Potential Flood-Related Daily Urban Mobility problems in Rio de Janeiro (Brazil)

Unplanned urban expansion merges mobility and flood problems, creating a new challenge to be faced by big cities stakeholders. It is known that transport and mobility activities cause impacts on urban environment. Nevertheless, natural phenomena may also cause impacts on urban mobility. The estimate of the flow of people among traffic regions, together with hydrographic information, support the computation of people affected during flood episodes. Rio de Janeiro State registers the highest urbanization rate in Brazil. Based on origin and destination data, a Google Maps based script was developed to get each travel path. All regions intercepted by local rivers were considered to compute the amount of people directly affected in their mobility. The total number of indirectly affected people is calculated through the routes that intersect each river. The results suggest that Pavuna and Guandu Mirim Rivers should be highly considered by stakeholders to mitigate flood effects on urban mobility in the MRRJ.A estimativa de pessoas que passam por zonas de tráfego, juntamente com informações hidrográficas, serve como base para o estudo de relações entre mobilidade e inundações. A partir de dados de origem e destino, foi desenvolvido um script baseado no Google Maps para obter os caminhos feitos em cada viagem. Para computar a quantidade de pessoas diretamente afetadas na mobilidade, foram selecionadas todas as regiões interceptadas pelos rios. O número total de pessoas indiretamente afetadas foi calculado através da análise de rotas que interceptam os rios, e, com base nesta informação, foram estimadas quantas pessoas têm sua mobilidade potencialmente afetada por inundações em cada rio. Os resultados sugerem que os rios Pavuna e Guandu Mirim devem receber atenção prioritária por tomadores de decisão para mitigar os efeitos de inundações sobre a mobilidade urbana na região metropolitana do Rio de Janeiro

Utilização de Redes Neurais Artificiais em Alertas Hidrológicos: Estudo de Caso na Bacia do Rio Claro em Caraguatatuba, Estado de São Paulo

The river flow prediction of a hydrological basin with natural disaster risk, such as floods and flash floods, is an important feature of early warning programs. This work presents an approach based on the Artificial Neural Networks (ANNs) to predict (neuroforecast) the flow of the Claro River in Caraguatatuba-SP. The observed data of this hydrological basin were used to perform the training, test and validation of the neural networks. The ANN inputs are constituted by n past observed precipitation data and n-1 observed flow data. However, the output of the ANN is composed by n-ith calculated flow data. The choice of the input number (the quantity of past observed data) was made taking into account the following metrics: the NASH coefficient, which is calculated on the temporal data of the network response; and a set of indexes related to the providing an early warning when the estimated flow exceeds a critical flow. Based on performance metrics, the chosen ANN has a good adjustment to the observed flow data (NASH = 0.77) and good ability for providing an early warnings (efficiency of 0.91).A previsão da vazão dos rios de uma bacia hidrográfica com risco de desastres naturais, como inundações e enxurradas, é um recurso fundamental a programas de monitoramento e alerta. Neste trabalho é apresentada uma abordagem baseada em Redes Neurais Artificiais (RNAs) a fim de prever (neuroprevisão) a vazão do rio Claro em Caraguatatuba-SP. Neste estudo, são utilizados dados reais desta bacia hidrográfica, e efetuados o treinamento, teste e validação da rede utilizada. As entradas da RNA são constituídas por n observações passadas de precipitação e n-1 observações de vazão. Já a saída da rede é composta pela n-ésima observação de vazão. A escolha do número de entradas (quantidade de observações passadas) foi feita levando em conta as seguintes métricas: o coeficiente de NASH, calculado sobre a série temporal de resposta da rede; e um conjunto de índices relacionados à emissão de alertas quando a vazão estimada ultrapassa uma vazão crítica. A RNA escolhida, com base nas métricas de desempenho utilizadas, apresentou um bom ajuste à série de vazões observadas (NASH = 0,77) e boa capacidade de emissão de alertas (eficiência de 0,91)

Alertas de desastres socioambientais no Estado de Santa Catarina sob a perspectiva da Ciência da Informação

The history of recurrent disasters in Brazil and the State of Santa Catarina foments and influences the public policies of Protection and Civil Defense. Among the actions of the Secretariat of Santa Catarina State for Civil Defense are the prevention and minimization of disasters. The objective of the exploratory, bibliographic and descriptive study is to understand the importance of Information Science in relation to the issuance of alerts in risk management, and especially in relation to the prevention of social and environmental disasters in Civil Protection and Defense: a) Identifies academic studies of the State University of Santa Catarina, Federal University of Santa Catarina and University of South Santa Catarina on the subject of social and environmental disaster prevention in Civil Protection and Defense; b) Analyze the texts through categories of extreme events of the Brazilian Code of Disasters with the use of information technologies; c) Analyze the territorial coverage of short message service and how social networks Facebook, Instagram, Twitter disseminate the socio-environmental alerts issued by the state's official population. The results point to the use of social networks by Santa Catarina's Agricultural Research and Rural Extension and Information Center for Environmental Resources and Hidrometereology of Santa Catarina and by the State Secretariat of Civil Defense of Santa Catarina and approach the population of Santa Catarina with the alerts to social and environmental disasters. The importance of introducing public policies to society so that people are aware of the perception of risk are legally supported