Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A dinÃmica dos processos relacionados à qualidade da Ãgua em reservatÃrios à funÃÃo da sua morfologia, da aÃÃo das variÃveis meteorolÃgicas e das afluÃncias e defluÃncias, em maior grau. Prever o comportamento hidrodinÃmico de reservatÃrios e o impacto causado por mudanÃas ou variabilidades na forÃante meteorolÃgica à essencial ao gerenciamento da qualidade da Ãgua e foi o objetivo principal desta tese. Para tanto foram utilizados modelos climÃticos, hidrolÃgicos, hidrodinÃmicos e de balanÃo de energia, em cascata. O comportamento da hidrodinÃmica resultante da modelagem mostrou resultados consonantes com reservatÃrios de regiÃes tropicais, representando os padrÃes diÃrios de circulaÃÃo e a formaÃÃo de estratificaÃÃes tÃrmicas no reservatÃrio modelado. As principais variaÃÃes hidrodinÃmicas sazonais puderam ser modeladas, ainda que com um alto Ãndice de incerteza. Foi realizado um monitoramento no reservatÃrio Pereira de Miranda que forneceu meios para dar inÃcio ao ciclo de modelagem e monitoramento integrado. Foi apresentada a tÃcnica de downscaling dinÃmico para a obtenÃÃo das variÃveis meteorolÃgicas de previsÃo regionalizadas, demostrando algumas possibilidades de aplicaÃÃo dos resultados dos modelos climÃticos na modelagem hidrodinÃmica de reservatÃrios, indispensÃvel na modelagem da qualidade da Ãgua. Os resultados mostraram a possibilidade de calibraÃÃo e validaÃÃo do modelo hidrodinÃmico CE-QUAL-W2 com o uso de dados de reanÃlise atmosfÃrica, aplicaÃÃo de tÃcnicas de previsÃo climÃtica na avaliaÃÃo e previsÃo dos padrÃes hidrodinÃmicos de reservatÃrios e a necessidade de um sistema de monitoramento como subsidiÃrio de informaÃÃes relevantes à modelagem, no sentido de melhorar os sistemas existentes e aumentar o nÃvel de conhecimento sobre a dinÃmica de reservatÃrios localizados no semiÃrido. / The dynamics of water quality related processes in reservoirs is a function of its morphology, the action of meteorological variables and defluÃncias inflows and, to a greater extent. Predict the hydrodynamic behavior of reservoirs and the impact of changes or variability in weather forcing is essential to the management of water quality and was the main objective of this thesis. Therefore, we used climate models, hydrological, hydrodynamic and energy balance in cascade. The behavior of the resulting hydrodynamic modeling showed results in line with tropical reservoirs, representing the daily patterns of movement and the formation of thermal stratification in modeled reservoir. The main hydrodynamic seasonal variations could be modeled, albeit with a high level of uncertainty. Monitoring on a Miranda Pereira reservoir that provided a means to begin the modeling and integrated monitoring cycle was performed. The dynamic downscaling technique to obtain the meteorological variables of regionalized forecast was presented, showing some application possibilities of the results of climate models in hydrodynamic modeling of reservoirs, essential in modeling of water quality. The results showed the possibility of calibration and validation of the hydrodynamic model CE-QUAL-W2 using atmospheric reanalysis data, application of climate prediction techniques in assessing and predicting the hydrodynamic patterns of tanks and the need for a monitoring system as Subsidiary information relevant to modeling, to improve existing systems and increase the level of knowledge about the dynamics of reservoirs located in the semiarid.

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Partindo da hipótese de que as escalas dos modelos de previsão de longo prazo, atualmente existentes, não contemplam as diversidades climáticas regionais do Estado do Rio Grande do Sul e que estudos regionalizados podem melhorar as informações demandadas pela sociedade, este trabalho teve como objetivo principal determinar as relações preditivas entre o Número de Dias de Chuva (NDC) de algumas estações meteorológicas do Rio Grande do Sul e as Temperaturas da Superfície do Mar (TSM). Nesta pesquisa foram usados dois conjuntos de dados: o primeiro formado por dados mensais de Número de Dias de Chuva de 17 estações meteorológicas do Estado, para o período de 1982 a 2005; o segundo, composto por dados de Temperatura da Superfície do Mar, para o período de 1982 a 2005. A série foi dividida em dois períodos: o dependente, compreendendo o intervalo de 1982 a 2002, para determinação das equações preditivas, bem como os coeficientes de regressão, e o período independente, cujo intervalo foi de 2003 a 2005, para validação do modelo. Os dados de TSM foram utilizados para, através das equações de regressão, estabelecer as relações entre as variáveis. Depois de estabelecidas as equações, foram calculados os valores previstos de NDC, e então comparados com valores observados, a fim de se verificar a eficiência do modelo. Para todas as regiões e para os meses analisados, obtiveram-se bons resultados na previsão de NDC. A série de dados prevista e a observada seguem um mesmo padrão de distribuição desta variável, embora existam alguns valores previstos que apresentam diferenças dos observados, essas não são significativas. No período independente, a série prevista mostra as maiores diferenças em relação aos valores observados. A região em que o modelo apresenta melhor destreza é a região ecoclimática da Campanha (R9) e o mês de melhor previsão é julho. / A pluvial precipitation measured in meteorologic stations, is not always a good parameter to evaluate the hydric availability in a determined period. The total pluvial precipitation corresponds the whole period considered, not taking into account if they were distributed well or badly. With the Number of Rainfall Days, there is an idea of the intensity of the pluvial precipitation, as analysing the same total of rain in intervals of distinct time, obtaining the intensity as well as the quantitative variability of the same. To know and be able to predict grandeur meteorologics has been the purpose of researchers in the whole world. The forecast must contemplate the temporal scale as much as the spatial. Starting from the theory that the scales of model prediction at long term, now existing, does not contemplate the diverse climatical regions State of Rio Grande do Sul and the regional studies can improve the information demanded by society, this study had as main objective to determine the predicted relations between the Number of Rainfall Days (NRD) of some meteorologic stations of Rio Grande do Sul and the Sea Surface Temperature (SST). In this research, were used two sets of data; the first formed by monthly datas of Number of Rainfall Days in 17 meteorologic stations in the State, from the period of 1982 to 2005. The second, composed of datas of the Sea Surface Temperature, from period 1982 to 2005. The series were divided into two periods, the dependent, comprehending the gap from 1982 to 2002, for determination of predicted equations as well as the factor of regression, and the independent period, which gap was from 2003 to 2005, for validation of the model. The datas of SST were used to, through the equations of regression, establish the relations between the variables. After establishing the equations, the values predicted of NRD were calculated, and them compared with the values observed, in order to verify the efficiency of the model. For all the regions analysed, were obtained good results in the prediction of Number of Rainfall Days for all the months analysed. The series of observed data, proceeds the same standard of distribution of this variable, although there are some foreseen values that present differences in observed values, but are not significant. In the independent period, the foreseen series show the biggest differences in relation to the observed values. The region in which the model presents the best dexterity is the echoclimatic region of Campanha (R9) and the month of best prediction is July.