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Título : Análise hidrológica e econômica da difusão de técnicas compensatórias de drenagem urbana na Cidade do Recife, Pernambuco
Autor : LEONARDO, Haylla Rebeka de Albuquerque Lins
Palabras clave : Modelagem hidrológica; Machine learning; SWMM
Fecha de publicación : 14-ene-2026
Editorial : Universidade Federal de Pernambuco
Citación : LEONARDO, Haylla Rebeka de Albuquerque Lins. Análise hidrológica e econômica da difusão de técnicas compensatórias de drenagem urbana na Cidade do Recife, Pernambuco. 2026. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2026.
Resumen : O crescimento urbano acelerado gera desafios significativos para o uso do solo e a gestão dos recursos hídricos, exigindo um planejamento urbano eficaz. Técnicas compensatórias, como telhados verdes e sistemas de captação e armazenamento de água da chuva, são de grande relevância para mitigar os impactos negativos da urbanização, reduzindo o escoamento superficial e melhorando a qualidade do ar, desempenhando um papel fundamental na gestão sustentável das águas pluviais urbanas. Portanto, este trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho hidrológico e econômico da implementação de telhados verdes e tanques de armazenamento de água de chuva em área urbana com grandes riscos de alagamentos, a partir da aplicação de técnicas de modelagem e simulações, utilizando métodos de aprendizagem de máquina (Machine Learnnig - ML) e o software Storm Water Management Model (SWMM). A área de estudo foi selecionada e caraterizada a partir de técnicas de clusterização e sensoriamento remoto, utilizando programação em Python e JavaScript, e o software livre QGis 3.16.16. O telhado verde e o telhado de referência foram modelados hidrologicamente, em escala localizada, utilizando ML e o software Hydrus – 1D para avaliar seu desempenho. Em seguida realizou-se a modelagem hidrológica, em escala de bacia urbana, da área de estudo considerando o cenário atual e os cenários com a implementação das técnicas (telhados verdes e tanques de armazenamento de água de chuva), a partir do software SWMM versão 5.0 e do Machine Learning. Por fim, realizou-se a análise financeira considerando os custos governamentais relacionados a danos por alagamentos e os benefícios potenciais do fornecimento de incentivos fiscais para implementação da técnica. Os resultados evidenciaram que a modelagem hidrológica, em escala localizada, com Machine Learning apresentou desempenho superior (R² = 0,86; r = 0,93) ao Hydrus-1D, destacando-se pela precisão e capacidade de generalização na previsão do escoamento superficial, especialmente em cenários com infraestrutura verde. Em escala de bacia urbana, verificou-se que a impermeabilização intensifica picos de vazão, enquanto a adoção de telhados verdes e tanques de armazenamento reduziu em até 35% a vazão de pico, mostrando alta eficácia hidrológica. Os resultados econômicos indicaram que os incentivos fiscais necessários à implementação das técnicas compensatórias representam, no máximo, 17,61% dos custos em consequência aos alagamentos, evidenciando sua viabilidade financeira e ambiental. Assim, a integração entre modelagem hidrológica, aprendizado de máquina e soluções baseadas na natureza demonstra se uma estratégia eficiente para mitigação de inundações e promoção de cidades mais sustentáveis e resilientes.
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67757
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Engenharia Civil

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