Estruturação de informações geoespaciais em ambiente Big Data para suporte à decisão

• Processo: 18/21279-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2020
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Transportes
• Pesquisador responsável: José Alberto Quintanilha
• Beneficiário: Thaís Passos Correia
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/50343-2 - Plano de desenvolvimento institucional na área de transformação digital: manufatura avançada e cidades inteligentes e sustentáveis (PDIp), AP.PDIP
• Assunto(s): Área de risco Big data Desastres ambientais Sistema de informação geográfica (SIG) Desastres
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: área de risco | big data | desastres | sistema de informação geográfica | Transporte | Desastres naturais

Resumo

O aumento da população devido ao crescimento de urbanização favoreceu que cidadãos de baixa renda procurassem por moradias em áreas desvalorizadas pelo mercado imobiliário, proporcionando o aumento da vulnerabilidade desses locais. O desmatamento e o uso não adequado dos recursos naturais também contribuem para a elevação do risco a desastres naturais. Deslizamentos e inundações estão entre os desastres mais comuns no Brasil, que são responsáveis por prejuízos de ordem social, ambiental e econômica, resultando em perdas de vidas. As geotecnologias tornaram-se opção para auxiliar no mapeamento desses eventos e, consequentemente, ajudar na previsão de riscos, na avaliação de vulnerabilidades e na quantificação de perdas. O Big Data também vem se destacando por sua capacidade de integração de uma grande quantidade de bancos de dados, de diversas fontes e de formatos distintos; e colaborando para a melhoria da tomada de decisão, útil para a prevenção dos desastres ambientais. O estudo terá como foco o entorno da estação Caieiras da Linha 7 Rubi da CPTM, próxima a Bacia Hidrográfica dos Abreus, no município de Caieiras, em que esses eventos são frequentes e podem afetar a circulação de trens. Essa pesquisa fará o mapeamento de áreas sujeitas à deslizamentos e inundações através de software disponíveis e proporá possíveis meios de estruturação de um banco de dados geoespaciais, a fim de facilitar a tomada de decisão de um gestor público através de uma melhor predição desses desastres.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

CORREIA, THAIS P.; CORSI, ALESSANDRA C.; QUINTANILHA, JOSE A.. Big Data for Natural Disasters in an Urban Railroad Neighborhood: A Systematic Review. SMART CITIES, v. 3, n. 2, p. 10-pg., 2020-06-01. (18/21279-7)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

CORREIA, Thaís Passos. Aplicação de geotecnologias na elaboração de índices socioeconômicos associados às ocorrências de desastres naturais no entorno da ferrovia entre as estações Caieiras e Francisco Morato.. 2021. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) São Paulo.