UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA Dissertação SIMULAÇÃO HIDROLÓGICA E APLICAÇÃO DE UMA ANÁLISE MULTIVARIADA NO ESTUDO DE CHUVA-VAZÃO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO FRANCISCO Aluno: Leandro Rodrigues de Souza Graduado em Física UNIFAP Orientadora: Drª. Magaly de Fátima Correia
Interação solo-atmosfera 1. MOTIVAÇÃO Bacia Hidrográfica Ciclo Hidrológico Não linearidade Condições Atmosféricas Demanda Hídrica 4.bp.blogspot.com/CJxfMh2rhaY/TakMRBSSWKI/AAAAAAAAAI4/FuKzP9vFjZw/s1600/bac ia+hidrografica.jpg
1. MOTIVAÇÃO Qual a importância de se estudar as bacias hidrológicas? Auxiliar na construção e manutenção das barragens, mitigação de impactos ambientais que podem causar prejuízos econômicos e sociais devido as cheias e secas, navegabilidade... Por que é importante fazer simulação e modelagem hidrológica? Poucas estações ao longo da bacia, importante na previsão hidrológica de eventos extremos.
2. OBJETIVOS Objetivo Geral Avaliar a eficiência de utilização conjunta da modelagem hidrológica e aplicação de uma técnica estatística no entendimento da relação chuvavazão em regiões semiáridas com fortes influências antrópicas.
2. OBJETIVOS Objetivos Específicos Detectar padrões atmosféricos determinantes na distribuição espacial a temporal da precipitação pluvial na BHSF; Avaliar o grau de influência de perturbações atmosféricas transientes a pressões antrópicas nas vazões afluentes dos reservatórios de Sobradinho e Itaparica; Caracterizar a rede hidrográfica da BH de estudo, a partir dos dados referenciais do regime hidrológico do principal curso d água (vazões médias, mínimas e máximas); Avaliar o desempenho do modelo IPHS1 nas simulações de vazão em locais vulneráveis a eventos meteorológicos extremos; Aplicar testes estatísticos para validação de resultados obtidos com a modelagem hidrológica e análise estatística.
4.1 Área em Estudo 4. MATERIAL E MÉTODOS 640.000 km 2, Compreendido em 6 Estados (10%), 2.814 Km SE AL PE BA GO MG DF Figura 1. Área de Estudo Fonte: RIMA, 2004 Figura 2. Distribuição das sub-bacias da Bacia do rio São Francisco
4.2. Dados 4. MATERIAL E MÉTODOS Estações Pluviométricas (70 postos, 49 anos, 1961-2009) - ANA - INMET Vazão (2005 e 2007), 2 estações - CHESF Figura 3. Distribuição espacial dos postos pluviométricos na bacia do São Francisco
Ferramentas Utilizadas 4.3 Modelo Hidrológico 4. MATERIAL E MÉTODOS 4.3.1 Modelo IPHS1 4.4. Análise Estatística 4.4.1. Análise Fatorial em Componentes Principais 4.4.2. KMO e Bartlett 4.4.3. Teste de Willmott
4.3. Modelo Hidrológico IPHS1 4. MATERIAL E MÉTODOS É um modelo que permite simular parte do processos do ciclo hidrológico (chuva x vazão) Referências Tucci et al., 1989 Tucci, 1993 Germano, 1998 Viegas (2000) Brun, 2001 Meller et al., 2002 Marins, 2004 Souza et al., 2008 Souza et al., 2010
4. MATERIAL E MÉTODOS Vantagens Concentrado Utiliza poucos parâmetros Software livre (e aberto) Alguns parâmetros são tabelados Desvantagens Concentrado Necessidade de dados anterior ao simulado Não considerar rios Intermitentes Pode ocorrer inconsistências na transição de estação
Estrutura do Modelo 4. MATERIAL E MÉTODOS
Estrutura do Modelo 4. MATERIAL E MÉTODOS Figura 4. Interface do IPHS1 com destaque para bacia e aplicativos (sub-bacias, trechos de canais e barragem) do modelo
Modelos de escoamento 4. MATERIAL E MÉTODOS
Modelo IPH II 4. MATERIAL E MÉTODOS Comando principal das Sub-bacias
4. MATERIAL E MÉTODOS Modelo IPH II É um modelo do tipo concentrado (uniforme), aplicado para projetos de engenharia em bacias rurais e urbanas. Necessita de poucos parâmetros e se baseia em metodologias conhecidas. Io capacidade de infiltração máxima do solo; Ib capacidade de infiltração mínima do solo; H parâmetro de decaimento da infiltração no solo; Rmáx capacidade máxima do reservatório de interceptação; Possui os seguintes algoritmos Evapotranspiração, infiltração, escoamento superficial, escoamento subterrâneo.
4. MATERIAL E MÉTODOS Ajuste e Calibração de Modelo IPH II Parâmetros I o (mm/h) I b (mm/h) H Rmax (mm) % da Área Impermeável VBEIC* (m³/s/km²) Montante a Sobradinho 10 9 0,5 2,5 0,16 0,01 Sobradinho 8 3 0,5 25 0,10 0,01 Itaparica 11 5 0,5 28 0,10 0,01 Calibração 5-15 2-20 0,5 1,4-33 0,10-0,20 0,002-0,02
Modelos de propagação 4. MATERIAL E MÉTODOS
4.4. Análise Estatística 4. MATERIAL E MÉTODOS 4.4.1. Análise Fatorial em Componentes Principais É buscar a relação entre n variáveis num esforço para encontrar um conjunto menor de fatores que explique as variáveis originais sem perder as informações contidas. Critérios de escolha o número de Fatores: - Kaiser -Scree Plot -Variância explicada - Pesquisador Referências Lorens, 1956 Garayalde et al., 1986 Pandzic, 1998 Braga, 2000 Bezerra, 2007 Escobar, 2007 Villar et al. 2009 Lima et al. 2010 Santos et al. 2010 Souza et al. 2011
Estações Met. 4.4.1. Análise Fatorial em Componentes Principais Esquematização dos dados 4. MATERIAL E MÉTODOS Referências Richman, 1983 Caracteres Jan Fev... Nov Dez 1 X 1 1 X 1 2... X 1 11 X 1 12 2 X 2 1 X 2 2... X 2 11 X 2 12.................. 70 X 70 1 X 70 2... X 70 11 X 70 12 X X X 1 2 3 X P Matriz R Determinar os autovalores λ Determinar os autovetores e Selecionar as Componentes Principais CP 1 CP 2 CP 3 CP p
4.4. Análise Estatística - KMO - Bartlett 4. MATERIAL E MÉTODOS Referências Hair et al., 1998 Pereira, 2001 KMO Grau de ajuste à Análise fatorial 1,00-0,90 Muito Boa 0,80-0,90 Boa 0,70-0,80 Média 0,60-0,70 Razoável Valores de significância maiores que 0,100 indicam que os dados não são adequados para o tratamento com o método em questão; que a hipótese nula não pode ser rejeitada. Já valores menores que o indicado permite rejeitar a hipótese nula. 0,50-0,60 Má <0,50 Inaceitável
4. MATERIAL E MÉTODOS 4.4. Técnicas Estatísticas 4.4.3. Teste de Willmott Referências Willmott et al., 1985 n i i i n i i i O O O E O E d 1 2 1 2 1 d r c Índice de concordância Coeficiente de correlação de Pearson Coeficiente de confiança ou desempenho n i i n i i n i i i O O E E O O E E r 1 2 1 2 1 Avaliar o desempenho do modelo IPHS1
4. MATERIAL E MÉTODOS 4.4. Técnicas Estatísticas Referências 4.4.3. Teste de Willmott Índice de Desempenho (c ) Classificação > 0,85 Ótimo 0,76-0,85 Muito Bom 0,66-0,75 Bom 0,61-0,65 Mediano 0,51-0,60 Sofrível 0,41 0,50 Mal < = 0,40 Péssimo Camargo & Sentelhas (1997) Tabela 4. Critérios de interpretação do índice de desempenho (c)
5. RESULTADOS 5.1. Variabilidade Mensal da Vazão Afluente nos Reservatórios de Sobradinho e Itaparica P=350mm e E=3000mm 5.1.1. Análise Observacional (1961 2009) 1979 igura 10: Variabilidade mensal de vazão em Sobradinho Figura 11: Variabilidade mensal de vazão em Itaparica RIMA, 2004
5. RESULTADOS
Ago Set Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Índice de Anomalia 5. RESULTADOS 5.1. Variabilidade Mensal da Vazão Afluente nos Reservatórios de Sobradinho e Itaparica 1,5 1 Fraco Forte 0,5 0-0,5-1 -1,5-2 2007 Sobradinho Meses (2006-2008)
5.1.2. Simulações Numéricas 5. RESULTADOS (a) SOBRADINHO R: 0,99 (correlação muito forte) ITAPARICA (b) R: 0,96 (correlação muito forte) Figura 13 Ajuste do modelo IPHS1: (a) hidrograma afluente ao reservatório em Sobradinho e (b) hidrograma afluente ao reservatório de Itaparica no ano de 2005
5.1.2. Simulações Numéricas 5. RESULTADOS Montante Sobradinho Afluente Sobradinho Afluente Itaparica Figura 14. Variabilidade do hidrograma em três pontos da bacia no ano de 2005
5. RESULTADOS 5.1.3. O evento de 2007 SOBRADINHO R: 0,91 (correlação muito forte) Figura 15. (a) Hidrograma afluente ao reservatório de Sobradinho e (b) diferenças entre vazões simuladas e observadas afluente ao reservatório de Sobradinho em 2007
5. RESULTADOS 5.1.3. O evento de 2007 ITAPARICA R: 0,66 (correlação Moderada) Figura 16. (a) Hidrograma afluente ao reservatório de Itaparica e (b) diferenças entre vazões simuladas e observadas afluente ao reservatório de Itaparica em 2007
5.1.3. O evento de 2007 Montante Sobradinho 5. RESULTADOS Afluente Sobradinho Afluente Itaparica Montante de Sobradinho Figura 17. Variabilidade do hidrograma simulado em três pontos da Bacia no ano de 2007 na Bacia Hidrográfica do Rio São Francisco
5. RESULTADOS 5.1.4. Teste de Willmott Tabela 5. Avaliação do desempenho do modelo hidrológico anual em 2005 e 2007 Ano Reservatório d r c Desempenho Afluente a Sobradinho 0,98 0,99 0,97 Ótimo 2005 Afluente a Itaparica 0,97 0,96 0,93 Ótimo Afluente a Sobradinho 0,92 0,91 0,83 Muito Bom 2007 Afluente a Itaparica 0,92 0,66 0,61 Mediano Ótimo Muito Bom Bom Mediano Sofrível Mal Péssimo SOBRADINHO ITAPARICA
5.2. Análise Estatística 5. RESULTADOS 5.2.1. Distribuição espacial da precipitação pluvial Figura 18. Espacialização da chuva climatológica Figura 19. Espacialização da chuva em 2007
Figura 17. Variabilidade do hidrograma a montante de Sobradinho?
El Niño Fraco Figura 21a. (Jan, Fev, Mar) 2005 Figura 21b. (Jan, Fev, Mar) em 2007
La Niña Forte Figura 22a. (Out, Nov, Dez) 2005 Figura 22b. (Out, Nov, Dez) em 2007
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco Tabela 6. Resultado da análise fatorial com dados Climatológicos (1961-2009) Cargas não Rotacionadas Cargas Rotacionadas CP Valor Próprio Variância Explicada Inércia Acumulada Valor Próprio Variância Explicada Inércia Acumulada 1 6,5 54,13 54,13 5,68 47,86 47,86 2 4,18 34,83 88,96 4,13 34,42 82,28 3 0,92 7,63 96,59 1,70 14,32 96,59 4 0,19 1,58 98,18 0,19........................ 12 0,01 0,008 100 100 100 CP Tabela 7. Resultado da análise fatorial com dados de 2007 Cargas não Rotacionadas Cargas Rotacionadas Valor Variância Inércia Valor Variância Inércia Próprio Explicada Acumulada Próprio Explicada Acumulada 1 6,25 52,05 52,05 5,52 45,98 45,98 2 2,36 19,65 71,74 2,23 18,57 64,56 3 0,96 7,99 79,73 1,36 11,36 75,91 4 0,54 5,31 85,04 1,10 9,13 85,04.................. 12 0,01 0,008 100 0,02 100
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 19. Cargas fatoriais rotacionadas (correlações) para os quatro fatores comuns que explicam 85,04% do total dos dados de precipitação na bacia do rio São Francisco em 2007 Figura 20. Padrão espacial associado ao primeiro fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia hidrográfica do rio São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 ABR - SET ABR-SET DOL Brisas MAR-SET MAR - SET Figura 25. Padrão espacial associado ao primeiro fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia hidrográfica do rio São Francisco entre 1961 a 2009 Figura 30. Padrão espacial associado ao primeiro fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007
Sanits (2008), avaliou os Distúrbios Ondulatórios de Leste na América do Sul Tropical e Adjacências de março a setembro de 2007. 5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 21. Posição do centro dos Vórtices em Altos Níveis (VCAN)
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 22. Padrão espacial para a segunda componente principal associada ao segundo fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia do São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 JAN-OUT - NOV-DEZ JAN-NOV-DEZ NOV - JAN Figura 26. Padrão espacial para a segunda componente principal associada ao segundo fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia do São Francisco entre 1961 a 2009 Figura 32. Padrão espacial para a segunda componente principal associada ao segundo fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia do São Francisco em 2007
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 JAN-NOV-DEZ ZCAS Figura 32. Segunda componente principal associada ao segundo fator comum em 2007
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 NOV - JAN-NOV-DEZ Figura 32. Segunda componente principal associada ao segundo fator comum em 2007
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 35. Padrão espacial para a terceira componente principal associada ao terceiro fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia do São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 FEV-MAR - OUT OUT Figura 27. Padrão espacial para a terceira componente principal associada ao terceiro fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia do São Francisco entre 1961 a 2009 Figura 35. Padrão espacial para a terceira componente principal associada ao terceiro fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia do São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 OUT Três Marias Figura 35. Padrão espacial para a terceira componente principal associada ao terceiro fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia do São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 36. Padrão espacial associado ao quarto fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia hidrográfica do rio São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 38. Posição do centro dos Vórtices em Altos Níveis (VCAN) com a indicação dos dias de atuação sobre a América do Sul em fevereiro/2007 Figura 36. Padrão espacial associado ao quarto fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia hidrográfica do rio São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.3. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 37. Recortes das imagens do satélite GOES-12, no canal infravermelho, às 21:00TMG, mostrando linhas de Instabilidades na região central da Bahia (Médio São Francisco em FEVEREIRO/2007 Figura 26. Padrão espacial associado ao quarto fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia hidrográfica do rio São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.2. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 Figura 36. Padrão espacial associado ao quarto fator comum dos totais médios mensais da precipitação pluvial (mm) na bacia hidrográfica do rio São Francisco
5. RESULTADOS 5.2.2. Padrões de variabilidade espaço-temporal associada à chuva na bacia hidrográfica do rio São Francisco em 2007 1961-2009 2007 Tabela 8. Teste KMO e Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0,71 Teste de Bartlett Approx. Chi-Square 1510,7 DF 66 Sig. 0,001 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0,81 Teste de Bartlett Approx. Chi-Square 586 DF 66 Sig. 0,001 KMO Grau de ajuste à Análise fatorial 1,00-0,90 Muito Boa 0,80-0,90 Boa 0,70-0,80 Média 0,60-0,70 Razoável 0,50-0,60 Má <0,50 Inaceitável
6. CONCLUSÕES Foi possível avaliar de forma conjunta as duas metodologias (modelagem hidrológica e análise fatorial) para entender o processo de chuva-vazão na BHSF. Identificou-se padrões de chuvas na BHSF através da análise fatorial, tanto para os dados climatológicos quanto no ano de 2007. Verificou-se que sistemas transientes sobre o Médio da BHSF causam aumento inesperado no volume de água dos reservatórios de Sobradinho e Itaparica. O modelo conseguiu representar a variabilidade de vazão diária na Bacia, tanto em 2005 como no ano de 2007. Os testes estatísticos apresentaram resultados relevantes, tanto na modelagem hidrológica quanto na análise estatística.
OBRIGADO!