Banca de QUALIFICAÇÃO: ALAN VICTOR DOS SANTOS SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ALAN VICTOR DOS SANTOS SILVA
DATA : 30/08/2022
HORA: 09:00
LOCAL: WEB CONFERÊNCIA
TÍTULO:

ANÁLISES DE ÁREAS SUSCETÍVEIS À ENCHENTES NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO MIGUEL, ESTADO DE ALAGOAS, BRASIL

PALAVRAS-CHAVES:

Machine Learning; Urbano; Impermeabilidade; Escoamento Superficial.

PÁGINAS: 42
RESUMO:

As atividades humanas que geram impactos sobre o meio ambiente têm se intensificado nas últimas décadas, alcançando níveis que devem ser considerados relevantes agentes modificadores do ambiente. Nas bacias hidrográficas do estado de Alagoas há forte presença de agricultura, principalmente a cana-de-açúcar na zona úmida, que promovem modificações que contribuem para ocorrência de desastres naturais, como inundações e movimentos de massa. Os eventos de inundação correspondem cerca de 60% dos desastres naturais que ocorrem no Brasil. Soma-se a este cenário os efeitos das mudanças climáticas reforçando os processos de frequência e intensidade de precipitação, que são um dos principais fatores que desencadeiam os eventos extremos. Ocupações irregulares são em áreas urbanas, que apresentam alta suscetibilidade a ocorrência de desastres. Portanto, é de suma importância estudos que busquem compreender a dinâmica de bacias hidrográficas e as influências que a intervenção antrópica exerce. Dito isto, neste trabalho busca-se empregar algoritmos de aprendizado de máquina para estimar a vazão do rio São Miguel, e alimentar o com estes dados estimados o modelo hidrológico HEC-RAS visando identificar as áreas inundáveis. O mapeamento de uso e ocupação será realizado utilizando a plataforma Google Earth Engine (GEE) que possui banco de imagens de satélite e capacidade de processamento. A estimativa para os dados de vazão será feita através de redes neurais artificiais (RNA) com o pacote neuralnet que fornece as ferramentas o desenvolvimento e treinamento da RNA, com entrada dos dados de vazão diária para o período de 2016-2020. Por fim, os dados estimados e de mapeamento de uso e ocupação serão utilizados para alimentar o modelo hidrológico HECRAS, afim de mapear as áreas inundáveis em eventos extremos.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - DANIELE TORRES RODRIGUES - UFPI
Interno - 1292888 - JORIO BEZERRA CABRAL JUNIOR
Presidente - 1119902 - JOSE VICENTE FERREIRA NETO
Interno - 2501620 - MELCHIOR CARLOS DO NASCIMENTO