A passagem da tempestade Kristin por Portugal evidencia uma tendência alarmante: os fenómenos meteorológicos extremos tornaram-se comuns, refletindo os efeitos das alterações climáticas. Tempestades, cheias, ondas de calor e incêndios estão a ocorrer com maior frequência e severidade, colocando em risco vidas e economias.
Dados das Nações Unidas revelam que, nos últimos 50 anos, ocorreram cerca de 11 mil desastres climáticos em todo o mundo, resultando em mais de 2 milhões de mortes e prejuízos económicos que ultrapassam os 3,6 biliões de dólares. Na União Europeia, entre 1980 e 2024, as perdas associadas a eventos meteorológicos extremos ascenderam a cerca de 822 mil milhões de euros, com 25% desse valor a ocorrer apenas entre 2021 e 2024. Em média, os prejuízos anuais passaram de 8,6 mil milhões de euros na década de 1980 para quase 45 mil milhões entre 2020 e 2024, segundo a European Environment Agency.
Este agravamento não é apenas uma questão de números; trata-se de fragilidades estruturais nas infraestruturas críticas e nos modelos de planeamento. Redes elétricas, sistemas de transporte e abastecimento de água estão a ser submetidos a níveis de stress muito superiores aos que foram projetados para suportar. Assim, continuar a agir apenas após a ocorrência de desastres já não é uma opção viável. Para proteger comunidades e ativos económicos, é crucial adotar novas abordagens e ferramentas.
É aqui que a Inteligência Artificial (IA) surge como um aliado fundamental na transição de uma abordagem reativa para uma gestão preditiva do risco climático. A IA, com a sua capacidade de processar grandes volumes de dados, tem demonstrado avanços significativos na previsão de eventos extremos e no fortalecimento dos sistemas de alerta precoce. Isso dá mais tempo às autoridades e populações para se prepararem adequadamente.
Modelos avançados de deep learning conseguem antecipar tempestades severas, inundações ou incêndios florestais com maior precisão do que os métodos tradicionais. Isso permite que as autoridades acionem planos de emergência de forma mais eficaz. Além disso, a IA também contribui para a deteção de anomalias em infraestruturas críticas. Sensores instalados em pontes, linhas elétricas e sistemas ferroviários monitorizam continuamente variáveis como vibração e temperatura, permitindo intervenções preventivas antes que uma vulnerabilidade se transforme em colapso.
A IA também está a ser utilizada para mapear zonas de risco climático em ambientes urbanos, cruzando dados históricos com características das infraestruturas. Estes modelos ajudam a priorizar investimentos e a orientar estratégias de adaptação, reforçando a resiliência onde o risco é maior.
Em resumo, a IA oferece ferramentas concretas para antecipar eventos extremos e mitigar os seus impactos. Estima-se que a aplicação sistemática de IA na resiliência infraestrutural poderá reduzir em cerca de 15% as perdas anuais associadas a desastres naturais, resultando numa poupança global de aproximadamente 70 mil milhões de dólares por ano até 2050.
A lição da tempestade Kristin é clara: o risco climático é uma realidade em Portugal. Integrar a IA nos sistemas de gestão de risco climático é uma decisão estratégica e uma responsabilidade coletiva, essencial para proteger vidas e economias.
Leia também: A importância da resiliência nas infraestruturas urbanas.
risco climático Nota: análise relacionada com risco climático.
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Fonte: Sapo
