Minicursos

Conheça abaixo os temas dos minicursos que serão ministrados no XXIV Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos.

Em breve mais detalhes com as datas, vagas, valores e inscrições. Aguarde!

Ministrantes:  Cristiano das Neves Almeida (UFPB), Filipe Carvalho Lemos (UFPB)

Duração / Carga-Horária:  06 horas

Formato: Online

Descrição: A carência de observações de campo ou mesmo inexistência de dados em algumas regiões do mundo, incluindo o Brasil, vem mostrando que produtos de sensoriamento remoto podem ser uma maneira viável para análise de sistemas ambientais. Diversos são os produtos de sensoriamento remoto e os softwares existentes, porém poucos conseguem agregar num ambiente único tudo o que é necessário para realizar análises.

O objetivo do curso Introdução ao Google Earth Engine (GEE) é apresentar aos participantes esta moderna ferramenta de geoprocessamento em nuvens, que é um ambiente único com diversas bases de dados, métodos, bibliotecas e ferramentas para análise espacial. Salienta-se ainda que o Google Earth Engine é uma ferramenta livre, em que o único pré-requisito para uso é ter uma conta do Gmail e fazer seu cadastro.

O curso apresentará o ambiente de programação em JavaScript, a base de dados disponível, assim como acessá-la, filtrá-la, importar dados, criar seu próprio mapa e por fim exportá-lo. Uma rápida introdução ao JavaScript permitirá entender o funcionamento do GEE. Este curso apresenta total aderência ao XXIV Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, visto que diversos pesquisadores da área trabalham com o tema sensoriamento remoto da precipitação, uso do solo, identificação de corpos hídricos superficiais, entre outros produtos de satélites. Este curso procura então ampliar o número de usuários do GEE no país com o objetivo maior de forma uma comunidade de usuários no Brasil, assim como vem ocorrendo em outros países.

Ministrantes:  Marcela Antunes Meira (UFPB),  Cristiano das Neves Almeida (UFPB)

Duração / Carga-Horária:  04 horas

Formato: Online

Descrição: No curso Python para análise de dados: uma introdução ao Pandas os alunos se familiarizarão com uma poderosa ferramenta para manipulação de grandes bases de dados, o Pandas. O Python é uma linguagem de programação extremamente versátil e simples, com inúmeras aplicações, desde mineração de dados a automação de processos e inteligência artificial. Inicialmente no curso será feita uma introdução ao Python, apresentando a sintaxe utilizada pela linguagem e suas construções básicas (loops e condicionais), que serão importantes para realizar operações na biblioteca de análise de dados, Pandas. Essa biblioteca é uma ferramenta de leitura, organização e exportação de dados, e permite, ainda, a aplicação de funções a diferentes conjuntos de dados em tabelas virtuais chamadas DataFrames.

Ao final do curso os alunos terão conhecimento suficiente para manipular arquivos em formatos tabulares e processar cálculos com o Pandas, além de plotar gráficos de linha, barra e histograma. Este curso apresenta total aderência ao XXIV SBRH, visto que a linguagem de Python tem sido extensivamente procurada nos últimos anos, e, aliado ao Pandas, oferece aplicações a diversas áreas de Recursos Hídricos, pois permite a análise e manipulação de dados meteorológicos, hidrológicos e hidrogeológicos, assim, com essa ferramenta é possível não apenas entender o comportamento dos processos e fenômenos naturais, como realizar o planejamento e gestão destes. Este curso procura ainda ampliar o número de usuários de Python no país com o objetivo maior de forma uma comunidade de usuários no Brasil, assim como vem ocorrendo em outros países.

Ministrantes:   Edivaldo Lopes Thomaz (UNICENTRO), Valdemir Antoneli (UNICENTRO)

Duração / Carga-Horária:  04 horas

Formato: Online

Descrição: Os simuladores de chuva são utilizados em estudos hidrogeomorfologicos (água e sedimento) desde a década de 1930. Desde então, vários simuladores foram desenvolvidos para uso em campo e em laboratório. No entanto, o potencial deste equipamento não é extensivamente explorado no Brasil. Além disso, é necessário o entendimento do processo a ser investigado para adequação da chuva simulada. Pois, corre-se o risco de o resultado do experimento ser mera ficção.  A partir do tema, Água em Pauta: Múltiplas Dimensões, a aplicação de simuladores abrangem à dimensão da parcela, sobretudo, hidrologia de vertente. A presente proposta tem relação direta com o Temário das Sessões Regulares: SR02- Processos hidrológicos e meio ambiente, SR04- Mecânica dos fluidos e hidráulica e SR08 – Ensino de hidrologia e hidráulica, capacitação, difusão, treinamento, formação continuada. Ou seja, o uso de simuladores de chuva tem muito a contribuir nesses temas.

Os objetivos do minicurso são:

1) atualizar bases e conceitos sobre o uso de simulador de chuva;

2) apresentar potencialidades e limitações no uso de simuladores em campo e em laboratório;

3) indicar as principais aplicações de simulador de chuva em estudos hidrogeomorfológicos;

4) apresentar projeto para construção de simulador de chuva de baixo custo. O minicurso será organizado e fundamentado por meio de estudos e experiências adquiridas em mais de 15 anos utilizando simulador de chuva no Laboratório de Erosão do Solo da UNICENTRO – Soil Erosion Lab https://sites.google.com/view/soilerosionlab/home .

Ministrantes:    Cléber Henrique de Araújo Gama (IPH/UFRGS), João Paulo Fialho Brêda (IPH/UFRGS), Rodrigo Cauduro Dias de Paiva (IPH/UFRGS).

Duração / Carga-Horária:  04 horas

Formato: Turma Online e Turma Presencial

Descrição: A previsão de vazões pode auxiliar na tomada de decisões para questões de segurança e gestão dos recursos hídricos. Ao considerar-se as técnicas mais avançadas no campo da previsão hidrológica, geralmente, resulta em sistemas de previsão complexos e de difícil implantação e operacionalização. Em termos de aplicações práticas, em muitos locais do Brasil são adotadas metodologias muito simples de previsão, como regressões. Neste contexto, este minicurso visa apresentar um sistema de previsão de vazões (SOPREVA) que utiliza técnicas avançadas, como a assimilação de dados e previsão por conjunto, mas de fácil implantação e utilização.

O minicurso será dividido em duas etapas: a primeira será de uma breve apresentação teórica, com princípios da modelagem hidrológica, previsão de vazões e assimilação de dados utilizando o Ensemble Kalman Filter; a segunda etapa será para apresentar aplicações do sistema SOPREVA e fazer com os participantes uma aplicação à uma determinada bacia hidrográfica, implementando todo o sistema de previsão a partir da calibração de modelo hidrológico, definição de parâmetros de assimilação e previsão, e análise de desempenho.

Acredita-se que este minicurso pode atrair um grande número de interessados, entre alunos e pesquisadores interessados em modelagem e previsão hidrológica e, também, profissionais que trabalham com sistemas de previsão e/ou sistemas de alerta.

Ministrantes:  Flavia Darre Barbosa (USP), Salvador Carpi Junior (Instituto de Geociências-Unicamp),  Ricardo de Sampaio Dagnino (UFRGS)

Duração / Carga-Horária:  08 horas (2 dias x 4 horas)

Formato: Online

Descrição: Dentre os fundamentos da Política Nacional de Recursos Hídricos, Lei nº 9433/1997, está a indicação de uma gestão que promova um processo participativo, envolvendo comunidade, poder público e usuários de água. Para se discutir os instrumentos de gestão e diretrizes à gestão de recursos hídricos é fundamental o envolvimento de todos os setores da sociedade, incluindo a comunidade que reside na bacia hidrográfica. Neste sentido, este minicurso tem como objetivo apresentar a metodologia de Mapeamento Ambiental Participativo (MAP), tanto a parte teórica como prática, com o intuito de contribuir com o processo participativo da gestão da água e dos recursos hídricos, a fim de fortalecer a governança.

A metodologia MAP vem sendo aplicada, desde a década de 1990, nas mais diversas áreas relacionadas ao meio ambiente, sobretudo em bacias hidrográficas com envolvimento de Comitês de Bacia Hidrográfica, pois, além de auxiliar nos debates e discussões sobre instrumentos de gestão e realizar um diagnóstico das situações ambientais na bacia, também contribui para o desenvolvimento e realização de projetos de educação ambiental, uma vez que propicia o envolvimento da comunidade nos debates sobre gestão da água e recursos hídricos. Portanto, a metodologia se encaixa em diversos Temários do Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, por trabalhar com múltiplas dimensões, como os temas de gestão, diagnóstico ambiental, governança, educação ambiental e processo participativo. Além disso, é uma metodologia de baixo custo, e que pode ser apreendida e multiplicada. Formato do curso online: parte teórica expositiva, e atividade prática. Público-alvo: pessoas com interesse na temática.  

 

Ministrantes:  Geraldo Moura Ramos Filho (UFPB), Emerson da Silva Freitas (IFPE)

Duração / Carga-Horária:  06 horas

Formato: Online

Descrição: A utilização de dados distribuídos temporalmente e espacialmente é reconhecida de extrema importância para os desenvolvimentos de pesquisas e tomadas de decisões na área de recursos hídricos. No entanto, há carência ou mesmo inexistência de observações de campo é uma realidade em diversas regiões do mundo. Como alternativa, os produtos de sensoriamento remoto têm desempenhado um papel fundamental no fornecimento de diversos tipos de informações para a análise de sistemas ambientais. Atualmente, uma infinidade de produtos está sendo lançado ou revisado, com isso torna-se necessário utilizar ferramentas capazes de manusear esse grande número de informações de forma prática e hábil. O objetivo do curso é introduzir uma ferramenta de código livre que torna o trabalho com matrizes multidimensionais simples e eficiente, permitindo assim que os participantes manipulem e extraiam informações de produtos de sensoriamento remoto. Neste curso serão explorados os seguintes tópicos: (a) Introdução ao Python/XArray; (b) Familiarização com os arquivos NetCDF; (c) Seleção e filtragem dos dados por coordenadas; (d) Visualização das variáveis multidimensionais e geoespaciais; (e) Aplicações de operações sobre os dados multidimensionais; (f) Preparação dos dados para exportação; (g) Aplicação prática com dados de chuva. Ao final deste curso, os participantes deverão ter um melhor conhecimento sobre gestão de dados, sendo capazes de carregar, visualizar, manipular e realizar operações com os produtos de sensoriamento remoto através de XArray e Python.

Ministrantes:  Emerson da Silva Freitas (IFPE), Geraldo Moura Ramos Filho (UFPB)

Duração / Carga-Horária:  06 horas

Formato: Online

Descrição: Certamente na sua vida você já se deparou com o termo Machine Learning. Você já assistiu um vídeo no Youtube ou um filme na Netflix e eles lhe indicaram algo para assistir? Como eles fazem isso? Com técnicas de Machine Learning!

O Machine Learning é uma ferramenta que serve para análise de dados, tomadas de decisões, interpretação de resultados, criação de modelos matemáticos de previsão, dentre outros. Essa ferramenta consegue aprender a partir do alto poder de processamento de dados, sem ser programada para isso, ou seja, sem intervenção humana. A máquina aprende sozinha e a partir dos dados, então quanto mais dados, melhor o aprendizado. Essas técnicas podem ser utilizadas em praticamente todos os problemas da área de Recursos Hídricos, fazendo com que cada vez mais os estudos dessa área sejam precisos e eficientes.

Neste curso serão explorados os seguintes tópicos: (a) O que é Machine Learning e como funciona o aprendizado de máquina; (b) Conceitos Importantes (Predição e Inferência, Modelos paramétricos e não paramétricos, aprendizado supervisionado e não supervisionado, generalização, overfitting e underfitting); (c) Modelo de Classificação (Regressão Logística); (d) Modelo de Regressão (K- Nearest Neighbor – KNN) (e) Aplicação prática aplicada aos recursos hídricos.

 

Ministrantes: Letícia Santos de Lima (UFMG),

Duração / Carga-Horária:  12 horas

Formato: Turma Online e Turma Presencial

Descrição: Modelos ambientais distribuídos são fundamentais para a compreensão de processos dinâmicos complexos com características espaciais relevantes. Eles possuem importância nos estudos hidrológicos, hidrogeológicos, agroclimatológicos, bem como em problemas que envolvem dinâmicas territoriais, tais como as mudanças de uso e cobertura do solo, modelos econômicos de exploração de recursos naturais, etc. Para estes modelos, o uso de dados espaciais, tais como em formato raster, é estratégico para a representação das variáveis de interesse. Neste contexto, o software Dinamica EGO aparece como uma interessante ferramenta que consiste em uma plataforma para modelos ambientais, otimizada para trabalhar com dados raster e tabulares, cujas funcionalidades e interface gráfica permitem ao usuário construir um modelo desde o princípio com base na combinação de operadores, representados como blocos, e conectores que transmitem resultados de um operador a outro, representados no modelo por setas. Os operadores atuam como funções pré-estabelecidas que podem ser combinadas de formas infinitas para a criação de modelos inovadores desenvolvidos inteiramente a partir das ideias do pesquisador. Os resultados são apresentados na forma de mapas raster, tabelas ou valores. Os operadores de ‘loop’ permitem a criação de processos de retroalimentação positiva e negativa, bem como repetições aninhadas ou regionalizadas. O usuário pode desenvolver o modelo através da interface gráfica, bem como através da linguagem script própria do programa, chamada EGO. Ferramentas internas do programa conferem características especiais: um visualizador de mapas para rápida consulta aos dados raster, um sistema de otimização de operações em paralelo, um console launcher para rodar modelos em background.

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