FERRAMENTA COMPUTACIONAL PARA MAPEAMENTO DE ÁREAS DE RISCO QUANTO ÀS INUNDAÇÕES E ALAGAMENTOS UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Código

XXVI-SBRH0105

Autores

Jean Carlos Santos Guimarães, Emmanuel Kennedy da Costa Teixeira, Marconi de Arruda Pereira, Andrés Velástegui Montoya

Tema

C - Águas Urbanas e Cidades Sustentáveis

Resumo

Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional desenvolvida para identificação de logradouros urbanos com maior sensibilidade a alagamentos, por meio da integração entre geoprocessamento e modelagem hidrológica. A ferramenta foi desenvolvida em PyQGIS, possibilitando a integração de dados processados no QGIS e um modelo de drenagem no SWMM. Assim é possível processar dados espaciais e gerar automaticamente os arquivos de entrada exigidos pelo SWMM, incluindo informações de sub-bacias, trechos, nós e parâmetros hidrológicos. A classificação do uso e cobertura do solo foi feita com o plugin Dzetsaka, utilizando o algoritmo Random Forest, com sete classes associadas a coeficientes de escoamento e de rugosidade de Manning. A metodologia foi aplicada em bairros da região central de Belo Horizonte/MG e a simulação utilizou uma chuva de projeto com tempo de recorrência de 100 anos. Os resultados demonstraram boa concordância entre os logradouros mais comprometidos hidraulicamente e as manchas de inundação previamente mapeadas, indicando a eficiência da abordagem proposta. A ferramenta mostrou-se útil para apoiar o planejamento urbano e a gestão do risco hidrológico, sendo facilmente adaptável a outras áreas urbanas.