Impact analysis of river Solimões river flooding in rural area

Autor: Pimentel, Alan dos Santos
Přispěvatelé: Universidade Estadual Paulista (Unesp), Mendes, Tatiana Sussel Gonçalves [UNESP]
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Popis: Submitted by Alan Dos Santos Pimentel (alan.geopimentel@gmail.com) on 2021-12-21T11:58:08Z No. of bitstreams: 1 Pimentel - Dissertação.pdf: 4225464 bytes, checksum: 15dd076fe0289351b4530e3392d52b64 (MD5) Approved for entry into archive by Lucas Rafael Pessota (lucas.pessota@unesp.br) on 2021-12-21T16:25:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pimentel_as_me_sjc.pdf: 4225464 bytes, checksum: 15dd076fe0289351b4530e3392d52b64 (MD5) Made available in DSpace on 2021-12-21T16:25:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pimentel_as_me_sjc.pdf: 4225464 bytes, checksum: 15dd076fe0289351b4530e3392d52b64 (MD5) Previous issue date: 2021-08-09 Nos últimos anos, os danos ocasionados por eventos extremos de inundação fluvial têm impactado as áreas rurais. Compreender os impactos advindos do processo de inundação é uma premissa indispensável no desenvolvimento e planejamento de estratégias para mitigação dos danos. No entanto, os trabalhos envolvendo análises de impacto de inundação em áreas agrícolas ainda são poucos na literatura, ocasionando lacunas nesta área do conhecimento frente a relevância destas informações no processo de gestão de risco de desastres e sua importância para nortear políticas de transferência do risco. Neste sentido, esta pesquisa tem como objetivo a análise de impacto na área rural com enfoque aos eventos extremos de inundação fluvial associado ao rio Solimões no estado do Amazonas. A análise de impacto combinou a extensão da inundação extraída a partir da modelagem hidráulica, dados de radar da banda C, dados do uso e cobertura da terra referente à área agricultável e dados pontuais com a localização das edificações e propriedades agrícolas. A identificação do início do impacto se deu por adoção do critério climatológico com base na mediana das vazões máximas anuais. A identificação dos elementos expostos aos eventos de inundação foi realizada com base na mancha simulada que representa um evento com tempo de retorno de 100 anos. Posteriormente, foi feita a quantificação do impacto de acordo com as manchas de inundação, que permitiu realizar o dimensionamento das edificações, propriedades e áreas agricultáveis passiveis de danos, resultando na proposta de um limiar para acionamento da transferência do risco que considerou o critério climatológico e a área agricultável impactada igual ou maior que 40%. A severidade do impacto foi obtida a partir da representação espacial das propriedades, edificações e área agricultável impactadas para cada um dos setores censitários. Considerando estes limiares constatou-se que para as inundações ocorridas em 2012, 2013, 2014, 2015 e 2021 haveria necessidade de acionamento da transferência do risco por meio do seguro agrícola. Para o ano de 2021, considerado o evento de maior criticidade, ao espacializar a severidade do impacto, majoritariamente, os setores censitários tiveram impacto igual ou maior que 50%. Os resultados indicaram que a definição do início do impacto vinculado à quantificação dos danos em áreas agricultáveis tem operacionalidade para gerar subsídios na gestão de riscos de desastres, além do potencial uso no acionamento de seguro. O detalhamento do impacto por setor censitário pode ser relevante no planejamento dos locais que devem ser priorizados na disponibilização de recursos. As informações geradas têm potencial de contribuir com políticas públicas e no aperfeiçoamento de alertas, além de servir como um norteador na elaboração de planos de contingência. In recent years, damage caused by extreme river flood events has impacted rural areas. Understanding the impacts arising from the flooding process is an essential premise in the development and planning of strategies to mitigate damage. However, studies involving flood impact analysis in agricultural areas are still few in the literature, causing gaps in this area of knowledge given the relevance of this information in the disaster risk management process and its importance to guide risk transfer policies. In this regard, this research aims at impact analysis in rural area focusing on extreme events of river flooding associated with the Solimões River in the state of Amazonas. The impact analysis combined the extent of the flood extracted from hydraulic modelling, C-band radar data, land use and land cover data for the arable area, and point data with the location of buildings and agricultural properties. The identification of the onset of the impact was carried out by adopting the climatological criterion based on the median of the maximum annual flows. The identification of elements exposed to flood events was carried out based on the simulated spot, which represents an event with a return time of 100 years. Subsequently, the quantification of the impact was made according to the flood inundation maps which allowed dimensioning of buildings, properties and agricultural areas susceptible to damage, resulting in the proposal of a threshold for triggering the transfer of risk that considered the climatological criterion and the impacted arable area equal to or greater than 40%. The severity of the impact was obtained from the spatial representation of the impacted properties, buildings, and arable area for each of the census sectors. Considering these thresholds, it was found that for the floods that occurred in 2012, 2013, 2014, 2015, and 2021 there would be a need to trigger the transfer of risk through agricultural insurance. In the impact severity spatial representation for the year 2021, considered the most critical event, most census sectors had an impact equal to or greater than 50%. The results indicated that the definition of the beginning of the impact linked to the quantification of damages in arable areas is operational to generate subsidies in the management of disaster risks, in addition to the potential use in triggering insurance. The detailed impact by the census sector can be relevant in planning the locations that should be prioritized in the provision of resources. The information generated has the potential to contribute to public policies and improve alerts.
Databáze: OpenAIRE
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