RESUMO A ocorrência de eventos de cheia tem se tornado mais frequente e, no Brasil, existem regiões que sofrem com a repetição destes eventos. Em União da Vitória, no estado do Paraná, estes fenômenos são comumente registrados, gerando, a cada evento, uma série de consequências, como, por exemplo, prejuízos financeiros, danos ambientais, perdas de casas e mortes. Assim, uma vez que não é possível evitar a ocorrência das inundações, procura-se diminuir os seus impactos, e, em um cenário de repetição de eventos de cheia, como observado no município de União da Vitória, justifica-se a aplicação do agrupamento de cheias históricas, com o objetivo de melhorar o conhecimento sobre o comportamento hidrológico da bacia hidrográfica e auxiliar na determinação de parâmetros de modelos hidrológicos. O objetivo do agrupamento de cheias consiste em estabelecer conjuntos de eventos com características semelhantes, e, para isso, baseando-se na lógica difusa, o presente estudo utilizou o algoritmo fuzzy c-means como ferramenta para agrupar as cheias do rio Iguaçu, observadas na cidade de União da Vitória, a partir da definição de diferentes indicadores de severidade de uma cheia. Esta classificação, por sua vez, foi capaz de definir quatro diferentes grupos de eventos de cheias, com distintos níveis de severidade, assim denominados: severidade baixa; severidade média; severidade alta; desastres ou catástrofes. Desta forma, através da análise das características semelhantes entre os eventos de cada grupo, acredita-se que, posteriormente, seja possível estudar os mecanismos de formação das cheias de cada grupo e contribuir para a diminuição dos seus impactos, através, por exemplo, de sistemas de alerta e previsão de cheias em tempo real.
ABSTRACT The occurrence of flood events has become more frequent, and, in Brazil, there are regions that suffer with the repetition of those events. In União da Vitória, located in Paraná State, Brazil, those phenomena are commonly recorded, generating series of consequences for each flood event, such as financial losses, environmental damages, home losses and deaths. So, since it is not possible to avoid the occurrence of floods, it is necessary to reduce its impacts, and in a scenario of repeated flood events, as observed in União da Vitória, it is justified the clustering of historical floods, aiming to improve the knowledge about the river basin hydrological behavior and to assist in the determination of hydrological models parameters. Clustering analysis aims to establish sets of events with similar characteristics, and, for this, based on fuzzy logic, the present study uses the fuzzy c-means method to cluster Iguaçu river floods, observed in União da Vitória, using a set of different flood severity indicators. The classification defined four clusters, according to different flood severity levels, so-called: low; medium; high; and, disaster or catastrophe. Therefore, by the analysis of similar features among different clusters of events, it is further possible to study the flood formation mechanisms, contributing to the reduction of its impacts, through real-time flood alert and forecasting systems, for instance.
