Modelos de previsão e espacialização das áreas inundáveis em Montenegro, Rio Grande do Sul, Brasil

Abstract

O objetivo deste estudo foi gerar modelos para a previsão e a espacialização das áreas inundáveis em Montenegro, RS, Brasil, a partir de dados hidrológicos, topográficos e de sensoriamento remoto, e da aplicação de ferramentas de geoprocessamento. Foram utilizados dados de duas estações fluviométricas para elaborar um modelo matemático de previsão das inundações baseado na relação das cotas em eventos de alta magnitude. Para a espacialização e a análise das áreas inundáveis, foi realizada a modelagem da superfície através de curvas de nível com equidistância de 1m e pontos cotados, compatíveis com escala de 1:2.000. O modelo aplicado à espacialização das inundações em Montenegro considerou o desnível existente na lâmina d’água durante as inundações. Foram utilizados uma imagem de satélite de alta resolução espacial e plantas do zoneamento urbano para identificar os tipos de uso e ocupação do solo mais afetados por inundações. O modelo matemático de previsão de inundações em Montenegro apresentou precisão submétrica para a estimativa de cotas, obtendo resíduo médio de 0,25m. Quanto ao modelo de espacialização das inundações, o erro planimétrico médio verificado foi de 9m e o erro altimétrico médio (diferença entre as lâminas d’água medida e modelada), nos pontos avaliados, foi de apenas 0,15m.

The purpose of this study was to generate models for forecasting and spatialization of flood areas in Montenegro, RS, Brazil, from hydrological, topographical and remote sensing data’s, and the application of geoprocessing tools. We used hydrological data from two gauging stations to develop a mathematical model for flood forecasting based on the relationship of quotas in large floods. It was performed a surface model by contours with interval of 1 m and elevation points for the spatialization and analysis of flood areas, compatible with the scale of 1:2,000. The model applied to the spatialization of floods in Montenegro considered the existing gap in water depth during flooding. We used a high-resolution satellite image and an urban zoning map to identify the land use and land cover most affected by floods. The mathematical model for flood forecasting in Montenegro presented estimated quotas with submeter accuracy, obtaining average residual of 0.25 m. The planimetric root mean occurred on spatialization model of floods was 9 m and the altimetric root mean (difference between the water depths measured and modeled), in measured points, was only 0.15 m.