Previsibilidade de cheias na bacia do rio Iguaçu/Sarapuí - RJ, usando modelagem hidrológica distribuída

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ana Carolina da Encarnação Paiva
Data de Publicação: 2014
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-m18/2014/04.15.19.16
Resumo: A impermeabilização do solo, a ocupação de áreas ribeirinhas e a drenagem inadequada, combinada com um aumento da frequência de eventos extremos resultam em enchentes urbanas mais frequentes em muitas cidades brasileiras. A ocorrência recorrente de inundações leva a um aumento da vulnerabilidade da população que ocupam as várzeas dos rios. A bacia do Rio Iguaçu / Sarapuí - RJ, foco deste estudo, é uma das bacias urbanas do Estado do Rio de Janeiro que freqüentemente sofre com inundações durante o verão. O objetivo deste trabalho é avaliar ferramentas que possam contribuir para uma melhor compreensão das características de inundações na bacia e as informações necessárias para a sua previsão e monitoramento. Para este fim, o modelo hidrologico distribuído MHD - INPE foi calibrado para a bacia do Rio Iguaçu (RJ), utilizando precipitação observada interpolada como dados de entrada. Na fase seguinte, dados do radar são utilizados como dados de entrada do modelo. O modelo hidrológico apresenta um desempenho aceitável para prever inundações quando utilizados dados de precipitação como dados de entrada. Por outro lado, o modelo mostrou desempenho insuficiente quando usado chuvas estimada a partir de refletividade radar. Para melhorar a capacidade de previsão de enchentes na região metropolitana do Rio de Janeiro é necessário uma melhor cobertura de pluviômetros, especialmente à captação das cabeceiras que são mais afetadas por chuvas significativas e, portanto, têm uma forte influência das características hidrológicas do escoamento em áreas urbanas áreas.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPrevisibilidade de cheias na bacia do rio Iguaçu/Sarapuí - RJ, usando modelagem hidrológica distribuídaFlood forecasting in the Iguaçu river / basin Sarapuí - RJ using distributed hydrologic modeling2014-04-23Javier TomasellaRegina Célia dos Santos AlvaláDaniel Andrés RodriguezBenedito Cláudio da SilvaAna Carolina da Encarnação PaivaInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em MeteorologiaINPEBRcheiasmodelo hidrológicoradar meteorológicoprevisibilidadefloodshydrological modelweather radarpredictabilityA impermeabilização do solo, a ocupação de áreas ribeirinhas e a drenagem inadequada, combinada com um aumento da frequência de eventos extremos resultam em enchentes urbanas mais frequentes em muitas cidades brasileiras. A ocorrência recorrente de inundações leva a um aumento da vulnerabilidade da população que ocupam as várzeas dos rios. A bacia do Rio Iguaçu / Sarapuí - RJ, foco deste estudo, é uma das bacias urbanas do Estado do Rio de Janeiro que freqüentemente sofre com inundações durante o verão. O objetivo deste trabalho é avaliar ferramentas que possam contribuir para uma melhor compreensão das características de inundações na bacia e as informações necessárias para a sua previsão e monitoramento. Para este fim, o modelo hidrologico distribuído MHD - INPE foi calibrado para a bacia do Rio Iguaçu (RJ), utilizando precipitação observada interpolada como dados de entrada. Na fase seguinte, dados do radar são utilizados como dados de entrada do modelo. O modelo hidrológico apresenta um desempenho aceitável para prever inundações quando utilizados dados de precipitação como dados de entrada. Por outro lado, o modelo mostrou desempenho insuficiente quando usado chuvas estimada a partir de refletividade radar. Para melhorar a capacidade de previsão de enchentes na região metropolitana do Rio de Janeiro é necessário uma melhor cobertura de pluviômetros, especialmente à captação das cabeceiras que são mais afetadas por chuvas significativas e, portanto, têm uma forte influência das características hidrológicas do escoamento em áreas urbanas áreas.The soil sealing, the occupation of riparian areas, inadequate drainage, combined with an increased frequency of extreme events in many Brazilian cities resulted in more frequent urban flooding. The recurrent occurrence of flooding leads to an increase vulnerability of the population that occupy the river floodplain. The basin of the Rio Iguaçu / Sarapuí - RJ, focus of this study, is one of the urban basins of the State of Rio de Janeiro that frequently suffers with floods during the summer. The objective of this work is to evaluate tools that might contribute to a better understanding of the characteristics of floods in this basin and the information necessary for their prediction and monitoring. To this end, the INPE distributed hydrological model MHD - INPE was calibrated for the basin of the Rio Iguaçu (RJ), using as input data fields interpolated observed precipitation. In a next step, the model used radar data as input. The hydrological model presented acceptable performance to forecast flooding when used rainfall data as input data. Conversely, the model showed insufficient performance when used rainfall estimated from radar reflectivity. Improvement on the ability of predicting floodings on the metropolitan area of Rio de Janeiro requires improved coverage of the real time raingauge netywork, particularly at headwater catchment which are more affected by significant. rainfall and therefore have an strong influence the hydrological characteristics of the flooding in urban areas.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18/2014/04.15.19.16info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:53:15Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m18/2014/04.15.19.16.08-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:53:15.753Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
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