p Seis grandes furacões que engolfaram a Bacia do Atlântico em 2017 foram um lembrete devastador da vulnerabilidade das comunidades costeiras, onde mais da metade da população dos EUA reside. p E se houvesse uma maneira melhor de prever e comunicar os impactos econômicos prejudiciais dessas tempestades, antes que aconteçam?

p Os engenheiros civis da Colorado State University desenvolveram uma abordagem inovadora para avaliar a resiliência das comunidades costeiras a furacões. Eles criaram um "modelo de nível de impacto de furacão multirrisco, "que estima os danos econômicos a serem causados ​​por tempestades, antes que aconteçam.

p O modelo de impacto é detalhado em um artigo recente em Palgrave Communications , de autoria de Hussam Mahmoud, professor associado de engenharia civil e ambiental, e Stephanie Pilkington, um estudante de graduação em engenharia civil, quem desenhou e validou o modelo.

p "Nosso modelo prevê tempestades mais em termos de impactos, "Mahmoud explicou. Os meteorologistas normalmente comunicam sobre as tempestades que se aproximam categorizando as velocidades do vento sustentadas na escala de Saffir-Simpson.

p Velocidade do vento, Contudo, geralmente não é a principal causa de morte e destruição de furacões, dizem os pesquisadores. Os piores impactos são geralmente causados ​​por inundações, precipitação e tempestade, combinada com a geografia do continente, densidade populacional, e qualidade da infraestrutura. Os pesquisadores queriam encontrar uma maneira mais precisa de falar sobre os impactos. Seu objetivo é fornecer comunicação sobre os danos econômicos esperados de uma tempestade tropical, em vez de apenas a intensidade meteorológica da tempestade, Pilkington disse.

p Redes neurais

p O modelo de impacto de Mahmoud e Pilkington usa redes neurais artificiais e aprendizado de máquina para "ensinar" a um programa de computador como prever os danos de uma tempestade pendente, pela figura do dólar. A rede neural, que é como um cérebro humano artificial que fica mais inteligente quanto mais dados é alimentado, é alimentado por dados históricos detalhados de várias tempestades. Isso inclui o furacão Katrina em 2005 e o furacão Arthur em 2014.

p Mahmoud e Pilkington usaram esses dados históricos para treinar redes neurais para conectar as características reais da tempestade aos resultados reais conhecidos dessas tempestades. Para alimentar seu modelo, eles usaram dados disponíveis publicamente de agências federais. Seu modelo usa entradas, incluindo a estimativa de queda de terra, população afetada, velocidade máxima do vento, onda máxima de tempestade, e precipitação total.

p Então, eles testaram o modelo em tempo real durante tempestades reais, incluindo mais recentemente o furacão Harvey, que atingiu a Costa do Golfo ao redor de Houston, Texas, em agosto.

p As melhorias não acompanharam o ritmo

p Os pesquisadores também usaram seu modelo para analisar se as melhorias físicas e políticas, como quebra-mares, o Programa Nacional de Seguro contra Inundações, e códigos de construção atualizados mitigaram os impactos de fortes tempestades. Resumidamente, eles não têm, dizem os pesquisadores.

p De acordo com seus dados, comunidades costeiras na Flórida ou no Texas são economicamente vulneráveis, ou ainda pior, à devastação do furacão como eram há 100 anos. Essa é uma realidade preocupante sobre a qual os engenheiros esperam que seu trabalho possa lançar luz.

p O número de pessoas que vivem em comunidades costeiras aumentou exponencialmente em 100 anos, e com isso, infraestrutura e rodovias. "Códigos de construção aprimorados e outras mudanças não foram suficientes para acompanhar o grande volume de riqueza, infraestrutura e pessoas nessas áreas, "Pilkington disse.

p Pilkington, cujos interesses se cruzam em meteorologia e engenharia civil, quer que o modelo faça uma diferença real na vida das pessoas. "Meu objetivo final é fazer com que seja usado por alguém - seja o Serviço Nacional de Meteorologia ou outro lugar, "ela disse." Devemos estar comunicando ao público em termos de impacto, em vez de intensidade. "

p Mahmoud e Pilkington continuam avançando em seu modelo com dados melhores, fornecendo uma imagem ainda mais precisa para os furacões daqui para frente. Eles também planejam usá-lo para prever os efeitos das mudanças climáticas.