Modeling flood susceptibility in hydrological data-scarce study areas

Sccoti, Anderson Augusto Volpato; Pereira, Susana; Bateira, Carlos; Robaina, Luis Eduardo de Souza; Trentin, Romario

doi:10.4215/rm2024.e23024

Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/162178

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Sccoti, Anderson Augusto Volpato
dc.creator	Pereira, Susana
dc.creator	Bateira, Carlos
dc.creator	Robaina, Luis Eduardo de Souza
dc.creator	Trentin, Romario
dc.date.accessioned	2024-10-25T23:07:22Z	-
dc.date.available	2024-10-25T23:07:22Z	-
dc.date.issued	2024
dc.identifier.issn	1676-8329
dc.identifier.other	sigarra:693303
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10216/162178	-
dc.description	A informação hidrológica é essencial para estimar a magnitude das inundações, ajudando assim a reduzir perdas e danos. No entanto, quando esses dados são escassos, a modelagem de inundações e a avaliação de riscos são desafiadoras. No oeste do Rio Grande do Sul, usamos a bacia hidrográfica do rio Santa Maria para estimar o fluxo do rio para diferentes tempos de retorno, com base na distribuição estatística dos dados de precipitação e vazão do rio e para simular cenários de inundação usando um modelo hidrológico IBER 2D. Os resultados mostraram uma alta correlação entre as vazões calculadas a partir da precipitação e os dados fluviométricos, usando a distribuição GEV e GumbelMax. As áreas susceptíveis de inundação são consistentes com eventos de inundação passados, validados com trabalho de campo e imagens Sentinel. Os caudais fluviais estimados a partir de dados pluviométricos podem promover estudos hidrológicos na ausência de dados fluviométricos.
dc.description.abstract	Hydrological information is essential for estimating the magnitude of floods, thus helping reduce losses and damage. However, when this data is scarce, it challenges flood modeling and risk assessment. In Brazil's west of Rio Grande do Sul, we used the Santa Maria hydrographic basin as a case study to estimate the river flow for different RP based on the statistical distribution of rainfall and river flow data and to simulate flood scenarios using a 2D IBER hydrological model.River flow estimates for 5, 10, 20, 30, and 50-year RP were obtained using the Giandotti equation. The results showed a high correlation between the river flows calculated from rainfall and the fluviometric data, using GEV and GumbelMax distribution. The areas susceptible to flooding are consistent with past flood events, validated with fieldwork and Sentinel imagery. River flows estimated from rainfall data can promote hydrological studies where fluviometric data is absent.
dc.language.iso	eng
dc.rights	openAccess
dc.title	Modeling flood susceptibility in hydrological data-scarce study areas
dc.type	Artigo em Revista Científica Internacional
dc.contributor.uporto	Faculdade de Letras
dc.identifier.doi	10.4215/rm2024.e23024
Appears in Collections:	FLUP - Artigo em Revista Científica Internacional

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