As inundações recentes na Espanha e em outras regiões ressaltam a importância dos alertas antecipados para proteger vidas e bens. Um estudo inovador, publicado na revista Hydrology, introduz um modelo de aprendizado de máquina, desenvolvido por pesquisadores da Concordia University, que visa aprimorar os planos de evacuação em situações de inundação.
O doutorando Mohamed Almetwally Ahmed e o professor Samuel Li, chefe do Departamento de Engenharia Civil, foram os responsáveis pela criação de uma técnica que utiliza inteligência artificial para prever com maior precisão a vazão dos rios a curto prazo. Essa informação é vital para a evacuação em tempo hábil.
O modelo foi elaborado com base em dados históricos de estações hidrométricas e incorporou novos parâmetros climáticos, como precipitação, temperatura e umidade. Os pesquisadores concentraram-se na medição da convecção, que indica a taxa de movimento da água entre duas estações do Rio Ottawa. A pesquisa utilizou dados coletados pelo Governo do Canadá ao longo de várias décadas e testou o modelo com dados de outros rios, como o Boise e o Missouri, nos Estados Unidos.
O modelo oferece estimativas precisas da descarga diária e, principalmente, da vazão em tempo real, permitindo prever o fluxo de água com até 24 horas de antecedência, essencial para uma evacuação eficaz. Os pesquisadores esperam que, no futuro, esse modelo se torne operacional e acessível ao público, fornecendo previsões de níveis de água em tempo real, similar às previsões meteorológicas.
Para Ahmed, o objetivo é que as autoridades adotem esse modelo como uma ferramenta fundamental para planejar evacuações, melhorando a logística de transporte e garantindo a segurança de vidas e propriedades durante as inundações. A pesquisa pode capacitar as autoridades a iniciar a evacuação com antecedência adequada, assegurando a segurança de todos.
