Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/218955 |
Resumo: | Dezenas de milhares de barragens foram construídas no mundo para diminuir os riscos de inundação e maximizar os benefícios dos recursos limitados de água doce. No Brasil, os principais e maiores reservatórios são do setor hidrelétrico. Todavia, eles podem gerar significativas alterações no regime hidrológico, como atenuação e atraso no hidrograma; e impactos na biota e sedimentação. Logo, é de suma importância estudar e avaliar o impacto e dinâmica dos reservatórios no regime de vazões. Isto pode ser feito por meio de um modelo hidrológico, que representa os processos de geração do escoamento e propagação da água em rios. Um exemplo é o Modelo de Grandes Bacias (MGB), um modelo hidrológico conceitual e semi-distribuído, já aplicado para toda a América do Sul. Neste modelo, acrescentaram-se 109 reservatórios de usinas de geração de energia hidrelétrica que fazem parte do Sistema Interligado Nacional (SIN) - controlados pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) – representados no modelo através de substituição das vazões calculadas pelas observadas nos pontos onde existem os reservatórios na rede de drenagem, e 34 deles foram simulados com uma regra de operação simples. Uma análise exploratória dos dados de reservatórios do ONS e do Sistema de Acompanhamento de Reservatórios (SAR), da Agência Nacional de Águas (ANA) mostrou que as vazões afluente e defluente são altamente correlacionadas, apresentando correlação média de 0.79; vazão defluente e volume, vazão defluente e cota, e vazão defluente e época do ano possuem correlações médias menores (0.31, 0.22 e 0.19 respectivamente). O resultado da aplicação do método em relação a simulação sem a inserção dos reservatórios melhorou na maioria das regiões, todavia houve uma diminuição no desempenho em outras. A simulação com vazões substituídas apresentou um Índice de Melhoria no Desempenho médio (IMD) para a Eficiência de Kling-Gupta (KGE) de 21%, em relação ao modelo com vazões naturalizadas. A simulação com regra simples teve um IMD de 2% para o KGE. Ambas possuem capacidade para representar vazões de maneira satisfatória (Mediana do KGE = 0.68). Quanto ao impacto dos reservatórios no regime de vazões, a diferença média percentual em termos absolutos entre as vazões anuais naturais e substituídas, para toda a América do Sul, é de 1,8%. Para as quatro principais bacias sul-americanas (Amazônica, Tocantins, São Francisco e Bacia do Prata) a diferença é de 0,1%, 16,3%, 18,0% e 6,0 %, respectivamente. |
id |
URGS_596911dd71405688513c945bb4199382 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/218955 |
network_acronym_str |
URGS |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
repository_id_str |
1853 |
spelling |
Passaia, Otávio AugustoPaiva, Rodrigo Cauduro Dias de2021-03-17T04:18:45Z2019http://hdl.handle.net/10183/218955001123019Dezenas de milhares de barragens foram construídas no mundo para diminuir os riscos de inundação e maximizar os benefícios dos recursos limitados de água doce. No Brasil, os principais e maiores reservatórios são do setor hidrelétrico. Todavia, eles podem gerar significativas alterações no regime hidrológico, como atenuação e atraso no hidrograma; e impactos na biota e sedimentação. Logo, é de suma importância estudar e avaliar o impacto e dinâmica dos reservatórios no regime de vazões. Isto pode ser feito por meio de um modelo hidrológico, que representa os processos de geração do escoamento e propagação da água em rios. Um exemplo é o Modelo de Grandes Bacias (MGB), um modelo hidrológico conceitual e semi-distribuído, já aplicado para toda a América do Sul. Neste modelo, acrescentaram-se 109 reservatórios de usinas de geração de energia hidrelétrica que fazem parte do Sistema Interligado Nacional (SIN) - controlados pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) – representados no modelo através de substituição das vazões calculadas pelas observadas nos pontos onde existem os reservatórios na rede de drenagem, e 34 deles foram simulados com uma regra de operação simples. Uma análise exploratória dos dados de reservatórios do ONS e do Sistema de Acompanhamento de Reservatórios (SAR), da Agência Nacional de Águas (ANA) mostrou que as vazões afluente e defluente são altamente correlacionadas, apresentando correlação média de 0.79; vazão defluente e volume, vazão defluente e cota, e vazão defluente e época do ano possuem correlações médias menores (0.31, 0.22 e 0.19 respectivamente). O resultado da aplicação do método em relação a simulação sem a inserção dos reservatórios melhorou na maioria das regiões, todavia houve uma diminuição no desempenho em outras. A simulação com vazões substituídas apresentou um Índice de Melhoria no Desempenho médio (IMD) para a Eficiência de Kling-Gupta (KGE) de 21%, em relação ao modelo com vazões naturalizadas. A simulação com regra simples teve um IMD de 2% para o KGE. Ambas possuem capacidade para representar vazões de maneira satisfatória (Mediana do KGE = 0.68). Quanto ao impacto dos reservatórios no regime de vazões, a diferença média percentual em termos absolutos entre as vazões anuais naturais e substituídas, para toda a América do Sul, é de 1,8%. Para as quatro principais bacias sul-americanas (Amazônica, Tocantins, São Francisco e Bacia do Prata) a diferença é de 0,1%, 16,3%, 18,0% e 6,0 %, respectivamente.Tens of thousands of dams were built around the world to reduce flood risks and maximize the benefits of limited freshwater resources. In Brazil, the main and largest reservoirs are for hydropower production. However, they can generate significant changes in the hydrological regime, such as mitigation and hydrograph delay; and impacts on biota and sedimentation. Therefore, it is extremely important to study and evaluate the impact and dynamics of reservoirs in the flow regime. This can be done through a hydrological model, which represents the processes of water generation and water flow in rivers. One example is the Large Scale Hydrological Model (MGB, in the Portuguese acronym), a conceptual and semi-distributed hydrological model already applied to all of South America. In this model, we added the simulation of 109 reservoirs of hydroelectric power generation plants that are part of the National Interconnected System (SIN) - controlled by the National System Operator (ONS) - represented in the model by replacing the discharge calculated by the discharge observed at the points where a reservoirs in the drainage network exist, and 34 of them were simulated with a simple operating rule. The exploratory analysis of the ONS reservoir data and the Reservoir Monitoring System (SAR) of the National Water Agency (ANA) data showed that the reservoir’s inflow and outflow are highly correlated, presenting an average correlation of 0.79; outflow and volume, outflow and elevation, and discharge and time of year have lower average correlations (0.31, 0.22 and 0.19 respectively). The result of the application of the method in relation to the simulation without the insertion of the reservoirs has improved in most regions, however there was a performance decrease in other regions. The substituted flow simulation presented a mean improvement for Kling-Gupta Efficiency (KGE) of 21%, when compared to the naturalized flow model. The simulation with simple rule had 20% improvement for the KGE. Both simulations have the capacity to represent flows satisfactorily (KGE Median = 0.68). Regarding the impact of the reservoirs on the hydrological regime, the average absolute percentage difference between the natural and substituted annual flows for all of South America is 1.8%. For the four main South American basins (Amazon, Tocantins, São Francisco and Prata) the difference is 0.1, 16.3, 18.0 and 6.0%, respectively.application/pdfporModelos hidrológicosModelo MGB-IPHReservatóriosBarragensHidrologyHydrologic modelingReservoirsSimulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continentalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de Pesquisas HidráulicasPrograma de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento AmbientalPorto Alegre, BR-RS2019mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001123019.pdf.txt001123019.pdf.txtExtracted Texttext/plain179218http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/218955/2/001123019.pdf.txt25feab599507e8e8c0c70bbe4b4115b3MD52ORIGINAL001123019.pdfTexto completoapplication/pdf6669019http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/218955/1/001123019.pdf520d5267e22967aab145dd030d042b3aMD5110183/2189552023-12-23 04:28:05.929322oai:www.lume.ufrgs.br:10183/218955Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532023-12-23T06:28:05Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental |
title |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental |
spellingShingle |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental Passaia, Otávio Augusto Modelos hidrológicos Modelo MGB-IPH Reservatórios Barragens Hidrology Hydrologic modeling Reservoirs |
title_short |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental |
title_full |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental |
title_fullStr |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental |
title_full_unstemmed |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental |
title_sort |
Simulação de reservatórios brasileiros em modelo hidrológico continental |
author |
Passaia, Otávio Augusto |
author_facet |
Passaia, Otávio Augusto |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Passaia, Otávio Augusto |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de |
contributor_str_mv |
Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Modelos hidrológicos Modelo MGB-IPH Reservatórios Barragens |
topic |
Modelos hidrológicos Modelo MGB-IPH Reservatórios Barragens Hidrology Hydrologic modeling Reservoirs |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Hidrology Hydrologic modeling Reservoirs |
description |
Dezenas de milhares de barragens foram construídas no mundo para diminuir os riscos de inundação e maximizar os benefícios dos recursos limitados de água doce. No Brasil, os principais e maiores reservatórios são do setor hidrelétrico. Todavia, eles podem gerar significativas alterações no regime hidrológico, como atenuação e atraso no hidrograma; e impactos na biota e sedimentação. Logo, é de suma importância estudar e avaliar o impacto e dinâmica dos reservatórios no regime de vazões. Isto pode ser feito por meio de um modelo hidrológico, que representa os processos de geração do escoamento e propagação da água em rios. Um exemplo é o Modelo de Grandes Bacias (MGB), um modelo hidrológico conceitual e semi-distribuído, já aplicado para toda a América do Sul. Neste modelo, acrescentaram-se 109 reservatórios de usinas de geração de energia hidrelétrica que fazem parte do Sistema Interligado Nacional (SIN) - controlados pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) – representados no modelo através de substituição das vazões calculadas pelas observadas nos pontos onde existem os reservatórios na rede de drenagem, e 34 deles foram simulados com uma regra de operação simples. Uma análise exploratória dos dados de reservatórios do ONS e do Sistema de Acompanhamento de Reservatórios (SAR), da Agência Nacional de Águas (ANA) mostrou que as vazões afluente e defluente são altamente correlacionadas, apresentando correlação média de 0.79; vazão defluente e volume, vazão defluente e cota, e vazão defluente e época do ano possuem correlações médias menores (0.31, 0.22 e 0.19 respectivamente). O resultado da aplicação do método em relação a simulação sem a inserção dos reservatórios melhorou na maioria das regiões, todavia houve uma diminuição no desempenho em outras. A simulação com vazões substituídas apresentou um Índice de Melhoria no Desempenho médio (IMD) para a Eficiência de Kling-Gupta (KGE) de 21%, em relação ao modelo com vazões naturalizadas. A simulação com regra simples teve um IMD de 2% para o KGE. Ambas possuem capacidade para representar vazões de maneira satisfatória (Mediana do KGE = 0.68). Quanto ao impacto dos reservatórios no regime de vazões, a diferença média percentual em termos absolutos entre as vazões anuais naturais e substituídas, para toda a América do Sul, é de 1,8%. Para as quatro principais bacias sul-americanas (Amazônica, Tocantins, São Francisco e Bacia do Prata) a diferença é de 0,1%, 16,3%, 18,0% e 6,0 %, respectivamente. |
publishDate |
2019 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2019 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2021-03-17T04:18:45Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/218955 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
001123019 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/218955 |
identifier_str_mv |
001123019 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/218955/2/001123019.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/218955/1/001123019.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
25feab599507e8e8c0c70bbe4b4115b3 520d5267e22967aab145dd030d042b3a |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br |
_version_ |
1816737029211291648 |