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Projeções baseadas em cenário futuros de inundações urbanas por meio de um acoplamento fraco entre um modelo de mudança de uso do solo urbana baseado em CA e um modelo hidrodinâmico: um estudo de caso em São Caetano do Sul (SP)

Processo: 21/11435-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de março de 2022
Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Cláudia Maria de Almeida
Beneficiário:Elton Vicente Escobar Silva
Instituição Sede:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Hidrodinâmica   Geoinformática   Aprendizagem profunda   Previsão de inundações   Uso do solo   Tomada de decisão   Enchentes urbanas   São Caetano do Sul (SP)
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Cellular automata | Convolution Neural Network | Deep Learning | Hydrologic-hydrodynamic model | land use change | Modelagem Hidrodinâmica e Geoinformática

Resumo

Previsões atuais estimam que a população global crescerá de 7,7 bilhões de pessoas para 9,8 bilhões de pessoas até 2050, sendo que quase 68% da população mundial viverá em áreas urbanas. Se este cenário se concretizar, a área global coberta por centros urbanos deverá aumentar para mais de 3 milhões de km2, o que equivaleria a todo o País da Índia. Um parâmetro chave para determinar os impactos da urbanização no meio ambiente é a quantidade de área de superfície impermeável (ISA). No sensoriamento remoto (RS), o mapeamento de ISA por imagens de satélite pode ser executado de maneira oportuna e econômica. Nesse sentido, a adoção da tecnologia de análise de imagem baseada em objeto geográfico (GEOBIA) e Deep Learning (DL) pode ajudar no mapeamento de ISA em imagens de sensoriamento remoto. O aumento do ISA pode resultar em impactos hidrológicos graves em áreas urbanas, como o aumento escoamento superficial e da frequência de cheias e de sua magnitude. Entre todos os desastres naturais, as inundações causam mais impacto do que qualquer outra no mundo (mais de 30%). Para piorar esse cenário, espera-se que as inundações urbanas aconteçam com mais frequência e severidade devido aos eventos hidrometeorológicos extremos ocasionados pela mudança climática global. Diante do exposto, este Ph.D. A proposta visa combinar um modelo de previsão de expansão urbana e mudança do uso do solo urbano com um modelo hidrodinâmico para fornecer previsões de eventos de inundações extremas em uma cidade-piloto. Espera-se que os resultados forneçam informações geográficas cruciais, identificando áreas com maior risco de inundação, que devem receber o máximo de atenção durante tais eventos. Assim, este trabalho visa não só aumentar o conhecimento científico nesta área, mas também fornecer uma ferramenta de apoio aos agentes da Defesa Civil, e aos decisores e políticos. Com essas informações, eles poderão tomar decisões oportunas para conter e mitigar os efeitos das enchentes nas cidades brasileiras. (AU)

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Publicações científicas (4)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
GUERRERO, JOAO VITOR; ESCOBAR-SILVA, ELTON VICENTE; DE ALMEIDA, CLAUDIA MARIA; CAICHE, DANIEL; DOS SANTOS, ALEX MOTA; NUNES, FABRIZIA GIOPPO. . FORESTS, v. 16, n. 6, p. 25-pg., . (24/02748-7, 20/09215-3, 21/11435-4)
ESCOBAR-SILVA, ELTON VICENTE; DE ALMEIDA, CLAUDIA MARIA; DA SILVA, GUSTAVO BARBOSA LIMA; BURSTEINAS, INGOBERT; DA ROCHA FILHO, KLEBER LOPES; DE OLIVEIRA, CLEBER GONZALES; FAGUNDES, MARINA REFATTI; DE PAIVA, RODRIGO CAUDURO DIAS. . WATER, v. 15, n. 6, p. 19-pg., . (21/11435-4, 20/09215-3)
MARQUES-CARVALHO, ROMULO; DE ALMEIDA, CLAUDIA MARIA; ESCOBAR-SILVA, ELTON VICENTE; ALVES, RAYANNA BARROSO DE OLIVEIRA; LACERDA, CAMILA SOUZA DOS ANJOS. . REMOTE SENSING, v. 15, n. 1, p. 29-pg., . (20/09215-3, 21/11435-4)
MATAVELI, GUILHERME; CHAVES, MICHEL; GUERRERO, JOAO; ESCOBAR-SILVA, ELTON VICENTE; CONCEICAO, KATYANNE; DE OLIVEIRA, GABRIEL. . REMOTE SENSING, v. 14, n. 16, p. 13-pg., . (21/07382-2, 21/11435-4, 19/25701-8)