Flash floods and extreme rains are destructive phenomena and difficult to forecast. In 2011, the mountainous region of Rio de Janeiro state suffered one of the largest natural hazards in Brazil, affecting more than 300,000 people, leaving more than 900 dead. This article simulates this natural hazard through Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) and streamflow forecast ensemble, using 18 combinations of parameterizations between cumulus, microphysics, surface layer, planetary boundary layer, land surface and lateral contour conditions of the Weather Research and Forecasting (WRF) Model, coupling to the Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP) hydrological model, seeking to find the best set of parametrizations for the forecasting of extreme events in the region. The results showed rainfall and streamflow forecast were underestimated by the models, reaching an error of 57.4% to QPF and 24.6% error to streamflow, and part of these errors are related to the lack of skill of the atmospheric model in predicting the intensity and the spatial-temporal distribution of rainfall. These results bring to light the limitations of numerical weather prediction, possibly due to the lack of initiatives involving the adaptation of empirical constants, intrinsic in the parametrization models, to the specific atmospheric conditions of each region of the country.

O planejamento urbano e sustentável considerando análises de risco torna-se urgente diante da intensificação de fenômenos naturais extremos. Nos últimos anos, mais de 25.000 pessoas foram afetadas por desastres naturais na cidade de Duque de Caxias (Estado do Rio de Janeiro - Brasil). Esta pesquisa buscou confeccionar e fornecer às autoridades governamentais da cidade de Duque de Caxias uma ferramenta auxiliar com o intuito de direcionar as ações voltadas para prevenção de riscos de inundações, planejamento urbano e desenvolvimento sustentável, através da elaboração do mapa de áreas propensas a inundações. O trabalho utilizou o método empírico de combinação da Análise Hierárquica Ponderada (AHP) e a plataforma GIS, dando pesos aos seguintes critérios escolhidos: declividade, altitude e uso e ocupação do solo. Em comparação com os dados de inundações noticiadas entre 1996 e 2015 em Duque de Caxias, os resultados mostraram que, apesar da baixa qualidade de dados para comparação, o mapa conseguiu indicar as áreas mais suscetíveis a inundações, mostrando-se ser uma ferramenta útil para gestão de riscos e planejamento urbano na cidade. A pesquisa mostrou que a utilização da AHP para confecção de mapas de risco à inundação pode ser uma metodologia confiável e aplicável a outras cidades do Brasil.