Estudo publicado na revista Nature Communications com participação do SGB contribui para aprimorar modelos globais de inundação

Estudo publicado na revista Nature Communications com participação do SGB contribui para aprimorar modelos globais de inundação

21/08/2026 às 12h20
 | Atualizado em: 21/08/2026 às 12h21
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Pesquisa internacional, em parceria com as universidades de Oxford e de Loughborough, revela que rios em regiões tropicais transbordam com maior frequência do que o estimado 

Foto: SGB


Brasília (DF) – Um estudo internacional publicado na revista científica Nature Communications, nesta terça-feira (18/08), apresenta novas evidências que podem ajudar a  aprimorar modelos globais de risco de inundações. As pesquisas foram realizadas por especialistas das universidades de Oxford e Loughborough, com participação de pesquisadores de instituições de diferentes países, incluindo o Serviço Geológico do Brasil (SGB). 

O trabalho contesta uma premissa adotada mundialmente, desde 1950, e demonstra que a frequência de transbordamento dos rios (vazão de calha cheia ou bankfull discharge) varia de forma expressiva segundo o clima da região. Historicamente, os os Modelos Globais de Inundação (GFMs) ) utilizam a chamada "regra dos dois anos" para estimar o limite máximo de água que um rio comporta antes de transbordar, em qualquer lugar do mundo.

O estudo mostra que essa generalização, com base em dados da década de 1950, induz a erros. Em regiões tropicais, como a maior parte do Brasil, os rios atingem a capacidade máxima com uma mediana de 1,5 ano, com registros observados de até 1 ano. Isso faz com que transbordem quase três vezes mais frequentemente do que rios em regiões áridas (onde a mediana é de 4,3 anos), e não no intervalo padrão de 2 anos assumido anteriormente. 

Além disso, modelos globais tendem a subestimar a profundidade e a extensão das inundações nessas regiões, reduzindo a percepção do real impacto das cheias em áreas tropicais.

Estimativas mais precisas da vazão de calha cheia podem contribuir para aprimorar modelos globais de inundação e mapas de risco, especialmente em regiões tropicais, onde uma parcela significativa da população está exposta a esse tipo de evento.


Estimativa das vazões

Para estimar essas vazões no mundo, pesquisadores analisaram dados observacionais e usaram machine learning (IA) em cerca de 2,87 milhões de km de rios, com resolução de aproximadamente 1 km. A metodologia combinou observações, conhecimento hidrológico e aprendizado de máquina para preencher lacunas, especialmente em rios sem monitoramento, e melhorar a representação dos canais nos modelos globais de inundação.

Durante a pesquisa, o pesquisador do SGB Marcus Suassuna contribuiu com dados e aplicação de métodos de estimativas de vazão de calha cheia no país. Essa variável não é medida diretamente nas estações monitoradas pelo SGB, por isso foi estimada a partir de registros de medições de vazão e de dados das seções transversais das estações. 

Os dados históricos disponibilizados pelo Serviço Geológico do Brasil também contribuíram para as estimativas realizadas no território brasileiro, ampliando a representação da América do Sul no modelo global.


Recomendações globais e ciência aberta

A pesquisa recomenda três mudanças para a comunidade global:

  • Desenvolvimento de modelos de inundação que adotem intervalos de recorrência específicos para cada zona climática;
  • Investimentos no monitoramento de bacias tropicais e áridas, frequentemente sub representadas em estudos globais;
  • Reavaliação de mapas de risco baseados na antiga premissa de dois anos.

Todos os dados de vazão (GQBF - Global River Bankfull Discharge) e os códigos desenvolvidos no estudo foram disponibilizados abertamente no repositório Zenodo.

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