Incertezas na espacialização da precipitação, impactos associados e previsão de risco no litoral paulista / Uncertainty in precipitation, impacts associated and risk prediction in the coast of the state of São Paulo

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

A incerteza é inerente ao funcionamento do sistema hidrometeorológico. Neste trabalho buscou-se incorporar esse conceito no estudo sobre as precipitações que causam impactos nas regiões da Baixada Santista e Litoral Norte paulista. Considerando que as incertezas epistêmicas podem ser diminuídas a partir do melhor conhecimento sobre o fenômeno, foram realizadas investigações sobre as chuvas que deflagraram impactos, e admitindo que as incertezas aleatórias possam ser minimizadas por meio de ferramentas que demonstrem possíveis cenários para o desenrolar do evento, foram elaborados mapas de probabilidade, de desvio padrão e propostas modelagens preditivas. Com base em informações levantadas sobre os impactos associados à chuva que ocorreram em doze municípios entre 1994/95 e 2003/04, foi investigada a distribuição espacial e temporal dos registros e da pluviometria associada. Verificou-se que os eventos pluviais que causaram problemas são compostos por chuvas contínuas com um pico mais intenso, sendo que em 1999/00 e 1995/96 houve maior ocorrência de impactos registrados. Embora os maiores totais pluviométricos tenham ocorrido em Bertioga, os municípios de Santos e Guarujá apresentaram mais problemas; por outro lado, o maior número de vítimas foi registrado em Ubatuba, indicando que embora a vulnerabilidade seja o cerne do impacto, a suscetibilidade determinou a magnitude das pessoas afetadas. A partir da simulação estocástica foram elaborados cenários de distribuição espacial das precipitações com e sem a incorporação de variáveis físicas relacionadas, resultando em mapas que apontam locais com maior probabilidade de serem atingidos por chuvas acima de 80,0 mm/24h durante episódios pluviais impactantes e de mapas que representaram a incerteza associada à variabilidade espacial, fortemente associada à escarpa da Serra do Mar. Estes mapas podem ser usados como ferramenta no planejamento regional, bem como os modelos de predição de impactos propostos a partir da utilização de duas abordagens: (1) o Mapa Auto-Organizável, uma rede neural artificial não supervisionada, indicada para relações não-lineares e (2) uma técnica empírica de Regressão Linear Múltipla, tradicional em estudos preditivos. Os modelos propostos apresentaram entre 71% e 82% de acurácia na predição de ocorrências de impactos deflagrados por precipitações

ASSUNTO(S)

impacto ambiental análise espacial (estatística) precipitação (meteorologia) environmental impact spatial analysis (statistics) precipitation (meteorology)

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