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Título: Mapeamento das manchas de inundação para a área urbana da cidade de Santo Antônio do Grama - MG.
Autor(es): Oliveira, Cássio Castor de
Orientador(es): Castro, Ana Letícia Pilz de
Membros da banca: Castro, Ana Letícia Pilz de
Souza, Tamara Daiane de
Machado, Marina de Medeiros
Palavras-chave: Manchas de inundação
Regionalização de vazão
Drenagem Urbana
Santo Antônio do Grama - MG
Data do documento: 2022
Referência: OLIVEIRA, Cássio Castor de. Mapeamento das manchas de inundação para a área urbana da cidade de Santo Antônio do Grama - MG. 2022. 64 f. Monografia (Graduação em Engenharia Ambiental) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.
Resumo: O crescimento acelerado das áreas urbanas levou a um grave problema associado, a falta de planejamento para atender as demandas da população. Essas ocupações, na maioria das vezes, se deram em área ribeirinhas, o que acarretou diversos problemas relacionados à drenagem urbana. O objetivo do presente trabalho é elaborar as manchas de inundação para a área urbana da cidade de Santo Antônio do Grama - MG. Para isso utilizou-se o software QGis para caracterizar a bacia e obter os principais parâmetros geomorfológicos da bacia. A seguir foram obtidos os dados de vazões máximas para os tempos de retorno de 10, 20, 50, 100 e 500 anos através do método de regionalização de vazão. Dessa forma, a partir desses dados foi possível realizar a modelagem hidráulica do canal utilizando o software HEC-RAS. Por fim, pode-se simular as manchas de inundação e gerar os mapas. A bacia hidrográfica do Ribeirão Santo Antônio apresentou uma área de 121,34 km² e se apresentou pouco suscetível à inundações de acordo com suas características físicas, o que diverge da situação real. Ao final da simulação das manchas de inundação, os resultados apresentados culminaram em uma altura de lâmina d’água de 2,86 metros para o Tr de 10 anos e 4,41 metros para o Tr de 500 anos, sendo este, o pior cenário modelado. Além disso, foram comparados os produtos gerados pela modelagem com eventos reais para avaliar o tempo de retorno para as chuvas de 2017 e 2019, anos onde ocorreram enchentes no município. De acordo com a modelagem, no ano de 2019, onde a lâmina d’água atingiu uma altura de aproximadamente 3,30 metros, houve uma chuva com tempo de recorrência próximo de 50 anos, enquanto em 2017, pior enchente que se tem conhecimento da cidade, houve naquele ano, provavelmente, uma chuva com tempo de retorno se aproximando dos 1.000 anos. As conclusões geradas por esse estudo fornecem dados para possíveis intervenções público-privadas visando à mitigação dos impactos associados a inundações na cidade.
Resumo em outra língua: The accelerated growth of urban areas has led to a serious associated problem, the lack of planning to meet the demands of the population. These occupations, most of the time, took place in riverside areas, which caused several problems related to urban drainage. The objective of the present work is to elaborate the flood spots for the urban area of the city of Santo Antônio do Grama - MG. For this, the QGis software was used to characterize the basin and obtain the main geomorphological parameters of the basin. Next, the maximum flow data for the return times of 10, 20, 50, 100 and 500 years were obtained through the flow regionalization method. Thus, from these data it was possible to perform the hydraulic modeling of the channel using the HEC-RAS software. Finally, the flood spots can be simulated and maps generated. The Ribeirão Santo Antônio watershed had an area of 121.34 km² and was not very susceptible to flooding according to its physical characteristics, which differs from the real situation. At the end of the flood spot simulation, the results presented culminated in a water depth of 2.86 meters for the 10-year Tr and 4.41 meters for the 500-year Tr, which is the worst case scenario. modeled. In addition, the products generated by the modeling were compared with real events to evaluate the return time for the rains of 2017 and 2019, years where floods occurred in the municipality. According to the model, in 2019, where the water depth reached a height of approximately 3.30 meters, there was a rain with a recurrence time of close to 50 years, while in 2017, the worst flood known in the city, there was probably a rain that year with a return time approaching 1,000 years. The conclusions generated by this study provide data for possible public-private interventions aimed at mitigating the impacts associated with floods in the city.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4665
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