Tecnologia Científica

Pesquisadores desenvolvem ferramenta de previsão de inundações
Uma descria§a£o do algoritmo dos pesquisadores pode ser encontrada na edia§a£o de dezembro da revista Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering
Por Texas A&M University - 03/03/2020


Ca­rculos azuis denotam nosque tem uma pequena probabilidade
de inundação, enquanto ca­rculos vermelhos mostram nosque tem uma
maior probabilidade de inundação. Quanto mais escura a cor vermelha,
maior a chance de inundação do na³. Crédito: Ali Mostafavi

Ao incorporar a arquitetura dos sistemas de drenagem da cidade e as leituras dos medidores de inundação em uma estrutura estata­stica abrangente, os pesquisadores da Texas A&M University agora podem prever com precisão a evolução de inundações em situações extremas como furacaµes. Com sua nova abordagem, os pesquisadores disseram que seu algoritmo poderia prever o fluxo da águada enchente quase em tempo real, o que pode levar a respostas e planejamento de emergaªncia mais oportunos.

"Nãosaber para onde a águada enchente fluira¡ a seguir éparticularmente prejudicial para os socorristas que precisam medir onívelde inundação para suas operações de resgate", disse o Dr. Ali Mostafavi, professor assistente do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental de Zachry. "Nosso novo algoritmo considera os canais de drenagem subterra¢nea para fornecer uma representação precisa de como as inundações se propagam. Essa ferramenta, acreditamos, pode ajudar muito o gerenciamento de desastres, porque os socorristas podera£o ver em que direção a águadas inundações fluira¡ em tempo real".

Uma descrição do algoritmo dos pesquisadores pode ser encontrada na edição de dezembro da revista Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering .

Os furacaµes são nota³rios por causar estragos nas margens, derrubar a¡rvores, derrubar linhas de energia e, acima de tudo, causar graves inundações. Convencionalmente, os cientistas usaram modelos baseados na física para prever onde a águapode coletar, transbordar e causar inundações. Em essaªncia, esses modelos capturam como as caracteri­sticas físicas dasuperfÍcie da terra e das paisagens urbanas afetam o fluxo de águasobre o solo.

Embora seja robusto na previsão de quando e onde as inundações ocorrera£o na maioria das condições de chuva, Mostafavi disse que esses modelos tradicionais não tem um desempenho tão bom na previsão de inundações durante incidentes de chuva torrencial, como o furaca£o Harvey.

"Os modelos baseados na física oferecem uma perspectiva de como as inundações podem se espalhar, o que éextremamente útil, mas a imagem que eles fornecem éum pouco incompleta", disse ele. "Quera­amos usar os dados existentes sobre como as inundações passadas se espalharam pelos canais de drenagem para desenvolver um modelo que seria capaz de prever, dentro de um certonívelde precisão, como as inundações futuras se espalhariam".

Canais de drenagem são uma rede elaborada de canais entrelaa§ados que se reaºnem em junções chamadas nós. Assim, a inundação em um canal pode afetar direta ou indiretamente outros canais e causar a propagação de inundações, como um efeito domina³.

Para prever de que maneira a águada inundação fluira¡ pelos canais de drenagem e causara¡ uma inundação, Mostafavi e sua equipe desenvolveram um modelo baseado em probabilidade que alimentava, como uma de suas entradas, as leituras donívelda águanos medidores de inundação. Essas leituras foram para pontos de tempo diferentes durante dois grandes eventos de inundação no Texas - o furaca£o Harvey em 2017 e a inundação do Memorial Day de Houston em 2015.

Uma vez que seu algoritmo foi treinado em padraµes de fluxo de águaatravanãs da rede de drenagem para esses eventos de fortes chuvas, os pesquisadores testaram se o modelo funcionava verificando se era possí­vel prever os padraµes de inundação observados durante a inundação do Dia do Imposto de Houston em 2016.

Eles descobriram que seu modelo alcana§ou uma precisão de 85% na previsão de como a inundação se propagou atravanãs do sistema de drenagem da cidade durante a enchente do Dia do Imposto. Embora o modelo tenha sido validado usando um evento passado de inundação, Mostafavi disse que o sucesso do modelo sugere que ele também serácapaz de prever como as novas inundações se propagara£o pelas redes de drenagem da cidade . Esse insight pode ajudar as equipes de emergaªncia a tomar medidas preventivas em direção a s evacuações, disse ele.

Observando as advertaªncias de seu modelo , Mostafavi disse que o desempenho de seu algoritmo pode ser comprometido se os sensores nos medidores de inundação falharem. No entanto, complementar as previsaµes provenientes de modelos baseados em física com as do novo algoritmo de sua equipe pode mais uma vez restaurar a precisão da previsão de inundações.

"Os modelos tradicionais e nossos modelos baseados em dados podem ser usados ​​para se complementarem, fornecendo uma imagem mais precisa de onde a águada enchente seráa seguir", disse Mostafavi. "Furacaµes da magnitude de Harvey ou Katrina são geralmente considerados um evento de mil em um ano, mas podem não ser tão raros se considerarmos asmudanças nos padraµes clima¡ticos globais por causa dasmudanças climáticas. Mas agora temos mais ferramentas robustas para enfrentar a tempestade".

 

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