Determinarea dinamicii versanților prin analiza morfometrică și morfografică a reliefului utilizând tehnici GIS [302342]

Universitatea din București

Facultatea de Geografie

Specializarea Geomorfologie și cartografie cu elemente de cadastru

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

Cadru didactic:

Lect. Univ. Dr. Robert Dobre

Student: [anonimizat] – Alina

Grupa 405

București

2020

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

Introducere

Motto:Bucuria de a trăi o [anonimizat], [anonimizat]. Ce voluptate poate să mai existe acolo unde nu e relirf, deosebire, [anonimizat]?

[anonimizat], formele de relief și depozitele rezultate (de eroziune sau de acumulare), [anonimizat] (în vederea atingerii echilibrului dinamic), [anonimizat]-un timp geomorfologic.

Geomorfologia dinamică studiază morfodinamica exogenă în strânsă dependență de dinamica substanței endogene (morfotectonica) și de modificările rocilor (morfopetrodinamica). Principala particularitate a proceselor actuale de formare a [anonimizat], într-[anonimizat].

[anonimizat]. [anonimizat]: – procesele și mecanismele care formează relieful;

– [anonimizat].

Geomorfologia aplicată este acea parte a [anonimizat]. Însuși geomorfologia ca știință a apărut ca o necesitate de a [anonimizat] a unor cerințe de ordin practic.

Versantul poate fi definit astfel ” [anonimizat], [anonimizat], înălțime, [anonimizat], [anonimizat]-[anonimizat] (acoperire cu depozite și sol), și fiind caracterizat prin vegetație, alterare (ravene, torenți) și tip de amenajări”.

După Grigore 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 morfodinamic 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.

Poziția geografică

Arealul 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 punct 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

Zona de studiu este situată 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 arealului de studiu la nivelul județelor

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 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-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 generale 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:

Date vectoriale – furnizează o modalitate de a reprezenta entitățile 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).

Date raster – se utilizează într-o aplicație GIS atunci 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)

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, cât 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 Europa 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

III. Etape de lucru

În cadrul acestui 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, geodeclivitate, 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 materialelor cartografice și interpretarea proceselor ce au loc în zona de studiu s-au folosit soft-uri specializate în geoprocesarea datelor. Programele GIS au funcții și procedee de analiză a seturilor de date vectoriale și raster.

Programele folosite sunt: ArcGis 10.3. (ArcMap, ArcScene), Global Mapper și Google Earth..

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 geografice, 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 shapefileu-rilor și geodatabazei.

Global Mapper este un pachet software de sistem de informații geografice (GIS) dezvoltat în prezent 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 vizualizare, 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 geografice pe un glob 3D.

Fig. 4. – Soft-uri utlizate în analiza arealului

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

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 minimă 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 Classification 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 apoi 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 Văii Prahovei, în apropiere de orașul Sinaia.

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 culoarea 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 Mierlelor (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

Harta geodeclivității

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 deplasarea 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: Symbology – 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 300 dpi și extensia aleasă .png.

Fig. 8.- Harta pantelor din arealul Sinaia

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 Gârbova, unde predomină procesele de torențialitate, eroziune, aluncări 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 versanților, pe crestele înalte, aproape de cele mai înalte 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 zonelor în care se pot construi amenajări antropice, rețele de drumuri și căi ferate, zonele unde se pot produce alunecări de teren, prăbușiri.

Harta expoziției/orientării versanților

Expoziția versanților este un factor geomorfologic 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 modificării 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 aplicarea 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:

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 aceeași 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 cardinal 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.

Aceste valori (0, 1) au fost înmulțite cu 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 reprezentând versanții semiumbriți. 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 semiînsoriți. Ponderea versanților semiînsoriți este de 9,79 %

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 expoziției versanților după reclasificare

Fig. 11. – Expoziția versanților după reclasificare

Harta utilizării terenurilor

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.)

Pentru a putea observa mai bine utilizarea terenurilor s-a realizat o hartă utilizând datele CLC 2018 (Corine Land Cover), datele fiind prelucrate conform standardelor de utilizare a terenurilor impuse de CNGCFT (Centrul Național 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.

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 fiecărei 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

În harta de mai sus putem observa repartiția utilizării terenurilor la nivelul arealului analizat și avem astfel 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 repartiție 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 înalte, în general folosite pentru păstorit.

Spațiul urban este localizat ăn partea vestică a hărții și este reprezentat de orașul Sinaia.

Harta geologică

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 decupate 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. Culorile 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 după fiecare cod tipul de rocă existent.

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%, apoi din File – Export map, se exportă harta geologică.

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-marnoase, calcarenite, gresii și marno-șisturi împreună cu pietrișurile holocene din lungul văii Prahovei completează tabul litologic.

În harta de mai sus se poate vedea distribuția rocilor, unde în lungul râului Prahova se află pietrișuri, nisipuri, depozite leoddoide, roci susceptibile 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 printr-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 ochiul 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

Harta vulnerabilității la alunecări de teren

Pentru a putea analiza 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 cele 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 mici cu o susceptibilitate mare, 5 pentru pantele medii cu o 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 Prahova, 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.

Fig. 14. – Harta geodeclivității după reclasificare

Următoarea etapă pentru realizarea vulnerabilității este reclasificarea geologiei. Se introduce harta geologică, dăm click dreapta 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, deoarece sunt roci moi, alunecoase, ce permit apei să intre în goluri și fisuri și clasa de vulnerabilitate mică reprezentată prin culoarea verde situată de-a lungul văii Prahovei, unde există roci ca pietrișuri și nisipuri, roci fine, care lasă apa să treacă printre acestea.

Fig. 15. – Harta geologică după reclasificare

Ultima etapă pentru a afla vulnerabilitatea 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 căzătoare formează 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 alterare, iar impactul este mai redus față de foioase.

Fig. 16. – Harta utilizării terenurilor după reclasificare

Pentru pășuni și pajiști naturale s-a dat valoarea 1, deoarece sunt zone unde alunecările se produc cel mai frecvent fiind zone doar îniernbate, fără prea multă vegetație lemnoasă care să susțină pătura de sol. Aceste sunt vulnerabile, 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 argila, 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 foioase și conifere, deoarece 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 pe scoarța de alterare formând litieră și sunt transformate în materiale organice.

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 felul următor: se înmulțesc trei rastere, ca înmulțirea a unor matrici adică din trei rezultă una singură, aceste rastere fiind existentă după valorile atribuite anterior.

Datele raster oferă o analiză mai detaliată, se procesează 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 utilizarea terenurilor.

Fig. 17. – Înmulțirea resterelor: geologie, pante și utilizare

Într-o primă etapă ne-a rezultat un raster cu valori cuprinse între 1 – 700, unde nu ne putem da seama unde există o vulnerabilitate mare sau mică. Astfel valorile cele mai mici vor fi unite într-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.

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 reclasificată.

Fig. 17. – Harta susceptibilității la alunecări de teren în arealul Sinaia – Munții Baiului

Susceptibilitatea mare la alunecări reprezintă o suprafață 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.

Susceptibilitatea medie reprezintă 2,9 km2 din suprafața totală a arealului de 45 km2, unde pantele sunt mai puțin înclinate, iar probabiitatea 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 existe 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 mare la alunecări a fost trasnformat din .shp în .kmz ulterior 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 alunecările de teren.

Fig. 20. – Alunecările introduse in Google Earth

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 construirea 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; Field: valoare: Outpui cell size: 25.

În imaginea de mai jos se poate observa drumul transformar în raster, fiecare pixel reprezentând valoarea 1.

Pentru a afla susceptibilitatea rețelei de transport am înmulțit cele două rastere: raster rețea rutieră și raster 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 considerare 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 pajiștilor și pășunilor naturale.

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.

Fig. 23. – Reprezentarea 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 acestora.

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. Energia 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 se 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: Arc Toolbox – 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, Output polygon features: „energie_vector” – ok.

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 împărțit 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 se exportă harta (File – Export Map).

În harta de mai jos putem observa repartiția energiei de relief 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.

Valorile medii între 100 și 400 m/km2 sunt răspândite pe întreg arealul, dar este un indicator ce indică zonele montane cu abrupturi și pante mari. Aceste zone sunt restrictive pentru amenajările antropice, procesele de eroziune în adâncime fiind mai intense.

Fig. 24. – Energia de relief în Munții Baiului

Harta densitatății fragmentării reliefului

Analiza densității fragmentării reliefului sau aprecierea fragmentării 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 formelor 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 tuturor 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 tabela de atribute o coloană care sa aiba aceeași valoare pentru fiecare, am creat o coloană nouă și am atribuit fiecarui 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.

Pasul următor constă în convertirea informației vectoriale în care se află râurile, în informație raster: Arc Toolbox – Conversion Tools – to Raster – Feature to Raster: Imput „râuri”, Field: frag, Output:densfrag1, Output cell size: 5 – OK.

Aplicarea funcției pentru calcularea densității fragmentării: Arc Toolbox – Spatial Analyst Tools – Neighborhood – Block Statistics: Imput raster: „dens_frag1”, Output raster: „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 Raster – Raster to ASCII: Imput raster: „dens_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: gridcode*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, aproximativ 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 culoare de la verde la roșu.

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 reliefului cea mai mare din areal, deoarece densitatea râurilor este mare datorită prezenței râului Prahova, dar și a afluenților săi principali.

Etapa a III -a

Morfodinamica dintre energia de relief și densitatea fragmentării reliefului

Pentru realizarea hărții morfodinamicii 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 două 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). După intrăm pe layer în Symbology – Classified – 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 reclasificarea.

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 mijlocie – 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 hartă este necesară pentru reprezentarea mai bună a energiei de relief. Cele două hărți au fost înmulțite pentru a reda un aspect al potențialului eroziunii pe care îl exercită procesele actuale.

Rețeaua hidrografică ne arată potențialul de adâncire asupra zonei pe care o străbate, cât și repartiția spațială pentru a putea realiza o previziune a dinamicii reliefului într-un anumit sector.

Mai jos s-a suprapus valoarea cea mai mare a densității peste harta topografică pentru a observa 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

Harta dinamicii versanților

Pentru realizarea hărții dinamicii 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 etapă 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.

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 am 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 alunecări 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 reprezentat 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 substratul 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 gresiile, 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 prevenire putem aduce spațiului încât să reducem intensitatea acestora.

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 poate 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 obstacol, 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 versantului.

O astfel de analiză poate surprinde atât influențele mediului asupra activităților umane cât și intervenția acestora asupra dimanicii și destabilizării versanților prin defrișări, utilizări sau construcții neadecvate.

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., 2005, Geomorfologia României: reliefuri, tipuri, geneză, evoluție, regionare, Editura Fundației România de Mâine, București

***, 1974, Harta geologică a României 1:500000, Institutul Geologic, București

***, 1982, Harta topografică 1:25000, Ministerul Apărării 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