A Google desenvolveu um sistema de previsão de inundações fluviais e enchentes repentinas usando inteligência artificial e afirma que as previsões estão atualmente disponíveis em 150 países, beneficiando mais de 2 bilhões de pessoas. A empresa disponibiliza essas informações por meio da ferramenta Flood Hub; alguns alertas também aparecem nos resultados de busca e são disponibilizados a entidades e instituições por meio da Flood Forecasting API.
O projeto começou com um experimento lançado pela Google na Índia em 2018, baseado em dados fluviais em tempo real para prever inundações. Desde então, a empresa ampliou o alcance dos modelos para prever inundações fluviais com até sete dias de antecedência e enchentes repentinas em áreas urbanas com até 24 horas de antecedência.
Como funciona o sistema Flood Hub?
Os modelos processam um grande conjunto de dados globais, incluindo precipitação, níveis de água dos rios, condições da superfície terrestre e dados meteorológicos. A previsão de inundações fluviais depende de dois modelos principais: o modelo hidrológico calcula a quantidade de água que fluirá pelo rio com base no clima e nas condições do terreno, enquanto o modelo de inundação estima as áreas que podem ser afetadas pelas inundações com base nos dados de fluxo de água.
Os modelos tradicionais geralmente precisam de dados históricos locais, como medições dos níveis da água, para serem calibrados. No entanto, a rede de dispositivos de medição não está disponível da mesma forma em todo o mundo, especialmente nas áreas onde a necessidade de alertas é maior. A Google afirma que seus modelos conseguem utilizar dados de diferentes regiões para fornecer previsões em locais que não dispõem de registros locais suficientes.
Groundsource preenche a lacuna de dados sobre enchentes urbanas
Incluir enchentes repentinas em cidades no Flood Hub foi mais difícil do que prever inundações fluviais, devido à escassez de sensores e registros históricos específicos desse tipo de evento. Para resolver essa lacuna, a Google anunciou, em março de 2026, a metodologia Groundsource, que utilizou o modelo Gemini para analisar mais de 5 milhões de reportagens sobre inundações ao longo de um período de 20 anos.
O processo produziu um banco de dados com 2,6 milhões de ocorrências históricas de inundações em mais de 150 países. Esses dados foram então integrados a um novo modelo de enchentes repentinas em áreas urbanas, que passou a estar disponível no Flood Hub.
Por que esse avanço é importante?
O valor das previsões antecipadas não se limita à emissão de um alerta: elas dão às comunidades e às organizações humanitárias tempo para tomar medidas práticas antes que o nível da água suba. A Google cita a experiência da organização GiveDirectly no estado nigeriano de Kogi, onde a Flood Forecasting API foi usada para transferir dinheiro a pessoas vulneráveis a inundações antes da elevação do nível da água. De acordo com os resultados apresentados pela empresa, o apoio antecipado ajudou as famílias a evacuar, proteger seus bens e reconstruir; as rendas mais que dobraram, a insegurança alimentar caiu 90% e 93% dos beneficiários afirmaram estar mais preparados para futuras inundações.
Próximas etapas e disponibilidade dos dados
Os modelos de enchentes repentinas do Flood Hub ainda estão limitados às áreas urbanas, onde os melhores dados disponíveis atualmente estão concentrados. A Google está estudando sua expansão para incluir enchentes em áreas rurais e inundações costeiras, além de avaliar a possibilidade de usar a metodologia Groundsource para prever outros riscos, como ondas de calor e deslizamentos de lama.
A empresa afirma ter disponibilizado sua estrutura hidrológica como código aberto, permitindo que órgãos nacionais de meteorologia e hidrologia e outras entidades competentes integrem seus próprios dados e produzam previsões personalizadas. Também disponibilizou o conjunto de dados Groundsource e a Flood Forecasting API para apoiar pesquisas sobre inundações e aplicações de resiliência diante de desastres.