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Thiago Poleto

Engenharias

Engenharia de Transportes
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  • amazônia porto seguro: monitoramento segurança de transporte na navegação a partir da utilização de veículo aéreo não tripulado (unmanned aerial vehicle uavs).
  • Uma dos desafios importantes da Segurança Pública na região Norte e Nordeste é o monitoramento constante da segurança de transporte mercadoria hidroviária. Essa tarefa torna-se mais desafiadora quando um sistema de segurança opera em um ambiente complexo com alto tráfego de navios mercantes e pesqueiros e a existência de muitas ilhas na região Norte. As táticas potenciais que os alvos podem usar aumentam a dificuldade dessa tarefa. Integrar Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) em um sistema de vigilância que consiste em radares terrestres e navios de superfície podem melhorar as capacidades do sistema e mitigar suas vulnerabilidades. Além disso, este projeto será proposto uma nova estrutura metodológica para avaliar a segurança pública em transportes de mercadorias com base em uma simulação baseada em agente paradigma. O comportamento de navegação de um navio individual é modelado como um agente, e seus encontros são detectados por um algoritmo inteligente baseado em sistema de informação geográfica (GIS). Os resultados permitirão impacto positivo no desempenho do sistema de segurança hidroviários, visto que as capacidades de detecção através de sensores e precisão da comunicação e a capacidade de contra detecção de ataques ainda são limitadas. Além disso, resultará na aplicação para Região Amazônica, que por sua vez, serão identificadas e mapeadas características geográficas complexas através do UAVs em um papel de segurança no transportes de mercadorias.
  • Universidade Federal do Pará - PA - Brasil
  • 23/12/2022-31/12/2026
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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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