Previsão hidroclimática de vazão para a bacia do rio São Francisco

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Benedito Cláudio da
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/253714
Resumo: A previsão da vazão com base na previsão de precipitação permite uma antecedência maior do que outros métodos, mas exige modelos mais sofisticados e investimentos em monitoramento. Somente com o aprimoramento dos modelos atmosféricos e hidrológicos determinísticos nos últimos anos, criaram-se oportunidades consistentes de ampliar a antecedência da previsão através da integração desses modelos. Esse trabalho tem por objetivo principal o aprimoramento da metodologia de integração dos modelos atmosféricos e hidrológicos (previsão hidroclimática), para a previsão de vazões de curto prazo (14 dias) e longo prazo (até 6 meses). Para isso, o modelo hidrológico distribuído MGB-IPH foi ajustado a bacia do rio São Francisco (cerca de 639.000 km2) e utilizaram-se previsões de precipitação do modelo de circulação geral atmosférico (AGCM) e do modelo regional ETA, operados pelo Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos - CPTEC, como dados de entrada para o modelo hidrológico. Foram feitas previsões para toda bacia, mas os resultados foram analisados com enfoque nas usinas de Três Marias e Sobradinho. Para as previsões de vazão de curto prazo, foram usadas previsões de precipitação do modelo ETA com alcance de 10 dias e produziram-se previsões de vazão média semanal para até duas semanas em Três Marias e quatro semanas em Sobradinho, sendo que após o décimo dia considerou-se chuva igual a zero. Os resultados mostram que as previsões são muito boas nas duas usinas e o modelo é capaz de estimar eventos que os modelos estocásticos têm grande dificuldade. Os erros da previsão de curto prazo foram modelados através de modelos estocásticos e de função de transferência para corrigir a vazão prevista, com resultados bastante satisfatórios em ambas as usinas. Para previsão de longo prazo, foram usadas previsões climáticas dos modelos AGCM e regional ETA com 6 meses de antecedência. As previsões de vazão foram feitas para a mesma antecedência e comparadas em intervalos mensais, ou maiores, com o modelo estocástico PREVIVAZM do Operador Nacional do Sistema elétrico (ONS). Os resultados em Três Marias mostram que o modelo hidroclimático, com chuva do AGCM, não demonstra vantagens e relação ao PREVIVAZM. Em Sobradinho o modelo hidroclimático com chuva AGCM apresenta pequena vantagem, mas que é significativa somente para antecedências de até 2 meses. Com o uso da chuva gerada pelo modelo ETA os resultados foram inferiores ao PREVIVAZM, em ambas as usinas e para todas as antecedências.
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Para isso, o modelo hidrológico distribuído MGB-IPH foi ajustado a bacia do rio São Francisco (cerca de 639.000 km2) e utilizaram-se previsões de precipitação do modelo de circulação geral atmosférico (AGCM) e do modelo regional ETA, operados pelo Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos - CPTEC, como dados de entrada para o modelo hidrológico. Foram feitas previsões para toda bacia, mas os resultados foram analisados com enfoque nas usinas de Três Marias e Sobradinho. Para as previsões de vazão de curto prazo, foram usadas previsões de precipitação do modelo ETA com alcance de 10 dias e produziram-se previsões de vazão média semanal para até duas semanas em Três Marias e quatro semanas em Sobradinho, sendo que após o décimo dia considerou-se chuva igual a zero. Os resultados mostram que as previsões são muito boas nas duas usinas e o modelo é capaz de estimar eventos que os modelos estocásticos têm grande dificuldade. Os erros da previsão de curto prazo foram modelados através de modelos estocásticos e de função de transferência para corrigir a vazão prevista, com resultados bastante satisfatórios em ambas as usinas. Para previsão de longo prazo, foram usadas previsões climáticas dos modelos AGCM e regional ETA com 6 meses de antecedência. As previsões de vazão foram feitas para a mesma antecedência e comparadas em intervalos mensais, ou maiores, com o modelo estocástico PREVIVAZM do Operador Nacional do Sistema elétrico (ONS). Os resultados em Três Marias mostram que o modelo hidroclimático, com chuva do AGCM, não demonstra vantagens e relação ao PREVIVAZM. Em Sobradinho o modelo hidroclimático com chuva AGCM apresenta pequena vantagem, mas que é significativa somente para antecedências de até 2 meses. Com o uso da chuva gerada pelo modelo ETA os resultados foram inferiores ao PREVIVAZM, em ambas as usinas e para todas as antecedências.The flow forecast based in precipitation forecast permits larger antecedence than other methods, but more sophisticated models and investments in measurements and transmission of data are needed. Only with the improvement of the atmospheric and hydrologic deterministic models, in the last few years, consistent opportunities were generated to amplify the forecasts lead times, by the integrations of these models. The main objective of this research is to improve the integration methodology between atmospheric and hydrologic models (hydroclimatic forecast), to short-term flow forecasts (up to 14 days) and long-term flow forecast (up to 6 months). To this, the MGB-IPH distributed hydrologic model was adjusted to the São Francisco River basin (639000 km2). Precipitation forecasts generated by atmospheric general circulation model (AGCM) and ETA regional model, from Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos – CPTEC, were used as input data for the hydrologic model. Forecasts were made for the entire basin, but the results were analyzed in details to Três Marias and Sobradinho dams. Precipitation forecasts of ETA model up to 10 days were used for the short-term flow forecasts. Weekly flow forecasts were produced up to 2 weeks for Três Marias and 4 weeks for Sobradinho, after 10 days of forecast the precipitation was considered equal to zero. The results show that forecasts are very good to both dams and the model is able to estimate events that stochastic models have great difficult to represent. The errors of short-term forecasts were modeled by stochastic and transfer functions models to improve the forecasted flow, with very satisfactory results to both dams. For the long-term flow forecasts, 6 months lead time climatic forecasts of AGCM and ETA models, both from CPTEC, were used. The flow forecasts were made for 6 months lead too and compared in monthly intervals, or larger, with the PREVIVAZM stochastic model from the Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS). The results to Três Marias show that the hydroclimatic model, with AGCM rainfall, does not have advantages in relation to PREVIVAZM. To Sobradinho the hydroclimatic model, with AGCM rainfall, presents little advantage, but it is significant only for 2 months lead time. Using precipitation generated by ETA model, the results were worse than PREVIVAZM in both dams and for all the lead times.application/pdfporPrevisão hidroclimáticaPrevisao de vazoesBacias hidrográficasPrecipitaçãoSão Francisco, RioPrevisão hidroclimática de vazão para a bacia do rio São Franciscoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de Pesquisas HidráulicasPrograma de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento AmbientalPorto Alegre, BR-RS2005doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000550813.pdf.txt000550813.pdf.txtExtracted Texttext/plain551759http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/253714/2/000550813.pdf.txt456dcaee1dd6775c0b342f69634785b4MD52ORIGINAL000550813.pdfTexto completoapplication/pdf6282269http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/253714/1/000550813.pdf704e0f892d343d16adc394ba5ad0dfa1MD5110183/2537142023-01-15 06:07:58.592145oai:www.lume.ufrgs.br:10183/253714Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532023-01-15T08:07:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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