Resumo: Barragens são estruturas construídas para controlar o fluxo de água para muitos fins úteis, como abastecimento de água, geração de energia, retenção de resíduos de mineração e industriais, bem como, recreação e controle de enchentes. No entanto, elas trazem algum risco de colapso do corpo da barragem causando danos às áreas a jusante da barragem. Portanto, estudos hipotéticos de rompimento de barragens que forneçam mapeamento de áreas potencialmente atingíveis em caso de rompimento são especialmente importantes para o planejamento de ações que visem à minimização das perdas associadas. O objetivo desta pesquisa é avaliar o grau de aderência ou similaridade entre os mapas de inundação obtidos por estudos de simulação e aqueles efetivamente obtidos do próprio rompimento ocorrido em 25 de janeiro de 2019 na Barragem I de propriedade da Vale SA. O estudo se concentra, principalmente, na comparação dos efeitos sobre os mapas de inundação simulados causados pelo uso de diferentes representações do relevo topográfico a jusante da barragem, nominalmente, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), Advanced Land Observing Satellite disponibilizado pela Alaska Satellite Facility (ALOS_ASF) e modelos de Varredura Laser Aerotransportado (ALS). As simulações foram realizadas utilizando o software HEC-RAS, desenvolvido pelo Corpo de Engenheiros do Exército Americano, considerando a hipótese de forte influência do relevo nos resultados do mapeamento de inundações. Desta forma, foram realizados três testes de simulação para avaliação e discussão. Na primeira simulação, foi utilizado o modelo digital de terreno derivado do ALS. A segunda simulação foi realizada associando o modelo digital de superfície ALOS_ASF com resolução espacial de 12,5 m. Por fim, o modelo digital de elevação SRTM com resolução espacial de 30 m fornecido pelo United States Geological Survey (USGS) foi utilizado na terceira simulação. Os resultados mostraram melhor aderência às simulações usando dados do ALS. Isso foi verificado por análise visual em imagens ortorretificadas de alta resolução e pelo cálculo de indicadores estatísticos como o índice (F). As conclusões apontaram que manchas de inundação resultantes de simulação são ferramentas críticas para a tomada de ações envolvendo áreas e populações a serem afetadas, portanto, as melhores tecnologias de modelos de relevo como dados de ALS devem ser utilizadas na simulação.
Abstract: Dams are structures built for controlling the flow of water for many useful purposes such as water supply, power generation, retention of mining and industrial waste, as well as recreation and flood control. However, they bring together some risk of dam body collapse causing damage for the dam downstream areas. Therefore, hypothetical dam break studies which provide mapping of areas potentially attainable in the event of a rupture are especially important for planning actions aiming minimization of associated losses. The aim of this research is to assess the degree of adherence or similarity between flood maps obtained by simulation studies and those effectively obtained from the collapse itself occurred in Dam I owned by Vale SA on January 25, 2019. The study focuses mainly on comparing the effects over the simulated flood maps caused by use of different representation of dam downstream topography relief, namely Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), Advanced Land Observing Satellite from Alaska Satellite Facility (ALOS_ASF) and Airborne Laser Scanning (ALS) models. The simulations were performed using the HEC-RAS software developed by the US Army Corps of Engineers considering hypothesis of strong influence of relief in flood mapping results. In this way, three simulation tests were carried out for evaluation and discussion. In the first simulation, the digital terrain model derived from ALS was used. The second simulation was carried out associating the digital surface model ALOS_ASF with a spatial resolution of 12.5 m. Finally, the SRTM digital elevation model with 30 m spatial resolution provided by the United States Geological Survey (USGS) was used in third simulation. Results showed better adherence to simulations using data from ALS. This was verified by visual analysis over high resolution orthorectified images and by calculating statistics indicators such as the (F) index. Conclusions pointed out that flood patches resulting from simulation are critical tools for taking actions involving areas and populations to be affected, so the best relief model technologies like ALS data should be used in simulation.
