Aumento da resiliência em habitações de baixo custo com o uso da ciência da mudança climática e da análise de dados

• Processo: 19/23603-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de maio de 2020 - 30 de abril de 2024
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Civil - Construção Civil
• Convênio/Acordo: Belmont Forum
• Pesquisador responsável: Sérgio Francisco dos Santos
• Beneficiário: Sérgio Francisco dos Santos
• Pesq. responsável no exterior: Esther Adhiambo Obonyo
• Instituição no exterior: Pennsylvania State University, Estados Unidos
• Pesq. responsável no exterior: George Onyango Okeyo
• Instituição no exterior: De Montfort University, Inglaterra
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEG). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Guaratinguetá. Guaratinguetá , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Holmer Savastano Junior
• Assunto(s): Planejamento habitacional Geografia Desastres ambientais Eventos climáticos extremos Zona costeira População de baixa renda Habitação popular Materiais de construção Inteligência artificial Aprendizado computacional Big data analytics
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ciência Social | Desastre climático | Geografia | Inteligência Artificial | Moradia | Materiais e componentes de construção

Resumo

O projeto visa aumentar a resiliência das comunidades de baixa renda que vivem em áreas propensas a desastres. O foco está nas zonas costeiras baixas, com alto risco de secas e inundações em partes selecionadas do Brasil, África Oriental e América do Norte. Desenvolverá o conhecimento geográfico e socioeconômico das pessoas que vivem nas áreas de favelas e leitos dos rios, reunindo dados georreferenciados sobre infraestruturas e patrimônio natural de locais potenciais. A equipe do projeto também investigará as barreiras de adoção de tecnologia e os direcionadores de difusão através da criação e criação de protótipos de um sistema habitacional acessível, resistente a desastres e de baixa renda que use materiais sustentáveis com recursos locais. O desenvolvimento de espaços urbanos é uma função da localização geográfica, história econômica, padrão de desenvolvimento urbano e governança terá influência na resiliência. O desenvolvimento (ou a falta dele) de um centro urbano é resultado de iniquidades sociais, econômicas e políticas existentes. Pacotes de políticas para preparação para desastres que não considerem as circunstâncias únicas de populações vulneráveis podem inadvertidamente causar danos à baixa renda famílias. Considerações sobre sustentabilidade ambiental e saúde pública serão incluídas. O aprendizado da máquina (Machine Learning) e a ciência dos dados (Big Data Analytics) serão usados para identificar pacotes urbanos ideais de planejamento e planejamento urbano de habitação resiliente a desastres, considerando as mudanças climáticas relacionadascenários climáticos extremos entre a hora atual e 2050. Embora os grandes dados sejam passíveis de previsão climática de longo prazo, os dados para previsões localizadas e sazonais ainda são incertos e escassos. O Machine Learning tem potencial. Outras aplicações demonstraram que podetrabalhe com big data ou com dados esparsos. A pesquisa contribuirá para modelar com precisão os eventos climáticos e climáticos extremos no nível espaço-temporal, para aumentar a compreensão dos cientistas climáticos e, ao mesmo tempo, capacitar os formuladores de políticas na tomada de decisões relacionadas a desastres. (AU)