Análise de recorrências de eventos de desastres naturais com base no Sistema Integrado de Informações sobre Desastres (S2iD) e séries históricas de precipitação no Brasil : uma contribuição metodológica

Abstract

Este trabalho apresenta o uso de técnicas de análise e interpretação de grandes volumes de dados, também conhecido como Big Data, na área da geografia relacionada à gestão ambiental e territorial. Propôe-se uma abordagem metodológica de estudo sistemático das (re)ocorrências de eventos extremos de precipitação e desastres naturais, por meio do cruzamento de bases de dados pluviométricos, topográficos e de desastre, visando estabelecer relações entre estas variáveis e a identificação de padrões e limiares críticos de precipitação com potencial real para desencadear episódios de desastres naturais. Foram utilizados o banco de dados de desastres naturais S2iD, do Centro Nacional de Gerenciamento de Riscos e Desastres (CENAD), as estações pluviométricas disponibilizadas pela Agência Nacional de Águas (ANA) e Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), um mapa de declividade gerado a partir dos dados da Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) com 1 segundo de arco. Após o cruzamento das bases de dados identificou-se 14.209 registros de desastres, distribuídos em 3.096 municípios, que estão localizados próximo a área de influência de 3.746 estações pluviométricas. Identificou-se inúmeros locais sujeitos a ocorrência de desastres naturais ocasionados por eventos de chuvas extremas, entre os quais pode-se citar os desastres ocorridos em Bertioga (SP) em 1992, 1993, e 2013. No dia 17 de janeiro de 1992, por exemplo, a estação nº 2346065 - Represa Itatinga registrou 360 mm/dia, que culminou em episódios de enxurradas e inundações na cidade. Contudo, os resultados evidenciam que somente o estudo das máximas diárias não seria suficiente para explicar os desastres históricos ocorridos em várias regiões, havendo necessidade de se observar os volumes acumulados de chuva nos dias anteriores que levam à saturação do solo. Nesta linha foi constatado que que vários episódios de desastres naturais, entre os quais os ocorridos no Vale do Itajaí (SC), São Luiz do Paraitinga (SP) e Região Serrana (RJ), respectivamente nos anos de 2008, 2010 e 2011, estão associados a eventos extremos de precipitação acumulados que acabaram por ocasionar enxurradas, movimentos de massas e inundações. Para classificação dos eventos de chuva associados aos episódios de desastres foram utilizadas a técnica dos quantis e a técnica de análise de distribuição de frequência. Os resultados mostraram que a classificação das chuvas através da técnica dos quantis, apesar de simples, se mostra bastante adequada a este tipo análise, permitindo o estabelecimento de classes qualitativa das precipitações. Neste trabalho foram estabelecidas 8 classes (Sem chuva (SC), Dia seco (DS), Chuva muito fraca (Cmf), Chuva fraca (Cf), Chuva moderada (CM), Chuva forte (CF), Chuva muito forte (CMF) e Chuva extrema (CE)), que foram relacionadas à probabilidade de ocorrência de desastres. Está técnica pode ser uma alternativa mais direta para auxiliar na definição dos limiares de chuvas extremas associados a desastres naturais, contribuindo no planejamento de sistemas de alerta e ajudando os profissionais que atuam no gerenciamento e redução de risco de desastres.A aplicação da técnica de análise de distribuição de frequência também se mostrou útil para caracterizar os eventos extremos de precipitação, pois permite a estimativa dos Períodos de Retorno (probabilidades de não excedência) dos eventos de precipitação associadas aos desastres. Contudo, sua execução é complexa e muito suscetível a presença de erros ou incongruências nos dados históricos de precipitação. Isto dificulta o processo de automatização em larga escala com consequente aumento no tempo dedicado a este tipo de análise. Espera-se que estes resultados possam contribuir para melhorar o conhecimento na área de desastres naturais, e servir de incentivo para os estudos baseado na análise de grandes massas de dados com uso de técnicas de análise de dados, considerando este ser ainda um campo em evolução na geografia. Como conclusão foram apontadas as maiores necessidades de aprimoramento de base de dados, redes de monitoramento e ferramentas de análise de dados que poderiam contribuir para o desenvolvimento deste tema.