Pesquisa aprimora a aplicação da Inteligência Artificial em monitoramento e previsão de riscos hidrológicos

Pesquisadores obtiveram um bom desempenho nos testes realizados em uma pequena bacia hidrográfica no Rio de Janeiro, empregando um modelo hidrológico de redes neurais artificiais (RNA) para a previsão o nível dos rios e, também, para investigar sua dependência de condições antecedentes de chuva.  A utilização da Inteligência Artificial nos modelos hidrológicos pode contribuir para aprimorar a previsão de riscos hidrológicos, como inundações e cheias.

Os estudos utilizaram dados observados do nível do rio e a estimativa de precipitação - fornecido   por radar meteorológico de alta resolução - sobre uma pequena bacia hidrográfica na região serrana do estado do Rio de Janeiro. Como resultado, a série temporal do nível de água previsto mostrou um bom desempenho quando as entradas de dados consideraram pelo menos duas horas de precipitação acumulada, sugerindo uma forte associação física com o tempo de concentração da bacia hidrográfica.

Sob longos períodos de chuva acumulada, maiores de 12 horas, a estrutura atingiu níveis de desempenho consideravelmente mais elevados, o que pode estar relacionado à capacidade da RNA de capturar a resposta subsuperficial, bem como estados passados de umidade do solo na bacia hidrográfica.

Os estudos foram liderados pelo pesquisador e físico Leonardo Santos, do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden) – unidade de pesquisa do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI).

Recentemente, o pesquisador Santos teve projeto aprovado na chamada CNPq "Nº 15/2023 - Eventos Meteorológicos Extremos: Prevenção de Desastres Naturais e Minimização de Danos", o projeto "iFAST - Intelligent Flood Alert Surveillance Tools" (446053/2023-6)  que avançará o conhecimento científico na interface entre Inteligência Artificial (I.A.) e desastres, produzindo ferramentas para melhoria contínua dos alertas do hidrológicos emitidos pelo Cemaden.

 O artigo científico completo sobre a pesquisa disponível abertamente em: https://www.mdpi.com/2673-4117/4/3/101

Fonte: Ascom/Cemaden