UTILIZAÇÃO CONJUNTA DE MODELAGEM HIDRODINÂMICA E IMAGENS DE SATÉLITE PARA ESTIMATIVA DA SUPERFÍCIE DE PLANÍCIES DE INUNDAÇÃO:

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1 UTILIZAÇÃO CONJUNTA DE MODELAGEM HIDRODINÂMICA E IMAGENS DE SATÉLITE PARA ESTIMATIVA DA SUPERFÍCIE DE PLANÍCIES DE INUNDAÇÃO: estudo de caso curso médio do Rio Amazonas Alfredo Ribeiro Neto 1 ; Benoit Le Guennec 2 ; Jean Michel Martinez 2 ; Jean Pierre Baume 3 ; Joecila Santos da Silva 1 ; Otto Corrêa Rotunno Filho 1 & Pascal Kosuth 2 RESUMO --- Um modelo hidrodinâmico unidimensional é aplicado na propagação de ondas de cheia nos rios da bacia Amazônica de Manaus a Óbidos com vistas a estimar a superfície de planícies de inundação. As campanhas das medições foram executadas em períodos diferentes do ciclo hidrológico, incluindo as seções transversais, os níveis do leito, as vazões e os perfis da velocidade, limitadas, no entanto ao leito médio dos rios. As zonas inundáveis e o leito maior são estimados ajustando os hidrogramas observados e calculados. A calibração no regime não permanente é usada para determinar as dimensões desse leito maior ao longo do rio, quantificando o volume armazenado para níveis diferentes do rio. Foram empregadas imagens de radar do satélite japonês JERS-1, provenientes do projeto de mapeamento global da floresta tropical (Global Rain Forest Mapping GRFM). Os mosaicos foram recortados e classificados pelo método da máxima verossimilhança conjuntamente com o uso do método de textura GLCM relativas às métricas de dissimilaridade e homogeneidade. ABSTRACT --- A one-dimensional hydrodynamic model is built for the Amazon river from Manaus to Óbidos to estimate flooding areas. Campaigns of measurements were performed at different periods of the hydrologic cycle on the rivers, including cross sections, bed levels, hydraulic discharges and velocity profiles, but they are limited to the minor-medium bed of the rivers. Flooding areas and major bed are estimated by fitting the observed and computed flood hydrographs. Unsteady flow calibration is used to determine the dimensions of this major bed along the river, quantifying the volume stored for different river stages. Active microwave remotely sensed JERS-1 images provided by the Global Rain Forest Mapping GRFM were used. The mosaic were resized and classified by the maximum likelihood method jointly with the Gray Level Co-ocurrence Matrix -GLCM texture method, including dissimilarity and homogeneity statistics. Palavras-chave: Modelagem hidrodinâmica, sensoriamento remoto, bacia Amazônica 1 Programa de Engenharia Civil - COPPE - Universidade Federal do Rio de Janeiro - Caixa Postal 68506, CEP , Rio de Janeiro RJ, Brasil. alfredo@coc.ufrj.br; joecila@hidro.ufrj.br; otto@hidro.ufrj.br 2 IRD-Brasil, HYBAM - UR 154 LMTG-IRD, IRD - 213, Rue La Fayette Paris Cedex 10,Paris. benoit@peno.coppe.ufrj.br; martinez@ird.fr ; kosuth@teledetection.ufr 3 CEMAGREF Montpellier, Avenue A. Breton, Montpellier, França. jean-pierre.baume@cemagref.fr

2 1 INTRODUÇÃO As áreas alagáveis que margeiam grandes rios são um dos ecossistemas naturais mais procurados para a ocupação humana face a sua grande fertilidade (Junk, 1989). Pitelli (1984) ressalta o significado ecológico das várzeas devido a sua enorme riqueza biológica, resultante da alta produtividade aliada a grande multiplicidade de cadeias alimentares. As várzeas da Amazônia são sistemas complexos que estão relacionados com a hidrologia, a biogeoquímica, e a ecologia da bacia. Essas várzeas representam uma área de km² (Junk, 1997), ou seja, 5% da superfície da bacia. No balanço hídrico da bacia, Richey et al. (1989) estimaram que 30% da vazão média do rio Amazonas transitava pelas várzeas. Essas zonas permitem atenuar o hidrograma do rio Amazonas e explicam por que a vazão máxima ( m 3 s -1 ) equivale a só quatro vezes a vazão mínima ( m 3 s -1 ). Essas complexas inter-relações encontradas nas várzeas amazônicas entre os componentes do ciclo hidrológico, a estocasticidade dos fenômenos hidrológicos, a diversidade de fatores reguladores do processo, interdependência entre os parâmetros e suas variações ao longo do tempo, acrescido dos erros que sempre acompanham os dados, dificultam a análise quantitativa e qualitativa dos mesmos. Os modelos hidrodinâmicos têm sido uma das alternativas utilizadas para representar os processos supramencionados, com o objetivo de entendê-lo e buscar suas respostas para diferentes entradas (Tucci, 1998). Esses intrumentos são essenciais quando se deseja obter diversas informações para planejamento e gerenciamento dos recursos hídricos. O sensoriamento remoto, representa, por sua vez uma ferramenta de grande importância para a aquisição de informações sobre regiões extensas, com complexa variabilidade sazonal e de difícil acesso como a região Amazônica. Segundo Jensen (1986), existem diversas vantagens no uso do sensoriamento remoto com o emprego de imagens de radar tipo SAR no meio ambiente, ressaltando-se as seguintes: possibilidade de imagear áreas encobertas por nuvens; capacidade de penetração na vegetação, areia, e superfícies com camadas de neve; capacidade de iluminação própria (sensor ativo), possibilitando que o ângulo de iluminação seja controlado e a cobertura pode ser obtida em tempos específicos, até mesmo durante a noite, permitindo atingir maior resolução espacial. No caso da presente estudo, o modelo hidrodinâmico utilizado foi o SIC (Simulation of Irrigation Canal) desenvolvido pela Cemagref (Institut de Recherche pour l Ingénierie de l Agriculture et de l Énvironnement), instituto de pesquisa vinculado ao Ministério da Agricultura da França. Esse modelo possui quatro unidades que realizam os cálculos da geometria do rio, do regime permanente, do regime transitório e do transporte de sedimentos. Neste trabalho, utilizaram-

3 se apenas as três primeiras unidades. O modelo utiliza a equação de Manning para representar a resistência ao escoamento e o esquema implícito de Preissman para a resolução das equações de Saint Venant (SIC, 1999). No que tangue ao uso do sensoriamento remoto, foi feita a opção pelo uso de imagens de radar (radio detection and ranging) do satélite japonês JERS-1 (Japan Earth Resources Satellite 1), tipo SAR (synthetic aperture radar) com banda L, polarização VV e pixel de 93 m de resolução espacial. Esse tipo de imagem, adquirida na faixa de microondas do espectro eletromagnético, é interessante em estudos ligados à área ambiental, especialmente no mapeamento de áreas inundáveis, utilizadas no projeto de mapeamento global da floresta tropical (Global Rain Forest Mapping GRFM). O GRFM trata-se de um projeto internacional desenvolvido pela National Space Development Agency of Japan /Earth Observation Research Center (NASDA EORC) junto com diversos institutos, entre os quais o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e o Instituto Nacional e Pesquisas da Amazônia (INPA). O GRFM, referente à América do Sul, adotou como principal objetivo a cobertura global da Amazônia por mosaico de imagens do satélite. Cada mosaico engloba 5 graus de latitude por 5 graus de longitude, em dois (2) períodos hidrológicos significativos na Amazônia: período da cheia em outubro de 1995 e período da vazante em maio de ÁREA DE ESTUDO Os limites do sistema modelado podem ser visualizados na figura 1. À montante, localizamse as estações de Manacapuru no rio Solimões, Moura no rio Negro e Faz. Vista Alegre no rio Madeira, enquanto, a jusante, o limite é representado pela estação fluviométrica de Óbidos. O limite a montante está relacionado com a disponibilidade de dados de altimetria nas estações e escolheu-se Óbidos à jusante devido ao fato dessa estação não estar sujeita à influência da Maré. O comprimento total do sistema é de km.

4 Moura Óbidos Rio Negro Manacapuru Rio Amazonas Faz. Vista Alegre km Rio Madeira Figura 1 Sistema modelado 3 OBTENÇÃO DA SUPERFÍCIE DA PLANÍCIE DE INUNDAÇÃO UTILIZANDO-SE MODELAGEM HIDRODINÂMICA 3.1 Dados utilizados As séries de vazão e cota foram obtidas da rede hidrometeorológica da Agência Nacional de Águas (ANA). Informações de altimetria nas estações fluviométricas foram retiradas de levantamentos realizados por um projeto que envolveu a Universidade de São Paulo (USP), o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e HiBAm (Hidrologia e Geoquímica da Bacia Amazônica). As batimetrias das seções dos rios foram levantadas pelo HiBAm. 3.2 Cálculo em regime permanente para ajuste do coeficiente de Manning A calibração em regime permanente consistiu na determinação do valor do coeficiente de rugosidade n de Manning nos trechos localizados entre duas estações fluviométricas. Realizou-se a calibração de 60 perfis da superfície de água, referentes ao primeiro dia dos meses entre os anos de 1995 e As condições de contorno foram: vazão nas estações a montante e curva-chave a jusante em Óbidos. Utilizou-se, no cálculo do regime permanente, um espaçamento entre seções x = 10 km. Apesar do coeficiente n ter apresentado uma variação com respeito à cota do rio, optou-se por atenuar essa variação acrescentando-se um leito médio paralelo ao canal principal do rio. 3.3 Regime transitório Nesta fase, a determinação do leito maior, responsável pelo armazenamento de parte da vazão, foi o único parâmetro determinado.

5 3.3.1 Volume armazenado na área de inundação obtido com o modelo SIC Uma simulação sem o leito maior foi realizada para que se calculasse, por diferença, o volume de água armazenado durante cada evento de cheia. Considerou-se que um evento de cheia corresponde ao ano hidrológico. Utilizou-se a série de vazões observadas em Óbidos e a vazão calculada pelo modelo. De acordo com a figura 2, o volume do leito maior pode ser determinado subtraindo-se a vazão calculada (Q Calc ) da vazão observada (Q Obs ) em Óbidos e, em seguida, integrando-se essa diferença ao longo do tempo. Quando a diferença é positiva, considera-se que há armazenamento. Por outro lado, ocorre liberação de água do leito maior para o leito principal quando a diferença é negativa. Como se pode observar nas figuras 2 e 3, o volume armazenado corresponde à fase de ascenso do rio, enquanto o volume liberado equivale à fase de descenso. Convencionou-se para o início das fases de ascenso e descenso, o momento em que os hidrogramas calculado e observado são iguais (indicado por setas na figura 2). A figura 3 mostra a variação da vazão armazenada e liberada pelo leito maior, com respeito ao tempo Q_Obs Q_Calc Vazão (m 3 /s) /01/95 01/01/96 31/12/96 31/12/97 31/12/98 Tempo (dias) Figura 2 Hidrogramas observado e calculado sem o leito maior 3000 Diferença Qcal-Qobs (m 3 /s) /01/95 01/01/96 01/01/97 01/01/98 01/01/99 Tempo (dias) Figura 3 Vazão armazenada e liberada pelo leito maior

6 Acumulando-se os valores da diferença entre Q Calc e Q Obs, pode-se determinar a variação do volume armazenado com respeito à vazão em Óbidos. A figura 4 mostra essa variação, durante a fase de ascenso, para cada ciclo de cheia. O passo seguinte consistiu em se levantar uma curva interpolada visualmente por entre as curvas construídas para cada ciclo. A curva interpolada indica a variação do volume armazenado com a vazão em Óbidos. Com base na figura 4, conclui-se que o volume total armazenado no leito maior do sistema é de hm 3, quando em Óbidos a vazão é de m 3 /s. A partir desse resultado, procedeuse a determinação da geometria do leito maior (largura e cota do fundo). Volume (hm 3 ) Vazão em Óbidos (m 3 /s) Enchimento da área de inundação (95 a 99) Curva interpolada Figura 4 Curvas Volume armazenado x Vazão em Óbidos para cada ciclo e curva interpolada Representação das áreas de inundação O SIC representa o leito maior como uma zona localizada paralelamente ao curso do rio. A diferença entre o leito principal e o leito maior é que somente o primeiro participa do escoamento, enquanto o segundo é apenas responsável por armazenar água. Para que ocorra apenas armazenamento no leito maior, o SIC trata as equações de Saint Venant da seguinte forma: considera toda a seção transversal (leito principal e maior) na equação da continuidade e, na equação dinâmica, considera apenas a área correspondente ao leito principal. Utilizou-se, nas simulações, um passo espacial de 10 km e um passo temporal de 4 horas. As condições de contorno utilizadas foram: série de vazões a montante (Manacapuru, Moura e Faz. Vista Alegre) e série de cotas à jusante na estação de Óbidos. Para a calibração do regime transitório, utilizaram-se os dados referentes aos anos de 1995 a A geometria do leito maior foi determinada admitindo-se que a largura varia com a cota. Procedeu-se dessa forma, pois, de acordo com a figura 4, o armazenamento varia de forma não linear com o nível d água. Neste texto, quando se faz referência a um perfil d água correspondente a

7 uma vazão Q em Óbidos, significa que esse perfil foi determinado a partir do cálculo em regime permanente com a mesma vazão Q. Utilizaram-se os perfis d água variando com intervalos de m 3 /s, partindo de m 3 /s até m 3 /s em Óbidos. Para determinar a largura correspondente a cada dois perfis, deve-se, primeiramente, calcular a área compreendida entre esses perfis e, posteriormente, retirar o volume armazenado correspondente, utilizando-se a curva interpolada da figura 4. A largura é calculada dividindo-se o volume pela área entre dois perfis. A área (S) entre os perfis pode ser verificada na figura 5. A tabela 1 relaciona os valores das larguras calculadas Q= Q= Cota (m) S Distância (km) Figura 5 Perfis longitudinais da superfície d água entre Manacapuru e Óbidos Tabela 1 Larguras do leito maior Perfis da superfície d água (m 3 /s) Largura (m) Simulação em regime transitório com leito maior A construção da área de inundação com os valores apresentados na tabela 1 resultaram em uma simulação com valores calculados da vazão em Óbidos mais próximos dos observados quando comparados com a simulação sem leito maior, conforme pode ser visto na figura 6.

8 3.4 Superfície inundada De acordo com as dimensões atribuídas ao leito maior na simulação em regime transitório, pode-se chegar às dimensões da área de inundação no trecho entre Manacapuru e Óbidos. Multiplicando-se a largura máxima presente na tabela 1 (44,00 km) pela distância entre as duas estações (675 km) chega-se ao valor de km Q_Calc(s/ leito maior) Q_Obs Q_Calc(c/ leito maior) Q (m 3 /s) /01/95 20/07/95 05/02/96 23/08/96 11/03/97 27/09/97 15/04/98 01/11/98 20/05/99 06/12/99 Tempo (dia) Figura 6 Hidrogramas em Óbidos 4 OBTENÇÃO DA SUPERFÍCIE DA PLANÍCIE DE INUNDAÇÃO UTILIZANDO-SE IMAGENS DE SATÉLITE 4.1 Dados utilizados A figura 7 ilustra um detalhe da área de estudo de um mosaico de imagens 113/114 adquiridas na época da vazante em outubro de 1995 (I) e outro 313/314 na cheia em maio de 1996 (II). Na imagem correspondente a cheia, é possível observar a área mais clara, que representa a resposta espectral da área úmida. Essa resposta está relacionada com o coeficiente de retroespalhamento associado com a imagem de radar. O coeficiente de retroespalhamento definido para um dado alvo é função das características do sensor como freqüência ou comprimento utilizado no imageamento, ângulo de incidência, polarização dos campos elétrico de emissão e recepção. Com respeito ao alvo, informações de vegetação, rugosidade da superfície e de umidade do solo são os fatores principais da superfície terrestre que condicionam os valores de retroespalhamento. Apesar da interferência da vegetação e

9 da rugosidade da superfície no sinal captado pela imagem, a figura 7 mostra a possibilidade de mapeamento de áreas úmidas. (I) (II) Figura 7 Recortes do mosaico do GRFM das imagens JERS 1. Recorte das imagens 113/114 de outubro de 1995, período da vazante (I) e Recorte da imagem 313/314 de maio de 1996, período da cheia (II). (Fonte: GRFM, 2004).

10 4.2 Classificação das imagens Estabelecida a distinção em termos de época de cheia e época de vazante, os mosaicos para a área de estudo foram recortados e submetidos aos processos de classificação. Explorou-se o método da classificação não supervisionada seguida de uma classificação supervisionada através do método de máxima verossimilhança conjuntamente com o uso do método de textura GLCM (gray level coocurrence matrix), método matriz de co-ocorrência de tons de cinza, onde foram submetidas ao processo de classificação supervisionada a banda original de radar (JERS-1) conjuntamente com duas bandas sintéticas derivadas pelo algoritmo de textura GLCM, relativas às métricas de dissimilaridade e homogeneidade, dissimilaridade e contraste, através do programa de processamento digital de imagens ENVI (1997). (I) (II) Figura 8 Imagens geradas a partir da banda original de radar JERS 1, conjuntamente com duas bandas sintéticas derivadas pelo algoritmo de textura GLCM relativas às métricas de dissimilaridade e homogeneidade, nos recortes dos mosaicos da vazante (I) e da cheia (II). A figura 8 ilustra as imagens geradas com as bandas sintéticas dissimilaridade e homogeneidade e a banda original de radar. A seleção de amostras de treinamento foi padronizada,

11 o que tornou possível a aplicação das mesmas amostras de calibração e validação, definidas como água para o leito menor do rio, várzea para as zonas inundadas e floresta para as demais áreas. Esse procedimento simplificou a comparação dos resultados da classificação apresentado na figura 9. A precisão geral da calibração e validação para a classificação da imagem corresponde a 90,7% e 90,6% para a vazante, bem como 90,4% e 90,6% para a cheia (tabela 2). O coeficiente Kappa encontrado tanto na calibração quanto na validação para a classificação foi de aproximadamente 0,86 na vazante, bem como 0,82 e 0,86, respectivamente, para a cheia (tabela 2). A figura 10 apresenta o resultado da análise estatística, para as duas imagens classificadas, onde observa-se um aumento significativo da quantidade de água no período da cheia. Em termos de área de inundação, pode-se estimar km 2 na época da cheia, enquanto a área na vazante, considerando-se apenas o leito menor é de km 2, obtendo-se para a superfície das zonas inundadas a área de km 2 (tabela 3). (I) (II) Figura 9 Imagens classificadas pelo método da máxima verossimilhança nos mosaicos da vazante (I) e da cheia (II).

12 Tabela 2 Precisão geral e coeficiente kappa das duas imagens classificadas para a calibração e a validação. Cheia Vazante Classificação Validação Classificação Validação Precisão geral 90,7% 90,6% 90,4% 90,6% Coef. Kappa 0,86 0,86 0,82 0, água várzea floresta Vazante Cheia Figura 9 Análise quantitativa dos píxeis presentes na classificação dos recortes dos mosaicos da vazante e cheia Tabela 3 Resultados das superfícies inundadas Vazante (km²) Cheia (km²) Água Várzea Condições hidrológicas na época de aquisição das imagens A primeira imagem foi obtida em outubro 1995, que coincide com as condições de águas baixas. Nesse mês, as vazões em Óbidos diminuíram de m 3 /s (1/10) para m 3 /s (31/10), que foi a menor vazão observada nesse ano. A segunda imagem foi obtida 7 meses depois, em maio As vazões em Óbidos aumentaram de m 3 /s (1/5) para m 3 /s (31/5). O máximo da cheia foi observado 10 dias depois, em 10 de junho com uma vazão de m 3 /s. Essas condições hidrológicas são bem representativas das condições extremas, próximas da estiagem e da cheia do ciclo hidrologico (figura 6). Adicionalmente, são importante por três motivos:

13 tem-se duas percepções dos leitos menor e médio na estiagem absoluta (figura 6); nas estiagens dos outros anos não há diferenças significativas; por outro lado, quando se analisa o leito maior juntamente com as zonas inundadas em uma cheia média, constata-se que as cheias de 1995 e 1998 foram menores, enquanto as de 1997 e 1999 foram maiores (ver figura 6); nas condições próximas do mínimo e do máximo, os gradientes temporais das vazões são menores e os regimes do escoamento são próximos dos regimes permanentes, que são usados para determinar a largura do leito maior no modelo hidrodinâmico.; nessas condições analisadas, pode-se ter as cotas em Óbidos, utilizando-se o diagrama cota-vazão elaborado com os dados de ANA e do programa HiBAm; a diferença entre os níveis das águas baixas e altas é aproximadamente 7m em Óbidos. A montante de Óbidos, pode-se ter as cotas da linha d água usando os dados nas estações hidrológicas da rede amazônica, em alguns pontos, mas também, como foi feito nesse estudo, usando o modelo hidrodinâmico. Com uma vazão de m 3 /s, a linha d água está próxima da linha apresentada na figura 5 (vazão de m 3 /s). O volume armazenado nessas condições hidrológicas é aproximadamente hm 3 (ver figura 4). 5 DISCUSSÃO DOS RESULTADOS Quatro pontos devem ser destacados diante dos resultados obtidos. O primeiro ponto referese à definição do leito maior no tratamento das imagens de satélite. O limite do leito maior foi determinado visualmente, utilizando-se critérios subjetivos que avaliaram a sua amplitude de maneira empírica. Seria possível aumentá-lo ou reduzi-lo, mas isso não alteraria o resultado de forma significativa. Isso será retomado nas conclusões e perspectivas. Dispõe-se apenas de 2 imagens que correspondem a duas situações extremas. Entretanto, não há disponibilidade de imagens em períodos intermediários. A evolução temporal das superfícies inundadas é considerada unicamente com os cálculos do modelo hidrodinâmico durante a subida das águas. Outros resultados do modelo com um leito maior de largura única também são satisfatórios e, portanto, é difícil avaliar a validade da lei proposta para sua evolução. Um passo adiante a ser feito é o uso de levantamentos altimétricos para auxiliar o cálculo dos volumes armazenados e liberados. Para isso, é necessário acoplar essas imagens com medidas altimétricas, diretamente no campo, com as réguas das estações hidrológicas e as interpolações, ou com medidas de linhas de água durante campanhas de medições, ou via dados complementares usando outros satélites como o Topex. A utilização de um modelo hidrodinâmico bem calibrado surge como uma alternativa interessante (e de menor custo) porque permite obter linhas de água contínuas sobre toda a rede modelada.

14 Finalmente, é necessário ressaltar que os dois estudos apresentados aqui não foram realizados conjuntamente. O modelo foi construído e calibrado sem utilizar as informações das imagens. Estas, por sua vez, foram tratadas posteriormente e de maneira independente, sem a preocupação de validar o modelo. Não houve testes de sensibilidade nem retroalimentação entre estes resultados, como será feito nos próximos estudos. A superfície inundada obtida utilizando o modelo com um leito maior de largura variável com as vazões é bem superior àquela obtida tratando as duas imagens: km 2 contra km 2. Um primeiro modelo com um leito de largura única, já apresentado anteriormente (Baume, 2003), havia fornecido resultados muito satisfatórios para reproduzir unicamente os hidrogramas em Óbidos. A largura requerida para armazenar os volumes de água necessários foi considerada igual a 14,8 Km, ou seja, abrange uma superfície de km 2 para a área estudada. O valor obtido com o tratamento das imagens, por conseguinte, está situado entre esses dois resultados. O primeiro trata-se de um modelo hidrodinâmico simplificado, enquanto o segundo diz respeito ao mesmo modelo onde foi incorporada uma potencial melhor caracterização da conformação do leito, levando-se em conta as correspondentes imprecisões. Adicionalmente, utilizaram-se os valores médios calibrados durante 5 anos de observação, enquanto os dados disponíveis a partir das imagens consideram somente a cheia de CONCLUSÕES E PERSPECTIVAS A maneira de proceder para avaliar os volumes armazenados durante as cheias traz à tona o problema da definição das zonas inundáveis, do leito maior ativo e das zonas onde existe uma renovação das águas. A partir dos estudos realizados, foi possível levantar critérios que podem ser utilizados para sistematizar o cálculo das zonas citadas. Tais critérios são a distância do leito maior, critérios geográficos (que supõe um conhecimento do terreno), critérios de cor das águas, acessível pelas imagens, permitindo a distinção entre as águas pretas que provêm da bacia e as águas brancas que vêm do rio. Se houver disponibilidade de imagens seqüenciais durante um ciclo hidrológico abrangendo o período de cheia e vazante, é possível ajustar melhor o modelo e estimar os volumes armazenados com maior precisão. Como perspectiva futura deste trabalho, pretende-se empregar o modelo hidrodinâmico conjuntamente com novos dados batimétricos mais precisos e com imagens para melhor definir as zonas inundáveis. As imagens permitirão definir as superfícies, em diferentes épocas do ciclo hidrológico, de forma a permitir que o modelo calcule os volumes armazenados e liberados. Adicionalmente, será possível analisar se o modelo consegue reproduzir corretamente as vazões observadas e os perfis de linha d água. Este trabalho, onde a imagem aparece como uma ferramenta, pode ser feito em sentido inverso. Em outras palavras, nos modelos hidrológicos, onde é

15 necessário avaliar os volumes armazenados, o modelo hidrodinâmico pode aparecer como um instrumento que permite quantificar esses volumes e confirmar a altimétria, fornecendo linhas de água contínuas. Nesse caso, trata-se, então, de um apoio para o tratamento das imagens. AGRADECIMENTOS Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), à Agência Nacional de Águas (ANA), ao Projeto Hidrologia e Geoquímica da Bacia Amazônica (HiBAm) e Instituto de Pesquisa para o Desenvolvimento (IRD) pelo auxílio em forma de bolsa de doutorado concedida ao segundo e terceiro autores e fornecimento de dados hidrológicos. BIBLIOGRAFIA BAUME J.P., KOSUTH P., LE GUENNEC B., RIBEIRO NETO A., NICOD J. (2003). Hydrodynamic 1D model of the Amazon river applied to the sediment transport. EGS-AGU-EUG Joint Assembly, Nice. ENVI (1997). Version 3.2, Envi user s guide, The Environment for Visualizing Images, Research Systems, Inc., Colorado, U.S.A. GRFM (1995/1996). Global Rain Forest Mapping Project, South America (Amazon Basin), v. AM- 1, National Space Development Agency of Japan /Earth Observation Research Center (NASDA EORC), Japão. JENSEN,.J. R. U. (1986). Introductory Digital Image Processing a Remote Sensing Perpective, New Jersey, U.S.A. JUNK, W. J. (1989). The use of Amazonian floodplains under ecological perspective. Interciencia, v. 14, n. 6, p JUNK W.J. (1997).The central Amazon floodplain: ecology of a pulsing system. Springer Berlin (Junk WJ, Ed), Heidelberg, New York.

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