The use of machine learning to address floodsa case study of the Municipality of Pelotas

Resumo

Este estudio evalúa la efectividad de la aplicación de redes neuronales artificiales como herramienta de apoyo para la toma de decisiones durante desastres naturales, con un enfoque en las inundaciones ocurridas en Pelotas, Río Grande del Sur, en 2024. A través de un enfoque de aprendizaje automático, el estudio analiza si las decisiones tomadas por el gobierno municipal fueron conservadoras o flexibles, comparando las predicciones de los niveles del agua con las acciones implementadas. Basándose en datos de series temporales del Canal São Gonçalo, los resultados indican que las predicciones del modelo, en general, estuvieron alineadas con las políticas públicas, aunque sobreestimaron ligeramente los niveles de agua. Los hallazgos sugieren que la integración de modelos predictivos basados en inteligencia artificial puede mejorar la efectividad de las políticas públicas y la gestión de riesgos durante emergencias climáticas. Este estudio contribuye a la literatura al demostrar el potencial de las técnicas de ciencia de datos para los gestores públicos, ayudando en la mitigación de daños y en la formulación de estrategias proactivas de protección civil.

Ficha do documento

Tipo

Artigo científico

Ano

2025

Instituição

Escola Nacional de Administração Pública - Enap

Fonte

Revista do Serviço Público

Idioma

Português

Acesso

Não informado

DOI

10.21874/rsp.v76i3.11285

Identificador

oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/11285

Licença

https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Temas

Políticas PúblicasTecnologia

Palavras-chave

machine learningartificial neural networksdisaster managementpublic policydecision-makingmachine learning; artificial neural networksaprendizaje automáticoredes neuronales artificialesgestión de desastrespolíticas públicastoma de decisiones