O artigo “Mensuração das áreas suscetíveis a inundações: estudo de caso na área urbana da microbacia do Igarapé Moura, Castanhal-PA”, publicado na revista Observatório de la Economía Latinoamericana, Qualis CAPES A4, tem como autores Francisco Hélter Fernandes do Amaral, Edson Luís Piroli e Viviane Corrêa Santos. O estudo aborda a recorrência de inundações no Brasil nas últimas cinco décadas, fenômeno que tem gerado grande preocupação tanto para a população quanto para os órgãos de proteção e defesa civil. Diante desse cenário, a pesquisa tem como objetivo principal analisar a suscetibilidade a inundações na microbacia do Igarapé Moura, em Castanhal-PA, a partir da identificação de áreas vulneráveis e da modelagem preditiva dessas ocorrências.
Para alcançar esse objetivo, os pesquisadores realizaram um inventário das áreas afetadas entre os anos de 2020 e 2022, identificando 600 pontos de inundação e não-inundação. Na modelagem da suscetibilidade, foram empregados nove fatores condicionantes e utilizados três algoritmos de aprendizado de máquina: Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e Artificial Neural Network (ANN). A base de dados foi dividida para treinamento e validação dos modelos, sendo 70% das amostras utilizadas para treinamento e 30% para validação, garantindo um processo robusto de análise.
Os resultados indicaram que um dos principais fatores condicionantes para a ocorrência de inundações na área estudada é a condição estrutural do sistema de macrodrenagem, evidenciando que deficiências no escoamento urbano intensificam os impactos desses eventos. Para avaliar o desempenho dos modelos preditivos, foi aplicada a Curva ROC (Receiver Operating Characteristic Curve), sendo que os resultados apontaram o modelo Random Forest (RF) como o mais preciso, com AUC = 0,993, seguido pelo SVM (AUC = 0,979) e pela ANN (AUC = 0,932). Esses valores indicam um alto nível de acurácia dos modelos empregados na predição das áreas suscetíveis a inundações.
Dessa forma, a pesquisa destaca a importância do uso de técnicas de aprendizado de máquina na identificação e mapeamento da vulnerabilidade a inundações, fornecendo subsídios para o planejamento urbano e a gestão de riscos socioambientais. Além de contribuir para a compreensão dos fatores que influenciam a suscetibilidade a inundações, o estudo reforça a necessidade de aprimoramento do sistema de drenagem urbana em Castanhal-PA, minimizando os impactos desses eventos na população local. Os achados da pesquisa são essenciais para o desenvolvimento de políticas públicas voltadas à mitigação de desastres hidrometeorológicos e à adaptação das cidades a cenários de mudanças climáticas.
Como Citar: Amaral, F. H. F. do, Piroli, E. L., & Santos, V. C. (2024). Mensuração das áreas suscetíveis a inundações: estudo de caso na área urbana da microbacia do Igarapé Moura, Castanhal-PA. OBSERVATÓRIO DE LA ECONOMÍA LATINOAMERICANA, 22(9), e6703 . https://doi.org/10.55905/oelv22n9-094
