Comparação entre a área inundável obtida por imagens óticas de satélite e simulações realizadas no HEC-RAS e HAND model: estudo de caso de uma sub-bacia do Alto Paranapanema

Abstract

O mapeamento das áreas suscetíveis à inundação é uma ferramenta primordial para o gerenciamento de risco da população vulnerável a este tipo de desastre e também para mitigar os prejuízos resultantes do evento. Embora a Política Nacional de Proteção Civil (Instituída pela Lei Federal nº 12.608) torne obrigatório o mapeamento de áreas sob risco de desastres, a ausência de informações hidrológicas tem sido um obstáculo para a aplicação prática da lei em muitos municípios do Brasil. Portanto, faz-se necessário a aplicação de ferramentas alternativas de menor complexidade, e que consequentemente requerem menos dados de entrada, para atingir os objetivos fixados na lei federal. Nesse sentido, o presente trabalho aplicou técnicas para o mapeamento de áreas inundadas de diferentes complexidades ao Município de Campina do Monte Alegre, SP, e as comparou com dados de satélite, com o objetivo de avaliar a precisão relativa entre cada método e validar o uso de modelos simplificados quando há escassez de dados hidrológicos. Desse modo, manchas de inundação foram simuladas pelo modelo Hydrologic Engineering Center-River Analysis System (HEC-RAS) e Height Above the Nearest Drainage (HAND) e comparadas aos registro histórico captado pelo satélite Landsat 5. Por fim, foram aplicados métodos estatísticos para avaliar a sensibilidade e acurácia dos modelos executados. Na reconstituição do evento de cheia de 2004 que afetou o município, foram utilizadas as vazões máximas de 233, 600 e 833 m³.s-1 para os respectivos rios Itapetininga e Paranapanema, e no ponto de inundação. Estas entradas resultaram em áreas de inundação de 27.11 km², 37.75 km² e 14.70 km² para os modelos HEC-RAS, HAND e para o Landsat. No geral, os parâmetros F estatístico (F), Acurácia geral (AG), Taxa de alarme falso (TAF) e índice Kappa (K) demonstraram que o os modelos foram razoáveis, entretanto, demandam de ajustes. O presente estudo demonstrou que a simulação dos modelos foi uma abordagem satisfatória para mapear áreas suscetíveis a inundações. No entanto, é importante ressaltar a necessidade de continuar buscando aprimoramentos e dados básicos mais precisos, principalmente topografia e batimetria, para melhorar a confiabilidade e a acurácia dos resultados gerados pelos modelos, como a extensão, a intensidade e a duração dos eventos de inundação.

Mapping flood-prone areas is a fundamental tool for risk management of populations vulnerable to this type of disaster and to mitigate the resulting damages. Although Federal Law No. 12,608 has been enacted, hydrological data, crucial for flood management, are scarce in Brazil. Therefore, the application of alternative tools of lesser complexity, which consequently require less input data, is necessary to generate flood-prone areas. This is the case for the municipalities of Buri, SP and Campina do Monte Alegre, SP, which experienced a major flood event in 2004. In this regard, this study applied techniques for mapping flooded areas of different complexities and compared them with satellite data to evaluate the relative accuracy between each method and validate the use of simplified models when hydrological data are scarce. Thus, flood extents were simulated using the Hydrologic Engineering Center-River Analysis System (HEC-RAS) and Height Above the Nearest Drainage (HAND) models and compared to historical records captured by Landsat 5 satellite. Finally, statistical methods were applied to assess the sensitivity and accuracy of the executed models. In the reconstitution of the 2004 event, maximum flows of 233, 600, and 833 m³/s were used for the Itapetininga, Paranapanema, and Paranapanema rivers, respectively, at the flooding point, resulting in areas of 27.11 km², 37.75 km², and 14.70 km² for the HEC-RAS, HAND, and Landsat models, respectively. Overall, the statistical parameters F-statistic (F), Overall Accuracy (OA), False Alarm Rate (FAR), and Kappa index (K) demonstrated that the models were reasonable but required adjustments. The present study demonstrated that the simulation of the models was a satisfactory approach to map flood-prone areas. However, it is important to emphasize the need to continue seeking improvements and more accurate basic data, especially regarding topography and bathymetry, to enhance the reliability and accuracy of the results generated by the models, such as the extent, intensity, and duration of flood events.