Modelagem hidrológica, previsão de eventos meteorológicos extremos em áreas urbanas e rurais e aprimoramentos na emissão de alertas

_{Foto: Rafa Neddermeyer/Agência Brasil}

Um dos grandes impactos do aquecimento global é o aumento da ocorrência de eventos climáticos extremos e, assim, o mapeamento das áreas suscetíveis à inundação é primordial para o gerenciamento de risco e a mitigação de prejuízos. É para o enfrentamento deste desafio que se voltam os projetos descritos a seguir, de cujas equipes faz parte docente do Departamento de Ciências Ambientais da UFSCar, especialista no manejo sustentável de águas pluviais urbanas; e em modelagem, previsão e gerenciamento de riscos de inundações.

Projeto “Avanços em ferramentas de nowcasting aplicadas a inundações urbanas”, financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e coordenado por Priscilla Macedo Moura (docente no Departamento de Engenharia Hidráulica e de Recursos Hídricos da Universidade Federal de Minas Gerais). O objetivo é integrar desenvolvimentos recentes para previsão e assimilação de dados meteorológicos oriundos de diferentes fontes – como radares e satélites – e avanços em modelagem hidrológica e hidrodinâmica para avaliar potenciais abordagens para emissão mais confiável de alertas e comunicação mais efetiva desses alertas. Está previsto que o arcabouço proposto seja utilizado para a definição de estratégias de melhoria de alertas associados a inundações em bacias em Belo Horizonte (MG) e São Carlos (SP).

Projeto “Previsão multi-escala de eventos meteorológicos extremos para aplicações hidrológicas”, financiado pelo CNPq e coordenado por Thiago Souza Biscaro (pesquisador no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). O objetivo é produzir conhecimento científico e desenvolvimento tecnológico voltados à geração de produtos de previsão de chuva nas escalas curtas (até 12 horas). Produtos têm base na combinação de dados observados, sensores remotos e modelagem numérica de alta resolução associada com assimilação de dados observados, bem como no uso de técnicas de Machine Learning, para previsão de extremos hidrológicos em bacias hidrográficas suscetíveis a alagamentos urbanos e enxurradas. Essas previsões poderão ser utilizadas para envios de alertas à sociedade e a tomadores de decisão.

Projeto “Avaliação de ferramentas de modelagem hidrológica de diferentes complexidades para mapeamento de áreas de inundação de bacias rurais com dados escassos”, financiado pelo CNPq e coordenado por Maria Clara Fava (docente no Departamento de Engenharia Civil da UFSCar). Aplicação de SIG (Sistema de Informações Geográficas) e modelos hidrológicos para avaliar a precisão relativa entre modelos de diferentes complexidades, para eventos de inundação na bacia do Alto Paranapanema – onde, em 2004 e 2016, os municípios de Campina do Monte Alegre e Buri, no território onde também está situado o Campus Lagoa do Sino da UFSCar, tiveram áreas agriculturáveis inundadas pelos rios Itapetininga e Paranapanema. O contexto de desenvolvimento da pesquisa leva em consideração o desafio de, para calibrar modelos de enchentes, não contar com dados históricos consistentes; assim, o retrospecto do histórico de inundações é feito através da coleta de fotos, registros de jornais e memória da população. Assim, a expectativa é que essa avaliação da acurácia de modelos de enchente de baixa complexidade viabilize a expansão da sua adoção por tomadores de decisão em áreas com escassez de dados.

Mais informações: http://lattes.cnpq.br/6595801339743126

Responsável: Prof.ª Dr.ª Anaí Floriano Vasconcelos (Departamento de Ciências Ambientais – DCAm)

Contato: anai.vasconcelos@ufscar.br