luigia brandimarte (ihe)

Dr. Luigia Brandimarte

Março 2012 - Seminário Chuvas e Desastres Urbanos - Ouro Preto

Enchentes urbanas:

novas oportunidades, incerteza e gestão

do risco





Várzeas urbanas

Desde as primeiras civilizações

gravadas (Mesopotâmia, Egito),

os seres humanos tendem a se

estabelecer em áreas alagáveis

Quase um bilhão de pessoas, a

maioria delas habitantes mais

pobres do mundo, vivem

atualmente em áreas alagáveis





Incremento do risco de inundação

A ocorrência de inundações está a aumentar em

muitos países

(Bangkok, October 2011)



África

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

1950-1969 1970-1989 1990-2009

Fata

litie

s

mortes causadas por

inundações em

África

(EM-DAT, 2010)


Março 2012 - Frutal - Hidroex

(Di Baldassarre et al., Geophysical Research Letters, 2010)

0.001

0.01

0.1

1

10

1900 1920 1940 1960 1980 2000

Specific

peak d

ischarg

e (

m3/s

/km

2)

Maxima anual de caudal específico e resultados da regressão

quantílica (sem tendência)

Análise de tendência (regional)



África

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

1950-1969 1970-1989 1990-2009

Fata

litie

s

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

Urb

an p

opula

tion (

mill

ions)

Urban

Total

mortes causadas por

inundações em África

população total e

urbana na África

(UN, 2010)

(EM-DAT, 2010)



Inundações em

África e Dinâmica

Populacional

(Di Baldassarre et al., Geophysical

Research Letters, 2010)

O crescimento populacional

(1960-2000) na África

Inundações [pontos] e

inundações mortais [círculos]

nos últimos anos (1985-2009)





A expansão urbana em áreas propensas

a inundações

24 de maio de 2004: o alagamento do rio transfronteiriço

Soliette matou mais de 1.000 haitianos e dominicanos

Antes Depois

(Brandimarte et al., Physics and Chemistry of the Earth, 2009)



A expansão urbana

em áreas

propensas a

inundações

1967verde 1984 laranja 2000 vermelho





Europa Mais e mais danos estão associados a perigos naturais

Desastres relacionados à água foram os mais caros

(75% danos em áreas urbanas; EM-DAT, 2010)

Directiva Flood

Directiva Seveso II

Quadro comunitário de prevenção de catástrofes na UE

avaliação de riscos e diretrizes de mapeamento





Modelagem de enchentes urbanas Predição de propagação de cheias e padrões de inundação

Perigo inundação urbana/ mapeamento do risco

Gestão da planicie (zoneamento)





Oportunidades:

Sensoriamento remoto



Airborne laser altimetry (LiDAR):

Topografia de alta resolução (1m DTM; precisão de 10 cm)

Remote Sensing (topografia)

(Di Baldassarre et al., Surveys

in Geophysics, 2011)



Monitoramento de várzea, a avaliação do modelo, análise de

incerteza

Upton-upon-Severn (Reino Unido), durante a enchente de

novembro de 2000

SAR images (ASAR e ERS-2)

Remote Sensing (mapas de inundações)





Airborne SAR (mapas de inundações)

Rio Severn (UK) durante a enchente de novembro de 2000





Resultados do modelo

Modelo hidráulico 2D (elementos finitos)





Incerteza



Incerteza na modelagem de várzea

Principais fontes de incerteza:

- 1. Dados de entrada

- 2. Dados de calibração

- 3. Parâmetros do modelo

- 4. Estrutura do modelo



1. A incerteza nos

dados de entrada

(vazão de um rio)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

8 10 12 14 16 18 20

River Stage (m)

Riv

er D

isch

arge

(m3/s

)

Rating Curve

Measured Points

Polynomial function

A incerteza nos dados de

vazão do rio pode ser

muito alta

> Dados referidos

condições de alto fluxo

quando curvas de

classificação são

extrapolados para além da

faixa de medição



Enchente de projecto (por

exemplo, inundações de 1

ano-em-200): tamanho da

amostra, escolha do modelo

probabilístico, parametrização,

etc ...

A BDC

-0.5

0.0

0.5

1.0

-0.5 0.0 0.5 1.0L-skewness

L-k

urt

osis

UK floods data

Case number

Poli. (UK floods data)

EV1 NORM GEV GAM EV2 LN LP3 AIC BIC ADC-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

rela

tive e

rror

1. A incerteza nos

dados de entrada

(enchente de

projeto)



2. Incerteza nos dados de calibração

ENVISAT

(75 m)

ERS-2

(12.5 m)

River Dee (UK): 2 differentes imagens adquiridas ao mesmo tempo durante o evento do ano 2006

Processadas por 5

differentes tecnicas



3. A incerteza nos

parâmetros do

modelo 0.4

0.4

0.4

0.4

0.4

0.4

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.8

0.8

0.8

0.8

0.8

1

1

1

1

1

1.2

1.2

1.2 1

.2

1.2

1.4

1.4

1.4

1.4

1.6

1.6

Manning's n channel

Mannin

g's

n f

loodpla

in

Mean absolute error (2000 high water marks) [m]

0.02 0.03 0.04 0.050.05

0.07

0.09

0.11

400

400

400

50

0500

500 60

060

060

0

70

070

070

0

80

080

080

0

90

090

090

0

10

00

10

00

10

00

Manning's n channel

Mannin

g's

n f

loodpla

in

Mean absolute error (2008 inundation width) [m]

0.02 0.03 0.04 0.050.05

0.07

0.09

0.11

Não-estacionariedade de

valores de parâmetros com a

mudança de magnitude de

eventos





“essencialmente,

todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis

” George E.P. Box

4. A incerteza na estrutura do modelo

Exemplo: topografia LiDAR de New

York City (source: RST NASA)





“essencialmente,

todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis

” George E.P. Box

Topografias de alta resolução estão provocando modelagens extremamente

detalhadas (resolução de até 50 centímetros!)

Não é isso só falsamente preciso?

E sobre a localização dos carros ou a manutenção de sistemas urbanos de

drenagem, permeabilidade dos edifícios? Somos realmente capaz de

simular um sistema tão "caótico"?

4. A incerteza na estrutura do modelo

Exemplo: topografia LiDAR de New

York City (source: RST NASA)





Desafio: como lidar com a incerteza

Estimativa e Comunicação da Incerteza

Abordagem

Deterministica

Abordagem

Probabilistica





Gestão do risco





O impacto humano nas bacias

hidrográficas

“The human footprint and the last of the wild”

(Sanderson et al., Bioscience, 2002; Wagener et al., WRR, 2010; Sivapalan et al., HP Today, 2011)



Diques: Impacto sobre a Hidrologia

-8.0

-4.0

0.0

4.0

8.0

12.0

16.0

0 100 200 300 400 500

Y (m)

Z (

m a

.s.l.)

2005

1878

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

1800 1840 1880 1920 1960 2000

years

Flo

od

de

pth

(m

)

500

1000

1500

2000

2500

Len

gh

t o

f le

vee

syste

m (

Km

)

Flood depth

Lenght of the levee system

Rio Po em Pontelagoscuro

(Italia) 6000

7000

8000

9000

10000

11000

12000

13000

14000

0 50 100 150 200Time (hr)

Flo

w (

m3s

-1)

Cremona

Pontelagoscuro (1878)

Pontelagoscuro (2005)





Diques: Impacto sobre a Sociedade

Risco = Probabilidade X

Conseqüências

PARADOXO DO DIQUE!





Gestao integrada das enchentes

De defensa contra enchentes a gestao das enchentes

“living with floods” “fighting floods”

(viver com as enchentes em vez de lutar contra)

UNESCO–IFI, EU Flood Directive (2007), Dutch project

“Room for the river”, UK policy “Making Space for Water“





WP1. Methodology to evaluate the benefits of risk prevention

WP4. Structural protection measures

WP3. Mapping, planning, risk transfer

WP2. Early warningand preparedness

WP5. Risk communication & dialogue with stakeholders

WP6. Validation of the method and generalisation to other disasters (fires, earthquakes, etc…)

Application to Water-related Disasters

KULTURisk



KULTURisk: Casos de estudio

Zürich Soča-Isonzo Danube

Barcellonette

Carlisle

Somerset



KULTURisk: Metodologia

(www.kulturisk.eu)

Prevenção de riscos como investimento

Demonstrar o benefício de medidas preventivas nos caso de

estudios de KULTURisk

Os custos de desastres relacionados à água são difíceis de

quantificar (diretos, indiretos, tangíveis e intangíveis)

Custos intangíveis (impacto psicológico, por exemplo) têm sido

negligenciada na área de desastres relacionados à água



Enchentes como um choque para o sistema

PIB ou

“bem-estar”

Time

Danos

causados por

enchentes



Time

Desenvolvimento em áreas

propensas a inundações

Desenvolvimento em

outras áreas

Enchentes como um choque para o sistema

PIB ou

“bem-estar”



Comunicação do Risco

Falsos

alarmes

Evento perdido

(Demeritt, 2011)

Sensibilização e preparação

Exemplo: Prague

(República Checa)

Inundação do 2002, embora

significativamente mais intensa

do que a anterior que ocorreu

em 1997, levou a um número

muito menor de mortes

relacionadas com o evento

(Marešová & Mareš, MITCH Proceedings, 2003)





Perspectiva Social

Hungarian Academy of Sciences – Institute of Sociology

Que medidas seriam mais eficazes?

Aumentar e fortalecer os diques existentes 74%

Reflorestamento da bacia 61%

Remoção de diques para aumentar a atenuação 21%

Apoio financeiro para a transferência de pessoas fora de

áreas de alto risco 14%

(Vari and Ferencz, Frontiers in Flood Research, 2006)

Pontos cruciais:

1)Sensoriamento remoto pela observacao dos processos nas

planicies

2) Abordagem probabilistica contra deterministica

3) Terminologia coerente; estrutura sistemica; diretrizes na

estimativa e comunicacao da incerteza

4) Abordagem GLOBAL na modelagem (levar em conta

dinamica populacional) e gestao do risco (atores diferentes)





[email protected]

www.kulturisk.eu

www.unesco-ihe.org

UNESCO-IHE Institute for Water Education

Postgraduate Education, Training and Capacity Development

in Water, Environment and Infrastructure

luigia brandimarte (ihe)

News & Politics