Modelo de alerta hidrológico com base participativa usando sistema de informações voluntárias para previsão de enchentes (2015)
- Authors:
- Autor USP: FAVA, MARIA CLARA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SHS
- Subjects: PREVISÃO DE ENCHENTES URBANAS; ENCHENTES URBANAS
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho apresenta uma nova proposta metodológica de previsão de enchentes: o Modelo de Alerta Hidrológico com Base Participativa (MAHP). O MAHP consiste em um modelo de previsão de enchentes em bacias urbanas que integra Informações Geográficas Voluntárias (VGI) e redes de sensores sem fio (WSN). A principal contribuição deste modelo é o uso de dados de fontes . heterogêneas (sensores aliados a dados fornecidos por voluntários) com o objetivo de reduzir a incerteza na previsão de enchentes. O modelo MAHP foi dividido em módulos, cada um deles é responsável por uma atividade no processo de previsão de enchentes. Embora o modelo possua diversos módulos auxiliares, pode-se resumir o modelo MAHP em três módulos principais: aquisição r I de dados; previsão de precipitações e, por fim, o módulo responsável pela previsão das enchentes. Para o módulo de aquisição de dados foram desenvolvidas metodologias para uso de dados voluntários de nível da água e sensores medidores de nível foram instalados para a composição da rede de sensores sem fio em pontos estratégicos nos canais fluviais da cidade. No módulo de previsão da precipitação do modelo MAHP foram desenvolvidos dois softwares de previsão, sendo um modelo de previsão da precipitação conceitual e um empírico. Para o funcionamento do módulo responsável pela previsão das enchentes foi feita a modelagem da bacia urbana de São Carlos no modelo SWMM (Storm Water Management Model). As simulações chuva-vazão realizadas com a bacia modelada apresentaram ajustes satisfatórios quando comparadas com eventos de enchente reais. Como o uso de informações voluntárias na previsão de enchentes é um conceito bastante novo, outra importante contribuição do trabalho foi propor parâmetros espaço-temporais que influenciam na qualidade da previsão ocasionada pelo uso de dados VGI. Existem vários cenários e combinaçõesde uso de informações voluntárias que podem influenciar na previsão de enchentes. Neste trabalho foi considerada apenas uma destas combinações. Devido à ausência de dados VGI reais em eventos de enchente recentes foram utilizados dados de nível medidos por sensores para simular dados voluntários. Foram levantadas diversas hipóteses para que a inserção de dados voluntários no modelo MAHP tenham maior influência na redução da incerteza na previsão de enchentes
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2015
- Data da defesa: 27.03.2015
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ABNT
FAVA, Maria Clara. Modelo de alerta hidrológico com base participativa usando sistema de informações voluntárias para previsão de enchentes. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-22062015-144238/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Fava, M. C. (2015). Modelo de alerta hidrológico com base participativa usando sistema de informações voluntárias para previsão de enchentes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-22062015-144238/ -
NLM
Fava MC. Modelo de alerta hidrológico com base participativa usando sistema de informações voluntárias para previsão de enchentes [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-22062015-144238/ -
Vancouver
Fava MC. Modelo de alerta hidrológico com base participativa usando sistema de informações voluntárias para previsão de enchentes [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-22062015-144238/ - Improving food forecasting using real-time data to update urban models in poorly gauged areas
- Flood modelling using synthesised citizen science urban streamflow observations
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