Previsão hidrológica como ferramenta para auxiliar no critério de fechamento da trilha do Rio do Boi (SC)

• Autor(a) principal: Fagundes, Marina Refatti
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/250620
• topic: Trilhas ecológicas; Sistemas de alertas hidrológicos; Precipitação; Modelos hidrodinâmicos; Modelos hidrológicos; Modelo HEC-RTS; Hydrological forecast; Trail management; HEC-RTS

A Trilha do Rio do Boi está inserida na área do Parque Nacional de Aparados da Serra, sendo um passeio muito procurado pelos visitantes. O trecho percorrido durante essa caminhada acompanha na maior parte do trajeto o leito do rio, chegando muitas vezes a cruzá-lo. Entretanto, dependendo das características do escoamento desse curso de água, situações de perigo podem ocorrer, já que a força do fluxo pode vir a carregar pessoas. Para tentar evitar que este tipo de situação ocorra, foi estabelecido pelo parque que a trilha só pode ser realizada quando o nível do Rio Boi e do Rio Perdizes, que é um de seus principais afluentes, estiverem abaixo de determinado limiar. Contudo, esse critério de fechamento utilizado não leva em consideração a precipitação, que é a principal variável que pode influenciar na variação do nível e da profundidade dos cursos de água. Nesse sentido, o presente trabalho buscou avaliar se o desenvolvimento de um sistema de previsão, baseado em um modelo hidrológico-hidrodinâmico acoplado a dados de previsão por conjunto, pode ser utilizado como base para aprimorar o critério de fechamento da trilha. Para o caso em estudo, optou-se por utilizar o software HEC-RTS para o desenvolvimento deste sistema. Para a aplicação deste programa, foram utilizados dois outros softwares em conjunto, sendo eles o HEC-HMS e o HEC-RAS, a fim de calibrar e validar um modelo hidrológico-hidrodinâmico para a bacia do Rio Boi. As estimativas de precipitação prevista utilizadas nesse estudo são referentes aos membros do Global Ensemble Forecast System (GEFS) para horizontes variando entre 0 e 240 horas de antecedência. Além das estimativas do GEFS, também foi avaliado um cenário relativo à precipitação perfeita e outro considerando que não ocorreu precipitação em todo o horizonte analisado (chuva zero). Como dados de saída do sistema desenvolvido, puderam ser obtidas informações relativas à velocidade e a profundidade do fluxo nas seções transversais do rio onde ocorre a travessia dos turistas para cada um dos cenários avaliados considerando horizontes de até 10 dias de antecedência. As informações de velocidade e profundidade são necessárias ao cálculo do índice de perigo, que, nesse caso, foi utilizado como limiar para determinar o fechamento da trilha pelo sistema. Por fim, a qualidade do sistema proposto foi avaliada através da comparação dos dias em que as previsões consideraram a trilha como fechada, com os registros históricos de fechamento obtidos a partir do Twitter do PNAS por meio das métricas estatísticas do Diagrama ROC, Brier Score e o Forecast Convergence Score. Os resultados obtidos mostraram que no caso da bacia do Rio do Boi a qualidade das previsões está intimamente ligada às estimativas de precipitação prevista, já que essa é uma bacia que responde de forma rápida aos eventos de precipitação. Apesar disso, as estimativas do GEFS conseguiram representar de forma eficiente a variação de nível e velocidade ocorrida nos cursos de água dessa bacia hidrográfica, principalmente para horizontes de até 3 dias de antecedência. Considerando maiores horizontes, há um aumento significativo na taxa de falsos alarmes pelo sistema proposto. Pode-se constatar que o sistema de previsão baseado no HEC-RTS se apresenta como uma ferramenta com potencial de ser utilizada para a tomada de decisão sobre a abertura e o fechamento da Trilha do Rio do Boi. Além disso, o sistema desenvolvido nesse estudo apresenta a vantagem de ter uma probabilidade associada à abertura e ao fechamento da trilha para horizontes de previsão de até 10 dias. Essas probabilidades podem ser divulgadas nas plataformas de comunicação dos parques de modo a auxiliar na programação dos turistas e na gestão da visitação na trilha.