Carlos Henrique Ribeiro Lima 1 & Upmanu Lall 2

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1 HIDROCLIMATOLOGIA DE CHEIAS: EVENTOS EXTREMOS, NÃO- ESTACIONARIEDADE, PROCESSOS CLIMÁTICOS DE LARGA ESCALA E UMA PERSPECTIVA PARA SIMULAÇÕES NUM CONTEXTO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS GLOBAIS Carlos Henrique Ribeiro Lima 1 & Upmanu Lall 2 RESUMO --- Neste artigo são identificados os principais eventos de cheia aos reservatórios do sistema hidroelétrico brasileiro. Observa-se que as maiores cheias ocorrem quase que simultaneamente na maior parte dos reservatórios do sul e sudeste. Um aumento no número de eventos extremos ocorre a partir de Um estudo de caso dos processos climáticos de larga escala associados às maiores cheias ao reservatório Itaipu é apresentado. Os resultados mostram uma grande influência da zona de convergência do Atlântico Sul nos eventos extremos, influência essa que pode ser estendida à grande parte dos reservatórios do sul e sudeste. Anomalias positivas na temperatura da superfície do mar no Pacífico tropical, negativas na temperatura do ar (próximo à superfície) do Atlântico sul e positivas ao longo da costa da Argentina, além do deslocamento oeste do centro de alta pressão do Atlântico sul estão associados às maiores cheias de Itaipu. A tendência positiva observada na magnitude das cheias ao longo dos anos identifica-se com um aumento da temperatura do ar próximo à superfície ao longo da costa da Argentina. Finalmente, discutem-se alguns meios de incorporar informação climática de larga escala em modelos estatísticos de cheias num cenário de mudanças climáticas globais. ABSTRACT --- In this paper we identify the main flood events into the Brazilian system of hydropower reservoirs. We notice that the greatest floods take place almost simultaneously in most reservoirs of the South and Southeast regions. An increase in the number of events is observed after A case study of the large scale climate processes associated with the biggest floods of Itaipu is presented. The results show a large influence of the South Atlantic convergence zone on the extreme events, influence that can be extended to most reservoirs in the South and Southeast. Positive anomalies of sea surface temperature in the tropical Pacific, negatives in the air temperature close to the surface in the south Atlantic and positives along the Argentinean cost as well as a westward displacement of the high pressure center in the South Atlantic are associated with the biggest Itaipu floods. A positive trend observed in the flood magnitude along the years identifies itself with an increase in the air temperature close to the surface along the Argentinean coast. Finally, we discuss some methods to incorporate large scale climate information into flood statistical models under scenarios of global climate changes. Palavras-chave: eventos de cheia, processos climáticos de larga escala, tendências temporais. 1) Doutorando. Department of Earth and Environmental Engineering. Columbia University. New York NY. EUA. chr2107@columbia.edu. 2) Professor. Department of Earth and Environmental Engineering. Columbia University. New York NY. EUA. ula2@columbia.edu II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 1

2 1 INTRODUÇÃO Eventos de cheia são fenômenos hidroclimalógicos que tem atraído o interesse de grande parte da comunidade científica ao longo dos últimos 40 anos. Tais eventos tem um importante papel no transporte bio-geoquímico e podem apresentar sérios riscos à saúde coletiva, causando inúmeras doenças, como febre tifóide, cólera, leptospirose, hepatite A, malária, dengue, febre amarela, além de perdas de vida e grandes danos materiais. A maior parte dos estudos hidrológicos de cheias tem sido voltado para a análise estatística da frequência dos eventos extremos de cheias (veja, por exemplo, Stedinger et al., 1992; Loucks e van Beek, 2005; e referências citadas nesses artigos) a partir do uso de informações locais e regionais de precipitação e vazão, características físicas da bacia hidrográfica e informação histórica ou paleoinformação (veja por exemplo, Stedinger e Cohn, 1986). Ademais, pesquisas têm também focado na operação de reservatórios para controle de cheias e nos impactos econômicos, social e ecológico de eventos extremos de cheias. Entretanto, a maior parte dos modelos estatísticos voltados para análise de eventos extremos de cheia assume estacionariedade da série de vazões, ou seja, os parâmetros do modelo são invariantes ao longo do tempo, o que não ocorre em bacias hidrográficas que vem sofrendo profundas alterações físicas, como mudanças no uso do solo devido à urbanização, deflorestação, mudanças nas práticas de agricultura ou ainda mudanças nas principais forçantes climáticas responsáveis pelo clima da região. Assim, um grande número de trabalhos recentes tem sido focado na análise da estacionariedade e tendências temporais de eventos de cheias (aumento do risco de cheias ao longo dos anos, por exemplo) e os parâmetros associados a modelagem estatística de extremos (veja, por exemplo, Olsen et al., 1999; Clarke, 2002A; Clarke, 2002B; Milly et al., 2002; Katz et al., 2002; Kwon et al., 2008), assim como o impacto de variações climáticas globais interanuais, interdecadais e longas sobre a freqüência de eventos de cheias (Jain e Lall, 2001). Busca-se aqui complementar as metodologias de estudos de cheias mencionadas anteriormente a partir de uma perspectiva hidroclimatológica, definida por Hirshboeck (1988) como o estudo do contexto climático de cheias, ou seja, o entendimento da variação de longo prazo na frequência, intensidade, duração, localização e sazonalidade de cheias determinada pela interação de padrões locais e globais de circulação atmosférica e oceânica. Assim, são analisados por meio de compósitos os processos climáticos de larga escala associados aos maiores eventos de cheia ao reservatório Itaipu. Tendências temporais na freqüência de eventos extremos são também avaliadas. Uma possível correlação entre tais processos climáticos de larga escala e eventos extremos de cheias traz uma grande perspectiva para simulações hidrológicas de eventos extremos a partir de II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 2

3 modelos estatísticos considerando cenários futuros de mudanças climáticas globais, simulações essas de extrema importância para a gestão e gerenciamento a longo prazo dos recursos hídricos. 2 CONJUNTO DE DADOS Afluência Foram utilizadas aqui as séries naturais diárias de afluência aos 44 principais reservatórios hidroelétricos do sistema interconectado. As séries são disponibilizadas pelo operador nacional do sistema (ONS). O perído utilizado foi de 1931 a Apesar de séries naturais diárias de afluência serem passíveis de diversos erros, acredita-se que a influência dos mesmos nos resultados obtidos neste trabalho sejam insignificantes. 2.2 Dados Hidroclimatológicos São utilizados aqui diversos dados climatológicos, entre eles, campo de vento, temperatura da superfície do mar (TSM), umidade do ar e radiação de onda longa emitida pela terra (OLR - outoing lonwave radiation). Com excessão dos dados de OLR, os demais dados são provenientes do banco de dados do NCEP/NCAR Reanalysis data e disponíveis através da página Maiores detalhes podem ser vistos em Kalnay et al. (1996). Os dados de OLR, disponíveis também no endereço acima, são dados de satélites do NCAR a partir de Junho/1974 e interpolados espaço-temporalmente para preenchimento de falhas de acordo com Liebmann e Smith (1996). As anomalias referem-se a média do período CHEIAS NOS RESERVATÓRIOS DO SISTEMA 3.1 Distribuição temporal dos eventos de cheia Eventos extremos de cheia foram calculados para os principais reservatórios do sistema, cuja localização é mostrada na figura 1. A série diária de afluência de cada reservatório foi ordenada em ordem decrescente e a data de ocorrência dos 15 maiores eventos foi armazenada. Com intuito de analisar somente eventos extremos derivados de fenômenos climatológicos diferentes, observou-se uma diferença de pelo menos 15 dias entre os mesmos. Assim, a diferença de um evento de cheia para outro é de pelo menos esse período. A figura 2 mostra a distribuição do número total de eventos de cheia ao longo dos anos. Observa-se um salto no número de eventos registrados entre o final da década de 1970 e o início da década de Uma possível explicação poderia estar relacionada com o aumento do número de reservatórios com dados de vazão a partir de 1970, como mostrado na figura 3. Entretanto, o grande aumento no número de eventos extremos, como o II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 3

4 aumento de 50 em 1970 para mais de 200 em 1980, não descarta a possibilidade da associação com outras causas, como mudanças no uso do solo devido à agricultura ou urbanização, mudanças climáticas que refletem nos padrões de chuva das regiões ou ainda uma combinação desses fatores. A distribuição dos eventos de cheia de acordo com o mês de occorrência aparece na figura 4. Como a maior parte dos reservatórios apresenta a estação chuvosa entre os meses de Dezembro e Março, período correspondente ao verão no hemisfério sul, é de se esperar que neste intervalo ocorra a maior parte das cheias. A tabela 1 mostra as datas em que ocorreram cheias simultaneamente em pelo menos quatro dos reservatórios analisados. Os reservatórios atingidos pela cheia de 25/01/1982 são mostrados na figura 1. Note que em 13 dos 18 eventos mostrados abaixo as cheias aconteceram a partir de Tabela 1 Data de eventos de cheia que ocorreram simultaneamente em quatro ou mais reservatórios Data Número de reservatórios atingidos Data Número de reservatórios atingidos 25/01/ /03/ /02/ /03/ /04/ /10/ /01/ /03/ /01/ /12/ /01/ /04/ /01/ /10/ /02/ /01/ /02/ /09/ II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 4

5 Figura 1 Localização geográfica dos reservatórios hidroelétricos utilizados aqui. Os pontos em vermelho correspondem aos reservatórios atingidos pela cheia de 25/01/1982. Figura 2 Distribuição do número de eventos de cheia ao longo dos anos. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 5

6 Figura 3 Percentagem de reservatórios com dados de cheia. Figura 4 Número de eventos de cheia em função do mês de ocorrência. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 6

7 3.2 Estudo de caso: cheia de 24/01/1983 ao reservatório Itaipu e os processos climáticos de larga escala A cheia de 24/01/1983 foi a sétima maior cheia ao reservatório Itaipu registrada no período , com um volume de m 3 /s. No apêndice são mostradas as datas dos 15 maiores eventos de cheia para cada reservatório apresentado na tabela 2. Como esperado, os reservatórios de um a seis estão localizados em uma região de padrões climáticos similares (além da ligação hidrológica entre os mesmos), onde eventos de cheia aos seis reservatórios tendem a ocorrer em data iguais ou bastante próximas, estando assim sujeitos às mesmas forçantes climáticas. Assim, padrões de circulação climática associados ao evento de cheia de 24/01/1983 podem estar também relacionados às cheias do mesmo período mas para outros reservatórios do sistema. Portanto, acredita-se que os padrões climáticos encontrados para Itaipu possam se estender para a maior parte dos reservatórios das regiões sul e sudeste. Os reservatórios Tucuruí e Sobradinho estão sujeitos a diferentes padrões de precipitação e apresentam diferentes datas de ocorrência das maiores cheias. Alguns eventos de cheia aos dois reservatórios aparentam, entretanto, estarem conectados climatologicamente às cheias aos demais reservatórios. Nesta seção é realizada uma análise mais detalhada dos processos climáticos de larga escala anteriores e durante o dia 24/01/1983. Uma análise dos campos das principais variáveis hidrometeorológicas nos dias que antecedem os eventos de cheia pode indicar estados da atmosfera propícios a eventos extremos. A Figura 5 mostra uma seqüência lógica provável da cadeia de eventos hidroclimatológicos que podem levar a eventos de cheia extremos. Assim, por exemplo, altas anomalias positivas na temperatura da superfície do mar (TSM) e na temperatura do ar tendem a gerar zonas de baixa pressão, o que leva a alterações no padrão de circulação dos ventos, formação de centros de convecção e nuvens, redução da radiação de onda longa emitida pela terra e finalmente ao transporte desse vapor e umidade para outras regiões, elevando a probabilidade de eventos de cheia. A Figura 6 mostra as anomalias da TSM para o dia 24/01/1983. É possível observar pelo menos três regiões de anomalias: positivas no Pacífico tropical que se estendem da costa sudoeste da América do sul à costa da Argentina no Atlântico Sul; anomalias negativas no Atlântico Sul em torno de 35S e 20W e positivas em torno de 25S e 10W. Igualmente, o campo de temperatura do ar próximo à superfície (850 mb), Figura 7, mostra anomalias positivas de temperatura sobre a Argentina durante o evento de cheia e o dias antecedentes e sobre o Atlântico sul que praticamente se sobrepõe às anomalias de TSM. A média histórica do campo de pressão ao nível do mar para o dia 24/01 é mostrada na Figura 8. É visível o centro de alta no Atlântico sul e um centro de baixa ao sul do Brasil e na Argentina, o que levam a um padrão de circulação de ventos similar a monsoon, neste caso dando origem à zona II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 7

8 de convergência do Atlântico Sul - SACZ (Carvalho et al., 2004) e a principal estação chuvosa nas regiões centro-oeste, sudeste e sul do Brasil. Os campos de pressão para os dias 20, 22 e 24/01/1983 são mostrados na Figura 9. Observa-se um fortalecimento da zona de baixa pressão sobre a Argentina nos dias que antecedem a cheia e um deslocamento do campo de alta para a costa oeste do Atlântico no dia do evento. As anomalias do campo de pressão para as mesmas datas, Figura 10, confirmam o deslocamento oeste do campo de alta e anomalias negativas sobre a Argentina e sul do Brasil. Efeitos do campo de pressão nos padrões de circulação podem ser observados pela média histórica do campo de vento próximo à superfície (850mb) e as anomalias nos dias que antecedem o evento de cheia, Figura 11 e 12, respetivamente. Anomalias podem ser observadas no Atlântico sul e no vento meridional ao longo da costa brasileira entre 15 o S e 20 o S. Os dados de radiação de onda longa emitida pela terra (OLR), Figura 13, indicam grandes quantidades de nuvens (anomalias negativas de OLR) que se estendem da Amazônia ao Atlântico Sul, além de uma grande ausência de nuvens (anomalias positivas de OLR) na Argentina, Paraguai, Uruguai e extremo sul do Brasil nos dias que antecedem o evento. Ambos padrões de OLR são associados à zona de convergência do Atlântico Sul (SACZ) e vem sendo objetos de diversos estudos (por exemplo, Nogues-Paeglue e Mo, 1997; Liebmann et al., 1999; Barros et al., 2000; Carvalho et al., 2004; Chaves e Nobre, 2004). Finalmente, as anomalias no vapor específico de água próximo à superfície (850mb) mostradas na Figura 14 confirmam o excesso de vapor ao longo da faixa de anomalias negativas de OLR, que se estendem da Amazônia ao Atlântico sul, indicando assim as condições necessárias para eventos extremos de chuva. Tabela 2 Reservatórios representativos das bacias hidrográficas do sistema Número Bacia Hidrográfica Reservatório Hidroelétrico 1 Paranaíba Itumbiara 2 Grande Água Vermelha 3 Tiête Três Irmãos 4 Paranapanema Capivara 5 Paraná Itaipu 6 Iguaçu Segredo 7 Tocantins Tucuruí 8 São Francisco Sobradinho II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 8

9 Figura 5 Seqüência lógica de anomalias que levam ao transporte de vapor. TSM (temperatura da superfície do mar), SLP (Pressão ao nível do mar) e OLR (radiação de onda longa emitida pela terra). Figura 6 Anomalias na temperatura da superfície do mar (TSM) em 24/01/1983 Figura 7 Anomalias no campo de temperatura do ar a 850mb para os dias, da esquerda para a direita, e 24/01/1983 II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 9

10 Figura 8 Média histórica do campo de pressão ao nível do mar em 24/01 Figura 9 Campo de pressão ao nível do mar para os dias 20, 22 e 24/01/1983. Figura 10 Anomalias no campo de pressão ao nível do mar para os dias: 20, 22 e 24/01/1983. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 10

11 Figura 11 Média histórica do campo de vento próximo à superfície (850mb) para o dia 24/01 Figura 12 - Anomalias do campo de vento (850mb) para os dias 20, 22 e 24/01/1983. Figura 13 Radiação de onda longa emitida pela terra (OLR) para os dias 20, 22 e 24/01/1983. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 11

12 Figura 14 Anomalias de vapor específico (850mb) para os dias 20, 22 e 24/01/ Compósitos dos eventos de cheia ao reservatório Itaipu Como forma de complementar o estudo anterior, são apresentadas aqui a análise de compósitos (ou média dos dias de cheia) de algumas variáveis hidroclimatológicas para os dias dos 14 maiores eventos de cheias ao reservatório Itaipu a partir de Entre 1931 e 1948, apenas um evento aparece entre os 15 maiores registrados até A figura 15 mostra o compósito das anomalias de TSM para a data desses 14 eventos. É evidente as anomalias positivas ao longo do Pacífico equatorial, também registradas na figura 6. Diversos estudos (por exemplo, Liebmann et al., 1999; Carvalho et al., 2002; Carvalho et al., 2004) indicam um fortalecimento da SACZ (e consequentemente maior precipitação nas regiões sudeste e parte do sul do Brasil) durante anomalias positivas de TSM (ou eventos El Nino) na região do Pacífico tropical. O compósito de anomalias para a temperatura do ar a 850mb para o dia anterior aos eventos de cheia é mostrado na figura 16. Anomalias negativas aparecem inicialmente sobre a Argentina e se deslocam para o Atlântico Sul. Da mesma forma, o compósito para o campo de pressão ao nível do mar para os dias de cheia, figura 17, mostra uma estrutura do tipo tripolo, com anomalias negativas ao longo da costa oeste da América do Sul, provavelmente associadas às anomalias positivas de TSM na mesma região, o deslocamento oeste do centro de alta do Atlântico sul, também associadas com anomalias negativas de TSM e temperatura do ar nesta região e finalmente anomalias negativas no Atlântico sudeste, próximo à África. Os efeitos das anomalias no campo de pressão sobre o campo de vento podem ser observados na figura 18. Apesar do ruído inerente aos dados quando da realização da análise de compósitos, ainda é possível observar anomalias de vento em grande parte da região central do Brasil, entre 15 o S e 60 o W-40 o W. Finalmente, o compósito e as anomalias de radiação de onda longa (OLR) mostradas na figura 19 para os quatro dias anteriores aos eventos de cheia indicam a grande presença de nuvens que se estendem numa faixa que vai da Amazônia ao Atlântico Sul, e ausência de nuvens ao norte II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 12

13 da Argentina e Chile, resultados estes coerentes com a literatura (por exemplo, Barros et al., 2000; Carvalho et al., 2002). O compósito do vapor específico, figura 20, confirma a estrutura do tipo dipolo (anomalias positivas ao norte e negativas ao sul) observada na SACZ e reportada na literatura (por exemplo, Nogues-Paeglue e Mo, 1997; Carvalho et al., 2004). Figura 15 Compósito de anomalias de TSM para os 14 maiores eventos de cheia ao reservatório Itaipu. Figura 16 Compósito de anomalias da temperatura do ar a 850mb para, da esquerda para direita, 4 dias anteriores, 2 dias anteriores e dia atual dos 14 maiores eventos de cheia ao reservatório Itaipu. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 13

14 Figura 17 Compósito de anomalias da pressão ao nível do mar para os 14 maiores eventos de cheia ao reservatório Itaipu. Figura 18 Compósito de anomalias do campo de vento próximo à superfície (850mb). II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 14

15 Figura 19 Compósito de OLR (esquerda) e anomalias de OLR (direita) para os quatro dias anteriores aos 14 maiores eventos de cheia a Itaipu. Figura 20 Compósito de anomalias do vapor específico a 850mb para os quatro dias anteriores ao 14 maiores eventos de cheia ao reservatório Itaipu. 4 EVENTOS DE CHEIAS NUM CONTEXTO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS GLOBAIS A identificação de variáveis hidroclimatológicas em determinadas regiões que exercem um papel fundamental na variabilidade de longo prazo da magnitude e freqüência de eventos extremos de cheia traz uma grande perspectiva para analisar possíveis causas da não-estacionariedade de II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 15

16 cheias além da análise do comportamento futuro desses eventos em face de mudanças climáticas globais. Por exemplo, a figura 21 mostra a série temporal de máximos anuais de Itaipu, representando a vazão máxima diária para os meses de Janeiro e Fevereiro, período chuvoso principal e quando ocorrem as maiores cheias. É apresentado também um índice sazonal (média dos meses de Janeiro e Fevereiro) das anomalias da temperatura do ar (TA) próximo à superfície (850mb) ao longo da costa da Argentina (média espacial da temperatura do ar a 850mb entre 70 o W- 50 o W e 40 o S-50 o S). Ambas as séries apresentam uma tendência positiva, com um aumento da magnitude das cheias assim como da TA ao longo dos anos. A declividade da tendência linear da série de máximos anuais é estatisticamente significante ao nível de 95% (valor p = ). A figura 22 mostra a relação entre os máximos anuais e o índice de TA. O valor da correlação entre as duas séries é 0.39, sendo estatisticamente significante ao nível de 95% (valor p = 0.004). É interessante notar que, apesar do número reduzido de pontos, os dados sugerem que um aumento do índice de TA é acompanhado por um aumento na média das vazões máximas anuais assim como um aumento da variabilidade em torno dessa média. Baseado nesses resultados, um modelo estatístico para a distribuição de eventos extremos de cheias de Itaipu poderia ser proposto levando em consideração o índice de TA. Dessa forma, os parâmetros da distribuição adotada (por exemplo, normal, log-normal, Gumbel, GEV, entre outras) para os máximos anuais não mais seriam estacionários (ou constantes ao longo do tempo) e ergódicos, mas uma função da variável exógena representada pelo índice de TA. Clarke (2002A) mostra como estimar a média não-estacionária da distribuição Gumbel para cheias anuais a partir do uso de modelos lineares generalizados. No caso aqui analisado, a variável explanatória tempo seria então subtituída pelo índice de TA. Metodologia similar aparece em Katz et al., (2002), onde os parâmetros de localização e escala da distribuição GEV são funções lineares da variável tempo. Além das metodologias clássicas, uma outra possibilidade seria por meio de uma abordagem Bayesiana, onde a probabilidade de eventos extremos de cheia poderia ser modelada como função do índice de TA a partir de uma regressão logística, assim como o modelo logístico empregado recentemente por Kwon et al. (2008). Finalmente, num segundo modelo Bayesiano a distruição prior dos parâmetros da distribuição de cheias (por exemplo, média e desvio padrão) seria uma função do índice de TA. Um modelo hierárquico poderia ser obtido a partir da inclusão de outras séries de máximos anuais, empregando uma metodologia similar à proposta por Lima e Lall (2008). Independente da metodologia utilizada para modelar os parâmetros da distribuição anual de máximos como função do índice de TA, cenários futuros desenvolvidos para o índice de TA, como por exemplo os cenários propostos pelo IPCC para os próximos anos, poderiam ser usados para calcular o comportamento futuro do índice de TA e consequentemente simular a distribuição II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 16

17 dos eventos de cheia (ou a distribuição dos valores de cheia para uma dado período de retorno) para cenários futuros que incluam os possíveis efeitos de mudanças climáticas globais. Vazão Maxima Anual y = x y = x Anomalia Sazonal de T Ano Vazão Máxima Anual Anomalia Sazonal de T Linear (Vazão Máxima Anual) Linear (Anomalia Sazonal de T) Figura 21 Série temporal de máximos anuais (somente máximas dos meses de Janeiro e Fevereiro) de Itaipu e média sazonal (Janeiro e Fevereiro) da TA próxima à costa da Argentina y = x R 2 = Vazão Máxima anua Anomalia Sazonal de T Figura 22 Vazão máxima anual como função das anomalias de TA II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 17

18 6 CONCLUSÕES Foram analisados os principais eventos de cheia aos reservatórios do sistema interconectado assim como os processos climáticos de larga escala responsáveis pelas 14 maiores cheias ao reservatório Itaipu. A análise dos eventos extremos de cheia aos reservatórios representativos das bacias do sistema indicou que cheias tendem à ocorrer em datas iguais ou muito próximas nesses reservatórios, sugerindo que as bacias dos Paranaíba, Grande, Tiête, Paranapanema, Paraná e Iguaçu possuem, além da conectividade hidrológia entre os reservatórios, forçantes climáticas similares. Assim, uma análise dos padrões climáticos responsáveis pelas maiores cheias de Itaipu, localizado à justante das bacias do Paranaíba, Grande, Tiête, e Paranapanema, pode indicar padrões climáticos comuns à grande maioria dos reservatórios do sul e sudeste. Observou-se uma tendência positiva no aumento de cheias a partir da década de Apesar das causas de tal aumento, caso o mesmo realmente exista e não seja apenas fruto de erros de medição ou aumento no número de dados de vazão a partir de 1970, não terem sido identificadas, uma correlação estatisticamente significante foi encontrada entre os máximos anuais de Itaipu e a temperatura do ar próximo à superfície ao longo da costa da Argentina, sugerindo que a tendência de aumento no número de eventos extremos de vazão das regiões estudadas pode estar também associada a uma tendência temporal nos padrões de circulação atmosférica de larga escala. Os padrões climáticos de larga escala identificados para os eventos extremos de Itaipu sugerem que anomalias na pressão ao nível do mar no Atlântico sul, com um deslocamento oeste do centro de alta, além de anomalias positivas da TSM no Pacífico Tropical e da TA ao longo da costa da Argentina, tendem a fortalecer a zona de convergência do Atlântico sul, trazendo uma maior quantidade de vapor da Amazônia para as regiões sul e sudeste, causando assim grandes cheias. A inclusão do índice de TA como variável explanatória nos parâmetros da distribuição de máximos anuais de Itaipu, independentemente da metodologia empregada, traz novas possibilidades de simulação do comportamento de eventos extremos de cheia num contexto de mudanças globais do clima. Análises mais detalhadas com intuito de estabelecer a relação causa-consequência das tendências temporais dos eventos extremos devem ser realizadas. Além disso, modelos regionais de circulação atmosférica (RCM) podem ser empregados para melhor entender o efeito dos padrões de circulação atmosférica encontrados aqui que atuam na magnitude das cheias ao sistema. Finalmente, a análise empregada para Itaipu pode ser estendida para outros reservatórios do sistema. Esses e outros temas relacionados tem sido objeto de estudo dos autores. AGRADECIMENTOS O primeiro autor agradece a CAPES pela concessão de bolsa de Doutorado e a ONS e NCEP/NCAR pela disponibilização de dados de vazão e hidroclimatológicos, respectivamente. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 18

19 BIBLIOGRAFIA BARROS, V.; GONZALEZ, M.; LIEBMANN, B.; CAMILLONI, I. (2000). Influence of the South Atlantic convergence zone and South Atlantic Sea surface temperature on interannual summer rainfall variability in Southeastern South America. Theor. Appl. Climatol., v. 67, pp CARVALHO, L. M. V.; JONES, C.; LIEBMANN, B. (2002). Extreme precipitation events in southeastern South America and large-scale convective patterns in the South Atlantic convergence zone. Journal of Climate, v. 15, pp CARVALHO, L. M. V.; JONES, C.; LIEBMANN, B. (2004). The South Atlantic Convergence Zone: Intensity, Form, Persistence, and Relationships with Intraseasonal to Interannual Activity and Extreme Rainfall. Journal of Climate, v. 17, pp CHAVES, R. R.; NOBRE, P. (2004). Interactions between sea surface temperature over the South Atlantic Ocean and the South Atlantic Convernce Zone. Geophysical Research Letters, v. 31. CLARKE, R. T. (2002A). Estimating time trends in Gumbel-distributed data by means of generalized linear models. Water Resources Research, vol. 38, no. 7, (2002B). Estimating trends in data from the Weibull and a generalized extreme value distribution. Water Resources Research, vol. 38, no. 6, HIRSCHBOECK, K. K. (1988). Flood Hydroclimatology, in Flood Geomorphology. Org. por Baker, V. R.; Kochel, R. C.; Patton, P. C., John Wiley & Sons, Inc. pp JAIN, S.; LALL, U. (2001). Floods in a changing climate: Does the past represent the future?. Water Resources Research, vol. 37, no. 2, pp KALNAY et al., (1996). The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bulletin of the American Meteorological Society, 77, pp KATZ, R. W.; PARLANGE, M. B.; NAVEAU, P. (2002). Statistics of extremes in hydrology. Advances in Water Resources, vol. 25, pp KWON, H-H., KHALILL, A. F.; SIEGFRIED, T. (2008). Analysis of extreme summer rainfall using climate teleconnections and typhoon characteristics in South Korea. Journal of the American Water Resources Association, vol. 44., no. 02.pp LIEBMANN, B.; KILADIS, G. N.; MARENGO, J. A.; AMBRIZZI, T.; GLICK, J. (1999). Submonthly convective variability over South America and the South Atlantic Convergence Zone. Journal of Climate, v. 12, pp LIEBMANN, B.; SMITH, C. A. (1996). Description of a Complete (Interpolated) Outgoing Longwave Radiation Dataset. Bulletin of the American Meteorological Society, 77, pp LIMA, C. H. R.; LALL, U. (2008). Spatio-temporal analysis of daily rainfall probability in Northeast Brazil using Hierarchical Bayesian modeling. Submetido ao Water Resources Research. II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 19

20 NOGUES-PAEGLE, J.; MO, K. C. (1997). Alternating Wet and Dry Conditions over South America during Summer. Monthly Weather Review, v. 125, pp LOUCKS, D. P.; VAN BEEK, E. (2005). Water Resources Systems Planning and Management. UNESCO. 680p. MILLY, P. C. D., WETHERALD, R. T.; DUNNE, K. A.; DELWORTH, T. L. (2002). Increasing risk of great floods in a changing climate. Nature, vol. 415, 31 de Janeiro. OLSEN, J. R.; STEDINGER, J. R.; MATALAS, N. C.; STAKHIV, E. Z. (1999). Climate variability and flood frequency estimation for the upper Mississippi and lower Missouri rivers, vol. 35, no. 6, pp STEDINGER, J.R.; COHN, T. A. (1986). Flood Frequency Analysis With Historical and Paleoflood Information. Water Resources Research, v. 22., no. 5, pp STEDINGER, J. R.; VOGEL, R. M.; FOUFOULA-GEORGIOU, E. (1992). Frequency Analysis of Extreme Events in Handbook of Hydrology. Org. por Maidment, D. R., McGraw-Hill, pp APÊNDICE Tabela A1 Data das 15 maiores cheias aos reservatórios representativos das bacias do sistema. Principais eventos nos anos de 1982, 1983, 1990 e 1997 são marcados. Posição do evento de cheia Reservatório / Data de início da série / Data de ocorrência do evento de cheia Água Três Itumbiara Capivara Itaipu Segredo Tucuruí Sobradinho Vermelha Irmãos 01/08/73 01/01/31 01/10/37 01/01/31 01/01/31 01/12/67 01/09/69 01/01/ /02/83 08/02/83 08/02/83 24/01/97 07/02/97 09/07/83 03/03/80 09/03/ /02/92 20/02/31 13/02/95 31/05/83 14/06/83 29/05/92 09/04/97 05/03/ /02/80 01/02/85 06/06/83 12/01/90 16/01/90 28/07/83 18/03/80 13/03/ /02/79 31/01/92 01/03/70 18/11/37 08/03/83 28/04/98 05/01/90 01/03/ /01/85 24/01/83 26/02/40 15/06/83 18/02/83 21/05/83 20/02/79 24/03/ /01/97 16/02/95 14/01/99 14/01/37 14/01/95 02/04/98 21/03/78 28/03/ /01/82 26/03/47 09/01/90 05/10/72 24/01/83 03/06/90 02/04/80 08/02/ /03/91 02/01/84 27/03/74 12/01/95 01/07/83 14/09/89 20/03/79 20/03/ /12/89 11/01/46 03/02/97 26/10/35 03/03/31 21/05/87 21/02/92 21/01/ /01/83 12/01/97 04/04/91 20/09/83 19/02/95 12/10/97 01/04/74 20/02/ /03/83 20/03/82 20/01/83 20/01/63 23/03/83 07/10/98 05/05/74 16/03/ /01/80 22/02/40 17/02/89 20/05/54 25/12/82 19/07/82 07/02/82 16/03/ /04/82 04/01/67 06/02/65 25/09/57 22/09/83 03/10/75 21/04/85 03/02/ /01/78 12/01/00 02/01/61 17/06/87 06/05/92 09/10/01 17/04/80 19/05/ /03/82 01/03/61 13/03/83 21/02/72 10/02/77 14/05/79 27/02/78 22/02/79 II Simpósio de Recursos Hídricos do Sul-Sudeste 20