Lect. Univ. Dr. Robert Dobre [604920]

1
Universitatea din București
Facultatea de Geografie
Specializarea Geomorfologie și cartografie cu elemente de
cadastru

Determinarea dinamicii versanților prin
analiza morfometrică și m orfografică a
reliefului utilizând tehnici GIS

Cadru didacti c:
Lect. Univ. Dr. Robert Dobre

Student: [anonimizat] – Alina
Grupa 405

București
2020

2
Cuprins

Introducere……………………… …………………………………………… ……….3 .
1.1. Prezentare generală ………………………………………………………… 5
2. Metodologie……………………………………………………………………….7
2.1. Baze de date …………………………………………………………………..7
3. Etape de lucru ……….. ………………………………………………………… 13
3.1. Etapa I …………… …………………………………………………………….13
3.2. Etapa a II -a…………………………………………………………………..29
3.3. Etapa a III -a…………………………………………………………………44
3.4. Etapa a IV -a………. ………………………………………………………. 46
Concluzii ………………………………….. ……………………………………….51
Bibliografie…………………….. ……………………………………………….52

3
Introducere
Motto:Bucuria de a trăi o dă contrastul, jocul de umbră și lumină, de liniedreaptă și
frântă, bucurie care se afir mă strident ca un triumf peste durerea învinsă. Ce voluptate poate
să mai existe acolo unde nu e relirf, de osebire, unde totul se anihilează printr -un etern ritm de
compensație?
Geomorfologia dinamică studiază structura proceselor actuale, modul lor de acțiune,
formele de relief și depozitele rezultate (de eroziune sau de acumulare), funcțiile și relațiile
dintre acestea, fenomenele de autoreglare (în vederea atingerii echilibrului dinamic),
dezvoltarea și evoluția sistemului geomorfic într -un anumit spațiu și într -un timp
geomorfologic.
Geomorfologia dinamică studiază morfodinamica exogenă în strânsă dependenț ă de
dinamica substanței endogene (morfotectonica) și de modificările rocilor
(morfopetrodinamica). Principala particularitate a proceselor actuale de formare a reliefului este
că se desfășoară în timp scurt, astfel ele pot fi observate și analizate direct în natură, într -un
anumit sens – un experiment de teren.
Din punct de vedere geografic, geomorfologia dinamică studiază procesele și formele
prin prisma transformărolor lor în mediul morfogenetic. De aici, rezultă trei dominante ale
cercetării: – proces ele și mecanismele care formează relieful;
– procesele și mecanismele care modifică formele de relief
– modificările produse.
Geomorfologia aplicată este acea parte a geomorfologiei care se ocupă cu studiul
reliefului în vederea proiectării și organiz ării unor activități economico -socia le. Însuși
geomorfologia ca știință a apărut ca o necesitate de a cunoaște formele de relief și procesele
geomorfologie ce le creează, ca urmare a unor cerințe de ordin practic.

STRUCTURĂ

FUNCȚII

RELAȚII PROCESE:
Eroziune
Transport
Acumulare
FORME
DEPOZITE

4

Versantul poate fi definit astfel ” Versantul este unul dintre cele două flancuri ale unei
văi, unei coline, unui interfluviu, care se caracteriează prin pantă, înălțime, profil în ge neral
convex – concav, luat de la bază cu rupturi de pantă, caracterizându -se apoi prin expoziție, un
anumit stadiu de acoperire (acoperire cu depozite și sol), și fiind caracterizat prin vegetație,
alterare (ravene, torenți) și tip de amenajări”.
După Gri gore Posea, noțiunea de versant cuprinde orice suprafață înclinată între 1 și
90°, însă se numesc versanți, numai acele suprafețe unde media pantelor depășește minim 2/3 °,
fiind excluse astfel câmpiile, luncile ale căror văi pot avea maluri de până la 90 °, uneori finnd
excluse interfluviile netede, respectiv platourile.
Tema de față este încadrată în categoria studiilor geomorfologice și ca are obiect de
studiul zona orașului Sinaia și a râului Prahova.
Pentru acest studiu au fost analizate mai multe date din care s -au realizat documente
cartografice, la sfârțit fiind reprezentată dinamica versanților din punct de vedere al
vulnerabilității la alunecările de teren.
Au fost analizate date precum: pantele, expoziția versanților, utilizărea terenurilor,
geologia, energia de relief, densitatea fragmentării reliefului, astefel printr -un proces
matematic, dar și digital au fost reclasificate rezultând harta vulnerabilității la alunecări de teren
în zona orașului Sinaia.
Astfel de studii arată potențialul morfod inamic al zonei, riscurile și pagubele ce pot avea
loc, lucrările de prevenire și combatere al acestor riscuri, dar și informarea populației privind
zona de locuit și crearea unor zone de protecție pentru spațiul construit.

5
1.1. Poziția geografică
Arealu l de studiu este situat în partea de vest a județului Prahova, mai exact între zona
dintre orașul Sinaia și comuna Teșila și Trăisteni de pe Valea Doftanei.
Zona de studiu este situată la est față de Parcul Natural Bucegi, ea cuprinzând o parte
din munții Gârbova (Baiului). Munții Baiului au o suprafață de 300 km2 în cea mai mare parte
cuprinsă între bazinele superioare ale văilor Prahova și Doftana și prezintă o culme orientată
nord-sud, lungă de peste 30 km și cu înălțimi de 1700 -1900 m.
Cel mai înalt pu nct de pe zona studiată îl reprezintă Vârful Mierlei (1660,3 m), urmat
de vârfurile: Doamnele Tituleni (1403,2 m), Piciorul Mierlelor (1139,8 m), Colțul (1071 m).

Fig. 1. – Localizarea arealului de studiu la nivelul României

6

Zona de studiu este situat ă în partea de est a bazinului hidrografic al râului Prahova pe
o vale străjuită de Munții Baiului și drenată de râurile Vornicu, Valea lui Bogdan, Florei,
Coțofana.
Râul Prahova izvorăște din Clăbucetele Preadelului și se varsă la Adâncata din județul
Ialomița. Pe teritoriul județului Prahova se desfășoară pe o lungime de 161 km. Un principal
afleunt aflat pe arealul de studiu este Doftana. Râul Prahova își are cursul prin orașul Sinaia.
Suprafața arealului de studiu 45 km 2.

Fig. 2. – Localizarea areal ului de studiu la nivelul județelor

7

Fig. 3. – Model 3D

Geologic, arealul aparține Carpaților Orientali (Ielenicz M. Și Oprea R., 2011), mai precis
grupării Bucegi care reprezintă cel mai nou sector al Carpaților de Curbură. Alcătuirea
predominant din f ormațiuni sedimentare de tip fliș, având incluse marne, marno -calcare, gresii
calcaroase cu intercalații de conglomerate și calcarenite din areal, cunoscute generic sub
denumirea de Strate de Sinaia. Stratele de Comarnic și Teleajen reprezentate de șisturi argilo –
marnoase, calcarenite, gresii și marno -șisturi împreună cu pietrișurile holocene din lungul văii
Prahovei completează tabul litologic.
II. Metodologie
2.1. Baze de date
Bazele de date sunt folosite pentru a realiza un studiu, hărți tematice și gene rale pentru
un anumit proces, dar și dezvoltarea și actualizarea datelor în timp care pot fi folosite în diverse
analize.
În cazul acestei teme au fost folosite următoarele tipuri de date:
1. Date vectoriale – furnizează o modalitate de a reprezenta entitățil e lumii reale în mediul
GIS. Sunt reprezentate de stratele de tip punct (ex. cote altimetrice), linie (curbe de
nivel, rețea rutieră, rețea hidrografică) și poligon (geologie, pante, expoziție versanți).
2. Date raster – se utilizează într -o aplicație GIS atu nci când dorim afișarea informației
care se desfășoară continuu într -o anumită regiune și care nu poate fi divizată cu ușurință
în elemente vectoriale (ex. EUDEM)

8
3. Date atribut – reprezentate de tabelul de atribute incluzând oate carecteristicile datlor
vectoriale și raster.
Bazele de date care au fost folosite sunt:
 Harta topografică 1:25 000 (DTM)
 EUDEM
 Seturile vectoriale OSM ( Open Street Map) – rețea rutieră, feroviară, așezaări, rețea
hidrologică)
 Setul vectorial Corine Land Cover (CLC)
 Date vectoriale geologice.
Open street map (prescurtat OSM ) este un proiect colectiv, în regim open source , ce are ca
scop construirea unei baze de date geografice globale cum ar fi atlasele rutiere , folosind atât
date introduse manual având ca fundal imagini spațiale, c ât și date colectate de pe
dispozitive GPS.
Proiectul Corine Land Cover (CLC) s -a născut la nivel european special pentru
detectarea și monitorizarea caracteristicilor acoperirii și utilizării terenurilor, cu o atenție
deosebită necesităților de protecție a mediului. Programul vizează colectarea informațiilor
referitoare la mediu cu privire la anumite teme prioritare pentru Uniunea Europeană (aer, apă,
sol, acoperire de teren, eroziune de coastă, biotopuri , etc.)
EUDEM – modelul digital de elevație din Eu ropa este un model digital de suprafață
(DSM) care reprezintă prima suprafață luminară de senzaori. Setul de date EUDEM este o
realizare a programului Copernicus gestionat de Comisia Europeană.
Tabel 1. – Baza de date utilizată și rezultată în analiza GIS
Date digitale
primare Sursa datelor Tipologie Utilizare
MNAT Harta topografică
1:25.000,
ortofotoplan Date raster Harta hipsometrică,
expoziția
versanților,harta
vulnerabilității la
alunecări

9
DEM EUDEM – 30 m Date raster Hilllshade, pante,
energia de rel ief
Geologie Harta geologică a
României, 1:200.000 Vector poligon Harta geologică
Utilizarea terneului Corine Land Cover
2018 Vector poligon Harta utilizării
trenului
Curbe de nivel Harta topografică cu
scara 1:25 000 Vector linie DEM, geodeclivitate
Rețea hidrografică Harta topografică,
1:25 000 Vector linie Densitatea
fragmentării
reliefului
Cote altimetrice Harta topografică,
1:25 000 Vector linie Harta hipsometrică
Rețea rutieră Open Street Map Vector linie Hărți

III. Etape de lucru
În cadrul ac estui studiu au fost culese date bibliografice, cât și geospațiale într-o primă
etapă .
Obiectivul urmărit este determinarea vulnerabilității și a dinamicii versanților luând în
considerare următorii parametrii morfometrici și morfografici: hipsometria, geo declivitate,
orientarea versanților, energia de relief, geologia, utilizarea terenului, densitatea fragmentării
reliefului.
În prima etapă au fost realizate materiale cartografice ce au fost explicate în funcție de
parametrii analizați, în etapa a doua au fost folosite operații matematice pentru a evidenția
anumiți parametrii, în etapa a treia s -au identificat și evidențiat procesele ce au loc în zona
Munților Baiului, iar în ultima etapă s -a realizat harta dinamicii versanților.
Pentru realizarea materiale lor cartografice și interpretarea proceselor ce au loc în zona
de studiu s -au folosit soft -uri specializat e în geoprocesarea datelor. Programele GIS au funcții
și procedee de analiză a seturilor de date vectoriale și raster.
Programele folosite sunt: ArcGi s 10.3. (ArcMap, ArcScene), Global Mapper și Google Earth..

10
Arcgis este un sistem de informații geografice (GIS) pentru lucrul cu hărți și informații
geografice întreținute de ESRI. Se folosește pentru crearea și utilizarea hărților, compilarea
datelor geo grafice, analizarea informațiilor mapate, partajarea și descoperirea informațiilor
geografice, utilizarea hărților și informațiilor geografice într -o serie de aplicații și gestionarea
informațiilor geografice dintr -o bază de date.
ArcGIS Desktop Standard ( cunoscut anterior ca ArcEditor), care, pe lângă
funcționalitatea ArcView, include instrumente mai avansate pentru manipularea sh apefileu –
rilor și geodatabazei.
Global Mapper este un pachet software de sistem de informații geografice (GIS)
dezvoltat în prez ent de Blue Marble Geographics care rulează pe Microsoft Windows.
Software -ul GIS concurează cu produsele ESRI, GeoMedia, Manifold System și produsele GIS
MapInfo. Global Mapper gestionează atât date de tip vectorial, raster, cât și ridicare și oferă
vizua lizare, conversie și alte caracteristici GIS generale,
Google Earth este un software ce include un glob virtual, o hartă și informații
geografice. Harta Pământului este generată din suprapunerea unor imagini satelitare, fotografii
aeriene și date geografic e pe un glob 3D.

Fig. 4. – Soft-uri utlizate în analiza area lului

11

12

13
Etapa I
În prima etapă s -a decupat limita zonei de studiu din setul de date vectoriale al
României, iar ulterior s -a decupat modelul digital de elevație (DEM). Pentru decuparea datelor
vectoriale se folosește operația Analysis Tools – Extract – Clip pentru o mai ușoară procesare a
datelor.
După decuparea propriu -zisă a limitei zonei de studiu și a DEM -ului se trece la realizarea
materialelor cartografice și la interpretarea acestora.
Se introduce EUDEM cu rezoluția 30 m.

Fig. 5. – DEM -ul arealului studiat
Din Spatial Analyst Tools – Surface – Hillshade se realizează hillshade -ul zonei de
lucru, adică se pune o umbrire a relieful pentru a se evidenția mai bine.

Fig. 6. – Hillshade -ul arealului studiat

14
a) Harta hipsometrică
Hipsometria sau altimetria reprezintă totalitatea elementelor care redau pe o hartă
altitudinea reliefului.
Pentru realizarea hărții hipsometrice s -a introdus modelul digital de elevație DEM și s -a
procedat astfel: se dă click pe layer – Symbology – Classified – Classes: 5 – Classify . În partea
dreaptă sus apar valorile maxime și minime ale stratului. Valoarea minimă este de 693 m, iar
valoarea maximă este de 1643 m. Ecartul sau diferența dintre valoarea maximă și mini mă este
de 950 m ( 1643 – 693).

Pentru a se putea stabili intervale egale în ceea ce privește altitudinea, ecartul de 950 m
s-a împărțit la 5 (950:5) și a rezultat circa 200 m.interval. După stabilirea intervalelor, în partea
stângă a ferestrei, la Class ification se alege ca metodă de lucru Natural Breaks ( Jenks), unde s –
au ales valorile: 800, 1000, 1200, 1400 și 1643 care rămâne neschimbat.
După alegerea intervalelor s -au modificat culorile de reprezentare (Symbology –
Classified – Color layer ), iar ap oi s-a modificat intervalele ” <800, 800,1 – 1000, 1000,1 – 1200,
1200,1 – 1400, 1400,1 – 1643 ”.
Pentru finalizarea hărții hipsometrice se adaugă legendă, scară, nord geografic, titlu de
la View – Layout View – Insert: Insert title, Legend, Scale Bar , etc.). În final se adaugă hillsha –
ul creat în etapa anterioară cu o transparență de 50%. Harta rezultată se exportă: File – Export
Map – locul în care se va salva, sub format (*.tiff sau *.png).
În harta de mai jos se poate vedea că repartiția altitudinii se face uniform, adică de la crestele
montane înalte coborând treptat conform intervalelor egale de 200 metri spre zona subcarpatică
și de vale.
Valoarea cea mai mică se află sub 800 metri, reprezentată cu culoarea verde închis . Se
poate observa în lungul Văi i Prahovei, în apropiere de orașul Sinaia.

15
Valoarea de 800,1 – 1000 metri este situată în partea de est lângă bazinul Florei, dar și
în lunca râului Prahova, fiind reprezentată cu culoarea verde deschis.
Valoarea de 1000,1 – 1200 metri reprezentată cu culo area galben este situată îm partea
centrală cuprinzând o partea din zona estică, sudică și vestică. Cel mai înalt punct este Vârful
Colțul cu o valoare de 1071 m și Piciorul Mierlelor cu valoarea de 1139,8 m.
Valoarea de 1200,1 – 1400 metri este situată în zona centrală (culoarea portocaliu),
unde valoarea cea mai înaltă este reprezentată de Vârful Doamnele Tituleni (1403,2 m) .
Valoarea 1400,1 – 1643 metri reprezentă prin culoare roșu evidențiază zona montană a
arealului, cel mai înaltă cotă fiind Vârful Mi erlelor (1643 m).
Harta hipsometrică ne poate ajuta să vedem repartiția etajelor de vegetație, a subzonelor
alpine, subalpine, diferența de nivel pornind din vale către creasta montană.

Fig. 7. – Harta hipsomtrică a arealului Sinaia

16

17
b) Harta geodecl ivității
Geodeclivitatea reprezintă o caracteristică morfometrică ce exprimă gradul de înclinare
a suprafeței topografice care intră în componența formelor de relief.
Panta (inclusiv valoarea acesteia) nu este o componentă de natură geomorfologică,
adică o parte distinctă care intră în alcătuirea formelor de relief, ea îndeplinește funcția de
noțiune geometrică, fiind e expresie cantitativă (ca valoare matematică materializată pe teren
printr -un potential dinamic, care între anumite limite asigură deplasare a materialelor care
sunt mobile), dar și cantitativă (în sensul transformărilor pe care le condiționează, rezultând
procese și forme distincte în peisajul geografic). În ansamblul lor, suprafețele care alcătuiesc
forme de relief prezintă anumite trăsături morfografice care sunt considerate că aparțin
pantelor. (M. Grigore, 1979)
Harta pantelor/geodeclivității a fost realizată astfel: Spatial Analyst Tools – Surface –
Slope prin care s -au generat pantele din DEM, reclasificaându -se ulterior în 4 clase: Symbol ogy
– Classified – Classes: 4 – Classify – Natural Breaks (Jenks ). Se alege rampa de culori verde –
galben – roșu. Se adaugă peste layer hillshade -ul cu transperență de 50%.
Din Layout View se adaugă elementele hărții: legendă, scară, titlu, nord geografic , apoi
se exportă harta: File – Export Map – rezoluție 3 00 dpi și extensia aleasă .png.

Fig. 8. – Harta pantelor din arealul Sinaia

18
În harta realizată mai sus geodeclivitatea a fost calculată pentru 4 clase:
 0 – 10°: pante mici
 10 – 20°: pante medii
 20 – 30°: pante mari
 30 – 43°: pante foarte mari, abrupte
În arealul de studiu predomină în mare parte pantele aflate între valorile 10 – 20° și 20 – 30°,
fiind caracteristică zona Munților G ârbova, unde predomină procesele de torențialitate,
eroziune, aluncăr i de teren, uneori solifluxiuni.
Pantele între 0 ° și 10 ° se pot observa de -a lungul Văii Prahova, în zona de luncă, unde pantele
sunt netede și plate , unde predomină procesele de albie.
Pantele peste 30 ° sunt reprezentate pe culmile cele mai abrupte ale ve rsanților, pe crestele înalte,
aproape de cele mai înal te vârfuri ale Munților Baiului, unde spațiul este mai restrâns, sunt
prezente roci mai dure, iar procesele cele mai întâlnite fiind prăbușirile.
O astfel de hartă ne poate ajuta la evidențierea zonelo r în care se pot construi amenajări
antropice, rețele de drumuri și căi ferate, zonele unde se pot produce alunecări de teren,
prăbușiri.

c) Harta expoziției/orientării versanților
Expoziția versanților este un factor geomorfo logic care la aceeași altitudine determină
condiții climatice diferite. Prin aceasta se creează condiții diferite de creștere a vegetației
forestiere, comparabile cu cele care, pe aceeași expoziție, se realizează la diferențe apreciabile
de altitudine. Aceste schimbări sunt rezultatul mo dificării unghiului dintre razele solare și
suprafața topografică, funcție de care, suprafața topografică, primește o cantitate mai mare
sau mai mică de căldură. (Elroza M. G., 2008 )
Orientarea versanților a fost realizată în soft -ul ArcGis 10.3. prin apli carea funcției:
Spatial Analyst Tools – Surface – Aspect . Rezultatul funcției Aspect s -a reclasificat având în
vedere orientarea față de punctele cardinale, adică un cerc de 3600.
După cum se poate observa cercul este împărțit în 3600 și anume:

19

 Clasa 1 : 0 – 45 (nord)
 Clasa 2: 45 – 135 (est)
 Clasa: 135 – 225 (sud)
 Clasa 4: 225 – 315 (vest)
 Clasa 1: 315 – 360 (nord)
Pentru a avea o singură clasă pentru nord a fost realizată reclasificarea rasterului cu
ajutorul funcției Arc Toolbox – Spatial Analyst Tools – Reclass – Reclassify , iar la new values
valoarea 5 ( 315 – 3600 ) se înlocuiește cu valoarea 1, atât valorile 0 -45, cât și cele 315 – 3600
vor fii în aceeaș i clasă de nord.
După reclasificarea valorilor vom avea:
 Clasa 1: 315 – 45 (nord)
 Clasa 2: 45 – 135 (est)
 Clasa 3: 135 – 225 (sud)
 Clasa 4: 225 – 315 (vest)
Dupa reclasificare vor rezulta valorile 1, 2, 3, 4 și vor fi atribuite 1 – nord, 2 – est, 3 –
sud și 4 – vest.
După realizarea valorilor pentru fiecare punct car dinal s -a luat în considerare și
suprafețele plane. Suprafețele plane au fost reclasificate și acestea, unde pantele sub 20 au luat
valoarea 0, iar celelalte clase au luat valoarea 1.
Harta pantelor a fost înmulțită cu harta orientării versanților.

20
Aceste valori (0, 1) au fost înmulțite c u valorile 1, 2, 3, 4, adică 1 a fost înmulțit cu
clasele 1, 2, 3, 4 și au rezultat aceleași valori și iar produusl cu 0 a dat înmulțira 0, astfel au
reieșit suprafețele plane.
Această operație a fost realizată, deoarece în orice studiu este necesar să se ia în
considerare și suprafețele plane pentru ca acestea se întâlnesc de obicei în zona albiilor sau
platourile montane.

Fig. 9. – Harta orientării versanților
În prima hartă a expoziției versanților sunt regăsite cele 4 clase calculate la început:
nord, est, sud și vest.
Clasa 1 este reprezentată prin culoarea roșu reprezentând versanții nordici umbriți.
Ponderea versanților umbriți înainte de reclaficarea or este de 43,46 %.
Clasa 2 este reprezentată prin culoarea galben repr ezentând versanții semiumbri ți.
Ponderea versanților semiumbriți este de 30,45 %.
Clasa 3 este reprezentată prin culoarea albastru reprezentând versanții însoriți.
Ponderea versanților însoriți este de 16, 3%.
Clasa 4 este reprezentată de culoarea verde reprezentând versanții semiîns oriți.
Ponderea versanților semiînsoriți este de 9,79 %

21

Fig. 9. – Ponderea claselor din expoziția versanților
După reclasificarea hărții orietării versanților au rezultat 5 clase și anume:
Suprafețele reclasificate: Ponderi:
0 – suprafețe cvasiorizontale – 6,2 %
1 – versanți nordici umbriți – 11,21 %
2 – versanți estici semiumbriți – 26, 5%
3 – versanți sudici însoriți – 31, 45%
4 – versanți vestici semiînsoriți – 24,64 %

Fig. 10. – Ponderea expoziție i versanților după reclasificare

22

Fig. 11. – Expoziția versanților după reclasificare

23

24

25
d) Harta utilizării terenurilor
Proiectul Corine Land Cover (CLC) s -a născut la nivel european special pentru
detectarea și monitorizarea caracteristicilor acoperirii ș i utilizării terenurilor, cu o atenție
deosebită necesităților de protecție a mediului. Programul vizează colectarea informațiilor
referitoare la mediu cu privire la anumite teme prioritare pentru Uniunea Europeană (aer, apă,
sol, acoperire de teren, eroz iune de coastă, biotopuri, etc.)
Pentru a putea observa mai bine utilizarea terenurilor s -a realiz at o hartă utilizând datele
CLC 2018 (Corine Land Cover), datele fiind prelucrate conform standard elor de utilizare a
terenurilor impuse de CNGCFT (Centrul Na țional de Geodezie, Cartografie, Fotogrammetrie
și Teledetecție).
Harta utilizaării terenului a fost realizată astfel: s-au adus datele Corine Land Cover
2018 (CLC) și limita arealului. Datele au fost decupate pe zona de contur cu funcția din Analysis
Tools – Extract – Clip. Umătorul pas a fost să adăugăm toate claele utilizării terenului:
Symbology – Categoryes – Value Fierld: LABEL3_RO – Add All Values . Culorile vor fi alese
aleatoriu de către program. Astfel, dacă deschidem tabelul de atribute, în ultima coloană de
regăsesc clasele de utilizare , iar apoi pentru fiecare clasă ( de exemplu pădure ) va avea un cod
propriu RGB. Codurille RGB se găsesc într -un Excel în folderul CLC_2018.

26

Următorul pas pe care trebuie să îl facem este să atribuim fiecărei clase codurul propriu:
dăm click pe legendă la culoarea fiecărei clase: Fill Color – ore Colors – RGB: R: 000, G: 160,
B: 000 (caracteristic pentru pădurile de conifere).
Ulterior după stabilirea f iecărei culori și finaliza harta, se adaugă hiilshade -ul cu
transparență de 50%, se adaugă legendă, titlu, nord și scară și se exportă harta.

Fig. 12. – Harta utilizării terenurilor

27
În harta de mai sus putem observa repartiția utilizării terenurilor la nivelul arealului
analizat și avem astf el de categorii: păduri de conifere, foioase și mixte, pajiși și pășuni naturale,
zone de tranziție cu arbuști, terenuri agricole, spațiu urban și cursuri de apă.
Cea mai mare repar tiție o au pădurile, deoarece zona studiată se află într -un areal montan,
mai exact Munții Baiului.
Pășunile și pajiștile se situează pe platourile montane și pe crestele montane înal te, în general
folosite pentru păstorit.
Spațiul urban este localizat ăn partea vestică a hărții și este reprezentat de orașul Sinaia.
e) Harta geologic ă
Geologia studiază atât compoziția rocilor expuse la suprafață (în fazele istorice ale
geologiei) cât și mai ales continuitatea acestora în adâncime, zăcămintele minerale solide,
lichide și gazoase, structura integrală a planetei Terra , plăcile tectonice ale scoarței terestre ,
dar și structura internă stratificată a planetei.
Pentru arealul de studiu s -a realizat harta geologică cu date din Harta geologică a Roâniei
cu scara 1:200.000. S -a introdus stratul și limita arealului.
Datele geologiei vor fi decup ate după limită astfel : Analysis Tools – Extract – Clip:
Imput Features: geo200_6_03, Clip Featurs: limită, Output Features: geol_mic1.
Pentru adăugarea claselor se dă dublu click pe layer – Symbology – Categoryes –
Value Field: COD – Add All Values. Culor ile vor fi alese de prgram aleatoriu.
În tabelul de atribute vom avea următoarele:

– Codurile ne, qh2, br+ap, tu+sn și planșa s35.
Pentru a determina tipul de roci pentru aceste coduri, în folderul geologie_romania se
găsește un fișier excel. Se caută d upă fiecare cod tipul de rocă existent.

28

După ce s -au atribuit fiecare clasă de roci, se atribuie culorile, apoi se adaugă legendă,
sară, nord geografic și titlu. Se adaugă hillshade cu trasparență 50%, a poi din File – Export
map, se exportă harta g eologică.

Fig. 13. – Harta geologică a arealului analizat
Geologic, arealul aparține Carpaților Orientali (Ielenicz M. Și Oprea R., 2011), mai
precis grupării Bucegi care reprezintă cel mai nou sector al Carpaților de Curbură. Alcătuirea
predominant din formațiuni sedimentare de tip fliș , având incluse marne, marno -calcare, gresii
calcaroase cu intercalații de conglomerate și calcarenite din areal, cunoscute generic sub
denumirea de Strate de Sinaia. Stratele de Comarnic și Teleajen reprezentate de șisturi argilo –

29
marnoase, calcarenite, gr esii și marno -șisturi împreună cu pietrișurile holocene din lungul văii
Prahovei completează tabul litologic.
În harta de mai sus se poa te vedea distribuția rocilor, unde în lungul râului Prahova se
află pietrișuri, nisipuri, depozite leoddoide, roci susce ptibile la alunecări și inundații, narne,
gresii, conglomerate în parte estică, unde se află vârful Colțul, roci dure, mai greu de erodat si
marne, marno – calcare, șisturi, gresii calcaroase în partea centrală, roci susceptibile la alunecări
de teren.
Marna este o rocă sedimentară compusă din carbonat de calciu și argilă , în proporții
variabile, de obicei de culoare cenușie, ca structură, marna este o rocă de tranziție între argilă
și calcar , masivă sau stratificată, cu textură pelitică fină și structură mecanică sau chimică .
Conglomeratele sunt roci sedimentare consolidate, formate din sfărâmăturile rotunjite
ale unor roci mai vechi (materiale grosiere (sfărămături de stâncă, bolovani de râu, pietrișuri și
prundișuri transportate de ape etc.) legate print r-un ciment natural, în general de
origine calcaroasă , argilă , silice .
Șisturile cristaline sunt roci metamorfice dure, caracterizate printr –
o șistuozitate pronunțată. La șisturile cristaline, minerale din rocă sunt complet cristalizate și
vizibile cu och iul liber, fiind așezate în straturi subțiri, orizontale, paralele, lamelare.
Pietrișurile sunt roci sedimentare constituite din fragmente de roci și
de minerale rotunjite, cu dimensiunile cuprinse între 2 și 50 mm, care se formează pe litoral,
în albiile râurilor curgătoare.
Pietrișul mărunt amestecat cu nisip , care se găsește pe fundul și pe malul apelor sau, în
straturi, în scoarța pământului, poartă denumirea de prund .
Etapa a II – a
a) Harta vulnerabilității la alunecări de teren
Pentru a putea analiz a vulnerabilitatea la alunecări de teren s -au luat în calcul
parametrii, precum: geodeclivitatea, geologia și utilizara terenurilor. Datele încărcate în ArcGis
10.7. au fost date de tip vector, apoi transformate în raster în funcție de anumite clase. În ce le
ce urmează vor fi explicate clasele în funcție de fiecare tip de vector.
Într-o primă etapă a fost introdus vectorul pante. În tabelul de atribute atribuim 3 clase
de pante: 1 pentru pantele m ici cu o susceptibilitate mare, 5 pentru pantele m edii cu o

30
susceptibilitate medie și 10 pentru pantele înclinate ce au o susceptibilitate mică. Câmpul se
adaugă de la Add field – nume: valoare – double.
Pantele au fost reclasificare pentru acești parametrii de la Spatial Analyst Tools –
Reclass – Reclassify .

În harta de mai jos se pot observa distribuirea valorilor după reclasificarea
geodeclivității. Cea mai mare pondere a pantelor se află în zona de vale a râului Praho va, unde
pantele sunt reduse, în partea estică în lungul râului Florei și lângă Vârful Colțul. Pantele sunt
mici cu valori cuprinse între 0 și 100.
Ponderea pantelor medii este situată în partea centrală, unde pantele sunt cuprine între
valori de 10 – 200.
Pantele cu o valoare mică reprezentate prin culoarea verde situate în zonele abrupte ale
versanților, în zona crestelor montane. Reprezentative zonelor înalte sunt vârfurile: Mierlelor,
Piciorul Mierlelor.

31

Fig. 14. – Harta geodeclivității după reclasificare
Următoarea etapă pentru realizarea vulnerabilit ății este reclasificarea geologiei. Se
introduce harta geologică, dăm click dreap ta pe tabelul de atribute, creăm un câmp nou ( Add
field – valoare – double ) și clasificăm tipul de roci cu 1 și 7, 1 reprezentând roci susceptibile la
alunecări și 7 roci mai puțin vulnerabile.

Harta se va reclasifica din Spatial Analyst Tools – Reclass – Reclasiffy pentru a
transfirma vectorii în date de tip raster.

La final va rezulta o hartă cu 2 clase de vulnerabilitate: vulnerabilitate mare
reprezentată de rocile argiloase, marne și gresii, roci susceptibile la alunecări, d eoarece sunt

32
roci moi, alunecoase, ce permit ap ei să intre în goluri și fisuri și clasa de vulnerabilitate mică
reprezentată prin culoarea verde situată de -a lungul văii Prahovei, unde există roc i ca p ietrișuri
și nisipuri, roci fine, care lasă apa să treacă printre acestea.

Fig. 15. – Harta geologică după reclasificare
Ultima etapă pentru a afla vulne rabilitatea la alunecări de teren este reclasificarea
utilizării terenurilor. Vegetația joacă un rol foarte important în dinamica proceselor de versant,
deoarece versantul împădurit ș cel neîmpădurit au caracteristici diferite, dar există și diferențe
între același tip de vegetație, dar specii diferite . În pădurile de foioase se produce mai des
alterarea chimică, deoarece copacii cu frunza căz ătoare f ormează o pătură groasă de frunze
numită litieră și de aici interinprocesele chimice, în timp ce în pădurea de conifere, frunzele
arborilor sunt sub forma acelor, este veșnic verde, astefel frunzele cad pe scoarța de alte rare,
iar impactul este mai redus față de foioase.

33

Fig. 16. – Harta utiliză rii terenurilor după reclasificare
Pentru pășuni și pajiști naturale s -a dat valoarea 1, deoarece sunt zone unde alunecările
se produc cel ma i frecvent fiind zone doar îniernbate, fără prea multă vegetație lemnoasă care
să susțină pătura de sol. Aceste sunt vulnerab ile, deoarece nu exită obiecte stabilizatoare, iar
procesul de alunecare decurge fără probleme.
Valoarea 3 este reprezentată de zone de tranziție cu arbuști în general defrișate, unde
alunecările se pot produce frecvent, deoarece sunt zone unde predomină a rgila, roci moi și
alunecoase, areale întregi unde vegetația lemnoasă a dispărut datorită defrișărilor , iar gradul de
instabilitatea al alunecărilor este mai accentuat fațî de zone cu păduri.
Zona de așezări reprezentată prin culoarea galben i s -a atribuit valoarea 5, deorece
alunecările au o intensitate mai mică, există o presiune asupra solului datorită construcțiilor.
Local se pot combate și preveni procesele existente, scăzând gradul de risc la alunecări de teren.
Valoarea 9 s -a atribuit pădurilor de fo ioase și conifere, deoa rece sunt zone cu o
stabilitate mai mare a solului datorită rădăcinilor puternice ale arborilor ce se fixează în această
pătură. În păduri au loc frecvent procesele de alterare chimică, adică momentul în care frunzele
copacilor cad p e scoarța de alterare formând litieră și sunt transformate în materiale organice .

34
După clasificarea celor trei rastere: geologie, pante și utiizarea terenurilor, aceste vor fi
înmuțite între ele pentru a evidenția vulnerabilitatea la alunecări de teren.
Principiul este în f elul următor: se înmulțesc trei rastere, ca înmulțirea a unor matrici
adică din trei rezultă una s ingură, aceste rastere fiind existentă după valorile atribuite anterior.
Datele raster oferă o analiză mai detaliată, se pr ocesează mai repede, iar informația este
cuprinsă într -un pixel (celulă), fiind descrise sub formă numerică.
Pentru înmulțirea rasterelor se intră în Arc Toolbox – Spatial Analyst Tools – Map
Algebra – Raster Calculator . S-a efectuat înmulțirea geologiei cu pantele și utilizar ea
terenurilor .

Fig. 17. – Înmulțirea resterelor: geologie, pante și utilizare
Într-o primă etapă ne -a rezultat un raste r cu valori cuprinse între 1 – 700, unde nu ne
putem da seama unde există o vul nerabilitate mare sau mică. Ast fel valor ile cele mai mici vor
fi unite î ntr-un grup, iar cele mari în altul. Primele 6 valori au fost unite într -un grup astefel: se
dă click pe layer – Symbology – Unique Values – Value Field (Value) – click pe primele 6
valori – click dreapta – Group Values 1, ulterior umătoare valori fiind luate la fel cu această
funcție și clasificate în noi grupuri.

35

Așadar va rezulta un nou raster cu 5 clase de valori (1, 2, 3, 4, 5), se va schimba rampa
de culori roșu – verde si va rezulta vulnerabilitatea la alunecări de teren reclasific ată.

Fig. 17. – Harta susceptibilității la alunecări de teren în arealul Sinaia – Munții Baiului
Susceptibilitatea mare la alunecări reprezintă o supr afață de 23,32 km2 în zona montană
cu pante relativ medii, unde există un substrat geologic de marne, marno – calcarenite și gresii
calcaroase, utilizarea terenului aparținând de pășuni și pajiști naturale.
Suprafaț a areal
(kmp) Susceptibilitate mare
(pixe li) Susceptibilitate
medie (pixeli) Susceptibilit
ate mică (pixeli) Total
45 37559 4685 30207 72451
23,32 2,9 18,76 45

36
Susceptibilitatea medie reprezintă 2,9 km2 din suprafața totală a arealului de 45 km2, unde
pantele sunt mai puțin înclinate, iar p robabiitatea ca alunecările să se producă este medie
datorită zonei de tranziție cu arbuști și a substratului de argile cu intercalații de marne și șisturi.
Suprafața de 18,76 km2 este reprezentată de susceptibilitatea mică, zone unde
probabilitatea să exi ste alunecări este mică, în zonă existând pădurile de foioase și conifere ce
oferă stabilitate solului și un substrat de conglomerate.

Fig. 19. – Ponderea susceptibilității
Pentru reprezentarea mai clară a susceptibilității, rasterul a fost transformat în vector.
Clasa de susceptibilitate ma re la alunecări a fost tras nformat din .shp în .kmz ulte rior introdus
în Global Mapper. După exportarea fișierului din Global Mapper a fost introds în Google Earth
Pro cu efect 3 D pentru a putea la nivel de imagine satelitare arealele afectate de alunec ările de
teren.

Fig. 20. – Alunecările introduse in Google Earth

37

Fig. 21 . – Alunecările introduse in Google Earth
După etapa în care s-a realizat susceptibilitatea la alunecări de teren, în considerare s -a
luat rețeaua rutieră afectată de aceasta.
Open street map (prescurtat OSM ) este un proiect colectiv, în regim open source , ce are
ca scop const ruirea unei baze de date geografice globale cum ar fi atlasele rutiere , folosind atât
date introduse manual având ca fundal imagini spațiale, cât și date colectate de pe
dispozitive GPS.
Rețeaua rutieră la nivel de România a fost introdusă în ArcMap 10.7. Datele vector fiind
destul de mari, drumurile se vor decupa în funcție de areal din funcția Arc Toolbox – Analysis
Tools – Extract – Clip.
Dacă intrăm în tabelul de atribute al vectorului există multe date ce nu sunt folositoare
analizei, încât se va crea un câmp nou Add Field – valoare – double . Se va da câmpului valoarea
1.
Pentru a reda drumurile susceptibile la alunecări s -a transformat vectorul în raster,
astfel: ArcToolbox – Conversion Tools – To Raster – Feature to Raster: Imput raster
roads_mic1; F ield: valoare: Outpui cell size: 25.
În imaginea de mai jos se poate observa drumul transformar în raster, fiecare pixel
reprezentând valoarea 1.

38
Pentru a afla susceptibilitatea rețelei de transport am înmulțit cele două rastere: ra ster
rețea rutieră și ra ster alunecări de teren din funcția Spatial Analyst Tools – Map Algebra – Raster
Calculator , unde au reiesit valori cuprinse între 1 și 700, care au fost clasificate la fel ca la
susceptibilitate, la final rezultând 3 clase.

Fig. 21. – Trasnformarea vectorului drumuri în raster
În excel se vor calcula cu regula de 3 simplă kilometrii afectați de alunecările de teren.
Așadar, se vor lua în con siderare pixelii totali (76453), pixelii pentru fiecare susceptibilitate și
lungimea totală a drumurilor.

Drumurile cu susceptibilitate mare au o valoare de 16,13 km și sunt cuprinse în arealele
afectate de alunecările de teren, în zona montană, a pajiști lor și pășunilor naturale.
DRUM (KM) SUSCEPTIBILITATE
MARE SUSCEPTIBILITATE
MEDIE SUSCEPTIBILITATE
MICĂ
37,03 16,13 16,8 19,22
76453 33302,4 3468,6 39682,1

39

Fig. 22. – Rețeaua de drumuri afectată de alunecări
Susceptibilitatea medie a rețelei rutiere are o lungime de 16,8 km și este cuprinsă în
arealele unde există marne, gresii, zone de tranziție cu arbuști și spațiu construit.
Susceptibilitatea mică a rețelei rutiere are o lungime de 19,22 km, cea mai mare valoare
din tot arealul, ceea ce reprezintă un semn bun ca rețeaua rutieră să nu fie afectată de alunecări.

40
Fig. 23. – Reprezentare a drumurilor afectate de alunecări pe harta topografică
În harta de mai sus au fost suprapuse drumurile peste harta topografică pentru a se evidenția
mai bine repartiția acesto ra.

b) Harta energiei de relief prin metoda cartogramelor
Energia de relief este expresia numerică a capacității de adâncire a proceselor
denudative în opoziție cu tendința de înălțare a scoarței terestre sau mai bine zis a raportului
dintre agenții interni și cei externi. Energ ia de relief se măsoară în m/km2 și se împarte în mai
multe zone în arealul studiat.
Harta energiei de relief a fost realizată astfel: se aduce layerul cu altitudinile reliefului.
Funcția aplicată: Arc Toolbox – Spatial Analyst Tools – Neighborhood – Block Statistics: Imput
raster: dem_mic1, Output: energie, Neighborhood: Rectangle, Neighborhood Settings Height:
1000, Widht: 1000, Units: map – Statistics Type: Range – OK.
S-a ales crearea unui caroiaj de 1 kmp (1000×1000). Urmează să s e ceeze un fișier ASCII din
rasterul rezultat astfel: Arc Toolbox – Conversion Tools – From Raster – Raster To ASCII:
Imput raster: „energie”, Output ASCII „energie” – save as type „*asc” – ok.
Pasul următor este conversia ascii-ului în raster: A rc Toolbo x – Conversion Tools – to Raster
– ASCII to raster: Imput ASCII: „energie2 ”, Output raster: „energie”. Mai departe s -a creat
un caroiaj de 1 kmp în vectorial astfel: Arc Toolbox – Conversion Tools – From Raster – Raster
to Polygon: Imput raster: energie, Out put polygon features: „energie_vector” – ok.

41
Rasterul rezultat l -am reclasificat: dublu click pe layer – Symbology – Classified –
Classes: 5 – Classify – Break Values : s-a făcut diferența între valoarea maximă și valoarea
minimă și s -a împ ărțit la numărul de clase (valoare minimă: 51, valoare maximă: 544, deci
544/5 = 108,8 = 100) și au rezultat intervale de 100 m.
Pentru a afișa valorile pe hartă se dă dublu click pe layerul vectorial „energie_vector” – Lables
și am selectat Label features in this layer – OK.
Pentru a finaliza harta, se adaugă hillshade -ul căruia i se dă transperență și în Layer
View se adaugă celelalte elemente ale hărții (Insert) și apoi s e exportă harta (File – Export
Map).
În harta de mai jos putem observa repartiția energiei de rel ief în tot arealul analizat.
Cea mai mică valoare a energiei < 100 se poate observa lângă vârful Colțul.
Cele mai mari valori ale energiei având valori cuprinse între 400 – 544 m/ km2 se pot
observa cu ușurință în partea estică a culoarului râului Prahova și a râului Valea lui Bogdan,
zone cu pante abrupte și foarte înclinate restrictive ca acces, unde procesele geomorfologice se
manifestă intens.
Valori le medii între 100 și 400 m/km2 sunt răspândite pe întreg arealul, dar est e un
indicator ce indică zone le montane cu abrupturi și pante mari. Aceste zone sunt restrictiv e
pentru amenajările antropice, procesele de eroziune în adâncime fiind mai intense.

42

Fig. 24. – Energia de relief în Munții Baiului
c) Harta d ensitatății fragmentării reliefului
Anali za densității fragmentării reliefului sau aprecierea fr agmentării în suprafață a
reliefului, se face prin calcularea tuturor formelor negative de relief create de procesele
geomorfologice de eroziune de pe o suprafață anumită și raportarea lor la aceasta. Expresia
matematică a raportului dintre lungimea formel or de relief create de eroziune și suprafața
luată în considerare devine astfel unul din indicatorii de bază în definirea potențialului
morfodinamic al reliefului. (Posea G., Cioacă A., 2003)
Pentru realizarea acestei hărți este necesară vectorizarea tutur or râurilor (și cele
permanente și cele temporare sau torențiale) din areal. După vectorizarea râurilor avem nevoie
sa facem o clasificare iar pentru aceasta este nevoie sa existe același atribut pentru fiecare intrare
din tabel. Deoarece nu avem în tabel a de atribute o coloană care sa aiba aceeași valoare pen tru
fiecare, am creat o coloană nouă și am atribuit fiecaru i râu valoarea 1 astfel: click dreapta pe
layerul râurilor: Open Attribute Table – Options – Add field: Name:”frag”, Type: Double,
Precize: 10, Scale:2. Apoi: click dreapta pe coloana nou creată – Field calculator: frag=1.

43
Pasul următor constă în convertirea informației vectoriale în care se află râurile, în
informație raster: Arc Toolbox – Conversion Tools – to Raster – Feature t o Raster: Imput
„râuri”, Field: frag, Output:densfrag1, Output cell size: 5 – OK.
Aplic area funcției pentru calcu larea densității fragm entării: Arc Toolbox – Spatial Analyst Tools
– Neighborhood – Block Statistics: Imput raster: „dens _frag1”, Output raste r: „dens _frag2”,
Neighborhood: Rectangle, Neighborhood Settings Height: 1000, Widht: 1000, Units: map –
Statistics Type: Sum – OK. S-a ales crearea unui carioaj de 1 kmp (1000×1000). Urmează să se
creeze un ascii: Arc Toolbox – Conversion Tools – From Ras ter – Raster to ASCII: Imput raster:
„den s_frag2 ” (rasterul realizat la pasul anterior), Output ASCII: „dens _frag3” – save as type
„*asc” – OK. În pasul următor se realizează conversia ascii -ului în raster: Arc Toolbox –
Conversion Tools – to Raster – ASCII to raster: Imput ASCII: „dens _frag3”, Output raster:
„dens_final” . Apoi s -a creat caroiajul ca la harta anterioară: Arc Toolbox – Conversion Tools
– From Raster – Raster to Polygon: Imput raster: dens_final, Output polygon features:
„dens_final_vector” – OK.
Se deschide tabela de atribute de la „dens_final_vectorial” – Obtions – Add Field:
name: „densitate”, Type: Double, Precision: 10, Scale: 2 – OK. Apoi se selectează toată
coloana – click dreapta – Field Calculator și se aplică operația: g ridcode *5/1000 – OK.
Rasterul rezultat „dens_frag” s -a reclasificat: Symbology – Classified – Classes: 5
– Classify – Break Values : s-a făcut diferența între valoare maximă și valoarea minimă și s –
a împărțit la numărul de clase (1080 – 46) /100 = 206,8, apr oxima tiv 200 m.
Pentru a afișa valorile pe hartă: dublu click pe layerul vectorial „energie_vector” –
Lables și am selectat: Label features in this layer – ok. Apoi s -a modificat culoarea
rasterului: Symbology – Classified – Color Ramp și s-a ales paleta de cu loare de la verde la
roșu.

44

Fig.25 – Densitatea fragmentării reliefului
Densitatea mică cuprinsă între 0,29 – 0,7 km/km2 se regăsesc în zona de platou a
masivului, deoarece rețeaua hidrografică nu este atât de densă.
Valorile cuprinse între 3,25 – 5,4 km/km2 reprezintă densitatea fragmentării re liefului
cea mai mare din areal, deoarece densitatea râurilor este mare datorită prezenței râului Prahova,
dar și a afluenților săi principali.
Etapa a III -a
d) Morfodinamica dintre energia de relief și densitatea fragmentării reliefului
Pentru realizarea hărții morfodinam icii s -au înmulțit hărțile energiei de relief și a
densității fragmentării reliefului. Astfel se pot identifica zonele susceptibile apariției
proceselor geomorfologice, torențiale sau erozionale.
Harta a fot realizată în ArcGis 10.7. prin aducerea celor do uă ayere: energie_fin și
dens_fin pe care le reclasificăm: Arc Toolbox – Spatial Analyst Tools – Reclass – Reclassify
în 3 categorii numite ulteror mic, mediu, mare (denistate și energie mică, medie și mare).

45
După intrăm pe layer în Symbology – Classifie d – Classes: 5 – Classify – se modifică Break
Values cu 1, 2, 3 la densitate și 5, 6, 7 la energie, având grijă ca la final înmulțirea să nu dea
același rezultat.
Cele două straturi se înmulțesc din Spatial Analyst Tools – Raster Calculator și von
face recl asificarea.
S-au înlocuit culorile hărții cu paleta de culori de la verde la roșu, iar la legendă s –
au ănlocuit valorile astfel: 1 – densitate mică – energie mică, 2 – densitate mică – energie
mijlocie, 3 – densitte mică – energie mare, 4 – energie mijloci e – densitate mijlocie, 6 –
densitate mare – energie mică, 9 – densitate mare – energie mare.
S-a introdus hillshade, rețeaua hidrografică și elementele hărții.

Fig. 26 – Morfodinamica dintre energie și densitatea fragmentării reliefului
Această ha rtă este necesară pentru reprezentarea mai bună a energiei de relief. Cele
două hărț i au fost înmulțite pentru a reda un aspect al potențialului eroziunii pe care îl
exercită procesele actuale.

46
Rețeaua hidrografică ne arată potențialul de adâncire asupra zonei pe care o străbate,
cât și repartiția spațială pentru a putea realiza o previzi une a dinamicii reliefului într -un
anumit sector.
Mai jos s -a suprapus valoarea cea mai mare a densității peste harta topografică
pentru a obs erva mai bine arealele afectate.

Fig. 27. – Arealele cu energie mare suprapuse peste harta topografică
Arealele stabile sunt situate în partea de est, unde există zone împădurite care susțin
solul, rețeaua hidrografică fiind mai redusă, așadar eroziunea este mică.
Arealele instabile se situează în lungul văilor râurilor, unde apa erodează lateral, dar cel
mai mult în adâncime, oferind instabilitate versanților, cărând aluviuni mai multe în anumite
sectoare, schimbând nivelul de bază al râurilor. În aceste sectoare cu greu se pot construi
drumuri, autostrăzi, căi ferate, deoarece apa erodează în adâncime și schimbă forma luncii.
Etapa a IV -a
e) Harta dinamicii versanților
Pentru realizarea hărții d inamicii versanților s -au luat în calcul toți parametrii analizați:
geodeclivitate, geologie, utilizarea terenurilor, expoziția versanților, morfodinamica dintre
energia de relie și densitatea fragmentării reliefului și alunecările de teren.
Într-o primă e tapă am introdus layerul morfo_din și am reclasificat din Spatial Analyst
Tools – Reclass – Reclassify – 3 clase (1, 2, 3) și am ales rampa de culori verde – roșu.

47
Ulterior am adăugat layerul cu alunecărille de teren care conține deja în el rasterele cu
pante, geologie și utilizarea terenurilor.
Din Spatial Analyst Tools – Reclass – Reclassify am clasificat rasterul în trei clase: 1,2, 3,
și am ales rampa de culoare verde – roșu.
În ultima etapă din Spatial Analyst Tools – Map Algebra – Raster calculator a m înmulțit
rasterul morfodinamicii cu cel al alunecărilor, unde au reiesit șase clase.
S-au adăugat rețeaua rutieră, hidrografică și spațiul construit alături de elementele hărții.
În harta dinamicii se poate observa repartiția suscpetibilității la alu necări în funcție de
morfodinamică. Arealele cu susceptibilitate mică și morfodinamică mică sunt cuprinse în zona
estică a arealului studiat, unde rețeaua hidrografică nu este densă, predomină pădurile de foioase
și conifere, iar substratul geologic este r eprezentat de șisturi, conglomerate.
Cea mai mare susceptibilitate la alunecări alături de o morfodinamică mare este în zona
văii Prahovei, străbătută de râul Prahova, Aici predomină procese de aculumare și eroziune,
pantele sunt relativ reduse, iar substr atul predominant este al pietrișurilor, nisipuir, gresii și
marne.
Susceptibilitatea medie la alunecări și norfodinamica medie este reprezentativă pentru
zona înaltă, cu pante de peste 20 de grade, unde avem zone de tranziție cu arbuști, predominând
gresii le, marnele argiloase, fiind susceptibile la alunecări.
O astfel de hartă este necesară, deoarece se pot analiza cu ușurință zonele predispuse la
alunecări de teren, zonele în care putem amenaja activități antropice, dar și ce metode de
combatere și preven ire putem aduce spațiului încât să reducem intensitatea acestora.

48

49

50

51
Concluzii
Studiul dinamicii un versant presupune a gamă largă de analiză, astfel versantul este afectat
într-o oarecare maăsură de orice factor extern .
Morfometria reliefului p oate fi considerat un rezultat, însă s -a constata ca orice parametru
morfometric influențează aceste procese, de exemplu pe versanții însoriți se produc
dezagregările prin insolație, în zonele cu adâncime mare a reliefului se produc spălările în
suprafață, cele cu densitate mare pot exista izolat procese de torentialitate, hipsometria
influențează parametrii climatici prin creșterea cantității de precipitații și scăderea temperaturii,
în aceste condiții comportamentul versantului se schimbă iar în condiții unor pante foarte mari
au loc prăbușirile
S-a mai constat faptul că utilizarea terenurilor are un rol foarte important, de aici a rezultat
că zonele cele mai vulnerabile sunt cele fără paduri, s -a precizat de mai multe ori că acestea se
prezintă ca un obs tacol, solurile au importanta cea mai redusă, ele fiind mai degrabă un produs
din aceste procese.
Hidrografia este foarte importantă pentru procesele de albie însă s -a constatat că în timp
aceasta poate modifica mai mult sau mai puțin configurația versant ului.
O astfel de analiză poate surprinde atât influențele mediului asupra activităților umane cât
și intervenția acestora asupra dimanicii și destab ilizării versanților prin defriș ări, utilizări sau
construcții neadecvate.

52
Bibliografie
Armaș I., 2006, Risc și vulnerabilitate. Metode de evaluare în geomorfologie, Ed. Univ. din
București
Grecu F., Palmentola G., 2003, Geomorfologie Dinamică, Editura Tehnică, București
Ielenicz, M., (2004), Geomorfologie, Editura Univeritară, București
Posea Gr., 200 5, Geomorfologia României: reliefuri, tipuri, geneză, evoluție, regionare,
Editura Fundației România de Mâine, Bucureșt i
***, 1974, Harta geologică a României 1:500000, Institutul Geologic, București
***, 1982, Harta topografică 1:25000, Ministerul Apărăr ii Naționale, Direcția Topografică
Militară, București
http://www.eea.europa.eu/data -and-maps/data/corine -land-cover -2000 -raster -3, Corine Land
Cover 2000 Raster Data, accesat la 23.01.2020