Contribuição de observações de sensoriamento remoto para a validação de modelos hidrológicos

• Autor(a) principal: Oliveira, Aline Meyer
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/179910
• topic: Sensoriamento remoto; Ciclo hidrologico; Modelo MGB-IPH; Modelos hidrológicos; Bacias hidrográficas; Purus, Rio (Peru e Brasil); Hydrological modeling; Remote sensing

Modelos hidrológicos são ferramentas essenciais para a gestão dos recursos hídricos, principalmente por servirem para a extrapolação ou interpolação do comportamento de processos hidrológicos no tempo e no espaço. O processo de calibração da modelagem hidrológica é iterativo, de forma que parâmetros são modificados para que o hidrograma simulado reproduza o hidrograma observado. No entanto, esta pode ser uma abordagem deficiente, já que diversas combinações de parâmetros podem resultar em um hidrograma satisfatório, mesmo que os processos hidrológicos intermediários não estejam sendo bem representados (e.g., evapotranspiração, interceptação, escoamento). O monitoramento in-situ desses processos hidrológicos apresenta limitações, principalmente em grandes bacias hidrográficas. Com o crescente desenvolvimento do sensoriamento remoto (SR), diversas variáveis hidrológicas vêm sendo remotamente monitoradas com larga cobertura espacial. Assim, o presente estudo tem como objetivo avaliar a contribuição de produtos de sensoriamento remoto de variáveis hidrológicas na representação dos processos intermediários em modelos hidrológicos, considerando que uma abordagem que contemple mais variáveis do que apenas a vazão traria maior confiabilidade para o modelo, principalmente para avaliação de cenários de alterações do sistema simulado, como o contexto de mudanças climáticas e de uso e ocupação do solo. O modelo utilizado foi o MGB-IPH, em um estudo de caso para a bacia hidrográfica do rio Purus, na Amazônia. A calibração foi realizada automaticamente (algoritmo multi-objetivo MOCOM-UA) a partir de observações de vazão. O modelo foi validado com as variáveis hidrológicas (e respectivas missões de SR) de altimetria espacial (Jason-2), armazenamento de água terrestre (GRACE), umidade do solo (SMOS), evapotranspiração (MODIS) e áreas inundadas (ALOS-PALSAR). O coeficiente de Kling-Gupta (KGE) foi utilizado para a avaliação da concordância entre as séries temporais simuladas e observadas. Resultados indicam que a calibração automática com vazão melhora as estimativas da própria vazão (KGE > 0.8), mas também de altimetria (KGE > 0.9) e de áreas inundadas (KGE > 0.7), mas não impacta significativamente as simulações de armazenamento de água terrestre, umidade do solo e evapotranspiração. Observações de sensoriamento remoto de umidade do solo e de evapotranspiração foram insuficientes para uma validação adequada do modelo hidrológico, ao passo que a própria variável de evapotranspiração, bem como as variáveis de armazenamento de água terrestre e de áreas inundadas foram relevantes a ponto de levantarem inconsistências e limitações do modelo, que não foram perceptíveis na análise da vazão apenas. São resultados promissores, pois apontam incertezas nas observações de sensoriamento remoto destas variáveis ou na representação de processos hidrológicos no modelo. Estudos futuros visam a ampliar o número de áreas de estudo, bem como avaliar o impacto da calibração do modelo a partir de observações de outras variáveis hidrológicas (além da vazão), a fim de que os processos hidrológicos sejam bem representados e de que o modelo resulte em simulações "certas pelos motivos certos".