Os eventos de ressacas no mar, causados por forçantes astronômicas e meteoceanográficas e amplificados pela ação das ondas, representam riscos significativos à navegação, à vida humana no mar e às áreas costeiras. Nesse sentido, a utilização de produtos derivados de modelos numéricos de previsão de ondas é essencial para identificar ressacas e emitir alertas, garantindo a segurança marítima, a engenharia costeira e o planejamento urbano. Com o objetivo de aprimorar as ferramentas de previsão de ressacas, foram desenvolvidos novos produtos baseados no fluxo de energia das ondas (Pw kW/m). Buscando mensurar tais eventos, este trabalho objetivou criar uma escala de classificação específica para cada estado da costa Sul e Sudeste do Brasil, com base na energia total do evento (E_total kWh/m), no máximo Pw observado e na direção de propagação da energia, com dados da reanálise Waverys. Dessa forma, eventos com altura significativa das ondas (Hs) acima de 2,5m e duração mínima de 24h foram categorizados em cinco grupos usando o método k-means, dividindo a escala em três classes: Leve, Moderada e Severa, com duas subclasses para as duas primeiras categorias, cuja validação restringiu-se ao estado de Santa Catarina, devido à ausência de um banco nacional de informações sobre ressacas. A classificação de 40 eventos indica que as regiões Norte e Centro-Norte de Santa Catarina têm sofrido danos até mesmo de ressacas de baixa intensidade, inclusive por alturas de onda abaixo do critério utilizado, provavelmente ocasionados pela ocupação desordenada da região costeira. Identificou-se ainda que a ocorrência de marés de sizígia foi determinante nesses casos, ressaltando a importância de considerá-las na avaliação de riscos de ressacas. Finalmente, para auxiliar nas previsões, desenvolveu-se um roteiro estruturado de análise desses eventos, bem como o Sistema de Monitoramento de Ondas para Previsão de Ressacas (SisMOPreR), uma plataforma web, que consolida uma série de mapas, diagramas e informações em tempo real provenientes de boias e marégrafos, configurando-se como uma ferramenta integral para a predição de tais fenômenos.

Storm surges, phenomena of sea level rise caused by astronomical and meteoceanographic forces and amplified by wave action, pose significant risks to navigation, human life at sea, and coastal areas. In this context, the use of products derived from numerical wave prediction models is essential for identifying storm surges and issuing alerts, thereby ensuring maritime safety, coastal engineering, and urban planning. With the aim of enhancing storm surge prediction tools, new products based on wave energy flux (PW kW/m) have been developed. This study aimed to create a specific classification scale for each state along the South and Southeast coast of Brazil, based on the total event energy (Etotal kWh/m), the maximum observed PW, and the direction of energy propagation, using data from the Waverys reanalysis. Consequently, events with a significant wave height (HS) above 2.5m and a minimum duration of 24 hours were categorized into five groups using the k-means method, dividing the scale into three classes: Light, Moderate, and Severe, with two subclasses for the first two categories. The validation was limited to the state of Santa Catarina, due to the absence of a national database on storm surges. The classification of 40 events indicates that the Northern and North-Central regions of Santa Catarina have suffered damage even from low-intensity storm surges, including wave heights below the utilized criterion, likely caused by the disordered occupation of the coastal region. It was also identified that the occurrence of spring tides was a determining factor in these cases, highlighting the importance of considering them in storm surge risk assessments. Finally, to assist in predictions, a structured roadmap for analyzing these events was developed, along with the Wave Monitoring System for Storm Surge Prediction (SISMOPRER), a web platform that consolidates a series of maps, diagrams, and real-time information from buoys and tide gauges, establishing itself as an integral tool for predicting such phenomena.