Já é possível prever com exatidão as marés da Ria de Aveiro. Desenvolvida na Universidade de Aveiro (UA) para facilitar a navegação de pescadores, agentes de passeios turísticos ou de qualquer ‘marinheiro’ da ria, a aplicação HidroRia permite, pela primeira vez e através de um smartphone, obter uma previsão atualizada das marés em tempo real e para os canais principais da laguna. A nova app, cujas previsões são feitas de forma autónoma sem necessidade de acesso às redes móveis, vai permitir evitar os frequentes encalhamentos das embarcações fruto do aumento da amplitude de maré e do assoreamento localizado de alguns canais, nomeadamente os de acesso a portos de recreio e piscatórios.
Desenvolvida pelos investigadores João Miguel Dias, Ana Picado, Carina Lopes e Renato Mendes, do Núcleo de Modelação Estuarina e Costeira do Departamento de Física (DFis) e do Centro de Estudos do Ambiente e do Mar da UA CESAM, a HidroRia quer prestar um serviço aos utilizadores da Ria de Aveiro que “enfrentam enormes dificuldades de navegação através de vários canais da ria”.
João Miguel Dias, diretor do DFis, aponta que “devido ao aumento da amplitude de maré na Ria ao longo das últimas décadas [que conduziu a menores níveis de água na baixa-mar] e ao assoreamento localizado em alguns canais, o reduzido nível de água em diversos locais apenas permite a navegação durante períodos restritos do ciclo de maré centrados na preia-mar, sendo completamente impossível de realizar em baixa-mar”. Deste modo, explica o investigador, “é fundamental ter um conhecimento rigoroso das previsões de preia-mar e baixa-mar nos principais portos, para que seja possível aos navegadores planearem as suas deslocações em segurança ao longo da laguna”.
As previsões efetuadas pela aplicação HidroRia baseiam-se em observações atuais da maré realizadas em diversas estações de amostragem permanente distribuídas pelos canais principais da laguna e cujos dados foram recolhidas no âmbito do projeto de Monitorização Hidrodinâmica da Ria de Aveiro em execução pela Administração do Porto de Aveiro, entidade que cedeu os dados foram essenciais para o nascimento da app. “A atualidade destes dados é da maior relevância, considerando que a altura e instantes de ocorrência da preia-mar e da baixa-mar têm variado ao longo das últimas décadas na Ria de Aveiro”, salienta João Miguel Dias. Outra vantagem significativa desta aplicação consiste na possibilidade de utilização em smartphones e tablets sem necessidade de ligação à rede móvel. De facto, aponta o investigador, “após a instalação da aplicação, esta efetua a previsão de maré de forma completamente autónoma, o que é da maior relevância quando se navega ao longo de canais da Ria de Aveiro onde por vezes é difícil o acesso às redes móveis”.
Finalmente, a curto prazo esta aplicação disponibilizará previsões dedicadas para a totalidade dos portos de recreio e piscatórios da Ria de Aveiro. “O conhecimento da maré para estes novos locais onde não é efetuada monitorização da maré resulta de previsões numéricas efetuadas a partir dos modelos hidrodinâmicos desenvolvidos para a laguna pelo Núcleo de Modelação Estuarina e Costeira”, aponta João Miguel Dias. Esta complementaridade entre previsões resultantes da monitorização em curso na Ria e de previsões de modelos hidrodinâmicos “traduz-se numa grande vantagem relativamente a outros meios onde está acessível este tipo de informação”. A componente técnica e científica da previsão das marés foi desenvolvida pelos quatro elementos do Núcleo de Modelação Estuarina e Costeira. A componente de programação e desenvolvimento da aplicação foi realizada pelo estudante Hugo Silva, do Mestrado Integrado em Engenharia de Computadores e Telemática.
Esta parceria, aponta João Miguel Dias, “constitui um bom exemplo da forma como é possível potenciar as múltiplas valências científico/tecnológicas que são desenvolvidas na UA nos mais variados níveis”. No caso deste projeto, isso refletiu-se “através da realização de atividades extracurriculares por parte de um estudante cujos conhecimentos práticos permitiram operacionalizar o conhecimento científico desenvolvido por um grupo de investigação”.
