanto a de tonalidade mais intensa de vermelho representa as nuvens de topo mais alto (a, b, c, d).

20021208 14:45Z 20021208 15:45Z 20021208 16:45Z 20021208 17:45Z

(a) (b) (c) (d)

08120215Z 08120216Z 08120217Z 08120218Z

(a’) (b’) (c’) (d’)

Figura 7.4 - Imagens de satélite no infravermelho Góes 8 de alta resolução e imagens de descargas elétricas no dia 8 das 14:45Z às 18:00Z (a’, b’, c’, d’). As regiões nas tonalidades gradual de azul vermelho informam a altura do topo da nuvem. A tonalidade de azul menos intenso representa nuvens com topo mais baixo, enquanto a de tonalidade mais intensa de vermelho representa as nuvens de topo mais alto (a, b, c, d).

20021208 19:45Z 20021208 20:45Z 20021208 21:45Z 20021208 22:45Z

(a) (b) (c) (d)

08120220Z 08120221Z 08120222Z 08120223Z

(a’) (b’) (c’) (d’)

Figura 7.5 - - Imagens de satélite no infravermelho Góes 8 de alta resolução e imagens de descargas elétricas no dia 8 das 19:45Z às 23:00Z (a’, b’, c’, d’). As regiões nas tonalidades gradual de azul e vermelho informam a altura do topo da nuvem. A tonalidade de azul menos intenso representa nuvens com topo mais baixo, enquanto a de tonalidade mais intensa de vermelho representa as nuvens de topo mais alto (a, b, c, d).

20021209 01:45Z 20021209 02:45Z 20021209 03:45Z 20021209 04:45Z

(a) (b) (c) (d)

09120202Z 09120203Z 09120204Z 09120205Z

(a’) (b’) (c’) (d’)

Figura 7.6 - Imagens de satélite no infravermelho Góes 8 de alta resolução e imagens de descargas elétricas no dia 9 das 1:45Z às 5:00Z (a’, b’, c’, d’). As regiões nas tonalidades gradual de azul e vermelho informam a altura do topo da nuvem. A tonalidade de azul menos intenso representa nuvens com topo mais baixo, enquanto a de tonalidade mais intensa de vermelho representa as nuvens de topo mais alto (a, b, c, d)

2002120905:45Z 2002120906:45Z 2002120907:45Z

(a’) (b’) (c’)

09120206Z 09120207Z 09120208Z

(a’) (b’) (c’)

Figura 7.7 - Imagens de satélite no infravermelho Góes 8 de alta resolução e imagens de descargas elétricas no dia 9 das 5:45Z às 8:00Z (a’, b’, c’, d’). As regiões nas tonalidades gradual de azul e vermelho informam a altura do topo da nuvem. A tonalidade de azul menos intenso representa nuvens com topo mais baixo, enquanto a de tonalidade mais intensa de vermelho representa as nuvens de topo mais altos(a,b,c,d).

90 A seguir, será apresentada a evolução temporal da precipitação referente ao pluviógrafo da Eletronuclear. É preciso informar que a região de Angra dos Reis nesse período se encontra no regime de horário de verão, ou seja, o tempo cronológico é adiantado em uma hora, implicando assim na diferença de 2 horas entre o horário local (HL) e o horário de Greenwich (UTC). O acumulado de 24 horas de precipitação é feito através do somatório da precipitação do dia anterior, a partir de um determinado horário, num ciclo de 24 horas. A Figura 7.8 apresenta a variação horária da precipitação registrada no pluviógrafo da Usina nos dias 8 e 9. Nota-se o início da precipitação às 16HL do dia 8, com breve interrupção por volta das 19HL, e retomando após 20HL até às 24HL do dia 9. Na realidade, a precipitação continua no dia 10, porém não é mostrada na Figura por não ser objeto de estudo na simulação com o modelo RAMS. É visto uma grande variação na intensidade da precipitação, com valor máximo de 28,3mm às 24HL do dia 8.

Precipitação horária - dias 8 e 9/dezembro/2002

Precipitação horária

30 24HL

25 12HL 8HL

20 16HL 17HL

3HL 15 5HL 20HL

10 precipitação horária (mm)

0 8/12/100 8/12/200 8/12/300 8/12/400 8/12/500 8/12/600 8/12/700 8/12/800 8/12/900 9/12/100 9/12/200 9/12/300 9/12/400 9/12/500 9/12/600 9/12/700 9/12/800 9/12/900 7/12/1000 7/12/1100 7/12/1200 7/12/1300 7/12/1400 7/12/1500 7/12/1600 7/12/1700 7/12/1800 7/12/1900 7/12/2000 7/12/2100 7/12/2200 7/12/2300 7/12/2400 8/12/1000 8/12/1100 8/12/1200 8/12/1300 8/12/1400 8/12/1500 8/12/1600 8/12/1700 8/12/1800 8/12/1900 8/12/2000 8/12/2100 8/12/2200 8/12/2300 8/12/2400 9/12/1000 9/12/1100 9/12/1200 9/12/1300 9/12/1400 9/12/1500 9/12/1600 9/12/1700 9/12/1800 9/12/1900 9/12/2000 9/12/2100 9/12/2200 9/12/2300 9/12/2400 acumulado referente ao dia 8 acumulado referente ao dia 9 data/hora Figura 7.8 – Precipitação Horária nos dia 8 e 9/dezembro/2002. Horário local de verão. Fonte: Eletronuclear.

91 Para verificar como o modelo RAMS responderia a este estudo, alguns testes de sensibilidade foram realizados com a configuração de uma única grade. A seguir, optou-se por uma configuração de 4 grades, sendo 3 delas aninhadas sucessivamente com seus centros no Rio de Janeiro (Tabela 7.9). Detalhes das configurações físicas do RAMS (namelist) se encontram no Anexo B.

Tabela 7.1 – Especificação das grades do Modelo.

GRADE Dx=Dy DOMÍNIO

(km)

1 48 51 pontos nas direções x e y

2 12 50 pontos nas direções x e y

3 3 50 pontos nas direções x e y

4 1 50 pontos nas direções x e y

Uma visão dos domínios das grades utilizadas pode ser vista na Figura 7.9.

Figura 7.9 – Domínios do Modelo Atmosférico RAMS

92 Nesta simulação, é analisada a distribuição espacial e temporal da precipitação e vento próximo à superfície. Para a precipitação, serão considerados valores acumulados em 24 horas. Neste caso, a precipitação do dia 8, por exemplo, refere-se a precipitação acumulada entre 12Z do dia 7 a 12Z do dia 8. Analisando a precipitação produzida pelo modelo nos dias 8 e 9 às 12Z (Figuras 7.10 e 7.11), datas que ocorreram os deslizamentos de maior grau de danos à população, verifica-se que : (a) a grade G1 mostra, no dia 8 (Figura 7.10a), um núcleo de precipitação mais intensa na faixa litorânea sul do Estado da Bahia. Precipitação menos intensa pode ser observada no Estado do Rio de Janeiro (a oeste e centro) e litoral de Santa Catarina. No dia 9 (Figura 7.11a) a precipitação no litoral sul da Bahia se intensifica. Com relação ao Rio de Janeiro, ocorre diminuição da precipitação no centro do Estado. (b) a grade G2 mostra no dia 8 (Figura 7.10b), mais detalhadamente a precipitação a oeste do estado, mais precisamente no Município de Angra dos Reis e na fronteira dos dois estados. No dia 9 (Figura 7.11b) estes núcleos se intensificam, com a precipitação ultrapassando a 26mm. É bom lembrar que no dia anterior ela variou de 17 a 21mm nesta região. (c) um detalhamento maior da precipitação pode ser visto na grade G3, apresentando valores mais expressivos de precipitação ao longo da divisa SP/RJ. No dia 9 (Figura 7.11c), o campo de precipitação na divisa dos estados passa a ocupar uma área maior, atingindo todo o Município de Angra dos Reis. É importante ressaltar que este acumulado de precipitação envolve os episódios de deslizamentos, destacados no início deste capítulo. (d) a grade G4 para o dia 8 (Figura 7.10d), detalha melhor a Baía da Ilha Grande e apresenta núcleos intensificados de precipitação em todo o interior do Município de Angra dos Reis, mais precisamente na área norte, e a norte e sul da ilha Grande. No dia 9 (Figura 7.11d) a precipitação apresenta um caráter mais abrangente, com valores intensos (acima de 40mm) na parte norte do Município.

(a) (b) (c) (d) . Figura 7.10 – Precipitação (mm) simulada pelo Modelo RAMS referente ao dia 8 (acumulada das 12Z do dia 7 até 12Z do dia 8) nas grades (a) G1, (b) G2, (c) G3 e (d) G4.

(a) (b) (c) (d) . Figura 7.11 – Precipitação (mm) simulada pelo Modelo RAMS referente ao dia 9 (acumulada das 12Z do dia 8 até 12Z do dia 9) nas grades (a) G1, (b) G2, (c) G3 e (d) G4.

94 a) Precipitação RAMS na grade G3 x Precipitação Observada.

A precipitação observada considera pluviômetros da rede de FURNAS (30 unidades), Eletronuclear (1 unidade) e da Prefeitura de Angra dos Reis (1 unidade). A localização da Usina Nuclear, onde é encontrado o pluviógrafo da Eletronuclear, está demarcada por uma circunferência rosa, enquanto o centro de Angra do Reis, onde se encontra o pluviômetro da prefeitura de Angra dos Reis (São Bento), está demarcado por uma estrela rosa nas Figuras 7.12a e 7.13a. Os dados foram acumulados em 24 horas no horário das 10Z, para que se pudessem usar os dados da bacia do Paraíba do Sul (FURNAS), os quais são horários com medição as 7HL. Estes dados foram distribuídos espacialmente e devidamente comparados com os resultados do Modelo Atmosférico RAMS. A partir daí foram obtidos os seguintes resultados: (a) Para os dias 8 e 9, a distribuição espacial da precipitação observada (Figuras 7.12b e 7.13b) está bem caracterizada na grade 3 do modelo (Figuras 7.12a e 7.13a); (b) No dia 8 a simulação (Figura 7.12a) mostra máximos de precipitação no Vale do Paraíba, próximo à fronteira dos Estados SP/RJ. Esta configuração é confirmada pela observação (Figura 7.12b). A precipitação no litoral de SP, próximo a Ubatuba, também é confirmada na observação. Os máximos simulados na divisa SP/RJ, próxima à Parati, e em Mangaratiba, não encontram correspondência na Figura 7.10b, possivelmente devido à ausência de estações nos locais. (c) No dia 9 (Figura 7.13a, b) o modelo continua representando bem a precipitação em relação à observada. Novamente, o padrão de precipitação no Vale do Paraíba é confirmado pela observação, bem como o máximo de precipitação nas proximidades de Ubatuba. As observações indicam valores elevados de precipitação em Angra dos Reis (147mm na Usina e 275mm no centro da cidade). A simulação com o modelo, entretanto, caracterizou precipitação mais ao norte do observado e bem menos intensa. É importante ressaltar que o melhor detalhamento da precipitação pode ser visto na grade G4 (Figura 7.13d), apresentando máximos superiores à 40mm.

Na Figura 7.14 é mostrada a série temporal da média espacial da precipitação dos dias 8 e 9 na grade G4. É possível verificar que os horários de picos de precipitação apontados pelo modelo (destacados por setas na Figura 7.14) são praticamente coincidentes com os da precipitação observada no pluviógrafo da Eletronuclear (Figura 7.8). É importante ressaltar que não se espera da Figura 7.14

95 uma representação exata da chuva local, como mostrado na Figura 7.8, pois a série temporal da precipitação do modelo (Figura 7.14) representa a precipitação média em toda uma região de domínio da grade G4. Este fato reforça a confiança nas simulações realizadas com o RAMS. Portanto, de forma geral, as simulações numéricas reproduzem satisfatoriamente a distribuição espacial e temporal da precipitação, porém com intensidade da chuva menor do que o observado na rede pluviométrica. Como discutido no início deste capítulo, houve um grande deslizamento na madrugada do dia 9, precedido por dois picos de precipitação às 17HL e 24HL do dia 8 (ver Figura 7.8), inseridos num período de chuva contínua. Estes picos de precipitação também são identificados em horários muito próximos nos resultados do modelo (Figura 7.14). Analisando o campo de vento em 1000hPa nos dias 7, 8, 9 e 10 nas escalas sinótica e local é visto que: - A Figura 7.15 mostra, em escala sinótica, os campos de vento em 1000 hPa e de pressão em superfície ao nível do mar. É demarcado sobre a Figura 7.15 (a) a posição do sistema frontal no dia 8 sobre a região de Angra dos Reis. O vento predominante é de sudeste, favorecendo a ocorrência de precipitação na área. No dia 9 o sistema frontal já se encontra posicionado na região do norte fluminense, junto a fronteira do Estado do Espírito Santo, enquanto a direção do vento permanece de sudeste. As Figuras 7.16 e 7.17 representando a grade 3 do modelo, dão um melhor detalhamento das trajetórias do vento em superfície na região da Baía da Ilha Grande, onde se pode verificar o efeito, bem caracterizado, de brisa marítima (Figura 7.16 a) e terrestre na região (Figura 7.16 b). É verificada uma componente sudeste do vento, bem definida, ao longo do litoral do estado do Rio de Janeiro no período da tarde do dia 8 à manhã do dia 9, favorecendo a formação de nuvens nesta região (Figura 7.17 a, b). Estes sistemas convectivos são bastante freqüentes na área de Angra dos Reis, devido ao seu relevo litorâneo (Baía) e sua topografia acidentada (junto a Serra do Mar). Para um detalhamento local dos ventos na região de Angra dos Reis, é mostrada a grade 4 do modelo (Figuras 7.18 à 7.19) onde é notado que a Ilha Grande, localizada a leste da Baía de mesmo nome, funciona ali, como um obstáculo à passagem das correntes de vento em direção ao continente, obrigando-os ao desvio ao longo da topografia. Este desvio acaba destacando os fortes ventos na Baía de Ilha Grande, como verificado nas Figuras 7.19a e 7.19b. As séries temporais do campo de vento para os dias 8, 9 e 10 (Figura 7.20) na área da Usina Nuclear e na sede da Defesa Civil do Município, mostram o comportamento do vento no período. É notável o padrão de brisa marítima/terrestre

96 no dia 7. Nos demais dias, verifica-se a persistência de vento sudeste, evidenciando o efeito do vento sinótico na região.

(a) (b) Distribuição Espacial da Precipitação Observada (mm) Dia 8

Figura 7.12 – Precipitação (mm) na região em estudo onde a grade 3 do Modelo RAMS (a) apresenta a simulação da precipitação no dia 8 às 10Z. São identificados os núcleos de precipitação (circunferência pespontada na cor laranja), a localização do pluviógrafo da Eletronuclear (círculo rosa) e o da Defesa Civil Municipal (estrela na cor rosa). Em (b) é apresentada a Distribuição Espacial da Precipitação Observada e o valor medido em cada pluviômetro.

(a) (b) Distribuição Espacial da Precipitação Observada (mm) Dia 9

Figura 7.13 – Precipitação (mm) na região em estudo onde a grade 3 do Modelo RAMS (a) apresenta a simulação da precipitação no dia 9 às 10Z. São identificados os núcleos de precipitação (circunferência pespontada na cor laranja), a localização do pluviógrafo da Eletronuclear (circulo rosa) e o da Defesa Civil Municipal (estrela na cor rosa). Em (b) é apresentada a distribuição espacial da precipitação (mm) observada e o valor medido em cada pluviômetro.

Figura 7.14 – Série temporal da precipitação média (mm/h) na área de domínio da grade 4, nos dias 8 a 10 de dezembro de 2002. Horários locais destacados com setas para comparação com a observação na Figura 7.12.

100

(a) (b) Figura 7.15 - Vento em 1000hPa (m/s) e pressão à superfície dada pelas linhas contínuas, nos dias (a) 8 às 12Z e (b)9 às 00Z . É bem definida a localização do sistema frontal na região em análise, bem como a o posicionamento da alta pressão a oeste do mesmo. Neste período a direção sudeste do vento, na região de Angra dos Reis, é definida pela circulação anticlicônica da alta pressão. Fonte: NCEP (dados da Reanálise).

101

(a)18Z07DEC2002 (b) 06Z08DEC2002

Figura 7.16 - Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 3 do modelo RAMS, no dia 7 às 18Z e no dia 8 às 06Z. O modelo mostra, bem delineado, o efeito brisa marítima (a) e brisa terrestre (b) ao longo do litoral da região de Angra dos Reis.

102

(a) 18Z08DEC2002 (b) 06Z09DEC2002

Figura 7.17 - Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 3 do modelo RAMS, no dia 8 às 18Z e dia 9 às 06Z.

103

(b) 18Z07DEC2002 (b) 06Z08DEC2002

Figura 7.18 - Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 4 do modelo RAMS, no dia 7 às 18Z e no dia 8 às 06Z. O modelo mostra, bem delineado, o efeito brisa terrestre (Fig. a) e brisa marítima (Fig. b) ao longo do litoral da região de Angra dos Reis.

104

(a)18Z08DEC2002 (b) 06Z09DEC2002

Figura 7.19 - Vento em 1000hPa (m/s), na área de domínio da grade 4 do modelo RAMS, no dia 8 às 18Z e no dia 9 às 06Z. O modelo mostra o predomínio do vento de sudeste durante todo o período (a e b) ao longo do litoral da Baía da Ilha Grande, o que vem caracterizar as chuvas ocorridas na região, nesta data.

105

Figura 7.20 - Série temporal de vento em 1000hPa (m/s), simulada pelo RAMS nos pontos 23S/44.5W (pluviógrafo localizado na Usina Nuclear) e 23S/44.3W (Pluviômetro localizado na sede da Defesa Civil do Município) para os dias 7, 8, 9 e 10 às 12Z , na área de domínio da grade 4. Nota-se nos dois pontos analisados a predominância do vento de sudeste no período estudado, caracterizando a precipitação ocorrida na região.

106

CAPÍTULO 8

- CONCLUSÕES E SUGESTÕES -

A região de Angra dos Reis é caracterizada por um relevo acidentado e índices pluviométricos bastante elevados, principalmente na época de verão. A climatologia da precipitação, obtida a partir de uma série pluviométrica de 25 anos (1980-2004) revela que janeiro é o mês de maior pluviometria, seguido pelos meses de março, fevereiro e dezembro. Esta inversão entre fevereiro e março é, de certa forma, surpreendente e pode estar relacionada a uma influência topográfica nos dados do pluviógrafo, localizado na usina nuclear. Com relação à variabilidade interanual, nota- se que os anos com maior precipitação aparentemente não tem relação direta com episódios El-Niño ou La-Niña. Os dados de deslizamentos, após devidamente selecionados, mostram um comportamento de estreita relação com a precipitação. Portanto, os deslizamentos são mais freqüentes na época de verão. Do ponto de vista interanual, existe uma grande variabilidade, sendo 2000 o ano com o maior número de registros, seguido pelo ano de 2002. Na região estudada, verificou-se que a área de maior ocorrência de deslizamentos é o Morro de Santo Antônio (centro), seguido pelo bairro de Monsuaba (leste do município), Morro do Carmo (centro) e Japuíba (centro do município). Das 52 localidades consideradas, as quatro acima destacadas, juntas, representam 30% do total dos 156 deslizamentos considerados neste estudo.

Com o intuito de relacionar precipitação diária com deslizamentos, utilizou-se uma metodologia baseada em Tatizana et al. (1987a,b) em que foram aplicados limiares de precipitação que, abaixo dos quais, deslizamentos não foram considerados.

Após alguns testes, o presente trabalho propôs limiar de 75mm em um dia para que precipitação e deslizamento fossem considerados como uma relação de causa e efeito. Gráficos temporais de acumulados de precipitação e registros de deslizamentos são construídos com o intuito de obter um limiar que, a partir do qual, os deslizamentos se façam presentes. Esses gráficos mostram que nem sempre foi possível encontrar valores de precipitação bem definidos para o desencadeamento de deslizamentos. A seguir são elaboradas curvas envoltórias que relacionam acumulados de precipitação de 1 a 30 dias antecedentes com a precipitação acumulada de 24 horas. Nesta segunda abordagem, fica mais clara a relação entre

107 acumulados de precipitação com eventos de deslizamentos. Acumulados de 1 a 5 dias são os que melhor representam a referida relação. Entretanto, destaca-se que a envoltória de 2 dias é a que melhor separa dados de precipitação com e sem deslizamentos. Estes resultados são extremamente relevantes tendo em vista que estão inseridos na escala de tempo prevista pelos modelos operacionais nos centros regionais de previsão do tempo. Neste sentido, por exemplo, um registro acumulado de 2 dias pode ser associado à previsão de precipitação nas próximas 24 horas para se ter uma indicação de ocorrência (ou não) de deslizamentos.

Adicionalmente, é feito um estudo de caso que envolve episódios de deslizamentos nos dias 8 e 9 de dezembro de 2002. Neste estudo, o modelo RAMS é utilizado para avaliar a precipitação na região. Uma análise sinótica e regional é feita antes de se proceder ao estudo com o RAMS. Verifica-se entre os dias 8 e 9 a passagem de um sistema frontal na região. Nas imagens de satélite realçadas é possível destacar regiões com intensa nebulosidade e que, geralmente, estão associadas a descargas elétricas, principalmente no dia 8 na região de Angra dos Reis. Um fato curioso é que a chuva que antecede os grandes deslizamentos na madrugada do dia 9, não apresentam intensa nebulosidade e nem descargas elétricas. Este aspecto sugere uma precipitação de caráter não convectiva. Os campos de vento próximos à superfície (1000hPa), mostram que tal precipitação está associada a ventos de sudeste, sendo que estes se mantêm com esta configuração no decorrer de todo o período (dias 8 e 9). Observa-se que a resposta do modelo RAMS foi satisfatória na distribuição espacial e temporal da precipitação. Entretanto, os valores da chuva ainda são subestimados. Este aspecto mostra que os quantitativos de precipitação dos modelos de previsão do tempo devem ser usados com cautela na sua utilização na indicação de deslizamentos. Um esquema de previsão de deslizamentos é proposto a seguir, de acordo com o desenvolvimento do presente trabalho:

108

SUGESTÕES:

A disposição do município Angra dos Reis entre a cadeia montanhosa da Serra do Mar e o litoral da baía de Ilha Grande, bem como os tipos de solo encontrados na região e a ocupação desordenada das encostas, onde cortes de taludes são práticas

109 comuns para dar lugar a residências. Portanto, grande é a suscetibilidade a ocorrência de deslizamentos, principalmente nos meses de verão, em decorrência ao volume de precipitação de chuvas. Devido a todos esses aspectos a região necessita de uma rede pluviométrica adequada, para que se possa obter uma melhor relação da precipitação com deslizamentos na região. É necessária, também, a elaboração de mapas de riscos de deslizamentos de todo o município, que conjugado ao método apresentado no capítulo 6 e a previsão de precipitação fornecida por um modelo atmosférico de mesoescala, possibilitarão o desenvolvimento de um sistema de alerta para a região.

Para aplicação do modelo atmosférico RAMS (previsão) ao método ajustado para o município de Angra dos Reis, se faz necessário um maior refinamento do estudo dessa modelagem que permita um ajuste ótimo à região.

110 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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118

ANEXO A

119 Tabela 1A – Relação das Localidades do M. de Angra dos Reis.

RELAÇÃO DAS LOCALIDADES DO MUNICÍPIO DE ANGRA DOS REIS E SEUS CÓDIGOS COD LOCAL COD LOCAL COD LOCAL 1 AGUA SANTA 62 PRAIA DA ENSEADO 127 CAMORIM GRANDE 2BNH 63FRADE 128 CAMPO BELO II 3 BISCAIA 64 GAMBOA DO BELÉM 129 CAPUTERA 4 BONFIM 65 GAMBOA DO BRACUHY 130 CONVENTO DO CARMO44 5 CAETÉS 66 GRATAÚ 131 EST. ANGRA GETULÂNDIA 6 CAMORIM 67 I. COMPRIDA 132 EST. DO CONTORNO 7 CAMORIM PEQUENO 68 ILHA DA BARRA 133 EST. DE FERRO 8 CANTAGALO 69 ILHA DO JORGE 134 EST. DO MARINAS 9CAPUTERA I 70ITANEMA 135 GAMBOA 10 CAPUTERA II 71 JAPUIBA 136 JACUACANGA 11 CENTRO 72 NOVA ANGRA 137 JURUMIRIM 11 SÃO BENTO 73 PARQUE BELEM 138 MAMBUCABA 12 CIDADE DA BÍBLIA 74 PIRAQUARA DE DENTRO 139 MAMBUCABINHA 13 COLÉGIO NAVAL 42 75 PONTA DA CRUZ 140 NOVA ITANEMA 14 GARATUCAIA 76 PONTA DA RIBEIRA 141 PARQUE VILAGE 15 ILHA DA GIPOIA 77 PONTA DO PARTIDO 142 PEREQUE 16 MACIÈIS 78 PONTA DO SAPÊ 143 PONTA DA CAIEIRA 17 MARINAS 79 PONTAL 144 PONTA DO ARUEIRA 18 MOMBAÇA 80 PORTO FRADE 145 RIBEIRA 19 M0NSUABA 81 PRAIA DA RIBEIRA 146 RIO SANTOS 20 MONTE CASTELO 82 PRAIA DO RECIFE 147 SACO DO ITAPIRAPOAN 21 MORRO DA CAIXA D AGUA 83 RESERVA INDÍGENA 148 SAPINHATUBA 22 MORRO DA CARIOCA 84 RETIRO 149 SAPINHATUBA III 23 MORRO DA CRUZ 85 SANTA RITA 150 TARARACA 24 MORRO DA FORTALEZA 86 SERRA D' ÁGUA 151 VILA CAMPO BELO 25 MORRO DA GLORIA II 87 SERTÃO DE ITANEMA 152 VILA PARQUE BELEM 26 MORRO DA GLORIA 88 SERTÃO DO BRACUY 153 VOLTA FRIA 27 LAMBICADA 89 USINA NUCLEAR 154 SERTÃOZINHO DO FRADE 28 MORRO DO ABEL 90 ZUNGU 155 SUBIDA DO CAVALO CANSADO 29 MORRO DO BULÉ 91 ABRAÃOZINHO 156 EST. VELHA DO BELEM 30 MORRO D0 CARMO 92 FREGUESIA DE SANTANA 157 BRACUY II 31 MORRO DOS MORENOS 93 GUAXUMA 158 VILA VELHA 32 MORRO DO PERES 94 PAENAIOCA 33 MORRO DO ST. ANTONIO 95 PONTA DOS CASTELHANOS 34 MORRO DO TATU 96 PRAIA DO LONGA 35 PARAÍSO 97 VILA DO ABRAÃO 36 PONTA LESTE 98 ARAÇATIBA 37 PARQUE DAS PALMEIRAS 99 BANANAL 38 PONTA LESTE 100 DOIS RICO 39 PORTO GALO 101 LOPES MENDES 40 PRAIA DA CHÁCARA 102 MATARIZ 41 PRAIA DO ANIL 103 ENSEADA DAS PALMAS 42 COND. PRAIA DO JARDIM II 104 PROVETÁ 42 PRAIA DO JARDIM 105 ENSEADA DO SÍTIO FORTE 43 PRAIA DO MACHADO 106 AVENTUREIRO 44 PRAIA GRANDE 107 PRAIA VERMELHA DA I. GRANDE 45 SAPINHATUBA I 108 ENSEADA DAS ESTRELAS 46 SAPINHATUBA II 109 MORRO DA BOA VISTA 47 TANGUÁ 110 PARQUE MAMBUCABA 48 TERMINAL DA PETROBRÁS 111 PARQUE PEREQUÊ 49 VEROLME 112 PRAIA BRAVA 50 VILA VELHA 113 PRAIA DA GOIABA 51 PETROBRAS 114 PRAIA VERMELHA 52 VILA DOS PESCADORES 115 SERTÃO DE MAMBUCABA 53 VILLAGE 116 VILA HISTORICA 54 AEROPORTO 117 MORRO DA COSTÂNCIA 55 AREAL 118 MORRO DA GLÓRIA I 56 ARIRÓ 119 MORRO DA LAMBICADA 57 BANQUETA-EST. DA BANQUETA 120 MORRO DAS VELHAS 58 BRACUHY 121 MORRO DO ST. ANTONIO II 59 CAIEIRA 122 AREAL / JAPUIBA 60 MORRO DO CAMPO BELO 123 ARIRO II 60 CAMPO BELO 124 BALNEARIO 61 ENCRUSO DA ENSEADA 125 BANQUETA - JAPUÍBA 62 ENSEADA 126 BELEM

*números em vermelho são locais que não se encontram registrados na Figura 2.1.

120

Tabela 2A – Acumulado anual da precipitação, médias, dias de chuva e dias de dados em cada mês, no período de 1980 a 2004 – Folha 1/4 – (Fonte :Eletronuclear)

Folha 1/4 ANOS MESES JANEIRO FEVEREIRO MARÇO Anos Dias Chuvas ∑ANO ∑Mês MédiaMês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados Chuva 1980 166 1.849,30 311,80 10,39 17 30 233,40 8,05 16 29 178,20 6,14 12 29 1981 185 1.878,40 406,40 15,63 18 26 34,20 1,43 3 24 244,50 7,89 18 31 1982 190 1.962,00 322,20 10,39 23 31 89,80 3,21 9 28 289,20 9,33 24 31 1983 158 1.534,60 216,50 6,98 22 31 86,60 3,33 10 26 222,90 7,43 18 30 1984 0,00 0,00 0,00 0,00 1985 163 2.546,00 611,30 19,72 23 31 530,90 18,96 15 28 326,40 10,53 19 31 1986 161 2.373,90 257,80 8,89 15 29 251,10 8,97 20 28 518,70 16,73 17 31 1987 158 1.660,60 158,30 5,11 16 31 81,40 2,81 13 29 100,60 3,25 11 31 1988 190 2.503,30 307,70 9,93 19 31 579,50 19,98 22 29 191,90 6,19 11 31 1989 183 1.809,00 215,70 6,96 20 31 141,60 5,06 19 28 327,60 10,57 19 31 1990 163 1.513,30 87,30 2,82 15 31 88,00 3,14 15 28 161,10 5,20 10 31 1991 150 2.012,60 232,60 7,50 19 31 315,80 11,28 18 28 416,10 13,42 20 31 1992 167 2.224,50 528,50 17,05 21 31 35,70 1,23 7 29 117,70 3,80 16 31 1993 164 1.789,60 214,50 6,92 13 31 318,60 11,38 19 28 170,60 5,50 18 31 1994 139 1.963,60 182,80 5,90 16 31 93,70 3,47 5 27 442,40 14,27 21 31 1995 167 2.408,10 202,30 6,53 14 31 360,20 12,42 20 29 340,50 10,98 16 31 1996 187 2.512,30 230,80 7,45 18 31 571,20 20,40 20 28 553,30 17,85 25 31 1997 151 1.727,60 197,20 6,36 21 31 35,40 1,22 7 29 205,30 6,62 13 31 1998 159 1.772,60 242,10 7,81 15 31 296,40 10,22 16 29 190,50 6,15 12 31 1999 127 1.168,90 87,40 2,82 15 31 136,10 4,69 20 29 150,50 4,85 11 31 2000 139 2.107,60 387,50 12,50 16 31 267,20 9,54 17 28 204,30 6,59 16 31 2001 156 1.619,05 122,50 3,95 13 31 156,30 5,39 16 29 110,25 3,56 12 31 2002 166 2.625,45 102,70 3,31 16 31 382,75 13,67 22 28 108,50 3,50 8 31 2003 181 2.352,40 397,50 12,82 23 31 34,60 1,24 5 28 310,90 10,03 23 31 2004 166 2.325,75 319,66 10,31 22 31 386,68 13,81 20 28 211,21 6,81 20 31 SOMA 6343,06 430 736 5507,13 354 674 6093,16 390 741 MÉDIA /DIA 8,62 8,17 8,22 MESES Jan Fev Mar ∑MÉDIA DOS ANOS 253,72 220,29 243,73

121

Tabela 2A – Acumulado anual da precipitação, médias, dias de chuva e dias de dados em cada mês, no período de 1980 a 2004 – Folha 2/4

Folha 2/4 ANOS MÉDIAS ABRIL MAIO JUNHO Anos Dias Chuvas ∑ANO ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados Chuva 1980 166 1.849,30 201,00 6,70 12 30 18,20 0,63 7 29 58,80 2,03 10 29 1981 185 1.878,40 174,60 6,02 20 29 19,50 0,67 10 29 68,60 2,29 9 30 1982 190 1.962,00 90,00 3,10 18 29 54,70 2,60 9 21 53,60 1,91 15 28 1983 158 1.534,60 68,00 4,53 6 15 122,90 3,96 12 31 101,10 3,37 13 30 1984 0,00 0,00 0,00 1985 163 2.546,00 188,70 6,29 14 30 90,10 2,91 11 31 26,40 0,88 5 30 1986 161 2.373,90 229,40 7,65 16 30 124,20 4,01 10 31 2,10 0,07 3 30 1987 158 1.660,60 170,60 8,53 6 20 175,00 5,65 17 31 151,90 5,06 10 30 1988 190 2.503,30 385,70 12,86 21 30 252,90 8,16 23 31 132,50 4,42 10 30 1989 183 1.809,00 153,60 5,12 14 30 98,90 3,19 11 31 121,50 4,05 5 30 1990 163 1.513,30 191,90 6,40 11 30 111,70 3,60 12 31 50,60 1,69 9 30 1991 150 2.012,60 178,00 5,93 13 30 116,60 3,76 6 31 145,60 4,85 11 30 1992 167 2.224,50 49,70 1,66 10 30 78,20 2,52 9 31 87,90 2,93 5 30 1993 164 1.789,60 152,00 5,07 11 30 50,50 1,63 9 31 72,60 2,42 8 30 1994 139 1.963,60 183,10 6,10 12 30 79,50 2,56 8 31 153,10 5,10 6 30 1995 167 2.408,10 72,30 2,41 8 30 193,10 6,23 17 31 100,00 3,33 6 30 1996 187 2.512,30 261,60 8,72 10 30 97,40 3,14 13 31 34,00 1,13 9 30 1997 151 1.727,60 236,40 7,88 14 30 100,00 3,23 12 31 54,20 1,81 7 30 1998 159 1.772,60 117,30 3,91 8 30 106,70 3,44 9 31 41,20 1,37 10 30 1999 127 1.168,90 9,80 0,33 8 30 00 2000 139 2.107,60 32,10 1,07 7 30 56,00 1,81 9 31 0,00 0 2001 156 1.619,05 187,50 6,25 11 30 162,25 5,23 12 31 42,25 1,41 11 30 2002 166 2.625,45 216,90 7,23 8 30 371,70 11,99 17 31 126,40 4,21 11 30 2003 181 2.352,40 121,20 4,04 11 30 84,80 2,74 10 31 41,30 1,38 13 30 2004 166 2.325,75 404,22 13,47 16 30 181,24 5,85 16 31 83,99 2,80 7 30 SOMA 4075,62 285 693 2746,09 269 699 1749,64 193 657 MÉDIA /DIA 5,88 3,93 2,66 MESES Abr Mai Jun ∑MÉDIA DOS ANOS 163,02 109,84 69,99

122 Tabela 2A – Acumulado anual da precipitação, médias, dias de chuva e dias de dados em cada mês, no período de 1980 a 2004 – Folha 3/4

Folha3/4 ANOS JULHO AGOSTO SETEMBRO Anos Dias Chuvas ∑ANO ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados Chuva 1980 166 1.849,30 73,30 2,44 6 30 120,20 4,01 14 30 66,00 2,28 13 29 1981 185 1.878,40 67,20 2,32 18 29 101,40 3,62 11 28 55,20 1,90 10 29 1982 190 1.962,00 47,70 1,54 9 31 126,90 4,09 11 31 163,60 5,45 13 30 1983 158 1.534,60 20,30 0,65 4 31 43,70 1,41 6 31 237,50 7,92 21 30 1984 0,00 0,00 0,00 1985 163 2.546,00 13,60 0,44 7 31 64,50 2,08 9 31 164,60 5,31 17 31 1986 161 2.373,90 215,60 6,95 13 31 104,30 3,36 12 31 123,90 4,13 12 30 1987 158 1.660,60 36,90 1,19 7 31 54,90 1,77 9 31 197,40 6,58 18 30 1988 190 2.503,30 32,60 1,12 9 29 11,50 0,37 3 31 123,80 4,13 14 30 1989 183 1.809,00 111,10 3,58 11 31 74,70 2,41 8 31 159,30 5,31 18 30 1990 163 1.513,30 81,10 2,62 17 31 113,10 3,65 13 31 133,30 4,44 16 30 1991 150 2.012,60 72,70 2,35 8 31 76,40 2,46 6 31 130,60 4,35 11 30 1992 167 2.224,50 138,20 4,46 15 31 83,10 2,68 12 31 220,10 7,34 19 30 1993 164 1.789,60 73,40 2,37 8 31 38,90 1,25 12 31 176,60 5,89 19 30 1994 139 1.963,60 46,60 1,50 7 31 57,50 1,85 11 31 112,90 3,76 11 30 1995 167 2.408,10 65,10 2,10 5 31 93,30 3,01 7 31 235,10 7,84 16 30 1996 187 2.512,30 68,70 2,22 15 31 59,70 1,93 8 31 199,70 6,66 15 30 1997 151 1.727,60 16,20 0,52 3 31 44,50 1,44 8 31 197,80 6,59 17 30 1998 159 1.772,60 60,30 1,95 15 31 39,70 1,28 14 31 203,20 6,77 17 30 1999 127 1.168,90 93,40 3,01 13 31 22,60 0,73 7 31 97,90 3,26 4 30 2000 139 2.107,60 111,10 3,58 7 31 53,60 1,73 5 31 260,40 8,68 13 30 2001 156 1.619,05 114,00 3,68 10 31 33,00 1,06 5 31 128,75 4,29 17 30 2002 166 2.625,45 48,60 1,57 9 31 82,60 2,66 10 31 189,20 6,31 13 30 2003 181 2.352,40 42,10 1,36 7 31 166,90 5,38 15 31 143,90 4,80 18 30 2004 166 2.325,75 0,25 0,01 1 31 0,00 0,00 0 31 59,25 1,98 3 30 SOMA 1650,05 224 739 1667,00 216 740 3780,00 345 719 MÉDIA /DIA 2,23 2,25 5,26 MESES Jul Ago Set ∑MÉDIA DOS ANOS 66,00 66,68 151,20

123

Tabela 2A – Acumulado anual da precipitação, médias, dias de chuva e dias de dados em cada mês, no período de 1980 a 2004 – Folha 4/4

Folha 4/4 ANOS OUTUBRO NOVEMBRO DEZEMBRO Anos Dias Chuvas ∑ANO ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados ∑Mês Média Mês Dias Chuvas Dias Dados Chuva 1980 166 1.849,30 201,90 7,48 18 27 195,30 6,51 21 30 191,20 6,17 20 31 1981 185 1.878,40 176,10 5,87 22 30 195,00 6,50 22 30 335,70 10,83 24 31 1982 190 1.962,00 153,70 4,96 19 31 122,60 4,23 19 29 448,00 14,45 21 31 1983 158 1.534,60 164,10 5,29 16 31 141,80 4,73 12 30 109,20 3,52 18 31 1984 0,00 0,00 0,00 1985 163 2.546,00 89,10 2,87 19 31 201,60 7,47 13 27 238,80 9,18 11 26 1986 161 2.373,90 102,70 3,31 15 31 164,60 5,49 11 30 279,50 13,31 17 21 1987 158 1.660,60 211,60 6,83 18 31 135,30 4,51 14 30 186,70 6,02 19 31 1988 190 2.503,30 145,70 5,02 18 29 142,40 4,75 20 30 197,10 6,36 20 31 1989 183 1.809,00 116,80 3,77 21 31 120,90 4,03 19 30 167,30 5,40 18 31 1990 163 1.513,30 192,10 6,20 12 31 138,40 4,61 16 30 164,70 5,31 17 31 1991 150 2.012,60 129,50 4,18 8 31 104,80 3,49 14 30 93,90 3,03 16 31 1992 167 2.224,50 225,00 7,26 16 31 523,50 17,45 22 30 136,90 4,42 15 31 1993 164 1.789,60 153,90 4,96 19 31 125,80 4,66 9 27 242,20 7,81 19 31 1994 139 1.963,60 218,50 7,05 15 31 195,50 6,52 14 30 198,00 6,39 13 31 1995 167 2.408,10 304,60 9,83 22 31 243,70 8,12 18 30 197,90 6,38 18 31 1996 187 2.512,30 144,20 4,65 19 31 232,20 7,74 17 30 59,50 1,92 18 31 1997 151 1.727,60 155,30 5,01 13 31 340,40 11,35 19 30 144,90 4,67 17 31 1998 159 1.772,60 235,70 7,60 21 31 93,80 4,69 12 20 145,70 6,07 10 24 1999 127 1.168,90 217,00 7,00 18 31 153,60 5,12 15 30 200,60 6,47 16 31 2000 139 2.107,60 98,00 3,16 14 31 215,20 7,17 18 30 422,20 14,07 17 30 2001 156 1.619,05 125,00 4,03 12 31 114,00 3,80 19 30 323,25 10,43 18 31 2002 166 2.625,45 207,10 6,68 13 31 303,80 9,80 19 31 485,20 15,65 20 31 2003 181 2.352,40 379,50 12,24 20 31 419,50 13,98 18 30 210,20 6,78 18 31 2004 166 2.325,75 147,00 4,74 22 31 294,00 9,80 18 30 238,25 7,69 21 31 SOMA 4294,10 410 737 4917,70 399 704 5416,90 421 721 MÉDIA /DIA 5,83 6,99 7,51 MESES Out Nov Dez ∑MÉDIA DOS ANOS 171,76 196,71 216,68

124 Tabela 3A – Período de ZCAS para o período de 1980 a 2005 (Jan/Dez/Fev) – Fonte: Sanches (2002) e Climanálise. Período de ocorrência de ZCAS para o período de 1980 a 2005 (dezembro, janeiro e fevereiro). anoMês 12345678910111213141516171819202122232425262728293031 80 jan fev 80 dez 81 jan fev 81 dez 82 jan fev 82 dez 83 jan fev 83 dez 84 jan fev 84 dez 85 jan fev 85 dez 86 jan fev 86 dez 87 jan fev 87 dez 88 jan fev 88 dez 89 jan fev 89 dez 125 90 jan fev Período de ocorrência de ZCAS para o período de 1980 a 2005 (dezembro, janeiro e fevereiro). anoMês 12345678910111213141516171819202122232425262728293031 90 dez 91 jan fev 91 dez 92 jan fev 92 dez 93 jan fev 93 dez 94 jan fev 94 dez 95 jan fev 95 dez 96 jan fev 96 dez 97 jan fev 97 dez 98 jan fev 98 dez 99 jan fev 99 dez 00 jan fev 00 dez 01 jan 126 fev

Período de ocorrência de ZCAS para o período de 1980 a 2005 (dezembro, janeiro e fevereiro). anoMês 12345678910111213141516171819202122232425262728293031 01 dez 02 jan fev 02 dez 03 jan fev 03 dez 04 jan fev 04 dez 05 jan fev

127 Tabela 4A – Demonstrativo das trajetórias das frentes no mês de dezembro de 2002 (Fonte: CPTEC – Boletim da Climanálise dez/2002)

Litoral

128 ANEXO “B”

129

Fig. 2.2 – Mapa do Município de Angra dos Reis – situação, divisão política e administrativa. Fonte: Prefeitura Municipal de Angra dos Reis – Secretaria de Planejamento e Urbanismo.

130

Figura 2B : Figura modificada da rede pluviométrica de Furnas, onde foram incluídos o pluviógrafo da Eletronuclear e o pluviômetro da S. Bento (sede da Def. Civil da Prefeitura de Angra dos Reis).

131

Tabela 3B - Coordenadas gráficas dos pontos de dados de precipitação. Local Longitude Latitude Pedra -44,380 -22,320 A.Negras -44,700 -22,370 Amparo -44,100 -22,380 P. N. Itatiaia -44,630 -22,450 Itatiaia -44,520 -22,460 Resende -44,410 -22,470 Quieto -44,850 -22,480 UsinaFL -44,570 -22,530 Qluz -44,770 -22,530 B. Mansa -44,170 -22,530 Cruzeiro -44,940 -22,560 Cachoeira -45,030 -22,600 Formoso -44,450 -22,630 S. J. Barreiro -44,560 -22,630 U. Sodré -45,300 -22,650 Bonsucesso -44,180 -22,670 Bananal -44,330 -22,680 U. Bocaina -44,900 -22,720 Lorena -45,100 -22,730 U. Isabel -45,430 -22,750 Guará -45,180 -22,780 Aparecida -45,250 -22,860 Vaticano -45,270 -22,950 Tremembé -45,550 -22,950 Angra dos Reis -44,340 -23,000 Nuclear -44,457 -23,008 Taubaté -45,670 -23,020 S. J. Campos -45,880 -23,200 F. S. João -45,470 -23,180 Jacareí -45,950 -23,280 Ubatuba -45,100 -23,430 S. Cruz -43,770 -22,915

132 NAMELIST do Modelo RAMS

!namelist !############################# Change Log ################################## ! 4.3.0.0 ! !##################################################################### ######

$MODEL_GRIDS

! Simulation title (64 chars)

EXPNME = 'Angra48_10', VTABCUST = 'standard', RUNTYPE = 'INITIAL', ! Type of run: MEMORY, MAKESFC, MAKESST, ! MAKEVFILE, INITIAL, HISTORY

TIMEUNIT = 'h', ! 'h','m','s' - Time units of TIMMAX, TIMSTR

TIMMAX = 120, ! Final time of simulation

! Start of simulation or ISAN processing

IMONTH1 = 12, ! Month IDATE1 = 7, ! Day IYEAR1 = 2002, ! Year ITIME1 = 0000, ! GMT of model TIME = 0.

! Grid specifications

NGRIDS = 2, ! Number of grids to run

NNXP = 51,50,44,44, ! Number of x gridpoints NNYP = 51,50,44,44, ! Number of y gridpoints NNZP = 30,30,30,30, ! Number of z gridpoints NZG = 9, ! Number of soil layers NZS = 2, ! Maximum number of snow layers

NXTNEST = 0,1,2,3, ! Grid number which is the next coarser grid

! Coarse grid specifications

IHTRAN = 1, ! 0-Cartesian, 1-Polar stereo DELTAX = 48000., DELTAY = 48000., ! X and Y grid spacing

DELTAZ = 70., ! Z grid spacing (set to 0. to use ZZ) DZRAT = 1.15, ! Vertical grid stretch ratio DZMAX = 1200., ! Maximum delta Z for vertical stretch

ZZ = 0.0, ! Vertical levels if DELTAZ = 0

DTLONG = 60., ! Coarse grid long timestep NACOUST = 3, ! Small timestep ratio IDELTAT = -2, ! Timestep adjustment

133 ! =0 - constant timesteps ! >0 - initial computation <0 - variable

! Nest ratios between this grid and the next ! coarser grid. NSTRATX = 1,4,3,3, ! x-direction NSTRATY = 1,4,3,3, ! y-direction NNDTRAT = 1,4,3,3 ! Time

NESTZ1 = 0, ! Contort coarser grids if negative NSTRATZ1 = 3,3,3,2,2,1, NESTZ2 = 0, ! Contort coarser grids if negative NSTRATZ2 = 3,3,3,2,2,1,

POLELAT = -23.0, ! Latitude of pole point POLELON = -44.5, ! Longitude of pole point

CENTLAT = -23.0, -23.0, -23.0, -23.0, ! Center lat/lon of grids, may or CENTLON = -44.5, -44.5, -44.5, -44.5, ! may not be same as pole point.

! Grid point on the next coarser ! nest where the lower southwest ! corner of this nest will start. ! If NINEST or NJNEST = 0, use CENTLAT/LON NINEST = 1,0,0,0, ! i-point NJNEST = 1,0,0,0, ! j-point NKNEST = 1,1,1,1, ! k-point

NNSTTOP = 1,1,1,1, ! Flag (0-no or 1-yes) if this NNSTBOT = 1,1,1,1, ! Nest goes the top or bottom of the ! coarsest nest.

GRIDU = 0.,0.,0.,0., ! u-component for moving grids GRIDV = 0.,0.,0.,0., ! v-component for moving grids ! (still not working!)

$END

$MODEL_FILE_INFO

! Variable initialization input

INITIAL = 2, ! Initial fields - 1=horiz.homogeneous, ! 2=variable VARFPFX ='isan/iv48_10', ! Varfile initialization file prefix VWAIT1 = 0., ! Wait between each VFILE check (s) VWAITTOT = 0., ! Total wait befor giving up on a VFILE (s)

NUDLAT = 5, ! Number of points in lateral bnd region TNUDLAT = 21600., ! Nudging time scale(s) at lateral boundary TNUDCENT = 0., ! Nudging time scale(s) in center of domain TNUDTOP = 21600., ! Nudging time scale (s) at top of domain

134 ZNUDTOP = 15000., ! Nudging at top of domain above height(m)

! History file input

TIMSTR = 24., ! Time of history start (see TIMEUNIT) HFILIN = 'his/his48_10-H-2002-12-08-000000.vfm', ! Input history file name

! History/analysis file output

IOUTPUT = 2, ! 0-no files, 1-save ASCII, 2-save binary HFILOUT = 'his/his48_10', ! History file prefix AFILOUT = 'ana/ana48_10', ! Analysis file prefix ICLOBBER = 1, ! 0=stop if files exist, 1=overwite files IHISTDEL = 1, ! 0=keep all hist files, 1=delete previous FRQHIS = 3600., ! History file frequency FRQANL = 3600., ! Analysis file frequency FRQLITE = 0., ! Analysis freq. for "lite" variables ! = 0 : no lite files XLITE = '/0:0/', ! nums>0 are absolute grid indexes YLITE = '/0:0/', ! nums<0 count in from the domain edges ZLITE = '/0:0/', ! nums=0 are domain edges AVGTIM = 0., ! Averaging time for analysis variables ! must be abs(AVGTIM) <= FRQANL ! > 0 : averaging is centered at FRQANL ! < 0 : averaging ends at FRQANL ! = 0 : no averaged files FRQMEAN = 0., ! Analysis freq. for "averaged" variables FRQBOTH = 0., ! Analysis freq. for both "averaged" and ! "lite" variables KWRITE = 1, ! 1-write,0-don't write scalar K's to anal.

! Printed output controls

FRQPRT = 21600., ! Printout frequency INITFLD = 0, ! Initial field print flag 0=no prnt,1=prnt

! Input topography variables

SFCFILES = 'sfc/sfc48_10',! File path and prefix for surface files. SSTFPFX = 'sst/sst48_10',! Path and prefix for sst files

ITOPTFLG = 1,1,1,1, ! 2 - Fill data in "rsurf" ISSTFLG = 1,1,1,1, ! 0 - Interpolate from coarser grid IVEGTFLG = 1,1,1,1, ! 1 - Read from standard Lat/Lon data file ISOILFLG = 2,2,0,0, ! Soil files not yet available: avoid isoilflg=1

NOFILFLG = 2,2,0,0, ! 2 - Fill data in "rsurf" ! 0 - Interpolate from coarser grid

IUPDSST = 1, ! 0 - No update of SST values during run ! 1 - Update SST values during run

! The following only apply for IxxxxFLG=1

135 ITOPTFN = '/home/emarton/rams/data/topo10m/H', '/home/emarton/rams/data/topo30s/EL', '/home/emarton/rams/data/topo30s/EL', '/home/emarton/rams/data/topo30s/EL', ISSTFN = '/home/emarton/rams/data/sst/S', '/home/emarton/rams/data/sst/S', '/home/emarton/rams/data/sst/S', '/home/emarton/rams/data/sst/S', IVEGTFN = '/home/emarton/rams/data/ogedata/GE', '/home/emarton/rams/data/ogedata/GE', '/home/emarton/rams/data/ogedata/GE', '/home/emarton/rams/data/ogedata/GE', ISOILFN = ' ', ! Soil files not yet available

! Topography scheme

ITOPSFLG = 3,3,3,3, ! 0 = Average Orography ! 1 = Silhouette Orography ! 2 = Envelope Orography ! 3 = Reflected Envelope Orography TOPTENH = 1.,1.,1.,1., ! For ITOPSFLG=1, Weighting of topo ! silhouette averaging ! For ITOPSFLG=2 or 3, Reflected Envelope ! and Envelope Orography enhancement factor TOPTWVL = 4.,4.,4.,4., ! Topo wavelength cutoff in filter

! Surface Roughness scheme

IZ0FLG = 1,1,1,1, ! 0 = Based of vege, bare soil and water surface ! 1 = Subgrid scale orograhic roughness Z0MAX = 5.,5.,5.,5., ! Max zo for IZ0FLG=1 Z0FACT = 0.005, ! Subgrid scale orograhic roughness factor

! Microphysics collection tables

MKCOLTAB = 0, ! Make table: 0 = no, 1 = yes COLTABFN = '/home/emarton/rams/data/ct2.0', ! Filename to read or write

$END

$MODEL_OPTIONS

NADDSC = 0, ! Number of additional scalar species

! Numerical schemes

ICORFLG = 1, ! Coriolis flag/2D v-component - 0 = off, 1 = on

IBND = 1, ! Lateral boundary condition flags JBND = 1, ! 1-Klemp/Wilhelmson, 2-Klemp/Lilly, ! 3-Orlanski, 4-cyclic CPHAS = 20., ! Phase speed if IBND or JBND = 1 LSFLG = 0, ! Large-scale gradient flag for variables other than ! normal velocity: ! 0 = zero gradient inflow and outflow

136 ! 1 = zero gradient inflow, radiative b.c. outflow ! 2 = constant inflow, radiative b.c. outflow ! 3 = constant inflow and outflow NFPT = 0, ! Rayleigh friction - number of points from the top DISTIM = 60., ! - dissipation time scale

! Radiation parameters

ISWRTYP = 1, ! Shortwave radiation type ILWRTYP = 1, ! Longwave radiation type ! 0-none, 2-Mahrer/Pielke, 1-Chen RADFRQ = 1200., ! Freq. of radiation tendency update (s) LONRAD = 1, ! Longitudinal variation of shortwave ! (0-no, 1-yes)

! Cumulus parameterization parameters

NNQPARM = 1,1,1,1, ! Convective param. flag (0-off, 1-on) CONFRQ = 1200., ! Frequency of conv param. updates (s) WCLDBS = .001, ! Vertical motion needed at cloud base for ! to trigger convection

! Surface layer and soil parameterization

NPATCH = 3, ! Number of patches per grid cell (min=2)

NVEGPAT = 2, ! Number of patches per grid cell to be filled from ! vegetation files (min of 1, max of NPATCH-1)

ISFCL = 1, ! Surface layer/soil/veg model ! 0 - specified surface layer gradients ! 1 - soil/vegetation model

NVGCON = 22, ! Vegetation type (see below)

! 0 Ocean 1 Lakes rivers streams (inland water) ! 2 Ice cap/glacier 3 Evergreen needleleaf tree ! 4 Deciduous needleleaf tree 5 Deciduous broadleaf tree ! 6 Evergreen broadleaf tree 7 Short grass ! 8 Tall grass 9 Desert ! 10 Semi-desert 11 Tundra ! 12 Evergreen shrub 13 Deciduous shrub ! 14 Mixed woodland 15 Crop/mixed farming ! 16 Irrigated crop 17 Bog or marsh ! 18 Evergreen needleleaf forest 19 Evergreen broadleaf forest ! 20 Deciduous needleleaf forest 21 Deciduous broadleaf forest ! 22 Mixed cover 23 Woodland ! 24 Wooded grassland 25 Closed shrubland ! 26 Open shrubland 27 Grassland ! 28 Cropland 29 Bare ground ! 30 Urban and built up

PCTLCON = 1., ! Constant land % if for all domain

137 NSLCON = 6, ! Constant soil type if for all domain

! 1 sand 2 loamy sand 3 sandy loam ! 4 silt loam 5 loam 6 sandy clay loam ! 7 silty clay loam 8 clay loam 9 sandy clay ! 10 silty clay 11 clay 12 peat

ZROUGH = .05, ! Constant roughness if for all domain ALBEDO = .2, ! Constant albedo if not running soil model SEATMP = 295., ! Constant water surface temperature

DTHCON = 0., ! Constant sfc layer temp grad for no soil DRTCON = 0., ! Constant sfc layer moist grad for no soil

SLZ = -1.0,-.50,-.40,-.30,-.20,-.16,-.12,-.06,-.03, ! Soil grid levels

SLMSTR = 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, ! Initial soil moisture

STGOFF = 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., ! Initial soil temperature offset ! from lowest atmospheric level

! Eddy diffusion coefficient parameters

IDIFFK = 1,1,1,1, ! K flag: ! 1 - Horiz deform/Vert Mellor-Yamada ! 2 - Anisotropic deformormation ! (horiz & vert differ) ! 3 - Isotropic deformation ! (horiz and vert same) ! 4 - Deardorff TKE (horiz and vert same) IHORGRAD = 1, ! 1 - horiz grad frm decomposed sigma grad ! 2 - true horizontal gradient. ! Non-conserving, but allows small DZ CSX = .2,.2,.2,.2, ! Deformation horiz. K's coefficient CSZ = .2,.2,.2,.2, ! Deformation vert. K's coefficient XKHKM = 3.,3.,3.,3., ! Ratio of horiz K_h to K_m for deformation ZKHKM = 3.,3.,3.,3., ! Ratio of vert K_h to K_m for deformation AKMIN = 1.,1.,1.,1., ! Ratio of minimum horizontal eddy ! viscosity coefficientto typical value ! from deformation K

! Microphysics

LEVEL = 3, ! Moisture complexity level ICCNFLG = 0, ! Flag for CCN and IF IFNFLG = 0, ! 0-constant,1-vertical profile,2- prognosed

ICLOUD = 1, ! Microphysics flags

138 IRAIN = 1, !------IPRIS = 1, ! 1 - diagnostic concen. ISNOW = 1, ! 2 - specified mean diameter IAGGR = 1, ! 3 - specified y-intercept IGRAUP = 1, ! 4 - specified concentration IHAIL = 1, ! 5 - prognostic concentration

CPARM = .3e9, ! Microphysics parameters RPARM = 1e-3, !------PPARM = 0., ! Characteristic diameter, # concentration SPARM = 1e-3, ! or y-intercept APARM = 1e-3, GPARM = 1e-3, HPARM = 3e-3,

GNU = 2.,2.,2.,2.,2.,2.,2., ! Gamma shape parms for ! cld rain pris snow aggr graup hail

$END

$MODEL_SOUND

!------! Sounding specification !------

! Flags for how sounding is specified

IPSFLG = 1, ! Specifies what is in PS array ! 0-pressure(mb) 1-heights(m) ! PS(1)=sfc press(mb)

ITSFLG = 0, ! Specifies what is in TS array ! 0-temp(C) 1-temp(K) 2-pot. temp(K)

IRTSFLG = 3, ! Specifies what is in RTS array ! 0-dew pnt.(C) 1-dew pnt.(K) ! 2-mix rat(g/kg) ! 3-relative humidity in %, ! 4-dew pnt depression(K)

IUSFLG = 0, ! Specifies what is in US and VS arrays ! 0-u,v component(m/s) ! 1-umoms-direction, vmoms-speed

HS = 0.,

PS = 1010.,1000.,2000.,3000.,4000.,6000.,8000.,11000.,15000.,20000., 25000.,

TS = 25.,18.5,12.,4.5,-11.,-24.,-37.,-56.5,-56.5,-56.5,-56.5,

RTS = 70.,70.,70.,70.,20.,20.,20.,20.,10.,10.,10.,

US = 10.,10.,10.,10.,10.,10.,10.,10.,10.,10.,10.,

VS = 0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,

139 $END

$MODEL_PRINT

!------! Specifies the fields to be printed during the simulation !------

NPLT = 4, ! Number of fields printed at each time ! for various cross-sections (limit of 50)

IPLFLD = 'UP','VP','WP','THETA','RELHUM','TOTPRE', ! Field names - see table below

! PLFMT(1) = '0PF7.3', ! Format spec. if default is unacceptable

IXSCTN = 3,3,3,3,3,3, ! Cross-section type (1=XZ, 2=YZ, 3=XY)

ISBVAL = 10,10,10,10,10,10, ! Grid-point slab value for third direction

! The following variables can also be set in the namelist: IAA, ! IAB, JOA, JOB, NAAVG, NOAVG, PLTIT, PLCONLO, PLCONHI, and PLCONIN.

! 'UP' - UP(M/S) 'RC' - RC(G/KG) 'PCPT' - TOTPRE ! 'VP' - VP(M/S) 'RR' - RR(G/KG) 'TKE' - TKE ! 'WP' - WP(CM/S) 'RP' - RP(G/KG) 'HSCL' - HL(M) ! 'PP' - PRS(MB) 'RA' - RA(G/KG) 'VSCL' - VL(M) ! 'THP' - THP(K) ! 'THETA'- THETA(K) 'RL' - RL(G/KG) 'TG' - TG (K) ! 'THVP' - THV(K) 'RI' - RI(G/KG) 'SLM' - SLM (PCT) ! 'TV' - TV(K) 'RCOND'- RD(G/KG) 'CONPR'- CON RATE ! 'RT' - RT(G/KG) 'CP' - NPRIS 'CONP' - CON PCP ! 'RV' - RV(G/KG) 'RTP' - RT(G/KG) 'CONH' - CON HEAT ! 'CONM' - CON MOIS ! 'THIL' - Theta-il (K) 'TEMP' - temperature (K) ! 'TVP' - Tv (K) 'THV' - Theta-v (K) ! 'RELHUM'-relative humidity (%) 'SPEED'- wind speed (m/s) ! 'FTHRD'- radiative flux convergence (??) ! 'MICRO'- GASPRC ! 'Z0' - Z0 (M) 'ZI' - ZI (M) 'ZMAT' - ZMAT (M) ! 'USTARL'-USTARL(M/S) 'USTARW'-USTARW(M/S) 'TSTARL'-TSTARL (K) ! 'TSTARW'-TSTARW(K) 'RSTARL'-RSTARL(G/G) 'RSTARW'-RSTARW(G/G) ! 'UW' - UW (M*M/S*S) 'VW' - VW (M*M/S*S) ! 'WFZ' - WFZ (M*M/S*S) 'TFZ' - TFZ (K*M/S) ! 'QFZ' - QFZ (G*M/G*S) 'RLONG'- RLONG ! 'RSHORT'-RSHORT

$END

$ISAN_CONTROL

!------! Isentropic control !------

140 ISZSTAGE = 1, ! Main switches for isentropic-sigz IVRSTAGE = 1, ! "varfile" processing

ISAN_INC = 600, ! ISAN processing increment (hhmm) ! range controlled by TIMMAX, ! IYEAR1,...,ITIME1

GUESS1ST = 'PRESS', ! Type of first guess input- 'PRESS', 'RAMS'

I1ST_FLG = 1, ! What to do if first guess file should be used, ! but does not exist. ! 1 = I know it may not be there, ! skip this data time ! 2 = I screwed up, stop the run ! 3 = interpolate first guess file from nearest ! surrounding times, stop if unable ! (not yet available)

IUPA_FLG = 3, ! UPA-upper air, SFC-surface ISFC_FLG = 3, ! What to do if other data files should be used, ! but does not exist. ! 1 = I know it may not be there, ! skip this data time ! 2 = I screwed up, stop the run ! 3 = Try to continue processing anyway

! Input data file prefixes

IAPR = '/home/emarton/elenir/dados/dp-p', ! Input press level dataset IARAWI = './data/dp-r', ! Archived rawindsonde file name IASRFCE = './data/dp-s', ! Archived surface obs file name

! File names and dispose flags

VARPFX = 'isan/iv48_10', ! isan file names prefix IOFLGISZ = 0, ! Isen-sigz file flag: 0 = no write, 1 = write IOFLGVAR = 1, ! Var file flag: 0 = no write, 1 = write

$END

$ISAN_ISENTROPIC

!------! Isentropic and sigma-z processing !------

!------! Specify isentropic levels !------

NISN = 43, ! Number of isentropic levels

141 LEVTH = 280,282,284,286,288,290,292,294,296,298,300,303,306,309,312,

315,318,321,324,327,330,335,340,345,350,355,360,380,400,420, 440,460,480,500,520,540,570,600,630,670,700,750,800,

!------! Analyzed grid information: !------

NIGRIDS = 2, ! Number of RAMS grids to analyze

TOPSIGZ = 15000., ! Sigma-z coordinates to about this height

HYBBOT = 4000., ! Bottom (m) of blended sigma-z/isentropic ! layer in varfiles HYBTOP = 6000., ! Top (m) of blended sigma-z/isentropic layr

SFCINF = 1000., ! Vert influence of sfc observation analysis

SIGZWT = 1., ! Weight for sigma-z data in varfile: ! 0. = no sigz data, ! 1. = full weight from surface to HYBBOT

NFEEDVAR = 1, ! 1 = feed back nested grid varfile, 0 = not

!------! Observation number limits: !------

MAXSTA = 500, ! maximum number of rawindsondes ! (archived + special) MAXSFC = 5000, ! maximum number of surface observations

NONLYS = 0, ! Number of stations only to be used IDONLYS = '76458', ! Station IDs used

NOTSTA = 0, ! Number of stations to be excluded NOTID = 'r76458', ! Station IDs to be excluded ! Prefix with 'r' for rawindsonde, ! 's' for surface

IOBSWIN = 7200, ! Observation acceptance time window ! Obs are accepted at the analysis time T if ! for IOBSWIN > 0: T-IOBSWIN < obs_time < T+IOBSWIN ! for IOBSWIN = 0: T = obs_time ! for IOBSWIN < 0: T-|IOBSWIN| < obs_time

STASEP = .1, ! Minimum sfc station separation in degrees. ! Any surface obs within this distance ! of another obs will be thrown out ! unless it has less missing data, ! in which case the other obs will be

142 ! thrown out.

ISTAPLT = 0, ! If ISTAPLT = 1, soundings are plotted; ISTAREP = 0, ! If ISTAREP = 1, soundings are listed; ! no objective analysis is done. ! If ISTAREP/ISTAPLT = 0, normal processing ! is done

IGRIDFL = 4, ! Grid flag=0 if no grid point, only obs ! 1 if all grid point data and obs ! 2 if partial grid point and obs ! 3 if only grid data ! 4 all data... fast

GRIDWT = .01,.01,.01,.01, ! Relative weight for the gridded press data ! compared to the observational data in ! the objective analysis

GOBSEP = 5., ! Grid-observation separation (degrees) GOBRAD = 5., ! Grid-obs proximity radius (degrees)

WVLNTH = 1200.,900.,900.,900., ! Used in S. Barnes objective analysis. ! Wavelength in km to be retained to the ! RESPON % from the data to the upper air ! grids. SWVLNTH = 750.,300.,300.,300., ! Wavelength for surface objective analysis

RESPON = .9,.9,.9,.9, ! Percentage of amplitude to be retained.

$END

!------! Graphical processing !------

$ISAN_GRAPH

! Main switches for plotting

IPLTPRS = 0, ! Pressure coordinate horizontal plots IPLTISN = 0, ! Isentropic coordinate horizontal plots IPLTSIG = 0, ! Sigma-z coordinate horizontal plots IPLTSTA = 0, ! Isentropic coordinate "station" plots

!------! Pressure plotting information !------

ILFT1I = 0, ! Left boundary window IRGT1I = 18, ! Right boundary window IBOT1J = 3, ! Bottom boundary window ITOP1J = 13, ! Top boundary window

143 ! Window defaults to entire domain if one equals 0.

NPLEV = 2, ! Number of pressure levels to plot IPLEV = 1000,500, ! Levels to be plotted NFLDU1 = 4, ! Number of fields to be plotted IFLDU1 = 'U','THETA','GEO','RELHUM', ! Field names CONU1 = 0.,0.,0.,0., ! Field contour increment IVELU1 = 2,0,0,0, ! Velocity vector flag

!------! Isentropic plotting information !------

ILFT3I = 0, ! Left boundary window IRGT3I = 18, ! Right boundary window IBOT3J = 3, ! Bottom boundary window ITOP3J = 13, ! Top boundary window ! Window defaults to entire domain if one equals 0.

! Upper air plots:

IUP3BEG = 320, ! Starting isentropic level for plotting IUP3END = 380, ! Ending isentropic level IUP3INC = 60, ! Level increment

NFLDU3 = 5, ! Number of fields to be plotted IFLDU3 = 'U','V','PRESS','GEO','RELHUM', ! Field names CONU3 = 0.,0., ! Field contour increment IVELU3 = 1,0, ! Velocity vector flag

!------! Surface plotting information !------

! Uses isentropic plotting window info

NFLDS3 = 5, ! Number of surface fields to plot IFLDS3 = 'U','V','PRESS','GEO','RELHUM', ! Field names CONS3 = 0.,0.,0.,0.,0., ! Field contour increment IVELS3 = 1,0,0,0,0, ! Velocity vector flag

!------! Sigma-z plotting information !------

! Uses isentropic plotting window info

ISZBEG = 2, ! Starting sigma-z level for plotting ISZEND = 8, ! Ending sigma-z level ISZINC = 6, ! Level increment

NFLDSZ = 5, ! Number of fields to be plotted IFLDSZ = 'U','V','PRESS','THETA','RELHUM', ! Field names CONSZ = 0.,0., ! Field contour increment IVELSZ = 1,0, ! Velocity vector flag

!------

144 ! "Station" plotting information !------

NPLTRAW = 25, ! Approximate number of raw rawinsonde plots ! per frame. 0 turns off plotting.

NSTIS3 = 2, ! Number of station surface plots ISTIS3 = 'PRESS','RELHUM','MIXRAT', ! Field names

!------! Cross-section plotting information !------

NCROSS3 = 0, ! Number of cross section slabs ICRTYP3 = 2,1, ! Type of slab: 1=E-W, 2=N-S ICRA3 = 1,1, ! Left window ICRB3 = 35,43, ! Right window ICRL3 = 22,25, ! Cross section location NCRFLD3 = 3, ! Number of plots on each cross section ICRFLD3 = 'MIXRAT','RELHUM','THETAE', ! field names THCON3 = 5.,5.,5., ! Contour interval of isentropes ACON3 = 0.,0.,0., ! Contour interval of other field

$END

!------! Field values for graphical stage !------! ! Pressure Isentropic Station Sigma-z !------! U U U U ! V V V V ! TEMP PRESS PRESS PRESS ! GEO GEO TEMP THETA ! RELHUM RELHUM RELHUM RELHUM ! MIXRAT MIXRAT MIXRAT ! THETA THETA ! SPEED SPEED ! ENERGY ENERGY ! THETAE THETAE ! SPRESS SPRESS

145