Influência da variabilidade espaço-temporal da chuva no escoamento superficial de bacias hidrográficas do estado de Santa Catarina
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/05.07.20.13 |
Resumo: | O acumulado de chuva em um evento de grande magnitude é o principal fator na produção de escoamento superficial. Entretanto, a distribuição espacial e temporal da chuva pode amenizar ou potencializar a produção de escoamento superficial em uma bacia hidrográfica. Dentro deste contexto, diversos estudos foram desenvolvidos para compreender o papel da variabilidade espaço-temporal da chuva na dinâmica hidrológica de uma bacia hidrográfica. Atualmente, sabe-se que a variabilidade espaço-temporal da chuva aumenta ao interagir com características da superfície terrestre, e se transformar em chuva efetiva. Porém, o papel da variabilidade espaço-temporal da chuva efetiva no escoamento superficial ainda é pouco explorado. Dessa forma, o presente trabalho tem por objetivo avaliar a influência da variabilidade espaço-temporal da chuva no escoamento superficial de quatro bacias hidrográficas (com áreas entre 663 km$^{2}$ e 1.646 km$^{2}$) do estado de Santa Catarina. O trabalho analisou a variabilidade espaço-temporal de 18 eventos de grande magnitude por meio de índices computados com base nas estimativas de chuva da constelação Global Precipitation Measurement (GPM) do algoritmo Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG). Posteriormente, a chuva efetiva foi estimada também com base nas estimativas de chuva do GPM/IMERG. Por meio da análise de regressão múltipla foram estabelecidas duas relações estatísticas entre os índices de variabilidade espaço-temporal da chuva e o escoamento superficial; e da chuva efetiva e o escoamento superficial no exutório das bacias estudadas. Os resultados apontam que neste estudo o uso da chuva efetiva não melhora a estimativa do escoamento superficial quando comparado ao uso da chuva, uma vez que o maior R$^{2}$ ajustado do modelo para chuva efetiva foi de 0,75 e para chuva de 0,85. Além disso, os coeficientes de regressão do modelo para chuva efetiva mostraram-se de difícil interpretação. Esse resultado inesperado foi atribuído à calibração não adequada dos parâmetros do modelo SCS-CN, principalmente em relação ao parâmetro de abstração inicial da chuva. Entretanto, os resultados do modelo para chuva foram satisfatórios e indicam que a variabilidade espaço-temporal da chuva explica 87\% da variação do escoamento superficial, juntamente com o acumulado de chuva e o conteúdo de umidade antecedente. O modelo para chuva efetiva evidenciou que sua variabilidade espaço-temporal influencia o escoamento superficial por meio da interação com o conteúdo de umidade antecedente do solo. |
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Entretanto, os resultados do modelo para chuva foram satisfatórios e indicam que a variabilidade espaço-temporal da chuva explica 87\% da variação do escoamento superficial, juntamente com o acumulado de chuva e o conteúdo de umidade antecedente. O modelo para chuva efetiva evidenciou que sua variabilidade espaço-temporal influencia o escoamento superficial por meio da interação com o conteúdo de umidade antecedente do solo.Rainfall accumulation in a storm event is the major factor in streamflow production. However, the spatial and temporal distribution of rainfall might alleviate or enhance the production of streamflow in a watershed. Several studies were developed to understand the role of spatiotemporal variability of rainfall on streamflow. It has been described in the literature that the spatiotemporal variability of rainfall increases once it interacts with surface characteristics and becomes effective rainfall. In contrast, the role of spatiotemporal variability of effective rainfall on streamflow has been poorly explored. Thus, this work aims to evaluate the role of spatiotemporal variability of rainfall on the streamflow of four watersheds (with areas ranging from 663 km$^{2}$ to 1,646 km$^{2}$) in the Santa Catarina state, Brazil. We analyzed the spatiotemporal variability for 18 storm events by means of indexes computed based on rainfall estimates of the Global Precipitation Measurement (GPM) constellation through the algorithm Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG). Following, we estimated effective rainfall also based on GPM/IMERG rainfall estimates. We performed multiple regression analyses in order to establish two statistical relationships between the spatiotemporal variability of rainfall and streamflow, and of effective rainfall and streamflow at watershed outlet. We have found in this study that there is no improvement of using effective rainfall rather than solely rainfall to estimate streamflow, once the adjusted R$^{2}$ for the best effective rainfall model was 0.75 and for rainfall was 0.85. Besides, the regression coefficients for the effective rainfall model were of effortful interpretation. We attribute this unexpected result to the inadequate calibration of SCS-CN model parameters, especially the parameter related with rainfall initial abstraction. Even though, we believe that the results for the rainfall model are promising and indicate that spatiotemporal variability of rainfall explains 87 \% of streamflow variation, together with rainfall accumulation and antecedent moisture content. 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