Abordagem computacional livre para classificaçao de Strahler em hidrografias brasileiras relacionadas a desastres naturais

[EN] Flood is one of the most frequent natural disaster in Brazil. The watercourses classification in the watershed’s drainage system is one of the resources of the Hydrological Intelligence - essential to natural disasters monitoring and early warning. Exclusively based on free files and softwares, it is presented a set of procedures for Strahler classification of a hydrography, with results presented for rivers with meaningful history and risk of natural disasters: Itaja´ı, Paraiba do Sul and Doce. The results presentation, with possibilities for education in natural disasters, is done on a free Geographical Information System (QuantumGIS) and on an innovative platform (SALVAR-Cemaden), which is aimed to the natural disasters monitoring and early warning. [PT] Dentre os desastres naturais mais frequentes no país estão as inundações. A classificação dos cursos d’água do sistema de drenagem da bacia hidrográfica elenca um recurso da chamada Inteligência Hidrológica, fundamental ao monitoramento e à educação em desastres naturais. Com base exclusivamente em arquivos e softwares livres é apresentado um conjunto de procedimentos para classificação de Strahler de uma hidrografia, com resultados apresentados para bacias hidrográficas de significativo histórico e risco a desastres naturais, referentes aos Rios Itajaí, Paraíba do Sul e Doce. A apresentação dos resultados, com potenciais características também para educação em desastres naturais, é feita em um Sistema de Informações Geográficas livre e em uma plataforma inovadora direcionada a operação em monitoramento de desastres naturais. Os autores agradecem ao suporte financeiro do CNPq (projetos 402240/2012 e 454267/2014) e `as valiosas sugest˜oes do revisor do manuscrito. Souza Jorge, AA.; Santos Da Silva, AC.; De Mello Anaya, L.; Rodrigues Do Nascimento, J.; Lima Santos, LB. (2015). Abordagem computacional livre para classificaçao de Strahler em hidrografias brasileiras relacionadas a desastres naturais. Modelling in Science Education and Learning. 8(1):23-34. https://doi.org/10.4995/msel.2015.2337