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Thiago Souza Biscaro

Ciências Exatas e da Terra

Geociências
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  • previsão multi-escala de eventos meteorológicos extremos para aplicações hidrológicas
  • A frequência de eventos meteorológicos severos tem aumentado nas últimas décadas, e há evidências das mudanças climáticas neste aumento. Inundações, deslizamento de encostas e eventos de intensa precipitação ficaram mais frequentes, com consequentes perdas econômicas, e impactos negativos no bem-estar da população. A previsibilidade dos eventos de alagamentos e enxurradas está diretamente relacionada com a previsibilidade da precipitação, um dos fenômenos atmosféricos mais difíceis de se prever. Erros e incertezas destas previsões se propagarão para modelos hidrológicos de previsão de inundações, impactando a eficácia dos sistemas de alertas, e na tomada de decisões. O objetivo da proposta é melhorar a eficácia da previsão de chuvas nas escalas até 12 horas, gerando produtos derivados da combinação de dados observados, modelagem numérica de alta resolução com assimilação de dados observados, e uso de Machine Learning. Estas previsões serão utilizadas como entrada em modelos de previsão de extremos hidrológicos em bacias hidrográficas suscetíveis a alagamentos urbanos e enxurradas. A previsão de eventos hidrológicos é fundamental para a emissão de alertas e para balizar ações de agentes das defesas civis envolvidos no manejo populacional em áreas de risco. A tarefa se mostra especialmente complexa em regiões urbanas devido às peculiaridades de áreas impermeabilizadas, à expansão não planejada associada à ocupação de áreas de risco e ao déficit da infraestrutura de drenagem. Os avanços na previsão de alagamentos urbanos são incipientes no país devido à ausência de dados e às dificuldades de parametrização de processos heterogêneos, e a possibilidade de combinar novos desenvolvimentos na previsão de curtíssimo prazo e em ferramentas semi-empíricas de previsão de alagamentos abre a perspectiva de se melhorar o entendimento deste processo, melhorar a qualidade dos alertas gerados, permitir ações de planejamento urbano e avaliar cenários de risco.
  • Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - SP - Brasil
  • 08/12/2023-31/12/2026
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