Banca de QUALIFICAÇÃO: ICARO ANDRADE SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ICARO ANDRADE SOUZA
DATA : 30/04/2025
HORA: 09:00
LOCAL: https://meet.google.com/szg-jjbk-efo?pli=1
TÍTULO:

Modelagem Hidrológica para Previsão de Inundações: Um Estudo das Bacias Hidrográficas dos Rios Almada e Cachoeira, Sul da Bahia – Brasil

PALAVRAS-CHAVES:

variabilidade hidrológica; eventos extremos; análise espaço-temporal; aprendizado de máquina; previsão de inundações.

PÁGINAS: 109
RESUMO:

As inundações representam um dos desastres naturais mais recorrentes e impactantes no Brasil, com consequências socioeconômicas e ambientais. A recorrência desses eventos, impulsionada por mudanças climáticas e pela ocupação desordenada do solo, evidencia a necessidade de aprimoramento dos sistemas de previsão. Este trabalho tem como objetivo analisar o comportamento hidrológico das bacias hidrográficas dos rios Almada e Cachoeira, no Sul da Bahia, visando o desenvolvimento de um modelo preditivo de longo prazo para ocorrência de inundações. A pesquisa está fundamentada em uma abordagem exploratória e quantitativa, com base na análise de séries temporais de variáveis hidrometeorológicas entre 1981 e 2017, incluindo precipitação, vazão, evapotranspiração, temperaturas mínima, média e máxima. Foram aplicadas técnicas de estatística descritiva, análise de sazonalidade, tendências temporais, correlações espaço-temporais e avaliação de eventos extremos, com foco na identificação de padrões críticos de comportamento hidrológico. Os resultados demonstram sazonalidades distintas e tendências na vazão e precipitação, com registros históricos de picos anuais compatíveis com eventos de inundação severa nas áreas urbanas de Ilhéus e Itabuna. A análise também evidencia correlações importantes entre variáveis climáticas e a resposta hidrológica das bacias, destacando fatores críticos para a previsão de inundações. O estudo encontra-se atualmente na etapa de construção e avaliação de um modelo de dinâmica multitemporal, que integrará variáveis ambientais às técnicas de aprendizado de máquina e algoritmos de otimização, como Particle Swarm Optimization (PSO) e Algoritmos Genéticos (GA), visando aumentar a acurácia e a capacidade preditiva do sistema. Ao focar em previsões de longo prazo, esta pesquisa busca contribuir com a previsão na ocorrência de inundações e auxiliar a gestão de riscos hidrológicos em áreas susceptíveis a inundações.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - ANDREA SOUSA FONTES
Externo à Instituição - MARCELO OSSAMU HONDA
Externo à Instituição - EDVALDO OLIVEIRA - UESB
Interno - 1649867 - FABRICIO BERTON ZANCHI
Externo ao Programa - 1932539 - JOAO BATISTA LOPES DA SILVA - nullInterno - 1956163 - NADSON RESSYE SIMOES DA SILVA
Externo ao Programa - ***.126.075-** - PABLO SANTANA SANTOS - UFBA
Presidente - 1993763 - VINICIUS DE AMORIM SILVA
Externo à Instituição - YVONILDE DANTAS PINTO MEDEIROS - UFBA