Freqüentemente, a população das áreas metropolitanas é surpreendida pela ocorrência de inundações muito rápidas que causam danos diversos. O sistema de alerta antecipado contra inundações é uma ferramenta que visa minimizar tais impactos. O componente de previsão do sistema será abordado neste trabalho. Tal previsão é feita através de um modelo conceitual de previsão hidrometeorológica de precipitação baseado em equações termodinâmicas e modelo simplificado de física das nuvens seguido de um modelo chuva-vazão. A antecedência proporcionada pelo modelo hidrometeorológico aplicado é de 30 minutos para variáveis de entrada observadas. Este tempo pode ser estendido com a inclusão de estimativas futuras das variáveis de entrada. A calibração do modelo foi feita manualmente com o uso de duas medidas de desempenho, esta etapa pode ser aprimorada em pesquisas futuras. Apesar da simplicidade do modelo hidrometeorológico apresentou-se satisfatório em algumas simulações, conseguindo prever o início das precipitações. / Urban population are often surprised by flash floods which cause several kinds of damages. An early warning system is a tool which aims to minimize such impacts. This work will approach the forecast component of this system. A conceptual hydrometeorological precipitation forecasting model, based on thermodynamics equations and simplified cloud physics, will be used to perform the forecast. Model lead time is 30 minutes for measured inputs, this time can be extended by the use of estimated inputs instead of the measured ones. Calibration was performed manually based on conservation of precipitation volume and its distribution in time. This step can be improved on future researches. In spite of model’s simplicity, some simulations presented satisfactory results, being able to forecast precipitation’s beginning.

Este trabalho apresenta uma nova proposta metodológica de previsão de enchentes: o Modelo de Alerta Hidrológico com Base Participativa (MAHP). O MAHP consiste em um modelo de previsão de enchentes em bacias urbanas que integra Informações Geográficas Voluntárias (VGI) e redes de sensores sem fio (WSN). A principal contribuição deste modelo é o uso de dados de fontes heterogêneas (sensores aliados a dados fornecidos por voluntários) com o objetivo de reduzir a incerteza na previsão de enchentes. O modelo MAHP foi dividido em módulos, cada um deles é responsável por uma atividade no processo de previsão de enchentes. Embora o modelo possua diversos módulos auxiliares, pode-se resumir o modelo MAHP em três módulos principais: aquisição de dados; previsão de precipitações e, por fim, o módulo responsável pela previsão das enchentes. Para o módulo de aquisição de dados foram desenvolvidas metodologias para uso de dados voluntários de nível da água e sensores medidores de nível foram instalados para a composição da rede de sensores sem fio em pontos estratégicos nos canais fluviais da cidade. No módulo de previsão da precipitação do modelo MAHP foram desenvolvidos dois softwares de previsão, sendo um modelo de previsão da precipitação conceitual e um empírico. Para o funcionamento do módulo responsável pela previsão das enchentes foi feita a modelagem da bacia urbana de São Carlos no modelo SWMM (Storm Water Management Model). As simulações chuva-vazão realizadas com a bacia modelada apresentaram ajustes satisfatórios quando comparadas com eventos de enchente reais. Como o uso de informações voluntárias na previsão de enchentes é um conceito bastante novo, outra importante contribuição do trabalho foi propor parâmetros espaço-temporais que influenciam na qualidade da previsão ocasionada pelo uso de dados VGI. Existem vários cenários e combinações de uso de informações voluntárias que podem influenciar na previsão de enchentes. Neste trabalho foi considerada apenas uma destas combinações. Devido à ausência de dados VGI reais em eventos de enchente recentes foram utilizados dados de nível medidos por sensores para simular dados voluntários. Foram levantadas diversas hipóteses para que a inserção de dados voluntários no modelo MAHP tenham maior influência na redução da incerteza na previsão de enchentes. / This work presents a new approach forflood forecasting: Hydrological Alert Model with Participatory Base (HAMPB). The HAMPB consists of a flood forecasting model applied to urban basins integrating Volunteered Geographic Information (VGI) and Wireless Sensor Networks (WSN). The main contribution of this model is the use of heterogeneous data sources (convencional sensors and volunteered data) aiming to reduce the uncertainty in the flood forecasting. The HAMPB model was divided in modules, which are responsible for the forecasting process activities. Although the model has multiple auxiliary modules, we can summarize the HAMPB model in three modules: data acquisition; rainfall forecasting and, finally, the module responsible for flood forecasting. Telemetric water level sensors were installed at strategic points in river channels of the city to create the WSN. In order to use the volunteered information, a methodology was proposed tdevelop the acquisition module. The rainfall forecasting module consists of two forecasting models: an empirical model and a conceptual model. The conceptual prediction model presented closest predictions of observed rainfall compared to the forecast of the empirical model. In order to apply the flood forecasting methodology, we modelled the urban basin of São Carlos using SWMM model. The rainfall-runoff simulations performed with the basin model showed satisfactory adjustments compared with actual flood events. Since the use of voluntary information on flood forecasting is a fairly new concept, another important contribution of this work was the proposition of spatiotemporal parameters that influence on the forecast caused by the use of VGI data. There are many scenarios and combinations which using volunteered information can be helpful in the flood forecasting. In this work we consider only one combination. Due to absence of real volunteered data, we use sensor data to simulate VGI data. Several hypotheses have been raised to the inclusion of volunteers in HAMPB data model to produce more relevant results than using traditional methods of forecasting.

Freqüentemente, a população das áreas metropolitanas é surpreendida pela ocorrência de inundações muito rápidas que causam danos diversos. O sistema de alerta antecipado contra inundações é uma ferramenta que visa minimizar tais impactos. O componente de previsão do sistema será abordado neste trabalho. Tal previsão é feita através de um modelo conceitual de previsão hidrometeorológica de precipitação baseado em equações termodinâmicas e modelo simplificado de física das nuvens seguido de um modelo chuva-vazão. A antecedência proporcionada pelo modelo hidrometeorológico aplicado é de 30 minutos para variáveis de entrada observadas. Este tempo pode ser estendido com a inclusão de estimativas futuras das variáveis de entrada. A calibração do modelo foi feita manualmente com o uso de duas medidas de desempenho, esta etapa pode ser aprimorada em pesquisas futuras. Apesar da simplicidade do modelo hidrometeorológico apresentou-se satisfatório em algumas simulações, conseguindo prever o início das precipitações. / Urban population are often surprised by flash floods which cause several kinds of damages. An early warning system is a tool which aims to minimize such impacts. This work will approach the forecast component of this system. A conceptual hydrometeorological precipitation forecasting model, based on thermodynamics equations and simplified cloud physics, will be used to perform the forecast. Model lead time is 30 minutes for measured inputs, this time can be extended by the use of estimated inputs instead of the measured ones. Calibration was performed manually based on conservation of precipitation volume and its distribution in time. This step can be improved on future researches. In spite of model’s simplicity, some simulations presented satisfactory results, being able to forecast precipitation’s beginning.

Este trabalho apresenta uma nova proposta metodológica de previsão de enchentes: o Modelo de Alerta Hidrológico com Base Participativa (MAHP). O MAHP consiste em um modelo de previsão de enchentes em bacias urbanas que integra Informações Geográficas Voluntárias (VGI) e redes de sensores sem fio (WSN). A principal contribuição deste modelo é o uso de dados de fontes heterogêneas (sensores aliados a dados fornecidos por voluntários) com o objetivo de reduzir a incerteza na previsão de enchentes. O modelo MAHP foi dividido em módulos, cada um deles é responsável por uma atividade no processo de previsão de enchentes. Embora o modelo possua diversos módulos auxiliares, pode-se resumir o modelo MAHP em três módulos principais: aquisição de dados; previsão de precipitações e, por fim, o módulo responsável pela previsão das enchentes. Para o módulo de aquisição de dados foram desenvolvidas metodologias para uso de dados voluntários de nível da água e sensores medidores de nível foram instalados para a composição da rede de sensores sem fio em pontos estratégicos nos canais fluviais da cidade. No módulo de previsão da precipitação do modelo MAHP foram desenvolvidos dois softwares de previsão, sendo um modelo de previsão da precipitação conceitual e um empírico. Para o funcionamento do módulo responsável pela previsão das enchentes foi feita a modelagem da bacia urbana de São Carlos no modelo SWMM (Storm Water Management Model). As simulações chuva-vazão realizadas com a bacia modelada apresentaram ajustes satisfatórios quando comparadas com eventos de enchente reais. Como o uso de informações voluntárias na previsão de enchentes é um conceito bastante novo, outra importante contribuição do trabalho foi propor parâmetros espaço-temporais que influenciam na qualidade da previsão ocasionada pelo uso de dados VGI. Existem vários cenários e combinações de uso de informações voluntárias que podem influenciar na previsão de enchentes. Neste trabalho foi considerada apenas uma destas combinações. Devido à ausência de dados VGI reais em eventos de enchente recentes foram utilizados dados de nível medidos por sensores para simular dados voluntários. Foram levantadas diversas hipóteses para que a inserção de dados voluntários no modelo MAHP tenham maior influência na redução da incerteza na previsão de enchentes. / This work presents a new approach forflood forecasting: Hydrological Alert Model with Participatory Base (HAMPB). The HAMPB consists of a flood forecasting model applied to urban basins integrating Volunteered Geographic Information (VGI) and Wireless Sensor Networks (WSN). The main contribution of this model is the use of heterogeneous data sources (convencional sensors and volunteered data) aiming to reduce the uncertainty in the flood forecasting. The HAMPB model was divided in modules, which are responsible for the forecasting process activities. Although the model has multiple auxiliary modules, we can summarize the HAMPB model in three modules: data acquisition; rainfall forecasting and, finally, the module responsible for flood forecasting. Telemetric water level sensors were installed at strategic points in river channels of the city to create the WSN. In order to use the volunteered information, a methodology was proposed tdevelop the acquisition module. The rainfall forecasting module consists of two forecasting models: an empirical model and a conceptual model. The conceptual prediction model presented closest predictions of observed rainfall compared to the forecast of the empirical model. In order to apply the flood forecasting methodology, we modelled the urban basin of São Carlos using SWMM model. The rainfall-runoff simulations performed with the basin model showed satisfactory adjustments compared with actual flood events. Since the use of voluntary information on flood forecasting is a fairly new concept, another important contribution of this work was the proposition of spatiotemporal parameters that influence on the forecast caused by the use of VGI data. There are many scenarios and combinations which using volunteered information can be helpful in the flood forecasting. In this work we consider only one combination. Due to absence of real volunteered data, we use sensor data to simulate VGI data. Several hypotheses have been raised to the inclusion of volunteers in HAMPB data model to produce more relevant results than using traditional methods of forecasting.