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Projeto utiliza Aprendizado de Máquina em Hidrologia para criação de Sistema de Alerta Antecipado de Seca
publicado: 18/05/2023 15h03 última modificação: 07/06/2023 11h55
Exibir carrossel de imagens Vista do Rio Passúna, fornecedor de água para os reservatórios da Região Metropolitana de Curitiba.
Fonte: Sanepar, licença Creative Commons

Vista do Rio Passúna, fornecedor de água para os reservatórios da Região Metropolitana de Curitiba. Fonte: Sanepar, licença Creative Commons

Atualmente, a seca é reconhecida como um dos desastres naturais mais impactantes social, ecológica e economicamente. Entre os anos 1900 e 2010, aproximadamente dois bilhões de pessoas foram afetadas por suas consequências negativas, levando a morte de mais de 10 milhões de pessoas devido a interferência na disponibilidade hídrica para abastecimento de água potável, geração de energia elétrica e processos de irrigação e produção agrícola.

Pensando nisso, a Organização Mundial das Nações Unidas estabeleceu o acesso à água potável como um dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável do Milênio na Agenda 2030. A fim de cumprir os objetivos da Agenda, os gestores públicos precisam enfrentar diversos desafios para encontrar caminhos possíveis que contornem o desequilíbrio entre a disponibilidade de água, crescente demanda das comunidades e escassez do recurso.

Recentemente, uma forte seca atingiu o Estado do Paraná, levando o Governo Estadual a decretar situação de emergência em dezembro de 2021 (Decreto nº 1.0002/21). A Região Metropolitana de Curitiba sofreu com sua severidade e duração, instigando a administração pública para a busca de soluções paliativas para o problema. As soluções encontradas foram a promoção de rodízio e economia de água durante 649 dias.

No mesmo ano, para promover o aumento da segurança hídrica, publicou-se a Chamada Pública 17/2021 - Programa Paranaense de Pesquisas em Saneamento Ambiental (PPPSA), proposta pela Companhia de Saneamento do Paraná (Sanepar) em parceria com a Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Estado do Paraná. O edital previu a elaboração de projetos voltados à temática Recursos hídricos e clima: sensoriamento remoto; monitoramento em tempo real; modelagem e processamento de dados para tomada de decisão; enfrentamento à crise hídrica; resiliência a eventos climáticos extremos.

Financiado pela Companhia de Saneamento do Paraná (Sanepar) em parceria com a Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Estado do Paraná (FA), o projeto proposto e coordenado pelo professor Murilo Cesar Lucas, do Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil (PPGEC), da UTFPR Campus Pato Branco, teve início em maio de 2021 e foi finalizado em março de 2022. O objetivo principal era iniciar a elaboração de um Sistema de Alerta Antecipado de Seca, participando de seu desenvolvimento um bolsista de iniciação científica, um discente do PPGEC, um engenheiro doutor da Sanepar e pesquisadores da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul e da Colorado State University.

Por meio da medição da quantidade de chuva que costuma atingir a região, temperatura do ar atmosférico, vazão dos rios e previsão de precipitação pluviométrica, os pesquisadores realizaram simulações computacionais que buscavam prever a vazão dos rios que abastecem os reservatórios da Região Metropolitana de Curitiba.

Partindo destas simulações, iniciou-se a criação de um sistema de alerta que indique a possibilidade de seca nos reservatórios, alertando para níveis perigosos de coleta e abastecimento de água. O uso do sistema garante maior controle e preparação da administração pública e população para novos períodos de seca, oportunizando, ainda, que se reconheçam estratégias e soluções diversificadas para lidar com o problema.

Um aspecto de destaque no desenvolvimento e realização do projeto foi o emprego de estratégias de Aprendizado de Máquina, isto é, uso de Inteligência Artificial (IA) para aprimoramento das simulações de previsão e vazão nos rios. A partir das informações coletadas, realizou-se o treinamento, teste e validação de uma rede neural do tipo Deep Learning, que visa estabelecer uma visão computacional e processamento de grandes quantidades de dados a fim de permitir que a máquina “aprenda por si mesma”, reconhecendo padrões.

Nesse sentido, o professor Murilo Lucas destaca que a IA mostrou-se extremamente promissora para prever vazões que alimentam os reservatórios. Além disso, é possível usar a IA treinada em áreas onde não há disponibilidade de dados medidos para simular a vazão dos rios.

Com as atividades realizadas pela equipe, a Sanepar tem a possibilidade de iniciar a implantação de um sistema de Alerta Antecipado contra Secas.