Dinâmica térmica em rios e relações com variáveis meteorológicas
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| Data de Publicação: | 2019 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
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| Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPR |
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Resumo: | Orientador: Prof. Dr. Michael Mannich |
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Colombo, Geovana, 1994-Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia AmbientalMannich, Michael, 1984-2021-05-05T18:14:37Z2021-05-05T18:14:37Z2019https://hdl.handle.net/1884/63819Orientador: Prof. Dr. Michael MannichDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental. Defesa : Curitiba, 15/05/2019Inclui referências: p. 94-101Resumo: O conhecimento da temperatura da água e como se dá a dinâmica térmica é importante para se obter um diagnóstico inicial da qualidade da água em rios, visto que a temperatura afeta propriedades físicas, químicas e biológicas. Apesar da importância desta variável, a mesma não é medida com frequência em rios no Brasil. Deste modo, o desenvolvimento de modelos para estimar a temperatura da água em rios utilizando dados meteorológicos é uma forma de suprir a ausência de medição desse parâmetro. Dentre os modelos utilizados, há modelos que são baseados na equação do balanço de calor e modelos que procuram correlacionar a temperatura da água com outras variáveis, como temperatura do ar e radiação solar. À vista disso, avalia-se a dinâmica térmica em três rios da região metropolitana de Curitiba - os rios Verde, Passaúna e São João - explorando-se formas de estimativa da temperatura da água a partir de dados meteorológicos. O comportamento da temperatura da água foi avaliado em diferentes escalas temporais. Para a escala horária, a taxa de variação da temperatura é menor que 0,5°C/h, e as médias horárias variam cerca de 1,0°C em relação à media diária, e dessa forma a média diária não despreza variações significativas da escala horária. Para a escala diária, observou-se que a temperatura da água segue as variações da temperatura do ar, mesmo que em escala menor, havendo então correlação entre elas. Foram ajustadas regressões lineares e não lineares para estimar a temperatura da água, utilizando a temperatura do ar e a temperatura de equilíbrio - a temperatura que a água precisaria atingir para que a soma dos fluxos de calor seja igual a zero. Dentre essas duas temperaturas utilizadas, a que gerou o modelo com as melhores estimativas foi a temperatura do ar, sendo utilizada média móvel da mesma nas regressões com a temperatura da água, em que os valores dos coeficientes de Nash- Sutcliffe (NS) e Raiz do Erro Quadrático Médio (REQM) (respectivamente) foram de 0,979 e 0,388°C para o rio Verde; 0,968 e 0,474°C para o rio Passaúna e 0,709 e 1,460°C para o rio São João, utilizando a regressão não linear. Para a escala semanal, a regressão não linear utilizando a temperatura do ar foi a que obteve o melhor ajuste para os três rios, com valores de NS e REQM de 0,978 e 0,383°C para o rio Verde; 0,967 e 0,427°C para o rio Passaúna e 0,741 e 1,283°C para o rio São João. Dentre os três rios, o São João foi o que obteve os piores ajustes, e esse comportamento pode ser causado pela contribuição de outro fator para o regime térmico, como escoamento subterrâneo. Entre a regressão linear e a não linear, a não linear foi a que obteve os melhores ajustes para os três rios. Ao ser comparado com um modelo determinístico e com a equação utilizada pelo SWAT, o ajuste feito pela regressão não linear foi o que obteve os melhores resultados para NS e menores valores para REQM. P a la v ra s -c h a v e s : Temperatura da água em rios. Regime térmico. Regressões.Abstract: The knowldge of water temperature and how the thermal dynamic occurs is important to obtain an initial diagnosis of water quality in rivers and streams, since the temperature affects physical, chemical and biological properties. Despite the importance of this parameter, it is not frequently measured in streams in Brazil were found. Thus, the development of models for estimating water temperature in rivers using meteorological data is a way to overcome the absence of water temperature measurement. Among the models that are used, there are models that are based on the heat balance equation and models that seek to correlate water temperature with other variables, such as air temperature and solar radiation. Therefore, the thermal dynamics in three streams (Verde, Passaúna and São João) located in the metropolitan area of Curitiba are evaluated and there are explored ways of estimating the stream temperature from meteorological data. The behavior of stream temperature was evaluated at different time scales. For the hourly scale, the rate of change of temperature is less than 0,5°C/h, and the hourly means varies by about 1,0°C with respect to the daily mean, and thus the daily average does not disregard significant variations of the hourly scale. For the daily scale, it was observed that the water temperature follows the variations of the air temperature, even in a smaller scale, and there is a correlation between them. Linear and nonlinear regressions were fitted to estimate the water temperature using the air temperature and the equilibrium temperature - the temperature that the water would reach in which the sum of the heat flows is equal to zero. Among these two temperatures, the one that generated the model with the best estimates was the air temperature, with the moving average of the model being used in the regressions with the water temperature, where the values of Nash-Sutcliffe coefficient and Root Mean Square Error (RMSE) (respectively) were 0.979 and 0.388°C for Verde river; 0.968 and 0.474°C for Passaúna river and 0.709 and 1.460°C for São João river, using nonlinear regression. For the weekly scale, the nonlinear regression using air temperature was the one that obtained the best fit for the three rivers, with NS and RMSE values of 0,978 and 0,383°C Verde river; 0,967 and 0,427°C for Passaúna river and 0,741 and 1.283°C for São João river. Among the three rivers, São João was the one that obtained the worst adjustments, and this behavior can be caused by the contribution of another factor to the thermal dynamic, such as ground water. Between linear and nonlinear regression, nonlinear was the one with the best adjustments for the trhee streams. When compared to a deteministic model and the equation used by SWAT, the adjustment made by the nonlinear regression was the one that obtained the best results for NS and lower values for RMSE. K e y - w o r d s : Stream temperature. Thermal regime. Regressions.1 arquivo (150 p.) : il. (algumas color.).application/pdfRiosTemperaturaEngenharia SanitáriaDinâmica térmica em rios e relações com variáveis meteorológicasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - GEOVANA THAIS COLOMBO.pdfapplication/pdf71370196https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/63819/1/R%20-%20D%20-%20GEOVANA%20THAIS%20COLOMBO.pdf432f6434752fbb6c2ad48c6bf917b747MD51open access1884/638192021-05-05 15:14:37.895open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/63819Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082021-05-05T18:14:37Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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