Application and analysis of interpolation techniques for spatialization of rainfall

Os métodos de interpolação são ferramentas usualmente utilizadas para gerar superfícies distribuídas de uma determinada variável a partir de dados pontuais. Eles contribuem para a compreensão espacial de atributos, sem a necessidade de levantar dados em toda a área de interesse. Assim, avaliaram-se, comparativamente, diferentes métodos de interpolação de chuvas para a bacia hidrográfica do rio Piratinim – noroeste do Rio Grande do Sul, por meio de análise espacial. Dentre os mais variados existentes, selecionaram-se: Inverso de Distância Ponderada (IDW), Método Kriging (KG), Vizinho Natural (NN) e Função de Base Radial Multiquadrada (RBF). Todos os dados pluviométricos foram obtidos no banco de dados do Sistema Nacional de Informações sobre Recursos Hídricos (SNIRH), da Agência Nacional das Águas (ANA). Primeiramente, foi analisada a média anual da série histórica (1990-2010), e, posteriormente, conforme informações disponibilizadas no site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), foram analisados os anos de 1997 (evento El Niño considerado forte) e 2010 (El Niño considerado fraco). O software adotado neste trabalho foi o ArcGIS 10. Realizou-se a validação cruzada dos dados de todos os interpoladores. Os métodos de interpolação empregados para a análise da série histórica e para o ano de 1997 apresentaram valores negativos na correlação. Para o ano de 2010, verificou-se que o NN foi o melhor interpolador, com correlação positiva de 0.7. Assim, conclui-se que a estimativa da precipitação com modelos estatísticos também representa uma alternativa potencial, dada à sua facilidade operacional e capacidade de estimar a precipitação para um local específico, reduzindo o tempo de trabalho e de recursos investidos.The interpolation methods are tools commonly used to generate surfaces distributed in a given variable based on accurate data. They contribute to aid understanding of the spatial attributes without the need to collect data in the entire area of interest. In view of this, this study evaluated comparatively different rainfall interpolation methods for the river basin Piratinim, in the northwest of Rio Grande do Sul, through spatial analysis. Among the variety of existing methods it was selected the following: Inverse Distance Weighted (IDW), Kriging method (KG), Natural Neighbor (NN) and Multi-quadrada Radial Basis Function (RBF). All the rainfall data were obtained from the National Information System on Water Resources (SNIRH) of the National Water Agency (ANA). First, it was analyzed the annual average of the historical series (1990-2010), and later, according to information available in the website of National Institute for Space Research (INPE), it was analyzed the years of 1997 (El Niño event - considered strong) and 2010 (El Niño - considered weak). The software used was the ArcGIS 10 and it was developed the cross-validation of data of all interpolators. The interpolation methods employed for the analysis of the historical series and for the year of 1997 showed negative correlation values. For the year 2010, it was found that the NN was the best interpolator, with positive correlation of 0.7. Thus, it was concluded that the estimated precipitation with statistical models also represents a potential alternative given its operational easiness and capacity to estimate the precipitation for a specific location, reducing labor time and invested resources

Unidades Litológicas: Bacias Hidrográficas dos Arroios Jaguarí Mirim, Inhadiju e Piquiri no Oeste do RS

This paper presents the lithological units distribution in thehydrographic basins of the Arroios Jaguari Mirim, Inhadiju and Piquiri,that are located in the Western of the Rio Grande do Sul State. These basinsare transitionally inserted between two geomorphologic units in the Stateof Rio Grande do Sul: the Meridional Plateau (Sandstone Plateau - Basaltic)and the Peripheral Depression. According to Müller Filho (1970), this phasetransition is the Plateau Edge. There was noticed a strong structural controlthat guided the sequences deposition and that controls the expositionthrough the erosive processes. Thus, five different units are arranged overthe area: Recent Deposit, Thin Sandstone – Micaceo (identified as Sanga158 Ciência e Natura, UFSM, 29(2): 157 - 172, 2007do Cabral Formation), Sandstones with Granules (Guará Formation),Sandstones without Granules (Botucatu Formation) and six Volcanic Traps.Este artigo apresenta a distribuição das unidades litológicas nasBacias Hidrográficas dos Arroios Jaguarí Mirim, Inhadiju e Piquiri no Oestedo Estado do Rio Grande do Sul. Essas bacias estão inseridastransicionalmente entre duas unidades geomorfológicas no Estado do RioGrande do Sul: o Planalto Meridional (Planalto Arenítico – Basáltico) e aDepressão Periférica. Essa faixa de transição segundo Müller Filho (1970)consiste no Rebordo do Planalto. Evidencia-se uma influência estruturalque controlou a deposição das seqüências e controla a exposição a partirdos processos erosivos. Assim, dispõe-se sobre a área cinco unidades diferentes:Depósitos Recentes, Arenito Fino – Micáceo (identificado comoFormação Sanga do Cabral), Arenito com Grânulos (Formação Guará),Arenito sem Grânulos (Formação Botucatu) e seis Derrames Vulcânicos

Aplicação e análise de técnicas de interpolação para espacialização de chuvasApplication and analysis of interpolation techniques for spatialization of rainfall

Os métodos de interpolação são ferramentas usualmente utilizadas para gerar superfícies distribuídas de uma determinada variável a partir de dados pontuais. Eles contribuem para a compreensão espacial de atributos, sem a necessidade de levantar dados em toda a área de interesse. Assim, avaliaram-se, comparativamente, diferentes métodos de interpolação de chuvas para a bacia hidrográfica do rio Piratinim – noroeste do Rio Grande do Sul, por meio de análise espacial. Dentre os mais variados existentes, selecionaram-se: Inverso de Distância Ponderada (IDW), Método Kriging (KG), Vizinho Natural (NN) e Função de Base Radial Multiquadrada (RBF). Todos os dados pluviométricos foram obtidos no banco de dados do Sistema Nacional de Informações sobre Recursos Hídricos (SNIRH), da Agência Nacional das Águas (ANA). Primeiramente, foi analisada a média anual da série histórica (1990-2010), e, posteriormente, conforme informações disponibilizadas no site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), foram analisados os anos de 1997 (evento El Niño considerado forte) e 2010 (El Niño considerado fraco). O software adotado neste trabalho foi o ArcGIS 10. Realizou-se a validação cruzada dos dados de todos os interpoladores. Os métodos de interpolação empregados para a análise da série histórica e para o ano de 1997 apresentaram valores negativos na correlação. Para o ano de 2010, verificou-se que o NN foi o melhor interpolador, com correlação positiva de 0.7. Assim, conclui-se que a estimativa da precipitação com modelos estatísticos também representa uma alternativa potencial, dada à sua facilidade operacional e capacidade de estimar a precipitação para um local específico, reduzindo o tempo de trabalho e de recursos investidos.Abstract The interpolation methods are tools commonly used to generate surfaces distributed in a given variable based on accurate data. They contribute to aid understanding of the spatial attributes without the need to collect data in the entire area of interest. In view of this, this study evaluated comparatively different rainfall interpolation methods for the river basin Piratinim, in the northwest of Rio Grande do Sul, through spatial analysis. Among the variety of existing methods it was selected the following: Inverse Distance Weighted (IDW), Kriging method (KG), Natural Neighbor (NN) and Multi-quadrada Radial Basis Function (RBF). All the rainfall data were obtained from the National Information System on Water Resources (SNIRH) of the National Water Agency (ANA). First, it was analyzed the annual average of the historical series (1990-2010), and later, according to information available in the website of National Institute for Space Research (INPE), it was analyzed the years of 1997 (El Niño event - considered strong) and 2010 (El Niño - considered weak). The software used was the ArcGIS 10 and it was developed the cross-validation of data of all interpolators. The interpolation methods employed for the analysis of the historical series and for the year of 1997 showed negative correlation values. For the year 2010, it was found that the NN was the best interpolator, with positive correlation of 0.7. Thus, it was concluded that the estimated precipitation with statistical models also represents a potential alternative given its operational easiness and capacity to estimate the precipitation for a specific location, reducing labor time and invested resources

RISCO À INUNDAÇÃO NO MÉDIO CURSO DO RIO URUGUAI: ESTUDO DE CASO NO MUNICÍPIO DE SÃO BORJA - RS

Diante de tantos prejuízos oriundos das inundações,  observam-se poucos trabalhos visando à espacialização e a análise desses eventos no Brasil e no Rio Grande do Sul. Neste sentido, esse trabalho tem por objetivo realizar o Zoneamento de Risco à Inundação no município de São Borja, localizado na margem esquerda do rio Uruguai no Estado do Rio Grande do Sul. A metodologia foi estruturada em duas etapas de trabalho:  a primeira consta no levantamento de dados (bibliográfico, técnico e cartográfico) e na segunda foram gerados os documentos tais como tabelas, gráficos e mapas temáticos. Assim, foram levantadas as ocorrências de inundações no município, verificando as situações de emergência e calamidade pública entre 1980 a 2009. Posteriormente foi determinada a suscetibilidade, o perigo dividido em três graus (alto &lt; 10 anos de tempo de retorno (TR), médio entre 10 e 30 TR e baixo &gt; 30 anos de TR), a vulnerabilidade através do cruzamento das características de infraestruturas e número médio de habitantes por residências, e, o risco a partir da analise integrada dos graus de perigo e classes de vulnerabilidade. Em relação à quantidade de eventos, verificou-se 38 registros de inundações. As áreas suscetíveis correspondem a 11% da área urbana. Em relação ao perigo, nas três faixas (alto, médio e baixo) foi verificado um número significativo de edificações. Na análise da vulnerabilidade, foram encontradas construções com usos residenciais, comerciais e industriais, com padrão estrutural alto, médio e baixo. O mapa de risco de inundação foi elaborado caracterizando três níveis: zona de alto risco, médio risco e baixo risco. Assim, com essas análises, pretendemos contribuir com uma fonte teórico-metodológica como também com um trabalho técnico para o município, pois serve de base para estudos de maior detalhe que desenvolvam um cadastramento do risco, indicando ações para cada caso.  </p

Jaquari-Mirim, Inhadiju and Piquiri Streams in their geomorphologic context

The present article aims at the mapping of the Geomorphologic Units of the Hydrographic Basins of the Jaguari Mirim, Inhadiju, and Piquiri Streams, located in the west of Rio Grande do Sul – Brazil. Data analyzes defined six units characterized as: Unit I – Plane Top Relief in Volcanic Spill: shows plane relief with relatively low erosive processes and intemperism; Unit II – Hills in Volcanic Spill: slightly wavy areas underneath the plateau summit; Unit III – Hills and Small Size Hills in Volcanic Rock: formed by strongly wavy relief and with scarps; Unit IV – Small Size Hills in Sandstone: composed by isolated small size hills with origin associated to the existence of united sandstones that keeps the plane top relief; Unit V – Hills in Sandstone: Relief of hills located at the medium and low course of the streams, with the occurrence of accelerated erosive processes which produce sand dunes and accelerated erosions, and sometimes with the blooming of united sandstones in the half-slope or in the top; Unit IV -  Plane Relief in Low Altitude: Relief of plane topography that predisposes the superficial dynamic processes, generating the accumulation of sediments as well as the formation of fluvial terraces. The fragility of the natural systems, in face of the antropic interventions, is largely associated to its genetic characteristics. Thus, the geomorphologic analysis in the environmental studies is a tool for the maintainable planning of the activities introduced in the region.Este artigo objetiva o mapeamento de Unidades Geomorfológicas das Bacias Hidrográficas dos Arroios Jaguarí Mirim, Inhadiju e Piquiri, localizadas no Oeste do Rio Grande do Sul - Brasil. As análises dos dados definiram seis unidades caracterizadas como: Unidade I - Relevo de Topo Plano em Derrame Vulcânico: apresenta relevo plano com processos erosivos relativamente baixos e intemperismo; Unidade II - Colinas em Derrame Vulcânico: constituem-se as áreas suavemente onduladas sob o topo do Planalto; Unidade III – Morros e Morrotes em Rocha Vulcânica: formado por relevo fortemente ondulado e com escarpas; Unidade IV - Morrotes em Arenito: composta por morrotes isolados com origem associada à existência de arenitos coesos que mantém o relevo de topo plano; Unidade V - Colinas em Arenito: relevo de colinas localizadas ao médio e baixo curso dos arroios, com ocorrência de processos erosivos acelerados gerando areais e voçorocas, às vezes com afloramentos de arenitos coesos na meia encosta ou no topo; Unidade IV - Relevo Plano em Baixa Altitude: relevo de topografia plana que predispõe os processos de dinâmica superficial gerando acumulação de sedimentos e a formação de terraços fluviais. A fragilidade dos sistemas naturais, face às intervenções antrópicas, está amplamente ligado às suas características genéticas. Desta forma, a analise geomorfológica nos estudos ambientais é uma ferramenta para o planejamento de forma sustentável nas atividades implantadas na região

Methodology for risk zoning in front of floods : urban area of Uruguaya county - RS

A gestão e o gerenciamento de riscos naturais têm sido aprimorados à medida que as perdas associadas a desastres assumem proporções insustentáveis do ponto de vista socioeconômico. As inundações graduais são os desastres que mais provocam perdas materiais e humanas mundialmente. Assim, esse trabalho objetiva propor uma metodologia para zoneamento de risco a inundações graduais para áreas urbanas localizadas em grandes bacias hidrográficas. A aplicabilidade da sistemática proposta foi na área urbana do município de Uruguaiana. A metodologia foi estruturada primeiramente para definir os tempos de retorno, ou seja, os graus de perigo, através de modelos matemáticos. Na análise da vulnerabilidade, incluíram-se parâmetros associados às características socioeconômicas, estrutura das edificações, infraestrutura urbana, doenças de veiculação hídrica e o impacto emocional. A combinação entre os graus de perigo a inundações e a vulnerabilidade, permitiu a construção de “Mapas de Risco”. Nesse sentido, o conhecimento teórico, técnico e prático sobre as áreas de perigo, vulnerabilidade e risco de inundações graduais é, indiscutivelmente, fundamental para o desenvolvimento de técnicas adequadas para estabelecer planos de proteção civil e programar sistemas de vigilância dos fenômenos e alerta a população de Uruguaiana.The management of natural hazards have been enhanced as the losses associated with disasters assume unsustainable proportions of the socioeconomic point of view. Gradual floods are the disasters that cause material losses and more human world. Thus, this paper aims to propose a methodology for risk zoning the flooding to urban areas located in large river basins. The applicability of the methodology proposed was in the urban area of the municipality of Uruguaiana. The methodology was first structured to set the return time, namely the degree of danger, by mathematical models. The vulnerability analysis included up parameters associated with socioeconomic characteristics, the structure of buildings, urban infrastructure, water-borne diseases and the emotional impact. The combination of the degrees of danger and vulnerability to floods, allowed the construction of “Risk Maps”. In this sense, the theoretical, technical and practical knowledge about the areas of risk, vulnerability and risk of progressive flooding is arguably crucial to the development of appropriate techniques to establish civil protection plans and program of phenomena surveillance systems and alert the population Uruguaiana

Características da Vegetação dos Biomas Pampa e Cerrado Monitorados por NDVI

O monitoramento das variações espaciais e temporais da vegetação vem sendo realizado a partir de dados de Sensoriamento Remoto, especialmente os Índices de Vegetação (IV). O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é um dos IV mais aplicados nestes estudos e utiliza dados de reflectância nas bandas espectrais do vermelho e infravermelho, a fim de identificar as características biofísicas e estruturais da vegetação. Nesse sentido, objetivou-se monitorar e comparar as características fenológicas da vegetação campestre nos biomas Pampa e Cerrado a partir de perfis temporais do NDVI para o período de 2001 a 2019. Foram utilizados os dados do sensor MODIS – produto MOD13Q1, disponibilizados gratuitamente pela ferramenta Web SATVeg. A partir dos perfis temporais de NDVI analisados, identificou-se que a vegetação campestre nos biomas Pampa e Cerrado possuem características semelhantes, com maior produção de biomassa entre a primavera e verão e menor entre o outono e inverno, com valores que variam entre 0,20 e 0,88 no Cerrado e 0,34 e 0,88 no Pampa. Os dados permitiram concluir que as fases de crescimento da vegetação variam de acordo com os fatores climáticos de cada bioma: a precipitação no Cerrado e a temperatura no Pamp

Flood risk in the middle Uruguai river: the case of the Porto Lucena and São Borja municipalities

Essa dissertação tem por objetivo geral realizar o Zoneamento de Risco a Inundação nos municípios de Porto Lucena e São Borja, localizados na margem esquerda do rio Uruguai no Estado do Rio Grande do Sul. A metodologia foi estruturada em três etapas de trabalho, a primeira consta no levantamento de dados (bibliográfico, técnico e cartográfico). Na segunda foram gerados os documentos tais como tabelas, gráficos e mapas temáticos. Foram levantadas as ocorrências de inundações nos municípios, verificando as situações de emergência e calamidade pública entre 1980 a 2009. Assim, foi verificado a distribuição das inundações nas estações do ano, em relação ao fenômeno El Niño e por último a análise da variabilidade de freqüência e intensidade de chuvas diárias que provocam esses fenômenos. Posteriormente foi determinada a suscetibilidade, o perigo dividido em três graus (alto 30 anos de TR), a vulnerabilidade através do cruzamento das características de infraestruturas e número médio de habitantes por residências, e, o risco a partir da analise integrada dos graus de perigo e classes de vulnerabilidade. A terceira etapa possibilita ao futuro usuário uma leitura fácil dos dados apresentados, como também auxilia na aplicação do produto da pesquisa desenvolvida. Assim, foram registradas 38 ocorrências de inundações graduais. A estação do ano com o maior número de registros foi o outono. Oito dos dezenove anos que registraram inundações ocorreram em anos cujo fenômeno El Niño estava com intensidade forte (42,1%). Através dos gráficos de precipitação podemos verificar que as chuvas que estão causando inundações são as de classes 2 e 3, ocorrendo por mais de um dia e em algumas vezes intensificando os eventos, ocorrem chuvas de classe 4. Em relação a suscetibilidade verificamos que Porto Lucena possui área urbana atingida bem menor que São Borja, consequentemente o grau de perigo é significativo somente acima de 10 anos de TR, ao contrário, São Borja possui muitas edificações abaixo desse TR. Da mesma forma, a vulnerabilidade em Porto Lucena é predominantemente baixa, e, em São Borja a classe alta e média é significativa. O zoneamento de risco de inundação para Porto Lucena foi gerado com somente duas classes: Risco Baixo e Risco Médio. Para São Borja o mapa foi elaborado caracterizando três níveis: Risco Alto, Risco Médio e Risco Baixo. Assim, com essas análises, pretendemos contribuir com uma fonte teórico-metodológica como também com um trabalho técnico para os municípios, pois serve de base para estudos de maior detalhe que desenvolvam um cadastramento do risco, indicando ações para cada caso.This work aimed to perform a Flood Risk Zoning of the Porto Lucena and San Borja municipalities, located on the left bank of the Uruguay River in the Rio Grande do Sul State. The methodology consisted of three mainly steps. In the first step we have gathered all kinds of technical data (references, reports, and maps).In the second one we have produced documents, such as, tables, graphs, and maps. In addition, we have surveyed the flood events in those cities, checking emergency and public disaster from 1980 to 2009 and observed the flood distribution seasons in relation to El Nino phenomenon and have analyzed the variability of frequency and intensity of daily rainfall. Further, we have accomplished the flood susceptibility analysis, where the grades of hazard have been divided into three mainly grades (high 30 years). The vulnerability grade has built through the intersection of the characteristics of infrastructure and average number of inhabitants per residence. The risk grades have generated from the integrated data analysis of the degrees of hazard and vulnerability grades. The third one has recorded 38 instances of gradual flood. The season with the highest number of registrations was in the fall. Eight of the nineteen years that recorded floods occurred in El Niño years whose intensity has been strong (42.1%). The rainfalls that have caused floods were those of grades 2 and 3, with more than one day. Sometimes rainfalls of grade 4 have intensified the floods. In terms of flood susceptibility, Porto Lucena has showed a much smaller flooded urban area than San Borja, hence the degree of hazard has been significant just above 10 years RT. However, in São Borja, which has many buildings, has shown grades below this RT. Likewise, the vulnerability grade in Porto Lucena has been predominantly low, while in Sao Borja the upper and middle classes has been significant. The flood risk zoning of the Porto Lucena has only showed two classes: Low and Medium Risk, while San Borja has showed three levels: High Risk, Medium Risk and Low Risk. Thus, this study has produced the technical and theoretic-methodological insights to the flood management in those municipalities, and it serves as a basis for further detailed studies to develop a risk register, indicating actions for each case

Metodologia para zoneamento de risco a inundações graduais

A gestão e gerenciamento de riscos naturais têm sido aprimorados à medida que as perdas associadas a desastres assumem proporções insustentáveis do ponto de vista socioeconômico. As inundações graduais são os desastres que mais provocam perdas materiais e humanas mundialmente. Assim, esse trabalho objetiva propor uma metodologia para zoneamento de risco a inundações graduais para áreas urbanas localizadas em grandes bacias hidrográficas. A aplicabilidade da sistemática proposta foi na área urbana do município de Uruguaiana. A metodologia foi estruturada primeiramente para definir os tempos de retorno, ou seja, os graus de perigo, através de modelos matemáticos. Na análise da vulnerabilidade incluíram-se parâmetros associados às características socioeconômicas, estrutura das edificações, infraestrutura urbana, doenças de veiculação hídrica e o impacto emocional. A combinação entre os graus de perigo a inundações e a vulnerabilidade, permitiu a construção de “Mapas de Risco”. Assim, foram gerados três níveis de perigo identificando-se 1664 edificações, dessas 857 possuem baixo padrão estrutural, sendo estruturalmente muito frágeis. Consequentemente as áreas com alta vulnerabilidade são predominantes envolvendo muitas residências de baixo padrão urbano, deficiência na infraestrutura urbana, um grande número de pessoas atingidas, aproximadamente 4300, e com uma baixa capacidade resiliente (baixa renda nominal). São os locais que mais impactam psicologicamente a população em pré-evento e pós-evento. A zona de média vulnerabilidade é pequena e concentra-se na parte Centro/Norte da área urbana, a faixa de baixa vulnerabilidade também ocupa uma pequena área e está distribuída por toda a zona de perigo, nela encontramos setores com uma renda média nominal superior a R$600,00, ultrapassando os R$ 2000,00. Apesar de possuir um numero significativo de pessoas afetadas (aproximadamente 1000) as condições das edificações e a renda permite uma total recuperação, mesmo em médio prazo. Em relação ao risco, assim como ocorreu na vulnerabilidade, na faixa de alto risco, encontram-se um total de 832 edificações, com aproximadamente 2900 pessoas, constituindo-se a maioria de residências de baixo padrão estrutural com um sistema de esgoto, água e drenagem pluvial inexistente e viário deficitário. A faixa de risco médio possui 490 edificações, dessas duas são para usos comerciais e três são institucionais, e possui em torno de 1500 pessoas. Nas áreas caracterizadas de baixo risco predominam edificações com médio e alto padrão construtivo, com 334 residências e aproximadamente 800 pessoas. Nesse sentido, o conhecimento teórico, técnico e prático sobre as áreas de perigo, vulnerabilidade e risco de inundações graduais é, indiscutivelmente, fundamental para o desenvolvimento de técnicas adequadas para estabelecer planos de proteção civil e programar sistemas de vigilância dos fenômenos e alerta a população de Uruguaiana.The management of natural hazards have been enhanced as the losses associated with disasters assume unsustainable proportions of the socioeconomic point of view. Gradual floods are the disasters that cause material losses and more human world. Thus, this paper aims to propose a methodology for risk zoning the gradual flooding to urban areas located in large river basins. The applicability of the methodology proposed was in the urban area of the municipality of Uruguaiana. The methodology was first structured to set the return time, namely the degree of danger, by mathematical models. The vulnerability analysis included up parameters associated with socioeconomic characteristics, the structure of buildings, urban infrastructure, waterborne diseases and the emotional impact. The combination of the degrees of danger and vulnerability to floods, allowed the construction of "Risk Maps". Therefore, we generated three hazard levels identifying buildings in 1664, 857 of these have low structural pattern, being structurally very fragile. Consequently areas with high vulnerability are prevalent involving many low standard urban residences, deficiency in urban infrastructure, a large number of people affected, about 4300, and with a low resilient capacity (low nominal income). Are the places that most psychologically impacting the population in pre-event and post-event. The average vulnerability zone is small and focuses on the Center/North inner city, low vulnerability group also occupies a small area and is distributed throughout the danger zone, there we find sectors with an average nominal income above R$600,00, surpassing the R$ 2.000,00. Despite having a significant number of affected people (about 1000) the conditions of the buildings and the income allows a full recovery, even in the medium term. Regarding the risk, as occurred in vulnerability in high-risk group, there are a total of 832 buildings, with about 2900 people, constituting the majority of low structural pattern residences with a sewer system, water and nonexistent storm drainage and road deficit. The medium-risk group has 490 buildings, these two are for commercial uses and three are institutional, and has around 1500 people. Characterized in low-risk areas predominate buildings with medium and high construction standards, with 334 homes and approximately 800 people. In this sense, the theoretical, technical and practical knowledge about the areas of risk, vulnerability and risk of progressive flooding is arguably crucial to the development of appropriate techniques to establish civil protection plans and program of phenomena surveillance systems and alert the population Uruguaiana