Para evitar catástrofes ambientais

Nelson Fernandes / UFRJ

Novos métodos podem prever onde e quando 

ocorrerão deslizamentos na região serrana

Vilma Homero/FAPERJ

Quando várias áreas de Nova Friburgo, Petrópolis e Teresópolis sofreram deslizamentos, em janeiro de 2011, soterrando mais de mil pessoas em toneladas de lama e destroços, a pergunta que ficou no ar foi se o desastre poderia ter sido minimizado. No que depender do Instituto de Geociências da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), as consequências provocadas por cataclismas ambientais como esses poderão ser cada vez menores. Para isso, os pesquisadores estão desenvolvendo uma série de projetos multidisciplinares para viabilizar sistemas de análise de riscos. Um deles é o Prever, que, com suporte de programas computacionais, une os avanços alcançados em metodologias de sensoriamento remoto, geoprocessamento, geomorfologia e geotecnia, à modelagem matemática para a previsão do tempo em áreas mais suscetíveis a deslizamentos, como a região serrana.
"Embora a realidade dos vários municípios daquela região seja bastante diferente, há em comum uma falta de metodologias voltadas à previsão para esse tipo de risco. O fundamental agora é desenvolver métodos capazes de prever a localização espacial e temporal desses processos. Ou seja, saber "onde" e "quando" esses deslizamentos podem ocorrer", explica o geólogo Nelson Ferreira Fernandes, professor do Departamento de Geografia da UFRJ e Cientista do Nosso Estado da FAPERJ.

Para elaborar métodos de previsão de risco, em tempo real, que incluam movimentos de massa deflagrados em resposta a entradas pluviométricas, os pesquisadores estão traçando um mapeamento, realizado a partir de sucessivas imagens captadas por satélites, que são cruzadas com mapas geológicos e geotécnicos. "O Prever combina modelos de simulação climática e de previsão de eventos pluviométricos extremos, desenvolvidos na área da meteorologia, com modelos matemáticos de previsão, mais as informações desenvolvidos pela geomorfologia e pela geotecnia, que nos indicam as áreas mais suscetíveis a deslizamentos. Assim, podemos elaborar traçar previsões de risco, em tempo real, classificando os resultados de acordo com a gravidade desse risco, que varia continuamente, no espaço e no tempo", explica Nelson.

Para isso, os Departamentos de Geografia, Geologia e Meteorologia do Instituto de Geociências da UFRJ se unem à Faculdade de Geologia da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj) e ao Departamento de Engenharia Civil da Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio). Com a sobreposição de informações, pode-se apontar, nas imagens resultantes, as áreas mais sensíveis a deslizamentos. "Somando esses conhecimentos acadêmicos aos dados de órgãos estaduais, como o Núcleo de Análise de Desastres (Nade), do Departamento de Recursos Minerais (DRM-RJ), responsável pelo apoio técnico à Defesa Civil, estaremos não apenas atualizando constantemente os mapas usados hoje pelos órgãos do governo do estado e pela Defesa Civil, como estaremos também facilitando um planejamento mais preciso para a tomada de decisões."

Divulgação / UFRJ

Uma simulação mostra em imagem a possibilidade de 

um deslizamento de massas na região de Jacarepaguá 

Esse novo mapeamento também significa melhor qualidade e maior precisão e mais detalhamento de imagens. "Obviamente, com melhores instrumentos em mãos, o que quer dizer mapas mais detalhados e precisos, os gestores públicos também poderão planejar e agir de forma mais acurada e em tempo real", afirma Nelson. Segundo o pesquisador, esses mapas precisam ter atualização constante para acompanhar a dinâmica da interferência da ocupação humana sobre a topografia das várias regiões. "Isso vem acontecendo seja pelo corte de encostas, seja pela ocupação de áreas aterradas ou pelas mudanças em consequência da drenagem de rios. Tudo isso altera a topografia e, no caso de chuvas mais fortes e prolongadas, pode tornar determinados solos mais propensos a deslizamentos ou a alagamentos e enchentes", exemplifica Nelson.

Mas os sistemas de análises de desastres e riscos ambientais também compreendem outras linhas de pesquisa. No Prever, se trabalha em duas linhas de ação distintas. "Uma delas é a de clima, em que detectamos as áreas em que haverá um aumento pluviométrico a longo prazo e fornecemos informações a órgãos de decisão e planejamento. Outra é a previsão de curtíssimo prazo, o chamadonowcasting." No caso de previsão de longo prazo, a professora Ana Maria Bueno Nunes, do Departamento de Meteorologia da mesma universidade, vem trabalhando no projeto "Implementação de um Sistema de Modelagem Regional: Estudos de Tempo e Clima", sob sua coordenação, com a proposta de uma reconstrução do hidroclima da América do Sul, uma extensão daquele projeto.

"Unindo dados sobre precipitação fornecidos por satélite às informações das estações atmosféricas, é possível, através de modelagem computacional, traçar estimativas de precipitação. Assim, podemos não apenas saber quando haverá chuvas de intensidade mais forte, ou mais prolongadas, como também observar em mapas passados qual foi a convergência de fatores que provocou uma situação de desastre. A reconstrução é uma forma de estudar o passado para entender cenários atuais que se mostrem semelhantes. E, com isso, ajudamos a melhorar os modelos de previsão", afirma Ana. Estas informações, que a princípio servirão para uso acadêmico e científico, permitirão que se tenha dados cada vez mais detalhados de como se formam grandes chuvas, aquelas que são capazes de provocar inundações em determinadas áreas. "Isso permitirá não apenas compreender melhor as condições em que certas situações de calamidade acontecem, como prever quando essas condições podem se repetir. Com o projeto, estamos também formando recursos humanos ainda mais especializados nessa área", avalia a pesquisadora, cujo trabalho conta com recursos de um Auxílio à Pesquisa (APQ 1).

Também integrante do projeto, o professor Gutemberg Borges França, da UFRJ, explica que existem três tipos de previsão meteorológica: a sinótica – que traça previsões numa média de 6h até sete dias, cobrindo alguns milhares de km, como o continente sul-americano; a de mesoescala, que faz previsões sobre uma média de 6h a dois dias, cobrindo algumas centenas de km, como o estado do Rio de Janeiro; e a de curto prazo, ou nowcasting, que varia de poucos minutos até 3h a 6h, sobre uma área específica de poucos km, como a região metropolitana do Rio de Janeiro, por exemplo.

Se previsões de longo prazo são importantes, as de curto prazo, ou nowcasting, também são. Segundo Gutemberg, os atuais modelos numéricos de previsão ainda são deficientes para realizar a previsão de curto prazo, que termina sendo feita em grande parte com base na experiência do meteorologista, pela interpretação das informações de várias fontes de dados disponíveis, como imagens de satélites; de estações meteorológicas de superfície e altitude; de radar e sodar (Sonic Detection and Ranging), e modelos numéricos. "No entanto, o meteorologista carece ainda hoje de ferramentas objetivas que possam auxiliá-lo na integração dessas diversas informações para realizar uma previsão de curto prazo mais acurada", argumenta Gutemberg.

Atualmente, o Rio de Janeiro já dispõe de estações de recepção de satélites, estação de altitude – radiosondagem – que geram perfis atmosféricos, estações meteorológicas de superfície e radar. O Laboratório de Meteorologia Aplicada do Departamento de Meteorologia, da UFRJ, está desenvolvendo, desde 2005, ferramentas de previsão de curto prazo, utilizando inteligência computacional, visando o aprimoramento das previsões de eventos meteorológicos extremos para o Rio de Janeiro. "Com inteligência computacional, temos essa informação em tempo mais curto e de forma mais acurada.", resume.