The use of machine learning to address floods: a case study of the municipality of Pelotas

Abstract

Este estudo avalia a eficácia da aplicação de redes neurais artificiais como ferramenta de apoio à decisão durante desastres naturais, com foco nas enchentes ocorridas em Pelotas, Rio Grande do Sul, em 2024. Utilizando uma abordagem de aprendizado de máquina, o estudo analisa se as decisões tomadas pelo governo municipal foram conservadoras ou flexíveis, comparando as previsões do nível de água com as ações implementadas. Com base em dados de séries temporais do Canal de São Gonçalo, os resultados indicam que as previsões do modelo, em geral, se alinharam às políticas públicas, embora tenham superestimado ligeiramente os níveis de água. Os resultados sugerem que a integração de modelos preditivos baseados em inteligência artificial pode aumentar a eficácia das políticas públicas e da gestão de riscos durante emergências climáticas. Este estudo contribui para a literatura ao demonstrar o potencial das técnicas de ciência de dados para gestores públicos, auxiliando na mitigação de danos e na formulação de estratégias proativas de proteção civil.