A duração das cheias pode ser determinada pelo fluxo do rio, precipitação e bloqueio atmosférico. Agora, uma equipe internacional de pesquisadores liderados por Nasser Najibi e Naresh Devineni no The City College de Nova York está oferecendo um novo modelo de rede Bayesiana com base física para inferência e previsão da duração das enchentes. O modelo também examina com precisão as escalas de tempo das inundações.

Conceitualizado por Najibi e testado na Bacia do Rio Missouri, o modelo estatístico é baseado em dados da área dos últimos 50 anos. Eles descobriram que as inundações de longa duração requerem primeiro condições de alto fluxo nos rios criados por eventos recorrentes de chuva de alta intensidade, que é então seguido por um grande sistema de baixa pressão estável e de longa duração - uma célula de tempestade. Essas condições podem resultar em inundações devastadoras em grande escala. Em inundações de curta duração, Contudo, este acoplamento terra-atmosfera é desprezível, explicando assim porque nem todas as tempestades resultam em inundações generalizadas.

“É possível prever a duração das cheias acoplando a dinâmica atmosférica e as condições da superfície da terra na bacia hidrográfica, "resumiu Najibi, um Ph.D. candidato com especialização em engenharia civil e ambiental (engenharia de recursos hídricos) na Escola de Engenharia Grove do CCNY.

Sobre os benefícios deste novo desenvolvimento, Najibi e Devineni disseram que são capazes de mitigar o risco potencial imposto por enchentes de longa duração em sistemas de infraestrutura crítica, como barragens de controle de enchentes, pontes e usinas de energia. Também é possível prever quanto tempo durarão as enchentes e inundações.

Najibi e sua equipe planejam expandir seu estudo, que apareceu no " Natureza "jornal de pesquisa" npj Clima e Ciências Atmosféricas , "em todos os Estados Unidos. Este trabalho é parte do projeto DOE Early Career de Devineni, financiado pelo Departamento de Energia dos EUA.

Devineni é professor associado da Grove School e do NOAA CREST. Outros colaboradores da pesquisa incluem Mengqian Lu (Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong) e Rui A. P. Perdigão (Universtät Wien, Áustria / Universidade de Lisboa, Portugal).