Panorama geral sobre dados hidrológicos com ênfase em eventos hidrológicos extremos

• Autor(a) principal: Vanelli, Franciele Maria
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Fan, Fernando Mainardi, Kobiyama, Masato
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/262806
• topic: Dados hidrológicos; Terminologia; Desastres; Hidrologia : Aspectos sociais; Systematic Data; Non-systematic Data; Community; Disasters; Disasters; Reconstruction; Socio-hydrology

O conhecimento depende da existência de dados. A hidrologia moderna tem sido, prioritariamente, pautada em dados quantitativos provenientes das estações de monitoramento. No entanto, outras fontes podem fornecer dados relevantes ao avanço da hidrologia como demonstrado por pesquisadores desde a década de 1970. O panorama geral sobre o assunto evidencia a falta de padronização das terminologias dos tipos de dados e de fontes, podendo conduzir a equívocos. Além disso, ainda não existe consenso sobre o uso de dados provenientes de outras fontes, além das estações de monitoramento. Neste contexto, o presente estudo sugere a padronização nas denominações dos dados, bem como em suas fontes. Para isso, levou-se em consideração as características do registro, classificando-os em: dados sistemáticos e dados não sistemáticos. Os dados sistemáticos são dados quantitativos, mensurados continuamente ao longo do tempo com intervalo temporal pré-definido em um determinado local, enquanto os dados não sistemáticos são provenientes de uma grande variedade de outras fontes de dados que se caracterizam, principalmente, por registros cuja posição e intervalo temporal são variáveis. Quanto às fontes dos dados, sugere-se a classificação de acordo com a sua origem: evidência instrumental evidência natural e evidência documental. Considerando a relevância dos dados não sistemáticos, principalmente ao que tange eventos hidrológicos extremos, sugere-se o uso integrado de dados sistemáticos e não sistemáticos aplicando o método de triangulação de dados.