UM FRAMEWORK PARA GERAÇÃO DE MAPAS PROBABILÍSTICOS DE INUNDAÇÃO
O número de inundações nas áreas urbanas tem aumentado significativamente nos últimos anos e trouxe aos decisores vários desafios de gestão que estão associados a questões socioeconômicas e problemas de saúde. O mapeamento de áreas propensas a enchentes com simulações hidrodinâmicas pode auxiliar na implementação de ações preventivas e corretivas nessas áreas. Entretanto, os resultados dos modelos hidrodinâmicos podem ser afetados por inúmeras fontes de incertezas tanto no processo de calibração quanto na avaliação dos riscos de inundação, de modo que possa induzir uma avaliação incorreta pelos tomadores de decisão. Assim, uma abordagem probabilística deve ser preferida a fim de gerar mapas de inundação, uma vez que reflete um grau de incerteza de inundação da planície de inundação. No entanto, esta abordagem requer um grande número de simulações a fim de explorar todo o espaço de parâmetros e representar as suas incertezas. Desta forma, estamos propondo uma estrutura Python que pode controlar o modelo HEC-RAS a fim de realizar a calibração automática e gerar mapas probabilísticos de inundação.
Palavras Chave: HEC-RAS; Calibração Automática; Mapa probabilístico de inundação.
HEC-RAS; Calibração Automática; Mapa probabilístico de inundação.