USO DE REDES NEURAIS PARA PREVISÃO DE INUNDAÇÃO EM BACIAS URBANAS NA ÚLTIMA DÉCADA: REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Código

XVI-ENAU_VI-SRRU0051

Autores

Guilherme Nascimento Avelino, Greicelene Jesus Da Silva, Maria Clara Fava

Tema

ENAU - 02 - Processos Hidrológicos Urbanos, Modelagem e Qualidade da Água

Resumo

Diante do avanço das mudanças climáticas e urbanização, se fazem necessárias ferramentas capazes de prevenir e mapear eventos de inundação. Tradicionalmente, essa análise é realizada por meio de modelos hidrodinâmicos, os quais apresentam alto custo computacional e tempo de processamento. Visando contornar isso, há crescente utilização de modelos orientados a dados, como redes neurais, capazes de gerar previsões precisas em tempos menores. Assim, esta revisão bibliográfica propõe compreender as arquiteturas que estão sendo utilizadas para a previsão de inundação em bacias urbanas. Após pesquisa nas bases de periódicos SCOPUS e Web of Science, 1.192 artigos foram filtrados em 110 relevantes dentro do tema, sendo feita a análise temporal e categorização dos modelos utilizados, além da discussão das dez pesquisas com maior impacto acadêmico. Assim, foi observado um crescimento nas publicações deste assunto ao longo do tempo, com a evolução de complexidade e vantagens específicas, ocorrendo um aumento expressivo no uso de redes neurais recorrentes, convolucionais, híbridas e outras abordagens, apresentando mudanças de paradigma na literatura. Porém, ainda há limitações comuns entre modelos, como a escassez de dados e dificuldade de generalização, sendo importante então investigações nesse sentido para tentar minimizar esses obstáculos, levando a diminuição dos desastres urbanos por inundações.