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

Processo: 18/21279-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2018
Vigência (Término): 31 de agosto de 2020
Área do 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

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.