Modelagem hidrológica em pequenas bacias hidrográficas com ausência de séries históricas de dados fluviométricos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Comini, Ulisses Bifano
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/20912
Resumo: A ausência de dados históricos em pequenas bacias hidrográficas tem levado ao desenvolvimento de métodos de estimativa de vazões que permitam o planejamento dos usos múltiplos dos recursos hídricos nestas áreas. Neste contexto, o objetivo do presente trabalho foi aplicar e avaliar o modelo hidrológico chuva-vazão desenvolvido por Silveira et al. (1998) para a bacia hidrográfica do ribeirão São Bartolomeu, a montante dos reservatórios de captação de água da Universidade Federal de Viçosa (UFV), visando ao auxílio na tomada de decisão e no planejamento de recursos hídricos na ausência de séries históricas de dados fluviométricos. O Método Silveira (MS) se apresenta como modelo capaz de estimar as vazões medianas e mínimas para pequenas bacias hidrográficas onde inexistam séries históricas, a partir de três medições de vazões que caracterizem o deplecionamento em um período de estiagem. A medição de vazões foi necessária para a obtenção do Coeficiente de Decaimento das Vazões (K b ), que caracteriza o decaimento das vazões no tempo, e do Coeficiente de Infiltração (C inf ), parâmetro de ajuste que representa o percentual da precipitação que abastece o reservatório subterrâneo. Para aplicação do MS utilizou-se de 351 dados diários de vazão, observados entre 2014 e 2016, que permitiram a seleção de períodos de estiagem e cálculo dos parâmetros K b e C inf . Cada par de parâmetros (K b e C inf ) foi considerado um cenário para simulação das vazões diárias para o período de 2014 a 2016. Para cada critério de seleção dos períodos de estiagem, dois cenários formados pelo par de parâmetros médios obtido dos demais cenários foi simulado adicionalmente. Com os dados diários simulados para cada cenário selecionado foram elaboradas as curvas de permanência, com ênfase nas permanências de 50 a 95%, e obtidos os valores das vazões de referência Q 50 e Q 95 . O melhor cenário simulado foi escolhido para uma nova rodada de simulação para os períodos de 1975 a 2005 e 1975 a 2016, visando a comparação com os valores adotados atualmente para planejamento dos recursos hídricos no Estado de Minas Gerais. Por fim, avaliou-se também a possibilidade de utilização do MS em situações de escassez hídrica na área de estudo, em comparação com as metodologias adotadas atualmente para alocação dos usos em momentos de crise hídrica. Os critérios adotados para seleção do período de estiagem permitiram a utilização de sete cenários para simulação do comportamento das vazões no período de 2014-2016. A avaliação das curvas de permanência mostrou tendência de subestimativa das vazões associadas às maiores permanências, fato atribuído aos longos períodos de estiagem observados durante a estação seca. Os erros percentuais para os cenários variaram de - 69% a 13%, para a faixa de 50 a 95% da curva de permanência, não havendo melhoria significativa no desempenho para os cenários médios simulados. Os erros percentuais para Q 50 e Q 95 variaram de -7 a 91% e -31% a -100%, respectivamente. O melhor cenário considerado, dentre os sete utilizados, apresentou erro percentual médio de 12% para a faixa de 50 a 95% e o menor erro para a Q 95 (-31%). Os erros absolutos foram de 1,08 e 0,36 L/s.km 2 para Q 50 e Q 95 , respectivamente. O Erro Quadrático Médio e o Coeficiente de Willmott relativo foram de 0,50 e 0,77, respectivamente. De forma geral, as simulações permitiram a obtenção de resultados satisfatórios, entretanto mostraram que é necessário ter cautela na seleção do período de estiagem para fins de obtenção dos parâmetros do modelo. A utilização do Método Silveira como alternativa para planejamento em situações de escassez apresentou potencialidade para auxiliar na alocação de vazões, permitindo a adoção de valores mais reais em comparação com as vazões mínimas de referências atualmente adotadas na área de estudo.
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(1998) para a bacia hidrográfica do ribeirão São Bartolomeu, a montante dos reservatórios de captação de água da Universidade Federal de Viçosa (UFV), visando ao auxílio na tomada de decisão e no planejamento de recursos hídricos na ausência de séries históricas de dados fluviométricos. O Método Silveira (MS) se apresenta como modelo capaz de estimar as vazões medianas e mínimas para pequenas bacias hidrográficas onde inexistam séries históricas, a partir de três medições de vazões que caracterizem o deplecionamento em um período de estiagem. A medição de vazões foi necessária para a obtenção do Coeficiente de Decaimento das Vazões (K b ), que caracteriza o decaimento das vazões no tempo, e do Coeficiente de Infiltração (C inf ), parâmetro de ajuste que representa o percentual da precipitação que abastece o reservatório subterrâneo. 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O melhor cenário considerado, dentre os sete utilizados, apresentou erro percentual médio de 12% para a faixa de 50 a 95% e o menor erro para a Q 95 (-31%). Os erros absolutos foram de 1,08 e 0,36 L/s.km 2 para Q 50 e Q 95 , respectivamente. O Erro Quadrático Médio e o Coeficiente de Willmott relativo foram de 0,50 e 0,77, respectivamente. De forma geral, as simulações permitiram a obtenção de resultados satisfatórios, entretanto mostraram que é necessário ter cautela na seleção do período de estiagem para fins de obtenção dos parâmetros do modelo. A utilização do Método Silveira como alternativa para planejamento em situações de escassez apresentou potencialidade para auxiliar na alocação de vazões, permitindo a adoção de valores mais reais em comparação com as vazões mínimas de referências atualmente adotadas na área de estudo.The lack of historical data in small catchments have been leading to the development of tools to estimate discharge, which may allow the multiple uses of water resources in these areas. In this context, the aim of this work is to apply and assess the Silveira et al. (1998) rainfall-runoff hydrological model in the São Bartolomeu river catchment, upstream the Federal University of Viçosa’s reservoir, to support decision making and water resources management in the absence of fluviometric historical data. The Silveira Method (SM) is a model capable to estimate median and low flows in ungauged small catchments, from three discharge measurements that characterize river depletion in recession period. The sampling of low flows is necessary to obtain the River Depletion Coefficient (K b ), that represents the depletion of the discharge in time, and the Infiltration Coefficient (C inf ), a parameter that represents the fraction of precipitation that supplies underground reservoir. We used 351 discharge data from 2014 to 2016 to select the recession period, K b and C inf parameters. Each pair of parameters was defined as a scenario to the daily discharge simulation from 2014 to 2016. For each criteria of the selection of recession periods, two scenarios were formed by the average pair of parameters. The duration curves were developed with daily simulated data, with emphasis in the lower range (50 to 95%), from which we obtain the values of reference discharge Q 50 and Q 95 . The best simulated scenario was chosen to a new round of simulation to the periods of 1975-2005 and 1975- 2016, to allow the comparison with the values adopted in the management of water resources in Minas Gerais State. Finally, we also assessed the possibility of the use of SM in drought situations in the study area, as compared to the currently adopted tools to allocate water uses in water crisis. The adopted criteria to the selection of the recession period allowed the use of seven scenarios to the simulation of the discharge behavior from 2014 to 2016. The duration curves visual analysis showed tendency to underestimate higher duration discharges, which we attributed to the long recession periods during the dry season. The scenarios percentage errors varied from -69% to 13% in the 50 to 95% range of the duration curve and there was no significative improvement for the average scenarios. The Q 50 and Q 95 percentage errors varied from -7% to 91% and -31% to -100%, respectively. The Scenario 2.2, build from discharge measurements in August, showed the higher K b (68.20) and lower C inf (0.13) values. This scenario, considered the best of all seven, showed average percentage error of 12% for the 50 to 95% range and the lower error to Q 95 (-31%). The absolute errors were 1.08 and 0.36 L/s.km 2 to Q 50 and Q 95 , respectively. The mean square error and index of agreement of Willmott in relative form were 0.50 and 0.77, respectively. In general, the simulations presented satisfactory results, however they showed that is necessary caution to select the recession period. The method has potential to be used as an alternative to plan the allocation of discharge in drought periods, allowing the adoption of more realistic values as compared to the low flows currently adopted in the study area.porUniversidade Federal de ViçosaBacias hidrográficas - BrasilModelagemRecursos hídricosEngenharia de Água e SoloModelagem hidrológica em pequenas bacias hidrográficas com ausência de séries históricas de dados fluviométricosHydrological modelling in small ungauged catchmentsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia AgrícolaMestre em Engenharia AgrícolaViçosa - MG2017-10-16Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf979476https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/20912/1/texto%20completo.pdf1d809d694bed384c744c04b6134469c5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/20912/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3657https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/20912/3/texto%20completo.pdf.jpg323afea354cb33701ec9228cb2c731daMD53123456789/209122018-08-02 23:00:48.922oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452018-08-03T02:00:48LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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