Prevenir é melhor do que remediar, diz a sabedoria popular. A máxima orienta o trabalho desenvolvido pelo engenheiro civil Fábio Teodoro Souza, professor do Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana (PPGTU) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), que pesquisa métodos viáveis para a previsão de desastres naturais. Em seu estudo mais recente, Souza criou uma metodologia capaz de prever focos de incêndios florestais com até doze horas de antecedência. Parte da pesquisa foi publicada na revista científica Environmental Earth Sciences (Springer).
A metodologia desenvolvida por Souza usa ferramentas de mineração de dados (softwares computacionais) para compilar e cruzar uma série de informações sobre determinada região. Por meio do cruzamento desses dados, o sistema identifica em quais condições os incêndios florestais ocorrem e consegue emitir um alerta com antecedência sempre que esse padrão é verificado. A taxa de acerto é de 85%.
O modelo preditivo foi testado no Parque Nacional Chapada das Mesas, no cerrado do Sul do Maranhão. O local foi escolhido por ter uma biodiversidade rica e suscetível às queimadas devido à condição climática particular (temperaturas altas e baixa umidade). Lá, o pesquisador consolidou um banco de dados com informações fornecidas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) sobre os incêndios ocorridos na reserva entre janeiro e novembro de 2010 e com o histórico meteorológico do mesmo período fornecido pelo Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet).
Assim, Souza sabia não apenas quando ocorreram incêndios florestais na região, mas quais foram as características (padrões) de cada dia – quantos graus fazia; se havia vento e umidade; se chovia e qual era a intensidade da radiação solar. “Com o histórico de incêndios e todas as informações meteorológicas, geográficas e topográficas que podem explicar o fenômeno em mãos, é possível calcular os índices de ocorrência de incêndios e antecipar ações para minimizar os danos”, explica.
O pesquisador acredita que o modelo preditivo desenvolvido por ele pode ajudar o poder público a pensar em políticas públicas para prevenção ou redução de impactos de outros desastres naturais, como deslizamentos ou incêndios, além de orientar ações da Defesa Civil e Corpo de Bombeiros diante da iminência de um fenômeno que represente risco à população. “Esse tipo de aprendizado, através de um histórico de ocorrências, pode ser aplicado para a prevenção de outros tipos de desastres naturais e em outras regiões, basta que se tenha uma base de dados consolidada”, explica Souza, que espera que o poder público tenha interesse em implementar o modelo no Paraná para o monitoramento de deslizamentos induzidos por chuvas.
Modelo identifica desastres naturais
Além do sistema de prevenção de incêndios florestais, em outras pesquisas, Souza aplicou técnicas de mineração de dados (data mining) para desenvolver métodos de previsão de outros desastres naturais, como deslizamentos induzidos por chuvas fortes e deslizamentos induzidos por terremotos.
Deslizamentos por chuvas
O primeiro estudo conduzido por Souza a partir do modelo computacional de previsão propunha o cruzamento de uma série de variáveis para prever a ocorrência de deslizamentos na cidade do Rio de Janeiro – mas o método pode ser replicado em qualquer lugar. Na época, ele usou um banco de dados com os registros de movimentos de massa ocorridos em regiões de encostas entre 1998 e 2001, incluindo parâmetros do solo e dados meteorológicos, para indicar a probabilidade de ocorrência de deslizamentos na cidade do Rio. Entre os parâmetros levados em conta, estavam histórico de desastres, índices de chuva, características do solo. O sistema construído por Souza é capaz de prever o risco de deslizamentos com eficácia de 94% – informação fundamental para que o poder público possa decidir como proceder diante da iminência de um desastre natural de grandes proporções.
Deslizamentos por terremotos
No pós-doutorado, na Universidade de Tsinghua, em Pequim (China), Souza desenvolveu modelos híbridos (porque integram duas técnicas) para prevenção de deslizamentos provocados por terremotos – evento natural incomum no Brasil, mas bastante frequente na China. Para a construção desses modelos foi usado um banco de dados com mais de 3,8 mil registros de movimentos de massa e outras variáveis, como abalos sísmicos, proximidade de rios, falhas geológicas e características topográficas. Se implantado, o sistema de previsão permitiria a localização imediata de deslizamentos com uma margem de erro inferior a dois quilômetros. Com as coordenadas geográficas em mãos, é possível direcionar equipes de resgate e de planejamento de recuperação das áreas atingidas com maior rapidez. Uma pesquisa sobre poluição do ar e doenças respiratórias adota metodologia semelhante e será apresentada em conferência na cidade de Zhangjiajie, na China, em agosto. O trabalho busca elucidar os padrões das variáveis urbanas associadas às doenças respiratórias e auxiliar o poder público com informações úteis à saúde pública.
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