O Brasil enfrenta uma crise climática de proporções inéditas. Com um aumento de 460% na média de desastres na última década. O custo de não prever esses acontecimentos é medido em vidas perdidas e prejuízos. Que, de acordo com o Radar de Eventos Climáticos e Seguros no Brasil (CNseg, 2025), somam R$184 Bilhões, em apenas 2 anos (2022-2024).
Para cada aumento de 0,1 °C na temperatura média global, estima-se um acréscimo de R$5,6 bilhões nos prejuízos econômicos decorrentes de desastres no país (“Brasil em transformação”, 2024). Somente em 2025 ocorreram 10 eventos antes junho em território brasileiro, o que resultou em R$31 Bilhões de perdas segundo (CNseg, 2025).
Um Brasil mais extremo
José A. Marengo, chefe da divisão de pesquisas do Cemaden, alerta:
Inundações, secas e deslizamentos de terra representam 70% dos desastres relacionados ao clima no Brasil.
Temos maior frequência de fenômenos hidrológicos, como tempestades, alagamentos e inundações, mas os eventos de seca afetam praticamente todo território nacional e costumam representar mais perdas econômicas.
E cada região possui características próprias. Sendo as regiões Nordeste, Centro-Oeste e Sul mais a mais afetadas por perdas causadas por seca. Já as regiões Norte, Sudeste e Centro-Oeste são as mais impactadas por eventos hidrológicos.
Neste cenário os setores que mais sentem estes impactos economicamente são o Agropecuário, o Privado, Público e Habitacional. Além dos efeitos diretos sofridos pela população na forma de mortos, feridos e desalojados, e os efeitos indiretos na saúde, impactada com o aumento da incidência de doenças infecciosas, virais, bacterianas e parasíticas.
O paradoxo da previsão
É importante reconhecer que o problema não é só “falta de dados” ou “falta de modelos”. Na prática, muitos gestores convivem com desafios como:
Informação fragmentada
Dados de chuva, telemetria (nível de rios), reservatórios, uso do solo e alertas meteorológicos estão espalhados em diferentes plataformas e instituições.
Dificuldade de interpretação
Mesmo quando a informação existe, ela vem em formatos que exigem leitura técnica detalhada, sem uma tradução direta para “o que eu faço agora?”.
Falta de protocolos claros
Em vários lugares, ainda não há rotinas bem definidas do tipo:
“Se a previsão indicar X, então adotamos automaticamente as ações Y e Z”;
“Se o nível do rio ultrapassar tal cota, tais comunidades são avisadas com antecedência mínima de N horas”.
Desconexão entre áreas
Operação de reservatórios, defesa civil, comunicação com a população, planejamento urbano e setor privado muitas vezes atuam em “ilhas”, sem um fluxo contínuo de informação.
O resultado
As previsões até existem, mas chegam tarde, não são confiáveis o suficiente aos olhos de quem decide, ou não estão conectadas a um plano concreto de ação.
Inteligência Hídrica: o Ecossistema de Decisão
A Inteligência Hídrica transcende a mera modelagem hidrológica, ela estabelece um Ecossistema de Decisão que integra dados de alta qualidade, modelos hidrodinâmicos validados e protocolos de governança para converter a previsão em uma ação coordenada e tempestiva.
Dados de qualidade
- Séries históricas de chuva e vazão;
- Níveis de reservatórios;
- Informações topográficas e de uso do solo;
- Previsões meteorológicas em diferentes horizontes (horas, dias, semanas).
Modelos hidrológicos e hidrodinâmicos
- Para transformar chuva em vazão (o que vai acontecer no rio);
- Para simular enchentes, áreas inundadas e tempos de chegada da onda de cheia.
Sistemas de previsão operacional
- Plataformas que rodam esses modelos de forma contínua;
- Que apresentam resultados em linguagem visual e acionável (mapas, gráficos, alertas).
Protocolos e governança
- Quem recebe o alerta?
- Quem decide o quê?
- Qual o prazo de resposta?
- Quais ações são disparadas automaticamente?
Registro e aprendizado
- Registro das decisões tomadas;
- Avaliação posterior: o que funcionou, o que precisa melhorar;
- Atualização de regras, parâmetros e fluxos.
Quando esses elementos trabalham juntos, a previsão deixa de ser apenas um gráfico bonito e passa a ser uma ferramenta concreta para reduzir risco.
Aplicações da previsão
Algumas situações em que a inteligência hídrica faz diferença direta:
- Operação de reservatórios diante de chuvas intensas
Com previsões hidrológicas confiáveis, um operador pode:
- Ajustar o nível de reservatórios antes da chegada de um evento extremo,
- Criar volume de espera para amortecer uma cheia,
- Reduzir a necessidade de vertimentos bruscos que ampliam o risco de inundação a jusante.
Isso se traduz em:
- Menor probabilidade de enchentes súbitas;
- Maior segurança para populações ribeirinhas;
- Mais previsibilidade para o sistema elétrico.
- Planos de contingência para enchentes urbanas
Com modelos hidrológicos e hidrodinâmicos integrados a previsões de chuva, uma cidade pode:
- Identificar com antecedência quais bairros têm maior risco de alagamento;
- Preparar abrigos, rotas de fuga e equipes com base em cenários realistas;
- Comunicar a população de maneira segmentada, com avisos claros (“em caso de alerta nível X, moradores da região Y devem…”).
- Planejamento frente à seca e à escassez hídrica
Em períodos de estiagem, a inteligência hídrica ajuda a:
- Estimar quanto tempo o sistema suporta sem comprometer abastecimento ou produção;
- Definir gatilhos para restrições de uso da água;
- Apoiar decisões de safra, irrigação e geração de energia.
- Nesses casos, a pergunta deixa de ser “vai faltar água?” e passa a ser “em qual cenário e em quanto tempo, se nada for feito?”.
Quanto custa não prever?
Maior número de vidas em risco
Sem tempo hábil para evacuar áreas, reorganizar fluxos ou reforçar estruturas, cidades e comunidades ficam expostas ao pior cenário.
Perdas públicas e privadas em escala
Destruição de infraestrutura, danos a equipamentos, interrupção de serviços essenciais, paralisação de operações industriais.
Custos políticos e reputacionais
A cobrança sobre gestores aumenta quando os eventos se acumulam e a população percebe que “isso acontece todo ano no mesmo lugar”.
Perpetuação da vulnerabilidade
Cada desastre não previsto (ou mal gerido) tende a ser seguido de uma reconstrução às pressas, muitas vezes repetindo o mesmo padrão de ocupação em áreas de risco.
Por outro lado, previsões integradas a decisões podem:
- reduzir significativamente o número de afetados;
- minimizar danos materiais;
- aumentar a confiança da população nas instituições;
- orientar investimentos mais inteligentes em infraestrutura e adaptação.
Da Reação à Antecipação
Migrar de uma lógica reativa (“agir depois que o desastre ocorre”) para uma lógica preventiva (“agir com base em cenários e previsões”) exige três mudanças principais:
Encarar a previsão como infraestrutura crítica
Assim como energia, telecomunicações ou estradas, sistemas de previsão hidrológica são infraestrutura de proteção de vidas e ativos.
Colocar a decisão humana no centro
Modelos, IA e plataformas são ferramentas. A diferença está na capacidade de: interpretar resultados, comunicar riscos, coordenar ações entre múltiplos atores.
Transformar dados em rotina, não apenas em relatórios
O valor da inteligência hídrica aparece quando: previsões rodam diariamente; alertas são testados e revisados; planos de contingência são treinados; decisões são registradas e avaliadas.
O papel da Fractal
Na Fractal, nós enxergamos a previsão não como um fim, mas como um meio para dar poder à decisão humana frente às forças da natureza.
Isso se traduz em:
- desenvolver e operar sistemas de previsão hidrológica que funcionam no dia a dia;
- integrar modelos hidrológicos, hidrodinâmicos e meteorológicos em plataformas operacionais;
- apoiar equipes técnicas e gestores na criação de rotinas, protocolos e fluxos de decisão.
A Fractal transforma a previsão em infraestrutura crítica, permitindo que organizações públicas e privadas migrem da ‘surpresa permanente’ para um ciclo de antecipação e resposta coordenada.
Porque, no fim das contas, o custo de não prever não é só uma pergunta financeira. É uma questão de responsabilidade com as pessoas, com o território e com o futuro que queremos construir.
Leia também: Ready-Set-Go: sistema integrado de previsão climática
