Avaliação de Risco a Inundações: Análise Bibliométrica entre 2010 e 2024
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.03.p1568-1587Palavras-chave:
Desastres hidrológicos, Gestão de riscos, Perigo, VulnerabilidadeResumo
As inundações constituem um dos principais e mais devastadores eventos extremos hidrológicos em todo o mundo, provocando cada vez mais danos e perdas principalmente em países em desenvolvimento. A avaliação de risco constitui um dos principais mecanismos para gestão dos impactos causados por esses eventos. O presente artigo tem como objetivo uma revisão bibliométrica sobre o desenvolvimento da avalição de risco a inundações entre 2010 e 2024. A revisão foi feita na base de dados Scopus e a análise quantitativa no software Bibliometrix. O risco a inundações tem se tornado uma preocupação em escala global, refletindo num crescimento anual de 9,31% de estudos e publicações relacionados com esta temática. A China apresenta o maior número de artigos publicados e o periódico Natural Hazards o mais importante nessa temática. Nos últimos anos, o uso de aprendizado de máquinas tem sido a tendência no campo de avaliação de risco a inundações. Apesar deste crescimento e evolução nos estudos, ainda se têm utilizado predominantemente dois elementos para a avaliação do risco: o perigo e a vulnerabilidade. Contudo, pesquisas recentes trazem o grau de exposição como um importante terceiro elemento. Para a obtenção de resultados mais acurados e precisos, vários autores combinaram diferentes metodologias de avaliação de risco a inundações.
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Referências
Antwi-Agyakwa, K. T., Afenyo, M. K., & Angnuureng, D. B. (2023). Know to Predict, Forecast to Warn: A Review of Flood Risk Prediction Tools. Water, 15, 427, 1 – 24, https://doi.org/10.3390/w15030427
Ariaa, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-Tool for Comprehensive Science Mapping Analysis. Journal of Informetrics 11, 959–975, http://dx.doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Armenakis, C., Du, E. X., Natesan, S., Persad, R. A., & Zhang, Y. (2017). Flood Risk Assessment in Urban Areas Based on Spatial Analytics and Social Factors. Geosciences, 7, 123, 1 – 15, https://doi.org/10.3390/geosciences7040123
Awah, L. S., Belle, J. A., Nyam, Y. S., & Orimoloye, I. R. (2024). A Systematic Analysis of Systems Approach and Flood Risk Management Research: Trends, Gaps, and Opportunities. International Journal of Disaster Risk Science, 15:45–57, https://doi.org/10.1007/s13753-024-00544-y
Boultif, M., Kheloufi, B., Hachemi, A., & Mimeche, L. (2024). GIS‑Based Multi‑criteria Decision‑Making Techniques and Analytical Hierarchical Process for Flash Flood Risk Assessment Due to a Possible Dam Break in Urban Arid Environment: Case Study of Biskra City, Southern Algeria. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 52(5):1085–1097, https://doi.org/10.1007/s12524-024-01860-y
Cabrera, J. S. & Lee, H. S. (2020). Flood Risk Assessment for Davao Oriental in the Philippines Using Geographic Information System – Based Multi-Criteria Analysis and the Maximum Entropy Model. Journal Flood Risk Management. 13: e12607, 1 – 17, https://doi.org/10.1111/jfr3.12607
Chaudhary, U., Shah, M. A. R., Shakya, B. M., & Aryal, A. (2024). Flood Susceptibility and Risk Mapping of Kathmandu Valley Watershed, Nepal. Sustainability, 16, 7101, 1 – 28. https://doi.org/10.3390/su16167101
Chen, Y., Yeh, C., & Yu, B. (2011). Integrated Application of the Analytic Hierarchy Process and the Geographic Information System for Flood Risk Assessment and Flood Plain Management in Taiwan. Natural Hazards 59, 1261–1276, https://doi.org/10.1007/s11069-011-9831-7
Dang, N. M., Babel, M. S., & Luong, H. T. (2011). Evaluation of Food Risk Parameters in the Day River Flood Diversion Area, Red River Delta, Vietnam. Natural Hazards, 56, 169–194, https://doi.org/10.1007/s11069-010-9558-x
Dottori, F., Kalas, M., Salamon, P., Bianchi, A., Alfieri, L., & Feyen, L. Francesco et al. (2017). An operational procedure for Rapid flood risk assessment in Europe. Natural Hazards and Earth System Sciences, 17, 1111–1126, https://doi.org/10.5194/nhess-17-1111-2017
Duan, L., Liu, C., Xu, H., Huali, P., Liu, H., Yan, X., Liu, T., Yang, Z., Liu, G., Dai, X., Zhang, D., Fu, X., Liu, X., & Lu, H. (2022). Susceptibility Assessment of Flash Floods: A Bibliometrics Analysis and Review. Remote Sensing, 14, 5432, 1 – 34, https://doi.org/10.3390/rs14215432
El Baida, M., Boushaba, F., Chourak, M., Hosni, M., Sabar, H., & Zahaf, T. (2024). Flood Risk Decomposed: Optimized Machine Learning Hazard Mapping and Multi-Criteria Vulnerability Analysis in The City of Zaio, Morocco. Journal of African Earth Sciences 220, 105431, 1 – 13, https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2024.105431
Grigg, N. S. (2023). Comprehensive Flood Risk Assessment: State of the Practice. Hydrology, 10, 46, https://doi.org/10.3390/hydrology10020046
Hinojos, S., McPhillips, L., Stempel, P., & Grady, C. (2023). Social and Environmental Vulnerability to Flooding: Investigating Cross-Scale Hypotheses. Applied Geography, v. 157, 103017. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2023.103017
Horvat, B., & Krvavica, N. (2023). Disaggregation of the Copernicus Land Use/Land Cover (LULC) and Population Density Data to Fit Mesoscale Flood Risk Assessment Requirements in Partially Urbanized Catchments in Croatia. Land, 12, 2014. https://doi.org/10.3390/land12112014
Hsu, WK., Huang, PC., Chang, CC., Chen, CW., Hung, DM., & Chiang, L. C. (2011). An integrated flood risk assessment model for property insurance industry in Taiwan. Natural Hazards 58, 1295–1309, https://doi.org/10.1007/s11069-011-9732-9
Hu, H., Yu, M., Zhang, X., & Wang, Y. (2024). Performance Benchmarking on Several Regression Models Applied in Urban Flash Flood Risk Assessment. Natural Hazards, 120:3487–3504, https://doi.org/10.1007/s11069-023-06341-y
Ianda, T. F., Kalid, R. A., Pessoa, F. L. P., Medeiros, D. L., Santos, D. S., & Padula, A. D. (2024). A Systematic Review of Approaches Developed and Used for The Environmental Assessment of Biorefineries. Journal of Cleaner Production 476, 143679, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.143679
Khan, B., Iqbal, M.J. & Yosufzai, M. A. K. (2011). Flood Risk Assessment of River Indus of Pakistan. Arabian Journal of Geosciences, 4, 115–122, https://doi.org/10.1007/s12517-009-0110-9
Khanal, N. R., Mool, P. K., Shrestha, A. B., Rasul, G., Ghimire, P. K., Shrestha, R. B., & Joshi, S. P. (2015). A Comprehensive Approach and Methods for Glacial Lake Outburst Flood Risk Assessment, With Examples from Nepal and The Transboundary Area. International Journal of Water Resources Development, 31:2, 219-237, https://doi.org/10.1080/07900627.2014.994116
Kougkoulos, I., Cook, S. J., Jomelli, V,, Clarke, L., Symeonakis, E., Dortch, J. M., Edwards, L. A., & Merad, M. (2018). Use of Multi-Criteria Decision Analysis to Identify Potentially Dangerous Glacial Lakes. Science of the Total Environment 621, 1453–1466, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.10.083
Lazzarin, T., Vieira, D. P., Molinari, D., Ballio, F., & Defina, A. (2022). Flood Damage Functions Based on a Single Physics- And Data-Based Impact Parameter that Jointly Accounts for Water Depth and Velocity. Journal of Hydrology, 1 – 35, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.127485.
Li, C., Wang, Y., Guo, B., Lu, Y., & Sun, N. (2024a). Street Community‑Level Urban Flood Risk Assessment Based on Numerical Simulation. Sustainability, 16, 6716, 1 – 32, https://doi.org/10.3390/su16166716
Li, Y., Gao, J., Yin, J., Liu, L., Zhang, C., & Wu, S. (2024b). Flood Risk Assessment of Areas under Urbanization in Chongqing, China, by Integrating Multi-Models. Remote Sensing, 16, 219. https://doi.org/10.3390/rs16020219
Löschner, L., Herrnegger, M., Apperl, B., Senoner, T., Seher, W., & Nachtnebel, H. P. (2017). Flood Risk, Climate Change and Settlement Development: A Micro-Scale Assessment of Austrian Municipalities. Regional Environmental Change, 17, 311–322, https://doi.org/10.1007/s10113-016-1009-0
Ma, M., Zhao, G., He, B., Li, Q., Dong, H.,Wang, S., Wang, Z. (2021). Xgboost-Based Method for Flash Flood Risk Assessment. Journal of Hydrology 598, 126382, 1 – 12, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126382
Merkuryeva, G., Merkuryev, Y., Sokolov, B. V., Potryasaev, S., Zelentsov, V. A., & Lektauers, A. (2015). Advanced river flood monitoring, modelling and forecasting. Journal of Computational Science 10, 77–85, http://dx.doi.org/10.1016/j.jocs.2014.10.004
Miguez, M. G., Gregório, L. T., & Veról, A. P. (2018). Gestão de Riscos e Desastres Hidrológicos. 1 ed., Rio de Janeiro: LTC, Elsevier.
Mojaddadi, H., Pradhan, B., Nampak, H., Ahmad, N., & Ghazali, A. H. bin. (2017). Ensemble Machine-Learning-Based Geospatial Approach for Flood Risk Assessment Using Multisensory Remote-Sensing Data and GIS. Geomatics, Natural Hazards and Risk, VOL. 8, NO. 2, 1080–1102, http://dx.doi.org/10.1080/19475705.2017.1294113
Mudashiru, R. B., Sabtu, N., Abustan, I., & Balogun, W. (2021). Flood hazard mapping methods: A review. Journal of Hydrology 603, 126846, 1 – 30, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126846
Mukhtar, M. A., Shangguan, D., Ding, Y., Anjum M. N., Banerjee, A., Butt, A. Q., Yadav, N., Li, D., Yang, Q., Khan, A. A., Muhammad, A., & He, B. B. (2024) (2024). Integrated Flood Risk Assessment in Hunza-Nagar, Pakistan: Unifying Big Climate Data Analytics and Multicriteria Decision-Making With GIS. Frontiers in Environmental Science, 12:1337081, https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1337081
Natkaniec, W., & Godyń, I. (2024). Urban Flood Risk Assessment and Mapping Using GIS-DEMATEL Method: Case of the Serafa River Watershed, Poland. Water, 16, 2636, 1 – 23, https://doi.org/10.3390/w16182636
Nguyen, T. L., Asahi, C., & Tran, T. A. (2023). A Systematic Review with Bibliometric Analysis of Different Approaches and Methodologies for Undertaking Flood Vulnerability Research. Sustainable Water Resources Management, 9:109, 1 – 20, https://doi.org/10.1007/s40899-023-00865-8
Oubennaceur, K., Chokmani, K., Nastev, M., Lhissou, R., & Alem, A. E. (2019). Flood Risk Mapping for Direct Damage to Residential Buildings in Quebec, Canada. International Journal of Disaster Risk Reduction 33, 44–54,https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2018.09.007
Owolabia, T. A. & Sajjad, M. (2023). A Global Outlook on Multi-Hazard Risk Analysis: A Systematic and Scientometric Review. International Journal of Disaster Risk Reduction 92, 103727,https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103727
Papaioannou, G., Efstratiadis, A., Vasiliades, L., Loukas, A., Papalexiou, S. M., Koukouvinos, A., Tsoukalas, I., & Kossieris, P. (2018). An Operational Method for Flood Directive Implementation in Ungauged Urban Areas. Hydrology, 5, 24, 1 – 23, https://doi.org/10.3390/hydrology5020024
Passuelo, A., Giazzon, E., Jalowitzki, I., Bresolin, J., & Silva Filho, L. C. P. (2024). Indicadores de Vulnerabilidade a Desastres como eixo Condutor de Resiliência nas Ações de Reconstrução. CEPEDRS – Centro Universitário de Estudos e Pesquisas sobre Desastres, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Peng, L., & Li, Z. (2021). Ensemble Flood Risk Assessment in the Yangtze River Economic Belt under CMIP6 SSP-RCP Scenarios. Sustainability, 13, 12097. https://doi.org/10.3390/su132112097
Prahani, B. K., Rizki, I. A., Suprapta, N., Irwanto, I., & Kurtulus, M. A. (2024). Mapping Research on Scientific Creativity: A Bibliometric Review of the Literature in the Last 20 Years. Thinking Skills and Creativity 52, 101495, 1 – 20, https://doi.org/10.1016/j.tsc.2024.101495
Quevedo, R. P., Guasselli, L. A., Passuello, A. C., & Giazzon, E. M. A. (2019). Gestão de Risco de Desastres e Resiliência, Município de Encantado – RS. In: PRANDEL, Jéssica A. (Org.). Redução de riscos de desastres: Métodos e Práticas. Ponta Grossa (PR): Atena Editora, E-book. Disponível em: https://educapes.capes.gov.br/bitstream/capes/432652/1/E-book-Reducao-de-Riscos-de-Desastres-Metodos-e-Praticas.pdf
Rahman, Md. M., Kamruzzaman, M., Deb, L., & Islam, H. M. T. (2025). Flood Mapping, Damage Assessment, and Susceptibility Zonation in Northeastern Bangladesh in 2022 using Geospatial Datasets. Progress in Disaster Science, v. 25, 100402, 1 – 18, https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2024.100402
Ramos, P. de A. de S., Oliveira, G. G., Brito, M. M. de, & Filho, L. C. P. da S. (2018). Proposta Metodológica para o Mapeamento da Vulnerabilidade a Inundações. Anuário do Instituto de Geociências – UFRJ, vol. 41 – 3, 281 – 291, ISSN 0101-9759/e-ISSN 1982-3908, http://dx.doi.org/10.11137/2018_3_281_291
Rincón, D., Khan, U. T., & Armenakis, C. (2018). Flood Risk Mapping Using GIS and Multi-Criteria Analysis: A Greater Toronto Area Case Study. Geosciences, 8, 275; 2 – 27, https://doi.org/10.3390/geosciences8080275
Rodriguez-Soler, R., Uribe-Toril, J., & Valenciano, J. P. (2020). Worldwide Trends in the Scientific Production on Rural Depopulation, a Bibliometric Analysis Using Bibliometrix R-Tool. Land Use Policy 97, 104787, https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2020.104787
Romali, N. S., Yusop, Z., Sulaiman, M., & Ismail, Z. (2018). Flood Risk Assessment: A Review of Flood Damage Estimation Model for Malaysia. Jurnal teknologi, 80:3, 145–153, eISSN 2180–3722, https://doi.org/10.11113/jt.v80.11189
Roy, S., Bose, A., & Chowdhury, I. R. (2021). Flood risk Assessment Using Geospatial Data and Multi-Criteria Decision Approach: a Study From Historically Active Flood-Prone Region of Himalayan Foothill, India. Arabian Journal of Geosciences 14: 999, https://doi.org/10.1007/s12517-021-07324-8
Tang, Z., Zhang, H., Yi, S., & Xiao, Y. (2018). Assessment of flood susceptible areas using spatially explicit, probabilistic multi-criteria decision analysis. Journal of Hydrology 558, 144–158, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.01.033
Tayyab, M., Hussain, M., Zhang, J., Ullah, S., Tong, Z., Rahman, Z. U., Al-Aizar, A. R., & Al-Shaibah, B. (2024). Leveraging GIS-Based AHP, Remote Sensing, and Machine Learning for Susceptibility Assessment of Different Flood Types in Peshawar, Pakistan. Journal of Environmental Management 371, 123094, 1 – 18, https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.123094
Tsakiris, G. (2014). Flood Risk Assessment: Concepts, Modelling, Applications. Natural Hazards Earth System Sciences, 14, 1361–1369, https://doi.org/10.5194/nhess-14-1361-2014
Vegad, U., Pokhrel, Y., & Mishra, V. (2024). Flood Risk Assessment for Indian Sub-Continental River Basins. Hydrology and Earth System Sciences, 28, 1107–1126, https://doi.org/10.5194/hess-28-1107-2024
Vitry, M. M., Kramer, S., Wegner, J. D., and Leitão, J. P. (2019). Scalable Flood Level Trend Monitoring with Surveillance Cameras Using a Deep Convolutional Neural Network. Hydrology and Earth System Sciences, 23, 4621–4634, https://doi.org/10.5194/hess-23-4621-2019
Vojinovic, Z., Hammond, M., Golub, D., Hirunsalee, S., Weesakul, S., Meesuk, V., Medina, N., Sanchez, A., Kumara, S., & Abbott, M. (2016). Holistic Approach to Flood Risk Assessment in Areas with Cultural Heritage: A Practical Application in Ayutthaya, Thailand. Natural Hazards 81, 589–616, https://doi.org/10.1007/s11069-015-2098-7
Wagner, C. S., Whetsell, T. A., & Leydesdorff, L. (2017). Growth of International Collaboration in Science: Revisiting Six Specialties. Scientometrics 110, 1633 – 1652, DOI 10.1007/s11192-016-2230-9
Wang, H., Zhou, J., Tang, Y., Liu, Z., Kang, A., & Chen, B. (2021). Flood Economic Assessment of Structural Measure Based on Integrated Flood Risk Management: A Case Study in Beijing. Journal of Environmental Management 280, 111701, 1 – 9, https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111701
Wei, W. & Jiang, Z. (2023). A Bibliometrix-Based Visualization Analysis of International Studies on Conversations of People with Aphasia: Present and Prospects. Heliyon 9, e16839, https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e16839
Wu, X., Zhu, H., Hu, L., Meng, J., & Sun, F. (2024). Analysis of Short-Term Heavy Rainfall-Based Urban Flood Disaster Risk Assessment Using Integrated Learning Approach. Sustainability, 16, 8249. https://doi.org/10.3390/su16188249
Wu, Y., Zhong, P., Zhang, Y., Xu, B., Ma, B., & Yan, K. (2015). Integrated Flood Risk Assessment and Zonation Method: A Case Study in Huaihe River Basin, China. Natural Hazards 78, 635–651, https://doi.org/10.1007/s11069-015-1737-3
Xafoulis, N., Kontos, Y., Farsirotou, E., Kotsopoulos, S., Perifanos, K., Alamanis, N., Dedousis, D., & Katsifarakis, K. (2023). Evaluation of Various Resolution DEMs in Flood Risk Assessment and Practical Rules for Flood Mapping in Data-Scarce Geospatial Areas: A Case Study in Thessaly, Greece. Hydrology, 10, 91. https://doi.org/10.3390/hydrology10040091
Zou, Q., Zhou, J., Zhou, C., Song, L., & Guo, J. (2013). Comprehensive Flood Risk Assessment Based on Set Pair Analysis-Variable Fuzzy Sets Model and Fuzzy AHP. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 27; 525–546 https://doi.org/10.1007/s00477-012-0598-5
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