A pesquisa investiga a eficiência da utilização dos métodos de análise de estabilidade determinísticos talude infinito, SHALSTAB, SINMAP e TRIGRS em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) para a previsão de áreas suscetíveis a escorregamentos rasos de solo. A área estudada, com 16,9km², apresenta centenas de cicatrizes de deslizamentos de solo deflagrados por chuvas intensas ocorridas nos dias 12 e 13 de janeiro de 2014 na divisa entre os municípios de Itaóca e Apiaí (extremo sudeste de SP), região da Serra do Mar. O estudo compreende três etapas principais: 1) Inventário e caracterização dos escorregamentos da área de estudo com mapas temáticos dos condicionantes geológicos, geotécnicos e hidrológicos necessários para utilização dos métodos de análises de estabilidade investigados; 2) Análise da relação entre esses condicionantes e a distribuição dos escorregamentos na área de estudo e 3) Análise da eficiência dos quatro métodos de análise de estabilidade investigados na previsão das áreas escorregadas. As simulações efetuadas contaram com diferentes cenários relacionados à consideração ou não da chuva, às condições hidrogeológicas do terreno e às profundidades das superfícies de ruptura dos solos presentes na área de pesquisa. A eficiência dos métodos foi definida com base em índices de acerto calculados a partir das relações entre ás áreas previstas e as realmente escorregadas. Os métodos investigados apresentam eficiências muito semelhantes na previsão de áreas escorregadas na condição não saturada (sem chuva) e saturada (sem chuva e com formação de um N.A.). Nestes cenários, o método do talude infinito apresenta a vantagem de possuir um modelo físico-matemático simples, permitindo um melhor controle das variáveis envolvidas nas simulações. Em contrapartida, os melhores resultados nas simulações considerando a precipitação associada ao evento investigado são encontrados no método TRIGRS. Como principal vantagem, este método possui maior versatilidade em relação às condições de contorno simuladas, destacando-se o período de duração do evento pluviométrico, as condições iniciais de infiltração e a presença de uma camada impermeável na base do solo analisado. Esta versatilidade do TRIGRS não se faz presente nos demais métodos, incluindo aqueles que possuem modelos hidrológicos associados, como o SINMAP e o SHALSTAB. Por outro lado, o método TRIGRS demanda um maior número de parâmetros de entrada. As incoerências relacionadas às profundidades de ruptura dos deslizamentos encontradas nestas simulações e o descrito em trabalhos anteriores na Serra do Mar, incluindo os dados obtidos nos levantamentos de campo realizados no presente estudo, apontam para a limitação de se considerar uma profundidade única de superfície de ruptura. Esta limitação exerce ainda impacto direto nos índices de eficiência aplicados. A pesquisa realizada produziu resultados esclarecedores sobre os modelos físico-matemáticos, as condições de contorno e as limitações de cada um dos métodos investigados. Estes resultados reforçam a necessidade da definição adequada dos mecanismos e da dinâmica dos processos de instabilização investigados, de modo que os resultados obtidos nas simulações e nos mapas de suscetibilidade sejam confiáveis e realísticos.

This research study investigates the application of the deterministic stability methods Infinite Slope, SHALSTAB, SINMAP, and TRIGRS in Geographic Information Systems (GIS) environments in predicting the susceptibility of areas at risk for shallow landslides. The studied area of 16.9 km² presents hundreds of landslides scars triggered by intense rainfall precipitation that occurred between the municipalities of Itaóca and Apiaí, which are located southeast of São Paulo, Brazil in the Serra do Mar range from January 12-13, 2014. The study is composed of three main phases: 1) Inventory and characterization of the landslides that occurred in the researched area through thematic maps presenting the geological, geotechnical, and hydrological constraints required for the investigated methods; 2) Analysis of the relationship between these constraints and the distribution of landslides in the researched area, and 3) Analysis of efficiency in each of the four methods investigated in the prediction of soil rupture surfaces. The simulations were differentiated by distinct scenarios related to the rainfall intensity, the hydrogeological conditions of the terrain, and the depths of the rupture planes in the research area. The model calibration was calculated through indexes evaluating the spatial coincidence between simulated unstable areas and the areas that actually had landslides scars. The investigated methods presents very similar results in the prediction of unstable areas in the unsaturated and saturated conditions. In these scenarios, the Infinite Slope method has the advantage of having a simple physico-mathematical model, allowing for a better control of the variables involved in the simulations. In contrast, the best results considering the precipitation intensity were found in the TRIGRS method. As a main advantage, this method is more versatile when defining the simulated conditions, emphasizing the duration of the pluviometric event, the initial infiltration condition, and the presence of an impermeable layer at the base of the analyzed soil. This versatility of TRIGRS is not present in other methods, including those with associated hydrological models such as SINMAP and SHALSTAB. Despite this advantage, the TRIGRS method demands a greater number of input parameters. The inconsistencies related to the depths of rupture found in these simulations and those described in previous studies in Serra do Mar, including the data obtained in the field surveys carried out in the present study, indicate the limitation of considering a single depth of rupture surface. This limitation also has a direct impact on the model calibration. Finally, the gathered research produced unprecedented results on the physical-mathematical models and the limitations of each of the methods investigated. These results reinforce the need to adequately define the mechanisms and dynamics of the instability processes investigated, so that the results obtained in the simulations and susceptibility maps are reliable and realistic.