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As recentes inundações na Espanha e em outros locais evidenciam a importância dos alertas antecipados para salvar vidas e propriedades.

Um novo estudo, publicado no periódico Hydrology, propõe um modelo de aprendizado de máquina desenvolvido por pesquisadores da Concordia University para melhorar os protocolos de evacuação de inundações.

Mohamed Almetwally Ahmed, doutorando, e Samuel Li, professor e presidente do Departamento de Engenharia Civil da universidade, criaram uma técnica que usa inteligência artificial para prever com mais precisão a vazão de rios a curto prazo, um dado crucial para a evacuação.

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Estudo detalha a vazão de rios e permite que a previsão a respeito de possíveis inundações seja mais eficaz – Imagem: Hydrology

Como o modelo do estudo funciona

O modelo foi desenvolvido com base em dados históricos de estações hidrométricas e novos parâmetros climáticos, como precipitação, temperatura e umidade.
Os pesquisadores focaram na medição da convecção, que representa a taxa de movimento da água, entre duas estações do Rio Ottawa.
A pesquisa usou dados coletados ao longo de décadas pelo Governo do Canadá e testou o modelo com dados de outras regiões, como os rios Boise e Missouri, nos Estados Unidos.
O modelo fornece estimativas precisas de descarga diária e, especialmente, de vazão em tempo real, ajudando a prever o fluxo de água em um período de até 24 horas, essencial para uma evacuação eficiente.

O método, que utiliza nove preditores (sete climáticos e dois históricos), é ajustado conforme o tempo de previsão. Com o tempo, espera-se que esse modelo seja operacional e acessível ao público, oferecendo previsões de níveis de água em tempo real, de maneira semelhante às previsões meteorológicas.

Para Ahmed, a ideia é que as autoridades utilizem esse modelo como uma ferramenta para planejar evacuações, otimizando a logística de transporte e salvando vidas e propriedades durante enchentes.