Nova tecnologia com satélite e IA promete prever enchentes repentinas

Enchentes repentinas — as chamadas flash floods — são um dos fenômenos climáticos mais mortais e imprevisíveis dos Estados Unidos. Elas podem se formar em poucas horas, como aconteceu em Lanesville, pequena cidade rural no sul de Indiana, onde mais de 20 centímetros de chuva caíram em poucas horas em junho, inundando casas antes que os moradores tivessem tempo de reagir.

Para tentar resolver esse problema, pesquisadores desenvolveram o TACLS (sigla em inglês para algo como sistema de alerta combinado de satélite e aprendizado de máquina), uma tecnologia que combina dados de satélites em tempo real com modelos de machine learning para identificar padrões de risco de enchente muito antes dos sistemas tradicionais de monitoramento hidrológico conseguirem.

A proposta é dar minutos ou até horas extras de antecedência para moradores de áreas rurais, historicamente mal cobertas por sensores de nível de rios e estações meteorológicas. Como esses locais costumam ter poucos dados históricos e infraestrutura de monitoramento escassa, o machine learning ajuda a preencher lacunas ao cruzar imagens de satélite com informações de solo, topografia e previsão de chuva.

Casos como o de Lanesville mostram o tamanho do desafio: os sistemas de alerta atuais dependem de limites fixos de precipitação que muitas vezes já foram superados quando o alerta chega. Se validada em mais regiões, a tecnologia pode se tornar uma peça importante para agências de defesa civil, especialmente em áreas rurais dos EUA e, potencialmente, do Brasil, onde enchentes repentinas também causam mortes recorrentes.