Previsão de Inundações usando Modelagem Hidrológica e Baseada em ML: Uma Revisão Sistemática

As inundações, causadas pelo transbordamento de corpos d'água além de seus limites naturais, têm graves consequências ambientais e socioeconômicas. Para prever e mitigar eventos de inundação de forma eficaz, técnicas de modelagem de inundações precisas e confiáveis são essenciais. Este estudo oferece uma revisão abrangente das mais recentes técnicas de modelagem usadas na previsão de inundações, classificando-as em duas categorias principais: modelos hidrológicos e modelos de aprendizado de máquina baseados em inteligência artificial. Ao avaliar objetivamente as vantagens e desvantagens de cada tipo de modelo, buscamos sintetizar uma análise sistemática das várias abordagens de modelagem de inundações na literatura atual. Além disso, exploramos o potencial de estratégias híbridas que combinam as melhores características de ambos os métodos de modelagem para desenvolver medidas de controle de inundação mais eficazes. Nossas descobertas fornecem insights valiosos para pesquisadores e profissionais da área de modelagem de inundações, e nossas recomendações podem contribuir para o desenvolvimento de sistemas de previsão de inundações mais eficientes e precisos.