Estudo comparativo de métodos de extrapolação superior de curvas-chave

• Autor(a) principal: Sefione, André Luiz
• Data de Publicação: 2002
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/3258
• topic: Curva-chave; Extrapolação

A busca de maior precisão nos dados hidrológicos é de fundamental importância no sentido de minimizar as incertezas inerentes aos mesmos e, conseqüentemente, aos estudos e projetos que os têm como base. A curva-chave, ferramenta importante na conversão de dados de cota em vazão, carece de estudos no sentido de aumentar a confiabilidade na sua calibragem e principalmente na sua extrapolação inferior e superior. O objetivo deste trabalho é avaliar os métodos tradicionais de extrapolação superior da curva-chave, a saber: Stevens, Logarítmico, Manning e Velocidade-Área, além de duas variações propostas para os dois últimos (Manning Log e VxA Log). Para tal foram utilizadas 100 estações fluviométricas, a partir de uma metodologia proposta e denominada de Pseudo- Extrapolação. Nesta metodologia, suprimem-se as medições na metade superior da faixa de cotas medidas e extrapola-se a curva-chave nesta faixa utilizando-se os métodos escolhidos. As vazões geradas nesta 'extrapolação' são comparadas com as da curva-chave calibrada para o total das medições. Os resultados mostraram que a metodologia de pseudo-extrapolação proposta é uma ferramenta válida para comparação entre métodos de extrapolação, até onde as características da seção transversal na faixa extrapolada sejam semelhantes às da faixa de pseudoextrapolação. Em relação aos métodos de extrapolação avaliados verificou-se que os métodos de Stevens e Manning Log mostraram resultados ligeiramente melhores que os demais e o método Logarítmico, apesar da inconstância nos erros calculados, mostrou-se como uma opção que deve ser admitida num estudo de extrapolação de curvas-chave. Além disso, as variações propostas, Manning Log e VxA Log, apresentaram resultados que merecem uma investigação mais profunda.