Previsão de riscos de alagamentos e inundações com uso de inteligência artificial

Autores

  • Sabrina Bergoch Monteiro Sambatti Climatempo - Agência Brasileira de Meteorologia
  • Renata Renata Genova Martins Climatempo - Agência Brasileira de Meteorologia
  • Ricardo Batista Vilela Climatempo - Agência Brasileira de Meteorologia
  • Frank Moshe Cotacallapa Climatempo - Agência Brasileira de Meteorologia
  • Alex Sandro Aguiar Pessoa Climatempo - Agência Brasileira de Meteorologia
  • Jussara Dias Climatempo - Agência Brasileira de Meteorologia
  • Danielle de Almeida Bressiani
  • Gilca Palma Climatempo - Agência Brasileira de Meteorologia

DOI:

https://doi.org/10.13037/ria.vol15n1.6985

Resumo

A prevenção e mitigação dos danos provocados por eventos hidrometeorológicos severos em áreas urbanas, como a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), são estratégias necessárias para que as cidades se tornem mais inteligentes e resilientes. No entanto, a previsão de riscos de alagamentos e inundações em áreas populosas é desafiador. Usando o k-vizinhos mais próximo (k-Nearest Neighbor - kNN), um algoritmo de aprendizado de máquina, foi possível mostrar a viabilidade do uso de técnicas de inteligência artificial para a previsão de riscos de alagamentos e inundações. A RMSP foi escolhida como área de estudo devido sua importância social e econômica, sendo a região de maior aglomeração urbana do Brasil e por sofrer a influência de eventos hidrometeorológicos severos e seus impactos.

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Publicado

2020-06-15

Edição

v. 15 n. 1 (2019)

Seção

Artigos

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