Dados pesquisados no Twitter podem complementar os sistemas de gerenciamento de inundações

Por meio de métodos estatísticos e computacionais, foi demonstrada a relevância do conteúdo da rede social Twitter, em conjunto com outros sensores, para a detecção de alagamentos. As análises estatísticas foram realizadas utilizando um banco de dados com informações sobre o número de blocos de tráfego devido a inundações, as medidas baseadas em precipitação - obtidas por pluviômetro e radar meteorológico - e o número de tweets contendo palavras-chave relacionadas à chuva.

Intitulado "Physical- and Social-Based Rain Gauges—A Case Study on Urban Flood Detection” (Pluviômetros de Base Física e Social — Um Estudo de Caso sobre Detecção de Inundações Urbanas) o artigo foi publicado recentemente na edição especial “Flood Hazard and Risk in Urban Areas”, da Revista Geosciences.

O estudo de autoria do pesquisador Vitor Yuichi Hossaki, da Universidade Estadual de São Paulo (Unesp), teve a orientação do pesquisador Leonardo Bacelar Lima Santos, do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden) – unidade de pesquisa do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI). O artigo tem como coautora a pesquisadora do Cemaden, Luciana Londe, além de pesquisadores de variadas áreas, provenientes de diversas universidades brasileiras. (Foto: Pesquisadores em trabalho de campo na região central da capital de São Paulo).

A pesquisa fez a detecção de alagamentos na região central da capital de São Paulo, focando a parte inferior da bacia hidrográfica do rio Tamanduateí. As maiores correlações de dados foram encontradas entre o número de tweets relacionados à chuva e as medidas do pluviômetro. Para os pesquisadores, esse resultado evidencia o potencial dos dados sociais na previsão de fenômenos meteorológicos. Destacam que o número de tweets também está correlacionado com as medidas de radar e o número de eventos de inundação.

"Este estudo apresenta uma abordagem inovadora que combina a análise de dados de sensores físicos e de redes sociais para detectar alagamentos urbanos, com forte embasamento estatístico", ressalta o pesquisador Hossaki, que é bolsista do Programa de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC) pelo Cemaden.

"Após essa fase de validação científica, vamos iniciar um processo de testes operacionais, contando com colegas da Sala de Situação do Cemaden", destaca Santos.

Também participaram do estudo professores e pesquisadores da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), do curso de Comunicação Social da Faculdade Anhanguera de São José dos Campos, do curso de Engenharia Ambiental da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquisa Filho (Unesp), e um egresso do doutorado em Ciência da Computação da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).

Inteligência Artificial (IA)

Para o pesquisador do Cemaden, físico Leonardo Bacelar Santos, a crescente popularidade da Inteligência Artificial (IA), Ciência de Dados e outras tecnologias computacionais têm despertado o interesse das pessoas nas mais diversas áreas. Desde 2016, pesquisadores do Cemaden desenvolvem aplicações de IA para lidar com os desafios dos impactos causados pelos desastres.

“A aplicação desses métodos pode trazer insights cruciais para o desenvolvimento de métodos de detecção, previsão, monitoramento e mitigação de eventos extremos e seus impactos.”, destaca o pesquisador.

O artigo” "Physical- and Social-Based Rain Gauges—A Case Study on Urban Flood Detection”,  em formato open access na edição especial "Flood Hazard and Risk in Urban Areas", da revista Geosciences está disponível nesse link: https://www.mdpi.com/2076-3263/13/4/111

Fonte: Ascom/Cemaden